See discussions, stats, and author profiles for this publication at: https://www.researchgate.net/publication/319601985 Uso del Escalamiento Multidimensional No-métrico (EMNM) sobre medidas acústicas cualitativas de espectrogramas Conference Paper · September 2017 CITATIONS READS 0 778 5 authors, including: Mariana L Melcón Ezequiel Andréu Fundación Cethus TURMARES, CÁDIZ, SPAIN 32 PUBLICATIONS 304 CITATIONS 18 PUBLICATIONS 24 CITATIONS SEE PROFILE Some of the authors of this publication are also working on these related projects: Vocalizations of Commerson's dolphins View project Echolocation of Franciscana dolphins View project All content following this page was uploaded by Daniel Patón on 27 September 2017. The user has requested enhancement of the downloaded file. SEE PROFILE USO DEL ESCALAMIENTO MULTIDIMENSIONAL NO-MÉTRICO (EMNM) SOBRE MEDIDAS ACÚSTICAS CUALITATIVAS DE ESPECTROGRAMAS DE VARIAS ESPECIES DE CETÁCEOS Carmen Molina, Patricia Pajuelo, Mariana Melcon, Ezequiel Andreu y Daniel Patón INTRODUCCIÓN El sonido es fundamental en el reino animal. EL SONIDO Velocidad (λ) En el mar el sonido se transmite casi 5 veces mas rápido que por el aire. Para los cetáceos el sonido es vital para poder realizar todas sus actividades. ECOLOCALIZACIÓN (Griffin, 1980) PRODUCIÓN Y EMISIÓN DEL SONIDO EN LOS ODONTOCETOS EN LOS MISTICETOS ES DISTINTA (A TRAVÉS DE LA LARINGE) (Reidenberg y Laitman, 2007). El efecto Doppler es el cambio de frecuencia aparente de una onda producida por el movimiento relativo de la fuente respecto a su observador. Los cetáceos tienen que acompasar la velocidad de natación y la frecuencia de emisión para minimizar el efecto Doppler. Esto les permite evitar a los depredadores, especialmente a las orcas (Patón et. al., 2014). BIOACÚSTICA Mejora tecnológica con el desarrollo de nuevas herramientas digitales y de procesamiento de datos. Permiten avanzar en diversos estudios (diversidad, poblaciones, evaluación de comunidades). ESPECTROGRAMAS: consiste en la representación gráfica del espectro de frecuencias de la emisión sonora. La mayoría de los sistemas de detección de cetáceos se basan en la utilización del espectrograma, ya que se trata de una transformación tiempo-frecuencia con una sólida base matemática y resulta fácilmente interpretable. DISTANCIAS MATEMÁTICAS Distancia o métrica: función matemática que mida la longitud entre dos puntos cualquiera con las propiedades: No negatividad/Simetría/Desigualdad triangular/Identidad de los indiscernibles Similaridades y disimilaridades más flexibles que las distancias (no desigualdad triangular) Similaridad (S) y disimilaridad (D)medidas recíprocas (S= 1-D) e inversas (S= 1/D) ESCALAMIENTO MULTIDIMENSIONAL NO MÉTRICO (EMNM) Determina la proximidad entre un grupo de elementos reduciendo el número de dimensiones. Realiza iteraciones para explicar las distancias observadas en base a unas similaridades predichas mediante un número de ejes. La diferencia global entre las similaridades/disimilaridades observadas y las distancias de la ordenación son determinadas mediante una función de estrés (Stress: suma de cuadrados de los errores normalizados -modelos curvos-). Permite análisis de datos sin que sean estrictamente cuantitivos (rangos). Análisis EMNM basado en distancias matemáticas, en base a la acústica de cetáceos registradas en espectrogramas. OBJETIVOS Proponer una nueva metodología para el estudio de los cetáceos. Comprender mejor su comportamiento. MATERIAL Y MÉTODOS Moby Sound http://www.mobysound.org/ Voices in the Sea http://cetus.ucsd.edu/voicesinthesea_org/ Macaulay Library http://macaulaylibrary.org/ Watkins Marine Mammal Sound http://cis.whoi.edu/science/B/whalesounds/index.cfm Database Dolphins Embassy https://soundcloud.com/dolphinembassy Tabla 1. URL de las bases de datos acústicas de cetáceos. Grampus griseus Balaena mysticetus Delphinus delphis Physeter macrocephalus Globicephala macrorynchus Registro de audio: Especies MISTICETOS Familia Balaenidae: Balaena mysticetus Eubalaena australis Eubalaena glacialis Familia Eschrichtiidae: Eschrichtius robustus M. novaeangliae Familia Balaenopteridae: Subfamilia Balaenopterinae: Balaenoptera acutorostrata Balaenoptera borealis Balaenoptera edeni Balaenoptera musculus Balaenoptera physalus Subfamilia Megapterinae: Megaptera novaeangliae B. musculus ODONTOCETOS Familia Monodontidae: Delphinapterus leucas Monodon monoceros Familia Physeteridae: Kogia breviceps Kogia sima Physeter macrocephalus Familia Platanistidae: Inia geoffrensis Lipotes vexillifer Platanista gangetica Pontoporia blainvillei P.gangetica Familia Ziphiidae: Berardius arnuxii Berardius bairdii Hyperoodon ampulatus Mesoplodon densirostris Ziphius cavirostris P. macrophalus Familia Delphinidae: Subfamilia Cephalorhynchinae Cephalorhynchus commersoni Cephalorhynchus eutropia Cephalorhynchus heavisidii Cephalorhynchus hectori Grampus griseus Subfamilia Delphininae Delphinus capensis Delphinus delphis Feresa attenuata Globicephala macrorhynchus Globicephala melas Lagenodelphis hosei Lagenorhynchus acutus Lagenorhynchus albirostris Lagenorhynchus obliquidens Lissodelphis borealis Neophocaena phocaenoides Seewave R package DISTANCIAS MATEMÁTICAS MATRIZ 59 especies 16 variables Espectrograma Stenella coeruleoalba EMNM Vegan R package Variables cuantitativas Variables cuantitativas DISTANCIA ZONA PELÁGICOS VELOCIDAD PROFUNDIDAD LONGITUD PESO CONDICION GRUPO LONGEVIDAD BENTOS ABISALES OTROS KRILL CRUSTÁCEOS BENTOS CRUSTÁCEOS PLANCTON CEFALÓPODOS PECES PELÁGICOS PECES ABISALES PECES BENTOS PECES RÍOS MOLUSCOS CETACEOS FOCAS TIBURONES RAYAS NUTRIAS TORTUGAS HUEVOS RECURSOS TALLA PRESA ESTRELLAS HOLOTURIAS Clicks de Physeter macrocephalus Clicks estrechos de Tursiops australis Clicks multibanda discontinuos Ziphius cavirostris Creaks de Cephalorynchus commersonii Silbido de Delphinus capensis Pulso de Balaenoptera musculus Pulso multifrecuencia Balaenoptera acusturostrata Pulso continuo de Balaena mysticetus Zumbido de Lissodelphis borealis Zumbido multifrecuencia de Delphinapterus leucas Infrasonido de Balaenoptera edeni Ultrasonido de Lagenorhynchus obliquidens Simultaneidad de estructuras sonoras Phocoena phocoena Espacio acústico uniforme de Mesoplodon densirostris Variabilidad intraespecífica ( -25%, 25-50%, 50-75%, +75%) RESULTADOS ANÁLISIS CUALITATIVO DE ESPECTROGRAMAS Destacamos características más COMUNES: • CLICKS: TODAS LAS ESPECIES. • SILBIDOS:TODAS LAS SPP MENOS P. macrocephalus. • INFRASONIDOS:TODAS LAS ESPECIES. • SIMULTANEIDAD DE ESTRUCTURAS SONORAS EXCEPTO EN P. macrocephalus. Variabilidad de la función de estrés en función de la distancia matemática y el número de ejes del EMDN. DISTANCIA DE GOWER Estrés de la distancia elegida respecto a número de ejes. Distancia de ordenación Ajuste no métrico R²= 0,967 Ajuste lineal R²= 0,863 Disimilaridad observada Gráfica de Shepard. Modelo de ajuste más adecuado. Parámetros más significativos de EMNM1 y EMNM2: • • • • • LONGITUD PESO CONSUMO DE CEFALÓPODOS CONSUMO DE PECES PELÁGICOS TALLA DE LA PRESA Parámetros acústicos y factores del EMNM Parámetros y especies en el EMNM Gráfico de estrés de las variables en la ordenación. Gráfico de estrés de las especies en la ordenación. DISCUSIÓN La variabilidad sonométrica es una característica propia de la especie. Separación de clicks (estrechos y multibanda discontinuos) y zumbido multifrecuencia. Variables cualitativas podrían ser usadas en futuros estudios a nivel intraespecífico. Solo dos ejes explican 96,7% de la variabilidad observada. El EMNM es la mejor técnica debido a su flexibilidad. La Distancia de Gower es la que mejor se ajusta a nuestros datos por sus propiedades. Caracteres para separar especies: pulsos y zumbidos (relacionados con el tamaño de la especie y con el tipo de presa por estrategias de ecolocalización). Pulsos: grandes ballenas y delfines de río. Zumbidos: especies de alimentación en aguas profundas o tropicales (B. edeni). Ultrasonidos: especies grupales que comen cefalópodos y peces pelágicos Análisis multivariantes separan funcionalidades distintas, ideales para explicar enfoques multiespecíficos (permite asignar variables concretas a especies concretas). Metodología sencilla que puede ser usada para estudiar las especies a nivel poblacional o individual en estudios posteriores. CONCLUSIONES El análisis de EMNM usando distancias matemáticas en base a la acústica de cetáceos es un método útil para obtener nuevos datos sobre estas especies. Esta metodología podría usarse en futuros estudios. Separamos especies en función de sus emisiones relacionadas con sus estrategias alimenticias y aportamos nuevas características sonométricas, interesante para próximos estudios. BIBLIOGRAFÍA Griffin D. (1980) The Early History of Research on Echolocation. Animal Sonar Systems 28:1-8 Patón D., Reinosa R., Galán M.C., Lozano G. y Manzano M. (2014) Maintaining of low Doppler shifts in cetaceans as strategy to avoid predation. Journal of Experimental Marine Biology and Ecology 455: 50–55 Reidenberg S.J. y Laitman T.J. (2007) Discovery of a low frequency sound source in mysticeti (Baleen Whales): anatomical establishment of a vocal fold homolog. The Anatomical Record 290:745–759 Oksanen, J. (2011) Multivariate analysis of ecological communities in R: vegan tutorial. R package version 1.17-7 (http://vegan.r-forge.rproject.org/) GRACIAS POR SU ATENCIÓN View publication stats
