Parámetros de contaminación y normativa en colectores urbanos

[ES] La contaminación por aguas residuales urbanas es uno de los problemas de mayor importancia para mantener un nivel de calidad aceptable del agua, debido al número elevado de fuentes, a la participación de la contaminación difusa y a la elevada concentración de materia orgánica. La normativa legal plantea unos límites eflDidos, pero no se han realizado campañas de seguimiento de forma suficiente para su comprobación, particularmente en estiaje. El problema se complica por la diversidad apreciable que se observa y la necesidad de dar significación estadística a las conclusiones. En este trabajo, junto a un análisis del seguimiento de una docena de parámetros en diversos colectores de aguas residuales de una zona urbana, se pretende eparar/advertir la dificultad que presenta cada uno de eUos para el cumplimiento legal en relación con las caraterísticas de las fuentes de procedencia y la situación estacional durante el análisis. Además, se pretende buscar de una forma incial las posibles relaciones que se presentan entre las variaciones simultáneas de dichos parámetros. Algunos de eUos muestran una relación clara por lo que podría establecerse alguna dependencia funcional, mientras que en otros casos el problema resulta excesivamente complejo por la necesidad de disponer de más información para Uegar a establecer alguna relación.

Statistical Simulation of Thin-Film Bearings

The information preservation (IP) method and the direct simulation Monte Carlo (DSMC) method are used to simulate the gas flows between the write/read head and the platter of the disk drive (the slider bearing problem). The results of both methods are in good agreement with numerical solution of the Reynolds equation in the cases studied. However, the DSMC method owing to the problem of large sample size demand and the difficulty in regulating boundary conditions at the inlet and outlet was able to simulate only short bearings, while IP simulates the bearing of authentic length ~1000 m ? and can provide more detailed flow information.

Estimations, from tagging experiments, of mortality rates and other parameters respecting yellowfin and skipjack tuna

ENGLISH: In this paper, a method of analysis described by Gulland (1963) has been used to estimate the fishing mortality rates of tagged yellowfin and skipjack tuna for specific areas and years. Fishing mortality rates obtained for tagged tunas will also represent those for the entire population from which the tagged fishes were drawn, provided the assumptions used and corrections made for these analyses are valid. Total mortality rates of tagged fishes have also been computed. These are not assumed to be directly equivalent to the total mortality rates of the untagged populations,since tagged fishes are subject to additional types of attrition. These additional sources of mortality are also examined in this study. SPANISH: En el presente trabajo se ha usado un método de análisis descrito por Gulland (1963), para estimar las tasas de mortalidad de pesca de los atunes aleta amarilla y barrilete marcados en áreas y años específicos. Las tasas de mortalidad de pesca obtenidas en atunes marcados representarán también las de toda la población, de la cual fueron extraídos, previendo que las suposiciones usadas y las correcciones hechas para estos análisis sean válidas. Las tasas de mortalidad total de los peces marcados también han sido computadas. No se supone que éstas sean directamente equivalentes a las tasas de mortalidad total de las poblaciones no marcadas, ya que los peces marcados están sujetos también a otros tipos de pérdida. Estas otras causas de mortalidad son examinadas también en el presente estudio.

MIRACLE Project Plan

Social scientists have used agent-based models (ABMs) to explore the interaction and feedbacks among social agents and their environments. The bottom-up structure of ABMs enables simulation and investigation of complex systems and their emergent behaviour with a high level of detail; however the stochastic nature and potential combinations of parameters of such models create large non-linear multidimensional “big data,” which are difficult to analyze using traditional statistical methods. Our proposed project seeks to address this challenge by developing algorithms and web-based analysis and visualization tools that provide automated means of discovering complex relationships among variables. The tools will enable modellers to easily manage, analyze, visualize, and compare their output data, and will provide stakeholders, policy makers and the general public with intuitive web interfaces to explore, interact with and provide feedback on otherwise difficult-to-understand models.