Effects of Environment and Socioeconomics on Salmonella Infections

Objectives:Salmonella is a major public health concern particularly in areas of low socioeconomic status (SES) and high temperature. In this chapter, we examined several socioeconomic and environmental factors that may increase the spread of Salmonella in the southern states of the USA

New hurricane impact level ranking system using artificial neural networks, A

2015 Spring.Includes bibliographical references.Tropical cyclones are intense storm systems that form over warm water but have the potential to bring multiple related hazards ashore. While significant advancements have been made for forecasting of such extreme weather, the estimation for the resulting damage and impact to society is significantly complex and requires substantial improvements. This is primarily due to the intricate interaction of multiple variables contributing to the socio-economic damage on multiple scales. Subsequently, this makes communicating the risk, location vulnerability, and the resulting impact of such an event inherently difficult. To date, the Saffir-Simpson Scale, based off of wind speed, is the main ranking system used in the United States to describe an oncoming tropical cyclone event. There are models currently in use to predict loss by using more parameters than just wind speed. However, they are not actively used as a means to concisely categorize these events. This is likely due to the scrutiny the model would be placed under for possibly outputting an incorrect damage total. These models use parameters such as; wind speed, wind driven rain, and building stock to determine losses. The relationships between meteorological and locational parameters (population, infrastructure, and geography) are well recognized, which is why many models attempt to account for so many variables. With the help of machine learning, in the form of artificial neural networks, these intuitive connections could be recreated. Neural networks form patterns for nonlinear problems much as the human brain would, based off of historical data. By using 66 historical hurricane events, this research will attempt to establish these connections through machine learning. In order to link these variables to a concise output, the proposed Impact Level Ranking System will be introduced. This categorization system will use levels, or thresholds, of economic damage to group historical events in order to provide a comparative level for a new tropical cyclone event within the United States. Discussed herein, are the effects of multiple parameters contributing to the impact of hurricane events, the use and application of artificial neural networks, the development of six possible neural network models for hurricane impact prediction, the importance of each parameter to the neural network process, the determination of the type of neural network problem, and finally the proposed Impact Level Ranking System Model and its potential applications

Analysis, Characterization, Prediction and Attribution of Extreme Atmospheric Events with Machine Learning: a Review

Atmospheric Extreme Events (EEs) cause severe damages to human societies and ecosystems. The frequency and intensity of EEs and other associated events are increasing in the current climate change and global warming risk. The accurate prediction, characterization, and attribution of atmospheric EEs is therefore a key research field, in which many groups are currently working by applying different methodologies and computational tools. Machine Learning (ML) methods have arisen in the last years as powerful techniques to tackle many of the problems related to atmospheric EEs. This paper reviews the ML algorithms applied to the analysis, characterization, prediction, and attribution of the most important atmospheric EEs. A summary of the most used ML techniques in this area, and a comprehensive critical review of literature related to ML in EEs, are provided. A number of examples is discussed and perspectives and outlooks on the field are drawn.Comment: 93 pages, 18 figures, under revie

Ecological models at fish community and species level to support effective river restoration

RESUMEN Los peces nativos son indicadores de la salud de los ecosistemas acuáticos, y se han convertido en un elemento de calidad clave para evaluar el estado ecológico de los ríos. La comprensión de los factores que afectan a las especies nativas de peces es importante para la gestión y conservación de los ecosistemas acuáticos. El objetivo general de esta tesis es analizar las relaciones entre variables biológicas y de hábitat (incluyendo la conectividad) a través de una variedad de escalas espaciales en los ríos Mediterráneos, con el desarrollo de herramientas de modelación para apoyar la toma de decisiones en la restauración de ríos. Esta tesis se compone de cuatro artículos. El primero tiene como objetivos modelar la relación entre un conjunto de variables ambientales y la riqueza de especies nativas (NFSR), y evaluar la eficacia de potenciales acciones de restauración para mejorar la NFSR en la cuenca del río Júcar. Para ello se aplicó un enfoque de modelación de red neuronal artificial (ANN), utilizando en la fase de entrenamiento el algoritmo Levenberg-Marquardt. Se aplicó el método de las derivadas parciales para determinar la importancia relativa de las variables ambientales. Según los resultados, el modelo de ANN combina variables que describen la calidad de ribera, la calidad del agua y el hábitat físico, y ayudó a identificar los principales factores que condicionan el patrón de distribución de la NFSR en los ríos Mediterráneos. En la segunda parte del estudio, el modelo fue utilizado para evaluar la eficacia de dos acciones de restauración en el río Júcar: la eliminación de dos azudes abandonados, con el consiguiente incremento de la proporción de corrientes. Estas simulaciones indican que la riqueza aumenta con el incremento de la longitud libre de barreras artificiales y la proporción del mesohabitat de corriente, y demostró la utilidad de las ANN como una poderosa herramienta para apoyar la toma de decisiones en el manejo y restauración ecológica de los ríos Mediterráneos. El segundo artículo tiene como objetivo determinar la importancia relativa de los dos principales factores que controlan la reducción de la riqueza de peces (NFSR), es decir, las interacciones entre las especies acuáticas, variables del hábitat (incluyendo la conectividad fluvial) y biológicas (incluidas las especies invasoras) en los ríos Júcar, Cabriel y Turia. Con este fin, tres modelos de ANN fueron analizados: el primero fue construido solamente con variables biológicas, el segundo se construyó únicamente con variables de hábitat y el tercero con la combinación de estos dos grupos de variables. Los resultados muestran que las variables de hábitat son los ¿drivers¿ más importantes para la distribución de NFSR, y demuestran la importancia ecológica de los modelos desarrollados. Los resultados de este estudio destacan la necesidad de proponer medidas de mitigación relacionadas con la mejora del hábitat (incluyendo la variabilidad de caudales en el río) como medida para conservar y restaurar los ríos Mediterráneos. El tercer artículo busca comparar la fiabilidad y relevancia ecológica de dos modelos predictivos de NFSR, basados en redes neuronales artificiales (ANN) y random forests (RF). La relevancia de las variables seleccionadas por cada modelo se evaluó a partir del conocimiento ecológico y apoyado por otras investigaciones. Los dos modelos fueron desarrollados utilizando validación cruzada k-fold y su desempeño fue evaluado a través de tres índices: el coeficiente de determinación (R2 ), el error cuadrático medio (MSE) y el coeficiente de determinación ajustado (R2 adj). Según los resultados, RF obtuvo el mejor desempeño en entrenamiento. Pero, el procedimiento de validación cruzada reveló que ambas técnicas generaron resultados similares (R2 = 68% para RF y R2 = 66% para ANN). La comparación de diferentes métodos de machine learning es muy útil para el análisis crítico de los resultados obtenidos a través de los modelos. El cuarto artículo tiene como objetivo evaluar la capacidad de las ANN para identificar los factores que afectan a la densidad y la presencia/ausencia de Luciobarbus guiraonis en la demarcación hidrográfica del Júcar. Se utilizó una red neuronal artificial multicapa de tipo feedforward (ANN) para representar relaciones no lineales entre descriptores de L. guiraonis con variables biológicas y de hábitat. El poder predictivo de los modelos se evaluó con base en el índice Kappa (k), la proporción de casos correctamente clasificados (CCI) y el área bajo la curva (AUC) característica operativa del receptor (ROC). La presencia/ausencia de L. guiraonis fue bien predicha por el modelo ANN (CCI = 87%, AUC = 0.85 y k = 0.66). La predicción de la densidad fue moderada (CCI = 62%, AUC = 0.71 y k = 0.43). Las variables más importantes que describen la presencia/ausencia fueron: radiación solar, área de drenaje y la proporción de especies exóticas de peces con un peso relativo del 27.8%, 24.53% y 13.60% respectivamente. En el modelo de densidad, las variables más importantes fueron el coeficiente de variación de los caudales medios anuales con una importancia relativa del 50.5% y la proporción de especies exóticas de peces con el 24.4%. Los modelos proporcionan información importante acerca de la relación de L. guiraonis con variables bióticas y de hábitat, este nuevo conocimiento podría utilizarse para apoyar futuros estudios y para contribuir en la toma de decisiones para la conservación y manejo de especies en los en los ríos Júcar, Cabriel y Turia.Olaya Marín, EJ. (2013). Ecological models at fish community and species level to support effective river restoration [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/28853TESI

Predicting spatio-temporal man-made slope failures induced by rainfall in Hong Kong using machine learning techniques

acceptedVersio

Identification and simulation of extreme precipitation using a computationally inexpensive methodology

Includes abstract.Includes bibliographical references (leaves 164-187).An examination of characteristics extreme precipitation in the greater Cape Town region is undertaken. Thereafter, an investigation into the characteristics of these changes is made using two approaches. The first is an empirical methodology to explore the historical attributes of extreme events and the second a numerical method. These are used to demonstrate an approach to produce high resolution forecasts of extreme precipitation if computational resources are scarce. Initially, changes in the characteristics of extreme precipitation in the greater Cape Town region is documented. Then self organizing maps are used to identify archetypal synoptic circulations that are associated with extreme precipitation over the region. Thereafter, days whose synoptic state matched those of the synoptic archetypes are simulated at a resolution of one kilometer to capture regional topographic modification of extreme precipitation. Following this, the simulated precipitation is validated against observed data and the model performance is assessed. These approaches were tested over Cape Town, South Africa which has complex topography where extreme rainfall is not well predicted. As this methodology is computationally relatively inexpensive, it has applicability to regions of the world where these resources are limited, more especially Africa where the state of climate science is poor. An analysis of historical station data from three locations in the greater Cape Town region showed mixed trends in extreme rainfall where extreme rainfall was taken as that in the 90th percentile. One station, located in the lee of topography, showed a statistically significant increase in the intensity of extreme rainfall and another, at a relatively topography-free location, a significant decrease. The third station showed no significant trend. Decadal changes in monthly precipitation show a shift in the start and end of the extreme rainfall season to starting later in winter and continuing into the early spring. The station with the significant increase in extreme rainfall intensity also showed an increase in 99th percentile rainfall intensity. Synoptic states associated with extreme rainfall in the greater Cape Town region were then examined. These were identified as mid-latitude cyclones with centers at relatively low latitudes. They were characterized by strong pressure gradients at the surface and in the upper air high as well as high regional humidities. Precipitation characteristics of the frontal systems ranged from precipitation that fell over a number of days in relatively low daily amounts to very heavy precipitation that fell in one day. Over the twenty-three year test period examined, there are change