Resumen de Análisis de datos ambientales usando Redes Bayesianas

Ana Devaki Maldonado González

• Esta tesis recoge las principales aportaciones de la candidata a la modelización ambiental. En particular, la tesis se centra en el análisis de datos ambientales, abordando diversos problemas, incluyendo datos perdidos, abundancia de ceros, elevada variabilidad, modelización temporal y modelización de sistemas complejos. Desde el punto de vista ambiental, se analizan datos de calidad de aguas superficiales (concentración de nitrato e índice IBMWP), de distribución de presencia de especies (Salamandra salamandra y Aquila abalberti), del socio-ecosistema (características sociales, económicas, ambientales y servicios de los ecosistemas) y de redes tróficas (peces del mar Báltico).

  La herramienta matemática que se utiliza para construir modelos son las redes Bayesianas, mediante paquetes de distintos software: Elvira, Hugin y Matlab. La tesis es de naturaleza principalmente aplicada, cuyo objetivo es obtener modelos que permitan realizar predicciones verosímiles y extraer conclusiones fiables. La tesis se organiza en 8 capítulos, 5 de los cuales constituyen la parte principal: el análisis de datos ambientales. Brevemente, los problemas que se tratan son:

  • Datos perdidos. Se comparan distintos métodos de tratamiento de datos perdidos para predecir el índice IBMWP de las aguas superficiales de Andalucía.

  • Abundancia de ceros. Se propone un método nuevo para clasificar la presencia de especies cuando las variables predictoras presentan un exceso de ceros.

  • Elevada variabilidad. Se propone una metodología para predecir de forma más precisa variables que presentan una elevada variabilidad, como la concentración de nitrato en aguas superficiales.

  • Análisis temporal. Se propone una metodología para la detección de cambios de régimen en la principal cadena trófica de la cuenca de Gotland, mar Báltico.

  • Sistemas complejos. Se propone una metodología para analizar el socio-ecosistema de Andalucía y relacionarlo con el abastecimiento de servicios de los ecosistemas.

  Las redes Bayesianas son una herramienta versátil, útil para tratar una gran variedad de problemas y competitivas con otro tipo de modelos desde el punto de vista de la precisión.