| Tesis Doctorales de la Universidad de Alcalá |
| HIERARCHICAL STOCHASTIC BLOCK MODELS IN ECOLOGY: IMPLEMENTATION, APPLICATIONS, AND COMPARATIVE EVALUATION | | Autor/a | Correia de Lima, Herlander | | Departamento | Ciencias de la Vida | | Director/a | Rodríguez Fernández, Miguel Ángel | | Codirector/a | Morales Castilla, Ignacio | | Fecha de depósito | 03-11-2026 | | Periodo de exposición pública | 3 a 17 de noviembre de 2026 | | Fecha de defensa | Sin especificar | | Programa | Ecología, Conservación y Restauración de Ecosistemas (a extinguir) (RD 99/2011) | | Mención internacional | No | | Resumen | Los datos ecológicos son intrínsecamente relacionales, pero suelen ser incompletos. Las ocurrencias de especies, las afinidades biogeográficas y las interacciones ecológicas pueden representarse como redes, aunque su organización latente y las conexiones ausentes deben inferirse a partir de observaciones sesgadas. El modelo jerárquico de bloques estocásticos (HSBM) es un marco bayesiano no paramétrico que infiere grupos a múltiples escalas y probabilidades posteriores de enlace a partir de la topología. Esta tesis evalúa el HSBM en problemas ecológicos complementarios y desarrolla una implementación accesible para la reconstrucción de redes.
El Capítulo 1 aborda la organización latente mediante la biorregionalización y presenta Quadlife, un modelo espacialmente explícito que genera distribuciones de especies y filogenias en historias continentales con biorregiones jerárquicas conocidas. Las comparaciones entre HSBM, Infomap y UPGMA mostraron que la recuperación dependía del método, de los datos y de la escala jerárquica. HSBM alcanzó la mayor recuperación conjunta de la estructura antigua e intermedia a partir de ocurrencias taxonómicas e identificó zonas de transición mediante grupos de escala fina. Infomap enfatizó la estructura intermedia con información filogenética, y el corte temporal de las filogenias permitió a UPGMA revelar señales regionales de distintas edades. La estructura antigua siguió siendo difícil de recuperar. UPGMA perdió eficacia cuando las regiones diferían en tamaño, mientras que los métodos de redes mantuvieron una elevada recuperación de la estructura reciente e histórica. Los experimentos de muestreo mostraron que la identidad de las especies eliminadas era más importante que la proporción eliminada.
El Capítulo 2 aborda las conexiones ausentes en redes submuestreadas y evalúa si los metadatos mejoran la predicción de enlaces más allá de la topología. HSBM y matching-centrality se compararon como predictores basados únicamente en la topología con HPprediction y Plug-and-Play en redes hospedador-parásito y simulaciones controladas. En las redes empíricas, HSBM destacó en precisión-recuperación en la red menos densa, mientras que HPprediction fue superior en la más densa. En las simulaciones, los metadatos aportaron la mayor ventaja cuando representaban el proceso generador de las interacciones, pero los métodos basados únicamente en la topología fueron a menudo competitivos porque esos procesos también producían una estructura recuperable en la red. En redes modulares, HSBM se situó entre los mejores predictores y solo fue superado por Plug-and-Play cuando disponía de los rasgos generadores. Estos resultados muestran que la topología puede capturar gran parte de la señal predictiva disponible para los enfoques que incorporan metadatos y que el valor añadido de estos depende de la información adicional que aporten.
El Capítulo 3 presenta sabinaHSBM, un paquete de R con un flujo de trabajo accesible para la reconstrucción de redes y la predicción de enlaces mediante HSBM. Integra la preparación de datos, la validación cruzada, la reconstrucción y una evaluación que incorpora la incertidumbre. En un estudio de caso de carnívoros-parásitos, HSBM recuperó grupos con estructura filogenética sin información filogenética de entrada e identificó interacciones no documentadas respaldadas por literatura independiente.
En conjunto, la tesis establece el HSBM como un marco potente y bien fundamentado, aunque no universal, para la inferencia ecológica. Muestra que es posible recuperar organización latente ecológicamente relevante e interacciones ausentes, abriendo nuevas vías para su aplicación y para explorar su espacio de soluciones. |
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