Resultados de investigación

El artículo presenta datos de tres años de experiencia de riego deficitario en aceituna de mesa. El riego deficitario se manejo considerando el momento del estrés hídrico, endurecimiento de hueso, en base a medidas de potencial hídrico pero con diferentes momentos de rehidratación. La cosecha no estuvo afectada en ninguno de los tratamientos deficitarios respecto del tratamiento Control que se mantuvo en unas condiciones de estado hídrico optimas con valores de potencial de tallo de -1.4 MPa. Sin embargo, el riego deficitario dio lugar a frutos con un menor tamaño que redujo la calidad de la cosecha. Estas reducciones variaron según el nivel de carga de los árboles., Cada pestaña tiene cada uno de los datos de las figuras del articulo

Oleogelation has been proposed as a promising strategy to replace unhealthy fats, as well as to encapsulate water-insoluble bioactive compounds in food matrices. Consequently, the development of thermoreversible oleogels may play an important role in the bioavailability and biostability of functional foods and the beneficial effects associated with them. Experimental data of the viscoelastic behavior of oleogels obtained from refined sunflower oil and a commercial food additive (E471) are shown. This data comprises of: i) Data of frequency sweeps at 20, 45 and 60 ºC for systems containing 0-5 wt% of E471; ii) Small Amplitude Oscillatory Shear (SAOS) tests as cooling ramps (60-20 ºC) for systems containing 2-5 wt% of E471;iii) Some rheological paramenters (G* and tan delta) obtained from these two former data groups; and iv) Data of SAOS test resulting from applied thermal cycles (60-20-60) to systems containing 2-5 wt% of E471 and the thermal cycle (60-20-37) to the system containing 3 wt%.

Los datos hacen referencia a los ítems de los constructos del modelo de investigación de ecuaciones estructurales asociado al artículo.

This dataset contains the original data used to create Figures 3-5 and 7-10 in the paper entitled 'Role of concentration-polarization electroosmosis in the dielectrophoresis of highly charged colloids: A theoretical study', published in teh Physical Review E Journal, File name: FIG3_Analytical-Vdep-Du-0.5.csv FIG3_Analytical-Vdep-Du-1.0.csv FIG3_Numerical-Vdep-Du-0.5.csv FIG3_Numerical-Vdep-Du-1.0.csv Description: DATASET FOR GENERATING FIGURE 3 IN THE MANUSCRIPT File name: Analytical-Vcpep-EntreQDu.csv Numerical-Vcpep-EntreQDu.csv Description: DATASET FOR GENERATING FIGURE 4 IN THE MANUSCRIPT File name: Analytical-Ucpep-smallDu.csv Numerical-Ucpep-smallDu.csv Description: DATASET FOR GENERATING FIGURE 5 IN THE MANUSCRIPT File name: FIG7_Vcpep-Du-0.25.csv FIG7_Vcpep-Du-0.50.csv FIG7_Vcpep-Du-0.75.csv FIG7_Vcpep-Du-1.00.csv FIG7_Vdep-Du-0.25.csv FIG7_Vdep-Du-0.50.csv FIG7_Vdep-Du-0.75.csv FIG7_Vdep-Du-1.00.csv Description: DATASET FOR GENERATING FIGURE 7 IN THE MANUSCRIPT File name: FIG8_Vcpep-Du-1.00.csv FIG8_Vcpep-Du-2.00.csv FIG8_Vcpep-Du-10.0.csv FIG8_Vdep-Du-1.00.csv FIG8_Vdep-Du-2.00.csv FIG8_Vdep-Du-10.0.csv Description: DATASET FOR GENERATING FIGURE 8 IN THE MANUSCRIPT File name: Udip-CPEP+DEP-Du-0.1.csv Udip-CPEP+DEP-Du-0.01.csv Udip-CPEP+DEP-Du-1.0.csv Udip-CPEP+DEP-Du-3.0.csv Udip-CPEP+DEP-Du-10.0.csv Description: DATASET FOR GENERATING FIGURE 9 IN THE MANUSCRIPT File name: ucpep_u1_u2_u3-V1.csv Description: DATASET FOR GENERATING FIGURE 10 IN THE MANUSCRIPT

This dataset provides detailed information on outdoor air temperatures, indoor operative temperatures, and energy consumption for a simulated building case study focused on Seville, Spain. The data includes monthly measurements of indoor (in degrees Celsius) and outdoor (in degrees Celsius) operative temperatures throughout the year, as well as associated energy consumptions for different building needs, including lighting, heating, cooling, and equipment. The consumptions are expressed in kWh/m² and are collected under the current climate scenario as well as future projections based on different Representative Concentration Pathways (RCP 2.6, RCP 4.5, and RCP 8.5) for the years 2050 and 2100. This dataset is useful for assessing the energy demand of buildings and analyzing energy vulnerability in urban contexts, particularly in relation to climate change and its impact on heating and cooling needs., Este conjunto de datos contiene información detallada sobre las temperaturas exteriores del aire, las temperaturas operativas interiores y los consumos energéticos de un edificio simulado en un estudio de caso centrado en Sevilla, España. Los datos incluyen mediciones mensuales de las temperaturas operativas interiores (en grados Celsius) y exteriores (en grados Celsius) a lo largo de todo el año, así como los consumos energéticos asociados a las diferentes necesidades de un edificio residencial, incluyendo iluminación, calefacción, refrigeración y equipamiento. Los consumos se expresan en kWh/m² y se recopilan bajo un escenario climático actual, así como proyecciones futuras bajo diferentes rutas de concentración representativas (RCP 2.6, RCP 4.5 y RCP 8.5) para los años 2050 y 2100. Este conjunto de datos es útil para la evaluación de la demanda energética de edificios y el análisis de la vulnerabilidad energética en contextos urbanos, especialmente en relación con el cambio climático y sus efectos sobre las necesidades de calefacción y refrigeración., The dataset contains the following variables organized by columns and rows, structured monthly for each of the analyzed years (current, 2050, and 2100 under different RCP scenarios): Month: Represents the month of the year (January to December). Outdoor Air Temperature (°C): Monthly average outdoor air temperature measured in degrees Celsius for each month. This variable corresponds to the external weather conditions in the city of Seville for each of the climate scenarios. Indoor Operative Temperature (°C): Monthly average indoor operative temperature measured in degrees Celsius for each month. This temperature reflects the thermal comfort inside the building, considering radiation, convection, and air temperature conditions. Lighting: Monthly energy consumption associated with the building's lighting system, expressed in kWh per square meter of living space. Heating: Monthly energy consumption associated with the building’s heating system, expressed in kWh per square meter of living space. Cooling: Monthly energy consumption associated with the building’s cooling (HVAC) system, expressed in kWh per square meter of living space. Equipment: Monthly energy consumption associated with the operation of electrical equipment inside the building (appliances, electronics, etc.), expressed in kWh per square meter of living space. Total Consumption (kWh/m²): The total sum of energy consumption (lighting, heating, cooling, and equipment) for each month, expressed in kWh per square meter of living space. Climate Scenarios (RCP 2.6, RCP 4.5, RCP 8.5): The values for outdoor temperature, indoor operative temperature, and energy consumption are broken down according to three greenhouse gas emissions scenarios: RCP 2.6, RCP 4.5, and RCP 8.5. These scenarios reflect different future greenhouse gas concentration trajectories and their impacts on climate conditions and energy demand., El conjunto de datos contiene las siguientes variables organizadas por columnas y filas, estructurado de forma mensual para cada uno de los años analizados (actual, 2050, y 2100 bajo distintos escenarios RCP): Mes: Representa el mes del año (enero a diciembre). Temperatura Exterior del Aire (°C): Temperatura media exterior del aire medida en grados Celsius para cada mes. Esta variable corresponde a las condiciones meteorológicas externas de la ciudad de Sevilla en cada uno de los escenarios climáticos. Temperatura Operativa Interior (°C): Temperatura media operativa interior medida en grados Celsius durante cada mes. Esta temperatura refleja el confort térmico en el interior del edificio, considerando las condiciones de radiación, convección y temperatura del aire. Iluminación: Consumo energético mensual asociado a la iluminación del edificio, expresado en kWh por metro cuadrado de superficie habitable. Calefacción: Consumo energético mensual asociado al sistema de calefacción del edificio, expresado en kWh por metro cuadrado de superficie habitable. Refrigeración: Consumo energético mensual asociado al sistema de refrigeración (HVAC) del edificio, expresado en kWh por metro cuadrado de superficie habitable. Equipos: Consumo energético mensual asociado al funcionamiento de los equipos eléctricos dentro del edificio (electrodomésticos, electrónica, etc.), expresado en kWh por metro cuadrado de superficie habitable. Consumo Total (kWh/m²): Suma total de los consumos energéticos (iluminación, calefacción, refrigeración y equipos) durante cada mes, expresado en kWh por metro cuadrado de superficie habitable. Escenarios Climáticos (RCP 2.6, RCP 4.5, RCP 8.5): Los valores de temperatura exterior, temperatura operativa interior y consumo energético se desglosan en función de tres escenarios de emisiones de gases de efecto invernadero: RCP 2.6, RCP 4.5 y RCP 8.5. Estos escenarios reflejan diferentes trayectorias futuras de concentración de gases de efecto invernadero y sus efectos sobre las condiciones climáticas y la demanda energética.

Revisión bibliométrica (2000-2022) la producción académica sobre e-gov y seguridad electrónica, evidenciando un auge reciente en su estudio, reflejo de su relevancia actual para la ciudadanía y el sector público., El contenido del dataset recopila los resultados obtenidos en las búsquedas de las bases de datos seleccionadas (Web of Science y Scopus).

This dataset is part of a study that analyzes the thermal conditions in terms of comfort of two homes in the same building that is part of the Casa para Todos program in Ecuador, in 6 different climatic zones in the current climate situation and in the projection to 2050 and 2100 in the RCP 2.6, RCP 4.5 and RCP 8.5 scenarios. The aim of the study is to analyze the building performance, in this case, the adaptive comfort model of ASHRAE 55-2020 has been applied to establish the comfort ranges of each of the climate zones in each scenario. The results show that, due to the environmental conditions of the different areas studied, in each of them it is possible to analyze the performance of the buildings in free oscillation with adaptive comfort ranges, then a great variation between the two houses in the same climatic zone was observed, being the houses on the ground floor the ones that mostly presented a better performance. The dataset provides detailed information for each locality. It was necessary to obtain the climatic files with the Meteonorm computer program and the subsequent energy simulation of the building in DesignBuilder and EnergyPlus. The dataset collects hourly data on outdoor air temperatures, operating temperature of the two homes and comfort limits (ASHRAE 55-2020) in each of the locations as of 2020, 2050 RCP 2.6, RCP 4.5 and RCP 8.5 and 2100 RCP 2.6, RCP 4.5 and RCP 8.5., Este conjunto de datos forma parte de un estudio que analiza las condiciones térmicas en cuanto confort de dos viviendas de un mismo edificio que forma parte del programa Casa para Todos en Ecuador, en 6 zonas climáticas diferentes en la situación climática actual y en la proyección a 2050 y 2100 en los escenarios RCP 2.6, RCP 4.5 y RCP 4.8. Para estudiar su desempeño, se ha aplicado el modelo de confort adaptativo de la ASHRAE 55-2020 para poder establecer los rangos de confort de cada una de las zonas climáticas en cada uno de los escenarios climáticos. Los resultados muestran que, debido a las condiciones ambientales de las diferentes zonas estudiadas, en cada una de ellas es posible analizar el desempeño de los edificios en oscilación libre con rangos de confort adaptativos, existiendo una gran variación entre las dos viviendas en la misma zona climática, siendo las viviendas en planta baja las que en su mayoría presentaron un mejor desempeño. El dataset proporciona información detallada de cada una de las localidades para lo cual fue necesaria la obtención de los archivos climáticos con el programa informático Meteonorm y la posterior simulación energética del edificio en DesignBuilder y EnergyPlus. El dataset recoge los datos horarios de temperaturas del aire exterior, temperatura operativa de las dos viviendas y límites de confort (ASHRAE 55-2020) en cada una de las localidades a 2020, 2050 RCP 2.6, RCP 4.5 y RCP 8.5 y, 2100 RCP 2.6, RCP 4.5 y RCP 8.5., The dataset contains information obtained from the simulation of a prototype of houses in Ecuador belonging to the "Casa Para Todos" program in the current climate situation and the projection to 2050 and 2100 in each of the three scenarios RCP 2.6, RCP 4.5 and RCP 8.5. The simulations have been developed with DesignBuilder V7 and EnergyPlus V8.9.0. Data on outdoor air temperature in °C, indoor operative temperature in °C and comfort limits according to ASHRAE 55-2020 are included. El dataset contiene información obtenida a partir de la simulación de un prototipo de viviendas de Ecuador perteneciente al programa “Casa Para Todos” en la situación climática actual y la proyección a 2050 y 2100 en cada uno de los tres escenarios RCP 2.6, RCP 4.5 y RCP 8.5. Las simulaciones han sido desarrolladas con DesignBuilder V7 y EnergyPlus V8.9.0. Se incluyen datos de temperatura del aire exterior en °C, temperatura operativa interior en °C y límites de confort según la norma ASHRAE 55-2020.

El artículo presenta datos de varias estaciones de riego, del 2017 al 2019 en un olivar en seto adulto en Carmona (Sevilla). Se comparan diferentes tratamientos de riego en los que se ha empleado la dendrometría (con dendrómetros tipo D6) y el potencial hídrico (con cámara de presión) como indicadores del nivel de estrés en comparación con un Control sin restricciones. No hubo diferencias significativas en cosecha de fruta y aceite aunque hubo un efecto acumulado del estrés sobre la cantidad de aceite., Cada pestaña tiene cada uno de los datos de las tablas

This dataset supports the theoretical study of the deposition of a monolayer of an Fe(II) spin-crossover [Fe((3,5-(CH3)2Pz)3BH)2] complex on a Au(111) substrate, with different proportions of HS/LS molecules. Our results indicate that there exist both thermodynamic and kinetic factors favoring the presence of a mixed HS/LS state at low temperature. The pure LS phase and a mixed spin state with 1/3 of HS molecules are close in energy, and the transition from this mixed spin state to the pure LS is hindered by the highest activation barrier in the transition from the HS to LS phase. The presence of the surrounding molecules of the 2D superstructure facilitates the transition from the LS to HS state and the interaction between the molecular layer and the surface increases with the proportion of HS molecules, in line with the epitaxial growth of the monolayer and its similarities with the (01 ) plane of the HS bulk molecular crystal. The density of states resulting from the rPBE calculations is used to simulate STM images. An excellent agreement is found between the simulated STM images for the mixed state with 1/3 of HS molecules and the images acquired at a constant height for a submonolayer of this Fe(II) complex on Au(111)., HSHSHS.CONTCAR HSHSHS.INCAR LSHSHS.CONTCAR LSHSHS.INCAR LSLSHS.CONTCAR LSLSHS.INCAR LSLSLS.CONTCAR LSLSLS.INCAR

Data of growth (weight, height and water content), photosynthesis parameters (fluorescence (Fv/Fm), stomatal conductance (gs), intercellular CO2 concentration (Ci), net photosynthetic rate (AN) and instantaneous water use efficiency (iWUE)) and nutrient content in the halophyte Salicornia ramosissima, after an experimental design with three different variables in factorial combination: two copper concentrations (0 and 1000 ppm), three NaCl concentrations (0 g L-1, 10 g L-1, 60 g L-1) and five inoculants (non-inoculated and four combinations of PGPR strains) (n = 300, 30 treatments with 10 plants per treatment).