DISTRIBUCIÓN Y ABUNDANCIA DE GASTRÓPODOS FLUVIALES Y TERRESTRES CON VARIABLES METEOROLÓGICAS MEDIANTE LA MODELACIÓN MATEMÁTICA. SANTA CLARA, VILLA CLARA, CUBA
DOI:
https://doi.org/10.24039/rnh2020142722Keywords:
abundancia, distribución, modelación matemática, Physella acuta, Praticolella griseola, Tarebia graniferaAbstract
Los moluscos son un grupo altamente diverso en apariencia, anatomía, fisiología y ecología y representa el segundo mayor grupo de invertebrados. El objetivo del presente trabajo consistió en confeccionar un modelo matemático en función de variables meteorológicas, que permita predecir la distribución y abundancia de los gasterópodos fluviales y terrestres en el municipio Santa Clara, Cuba. Para ello se analizaron las cinco áreas de salud del municipio, en el período comprendido entre marzo y julio del 2019. Se colectaron especímenes en los ecosistemas con uso humano de estas áreas de salud, así como datos meteorológicos de la estación que mantiene vigilancia sobre ellas. En el desarrollo del modelo predictivo se empleó la Modelación Objetiva Regresiva (ROR). El área de salud con una mayor abundancia y diversidad de gasterópodos fue Capitán Roberto Fleites, la especie fluvial con una mayor distribución resultó ser Physella acuta (Draparnaud, 1805) y la más abundante, Tarebia granifera (Lamarck, 1816). En el caso de las especies terrestres ambos valores correspondieron a Praticolella griseola (Pfeiffer, 1841). Las variables meteorológicas con mayor influencia sobre los gasterópodos fueron las temperaturas y las precipitaciones; a medida que estas aumentan, disminuyen las cantidades de gasterópodos. El modelo de predicción introdujo a la temperatura mínima y la humedad relativa mínima como variables directamente proporcionales a la cantidad de gasterópodos; por otra parte, introdujo a la precipitación y la presión atmosférica como variables inversamente proporcionales. La influencia predicha del anticiclón del Atlántico resultó ser inversamente proporcional a la cantidad de gasterópodos esperada.
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