Los biólogos de Pesca y Parques de Dakota del Sur Dave Lucchesi y Todd St. Sauver, parte delantera; Matt Hennen, estudiante graduado de la Universidad Estatal de Dakota del Sur, en gorra naranja, y miembros de la tripulación de Dave Raw Fish Company en Minnesota, eliminar la carpa del lago Norden en el condado de Hamlin, Dakota del Sur. Crédito:Universidad Estatal de Dakota del Sur
Atrapar un pez grande y descubrir que es una carpa común suele ser una experiencia decepcionante para los pescadores. "Son una especie invasora, ", explicó el científico pesquero de la Universidad Estatal de Dakota del Sur, Michael Brown. Uno de los métodos principales para reducir la abundancia de estas especies invasoras es eliminarlas físicamente del lago, pero el tiempo es crucial.
Sin embargo, La colaboración entre los estadísticos del estado de Dakota del Sur y los investigadores de manejo de recursos naturales puede ayudar a los administradores de pesquerías a determinar el mejor momento y lugar para capturar y eliminar un número máximo de esta especie invasora de los sistemas lacustres.
Daño al ecosistema del lago
La carpa se alimenta de macroinvertebrados que viven en el fondo, como gusanos de sangre, aspirando el barro, luego seleccionando su comida y expulsando la mayor parte de la porción que no es comida. Esta técnica de alimentación desaloja la vegetación y remueve los sedimentos, lo que hace que el agua se enturbie y provoque la liberación de nutrientes y la proliferación de algas, Brown explicó. Estas acciones degradan la calidad del agua del lago e impactan a las poblaciones de peces nativos.
"La carpa no es una especie preferida, por lo que quedan sin explotar en términos de cosecha de rape, "Explicó Brown. En consecuencia, la cosecha comercial es uno de los métodos utilizados para reducir las poblaciones de carpas. Pero averiguar dónde y cuándo "echar sus redes" para cosechar un número máximo de carpas implica un modelo complejo; ahí es donde los estadísticos pueden ayudar.
Matt Hennen, estudiante de posgrado en vida silvestre y pesca, izquierda y el biólogo Brian Blackwell de Pesca y Parques de Dakota del Sur, quien obtuvo su doctorado en SDSU, Inserte un transmisor ultrasónico en una carpa adulta. Crédito:Universidad Estatal de Dakota del Sur
"Los científicos pesqueros pueden responder preguntas básicas, pero cuando se trata de enfoques de modelado extensivos que agregan certeza a sus conclusiones, es aconsejable consultar con las personas que hacen esto a diario, "Dijo Brown.
Para rastrear el movimiento de los peces, El estudiante graduado de vida silvestre y pesca Matthew Hennen implantó transmisores ultrasónicos en 19 carpas en los lagos Round y Brant, que desembocan en el río Big Sioux y finalmente en el río Missouri en el este de Dakota del Sur. Usando estación fija, receptores debajo del hielo, Hennen recopiló datos sobre el movimiento de las carpas durante 168 días a partir de noviembre de 2007 y durante 128 días a partir de noviembre de 2008.
La investigación fue financiada por South Dakota Game, Departamento de Pesca y Parques a través de una subvención de Ayuda Federal para la Restauración de Peces Deportivos.
Evaluación de enfoques de modelado
Después de hacer sus análisis iniciales, Hennen llevó los datos al Departamento de Matemáticas y Estadística. Profesor asociado Chris Saunders, cuya investigación se centra en el desarrollo de algoritmos computacionalmente eficientes para el aprendizaje estadístico y el reconocimiento de patrones, y el estudiante de posgrado Doug Armstrong evaluó dos enfoques de modelado:el modelo multinomial y el modelo jerárquico bayesiano de Markov.
Se colocaron diez receptores sumergibles estacionarios en Brant Lake para rastrear el movimiento de la carpa adulta equipada con transmisores ultrasónicos. Crédito:Universidad Estatal de Dakota del Sur
Para reducir la complejidad del modelado, los estadísticos transformaron los datos brutos en una función de tiempo discreto medido en días y zonas de detección combinadas para reducir el número de 10 a cinco.
El modelo de Markov asume que el lugar donde se encuentra una carpa en un día determinado es una función de su ubicación (es) el día anterior, mientras que el modelo multinomial predice el movimiento independientemente de la ubicación actual, lo que lo hace menos sensible a los cambios en el sistema. Como consecuencia, el modelo de Markov más complicado detectó un aumento repentino en la actividad de dispersión de carpas a mediados de febrero de 2007 que el otro modelo no detectó. Por lo tanto, el modelo de Markov fue mejor para predecir el movimiento de las carpas.
La simulación de Markov mostró que la carpa se segrega en un pequeño, área profunda en la parte noroeste del lago Brant durante las últimas dos semanas en enero, que es cuando los esfuerzos para eliminar la carpa serían más productivos.
"Al igual que con cualquier enfoque de modelado, Examinarlo a través de múltiples estudios aumenta el nivel de inferencia y el grado de certeza de modo que cuando el modelo se aplica en casos posteriores, tendrá el mismo resultado, ", Dijo Brown." Esta colaboración nos dio más confianza en nuestros hallazgos ".
Desde entonces, el Departamento de Recursos Naturales de Minnesota ha aplicado este enfoque mediante la implantación de etiquetas de telemetría en algunas carpas, conocido como pez "Judas", para localizarlos durante el período de segregación bajo el hielo, según Brown. Una vez localizado, Los pescadores comerciales pueden desplegar grandes redes de cerco que rodean el área y eliminan efectivamente una gran parte de la población de carpas.
