El centro tecnológico experto en investigación marina y alimentaria AZTI-Tecnalia acaba de publicar un programa gratuito (Recruitment Forecasting Software), de carácter científico, que permite predecir cuál será el reclutamiento de peces partiendo de datos dispersos. El software se pone al servicio de otros institutos de investigación lo que se espera redunde en la reducción de tiempos de las investigaciones
El centro tecnológico experto en investigación marina y alimentaria AZTI-Tecnalia acaba de publicar un programa gratuito (Recruitment Forecasting Software), de carácter científico, que permite predecir cuál será el reclutamiento* de peces partiendo de datos dispersos. El software se pone al servicio de otros institutos de investigación lo que se espera redunde en la reducción de tiempos de las investigaciones
Del mismo modo, este software puede utilizarse para predecir cuál será la respuesta de cualquier ecosistema donde, pese a que la relación causa efecto sea desconocida, pueda esperarse una relación entre un número de parámetros ambientales y la variable a predecir.
La metodología consta de 4 pasos:
- Un método de discretización semiautomatizada de reclutamiento;
- Discretización supervisada de predictores;
- Selección de predictores multivariante y no redundante;
- Aprendizaje de un clasificador probabilístico.
*Reclutamiento: Generación de individuos de una población nacidos una temporada de puesta dada, y que se incorporará a la pesquería una vez alcanzado un tamaño determinado. El término clase anual tiene el mismo significado. Cada generación presente en el stock es una clase anual, que se denomina de acuerdo a su edad o año de nacimiento. Por ejemplo, grupo 0 es la generación de individuos nacidos en el año. Grupo 1 será el conjunto de individuos de 1 año de edad y así sucesivamente hasta llegar a la clase de edad más vieja en la población. De la misma manera, la clase anual de 1987 se refiere al conjunto de ejemplares nacidos dicho año.
Los detalles de este software se pueden encontrar en el artículo “Fish recruitment prediction, using robust supervised classification methods” de Jose A. Fernandes, Xabier Irigoien, Nerea Goikoetxea, Jose A. Lozano, Iñaki Inza, Aritz Pérez and Antonio Bode, 2010. Ecological Modelling, 221(2): 338-352, así como en la tesis doctoral de Jose Antonio Fernándes presentada en 2011 y titulada “Data analysis advances in marine science for fisheries management: Supervised classification applications”, supervisada por el Dr Xabier Irigoien, Dr Jose A. Lozano y Dr Iñaki Inza y presentada en la Universidad del País Vasco UPV-EHU.
Web del grupo ISG:
http://www.sc.ehu.es/ccwbayes/
