Scale and ecological and historical determinants of a species' geographic range: The plant parasite Phoradendron californicum Nutt. (Viscaceae)

Geographic ranges of species are fundamental units of study in ecology and evolutionary biology, since they summarize views of how species' populations and individuals are organized in space and time. Here, I assess how abiotic and biotic factors limit and constrain species' geographic range, structure its distributions, and change in importance at multiple spatial and temporal scales. I approach this challenge using models and testable hypothesis frameworks in the context of ecological, geographic, and historical conditions. Concentrating on a single species, the desert mistletoe, Phoradendron californicum, I assess the relative importance of factors associated with dispersal, host-parasite-vector niche overlap, and phylogeographic patterns for cpDNA within a 6 mya timeframe and at local-to-regional geographic extents. Results from a comparison of correlative and process-based modeling approaches at resolutions 1-50 km show that dispersal-related parameters are more relevant at finer resolutions (1-5 km), but that importance of extinction-related parameters did not change with scale. Here, a clearer and more comprehensive mechanistic understanding was derived from the process-based algorithm than can be obtained from correlative approaches. In a range-wide analysis, niche comparisons among parasite, hosts, and dispersers supported the parasite niche hypothesis, but not alternative hypotheses, suggesting that mistletoe infections occur in non-random environmental subsets of host and disperser ecological niches, but that different hosts get infected under similar climatic conditions, basically where their distributions overlap that of the mistletoe. In a study of 40 species, including insects, plants, birds, mammals, and worms distributed across the globe, genetic diversity showed a negative relationship with distance to environmental niche centroid, but no consistent relationship with distance to geographic range center. Finally, P. californicum's cpDNA phylogenetic/phylogeographic relationships were most probable under a model of geologic events related to formation of the Baja California Peninsula and seaways across it in the Pliocene and the Pleistocene; however, fossil record, niche projections to the LGM, and haplotype distribution suggested shifting distributions of host-mistletoe interactions and evidence of host races, which may explain some of the genealogical history of the cpDNA. In sum, the chapters presented here provide robust examples and methodologies applied to estimating the importance and scale at which different sets of abiotic and biotic factors act to structure a species' geographic range

Multi-agent system for flood forecasting in Tropical River Basin

It is well known, the problems related to the generation of floods, their control, and management, have been treated with traditional hydrologic modeling tools focused on the study and the analysis of the precipitation-runoff relationship, a physical process which is driven by the hydrological cycle and the climate regime and that is directly proportional to the generation of floodwaters. Within the hydrological discipline, they classify these traditional modeling tools according to three principal groups, being the first group defined as trial-and-error models (e.g., "black-models"), the second group are the conceptual models, which are categorized in three main sub-groups as "lumped", "semi-lumped" and "semi-distributed", according to the special distribution, and finally, models that are based on physical processes, known as "white-box models" are the so-called "distributed-models". On the other hand, in engineering applications, there are two types of models used in streamflow forecasting, and which are classified concerning the type of measurements and variables required as "physically based models", as well as "data-driven models". The Physically oriented prototypes present an in-depth account of the dynamics related to the physical aspects that occur internally among the different systems of a given hydrographic basin. However, aside from being laborious to implement, they rely thoroughly on mathematical algorithms, and an understanding of these interactions requires the abstraction of mathematical concepts and the conceptualization of the physical processes that are intertwined among these systems. Besides, models determined by data necessitates an a-priori understanding of the physical laws controlling the process within the system, and they are bound to mathematical formulations, which require a lot of numeric information for field adjustments. Therefore, these models are remarkably different from each other because of their needs for data, and their interpretation of physical phenomena. Although there is considerable progress in hydrologic modeling for flood forecasting, several significant setbacks remain unresolved, given the stochastic nature of the hydrological phenomena, is the challenge to implement user-friendly, re-usable, robust, and reliable forecasting systems, the amount of uncertainty they must deal with when trying to solve the flood forecasting problem. However, in the past decades, with the growing environment and development of the artificial intelligence (AI) field, some researchers have seldomly attempted to deal with the stochastic nature of hydrologic events with the application of some of these techniques. Given the setbacks to hydrologic flood forecasting previously described this thesis research aims to integrate the physics-based hydrologic, hydraulic, and data-driven models under the paradigm of Multi-agent Systems for flood forecasting by designing and developing a multi-agent system (MAS) framework for flood forecasting events within the scope of tropical watersheds. With the emergence of the agent technologies, the "agent-based modeling" and "multiagent systems" simulation methods have provided applications for some areas of hydro base management like flood protection, planning, control, management, mitigation, and forecasting to combat the shocks produced by floods on society; however, all these focused on evacuation drills, and the latter not aimed at the tropical river basin, whose hydrological regime is extremely unique. In this catchment modeling environment approach, it was applied the multi-agent systems approach as a surrogate of the conventional hydrologic model to build a system that operates at the catchment level displayed with hydrometric stations, that use the data from hydrometric sensors networks (e.g., rainfall, river stage, river flow) captured, stored and administered by an organization of interacting agents whose main aim is to perform flow forecasting and awareness, and in so doing enhance the policy-making process at the watershed level. Section one of this document surveys the status of the current research in hydrologic modeling for the flood forecasting task. It is a journey through the background of related concerns to the hydrological process, flood ontologies, management, and forecasting. The section covers, to a certain extent, the techniques, methods, and theoretical aspects and methods of hydrological modeling and their types, from the conventional models to the present-day artificial intelligence prototypes, making special emphasis on the multi-agent systems, as most recent modeling methodology in the hydrological sciences. However, it is also underlined here that the section does not contribute to an all-inclusive revision, rather its purpose is to serve as a framework for this sort of work and a path to underline the significant aspects of the works. In section two of the document, it is detailed the conceptual framework for the suggested Multiagent system in support of flood forecasting. To accomplish this task, several works need to be carried out such as the sketching and implementation of the system’s framework with the (Belief-Desire-Intention model) architecture for flood forecasting events within the concept of the tropical river basin. Contributions of this proposed architecture are the replacement of the conventional hydrologic modeling with the use of multi-agent systems, which makes it quick for hydrometric time-series data administration and modeling of the precipitation-runoff process which conveys to flood in a river course. Another advantage is the user-friendly environment provided by the proposed multi-agent system platform graphical interface, the real-time generation of graphs, charts, and monitors with the information on the immediate event taking place in the catchment, which makes it easy for the viewer with some or no background in data analysis and their interpretation to get a visual idea of the information at hand regarding the flood awareness. The required agents developed in this multi-agent system modeling framework for flood forecasting have been trained, tested, and validated under a series of experimental tasks, using the hydrometric series information of rainfall, river stage, and streamflow data collected by the hydrometric sensor agents from the hydrometric sensors.Como se sabe, los problemas relacionados con la generación de inundaciones, su control y manejo, han sido tratados con herramientas tradicionales de modelado hidrológico enfocados al estudio y análisis de la relación precipitación-escorrentía, proceso físico que es impulsado por el ciclo hidrológico y el régimen climático y este esta directamente proporcional a la generación de crecidas. Dentro de la disciplina hidrológica, clasifican estas herramientas de modelado tradicionales en tres grupos principales, siendo el primer grupo el de modelos empíricos (modelos de caja negra), modelos conceptuales (o agrupados, semi-agrupados o semi-distribuidos) dependiendo de la distribución espacial y, por último, los basados en la física, modelos de proceso (o "modelos de caja blanca", y/o distribuidos). En este sentido, clasifican las aplicaciones de predicción de caudal fluvial en la ingeniería de recursos hídricos en dos tipos con respecto a los valores y parámetros que requieren en: modelos de procesos basados en la física y la categoría de modelos impulsados por datos. Los modelos basados en la física proporcionan una descripción detallada de la dinámica relacionada con los aspectos físicos que ocurren internamente entre los diferentes sistemas de una cuenca hidrográfica determinada. Sin embargo, aparte de ser complejos de implementar, se basan completamente en algoritmos matemáticos, y la comprensión de estas interacciones requiere la abstracción de conceptos matemáticos y la conceptualización de los procesos físicos que se entrelazan entre estos sistemas. Además, los modelos impulsados por datos no requieren conocimiento de los procesos físicos que gobiernan, sino que se basan únicamente en ecuaciones empíricas que necesitan una gran cantidad de datos y requieren calibración de los datos en el sitio. Los dos modelos difieren significativamente debido a sus requisitos de datos y de cómo expresan los fenómenos físicos. La elaboración de modelos hidrológicos para el pronóstico de inundaciones ha dado grandes pasos, pero siguen sin resolverse algunos contratiempos importantes, dada la naturaleza estocástica de los fenómenos hidrológicos, es el desafío de implementar sistemas de pronóstico fáciles de usar, reutilizables, robustos y confiables, la cantidad de incertidumbre que deben afrontar al intentar resolver el problema de la predicción de inundaciones. Sin embargo, en las últimas décadas, con el entorno creciente y el desarrollo del campo de la inteligencia artificial (IA), algunos investigadores rara vez han intentado abordar la naturaleza estocástica de los eventos hidrológicos con la aplicación de algunas de estas técnicas. Dados los contratiempos en el pronóstico de inundaciones hidrológicas descritos anteriormente, esta investigación de tesis tiene como objetivo integrar los modelos hidrológicos, basados en la física, hidráulicos e impulsados por datos bajo el paradigma de Sistemas de múltiples agentes para el pronóstico de inundaciones por medio del bosquejo y desarrollo del marco de trabajo del sistema multi-agente (MAS) para los eventos de predicción de inundaciones en el contexto de cuenca hidrográfica tropical. Con la aparición de las tecnologías de agentes, se han emprendido algunos enfoques de simulación recientes en la investigación hidrológica con modelos basados en agentes y sistema multi-agente, principalmente en alerta por inundaciones, seguridad y planificación de inundaciones, control y gestión de inundaciones y pronóstico de inundaciones, todos estos enfocado a simulacros de evacuación, y este último no dirigido a la cuenca tropical, cuyo régimen hidrológico es extremadamente único. En este enfoque de entorno de modelado de cuencas, se aplican los enfoques de sistemas multi-agente como un sustituto del modelado hidrológico convencional para construir un sistema que opera a nivel de cuenca con estaciones hidrométricas desplegadas, que utilizan los datos de redes de sensores hidrométricos (por ejemplo, lluvia , nivel del río, caudal del río) capturado, almacenado y administrado por una organización de agentes interactuantes cuyo objetivo principal es realizar pronósticos de caudal y concientización para mejorar las capacidades de soporte en la formulación de políticas a nivel de cuenca hidrográfica. La primera sección de este documento analiza el estado del arte sobre la investigación actual en modelos hidrológicos para la tarea de pronóstico de inundaciones. Es un viaje a través de los antecedentes preocupantes relacionadas con el proceso hidrológico, las ontologías de inundaciones, la gestión y la predicción. El apartado abarca, en cierta medida, las técnicas, métodos y aspectos teóricos y métodos del modelado hidrológico y sus tipologías, desde los modelos convencionales hasta los prototipos de inteligencia artificial actuales, haciendo hincapié en los sistemas multi-agente, como un enfoque de simulación reciente en la investigación hidrológica. Sin embargo, se destaca que esta sección no contribuye a una revisión integral, sino que su propósito es servir de marco para este tipo de trabajos y una guía para subrayar los aspectos significativos de los trabajos. En la sección dos del documento, se detalla el marco de trabajo propuesto para el sistema multi-agente para el pronóstico de inundaciones. Los trabajos realizados comprendieron el diseño y desarrollo del marco de trabajo del sistema multi-agente con la arquitectura (modelo Creencia-Deseo-Intención) para la predicción de eventos de crecidas dentro del concepto de cuenca hidrográfica tropical. Las contribuciones de esta arquitectura propuesta son el reemplazo del modelado hidrológico convencional con el uso de sistemas multi-agente, lo que agiliza la administración de las series de tiempo de datos hidrométricos y el modelado del proceso de precipitación-escorrentía que conduce a la inundación en el curso de un río. Otra ventaja es el entorno amigable proporcionado por la interfaz gráfica de la plataforma del sistema multi-agente propuesto, la generación en tiempo real de gráficos, cuadros y monitores con la información sobre el evento inmediato que tiene lugar en la cuenca, lo que lo hace fácil para el espectador con algo o sin experiencia en análisis de datos y su interpretación para tener una idea visual de la información disponible con respecto a la cognición de las inundaciones. Los agentes necesarios desarrollados en este marco de modelado de sistemas multi-agente para el pronóstico de inundaciones han sido entrenados, probados y validados en una serie de tareas experimentales, utilizando la información de la serie hidrométrica de datos de lluvia, nivel del río y flujo del curso de agua recolectados por los agentes sensores hidrométricos de los sensores hidrométricos de campo.Programa de Doctorado en Ciencia y Tecnología Informática por la Universidad Carlos III de MadridPresidente: María Araceli Sanchis de Miguel.- Secretario: Juan Gómez Romero.- Vocal: Juan Carlos Corrale

Anthropogenic alteration of the nitrogen cycle in coastal waters: Case studies from the Mediterranean Sea and the Gulf of Mexico

Tesis por compendio[ES] El nitrógeno (N) es uno de los elementos más importantes para la vida, pero el desequilibrio provocado sobre el ciclo del N está causando daños importantes a muchos ecosistemas en todo el mundo. En aguas costeras, los procesos del N se ven alterados por fertilizantes, la urbanización o la producción de energía. El objetivo principal de esta tesis es contribuir a la evaluación de cómo la actividad antropogénica y el cambio climático modifican la dinámica del N en aguas costeras. Con este propósito se seleccionaron dos lugares de estudio: la demarcación hidrográfica del Júcar (JRBD) en el Noroeste del Mar Mediterráneo y la Región Hidrológica del Golfo Central (CGHR) al Sur del Golfo de México. La tesis se presenta como una colección de cuatro artículos. El primer artículo evalúa cómo la nitrificación en aguas costeras es alterada por las presiones antropogénicas y en asentamientos urbanos en el JRBD. Mediante la aplicación de un modelo biogeoquímico simple que simula la dinámica del nitrito en nueve áreas costeras, se evaluó el desacoplamiento de los dos pasos de la nitrificación. Las conclusiones indican que las presiones antropogénicas modifican los picos de nitrito en invierno debido a las bajas temperaturas y que el segundo paso de la nitrificación es más sensible a la temperatura, lo que implica que el cambio climático puede contribuir al desacoplamiento. El segundo artículo evalúa las tendencias del nitrógeno inorgánico disuelto (NID) por el cambio climático en el JRBD. El efecto de las variables meteorológicas en las concentraciones de NID se estudió mediante la aplicación de redes neuronales artificiales simples entrenadas con datos de campo. Se observaron tendencias decrecientes de nitrito y nitrato a lo largo del siglo XXI bajo los escenarios climático RCP 4.5 y RCP 8.5, debido al aumento de las temperaturas y a la disminución de las precipitaciones, con cambios más significativos en invierno. El amonio no mostró ninguna tendencia anual significativa, pero se observaron aumentos o disminuciones durante algunos meses. En el tercer artículo se desarrolla un nuevo método basado en teoría de sistemas grises y entropía de Shannon para obtener información útil sobre la contaminación por N en áreas donde los datos disponibles son limitados. El método se aplicó a ocho estuarios del CGHR asociados a manglares. Se desarrollaron dos índices: el índice gris de prioridad de gestión de nitrógeno (GNMP) y el índice gris de presión de uso del suelo (GLUP). Ambos fueron comparados para validar la metodología y los resultados indican que la urbanización sobre playas y manglares es la principal causa de la contaminación de N. El cuarto artículo es un análisis espaciotemporal de la contaminación de N a lo largo de dos ríos que desembocan en una zona turística del CGHR asociada a manglares. Mediante técnicas estadísticas como el análisis de cluster, la prueba de MannKendall y la prueba W de MannWhitney, se realizó una evaluación del origen de la contaminación de N y las variaciones temporales de los compuestos de N. Los resultados concluyen que las concentraciones de N orgánico están aumentando a lo largo de la costa, y la principal fuente identificada fue la descomposición de la especie invasora de jacintos de agua en aguas salinas, que ha cubierto completamente las playas y manglares circundantes potenciado por la contaminación de N. El conjunto de la investigación concluye que tanto la contaminación como el cambio climático alteran el ciclo del N en aguas costeras al modificar elementos importantes del N como la nitrificación, las variaciones interanuales de las concentraciones de N o los ecosistemas costeros. Las diferencias en las características ecológicas y socioeconómicas de las dos zonas de estudio desempeñaron un papel decisivo en las presiones e impactos de las actividades antropogénicas. Además, los métodos desarrollados pueden aplicar[CAT] El nitrogen (N) és un dels elements més importants per a la vida, però el desequilibri provocat sobre el cicle del N està causant danys importants a molts ecosistemes. En aigües costaneres els processos del N es veuen alterats per fertilitzants, el desenvolupament urbà o la producció d'energia. L'objectiu principal d'aquesta investigació és contribuir a l'avaluació de com l'activitat antropogénica i el canvi climàtic modifiquen la dinàmica del N en aigües costaneres. Amb aquest propòsit es van seleccionar dos llocs d'estudi: la demarcació hidrogràfica del Xúquer (JRBD) al Nord-oest de la Mar Mediterrània i la Regió Hidrològica del Golf Central (CGHR) al Sud del Golf de Mèxic. La tesi es presenta com una col·lecció de quatre articles. El primer article avalua com la nitrificació en aigües costaneres es veu alterada per les pressions antropogèniques i prop dels assentaments urbans en el JRBD. Mitjançant l'aplicació d'un model biogeoquímic que simula la dinàmica del nitrit a nou àrees costaneres, es va avaluar el desacoblament dels dos passos de la nitrificació. Les conclusions indiquen que les pressions antropogèniques modifiquen els pics de nitrit observats a l'hivern a causa de les baixes temperaturas i que el segon pas de la nitrificació és més sensible a la temperatura, la qual cosa implica que el canvi climàtic pot contribuir al desacoblament d'aquests dos passos. El segon article avalua les tendències futures de nitrogen inorgànic dissolt (NID) pel canvi climàtic en el JRBD. L'efecte de les variables meteorològiques en les concentracions de NID es va estudiar mitjançant l'aplicació de xarxes neuronals artificials simples entrenades amb dades de camp. Es van observar tendències decreixents de nitrits i nitrats al llarg del segle XXI sota els escenaris climàtics RCP 4.5 i RCP 8.5, a causa de l'augment de les temperatures i a la disminució de les precipitacions, amb canvis més significatius a l'hivern. L'amoni no va mostrar cap tendència anual significativa, però es van observar augments o disminucions durant alguns mesos. En el tercer article es desenvolupa un nou mètode basat en la teoria dels sistemes grisos i l'entropia de Shannon per a obtindre informació útil sobre la contaminació per N en àrees on les dades disponibles són limitats. El mètode es va aplicar a huit estuaris del CGHR associats a manglars. Es van desenvolupar dos índexs: l'índex gris de prioritat de gestió de nitrogen (GNMP) i l'índex gris de pressió d'ús de la terra (GLUP). Els dos van ser comparats per a validar la metodologia. Els resultats indiquen que el desenvolupament urbà sobre platges i manglars és la principal causa de la contaminació de N en l'àrea d'estudi. El quart article és una anàlisi espacio-temporal de la contaminació de N al llarg de dues rius que desemboquen en una zona turística costanera del CGHR associada a manglars. Mitjançant tècniques estadístiques com l'anàlisi de clúster, les proves MannKendall i W de MannWhitney, es va realitzar una avaluació de l'origen de la contaminació de N i les variacions temporals dels compostos de N. Els resultats conclouen que les concentracions de N orgànic estan augmentant al llarg de la costa, i la principal font identificada va ser la descomposició de l'espècie invasora de jacints d'aigua en aigües salines, que ha cobert completament les platges i manglars circumdants potenciat per la contaminació de N. El conjunt de la investigació conclou que tant la contaminació com el canvi climàtic alteren el cicle del N en aigües costaneres en modificar els processos del N com la nitrificació, les variacions interanuals de les concentracions de N i la destrucció dels ecosistemes costaners. Les diferències en les característiques ecològiques i socioeconòmiques de les dues zones d'estudi van exercir un paper decisiu en les pressions i impactes de les activitats antropogèniques. A més, els mètodes desenvolupats poden[EN] Nitrogen (N) is one of the most important elements for life on Earth, but the unbalance caused to the N cylce is causing dramatic damage to many ecosystems around the world. In coastal waters, the N processes are altered by anthropogenic activities such as the excessive use of fertilizers, urban development or energy production. The main objective of this research is to contribute to the evaluation of how anthropogenic activities and climate change modify the N dynamics in coastal waters. For this purpose, two study sites were selected: the Jucar River Basin District (JRBD) in the Northwestern Mediterranean Sea (Spain) and the Central Gulf Hydrological Region (CGHR) in the Southern Gulf of Mexico (Mexico). The thesis is presented as a collection of four research articles. The first article evaluates how nitrification in coastal waters is altered by anthropogenic pressures and close to urban settlements in the JRBD. Through the application of a simple biogeochemical model that simulates nitrite dynamics to nine coastal areas, an evaluation of the decoupling of the two steps of nitrification was carried out. The main conclusions indicate that anthropogenic pressures modify the nitrite peaks observed in winter driven by low temperatures. The research also concludes that the second step of nitrification is more sensitive to temperature, which entails that climate change may contribute to the decoupling. The second article evaluates the future trends of dissolved inorganic nitrogen (DIN) concentrations under climate change in the JRBD. The effect of meteorological variables on DIN concentrations was studied through the application of simple artificial neural networks trained with field data. Decreasing trends of nitrite and nitrate concentrations were observed throughout the 21st century under both climatic scenarios RCP 4.5 and RCP 8.5, mainly due to rising temperatures and decreasing rainfall, with major changes expected in winter. On the other hand, ammonium did not show any significant annual trend but it either increased or decreased during some months. The third article develops a new method based on grey systems theory and Shannon entropy to derive useful information regarding N pollution in areas where only limited data is available. The method was applied to eight estuaries of the CGHR associated to mangroves. Two indexes were developed: the Grey Nitrogen Management Priority (GNMP) index and the Grey Land Use Pressure (GLUP) index. The two indexes were then confronted to validate the methodology. The results indicate that the urban development over beaches and mangroves is the leading cause of N pollution in the study area. The fourth article is a spatiotemporal analysis of N pollution along two rivers discharging into a touristic coastal area of the CGHR associated to mangroves. Through statistical techniques such as clustering analysis, the Mann-Kendall test and the Mann-Whitney W-test, an evaluation of the origine of N pollution and the temporal variations of the N compounds was performed. The results conclude than organic N concentrations are increasing along the coast, and the main potential source identified was the decomposition of the invasive species of water hyacinths in saline waters, which has completely covered the surrounding beaches and mangroves, enhanced by N pollution. Overall, the main conclusions are that both pollution and climate change alter the N cycle in coastal waters by modifying N processes such as nitrification, the interannual variations of N concentrations and by destroying the coastal ecosystems. The differences in ecological and socio-economic characteristics of the two study sites played a significant role in the pressures and impacts of anthropogenic activities. Moreover, the methods developed can be applied to other coastal regions to evaluate the anthropogenic alteration of the N cycle worldwide.This thesis was carried out with an international cotutelle between the Polytechnic University of Valencia in Spain and the Veracruzan University in Mexico. This thesis has been financed by the following scholarships: - Erasmus Mundus - MAYANET Grant Agreement Number 2014-0872/001 - 001, funded with support from the European Commission. - Cotutelle PhD scholarship granted by the Universitat Politècnica de València. - Excellence Scholarship awarded by the Mexican Government through the Mexican Agency for International Development Cooperation (AMEXCID)Temiño Boes, R. (2020). Anthropogenic alteration of the nitrogen cycle in coastal waters: Case studies from the Mediterranean Sea and the Gulf of Mexico [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/158560TESISCompendi

Soft Computing approaches in ocean wave height prediction for marine energy applications

El objetivo de esta tesis consiste en investigar el uso de técnicas de Soft Computing (SC) aplicadas a la energía producida por las olas o energía undimotriz. Ésta es, entre todas las energías marinas disponibles, la que exhibe el mayor potencial futuro porque, además de ser eficiente desde el punto de vista técnico, no causa problemas ambientales significativos. Su importancia práctica radica en dos hechos: 1) es aproximadamente 1000 veces más densa que la energía eólica, y 2) hay muchas regiones oceánicas con abundantes recursos de olas que están cerca de zonas pobladas que demandan energía eléctrica. La contrapartida negativa se encuentra en que las olas son más difíciles de caracterizar que las mareas debido a su naturaleza estocástica. Las técnicas SC exhiben resultados similares e incluso superiores a los de otros métodos estadísticos en las estimaciones a corto plazo (hasta 24 h), y tienen la ventaja adicional de requerir un esfuerzo computacional mucho menor que los métodos numérico-físicos. Esta es una de las razones por la que hemos decidido explorar el uso de técnicas de SC en la energía producida por el oleaje. La otra se encuentra en el hecho de que su intermitencia puede afectar a la forma en la que se integra la electricidad que genera con la red eléctrica. Estas dos son las razones que nos han impulsado a explorar la viabilidad de nuevos enfoques de SC en dos líneas de investigación novedosas. La primera de ellas es un nuevo enfoque que combina un algoritmo genético (GA: Genetic Algorithm) con una Extreme Learning Machine (ELM) aplicado a un problema de reconstrucción de la altura de ola significativa (en un boya donde los datos se han perdido, por ejemplo, por una tormenta) utilizando datos de otras boyas cercanas. Nuestro algoritmo GA-ELM es capaz de seleccionar un conjunto reducido de parámetros del oleaje que maximizan la reconstrucción de la altura de ola significativa en la boya cuyos datos se han perdido utilizando datos de boyas vecinas. El método y los resultados de esta investigación han sido publicados en: Alexandre, E., Cuadra, L., Nieto-Borge, J. C., Candil-García, G., Del Pino, M., & Salcedo-Sanz, S. (2015). A hybrid genetic algorithm—extreme learning machine approach for accurate significant wave height reconstruction. Ocean Modelling, 92, 115-123. La segunda contribución combina conceptos de SC, Smart Grids (SG) y redes complejas (CNs: Complex Networks). Está motivada por dos aspectos importantes, mutuamente interrelacionados: 1) la forma en la que los conversores WECs (wave energy converters) se interconectan eléctricamente para formar un parque, y 2) cómo conectar éste con la red eléctrica en la costa. Ambos están relacionados con el carácter aleatorio e intermitente de la energía eléctrica producida por las olas. Para poder integrarla mejor sin afectar a la estabilidad de la red se debería recurrir al concepto Smart Wave Farm (SWF). Al igual que una SG, una SWF utiliza sensores y algoritmos para predecir el olaje y controlar la producción y/o almacenamiento de la electricidad producida y cómo se inyecta ésta en la red. En nuestro enfoque, una SWF y su conexión con la red eléctrica se puede ver como una SG que, a su vez, se puede modelar como una red compleja. Con este planteamiento, que se puede generalizar a cualquier red formada por generadores renovables y nodos que consumen y/o almacenan energía, hemos propuesto un algoritmo evolutivo que optimiza la robustez de dicha SG modelada como una red compleja ante fallos aleatorios o condiciones anormales de funcionamiento. El modelo y los resultados han sido publicados en: Cuadra, L., Pino, M. D., Nieto-Borge, J. C., & Salcedo-Sanz, S. (2017). Optimizing the Structure of Distribution Smart Grids with Renewable Generation against Abnormal Conditions: A Complex Networks Approach with Evolutionary Algorithms. Energies, 10(8), 1097

Faculty Publications and Creative Works 2004

Faculty Publications & Creative Works is an annual compendium of scholarly and creative activities of University of New Mexico faculty during the noted calendar year. Published by the Office of the Vice President for Research and Economic Development, it serves to illustrate the robust and active intellectual pursuits conducted by the faculty in support of teaching and research at UNM