4 resultados para Fundamentos de las Bases de Datos

em REPOSITORIO DIGITAL IMARPE - INSTITUTO DEL MAR DEL PERÚ, Peru


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Presenta las investigaciones en pesquería, entre las que destaca la evaluación de stocks, permite proporcionar las bases suficientes para una adecuada administración de la extracción de los recursos hidrobiológico.

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Comprende el resumen de varios trabajos de investigación de ballenas del Pacífico sureste, especialmente de la ballena cachalote Physeter catodon L., especie intensamente cazada e industrializada en las décadas de los años 1960 a 1980 en Chile y Perú. La investigación ballenera en esta zona empezó en 1958 con la preparación de biólogos en los dos países, quienes colectaron el material que luego fue analizado y dio las bases científicas para una caza conservacionista.

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El presente manual de uso del software de visualización de datos “Ocean Data View” (ODV) describe la exploración, análisis y visualización de datos oceanográficos según el formato de la colección mundial de base de datos del océano “World Ocean Database” (WOD). El manual comprende 6 ejercicios prácticos donde se describe paso a paso la creación de las metavariables, la importación de los datos y su visualización mediante mapas de latitud, longitud y gráficos de dispersión, secciones verticales y series de tiempo. Se sugiere el uso extensivo del ODV para la visualización de datos oceanográficos por el personal científico del IMARPE.

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La sostenibilidad de los recursos marinos y de su ecosistema hace necesario un manejo responsable de las pesquerías. Conocer la distribución espacial del esfuerzo pesquero y en particular de las operaciones de pesca es indispensable para mejorar el monitoreo pesquero y el análisis de la vulnerabilidad de las especies frente a la pesca. Actualmente en la pesquería de anchoveta peruana, se recoge información del esfuerzo y capturas mediante un programa de observadores a bordo, pero esta solo representa una muestra de 2% del total de viajes pesqueros. Por otro lado, se dispone de información por cada hora (en promedio) de la posición de cada barco de la flota gracias al sistema de seguimiento satelital de las embarcaciones (VMS), aunque en estos no se señala cuándo ni dónde ocurrieron las calas. Las redes neuronales artificiales (ANN) podrían ser un método estadístico capaz de inferir esa información, entrenándose en una muestra para la cual sí conocemos las posiciones de calas (el 2% anteriormente referido), estableciendo relaciones analíticas entre las calas y ciertas características geométricas de las trayectorias observadas por el VMS y así, a partir de las últimas, identificar la posición de las operaciones de pesca. La aplicación de la red neuronal requiere un análisis previo que examine la sensibilidad de la red a variaciones en sus parámetros y bases de datos de entrenamiento, y que nos permita desarrollar criterios para definir la estructura de la red e interpretar sus resultados de manera adecuada. La problemática descrita en el párrafo anterior, aplicada específicamente a la anchoveta (Engraulis ringens) es detalllada en el primer capítulo, mientras que en el segundo se hace una revisión teórica de las redes neuronales. Luego se describe el proceso de construcción y pre-tratamiento de la base de datos, y definición de la estructura de la red previa al análisis de sensibilidad. A continuación se presentan los resultados para el análisis en los que obtenemos una estimación del 100% de calas, de las cuales aproximadamente 80% están correctamente ubicadas y 20% poseen un error de ubicación. Finalmente se discuten las fortalezas y debilidades de la técnica empleada, de métodos alternativos potenciales y de las perspectivas abiertas por este trabajo.