New Mediterranean Biodiversity Records (June 2012)

The present work reports on the extended distribution of nineteen species in the Mediterranean. These are: Upeneus pori (Fish:Turkey), Bursatella leachii (Mollusca, Opisthobranchia: eastern coast of Spain), Sparisoma cretense (Fish: Ionian coast of Greece), Pseudobryopsis myura (Chlorophyta:Turkey), Aplysia dactylomela (Mollusca, Opisthobranchia: Karpathos island, and Kyklades Archipelago, Greece), Asparagopsis armata and Botryocladia madagascariensis (Rhodophyta: South Peloponnesos, Greece), Oxynotus centrina (Fish: Greece), Caulerpa racemosa var. cylindracea (Chlorophyta ), Stypopodium schimperi (Phaeophyta ) Siganus luridus and Stephanolepis diaspros (Fish) Percnon gibbesi (Decapoda, Brachyura) (Kyklades Archipelago, Greece), Cerithium scabridum (Mollusca, Prosobranchia: Anavissos: Greece) and Cerithium renovatum (Mollusca, Prosobranchia: N. Κriti), Cassiopea andromeda (Scyphomedusa: Rhodos Island, Greece), Abra tenuis (Mollusca Bivalvia: Vouliagmeni Lake, Greece) Lagocephalus lagocephalus (Fish: Calabrian coast, Italy) and Plocamopherus ocellatus (Mollusca, Opisthobranchia: İskenderun Bay, Turkey).

Aplicación de un modelo geográfico con información climática para el cálculo del balance hídrico de la comarca de la Marina Baja (Alicante)

Este trabajo analiza las nuevas tendencias en la creación y gestión de información geográfica, para la elaboración de modelos inductivos basados exclusivamente en bases de datos geográficas. Estos modelos permiten integrar grandes volúmenes de datos de características heterogéneas, lo que supone una gran complejidad técnica y metodológica. Se propone una metodología que permite conocer detalladamente la distribución de los recursos hídricos naturales en un territorio y derivar numerosas capas de información que puedan ser incorporadas a estos modelos «ávidos de datos» (data-hungry). La zona de estudio escogida para aplicar esta metodología es la comarca de la Marina Baja (Alicante), para la que se presenta un cálculo del balance hídrico espacial mediante el uso de herramientas estadísticas, geoestadísticas y Sistemas de Información Geográfica. Finalmente, todas las capas de información generadas (84) han sido validadas y se ha comprobado que su creación admite un cierto grado de automatización que permitirá incorporarlas en análisis de Minería de Datos más amplios.