Community Structure in Soil Porous System

Diffusion controls the gaseous transport process in soils when advective transport is almost null. Knowledge of the soil structure and pore connectivity are critical issues to understand and modelling soil aeration, sequestration or emission of greenhouse gasses, volatilization of volatile organic chemicals among other phenomena. In the last decades these issues increased our attention as scientist have realize that soil is one of the most complex materials on the earth, within which many biological, physical and chemical processes that support life and affect climate change take place. A quantitative and explicit characterization of soil structure is difficult because of the complexity of the pore space. This is the main reason why most theoretical approaches to soil porosity are idealizations to simplify this system. In this work, we proposed a more realistic attempt to capture the complexity of the system developing a model that considers the size and location of pores in order to relate them into a network. In the model we interpret porous soils as heterogeneous networks where pores are represented by nodes, characterized by their size and spatial location, and the links representing flows between them. In this work we perform an analysis of the community structure of porous media of soils represented as networks. For different real soils samples, modelled as heterogeneous complex networks, spatial communities of pores have been detected depending on the values of the parameters of the porous soil model used. These types of models are named as Heterogeneous Preferential Attachment (HPA). Developing an exhaustive analysis of the model, analytical solutions are obtained for the degree densities and degree distribution of the pore networks generated by the model in the thermodynamic limit and shown that the networks exhibit similar properties to those observed in other complex networks. With the aim to study in more detail topological properties of these networks, the presence of soil pore community structures is studied. The detection of communities of pores, as groups densely connected with only sparser connections between groups, could contribute to understand the mechanisms of the diffusion phenomena in soils.

Nonlocal analysis of modular roles

We introduce a new methodology to characterize the role that a given node plays inside the community structure of a complex network. Our method relies on the ability of the links to reduce the number of steps between two nodes in the network, which is measured by the number of shortest paths crossing each link, and its impact on the node proximity. In this way, we use node closeness to quantify the importance of a node inside its community. At the same time, we define a participation coefficient that depends on the shortest paths contained in the links that connect two communities. The combination of both parameters allows to identify the role played by the nodes in the network, following the same guidelines introduced by Guimerà et al. [Guimerà & Amaral, 2005] but, in this case, considering global information about the network. Finally, we give some examples of the hub characterization in real networks and compare our results with the parameters most used in the literature.

Collective Organization of Complex Networks: Emergent Scales, Vulnerability, and Targeting of Desired Dynamics

Cuando una colectividad de sistemas dinámicos acoplados mediante una estructura irregular de interacciones evoluciona, se observan dinámicas de gran complejidad y fenómenos emergentes imposibles de predecir a partir de las propiedades de los sistemas individuales. El objetivo principal de esta tesis es precisamente avanzar en nuestra comprensión de la relación existente entre la topología de interacciones y las dinámicas colectivas que una red compleja es capaz de mantener. Siendo este un tema amplio que se puede abordar desde distintos puntos de vista, en esta tesis se han estudiado tres problemas importantes dentro del mismo que están relacionados entre sí. Por un lado, en numerosos sistemas naturales y artificiales que se pueden describir mediante una red compleja la topología no es estática, sino que depende de la dinámica que se desarrolla en la red: un ejemplo son las redes de neuronas del cerebro. En estas redes adaptativas la propia topología emerge como consecuencia de una autoorganización del sistema. Para conocer mejor cómo pueden emerger espontáneamente las propiedades comúnmente observadas en redes reales, hemos estudiado el comportamiento de sistemas que evolucionan según reglas adaptativas locales con base empírica. Nuestros resultados numéricos y analíticos muestran que la autoorganización del sistema da lugar a dos de las propiedades más universales de las redes complejas: a escala mesoscópica, la aparición de una estructura de comunidades, y, a escala macroscópica, la existencia de una ley de potencias en la distribución de las interacciones en la red. El hecho de que estas propiedades aparecen en dos modelos con leyes de evolución cuantitativamente distintas que siguen unos mismos principios adaptativos sugiere que estamos ante un fenómeno que puede ser muy general, y estar en el origen de estas propiedades en sistemas reales. En segundo lugar, proponemos una medida que permite clasificar los elementos de una red compleja en función de su relevancia para el mantenimiento de dinámicas colectivas. En concreto, estudiamos la vulnerabilidad de los distintos elementos de una red frente a perturbaciones o grandes fluctuaciones, entendida como una medida del impacto que estos acontecimientos externos tienen en la interrupción de una dinámica colectiva. Los resultados que se obtienen indican que la vulnerabilidad dinámica es sobre todo dependiente de propiedades locales, por tanto nuestras conclusiones abarcan diferentes topologías, y muestran la existencia de una dependencia no trivial entre la vulnerabilidad y la conectividad de los elementos de una red. Finalmente, proponemos una estrategia de imposición de una dinámica objetivo genérica en una red dada e investigamos su validez en redes con diversas topologías que mantienen regímenes dinámicos turbulentos. Se obtiene como resultado que las redes heterogéneas (y la amplia mayora de las redes reales estudiadas lo son) son las más adecuadas para nuestra estrategia de targeting de dinámicas deseadas, siendo la estrategia muy efectiva incluso en caso de disponer de un conocimiento muy imperfecto de la topología de la red. Aparte de la relevancia teórica para la comprensión de fenómenos colectivos en sistemas complejos, los métodos y resultados propuestos podrán dar lugar a aplicaciones en sistemas experimentales y tecnológicos, como por ejemplo los sistemas neuronales in vitro, el sistema nervioso central (en el estudio de actividades síncronas de carácter patológico), las redes eléctricas o los sistemas de comunicaciones. ABSTRACT The time evolution of an ensemble of dynamical systems coupled through an irregular interaction scheme gives rise to dynamics of great of complexity and emergent phenomena that cannot be predicted from the properties of the individual systems. The main objective of this thesis is precisely to increase our understanding of the interplay between the interaction topology and the collective dynamics that a complex network can support. This is a very broad subject, so in this thesis we will limit ourselves to the study of three relevant problems that have strong connections among them. First, it is a well-known fact that in many natural and manmade systems that can be represented as complex networks the topology is not static; rather, it depends on the dynamics taking place on the network (as it happens, for instance, in the neuronal networks in the brain). In these adaptive networks the topology itself emerges from the self-organization in the system. To better understand how the properties that are commonly observed in real networks spontaneously emerge, we have studied the behavior of systems that evolve according to local adaptive rules that are empirically motivated. Our numerical and analytical results show that self-organization brings about two of the most universally found properties in complex networks: at the mesoscopic scale, the appearance of a community structure, and, at the macroscopic scale, the existence of a power law in the weight distribution of the network interactions. The fact that these properties show up in two models with quantitatively different mechanisms that follow the same general adaptive principles suggests that our results may be generalized to other systems as well, and they may be behind the origin of these properties in some real systems. We also propose a new measure that provides a ranking of the elements in a network in terms of their relevance for the maintenance of collective dynamics. Specifically, we study the vulnerability of the elements under perturbations or large fluctuations, interpreted as a measure of the impact these external events have on the disruption of collective motion. Our results suggest that the dynamic vulnerability measure depends largely on local properties (our conclusions thus being valid for different topologies) and they show a non-trivial dependence of the vulnerability on the connectivity of the network elements. Finally, we propose a strategy for the imposition of generic goal dynamics on a given network, and we explore its performance in networks with different topologies that support turbulent dynamical regimes. It turns out that heterogeneous networks (and most real networks that have been studied belong in this category) are the most suitable for our strategy for the targeting of desired dynamics, the strategy being very effective even when the knowledge on the network topology is far from accurate. Aside from their theoretical relevance for the understanding of collective phenomena in complex systems, the methods and results here discussed might lead to applications in experimental and technological systems, such as in vitro neuronal systems, the central nervous system (where pathological synchronous activity sometimes occurs), communication systems or power grids.

Análisis y modelización de la dinámica emergente durante el proceso de difusión de información en las redes sociales de internet

Durante la actividad diaria, la sociedad actual interactúa constantemente por medio de dispositivos electrónicos y servicios de telecomunicaciones, tales como el teléfono, correo electrónico, transacciones bancarias o redes sociales de Internet. Sin saberlo, masivamente dejamos rastros de nuestra actividad en las bases de datos de empresas proveedoras de servicios. Estas nuevas fuentes de datos tienen las dimensiones necesarias para que se puedan observar patrones de comportamiento humano a grandes escalas. Como resultado, ha surgido una reciente explosión sin precedentes de estudios de sistemas sociales, dirigidos por el análisis de datos y procesos computacionales. En esta tesis desarrollamos métodos computacionales y matemáticos para analizar sistemas sociales por medio del estudio combinado de datos derivados de la actividad humana y la teoría de redes complejas. Nuestro objetivo es caracterizar y entender los sistemas emergentes de interacciones sociales en los nuevos espacios tecnológicos, tales como la red social Twitter y la telefonía móvil. Analizamos los sistemas por medio de la construcción de redes complejas y series temporales, estudiando su estructura, funcionamiento y evolución en el tiempo. También, investigamos la naturaleza de los patrones observados por medio de los mecanismos que rigen las interacciones entre individuos, así como medimos el impacto de eventos críticos en el comportamiento del sistema. Para ello, hemos propuesto modelos que explican las estructuras globales y la dinámica emergente con que fluye la información en el sistema. Para los estudios de la red social Twitter, hemos basado nuestros análisis en conversaciones puntuales, tales como protestas políticas, grandes acontecimientos o procesos electorales. A partir de los mensajes de las conversaciones, identificamos a los usuarios que participan y construimos redes de interacciones entre los mismos. Específicamente, construimos una red para representar quién recibe los mensajes de quién y otra red para representar quién propaga los mensajes de quién. En general, hemos encontrado que estas estructuras tienen propiedades complejas, tales como crecimiento explosivo y distribuciones de grado libres de escala. En base a la topología de estas redes, hemos indentificado tres tipos de usuarios que determinan el flujo de información según su actividad e influencia. Para medir la influencia de los usuarios en las conversaciones, hemos introducido una nueva medida llamada eficiencia de usuario. La eficiencia se define como el número de retransmisiones obtenidas por mensaje enviado, y mide los efectos que tienen los esfuerzos individuales sobre la reacción colectiva. Hemos observado que la distribución de esta propiedad es ubicua en varias conversaciones de Twitter, sin importar sus dimensiones ni contextos. Con lo cual, sugerimos que existe universalidad en la relación entre esfuerzos individuales y reacciones colectivas en Twitter. Para explicar los factores que determinan la emergencia de la distribución de eficiencia, hemos desarrollado un modelo computacional que simula la propagación de mensajes en la red social de Twitter, basado en el mecanismo de cascadas independientes. Este modelo nos permite medir el efecto que tienen sobre la distribución de eficiencia, tanto la topología de la red social subyacente, como la forma en que los usuarios envían mensajes. Los resultados indican que la emergencia de un grupo selecto de usuarios altamente eficientes depende de la heterogeneidad de la red subyacente y no del comportamiento individual. Por otro lado, hemos desarrollado técnicas para inferir el grado de polarización política en redes sociales. Proponemos una metodología para estimar opiniones en redes sociales y medir el grado de polarización en las opiniones obtenidas. Hemos diseñado un modelo donde estudiamos el efecto que tiene la opinión de un pequeño grupo de usuarios influyentes, llamado élite, sobre las opiniones de la mayoría de usuarios. El modelo da como resultado una distribución de opiniones sobre la cual medimos el grado de polarización. Aplicamos nuestra metodología para medir la polarización en redes de difusión de mensajes, durante una conversación en Twitter de una sociedad políticamente polarizada. Los resultados obtenidos presentan una alta correspondencia con los datos offline. Con este estudio, hemos demostrado que la metodología propuesta es capaz de determinar diferentes grados de polarización dependiendo de la estructura de la red. Finalmente, hemos estudiado el comportamiento humano a partir de datos de telefonía móvil. Por una parte, hemos caracterizado el impacto que tienen desastres naturales, como innundaciones, sobre el comportamiento colectivo. Encontramos que los patrones de comunicación se alteran de forma abrupta en las áreas afectadas por la catástofre. Con lo cual, demostramos que se podría medir el impacto en la región casi en tiempo real y sin necesidad de desplegar esfuerzos en el terreno. Por otra parte, hemos estudiado los patrones de actividad y movilidad humana para caracterizar las interacciones entre regiones de un país en desarrollo. Encontramos que las redes de llamadas y trayectorias humanas tienen estructuras de comunidades asociadas a regiones y centros urbanos. En resumen, hemos mostrado que es posible entender procesos sociales complejos por medio del análisis de datos de actividad humana y la teoría de redes complejas. A lo largo de la tesis, hemos comprobado que fenómenos sociales como la influencia, polarización política o reacción a eventos críticos quedan reflejados en los patrones estructurales y dinámicos que presentan la redes construidas a partir de datos de conversaciones en redes sociales de Internet o telefonía móvil. ABSTRACT During daily routines, we are constantly interacting with electronic devices and telecommunication services. Unconsciously, we are massively leaving traces of our activity in the service providers’ databases. These new data sources have the dimensions required to enable the observation of human behavioral patterns at large scales. As a result, there has been an unprecedented explosion of data-driven social research. In this thesis, we develop computational and mathematical methods to analyze social systems by means of the combined study of human activity data and the theory of complex networks. Our goal is to characterize and understand the emergent systems from human interactions on the new technological spaces, such as the online social network Twitter and mobile phones. We analyze systems by means of the construction of complex networks and temporal series, studying their structure, functioning and temporal evolution. We also investigate on the nature of the observed patterns, by means of the mechanisms that rule the interactions among individuals, as well as on the impact of critical events on the system’s behavior. For this purpose, we have proposed models that explain the global structures and the emergent dynamics of information flow in the system. In the studies of the online social network Twitter, we have based our analysis on specific conversations, such as political protests, important announcements and electoral processes. From the messages related to the conversations, we identify the participant users and build networks of interactions with them. We specifically build one network to represent whoreceives- whose-messages and another to represent who-propagates-whose-messages. In general, we have found that these structures have complex properties, such as explosive growth and scale-free degree distributions. Based on the topological properties of these networks, we have identified three types of user behavior that determine the information flow dynamics due to their influence. In order to measure the users’ influence on the conversations, we have introduced a new measure called user efficiency. It is defined as the number of retransmissions obtained by message posted, and it measures the effects of the individual activity on the collective reacixtions. We have observed that the probability distribution of this property is ubiquitous across several Twitter conversation, regardlessly of their dimension or social context. Therefore, we suggest that there is a universal behavior in the relationship between individual efforts and collective reactions on Twitter. In order to explain the different factors that determine the user efficiency distribution, we have developed a computational model to simulate the diffusion of messages on Twitter, based on the mechanism of independent cascades. This model, allows us to measure the impact on the emergent efficiency distribution of the underlying network topology, as well as the way that users post messages. The results indicate that the emergence of an exclusive group of highly efficient users depends upon the heterogeneity of the underlying network instead of the individual behavior. Moreover, we have also developed techniques to infer the degree of polarization in social networks. We propose a methodology to estimate opinions in social networks and to measure the degree of polarization in the obtained opinions. We have designed a model to study the effects of the opinions of a small group of influential users, called elite, on the opinions of the majority of users. The model results in an opinions distribution to which we measure the degree of polarization. We apply our methodology to measure the polarization on graphs from the messages diffusion process, during a conversation on Twitter from a polarized society. The results are in very good agreement with offline and contextual data. With this study, we have shown that our methodology is capable of detecting several degrees of polarization depending on the structure of the networks. Finally, we have also inferred the human behavior from mobile phones’ data. On the one hand, we have characterized the impact of natural disasters, like flooding, on the collective behavior. We found that the communication patterns are abruptly altered in the areas affected by the catastrophe. Therefore, we demonstrate that we could measure the impact of the disaster on the region, almost in real-time and without needing to deploy further efforts. On the other hand, we have studied human activity and mobility patterns in order to characterize regional interactions on a developing country. We found that the calls and trajectories networks present community structure associated to regional and urban areas. In summary, we have shown that it is possible to understand complex social processes by means of analyzing human activity data and the theory of complex networks. Along the thesis, we have demonstrated that social phenomena, like influence, polarization and reaction to critical events, are reflected in the structural and dynamical patterns of the networks constructed from data regarding conversations on online social networks and mobile phones.

Ecología de la dispersión de plantas en los bosques secos del suroccidente Ecuatoriano

La importancia del proceso de dispersión de semillas en la estructura y dinámica de los ecosistemas es ampliamente reconocida. Sin embargo, para los bosques tropicales estacionalmente secos los estudios relacionados con este proceso son aún escasos y dispersos en comparación con los bosques tropicales lluviosos. En este trabajo se estudió la importancia de los síndromes de dispersión de semillas en la estructuración de comunidades, mediante el análisis de los patrones de dispersión de semillas en el espacio y tiempo para comunidades de leñosas en los bosques secos del suroccidente Ecuatoriano. Esta área forma parte de la región Tumbesina, una de las áreas de endemismo más importantes del mundo, pero también uno de los hotspots más amenazados. El clima se caracteriza por una estación seca que va de mayo a noviembre y una estación lluviosa que se extiende desde diciembre a abril. Para toda esta zona se estima una temperatura promedio anual entre 20° y 26°C y una precipitación promedio anual entre 300 y 700 mm. El trabajo de campo se desarrolló entre febrero de 2009 y septiembre de 2012. El primer paso fue la recopilación de información sobre las especies leñosas nativas de los bosques secos del suroccidente de Ecuador, que permitiera asignar a cada especie a un síndrome de dispersión para determinar el espectro de síndromes de dispersión de semillas. Luego, utilizando la información disponible de 109 parcelas establecidas previamente a lo largo de cuatro cantones de la provincia de Loja que conservan bosques secos en buen estado, se analizó la relación entre el síndrome de dispersión y condiciones ambientales. La relación de los síndromes de dispersión con los patrones espaciales de las especies y con los patrones de la lluvia y banco de semillas se estudió dentro de una parcela permanente de 9 ha, en la Reserva Ecológica Arenillas. Dentro de esta parcela se estableció un transecto de aproximadamente 3,4 km, que se recorrió mensualmente para colectar excretas de cérvidos y analizar el rol de este grupo como dispersor de semillas. Una gran variedad de plantas en los bosques secos tropicales del suroccidente de Ecuador requirió la asistencia de animales para la dispersión de semillas. Sin embargo, un análisis del espectro de dispersión considerando no solo la riqueza, sino también la abundancia relativa de especies, permitió determinar que a pesar de la alta variedad de especies zoócoras, la mayor parte de la comunidad correspondía a individuos anemócoros, que no proveen ninguna recompensa para la dispersión por animales. Este patrón puede deberse a la abundancia relativa de hábitats adecuados para especies con diferente síndrome de dispersión. Las condiciones ambientales afectaron la estructura del espectro de dispersión en la comunidad de bosque seco neotropical estudiada. El análisis de la importancia relativa del síndrome de dispersión y de la heterogeneidad espacial en la formación de patrones espaciales de árboles adultos permitió determinar que la heterogeneidad ambiental ejercía un efecto adicional (y en algunos el único) en la formación de patrones agregados de la mayoría de especies estudiadas. Los resultados señalaron diferencias en los patrones espaciales de las especies dependiendo del síndrome de dispersión, pero también una gran variación en los patrones espaciales incluso entre especies del mismo síndrome de dispersión. El análisis simultáneo de los patrones de la lluvia de semillas y banco de semillas de una comunidad de leñosas y su relación con la vegetación establecida indicaron que la lluvia de semillas era temporalmente variable en número de especies y abundancia de semillas, y dependía del síndrome de dispersión. El síndrome de dispersión también influyó en la formación de bancos de semillas, siendo las especies con capacidad de dispersión limitada (autócoras) las de mayor riqueza de especies y abundancia de semillas. Los cérvidos también se consideraron como un elemento clave en el proceso de dispersión de semillas. Al menos ocho especies leñosas fueron dispersadas legítimamente vía endozoócora. La mayoría de las especies dispersadas presentaron diásporas sin adaptaciones obvias para la dispersión, por lo que la ingestión de semillas por cérvidos se constituye en una vía potencial para la dispersión de sus semillas a largas distancias y, con ello, mejora la posibilidad de colonizar nuevos sitios y mantener el flujo genético. Los resultados de este estudio aportan nuevas evidencias para el entendimiento de la importancia de los procesos de dispersión de semillas en la estructura de los bosques secos neotropicales. Uno de los principales hallazgos a partir de estos cuatro capítulos es que los patrones espaciales de las especies, así como las estrategias que utilizan para dispersarse y hacer frente a las condiciones adversas (es decir, lluvia o banco de semillas) llevan consigo un efecto del síndrome de dispersión, y que la intensidad ese efecto depende a la vez de las condiciones ambientales del lugar. ABSTRACT The importance of seed dispersal process in the estructuring and ecosystem dynamic is widely recongnized. However, for seasonally tropical dry forest studies related to this process are still scarce and scattered compared to tropical rain forests. The present research deals with the importance of seed dispersal syndromes as a driver in the community structure, focusing its attention to temporal and spatial patterns of seed dispersal in woody communities of seasonally dry forest at Southwestern Ecuador. This area is part of the Tumbesian region, one of the most important areas of endemism, but also one of the most threatened areas around the world. Climate is characterized by a dry season from May to November, and a rainy season from December to April. For the whole area an average temperature between 20 ° and 26 ° C, and an average annual rainfall between 300 and 700 mm are estimated. Fieldwork was carried out between February 2009 and September 2012. During a first step information about native woody species of dry forests of southwestern Ecuador was gathered, enabling to assign a dispersal syndrome to each species to determine the seed dispersal spectrum. In a second step, available information from 109 established plots along four municipalities in Loja province, which hold the highest and best conserved dry forest remanants, was analyzed to establish the relationship between dispersal syndromes and environmental conditions. The relationships between dispersal syndromes and species spatial patterns; and between dispersal syndromes and seed rain and seed bank patterns, were studied within a permanent plot of 9 ha, in the Arenillas Ecological Reserve. Within this plot one transect of approximately 3.4 km was set to collect monthly deer droppings, which were used to latter analyze the rol of this group as seed dispersers. The results showed that a large variety of plants in tropical dry forest of Southwestern Ecuador require animal assistance to dispers their seeds. However, an analysis of seed dispersal spectrum considering not only species richness, but also the relative abundance of species, allowed to determine that despite the high variety of zoochorous species, most individuals in the community corresponds to anemochoruos species. This shift may be due to the relative abundance of habitats that are suitable for species with different dispersal syndromes. Moreover, quantitative data analysis showed that environmental conditions affect the structure of seed dispersal spectrum in the studied community. The analysis of relative importance of dispersal syndrome, and the environmental heterogeneity on formation of adult trees spatial patterns, indicated that environmental heterogeneity exert an additional (or was the only) effect limiting the distribution of most species in this forest. The findings showed differences in spatial patterns related to dispersal syndrome, but also showed a large variation in spatial patterns even among species sharing the same dispersal syndrome. Simultaneous analysis of seed rain and seed bank patterns of a woody community, and their relationship with established vegetation, suggested that seed rain is temporally variable in species number and seeds abundance, and that variation is related to the dispersal syndrome. Dispersal syndrome also influenced on the formation of seed banks, being species with limited dispersal abilities (autochorous) the ones with highest species richness and seed abundance. Deer were found as a key element in the seed dispersal process. At least to eight woody species were dispersed legitimately by ingestion. Diaspores of most dispersed species had no obvious adaptations to seed dispersal, therefore, seed ingestion by deer represents a potential pathway for long-distance dispersal, and hence, improves the chances to colonizing new sites and to maintain gene flow. Overall, these results provide new evidence for understanding the importance of seed dispersal processes in the structure of Neotropical dry forests. One of the major findings from these four chapters is that spatial patterns of species, and the strategies used to disperse their seeds and to deal with the adverse conditions (i.e. seed rain or seed bank) are related with dispersal syndromes, and the intensity of that relation depends in turn, on environmental conditions.

Nematodes as indicators of the effect of soil fumigants on soil functioning

Debido al futuro incierto de la mayor parte de los fumigantes edáficos usados actualmente en la Unión Europea, que pueden implicar riesgos para la salud humana/animal y el medio ambiente, es necesario desarrollar programas de manejo integrado para el control de plagas de cultivos. Estos programas se incluyen como obligatorios en el Reglamento (EC) No. 1107/2009. De acuerdo con este Reglamento, es obligatoria la evaluación del riesgo asociado al uso de productos fitosanitarios sobre los organismos edáficos no diana y sus funciones, además de llevar a cabo ensayos con diferentes especies indicadoras para obtener datos de toxicidad que puedan ser usados posteriormente en la evaluación de riesgo. Sin embargo, la baja representatividad de algunas de estas especies indicadoras en el área Mediterránea supone una gran limitación. En esta situación, el Panel Científico de Productos Fitosanitarios y sus Residuos de la Autoridad Europea en Seguridad Alimentaria (EFSA), ha señalado la necesidad de modificar los datos ecotoxicológicos requeridos para evaluar los efectos adversos de los productos fitosanitarios de una manera más integrada, incluyendo criterios funcionales y estructurales mediante organismos como bacterias, hongos, protozoos y nematodos. De este modo, la EFSA ha recomendado el uso de los nematodos en la evaluación de la funcionalidad y estructura del suelo. Los nematodos están globalmente distribuidos y son morfológicamente diversos; esto junto con su gran abundancia y diversidad de respuestas a las perturbaciones edáficas, los convierte en indicadores adecuados del estado del suelo. Puesto que los nematodos interaccionan con muchos otros organismos que participan en diferentes eslabones de la red trófica edáfica, jugando papeles importantes en procesos edáficos esenciales en los agroescosistemas, la diversidad de nematodos es, a menudo, usada como indicador biológico de los efectos de las prácticas agrícolas en el estado del suelo. En los últimos años, diferentes índices basados en la comunidad nematológica han facilitado la interpretación de datos complejos sobre la ecología del suelo. Los índices de la red trófica edáfica, basados en la abundancia de grupos funcionales definidos como grupos C-P y grupos tróficos, permiten la evaluación de la funcionalidad de la red trófica edáfica. Por otra parte, la dificultad en la identificación taxonómica de nematodos para explicar su uso limitado como indicadores ecológicos, es ampliamente discutida, y existe cierta controversia en cuanto a la eficacia de los diferentes métodos de identificación de nematodos. Se argumenta que la identificación morfológica es difícil y puede llevar mucho tiempo debido a la falta de expertos especializados, y se afirma que las técnicas moleculares pueden resolver algunas limitaciones de las técnicas morfológicas como la identificación de juveniles. Sin embargo, los métodos de identificación molecular tienen también limitaciones; la mayoría de las bases de datos de secuencias de ADN están fuertemente orientadas hacia los nematodos fitoparásitos, los cuales representan sólo una parte de la comunidad edáfica de nematodos, mientras que hay poca información disponible de nematodos de vida libre a pesar de representar la mayoría de los nematodos edáficos. Este trabajo se centra en el estudio de los efectos de fumigantes edáficos en la funcionalidad del suelo a través del uso de diferentes indicadores basados en la comunidad de nematodos, como los índices de la red trófica, índices de diversidad, abundancia de los taxones más relevantes etc. También se han analizado otros indicadores funcionales relacionados con la supresividad edáfica, el ciclo de nutrientes o la actividad de la microfauna del suelo. En el capítulo 1, la diversidad de nematodos estudiada en una explotación comercial de fresa y sus alrededores durante dos campañas consecutivas en el suroeste español, fue baja en los suelos fumigados con fumigantes químicos ambas campañas y, aunque se observó una recuperación a lo largo de la campaña en la zona tratada, los suelos fumigados mostraron una condición perturbada permanente. La comunidad de nematodos estuvo más asociada al ciclo de nutrientes en la zona sin cultivar que en los suelos cultivados, y se observó poca relación entre la biomasa de las plantas y la estructura de la comunidad de nematodos. Los surcos sin tratar dentro de la zona de cultivo funcionaron como reservorio tanto de nematodos fitoparásitos como beneficiosos; sin embargo estas diferencias entre los surcos y los lomos de cultivo no fueron suficientes para mantener la supresividad edáfica en los surcos. Los suelos tratados fueron menos supresivos que los suelos sin tratar, y se observaron correlaciones positivas entre la supresividad edáfica y la estructura de la red trófica edáfica y la diversidad de nematodos. En el capítulo 2, se evaluaron los efectos de dos pesticidas orgánicos con efecto nematicida y dos nematicidas convencionales sobre las propiedades físico químicas del suelo, la diversidad de nematodos y la biomasa de las plantas en condiciones experimentales en dos tipos de suelo: suelos agrícolas poco diversos y suelos provenientes de una zona de vegetación natural muy diversos. El mayor efecto se observó en el tratamiento con neem, el cual indujo un gran incremento en el número de dauerlarvas en los suelos pobres en nutrientes, mientras que el mismo tratamiento indujo un incremento de poblaciones de nematodos bacterívoros, más estables y menos oportunistas, en los suelos del pinar ricos en materia orgánica. En el capítulo 3, se comparó la eficacia de métodos moleculares (TRFLP, Terminal Restriction Fragment Length Polymorphism) y morfológicos (microscopía de alta resolución) para la identificación de diferentes comunidades denematodos de España e Irlanda. Se compararon estadísticamente las diferencias y similitudes en la diversidad de nematodos, otros indicadores ecológicos y de la red trófica edáfica. Las identificaciones mediante el uso de TRFLP sólo detectó un porcentaje de los taxones presentes en las muestras de suelo identificadas morfológicamente, y los nematodos omnívoros y predadores no fueron detectados molecularmente en nuestro estudio. Los índices calculados en base a los nematodos micróboros mostraron más similitud cuando se identificaron morfológica y molecularmente que los índices basados en grupos tróficos más altos. Nuestros resultados muestran que, al menos con la técnica usada en este estudio, la identificación morfológica de nematodos es una herramienta fiable y más precisa que la identificación molecular, puesto que en general se obtiene una mayor resolución en la identificación de nematodos. En el capítulo 4, se estudiaron también los efectos de los nematicidas químicos sobre la comunidad de nematodos y la biomasa de las plantas en condiciones experimentales de campo, donde se aplicaron en una rotación de cultivo judía-col durante un ciclo de cultivo. Se aplicaron dos tipos de enmiendas orgánicas con el objetivo de mitigar el efecto negativo de los productos fitosanitarios sobre la diversidad edáfica. El efecto de los nematicidas sobre las propiedades del suelo y sobre la comunidad de nematodos fue más agudo que el efecto de las enmiendas. La incorporación de los restos de cosecha al final del ciclo de cultivo de la judía tuvo un gran efecto sobre la comunidad de nematodos, y aunque el número total de nematodos incrementó al final del experimento, se observó una condición perturbada permanente de la red trófica edáfica a lo largo del experimento. ABSTRACT Due to the uncertain future of the soil fumigants most commonly used in the EU, that might involve risks for human/animal health and the environment, there is a need to develop new integrated pest management programs, included as mandatory in the Regulation (EC) No. 1107/2009, to control crop diseases. According to this Regulation, evaluating the risk associated to the use of the plant production products (PPP) on non-target soil fauna and their function, and developing assays with different indicator species to obtain toxicity data to be used in the risk evaluation is mandatory. However, the low representativeness of some of these indicator species in the Mediterranean area is a relevant limitation. In this situation, the Scientific Panel of Plant Protection Products and their Residues of the European Food Safety Authority (EFSA) has pointed out the necessity of modifying the ecotoxicological data set required to evaluate non-target effects of PPP in a more integrated way, including structural and functional endpoints with organism such as bacteria, fungi, protists and nematodes. Thus, EFSA has recommended the use of nematodes in the assessment of the functional and structural features of the soil. Nematodes are globally distributed and morphologically diverse, and due to their high abundance and diversity of responses to soil disturbance, they are suitable indicators of the soil condition. Since nematodes interact with many other organisms as participants in several links of the soil food web, playing important roles in essential soil processes in agroecosystems, nematode diversity is often used as a biological indicator of the effects of agricultural practices on soil condition. In the last years, various indices based on soil nematode assemblages, have facilitated the interpretation of complex soil ecological data. Soil food web indices based on the abundances of functional guilds defined by C-P groups and trophic groups, permit evaluating soil food web functioning. On the other hand, the difficulty of nematode taxonomical identification is commonly argued to explain their limited used as ecological indicators, and there is a certain controversy in terms of the efficacy of various nematode identification methods. It is argued that the morphological identification is difficult and time consuming due to the lack of specialist knowledge, and it is claimed that molecular techniques can solve some limitations of morphological techniques such as the identification of juveniles. Nevertheless, molecular identification methods are limited too, since most of the DNA-based databases are strongly oriented towards plant-parasitic nematodes that represent only a fraction of the soil nematode community, while there is little information available on free-living nematodes, which represent most soil nematodes. This work focuses on the study of the effects of soil fumigants on soil functioning through the use of different indicators based on soil nematode community as soil food web indices, diversity indices, the abundance of more relevant taxa etc. Other functional indicators related to soil suppressiveness, nutrient cycling, or the activity of soil microfauna have been also studied. In chapter 1, nematode diversity assessed in a commercial strawberry farm and its surroundings for two consecutive growing seasons in southern Spain, was low in fumigated soils with chemical pesticides throughout both seasons and, although yearly recovery occurred within the treated fields, fumigated soils showed a permanent perturbed condition. The nematode community was more closely associated to nutrient cycling in the non-cropped than in the cropped soils, and the link between plant biomass and nematode community structure was weak. Non-treated furrows within the treated fields were a reservoir of both beneficial and plant-parasitic nematodes, but such difference between furrows and beds was not enough to maintain more suppressive soil assemblages in the furrows. Treated soils were less suppressive than unmanaged soils, and there was a positive and significant correlation between soil suppressiveness and soil food web structure and diversity. In chapter 2, the effects of two organic pesticides with nematicide effect and two chemical nematicides on soil physicalchemical properties, soil nematode diversity and plant biomass in experimental conditions were assessed in two types of soils: low diversity soils from an agricultural farm, and high diversity soils from a natural vegetation area. The larger effect was observed on the neem treatment, which induced a large boost of dauer juveniles in the nutrient-depleted soil, while the same treatment induced the increase of more stable, less opportunistic, populations of generalist bacterivore nematodes in the pine forest soil, rich in organic matter. In chapter 3, comparison of the efficiency of molecular (TRFLP, Terminal Restriction Fragment Length Polymorphism) and morphological (microscopy at high magnification) identification methods was carried out in different nematode communities from five sites of different land uses in Spain and Ireland. Differences and similarities on nematode diversity and other ecological and soil food web indices assessed by both methods, were statistically compared. Molecular identification with TRFLP only detected a percentage of the taxa present in the soil samples identified morphologically, and omnivores and predators were not detected molecularly in our study. Indices involving microbial feeding nematodes were more similar between identification methods than indices involving higher trophic links. Our results show that, at least with the technique used in this study, identifying nematodes morphologically is a reliable and more precise identification tool than molecular identification, since a higher taxonomic resolution is in general obtained compared to TRFLP. In chapter 4, the effect of chemical nematicides on nematode community descriptors and plant biomass was also studied in field conditions in an experimental area in which dazomet and dimethyl disulfide was applied in a bean-cabbage rotation system for a single season. Organic amendments were incorporated into the soil with the aim of mitigate the negative effect of the pesticides on soil diversity. The effect of the nematicides was much more noticeable than the effect of the amendments on soil properties and nematode community descriptors. The incorporation of bean crop residues into the soil at the end of bean crop cycle affected soil nematode community descriptors to a great extent, and although total number of nematodes increased at the end of the experiment, a permanent perturbed soil food web condition was observed along the experiment.

The anatomy of urban social networks and its implications in the searchability problem

The appearance of large geolocated communication datasets has recently increased our understanding of how social networks relate to their physical space. However, many recurrently reported properties, such as the spatial clustering of network communities, have not yet been systematically tested at different scales. In this work we analyze the social network structure of over 25 million phone users from three countries at three different scales: country, provinces and cities. We consistently find that this last urban scenario presents significant differences to common knowledge about social networks. First, the emergence of a giant component in the network seems to be controlled by whether or not the network spans over the entire urban border, almost independently of the population or geographic extension of the city. Second, urban communities are much less geographically clustered than expected. These two findings shed new light on the widely-studied searchability in self-organized networks. By exhaustive simulation of decentralized search strategies we conclude that urban networks are searchable not through geographical proximity as their country-wide counterparts, but through an homophily-driven community structure.