Temperatura superficial de las aguas externas del Río de la Plata y su vinculación con la...
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Temperatura superficial de las aguas externas del Río de la Plata y su vinculación con la distribución de
Micropogonias furnieri
José Campos, Martina Camiolo, Ezequiel Cozzolino y Carlos LastaSubprograma de Sensoramiento Remoto
Noviembre de 2014
TEMPERATURA
Ejerce influencia sobre: •Metabolismo•Crecimiento•Distribución de las especies
Es una de las propiedades físicas más importante del ambiente marino
Distribución de la Temperatura Superficial del Mar (TSM)en el Río de la Plata (RDP)
Temporal
Guerrero et al., 1997
Espacial
Simionato et al., 2010;Luz Clara et al., 2013
Jaureguizar et al., 2003
La TSM puede afectar la distribución espacial y temporal del recurso
disponibilidad a la pesquería
adaptado de Carozza, 2010
Capturas desembarcadas por mes
Área de mayor pesca de c. rubia
OBJETIVO
Determinar la vinculacion entre la TSM y la distribución espacial de la proporción de juveniles de corvina rubia
en la región externa del RDP
MATERIALES Y MÉTODOSDatos biológicos
Prospección de corvina rubia en el área de la Bahía Samborombón y zona exterior del Río de la Plata.
Periodo: 2 al 4 de junioy del 12 al 15 de junio 2010
77 lances de pesca y 71 muestras de longitud
Datos otorgados por el Programa Costero (INIDEP).
Datos satelitales
Los datos satelitales (promedio semanal) fueron descargadas de la página oficial de la NASA http://oceancolor.gsfc.nasa.gov/ en formato L3 SMI (Estándar Mapped Image). Posteriormente fueron procesadas a través de rutinas informáticas.
RESULTADOS
área
Pro
med
io T
SM
sem
an
al
Pro
med
io T
MS
sem
an
al
Pro
porc
ión
ju
ven
iles
Pro
porc
ión
ad
ult
os
Área - subárea
Pro
porc
ión
ju
ven
iles
1, 2, 3 y 4 5 y 6 Área
Prueba por rango de Wilcoxon (Prueba por rango de Kruskal Wallis para dos conjuntos de datos)
data: Proporción.de.juveniles by Área
W = 86, p-value = 0.0001058
alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0
significativo
MODELO 1LINEAL ANIDADO
Prop.juv.=β0+β1*A5+β2*T+β3*A1B+β4*A5B+β5*A1C+β6*A5C+β7*A1D+β8*A5D
Coeficientes: Estimado Std. Error Estadístico t Pr(>|t|) Ordenada 8.17833 4.72391 1.731 0.1141 Área[T.5] 1.09989 0.43704 --2.517 0.0306 Prom.de.temp.semanal..sat. -0.42799 0.27829 -1.538 0.1551 Área1:Subárea[T.B] -0.01596 0.16758 -0.095 0.9260 Área5:Subárea[T.B] 0.02338 0.22573 0.104 0.9195 Área1:Subárea[T.C] 0.15535 0.17640 0.881 0.3992 Área5:Subárea[T.C] -0.11262 0.20739 -0.543 0.5990 Área1:Subárea[T.D] -0.05561 0.18771 -0.296 0.7731 Área5:Subárea[T.D] -0.22410 0.22728 -0.986 0.3474
significativo
nosignificativo
MODELO 2LINEAL
Proporción juveniles = 7.8423 – 1.1785 * A – 0.4067 * T
Coeficientes Estimado Std. Error
Estadístico t
Pr(>|t|)
(Intercept) 7.8423 3.6112 2.172 0.045260 Área[T.5] -1.1785 0.2882 -4.089 0.000856 Promedio.de.temperatura.semanal..satélite -0.4067 0.2117 -1.921 0.072794
significativo
no significativo
MODELO 3 LINEAL CON TERMINO CUADRÁTICO
Proporción juveniles = 113.84 – 1.24 * A – 13.29 * T + 0.39 * T2
Coeficientes Estimado Std. Error
Estadístico t
Pr(>|t|)
Ordenada 113.8459 35.6184 3.196 0.00601 Área[T.5] -1.2476 0.2368 -5.268 9.47e-
05 Promedio.de.temperatura.semanal..satélite -13.2992 4.3206 -3.078 0.00765 I(Promedio.de.temperatura.semanal..satélite.^2) 0.3915 0.1311 2.986 0.00923
significativo
CONCLUSIONES
TSM vs área
* áreas 1, 3 y 4
* área 2
* áreas 5 y 6
La distribución de proporción de juveniles por área es diferente
Vinculación de la TSM con la proporción de juveniles, MODELO 3, el cual explica el 84% de la variabilidad total de los datos
Proporción juveniles = 113.84 – 1.24 * A – 13.29 * T + 0.39 * T2
En los tres modelos esta el factor área
Por lo tanto existen otros factores (que no es la TSM) que determinan la distribución de los juveniles
•Profundidad•Salinidad•Material Particulado en Suspensión
Muchas gracias