Spelling suggestions: "subject:"plant electrophysiological"" "subject:"slant electrophysiological""
1 |
Análise temporal da sinalização elétrica em plantas de soja submetidas a diferentes perturbações externas / Temporal analysis of electrical signaling in soybean plants subjected to different external disturbancesSaraiva, Gustavo Francisco Rosalin 31 March 2017 (has links)
Submitted by Michele Mologni (mologni@unoeste.br) on 2018-07-27T17:57:40Z
No. of bitstreams: 1
Gustavo Francisco Rosalin Saraiva.pdf: 5041218 bytes, checksum: 30127a7816b12d3bd7e57182e6229bc2 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-07-27T17:57:40Z (GMT). No. of bitstreams: 1
Gustavo Francisco Rosalin Saraiva.pdf: 5041218 bytes, checksum: 30127a7816b12d3bd7e57182e6229bc2 (MD5)
Previous issue date: 2017-03-31 / Plants are complex organisms with dynamic processes that, due to their sessile way of life, are influenced by environmental conditions at all times. Plants can accurately perceive and respond to different environmental stimuli intelligently, but this requires a complex and efficient signaling system. Electrical signaling in plants has been known for a long time, but has recently gained prominence with the understanding of the physiological processes of plants. The objective of this thesis was to test the following hypotheses: temporal series of data obtained from electrical signaling of plants have non-random information, with dynamic and oscillatory pattern, such dynamics being affected by environmental stimuli and that there are specific patterns in responses to stimuli. In a controlled environment, stressful environmental stimuli were applied in soybean plants, and the electrical signaling data were collected before and after the application of the stimulus. The time series obtained were analyzed using statistical and computational tools to determine Frequency Spectrum (FFT), Autocorrelation of Values and Approximate Entropy (ApEn). In order to verify the existence of patterns in the series, classification algorithms from the area of machine learning were used. The analysis of the time series showed that the electrical signals collected from plants presented oscillatory dynamics with frequency distribution pattern in power law. The results allow to differentiate with great efficiency series collected before and after the application of the stimuli. The PSD and autocorrelation analyzes showed a great difference in the dynamics of the electric signals before and after the application of the stimuli. The ApEn analysis showed that there was a decrease in the signal complexity after the application of the stimuli. The classification algorithms reached significant values in the accuracy of pattern detection and classification of the time series, showing that there are mathematical patterns in the different electrical responses of the plants. It is concluded that the time series of bioelectrical signals of plants contain discriminant information. The signals have oscillatory dynamics, having their properties altered by environmental stimuli. There are still mathematical patterns built into plant responses to specific stimuli. / As plantas são organismos complexos com processos dinâmicos que, devido ao seu modo séssil de vida, sofrem influência das condições ambientais todo o tempo. Plantas podem percebem e responder com precisão a diferentes estímulos ambientais de forma inteligente, mas para isso se faz necessário um complexo e eficiente sistema de sinalização. A sinalização elétrica em plantas já é conhecida há muito tempo, mas vem ganhando destaque recentemente com seu entendimento em relação aos processos fisiológicos das plantas. O objetivo desta tese foi testar as seguintes hipóteses: séries temporais de dados obtidos da sinalização elétrica de plantas possuem informação não aleatória, com padrão dinâmico e oscilatório, sendo tal dinâmica afetada por estímulos ambientais e que há padrões específicos nas respostas a estímulos. Em ambiente controlado, foram aplicados estímulos ambientais estressantes em plantas de soja, e captados os dados de sinalização elétrica antes e após a aplicação dos mesmos. As séries temporais obtidas foram analisadas utilizando ferramentas estatísticas e computacionais para se determinar o Espectro de Frequências (FFT), Autocorrelação dos valores e Entropia Aproximada (ApEn). Para se verificar a existência de padrões nas séries, foram utilizados algoritmos de classificação da área de aprendizado de máquina. A análise das séries temporais mostrou que os sinais elétricos coletados de plantas apresentaram dinâmica oscilatória com padrão de distribuição de frequências em lei de potência. Os resultados permitem diferenciar com grande eficácia séries coletadas antes e após a aplicação dos estímulos. As análises de PSD e autocorrelação mostraram grande diferença na dinâmica dos sinais elétricos antes e após a aplicação dos estímulos. A análise de ApEn mostrou haver diminuição da complexidade do sinal após a aplicação dos estímulos. Os algoritmos de classificação alcançaram valores significativos na acurácia de detecção de padrões e classificação das séries temporais, mostrando haver padrões matemáticos nas diferentes respostas elétricas das plantas. Conclui-se que as séries temporais de sinais bioelétricos de plantas possuem informação discriminante. Os sinais possuem dinâmica oscilatória, tendo suas propriedades alteradas por estímulos ambientais. Há ainda padrões matemáticos embutidos nas respostas da planta a estímulos específicos.
|
2 |
Análisis de las señales electrofisiológicas en Pinus halepensis Mill como base a su aplicación en sensores inalámbricos para la prevención de incendios forestalesZapata Zapata, Rodolfo 10 October 2023 (has links)
Tesis por compendio / [ES] Los bosques de Pinus halepensis, están sometidos a periodos con condiciones meteorológicas extremas de altas temperaturas y estrés hídrico. Estas condiciones, junto al actual contexto de emergencia climática genera condiciones ideales para los grandes incendios forestales de proporciones catastróficas con graves consecuencias en la salud y el bienestar de las personas.
En este contexto, una de las disciplinas de conocimiento científico que apenas se han investigado hasta la fecha en relación con el riesgo de incendios forestales es la electrofisiología vegetal. Por ello, en la presente tesis se expone la evaluación experimental de las señales eléctricas vegetales como posibles variables equivalentes del estado fenológico en los modelos de gestión, como base para el futuro desarrollo de sistemas de redes de sensores inalámbricos, todo ello a través del análisis de las características estáticas y dinámicas de las señales electrofisiológicas de la principal especie arbórea de la cuenca mediterránea occidental, el Pinus halepensis.
La tesis se ha estructurado en tres capítulos, siguiendo cada uno de ellos el método científico.
En el primer capítulo se analiza la evaluación de algunos de los factores estáticos más significativos que influyen en el patrón de distribución de las señales electrofisiológicas del Pinus halepensis. Tras un diseño muestral adecuado, los resultados demuestran que la madurez del árbol influye directamente en la tensión eléctrica determinada por la tensión medida, siendo los árboles jóvenes los que presentan una mayor amplitud en la señal eléctrica, la cual se muestra uniforme en el árbol, siendo independiente de la colocación de los electrodos en altura y en orientación cardinal.
En el segundo capítulo se analiza la evolución temporal de la señal eléctrica registrada, tanto diaria como anual. Los resultados obtenidos demuestran que las señales electrofisiológicas presentan valores significativamente más altos y de mayor amplitud durante los periodos más húmedos con temperaturas moderadas, mientras que las señales son representativamente mucho más bajas, durante los períodos con mayor estrés vegetativo del año. La metodología aplicada y los resultados obtenidos en este capítulo de la tesis demuestran que las señales electrofisiológicas pueden ser consideradas un indicador del estado fisiológico de los árboles en situaciones de estrés vegetativo.
Finalmente, en el tercer capítulo de la tesis se analiza la evaluación de las señales electrofisiológicas como variables a incluir en los modelos de gestión del riesgo de incendio forestal. Los resultados obtenidos nos han permitido demostrar que el LFMC del Pinus halepensis no muestra variaciones estacionales significativas bajo la influencia de factores extremos de riesgo de incendio, mientras que las diferencias registradas en las señales electrofisiológicas muestran oscilaciones con variaciones significativas, que están fuertemente correlacionadas con los periodos de condiciones meteorológicas extremadamente favorables para los incendios forestales. Finalmente, también se ha podido demostrar una muy alta correlación entre las tensiones medidas y el principal índice de riesgo de incendio utilizados por las agencias de emergencias
Con todos los resultados obtenidos, podemos concluir finalmente que las variaciones en las señales electrofisiológicas están estrechamente relacionadas con el estado fenológico de los Pinus halepensis y con el riesgo de incendio forestal. Lo que abre la posibilidad de una monitorización in situ de las masas forestales en las que domina esta especie, lo que sería fácilmente integrable en los sistemas de modelización y gestión preventiva de los incendios forestales en los ecosistemas mediterráneos. / [CA] Els boscos de Pinus halepensis, estan sotmesos a períodes amb condicions meteorològiques extremes d'altes temperatures i estrés hídric. Aquestes condicions, al costat de l'actual context d'emergència climàtica genera condicions ideals per als grans incendis forestals de proporcions catastròfiques amb greus conseqüències en la salut i el benestar de les persones.
En aquest context, una de les disciplines de coneixement científic que a penes s'han investigat fins hui en relació amb el risc d'incendis forestals és l'electrofisiologia vegetal. Per això, en la present tesi s'exposa l'avaluació experimental dels senyals elèctrics vegetals com a possibles variables equivalents de l'estat fenològic en els models de gestió, com a base per al futur desenvolupament de sistemes de xarxes de sensors sense fils, tot això a través de l'anàlisi de les característiques estàtiques i dinàmiques dels senyals electrofisiològics de la principal espècie arbòria de la conca mediterrània occidental, el Pinus halepensis.
La tesi s'ha estructurat en tres capítols, seguint cadascun d'ells el mètode científic.
En el primer capítol s'analitza l'avaluació d'alguns dels factors estàtics més significatius que influeixen en el patró de distribució dels senyals electrofisiològics del Pinus halepensis. Després d'un disseny mostral adequat, els resultats demostren que la maduresa de l'arbre influeix directament en la tensió elèctrica determinada per la tensió mesurada, sent els arbres joves els que presenten una major amplitud en el senyal elèctric, la qual es mostra uniforme en l'arbre, sent independent de la col·locació dels elèctrodes en altura i en orientació cardinal.
En el segon capítol s'analitza l'evolució temporal del senyal elèctric registrat, tant diària com anual. Els resultats obtinguts demostren que els senyals electrofisiològics presenten valors significativament més alts i de major amplitud durant els períodes més humits amb temperatures moderades, mentre que els senyals són representativament molt més baixes, durant els períodes amb major estrés vegetatiu de l'any. La metodologia aplicada i els resultats aconseguits en aquest capítol de la tesi demostren que els senyals electrofisiològics poden ser considerades un indicador de l'estat fisiològic dels arbres en situacions d'estrés vegetatiu.
Finalment, en el tercer capítol de la tesi s'analitza l'avaluació dels senyals electrofisiològics com a variables a incloure en els models de gestió del risc d'incendi forestal. Els resultats aconseguits ens han permés demostrar que el LFMC del Pinus halepensis no mostra variacions estacionals significatives sota la influència de factors extrems de risc d'incendi, mentre que les diferències registrades en els senyals electrofisiològics mostren oscil·lacions amb variacions significatives, que estan fortament correlacionades amb els períodes de condicions meteorològiques extremadament favorables per als incendis forestals. Finalment, també s'ha pogut demostrar una molt alta correlació entre les tensions mesurades i el principal índex de risc d'incendi utilitzats per les agències d'emergències
Amb tots els resultats aconseguits, podem concloure finalment que les variacions en els senyals electrofisiològics estan estretament relacionades amb l'estat fenològic dels Pinus halepensis i amb el risc d'incendi forestal. El que obri la possibilitat d'un monitoratge in situ de les masses forestals en les quals domina aquesta espècie, la qual cosa seria fàcilment integrable en els sistemes de modelització i gestió preventiva dels incendis forestals en els ecosistemes mediterranis. / [EN] Pinus halepensis forests are subjected to periods of extreme weather conditions of high temperatures and water stress. These conditions, together with the current context of climatic emergency, generate ideal conditions for large forest fires of catastrophic proportions with serious consequences on the health and welfare of people.
In this context, one of the disciplines of scientific knowledge that has hardly been investigated to date in relation to the risk of forest fires is plant electrophysiology. Therefore, this thesis presents the experimental evaluation of plant electrical signals as possible equivalent variables of the phenological state in management models, as a basis for the future development of wireless sensor network systems, all through the analysis of the static and dynamic characteristics of the electrophysiological signals of the main tree species of the western Mediterranean basin, Pinus halepensis.
The thesis has been structured in three chapters, each of them following the scientific method.
In the first chapter, the evaluation of some of the most significant static factors that influence the distribution pattern of electrophysiological signals in Pinus halepensis is analyzed. After an adequate sample design, the results show that the maturity of the tree directly influences the electrical voltage determined by the measured voltage, being the young trees those that present a greater amplitude in the electrical signal, which is uniform in the tree, being independent of the placement of the electrodes in height and in cardinal orientation.
In the second chapter, the temporal evolution of the electrical signal recorded, both daily and annual, is analyzed. The results obtained show that the electrophysiological signals present significantly higher values and greater amplitude during the wettest periods with moderate temperatures, while the signals are representatively much lower during the periods with greater vegetative stress of the year. The methodology applied and the results obtained in this chapter of the thesis demonstrate that electrophysiological signals can be considered an indicator of the physiological state of trees in situations of vegetative stress.
Finally, the third chapter of the thesis analyzes the evaluation of electrophysiological signals as variables to be included in wildfire risk management models. The results obtained have allowed us to demonstrate that the LFMC of Pinus halepensis does not show significant seasonal variations under the influence of extreme fire risk factors, while the differences recorded in the electrophysiological signals show oscillations with significant variations, which are strongly correlated with periods of extremely favorable meteorological conditions for forest fires. Finally, it has also been possible to demonstrate a very high correlation between the measured voltages and the main fire risk index used by emergency agencies.
With all the results obtained, we can finally conclude that variations in electrophysiological signals are closely related to the phenological state of Pinus halepensis and to the risk of forest fire. This opens up the possibility of in situ monitoring of forest stands dominated by this species, which could be easily integrated into systems for modeling and preventive management of forest fires in Mediterranean ecosystems. / Zapata Zapata, R. (2023). Análisis de las señales electrofisiológicas en Pinus halepensis Mill como base a su aplicación en sensores inalámbricos para la prevención de incendios forestales [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/197905 / Compendio
|
Page generated in 0.0847 seconds