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

The MVGC multivariate Granger causality toolbox: a new approach to Granger-causal inference

Background: Wiener-Granger causality (“G-causality”) is a statistical notion of causality applicable to time series data, whereby cause precedes, and helps predict, effect. It is defined in both time and frequency domains, and allows for the conditioning out of common causal influences. Originally developed in the context of econometric theory, it has since achieved broad application in the neurosciences and beyond. Prediction in the G-causality formalism is based on VAR (Vector AutoRegressive) modelling. New Method: The MVGC Matlab c Toolbox approach to G-causal inference is based on multiple equivalent representations of a VAR model by (i) regression parameters, (ii) the autocovariance sequence and (iii) the cross-power spectral density of the underlying process. It features a variety of algorithms for moving between these representations, enabling selection of the most suitable algorithms with regard to computational efficiency and numerical accuracy. Results: In this paper we explain the theoretical basis, computational strategy and application to empirical G-causal inference of the MVGC Toolbox. We also show via numerical simulations the advantages of our Toolbox over previous methods in terms of computational accuracy and statistical inference. Comparison with Existing Method(s): The standard method of computing G-causality involves estimation of parameters for both a full and a nested (reduced) VAR model. The MVGC approach, by contrast, avoids explicit estimation of the reduced model, thus eliminating a source of estimation error and improving statistical power, and in addition facilitates fast and accurate estimation of the computationally awkward case of conditional G-causality in the frequency domain. Conclusions: The MVGC Toolbox implements a flexible, powerful and efficient approach to G-causal inference. Keywords: Granger causality, vector autoregressive modelling, time series analysi

Entropy-based parametric estimation of spike train statistics

We consider the evolution of a network of neurons, focusing on the asymptotic behavior of spikes dynamics instead of membrane potential dynamics. The spike response is not sought as a deterministic response in this context, but as a conditional probability : "Reading out the code" consists of inferring such a probability. This probability is computed from empirical raster plots, by using the framework of thermodynamic formalism in ergodic theory. This gives us a parametric statistical model where the probability has the form of a Gibbs distribution. In this respect, this approach generalizes the seminal and profound work of Schneidman and collaborators. A minimal presentation of the formalism is reviewed here, while a general algorithmic estimation method is proposed yielding fast convergent implementations. It is also made explicit how several spike observables (entropy, rate, synchronizations, correlations) are given in closed-form from the parametric estimation. This paradigm does not only allow us to estimate the spike statistics, given a design choice, but also to compare different models, thus answering comparative questions about the neural code such as : "are correlations (or time synchrony or a given set of spike patterns, ..) significant with respect to rate coding only ?" A numerical validation of the method is proposed and the perspectives regarding spike-train code analysis are also discussed.Comment: 37 pages, 8 figures, submitte

Neural Network architectures design by Cellular Automata evolution

4th Conference of Systemics Cybernetics and Informatics. Orlando, 23-26 July 2000The design of the architecture is a crucial step in the successful application of a neural network. However, the architecture design is basically, in most cases, a human experts job. The design depends heavily on both, the expert experience and on a tedious trial-and-error process. Therefore, the development of automatic methods to determine the architecture of feedforward neural networks is a field of interest in the neural network community. These methods are generally based on search techniques, as genetic algorithms, simulated annealing or evolutionary strategies. Most of the designed methods are based on direct representation of the parameters of the network. This representation does not allow scalability, so to represent large architectures very large structures are required. In this work, an indirect constructive encoding scheme is proposed to find optimal architectures of feed-forward neural networks. This scheme is based on cellular automata representations in order to increase the scalability of the method.Publicad