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17.11: Flujos de dosel - Geociencias

17.11: Flujos de dosel - Geociencias


La capa de hojas o agujas de un cultivo o bosque se llama pabellón. Los vientos promedio en el espacio aéreo entre estos dosel de plantas o dosel del bosque obstáculos es el flujo del dosel.

Justo encima de la parte superior del dosel, el flujo es aproximadamente logarítmico con la altura (Fig. 17.40a). Para condiciones estáticamente neutrales en la capa superficial:

( begin {align}
& M = frac {u _ {*}} {k} ln left ( frac {z-d} {z_ {o} -d} right)
& text {para} z geq h_ {c}
etiqueta {17.53} end {align} )

donde M es la velocidad del viento, z es la altura sobre el suelo, u * es la velocidad de fricción (una medida de la fuerza de arrastre por unidad de superficie del suelo), k ≈ 0.4 es la constante de von Kármán, d es el distancia de desplazamiento (0 ≤ d ≤ hC) yzo es el longitud de rugosidad, para una altura media de la parte superior del dosel de hC.

Si puede medir la velocidad real del viento M a 3 o más alturas z dentro de los 20 m por encima de la parte superior del dosel, entonces puede usar el siguiente procedimiento para encontrar d, zo, yu *: (1) use una hoja de cálculo para trazar sus valores M en un eje horizontal lineal frente a sus valores [z – d] en un eje vertical logarítmico; (2) experimente con diferentes valores de d hasta que encuentre el que alinea sus puntos de viento en una línea recta; (3) extrapole esa línea recta a M = 0, y observe la intersección resultante en el eje vertical, que da la longitud de rugosidad zo. Finalmente, (4) elija cualquier punto exactamente en la línea trazada, y luego ingrese sus valores M y z, junto con d y zo valores recién encontrados, para calcular u * usando la ecuación. (17,53).

Si no tiene mediciones de la velocidad del viento por encima de la copa del dosel, puede utilizar las siguientes aproximaciones burdas para estimar los parámetros necesarios: d ≈ 0,65 · hC yzo ≈ 0,1 · hC. Los métodos para estimar u * se dan en el capítulo de capa límite.

La velocidad media del viento a la altura media de la copa es MC. Para las aproximaciones crudas anteriores, encontramos que MC ≈ 3,13 u *.

Dentro de los 3/4 superiores del dosel, una fórmula exponencial describe el perfil M de velocidad del viento promedio:

( begin {align} M = M_ {c} cdot exp left [a cdot left ( frac {z} {h_ {c}} - 1 right) right] quad text {para} 0.5 h_ {c} leq z leq h_ {c} tag {17.54} end {align} )

donde a es un coeficiente de atenuación que aumenta al aumentar el área foliar y disminuye a medida que aumenta la distancia media entre plantas individuales. Los valores típicos son: a ≈ 2,5 - 2,8 para avena y trigo; 2.0 - 2.7 para maíz maduro; 1.3 para girasoles; 1.0 - 1.1 para alerces y pequeños árboles de hoja perenne; y 0,4 para un huerto de cítricos. Las velocidades exponencial y logarítmica del viento coinciden en la parte superior media del dosel hC.

Para un bosque con un espacio de tronco relativamente abierto (es decir, solo los troncos de los árboles sin muchas hojas, ramas o matorrales más pequeños), la ecuación anterior falla. En cambio, puede producirse una velocidad del viento máxima relativa débil (figura 17.40b). En tales bosques, si el dosel es muy denso, entonces el flujo del sub-dosel (espacio del tronco) puede estar relativamente desconectado del flujo por encima de las copas de los árboles. Pueden existir flujos catabáticos débiles en el espacio del tronco día y noche.

Aplicación de muestra (§)

Dadas estas medidas de viento sobre un cultivo de maíz de 2 m de altura: [z (m), M (m s–1)] = [5, 3,87], [10, 5,0], [20, 6,01]. Encuentre la distancia de desplazamiento, la longitud de rugosidad y la velocidad de fricción. Si el coeficiente de atenuación es 2,5, grafique la velocidad del viento M frente a la altura sobre 0,5 m ≤ z ≤ 5 m.

Encuentra la respuesta

Dado: hC = 2 m, [z (m), M (m s–1)] enumerados anteriormente, a = 2.5.

Encontrar: d =? m, zo =? m, u * =? milisegundo–1y grafica M vs. z.

Adivine d = 0 y grafique M frente a log (z – d) en una hoja de cálculo. Esta d es demasiado pequeña (vea el gráfico a continuación), porque la curva es cóncava hacia arriba. Suponga que d = 4, que es demasiado grande, porque la curva es cóncava hacia abajo. Después de otras conjeturas (algunas no se muestran), encuentro que d = 1,3 m da la línea más recta.

A continuación, extrapole en el gráfico semilogarítmico a M = 0, lo que da una intersección de zo = 0,2 m.

Resuelva la ecuación. (17.53) para u * = k · M / ln [(z – d) / zo]

u * = 0,4 (5 m s–1) / ln [(10–1,3) /0,2] = 0,53 ms–1

Resuelva la ecuación. (17,53) para MC en z = hC = 2 m:

METROC = [(0,53 m s–1) /0,4] · ln [(2–1,3 m) /0,2] = 1,66 m s–1

Utilice la ecuación. (17.54) para encontrar M para un rango de alturas por debajo de hCy use la ecuación. (17.53) para alturas superiores a hC:

Cheque: La forma de la curva parece razonable.

Exposición: Para este ejercicio, zo = 0,1 hCyd = 0,65 hC. Es decir, las aproximaciones burdas están bien.

La colección de edificios y árboles que componen una ciudad a veces se denomina marquesina urbana. Estos obstáculos provocan una promedio viento de flujo de dosel similar al de los bosques y cultivos (Fig. 17.40a).

Sin embargo, los vientos en cualquier lugar de la ciudad pueden ser bastante diferentes. Por ejemplo, los pasillos de las calles entre edificios altos pueden canalizar un flujo similar al flujo en valles estrechos. De ahí que estos pasillos a veces se denominen cañones urbanos. Además, los edificios más altos pueden desviar hacia la superficie algunos de los vientos más rápidos en el aire. Esto provoca velocidades y ráfagas de viento mucho mayores cerca de la base de edificios altos que cerca de la base de edificios más cortos.

Las ciudades pueden ser de 2 a 12 ° C más cálidas que el campo rural circundante, un efecto llamado isla de calor urbano (UHI, figura 17.41). Las razones incluyen la abundancia de hormigón, vidrio y asfalto, que capturan y almacenan el calor solar durante el día y reducen el enfriamiento por infrarrojos durante la noche. Además, las áreas con vegetación se reducen en las ciudades y el agua de lluvia se canaliza a través de los desagües pluviales. Por lo tanto, hay menos enfriamiento por evaporación. Además, el consumo de combustible y electricidad de los residentes de la ciudad agrega calor a través de la calefacción, el aire acondicionado, la industria y el transporte.

La diferencia de temperatura ciudad-rural ∆TUHI es mayor durante las noches claras y tranquilas, porque la ciudad se mantiene cálida mientras que las áreas rurales se enfrían considerablemente debido a la radiación IR al espacio. Los valores más grandes ∆TUHI_ máx. ocurren cerca del centro de la ciudad (Fig. 17.42), en la ubicación de mayor densidad de edificios altos y calles estrechas. Para noches claras y tranquilas, esta relación se describe por

( begin {align} Delta T_ {U H I _ {-} max} approx a + b cdot ln (H / W) tag {17.55} end {align} )

donde a = 7,54 ° C yb = 3,97 ° C. H es la altura promedio (m) de los edificios en el centro de la ciudad, W es el ancho promedio (m) de las calles en la misma ubicación y H / W es adimensional.

La diferencia de temperatura es mucho menor durante el día. Cuando se promedia durante un año (incluidos los períodos ventosos y nublados de UHI mínimo), el ∆T promedioUHI en el centro de la ciudad es sólo de 1 a 2 ° C.

Durante los períodos de buen tiempo y vientos ligeros en escala sinóptica, la ciudad cálida puede generar circulaciones similares a las brisas marinas, con entrada de aire rural de baja altitud hacia la ciudad y aire ascendente sobre las partes más cálidas de la ciudad. Estas circulaciones pueden mejorar las nubes y desencadenar o fortalecer las tormentas eléctricas en la ciudad y en dirección al viento. Con vientos ligeros a moderados, el área UHI es asimétrica, extendiéndose mucho más lejos de la ciudad en la dirección del viento (Fig. 17.41), y el efluente (calor, contaminación del aire, olores) de la ciudad se puede observar a favor del viento como un penacho urbano (Figura 17.43).


Epífitas arbóreas en la interfaz suelo-atmósfera: ¿con qué frecuencia están vacíos los "cubos" más grandes del dosel?

1/3 de su tiempo en estado seco (0 & ndash10% de la capacidad de almacenamiento de agua). Incluso los datos de los sitios de bosques nubosos de Costa Rica encontraron que la comunidad de epífitas estaba saturada solo 1/3 del tiempo y que el almacenamiento interno de agua de las hojas era lo suficientemente dinámico temporalmente como para ayudar en la interceptación de las precipitaciones. El análisis de los epi-suelos asociados con epífitas reveló además hasta qué punto el balde de epífitas se vació y hasta los suelos del dosel estaban a menudo & lt50% saturados (29 & ndash53% de todos los días observados). Los resultados muestran claramente que el cubo de epífitas es más dinámico de lo que se supone actualmente, lo que amerita más investigación sobre las funciones de las epífitas en la interceptación de precipitaciones, la redistribución a la superficie y la composición química de las aguas de precipitación & ldquonet & rdquo que llegan a la superficie.


Composición o configuración del paisaje: ¿qué contribuye más a los flujos y variaciones hidrológicos de las cuencas hidrográficas?

La composición y configuración del paisaje determinan la generación e intercambio de flujos de agua entre diferentes parches de paisaje y pueden afectar los flujos y variaciones hidrológicos de las cuencas hidrográficas. Sin embargo, la escasa comprensión de los efectos de los patrones del paisaje en los procesos hidrológicos limita la implementación de prácticas de planificación y gestión del paisaje para regular los recursos hídricos de las cuencas hidrográficas a nivel práctico.

Objetivos

Los objetivos son determinar la relación entre el patrón del paisaje y los flujos y variaciones hidrológicos, y comparar las contribuciones de la composición y configuración del paisaje a los flujos y variaciones hidrológicos.

Métodos

Se cuantificaron los patrones del paisaje y se observaron flujos y variaciones hidrológicas en una cuenca subtropical china con diez subcuencas durante 2011-2017. La relación entre la composición del paisaje, la configuración y los flujos y variaciones hidrológicos se analizó mediante la correlación de Pearson, y sus contribuciones relativas se determinaron mediante el análisis de partición de varianza.

Resultados

La composición y configuración del paisaje se correlacionaron significativamente con la corriente de captación, los flujos directos y de base y las variaciones, de los cuales el alto grado de fragmentación aumentó los flujos de la corriente y la base, la gran complejidad de la forma agravó la volatilidad del flujo de la corriente, la alta agregación del parche impactó negativamente en la corriente, directa y los flujos de base, y la alta uniformidad del parche y la menor riqueza aumentaron los flujos de la corriente y la base. Los índices de composición y configuración del paisaje podrían emplearse para predecir eficazmente los flujos y variaciones hidrológicos.

Conclusiones

La configuración del paisaje tuvo una mayor contribución que la composición del paisaje a los flujos y variaciones hidrológicos de la cuenca subtropical, y la optimización de la configuración del paisaje podría mejorar nuestra capacidad reguladora y la capacidad de gestión y utilización de los recursos hídricos de la cuenca en las cuencas subtropicales a nivel práctico.


Modelado de la dinámica del agua del tronco de un árbol en una selva amazónica

Binyan Yan, Escuela Jackson de Geociencias, Universidad de Texas en Austin, Austin, TX 78712.

Jiafu Mao, División de Ciencias Ambientales e Instituto de Ciencias del Cambio Climático, Laboratorio Nacional de Oak Ridge, Oak Ridge, TN 37831-6301.

División de Ciencias Ambientales e Instituto de Ciencias del Cambio Climático, Laboratorio Nacional de Oak Ridge, Oak Ridge, TN

Binyan Yan, Escuela Jackson de Geociencias, Universidad de Texas en Austin, Austin, TX 78712.

Jiafu Mao, División de Ciencias Ambientales e Instituto de Ciencias del Cambio Climático, Laboratorio Nacional de Oak Ridge, Oak Ridge, TN 37831-6301.

Escuela Jackson de Geociencias, Universidad de Texas en Austin, Austin, TX

División de Ciencias Ambientales e Instituto de Ciencias del Cambio Climático, Laboratorio Nacional de Oak Ridge, Oak Ridge, TN

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División de Ciencias Ambientales e Instituto de Ciencias del Cambio Climático, Laboratorio Nacional de Oak Ridge, Oak Ridge, TN

División de Ciencias Ambientales e Instituto de Ciencias del Cambio Climático, Laboratorio Nacional de Oak Ridge, Oak Ridge, TN

División de Ingeniería y Ciencias Computacionales e Instituto de Ciencias del Cambio Climático, Laboratorio Nacional de Oak Ridge, Oak Ridge, TN

Escuela Jackson de Geociencias, Universidad de Texas en Austin, Austin, TX

Binyan Yan, Escuela Jackson de Geociencias, Universidad de Texas en Austin, Austin, TX 78712.

Jiafu Mao, División de Ciencias Ambientales e Instituto de Ciencias del Cambio Climático, Laboratorio Nacional de Oak Ridge, Oak Ridge, TN 37831-6301.

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Binyan Yan, Escuela Jackson de Geociencias, Universidad de Texas en Austin, Austin, TX 78712.

Jiafu Mao, División de Ciencias Ambientales e Instituto de Ciencias del Cambio Climático, Laboratorio Nacional de Oak Ridge, Oak Ridge, TN 37831-6301.

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Abstracto

Se desarrolló un nuevo modelo de agua de tronco de árbol para capturar la dinámica del almacenamiento de agua de tallo y su contribución a la transpiración diaria. El módulo se incorporó al Modelo de tierras comunitarias (CLM), donde se utilizó para probar la sensibilidad del modelo al contenido de agua del tallo para un sitio de bosque lluvioso siempre verde en la Amazonia, es decir, el sitio de covarianza de remolinos BR-Sa3. Con la inclusión del almacenamiento de agua de tallo, CLM produjo un mayor flujo de calor latente en la estación seca que estuvo más cerca de las observaciones, facilitado por un acceso más fácil del dosel a una fuente de agua de tallo cercana, en lugar de depender únicamente del agua del suelo. El contenido de agua del tallo simulado también mostró variaciones estacionales en magnitud, junto con las variaciones estacionales en la tasa de flujo de savia. Se calculó que el agua del tallo almacenada de un solo árbol maduro contribuía de 20 a 80 kg / día de agua a la transpiración durante la estación húmeda y de 90 a 110 kg / día durante la estación seca, reemplazando así parcialmente el agua del suelo y manteniendo la transpiración de la planta durante la temporada de lluvias. estación seca. Diurnamente, el contenido de agua del tallo disminuyó a medida que se extraía el agua para transpirar por la mañana y luego se rellenaba con agua del suelo a partir de la tarde y durante la noche. También se demostró que la descarga dinámica y la recarga del almacenamiento de vástagos están reguladas por múltiples factores ambientales. Nuestro estudio indica que la inclusión de la capacitancia del vástago en CLM mejora significativamente las simulaciones de modelos de flujos de agua y calor en la estación seca, tanto en términos de magnitud como de tiempo.

Figura S1. Valores máximos de flujo de calor latente a diario durante los tres meses de la estación seca de 2002. La parte inferior y superior del cuadro representan los cuartiles superior e inferior (percentiles 25 y 75), la barra central indica la mediana. Los dos extremos de los bigotes indican un intervalo de confianza del 95%.

Figura S2. Lo mismo que en la Figura S1 pero para el flujo de calor sensible.

Figura S3. El inicio y la magnitud de la histéresis entre los flujos de savia basal y del dosel en septiembre de 2002. Los valores de la figura son medias mensuales.

Figura S4. Lo mismo que en la Figura S3 pero para octubre de 2002.

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17.11: Flujos de dosel - Geociencias

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Abstracto

Este artículo presenta los resultados de experimentos en un gran canal sobre la atenuación de las olas y el flujo mediante un dispositivo artificial a gran escala. Posidonia oceanica pradera de pastos marinos en aguas poco profundas. La altura de las olas y los flujos inducidos por las olas en el dosel fueron reducidos por la pradera en todas las condiciones de olas regulares e irregulares probadas, y se vieron afectados por la densidad de los pastos marinos, la inmersión y la distancia desde el borde de ataque. La energía de las ondas irregulares se redujo en todos los componentes de los espectros, pero la reducción fue mayor en la frecuencia espectral máxima. Los factores de disipación de energía fueron mayores para ondas con amplitudes orbitales pequeñas y números de Reynolds de ondas bajas. Un modelo empírico, comúnmente aplicado para predecir los factores de fricción por capas rugosas, demostró ser aplicable a la P. oceanica cama. Sin embargo, en los números de Reynolds más bajos, bajo ondas irregulares, los datos se desviaron significativamente del modelo. Además, la disipación del flujo inducida por las olas en el dosel inferior aumentó con el aumento de la amplitud orbital de las olas y el aumento de la densidad de los imitadores. El análisis de los espectros de flujo inducidos por las olas confirma esta tendencia: la reducción del flujo fue mayor en el componente de período más largo de los espectros. Finalmente, discutimos las implicaciones de estos hallazgos para la dinámica de los sedimentos y el papel de P. oceanica lechos para proteger la costa de la erosión.

Reflejos

► Pruebas a gran escala con Posidonia oceanica indican que la hierba marina reduce la energía de las olas y los flujos inducidos por las olas. ► Los factores de disipación de energía producidos por la descomposición del dosel sumergido con amplitud orbital de onda. ► La disipación de energía se puede predecir mediante fórmulas empíricas existentes y se puede estimar la rugosidad del dosel. ► La reducción del flujo inducida por las olas dentro del dosel aumenta con el aumento de la amplitud orbital de las olas y con el período creciente del componente del espectro de flujo. ► Efectos de la densidad de plantas, ratios de inmersión (hs/D) y la distancia desde el borde de ataque.


Chorros de bajo nivel y drenaje por encima del dosel como causas de intercambio turbulento en la capa límite nocturna

Abstracto. Sodar (detección de sonido y determinación de distancia), covarianza de remolinos y mediciones del perfil de la torre de la velocidad del viento y el dióxido de carbono se realizaron durante 17 noches consecutivas en un terreno complejo en el norte de Taiwán. El alcance del estudio fue identificar las causas de los eventos de turbulencia intermitentes y analizar su importancia en el intercambio nocturno entre la atmósfera y la biosfera cuantificada con mediciones de covarianza de remolinos. Si la intermitencia ocurre con frecuencia en un sitio de medición, entonces este proceso debe cuantificarse para lograr valores confiables para las características del ecosistema, como el intercambio neto del ecosistema o la producción primaria neta.

Se identificaron catorce eventos de turbulencia intermitente y se clasificaron en flujos de drenaje por encima del dosel (ACDF) y chorros de bajo nivel (LLJ) de acuerdo con la altura de la velocidad máxima del viento. Los períodos de turbulencia intermitente duraron entre 30 y 110 min. Hacia el final de los eventos LLJ o ACDF, se produjeron velocidades de viento verticales positivas y, en algunos casos, flujos de pendiente ascendente, contrarrestando el régimen de flujo general durante la noche. Las observaciones sugieren que los LLJ y ACDF penetran profundamente en la piscina de aire frío en el valle, donde experimentan una fuerte flotabilidad debido a las diferencias de densidad, lo que resulta en flujos ascendentes o vientos verticales ascendentes.

Se encontró que la turbulencia es más fuerte y se desarrolla mejor durante LLJ y ACDF, y los datos de covarianza de remolinos presentan una calidad más alta. Esto fue particularmente indicado por el análisis espectral de la velocidad del viento vertical y la prueba de estado estable para la serie de tiempo de la velocidad del viento vertical en combinación con el componente del viento horizontal, la temperatura y el dióxido de carbono.

Durante estos períodos se produjeron flujos significativamente más altos de calor sensible, calor latente y esfuerzo cortante. Durante LLJ y ACDF, los flujos de calor sensible, calor latente y CO2 eran en su mayoría unidireccionales. Por ejemplo, se produjeron flujos de calor sensible exclusivamente negativos mientras había turbulencia intermitente. Los flujos de calor latentes fueron en su mayoría positivos durante LLJ y ACDF, con un valor mediano de 34 W m −2, mientras que fuera de estos períodos la mediana fue de 2 W m −2. En conclusión, los períodos de turbulencia intermitente exhiben un fuerte impacto en la energía nocturna y los flujos de masa.


Carga de viento del techo monoslope

RE: Carga de viento del techo monoslope

RE: Carga de viento del techo monoslope

El comentario establece que para los techos de edificios abiertos con una superficie superior e inferior, el coeficiente de presión debe separarse para el efecto de las presiones superior e inferior, o de manera conservadora, cada superficie podría diseñarse utilizando el coeficiente de presión total. No conozco ninguna guía publicada sobre cómo separar las presiones, pero así es como lo he estado haciendo:

1. Calcule la presión del viento utilizando el coeficiente de presión "Clear Wind Flow". Esto representa la presión neta que actúa sobre la superficie superior e inferior.
2. Calcule la presión del viento utilizando el coeficiente de presión "Flujo de viento obstruido". El código dice que el flujo de viento obstruido denota objetos debajo del techo que inhiben el flujo de viento (& gt50% de bloqueo). Dado que esto podría aplicarse a una condición con un bloqueo del 100%, interpreto que esta presión actúa solo en la superficie superior.
3. La diferencia entre las presiones calculadas en los pasos 1 y 2 es la presión que actúa sobre la superficie inferior.

También se debe verificar cada superficie usando el código mínimo de +/- 16 psf. Si la marquesina está adyacente a un edificio, aplicaría la presión de la pared a la superficie inferior de la marquesina a cierta distancia del borde según el criterio.

RE: Carga de viento del techo monoslope

RE: Carga de viento del techo monoslope

RE: Carga de viento del techo monoslope

RE: Carga de viento del techo monoslope

Recibí ayuda de ASCE con mi pregunta.
“Basado en la pregunta, parece que el diseñador solo pregunta sobre el plafón, lo que sugiere que ha podido calcular la carga del techo en la superficie superior. Si bien puede haber algunos efectos en el suelo que reducirán la separación del flujo debajo de la superficie inferior de la estructura en relación con el flujo sobre la superficie superior, en nuestra opinión, el espacio libre es suficiente para diseñar el plafón para las mismas cargas de viento que el techo. superficie."

Se agregó la siguiente exención de responsabilidad a su respuesta:
"Tenga en cuenta que esta información es la opinión personal de los miembros del subcomité que revisaron su pregunta y no es una interpretación de la norma ASCE 7-10".


Sobre caudales en marquesinas urbanas simuladas

El flujo y la turbulencia dentro de las marquesinas de los edificios continúan siendo un tema de profundo interés en el contexto del confort de los peatones, la carga del viento, la dispersión de contaminantes y el uso de energía en áreas urbanas pobladas. Se han informado muchos estudios experimentales sobre este tema, pero se ocupan de mediciones de túneles de viento / agua (con números de Reynolds bajos) o conglomerados de edificios urbanos complejos (donde los resultados dependen del sitio y son difíciles de interpretar). Para evitar tales problemas, se utilizó un grupo de edificios simulados instrumentados hecho de una serie regular de objetos del tamaño de un hombre (contenedores de envío) colocados en la capa límite atmosférica para investigar el ajuste del flujo espacial, los patrones de flujo (en función del ángulo de aproximación) y la turbulencia. dentro de la marquesina del edificio. Se propone una nueva escala para la velocidad característica del dosel basada en el flujo de aproximación y la morfología del dosel, que se encontró que funciona bien cuando se evaluó con datos experimentales. Se encontró que el ajuste del flujo en los bordes de entrada y salida del dosel concuerda bien con la formulación de Belcher et al. (J Fluid Mech 488: 369–398, 2003). Los resultados tienen aplicaciones para desarrollar modelos de dispersión y transporte de contaminantes simples y rápidos que se pueden utilizar junto con la respuesta de emergencia.

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