Beijing, China.- Científicos desarrollan método tri-dimensional para la predicción del contenido de oxígeno en los estanques de acuicultura, que puede proporcionar una referencia para las estrategias de alimentación.
El contenido de oxígeno disuelto juega un rol importante en los ecosistemas acuáticos debido a que tiene una influencia sustancial en las gestión de la calidad del agua, consumo de alimentos y gastos de energía. Por consiguiente, establecer un modelo eficiente y exacto para predecir el contenido de oxígeno disuelto en la acuicultura es importante para proveer una base de control de calidad del agua y reducir los riesgos de enfermedades.
Muchos métodos artificiales vienen siendo aplicados a la predicción de la calidad del agua y han logrado resultados significativos, entre los cuales se incluyen el índice de calidad del agua, las redes neuronales artificiales y los métodos de regresión vectorial de apoyo. Los modelos de evaluación de calidad del agua basados en métodos de análisis dinámicos vienen siendo aplicados a lagos y ríos para evaluar con precisión los factores de impacto para la calidad del agua. Sin embargo, la mayor parte de estudios se han limitado a predicciones unidimensionales para el contenido de oxígeno, que no puede proporcionar una guía detallada para el contenido de oxígeno en los estanques de acuicultura.
Científicos del China Agricultural University proponen un modelo híbrido de predicción del contenido de oxígeno disuelto tri-dimensional que pueda alcanzar resultados con mayor exactitud y orientar en general en contenido de oxígeno disuelto en estanques de cangrejos.
“El modelo SC-K-means-RBF es un método de interpolación espacial tridimensional basado en RBF que incorpora la agrupación sustractiva y K-means para la predicción y visualización de contenido de oxígeno. El método puede identificar cambios en la tendencia y proveer una guía para la acuicultura” informan los investigadores.
Ellos indican que el SC-K-means-RBF provee un método simple para el modelamiento 3D de la distribución espacial del contenido de oxígeno disuelto en un estanque de acuicultura. {mprestriction ids=»*»}
“Los resultados ilustran la validez del método de interpolación SC-K-means-RBF propuesto mediante la comparación de los valores RMSE y MAE del método propuesto con el método de interpolación estándar RBF” explican.
El estudio aplicó el método propuesto SC-K-means-RBF para analizar la distribución del contenido de oxígeno disuelto en el estanque de acuicultura en relación con los datos meteorológicos. “El análisis mostró que las distribuciones 3D y 2D del contenido de oxígeno disuelto en el estanque de acuicultura estuvieron correlacionados con la dirección del viento” concluyen los investigadores.
Ellos indican que la distribución tridimensional del oxígeno disuelto puede proporcionar una referencia para las estrategias de alimentación, debido a que la solubilidad del oxígeno puede afectar la alimentación.
Referencia (abierto):
Chen Y, Yu H, Cheng Y, Cheng Q, Li D (2018) A hybrid intelligent method for three-dimensional short-term prediction of dissolved oxygen content in aquaculture. PLoS ONE 13(2): e0192456. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0192456
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