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    A modelagem estatística ajuda os gestores de pesca a remover espécies invasoras
    p Dave Lucchesi e Todd St. Sauver, biólogos de peixes e parques da Dakota do Sul, frente; Matt Hennen, estudante de graduação da South Dakota State University, na tampa laranja, e membros da tripulação da Dave Raw Fish Company em Minnesota, remova a carpa do Lago Norden no condado de Hamlin, Dakota do Sul. Crédito:South Dakota State University

    p Enrolar um peixe grande e descobrir que é uma carpa comum costuma ser uma experiência decepcionante para os pescadores. "Eles são uma espécie invasora, "explicou o cientista pesqueiro da South Dakota State University, Michael Brown. Um dos principais métodos para reduzir a abundância dessas espécies invasivas é removê-las fisicamente do lago, mas o tempo é crucial. p Contudo, a colaboração entre estatísticos do estado de Dakota do Sul e pesquisadores de gestão de recursos naturais pode ajudar os gestores de pesca a determinar a melhor época e local para capturar e remover um número máximo desta espécie invasora dos sistemas de lagos.

    p Danificando o ecossistema do lago

    p A carpa se alimenta de macroinvertebrados que vivem no fundo, como vermes, sugando a lama, em seguida, selecionando sua comida e ejetando a maior parte da porção não alimentar. Esta técnica de alimentação desaloja a vegetação e remexe os sedimentos, que torna a água turva e causa liberação de nutrientes e proliferação de algas, Brown explicou. Essas ações degradam a qualidade da água do lago e impactam as populações de peixes nativos.

    p "A carpa não é uma espécie preferida, então eles ficam inexplorados em termos de pesca de pescador, "Brown explicou. Consequentemente, a colheita comercial é um dos métodos usados ​​para diminuir as populações de carpas. Mas descobrir onde e quando "lançar suas redes" para colher um número máximo de carpas envolve modelagem complexa - é aí que os estatísticos podem ajudar.

    p Matt Hennen, estudante de pós-graduação em vida selvagem e pesca, à esquerda e ao biólogo Brian Blackwell, do South Dakota Game Fish and Parks, que obteve seu doutorado na SDSU, insira um transmissor ultrassônico em uma carpa adulta. Crédito:South Dakota State University

    p "Cientistas da pesca podem responder a perguntas básicas, mas quando se trata de abordagens de modelagem extensas que adicionam certeza às suas conclusões, é aconselhável consultar as pessoas que fazem isso diariamente, "Brown disse.

    p Para rastrear o movimento dos peixes, O estudante de graduação em vida selvagem e pesca, Matthew Hennen, implantou transmissores ultrassônicos em 19 carpas nos lagos Round e Brant, que deságuam no rio Big Sioux e eventualmente no rio Missouri no leste de Dakota do Sul. Usando estação fixa, receptores sob o gelo, Hennen coletou dados sobre o movimento das carpas por 168 dias começando em novembro de 2007 e por 128 dias começando em novembro de 2008.

    p A pesquisa foi financiada pelo South Dakota Game, Departamento de Peixes e Parques por meio de uma concessão de Ajuda Federal para Restauração de Peixes Esportivos.

    p Avaliação de abordagens de modelagem

    p Depois de fazer suas análises iniciais, Hennen levou os dados para o Departamento de Matemática e Estatística. Professor associado Chris Saunders, cuja pesquisa se concentra no desenvolvimento de algoritmos computacionalmente eficientes para aprendizagem estatística e reconhecimento de padrões, e o estudante de graduação Doug Armstrong avaliou duas abordagens de modelagem - o modelo multinomial e o modelo hierárquico Bayesiano de Markov.

    p Dez receptores submersíveis estacionários foram colocados em Brant Lake para rastrear o movimento de carpas adultas equipadas com transmissores ultrassônicos. Crédito:South Dakota State University

    p Para reduzir a complexidade da modelagem, os estatísticos transformaram os dados brutos em uma função de tempo discreto medido em dias e zonas de detecção combinadas para reduzir o número de 10 para cinco.

    p O modelo de Markov assume que onde uma carpa está em um determinado dia é uma função de sua (s) localização (ões) no dia anterior, enquanto o modelo multinomial prevê movimento independente da localização atual, o que o torna menos sensível a mudanças no sistema. Consequentemente, o modelo mais complicado de Markov detectou um aumento repentino na atividade de dispersão da carpa em meados de fevereiro de 2007, o que o outro modelo não detectou. Portanto, o modelo de Markov era melhor em prever o movimento das carpas.

    p A simulação de Markov mostrou que a carpa segregava em uma pequena, área profunda na porção noroeste do Lago Brant durante as duas últimas semanas de janeiro, que é quando os esforços para remover a carpa seriam mais produtivos.

    p "Como acontece com qualquer abordagem de modelagem, examiná-lo por meio de vários estudos aumenta o nível de inferência e o grau de certeza para que, quando o modelo for aplicado em casos subsequentes, terá o mesmo resultado, "Brown disse." Esta colaboração nos deu mais confiança em nossas descobertas. "

    p O Departamento de Recursos Naturais de Minnesota, desde então, aplicou esta abordagem implantando tags de telemetria em algumas carpas, referido como peixe "Judas", para localizá-los durante o período de segregação sob o gelo, de acordo com Brown. Uma vez localizado, os pescadores comerciais podem implantar grandes redes de cerco que circundam a área e efetivamente removem uma grande parte da população de carpas.


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