Resumen:
Utilizamos un modelo de stock, un análisis multivariado y un enfoque estocástico para predecir la producción de camarón bajo condiciones semi-intensivas comerciales en función de la calidad del agua y esquemas de manejo alternativo. Se obtuvo un peso final mayor de camarón cuando aumentó la temperatura y la duración del cultivo. Los aumentos en la mortalidad del camarón se asociaron con menores niveles de oxígeno disuelto, duraciones más cortas de cultivo y mayores densidades de población. Hubo una relación directa entre la temperatura y la densidad de alimentación, mientras que el oxígeno disuelto estaba inversamente relacionado con la densidad de población y la duración del cultivo. La densidad de población fue inversamente correlacionada con el tamaño del estanque y directamente correlacionada con la duración del cultivo. Se predijeron los rendimientos más bajos, utilizando las densidades de población más bajas y la duración más corta del cultivo; Los rendimientos más altos se pronosticaron utilizando las densidades de población más altas y la duración más larga de cultivo. Los rendimientos aumentaron de 938 a 2326 kg ha-1 (ciclo de producción de primavera) y de 982 a 1907 kg ha-1 (ciclo de producción de verano). La mejora de la gestión dio como resultado un aumento de la producción de camarón y una menor variabilidad. El análisis de sensibilidad indica que el peso final del camarón y la densidad de población fueron los principales factores que afectaron la variabilidad de los rendimientos de camarón. Se concluye que los modelos de stock, el análisis multivariado y el enfoque estocástico constituyen un método efectivo para estudiar las relaciones entre los parámetros de producción, la calidad del agua y las variables de manejo y para analizar la variabilidad de la producción de camarón semi-intensivo.
Descripción:
We use a stock model, multivariate analysis, and a stochastic approach to predict shrimp production under commercial semi-intensive conditions as a function of water quality and alternative management schemes. Larger final weight of shrimp was obtained when temperature and duration of cultivation increased. Increases in the mortality of shrimp were associated with lower dissolved oxygen levels, shorter durations of cultivation, and higher stocking densities. There was a direct relationship between temperature and stoking density, while dissolved oxygen was inversely related with stocking density and duration of cultivation. Stocking density was inversely correlated with pond size and directly correlated with duration of cultivation. The lowest yields were predicted, using the lowest stocking densities and shortest duration of cultivation; the highest yields were predicted using the highest stocking densities and longest duration of cultivation. Yields increased from 938 to 2326 kg ha−1 (spring production cycle), and from 982 to 1907 kg ha−1 (summer production cycle). Improved management resulted in increased shrimp production and diminished variability. Sensitivity analysis indicates that final weight of shrimp and stocking density were the major factors affecting variability of shrimp yields. We conclude that stock models, multivariate analysis, and a stochastic approach constitute an effective method for studying the relationships between production parameters, water quality, and management variables, and, for analyzing variability of semi-intensive shrimp production.
Repositorio Institucional Aramara
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