Bases metodológicas para un sistema de apoyo a la selección de especies en la restauración de la vegetación

RESUMEN El apoyo a la selección de especies a la restauración de la vegetación en España en los últimos 40 años se ha basado fundamentalmente en modelos de distribución de especies, también llamados modelos de nicho ecológico, que estiman la probabilidad de presencia de las especies en función de las condiciones del medio físico (clima, suelo, etc.). Con esta tesis se ha intentado contribuir a la mejora de la capacidad predictiva de los modelos introduciendo algunas propuestas metodológicas adaptadas a los datos disponibles actualmente en España y enfocadas al uso de los modelos en la selección de especies. No siempre se dispone de datos a una resolución espacial adecuada para la escala de los proyectos de restauración de la vegetación. Sin embrago es habitual contar con datos de baja resolución espacial para casi todas las especies vegetales presentes en España. Se propone un método de recalibración que actualiza un modelo de regresión logística de baja resolución espacial con una nueva muestra de alta resolución espacial. El método permite obtener predicciones de calidad aceptable con muestras relativamente pequeñas (25 presencias de la especie) frente a las muestras mucho mayores (más de 100 presencias) que requería una estrategia de modelización convencional que no usara el modelo previo. La selección del método estadístico puede influir decisivamente en la capacidad predictiva de los modelos y por esa razón la comparación de métodos ha recibido mucha atención en la última década. Los estudios previos consideraban a la regresión logística como un método inferior a técnicas más modernas como las de máxima entropía. Los resultados de la tesis demuestran que esa diferencia observada se debe a que los modelos de máxima entropía incluyen técnicas de regularización y la versión de la regresión logística usada en las comparaciones no. Una vez incorporada la regularización a la regresión logística usando penalización, las diferencias en cuanto a capacidad predictiva desaparecen. La regresión logística penalizada es, por tanto, una alternativa más para el ajuste de modelos de distribución de especies y está a la altura de los métodos modernos con mejor capacidad predictiva como los de máxima entropía. A menudo, los modelos de distribución de especies no incluyen variables relativas al suelo debido a que no es habitual que se disponga de mediciones directas de sus propiedades físicas o químicas. La incorporación de datos de baja resolución espacial proveniente de mapas de suelo nacionales o continentales podría ser una alternativa. Los resultados de esta tesis sugieren que los modelos de distribución de especies de alta resolución espacial mejoran de forma ligera pero estadísticamente significativa su capacidad predictiva cuando se incorporan variables relativas al suelo procedente de mapas de baja resolución espacial. La validación es una de las etapas fundamentales del desarrollo de cualquier modelo empírico como los modelos de distribución de especies. Lo habitual es validar los modelos evaluando su capacidad predictiva especie a especie, es decir, comparando en un conjunto de localidades la presencia o ausencia observada de la especie con las predicciones del modelo. Este tipo de evaluación no responde a una cuestión clave en la restauración de la vegetación ¿cuales son las n especies más idóneas para el lugar a restaurar? Se ha propuesto un método de evaluación de modelos adaptado a esta cuestión que consiste en estimar la capacidad de un conjunto de modelos para discriminar entre las especies presentes y ausentes de un lugar concreto. El método se ha aplicado con éxito a la validación de 188 modelos de distribución de especies leñosas orientados a la selección de especies para la restauración de la vegetación en España. Las mejoras metodológicas propuestas permiten mejorar la capacidad predictiva de los modelos de distribución de especies aplicados a la selección de especies en la restauración de la vegetación y también permiten ampliar el número de especies para las que se puede contar con un modelo que apoye la toma de decisiones. SUMMARY During the last 40 years, decision support tools for plant species selection in ecological restoration in Spain have been based on species distribution models (also called ecological niche models), that estimate the probability of occurrence of the species as a function of environmental predictors (e.g., climate, soil). In this Thesis some methodological improvements are proposed to contribute to a better predictive performance of such models, given the current data available in Spain and focusing in the application of the models to selection of species for ecological restoration. Fine grained species distribution data are required to train models to be used at the scale of the ecological restoration projects, but this kind of data are not always available for every species. On the other hand, coarse grained data are available for almost every species in Spain. A recalibration method is proposed that updates a coarse grained logistic regression model using a new fine grained updating sample. The method allows obtaining acceptable predictive performance with reasonably small updating sample (25 occurrences of the species), in contrast with the much larger samples (more than 100 occurrences) required for a conventional modeling approach that discards the coarse grained data. The choice of the statistical method may have a dramatic effect on model performance, therefore comparisons of methods have received much interest in the last decade. Previous studies have shown a poorer performance of the logistic regression compared to novel methods like maximum entropy models. The results of this Thesis show that the observed difference is caused by the fact that maximum entropy models include regularization techniques and the versions of logistic regression compared do not. Once regularization has been added to the logistic regression using a penalization procedure, the differences in model performance disappear. Therefore, penalized logistic regression may be considered one of the best performing methods to model species distributions. Usually, species distribution models do not consider soil related predictors because direct measurements of the chemical or physical properties are often lacking. The inclusion of coarse grained soil data from national or continental soil maps could be a reasonable alternative. The results of this Thesis suggest that the performance of the models slightly increase after including soil predictors form coarse grained soil maps. Model validation is a key stage of the development of empirical models, such as species distribution models. The usual way of validating is based on the evaluation of model performance for each species separately, i.e., comparing observed species presences or absence to predicted probabilities in a set of sites. This kind of evaluation is not informative for a common question in ecological restoration projects: which n species are the most suitable for the environment of the site to be restored? A method has been proposed to address this question that estimates the ability of a set of models to discriminate among present and absent species in a evaluation site. The method has been successfully applied to the validation of 188 species distribution models used to support decisions on species selection for ecological restoration in Spain. The proposed methodological approaches improve the predictive performance of the predictive models applied to species selection in ecological restoration and increase the number of species for which a model that supports decisions can be fitted.

A combined measure for quantifying and qualifying the topology preservation of growing self-organizing maps

The Self-OrganizingMap (SOM) is a neural network model that performs an ordered projection of a high dimensional input space in a low-dimensional topological structure. The process in which such mapping is formed is defined by the SOM algorithm, which is a competitive, unsupervised and nonparametric method, since it does not make any assumption about the input data distribution. The feature maps provided by this algorithm have been successfully applied for vector quantization, clustering and high dimensional data visualization processes. However, the initialization of the network topology and the selection of the SOM training parameters are two difficult tasks caused by the unknown distribution of the input signals. A misconfiguration of these parameters can generate a feature map of low-quality, so it is necessary to have some measure of the degree of adaptation of the SOM network to the input data model. The topologypreservation is the most common concept used to implement this measure. Several qualitative and quantitative methods have been proposed for measuring the degree of SOM topologypreservation, particularly using Kohonen's model. In this work, two methods for measuring the topologypreservation of the Growing Cell Structures (GCSs) model are proposed: the topographic function and the topology preserving map

Realización de Mapa Estratégico de Ruido de las Carreteras de la Red del Estado (A-3 - zona Campus Sur de la U.P.M.)

En cumplimiento de la Directiva 2002/49/CE en lo referente a carreteras, se han llevado a cabo en España, en el año 2007, los mapas estratégicos de ruido (MER) de los grandes ejes viarios de más de 6 millones de vehículos / año (datos 2006). En esta categoría se encuentra la carretera A-3 a su paso por el Campus Sur de la U.P.M. De acuerdo con el pliego de prescripciones técnicas, estos MER se dividen en fase A o de estudio básico y fase B o de estudio de detalle. En el proyecto denominado “Realización de Mapa Estratégico de Ruido de las carreteras de la Red del Estado (A-3 - Zona Campus sur de la U.P.M.)” se muestran los resultados de información pública de fase A del Mapa Estratégico de Ruido (MER) para la carretera A-3 en la Comunidad de Madrid. Teniendo en cuenta dichos resultados y la no elección del Campus Sur en la fase B (detalle) de dicho MER; en el presente proyecto se realiza el Mapa Estratégico de fase B del Campus Sur de la U.P.M. para el gran ejes viarios (A-3), de cumplimiento de la Directiva 2002/49/CE y siguiendo las indicaciones del pliego de prescripciones técnicas para esta primera fase de entregas de 2007 y utilizando para ello Sistemas de Información Geográfica (SIG). Se justifica, según los resultados obtenidos, si hubiera sido necesaria su inclusión en esta fase de estudio. Una vez establecidas las diferencias entre Mapa Estratégico de Ruido (MER) y Mapa de Ruido (MR), se analizan los diversos criterios técnicos que debe tomar un consultor acústico durante la realización de un MER y cómo estos pueden afectar al resultado final siendo todos ellos válidos pero creando una falta de homogeneidad entre los diferentes MER según el autor del estudio. Se describen las diferentes acciones que se están tomando tras la entrega de 2007 para intentar solucionar este problema de cara a las nuevas entregas. ABSTRACT: The environmental Noise Directive 2002/49/EC has clear requirements to Member States in terms of Strategic Noise Maps according to roads. So, have been carried out in Spain, in 2007, Strategic Noise Maps of the major roads which have more than six million vehicle passages a year (2006 data) where the A-3 road near “Campus Sur U.P.M.” is included. In accord with the statement of technical requirements, these Strategic Noise Maps are divided into A phase (Basic study) and B phase (detailed study). The present project by the name of "Implementation of Strategic Noise Map of Spanish Roads (A-3 – Campus Sur U.P.M. area)" shows the results of Strategic Noise Map for the A-3 in the Community of Madrid (A phase, public information – EGRA project Spanish Ministry of Transport). According to de study results and the not election of “Campus Sur” to B phase (detail), in this project has been made the B phase of Strategic Map in compliance with Directive 2002/49/EC, following the technical requirements specifications for the first phase of deliveries (2007) and using Geographic Information Systems (GIS) to carry on them. Is justified, in accordance with the results, if it was necessary to include “Campus Sur” in this B phase of study. Once established the differences between Strategic Noise Map and Noise Map, the present project examines the technical criteria that must take an acoustic consultant for the realization of a Strategic Map and how these criteria could affect the quality of the final results being all of them valid but it generate a lack of homogeneity between the different Strategic Noise Map by the author of the study. There wasn’t so much experience in Spain in the methodology proposed by the European Noise Directive. The actions that are being taken after delivery of 2007 to try to solve this problem and get harmonized the results among the whole network for the new deliveries each five years are shown at the present project.

Heterogeneity of atmosfpheric ammonia at the landscape scale and consequences for environmental impact assessment.

We examined the consequences of the spatial heterogeneity of atmospheric ammonia (NH3) by measuring and modelling NH3 concentrations and deposition at 25 m grid resolution for a rural landscape containing intensive poultry farming, agricultural grassland, woodland and moorland. The emission pattern gave rise to a high spatial variability of modelled mean annual NH3 concentrations and dry deposition. Largest impacts were predicted for woodland patches located within the agricultural area, while larger moorland areas were at low risk, due to atmospheric dispersion, prevailing wind direction and low NH3 background. These high resolution spatial details are lost in national scale estimates at 1 km resolution due to less detailed emission input maps. The results demonstrate how the spatial arrangement of sources and sinks is critical to defining the NH3 risk to semi-natural ecosystems. These spatial relationships provide the foundation for local spatial planning approaches to reduce environmental impacts of atmospheric NH3.

Dendrogeomorphological research applied to flood hazard analysis in the Caldera de Taburiente National Park (La Palma, Canary Islands, Spain).

Se ha realizado un estudio dendrogeomorfológico utilizando las heridas de los árboles como indicadores de paleoinundaciones.