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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
A tutorial on recursive models for analyzing and predicting path choice behavior
The problem at the heart of this tutorial consists in modeling the path
choice behavior of network users. This problem has been extensively studied in
transportation science, where it is known as the route choice problem. In this
literature, individuals' choice of paths are typically predicted using discrete
choice models. This article is a tutorial on a specific category of discrete
choice models called recursive, and it makes three main contributions: First,
for the purpose of assisting future research on route choice, we provide a
comprehensive background on the problem, linking it to different fields
including inverse optimization and inverse reinforcement learning. Second, we
formally introduce the problem and the recursive modeling idea along with an
overview of existing models, their properties and applications. Third, we
extensively analyze illustrative examples from different angles so that a
novice reader can gain intuition on the problem and the advantages provided by
recursive models in comparison to path-based ones
An assessment and application of turbulence models for hypersonic flows
The current approach to the Accurate Computation of Complex high-speed flows is to solve the Reynolds averaged Navier-Stokes equations using finite difference methods. An integral part of this approach consists of development and applications of mathematical turbulence models which are necessary in predicting the aerothermodynamic loads on the vehicle and the performance of the propulsion plant. Computations of several high speed turbulent flows using various turbulence models are described and the models are evaluated by comparing computations with the results of experimental measurements. The cases investigated include flows over insulated and cooled flat plates with Mach numbers ranging from 2 to 8 and wall temperature ratios ranging from 0.2 to 1.0. The turbulence models investigated include zero-equation, two-equation, and Reynolds-stress transport models
Assessment of a common nonlinear eddy-viscosity turbulence model in capturing laminarization in mixed convection flows
Laminarization is an important topic in heat transfer and turbulence modeling.
Recent studies have demonstrated that several well-known turbulence models
failed to provide accurate prediction when applied to mixed convection flows
with significant re-laminarization effects. One of those models, a well-validated
cubic nonlinear eddy-viscosity model, was observed to miss this feature entirely.
This paper studies the reasons behind this failure by providing a detailed
comparison with the baseline Launder–Sharma model. The difference is attributed
to the method of near-wall damping. A range of tests have been conducted and
two noteworthy findings are reported for the case of flow re-laminarization
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