Dispersão de sementes por aves na galeria ripícola e matriz envolvente

As galerias ripícolas são habitats com uma grande disponibilidade de recursos alimentares e abrigo para a fauna, estando entre os habitats mais importantes e vulneráveis do mundo. São uma fonte de produção de frutos, o que atrai muitos animais, como as aves frugívoras, que são os principais dispersores de sementes na bacia do Mediterrâneo. O objetivo principal deste estudo foi estudar os padrões de dispersão de sementes por aves na interface galeria ripícola-matriz florestal envolvente (Montado). Foram marcadas com fluorescência plantas-mãe produtoras de frutos, e utilizadas armadilhas para sementes e transectos, para a recolha dos dejetos de aves onde, posteriormente, se detetaram as sementes dispersadas. Constatou-se que a dispersão de sementes e a abundância de plantas-mãe foi superior a distâncias mais próximas da ribeira, diminuindo à medida que esta distância aumenta. A espécie mais dispersada foi Smilax aspera e as espécies com sementes de menor dimensão, foram dispersadas a uma maior distância da planta-mãe, provavelmente devido a este tipo de sementes permanecerem mais tempo no trato intestinal das aves. Os resultados deste estudo apresentam algumas implicações para a colonização da matriz adjacente por plantas produtoras de frutos; ABSTRACT: Riparian galleries are habitats with a large availability food resources and shelter for animals, being among the most important and vulnerable habitats in the world. These zones are a great source of fruits attracting many animals, such as frugivorous birds, which are the main seed dispersers in the Mediterranean basin. The objective of this thesis is the study of seed dispersal patterns by birds, in the riparian gallery and in the surrounding forest matrix (Montado). Fruits of several plant species were used to collect bird droppings and detect fluorescent seeds in those droppings. Fruit abundance and seed dispersal were higher close to the stream, and decreased rapidly with an increase in distance from the stream. From all species, the most dispersed was Smilax aspera and species with smaller seed were found at a significantly larger distance from parents plants than species with large seeds. This can be explained by the fact that smaller seed stay longer in the intestinal tract of the birds. The results of this study present some implications for the colonization of freshly fruit plants from the riparian gallery into the adjacent matrix.

Evolutionary algorithms for the modeling of bioreactors

This work aims to study the application of Genetic Algorithms in anaerobic digestion modeling, in particular when using dynamical models. Along the work, different types of bioreactors are shown, such as batch, semi-batch and continuous, as well as their mathematical modeling. The work intendeds to estimate the parameter values of two biological reaction model. For that, simulated results, where only one output variable, the produced biogas, is known, are fitted to the model results. For this reason, the problems associated with reverse optimization are studied, using some graphics that provide clues to the sensitivity and identifiability associated with the problem. Particular solutions obtained by the identifiability analysis using GENSSI and DAISY softwares are also presented. Finally, the optimization is performed using genetic algorithms. During this optimization the need to improve the convergence of genetic algorithms was felt. This need has led to the development of an adaptation of the genetic algorithms, which we called Neighbored Genetic Algorithms (NGA1 and NGA2). In order to understand if this new approach overcomes the Basic Genetic Algorithms (BGA) and achieves the proposed goals, a study of 100 full optimization runs for each situation was further developed. Results show that NGA1 and NGA2 are statistically better than BGA. However, because it was not possible to obtain consistent results, the Nealder-Mead method was used, where the initial guesses were the estimated results from GA; Algoritmos Evolucionários para a Modelação de Bioreactores Resumo: Neste trabalho procura-se estudar os algoritmos genéticos com aplicação na modelação da digestão anaeróbia e, em particular, quando se utilizam modelos dinâmicos. Ao longo do mesmo, são apresentados diferentes tipos de bioreactores, como os batch, semi-batch e contínuos, bem como a modelação matemática dos mesmos. Neste trabalho procurou-se estimar o valor dos parâmetros que constam num modelo de digestão anaeróbia para o ajustar a uma situação simulada onde apenas se conhece uma variável de output, o biogas produzido. São ainda estudados os problemas associados à optimização inversa com recurso a alguns gráficos que fornecem pistas sobre a sensibilidade e identifiacabilidade associadas ao problema da modelação da digestão anaeróbia. São ainda apresentadas soluções particulares de idenficabilidade obtidas através dos softwares GENSSI e DAISY. Finalmente é realizada a optimização do modelo com recurso aos algoritmos genéticos. No decorrer dessa optimização sentiu-se a necessidade de melhorar a convergência e, portanto, desenvolveu-se ainda uma adaptação dos algoritmos genéticos a que se deu o nome de Neighboured Genetic Algorithms (NGA1 e NGA2). No sentido de se compreender se as adaptações permitiam superar os algoritmos genéticos básicos e atingir as metas propostas, foi ainda desenvolvido um estudo em que o processo de optimização foi realizado 100 vezes para cada um dos métodos, o que permitiu concluir, estatisticamente, que os BGA foram superados pelos NGA1 e NGA2. Ainda assim, porque não foi possivel obter consistência nos resultados, foi usado o método de Nealder-Mead utilizado como estimativa inicial os resultados obtidos pelos algoritmos genéticos.