Efecto de la proporción sexual, densidad y edad de los reproductores en la producción de semilla de Tilapia nilotica (Pisces, Cichlidae)

En el Laboratorio de Huachipa del Instituto del Mar del Perú, en el período comprendido entre octubre de 1980 y agosto de 1982, se realizaron varios experimentos a fin de determinar el efecto del tipo de estanque, densidad de carga y calidad y cantidad de fertilizante en el crecimiento y la producción de Tilapia nilotica. Estos experimentos arrojaron una diferencia no significativa entre los tratamientos, por lo cual se halló una cifra general promedio de crecimiento y producción que permitió su comparación con las cifras de producción obtenidas en otras áreas del mundo, un peso individual promedio de 203.4 g, una producción total de 2,038 Kg/ha/272 días, y una producción neta de 5.6 Kg/ha/día. Cifras que quedan dentro del rango reportado por el ICA (International Center for Aquaculture) para clima templado; similares a las obtenidas en países de Europa Central y la China, y notablemente bajas comparadas con los 20 Kg/ha/día producidos en Israel. Se identifican la mala condición de los estanques utilizados, la baja densidad de carga aplicada, la baja calidad del fertilizante y el clima de la zona, específicamente la presencia de nubosidad, como los factores de mayor incidencia en los resultados poco satisfactorios.

Identificación de puntos de pesca en los viajes pesqueros de anchoveta monitoreados por satélites mediante redes neuronales artificiales

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.