Ordered gan/ingan nanorods arrays grown by molecular beam epitaxy for phosphor-free white light emission

The basics of the self-assembled growth of GaN nanorods on Si(111) are reviewed. Morphology differences and optical properties are compared to those of GaN layers grown directly on Si(111). The effects of the growth temperature on the In incorporation in self-assembled InGaN nanorods grown on Si(111) is described. In addition, the inclusion of InGaN quantum disk structures into selfassembled GaN nanorods show clear confinement effects as a function of the quantum disk thickness. In order to overcome the properties dispersion and the intrinsic inhomogeneous nature of the self-assembled growth, the selective area growth of GaN nanorods on both, c-plane and a-plane GaN on sapphire templates, is addressed, with special emphasis on optical quality and morphology differences. The analysis of the optical emission from a single InGaN quantum disk is shown for both polar and non-polar nanorod orientations

The morphofunctional approach to emotion modelling in robotics

In this conceptual paper, we discuss two areas of research in robotics, robotic models of emotion and morphofunctional machines, and we explore the scope for potential cross-fertilization between them. We shift the focus in robot models of emotion from information-theoretic aspects of appraisal to the interactive significance of bodily dispositions. Typical emotional phenomena such as arousal and action readiness can be interpreted as morphofunctional processes, and their functionality may be replicated in robotic systems with morphologies that can be modulated for real-time adaptation. We investigate the control requirements for such systems, and present a possible bio-inspired architecture, based on the division of control between neural and endocrine systems in humans and animals. We suggest that emotional epi- sodes can be understood as emergent from the coordination of action control and action-readiness, respectively. This stress on morphology complements existing research on the information-theoretic aspects of emotion.

Absorción acústica a incidencia normal de espumas de aluminio

En este artículo se presentan los primeros resultados de absorción acústica a incidencia normal de espumas de aluminio fabricadas mediante una técnica pulvimetalúrgica. El interés de estas espumas radica en que en ellas se combinan interesantes propiedades acústicas y mecánicas. Se estudian espumas de aluminio de distinta morfología superficial conseguida variando el tipo de precursor y usando materiales de relleno durante el proceso de espumación. Se muestra un estudio comparativo de las espumas fabricadas mediante esta técnica con las espumas comerciales ALPORAS. Las espumas de menor densidad presentan una absorción acústica comparable a la de las comerciales ALPORAS. ABSTRACT. In this paper, the first experimental data of acoustic absorption at normal incidence in aluminum foams generated by a metallurgic technique are presented. The interest of this kind of structures is due to the combination of mechanical and acoustic properties. By changing the precursor type or using filling materials during the foaming process, we have obtained aluminum foams with different surface morphologies. A comparative study between foams fabricated using this technique and ALPORAS commercial aluminum foams is shown. The foams which present the lower density show an acoustic absorption comparable to the ALPORAS commercial ones.

Contributions to Bayesian network learning with applications to neuroscience

Neuronal morphology is a key feature in the study of brain circuits, as it is highly related to information processing and functional identification. Neuronal morphology affects the process of integration of inputs from other neurons and determines the neurons which receive the output of the neurons. Different parts of the neurons can operate semi-independently according to the spatial location of the synaptic connections. As a result, there is considerable interest in the analysis of the microanatomy of nervous cells since it constitutes an excellent tool for better understanding cortical function. However, the morphologies, molecular features and electrophysiological properties of neuronal cells are extremely variable. Except for some special cases, this variability makes it hard to find a set of features that unambiguously define a neuronal type. In addition, there are distinct types of neurons in particular regions of the brain. This morphological variability makes the analysis and modeling of neuronal morphology a challenge. Uncertainty is a key feature in many complex real-world problems. Probability theory provides a framework for modeling and reasoning with uncertainty. Probabilistic graphical models combine statistical theory and graph theory to provide a tool for managing domains with uncertainty. In particular, we focus on Bayesian networks, the most commonly used probabilistic graphical model. In this dissertation, we design new methods for learning Bayesian networks and apply them to the problem of modeling and analyzing morphological data from neurons. The morphology of a neuron can be quantified using a number of measurements, e.g., the length of the dendrites and the axon, the number of bifurcations, the direction of the dendrites and the axon, etc. These measurements can be modeled as discrete or continuous data. The continuous data can be linear (e.g., the length or the width of a dendrite) or directional (e.g., the direction of the axon). These data may follow complex probability distributions and may not fit any known parametric distribution. Modeling this kind of problems using hybrid Bayesian networks with discrete, linear and directional variables poses a number of challenges regarding learning from data, inference, etc. In this dissertation, we propose a method for modeling and simulating basal dendritic trees from pyramidal neurons using Bayesian networks to capture the interactions between the variables in the problem domain. A complete set of variables is measured from the dendrites, and a learning algorithm is applied to find the structure and estimate the parameters of the probability distributions included in the Bayesian networks. Then, a simulation algorithm is used to build the virtual dendrites by sampling values from the Bayesian networks, and a thorough evaluation is performed to show the model’s ability to generate realistic dendrites. In this first approach, the variables are discretized so that discrete Bayesian networks can be learned and simulated. Then, we address the problem of learning hybrid Bayesian networks with different kinds of variables. Mixtures of polynomials have been proposed as a way of representing probability densities in hybrid Bayesian networks. We present a method for learning mixtures of polynomials approximations of one-dimensional, multidimensional and conditional probability densities from data. The method is based on basis spline interpolation, where a density is approximated as a linear combination of basis splines. The proposed algorithms are evaluated using artificial datasets. We also use the proposed methods as a non-parametric density estimation technique in Bayesian network classifiers. Next, we address the problem of including directional data in Bayesian networks. These data have some special properties that rule out the use of classical statistics. Therefore, different distributions and statistics, such as the univariate von Mises and the multivariate von Mises–Fisher distributions, should be used to deal with this kind of information. In particular, we extend the naive Bayes classifier to the case where the conditional probability distributions of the predictive variables given the class follow either of these distributions. We consider the simple scenario, where only directional predictive variables are used, and the hybrid case, where discrete, Gaussian and directional distributions are mixed. The classifier decision functions and their decision surfaces are studied at length. Artificial examples are used to illustrate the behavior of the classifiers. The proposed classifiers are empirically evaluated over real datasets. We also study the problem of interneuron classification. An extensive group of experts is asked to classify a set of neurons according to their most prominent anatomical features. A web application is developed to retrieve the experts’ classifications. We compute agreement measures to analyze the consensus between the experts when classifying the neurons. Using Bayesian networks and clustering algorithms on the resulting data, we investigate the suitability of the anatomical terms and neuron types commonly used in the literature. Additionally, we apply supervised learning approaches to automatically classify interneurons using the values of their morphological measurements. Then, a methodology for building a model which captures the opinions of all the experts is presented. First, one Bayesian network is learned for each expert, and we propose an algorithm for clustering Bayesian networks corresponding to experts with similar behaviors. Then, a Bayesian network which represents the opinions of each group of experts is induced. Finally, a consensus Bayesian multinet which models the opinions of the whole group of experts is built. A thorough analysis of the consensus model identifies different behaviors between the experts when classifying the interneurons in the experiment. A set of characterizing morphological traits for the neuronal types can be defined by performing inference in the Bayesian multinet. These findings are used to validate the model and to gain some insights into neuron morphology. Finally, we study a classification problem where the true class label of the training instances is not known. Instead, a set of class labels is available for each instance. This is inspired by the neuron classification problem, where a group of experts is asked to individually provide a class label for each instance. We propose a novel approach for learning Bayesian networks using count vectors which represent the number of experts who selected each class label for each instance. These Bayesian networks are evaluated using artificial datasets from supervised learning problems. Resumen La morfología neuronal es una característica clave en el estudio de los circuitos cerebrales, ya que está altamente relacionada con el procesado de información y con los roles funcionales. La morfología neuronal afecta al proceso de integración de las señales de entrada y determina las neuronas que reciben las salidas de otras neuronas. Las diferentes partes de la neurona pueden operar de forma semi-independiente de acuerdo a la localización espacial de las conexiones sinápticas. Por tanto, existe un interés considerable en el análisis de la microanatomía de las células nerviosas, ya que constituye una excelente herramienta para comprender mejor el funcionamiento de la corteza cerebral. Sin embargo, las propiedades morfológicas, moleculares y electrofisiológicas de las células neuronales son extremadamente variables. Excepto en algunos casos especiales, esta variabilidad morfológica dificulta la definición de un conjunto de características que distingan claramente un tipo neuronal. Además, existen diferentes tipos de neuronas en regiones particulares del cerebro. La variabilidad neuronal hace que el análisis y el modelado de la morfología neuronal sean un importante reto científico. La incertidumbre es una propiedad clave en muchos problemas reales. La teoría de la probabilidad proporciona un marco para modelar y razonar bajo incertidumbre. Los modelos gráficos probabilísticos combinan la teoría estadística y la teoría de grafos con el objetivo de proporcionar una herramienta con la que trabajar bajo incertidumbre. En particular, nos centraremos en las redes bayesianas, el modelo más utilizado dentro de los modelos gráficos probabilísticos. En esta tesis hemos diseñado nuevos métodos para aprender redes bayesianas, inspirados por y aplicados al problema del modelado y análisis de datos morfológicos de neuronas. La morfología de una neurona puede ser cuantificada usando una serie de medidas, por ejemplo, la longitud de las dendritas y el axón, el número de bifurcaciones, la dirección de las dendritas y el axón, etc. Estas medidas pueden ser modeladas como datos continuos o discretos. A su vez, los datos continuos pueden ser lineales (por ejemplo, la longitud o la anchura de una dendrita) o direccionales (por ejemplo, la dirección del axón). Estos datos pueden llegar a seguir distribuciones de probabilidad muy complejas y pueden no ajustarse a ninguna distribución paramétrica conocida. El modelado de este tipo de problemas con redes bayesianas híbridas incluyendo variables discretas, lineales y direccionales presenta una serie de retos en relación al aprendizaje a partir de datos, la inferencia, etc. En esta tesis se propone un método para modelar y simular árboles dendríticos basales de neuronas piramidales usando redes bayesianas para capturar las interacciones entre las variables del problema. Para ello, se mide un amplio conjunto de variables de las dendritas y se aplica un algoritmo de aprendizaje con el que se aprende la estructura y se estiman los parámetros de las distribuciones de probabilidad que constituyen las redes bayesianas. Después, se usa un algoritmo de simulación para construir dendritas virtuales mediante el muestreo de valores de las redes bayesianas. Finalmente, se lleva a cabo una profunda evaluaci ón para verificar la capacidad del modelo a la hora de generar dendritas realistas. En esta primera aproximación, las variables fueron discretizadas para poder aprender y muestrear las redes bayesianas. A continuación, se aborda el problema del aprendizaje de redes bayesianas con diferentes tipos de variables. Las mixturas de polinomios constituyen un método para representar densidades de probabilidad en redes bayesianas híbridas. Presentamos un método para aprender aproximaciones de densidades unidimensionales, multidimensionales y condicionales a partir de datos utilizando mixturas de polinomios. El método se basa en interpolación con splines, que aproxima una densidad como una combinación lineal de splines. Los algoritmos propuestos se evalúan utilizando bases de datos artificiales. Además, las mixturas de polinomios son utilizadas como un método no paramétrico de estimación de densidades para clasificadores basados en redes bayesianas. Después, se estudia el problema de incluir información direccional en redes bayesianas. Este tipo de datos presenta una serie de características especiales que impiden el uso de las técnicas estadísticas clásicas. Por ello, para manejar este tipo de información se deben usar estadísticos y distribuciones de probabilidad específicos, como la distribución univariante von Mises y la distribución multivariante von Mises–Fisher. En concreto, en esta tesis extendemos el clasificador naive Bayes al caso en el que las distribuciones de probabilidad condicionada de las variables predictoras dada la clase siguen alguna de estas distribuciones. Se estudia el caso base, en el que sólo se utilizan variables direccionales, y el caso híbrido, en el que variables discretas, lineales y direccionales aparecen mezcladas. También se estudian los clasificadores desde un punto de vista teórico, derivando sus funciones de decisión y las superficies de decisión asociadas. El comportamiento de los clasificadores se ilustra utilizando bases de datos artificiales. Además, los clasificadores son evaluados empíricamente utilizando bases de datos reales. También se estudia el problema de la clasificación de interneuronas. Desarrollamos una aplicación web que permite a un grupo de expertos clasificar un conjunto de neuronas de acuerdo a sus características morfológicas más destacadas. Se utilizan medidas de concordancia para analizar el consenso entre los expertos a la hora de clasificar las neuronas. Se investiga la idoneidad de los términos anatómicos y de los tipos neuronales utilizados frecuentemente en la literatura a través del análisis de redes bayesianas y la aplicación de algoritmos de clustering. Además, se aplican técnicas de aprendizaje supervisado con el objetivo de clasificar de forma automática las interneuronas a partir de sus valores morfológicos. A continuación, se presenta una metodología para construir un modelo que captura las opiniones de todos los expertos. Primero, se genera una red bayesiana para cada experto y se propone un algoritmo para agrupar las redes bayesianas que se corresponden con expertos con comportamientos similares. Después, se induce una red bayesiana que modela la opinión de cada grupo de expertos. Por último, se construye una multired bayesiana que modela las opiniones del conjunto completo de expertos. El análisis del modelo consensuado permite identificar diferentes comportamientos entre los expertos a la hora de clasificar las neuronas. Además, permite extraer un conjunto de características morfológicas relevantes para cada uno de los tipos neuronales mediante inferencia con la multired bayesiana. Estos descubrimientos se utilizan para validar el modelo y constituyen información relevante acerca de la morfología neuronal. Por último, se estudia un problema de clasificación en el que la etiqueta de clase de los datos de entrenamiento es incierta. En cambio, disponemos de un conjunto de etiquetas para cada instancia. Este problema está inspirado en el problema de la clasificación de neuronas, en el que un grupo de expertos proporciona una etiqueta de clase para cada instancia de manera individual. Se propone un método para aprender redes bayesianas utilizando vectores de cuentas, que representan el número de expertos que seleccionan cada etiqueta de clase para cada instancia. Estas redes bayesianas se evalúan utilizando bases de datos artificiales de problemas de aprendizaje supervisado.

Green façades for urban comfort improvement. Implementation in a extreme Continental Mediterranean climate

Green façades constitute constructive technologies with a positive influence on sustainability in cities and several urban climate parameters such as thermal comfort, air quality and water management. According to the current research, the implementation of urban greenery contributes to increase the cooling effect and mitigate the urban heat island (UHI) phenomenon. This paper focuses on the role of vegetation in improving the urban environment of Madrid (Spain). The simulation results show that green walls could be more effective in urban morphologies with narrow streets. During overheated periods, the streets with green walls have a higher relative humidity in the surrounding areas than those with trees. The air temperature is found to be a little lower. The reduction of wind speed means a positive effect on urban hygrothermal comfort. Therefore, green walls could be taken into account as suitable tools to modify the outdoor thermal environment in cities with an extreme Continental Mediterranean climate.

Estimate of the total ice volume of Svalbard glaciers and their potential contribution to sea-level rise = Estimación del volumen de hielo de Svalbard y su contribución potencial a la subida del nivel del mar

El objetivo final de las investigaciones recogidas en esta tesis doctoral es la estimación del volumen de hielo total de los ms de 1600 glaciares de Svalbard, en el Ártico, y, con ello, su contribución potencial a la subida del nivel medio del mar en un escenario de calentamiento global. Los cálculos más exactos del volumen de un glaciar se efectúan a partir de medidas del espesor de hielo obtenidas con georradar. Sin embargo, estas medidas no son viables para conjuntos grandes de glaciares, debido al coste, dificultades logísticas y tiempo requerido por ellas, especialmente en las regiones polares o de montaña. Frente a ello, la determinación de áreas de glaciares a partir de imágenes de satélite sí es viable a escalas global y regional, por lo que las relaciones de escala volumen-área constituyen el mecanismo más adecuado para las estimaciones de volúmenes globales y regionales, como las realizadas para Svalbard en esta tesis. Como parte del trabajo de tesis, hemos elaborado un inventario de los glaciares de Svalbard en los que se han efectuado radioecosondeos, y hemos realizado los cálculos del volumen de hielo de más de 80 cuencas glaciares de Svalbard a partir de datos de georradar. Estos volúmenes han sido utilizados para calibrar las relaciones volumen-área desarrolladas en la tesis. Los datos de georradar han sido obtenidos en diversas campañas llevadas a cabo por grupos de investigación internacionales, gran parte de ellas lideradas por el Grupo de Simulación Numérica en Ciencias e Ingeniería de la Universidad Politécnica de Madrid, del que forman parte la doctoranda y los directores de tesis. Además, se ha desarrollado una metodología para la estimación del error en el cálculo de volumen, que aporta una novedosa técnica de cálculo del error de interpolación para conjuntos de datos del tipo de los obtenidos con perfiles de georradar, que presentan distribuciones espaciales con unos patrones muy característicos pero con una densidad de datos muy irregular. Hemos obtenido en este trabajo de tesis relaciones de escala específicas para los glaciares de Svalbard, explorando la sensibilidad de los parámetros a diferentes morfologías glaciares, e incorporando nuevas variables. En particular, hemos efectuado experimentos orientados a verificar si las relaciones de escala obtenidas caracterizando los glaciares individuales por su tamaño, pendiente o forma implican diferencias significativas en el volumen total estimado para los glaciares de Svalbard, y si esta partición implica algún patrón significativo en los parámetros de las relaciones de escala. Nuestros resultados indican que, para un valor constante del factor multiplicativo de la relacin de escala, el exponente que afecta al área en la relación volumen-área decrece según aumentan la pendiente y el factor de forma, mientras que las clasificaciones basadas en tamaño no muestran un patrón significativo. Esto significa que los glaciares con mayores pendientes y de tipo circo son menos sensibles a los cambios de área. Además, los volúmenes de la población total de los glaciares de Svalbard calculados con fraccionamiento en grupos por tamaño y pendiente son un 1-4% menores que los obtenidas usando la totalidad de glaciares sin fraccionamiento en grupos, mientras que los volúmenes calculados fraccionando por forma son un 3-5% mayores. También realizamos experimentos multivariable para obtener estimaciones óptimas del volumen total mediante una combinación de distintos predictores. Nuestros resultados muestran que un modelo potencial simple volumen-área explica el 98.6% de la varianza. Sólo el predictor longitud del glaciar proporciona significación estadística cuando se usa además del área del glaciar, aunque el coeficiente de determinación disminuye en comparación con el modelo más simple V-A. El predictor intervalo de altitud no proporciona información adicional cuando se usa además del área del glaciar. Nuestras estimaciones del volumen de la totalidad de glaciares de Svalbard usando las diferentes relaciones de escala obtenidas en esta tesis oscilan entre 6890 y 8106 km3, con errores relativos del orden de 6.6-8.1%. El valor medio de nuestras estimaciones, que puede ser considerado como nuestra mejor estimación del volumen, es de 7.504 km3. En términos de equivalente en nivel del mar (SLE), nuestras estimaciones corresponden a una subida potencial del nivel del mar de 17-20 mm SLE, promediando 19_2 mm SLE, donde el error corresponde al error en volumen antes indicado. En comparación, las estimaciones usando las relaciones V-A de otros autores son de 13-26 mm SLE, promediando 20 _ 2 mm SLE, donde el error representa la desviación estándar de las distintas estimaciones. ABSTRACT The final aim of the research involved in this doctoral thesis is the estimation of the total ice volume of the more than 1600 glaciers of Svalbard, in the Arctic region, and thus their potential contribution to sea-level rise under a global warming scenario. The most accurate calculations of glacier volumes are those based on ice-thicknesses measured by groundpenetrating radar (GPR). However, such measurements are not viable for very large sets of glaciers, due to their cost, logistic difficulties and time requirements, especially in polar or mountain regions. On the contrary, the calculation of glacier areas from satellite images is perfectly viable at global and regional scales, so the volume-area scaling relationships are the most useful tool to determine glacier volumes at global and regional scales, as done for Svalbard in this PhD thesis. As part of the PhD work, we have compiled an inventory of the radio-echo sounded glaciers in Svalbard, and we have performed the volume calculations for more than 80 glacier basins in Svalbard from GPR data. These volumes have been used to calibrate the volume-area relationships derived in this dissertation. Such GPR data have been obtained during fieldwork campaigns carried out by international teams, often lead by the Group of Numerical Simulation in Science and Engineering of the Technical University of Madrid, to which the PhD candidate and her supervisors belong. Furthermore, we have developed a methodology to estimate the error in the volume calculation, which includes a novel technique to calculate the interpolation error for data sets of the type produced by GPR profiling, which show very characteristic data distribution patterns but with very irregular data density. We have derived in this dissertation scaling relationships specific for Svalbard glaciers, exploring the sensitivity of the scaling parameters to different glacier morphologies and adding new variables. In particular, we did experiments aimed to verify whether scaling relationships obtained through characterization of individual glacier shape, slope and size imply significant differences in the estimated volume of the total population of Svalbard glaciers, and whether this partitioning implies any noticeable pattern in the scaling relationship parameters. Our results indicate that, for a fixed value of the factor in the scaling relationship, the exponent of the area in the volume-area relationship decreases as slope and shape increase, whereas size-based classifications do not reveal any clear trend. This means that steep slopes and cirque-type glaciers are less sensitive to changes in glacier area. Moreover, the volumes of the total population of Svalbard glaciers calculated according to partitioning in subgroups by size and slope are smaller (by 1-4%) than that obtained considering all glaciers without partitioning into subgroups, whereas the volumes calculated according to partitioning in subgroups by shape are 3-5% larger. We also did multivariate experiments attempting to optimally predict the volume of Svalbard glaciers from a combination of different predictors. Our results show that a simple power-type V-A model explains 98.6% of the variance. Only the predictor glacier length provides statistical significance when used in addition to the predictor glacier area, though the coefficient of determination decreases as compared with the simpler V-A model. The predictor elevation range did not provide any additional information when used in addition to glacier area. Our estimates of the volume of the entire population of Svalbard glaciers using the different scaling relationships that we have derived along this thesis range within 6890-8106 km3, with estimated relative errors in total volume of the order of 6.6-8.1% The average value of all of our estimates, which could be used as a best estimate for the volume, is 7,504 km3. In terms of sea-level equivalent (SLE), our volume estimates correspond to a potential contribution to sea-level rise within 17-20 mm SLE, averaging 19 _ 2 mm SLE, where the quoted error corresponds to our estimated relative error in volume. For comparison, the estimates using the V-A scaling relations found in the literature range within 13-26 mm SLE, averaging 20 _ 2 mm SLE, where the quoted error represents the standard deviation of the different estimates.

Influence of PH3 exposure on silicon substrate morphology in the MOVPE growth of III-V on silicon multijunction solar cells

Dual-junction solar cells formed by a GaAsP or GaInP top cell and a silicon bottom cell seem to be attractive candidates to materialize the long sought-for integration of III-V materials on silicon for photovoltaic applications. One of the first issues to be considered in the development of this structure will be the strategy to create the silicon emitter of the bottom subcell. In this study, we explore the possibility of forming the silicon emitter by phosphorus diffusion (i.e. exposing the wafer to PH3 in a MOVPE reactor) and still obtain good surface morphologies to achieve a successful III-V heteroepitaxy as occurs in conventional III-V on germanium solar cell technology. Consequently, we explore the parameter space (PH3 partial pressure, time and temperature) that is needed to create optimized emitter designs and assess the impact of such treatments on surface morphology using atomic force microscopy. Although a strong degradation of surface morphology caused by prolonged exposure of silicon to PH3 is corroborated, it is also shown that subsequent anneals under H-2 can recover silicon surface morphology and minimize its RMS roughness and the presence of pits and spikes.

Switching of ferroelectric liquid crystal doped with cetyltrimethylammonium bromide-assisted CdS nanostructures

Large scale high yield cadmium sulfide (CdS) nanowires with uniform diameter were synthesized using a rapid and simple solvo-chemical and hydrothermal route assisted by the surfactant cetyltrimethylammonium bromide (CTAB). Unique CdS nanowires of different morphologies could be selectively produced by only varying the concentration of CTAB in the reaction system with cadmium acetate, sulfur powder and ethylenediamine. We obtained CdS nanowires with diameters of 64–65 nm and lengths of up to several micrometers. A comparative study of the optical properties of ferroelectric liquid crystal (FLC) Felix-017/100 doped with 1% of CdS nanowires was performed. Response times of the order of from 160 to 180 μs, rotational viscosities of the order of from 5000 to 3000 mN s m−2 and polarizations of the order of from 10 to 70 nC cm−2 were measured. We also observed an anti-ferroelectric to ferroelectric transition for CdS doped FLC instead of the ferroelectric to paraelectric transition for pure FLC.

Alteración del comportamiento hidráulico natural de la vertiente noreste de la marisma de El Rocío por efectos antrópicos

El geo-dinamismo torrencial es resultado de la incidencia de precipitaciones torrenciales en la cuenca hidrográfica, y se manifiesta por una intensificación del ciclo del agua (con la presencia de mayores volúmenes de escorrentía y la consiguiente aparición de repentinos y elevados caudales de avenida) e intensificación del ciclo de los sedimentos (mayor erosión del suelo, incremento del transporte de sedimentos en los cauces de drenaje y la formación de grades depósitos de sedimentos en el área dominada de la cuenca). Estos procesos naturales se pueden agravar si se realizan en la cuenca actuaciones que alteren sustancialmente su morfología; es el caso del arroyo del Partido, tributario a la marisma de El Rocío en el Parque Nacional de Doñana, cuyo encauzamiento del tramo final sobre su antiguo cono de sedimentación fue el causante de la formación de un nuevo cono de sedimentación sobre la marisma. Pero las intervenciones antrópicas también pueden dirigir el sistema hacia la estabilidad sedimentaria y el tramo final del arroyo del Partido ha experimentado asimismo actuaciones de carácter restaurador. El antiguo cono de sedimentación del arroyo del Partido es un lugar complejo en el que drenan también otros tres cursos que intercambian sus flujos con dicho arroyo durante las avenidas. Esta Memoria analiza cuatro situaciones del paraje objeto de estudio: la primera responde al estado original del lugar en cuestión (situación A); la segunda a la creada tras el encauzamiento del arroyo del Partido en 1981 (situación B); la tercera a la formada pasado un tiempo desde el encauzamiento, cuando el geo-dinamismo del lugar hizo sus efectos sobre el paraje en cuestión (situación C); y la cuarta la generada tras la restauración en el verano de 2006 del régimen hidráulico-sedimentario del arroyo del Partido con la Actuación núm. 3 del Proyecto Doñana 2005. Se han investigado los efectos que la alteración de la morfología del sistema de drenaje del antiguo cono de sedimentación del arroyo del Partido causa en los parámetros hidráulicos que desencadenan el geo-dinamismo torrencial. Para ello se han reproducido las condiciones morfológicas de las cuatro situaciones más representativas ya comentadas que ha experimentado el paraje en los últimos 30 años y que han condicionado el comportamiento de las avenidas torrenciales ocurridas en dicho periodo. En este contexto se ha elaborado un modelo hidrológico con el programa HECHMS a partir de la información disponible y un modelo hidrodinámico en 2D con el programa IBER; con este último se han comparado ocho escenarios característicos derivados de la incidencia de dos avenidas representativas de los eventos torrenciales de la zona sobre las morfologías contempladas. También se ha estudiado la tensión de arrastre de las avenidas dada su incidencia en el terreno sobre el que transitan, analizando de manera separada los efectos en los cuatro cauces de drenaje del antiguo cono de sedimentación y del resto de la superficie del mismo. La investigación realizada ha permitido describir minuciosamente el comportamiento de los drenajes locales del antiguo y complejo cono de sedimentación que bordea el noroeste de la marisma del Parque Nacional de Doñana, desde la marisma de El Rocío hasta la marisma gallega, lo que redundará en beneficio de la gestión del Parque Nacional de Doñana y de su entorno, y especialmente en la seguridad del perímetro oriental de la aldea de El Rocío. ABSTRACT The torrential geo-dynamism results from the effect of torrential precipitations on the hydrological watershed, and it shows ups with the intensification of the water cycle (with presence of higher volumes of run-off and the consequent appearance of sudden and high food flows) and intensification of the sediment cycle (higher soil erosion, increase of sediment transport in the drainage courses and the formation of big sediment deposits in the area downstream the watershed). These natural processes can worsen if actions that change the morphology of the watershed are carried out. It is the case of the Partido stream, tributary of the marsh of El Rocío in the Doñana National Park, whose channelization of the final stretch over its old alluvial fan was the cause of the formation of a new alluvial fan over the marsh. But human actions can also go toward the sediment stabilization, and the final stretch of the Partido stream has experienced restoration actions as well. The old alluvial fan of the Partido stream is a complex terrain where also other three courses exchange their flows during floods. This document analyses four situations of the area studied: the first corresponds to the original state of the place (situation A); the second is the state created after the channel of the Partido stream was built in 1981 (situation B); the third is the state formed after some time passed and the geo-dynamism caused effect in the channelization (situation C); and the forth situation is the one created after the restoration in summer of 2006 of the hydraulic-sedimentary regime of the Partido stream with de Action number 3 of the Doñana 2005 Project. It has been researched the effects that the alteration of the morphology of the drainage system of the old alluvial fan of the Partido stream causes to the hydraulic parameters that trigger the torrential geo-dynamism. For that, the morphologic conditions of the four more representative situations were reproduced. Those situations experienced in the area in the last 30 years have conditioned the behaviour of torrential floods in that period. In this context, a hydrologic model with HEC-HMS and a 2D hydro-dynamic model with IBER have been set up. With IBER, eight scenes have been compared resulting from the impact of two representative floods from torrential events in the region against the morphologies considered. Also, the shear stress of the floods on the terrain has been studied, analysing separately the effect in the four drainage courses of the old alluvial fan and in the rest of its surfaces. The research carried out has allowed describing in minute detail the behavior of the local drainages of the old and complex alluvial fan that border the northwest part of the marsh of Doñana National Park, from the marsh of El Rocío to the gallega marsh. This will result in benefit for the management of Doñana National Park and its surroundings, and especially for the safety of the eastern limit of El Rocío village.

Clustering basado en redes bayesianas con predictoras continuas: aplicaciones en neurociencia

Desentrañar el funcionamiento del cerebro es uno de los principales desafíos a los que se enfrenta la ciencia actual. Un área de estudio que ha despertado muchas expectativas e interés es el análisis de la estructura cortical desde el punto de vista morfológico, de manera que se cree una simulación del cerebro a nivel molecular. Con ello se espera poder profundizar en el estudio de numerosas enfermedades neurológicas y patológicas. Con el desarrollo de este proyecto se persigue el estudio del soma y de las espinas desde el punto de vista de la neuromorfología teórica. Es común en el estado del arte que en el análisis de las características morfológicas de una neurona en tres dimensiones el soma sea ignorado o, en el mejor de los casos, que sea sustituido por una simple esfera. De hecho, el concepto de soma resulta abstracto porque no se dispone de una dfinición estricta y robusta que especifique exactamente donde finaliza y comienzan las dendritas. En este proyecto se alcanza por primera vez una definición matemática de soma para determinar qué es el soma. Con el fin de simular somas se ahonda en los atributos utilizados en el estado del arte. Estas propiedades, de índole genérica, no especifican una morfología única. Es por ello que se propone un método que agrupe propiedades locales y globales de la morfología. En disposición de las características se procede con la categorización del cuerpo celular en distintas clases a partir de un nuevo subtipo de red bayesiana dinámica adaptada al espacio. Con ello se discute la existencia de distintas clases de somas y se descubren las diferencias entre los somas piramidales de distintas capas del cerebro. A partir del modelo matemático se simulan por primera vez somas virtuales. Algunas morfologías de espinas han sido atribuidas a ciertos comportamientos cognitivos. Por ello resulta de interés dictaminar las clases existentes y relacionarlas con funciones de la actividad cerebral. La clasificación más extendida (Peters y Kaiserman-Abramof, 1970) presenta una definición ambigua y subjetiva dependiente de la interpretación de cada individuo y por tanto discutible. Este estudio se sustenta en un conjunto de descriptores extraídos mediante una técnica de análisis topológico local para representaciones 3D. Sobre estos datos se trata de alcanzar el conjunto de clases más adecuado en el que agrupar las espinas así como de describir cada grupo mediante reglas unívocas. A partir de los resultados, se discute la existencia de un continuo de espinas y las propiedades que caracterizan a cada subtipo de espina. ---ABSTRACT---Unravel how the brain works is one of the main challenges faced by current science. A field of study which has aroused great expectations and interest is the analysis of the cortical structure from a morphological point of view, so that a molecular level simulation of the brain is achieved. This is expected to deepen the study of many neurological and pathological diseases. This project seeks the study of the soma and spines from the theoretical neuromorphology point of view. In the state of the art it is common that when it comes to analyze the morphological characteristics of a three dimension neuron the soma is ignored or, in the best case, it is replaced by a simple sphere. In fact, the concept of soma is abstract because there is not a robust and strict definition on exactly where it ends and dendrites begin. In this project a mathematical definition is reached for the first time to determine what a soma is. With the aim to simulate somas the atributes applied in the state of the art are studied. These properties, generic in nature, do not specify a unique morphology. It is why it was proposed a method to group local and global morphology properties. In arrangement of the characteristics it was proceed with the categorization of the celular body into diferent classes by using a new subtype of dynamic Bayesian network adapted to space. From the result the existance of different classes of somas and diferences among pyramidal somas from distinct brain layers are discovered. From the mathematical model virtual somas were simulated for the first time. Some morphologies of spines have been attributed to certain cognitive behaviours. For this reason it is interesting to rule the existent classes and to relate them with their functions in the brain activity. The most extended classification (Peters y Kaiserman-Abramof, 1970) presents an ambiguous and subjective definition that relies on the interpretation of each individual and consequently it is arguable. This study was based on the set of descriptors extracted from a local topological analysis technique for 3D representations. On these data it was tried to reach the most suitable set of classes to group the spines as well as to describe each cluster by unambiguous rules. From these results, the existance of a continuum of spines and the properties that characterize each spine subtype were discussed .

High-quality conforming hexahedral meshes of patient-specific abdominal aortic aneurysms including their intraluminal thrombi

In order to perform finite element (FE) analyses of patient-specific abdominal aortic aneurysms, geometries derived from medical images must be meshed with suitable elements. We propose a semi-automatic method for generating conforming hexahedral meshes directly from contours segmented from medical images. Magnetic resonance images are generated using a protocol developed to give the abdominal aorta high contrast against the surrounding soft tissue. These data allow us to distinguish between the different structures of interest. We build novel quadrilateral meshes for each surface of the sectioned geometry and generate conforming hexahedral meshes by combining the quadrilateral meshes. The three-layered morphology of both the arterial wall and thrombus is incorporated using parameters determined from experiments. We demonstrate the quality of our patient-specific meshes using the element Scaled Jacobian. The method efficiently generates high-quality elements suitable for FE analysis, even in the bifurcation region of the aorta into the iliac arteries. For example, hexahedral meshes of up to 125,000 elements are generated in less than 130 s, with 94.8 % of elements well suited for FE analysis. We provide novel input for simulations by independently meshing both the arterial wall and intraluminal thrombus of the aneurysm, and their respective layered morphologies.

Classifying GABAergic interneurons with semi-supervised projected model-based clustering

Objectives: A recently introduced pragmatic scheme promises to be a useful catalog of interneuron names.We sought to automatically classify digitally reconstructed interneuronal morphologies according tothis scheme. Simultaneously, we sought to discover possible subtypes of these types that might emergeduring automatic classification (clustering). We also investigated which morphometric properties weremost relevant for this classification.Materials and methods: A set of 118 digitally reconstructed interneuronal morphologies classified into thecommon basket (CB), horse-tail (HT), large basket (LB), and Martinotti (MA) interneuron types by 42 of theworld?s leading neuroscientists, quantified by five simple morphometric properties of the axon and fourof the dendrites. We labeled each neuron with the type most commonly assigned to it by the experts. Wethen removed this class information for each type separately, and applied semi-supervised clustering tothose cells (keeping the others? cluster membership fixed), to assess separation from other types and lookfor the formation of new groups (subtypes). We performed this same experiment unlabeling the cells oftwo types at a time, and of half the cells of a single type at a time. The clustering model is a finite mixtureof Gaussians which we adapted for the estimation of local (per-cluster) feature relevance. We performedthe described experiments on three different subsets of the data, formed according to how many expertsagreed on type membership: at least 18 experts (the full data set), at least 21 (73 neurons), and at least26 (47 neurons).Results: Interneurons with more reliable type labels were classified more accurately. We classified HTcells with 100% accuracy, MA cells with 73% accuracy, and CB and LB cells with 56% and 58% accuracy,respectively. We identified three subtypes of the MA type, one subtype of CB and LB types each, andno subtypes of HT (it was a single, homogeneous type). We got maximum (adapted) Silhouette widthand ARI values of 1, 0.83, 0.79, and 0.42, when unlabeling the HT, CB, LB, and MA types, respectively,confirming the quality of the formed cluster solutions. The subtypes identified when unlabeling a singletype also emerged when unlabeling two types at a time, confirming their validity. Axonal morphometricproperties were more relevant that dendritic ones, with the axonal polar histogram length in the [pi, 2pi) angle interval being particularly useful.Conclusions: The applied semi-supervised clustering method can accurately discriminate among CB, HT, LB, and MA interneuron types while discovering potential subtypes, and is therefore useful for neuronal classification. The discovery of potential subtypes suggests that some of these types are more heteroge-neous that previously thought. Finally, axonal variables seem to be more relevant than dendritic ones fordistinguishing among the CB, HT, LB, and MA interneuron types.

Self assembled and ordered group III nitride nanocolumnar structures for light emitting applications

El objetivo de este trabajo es un estudio profundo del crecimiento selectivo de nanoestructuras de InGaN por epitaxia de haces moleculares asistido por plasma, concentrandose en el potencial de estas estructuras como bloques constituyentes en LEDs de nueva generación. Varias aproximaciones al problema son discutidas; desde estructuras axiales InGaN/GaN, a estructuras core-shell, o nanoestructuras crecidas en sustratos con orientaciones menos convencionales (semi polar y no polar). La primera sección revisa los aspectos básicos del crecimiento auto-ensamblado de nanocolumnas de GaN en sustratos de Si(111). Su morfología y propiedades ópticas son comparadas con las de capas compactas de GaN sobre Si(111). En el caso de las columnas auto-ensambladas de InGaN sobre Si(111), se presentan resultados sobre el efecto de la temperatura de crecimiento en la incorporación de In. Por último, se discute la inclusión de nanodiscos de InGaN en las nanocolumnas de GaN. La segunda sección revisa los mecanismos básicos del crecimiento ordenado de nanoestructuras basadas en GaN, sobre templates de GaN/zafiro. Aumentando la relación III/V localmente, se observan cambios morfológicos; desde islas piramidales, a nanocolumnas de GaN terminadas en planos semipolares, y finalmente, a nanocolumnas finalizadas en planos c polares. Al crecer nanodiscos de InGaN insertados en las nanocolumnas de GaN, las diferentes morfologias mencionadas dan lugar a diferentes propiedades ópticas de los nanodiscos, debido al diferente carácter (semi polar o polar) de los planos cristalinos involucrados. La tercera sección recoge experimentos acerca de los efectos que la temperatura de crecimiento y la razón In/Ga tienen en la morfología y emisión de nanocolumnas ordenadas de InGaN crecidas sobre templates GaN/zafiro. En el rango de temperaturas entre 650 y 750 C, la incorporacion de In puede modificarse bien por la temperatura de crecimiento, o por la razón In/Ga. Controlar estos factores permite la optimización de la longitud de onda de emisión de las nanocolumnas de InGaN. En el caso particular de la generación de luz blanca, se han seguidos dos aproximaciones. En la primera, se obtiene emisión amarilla-blanca a temperatura ambiente de nanoestructuras donde la región de InGaN consiste en un gradiente de composiciones de In, que se ha obtenido a partir de un gradiente de temperatura durante el crecimiento. En la segunda, el apilamiento de segmentos emitiendo en azul, verde y rojo, consiguiendo la integración monolítica de estas estructuras en cada una de las nanocolumnas individuales, da lugar a emisores ordenados con un amplio espectro de emisión. En esta última aproximación, la forma espectral puede controlarse con la longitud (duración del crecimiento) de cada uno de los segmentos de InGaN. Más adelante, se presenta el crecimiento ordenado, por epitaxia de haces moleculares, de arrays de nanocolumnas que son diodos InGaN/GaN cada una de ellas, emitiendo en azul (441 nm), verde (502 nm) y amarillo (568 nm). La zona activa del dispositivo consiste en una sección de InGaN, de composición constante nominalmente y longitud entre 250 y 500 nm, y libre de defectos extendidos en contraste con capas compactas de InGaN de similares composiciones y espesores. Los espectros de electroluminiscencia muestran un muy pequeño desplazamiento al azul al aumentar la corriente inyectada (desplazamiento casi inexistente en el caso del dispositivo amarillo), y emisiones ligeramente más anchas que en el caso del estado del arte en pozos cuánticos de InGaN. A continuación, se presenta y discute el crecimiento ordenado de nanocolumnas de In(Ga)N/GaN en sustratos de Si(111). Nanocolumnas ordenadas emitiendo desde el ultravioleta (3.2 eV) al infrarrojo (0.78 eV) se crecieron sobre sustratos de Si(111) utilizando una capa compacta (“buffer”) de GaN. La morfología y eficiencia de emisión de las nanocolumnas emitiendo en el rango espectral verde pueden ser mejoradas ajustando las relaciones In/Ga y III/N, y una eficiencia cuántica interna del 30% se deriva de las medidas de fotoluminiscencia en nanocolumnas optimizadas. En la siguiente sección de este trabajo se presenta en detalle el mecanismo tras el crecimiento ordenado de nanocolumnas de InGaN/GaN emitiendo en el verde, y sus propiedades ópticas. Nanocolumnas de InGaN/GaN con secciones largas de InGaN (330-830 nm) se crecieron tanto en sustratos GaN/zafiro como GaN/Si(111). Se encuentra que la morfología y la distribución espacial del In dentro de las nanocolumnas dependen de las relaciones III/N e In/Ga locales en el frente de crecimiento de las nanocolumnas. La dispersión en el contenido de In entre diferentes nanocolumnas dentro de la misma muestra es despreciable, como indica las casi identicas formas espectrales de la catodoluminiscencia de una sola nanocolumna y del conjunto de ellas. Para las nanocolumnas de InGaN/GaN crecidas sobre GaN/Si(111) y emitiendo en el rango espectral verde, la eficiencia cuántica interna aumenta hasta el 30% al disminuir la temperatura de crecimiento y aumentar el nitrógeno activo. Este comportamiento se debe probablemente a la formación de estados altamente localizados, como indica la particular evolución de la energía de fotoluminiscencia con la temperatura (ausencia de “s-shape”) en muestras con una alta eficiencia cuántica interna. Por otro lado, no se ha encontrado la misma dependencia entre condiciones de crecimiento y efiencia cuántica interna en las nanoestructuras InGaN/GaN crecidas en GaN/zafiro, donde la máxima eficiencia encontrada ha sido de 3.7%. Como alternativa a las nanoestructuras axiales de InGaN/GaN, la sección 4 presenta resultados sobre el crecimiento y caracterización de estructuras core-shell de InGaN/GaN, re-crecidas sobre arrays de micropilares de GaN fabricados por ataque de un template GaN/zafiro (aproximación top-down). El crecimiento de InGaN/GaN es conformal, con componentes axiales y radiales en el crecimiento, que dan lugar a la estructuras core-shell con claras facetas hexagonales. El crecimiento radial (shell) se ve confirmado por medidas de catodoluminiscencia con resolución espacial efectuadas en un microscopio electrónico de barrido, asi como por medidas de microscopía de transmisión de electrones. Más adelante, el crecimiento de micro-pilares core-shell de InGaN se realizó en pilares GaN (cores) crecidos selectivamente por epitaxia de metal-orgánicos en fase vapor. Con el crecimiento de InGaN se forman estructuras core-shell con emisión alrededor de 3 eV. Medidas de catodoluminiscencia resuelta espacialmente indican un aumento en el contenido de indio del shell en dirección a la parte superior del pilar, que se manifiesta en un desplazamiento de la emisión de 3.2 eV en la parte inferior, a 3.0 eV en la parte superior del shell. Este desplazamiento está relacionado con variaciones locales de la razón III/V en las facetas laterales. Finalmente, se demuestra la fabricación de una estructura pin basada en estos pilares core-shell. Medidas de electroluminiscencia resuelta espacialmente, realizadas en pilares individuales, confirman que la electroluminiscencia proveniente del shell de InGaN (diodo lateral) está alrededor de 3.0 eV, mientras que la emisión desde la parte superior del pilar (diodo axial) está alrededor de 2.3 eV. Para finalizar, se presentan resultados sobre el crecimiento ordenado de GaN, con y sin inserciones de InGaN, en templates semi polares (GaN(11-22)/zafiro) y no polares (GaN(11-20)/zafiro). Tras el crecimiento ordenado, gran parte de los defectos presentes en los templates originales se ven reducidos, manifestándose en una gran mejora de las propiedades ópticas. En el caso de crecimiento selectivo sobre templates con orientación GaN(11-22), no polar, la formación de nanoestructuras con una particular morfología (baja relación entre crecimiento perpedicular frente a paralelo al plano) permite, a partir de la coalescencia de estas nanoestructuras, la fabricación de pseudo-templates no polares de GaN de alta calidad. ABSTRACT The aim of this work is to gain insight into the selective area growth of InGaN nanostructures by plasma assisted molecular beam epitaxy, focusing on their potential as building blocks for next generation LEDs. Several nanocolumn-based approaches such as standard axial InGaN/GaN structures, InGaN/GaN core-shell structures, or InGaN/GaN nanostructures grown on semi- and non-polar substrates are discussed. The first section reviews the basics of the self-assembled growth of GaN nanocolumns on Si(111). Morphology differences and optical properties are compared to those of GaN layer grown directly on Si(111). The effects of the growth temperature on the In incorporation in self-assembled InGaN nanocolumns grown on Si(111) is described. The second section reviews the basic growth mechanisms of selectively grown GaNbased nanostructures on c-plane GaN/sapphire templates. By increasing the local III/V ratio morphological changes from pyramidal islands, to GaN nanocolumns with top semi-polar planes, and further to GaN nanocolumns with top polar c-planes are observed. When growing InGaN nano-disks embedded into the GaN nanocolumns, the different morphologies mentioned lead to different optical properties, due to the semipolar and polar nature of the crystal planes involved. The third section reports on the effect of the growth temperature and In/Ga ratio on the morphology and light emission characteristics of ordered InGaN nanocolumns grown on c-plane GaN/sapphire templates. Within the growth temperature range of 650 to 750oC the In incorporation can be modified either by the growth temperature, or the In/Ga ratio. Control of these factors allows the optimization of the InGaN nanocolumns light emission wavelength. In order to achieve white light emission two approaches are used. First yellow-white light emission can be obtained at room temperature from nanostructures where the InGaN region is composition-graded by using temperature gradients during growth. In a second approach the stacking of red, green and blue emitting segments was used to achieve the monolithic integration of these structures in one single InGaN nanocolumn leading to ordered broad spectrum emitters. With this approach, the spectral shape can be controlled by changing the thickness of the respective InGaN segments. Furthermore the growth of ordered arrays of InGaN/GaN nanocolumnar light emitting diodes by molecular beam epitaxy, emitting in the blue (441 nm), green (502 nm), and yellow (568 nm) spectral range is reported. The device active region, consisting of a nanocolumnar InGaN section of nominally constant composition and 250 to 500 nm length, is free of extended defects, which is in strong contrast to InGaN layers (planar) of similar composition and thickness. Electroluminescence spectra show a very small blue shift with increasing current, (almost negligible in the yellow device) and line widths slightly broader than those of state-of-the-art InGaN quantum wells. Next the selective area growth of In(Ga)N/GaN nanocolumns on Si(111) substrates is discussed. Ordered In(Ga)N/GaN nanocolumns emitting from ultraviolet (3.2 eV) to infrared (0.78 eV) were then grown on top of GaN-buffered Si substrates. The morphology and the emission efficiency of the In(Ga)N/GaN nanocolumns emitting in the green could be substantially improved by tuning the In/Ga and total III/N ratios, where an estimated internal quantum efficiency of 30 % was derived from photoluminescence data. In the next section, this work presents a study on the selective area growth mechanisms of green-emitting InGaN/GaN nanocolumns and their optical properties. InGaN/GaN nanocolumns with long InGaN sections (330-830nm) were grown on GaN/sapphire and GaN-buffered Si(111). The nanocolumn’s morphology and spatial indium distribution is found to depend on the local group (III)/N and In/Ga ratios at the nanocolumn’s top. A negligible spread of the average indium incorporation among different nanostructures is found as indicated by similar shapes of the cathodoluminescence spectra taken from single nanocolumns and ensembles of nanocolumns. For InGaN/GaN nanocolumns grown on GaN-buffered Si(111), all emitting in the green spectral range, the internal quantum efficiency increases up to 30% when decreasing growth temperature and increasing active nitrogen. This behavior is likely due to the formation of highly localized states, as indicated by the absence of a complete s-shape behavior of the PL peak position with temperature (up to room temperature) in samples with high internal quantum efficiency. On the other hand, no dependence of the internal quantum efficiency on the growth conditions is found for InGaN/GaN nanostructures grown on GaN/sapphire, where the maximum achieved efficiency is 3.7%. As alternative to axial InGaN/GaN nanostructures, section 4 reports on the growth and characterization of InGaN/GaN core-shell structures on an ordered array of top-down patterned GaN microrods etched from a GaN/sapphire template. Growth of InGaN/GaN is conformal, with axial and radial growth components leading to core-shell structures with clear hexagonal facets. The radial InGaN growth (shell) is confirmed by spatially resolved cathodoluminescence performed in a scanning electron microscopy as well as in scanning transmission electron microscopy. Furthermore the growth of InGaN core-shell micro pillars using an ordered array of GaN cores grown by metal organic vapor phase epitaxy as a template is demonstrated. Upon InGaN overgrowth core-shell structures with emission at around 3.0 eV are formed. With spatially resolved cathodoluminescence, an increasing In content towards the pillar top is found to be present in the InGaN shell, as indicated by a shift of CL peak position from 3.2 eV at the shell bottom to 3.0 eV at the shell top. This shift is related to variations of the local III/V ratio at the side facets. Further, the successful fabrication of a core-shell pin diode structure is demonstrated. Spatially resolved electroluminescence measurements performed on individual micro LEDs, confirm emission from the InGaN shell (lateral diode) at around 3.0 eV, as well as from the pillar top facet (axial diode) at around 2.3 eV. Finally, this work reports on the selective area growth of GaN, with and without InGaN insertion, on semi-polar (11-22) and non-polar (11-20) templates. Upon SAG the high defect density present in the GaN templates is strongly reduced as indicated by TEM and a dramatic improvement of the optical properties. In case of SAG on non-polar (11-22) templates the formation of nanostructures with a low aspect ratio took place allowing for the fabrication of high-quality, non-polar GaN pseudo-templates by coalescence of the nanostructures.

Diseño y síntesis de materiales nanoestructurados basados en aluminatos de estroncio con propiedades fotoluminiscentes

Durante la última década, se han llevado acabo numeroso estudios sobre la síntesis de materiales fotoluminiscentes sub-micrónicos, en gran medida, al amplio número de aplicaciones que demandan este tipo de materiales. En concreto dentro de los materiales fosforescentes o también denominados materiales con una prolongada persistencia de la luminiscencia, los estudios se han enfocado en la matriz de SrAl2O4 dopada con Europio (Eu2+) y Disprosio (Dy3+) dado que tiene mayor estabilidad y persistencia de la fosforescencia con respecto a otras matrices. Estos materiales se emplean mayoritariamente en pinturas luminiscentes, tintas, señalización de seguridad pública, cerámicas, relojes, textiles y juguetes fosforescentes. Dado al amplio campo de aplicación de los SrAl2O4:Eu, Dy, se han investigado múltiples rutas de síntesis como la ruta sol-gel, la síntesis hidrotermal, la síntesis por combustión, la síntesis láser y la síntesis en estado sólido con el fin de desarrollar un método eficiente y que sea fácilmente escalable. Sin embargo, en la actualidad el método que se emplea para el procesamiento a nivel industrial de los materiales basados en aluminato de estroncio es la síntesis por estado sólido, que requiere de temperaturas de entre 1300 a 1900oC y largos tiempos de procesamiento. Además el material obtenido tiene un tamaño de partícula de 20 a 100 μm; siendo este tamaño restrictivo para el empleo de este tipo de material en determinadas aplicaciones. Por tanto, el objetivo de este trabajo es el desarrollo de nuevas estrategias que solventen las actuales limitaciones. Dentro de este marco se plantean una serie de objetivos específicos: Estudio de los parámetros que gobiernan los procesos de reducción del tamaño de partícula mediante molienda y su relación en la respuesta fotoluminiscente. Estudio de la síntesis por combustión de SrAl2O4:Eu, Dy, evaluando el efecto de la temperatura y la cantidad de combustible (urea) en el proceso para la obtención de partículas cristalinas minimizando la presencia de fases secundarias. Desarrollo de nuevas rutas de síntesis de SrAl2O4:Eu, Dy empleando el método de sales fundidas. Determinación de los mecanismos de reacción en presencia de la sal fundida en función de los parámetros de proceso que comprende la relación de sales y reactivos, la naturaleza de la alúmina y su tamaño, la temperatura y atmósfera de tratamiento. Mejora de la eficiencia de los procesos de síntesis para obtener productos con propiedades finales óptimas en procesos factibles industrialmente para su transferencia tecnológica. Es este trabajo han sido evaluados los efectos de diferentes procesos de molienda para la reducción del tamaño de partícula del material de SrAl2O4:Eu, Dy comercial. En el proceso de molienda en medio húmedo por atrición se observa la alteración de la estructura cristalina del material debido a la reacción de hidrólisis generada incluso empleando como medio líquido etanol absoluto. Con el fin de solventar las desventajas de la molienda en medio húmedo se llevo a cabo un estudio de la molturación en seco del material. La molturación en seco de alta energía reduce significativamente el tamaño medio de partícula. Sin embargo, procesos de molienda superiores a una duración de 10 minutos ocasionan un aumento del estado de aglomeración de las partículas y disminuyen drásticamente la respuesta fotoluminiscente del material. Por tanto, se lleva a cabo un proceso de molienda en seco de baja energía. Mediante este método se consigue reducir el tamaño medio de partícula, d50=2.8 μm, y se mejora la homogeneidad de la distribución del tamaño de partícula evitando la amorfización del material. A partir de los resultados obtenidos mediante difracción de rayos X y microscopia electrónica de barrido se infiere que la disminución de la intensidad de la fotoluminiscencia después de la molienda en seco de alta energía con respecto al material inicial se debe principalmente a la reducción del tamaño de cristalito. Se observan menores variaciones en la intensidad de la fotoluminiscencia cuando se emplea un método de molienda de baja de energía ya que en estos procesos se preserva el dominio cristalino y se reduce la amorfización significativamente. Estos resultados corroboran que la intensidad de la fotoluminiscencia y la persistencia de la luminiscencia de los materiales de SrAl2O4:Eu2+, Dy3+ dependen extrínsecamente de la morfología de las partículas, del tamaño de partícula, el tamaño de grano, los defectos superficiales e intrínsecamente del tamaño de cristalito. Siendo las características intrínsecas las que dominan con respecto a las extrínsecas y por tanto tienen mayor relevancia en la respuesta fotoluminiscente. Mediante síntesis por combustión se obtuvieron láminas nanoestructuradas de SrAl2O4:Eu, Dy de ≤1 μm de espesor. La cantidad de combustible, urea, en la reacción influye significativamente en la formación de determinadas fases cristalinas. Para la síntesis del material de SrAl2O4:Eu, Dy es necesario incluir un contenido de urea mayor que el estequiométrico (siendo m=1 la relación estequiométrica). La incorporación de un exceso de urea (m>1) requiere de la presencia de un agente oxidante interno, HNO3, para que la reacción tenga lugar. El empleo de un mayor contenido de urea como combustible permite una quelación efectiva de los cationes en el sistema y la creación de las condiciones reductoras para obtener un material de mayor cristalinidad y con mejores propiedades fotoluminiscentes. El material de SrAl2O4:Eu, Dy sintetizado a una temperatura de ignición de 600oC tiene un tamaño medio 5-25 μm con un espesor de ≤1 μm. Mediante procesos de molturación en seco de baja energía es posible disminuir el tamaño medio de partícula ≈2 μm y homogenizar la distribución del tamaño de partícula pero hay un deterioro asociado de la respuesta luminiscente. Sin embargo, se puede mejorar la respuesta fotoluminiscente empleando un tratamiento térmico posterior a 900oC N2-H2 durante 1 hora que no supone un aumento del tamaño de partícula pero si permite aumentar el tamaño de cristalito y la reducción del Eu3+ a Eu2+. Con respecto a la respuesta fotoluminiscente, se obtiene valores de la intensidad de la fotoluminiscencia entre un 35%-21% con respecto a la intensidad de un material comercial de referencia. Además la intensidad inicial del decaimiento de la fosforescencia es un 20% de la intensidad del material de referencia. Por tanto, teniendo en cuenta estos resultados, es necesario explorar otros métodos de síntesis para la obtención de los materiales bajo estudio. Por esta razón, en este trabajo se desarrollo una ruta de síntesis novedosa para sintetizar SrAl2O4:Eu, Dy mediante el método de sales fundidas para la obtención de materiales de gran cristalinidad con tamaños de cristalito del orden nanométrico. Se empleo como sal fundente la mezcla eutéctica de NaCl y KCl, denominada (NaCl-KCl)e. La principal ventaja de la incorporación de la mezcla es el incremento la reactividad del sistema, reduciendo la temperatura de formación del SrAl2O4 y la duración del tratamiento térmico en comparación con la síntesis en estado sólido. La formación del SrAl2O4 es favorecida ya que se aumenta la difusión de los cationes de Sr2+ en el medio líquido. Se emplearon diferentes tipos de Al2O3 para evaluar el papel del tamaño de partícula y su naturaleza en la reacción asistida por sales fundidas y por tanto en la morfología y propiedades del producto final. Se obtuvieron partículas de morfología pseudo-esférica de tamaño ≤0.5 μm al emplear como alúmina precursora partículas sub-micrónicas ( 0.5 μm Al2O3, 0.1 μm Al2 O3 y γ-Al2O3). El mecanismo de reacción que tiene lugar se asocia a procesos de disolución-precipitación que dominan al emplear partículas de alúmina pequeñas y reactivas. Mientras al emplear una alúmina de 6 μm Al2O3 prevalecen los procesos de crecimiento cristalino siguiendo un patrón o plantilla debido a la menor reactividad del sistema. La nucleación y crecimiento de nanocristales de SrAl2O4:Eu, Dy se genera sobre la superficie de la alúmina que actúa como soporte. De esta forma se desarrolla una estructura del tipo coraza-núcleo («core-shell» en inglés) donde la superficie externa está formada por los cristales fosforescentes de SrAl2O4 y el núcleo está formado por alúmina. Las partículas obtenidas tienen una respuesta fotoluminiscente diferente en función de la morfología final obtenida. La optimización de la relación Al2O3/SrO del material de SrAl2O4:Eu, Dy sintetizado a partir de la alúmina de 6 μm permite reducir las fases secundarias y la concentración de dopantes manteniendo la respuesta fotoluminiscente. Comparativamente con un material comercial de SrAl2O4:Eu, Dy de referencia, se han alcanzado valores de la intensidad de la emisión de hasta el 90% y de la intensidad inicial de las curvas de decaimiento de la luminiscencia de un 60% para el material sintetizado por sales fundidas que tiene un tamaño medio ≤ 10μm. Por otra parte, es necesario tener en cuenta que el SrAl2O4 tiene dos polimorfos, la fase monoclínica que es estable a temperaturas inferiores a 650oC y la fase hexagonal, fase de alta temperatura, estable a temperaturas superiores de 650oC. Se ha determinado que fase monoclínica presenta propiedades luminiscentes, sin embargo existen discordancias a cerca de las propiedades luminiscentes de la fase hexagonal. Mediante la síntesis por sales fundidas es posible estabilizar la fase hexagonal empleando como alúmina precursora γ-Al2O3 y un exceso de Al2O3 (Al2O3/SrO:2). La estabilización de la fase hexagonal a temperatura ambiente se produce cuando el tamaño de los cristales de SrAl2O4 es ≤20 nm. Además se observó que la fase hexagonal presenta respuesta fotoluminiscente. El diseño de materiales de SrAl2O4:Eu,Dy nanoestructurados permite modular la morfología del material y por tanto la intensidad de la de la fotoluminiscencia y la persistencia de la luminiscencia. La disminución de los materiales precursores, la temperatura y el tiempo de tratamiento significa la reducción de los costes económicos del material. De ahí la viabilidad de los materiales de SrAl2O4:Eu,Dy obtenidos mediante los procesos de síntesis propuestos en esta memoria de tesis para su posterior escalado industrial. ABSTRACT The synthesis of sub-micron photoluminescent particles has been widely studied during the past decade because of the promising industrial applications of these materials. A large number of matrices has been developed, being SrAl2O4 host doped with europium (Eu2+) and dysprosium (Dy3+) the most extensively studied, because of its better stability and long-lasting luminescence. These functional inorganic materials have a wide field of application in persistent luminous paints, inks and ceramics. Large attention has been paid to the development of an efficient method of preparation of SrAl2O4 powders, including solgel method, hydrothermal synthesis, laser synthesis, combustion synthesis and solid state reaction. Many of these techniques are not compatible with large-scale production and with the principles of sustainability. Moreover, industrial processing of highly crystalline powders usually requires high synthesis temperatures, typically between 1300 a 1900oC, with long processing times, especially for solid state reaction. As a result, the average particle size is typically within the 20-100 μm range. This large particle size is limiting for current applications that demand sub-micron particles. Therefore, the objective of this work is to develop new approaches to overcome these limitations. Within this frame, it is necessary to undertake the following purposes: To study the parameters that govern the particle size reduction by milling and their relation with the photoluminescence properties. To obtain SrAl2O4:Eu, Dy by combustion synthesis, assessing the effect of the temperature and the amount of fuel (urea) to synthesize highly crystalline particles minimizing the presence of secondary phases. To develop new synthesis methods to obtain SrAl2O4:Eu, Dy powders. The molten salt synthesis has been proposed. As the method is a novel route, the reaction mechanism should be determine as a function of the salt mixture, the ratio of the salt, the kind of Al2O3 and their particle size and the temperature and the atmosphere of the thermal treatment. To improve the efficiency of the synthesis process to obtain SrAl2O4:Eu, Dy powders with optimal final properties and easily scalable. On the basis of decreasing the particle size by using commercial product SrAl2O4:Eu2+, Dy3+ as raw material, the effects of different milling methods have been evaluated. Wet milling can significantly alter the structure of the material through hydrolysis reaction even in ethanol media. For overcoming the drawbacks of wet milling, a dry milling-based processes are studied. High energy dry milling process allows a great reduction of the particle size, however milling times above 10 min produce agglomeration and accelerates the decrease of the photoluminescence feature. To solve these issues the low energy dry milling process proposed effectively reduces the particle size to d50=2.8 μm, and improves the homogeneity avoiding the amorphization in comparison with previous methods. The X-ray diffraction and scanning electron microscope characterization allow to infer that the large variations in PL (Photoluminescence) values by high energy milling process are a consequence mainly of the crystallite size reduction. The lesser variation in PL values by low energy milling proces is related to the coherent crystalline domain preservation and the unnoticeable amorphization. These results corroborate that the photoluminescence intensity and the persistent luminescence of the SrAl2O4:Eu2+, Dy3+ powders depend extrinsically on the morphology of the particles such as particle size, grain size, surface damage and intrinsically on the crystallinity (crystallite size); being the intrinsically effects the ones that have a significant influence on the photoluminescent response. By combustion method, nanostructured SrAl2O4:Eu2+, Dy3+ sheets with a thickness ≤1 μm have been obtained. The amount of fuel (urea) in the reaction has an important influence on the phase composition; urea contents larger than the stoichiometric one require the presence of an oxidant agent such as HNO3 to complete the reaction. A higher amount of urea (excess of urea: denoted m>1, being m=1 the stoichiometric composition) including an oxidizing agent produces SrAl2O4:Eu2+,Dy3+ particles with persistent luminescence due to the effective chelation of the cations and the creation of suitable atmospheric conditions to reduce the Eu3+ to Eu2+. Therefore, optimizing the synthesis parameters in combustion synthesis by using a higher amount of urea and an internal oxidizing agent allows to complete the reaction. The amount of secondary phases can be significantly reduced and the photoluminescence response can be enhanced. This situation is attributed to a higher energy that improves the crystallinity of the powders. The powders obtained have a particle size c.a. 5-25 μm with a thickness ≤1 μm and require relatively low ignition temperatures (600oC). It is possible to reduce the particle size by a low energy dry milling but this process implies the decrease of the photoluminescent response. However, a post-thermal treatment in a reducing atmosphere allows the improvement of the properties due to the increment of crystallinity and the reduction of Eu3+ to Eu2+. Compared with the powder resulted from solid state method (commercial reference: average particle size, 20 μm and heterogeneous particle size distribution) the emission intensity of the powder prepared by combustion method achieve the values between 35% to 21% of the reference powder intensity. Moreover, the initial intensity of the decay curve is 20% of the intensity of the reference powder. Taking in account these results, it is necessary to explore other methods to synthesize the powders For that reason, an original synthetic route has been developed in this study: the molten salt assisted process to obtain highly crystalline SrAl2O4 powders with nanometric sized crystallites. The molten salt was composed of a mixture of NaCl and KCl using a 0.5:0.5 molar ratio (eutectic mixture hereafter abbreviated as (NaCl-KCl)e). The main advantages of salt addition is the increase of the reaction rate, the significant reduction of the synthesis temperature and the duration of the thermal treatment in comparison with classic solid state method. The SrAl2O4 formation is promoted due to the high mobility of the Sr2+ cations in the liquid medium. Different kinds of Al2O3 have been employed to evaluate the role of the size and the nature of this precursor on the kinetics of reaction, on the morphology and the final properties of the product. The SrAl2O4:Eu2+, Dy3+ powders have pseudo-spherical morphology and particle size ≤0.5 μm when a sub-micron Al2O3 ( 0.5 μm Al2O3, 0.1 μm Al2O3 and γ-Al2O3) has been used. This can be attributed to a higher reactivity in the system and the dominance of dissolution-precipitation mechanism. However, the use of larger alumina (6 μm Al2O3) modifies the reaction pathway leading to a different reaction evolution. More specifically, the growth of SrAl2O4 sub-micron particles on the surface of hexagonal platelets of 6μm Al2O3 is promoted. The particles retain the shape of the original Al2O3 and this formation process can be attributed to a «core-shell» mechanism. The particles obtained exhibit different photoluminescent response as a function of the final morphology of the powder. Therefore, through this study, it has been elucidated the reaction mechanisms of SrAl2O4 formation assisted by (NaCl-KCl)e that are governed by the diffusion of SrCO3 and the reactivity of the alumina particles. Optimizing the Al2O3/SrO ratio of the SrAl2O4:Eu, Dy powders synthesized with 6 μm Al2O3 as a precursor, the secondary phases and the concentration of dopant needed can be reduced keeping the photoluminescent response of the synthesized powder. Compared with the commercial reference powder, up to 90% of the emission intensity of the reference powder has been achieved for the powder prepared by molten salt method using 6μm Al2O3 as alumina precursor. Concerning the initial intensity of the decay curve, 60% of the initial intensity of the reference powder has been obtained. Additionally, it is necessary to take into account that SrAl2O4 has two polymorphs: monoclinic symmetry that is stable at temperatures below 650oC and hexagonal symmetry that is stable above this temperature. Monoclinic phase shows luminescent properties. However, there is no clear agreement on the emission of the hexagonal structure. By molten salt, it is possible to stabilize the hexagonal phase of SrAl2O4 employing an excess of Al2O3 (Al2O3/SrO: 2) and γ-Al2O3 as a precursor. The existence of nanometric crystalline domains with lower size (≤20 nm) allows the stabilization of the hexagonal phase. Moreover, it has been evidenced that the hexagonal polymorph exhibits photoluminescent response. To sum up, the design of nanostructured SrAl2O4:Eu2+, Dy3+ materials allows to obtain different morphologies and as consequence different photoluminescent responses. The reduction of temperature, duration of the thermal treatment and the precursors materials needed imply the decrease of the economic cost of the material. Therefore, the viability, suitability and scalability of the synthesis strategy developed in this work to process SrAl2O4:Eu2+, Dy3+ are demonstrated.

All males are not created equal: Fertility differences depend on gamete recognition polymorphisms in sea urchins

Behaviors, morphologies, and genetic loci directly involved in reproduction have been increasingly shown to be polymorphic within populations. Explaining how such variants are maintained by selection is crucial to understanding the genetic basis of fertility differences, but direct tests of how alleles at reproductive loci affect fertility are rare. In the sea urchin genus Echinometra, the protein bindin mediates sperm attachment to eggs, evolves quickly, and is polymorphic within species. Eggs exposed to experimental sperm mixtures show strong discrimination on the basis of the males’ bindin genotype. Different females produce eggs that nonrandomly select sperm from different males, showing that variable egg–sperm interactions determine fertility. Eggs select sperm with a bindin genotype similar to their own, suggesting strong linkage between female choice and male trait loci. These experiments demonstrate that alleles at a single locus can have a strong effect on fertilization and that reproductive loci may retain functional polymorphisms through epistatic interactions between male and female traits. They also suggest that positive selection at gamete recognition loci like bindin involves strong selection within species on mate choice interactions.