Estimativa da irradiação solar global pelo método de Angstrom-Prescott e técnicas de aprendizado de máquinas

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Dispositivo de microdescargas em gases na pressão atmosférica

This work describes the development of an electro-mechanical micro-discharges device operating at ambient condition of pressure and temperature, capable to produce plasma jets for surface finishing. The discharges are produced through a needle shape electrode hollow cathode type by which flows the helium gas. The voltage applied on the electrode is provided for an AC/AC switching voltage converter of full-bridge topology. The converter is energized by a power line of 110/220 VAC, 60 Hz and gives a 1000 V peak-to-peak from 5 kHz to 40 kHz square waveform output. The output frequency is defined by a control signal provided by an external signal generator. The equipment setup includes output acquisition of voltage and current and a photo-detector for photo-electrical measurements, which allows an optical characterization of the plasma jet

Dispositivo de microdescargas em gases na pressão atmosférica

This work describes the development of an electro-mechanical micro-discharges device operating at ambient condition of pressure and temperature, capable to produce plasma jets for surface finishing. The discharges are produced through a needle shape electrode hollow cathode type by which flows the helium gas. The voltage applied on the electrode is provided for an AC/AC switching voltage converter of full-bridge topology. The converter is energized by a power line of 110/220 VAC, 60 Hz and gives a 1000 V peak-to-peak from 5 kHz to 40 kHz square waveform output. The output frequency is defined by a control signal provided by an external signal generator. The equipment setup includes output acquisition of voltage and current and a photo-detector for photo-electrical measurements, which allows an optical characterization of the plasma jet

Comparison between 2.5-D and 3-D realistic models for wind field adjustment

[EN]In previous works, many authors have widely used mass consistent models for wind field simulation by the finite element method. On one hand, we have developed a 3-D mass consistent model by using tetrahedral meshes which are simultaneously adapted to complex orography and to terrain roughness length. In addition, we have included a local refinement strategy around several measurement or control points, significant contours, as for example shorelines, or numerical solution singularities. On the other hand, we have developed a 2.5-D model for simulating the wind velocity in a 3-D domain in terms of the terrain elevation, the surface temperature and the meteorological wind, which is consider as an averaged wind on vertical boundaries...

Performance evaluation of low environmental impact asphalt concretes using the mechanistic empirical design method based on laboratory fatigue and permanent deformation models

The "sustainability" concept relates to the prolonging of human economic systems with as little detrimental impact on ecological systems as possible. Construction that exhibits good environmental stewardship and practices that conserve resources in a manner that allow growth and development to be sustained for the long-term without degrading the environment are indispensable in a developed society. Past, current and future advancements in asphalt as an environmentally sustainable paving material are especially important because the quantities of asphalt used annually in Europe as well as in the U.S. are large. The asphalt industry is still developing technological improvements that will reduce the environmental impact without affecting the final mechanical performance. Warm mix asphalt (WMA) is a type of asphalt mix requiring lower production temperatures compared to hot mix asphalt (HMA), while aiming to maintain the desired post construction properties of traditional HMA. Lowering the production temperature reduce the fuel usage and the production of emissions therefore and that improve conditions for workers and supports the sustainable development. Even the crumb-rubber modifier (CRM), with shredded automobile tires and used in the United States since the mid 1980s, has proven to be an environmentally friendly alternative to conventional asphalt pavement. Furthermore, the use of waste tires is not only relevant in an environmental aspect but also for the engineering properties of asphalt [Pennisi E., 1992]. This research project is aimed to demonstrate the dual value of these Asphalt Mixes in regards to the environmental and mechanical performance and to suggest a low environmental impact design procedure. In fact, the use of eco-friendly materials is the first phase towards an eco-compatible design but it cannot be the only step. The eco-compatible approach should be extended also to the design method and material characterization because only with these phases is it possible to exploit the maximum potential properties of the used materials. Appropriate asphalt concrete characterization is essential and vital for realistic performance prediction of asphalt concrete pavements. Volumetric (Mix design) and mechanical (Permanent deformation and Fatigue performance) properties are important factors to consider. Moreover, an advanced and efficient design method is necessary in order to correctly use the material. A design method such as a Mechanistic-Empirical approach, consisting of a structural model capable of predicting the state of stresses and strains within the pavement structure under the different traffic and environmental conditions, was the application of choice. In particular this study focus on the CalME and its Incremental-Recursive (I-R) procedure, based on damage models for fatigue and permanent shear strain related to the surface cracking and to the rutting respectively. It works in increments of time and, using the output from one increment, recursively, as input to the next increment, predicts the pavement conditions in terms of layer moduli, fatigue cracking, rutting and roughness. This software procedure was adopted in order to verify the mechanical properties of the study mixes and the reciprocal relationship between surface layer and pavement structure in terms of fatigue and permanent deformation with defined traffic and environmental conditions. The asphalt mixes studied were used in a pavement structure as surface layer of 60 mm thickness. The performance of the pavement was compared to the performance of the same pavement structure where different kinds of asphalt concrete were used as surface layer. In comparison to a conventional asphalt concrete, three eco-friendly materials, two warm mix asphalt and a rubberized asphalt concrete, were analyzed. The First Two Chapters summarize the necessary steps aimed to satisfy the sustainable pavement design procedure. In Chapter I the problem of asphalt pavement eco-compatible design was introduced. The low environmental impact materials such as the Warm Mix Asphalt and the Rubberized Asphalt Concrete were described in detail. In addition the value of a rational asphalt pavement design method was discussed. Chapter II underlines the importance of a deep laboratory characterization based on appropriate materials selection and performance evaluation. In Chapter III, CalME is introduced trough a specific explanation of the different equipped design approaches and specifically explaining the I-R procedure. In Chapter IV, the experimental program is presented with a explanation of test laboratory devices adopted. The Fatigue and Rutting performances of the study mixes are shown respectively in Chapter V and VI. Through these laboratory test data the CalME I-R models parameters for Master Curve, fatigue damage and permanent shear strain were evaluated. Lastly, in Chapter VII, the results of the asphalt pavement structures simulations with different surface layers were reported. For each pavement structure, the total surface cracking, the total rutting, the fatigue damage and the rutting depth in each bound layer were analyzed.

Aplicación de técnicas de inteligencia artificial a la predicción de contaminantes atmosféricos

Abstract Air pollution is a big threat and a phenomenon that has a specific impact on human health, in addition, changes that occur in the chemical composition of the atmosphere can change the weather and cause acid rain or ozone destruction. Those are phenomena of global importance. The World Health Organization (WHO) considerates air pollution as one of the most important global priorities. Salamanca, Gto., Mexico has been ranked as one of the most polluted cities in this country. The industry of the area led to a major economic development and rapid population growth in the second half of the twentieth century. The impact in the air quality is important and significant efforts have been made to measure the concentrations of pollutants. The main pollution sources are locally based plants in the chemical and power generation sectors. The registered concerning pollutants are Sulphur Dioxide (SO2) and particles on the order of ∼10 micrometers or less (PM10). The prediction in the concentration of those pollutants can be a powerful tool in order to take preventive measures such as the reduction of emissions and alerting the affected population. In this PhD thesis we propose a model to predict concentrations of pollutants SO2 and PM10 for each monitoring booth in the Atmospheric Monitoring Network Salamanca (REDMAS - for its spanish acronym). The proposed models consider the use of meteorological variables as factors influencing the concentration of pollutants. The information used along this work is the current real data from REDMAS. In the proposed model, Artificial Neural Networks (ANN) combined with clustering algorithms are used. The type of ANN used is the Multilayer Perceptron with a hidden layer, using separate structures for the prediction of each pollutant. The meteorological variables used for prediction were: Wind Direction (WD), wind speed (WS), Temperature (T) and relative humidity (RH). Clustering algorithms, K-means and Fuzzy C-means, are used to find relationships between air pollutants and weather variables under consideration, which are added as input of the RNA. Those relationships provide information to the ANN in order to obtain the prediction of the pollutants. The results of the model proposed in this work are compared with the results of a multivariate linear regression and multilayer perceptron neural network. The evaluation of the prediction is calculated with the mean absolute error, the root mean square error, the correlation coefficient and the index of agreement. The results show the importance of meteorological variables in the prediction of the concentration of the pollutants SO2 and PM10 in the city of Salamanca, Gto., Mexico. The results show that the proposed model perform better than multivariate linear regression and multilayer perceptron neural network. The models implemented for each monitoring booth have the ability to make predictions of air quality that can be used in a system of real-time forecasting and human health impact analysis. Among the main results of the development of this thesis we can cite: A model based on artificial neural network combined with clustering algorithms for prediction with a hour ahead of the concentration of each pollutant (SO2 and PM10) is proposed. A different model was designed for each pollutant and for each of the three monitoring booths of the REDMAS. A model to predict the average of pollutant concentration in the next 24 hours of pollutants SO2 and PM10 is proposed, based on artificial neural network combined with clustering algorithms. Model was designed for each booth of the REDMAS and each pollutant separately. Resumen La contaminación atmosférica es una amenaza aguda, constituye un fenómeno que tiene particular incidencia sobre la salud del hombre. Los cambios que se producen en la composición química de la atmósfera pueden cambiar el clima, producir lluvia ácida o destruir el ozono, fenómenos todos ellos de una gran importancia global. La Organización Mundial de la Salud (OMS) considera la contaminación atmosférica como una de las más importantes prioridades mundiales. Salamanca, Gto., México; ha sido catalogada como una de las ciudades más contaminadas en este país. La industria de la zona propició un importante desarrollo económico y un crecimiento acelerado de la población en la segunda mitad del siglo XX. Las afectaciones en el aire son graves y se han hecho importantes esfuerzos por medir las concentraciones de los contaminantes. Las principales fuentes de contaminación son fuentes fijas como industrias químicas y de generación eléctrica. Los contaminantes que se han registrado como preocupantes son el Bióxido de Azufre (SO2) y las Partículas Menores a 10 micrómetros (PM10). La predicción de las concentraciones de estos contaminantes puede ser una potente herramienta que permita tomar medidas preventivas como reducción de emisiones a la atmósfera y alertar a la población afectada. En la presente tesis doctoral se propone un modelo de predicción de concentraci ón de los contaminantes más críticos SO2 y PM10 para cada caseta de monitorización de la Red de Monitorización Atmosférica de Salamanca (REDMAS). Los modelos propuestos plantean el uso de las variables meteorol ógicas como factores que influyen en la concentración de los contaminantes. La información utilizada durante el desarrollo de este trabajo corresponde a datos reales obtenidos de la REDMAS. En el Modelo Propuesto (MP) se aplican Redes Neuronales Artificiales (RNA) combinadas con algoritmos de agrupamiento. La RNA utilizada es el Perceptrón Multicapa con una capa oculta, utilizando estructuras independientes para la predicción de cada contaminante. Las variables meteorológicas disponibles para realizar la predicción fueron: Dirección de Viento (DV), Velocidad de Viento (VV), Temperatura (T) y Humedad Relativa (HR). Los algoritmos de agrupamiento K-means y Fuzzy C-means son utilizados para encontrar relaciones existentes entre los contaminantes atmosféricos en estudio y las variables meteorológicas. Dichas relaciones aportan información a las RNA para obtener la predicción de los contaminantes, la cual es agregada como entrada de las RNA. Los resultados del modelo propuesto en este trabajo son comparados con los resultados de una Regresión Lineal Multivariable (RLM) y un Perceptrón Multicapa (MLP). La evaluación de la predicción se realiza con el Error Medio Absoluto, la Raíz del Error Cuadrático Medio, el coeficiente de correlación y el índice de acuerdo. Los resultados obtenidos muestran la importancia de las variables meteorológicas en la predicción de la concentración de los contaminantes SO2 y PM10 en la ciudad de Salamanca, Gto., México. Los resultados muestran que el MP predice mejor la concentración de los contaminantes SO2 y PM10 que los modelos RLM y MLP. Los modelos implementados para cada caseta de monitorizaci ón tienen la capacidad para realizar predicciones de calidad del aire, estos modelos pueden ser implementados en un sistema que permita realizar la predicción en tiempo real y analizar el impacto en la salud de la población. Entre los principales resultados obtenidos del desarrollo de esta tesis podemos citar: Se propone un modelo basado en una red neuronal artificial combinado con algoritmos de agrupamiento para la predicción con una hora de anticipaci ón de la concentración de cada contaminante (SO2 y PM10). Se diseñó un modelo diferente para cada contaminante y para cada una de las tres casetas de monitorización de la REDMAS. Se propone un modelo de predicción del promedio de la concentración de las próximas 24 horas de los contaminantes SO2 y PM10, basado en una red neuronal artificial combinado con algoritmos de agrupamiento. Se diseñó un modelo para cada caseta de monitorización de la REDMAS y para cada contaminante por separado.

Estudio sobre propagación atmosférica en la banda de los THz: influencia de gases y nubes en 100 y 300 GHz.

La presente Tesis Doctoral fue desarrollada en el marco del proyecto Consolider-Ingenio 2010 CSD2008-00068 (TeraSense), financiado por el Ministerio de Ciencia e Innovación de España. Dentro este contexto, el grupo GTIC-Radiocomunicaciones de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM), ha llevado a cabo una serie de estudios, los cuales se centran específicamente en propagación atmosférica bajo condiciones de ausencia de lluvia en 100 y 300 GHz. Durante la primera etapa de esta investigación se ha llevado a cabo la caracterización y estimación de la atenuación total atmosférica y temperatura de brillo en ambas frecuencias, usando para ello perfiles atmosféricos. Con este propósito, se han obtenido datos de sondeos realizados en la estación de Madrid/Barajas, correspondientes a un periodo de 5 años. A partir de esta base de datos, así como de modelos de estimación, y asumiendo la validez de la aproximación de Rayleigh hasta 300 GHz, se han calculado las distribuciones acumuladas anuales de gases, nubes, y atenuación total, además de los correspondientes niveles de temperatura de brillo. Los principales resultados muestran que, a medida que aumenta la frecuencia, el vapor de agua tiene una fuerte influencia negativa, la cual es claramente dominante en 300 GHz. Así mismo, los estadísticos anuales de temperatura de brillo en 100 GHz han mostrado que la estimación de la atenuación total, a partir de medidas radiométricas, podría realizarse durante la mayor parte del tiempo, salvo en condiciones de lluvia. En 300 GHz, esta estimación sería difícil de realizar a partir de esta técnica, siendo posible únicamente durante periodos caracterizados por bajas concentraciones de vapor de agua en la atmósfera y ausencia de precipitaciones. Se ha introducido en esta investigación un método para identificar la presencia de condiciones de lluvia durante la realización de un sondeo, con el objetivo de descartar estos eventos de los estadísticos anuales de atenuación en ambas frecuencias. Este tipo de escenarios son generalmente evitados durante la realización de medidas radiométricas o cálculos basados en datos de sondeos. El procedimiento de detección se basa en el análisis de un conjunto de parámetros, algunos de ellos extraídos de observaciones sinópticas de superficie, además de la definición de un umbral de contenido integrado de agua líquida, ILWC. El funcionamiento del método ha sido evaluado bajo diferentes condiciones climatológicas, correspondientes a tres estaciones diferentes en España, donde se verificó también la existencia de datos pluviométricos. El uso del método ha demostrado que, en ausencia de registros de intensidad de lluvia, puede ser una herramienta útil de detección, cuyo comportamiento es conservador, debido a que el número de eventos que descarta es siempre mayor que el observado por un pluviómetro. Los resultados que se obtienen son buenos cuando se comparan las distribuciones acumuladas anuales de atenuación total obtenidas excluyendo los eventos detectados por el método y por los registros pluviométricos. En colaboración con el Grupo de Microondas y Radar de la UPM, se ha realizado una campaña de medidas radiométricas en 99 GHz, entre el 11 y el 24 de abril de 2012, con el fin de estimar la atenuación total a lo largo de un trayecto inclinado. Las series temporales obtenidas son consistentes con lo que se esperaba de este tipo de medidas: un nivel de referencia de baja atenuación en ausencia de nubes o lluvia, y aparentemente una buena compensación de las variaciones en la ganancia del receptor gracias a un procedimiento manual de calibraciones con carga caliente. Así mismo, se han observado claramente los efectos de la presencia de nubes sobre los resultados, hecho que confirma la mayor sensibilidad de las medidas en esta frecuencia a la presencia de agua líquida, en comparación con medidas simultáneas realizadas por un radiómetro en 19.7 GHz. Finalmente, se han observado un buen nivel de correspondencia entre los valores de atenuación estimados por el radiómetro en 99 GHz y aquellos estimados mediante sondeos meteorológicos, lo cual constituye una conclusión valiosa de cara a futuras campañas de medidas de mayor duración.

Vigilancia por análisis de ruido de los sensores de temperatura

En este proyecto se van a aplicar las técnicas de análisis de ruido para caracterizar la respuesta dinámica de varios sensores de temperatura, tanto termorresistencias de platino como de termopares. Estos sensores son imprescindibles para él correcto funcionamiento de las centrales nucleares y requieren vigilancia para garantizar la exactitud de las medidas. Las técnicas de análisis de ruido son técnicas pasivas, es decir, no afectan a la operación de la planta y permiten realizar una vigilancia in situ de los sensores. Para el caso de los sensores de temperatura, dado que se pueden asimilar a sistemas de primer orden, el parámetro fundamental a vigilar es el tiempo de respuesta. Éste puede obtenerse para cada una de las sondas por medio de técnicas en el dominio de la frecuencia (análisis espectral) o por medio de técnicas en el dominio del tiempo (modelos autorregresivos). Además de la estimación del tiempo de respuesta, se realizará una caracterización estadística de las sondas. El objetivo es conocer el comportamiento de los sensores y vigilarlos de manera que se puedan diagnosticar las averías aunque éstas estén en una etapa incipiente. ABSTRACT In this project we use noise analysis technique to study the dynamic response of RTDs (Resistant temperature detectors) and thermocouples. These sensors are essential for the proper functioning of nuclear power plants and therefore need to be monitored to guarantee accurate measurements. The noise analysis techniques do not affect plant operation and allow in situ monitoring of the sensors. Temperature sensors are equivalent to first order systems. In these systems the main parameter to monitor is the response time which can be obtained by means of techniques in the frequency domain (spectral analysis) as well as time domain (autoregressive models). Besides response time estimation the project will also include a statistical study of the probes. The goal is to understand the behavior of the sensors and monitor them in order to detect any anomalies or malfunctions even if they occur in an early stage.

Influencia de la temperatura en la deflexión de firmes flexibles

En esta investigación se ha estudiado el efecto de la variación de la temperatura en la deflexión de firmes flexibles. En primer lugar se han recopilado los criterios existentes de ajuste de la deflexión por efecto de la temperatura. Posteriormente, se ha llevado a cabo un estudio empírico mediante la auscultación de las deflexiones en cinco tramos de carretera con firme flexible y con diferentes espesores de mezclas bituminosas (entre 10 y 30 cm). Las medidas se han efectuado en dos campañas (verano e invierno), tratando de abarcar un amplio rango de temperaturas. En cada campaña, se han llevado a cabo distintas auscultaciones a diferentes temperaturas. Las medidas de cada campaña se han realizado el mismo día. Se han obtenido los coeficientes empíricos de ajuste por temperatura para cada tramo analizado. Además, se ha realizado un estudio teórico mediante la elaboración de diferentes modelos (multicapa elástico lineal, multicapa visco-elástico lineal y elementos finitos) que reproducen la respuesta estructural de los firmes flexibles auscultados. La caracterización mecánica de las mezclas bituminosas se ha realizado mediante ensayos de módulo complejo en laboratorio, a diferentes temperaturas y frecuencias, sobre testigos extraídos en las carreteras estudiadas. Se han calculado los coeficientes teóricos de ajuste por temperatura para cada modelo elaborado y tramo analizado. Finalmente, se ha realizado un estudio comparativo entre los distintos coeficientes de ajuste (existentes, empíricos y teóricos), que ha puesto de manifiesto que, en todos los casos analizados, los coeficientes obtenidos en el modelo de elementos finitos son los que más se aproximan a los coeficientes empíricos (valor de referencia para los tramos analizados). El modelo desarrollado de elementos finitos permite reproducir el comportamiento visco-elástico de las mezclas bituminosas y el carácter dinámico de las cargas aplicadas. Se han utilizado elementos tipo tetraedro isoparamétrico lineal (C3D8R) para el firme y la parte superior del cimiento, mientras que para la parte inferior se han empleado elementos infinitos (CIN3D8). In this research the effect produced by the temperature change on flexible pavements deflection is analysed. First, the existing criteria of deflection adjustment by temperature were collected. Additionally, an empirical analysis was carried out, consisting on deflection tests in five flexible-pavement road sections with different asphalt mix thickness (from 10 to 30 cm). The measures were taken in two seasons (summer and winter) in an effort to register a wide range of temperatures. Different surveys were carried out at different temperatures in each season. The tests of each season were done at the same day. The empirical temperature adjustment factors for every analysed section were obtained. A theoretical study was carried out by developing different models (linear elastic multilayer, linear visco-elastic multilayer and finite elements) that reproduce the structural response of the tested flexible pavements. The mechanical characterization of the asphalt mixes was achieved through laboratory complex-modulus tests at different temperatures and frequencies, using pavement cores from the surveyed roads. The theoretical temperature adjustment factors for each model developed and each section analysed were calculated. Finally, a comparative study among the different adjustment factors (existing, empirical and theoretical) was carried out. It has shown that, in all analysed cases, the factors obtained with the finite elements model are the closest to the empirical factors (reference value for the analysed sections). The finite elements model developed makes it possible to reproduce the visco-elastic behavior of the asphalt mixes and the dynamic nature of the applied loads. Linear isoparametric tetrahedral elements (C3D8R) have been used for the pavement and the subgrade, while infinite elements (CIN3D8) have been used for the foundations.

Analytical models for the power subsystem and the attitude control subsystem of a microsatellite

El trabajo realizado en la presente tesis doctoral se debe considerar parte del proyecto UPMSat-2, que se enmarca dentro del ámbito de la tecnología aeroespacial. El UPMSat-2 es un microsatélite (de bajo coste y pequeño tamaño) diseñado, construido, probado e integrado por la Universidad Politécnica de Madrid (España), para fines de demostración tecnológica y educación. El objetivo de la presente tesis doctoral es presentar nuevos modelos analíticos para estudiar la interdependencia energética entre los subsistemas de potencia y de control de actitud de un satélite. En primer lugar, se estudia la simulación del subsistema de potencia de un microsatélite, prestando especial atención a la simulación de la fuente de potencia, esto es, los paneles solares. En la tesis se presentan métodos sencillos pero precisos para simular la producción de energía de los paneles en condiciones ambientales variables a través de su circuito equivalente. Los métodos propuestos para el cálculo de los parámetros del circuito equivalente son explícitos (o al menos, con las variables desacopladas), no iterativos y directos; no se necesitan iteraciones o valores iniciales para calcular los parámetros. La precisión de este método se prueba y se compara con métodos similares de la literatura disponible, demostrando una precisión similar para mayor simplicidad. En segundo lugar, se presenta la simulación del subsistema de control de actitud de un microsatélite, prestando especial atención a la nueva ley de control propuesta. La tesis presenta un nuevo tipo de control magnético es aplicable a la órbita baja terrestre (LEO). La ley de control propuesta es capaz de ajustar la velocidad de rotación del satélite alrededor de su eje principal de inercia máximo o mínimo. Además, en el caso de órbitas de alta inclinación, la ley de control favorece la alineación del eje de rotación con la dirección normal al plano orbital. El algoritmo de control propuesto es simple, sólo se requieren magnetopares como actuadores; sólo se requieren magnetómetros como sensores; no hace falta estimar la velocidad angular; no incluye un modelo de campo magnético de la Tierra; no tiene por qué ser externamente activado con información sobre las características orbitales y permite el rearme automático después de un apagado total del subsistema de control de actitud. La viabilidad teórica de la citada ley de control se demuestra a través de análisis de Monte Carlo. Por último, en términos de producción de energía, se demuestra que la actitud propuesto (en eje principal perpendicular al plano de la órbita, y el satélite que gira alrededor de ella con una velocidad controlada) es muy adecuado para la misión UPMSat-2, ya que permite una área superior de los paneles apuntando hacia el sol cuando se compara con otras actitudes estudiadas. En comparación con el control de actitud anterior propuesto para el UPMSat-2 resulta en un incremento de 25% en la potencia disponible. Además, la actitud propuesto mostró mejoras significativas, en comparación con otros, en términos de control térmico, como la tasa de rotación angular por satélite puede seleccionarse para conseguir una homogeneización de la temperatura más alta que apunta satélite y la antena. ABSTRACT The work carried out in the present doctoral dissertation should be considered part of the UPMSat-2 project, falling within the scope of the aerospace technology. The UPMSat-2 is a microsatellite (low cost and small size) designed, constructed integrated and tested for educational and technology demonstration purposes at the Universidad Politécnica de Madrid (Spain). The aim of the present doctoral dissertation is to present new analytical models to study the energy interdependence between the power and the attitude control subsystems of a satellite. First, the simulation of the power subsystem of a microsatellite is studied, paying particular attention to the simulation of the power supply, i.e. the solar panels. Simple but accurate methods for simulate the power production under variable ambient conditions using its equivalent circuit are presented. The proposed methods for calculate the equivalent circuit parameters are explicit (or at least, with decoupled variables), non-iterative and straight forward; no iterations or initial values for the parameters are needed. The accuracy of this method is tested and compared with similar methods from the available literature demonstrating similar precision but higher simplicity. Second, the simulation of the control subsystem of a microsatellite is presented, paying particular attention to the new control law proposed. A new type of magnetic control applied to Low Earth Orbit (LEO) satellites has been presented. The proposed control law is able to set the satellite rotation speed around its maximum or minimum inertia principal axis. Besides, the proposed control law favors the alignment of this axis with the normal direction to the orbital plane for high inclination orbits. The proposed control algorithm is simples, only magnetorquers are required as actuators; only magnetometers are required as sensors; no estimation of the angular velocity is needed; it does not include an in-orbit Earth magnetic field model; it does not need to be externally activated with information about the orbital characteristics and it allows automatic reset after a total shutdown of attitude control subsystem. The theoretical viability of the control law is demonstrated through Monte Carlo analysis. Finally, in terms of power production, it is demonstrated that the proposed attitude (on principal axis perpendicular to the orbit plane, and the satellite rotating around it with a controlled rate) is quite suitable for the UPMSat-2 mission, as it allows a higher area of the panels pointing towards the sun when compared to other studied attitudes. Compared with the previous attitude control proposed for the UPMSat-2 it results in a 25% increment in available power. Besides, the proposed attitude showed significant improvements, when compared to others, in terms of thermal control, as the satellite angular rotation rate can be selected to achieve a higher temperature homogenization of the satellite and antenna pointing.

Climate variability effects on field crops in Iberian Peninsula. Predictability

La presente Tesis constituye un avance en el conocimiento de los efectos de la variabilidad climática en los cultivos en la Península Ibérica (PI). Es bien conocido que la temperatura del océano, particularmente de la región tropical, es una de las variables más convenientes para ser utilizado como predictor climático. Los océanos son considerados como la principal fuente de almacenamiento de calor del planeta debido a la alta capacidad calorífica del agua. Cuando se libera esta energía, altera los regímenes globales de circulación atmosférica por mecanismos de teleconexión. Estos cambios en la circulación general de la atmósfera afectan a la temperatura, precipitación, humedad, viento, etc., a escala regional, los cuales afectan al crecimiento, desarrollo y rendimiento de los cultivos. Para el caso de Europa, esto implica que la variabilidad atmosférica en una región específica se asocia con la variabilidad de otras regiones adyacentes y/o remotas, como consecuencia Europa está siendo afectada por los patrones de circulaciones globales, que a su vez, se ven afectados por patrones oceánicos. El objetivo general de esta tesis es analizar la variabilidad del rendimiento de los cultivos y su relación con la variabilidad climática y teleconexiones, así como evaluar su predictibilidad. Además, esta Tesis tiene como objetivo establecer una metodología para estudiar la predictibilidad de las anomalías del rendimiento de los cultivos. El análisis se centra en trigo y maíz como referencia para otros cultivos de la PI, cultivos de invierno en secano y cultivos de verano en regadío respectivamente. Experimentos de simulación de cultivos utilizando una metodología en cadena de modelos (clima + cultivos) son diseñados para evaluar los impactos de los patrones de variabilidad climática en el rendimiento y su predictibilidad. La presente Tesis se estructura en dos partes: La primera se centra en el análisis de la variabilidad del clima y la segunda es una aplicación de predicción cuantitativa de cosechas. La primera parte está dividida en 3 capítulos y la segundo en un capitulo cubriendo los objetivos específicos del presente trabajo de investigación. Parte I. Análisis de variabilidad climática El primer capítulo muestra un análisis de la variabilidad del rendimiento potencial en una localidad como indicador bioclimático de las teleconexiones de El Niño con Europa, mostrando su importancia en la mejora de predictibilidad tanto en clima como en agricultura. Además, se presenta la metodología elegida para relacionar el rendimiento con las variables atmosféricas y oceánicas. El rendimiento de los cultivos es parcialmente determinado por la variabilidad climática atmosférica, que a su vez depende de los cambios en la temperatura de la superficie del mar (TSM). El Niño es el principal modo de variabilidad interanual de la TSM, y sus efectos se extienden en todo el mundo. Sin embargo, la predictibilidad de estos impactos es controversial, especialmente aquellos asociados con la variabilidad climática Europea, que se ha encontrado que es no estacionaria y no lineal. Este estudio mostró cómo el rendimiento potencial de los cultivos obtenidos a partir de datos de reanálisis y modelos de cultivos sirve como un índice alternativo y más eficaz de las teleconexiones de El Niño, ya que integra las no linealidades entre las variables climáticas en una única serie temporal. Las relaciones entre El Niño y las anomalías de rendimiento de los cultivos son más significativas que las contribuciones individuales de cada una de las variables atmosféricas utilizadas como entrada en el modelo de cultivo. Además, la no estacionariedad entre El Niño y la variabilidad climática europea se detectan con mayor claridad cuando se analiza la variabilidad de los rendimiento de los cultivos. La comprensión de esta relación permite una cierta predictibilidad hasta un año antes de la cosecha del cultivo. Esta predictibilidad no es constante, sino que depende tanto la modulación de la alta y baja frecuencia. En el segundo capítulo se identifica los patrones oceánicos y atmosféricos de variabilidad climática que afectan a los cultivos de verano en la PI. Además, se presentan hipótesis acerca del mecanismo eco-fisiológico a través del cual el cultivo responde. Este estudio se centra en el análisis de la variabilidad del rendimiento de maíz en la PI para todo el siglo veinte, usando un modelo de cultivo calibrado en 5 localidades españolas y datos climáticos de reanálisis para obtener series temporales largas de rendimiento potencial. Este estudio evalúa el uso de datos de reanálisis para obtener series de rendimiento de cultivos que dependen solo del clima, y utilizar estos rendimientos para analizar la influencia de los patrones oceánicos y atmosféricos. Los resultados muestran una gran fiabilidad de los datos de reanálisis. La distribución espacial asociada a la primera componente principal de la variabilidad del rendimiento muestra un comportamiento similar en todos los lugares estudiados de la PI. Se observa una alta correlación lineal entre el índice de El Niño y el rendimiento, pero no es estacionaria en el tiempo. Sin embargo, la relación entre la temperatura del aire y el rendimiento se mantiene constante a lo largo del tiempo, siendo los meses de mayor influencia durante el período de llenado del grano. En cuanto a los patrones atmosféricos, el patrón Escandinavia presentó una influencia significativa en el rendimiento en PI. En el tercer capítulo se identifica los patrones oceánicos y atmosféricos de variabilidad climática que afectan a los cultivos de invierno en la PI. Además, se presentan hipótesis acerca del mecanismo eco-fisiológico a través del cual el cultivo responde. Este estudio se centra en el análisis de la variabilidad del rendimiento de trigo en secano del Noreste (NE) de la PI. La variabilidad climática es el principal motor de los cambios en el crecimiento, desarrollo y rendimiento de los cultivos, especialmente en los sistemas de producción en secano. En la PI, los rendimientos de trigo son fuertemente dependientes de la cantidad de precipitación estacional y la distribución temporal de las mismas durante el periodo de crecimiento del cultivo. La principal fuente de variabilidad interanual de la precipitación en la PI es la Oscilación del Atlántico Norte (NAO), que se ha relacionado, en parte, con los cambios en la temperatura de la superficie del mar en el Pacífico Tropical (El Niño) y el Atlántico Tropical (TNA). La existencia de cierta predictibilidad nos ha animado a analizar la posible predicción de los rendimientos de trigo en la PI utilizando anomalías de TSM como predictor. Para ello, se ha utilizado un modelo de cultivo (calibrado en dos localidades del NE de la PI) y datos climáticos de reanálisis para obtener series temporales largas de rendimiento de trigo alcanzable y relacionar su variabilidad con anomalías de la TSM. Los resultados muestran que El Niño y la TNA influyen en el desarrollo y rendimiento del trigo en el NE de la PI, y estos impactos depende del estado concurrente de la NAO. Aunque la relación cultivo-TSM no es igual durante todo el periodo analizado, se puede explicar por un mecanismo eco-fisiológico estacionario. Durante la segunda mitad del siglo veinte, el calentamiento (enfriamiento) en la superficie del Atlántico tropical se asocia a una fase negativa (positiva) de la NAO, que ejerce una influencia positiva (negativa) en la temperatura mínima y precipitación durante el invierno y, por lo tanto, aumenta (disminuye) el rendimiento de trigo en la PI. En relación con El Niño, la correlación más alta se observó en el período 1981 -2001. En estas décadas, los altos (bajos) rendimientos se asocian con una transición El Niño - La Niña (La Niña - El Niño) o con eventos de El Niño (La Niña) que están finalizando. Para estos eventos, el patrón atmosférica asociada se asemeja a la NAO, que también influye directamente en la temperatura máxima y precipitación experimentadas por el cultivo durante la floración y llenado de grano. Los co- efectos de los dos patrones de teleconexión oceánicos ayudan a aumentar (disminuir) la precipitación y a disminuir (aumentar) la temperatura máxima en PI, por lo tanto el rendimiento de trigo aumenta (disminuye). Parte II. Predicción de cultivos. En el último capítulo se analiza los beneficios potenciales del uso de predicciones climáticas estacionales (por ejemplo de precipitación) en las predicciones de rendimientos de trigo y maíz, y explora métodos para aplicar dichos pronósticos climáticos en modelos de cultivo. Las predicciones climáticas estacionales tienen un gran potencial en las predicciones de cultivos, contribuyendo de esta manera a una mayor eficiencia de la gestión agrícola, seguridad alimentaria y de subsistencia. Los pronósticos climáticos se expresan en diferentes formas, sin embargo todos ellos son probabilísticos. Para ello, se evalúan y aplican dos métodos para desagregar las predicciones climáticas estacionales en datos diarios: 1) un generador climático estocástico condicionado (predictWTD) y 2) un simple re-muestreador basado en las probabilidades del pronóstico (FResampler1). Los dos métodos se evaluaron en un caso de estudio en el que se analizaron los impactos de tres escenarios de predicciones de precipitación estacional (predicción seco, medio y lluvioso) en el rendimiento de trigo en secano, sobre las necesidades de riego y rendimiento de maíz en la PI. Además, se estimó el margen bruto y los riesgos de la producción asociada con las predicciones de precipitación estacional extremas (seca y lluviosa). Los métodos predWTD y FResampler1 usados para desagregar los pronósticos de precipitación estacional en datos diarios, que serán usados como inputs en los modelos de cultivos, proporcionan una predicción comparable. Por lo tanto, ambos métodos parecen opciones factibles/viables para la vinculación de los pronósticos estacionales con modelos de simulación de cultivos para establecer predicciones de rendimiento o las necesidades de riego en el caso de maíz. El análisis del impacto en el margen bruto de los precios del grano de los dos cultivos (trigo y maíz) y el coste de riego (maíz) sugieren que la combinación de los precios de mercado previstos y la predicción climática estacional pueden ser una buena herramienta en la toma de decisiones de los agricultores, especialmente en predicciones secas y/o localidades con baja precipitación anual. Estos métodos permiten cuantificar los beneficios y riesgos de los agricultores ante una predicción climática estacional en la PI. Por lo tanto, seríamos capaces de establecer sistemas de alerta temprana y diseñar estrategias de adaptación del manejo del cultivo para aprovechar las condiciones favorables o reducir los efectos de condiciones adversas. La utilidad potencial de esta Tesis es la aplicación de las relaciones encontradas para predicción de cosechas de la próxima campaña agrícola. Una correcta predicción de los rendimientos podría ayudar a los agricultores a planear con antelación sus prácticas agronómicas y todos los demás aspectos relacionados con el manejo de los cultivos. Esta metodología se puede utilizar también para la predicción de las tendencias futuras de la variabilidad del rendimiento en la PI. Tanto los sectores públicos (mejora de la planificación agrícola) como privados (agricultores, compañías de seguros agrarios) pueden beneficiarse de esta mejora en la predicción de cosechas. ABSTRACT The present thesis constitutes a step forward in advancing of knowledge of the effects of climate variability on crops in the Iberian Peninsula (IP). It is well known that ocean temperature, particularly the tropical ocean, is one of the most convenient variables to be used as climate predictor. Oceans are considered as the principal heat storage of the planet due to the high heat capacity of water. When this energy is released, it alters the global atmospheric circulation regimes by teleconnection1 mechanisms. These changes in the general circulation of the atmosphere affect the regional temperature, precipitation, moisture, wind, etc., and those influence crop growth, development and yield. For the case of Europe, this implies that the atmospheric variability in a specific region is associated with the variability of others adjacent and/or remote regions as a consequence of Europe being affected by global circulations patterns which, in turn, are affected by oceanic patterns. The general objective of this Thesis is to analyze the variability of crop yields at climate time scales and its relation to the climate variability and teleconnections, as well as to evaluate their predictability. Moreover, this Thesis aims to establish a methodology to study the predictability of crop yield anomalies. The analysis focuses on wheat and maize as a reference crops for other field crops in the IP, for winter rainfed crops and summer irrigated crops respectively. Crop simulation experiments using a model chain methodology (climate + crop) are designed to evaluate the impacts of climate variability patterns on yield and its predictability. The present Thesis is structured in two parts. The first part is focused on the climate variability analyses, and the second part is an application of the quantitative crop forecasting for years that fulfill specific conditions identified in the first part. This Thesis is divided into 4 chapters, covering the specific objectives of the present research work. Part I. Climate variability analyses The first chapter shows an analysis of potential yield variability in one location, as a bioclimatic indicator of the El Niño teleconnections with Europe, putting forward its importance for improving predictability in both climate and agriculture. It also presents the chosen methodology to relate yield with atmospheric and oceanic variables. Crop yield is partially determined by atmospheric climate variability, which in turn depends on changes in the sea surface temperature (SST). El Niño is the leading mode of SST interannual variability, and its impacts extend worldwide. Nevertheless, the predictability of these impacts is controversial, especially those associated with European climate variability, which have been found to be non-stationary and non-linear. The study showed how potential2 crop yield obtained from reanalysis data and crop models serves as an alternative and more effective index of El Niño teleconnections because it integrates the nonlinearities between the climate variables in a unique time series. The relationships between El Niño and crop yield anomalies are more significant than the individual contributions of each of the atmospheric variables used as input in the crop model. Additionally, the non-stationarities between El Niño and European climate variability are more clearly detected when analyzing crop-yield variability. The understanding of this relationship allows for some predictability up to one year before the crop is harvested. This predictability is not constant, but depends on both high and low frequency modulation. The second chapter identifies the oceanic and atmospheric patterns of climate variability affecting summer cropping systems in the IP. Moreover, hypotheses about the eco-physiological mechanism behind crop response are presented. It is focused on an analysis of maize yield variability in IP for the whole twenty century, using a calibrated crop model at five contrasting Spanish locations and reanalyses climate datasets to obtain long time series of potential yield. The study tests the use of reanalysis data for obtaining only climate dependent time series of simulated crop yield for the whole region, and to use these yield to analyze the influences of oceanic and atmospheric patterns. The results show a good reliability of reanalysis data. The spatial distribution of the leading principal component of yield variability shows a similar behaviour over all the studied locations in the IP. The strong linear correlation between El Niño index and yield is remarkable, being this relation non-stationary on time, although the air temperature-yield relationship remains on time, being the highest influences during grain filling period. Regarding atmospheric patterns, the summer Scandinavian pattern has significant influence on yield in IP. The third chapter identifies the oceanic and atmospheric patterns of climate variability affecting winter cropping systems in the IP. Also, hypotheses about the eco-physiological mechanism behind crop response are presented. It is focused on an analysis of rainfed wheat yield variability in IP. Climate variability is the main driver of changes in crop growth, development and yield, especially for rainfed production systems. In IP, wheat yields are strongly dependent on seasonal rainfall amount and temporal distribution of rainfall during the growing season. The major source of precipitation interannual variability in IP is the North Atlantic Oscillation (NAO) which has been related in part with changes in the Tropical Pacific (El Niño) and Atlantic (TNA) sea surface temperature (SST). The existence of some predictability has encouraged us to analyze the possible predictability of the wheat yield in the IP using SSTs anomalies as predictor. For this purpose, a crop model with a site specific calibration for the Northeast of IP and reanalysis climate datasets have been used to obtain long time series of attainable wheat yield and relate their variability with SST anomalies. The results show that El Niño and TNA influence rainfed wheat development and yield in IP and these impacts depend on the concurrent state of the NAO. Although crop-SST relationships do not equally hold on during the whole analyzed period, they can be explained by an understood and stationary ecophysiological mechanism. During the second half of the twenty century, the positive (negative) TNA index is associated to a negative (positive) phase of NAO, which exerts a positive (negative) influence on minimum temperatures (Tmin) and precipitation (Prec) during winter and, thus, yield increases (decreases) in IP. In relation to El Niño, the highest correlation takes place in the period 1981-2001. For these decades, high (low) yields are associated with an El Niño to La Niña (La Niña to El Niño) transitions or to El Niño events finishing. For these events, the regional associated atmospheric pattern resembles the NAO, which also influences directly on the maximum temperatures (Tmax) and precipitation experienced by the crop during flowering and grain filling. The co-effects of the two teleconnection patterns help to increase (decrease) the rainfall and decrease (increase) Tmax in IP, thus on increase (decrease) wheat yield. Part II. Crop forecasting The last chapter analyses the potential benefits for wheat and maize yields prediction from using seasonal climate forecasts (precipitation), and explores methods to apply such a climate forecast to crop models. Seasonal climate prediction has significant potential to contribute to the efficiency of agricultural management, and to food and livelihood security. Climate forecasts come in different forms, but probabilistic. For this purpose, two methods were evaluated and applied for disaggregating seasonal climate forecast into daily weather realizations: 1) a conditioned stochastic weather generator (predictWTD) and 2) a simple forecast probability resampler (FResampler1). The two methods were evaluated in a case study where the impacts of three scenarios of seasonal rainfall forecasts on rainfed wheat yield, on irrigation requirements and yields of maize in IP were analyzed. In addition, we estimated the economic margins and production risks associated with extreme scenarios of seasonal rainfall forecasts (dry and wet). The predWTD and FResampler1 methods used for disaggregating seasonal rainfall forecast into daily data needed by the crop simulation models provided comparable predictability. Therefore both methods seem feasible options for linking seasonal forecasts with crop simulation models for establishing yield forecasts or irrigation water requirements. The analysis of the impact on gross margin of grain prices for both crops and maize irrigation costs suggests the combination of market prices expected and the seasonal climate forecast can be a good tool in farmer’s decision-making, especially on dry forecast and/or in locations with low annual precipitation. These methodologies would allow quantifying the benefits and risks of a seasonal weather forecast to farmers in IP. Therefore, we would be able to establish early warning systems and to design crop management adaptation strategies that take advantage of favorable conditions or reduce the effect of adverse conditions. The potential usefulness of this Thesis is to apply the relationships found to crop forecasting on the next cropping season, suggesting opportunity time windows for the prediction. The methodology can be used as well for the prediction of future trends of IP yield variability. Both public (improvement of agricultural planning) and private (decision support to farmers, insurance companies) sectors may benefit from such an improvement of crop forecasting.

Estimación de parámetros de propagación atmosférica en ausencia de lluvia utilizando escalado en frecuencias y otras técnicas

Las comunicaciones por satélite tienen cada vez mayores necesidades de espectro, con el objetivo de ofrecer servicios de banda ancha, tanto de comunicación de datos como de radiodifusión. En esta línea, se está incrementando de manera importante el uso de frecuencias en la banda Ka (20 y 30 GHz), que se verá complementada en el futuro por la banda Q/V (40 y 50 GHz) y por frecuencias en la banda W (por encima de 60 GHz). En estas frecuencias, microondas y ondas milimétricas, la troposfera produce importantes efectos de propagación. El más estudiado es el efecto de la lluvia, que produce desvanecimientos muy profundos. Sin embargo, la lluvia está presente en porcentajes de tiempo pequeños, típicamente inferiores al 5% en los climas templados. El resto del tiempo, más del 95% por ejemplo en los climas mencionados, los gases y las nubes pueden causar niveles importantes de atenuación en estas frecuencias. La Tesis aporta un nuevo modelo (Modelo Lucas-Riera), consistente en un conjunto de polinomios de aproximación para realizar, en ausencia de lluvia, la estimación de determinados parámetros de propagación, partiendo de otros datos que se suponen disponibles. El modelo está basado en datos obtenidos de radiosondeos meteorológicos y modelos físicos de atenuación por gases y nubes, que son los fenómenos más relevantes en ausencia de lluvia, y tiene en cuenta las características climatológicas del emplazamiento de interés, utilizando la clasificación climática de Köppen. Este modelo es aplicable en las bandas de frecuencias entre 12 y 100 GHz (exceptuando 60 GHz), donde se aproximarían los mencionados parámetros de propagación en una frecuencia a partir de los obtenidos en otra, en el caso de la atenuación y la temperatura de brillo, o bien se estimaría la temperatura media de radiación a una determinada frecuencia partiendo de la temperatura de superficie. Con este modelo se puede obtener una aproximación razonable si se conoce la Zona Climática de Köppen de la localización terrestre para la que queremos calcular las aproximaciones y en caso de que ésta se desconozca se aporta una Zona Global, que representa toda la superficie terrestre. La aproximación que se propone para realizar el escalado en frecuencia puede ser útil en los enlaces de comunicaciones por satélite, en los que a menudo se dispone de información en relación a los parámetros de propagación a una determinada frecuencia, por ejemplo en el enlace descendente, y sería de utilidad conocer esos mismos parámetros en el enlace ascendente de cara a poder mitigar los efectos que tiene la atmósfera sobre la señal emitida (atenuación, desvanecimiento, etc). En el caso de la temperatura media de radiación, la aproximación que se propone podría ser útil de cara a la realización de medidas de radiometría, diseño de equipamiento de instrumentación o comunicaciones por satélite.

Modelización del proceso de eliminación de la contaminación de suelos con hidrocarburos mediante desorción térmica “in situ” Comprobación de Modelo

El objetivo definitivo de esta investigación es contribuir con la profundización del conocimiento en las tecnologías de remediación, específicamente las térmicas, debido a que la contaminación de suelos es motivo de preocupación por ser uno de los graves impactos ambientales que origina el hombre con sus actividades, especialmente las industriales, afectando a la salud de los seres humanos, y el medio ambiente, representando elevados costes de saneamiento y en ocasiones problemas graves de salud de las comunidades aledañas. Se establecen tres fases de investigación. En la primera se diseña el sistema de termodesorción a escala piloto, se desarrolla las corridas experimentales, la segunda con corridas en laboratorio para investigar sobre los parámetros que intervienen en el proyecto. Se hacen las corridas respectivas para determinar la eficacia del sistema, y la tercera fase que consiste en comparar los modelos teóricos de Hartley, con los de Hartley Graham –Bryce y el de Hamaker para determinar su aproximación con los resultados reales. Apoyado en investigaciones anteriores, se diseñó y construyó un sistema de desorción térmica, el cual consiste en un horno tipo caja con 4 calentadores (resistencias), y una campana con un filtro para evitar la contaminación atmosférica, así mismo, se diseñó un sistema de control que permitió hacer las corridas con 1/3 de la potencia, con una relación de encendido apagado 3:1 respectivamente. Para validar los resultados obtenidos en el estudio matemático, se compararon dos modelos con la finalidad cuál de ellos se aproxima más a la realidad, se tomaron los ensayos con sus tiempos de operación a las temperaturas y se trabajó a distintas bandas de temperaturas para verificar la fiabilidad del proceso matemático. La temperatura es un variable importante en los procesos de desorción, como los son también la humedad del suelo, pues esta va influir directamente en el tiempo de remediación, por lo que es importante tomarla en cuenta. De igual forma el tipo de suelo va influir en los resultados, siendo las arenas más aptas para este tipo de remediación. Los resultados de la modelización son presentados para temperaturas constantes, el cual difiere de la realidad, pues el proceso de calentamiento es lento y va en accenso dependiendo del contenido de humedad y de las propiedades del suelo. La experimentación realizada concluye con buenos resultados de la aplicación de sistemas de desorción de acuerdo a las variables de Panamá. Con relación al grado de cumplimiento respecto a las normativas actuales relacionadas a los límites máximos permitidos. Los resultados garantizan las posibilidades del proceso de remediación térmica de suelos contaminados con combustibles en rango de diésel, garantizando niveles aceptables de limpieza en un tiempo menor a otras metodologías no destructivas pudieran tomar. ABSTRACT The ultimate goal of this investigation is to enhance the pool of knowledge related to remediation technologies, specifically thermal desorption. The motivation for this study is based on concerns due to pollution of land as one of the most serious environmental impacts caused by anthropogenic effects, specially industrial activities, affecting human health and the environment in general, which represents high reclamation costs, and in some cases, serious health issues in nearby communities. Three phases have been established for this study. The first phase involves the design of a thermal desorption system as a pilot experiment, and associated tests. The second phase consists of laboratory testing to investigate the parameters that affect the investigation, as well as to determine the efficacy of the system. The third phase covers the comparison of theorical models as proposed by Hartley, Hartley Graham – Bryce, and Hamaker, as well as the evaluation of these models versus the laboratory results. Supported by previous researches, the thermal desorption system was designed and installed as a “box” type oven with four heaters (resistances) and one absorption hood with a filter to avoid atmospheric contamination. In the same way, a control system was designed allowing testing with 1/3 of the power, with an on/off rate of 3:1 respectively. In order to validate the results, two mathematical models were compared to identify which model is closer to the experimental results; test results were documented with respective durations and temperatures; and experiments were executed using different ranges of temperature to validate the consistency of the mathematical process. Temperature is an important variable that should be considered for the desorption processes, as well as the humidity content within the soil, that has direct influence over the required duration to achieve remediation. In the same manner, the type of soil also influences the results, where sands are more efficient for this type of remediation process. The results from this experiment are according to constant temperatures, which is not a complete representation of the reality, as the heating process is slow and the temperature gradually increases according to the humidity content and other properties of the soil. The experiment shows good results for the application of thermal desorption systems according to the variables in Panama, as well as the level of compliance required to fulfill current regulations and mandatory maximum limits. The results guarantee the possibility of soil thermo-remediation as a resource to clean sites that have been polluted with diesel-like combustibles, allowing acceptable levels in a period of time that is lower than with other non-destructive remediation technics.

Desarrollo de un método estadístico para la generación de escenarios climáticos de alta resolución a partir de simulaciones de baja resolución de Modelos de Circulación General: aplicación a España

Esta tesis doctoral presenta el desarrollo, verificación y aplicación de un método original de regionalización estadística para generar escenarios locales de clima futuro de temperatura y precipitación diarias, que combina dos pasos. El primer paso es un método de análogos: los "n" días cuya configuración atmosférica de baja resolución es más parecida a la del día problema, se seleccionan de un banco de datos de referencia del pasado. En el segundo paso, se realiza un análisis de regresión múltiple sobre los "n" días más análogos para la temperatura, mientras que para la precipitación se utiliza la distribución de probabilidad de esos "n" días análogos para obtener la estima de precipitación. La verificación de este método se ha llevado a cabo para la España peninsular y las Islas Baleares. Los resultados muestran unas buenas prestaciones para temperatura (BIAS cerca de 0.1ºC y media de errores absolutos alrededor de 1.9ºC); y unas prestaciones aceptables para la precipitación (BIAS razonablemente bajo con una media de -18%; error medio absoluto menor que para una simulación de referencia (la persistencia); y una distribución de probabilidad simulada similar a la observada según dos test no-paramétricos de similitud). Para mostrar la aplicabilidad de la metodología desarrollada, se ha aplicado en detalle en un caso de estudio. El método se aplicó a cuatro modelos climáticos bajo diferentes escenarios futuros de emisiones de gases de efecto invernadero, para la región de Aragón, produciendo así proyecciones futuras de precipitación y temperaturas máximas y mínimas diarias. La fiabilidad de la técnica de regionalización fue evaluada de nuevo para el caso de estudio mediante un proceso de verificación. Para determinar la capacidad de los modelos climáticos para simular el clima real, sus simulaciones del pasado (la denominada salida 20C3M) se regionalizaron y luego se compararon con el clima observado (los resultados son bastante robustos para la temperatura y menos concluyentes para la precipitación). Las proyecciones futuras a escala local presentan un aumento significativo durante todo el siglo XXI de las temperaturas máximas y mínimas para todos los futuros escenarios de emisiones considerados. Las simulaciones de precipitación presentan mayores incertidumbres. Además, la aplicabilidad práctica del método se demostró también mediante su utilización para producir escenarios climáticos futuros para otros casos de estudio en los distintos sectores y regiones del mundo. Se ha prestado especial atención a una aplicación en Centroamérica, una región que ya está sufriendo importantes impactos del cambio climático y que tiene un clima muy diferente. ABSTRACT This doctoral thesis presents the development, verification and application of an original downscaling method for daily temperature and precipitation, which combines two statistical approaches. The first step is an analogue approach: the “n” days most similar to the day to be downscaled are selected. In the second step, a multiple regression analysis using the “n” most analogous days is performed for temperature, whereas for precipitation the probability distribution of the “n” analogous days is used to obtain the amount of precipitation. Verification of this method has been carried out for the Spanish Iberian Peninsula and the Balearic Islands. Results show good performance for temperature (BIAS close to 0.1ºC and Mean Absolute Errors around 1.9ºC); and an acceptable skill for precipitation (reasonably low BIAS with a mean of - 18%, Mean Absolute Error lower than for a reference simulation, i.e. persistence, and a well-simulated probability distribution according to two non-parametric tests of similarity). To show the applicability of the method, a study case has been analyzed. The method was applied to four climate models under different future emission scenarios for the region of Aragón, thus producing future projections of daily precipitation and maximum and minimum temperatures. The reliability of the downscaling technique was re-assessed for the study case by a verification process. To determine the ability of the climate models to simulate the real climate, their simulations of the past (the 20C3M output) were downscaled and then compared with the observed climate – the results are quite robust for temperature and less conclusive for the precipitation. The downscaled future projections exhibit a significant increase during the entire 21st century of the maximum and minimum temperatures for all the considered future emission scenarios. Precipitation simulations exhibit greater uncertainties. Furthermore, the practical applicability of the method was demonstrated also by using it to produce future climate scenarios for some other study cases in different sectors and regions of the world. Special attention was paid to an application of the method in Central America, a region that is already suffering from significant climate change impacts and that has a very different climate from others where the method was previously applied.

Producción de Hidrógeno mediante energía solar térmica de alta temperatura.

Este proyecto versa sobre el estudio y diseño de una central termosolar de torre central, así como de su rendimiento y producción. La característica especial de esta planta es que tiene como fin suministrar calor a un proceso químico: cracking térmico del metano para la producción de hidrógeno. Debido a que el cracking térmico tiene lugar en el interior de un tanque de metal líquido (reactor químico) y al peso del mismo, resulta conveniente dejar el reactor a nivel de suelo. Así pues, los rayos solares tienen que descender desde la parte superior de la torre hasta el reactor. Los rayos solares se reflejan en los heliostatos para volver a ser reflejados en la parte superior de la torre, donde hay otro espejo que conduce los rayos solares hasta el reactor. La localización elegida para realizar el estudio ha sido Tabernas, cerca de la Plataforma Solar de Almería (PSA). De la estación SIAR (Sistema de Información Agroclimática para el Regadío del Ministerio de Agricultura, Alimentación y Medio Ambiente del Gobierno de España). de Tabernas precisamente se han obtenido los datos de radiación global, y mediante una correlación kd-kt, se ha obtenido la radiación directa. Para el estudio de la energía aportada por el campo solar, se ha elegido un campo norte de heliostatos, debido a que un campo circular además de tener menor rendimiento en este proyecto no sería factible. Los heliostatos considerados son cuadrados de 11 x 11 m. Estos heliostatos apuntan hacia el punto (0, 0, 100) m en el sistema de coordenadas absoluto considerado para el proyecto, que coincide con una altura a 100 m en el centro interior de la torre. Este punto es uno de los focos del elipsoide virtual, del cual forma parte el reflector (espejo situado en la parte superior) y cuyo otro foco se sitúa en la parte superior del receptor (reactor), cuyo fin es dirigir los rayos hacia el reactor, como se ha indicado. Una vez definido el proyecto, se lleva a cabo un dimensionado del campo solar, con el cual puede obtenerse un campo de heliostatos. Tras realizar la simulación, se obtienen datos instantáneos y medios. A modo de ejemplo, se incluye el rendimiento por bloqueos y sombras a las 9 h de la mañana en enero, donde puede observarse que la sombra de la torre tiene una alta importancia sobre los heliostatos situados en la zona oeste. Del mismo modo, se han obtenido los datos de incidencia de los rayos solares sobre el receptor, de forma que puede caracterizarse la incidencia del flujo térmico sobre el mismo mediante un mallado. A continuación se incluye una imagen del número de rayos solares que inciden sobre el receptor a las 12 h en junio. Las conclusiones que pueden extraerse del proyecto son:  El rendimiento anual de la planta es del 26 %.  La producción anual de hidrógeno sería de 163,7 t.  Para mayores potencias de plantas el rendimiento por sombras y bloqueos sería menor, al igual que el asociado al efecto coseno, a la dispersión y absorción atmosférica y al factor de interceptación.  Para reducir el efecto del tamaño en los dos primeros rendimientos mencionados en el párrafo anterior podría elevarse la altura de la torre.  Para aumentar el factor de interceptación podría estudiarse la colocación de espejos en el interior de la torre, de modo que reflejasen los rayos solares hasta el receptor.