Frequency variation of mechanical waves of the impulse tomograph based on geographic north

Mendes, Flávio Henrique; Filho, Demóstenes Ferreira da Silva

doi:10.18671/scifor.v47n122.18

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“…Sin embargo, para evitar su caída, los árboles crean mecanismos de compensación de fuerza, generando zonas más o menos densas dependiendo de su entorno (Mattheck y Breloer, 1997). Un estudio de la Universidad de São Paulo (USP), en Piracicaba (São Paulo), Brasil, utilizando la técnica de tomografía por impulso, mostró que la dirección predominante de los vientos en un área determinada interfiere directamente con el comportamiento de los árboles, haciendo que su conocimiento sea indispensable para la planificación urbana de la infraestructura verde (Mendes y Silva Filho, 2019). El modelo permite exportar una animación del flujo de viento, en extensión .avi, facilitando la didáctica.…”

Section: Resultados Y Discusiónunclassified

Simulación microclimática de una tormenta urbana utilizando el modelo ENVI-met

Mendes¹,

Lopes²,

Filho³

et al. 2020

Rev. geogr. Valpso.

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El conocimiento de la geografía y de la planificación espacial es un elemento esencial para el desarrollo organizado de las ciudades y la consiguiente mitigación de problemas urbanos, como las islas de calor. En Lisboa (Portugal), los fuertes vientos otoñales que se dirigen hacia el sur o suroeste suelen causar daños, como la caída de árboles, que corresponde al 50% del total de 1.673 caídas registradas entre 1990 y 2008 por los bomberos. Una herramienta disponible para dicha planificación es el software ENVI-met, capaz de realizar simulaciones microclimáticas de la interacción superficie - planta - aire. El objetivo de esta investigación fue analizar el efecto de un viento fuerte en la caída de árboles en un barrio residencial de Lisboa (Portugal), a través del modelado computacional de la localización y caracterización de los diferentes tipos de edificios, vegetación y suelos. Para el procesamiento de datos, se requerían dos archivos: el primero, extensión .in (modelado de área), y el segundo, extensión .cf (archivo de configuración, que contiene variables climáticas). El fenómeno estudiado ocurrió el 24 de noviembre de 2006, con vientos de 13 m/s, según la Estación Meteorológica Gago Coutinho (Estación número 085790), y derribó al menos 66 árboles en la ciudad, según el Departamento de Bomberos. Con la simulación, zonas de aceleración del viento han sido mapeadas, donde el diseño del área demostró tener una gran influencia, ya que los cañones urbanos pueden facilitar las caídas al canalizar altas velocidades de viento. En estos lugares más vulnerables, es importante prestar especial atención al uso y ocupación de la tierra, con árboles con mayor resistencia biomecánica y raíces más profundas, para garantizar su sustento. El modelo ENVI-met se puede utilizar para predecir escenarios futuros de fenómenos naturales, ayudando a la gestión urbana actual.

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Section: Resultados Y Discusiónunclassified

Simulación microclimática de una tormenta urbana utilizando el modelo ENVI-met

Mendes¹,

Lopes²,

Filho³

et al. 2020

Rev. geogr. Valpso.

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“…Tension wood can occur in tropical trees that are not inclined, when the spacing is denser, due the movement of the canopy to obtain light (Timell, 1986;Warenjö, 2003Apud Vidaurre et al, 2013. Mendes and Silva Filho (2019) found that impulse tomography was efficient in identifying zones with different densities, related to tension wood. Vidaurre et al (2013) found that the modulus of elasticity (MoE) in medium flexion, a mechanical property of tension wood, was higher at all humidity levels, compared to normal wood, due to the gelatinous layer present in the secondary fibers wall, although its effect on the basic density is not significant, because the tension wood has no significant influence on the cell wall proportion (Vidaurre et al, 2013).…”

Section: Discussionmentioning

confidence: 99%

“…Impulse tomography is based on the propagation of mechanical stress waves generated from hammer shocks (Mendes and Silva Filho, 2019;Carrasco et al, 2017;Castro et al, 2011). The emission and capture of signals, which result in time and distance information, with which propagation speed is calculated, is done by sensors attached to the trunk by metal nails (Heidelberg, 2011).…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Oleoresin prospection in Copaifera sp. trees by using impulse tomography

Martins

Santos

Latorraca

2021

CERNE

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Background: Copaiba oil (Copaifera L.) is a raw material used by pharmaceutical, cosmetic, and energy industries. However, the difficulty in locating the oleoresin reservoirs, is an obstacle to its continued supply, affecting the sustainable commercialization of the product. So, the potential of impulse tomography for prospecting oleoresin reservoirs in the trunk of 18 Copaifera sp. trees was tested, in cross-sections at heights levels 0% (DBH), 25%, 50%, 75%, and 100% (1st fork). The impulse tomography prospections (ITP) were performed only at the 0%, in others 12 trees, because of the risk associated with climbing hollow trees. In total 30 trees were tested. Altogether 102 tomograms were analyzed obtaining: average mechanical wave propagation speed (aMPS), minimum mechanical wave propagation speed (minS) and maximum mechanical wave propagation speed (maxS), prospecting height (Hp%) and total tree height (Ht), diameter at the Hp% (Dhp), and low speed mechanical wave propagation percentage areas (LSa%). These variables were analyzed using multivariate analysis. Results:The reservoirs were located exclusively at DBH and confirmed by borer prospection increment in 26.7% of the trees. ITP resulted in 37.3% of correct answers and 62.7% of errors, considering the 99 tomograms. However, it was found that the ITP is efficient to indicate sections for which no significant reservoir or hollow presence is expected to be found. The analysis of the main components showed that, except for Ht, the components are good indicators for the location of the reservoirs. Conclusion:We were able to use tomography to search reservoirs with a significant amount of oleoresin, identify hollow trees, and indicate the exclusion of trees that do not have reservoirs or other alterations.

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