4 resultados para FEEDING RELATIONSHIPS

em Universitat de Girona, Spain


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Several eco-toxicological studies have shown that insectivorous mammals, due to their feeding habits, easily accumulate high amounts of pollutants in relation to other mammal species. To assess the bio-accumulation levels of toxic metals and their in°uence on essential metals, we quantified the concentration of 19 elements (Ca, K, Fe, B, P, S, Na, Al, Zn, Ba, Rb, Sr, Cu, Mn, Hg, Cd, Mo, Cr and Pb) in bones of 105 greater white-toothed shrews (Crocidura russula) from a polluted (Ebro Delta) and a control (Medas Islands) area. Since chemical contents of a bio-indicator are mainly compositional data, conventional statistical analyses currently used in eco-toxicology can give misleading results. Therefore, to improve the interpretation of the data obtained, we used statistical techniques for compositional data analysis to define groups of metals and to evaluate the relationships between them, from an inter-population viewpoint. Hypothesis testing on the adequate balance-coordinates allow us to confirm intuition based hypothesis and some previous results. The main statistical goal was to test equal means of balance-coordinates for the two defined populations. After checking normality, one-way ANOVA or Mann-Whitney tests were carried out for the inter-group balances

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In this paper we set out a confirmatory factor analysis model relating the values adolescents and their parents aspire to for the child’s future. We approach a problem when collecting parents’ answers and analysing paired data from parents and their child: the fact that in some families only one parent answers, while in others both meet to answer together. In order to account for differences between one-parent and two-parent responses we follow a multiple group structural equation modelling approach. Some significant differences emerged between the two and one answering parent groups. We observed only weak relationships between parents’ and children’s values

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Una de las actuaciones posibles para la gestión de los residuos sólidos urbanos es la valorización energética, es decir la incineración con recuperación de energía. Sin embargo es muy importante controlar adecuadamente el proceso de incineración para evitar en lo posible la liberación de sustancias contaminantes a la atmósfera que puedan ocasionar problemas de contaminación industrial.Conseguir que tanto el proceso de incineración como el tratamiento de los gases se realice en condiciones óptimas presupone tener un buen conocimiento de las dependencias entre las variables de proceso. Se precisan métodos adecuados de medida de las variables más importantes y tratar los valores medidos con modelos adecuados para transformarlos en magnitudes de mando. Un modelo clásico para el control parece poco prometedor en este caso debido a la complejidad de los procesos, la falta de descripción cuantitativa y la necesidad de hacer los cálculos en tiempo real. Esto sólo se puede conseguir con la ayuda de las modernas técnicas de proceso de datos y métodos informáticos, tales como el empleo de técnicas de simulación, modelos matemáticos, sistemas basados en el conocimiento e interfases inteligentes. En [Ono, 1989] se describe un sistema de control basado en la lógica difusa aplicado al campo de la incineración de residuos urbanos. En el centro de investigación FZK de Karslruhe se están desarrollando aplicaciones que combinan la lógica difusa con las redes neuronales [Jaeschke, Keller, 1994] para el control de la planta piloto de incineración de residuos TAMARA. En esta tesis se plantea la aplicación de un método de adquisición de conocimiento para el control de sistemas complejos inspirado en el comportamiento humano. Cuando nos encontramos ante una situación desconocida al principio no sabemos como actuar, salvo por la extrapolación de experiencias anteriores que puedan ser útiles. Aplicando procedimientos de prueba y error, refuerzo de hipótesis, etc., vamos adquiriendo y refinando el conocimiento, y elaborando un modelo mental. Podemos diseñar un método análogo, que pueda ser implementado en un sistema informático, mediante el empleo de técnicas de Inteligencia Artificial.Así, en un proceso complejo muchas veces disponemos de un conjunto de datos del proceso que a priori no nos dan información suficientemente estructurada para que nos sea útil. Para la adquisición de conocimiento pasamos por una serie de etapas: - Hacemos una primera selección de cuales son las variables que nos interesa conocer. - Estado del sistema. En primer lugar podemos empezar por aplicar técnicas de clasificación (aprendizaje no supervisado) para agrupar los datos y obtener una representación del estado de la planta. Es posible establecer una clasificación, pero normalmente casi todos los datos están en una sola clase, que corresponde a la operación normal. Hecho esto y para refinar el conocimiento utilizamos métodos estadísticos clásicos para buscar correlaciones entre variables (análisis de componentes principales) y así poder simplificar y reducir la lista de variables. - Análisis de las señales. Para analizar y clasificar las señales (por ejemplo la temperatura del horno) es posible utilizar métodos capaces de describir mejor el comportamiento no lineal del sistema, como las redes neuronales. Otro paso más consiste en establecer relaciones causales entre las variables. Para ello nos sirven de ayuda los modelos analíticos - Como resultado final del proceso se pasa al diseño del sistema basado en el conocimiento. El objetivo principal es aplicar el método al caso concreto del control de una planta de tratamiento de residuos sólidos urbanos por valorización energética. En primer lugar, en el capítulo 2 Los residuos sólidos urbanos, se trata el problema global de la gestión de los residuos, dando una visión general de las diferentes alternativas existentes, y de la situación nacional e internacional en la actualidad. Se analiza con mayor detalle la problemática de la incineración de los residuos, poniendo especial interés en aquellas características de los residuos que tienen mayor importancia de cara al proceso de combustión.En el capítulo 3, Descripción del proceso, se hace una descripción general del proceso de incineración y de los distintos elementos de una planta incineradora: desde la recepción y almacenamiento de los residuos, pasando por los distintos tipos de hornos y las exigencias de los códigos de buena práctica de combustión, el sistema de aire de combustión y el sistema de humos. Se presentan también los distintos sistemas de depuración de los gases de combustión, y finalmente el sistema de evacuación de cenizas y escorias.El capítulo 4, La planta de tratamiento de residuos sólidos urbanos de Girona, describe los principales sistemas de la planta incineradora de Girona: la alimentación de residuos, el tipo de horno, el sistema de recuperación de energía, y el sistema de depuración de los gases de combustión Se describe también el sistema de control, la operación, los datos de funcionamiento de la planta, la instrumentación y las variables que son de interés para el control del proceso de combustión.En el capítulo 5, Técnicas utilizadas, se proporciona una visión global de los sistemas basados en el conocimiento y de los sistemas expertos. Se explican las diferentes técnicas utilizadas: redes neuronales, sistemas de clasificación, modelos cualitativos, y sistemas expertos, ilustradas con algunos ejemplos de aplicación.Con respecto a los sistemas basados en el conocimiento se analizan en primer lugar las condiciones para su aplicabilidad, y las formas de representación del conocimiento. A continuación se describen las distintas formas de razonamiento: redes neuronales, sistemas expertos y lógica difusa, y se realiza una comparación entre ellas. Se presenta una aplicación de las redes neuronales al análisis de series temporales de temperatura.Se trata también la problemática del análisis de los datos de operación mediante técnicas estadísticas y el empleo de técnicas de clasificación. Otro apartado está dedicado a los distintos tipos de modelos, incluyendo una discusión de los modelos cualitativos.Se describe el sistema de diseño asistido por ordenador para el diseño de sistemas de supervisión CASSD que se utiliza en esta tesis, y las herramientas de análisis para obtener información cualitativa del comportamiento del proceso: Abstractores y ALCMEN. Se incluye un ejemplo de aplicación de estas técnicas para hallar las relaciones entre la temperatura y las acciones del operador. Finalmente se analizan las principales características de los sistemas expertos en general, y del sistema experto CEES 2.0 que también forma parte del sistema CASSD que se ha utilizado.El capítulo 6, Resultados, muestra los resultados obtenidos mediante la aplicación de las diferentes técnicas, redes neuronales, clasificación, el desarrollo de la modelización del proceso de combustión, y la generación de reglas. Dentro del apartado de análisis de datos se emplea una red neuronal para la clasificación de una señal de temperatura. También se describe la utilización del método LINNEO+ para la clasificación de los estados de operación de la planta.En el apartado dedicado a la modelización se desarrolla un modelo de combustión que sirve de base para analizar el comportamiento del horno en régimen estacionario y dinámico. Se define un parámetro, la superficie de llama, relacionado con la extensión del fuego en la parrilla. Mediante un modelo linealizado se analiza la respuesta dinámica del proceso de incineración. Luego se pasa a la definición de relaciones cualitativas entre las variables que se utilizan en la elaboración de un modelo cualitativo. A continuación se desarrolla un nuevo modelo cualitativo, tomando como base el modelo dinámico analítico.Finalmente se aborda el desarrollo de la base de conocimiento del sistema experto, mediante la generación de reglas En el capítulo 7, Sistema de control de una planta incineradora, se analizan los objetivos de un sistema de control de una planta incineradora, su diseño e implementación. Se describen los objetivos básicos del sistema de control de la combustión, su configuración y la implementación en Matlab/Simulink utilizando las distintas herramientas que se han desarrollado en el capítulo anterior.Por último para mostrar como pueden aplicarse los distintos métodos desarrollados en esta tesis se construye un sistema experto para mantener constante la temperatura del horno actuando sobre la alimentación de residuos.Finalmente en el capítulo Conclusiones, se presentan las conclusiones y resultados de esta tesis.

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Vam monitoritzar paràmetres físics i químics, macroinvertebrats bentònics, clorofil·la a, productors primaris i matèria orgànica durant un any (2001-2002) per examinar els efectes d'una font puntual sobre la composició taxonòmica, la estructura de la comunitat, l'organització funcional, la utilització de l'habitat i la estoquiometria al riu la Tordera (Catalunya). Aigües avall de la font puntual, concentració de nutrients, cabal i conductivitat eren majors que al tram d'aigües amunt, mentre que oxigen dissolt era menor. La densitat de macroinvertebrats era més elevada al tram d'aigües avall però la biomassa era similar als dos trams. La riquesa taxonòmica al tram de dalt era un 20% més alt que al tram de baix. Els anàlisis d'ordenació separen clarament els dos trams en el primer eix, mentre que els dos trams presentaven una pauta temporal similar en el segon eix. La similaritat entre els dos trams en composició taxonòmica, densitats i biomasses després de les crescudes d'abril i maig de 2002, indiquen que les pertorbacions del cabal poden actuar com a un mecanisme de reinici de la comunitat bentònica i jugar un paper important per a la restauració d'ecosistemes fluvials. Els dos trams presentaven una biomassa de perifiton, plantes vasculars, CPOM i FPOM similars, mentre que clorofil·la a, algues filamentoses, molses i SPOM eren majors al tram d'aigües avall. La densitat relativa de trituradors era menor sota la font puntual mentre que col·lectors i filtradors van ser afavorits. La biomassa relativa de trituradors també era menor sota la font puntual, però la biomassa de col·lectors i depredadors va augmentar. Les relacions entre densitat de grups tròfics i els seus recursos eren rarament significatives. La relació s'explicava millor amb la biomassa de macroinvertebrats. Els dos trams compartien la mateixa relació per raspadors, col·lectors i filtradors però no per trituradors i depredadors. La densitat i la biomassa de macroinvertebrats es trobaven positivament correlacionades amb la quantitat de recursos tròfics i la complexitat d'habitat, mentre que la riquesa taxonòmica es trobava negativament relacionada amb paràmetres hidràulics. La influència dels substrats inorgànics prenia menor rellevància per a la distribució dels macroinvertebrats. Els anàlisis d'ordenació mostren com les variables del microhabitat de major rellevància eren CPOM, clorofil·la a, algues filamentoses i velocitat. La cobertura de sorra només era significativa per al tram d'aigües amunt i les molses, al d'aigües avall. El número de correlacions significatives entre macroinvertebrats i les variables del microhabitat era més elevat per al tram de dalt que per al de baix, bàsicament per diferències en composició taxonòmica. La biomassa de macroinvertebrats va aportar una informació semblant a la obtinguda per la densitat. Perifiton i molses tenien uns continguts de nutrients similars en els dos trams. Els %C i %N d'algues filamentoses també eren similars en els dos trams però el %P sota la font puntual era el doble que al tram de dalt. Les relacions estoquiomètriques en CPOM, FPOM i SPOM eren considerablement menors sota la font puntual. Els continguts elementals i relacions van ser molt variables entre taxons de macroinvertebrats però no van resultar significativament diferents entre els dos trams. Dípters, tricòpters i efemeròpters presentaven una estoquiometria similar, mentre que el C i el N eren inferiors en moluscs i el P en coleòpters. Els depredadors presentaven un contingut en C i N més elevat que la resta de grups tròfics, mentre que el P era major en els filtradors. Els desequilibris elementals entre consumidors i recursos eren menors en el tram d'aigües avall. A la tardor i l'hivern la major font de nutrients va ser la BOM mentre que a la primavera i a l'estiu va ser el perifiton.