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https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/11357| Título : | “MODELO BIOGEOQUÍMICO PARA DETERMINAR LA DISTRIBUCIÓN DE LA BIOMASA DE FITOPLANCTON (CHLA-A) MEDIANTE EL USO DE REDES NEURONALES ARTIFICIALES” |
| Autor : | TALAMANTES MURILLO, JUAN MANUEL |
| metadata.dc.subject.other: | MODELO BIOGEOQUÍMICO, BIOMASA, FITOPLANCTON, REDES NEURONALES ARTIFICIALES |
| Fecha de publicación : | 2025-11-14 |
| Editorial : | Tecnológico Nacional de México |
| metadata.dc.publisher.tecnm: | Instituto Tecnológico de La Paz |
| Descripción : | El fitoplancton es un microorganismo marino que aporta más del 50% del oxígeno que hay en nuestro planeta. Es también el eslabón primario en las cadenas tróficas marinas, que constituye el alimento principal del zooplancton, derivando en el sustento de otras especies. Desde hace décadas, la actividad antropogénica ha generado que se viertan grandes volúmenes de contaminantes en los mares, alterando la abundancia y distribución de estos organismos. Sin embargo, aún se desconoce en qué medida se relacionan estas alteraciones con el fenómeno del cambio climático. Con el objetivo de aportar herramientas para abordar esta problemática, en este documento se presenta el desarrollo de un modelo computacional basado en redes neuronales artificiales, para predecir la concentración de biomasa del fitoplancton (Chla-a) a partir de datos de variables biogeoquímicas. Las pruebas del modelo se realizaron con datos obtenidos de la plataforma Copernicus Marine Service, para la zona subtropical del océano Pacífico que colinda con Perú. Los experimentos muestran una precisión del modelo del 98.5%, con un coeficiente de determinación (R2) de 0.9994. Adicionalmente, se utilizó el modelo desarrollado para analizar escenarios de cambio climático, con el fin de predecir su potencial impacto en la distribución de la biomasa del fitoplancton. Se emplearon proyecciones de incrementos simulados de temperatura permitiendo explorar posibles cambios espaciales y temporales en la abundancia del fitoplancton. |
| metadata.dc.type: | info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Aparece en las colecciones: | Maestría en Sistemas Computacionales |
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