Estimation of physical variables from multichannel remotely sensed imagery using a neural network: Application to rainfall estimation

Satellite-based remotely sensed data have the potential to provide hydrologically relevant information about spatially and temporally varying physical variables. A methodology for estimating such variables from multichannel remotely sensed data is presented; the approach is based on a modified counterpropagation neural network (MCPN) and is both effective and efficient at building complex nonlinear input-output function mappings from large amounts of data. An application to high-resolution estimation of the spatial and temporal variation of surface rainfall using geostationary satellite infrared and visible imagery is presented. Test results also indicate that spatially and temporally sparse ground-based observations can be assimilated via an adaptive implementation of the MCPN method, thereby allowing on-line improvement of the estimates

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

Regional and global hydrology and water resources issues: The role of international and national programs

This paper presents an overview of water resources issues in the context of world population growth, climate change, and variability, and provides examples of how these issues affect local and regional water policy concerns. Also discussed is the associated research of the international scientific community in regard to physically-based modeling of the hydrological cycle, with special focus on the Global Energy and Water cycle EXperiment (GEWEX) Programme. The critical role of precipitation measurements for climate model accuracy is emphasized, with a review of several satellite methods and strategies for improving precipitation measurements. Finally, the impact of semiarid regions on global hydrologic issues is underscored with a review of research conducted by SAHRA, the National Science Foundation Science and Technology Center dedicated to Sustainability of semi-Add Hydrology and Riparian Areas

Rapid Plant Development Modelling System for Predictive Agriculture

Actual and upcoming climate changes will evidently have the largest impact on agriculture crops cultivation in terms of reduced harvest, increased costs, and necessary deviation from traditional farming. The aggravating factor for the successful applications of precision and predictive agriculture is the lack of big data due to slow, year-round cycles of crops, as a prerequisite for further analysis and modelling. The goal of our proposed system is to enable rapid collection of data with respect to various climate conditions, which are artificially created and permuted in the encapsulated design and correlated with plant development identifiers. The design is equipped with a large number of sensors and connected to the central database in a computer cloud, which enables the interconnection and coordination of multiple geographically distributed devices and related experiments. This accumulated data is exploited to develop mathematical models of wheat at different growth stages by applying the concepts of artificial intelligence and to utilize them to predict crop development and harvest. The paper focuses on a system concept to gather data for future models to be used publicly and interactively through a portal for predicting plant development under real and hypothetical climate conditions

A framework using open-source software for land use prediction and climate data time series analysis in a protected area of Portugal: Alvão Natural Park

Changes in land use and land cover (LULC) in protected areas can lead to an ecological imbalance in these territories. Temporal monitoring and predictive modeling are valuable tools for making decisions about conserving these areas and planning actions to reduce the pressure caused by activities such as agriculture. This study accordingly developed an LULC analysis framework based on open-source software (QGIS and R language) and predictive methodology using artificial neural networks in the Alvão Natural Park (PNA), a protected area in northern Portugal. The results show that in 2041, Agriculture and Open Space/Non-vegetation classes will evidence the greatest decrease, while Forest and Bushes will have expanded the most. Spatially, the areas to the west and northeast of the protected area will experience the most significant changes. The relationship of land use classes with data from the climate model HadGEM3-GC31-LL (CMIP6) utilizing scenarios RCP 4.5 and 8.5 demonstrates how through the period 2041–2060 there is a tendency for increased precipitation, which when combined with the dynamics of a retraction in classes such as agriculture, favors the advancement of natural classes such as bushes and forest; however, the subsequent climate data period (2061–2080) projects a decrease in precipitation volumes and an increase in the minimum and maximum temperatures, defining a new pattern with an extension of the period of drought and precipitation being concentrated in a short period of the year, which may result in a greater recurrence of extreme events, such as prolonged droughts that result in water shortages and fires.This research was funded by the European Regional Development Fund. Climate Change Resilient Tourism in Protected Areas of Northern Portugal (CLICTOUR-Project NORTE-01-0145-FEDER-000079)

Spatio-temporal risk assessment models for Lobesia botrana in uncolonized winegrowing areas

The objective of this work was to generate a series of equations to describe the voltinism of Lobesia botrana in the quarantine area of the main winemaking area of Argentina, Mendoza. To do this we considered an average climate scenario and extrapolatedthese equations to other winegrowing areas at risk of being invaded. A grid of 4 km2was used to generate statistics on L. botrana captures and the mean temperature accumulation for the pixel. Four sets of logistic regression were constructed using the percentage of accumulated trap catches/grid/week and the degree-day accumulation above7°C, from 1st July. By means of a habitat model, an extrapolation of the phenologicalmodel generated to other Argentine winemaking areas was evaluated. According to ourresults, it can be expected that 50% of male adult emergence for the first flight occurs at248.79 ± 4 degree-days (DD), in the second flight at 860.18 ± 4.1 DD, while in the thirdand the fourth flights, 1671.34 ± 5.8 DD and 2335.64 ± 4.3 DD, respectively. Subsequentclimatic comparison determined that climatic conditions of uncolonized areas of Cuyo Region have a similar suitability index to the quarantine area used to adjust the phenologicalmodel. The upper valley of Río Negro and Neuquén are environmentally similar. Valleys ofthe northwestern region of Argentina showed lower average suitability index and greatervariability among SI estimated by the algorithm considered. The combination of two models for the estimation of adult emergence time and potential distribution, can provide greater certainties in decision-making and risk assessment of invasive species.Fil: Heit, Guillermo Eugenio. Ministerio de Agricultura, Ganadería, Pesca y Alimento. Servicio Nacional de Sanidad y Calidad Agroalimentaria; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Departamento de Producción Vegetal; ArgentinaFil: Sione, Walter Fabian. Universidad Autónoma de Entre Ríos; ArgentinaFil: Aceñolaza, Pablo Gilberto. Universidad Nacional de Entre Ríos; Argentina. Provincia de Entre Ríos. Centro de Investigaciones Científicas y Transferencia de Tecnología a la Producción. Universidad Autónoma de Entre Ríos. Centro de Investigaciones Científicas y Transferencia de Tecnología a la Producción. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Centro de Investigaciones Científicas y Transferencia de Tecnología a la Producción; Argentin