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PROVOCATIVE AGENTS: AGENT BASE MODELLING SYSTEMS AND THE GLOBAL PRODUCTION OF ARCHITECTURE
Experimental architects are actively pursuing the use of agent based modelling as a way to
dynamically simulate behaviour in cities. These efforts appear to mirror the simulations of
climate scientists who have also developed dynamic models which are used to predict both
global and regional climate change. In climate models it is the earth as a whole, rather than the
city, which is viewed from above as a complex, dynamic and total system. In the models of cities
developed by architects and urbanists agent based software has given global cities a new and
enchanted life of their own. These modelling experiments and simulations have been theorised
in architectural discourse as providing a link between the global city and ecological systems.
The mix of biological metaphors and concepts, biomorphic forms, cybernetics and networked
geometries in agent based architecture work points to the rise and theorization of systems
approaches in 1960s architecture. The emergence of agent based software in architecture and
urbanism will be situated in relation to its use and potential in ecological informatics, climate
models, defense and manufacturing optimization. This will highlight the issues involved in
distinguishing between exploratory and exploitative technological innovations. The nature of
exploratory innovation is reflected in the desire of architects to visualise the global city as both
an organic totality and as a intelligent and complex organism
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 acu谩ticos, y se han
convertido en un elemento de calidad clave para evaluar el estado ecol贸gico de los r铆os. La
comprensi贸n de los factores que afectan a las especies nativas de peces es importante para la
gesti贸n y conservaci贸n de los ecosistemas acu谩ticos. El objetivo general de esta tesis es analizar
las relaciones entre variables biol贸gicas y de h谩bitat (incluyendo la conectividad) a trav茅s de
una variedad de escalas espaciales en los r铆os Mediterr谩neos, con el desarrollo de herramientas
de modelaci贸n para apoyar la toma de decisiones en la restauraci贸n de r铆os.
Esta tesis se compone de cuatro art铆culos. El primero tiene como objetivos modelar la
relaci贸n entre un conjunto de variables ambientales y la riqueza de especies nativas (NFSR), y
evaluar la eficacia de potenciales acciones de restauraci贸n para mejorar la NFSR en la cuenca
del r铆o J煤car. Para ello se aplic贸 un enfoque de modelaci贸n de red neuronal artificial (ANN),
utilizando en la fase de entrenamiento el algoritmo Levenberg-Marquardt. Se aplic贸 el m茅todo
de las derivadas parciales para determinar la importancia relativa de las variables ambientales.
Seg煤n los resultados, el modelo de ANN combina variables que describen la calidad de ribera,
la calidad del agua y el h谩bitat f铆sico, y ayud贸 a identificar los principales factores que
condicionan el patr贸n de distribuci贸n de la NFSR en los r铆os Mediterr谩neos. En la segunda parte
del estudio, el modelo fue utilizado para evaluar la eficacia de dos acciones de restauraci贸n en el
r铆o J煤car: la eliminaci贸n de dos azudes abandonados, con el consiguiente incremento de la
proporci贸n de corrientes. Estas simulaciones indican que la riqueza aumenta con el incremento
de la longitud libre de barreras artificiales y la proporci贸n del mesohabitat de corriente, y
demostr贸 la utilidad de las ANN como una poderosa herramienta para apoyar la toma de
decisiones en el manejo y restauraci贸n ecol贸gica de los r铆os Mediterr谩neos.
El segundo art铆culo tiene como objetivo determinar la importancia relativa de los dos
principales factores que controlan la reducci贸n de la riqueza de peces (NFSR), es decir, las
interacciones entre las especies acu谩ticas, variables del h谩bitat (incluyendo la conectividad
fluvial) y biol贸gicas (incluidas las especies invasoras) en los r铆os J煤car, Cabriel y Turia. Con
este fin, tres modelos de ANN fueron analizados: el primero fue construido solamente con
variables biol贸gicas, el segundo se construy贸 煤nicamente con variables de h谩bitat y el tercero
con la combinaci贸n de estos dos grupos de variables. Los resultados muestran que las variables
de h谩bitat son los 驴drivers驴 m谩s importantes para la distribuci贸n de NFSR, y demuestran la
importancia ecol贸gica de los modelos desarrollados. Los resultados de este estudio destacan la
necesidad de proponer medidas de mitigaci贸n relacionadas con la mejora del h谩bitat
(incluyendo la variabilidad de caudales en el r铆o) como medida para conservar y restaurar los
r铆os Mediterr谩neos.
El tercer art铆culo busca comparar la fiabilidad y relevancia ecol贸gica 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 evalu贸 a partir del conocimiento
ecol贸gico y apoyado por otras investigaciones. Los dos modelos fueron desarrollados utilizando
validaci贸n cruzada k-fold y su desempe帽o fue evaluado a trav茅s de tres 铆ndices: el coeficiente de determinaci贸n (R2
), el error cuadr谩tico medio (MSE) y el coeficiente de determinaci贸n ajustado
(R2
adj). Seg煤n los resultados, RF obtuvo el mejor desempe帽o en entrenamiento. Pero, el
procedimiento de validaci贸n cruzada revel贸 que ambas t茅cnicas generaron resultados similares
(R2
= 68% para RF y R2
= 66% para ANN). La comparaci贸n de diferentes m茅todos de machine
learning es muy 煤til para el an谩lisis cr铆tico de los resultados obtenidos a trav茅s de los modelos.
El cuarto art铆culo 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
demarcaci贸n hidrogr谩fica del J煤car. Se utiliz贸 una red neuronal artificial multicapa de tipo feedforward (ANN) para representar relaciones no lineales entre descriptores de L. guiraonis con
variables biol贸gicas y de h谩bitat. El poder predictivo de los modelos se evalu贸 con base en el
铆ndice Kappa (k), la proporci贸n de casos correctamente clasificados (CCI) y el 谩rea bajo la curva
(AUC) caracter铆stica 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 predicci贸n de la
densidad fue moderada (CCI = 62%, AUC = 0.71 y k = 0.43). Las variables m谩s importantes
que describen la presencia/ausencia fueron: radiaci贸n solar, 谩rea de drenaje y la proporci贸n de
especies ex贸ticas de peces con un peso relativo del 27.8%, 24.53% y 13.60% respectivamente.
En el modelo de densidad, las variables m谩s importantes fueron el coeficiente de variaci贸n de
los caudales medios anuales con una importancia relativa del 50.5% y la proporci贸n de especies
ex贸ticas de peces con el 24.4%. Los modelos proporcionan informaci贸n importante acerca de la
relaci贸n de L. guiraonis con variables bi贸ticas y de h谩bitat, este nuevo conocimiento podr铆a
utilizarse para apoyar futuros estudios y para contribuir en la toma de decisiones para la
conservaci贸n y manejo de especies en los en los r铆os J煤car, Cabriel y Turia.Olaya Mar铆n, EJ. (2013). Ecological models at fish community and species level to support effective river restoration [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Polit猫cnica de Val猫ncia. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/28853TESI
Association of Architecture Schools in Australasia
"Techniques and Technologies: Transfer and Transformation", proceedings of the 2007 AASA Conference held September 27-29, 2007, at the School of Architecture, UTS
The Proceedings of the Fourth International Conference of the Association of Architecture Schools of Australasia
The Proceedings of the Fourth International Conference of the Association of Architecture
Schools of Australasia.
Each paper in the Proceedings has been double refereed by members of an independent panel
of academic peers appointed by the Conference Committee. Papers were matched, where
possible, to referees in the same field and with similar interests to the authors