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Título: Using case-based reasoning to learn about ecological engineering
Autores: Lanphere, Tania Ruth
Fecha: 2010
Publicador: McGill University - MCGILL
Fuente:
Tipo: Electronic Thesis or Dissertation
Tema: Biology - Ecology
Descripción: Ecological engineering, the practice of designing, creating or manipulating, and monitoring ecosystems, is applied for a variety of purposes benefiting both human society and the natural environment, often integratively. While there are basic principles that help practitioners in the development and implementation process, at this time there is no comprehensive theory that guides the design of ecosystems. In order for such theory to be developed, extensive knowledge about the interactions between ecosystem constitution and comportment, and ways to analyze and integrate this knowledge, are needed. Consequently, the ability to qualitatively and quantitatively evaluate large datasets in a multivariate fashion is required. Thus, the objective of this project was to investigate the use of case-based reasoning as a method of gathering and analyzing large sets of ecological data not only for prediction but for engineering purposes, a previously untested application.
To maximize the number of cases to be analyzed without limiting the inputs to only known systems described in the literature, a virtual ecosystem and simulation platform was created. Simulation outputs and values for applied measures were compiled into a case base for use with a case-based reasoner to attempt to predict the results of several additional randomly created virtual ecosystems. Actual results were compared to the predicted results. The accuracy of the predictions made by the case-based reasoner varied, but they were more than 75% accurate 83.3% of the time. An initial attempt was made to apply this approach to "engineering" ecosystems for specified performance levels within the virtual ecosystem framework. While the targeted values of persistence were not obtained, the "engineered" virtual ecosystems were more persistent overall than the randomly created systems, with an average ratio of 0.40527 surviving species to initial species versus an average persistence of 0.20750 for the random systems. This is indicative of the potential of this novel approach for data analysis in ecological engineering.
Le génie des écosystèmes, soit la pratique de concevoir, créer ou manipuler, et faire la suivi des écosystèmes, s'applique, souvent de manière intégrée, au bénéfice de la société humaine et de l'environnement naturel. Quoiqu'il y ait des principes de base pouvant servir à de tels ingénieurs dans le développement et mise en oeuvre de tels écosystèmes, présentement il n'existe aucune théorie compréhensive pouvant guider la conception d'écosystèmes artificiels. Afin qu'une telle théorie soit énoncée, il nous faut acquérir des connaissances approfondies quant aux interactions existant entre les constituants et le comportement de l'écosystème, et quant à comment procéder dans l'analyse et l'intégration de ces connaissances. Il devient donc nécessaire de pouvoir faire l'évaluation qualitative et quantitative de grands ensembles de données par des méthodes d'analyse multivariable. L'objectif de ce projet fut donc d'étudier l'utilisation d'une méthodologie de raisonnement par cas pour recueillir et faire l'analyse de grands ensembles de données écologiques, autant pour servir à des prédictions qu'à des fins d'ingénierie, une application préalablement inévalué.
Afin de maximiser le nombre de cas pouvant être analysés sans limiter les données d'entrée à celles décrites dans les ouvrages scientifiques, un écosystème virtuel et une plateforme de simulation furent conçus. Les données de sortie des simulations et les valeurs pour les mesures mises en oeuvre furent compilés dans une base de cas conçue pour servir d'intrant à un raisonneur par cas qui servirait à prédire les résultats de plusieurs écosystèmes virtuels supplémentaires, chacun créé de façon aléatoire. Ces résultats furent comparés aux valeurs prédites. L'exactitude des prédictions du raisonneur par cas varia, mais, 83.3% du temps, dépassa 75%. Un essai préliminaire fut entrepris pour mettre en oeuvre cette démarche d'ingénierie d'écosystème pour des niveaux de performance précis dans le cadre d'un écosystème virtuel. Quoique les niveaux de persistance visés ne furent pas atteints, les écosystèmes virtuels "façonnés" furent, dans l'ensemble, plus persistants que ceux bâtis de façon aléatoire, avec un rapport moyen des espèces ayant survécu aux espèces initiales de 0.40527, comparé à 0.20750 pour les écosystèmes aléatoires. Cela met en évidence le potentiel de cette nouvelle démarche pour l'analyse de données en génie des écosystèmes.
Idioma: en