2 resultados para SENSIBILIDAD
em REPOSITORIO DIGITAL IMARPE - INSTITUTO DEL MAR DEL PERÚ, Peru
Resumo:
El Norte del Ecosistema de la Corriente Humboldt (NECH) constituye una de las mayores zonas de afloramiento, localizada en el borde oriental del Pacifico Sur, la cual presenta características particulares, entre las que destacan una alta producción primaria y la presencia de una de las zonas mínimas de oxigeno (ZMO) más intensas en el océano abierto. La ZMO presente en esta zona es producto de la alta demanda de oxígeno durante la remineralización de la materia orgánica, el largo tiempo de residencia de sus aguas y su poca ventilación. En el presente estudio nos enfocamos en estudiar la influencia de cambios en la ventilación en la ZMO del NECH, tomando como las principales fuentes de aporte de oxígeno en esta zona a la Corriente Sub-superficial Ecuatorial (EUC) y las Contracorrientes Sub-superficiales del Sur (SSCCs) o también conocidas como los Jets de Tsuchiya. Utilizamos el modelo acoplado físico-biogeoquímico ROMS-PISCES, para observar la sensibilidad de la ZMO a diferentes condiciones de la circulación ecuatorial provenientes de dos modelos oceánicos de circulación general (SODA y MERCATOR). Los resultados muestran que el flujo de oxígeno a los 88ºW disminuye latitudinalmente de la EUC a los SSCCs; además, se observa que la ZMO desaparece de los 4ºN - 4ºS en la simulación que presenta una circulación más intensa (RPSoda) por lo que se puede concluir que una intensificación de la circulación ecuatorial afectaría principalmente a la zona ecuatorial y no frente a Perú, debido a que una mayor ventilación sería compensada con un mayor consumo de oxigeno durante la remineralización, producto de una alta productividad generada por un mayor flujo de nutrientes.
Resumo:
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.