Grupos funcionales basados en morfología aplicado a las floraciones nocivas de fitoplancton en el río Uruguay y Río de la Plata

Santillán, Rubén Ignacio - Sampognaro, Lía - Terra Rocha, Valentina - Cabral Cardozo, María Agustina - Ferrari, Graciela - Segura, Angel - Piccini, Claudia - Kruk, Carla

Resumen:

Las floraciones nocivas de fitoplancton (FN) son una problemática que ha aumentado notoriamente en las últimas décadas, afectando ecosistemas acuáticos en Uruguay y el mundo. Las FN generan impactos socioeconómicos y en la salud humana y animal siendo necesario su monitoreo y predicción. En este sentido, la ecología funcional contribuye a comprender las respuestas del fitoplancton a las variaciones ambientales, considerando los mecanismos determinantes de las FN. Se presentarán avances de una tesis de doctorado donde se analizan las FN y sus principales determinantes en el río Uruguay (RU) y Río de la Plata (RdlP). El objetivo es construir grupos funcionales de fitoplancton basados exclusivamente en morfología. Se utilizarán datos de seis campañas bimensuales que abarcan 800 km de costa en seis sitios, desde el Embalse de Salto Grande en el RU hasta el límite exterior del RdlP en Punta del Este. Para la construcción de los grupos se utilizarán rasgos como volumen, superficie, largo máximo, presencia de flagelo, sílice, mucílago, heterocisto, aerotopos, entre otros. Se calculará el volumen total de cada grupo y este se relacionará con los gradientes ambientales (ej. temperatura, salinidad, turbidez, nutrientes) y la estructura comunitaria. Utilizando modelos de inteligencia artificial se evaluará la predictibilidad de estos grupos en función de las variables ambientales y con ello la probabilidad de ocurrencia de FN de distintos tipos y con distintos efectos. El uso de grupos funcionales permite resumir la información y caracterizar las condiciones que favorecen la ocurrencia de FN en este gradiente ambiental.

Detalles Bibliográficos
2025
Agencia Nacional de Investigación e Innovación
Floraciones nocivas
Modelos predictivos
Ecología funcional
Machine learning
Ciencias Naturales y Exactas
Ciencias Biológicas
Biología Marina, Limnología
Español
Agencia Nacional de Investigación e Innovación
REDI
https://hdl.handle.net/20.500.12381/5487
Acceso abierto
Reconocimiento-NoComercial 4.0 Internacional. (CC BY-NC)
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