Unreliable quantitation of species abundance based on high-throughput sequencing data of zooplankton communities

High-throughput sequencing (HTS) is rapidly becoming a popular and robust tool to characterize biodiversity of complex communities, especially for those dominated by microscopic species such as zooplankton. The popular use of HTS-based methods has prompted a possible method of inferring relative species abundance from sequencing data. However, these methods remain largely untested in many communities as to whether sequence data can reliably quantify relative species abundance. Here we tested the relationship between species abundance and sequence abundance in zooplankton using 2 methods: (1) spiking known amounts of indicator species into existing zooplankton communities, and (2) comparing results obtained from parallel replicates for the same natural zooplankton communities. Although we detected a general trend that low-abundance species usually corresponded to low-abundance sequence reads, further statistical analyses revealed that sequencing data could not reliably quantify relative species abundance, even for the same indicator species spiked into different zooplankton communities. The distribution of sequence reads statistically varied even between parallel replicates of the same natural zooplankton communities. Our study reveals that sequence abundance may generally qualitatively reflect species abundance as the general trend between these 2 variables exists; however, extra caution is required when using HTS-based approaches to make quantitative inferences regarding zooplankton communities

Secure Analysis of Multi-Antenna NOMA Networks Under I/Q Imbalance

This paper investigates the reliability and security performance of the downlink non-orthogonal multiple access (NOMA) networks over Nakagami-m fading channels, where the base station (BS) aims to communicate with multi-antenna NOMA users in the presence of a multi-antenna eavesdropper. To be more practical, a detrimental factor at both transmitter and receiver is considered, namely in-phase and quadrature-phase imbalance (IQI). To further improve the reliability and security of the considered networks, the selection combining (SC) algorithm at the receiver is taken into account. More specifically, the exact analytical expressions for the outage probability (OP) and the intercept probability (IP) are derived in closed-form. To obtain a better understanding of the influence for the IQI parameters on the system performance, the asymptotic behaviors for the outage probabilities (OPs) in the high signal-to-noise ratio (SNR) region are analyzed. Based on the asymptotic results, the diversity order of the considered system are obtained and discussed. The numerical results are presented to verify the validity of the theoretical analysis

Prédire les sécheresses urbaines dans le contexte du changement climatique

Data-lacking in many cities across the world hinders accurately predicting future urban drought (UD) under climate change. Therefore, this thesis put forward a new framework to predict future UD. By coupling imageries from satellite and drones we presented two sets of new methods for surface water available estimation; by coupling GRACE satellite and GLDAS dataset we put forward a new method for groundwater available prediction. All the methods were verified by using ground observations and GRACE monitored data in three big cities of the Yellow River Basin, China. With these methods we reconstructed data series of surface and ground water available for the three cities in the period of 1948-2001 when all water available data are absent. With these reconstructed water available data, we predicted UD of the three big cities in 2030 and 2050 based on CMIP5 climate scenarios and artificial neutral network. Results show that UD in 2030 will be worse than in 2050.De nombreuses villes du monde manquent de données et ne peuvent donc pas prévoir avec précision les sécheresses urbaines futures (UD) dans le contexte des changements climatiques. Par conséquent, cette thèse a mis en avant un nouveau cadre pour prédire l’UD future. En couplant des images de satellites et de drones, nous avons présenté deux ensembles de nouvelles méthodes pour l’estimation des eaux de surface disponibles ; en couplant les données issues du satellite GRACE de la NASA et l’ensemble de données GLDAS, nous avons proposé une nouvelle méthode de prévision des eaux souterraines disponibles. Toutes les méthodes ont été vérifiées en utilisant des observations au sol et des données fournies par GRACE dans trois grandes villes du bassin du fleuve Jaune, en Chine. Avec ces méthodes, nous avons reconstitué des séries de données sur les eaux de surface et souterraines disponibles pour les trois villes au cours de la période 1948-2001, lorsque les données disponibles sur l’eau sont manquantes. Avec ces données reconstituées sur la disponibilité de l’eau et les projections de consommation d’eau, nous avons prédit l’UD de trois grandes villes en Chine en 2030 et 2050 en exploitant un réseau neuronal artificiel sur la base de scénarios climatiques CMIP5. Les résultats montrent que l'UD sera plus sévère en 2030 qu'en 2050

Prédire les sécheresses urbaines dans le contexte du changement climatique

Data-lacking in many cities across the world hinders accurately predicting future urban drought (UD) under climate change. Therefore, this thesis put forward a new framework to predict future UD. By coupling imageries from satellite and drones we presented two sets of new methods for surface water available estimation; by coupling GRACE satellite and GLDAS dataset we put forward a new method for groundwater available prediction. All the methods were verified by using ground observations and GRACE monitored data in three big cities of the Yellow River Basin, China. With these methods we reconstructed data series of surface and ground water available for the three cities in the period of 1948-2001 when all water available data are absent. With these reconstructed water available data, we predicted UD of the three big cities in 2030 and 2050 based on CMIP5 climate scenarios and artificial neutral network. Results show that UD in 2030 will be worse than in 2050.De nombreuses villes du monde manquent de données et ne peuvent donc pas prévoir avec précision les sécheresses urbaines futures (UD) dans le contexte des changements climatiques. Par conséquent, cette thèse a mis en avant un nouveau cadre pour prédire l’UD future. En couplant des images de satellites et de drones, nous avons présenté deux ensembles de nouvelles méthodes pour l’estimation des eaux de surface disponibles ; en couplant les données issues du satellite GRACE de la NASA et l’ensemble de données GLDAS, nous avons proposé une nouvelle méthode de prévision des eaux souterraines disponibles. Toutes les méthodes ont été vérifiées en utilisant des observations au sol et des données fournies par GRACE dans trois grandes villes du bassin du fleuve Jaune, en Chine. Avec ces méthodes, nous avons reconstitué des séries de données sur les eaux de surface et souterraines disponibles pour les trois villes au cours de la période 1948-2001, lorsque les données disponibles sur l’eau sont manquantes. Avec ces données reconstituées sur la disponibilité de l’eau et les projections de consommation d’eau, nous avons prédit l’UD de trois grandes villes en Chine en 2030 et 2050 en exploitant un réseau neuronal artificiel sur la base de scénarios climatiques CMIP5. Les résultats montrent que l'UD sera plus sévère en 2030 qu'en 2050

Predicting future urban drought under climate change

De nombreuses villes du monde manquent de données et ne peuvent donc pas prévoir avec précision les sécheresses urbaines futures (UD) dans le contexte des changements climatiques. Par conséquent, cette thèse a mis en avant un nouveau cadre pour prédire l’UD future. En couplant des images de satellites et de drones, nous avons présenté deux ensembles de nouvelles méthodes pour l’estimation des eaux de surface disponibles ; en couplant les données issues du satellite GRACE de la NASA et l’ensemble de données GLDAS, nous avons proposé une nouvelle méthode de prévision des eaux souterraines disponibles. Toutes les méthodes ont été vérifiées en utilisant des observations au sol et des données fournies par GRACE dans trois grandes villes du bassin du fleuve Jaune, en Chine. Avec ces méthodes, nous avons reconstitué des séries de données sur les eaux de surface et souterraines disponibles pour les trois villes au cours de la période 1948-2001, lorsque les données disponibles sur l’eau sont manquantes. Avec ces données reconstituées sur la disponibilité de l’eau et les projections de consommation d’eau, nous avons prédit l’UD de trois grandes villes en Chine en 2030 et 2050 en exploitant un réseau neuronal artificiel sur la base de scénarios climatiques CMIP5. Les résultats montrent que l'UD sera plus sévère en 2030 qu'en 2050.Data-lacking in many cities across the world hinders accurately predicting future urban drought (UD) under climate change. Therefore, this thesis put forward a new framework to predict future UD. By coupling imageries from satellite and drones we presented two sets of new methods for surface water available estimation; by coupling GRACE satellite and GLDAS dataset we put forward a new method for groundwater available prediction. All the methods were verified by using ground observations and GRACE monitored data in three big cities of the Yellow River Basin, China. With these methods we reconstructed data series of surface and ground water available for the three cities in the period of 1948-2001 when all water available data are absent. With these reconstructed water available data, we predicted UD of the three big cities in 2030 and 2050 based on CMIP5 climate scenarios and artificial neutral network. Results show that UD in 2030 will be worse than in 2050

Prédire les sécheresses urbaines dans le contexte du changement climatique

Data-lacking in many cities across the world hinders accurately predicting future urban drought (UD) under climate change. Therefore, this thesis put forward a new framework to predict future UD. By coupling imageries from satellite and drones we presented two sets of new methods for surface water available estimation; by coupling GRACE satellite and GLDAS dataset we put forward a new method for groundwater available prediction. All the methods were verified by using ground observations and GRACE monitored data in three big cities of the Yellow River Basin, China. With these methods we reconstructed data series of surface and ground water available for the three cities in the period of 1948-2001 when all water available data are absent. With these reconstructed water available data, we predicted UD of the three big cities in 2030 and 2050 based on CMIP5 climate scenarios and artificial neutral network. Results show that UD in 2030 will be worse than in 2050.De nombreuses villes du monde manquent de données et ne peuvent donc pas prévoir avec précision les sécheresses urbaines futures (UD) dans le contexte des changements climatiques. Par conséquent, cette thèse a mis en avant un nouveau cadre pour prédire l’UD future. En couplant des images de satellites et de drones, nous avons présenté deux ensembles de nouvelles méthodes pour l’estimation des eaux de surface disponibles ; en couplant les données issues du satellite GRACE de la NASA et l’ensemble de données GLDAS, nous avons proposé une nouvelle méthode de prévision des eaux souterraines disponibles. Toutes les méthodes ont été vérifiées en utilisant des observations au sol et des données fournies par GRACE dans trois grandes villes du bassin du fleuve Jaune, en Chine. Avec ces méthodes, nous avons reconstitué des séries de données sur les eaux de surface et souterraines disponibles pour les trois villes au cours de la période 1948-2001, lorsque les données disponibles sur l’eau sont manquantes. Avec ces données reconstituées sur la disponibilité de l’eau et les projections de consommation d’eau, nous avons prédit l’UD de trois grandes villes en Chine en 2030 et 2050 en exploitant un réseau neuronal artificiel sur la base de scénarios climatiques CMIP5. Les résultats montrent que l'UD sera plus sévère en 2030 qu'en 2050