Literatuurstudie zomerklimaat en knoprui bij Cymbidium

Op verzoek van de BCO en landelijke commissie Cymbidium van LTO-Groeiservice zijn twee literatuurstudies uitgevoerd voor Cymbidium. De eerste was gericht op het effect van het zomerklimaat op de uitgroei van de bloemtak, bloeitijdstip en de vorming van nieuwe scheuten. De tweede literatuurstudie was gericht op oorzaken van knoprui tijdens de teelt. Beide literatuurstudies zijn gefinancierd door het Productschap Tuinbouw. Hieronder een samenvatting van de conclusies van de literatuurstudies

Treatment of input uncertainty in hydrologic modeling: Doing hydrology backward with Markov chain Monte Carlo simulation

There is increasing consensus in the hydrologic literature that an appropriate framework for streamflow forecasting and simulation should include explicit recognition of forcing and parameter and model structural error. This paper presents a novel Markov chain Monte Carlo (MCMC) sampler, entitled differential evolution adaptive Metropolis (DREAM), that is especially designed to efficiently estimate the posterior probability density function of hydrologic model parameters in complex, high-dimensional sampling problems. This MCMC scheme adaptively updates the scale and orientation of the proposal distribution during sampling and maintains detailed balance and ergodicity. It is then demonstrated how DREAM can be used to analyze forcing data error during watershed model calibration using a five-parameter rainfall-runoff model with streamflow data from two different catchments. Explicit treatment of precipitation error during hydrologic model calibration not only results in prediction uncertainty bounds that are more appropriate but also significantly alters the posterior distribution of the watershed model parameters. This has significant implications for regionalization studies. The approach also provides important new ways to estimate areal average watershed precipitation, information that is of utmost importance for testing hydrologic theory, diagnosing structural errors in models, and appropriately benchmarking rainfall measurement devices

Literatuuronderzoek bloei Gerbera: Verkenning informatie voor gewasgroeimodel Gerbera

Er is behoefte om de groeimodellen voor gerbera te verbeteren door de assimilatenverdeling binnen het gewas in relatie tot omgevingsfactoren en blad- en bloemafsplitsing in beeld te brengen. Dit is nodig om te kunnen sturen op maximale bloemproductie met behoud van kwaliteit. Het is niet bekend wat de optimale verhouding is tussen daglengte, tempera - tuur en lichtniveau. Hierbij is de dynamiek van wisselende klimaatcondities in de tijd en de steeds wijzigende status van het gewas een extra complicerende factor. Met een model dat de processen integreert, kan dit beter in beeld gebracht worden. Zo kan bijvoorbeeld het dichttrekken van een scherm nodig zijn voor het korte dag effect, maar nadelig zijn voor planttemperatuur en/of drogestofproductie en op termijn een dunner gewas geven. Dit rapport omhelst deel 1A van het project, een literatuurstudie, waarin een overzicht gemaakt is van bestaande kennis over het effect van klimaatfactoren op groei, fotosynthese, ademhaling, afsplitsing, droge stof verdeling en bladoppervlak. De dynamiek tussen de verschillende klimaatfactoren en de toepassing van bestaand onderzoek voor het model is ook aan de orde gesteld

Stationary solutions of the one-dimensional nonlinear Schroedinger equation: I. Case of repulsive nonlinearity

All stationary solutions to the one-dimensional nonlinear Schroedinger equation under box and periodic boundary conditions are presented in analytic form. We consider the case of repulsive nonlinearity; in a companion paper we treat the attractive case. Our solutions take the form of stationary trains of dark or grey density-notch solitons. Real stationary states are in one-to-one correspondence with those of the linear Schr\"odinger equation. Complex stationary states are uniquely nonlinear, nodeless, and symmetry-breaking. Our solutions apply to many physical contexts, including the Bose-Einstein condensate and optical pulses in fibers.Comment: 11 pages, 7 figures -- revised versio

Self-consistent description of nuclear compressional modes

Isoscalar monopole and dipole compressional modes are computed for a variety of closed-shell nuclei in a relativistic random-phase approximation to three different parametrizations of the Walecka model with scalar self-interactions. Particular emphasis is placed on the role of self-consistency which by itself, and with little else, guarantees the decoupling of the spurious isoscalar-dipole strength from the physical response and the conservation of the vector current. A powerful new relation is introduced to quantify the violation of the vector current in terms of various ground-state form-factors. For the isoscalar-dipole mode two distinct regions are clearly identified: (i) a high-energy component that is sensitive to the size of the nucleus and scales with the compressibility of the model and (ii) a low-energy component that is insensitivity to the nuclear compressibility. A fairly good description of both compressional modes is obtained by using a ``soft'' parametrization having a compression modulus of K=224 MeV.Comment: 28 pages and 10 figures; submitted to PR

Asymptotic normalization coefficients for 8B->7Be+p from a study of 8Li->7Li+n

Asymptotic normalization coefficients (ANCs) for 8Li->7Li+n have been extracted from the neutron transfer reaction 13C(7Li,8Li)12C at 63 MeV. These are related to the ANCs in 8B->7Be+p using charge symmetry. We extract ANCs for 8B that are in very good agreement with those inferred from proton transfer and breakup experiments. We have also separated the contributions from the p_1/2 and p_3/2 components in the transfer. We find the astrophysical factor for the 7Be(p,gamma)8B reaction to be S_17(0)=17.6+/-1.7 eVb. This is the first time that the rate of a direct capture reaction of astrophysical interest has been determined through a measurement of the ANCs in the mirror system.Comment: 5 pages, 3 figures, 2 table

Effects of Short Range Correlations on Ca Isotopes

The effect of Short Range Correlations (SRC) on Ca isotopes is studied using a simple phenomenological model. Theoretical expressions for the charge (proton) form factors, densities and moments of Ca nuclei are derived. The role of SRC in reproducing the empirical data for the charge density differences is examined. Their influence on the depletion of the nuclear Fermi surface is studied and the fractional occupation probabilities of the shell model orbits of Ca nuclei are calculated. The variation of SRC as function of the mass number is also discussed.Comment: 11 pages (RevTex), 6 Postscript figures available upon request at [email protected] Physical Review C in prin

Verticale temperatuurgradiënten in geconditioneerde kassen: Effecten op groei, ontwikkeling en onderliggende processen bij tomaat

In de jaren 2003 tot 2007 is het aantal bedrijven waarop (semi)gesloten geteeld wordt geleidelijk toegenomen. Op alle bedrijven bleken echter vragen te bestaan over de reacties van het gewas op het nieuwe klimaat. Daarom is in 2008 door Wageningen UR Glastuinbouw een onderzoek gestart naar de groei van tomaat in geconditioneerde kassen, waarin veel aandacht wordt besteed aan de fysiologische processen in de plant. Het onderzoek wordt gefinancierd vanuit het programma Kas als Energiebron door Productschap Tuinbouw en het ministerie van EL&I en wordt begeleid door een aantal tomatentelers en een adviseur. Het onderzoek dat in dit rapport wordt beschreven had als centrale vraag hoe een verticale temperatuurgradiënt de processen in de plant beïnvloedt

Temperatuurstrategieën in geconditioneerde kassen: Effecten op groei, ontwikkeling en onderliggende processen bij tomaat

In de jaren 2003 tot 2007 is het aantal bedrijven waarop (semi)gesloten geteeld wordt geleidelijk toegenomen. Op alle bedrijven bleken echter vragen te bestaan over de reacties van het gewas op het nieuwe klimaat. Daarom is in 2008 door Wageningen UR Glastuinbouw een onderzoek gestart naar de groei van tomaat in geconditioneerde kassen, waarin veel aandacht wordt besteed aan de fysiologische processen in de plant. Het onderzoek wordt gefinancierd vanuit het programma Kas als Energiebron door Productschap Tuinbouw en het ministerie van EL&I en wordt begeleid door een aantal tomatentelers en een adviseur. Het onderzoek dat in dit rapport wordt beschreven had als centrale vragen hoe verschillende temperatuurstrategieën de processen in de plant beïnvloeden en hoe CO2 in de kas efficiënt benut kan worden

Machine-learning-based calving prediction from activity, lying, and ruminating behaviors in dairy cattle

The objective of this study was to use automated activity, lying, and rumination monitors to characterize prepartum behavior and predict calving in dairy cattle. Data were collected from 20 primiparous and 33 multiparous Holstein dairy cattle from September 2011 to May 2013 at the University of Kentucky Coldstream Dairy. The HR Tag (SCR Engineers Ltd., Netanya, Israel) automatically collected neck activity and rumination data in 2-h increments. The IceQube (IceRobotics Ltd., South Queensferry, United Kingdom) automatically collected number of steps, lying time, standing time, number of transitions from standing to lying (ly-. ing bouts), and total motion, summed in 15-min increments. IceQube data were summed in 2-h increments to match HR Tag data. All behavioral data were collected for 14 d before the predicted calving date. Retrospective data analysis was performed using mixed linear models to examine behavioral changes by day in the 14 d before calving. Bihourly behavioral differences from baseline values over the 14 d before calving were also evaluated using mixed linear models. Changes in daily rumination time, total motion, lying time, and lying bouts occurred in the 14 d before calving. In the bihourly analysis, extreme values for all behaviors occurred in the final 24 h, indicating that the monitored behaviors may be useful in calving prediction. To determine whether technologies were useful at predicting calving, random forest, linear discriminant analysis, and neural network machine -learning techniques were constructed and implemented using R version 3.1.0 (R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria). These methods were used on variables from each technology and all combined variables from both technologies. A neural network analysis that combined variables from both technologies at the daily level yielded 100.0% sen-sitivity and 86.8% specificity. A neural network analysis that combined variables from both technologies in bihourly increments was used to identify 2-h periods in the 8 h before calving with 82.8% sensitivity and 80.4% specificity. Changes in behavior and machine-learning alerts indicate that commercially marketed behavioral monitors may have calving prediction potential