Distribución y riqueza potencial de rayas de

Distribución y riqueza potencial de rayas de
importancia comercial en el Pacífico
Mexicano
Zurisaday Ramírez Mendoza-Valeria Rochin González
Laboratorio de Sistemas Arrecifales
Los Cabos B.C.S, Octubre de 2013
Introducción
• En México existen 37 especies de rayas
de importancia comercial
• Recurso pesquero vulnerable y susceptible a la sobreMás del 85%
pesca
• Existe poca información acerca de la biología, ecología,
patrones
de distribución y manejo de este recurso
Rhinobatidae
Dasyatidae,
Myliobatidae
Urolophidae, Narcinidae
y Gymnuridae
• MaxEnt (Máxima Entropía): técnica para
predecir la distribución geográfica de una especie,
modelo basado en el nicho
Estos modelos se han utilizado:
En el ambiente marino los esfuerzos han sido dirigidos a
la conservación, manejo y planeación de áreas marinas
protegidas
Objetivo
Modelar la distribución y riqueza potencial de trece
rayas de importancia comercial del Pacifico Mexicano
Objetivos particulares
• Identificar zonas nuevas con distribución potencial y;
• definir las áreas de mayor riqueza de rayas
Material y Métodos
Listado de especies de rayas
comerciales en el Pacifico
Mexicano
Carta Nacional Pesquera
(2010)
Catálogo de la FAO (1995)
R. productus, G. marmorata, N. entemedor, R.
glaucostigma, R. steindachneri, A. narinari, Z. exasperata, D.
longa, D. brevis, P. violacea, U. halleri, M. californica y M.
longirostris
Se creó una Base de Datos
Registros de Ocurrencia
Georeferenciados
Tabla
I. Variables
utilizadas de
en la
caracterización
oceanográfica
Para
generar
los modelos
distribución
potencial
de
por MaxEnt
cada especie se usó realizada
el software
MaxEnt (Versión 3.3.3 K)
Batimetría (m)
Silicatos (µmol/I)
Temperatura Rango, Media, Mínima,
Fosfatos (µmol/I)
Máxima (°C)
Radiación fotosintética activa (PAR)
Datos de ocurrencia
13 variables Nitratos(µmol/I)
oceanográficas
Máxima, Media Einstein/m-2/día
Oxígeno Disuelto (ml/l)
Coeficiente de atenuación
de la luz Medio,
Máximo(1/m)
Concentración de Clorofila Rango,
Alcalinidad (µmol/Kg)
Media Mínimo, Máximo (mg/m3)
+
Salinidad (UPS)
Tipo de costa
pH
Valoración de variables que son de mayor importancia
para cada especie
El formato de
salida utilizado fue
el logístico:
0: A pixeles donde
las condiciones
no son favorables
1: A aquellos que
presenten las
mejores
condiciones de
idoneidad
Evaluación del método dividiendo los puntos de ocurrencia:
1. Puntos de “Entrenamiento” para su creación
1. Los puntos de “Prueba” para evaluar su desempeño (25%
de los puntos de ocurrencia)
Se generaron mapas de:
1. Distribución potencial y riqueza
(probabilidad ≥ 0.5= presente, < 0.5= ausente)
Se evaluó el desempeño del modelo utilizando los valores
del área bajo la curva ROC o AUC
•AUC superior a 0.9:
Excelente poder predictivo
•AUC entre 0.7 y 0.9: un
buen modelo
•AUC menores a 0.7: se
consideran un desempeño
pobre
Resultados y Discusión
Los modelos predictivos de 6 especies mostraron gran
congruencia con la distribución real de acuerdo al Smithsonian
Smithsonian
Smithsonian
Modelo predictivo
Mateo et al., (2011) especies en fragmentos discontinuo de
hábitat adecuado inmersos en fragmentos de hábitat
inadecuado
No existen registros de
ocurrencia
dentro de Bahía de La Paz
San Luis G.
Isla Tiburón
Bahía de La Paz
Islas
Marias
En 2011:
B.C.S aportó 32%
Sonora 25%
B.C 11%
Sinaloa 11%
Principales variables que contribuyeron a los modelos de distribución
potencial y la evaluación de los modelos con sus respectivos valores de
AUC
14
12
Modelos
10
8
6
4
2
0
Variables
Especie
AUC (puntos de
AUC (puntos de
entrenamiento)
prueba)
R. productus
0.99
0.99
R. glaucostigma
0.99
0.99
R. steindachneri
0.99
0.96
G. marmorata
0.99
0.99
N. entemedor
0.99
0.98
A.narinari
0.98
0.99
Z. exasperata
0.99
0.98
D. longus
0.99
0.98
D. brevis
0.99
0.94
P. violacea
0.93
0.90
U.halleri
0.99
0.99
M. californica
0.99
0.99
M. longirostris
0.99
0.99
• Este tipo de estudios pueden ayudar a delimitar
sitios de pesca y áreas de
protección y conservación
• Puede enriquecer el sistema de zonas de refugio
implementado en la Norma Oficial Mexicana
NOM-029-PESC-2006 (punto 4.3.7)
Conclusiones
• Baja California Sur estado con mayor riqueza de rayas
• Los modelos obtenidos mostraron valores de AUC
˃0.90
• Las variables más importantes fueron la batimetría, la
clorofila y la radiación fotosintética activa
• El modelo identificó sitios potenciales para:
R. steindachneri,
P. violacea,
A. narinari y
D. brevis
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Agradecimientos
• Al Dr. Héctor Reyes y Dr. Carlos A. Salomón por
su constante apoyo, motivación y asesoría