Relación de las pesquerías artesanales vascas de atún blanco "Thunnus alalunga" (Bonnaterre, 1788) con las condiciones oceánicas obtenidas a partir de satélites artificiales

  1. Coca Sáez de Albéniz, Josep
Dirigida por:
  1. Antonio J. González Ramos Director/a

Universidad de defensa: Universidad de Las Palmas de Gran Canaria

Fecha de defensa: 13 de enero de 2006

Tribunal:
  1. Josu Santiago Burrutxaga Presidente/a
  2. José María Lorenzo Nespereira Secretario/a
  3. José Mario González Pajuelo Vocal
  4. Michel Eugene Petit Vocal
  5. Luis García Weil Vocal

Tipo: Tesis

Teseo: 133735 DIALNET

Resumen

Las características fisiológicas del atún blanco, relacionadas con la endotermia, determinan un comportamiento selectivo del pez frente al entorno oceánico. El presente trabajo caracteriza un medioambiente oceánico a partir de cuatro variables geofísicas medidas por satélite (temperatura superficial del mar, concentración de clorofila-a, anomalía de nivel de mar y bombeo de Ekman). Este medioambiente se relaciona con las pesquerías artesanales vascas de atún blanco. El análisis visual de las capturas sobre los mapas correspondientes a las diferentes variables geofísicas permitió establecer de forma preliminar las relaciones con éstos y resultó de gran ayuda a la hora de decidir que variables extraer de los datos de satélite. Los gráficos de dispersión entre capturas por unidad de esfuerzo (CPUE) y el valor de las diferentes variables extraídas en los puntos de captura, y de los histogramas de las variables extraídas en los puntos de captura permitió establecer los rasgos de las diferentes variables sobre los que se producen las capturas. Los métodos de regresión lineal múltiple permitieron explicar porcentajes de la CPUE que alcanzaron el 62% a partir de modelos obtenidos con las variables de teledetección y variables derivadas. El análisis discriminante permitió obtener funciones que discriminaron bien los niveles de CPUE altos y bajos pero no los rangos correspondientes a CPUE medias. La regresión logística binaria fue capaz de clasificar bastante bien (80%) entre las CPUE agrupadas en altas y bajas. En los modelos se usaron variables extraídas a diferentes lapson de tiempo lo que indicó la importancia de un efecto retardado sobre las CPUE. A partir de modelos obtenidos del análisis multivariante, se construyeron mapas de probabilidades utilizando los datos de teledetección. Los modelos se aplicaron a toda el área exceptuando las zonas cuyos valores de las variables de geofísicas excedían lo