Variabilidad espacial de la pesquería de Dosidicus gigas (d’Orbigny, 1835) calamar gigante del 2004 al 2012

Se efectuó un análisis de la distribución espacial de operaciones de pesca de la flota calamarera industrial dentro y fuera de la zona económica exclusiva peruana (ZEE) con relación a la temperatura superficial de mar (TSM) y concentración de clorofila-a (Cl-a) para el periodo 2004-2012. La data de operaciones de pesca se dividió en tres periodos en función a distancia a la costa considerando regulaciones de pesca, de enero 2004 a octubre 2010, de noviembre 2010 a diciembre 2011 y 2012. Durante el primer periodo, se identificaron dos patrones mensuales de distribución espacial, de enero a julio fue a lo largo del litoral desde Paita (5°S) hasta San Juan de Marcona (15°22’S) y de agosto a diciembre entre Chimbote y Paita. En el segundo periodo, las operaciones de pesca formaron pequeñas concentraciones y puntos de pesca dispersas debido a la restricción de pesca dentro de las 80 millas náuticas desde noviembre del 2010. Durante el 2012 la flota se localizó fuera de la ZEE. Las mayores concentraciones de la flota se ubicaron entre 30 a 90 millas náuticas de la costa. Mayores concentraciones de pesca se localizaron en Paita-Chimbote (5°-9°S) y Callao- San Juan de Marcona (12°03’-15°22’S). Las faenas de pesca se realizaron en un rango amplio de TSM entre 14,1 y 26,8 °C, con mayor incidencia en temperaturas entre 18,4 a 22 °C, con tendencia a localizarse en áreas de mayor temperatura durante los últimos años. Respecto a la clorofila-a, la flota faenó entre concentraciones de clorofila-a de 0 a 9,5 mg/m3 dentro de la ZEE, y entre 0,2 y 0,5 mg/m3 fuera de la ZEE. Se observó un patrón de distribución de flota, asociado a las anomalías de temperatura superficial de mar del área El Niño 1+2, a la distribución latitudinal y una variabilidad cíclica mensual de la TSM.

Componentes de la variabilidad espacial en el manejo por sitio específico en banano

El objetivo de este trabajo fue evaluar la variabilidad espacial de la producción de banano en función de variables físicas y químicas del suelo y de las características fisiográficas de la finca, con miras a seleccionar aquellas con mayor potencial de uso en programas de manejo por sitio específico. Se georreferenciaron 130 unidades productivas de banano clon Williams (Cavendish AAA) distribuidas en cuatro lotes de la finca y tres unidades de suelo. Se determinó el peso del racimo y la cantidad de raíz funcional, para cada planta, y 35 variables físicas y químicas del suelo. Se relacionó la variabilidad espacial de la producción en función de las variables del suelo, a partir de cuatro estrategias: ejes coordenados como covariables; variables físicas y químicas del suelo y raíz funcional como covariables; división del análisis por lotes; y división del análisis por unidades de suelo. La división por lotes resultó ser la mejor estrategia para modelar la variabilidad espacial de la producción de banano. El análisis por este modelo permitió establecer grupos de variables del suelo que se relacionaron significativamente y explicaron más del 69% del peso de los racimos de banano dentro de cada lote. Estos grupos de variables son los de mayor potencial para el establecimiento de un programa de manejo por sitio específico.

Variabilidad espacial del arroz como cultivo indicador de salinidad en regadíos del valle del Ebro a partir de series temporales en imágenes Landsat TM

El presente trabajo pretende la caracterización de la distribución espacial típica del cultivo de arroz en regadíos del valle del Ebro, donde la presencia del cultivo está ligada a la existencia de suelos salino-sódicos. Esta caracterización ha de permitir identificar las áreas donde es típica la presencia del cultivo año tras año y las áreas donde es frecuente su fluctuación debido tanto a condiciones variables de salinidad del suelo como a variabilidad en las condiciones de mercado. Para ello se ha recurrido al análisis de una serie temporal de mapas de cultivos (7 años) derivados de la clasificación supervisada de imágenes Landsat TM. La determinación de las áreas típicas y de fluctuación del cultivo de arroz se hace entonces a partir del análisis estadístico de clases, y mediante superposición espacial de coberturas en un entorno SIG-Raster.

Variabilidad espacial del suelo y su relacion con el rendimiento de mango (Mangifera indica L.)

Se realizó un muestreo en una red regular de 31 puntos ubicados con GPS y con base en análisis geoestadísticos, se estudió la variabilidad espacial de algunas propiedades del suelo y de la topografía con el fin de establecer su incidencia en el rendimiento de un cultivo de mango. Las propiedades edáficas y el rendimiento presentaron un patrón de distribución espacial que varía de manera considerable dentro del lote. El rango de los modelos de semivarianza ajustados varió entre 10 y 192 metros. Con excepción del pH y del Ca las relaciones efecto pepita/meseta fueron menores del 30%, es decir, que en general hay precisión en las predicciones debido a que los procesos espaciales considerados son explicados en su mayoría por la variación estructural. K, Ca, CIC, pendiente del terreno, relación Ca+Mg/K y altitud fueron las variables que mayor influencia tuvieron en el rendimiento. El método aplicado es útil para definir zonas de manejo dentro de los lotes y algunos criterios como la altitud y la pendiente son aplicables para zonificación de áreas mayores calculándolos a partir de un modelo digital de elevación.

Variabilidad espacial de atributos físicos de un Typic Haplustox de los Llanos Orientales de Colômbia

O objetivo deste trabalho foi estudar o comportamento da variabilidade espacial da resistência mecânica à penetração (RP), da densidade do solo, da densidade de partículas do solo, da porosidade total e dos teores de areia, silte e argila, e as relações existentes entre as propriedades analisadas. O estudo foi desenvolvido em Puerto López (Meta-Colômbia). As amostras do solo foram coletadas em duas profundidades (0 - 0,10 e 0,10 - 0,20 m), em intervalos regulares de 25 m, em malha regular, compreendendo 42 pontos, sendo a RP medida até 0,42 m de profundidade. A RP não se correlacionou com nenhuma propriedade, na primeira profundidade. De 0,10 - 0,20 m de profundidade, a RP correlacionou-se com os teores de silte e areia. Os semivariogramas da RP não apresentaram correlação espacial nas duas profundidades, possivelmente devido ao sistema de preparo do solo, que modifica a dependência espacial na superfície, acarretando maior homogeneidade do solo. As propriedades ajustaram-se a modelos de semivariogramas exponenciais e esféricos. Para a profundidade de 0,10 - 0,20 m, as propriedades não se ajustaram a modelos de semivariogramas, apresentando efeito pepita puro, ou seja, não apresentaram dependência espacial, à exceção da densidade aparente.

Variabilidad espacial de los modelos de infiltración de Philip y Kostiakov en un suelo Ândico

Conhecer o comportamento da infiltração é de grande utilidade devido a sua aplicação na produção agrícola, pois permite definir a operação de sistemas de irrigação e estudar os efeitos de diferentes práticas de uso do solo. O objetivo do presente estudo foi analisar a variabilidade espacial dos parâmetros do modelo de infiltração de Philip e Kostiakov, assim como a sua relação com a densidade do solo, a densidade das partículas e os teores de areia, de silte e de argila. Os testes de infiltração foram medidos usando dois anéis concêntricos, em uma malha de amostragem retangular de 5 x 8 pontos, em intervalos regulares de 20 m, sob duas condições de umidade do solo. Encontrou-se que a variabilidade do solo e, principalmente, os teores de argila, influem na variabilidade espacial da infiltração, observando-se que os parâmetros do modelo de Philip e Kostiakov nem sempre se ajustaram a modelos teóricos de semivariogramas. O modelo que apresentou ajustes para todos os testes realizados nas duas condições de umidade foi o de Kostiakov. Os testes apresentaram-se limitantes para o modelo de Philip, quando o solo apresenta altos teores de água, indicando que esse modelo não foi adequado no solo ândico em estudo.

Variabilidad espacial en comunidades bentónicas intermareales: diferencias entre hábitats rocosos con y sin arena

Grupo de Investigación BioCost, Universidade da Coruña, Facultade de Ciencias, A Coruña, España

Comparativa y Analisis de Variabilidad Espacial entre las Medidas de Radiacion Solar Terrestres (SIAR) y Satelitales (CMSAF)

El objetivo de este trabajo es el análisis comparativo de dos fuentes de irradiación solar para el territorio peninsular español, siguiendo la iniciativa de estudios previos para otras regiones. La primera de estas fuentes corresponde a medidas de irradiación global diaria en el plano horizontal realizadas por los piranómetros de la red de estaciones meteorológicas del Sistema de Información Agroclimática del Regadío (SIAR), perteneciente al Ministerio de Medio Ambiente, Rural y Marino. Esta red está compuesta por más de 360 estaciones ubicadas en once Comunidades Autónomas de la España peninsular. La otra fuente de comparación es un conjunto de imágenes de satélite proporcionadas por la iniciativa denominada ``The Satellite Application Facility on Climate Monitoring'' (CM-SAF).

Influencia de la maquinaria agrícola sobre la variabilidad espacial de la compactación del suelo. Aplicación de la metodología geoestadística-fractal

El cultivo de la caña de azúcar es uno de los más importantes en muchos países del mundo. Los suelos dedicados a este cultivo son usualmente compactados por el tránsito de la maquinaria en el proceso de cosecha. El uso combinado de la geoestadística con el análisis fractal ha demostrado ser útil para el estudio de los mismos. El objetivo del trabajo fue determinar los cambios espaciales de la resistencia a la penetración del suelo debido a la influencia del tránsito de la maquinaria en el proceso de cosecha de la caña de azúcar en un Vertisol, aplicando la metodología geoestadística-fractal. La investigación se llevó a cabo en el período de cosecha 2008-2009. Se evaluó la resistencia a la penetración en dos momentos, antes y después de la cosecha. El muestreo se realizó sistemáticamente en cuadrícula y en transecto, seleccionando 144 y 100 observaciones antes y después de la cosecha, respectivamente, y 221 para el transecto en diagonal. También se determinó el contenido de humedad del suelo por el método gravimétrico, para lo que se tomaron 288 muestras aleatorias en todo el campo. Los resultados demuestran que los valores de resistencia a la penetración (RP) presentaron una distribución normal a partir de los 5 cm de profundidad, el tránsito de la maquinaria agrícola para la cosecha de la caña de azúcar provocó concentración de la variabilidad espacial a escalas inferiores a la del muestreo (el efecto pepita aumentó), un aumento del rango de correlación espacial y una redistribución de las zonas de compactación (las variaciones de los mapas de Krigeaje). También indujo anti-persistencia y anisotropía en algunas direcciones horizontales. Se observó un comportamiento irregular de (RP) verticalmente en el transecto, donde no solamente influyó la maquinaria, sino que también otros factores influyeron como: la hilera, borde de la hilera y grietas. ABSTRACT The cultivation of the cane of sugar is one of the most important in many countries of the world. The soils dedicated to this cultivation are usually compacted by the traffic of the machinery in the harvest process. The combined use of the geostatistics with the fractal analysis has demonstrated to be useful for the study of the same ones. The objective of the work was to determine the space changes from the resistance to the penetration of the floor due to the influence of the traffic of the machinery in the harvest process of harvest of the cane of sugar in a Vertisol applying the geostatistic-fractal methodology. The investigation was carried out in the period of harvest 2008-2009. The resistance to the penetration at two moments was evaluated, before and after the harvest. The sampling was realized systematically in grid and transect, selecting 144 and 100 observations before and after the harvest, respectively, and 221 for transect in diagonal. Also the soil moisture content of the ground by the gravimetric method was determined, so 288 random samples in the entire field were taken. The results shown that resistance to penetration values presented a normal distribution deeper than 5 cm before and after harvest. The transit of the agricultural machinery for sugar cane harvest concentrated the space variability at lower distances than the sampling one, reflected an increase in the nugget effect. At the same time, an increase space correlation rank and a redistribution of compaction areas were observed studying the variations in kriging maps. Another effect of the agricultural machinery transit was to induce antipersistence and anisotropy in some horizontal directions. However, in vertical direction of the longest transect an irregular behaviour was induced not only by the machinery as by another factors such as soil cracks, crop rows and allocation.

Guía de buenas prácticas para el análisis de la variabilidad espacial del rendimiento en lotes de producción agrícola.

En los últimos años se han difundido, en la región productora de granos de la Provincia de Córdoba, la utilización de tecnologías de agricultura de precisión (monitores de rendimiento, GPS, sensores geofísicos) que permiten medir y en consecuencia, manejar diferenciadamente la variabilidad espacial intralote, tanto de los rendimientos como de propiedades del sitio (suelo, terreno, nutrientes). Los mapas de rendimiento y de suelo a escala de lote (intralote) proveen indicadores de riesgos asociados con la producción y constituyen herramientas claves para implementar el manejo sitio-específico en agricultura de precisión. Estos mapas deben ser realizados desde los datos que producen las nuevas maquinarias. La identificación de zonas homogéneas, surge como una necesidad para el manejo de la variabilidad espacial del rendimiento; éstas se interpretan como conjuntos de sitios con una misma combinación de factores limitantes de la producción y por tanto con una misma demanda para maximizar la producción. La delimitación de zonas homogéneas se realiza utilizando los datos georreferenciados de rendimiento y/o de sitio, pero el óptimo uso de la información espacial disponible, demanda nuevos desarrollos estadístico-computacionales. Las dependencias espaciales de los rendimientos y de las propiedades del sitio son actualmente abordadas con modelos geoestadísticos clásicos, con métodos multivariados y con modelos estadísticos contemporáneos como los modelos mixtos de covarianza espacial. Cuando los datos de suelo se obtienen por sitio en varios años, la zonificación podría depender también de la variabilidad temporal de las mediciones. La variabilidad temporal en las propiedades de sitio impacta en las zonificaciones y consecuentemente en las predicciones de rendimientos. Nuestro grupo de investigación en Estadística y Biometría de la Facultad de Ciencias Agropecuarias, Universidad Nacional de Córdoba, ha desarrollado algoritmos computacionales para el análisis de la variabilidad espacial de los rendimientos intralote, contemplando simultáneamente la correlación espacial y la variabilidad temporal. A través del software de desarrollo nacional InfoStat y su interfase con el software R, se han implementado diversas técnicas para el análisis exploratorio de datos georeferenciados y el análisis de la variabilidad espacial así como para la delimitación de zonas homogéneas y funciones para la predicción del rendimiento utilizando variables regionalizadas de sitio como predictoras. InfoStat es utilizado en ámbitos estatales y privados (INTA, Universidades, Semilleros y Empresas de gestión de la producción agrícola). Numerosos grupos de técnicos, docentes y/o investigadores demandan capacitación y asesoramiento en el uso de nuevas aplicaciones y análisis que se pueden realizar con este software. La posibilidad de publicar nueva documentación para apoyar el análisis estadístico de información proveniente de lotes en producción de cultivos de grano es importante para la región central y sur de la Provincia de Córdoba, donde están ya instaladas las capacidades para captura intensiva de datos desde nuevas maquinarias precisas. El objetivo de la presente propuesta es difundir, a través de la edición de un libro, con ejemplos ilustrativos del paso a paso del análisis estadístico para el estudio de variabilidad espacial del rendimiento intralote.

Factores determinantes de la variabilidad espacial de anchoveta peruana (Engraulis ringens) en el Pacífico Sudoriental

Los modelos de nicho ecológico permiten estudiar el efecto del ambiente sobre la distribución de las especies, relacionando datos de su distribución con información ambiental. El objetivo del presente estudio fue estimar el nicho ecológico y describir la variabilidad en la distribución espacial de la anchoveta (Engraulis ringens) mediante el uso de modelos estadísticos de nicho ecológico. Se trabajó con dos enfoques de análisis: por stocks (norte, centro y sur) en el Pacífico Sudoriental (PSO) y por estadios de desarrollo (pre-reclutas, reclutas y adultos) en la costa peruana. El modelo de nicho ecológico utilizó modelos aditivos generalizados, estimaciones georeferenciadas de presencia y ausencia de anchoveta e información de cuatro variables ambientales (temperatura superficial del mar, salinidad superficial del mar, concentración de clorofila a superficial y la profundidad de la oxiclina) entre los a˜nos 1985 y 2008. Se encontró que no existen diferencias en los nichos ecológicos de los tres stocks de anchoveta siendo los modelos que utilizaron la información de la anchoveta en todo el PSO los que lograron modelar el nicho de manera correcta. Respecto al análisis por estadios, se evidenció que cada estadio de desarrollo tiene distintas tolerancias a las variables ambientales consideradas en este trabajo, siendo los nichos de estadios menos desarrollados los que estuvieron incluidos dentro de los estadios más desarrollados. Se recomienda realizar estudios separados para cada estadio de desarrollo, lo cual permita comprender mejor las relaciones ecológicas encontradas en los resultados del nicho ecológico. Además se recomienda realizar simulaciones con modelos de nicho que incluyan más variables ambientales, las cuales puedan mejorar los mapas de distribución espacial de la anchoveta para los dos enfoques de análisis.

Monitoring spatial and temporal dynamics of bird communities in Mediterranean landscapes affected by largewildfires = Seguimiento de la dinámica espacial y temporal de comunidades de aves en paisajes mediterráneos afectados por grandes fuegos

We presented a bird-monitoring database inMediterranean landscapes (Catalonia, NE Spain) affected by wildfires and we evaluated: 1) the spatial and temporal variability in the bird community composition and 2) the influence of pre-fire habitat configuration in the composition of bird communities. The DINDIS database results fromthemonitoring of bird communities occupying all areas affected by large wildfires in Catalonia since 2000.We used bird surveys conducted from 2006 to 2009 and performed a principal components analysis to describe two main gradients of variation in the composition of bird communities, which were used as descriptors of bird communities in subsequent analyses. We then analysed the relationships of these community descriptors with bioclimatic regions within Catalonia, time since fire and pre-fire vegetation (forest or shrubland).We have conducted 1,918 bird surveys in 567 transects distributed in 56 burnt areas. Eight out of the twenty most common detected species have an unfavourable conservation status, most of them being associated to open-habitats. Both bird communities’ descriptors had a strong regional component and were related to pre-fire vegetation, and to a lesser extent to the time since fire.We came to the conclusion that the responses of bird communities to wildfires are heterogeneous, complex and context dependent. Large-scale monitoring datasets, such as DINDIS, might allow identifying factors acting at different spatial and temporal scales that affect the dynamics of species and communities, giving additional information on the causes under general trends observed using other monitoring systems

CORRELACIÓN ESPACIAL ENTRE MALAS HIERBAS EN UNA PRADERA Y SU RELACIÓN CON LA CONDUCTIVIDAD ELÉCTRICA APARENTE DEL SUELO (CE A )

RESUMEN El objetivo de este trabajo fue evaluar la ecología y la correlación lineal y espacial entre malas hierbas de una pradera y su relación con la conductividad eléctrica aparente del suelo (CEa, mS m-1). La toma de muestras se hizo los días: 23/06/2008 (CEa) y el 24/06/2008 (malas hierbas). Los datos fueron analizados por medio de estadística clásica y de herramientas de geoestadística. La mayoría de los datos presentaron distribución de frecuencia logarítmica, siendo necesaria la utilización del krigeado residual. Se encontraron bajos valores de correlación para las medidas de CEa con las mediciones de malas hierbas en el área de estudio, estando las mismas influidas por el relieve del área. Los mapas de variabilidad espacial mostraron que existía relación entre las malas hierbas y los valores de CEa (CEa-V y CEa-H), principalmente con relación al número de especies de malas hierbas, ya que hay un aumento del número de especies cuando se produce disminución de los valores de CEa. Los mapas de variabilidad espacial para las malas hierbas demuestran la dominancia de ciertas especies y el endemismo de otras.

Métodos de estadística espacial para evaluar la influencia de factores medioambientales sobre la incidencia y mortalidad por cáncer

Los objetivos de la tesis son: 1.- Estudiar la relación entre la incidencia y mortalidad por cáncer y los factores medioambientales, en particular la contaminación atmosférica, controlando por factores socioeconómicos. 2.- Utilizar aquellos métodos de estadística espacial apropiados para cada tipo de diseño. 3.- Distinguir en los modelos las diferentes fuentes de extra-variabilidad espacial. 4.- Controlar el problema de exceso de ceros inherente a alguna de las neoplasias de interés medioambientales. Conclusiones: - Tanto la incidencia como la mortalidad de las neoplasias, presentaron dos fuentes de extravariación. La extravariaicón espacial, por la que unidades vecinas tienden a presentar razones de incidencia/mortalidad similares, y la heterogeneidad no espacial. En general la extravariabilidad espacial ha resultado ser mucho mayor que la no espacial. - Para suavizar las RIE/RME correspondientes a variables con un porcentaje de ceros superior al40-50% debe utilizarse un modelo que capture este comportamiento. - El mejor modelo en términos de ajuste para recoger el exceso de ceros en las variables de interés ha resultado ser el modelo mixto de riesgo relativo. - Las RIE/RME suavizadas presentan un patrón geográfico claro sólo en algunas neoplasias de interés medioambiental. - Parte de la variabilidad remanente en las RIE/RME suavizadas pudo ser explicada mediante la introducción de variables explicativas, en particular la contaminación atmosférica y variables socioeconómicas. -Como los contaminantes atmosféricos fueron observados en un diseño geoestadístico y las neoplasias de interés mediambiental lo fueron en un diseño en rejilla se modelizó la superficie de exposición. - El efecto del contaminante en cada municipio/sección censal se aproximó introduciendo en el modelo el valor promedio en cada área y la variabilidad intra-área. - El efecto del contaminante se consideró aleatorio, en el sentido de que podría ser diferente en cada una de las áreas. - Las condiciones socioeconómicas fueron otra de las variables que redujeron la variabilidad remanente en las RIE/RME suavizadas. -Las variables explicativas observadas con un diseño en rejilla, como el índice de privación, se introdujeron en el modelo como efectos fijos. - El efecto de la privación sobre la incidencia y/o mortalidad por cáncer de tráquea, bronquios y pulmón, controlando por contaminantes atmosféricos, fue mayor en las mujeres que en los hombres. -Altas concentraciones de contaminantes atmosféricos aumentan el riesgo de padecer neoplasias de interés medioambiental, controlando por condiciones socioeconómicas.