Estimación a corto plazo de la temperatura del agua. Aplicación en sistemas de producción en medio acuático

Abstract

Artículo recibido el 30 de septiembre de 2004 y aceptado para su publicación el 13 de enero de 2005 . Pueden ser remitidas discusiones sobre el artículo hasta seis meses después de la publicación del mismo siguiendo lo indicado en las "Instrucciones para autores". En el caso de ser aceptadas, éstas serán publicadas conjuntamente con la respuesta de los autores. INTRODUCCIÓNUno de los factores más importantes que afecta al éxito o fracaso de una inversión en un sistema de producción en medio acuático es el de la calidad del agua. Cada especie piscícola posee unos límites para los diversos parámetros considerados en la calidad del agua, tales como la temperatura, oxígeno disuelto, sustancias nitrogenadas, pH, salinidad, etc. De forma ideal, una piscifactoría debe operar dentro de los niveles óptimos de cada parámetro para conseguir así un rápido crecimiento de la biomasa y un comportamiento eficiente de la instalación. La variación significativa de cualquiera de estos parámetros fuera del rango de tolerancia de la especie provoca a corto-medio plazo una disminución del bienestar y salud de los animales, lo que incide de forma directa sobre la producción final. En esta situación, la corrección hasta valores tolerables o la amortiguación de efectos indeseables sólo es posible si el gestor cuenta con información en tiempo real del parámetro considerado y de su posible comportamiento a corto plazo.De esta forma, el control y predicción de la variación de los principales parámetros físico-químicos constituye un aspecto fundamental del buen funcionamiento de este tipo de explotaciones (Allan y Maguire, 1991; Bejda et al., 1992;Alcaraz y Espina, 1995;Burel et al., 1996;Culberson y Piedrahita, 1996).De entre todos los parámetros físico-químicos que pueden tener influencia en el crecimiento de la biomasa en un piscifactoría, uno de los más importantes es la temperatura del agua (Fiogbé y Kestemont, 2003). Esto es debido a que los peces son seres poiquilotermos, lo que implica que la temperatura corporal depende de las variaciones de temperatura del ambiente en el que se desenvuelven. Como consecuencia, la temperatura del agua afecta a la movilidad, comportamiento, alimentación, crecimiento, reproducción y actividad fisiológica de todas las especies de peces (Soderberg, 1990;Wootton, 1991;Hart y Purser, 1995;Hart et al., 1996; Resumen:El control y la predicción de parámetros físico-químicos del agua en tanques de cultivo de plantas de producción en medio acuático es un aspecto fundamental del buen funcionamiento de este tipo de instalaciones. En este trabajo se propone la estimación de la temperatura del agua en las próximas 24 horas en una planta de producción de anguilas europeas de carácter intensivo mediante regresiones múltiples y modelos univariantes de series temporales (modelos de suavizado y ARIMA). Se cuenta con datos de las temperaturas diarias en distintas series de tanques correspondientes a los años 1997 al 2001. Los modelos se calibran considerando exclusivamente la relación de los datos presentes y pasado...

Aproximaciones neuronales univariantes para la predicción de caudales diarios en cuencas portuguesas

“…Esta circunstancia es probablemente debida a que la correlación entre los caudales observados de dos días consecutivos es, la mayoría de las veces, muy alta (R = 90.37 %; P α < 0.001) y, por tanto, cada ocurrencia diaria es altamente responsable de lo que acontezca el día siguiente. Park (1998), Abrahart y See (2000), Pulido Calvo et al (2002Calvo et al ( , 2003 y Gutiérrez-Estrada et al (2005) también señalaron este "desplazamiento"de un periodo de tiempo entre los valores observados y los resultantes de modelos de regresión múltiple, ARIMA y/o redes neuronales aplicados a la predicción de diferentes tipos de series temporales. Una de las posibles soluciones para evitar este "desplazamiento.…”