1 / 10

Jeunes Equipes AIRD (JEAI)

Jeunes Equipes AIRD (JEAI). ECOLOGIA MARINA CUANTITATIVA DEL ECOSISTEMA DE AFLORAMIENTO PERUANO “EMACEP” Duración: 2014-2016 Presupuesto : 45000 euros Home institución 1: INSTITUTO DEL MAR DEL PERU (IMARPE) Home institución 2: INSTITUTO DE MATEMATICAS Y CIENCIAS AFINES (IMCA)

joben
Télécharger la présentation

Jeunes Equipes AIRD (JEAI)

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. JeunesEquipes AIRD (JEAI) • ECOLOGIA MARINA CUANTITATIVA DEL ECOSISTEMA DE AFLORAMIENTO PERUANO • “EMACEP” • Duración: 2014-2016 • Presupuesto: 45000 euros • Home institución 1: INSTITUTO DEL MAR DEL PERU (IMARPE) • Home institución 2: INSTITUTO DE MATEMATICAS Y CIENCIAS AFINES (IMCA) • Partner research unit: ÉcosystèmesMarinsExploités (EME) • Permanent team members: UNI, UNALM, PUCP, UPCH, UNMSM…

  2. UNIVS ECOLOGIA MARINA JEAI EMACEP IMARPE IRD Co-asesoramiento de expertos (4) Apoyo a tesistas (1 año x 8) IMCA, UNI, PUCP CUANTITATIVA Publicaciones conjuntas Otros (UK, Canada, etc…)

  3. Cronograma

  4. Líneas de investigación (Ricardo Oliveros) (RocíoJoo) (Jorge Tam) (EladioOcaña)

  5. 1. Ecología espacial en un clima cambiante Objetivosespecíficos • Caracterizar la distribuciónespacial de recursospesqueros y sus depredadores, y relacionarlos con factoresambientales. • Caracterizar la evolución de estas distribuciones espaciales y relaciones a diferentes escalas temporales. • Analizar las variaciones temporales en la distribución de especies en el contexto del calentamiento global. • Metodología • Para datospuntuales (aves, mamíferos, embarcaciones con datos GPS), herramientasestadísticascomoKde Ripley y kernels de densidad, asícomo Poisson, procesos de Markov, y modelos de estado-espacio. • Para datos de área (remolinos, filamentos), análisis de Fourier y wavelets, y técnicas PCNM. • Para datoscontínuos (acústica, para peces y zooplancton), herramientasgeostadísticas.

  6. 2. Dinámica poblacional bajo alta variabilidad ambiental Objetivosespecíficos • Implementarmodelos de dinámica de poblacionesdeterministas y estocásticos. • Desarrollarnuevosmodelosintegradosincluyendofactoresambientales para analizarlasvariacionestemporales de la capacidad de carga y otrosparámetrosbiológicos, asícomo sus depredadores. • Implementarmodelos de evaluación de stock bayesianos y reconstrucción de biomasas a partir de estadísticas de capturas. • Metodología • Diferentesmodelos de evaluación de stock y dinámicapoblacionalsintéticos y globales, analíticos y estructurados, para modelarespeciespelágicas y costeras, artesanales de importancia para la seguridadalimentaria. • En el caso de la anchoveta, modelosqueincluyenfactoresambientales para analizarvariaciones en la capacidad de carga y otrosparámetros, usandoanálisisintegrado y técnicasbayesianas.

  7. 3. Modelado para el enfoque ecosistémico de las pesquerías Objetivosespecíficos • Implementarmodelosecosistémicos (E2E) para simular el efecto del ambiente y la pesca. • Ejecutar evaluaciones de estrategias de manejo usando el enfoque ecosistémicopara las pesquerías. • Simular el efecto de áreas marinas protegidas sobre la supervivencia y rendimiento pesquero. • Metodología • Modelosfísicos, biogeoquímicos y biológicos. • Modelosecotróficos y basados en el individuo. • Estrategiasde manejobajoescenarios de cambioclimático. • Los modelosecosistémicos se alimentarán de parámetros de modelosmonoespecíficos, y los modelos de distribuciónespacialpermitiránrelacionarlas variables ambientales.

  8. 4. Herramientas cuantitativas de soporte para el manejo de sistemas socio-ecológicos Objetivosespecíficos • Implementarmodelosmultiobjetivos, incluyendoobjetivosecológicos, económicos y sociales. • Establecerpuntos de referencia y controlesviablesquesatisfagan los objetivos. • Metodología • Teoríade viabilidad, para mantener el sistema de control dentro de estadosdeseables, definidosporrestriccionesecológicas, económicas y sociales. • Cuotasen el contexto de enfoqueecosistémico, bajodiferentesescenariosambientales. • Herramientasde soporte para el manejo (análisisde ciclo de vida, sistemasexpertos) podránusarse para modelarsistemassocio-ecológicos • Modelosmultiobjetivo para pesquerías mono- o multi-específicas, basadas en modelos de dinámicapoblacionalprevios.

  9. Productos potenciales • Modelosoperacionales de distribuciónespacial de especies, en función de variables ambientales. • Proyecciones de distribución de especiesbajodiferentesescenarios de cambioclimático. • Modelosde dinámicapoblacionaloperacionalde los principalesrecursospesquerosincluyendoaltaincertidumbreambiental. • Distribuciones prior de parámetrosbiológicos y pesqueros. • Reconstrucción de biomasasbasadas en datos de captura. • Forzamiento y acoplamiento de modelosfísicosy biogeoquímicos. • Modelosextremo-a-extremooperacionales. • Análisis socio-ecológicos de pesqueríasartesanales. • Modelosbioecónómicosmultiobjetivos. • Recomendaciones para el manejobasados en el enfoqueecosistémico.

  10. ! Gracias !

More Related