Foro Tema 1: Preguntas de Investigación

P8. ¿Cómo pueden las herramientas de simulación ser utilizadas para modelar y predecir los impactos de la sobrepesca en las redes tróficas marinas?

P8. ¿Cómo pueden las herramientas de simulación ser utilizadas para modelar y predecir los impactos de la sobrepesca en las redes tróficas marinas?

by Porfirio Zamarra -
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Integrantes: Josmer Fernández V-30.001.987 y Porfirio Zamarra V-25.566.986


La herramienta de simulación como el algoritmo de curve-ball, ayuda predecir un resultado cercano a la realidad de las redes tróficas marinas con respecto al impacto que este tenga en función a la variabilidad de la red estudiada dentro de sus parámetros básicos.

“La característica principal que tiene el algoritmo curve-ball es que genera redes simuladas que mantienen la distribución de grado (el número de interacciones entrantes y salientes para cada nodo)” (Strona et al. 2014). Al emplear la simulación para la conservación del ambiente como es el impacto de sobrepesca en las redes tróficas, garantiza una población estable de peces en esa zona porque permite actuar antes que este en un estado perjudicial. Para mayor contexto si se pesca constantemente en el mismo lugar los peces desaparecerán de esa zona, es necesario que esto tengo un lapso de tiempo para su repoblación, también puede suceder lo contrario que tengo una sobrepoblación lo que hay que disminuir su número.

Por eso cierta parte del mundo se habilita las temporadas de caza o pesca, para aprovechar los recursos dentro ese período de tiempo sin que perjudique el ecosistema. Al no hacer esta estimación ese ecosistema estaría afectado por la falta mantenimiento del hombre y cierta especie va entra en estado de extinción. En caso de la sobrepesca estará afectando tanto a la zona y otros animales que se beneficien de los peces. Como consecuencia tanto para el hombre y el ecosistema se va dificulta la restauración de la misma.


Referencias

Florencia, H (2008). Respuesta de redes tróficas marinas costeras a estresores en las regiones antártica y subantártica: incremento de la temperatura y especies invasoras

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Re: P8. ¿Cómo pueden las herramientas de simulación ser utilizadas para modelar y predecir los impactos de la sobrepesca en las redes tróficas marinas?

by Cesar Marchan -
Compañero tu análisis sobre el uso del algoritmo curve-ball para simular redes tróficas marinas destaca lo esencial que son estas herramientas en la conservación ambiental. La capacidad de predecir el impacto de la pesca y otros factores permite anticiparse a problemas de sobreexplotación o sobrepoblación, ayudando a mantener un equilibrio ecológico. Me parece clave lo que mencionas sobre las temporadas de pesca: al definir periodos específicos, se permite que las especies se regeneren sin poner en riesgo su estabilidad en el ecosistema. Además, el hecho de que el algoritmo mantenga la distribución de grado en las redes simuladas añade realismo a la predicción, lo que hace más efectiva la toma de decisiones de manejo. Esta tecnología definitivamente abre una vía innovadora para la protección y manejo sostenible de los recursos marinos.

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Re: P8. ¿Cómo pueden las herramientas de simulación ser utilizadas para modelar y predecir los impactos de la sobrepesca en las redes tróficas marinas?

by Yennifer Vallenilla -
Buen aporte compañero quisiera agregar tambien que las herramientas de simulación son fundamentales para modelar y predecir los impactos de la sobrepesca en las redes tróficas marinas. Al permitir la creación de modelos dinámicos que representan las interacciones entre especies, estas herramientas ayudan a visualizar cómo la eliminación de ciertas poblaciones afecta a otras, así como a todo el ecosistema. Además, facilitan la evaluación de diferentes escenarios de gestión pesquera, promoviendo decisiones informadas que pueden mitigar los efectos negativos de la sobrepesca. Gracias a estas simulaciones, los investigadores pueden identificar umbrales críticos y desarrollar estrategias sostenibles, contribuyendo a la conservación de la biodiversidad marina y a la salud de los océanos para las futuras generaciones.

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Re: P8. ¿Cómo pueden las herramientas de simulación ser utilizadas para modelar y predecir los impactos de la sobrepesca en las redes tróficas marinas?

by Jesus Luces -
Excelente aporte, compañero, tú investigación y análisis sobre el uso del algoritmo curve-ball en la simulación de redes tróficas marinas destaca la importancia de mantener la distribución de grado para obtener resultados precisos. También se destaca correctamente, cómo estas simulaciones pueden ayudar a prevenir la sobrepesca y sus efectos negativos, tanto en la población de peces como en el ecosistema en general. La gestión adecuada de los recursos naturales, como las temporadas de pesca, es esencial para la conservación del medio ambiente y la sostenibilidad a largo plazo. Definitivamente esta herramienta tecnológica es esencial para avanzar en la comprensión y gestión de los ecosistemas marinos frente a la sobrepesca.

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Re: P8. ¿Cómo pueden las herramientas de simulación ser utilizadas para modelar y predecir los impactos de la sobrepesca en las redes tróficas marinas?

by Kevin Colmenares -
hola compañero

hablas de una propuesta sobre el uso del algoritmo curve-ball como herramienta para la simulación y predicción del impacto de la pesca en las redes tróficas marinas. Y leyendo lo que entendi es que la idea central es que al generar redes simuladas que mantienen la distribución de grado, se puede obtener una visión más precisa de cómo las diferentes especies interactúan y cómo responden a perturbaciones como la sobrepesca ademas de que destacan la importancia de utilizar herramientas de simulación para la conservación del ambiente marino y la gestión sostenible de los recursos pesqueros pero lo mejor es que ademas dan enfacis en la gestion osea el mantener temporadas de caza para asi mantener y evitar la sobreexplotacion. Aun que las redes tróficas marinas son sistemas complejos con múltiples interacciones y retroalimentaciones es muy complicado su simulacion. Asi que se necesitarian muchos datos.

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