Pest-Insect time series analysis and the development of causal population networks:
Creators: name: Δάμος, Πέτρος Θεόδωρου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2012
Subjects: Ecological networks
Graph theory
Stochastic population models
Adoxophyes orana
Anarsia lineatella
Grapholitha molesta
Pest population forecasting
Spatial population interactions
Οικολογικά δίκτυα
Θεωρία γράφων
Στοχαστικά πληθυσμιακά μοντέλα
Πρόβλεψη εχθρών
Χωρικές αλληλεπιδράσεις ληθυσμών

description: Η παρούσα εργασία πραγματεύεται τη δημιουργία βιολογικών δικτύων μετά από ανάλυση πολυμεταβλητών χρονοσειρών που αφορούν μετεωρολογικούς δείκτες και πληθυσμούς εντόμων. Συγκεκριμένα, εξετάζεται η σχέση μεταξύ πληθυσμών λεπιδόπτερων – εχθρών των καλλιεργειών από δεδομένα που συλλέχτηκαν κατά τη διάρκεια της τελευταίας δεκαετίας από αντιπροσωπευτικές περιοχές του νομού Ημαθίας. Σκοπός ήταν η διερεύνηση χωρικών αλληλεπιδράσεων μεταξύ των βιοτικών-πληθυσμιακών μεταβλητών καθώς και της επίδρασης της θερμοκρασίας και σχετικής υγρασίας στους πληθυσμούς. Αρχικά μελετάται η περιγραφή της πληθυσμιακής εμφάνισης με την βοήθεια αυτοπαλίνδρομων γραμμικών στοχαστικών μοντέλων με στόχο την διερεύνηση της περιοδικότητας στην εμφάνισή τους. Ειδικά η ύπαρξη περιοδικότητας, αποτελεί ανοιχτό ερώτημα ενώ αποτελεί βασική προϋπόθεση για την ανάπτυξη πολυμεταβλητών στοχαστικών μοντέλων και τη δημιουργία βιολογικών δικτύων που ακολουθεί. Εδώ αντιμετωπίζεται συμπεριλαμβάνοντας στη διερεύνηση γραμμικά αυτοπαλινδρομικά μοντέλα ARMA(p,q) και εποχικά μοντέλα SARMA(p,q)x(P,Q)S. Γίνεται σταδιακή διερεύνηση πρώτα της περιοδικότητας, μετά της κατάλληλης τάξης του ARMA και τελικά του SARMA μοντέλου, χρησιμοποιώντας τη συνάρτηση αυτοσυσχέτισης και μερικής αυτοσυσχέτισης, καθώς και κριτήρια πληροφορίας. Η μετέπειτα δημιουργία των δικτύων βασίστηκε σε παραμετρικούς και τυχαιοποιημένους ελέγχους σημαντικότητας καθώς και σε μέτρα αιτιότητας κατά Granger. Σύμφωνα με την προτεινόμενη μεθοδολογία, κάθε χρονοσειρά παραστάθηκε ως κόμβος ενώ οι σημαντικές σχέσεις αιτιότητας όρισαν τις συνδέσεις. Τα αποτελέσματα της ανάλυσης συνοψίζονται με την τοπολογική απεικόνιση σταθμισμένων και μη-σταθμισμένων γράφων, που έχουν ως κόμβους αβιοτικές και βιοτικές μεταβλητές. Σύμφωνα με τα αποτελέσματα της παρούσας ανάλυσης δεν υπάρχει χωρική αλληλεπίδραση μεταξύ διαφορετικών ειδών εντόμων παρά μόνο μεταξύ πληθυσμών που ανήκουν στο ίδιο είδος. Αν και το φαινόμενο αυτό μπορεί να οφείλεται σε διάφορους παράγοντες, ο συγχρονισμός πληθυσμιακής δυναμικής ομοίων ειδών σε παρακείμενες περιοχές θα μπορούσε να παρέχει πλεονεκτήματα σε ότι αφορά την πιθανότητα επιτυχούς αναπαραγωγής και εκμετάλλευσης των διαθέσιμων πόρων από τα είδη. Τα αποτελέσματα της παρούσας εργασίας περιέχουν ακόμη πληροφορίες σχετικά με τις γεωγραφικές περιοχές-κόμβους ‘υψηλής σημαντικότητας’ και τη διασυνδεσιμότητά τους συναρτήσει του γεωγραφικού ανάγλυφου της περιοχής παρατήρησης. Η διερεύνηση χωρικών αλληλεπιδράσεων μεταξύ πληθυσμών εντόμων-εχθρών σε συνδυασμό με την χρήση φαινολογικών μοντέλων αποτελούν την βάση για την ανάπτυξη ή/και βελτιστοποίηση ενός ευρύτερου διαδικτυακού συστήματος πρόγνωσης εχθρών των καλλιεργειών, παρέχοντας έγκυρη πρόγνωση της γεωγραφικής εξάπλωσης με στόχο την έγκαιρη και διευθυνόμενη διαχείρισή τους.
description: Over the last years there has been growing interest in graphical models and in particular in those based on directed graphs as a general framework to describe and infer causal relationships. In this dissertation we consider stochastic modelling of moth population time series and multivariate network causal analysis. Our starting points are stochastic autoregressive population models, and in particular the use of ARMA(p,q) and SARMA(p,q)x(P,Q)S models in describing moth phenology of three close related Lepidoptera pest species. This is followed by a presentation of the model-fitting results and a discussion of the heuristic benchmarks used to assess the predictive performance of the models. The significant feedbacks that were estimated by these models formed the basis for the multivariate causal analysis that was followed in the next section. Assuming that the ecological variables observed at successive time points constitute a biological system, the system is illustrated by means of weighted and binary networks in which significant connections are constructed by examining correlation and Granger causality indexes. In this manner it was able to identify the direction of edges (connections) which represent significant interactions among ecological time series, the later being the nodes. Based on the empirical data of spatial distributed moth population, the approach is further illustrated by generating force directed layouts. The resulted networks were finally projected over the landscape topology to infer upon regional-specific population interactions and to detect population ''hot spots''. Modularity is detected by the graphical models as well as by estimating graph theoretic metrics. Empirical results are presented and in most cases found to be consistent with the theoretical hypothesis that particular locations (nodes) over the study regions are considered as more active in the sense that either populations appear regular at high levels (hot spots) or/and point nearby locations, in which high population activity usually follows. Moreover, interactions are observed only among populations that belong to same species; such kind of interspecies life cycle synchronisations could be related to regional interactions among subpopulations performed to improve successful matting options and host allocation by the species. The resulted graphical models provide means to describe the spatio-temporal arrangement pest-populations. This information is utile in improving pest management options as part of a wider web-based pest information and forecasting expert system.