Distribución a mesoescala de comunidades bentónicas y clorofila-a en sedimentos superficiales de áreas potenciales para reconstrucción paleoceanográfica. Otoño 2003.

Se analizó la distribución espacial de la clorofila-a y otras propiedades de los sedimentos superficiales, así como del macrobentos (>0,5 mm) durante la Primera Etapa del Crucero de Evaluación de Recursos Demersales y Paleoceanografía BIC Olaya 0305-06, del 20 al 25 de mayo 2003. La materia orgánica “fresca” de origen fitoplanctónico se distribuyó de forma heterogénea en ambas áreas, alcanzando concentraciones muy elevadas sobre la plataforma exterior y talud superior, hasta el momento, las más altas determinadas para el margen continental peruano. Se encontró una asociación positiva entre contenido de materia orgánica “fresca” superficial y presencia de sedimentos laminados o bandeados en ambas áreas. En general, el área frente a Callao presentó un mayor enriquecimiento orgánico, menores biomasas de macrofauna y Thioploca spp. y mayor abundancia de nemátodes que el área de Pisco. Se discuten posibles mecanismos que expliquen la retención, distribución y acumulación de materia orgánica en los sedimentos superficiales de ambas áreas. La distribución batimétrica de la macrofauna sugiere un debilitamiento de las condiciones hipóxicas frente a Pisco, a partir de los 400 m.

Desarrollo morfológico del feto del cachalote, Physeter catodon L.

Descripcion morfologica del feto de los cachalotes en sus caracteristicas de ojos, orificios auditivos, mandibula, encias, ranura de garganta, aletas y extremidades durante el periodo de gestación.

Análisis comparativo de cohortes, Merluccius gayi peruanuis, 1971 a 1982.

Se examina y se aplica dos índices, las Razones Estandarizadas de Mortalidad y los Años Potenciales de Vida Perdida, para analizar la evolución de la mortalidad por pesca sobre un conjunto de cohortes resultante de un Análisis de Población Virtual.

Curso de dinámica de poblaciones marinas

Da a conocer los contenidos del curso de Dinámica de Poblaciones Marinas, que considera clasificaciones de los recursos: potenciales, de explotación, no renovables, renovables, población cerrada y población abierta, que incluye modelos matemáticos de aplicación.

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.