Temperatura superficial de las aguas externas del Río de la Plata y su vinculación con la...

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