Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://hdl.handle.net/10495/17307
Título : Análisis de la estabilidad ecológica de un reoambiente a lo largo de un gradiente altitudinal a través de los macroinvertebrados acuáticos y el procesamiento digital de imágenes
Autor : Serna López, Juan Pablo
metadata.dc.contributor.advisor: Aguirre Ramirez, Néstor Jaime
Fernández Mac cann, David Stephen
metadata.dc.subject.*: Ecología
Ecology
Procesamiento de datos
Data processing
Termodinámica
Thermodynamics
Sistema de información
Information systems
Aprendizaje de máquinas
Estabilidad ecológica
Macroinvertebrados acuáticos
Redes ecológicas
Reoambiente
http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept3964
http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept522
http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept134
http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept493
Fecha de publicación : 2020
Resumen : RESUMEN: La estabilidad ecológica de un reoambiente, es una condición termodinámica de eficiencia y aprovechamiento al máximo la energía y la materia disponible en las redes tróficas y se refleja en la calidad ambiental del recurso usando variables hidráulicas, fisicoquímicas, y la estructura de las comunidades que habitan e interactúan en un espacio físico. Esta investigación buscó analizar esta estabilidad bajo tres escalas: un análisis de cuenca, un análisis de la estructura y composición de los macroinvertebrados acuáticos (MA), y las interacciones que se pueden presentar entre ellos a través de los Grupos Funcionales Alimentarios (GFA), en nueve estaciones, en épocas hidroclimatológicas seca, transición y lluvia. Se escogieron tres reoambientes a diferentes niveles altitudinales: la Quebrada La Nitrera, como microcuenca; el río San Juan, como mesocuenca, y un tramo sobre el río Cauca, como macrocuenca. Primero, se hizo una recopilación, caracterización de la información y la descripción de las cuencas mediante Sistemas de Información Geográfica (SIG). Las campañas se realizaron durante los años 2017 y 2018. Para el segundo objetivo, en cada uno de los sitios se recolectaron los MA y se levantó la información fisicoquímica. Se usaron métodos univariados y multivariados para el análisis de la información a través de análisis de componentes principales (ACP), ANOVA simple multifactorial y estadísticos de pruebas no paramétricas. En el tercer objetivo se uso el modelo de redes Gephi para conocer las interacciones a través del análisis de grafos. Para ello, la variable respuesta fue modularidad que muestra el grado de agrupamiento de las redes y así definir qué tan estables son. Finalmente con las imágenes de algunos MA se desarrolló un método de reconocimiento usando aprendizaje de máquina y procesamiento digital de imágenes. Los principales resultados indican que a medida que dismuyen los niveles altitudinales, la diversidad y riqueza de especies disminuye y aumenta la temperatura del agua, la conductividad, turbiedad, el caudal. Los GFA, abundancia varían significativamente en relación con la estación que con la época hidrológica. El valor de modularidad no se ve afectado por la estacionalidad ni la época y fue mayor en el río San Juan. Por su parte se desarrolló un software que logra el reconocimiento de cuatro morfotipos con un acierto del 97.1%.
metadata.dc.relatedidentifier.url: https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/70077-macrodex
Aparece en las colecciones: Doctorados de la Facultad de Ingeniería

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