Irrigation performance and gross water productivity in furrow-irrigated ornamental tree production

In the ornamental plant production region of Girona (Spain), which is one of the largest of its kind in southern Europe, most of the surface is irrigated using wide blocked-end furrows. The objectives of this paper were: (1) to evaluate the irrigation scheduling methods used by ornamental plant producers; (2) to analyse different scenarios in order to assess how they affect irrigation performance; (3) to evaluate the risk of deep percolation; and (4) to calculate gross water productivity. A two-year study in a representative commercial field, planted with Prunus cerasifera ‘Nigra’, was carried out. The irrigation dose applied by the farmers was slightly smaller than the required water dose estimated by the use of two different methods: the first based on soil water content, and the second based on evapotranspiration. Distribution uniformity and application efficiency were high, with mean values above 87%. Soil water content measurements revealed that even at the end of the furrow, where the infiltrated water depth was greatest, more than 90% of the infiltrated water was retained in the shallowest 40 cm of the soil; accordingly, the risk of water loss due to deep percolation was minimal. Gross water productivity for ornamental tree production was € 11.70 m–3, approximately 20 times higher than that obtained with maize in the same region

Case based reasoning as an extension of fault dictionary methods for linear electronic analog circuits diagnosis

El test de circuits és una fase del procés de producció que cada vegada pren més importància quan es desenvolupa un nou producte. Les tècniques de test i diagnosi per a circuits digitals han estat desenvolupades i automatitzades amb èxit, mentre que aquest no és encara el cas dels circuits analògics. D'entre tots els mètodes proposats per diagnosticar circuits analògics els més utilitzats són els diccionaris de falles. En aquesta tesi se'n descriuen alguns, tot analitzant-ne els seus avantatges i inconvenients. Durant aquests últims anys, les tècniques d'Intel·ligència Artificial han esdevingut un dels camps de recerca més importants per a la diagnosi de falles. Aquesta tesi desenvolupa dues d'aquestes tècniques per tal de cobrir algunes de les mancances que presenten els diccionaris de falles. La primera proposta es basa en construir un sistema fuzzy com a eina per identificar. Els resultats obtinguts son força bons, ja que s'aconsegueix localitzar la falla en un elevat tant percent dels casos. Per altra banda, el percentatge d'encerts no és prou bo quan a més a més s'intenta esbrinar la desviació. Com que els diccionaris de falles es poden veure com una aproximació simplificada al Raonament Basat en Casos (CBR), la segona proposta fa una extensió dels diccionaris de falles cap a un sistema CBR. El propòsit no és donar una solució general del problema sinó contribuir amb una nova metodologia. Aquesta consisteix en millorar la diagnosis dels diccionaris de falles mitjançant l'addició i l'adaptació dels nous casos per tal d'esdevenir un sistema de Raonament Basat en Casos. Es descriu l'estructura de la base de casos així com les tasques d'extracció, de reutilització, de revisió i de retenció, fent èmfasi al procés d'aprenentatge. En el transcurs del text s'utilitzen diversos circuits per mostrar exemples dels mètodes de test descrits, però en particular el filtre biquadràtic és l'utilitzat per provar les metodologies plantejades, ja que és un dels benchmarks proposats en el context dels circuits analògics. Les falles considerades son paramètriques, permanents, independents i simples, encara que la metodologia pot ser fàcilment extrapolable per a la diagnosi de falles múltiples i catastròfiques. El mètode es centra en el test dels components passius, encara que també es podria extendre per a falles en els actius.