Buscar en Google Scholar
Título: Estudio de la distribución de aves marinas en relación con sus presas y la profundidad del límite superior de la zona de mínimo oxígeno en el sistema de la Corriente de Humboldt utilizando análisis de procesos puntuales y modelos lineales generalizados
Asesor(es): Infante Rojas, Magen Danielle
Fecha de publicación: 2011
Institución: Universidad Nacional de Ingeniería
Resumen: Conocer la distribución de las aves marinas, sus presas y la profundidad del límite superior de la zona de mínimo oxigeno (ZMO) es esencial para garantizar la durabilidad del ecosistema, y en particular, entender la respuesta de las aves a la variabilidad en los procesos marinos. Actualmente a lo largo de la costa peruana se realizan cruceros acústicos que recogen información de las características físicas y biológicas en el Sistema de la Corriente de Humboldt (SCH). Por otro lado se cuenta con información de los desplazamientos de las aves marinas gracias al marcaje electrónico con GPS. Se proponen dos métodos estadísticos para estudiar la distribución de las aves, sus presas y la oxiclina (profundidad del límite superior de la ZMO): Como metodologías se aplican la función K de Ripley, que permite trabajar procesos puntuales y los Modelos Lineales Generalizados (MLG) que permiten trabajar datos continuos desde otra perspectiva, en ambos casos tomando explícitamente en cuenta escalas temporales y espaciales. En el primer capítulo se describe el contexto ecológico de este estudio, es decir, el ecosistema marino del SCH. En el segundo capítulo, se presenta la teoría estadística que enmarca la función K de Ripley como herramienta de estudio de los procesos puntuales y los MLG. Además se revisa brevemente la teoría de la geoestadística que se usara en el procesamiento de las bases de datos del siguiente capítulo. En el tercer capítulo se explica cómo se obtienen los datos y su procesamiento, como se combinaron las bases de datos usando escalas de tiempo y espacio, y las variables finales usadas en los dos métodos propuestos para cada escala. A continuación se presentan los resultados para las diferentes escalas de tiempo y espacio. Finalmente, se comparan y evalúan los resultados en términos estadísticos, así como su contribución en la ecología.

Knowing the association between seabirds, their prey and depth of the upper limit of the Oxygen Minimum Zone (OMZ) along different space-temporal scales is essential for guaranteeing the sustainability of the ecosystem, and in particular, to understand the response from seabirds to the variability in marine processes. Nowadays acoustic cruises are performed along the Peruvian coast which collects information about the physics and biologic features in the Humboldt Current System (HCS). On the other hand we have information on seabird’s movement thanks to electronic tagging with GPS. Two methods are proposed to study associations between seabirds, their preys and the oxycline (Upper limit of the OMZ): As methodology applied consist in Ripley’s K function, which allow us to work with point data, and Generalized Linear Models (GLM) which allow us to work with continuous data from another perspective, and in both cases taking into account explicitly spatial-temporal scales. The first chapter describes the ecological context of this study, i.e. the HCS marine ecosystem. The second chapter presents the statistic theory underlying the Ripley’s k function as study tool of punctual processes and GLM. The geostatistic theory is also briefly reviewed before being used in data base processing of the next chapter. The third chapter explains how is obtained the data and its processing, how are combined the databases using spatial-temporal scales, and the final variables used in the two methods proposed for each scale. Later, the results are presented for each spatial-temporal scale. Finally, the results are compared and evaluated statistically, as well as their contribution in ecology.
Disciplina académico-profesional: Ingeniería Estadística
Institución que otorga el grado o título: Universidad Nacional de Ingeniería. Facultad de Ingeniería Económica, Estadística y Ciencias Sociales
Grado o título: Ingeniero Estadístico
Fecha de registro: 9-sep-2015



Este ítem está sujeto a una licencia Creative Commons Licencia Creative Commons Creative Commons