Italia.- Un grupo de investigadores desarrolló un paquete de software R para simular el ciclo de crianza de dorada, lubina, almeja y mejillón. Ellos presentan tres casos de la aplicación del software, y demuestran su potencial para integrarlos a diferentes productos de sensores remotos y oceanografía operacional.
Las tecnologías virtuales crecientemente son percibidos como un recurso para la gestión de la acuicultura. La selección de sitios/áreas juega un importante rol en sostener el desarrollo sostenible de la industria acuícola dentro de la estructura de Enfoque Ecosistémico para la Acuicultura (EAA).
La identificación de sitios para la acuicultura, la selección de los sitios y el diseño de áreas de gestión acuícola son tareas complejas y relacionadas. Esto se complica por la tendencias a largo plazo en los parámetros ambientales, inducidos por el cambio climático, que necesita ser incluido en la planificación, con la finalidad de gestionar la adaptación de estas actividades.
Para enfrentar los desafíos, los modelos de acuicultura pueden beneficiarse de la información proveída por sensores remotos y datos oceanográficos. Los esfuerzos actuales están orientados a implementar los modelos de acuicultura existentes en formatos accesibles, disponibles para los usuarios con diferente experiencia en programación.
Investigadores de Bluefarm SRL y de la Ca’ Foscari University of Venice describen el nuevo paquete de software RAC (paquete R para AquaCulture), que se orienta a 4 especies, peces y bivalvos, importantes en términos de producción en el Mar Mediterráneo. RAC simula el ciclo de crianza de lubina (Dicentrarchus labrax), dorada (Sparus aurata), almeja de Manila (Ruditapes philippinarum) y mejillón del Mediterráneo (Mytilus galloprovincialis), a nivel individual y de población.
De acuerdo con los investigadores, los modelos matemáticos están orientados al crecimiento y el metabolismo de los individuos, basados en los datos ingresados, caracterizando las funciones de fuerza (temperatura del agua y calidad y cantidad del alimento). Para los peces la disponibilidad de los alimentos esta representada por los piensos proveídos por el productor, mientras que los modelos de bivalvos requieren una caracterización de la cantidad y calidad de la materia orgánica suspendida.
“El paquete provee una demo de la base de datos de inductores para cada especie, además de un grupo típico de parámetros de crianza para las condiciones del Mediterráneo, con la finalidad de permitir que el usuario realice una simulación” reportan.
Según los investigadores, su trabajo ilustra las principales características de RAC, y los resultados del RAC representan una línea de base que puede ser integrada con datos ambientales, criterios socio-económicos y políticas, con la finalidad de sustentar la toma de decisión en la identificación de áreas adecuadas para las actividades acuícolas.
Referencia (abierto):
Baldan D, Porporato EMD, Pastres R, Brigolin D (2018) An R package for simulating growth and organic wastage in aquaculture farms in response to environmental conditions and husbandry practices. PLoS ONE 13(5): e0195732. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0195732
http://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0195732
