Species identification, distributioin and reproductive interactions of common smoot-hound and blackspotted smooth-hound shark (Genus mustelus) in the Adriatic Sea

Longstanding taxonomic ambiguity and uncertainty exist in the identification of the common (M. mustelus) and blackspotted (M. punctulatus) smooth-hound in the Adriatic Sea. The lack of a clear and accurate method of morphological identification, leading to frequent misidentification, prevents the collation of species-specific landings and survey data for these fishes and hampers the delineation of the distribution ranges and stock boundaries of the species. In this context, adequate species-specific conservation and management strategies can not be applied without risks of population declining and local extinction. In this thesis work I investigated the molecular ecology of the two smooth-hound sharks which are abundant in the demersal trawl surveys carried out in the NC Adriatic Sea to monitor and assess the fishery resources. Ecological and evolutionary relationships were assessed by two molecular tests: a DNA barcoding analysis to improve species identification (and consequently the knowledge of their spatial ecology and taxonomy) and a hybridization assay based on the nuclear codominant marker ITS2 to evaluate reproductive interactions (hybridization or gene introgression). The smooth-hound sharks (N=208) were collected during the MEDITS 2008 and 2010 campaigns along the Italian and Croatian coasts of the Adriatic Sea, in the Sicilian Channel and in the Algerian fisheries. Since the identification based on morphological characters is not strongly reliable, I performed a molecular identification of the specimens producing for each one the cytochrome oxidase subunit 1 (COI) gene sequence (ca. 640 bp long) and compared them with reference sequences from different databases (GenBank and BOLD). From these molecular ID data I inferred the distribution of the two target species in the NC Adriatic Sea. In almost the totality of the MEDITS hauls I found no evidence of species sympatry. The data collected during the MEDITS survey showed an almost different distribution of M. mustelus (confined along the Italian coasts) and M. punctulatus (confined along the Croatian coasts); just one sample (Gulf of Venice, where probably the ranges of the species overlap) was found to have catches of both the species. Despite these data results suggested no interaction occurred between my two target species at least during the summertime (the period in which MEDITS survey is carried out), I still wanted to know if there were inter-species reproductive interactions so I developed a simple molecular genetic method to detect hybridization. This method is based on DNA sequence polymorphism among species in the nuclear ribosomal Internal Transcribed Spacer 2 locus (ITS2). Its application to the 208 specimens collected raised important questions regarding the ecology of this two species in the Adriatic Sea. In fact results showed signs of hybridization and/or gene introgression in two sharks collected during the trawl survey of 2008 and one collected during the 2010 one along the Italian and Croatian coasts. In the case that it will be confirmed the hybrid nature of these individuals, a spatiotemporal overlapping of the mating behaviour and ecology must occur. At the spatial level, the northern part of the Adriatic Sea (an area where the two species occur with high frequency of immature individuals) could likely play the role of a common nursery area for both species.

The atmospheric stable boundary layer: Data analysis and comparison with similarity theories

The objective of this dissertation is to study the structure and behavior of the Atmospheric Boundary Layer (ABL) in stable conditions. This type of boundary layer is not completely well understood yet, although it is very important for many practical uses, from forecast modeling to atmospheric dispersion of pollutants. We analyzed data from the SABLES98 experiment (Stable Atmospheric Boundary Layer Experiment in Spain, 1998), and compared the behaviour of this data using Monin-Obukhov's similarity functions for wind speed and potential temperature. Analyzing the vertical profiles of various variables, in particular the thermal and momentum fluxes, we identified two main contrasting structures describing two different states of the SBL, a traditional and an upside-down boundary layer. We were able to determine the main features of these two states of the boundary layer in terms of vertical profiles of potential temperature and wind speed, turbulent kinetic energy and fluxes, studying the time series and vertical structure of the atmosphere for two separate nights in the dataset, taken as case studies. We also developed an original classification of the SBL, in order to separate the influence of mesoscale phenomena from turbulent behavior, using as parameters the wind speed and the gradient Richardson number. We then compared these two formulations, using the SABLES98 dataset, verifying their validity for different variables (wind speed and potential temperature, and their difference, at different heights) and with different stability parameters (zita or Rg). Despite these two classifications having completely different physical origins, we were able to find some common behavior, in particular under weak stability conditions.

Implementation of a VLSI amplifier interfaced with biomedical sensors for ultra wide band data transmission

This thesis presents a CMOS Amplifier with High Common Mode rejection designed in UMC 130nm technology. The goal is to achieve a high amplification factor for a wide range of biological signals (with frequencies in the range of 10Hz-1KHz) and to reject the common-mode noise signal. It is here presented a Data Acquisition System, composed of a Delta-Sigma-like Modulator and an antenna, that is the core of a portable low-complexity radio system; the amplifier is designed in order to interface the data acquisition system with a sensor that acquires the electrical signal. The Modulator asynchronously acquires and samples human muscle activity, by sending a Quasi-Digital pattern that encodes the acquired signal. There is only a minor loss of information translating the muscle activity using this pattern, compared to an encoding technique which uses astandard digital signal via Impulse-Radio Ultra-Wide Band (IR-UWB). The biological signals, needed for Electromyographic analysis, have an amplitude of 10-100μV and need to be highly amplified and separated from the overwhelming 50mV common mode noise signal. Various tests of the firmness of the concept are presented, as well the proof that the design works even with different sensors, such as Radiation measurement for Dosimetry studies.

Data dissemination over complex networks through gossip

This thesis offers a practical and theoretical evaluations about gossip-epidemic algorithms, comparing those most common in the literature with new proposed algorithms and analyzing their behavior. Tests have been executed using one hundred graphs that has been randomly generated by Large Unstructured NEtwork Simulator (LUNES), a simulation software provided by Parallel and Distributed Simulation Research Group (PADS), of the Department of Computer Science, Università di Bologna and simulated using Advanced RTI System (ARTÌS), based on the High Level Architecture standard. Literatures algorithms have been analyzed and taken as base for new algorithms.

Ricostruzione di un data-set ad alta risoluzione (30 secondi d'arco) di temperature massime e minime giornaliere per un'area ad orografia complessa (Trentino Alto-Adige)

Dati climatici ad alta risoluzione sono attualmente molto richiesti essendo indispensabili per la valutazione degli impatti dei cambiamenti climatici alla scala locale in svariati campi d'applicazione. Per aumentare l'offerta di tali dati per il territorio italiano viene presentata in questo studio la realizzazione di un data-set con risoluzione di trenta secondi d'arco, per le temperature massime e minime giornaliere per il Trentino Alto Adige, per il periodo che va dal 1951 al 2014. La metodologia utilizzata per proiettare i dati meteorologici di un set di stazioni su di un grigliato ad alta risoluzione si basa sull'assunzione che la struttura spazio-temporale del campo di una variabile meteorologica su una determinata area possa essere descritta dalla sovrapposizione di due campi:i valori normali relativi e un periodo standard, ovvero la climatologia,e le deviazioni da questi, ovvero le anomalie. La climatologia mensile verrà interpolata sull'intero dominio tramite una regressione lineare pesata della temperatura rispetto alla quota,stimata separatamente per ogni nodo del grigliato,con pesi legati alla topografia del territorio,in modo da attribuire di volta in volta la massima importanza alle stazioni con caratteristiche più simili a quella del punto di griglia considerato. Da questa sarà possibile tramite la sovrapposizione con le anomalie mensili ricostruite sul medesimo grigliato, ottenute mediante un'interpolazione basata su una media pesata,ottenere un grigliato a 30 secondi d'arco, di serie temporali mensili in valori assoluti. Combinando poi l'interpolazione dei rapporti delle anomalie giornaliere relative alla media mensile per un set di stazioni con i campi mensili precedentemente stimati,sarà possibile costruire il data-set a risoluzione giornaliera. Prima di quest'ultima fase sarà necessario effettuare un'operazione di sincronizzazione dei dati giornalieri per assicurarsi che non vi siano sfasamenti nelle serie utilizzate. I risultati confermano l'efficacia nell'utilizzo di tale metodo su regioni orograficamente complesse, sia nel confronto diretto con i casi di studio,nei quali si nota bene la discriminazione spaziale effettuata dal modello, che nella valutazione dell'accuratezza e della precisione dei risultati. I dati ottenuti non sono affetti da errori sistematici,mentre l'errore medio assoluto risulta pari od inferiore ai $2^{\circ}$C, in linea con precedenti studi realizzati su altre aree alpine. Il metodo e i risultati risultano soddisfacenti ma ulteriormente migliorabili, sia tramite un ulteriore ottimizzazione del modello usato, che con un aumento nella qualità dei dati sui quali è stato svolto lo studio.

Realizzazione di un data-set ad alta risoluzione (30 secondi d'arco) di precipitazioni mensili su un'area ad orografia complessa (Trentino Alto-Adige)

In questa tesi si presenta la realizzazione di un data-set ad alta risoluzione (30 secondi d'arco) di precipitazioni mensili (per il periodo 1921-2014), per la regione del Trentino-Alto Adige. Esso è basato su una densa rete di stazioni con osservazioni di lunga durata, sottoposte ai necessari controlli di qualità. La tecnica di interpolazione si basa sull'assunzione che la configurazione spazio-temporale del campo di una variabile meteorologica su una certa area possa essere descritta con la sovrapposizione di due campi: i valori normali relativi a un periodo standard (1961-1990), ossia le climatologie, e le deviazioni da questi, ossia le anomalie. Le due componenti possono venire ricostruite tramite metodologie diverse e si possono basare su data-set indipendenti. Per le climatologie bisogna avere un elevato numero di stazioni (anche se disponibili per un lasso temporale limitato); per le anomalie viceversa la densità spaziale ha un rilievo minore a causa della buona coerenza spaziale della variabilità temporale, mentre è importante la qualità dei dati e la loro estensione temporale. L'approccio utilizzato per le climatologie mensili è la regressione lineare pesata locale. Per ciascuna cella della griglia si stima una regressione lineare pesata della precipitazione in funzione dell'altitudine; si pesano di più le stazioni aventi caratteristiche simili a quelle della cella stessa. Invece le anomalie mensili si ricavano, per ogni cella di griglia, grazie a una media pesata delle anomalie delle vicine stazioni. Infine la sovrapposizione delle componenti spaziale (climatologie) e temporale (anomalie) consente di ottenere per ogni nodo del grigliato una serie temporale di precipitazioni mensili in valori assoluti. La bontà dei risultati viene poi valutata con gli errori quadratici medi (RMSE) e i coefficienti di correlazione di Pearson delle singole componenti ricostruite. Per mostrare le potenziali applicazioni del prodotto si esaminano alcuni casi studio.

Tecnologie per l’analisi in tempo reale di Big Data: prestazioni a confronto

Lo scopo di questo l'elaborato è l'analisi,lo studio e il confronto delle tecnologie per l'analisi in tempo reale di Big Data: Apache Spark Streaming, Apache Storm e Apache Flink. Per eseguire un adeguato confronto si è deciso di realizzare un sistema di rilevamento e riconoscimento facciale all’interno di un video, in maniera da poter parallelizzare le elaborazioni necessarie sfruttando le potenzialità di ogni architettura. Dopo aver realizzato dei prototipi realistici, uno per ogni architettura, si è passati alla fase di testing per misurarne le prestazioni. Attraverso l’impiego di cluster appositamente realizzati in ambiente locale e cloud, sono state misurare le caratteristiche che rappresentavano, meglio di altre, le differenze tra le architetture, cercando di dimostrarne quantitativamente l’efficacia degli algoritmi utilizzati e l’efficienza delle stesse. Si è scelto quindi il massimo input rate sostenibile e la latenza misurate al variare del numero di nodi. In questo modo era possibile osservare la scalabilità di architettura, per analizzarne l’andamento e verificare fino a che limite si potesse giungere per mantenere un compromesso accettabile tra il numero di nodi e l’input rate sostenibile. Gli esperimenti effettuati hanno mostrato che, all’aumentare del numero di worker le prestazioni del sistema migliorano, rendendo i sistemi studiati adatti all’utilizzo su larga scala. Inoltre sono state rilevate sostanziali differenze tra i vari framework, riportando pro e contro di ognuno, cercando di evidenziarne i più idonei al caso di studio.