Assessing the effects of complexity in cross-temporal transferability of species distribution modelling predictions using palaeobotanical data

Valoración de la transferencia temporal de los modelos de distribución de especies para su aplicación en nuestros días utilizando datos paleobotánicos Corilus avellana y Alnus glutinosa.

On the spatial distribution of woody plant species in a tropical montane cloud forest

Abstract The cloud forest is a special type of forest ecosystem that depends on suitable conditions of humidity and temperature to exist; hence, it is a very fragile ecosystem. The cloud forest is also one of the richest ecosystems in terms of species diversity and rate of endemism. However, today, it is one of the most threatened ecosystems in the world. Little is known about tree species distribution and coexistence among cloud forest trees. Trees are essential to understanding ecosystem functioning and maintenance because they support the ecosystem in important ways. For this dissertation, an analysis of woody plant species distribution at a small scale in a north-Peruvian Andean cloud forest was performed, and some of the factors implicated in the observed patterns were identified. Towards that end, different natural factors acting on species distribution within the forest were investigated: (i) intra-specific arrangements, (ii) heterospecific spatial relationships and (iii) relationships with external environmental factors. These analyses were conducted first on standing woody plants and then on seedlings. The woody plants were found to be clumped in the forest, either considering all the species together or each species separately. However, each species presented a specific pattern and specific spatial relationship among different-age individuals. Dispersal mode, growth form and shade tolerance played roles in the final distribution of the species. Furthermore, spatial associations among species, either positive or negative, were observed. These associations were more numerous when considering individuals of the interacting species at different developmental stages, i.e., younger individuals from one species and older individuals from another. Accordingly, competition and facilitation are asymmetric processes and vary throughout the life of an individual. Moreover, some species appear to prefer certain habitat conditions and avoid other habitats. The habitat definition that best explains species distribution is that which includes both environmental and stand characteristics; thus, a combination of these factors is necessary to understanding species' niche preferences. Seedling distribution was also associated with habitat conditions, but these conditions explained less than the 30% of the spatial variation. The position of conspecific adult individuals also affected seedling distribution; although the seedlings of many tree species avoid the vicinity of conspecifics, a few species appeared to prefer the formation of cohorts around their parent trees. The importance of habitat conditions and distance dependence with conspecifics varied among regions within the forest as well as on the developmental stage of the stand. The results from this thesis suggest that different species can coexist within a given space, forming a “puzzle” of species as a result of the intra- and interspecific spatial relationships along with niche preferences and adaptations that operate at different scales. These factors not only affect each species in a different way, but specific preferences also vary throughout species' lifespans. Resumen Resumen El bosque de niebla es uno de los ecosistemas más amenazados del mundo además de ser uno de los más frágiles. Son formaciones azonales que dependen de la existencia de unas condiciones de humedad y temperatura que permitan la formación de nubes que cubran el bosque; lo que dificulta en gran medida su conservación. También es uno de los ecosistemas con mayor riqueza de especies además de tener uno de los mayores porcentajes de endemismos. Uno de los aspectos más importantes para entender el ecosistema, es identificar y entender los elementos que lo componen y los mecanismos que regulan las relaciones entre ellos. Los árboles son el soporte del ecosistema. Sin embargo, apenas hay información sobre la distribución y coexistencia de los árboles en los bosques de niebla. Esta tesis presenta un análisis de la distribución a pequeña escala de las plantas leñosas en un bosque de niebla situado en la cordillera andina del norte de Perú; así como el análisis de algunos de los factores que pueden estar implicados en que se origine la distribución observada. Para este propósito se estudia cómo influyen factores de diferente naturaleza en la distribución de las especies (i) organización intra-específica (ii) relaciones espaciales heterospecíficas y (iii) relación con factores ambientales externos. En estos análisis se estudiaron primero las plantas jóvenes y las adultas, y después las plántulas. Los árboles aparecieron agregados en el bosque, tanto considerando todos a la vez como cuando se estudió cada especie por separado. Sin embargo, cada especie mostró un patrón distinto así como una particular relación espacial entre individuos jóvenes y adultos. El modo de dispersión, la forma de vida y la tolerancia de la especies estuvieron relacionados con el patrón general observado. Se vio también que ciertas especies aparecían relacionadas con otras, tanto de forma positiva (compartiendo zonas) como negativa (apareciendo en áreas distintas). Las asociaciones fueron mucho más numerosas cuando se consideraron los pares de especies en diferente estado de desarrollo, es decir, individuos jóvenes de una especie e individuos mayores de la otra. Eso indicaría que los procesos de competencia y facilitación son asimétricos y además varían durante la vida de la planta. Por otro lado, algunas especies aparecen preferentemente bajo ciertas condiciones de hábitat y evitan otras. La definición de hábitat a la que mejor responden las especies es cuando se incluyen tanto variables ambientales como de masa; así que ambos tipos de variables son necesarias para entender la preferencia de las especies por ciertos nichos. La distribución de las plántulas también estuvo relacionada con condiciones de hábitat, pero eso sólo llegaba a explicar hasta un 30% de la variabilidad espacial. La posición de los adultos de la misma especie también afectó a la distribución de las plántulas. En bastantes especies las plántulas evitan la cercanía de adultos de su misma especie, padres potenciales, aunque algunas especies aisladas mostraron el patrón contrario y aparecieron preferentemente en las mismas áreas que sus padres. La importancia de las condiciones de hábitat y posición de los adultos en la disposición de las plántulas varía de una zona a otra del bosque y además también varía según el estado de desarrollo de la masa.

Using ecological niche models to support tree species selection for forest restoration planning in largely deforested regions

Species selection for forest restoration is often supported by expert knowledge on local distribution patterns of native tree species. This approach is not applicable to largely deforested regions unless enough data on pre-human tree species distribution is available. In such regions, ecological niche models may provide essential information to support species selection in the framework of forest restoration planning. In this study we used ecological niche models to predict habitat suitability for native tree species in "Tierra de Campos" region, an almost totally deforested area of the Duero Basin (Spain). Previously available models provide habitat suitability predictions for dominant native tree species, but including non-dominant tree species in the forest restoration planning may be desirable to promote biodiversity, specially in largely deforested areas were near seed sources are not expected. We used the Forest Map of Spain as species occurrence data source to maximize the number of modeled tree species. Penalized logistic regression was used to train models using climate and lithological predictors. Using model predictions a set of tools were developed to support species selection in forest restoration planning. Model predictions were used to build ordered lists of suitable species for each cell of the study area. The suitable species lists were summarized drawing maps that showed the two most suitable species for each cell. Additionally, potential distribution maps of the suitable species for the study area were drawn. For a scenario with two dominant species, the models predicted a mixed forest (Quercus ilex and a coniferous tree species) for almost one half of the study area. According to the models, 22 non-dominant native tree species are suitable for the study area, with up to six suitable species per cell. The model predictions pointed to Crataegus monogyna, Juniperus communis, J.oxycedrus and J.phoenicea as the most suitable non-dominant native tree species in the study area. Our results encourage further use of ecological niche models for forest restoration planning in largely deforested regions.

Forest connectivity restoration through reforestation: an integrated methodology for prioritizing agricultural lands and selecting reforestation species

Forest connectivity restoration is a major goal in natural resource planning. Given the high amount of abandoned cultivated lands, setting efficient methods for the reforestation of agricultural lands offers a good opportunity to face this issue. However, reforestations must be carefully planned, which poses two main challenges. In first place, to determine those agricultural lands that, once reforested, would meet more effectively the planning goals. As a further step, in order to grant the success of the activity, it is fairly advisable to select those tree species that are more adapted to each particular environment. Here we intend to give response to both requirements by proposing a sequential and integrated methodology that has been implemented in two Spanish forest districts, which are formed by several landscape types that were previously defined and characterized. Using the software Conefor Sensinode, a powerful tool for quantifying habitat availability that is based on graph theory concepts, we determined the landscapes where forest planning should have connectivity as a major concern and, afterwards, we detected the agricultural patches that would contribute most to enhance connectivity if they were reforested. The subsequent reforestation species assessment was performed within these priority patches. Using penalized logistic regressions we fitted ecological niche models for the Spanish native tree species. The models were trained with species distribution data from the Spanish Forest Map and used climatic and lithological variables as predictors. Model predictions were used to build ordered lists of suitable species for each priority patch. The lists include dominant and non dominant tree species and allow adding biodiversity goals to the reforestation planning. The result of this combined methodology is a map of agricultural patches that would contribute most to uphold forest connectivity if they were reforested and a list of suitable tree species for each patch ordered by occurrence probability. Therefore the proposed methodology may be useful for suitable and efficient forest planning and landscape designing.

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.

Natural regeneration in mediterranean mixed forests: effect of environmental conditions on the physiological optimum niche of the species = Regeneración natural en masas mixtas mediterráneas: efecto de las condiciones ambientales en el nicho óptimo fisiológico de las especies

Los montes Mediterráneos han experimentado múltiples cambios en las últimas décadas (tanto en clima como en usos), lo que ha conducido a variaciones en la distribución de especies. El aumento previsto de las temperaturas medias junto con la mayor variabilidad intra e inter anual en cuanto a la ocurrencia de eventos extremos o disturbios naturales (como periodos prolongados de sequía, olas de frío o calor, incendios forestales o vendavales) pueden dañar significativamente al regenerado, llevándolo hasta la muerte, y jugando un papel decisivo en la composición de especies y en la dinámica del monte. La amplitud ecológica de muchas especies forestales puede verse afectada, de forma que se esperan cambios en sus nichos actuales de regeneración. Sin embargo, la migración latitudinal de las especies en busca de mejores condiciones, podría ser una explicación demasiado simplista de un proceso mucho más complejo de interacción entre la temperatura y la precipitación, que afectaría a cada especie de un modo distinto. En este sentido tanto la capacidad de adaptación al estrés ambiental de una determinada especie, así como su habilidad para competir por los recursos limitados, podría significar variaciones dentro de una comunidad. Las características fisiológicas y morfológicas propias de cada especie se encuentran fuertemente relacionadas con el lugar donde cada una puede surgir, qué especies pueden convivir y como éstas responden a las condiciones ambientales. En este sentido, el conocimiento sobre las distintas respuestas ecofisiológicas observadas ante cambios ambientales puede ser fundamentales para la predicción de variaciones en la distribución de especies, composición de la comunidad y productividad del monte ante el cambio global. En esta tesis investigamos el grado de tolerancia y sensibilidad que cada una de las tres especies de estudio, coexistentes en el interior peninsular ibérico (Pinus pinea, Quercus ilex y Juniperus oxycedrus), muestra ante los factores abióticos de estrés típicos de la región Mediterránea. Nuestro trabajo se ha basado en la definición del nicho óptimo fisiológico para el regenerado de cada especie a través de la investigación en profundidad del efecto de la sequía, la temperatura y el ambiente lumínico. Para ello, hemos desarrollado un modelo de predicción de la tasa de asimilación de carbono que nos ha permitido identificar las condiciones óptimas ambientales donde el regenerado de cada especie podría establecerse con mayor facilidad. En apoyo a este trabajo y con la idea de estudiar el efecto de la sequía a nivel de toda la planta hemos desarrollado un experimento paralelo en invernadero. Aquí se han aplicado dos regímenes hídricos para estudiar las características fisiológicas y morfológicas de cada especie, sobre todo a nivel de raíz y crecimiento del tallo, y relacionarlas con las diferentes estrategias en el uso del agua de las especies. Por último, hemos estudiado los patrones de aclimatación y desaclimatación al frio de cada especie, identificando los periodos de sensibilidad a heladas, así como cuellos de botella donde la competencia entre especies podría surgir. A pesar de que el pino piñonero ha sido la especie objeto de la gestión de estas masas durante siglos, actualmente se encuentra en la posición más desfavorable para combatir el cambio global, presentado el nicho fisiológico más estrecho de las tres especies. La encina sin embargo, ha resultado ser la especie mejor cualificada para afrontar este cambio, seguida muy de cerca por el enebro. Nuestros resultados sugieren una posible expansión en el rango de distribución de la encina, un aumento en la presencia del enebro y una disminución progresiva del pino piñonero a medio plazo en estas masas. ABSTRACT Mediterranean forests have undergone multiple changes over the last decades (in both climate and land use), which have lead to variations in the distribution of species. The expected increase in mean annual temperature together with the greater inter and intra-annual variability in extreme events and disturbances occurrence (such as prolonged drought periods, cold or heat waves, wildfires or strong winds) can significantly damage natural regeneration, up to causing death, playing a decisive role on species composition and forest dynamics. The ecological amplitude for adaptation of many species can be affected in such a way that changes in the current regeneration niches of many species are expected. However, the forecasted poleward migration of species seeking better conditions could be an oversimplification of what is a more complex phenomenon of interactions among temperature and precipitation, that would affect different species in different ways. In this regard, either the ability to adapt to environmental stresses or to compete for limited resources of a single species in a mixed forest could lead to variations within a community. The ecophysiological and morphological traits specific to each species are strongly related to the place where each species can emerge, which species can coexist, and how they respond to environmental conditions. In this regard, the understanding of the ecophysiological responses observed against changes in environmental conditions can be essential for predicting variations in species distribution, community composition, and forest productivity in the context of global change. In this thesis we investigated the degree of tolerance and sensitivity that each of the three studied species, co-occurring in central of the Iberian Peninsula (Pinus pinea, Quercus ilex and Juniperus oxycedrus), show against the typical abiotic stress factors in the Mediterranean region. Our work is based on the optimal physiological niche for regeneration of each species through in-depth research on the effect of drought, temperature and light environment. For this purpose, we developed a model to predict the carbon assimilation rate which allows us to identify the optimal environmental conditions where regeneration from each species could establish itself more easily. To obtain a better understanding about the effect of low temperature on regeneration, we studied the acclimation and deacclimation patterns to cold of each species, identifying period of frost sensitivity, as well as bottlenecks where competition between species can arise. Finally, to support our results about the effect of water availabilty, we conducted a greenhouse experiment with a view of studying the drought effect at the whole plant level. Here, two watering regimes were applied in order to study the physiological and morphological traits of each species, mainly at the level of the root system and stem growth, and so relate them to the different water use strategies of the species. Despite the fact that stone pine has been the target species for centuries, nowadays this species is in the most unfavorable position to cope with climate change. Holm oak, however, resulted the species that is best adapted to tolerate the predicted changes, followed closely by prickly juniper. Our results suggest a feasible expansion of the distribution range in holm oak, an increase in the prickly juniper presence and a progressive decreasing of stone pine presence in the medium term in these stone pine-holm oak-prickly juniper mixed forests.

Responses of riparian guilds to flowalterations in a Mediterranean stream

Questions: Do Mediterranean riparian guilds show distinct responses to stream water declines? If observed,which are the most sensitive and resilient guilds and theirmost affected attributes? Location: Tie¿tar river below the Rosarito dam, central-western Spain. Methods: We identified riparian guilds based on key woody species features and species distribution within this Mediterranean river corridor, and evaluated similarity of their responses to long-term flow alteration (i.e. stream water declines since dam construction in 1959). Hierarchical cluster analysis was used to group surveyed vegetation bands according to species composition. The groups were designated as riparian guilds where each vegetation group comprising a guild: (1) contains species sharing similar features (using PCA); and (2) shares a similar environment (using DCA). Changes in several guild attributes (i.e. dominance and species composition, diversity and establishment patterns) during the regulated period were compared statistically. We used pre- and post-dam established vegetation bands identified based on old (1956) and modern (2006) aerial photographs and field measurements of woody species diameter. Results: Responses to flow alterations varied between guilds according to ecological requirements of their species. The ability to survive water stress (i.e. ?Xeric? guilds) and drag forces caused by floods (?Torrential? guilds) allowed certain pioneer shrub-dominated guilds (e.g. Flueggea tinctoria and Salix salviifolia) to spread on newly emerged surfaces downward to the main channel after flow alterations, although new shrubland had less species diversity than pre-dam shrubland. In contrast, new hydromorphological conditions following damming limited recruitment of native late-successional tree guilds sensitive to floods (to drag forces, inundation and anoxia; i.e. ?Slow-water? and ?Flood-sensitive?, respectively) and those with greater water requirements (i.e. ?Hydric?) (e.g. Alnus glutinosa and Celtis australis), although species diversity increased in this mature forest through co-existence of remaining riparian species and new arrival of upland species. Conclusions: Changes in several riparian attributes after flow alterations differed between guilds. Stream water declines after damming caused shifts in species-poor pioneer shrubland downwards to the watered channel, resulting in severe declines ofmaturenative forest.Understanding vegetation guild responses provides information about general trends in plant populations and assemblage structures expected to occur during river development and flow regulation, increasing our capacity to detect and synthesize complex flowalteration?riparian ecosystem response relationships, and anticipate irreversible impacts.

Coevolución virus-planta: impacto de las infecciones virales en poblaciones silvestres de Chiltepín (capsicum annuum var. Aviculare (dierbach) d’arcy & eshbaugh) en México.

El impacto negativo que tienen los virus en las plantas hace que estos puedan ejercer un papel ecológico como moduladores de la dinámica espacio-temporal de las poblaciones de sus huéspedes. Entender cuáles son los mecanismos genéticos y los factores ambientales que determinan tanto la epidemiología como la estructura genética de las poblaciones de virus puede resultar de gran ayuda para la comprensión del papel ecológico de las infecciones virales. Sin embargo, existen pocos trabajos experimentales que hayan abordado esta cuestión. En esta tesis, se analiza el efecto de la heterogeneidad del paisaje sobre la incidencia de los virus y la estructura genética de sus poblaciones. Asimismo, se explora como dichos factores ambientales influyen en la importancia relativa que los principales mecanismos de generación de variabilidad genética (mutación, recombinación y migración) tienen en la evolución de los virus. Para ello se ha usado como sistema los begomovirus que infectan poblaciones de chiltepín (Capsicum annuum var. aviculare (Dierbach) D´Arcy & Eshbaugh) en México. Se analizó la incidencia de diferentes virus en poblaciones de chiltepín distribuidas a lo largo de seis provincias biogeográficas, representando el área de distribución de la especie en México, y localizadas en hábitats con diferente grado de intervención humana: poblaciones sin intervención humana (silvestres); poblaciones toleradas (lindes y pastizales), y poblaciones manejadas por el hombre (monocultivos y huertos familiares). Entre los virus analizados, los begomovirus mostraron la mayor incidencia, detectándose en todas las poblaciones y años de muestreo. Las únicas dos especies de begomovirus que se encontraron infectando al chiltepín fueron: el virus del mosaico dorado del chile (Pepper golden mosaic virus, PepGMV) y el virus huasteco del amarilleo de venas del chile (Pepper huasteco yellow vein virus, PHYVV). Por ello, todos los análisis realizados en esta tesis se centran en estas dos especies de virus. La incidencia de PepGMV y PHYVV, tanto en infecciones simples como mixtas, aumento cuanto mayor fue el nivel de intervención humana en las poblaciones de chiltepín, lo que a su vez se asoció con una menor biodiversidad y una mayor densidad de plantas. Además, la incidencia de infecciones mixtas, altamente relacionada con la presencia de síntomas, fue también mayor en las poblaciones cultivadas. La incidencia de estos dos virus también varió en función de la población de chiltepín y de la provincia biogeográfica. Por tanto, estos resultados apoyan una de las hipótesis XVI clásicas de la Patología Vegetal según la cual la simplificación de los ecosistemas naturales debida a la intervención humana conduce a un mayor riesgo de enfermedad de las plantas, e ilustran sobre la importancia de la heterogeneidad del paisaje a diferentes escalas en la determinación de patrones epidemiológicos. La heterogeneidad del paisaje no solo afectó a la epidemiología de PepGMV y PHYVV, sino también a la estructura genética de sus poblaciones. En ambos virus, el nivel de diferenciación genética mayor fue la población, probablemente asociado a la capacidad de migración de su vector Bemisia tabaci; y en segundo lugar la provincia biogeográfica, lo que podría estar relacionado con el papel del ser humano como agente dispersor de PepGMV y PHYVV. La estima de las tasas de sustitución nucleotídica de las poblaciones de PepGMV y PHYVV mostró una rápida dinámica evolutiva. Los árboles filogenéticos de ambos virus presentaron una topología en estrella, lo que sugiere una expansión reciente en las poblaciones de chiltepín. La reconstrucción de los patrones de migración de ambos virus indicó que ésta expansión parece haberse producido desde la zona central de México siguiendo un patrón radial, y en los últimos 30 años. Es importante tener en cuenta que el patrón espacial de la diversidad genética de las poblaciones de PepGMV y PHYVV es similar al descrito previamente para el chiltepín lo que podría dar lugar a la congruencia de las genealogías del huésped y la de los virus. Dicha congruencia se encontró cuando se tuvieron en cuenta únicamente las poblaciones de hábitats silvestres y tolerados, lo que probablemente se debe a una codivergencia en el espacio pero no en el tiempo, dado que la evolución de virus y huésped han ocurrido a escalas temporales muy diferentes. Finalmente, el análisis de la frecuencia de recombinación en PepGMV y PHYVV indicó que esta juega un papel importante en la evolución de ambos virus, dependiendo su importancia del nivel de intervención humana de la población de chiltepín. Este factor afectó también a la intensidad de la selección a la que se ven sometidos los genomas de PepGMV y PHYVV. Los resultados de esta tesis ponen de manifiesto la importancia que la reducción de la biodiversidad asociada al nivel de intervención humana de las poblaciones de plantas y la heterogeneidad del paisaje tiene en la emergencia de nuevas enfermedades virales. Por tanto, es necesario considerar estos factores ambientales a la hora de comprender la epidemiologia y la evolución de los virus de plantas.XVII SUMMARY Plant viruses play a key role as modulators of the spatio-temporal dynamics of their host populations, due to their negative impact in plant fitness. Knowledge on the genetic and environmental factors that determine the epidemiology and the genetic structure of virus populations may help to understand the ecological role of viral infections. However, few experimental works have addressed this issue. This thesis analyses the effect of landscape heterogeneity in the prevalence of viruses and the genetic structure of their populations. Also, how these environmental factors influence the relative importance of the main mechanisms for generating genetic variability (mutation, recombination and migration) during virus evolution is explored. To do so, the begomoviruses infecting chiltepin (Capsicum annuum var. aviculare (Dierbach) D'Arcy & Eshbaugh) populations in Mexico were used. Incidence of different viruses in chiltepin populations of six biogeographical provinces representing the species distribution in Mexico was determined. Populations belonged to different habitats according to the level of human management: populations with no human intervention (Wild); populations naturally dispersed and tolerated in managed habitats (let-standing), and human managed populations (cultivated). Among the analyzed viruses, the begomoviruses showed the highest prevalence, being detected in all populations and sampling years. Only two begomovirus species infected chiltepin: Pepper golden mosaic virus, PepGMV and Pepper huasteco yellow vein virus, PHYVV. Therefore, all the analyses presented in this thesis are focused in these two viruses. The prevalence of PepGMV and PHYVV, in single and mixed infections, increased with higher levels of human management of the host population, which was associated with decreased biodiversity and increased plant density. Furthermore, cultivated populations showed higher prevalence of mixed infections and symptomatic plants. The prevalence of the two viruses also varied depending on the chiltepin population and on the biogeographical province. Therefore, these results support a classical hypothesis of Plant Pathology stating that simplification of natural ecosystems due to human management leads to an increased disease risk, and illustrate on the importance of landscape heterogeneity in determining epidemiological patterns. Landscape heterogeneity not only affected the epidemiology of PepGMV and PHYVV, but also the genetic structure of their populations. Both viruses had the highest level of genetic differentiation at the population scale, probably associated with the XVIII migration patterns of its vector Bemisia tabaci, and a second level at the biogeographical province scale, which could be related to the role of humans as dispersal agents of PepGMV and PHYVV. The estimates of nucleotide substitution rates of the virus populations indicated rapid evolutionary dynamics. Accordingly, phylogenetic trees of both viruses showed a star topology, suggesting a recent diversification in the chiltepin populations. Reconstruction of PepGMV and PHYVV migration patterns indicated that they expanded from central Mexico following a radial pattern during the last 30 years. Importantly, the spatial genetic structures of the virus populations were similar to that described previously for the chiltepin, which may result in the congruence of the host and virus genealogies. Such congruence was found only in wild and let-standing populations. This is probably due to a co-divergence in space but not in time, given the different evolutionary time scales of the host and virus populations. Finally, the frequency of recombination detected in the PepGMV and PHYVV populations indicated that this mechanism plays an important role in the evolution of both viruses at the intra-specific scale. The level of human management had a minor effect on the frequency of recombination, but influenced the strength of negative selective pressures in the viral genomes. The results of this thesis highlight the importance of decreased biodiversity in plant populations associated with the level of human management and of landscape heterogeneity on the emergence of new viral diseases. Therefore it is necessary to consider these environmental factors in order to fully understand the epidemiology and evolution of plant viruses.

Contributions to Bayesian network learning with applications to neuroscience

Neuronal morphology is a key feature in the study of brain circuits, as it is highly related to information processing and functional identification. Neuronal morphology affects the process of integration of inputs from other neurons and determines the neurons which receive the output of the neurons. Different parts of the neurons can operate semi-independently according to the spatial location of the synaptic connections. As a result, there is considerable interest in the analysis of the microanatomy of nervous cells since it constitutes an excellent tool for better understanding cortical function. However, the morphologies, molecular features and electrophysiological properties of neuronal cells are extremely variable. Except for some special cases, this variability makes it hard to find a set of features that unambiguously define a neuronal type. In addition, there are distinct types of neurons in particular regions of the brain. This morphological variability makes the analysis and modeling of neuronal morphology a challenge. Uncertainty is a key feature in many complex real-world problems. Probability theory provides a framework for modeling and reasoning with uncertainty. Probabilistic graphical models combine statistical theory and graph theory to provide a tool for managing domains with uncertainty. In particular, we focus on Bayesian networks, the most commonly used probabilistic graphical model. In this dissertation, we design new methods for learning Bayesian networks and apply them to the problem of modeling and analyzing morphological data from neurons. The morphology of a neuron can be quantified using a number of measurements, e.g., the length of the dendrites and the axon, the number of bifurcations, the direction of the dendrites and the axon, etc. These measurements can be modeled as discrete or continuous data. The continuous data can be linear (e.g., the length or the width of a dendrite) or directional (e.g., the direction of the axon). These data may follow complex probability distributions and may not fit any known parametric distribution. Modeling this kind of problems using hybrid Bayesian networks with discrete, linear and directional variables poses a number of challenges regarding learning from data, inference, etc. In this dissertation, we propose a method for modeling and simulating basal dendritic trees from pyramidal neurons using Bayesian networks to capture the interactions between the variables in the problem domain. A complete set of variables is measured from the dendrites, and a learning algorithm is applied to find the structure and estimate the parameters of the probability distributions included in the Bayesian networks. Then, a simulation algorithm is used to build the virtual dendrites by sampling values from the Bayesian networks, and a thorough evaluation is performed to show the model’s ability to generate realistic dendrites. In this first approach, the variables are discretized so that discrete Bayesian networks can be learned and simulated. Then, we address the problem of learning hybrid Bayesian networks with different kinds of variables. Mixtures of polynomials have been proposed as a way of representing probability densities in hybrid Bayesian networks. We present a method for learning mixtures of polynomials approximations of one-dimensional, multidimensional and conditional probability densities from data. The method is based on basis spline interpolation, where a density is approximated as a linear combination of basis splines. The proposed algorithms are evaluated using artificial datasets. We also use the proposed methods as a non-parametric density estimation technique in Bayesian network classifiers. Next, we address the problem of including directional data in Bayesian networks. These data have some special properties that rule out the use of classical statistics. Therefore, different distributions and statistics, such as the univariate von Mises and the multivariate von Mises–Fisher distributions, should be used to deal with this kind of information. In particular, we extend the naive Bayes classifier to the case where the conditional probability distributions of the predictive variables given the class follow either of these distributions. We consider the simple scenario, where only directional predictive variables are used, and the hybrid case, where discrete, Gaussian and directional distributions are mixed. The classifier decision functions and their decision surfaces are studied at length. Artificial examples are used to illustrate the behavior of the classifiers. The proposed classifiers are empirically evaluated over real datasets. We also study the problem of interneuron classification. An extensive group of experts is asked to classify a set of neurons according to their most prominent anatomical features. A web application is developed to retrieve the experts’ classifications. We compute agreement measures to analyze the consensus between the experts when classifying the neurons. Using Bayesian networks and clustering algorithms on the resulting data, we investigate the suitability of the anatomical terms and neuron types commonly used in the literature. Additionally, we apply supervised learning approaches to automatically classify interneurons using the values of their morphological measurements. Then, a methodology for building a model which captures the opinions of all the experts is presented. First, one Bayesian network is learned for each expert, and we propose an algorithm for clustering Bayesian networks corresponding to experts with similar behaviors. Then, a Bayesian network which represents the opinions of each group of experts is induced. Finally, a consensus Bayesian multinet which models the opinions of the whole group of experts is built. A thorough analysis of the consensus model identifies different behaviors between the experts when classifying the interneurons in the experiment. A set of characterizing morphological traits for the neuronal types can be defined by performing inference in the Bayesian multinet. These findings are used to validate the model and to gain some insights into neuron morphology. Finally, we study a classification problem where the true class label of the training instances is not known. Instead, a set of class labels is available for each instance. This is inspired by the neuron classification problem, where a group of experts is asked to individually provide a class label for each instance. We propose a novel approach for learning Bayesian networks using count vectors which represent the number of experts who selected each class label for each instance. These Bayesian networks are evaluated using artificial datasets from supervised learning problems. Resumen La morfología neuronal es una característica clave en el estudio de los circuitos cerebrales, ya que está altamente relacionada con el procesado de información y con los roles funcionales. La morfología neuronal afecta al proceso de integración de las señales de entrada y determina las neuronas que reciben las salidas de otras neuronas. Las diferentes partes de la neurona pueden operar de forma semi-independiente de acuerdo a la localización espacial de las conexiones sinápticas. Por tanto, existe un interés considerable en el análisis de la microanatomía de las células nerviosas, ya que constituye una excelente herramienta para comprender mejor el funcionamiento de la corteza cerebral. Sin embargo, las propiedades morfológicas, moleculares y electrofisiológicas de las células neuronales son extremadamente variables. Excepto en algunos casos especiales, esta variabilidad morfológica dificulta la definición de un conjunto de características que distingan claramente un tipo neuronal. Además, existen diferentes tipos de neuronas en regiones particulares del cerebro. La variabilidad neuronal hace que el análisis y el modelado de la morfología neuronal sean un importante reto científico. La incertidumbre es una propiedad clave en muchos problemas reales. La teoría de la probabilidad proporciona un marco para modelar y razonar bajo incertidumbre. Los modelos gráficos probabilísticos combinan la teoría estadística y la teoría de grafos con el objetivo de proporcionar una herramienta con la que trabajar bajo incertidumbre. En particular, nos centraremos en las redes bayesianas, el modelo más utilizado dentro de los modelos gráficos probabilísticos. En esta tesis hemos diseñado nuevos métodos para aprender redes bayesianas, inspirados por y aplicados al problema del modelado y análisis de datos morfológicos de neuronas. La morfología de una neurona puede ser cuantificada usando una serie de medidas, por ejemplo, la longitud de las dendritas y el axón, el número de bifurcaciones, la dirección de las dendritas y el axón, etc. Estas medidas pueden ser modeladas como datos continuos o discretos. A su vez, los datos continuos pueden ser lineales (por ejemplo, la longitud o la anchura de una dendrita) o direccionales (por ejemplo, la dirección del axón). Estos datos pueden llegar a seguir distribuciones de probabilidad muy complejas y pueden no ajustarse a ninguna distribución paramétrica conocida. El modelado de este tipo de problemas con redes bayesianas híbridas incluyendo variables discretas, lineales y direccionales presenta una serie de retos en relación al aprendizaje a partir de datos, la inferencia, etc. En esta tesis se propone un método para modelar y simular árboles dendríticos basales de neuronas piramidales usando redes bayesianas para capturar las interacciones entre las variables del problema. Para ello, se mide un amplio conjunto de variables de las dendritas y se aplica un algoritmo de aprendizaje con el que se aprende la estructura y se estiman los parámetros de las distribuciones de probabilidad que constituyen las redes bayesianas. Después, se usa un algoritmo de simulación para construir dendritas virtuales mediante el muestreo de valores de las redes bayesianas. Finalmente, se lleva a cabo una profunda evaluaci ón para verificar la capacidad del modelo a la hora de generar dendritas realistas. En esta primera aproximación, las variables fueron discretizadas para poder aprender y muestrear las redes bayesianas. A continuación, se aborda el problema del aprendizaje de redes bayesianas con diferentes tipos de variables. Las mixturas de polinomios constituyen un método para representar densidades de probabilidad en redes bayesianas híbridas. Presentamos un método para aprender aproximaciones de densidades unidimensionales, multidimensionales y condicionales a partir de datos utilizando mixturas de polinomios. El método se basa en interpolación con splines, que aproxima una densidad como una combinación lineal de splines. Los algoritmos propuestos se evalúan utilizando bases de datos artificiales. Además, las mixturas de polinomios son utilizadas como un método no paramétrico de estimación de densidades para clasificadores basados en redes bayesianas. Después, se estudia el problema de incluir información direccional en redes bayesianas. Este tipo de datos presenta una serie de características especiales que impiden el uso de las técnicas estadísticas clásicas. Por ello, para manejar este tipo de información se deben usar estadísticos y distribuciones de probabilidad específicos, como la distribución univariante von Mises y la distribución multivariante von Mises–Fisher. En concreto, en esta tesis extendemos el clasificador naive Bayes al caso en el que las distribuciones de probabilidad condicionada de las variables predictoras dada la clase siguen alguna de estas distribuciones. Se estudia el caso base, en el que sólo se utilizan variables direccionales, y el caso híbrido, en el que variables discretas, lineales y direccionales aparecen mezcladas. También se estudian los clasificadores desde un punto de vista teórico, derivando sus funciones de decisión y las superficies de decisión asociadas. El comportamiento de los clasificadores se ilustra utilizando bases de datos artificiales. Además, los clasificadores son evaluados empíricamente utilizando bases de datos reales. También se estudia el problema de la clasificación de interneuronas. Desarrollamos una aplicación web que permite a un grupo de expertos clasificar un conjunto de neuronas de acuerdo a sus características morfológicas más destacadas. Se utilizan medidas de concordancia para analizar el consenso entre los expertos a la hora de clasificar las neuronas. Se investiga la idoneidad de los términos anatómicos y de los tipos neuronales utilizados frecuentemente en la literatura a través del análisis de redes bayesianas y la aplicación de algoritmos de clustering. Además, se aplican técnicas de aprendizaje supervisado con el objetivo de clasificar de forma automática las interneuronas a partir de sus valores morfológicos. A continuación, se presenta una metodología para construir un modelo que captura las opiniones de todos los expertos. Primero, se genera una red bayesiana para cada experto y se propone un algoritmo para agrupar las redes bayesianas que se corresponden con expertos con comportamientos similares. Después, se induce una red bayesiana que modela la opinión de cada grupo de expertos. Por último, se construye una multired bayesiana que modela las opiniones del conjunto completo de expertos. El análisis del modelo consensuado permite identificar diferentes comportamientos entre los expertos a la hora de clasificar las neuronas. Además, permite extraer un conjunto de características morfológicas relevantes para cada uno de los tipos neuronales mediante inferencia con la multired bayesiana. Estos descubrimientos se utilizan para validar el modelo y constituyen información relevante acerca de la morfología neuronal. Por último, se estudia un problema de clasificación en el que la etiqueta de clase de los datos de entrenamiento es incierta. En cambio, disponemos de un conjunto de etiquetas para cada instancia. Este problema está inspirado en el problema de la clasificación de neuronas, en el que un grupo de expertos proporciona una etiqueta de clase para cada instancia de manera individual. Se propone un método para aprender redes bayesianas utilizando vectores de cuentas, que representan el número de expertos que seleccionan cada etiqueta de clase para cada instancia. Estas redes bayesianas se evalúan utilizando bases de datos artificiales de problemas de aprendizaje supervisado.

Estudios corológicos de plantas vasculares en la cuenca media del Tajo

Se ha realizado un estudio de la distribución de plantas vasculares en un territorio situado entre las provincias de Cuenca, Guadalajara, Madrid y Toledo (España). El territorio estudiado está en la Submeseta Sur de la península ibérica, al sur del Sistema Central, norte de los Montes de Toledo y oeste del Sistema Ibérico, en zonas sedimentarias con poco relieve y clima mediterráneo, con grandes contrastes de temperatura y precipitaciones muy irregulares. Coincide con las regiones naturales llamadas: “Alcarrias”, “Campiñas de Madrid y Guadalajara” y “Vegas de los ríos de la Cuenca del Tajo”. Es lo que he llamado Cuenca Media del Tajo. En una primera fase se ha estudiado la flora regional para adquirir conocimientos previos mediante las consultas bibliográficas y de herbarios, se ha contado con bases de datos disponibles para MA, MACB, MAF, JACA, AH, ABH, VAL, SALA y EMMA. Se han revisado las aportaciones propias que en los últimos años he realizado en el territorio en relación a los temas tratados en la tesis. El trabajo de campo ha consistido en la realización de inventarios de presencia de flora. Ha sido muy importante la tarea herborizadora para llegar a la correcta identificación de las especies colectadas en los inventarios. De esta forma el autor ha confeccionado un herbario propio JML que en el territorio muestreado ha reunido cerca de 15000 números en las cuatro provincias estudiadas. Se ha hecho un muestreo sistemático del territorio con unos 6000 listados de plantas. Se ha tomado como unidad de muestreo la cuadrícula de UTM de 1 km de lado incluida como una centésima parte de la cuadrícula de UTM de 10 km. Se han seguido criterios para uniformizar el muestreo. Se ha apuntado el tiempo empleado y la superficie muestreada estimada en cada toma de datos. El criterio mínimo que tienen que cumplir todas las cuadrículas en el área estudiada ha sido que para cada cuadrícula de UTM de 5 km se han realizado al menos 5 inventarios en 5 cuadrículas diferentes de UTM de 1 km y al menos en una hora de tiempo. La unidad de comparación ha sido la cuadrícula UTM de 5 km. Se han informatizado los inventarios de campo, para ello se ha creado la base de datos TESIS en Microsoft office –Access-. Las principales tablas son LOCALIDAD, en la que se anotan las características del lugar muestreado y ESPECIES, que lista las especies de flora consideradas en las cuatro provincias del estudio. Por medio de formularios se han rellenado las tablas; destaca la tabla ESPECIE INVENTARIO que relaciona las tablas ESPECIES y LOCALIDAD; esta tabla cuenta en este momento con unos 165.000 registros. En la tabla ESPECIES_FPVI se visualizan las especies recopiladas. Se ha creado un indicador llamado FPVI “Flora permanentemente visible identificable” que consiste en atribuir a cada especie unos índices que nos permiten saber si una determinada planta se puede detectar en cualquier época del año. Los resultados presentados son: Creación de la base de datos TESIS. El Catálogo Florístico de la Cuenca Media del Tajo, que es el catálogo de la flora de las cuatro provincias desde el principio de la sistemática hasta las Saxifragáceas. En total se han recopilado 1028 taxones distribuidos en 77 familias. Se ha calculado el índice FPVI, para las especies del catálogo. La finalidad para la que se ha diseñado este índice es para poder comparar territorios. Para el desarrollo de ambos resultados ha sido fundamental el desarrollo de la tabla ESPECIES_PVI de la base de datos TESIS. En la tabla ESPECIES_PVI se han apuntado las características ecológicas y se revisa la información bibliográfica disponible para cada especie; las principales fuentes de información consultadas han sido Flora iberica, el proyecto “Anthos” y las bases de datos de los herbarios. Se ha apuntado sí se ha visto, sí está protegida o sí en un endemismo. Otros resultados son: la localización de las cuadrículas de UTM de 10 km, con mayor número de endemismos o especies singulares, con mayor valor botánico. Se ha realizado un par de ejemplos de estudios de autoecología de especie, en concreto Teucrium pumilum y Clematis recta. Se han confeccionando salidas cartográficas de distribución de especies. Se ha elaborado el herbario JML. Se ha presentado una sencilla herramienta para incluir inventarios florísticos, citas corológicas, consultas de autoecología o etiquetado de pliegos de herbario. Como colofón, se ha colaborado para desarrollar una aplicación informática de visualización, análisis y estudio de la distribución de taxones vegetales, que ha utilizado como datos de partida un porcentaje importante de los obtenidos para esta tesis. ABSTRACT I have made a study of the distribution of vascular plants in a territory located between the provinces of Cuenca, Guadalajara, Madrid and Toledo (Spain). The studied area is in the “Submeseta” South of the Iberian Peninsula, south of the Central System, north of the Montes de Toledo and west of the Iberian System, in sedimentary areas with little relief and Mediterranean climate, with big temperature contrasts and irregular rainfall. Coincides with the natural regions called "Alcarrias", "countryside of Madrid and Guadalajara" and “Vegas River Tagus Basin”. This is what I have called Middle Tagus Basin. In a first step we have studied the regional flora to acquire prior knowledge through the literature and herbaria consultations, it has had available databases for MA, MACB, MAF, JACA, AH, ABH, VAL, SALA and EMMA herbaria. The contributions I have made in the last years in the territory in relation to the topics discussed in the thesis have been revised. The field work consisted of conducting inventories presence of flora. Botanize was a very important task to get to the correct identification of the species collected in inventories. In this way the author has made his own herbarium JML in the sampled area has met at least 15000 samples in the four studied provinces. There has been a systematic sampling of the territory with nearly 6,000 listings of plants. Was taken as the sampling unit grid UTM 1 km side included as a hundredth of the UTM grid of 10 km from side. Criteria have been taken to standardize the sampling. Data were taken of the time spent and the estimated sampled surface. The minimum criteria they have to meet all the grids in the study area has been that for each UTM grid of 5 km have been made at least 5 stocks in 5 different grids UTM 1 km and at least one hour of time. The unit of comparison was the UTM grid of 5 km. I have computerized inventories of field, for it was created a database in Access- Microsoft office -TESIS. The main tables are LOCALIDAD, with caracteristics of the sampled location and ESPECIES, which lists the plant species considered in the four provinces of the study, is. Through forms I filled in the tables; highlights ESPECIE INVENTARIO table that relates the tables ESPECIES and LOCALIDAD, this table is counted at the moment with about 165,000 records. The table ESPECIES FPVI visualizes all recollected species. We have created an indicator called FPVI "Flora permanently visible identifiable" that attributes to each species indices that allow us to know whether a given plant can be detected in any season. The results presented are: Creating data base TESIS. The Floristic Books Middle Tagus Basin, which is a catalog of the flora of the four provinces since the beginning of the systematic until Saxifragaceae. In total 1028 collected taxa in 77 families. We calculated FPVI index for species catalog. The purpose for which this index designed is, to compare territories. For the development of both results, it was essential to develop the table ESPECIES_PVI TESIS data base. Table ESPECIES_PVI has signed the ecological characteristics and bibliographic information available for each species is revised; the main sources of information has been Flora iberica, the Anthos project databases of herbaria. Targeted species has been recorded, when seen, protected or endemism. Have also been located UTM grids of 10 km, with the largest number of endemic or unique species and more botanical value. There have been a couple of species autecology studies, namely Teucrium pumilum and Clematis recta, as an example of this type of study. They have been putting together maps of species distribution. We made herbarium JML. I have presented a simple tool to include floristic inventories, chorological appointments, consultations or to tag autoecology herbarium specimens. To cap it has worked to develop a computer application for visualization, analysis and study of the distribution of plant taxa, which has used as input data a significant percentage of those obtained for this thesis.

Ulmus laevis in the Iberian Peninsula: a review of its ecology and conservation

European white elm (Ulmus laevis Pallas) populations are scarce, small and fragmented in the Iberian Peninsula. Due to these characteristics the indigenous status of the species in the region has been questioned, whilst the species? role in Iberian riparian forest ecology has been neglected. Herein we review past studies regarding this species? distribution and ecology in the Iberian Peninsula, with special emphasis on the establishment of conservation priorities. We first present a collection of palaeogeographic, historic and genetic data suggesting that the Iberian Peninsula was a glacial refuge for U. laevis. Secondly, we analyse U. laevis distribution in relation to soil physico- chemical properties and water availability in Spain. Following this, we focus on the reproductive biology of the species, and investigate the effect of masting and empty seed production on predation and regeneration establishment. Finally, based on this knowledge, we propose conservation policies for U. laevis in the Iberian Peninsula.

Climate and grazing control nurse effects in an Ecuadorian dry shrubby community

Positive plant interactions have strong effects on plant diversity at several spatial scales, expanding species distribution under stressful conditions. We evaluated the joint effect of climate and grazing on the nurse effect of Croton wagneri, by monitoring several community attributes at two spatial scales: microhabitat and plant community. Two very close locations that only differed in grazing intensity were surveyed in an Ecuadorian dry scrub ecosystem. At each location, two 30 × 30-m plots were established at four altitudinal levels (1500, 2630, 1959 and 2100 m asl) and 40 microsites were surveyed in each plot. Croton wagneri acted as community hubs, increasing species richness and plant cover at both scales. Beneath nurses mean richness and cover values were 3.4 and 21.9%, and in open areas 2.3 and 4.5%, respectively. Magnitude of nurse effect was dependent on climate and grazing conditions. In ungrazed locations, cover increased and diversity reduced with altitude, while grazed locations showed the opposite trend. In ungrazed plots the interactions shifted from positive to negative with altitude, in grazed locations interactions remained positive. We conclude that the nurse effect is a key mechanism regulating community properties not only at microsite but also at the entire community scale.

Impacts of global change on iberian forest ecosystems inferred from the spanish national forest inventory = Impactos del cambio global en ecosistemas forestales ibéricos a partir del inventario forestal nacional

Los efectos del cambio global sobre los bosques son una de las grandes preocupaciones de la sociedad del siglo XXI. Algunas de sus posibles consecuencias como son los efectos en la producción, la sostenibilidad, la pérdida de biodiversidad o cambios en la distribución y ensamblaje de especies forestales pueden tener grandes repercusiones sociales, ecológicas y económicas. La detección y seguimiento de estos efectos constituyen uno de los retos a los que se enfrentan en la actualidad científicos y gestores forestales. En base a la comparación de series históricas del Inventario Forestal Nacional Español (IFN), esta tesis trata de arrojar luz sobre algunos de los impactos que los cambios socioeconómicos y ambientales de las últimas décadas han generado sobre nuestros bosques. En primer lugar, esta tesis presenta una innovadora metodología con base geoestadística que permite la comparación de diferentes ciclos de inventario sin importar los diferentes métodos de muestreo empleados en cada uno de ellos (Capítulo 3). Esta metodología permite analizar cambios en la dinámica y distribución espacial de especies forestales en diferentes gradientes geográficos. Mediante su aplicación, se constatarán y cuantificarán algunas de las primeras evidencias de cambio en la distribución altitudinal y latitudinal de diferentes especies forestales ibéricas, que junto al estudio de su dinámica poblacional y tasas demográficas, ayudarán a testar algunas hipótesis biogeográficas en un escenario de cambio global en zonas de especial vulnerabilidad (Capítulos 3, 4 y 5). Por último, mediante la comparación de ciclos de parcelas permanentes del IFN se ahondará en el conocimiento de la evolución en las últimas décadas de especies invasoras en los ecosistemas forestales del cuadrante noroccidental ibérico, uno de los más afectados por la invasión de esta flora (Capítulo 6). ABSTRACT The effects of global change on forests are one of the major concerns of the XXI century. Some of the potential impacts of global change on forest growth, productivity, biodiversity or changes in species assembly and spatial distribution may have great ecological and economic consequences. The detection and monitoring of these effects are some of the major challenges that scientists and forest managers face nowadays. Based on the comparison of historical series of the Spanish National Forest Inventory (NFI), this thesis tries to shed some light on some of the impacts driven by recent socio-economic and environmental changes on our forest ecosystems. Firstly, this thesis presents an innovative methodology based on geostatistical techniques that allows the comparison of different NFI cycles regardless of the different sampling methods used in each of them (Chapter 3). This methodology, in conjunction with other statistical techniques, allows to analyze changes in the spatial distribution and population dynamics of forest species along different geographic gradients. By its application, this thesis presents some of the first evidences of changes in species distribution along different geographical gradients in the Iberian Peninsula. The analysis of these findings, of species population dynamics and demographic rates will help to test some biogeographical hypothesis on forests under climate change scenarios in areas of particular vulnerability (Chapters 3, 4 and 5). Finally, by comparing NFI cycles with permanent plots, this thesis increases our knowledge about the patterns and processes associated with the recent evolution of invasive species in the forest ecosystems of North-western Iberia, one of the areas most affected by the invasion of allien species at national scale (Chapter 6).

Multi-objective Estimation of Distribution Algorithm Based on Joint Modeling of Objectives and Variables

This paper proposes a new multi-objective estimation of distribution algorithm (EDA) based on joint modeling of objectives and variables. This EDA uses the multi-dimensional Bayesian network as its probabilistic model. In this way it can capture the dependencies between objectives, variables and objectives, as well as the dependencies learnt between variables in other Bayesian network-based EDAs. This model leads to a problem decomposition that helps the proposed algorithm to find better trade-off solutions to the multi-objective problem. In addition to Pareto set approximation, the algorithm is also able to estimate the structure of the multi-objective problem. To apply the algorithm to many-objective problems, the algorithm includes four different ranking methods proposed in the literature for this purpose. The algorithm is applied to the set of walking fish group (WFG) problems, and its optimization performance is compared with an evolutionary algorithm and another multi-objective EDA. The experimental results show that the proposed algorithm performs significantly better on many of the problems and for different objective space dimensions, and achieves comparable results on some compared with the other algorithms.

Distribution of the coal flow in the mill-duct system of the As Pontes Power Plant using CFD modeling

The efficiency of a Power Plant is affected by the distribution of the pulverized coal within the furnace. The coal, which is pulverized in the mills, is transported and distributed by the primary gas through the mill-ducts to the interior of the furnace. This is done with a double function: dry and enter the coal by different levels for optimizing the combustion in the sense that a complete combustion occurs with homogeneous heat fluxes to the walls. The mill-duct systems of a real Power Plant are very complex and they are not yet well understood. In particular, experimental data concerning the mass flows of coal to the different levels are very difficult to measure. CFD modeling can help to determine them. An Eulerian/Lagrangian approach is used due to the low solid–gas volume ratio.