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N. º 2 - 2011

TRIMTordesillas Revista de Investigación Multidisciplinar

2 (2011)

TRIMTordesillas Revista de Investigación Multidisciplinar

DirectoraM.ª Francisca Blanco (Universidad de Valladolid)

Secretario TécnicoJesús F. Pascual Molina (Universidad de Valladolid)

Comité científicoJosé M. Aroca (Universidad de Valladolid)Dora Giordano (Universidad de Buenos Aires)Juan Luis González García (Universidad Complutense de Madrid)Emily McClung (Universidad Autónoma de México)Luis Manuel Navas (Universidad de Valladolid)Fernando Rull (Universidad de Valladolid)Marcio Soares (Universidade Federal de Minas Gerais)Miguel Á. Zalama (Universidad de Valladolid)

TRIM se edita por el Centro “Tordesillas” de Relaciones con Iberoamérica, de la Uni-versidad de Valladolid (http://ctri.uva.es)

Licencia Creative Commons.

ISSN 2173-8947.

http://ctri.uva.es

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Índice

PáginaCómo utilizar el canto de las ballenas para saber su número

How to use the whales sounds to evaluate its population

Rocío Prieto González, María Cruz Valsero Blanco, Olivier Adam

5

Estudio de la capa de Bowman en diferentes modelos animales y su papel en la protección a radiaciones solares

Study of Bowmanʼs layer in different animal models and its role in the sun radiation protection

Gisele C. Gonçalves, María Carmen Martínez-García, Jesús Merayo-Lloves,

Roberto Cantalapiedra Rodríguez

31

Análisis de la eficiencia de las empresas lecheras de Corrientes

Analysis of the efficiency of the dairy companies in the province of Corrientes

José Alberto Gallardo, Gricela Alicia Rohde, Carmen Rescala

43

Análisis de explosiones en estructuras y escenarios de interés público mediante simulaciones en ordenador

Analysis of Explosions on public interest structures and scenarios by computer simulations

César Augusto González Marín, César Augusto Pérez Muñoz

61

CÓMO UTILIZAR EL CANTO DE LAS BALLENAS PARA SABER SU NÚMERO

How to use the whales sounds to evaluate its population

Rocío PRIETO GONZÁLEZ1 ,2, María Cruz VALSERO BLANCO1 y Olivier ADAM2

! Resumen

! En este artículo desarrollamos un modelo para estimar la densidad de población en cetáceos utilizando acústica pasiva. Se introduce el problema biológico y se presenta el proyecto: poder estimar el tamaño de un grupo de cetáceos conociendo los sonidos que emiten. Se hace una recopilación de las técnicas más utilizadas y un balance de la infor-mación que aporta a mayores la acústica. El método es ilustrado en un caso práctico, cal-cular la abundancia de ballena Azul Antártica en los alrededores del Archipiélago Crozet, valiéndonos de los sonidos detectados por un solo hidrófono desde abril 2003 a marzo 2004.

Palabras clave: Densidad de población, cetáceos, proceso de Poisson, acústica pasiva.

! Abstract

! In this paper we present a model to estimate population densities of whales by means of passive acoustics. We describe here the most frequently used technics and we do a balance of the added information coming from acoustics. We illustrate our method with a practical case: to compute the abundance of blue Antarctic whales around Crozet islands. We use for this a single hydrophone record from April 2003 to March 2004.

Key words: population density, marine mammals, Poisson´s process, passive acoustics.

TRIM, 2 (2011), pp. 5-30

1 Universidad de Valladolid, Dto. de Estadística e Investigación Operativa, Valladolid, España.2 Centre de Neurosciences de Paris Sud, CNPS-CNRS UMR8195 Université Paris 11, Orsay Cedex, France. ([email protected])

mailto:[email protected]


1. Introducción

! Los cetáceos constituyen un elemento esencial de los ecosistemas marinos. Ac-tualmente la mayoría de las especies de grandes cetáceos se consideran en peligro de extinción y están protegidos por un acuerdo internacional. La estimación de la densidad, el número de individuos por unidad de superficie, o abundancia, la estimación del tamaño de la población, son un requisito fundamental para la adecuada gestión y evaluación del impacto de las poblaciones de cetáceos. Sin embargo, hay ciertas especies de cetáceos que son difíciles de estudiar, ya que viven en pequeños grupos en grandes áreas del océano y pasan casi todo su tiempo bajo el agua. Hacer una estimación precisa de las poblaciones mundiales de ballenas sigue siendo un problema difícil que debe de ser abordado con técnicas complementarias para tener éxito. En este artículo se presenta por primera vez el enfoque basado en la distribución del número de cetáceos.

! Actualmente existen tres formas de observar los cetáceos. Mediante métodos vi-suales, a través de sensores y con la acústica. Los métodos visuales son los más comu-nes, desde un barco, una plataforma, con prismáticos, vídeos, infra-rojos para detectar la diferencia de temperatura entre la superficie y la corporal del cetáceo. Esto nos permite

Figura 1: Aleta caudal de una ballena Jorobada (Megaptera novaeangliae)

6! R. Prieto González, M.ª C. Valsero Blanco, O. Adam

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hacer foto-identificación de individuos, dar estimaciones del tamaño del grupo o analizar su comportamiento entre otras cosas. Los sensores suelen ser biopsias, a través de las cuales podemos analizar el ADN y obtener información genética, o Tagʼs, que son disposi-tivos que se incorporan al animal y nos envían la información, en función de lo que hayan sido programados, vía satélite. Es así como se siguen las migraciones de las ballenas, ya que cada vez que ésta sale a respirar obtenemos su posición GPS. También nos permiten caracterizar el medio (temperatura, salinidad, profundidad), o ver comportamientos indivi-duales. Estos métodos tienen dos inconvenientes, su alto coste material y que sólo pue-den ser llevados a cabo por especialistas.

! Este proyecto consiste en realizar un estudio formal de los sonidos emitidos por ce-táceos mediante modelos matemáticos y estadísticos que a su vez permitan calcular el número o tipo de focos emisores de un conjunto total. Es un campo de trabajo en el que se entremezclan, la teoría de la señal, la matemática pura, la estadística, y que además precisa de una cantidad importante de medios técnicos, informáticos y electrónicos.

! El trabajo global se articula en dos ejes. El primero consiste en efectuar modeliza-ciones matemáticas de los sonidos emitidos por un cetáceo. La segunda tarea es la utili-zación de las modelizaciones, obtenidas en la etapa precedente, para estimar la densidad de individuos que forman un sistema emisor a partir de los sonidos detectados.

Figura 1.1: Grupo de delfines mulares (Tursiops truncatus)

Cómo utilizar el canto de las ballenas para saber su número…! 7

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! El modelo que se presenta para estimar poblaciones de cetáceos ha sido ajustado utilizando datos provenientes de acústica pasiva. Hasta la fecha, no se ha propuesto nin-gún método que pueda ser utilizado en general para estimar la densidad de cetáceos a partir de dispositivos acústicos fijos.

! Para llevar a cabo este proyecto se ha formado una colaboración entre la Universi-dad de Valladolid, España y la Universidad Paris Sud 11, Francia. Mediante una tesis en cotutela dirigida por el catedrático Olivier Adam, perteneciente al equipo de Comunicacio-nes Acústicas CNPS UMR 8195 (http://www.cb.u-psud.fr/) de la Universidad Paris 11 y María Cruz Valsero Blanco, profesora titular del departamento de Estadística e Investiga-ción Operativa de la Universidad de Valladolid.

! El grupo de Comunicaciones Acústicas del Centro de Neurociencias de la Universi-dad de Paris-Sud 11 (CNPS) mantiene relaciones con la Universidad des Antilles y de la Guayane, en Guadeloupe, que permitirán abordar en breve, la toma de sonidos emitidos por cachalotes, delfines, zifio común y ballenas jorobada, en las aguas del Caribe. Allí la doctorando Nadège Gandi lhon, pres idente de la asoc iac ión BREACH (http://www.breach-asso.org) trabaja en una tesis de cetología. BREACH es una organiza-

ción sin ánimo de lucro con sede en el Mediterráneo (Golfe du Lion), en Guadeloupe (Antillas francesas) y en Córcega y con centro nacional en Toulouse. Su objetivo es la protección, el conocimiento y estudio de los mamíferos marinos. Se llevan a cabo dos misiones al año, campañas de toma de datos en mar, cuyo objetivo es la distribución y abundancia de mamíferos

marinos en las aguas de Guadeloupe.

La educación para la conservación de las ballenas y los delfines es un eje importante para BREACH, quien desempaña acciones didácticas sostenidas por las autoridades regiona-les, especialmente en Guadeloupe, FWI (Region Guadeloupe, DIREN Guadeloupe).

! Una página pedagógica sobre los cetáceos en Guadeloupe es: (http://www.ecolebaleine.org/) “Mon école, ma baleine.” Dirigida por Nelly Pelisson quien a través de actividades interactivas trata de sensibilizar tanto a peque-ños como a grandes. En ella podemos encontrar juegos para todas las edades, a partir de 3 años… ¡hasta los 97!,

Figura 1.2: Logo BREACH

Figura 1.3: Mon école, ma baleine


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http://www.cb.u-psud.fr/

http://www.cb.u-psud.fr/

http://www.eio.uva.es




http://www.uva.es

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http://www.breach-asso.org

http://www.breach-asso.org

http://www.ecolebaleine.org/

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burbujas de ciencias para desarrollar conocimientos científicos sobre los cetáceos, histo-rias, cuentos y también podemos seguir la actualidad con las informaciones del mes.

! También se trabaja en colaboración con Laurent Bouveret animador de la asociación OMMAG, (Observatorio de Mamíferos M a r i n o s d e l A r c h i p i é l a g o d e G u a d e l o u p e ) (http://www.ommag.org) encargado de recoger, contabilizar, cla-sificar y analizar las observaciones de cetáceos producidas. Es-tas sirven para precisar la abundancia y la distribución de una veintena de especies que frecuentan el archipiélago. Contribu-yen al censo de ballenas Jorobadas gracias a la foto identificación de su aleta caudal, o al seguimiento muy cercano de familias de delfines residentes.

! Así por ejemplo en esta foto podemos identificar a dos delfines mulares (Tursiops truncatus) de un grupo residente en las aguas de Guadeloupe. Saltando más alto “Rocío” nacido en agosto 2009 junto a su madre “Tache Noire”.

Figura 1.4: Logo L´OMMAG

Figura 1.4: Dos delfines mulares saltando (TT)


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http://www.ommag.org/

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2. Importancia del estudio

! Los expertos en ballenas reconocen por lo general un total de 81 especies diferen-tes aunque aún se están descubriendo otras nuevas. A pesar de todas las nuevas infor-maciones, sabemos aún muy poco de la gran mayoría de especies de cetáceos. Cono-cemos lo suficiente para empezar a plantear las preguntas adecuadas, pero cuanto más profundizamos en ello, más nos damos cuenta de todo lo que nos queda por aprender.

! El problema es que estos animales son muy difíciles de estudiar. Suelen vivir en zonas remotas de alta mar y pasan buena parte de sus vidas bajo el agua, mostrándose muy poco cuando salen a respirar a la superficie. Por ejemplo, en 1986 se descubrió un cráneo extraño en las islas Juan Fernández, frente a la costa de Chile. Tras casi una dé-cada de observación y difusión científica un equipo de expertos ha llegado a la conclusión de que ese descubrimiento es nuevo para la ciencia. En el 96 se bautizó la especie como zifio de Bahamonde. Y aunque se cree que existen actualmente, aún no se han visto ejemplares vivos de este animal.

! Desde sus inicios hace 1000 años, la industria ballenera ha tenido una larga y tor-tuosa historia. Sus orígenes no están registrados, pero el primer comercio a gran escala de ballenas fue seguramente en las costas de Francia y España. Hacia el año 1200 se cazaban ballenas francas en el golfo de Vizcaya y se había hallado un mercado para casi todas sus partes, incluyendo los excrementos, usados para fabricar un tinte rojo. A inicios del siglo XVII Gran Bretaña, Holanda y otros países se habían dado cuenta del gran po-tencial de los cetáceos y ya competían por controlar las zonas más productivas. Y en 1640 la industria norteamericana se unió a ellos. A mediados del siglo XIX comenzó la in-dustria ballenera moderna, cuando Svend Foyn desarrolló un arpón explosivo que podía ser disparado desde un cañón de proa. Los adelantos técnicos en los balleneros y sus métodos de caza fueron nefastos para los cetáceos del planeta, ya que supusieron un aumento considerable en el número de presas: Casi un millón de Cachalotes, como míni-mo medio millón de rorcuales, más de 350.000 ballenas Azules, casi un cuarto de millón de ballenas Jorobadas y cientos de miles de otras especies. Actualmente se estima que las poblaciones de ballenas se han visto reducidas a menos del 10% de su tamaño origi-nal. Según iba disminuyendo su número, la industria ballenera se vio amenazada, pero no fue hasta el siglo XX que los balleneros comprendieron que su propia supervivencia de-pendía del número de ballenas disponibles. En 1931 se creó la Convención para la Regu-


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lación de las ballenas y en 1946 la Comisión Internacional de las Ballenas (IWC) donde sus representantes se reúnen cada año para regular el tema de los cetáceos desde esa fecha. En 1982 se votó una moratoria indefinida para la industria ballenera, aunque el tra-tado dejaba muchos cabos sueltos y en 1994 aprobaron el santuario de ballenas del Océano Antártico. Cada año la IWC le pide a los científicos información acerca de los censos de poblaciones de cetáceos ya que debido al medio en que viven, el agua, tanto la recopilación de información sobre las distintas especies, como la estimación de su núme-ro es una tarea complicada.

! Este es el objetivo del artículo.

3. Estimación de densidad de población en cetáceos

! 3.1. Mediante técnicas visuales

! Evaluar el tamaño de las poblaciones de cetáceos en mar abierto se ha basado tradicionalmente sólo en técnicas visuales. A continuación se presentan tres de los méto-dos más utilizados.

Figura 3.1.1: Strip transect Figura 3.1.2: Circular plot

! Los Censos

! Es el método más simple, consiste en contar los individuos presentes en una su-perficie fijada. La hipótesis más importante pero a menudo omitida es que todos los indivi-duos presentes son contados. Lo que hace que sea raramente respetada. La densidad viene dada por el número de individuos dividido por el área de la zona de estudio. El pro-tocolo es muy sencillo tanto en la técnica como en la metodología, pero este método sólo


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es posible para pequeñas poblaciones, con individuos estáticos y fáciles de detectar. To-talmente en contra de nuestros intereses. En general el muestreo se realiza de dos for-mas diferentes. El strip transect (superficie rectangular) y el circular plot (superficie circu-lar).

! Para extrapolar los resultados obtenidos las líneas o puntos de la zona deben ser elegidos aleatoriamente. El mayor problema de este método es que la detección de indi-viduos suele ser variable y probablemente inferior al 100%.

! Distance Sampling

! El método Distance Sampling es una extensión de los métodos quadrat sampling en el cual se relaja la hipótesis de que todos los individuos sean detectados. Para ello se añade una probabilidad de detección. El protocolo consiste en recorrer un trayecto o que-darse en un punto fijo y tomar la distancia a la que se encuentran los cetáceos observa-dos.

Figura 3.1.3: Line-transect sampling Figura 3.1.5: Point-transect sampling

! Las distancias de observación recogidas se utilizan como los índices de detectabi-lidad. Y el eje central sobre el que se apoya este método es la estimación de la función de detección. Se define una distancia de truncatura y los animales que se encuentran a una distancia superior se supone que no van a ser detectados. Las hipótesis impuestas son tres:

!! 1. Los individuos sobre la línea o sobre el punto son siempre detectados.

!! 2. Los individuos son detectados en su posición inicial, antes de que se produzca !! ningún desplazamiento en respuesta al observador.


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!! 3. Las distancias son medidas con precisión y sin sesgo.

! Las hipótesis subyacentes al modelo son difíciles de respetar. El punto más crítico es la primera hipótesis. Los animales que se encuentran en la línea pueden no ser vistos por dos razones:

Se encuentran bajo el agua. Sesgo de disponibilidad.

Los observadores no han podido detectarlos aunque estén visualmente disponi-bles, es decir, en la superficie. Sesgo de percepción.

! También hace falta tener en cuenta el proceso de detección. Si los grandes cetá-ceos bucean en aguas poco profundas se puede reducir el sesgo de disponibilidad te-niendo una plataforma de observación suficientemente elevada a una altura sobre el nivel del mar o recorriendo las líneas con una aeronave. En cambio el sesgo de percepción es un error que está sujeto al individuo.

! Además las hipótesis 2 y 3, en el caso de los cetáceos son raramente respetadas. Los individuos cuando son detectados no deben desplazarse como respuesta al observa-dor, pero dependiendo de la especie obtenemos comportamientos distintos. Algunos cetá-ceos interaccionan negativamente rehuyendo el acercamiento como los zifios (Ziphiidae) que suelen ser animales esquivos que evitan el acercamiento a los barcos y sus avista-mientos son ocasionales. El delfín mular (Tursiops truncatus) en cambio, suele reaccionar positivamente favoreciendo la interacción con los humanos. La hipótesis 3, podemos su-ponerla cierta si fijamos unas condiciones óptimas de la meteorología en el mar para lle-var a cabo las observaciones. De esta manera y con unos instrumentos apropiados las distancias pueden ser medidas correctamente.

! Otro problema es que se necesitan al menos 60-80 observaciones para modelizar la función de detección y proporcionar resultados robustos, y aplicado a los mamíferos marinos obtenerlas es muy poco verosímil. Un claro indicativo es que los artículos que son publicados en cetología, lo hacen a partir de unas 20 observaciones.

Captura-Marcaje-Recaptura (CMR)

! Este método consiste en capturar a los individuos, marcarlos y volverlos a soltar. Dichas acciones se repiten durante varias sesiones sucesivas, teniendo en cuenta los in-dividuos que ya han sido marcados en una anterior vez. Se imponen como hipótesis:


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!! 1. Todos los individuos son capturados de la misma manera.

!! 2. Las capturas sucesivas son sucesos independientes.

!! 3. Las capturas de los individuos son también independientes.

! Son unos métodos bastante robustos. Además se pueden estimar otros parámetros tales como la supervivencia, la tasa de natalidad, las tasas de transición entre diferentes hábitats, la edad en la primera reproducción o el tiempo de estancia.

! Con los cetáceos (como no es posible capturarles y marcarles con tanta facilidad como con otras especies animales) se utiliza la foto identificación que consiste en tomar las manchas, heridas o cicatrices distintivas que poseen, como marcas.

! Así por ejemplo en la ballena Jorobada (Megaptera novaeangliae), también llama-da Jibarte, la forma de su aleta caudal, la ondulación, las marcas negras y blancas y las cicatrices, permiten la identificación de los individuos como si de una huella digital se tra-tara.

! La ballena Jorobada, realiza las migraciones más largas de todos los mamíferos (un récord que antes se creía en posesión de una ballena Gris –Eschrichtius robustus–). Se observó un Jibarte en sus zonas de alimentación junto a la península Antártica y cinco meses después fue visto de nuevo frente a las costas de Colombia. Siendo la distancia a nado más corta entre ambos lugares de 8334 km. Gracias a estas técnicas es posible la identificación de los individuos y su seguimiento.

Figura 3.1.5: Aleta caudal de una ballena Jorobada. (Mn)Figura 3.1.5: Aleta caudal de una ballena Jorobada. (Mn)


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Figura 3.1.6: Foto-Id. Aleta caudal de Mn. Figura 3.1.7: Foto-Id. Aleta caudal de Mn.

! Los métodos visuales de estimación de densidad que hemos visto funcionan bien en especies terrestres, pero en nuestro caso aplicado a los cetáceos no, pues estos pa-san gran parte de su tiempo bajo el agua, lo que dificulta su detección. Por ejemplo, se cree que el Cachalote (Physeter macrocephalus) puede bucear a profundidades mayores que cualquier otro mamífero. La mayor inmersión registrada fue de 2000 m en 1991, el protagonista fue un Cachalote macho frente a las costas dominicanas, en el Caribe. La evidencia indirecta sugiere que los Cachalotes pueden bucear hasta profundidades de 3000 m ya que se han encontrado en sus estómagos una especie de tiburones que sólo vive a esas profundidades. El récord de la inmersión más larga también lo posee un Ca-chalote, unos biólogos en 1983 oyeron en el Caribe sudoccidental cinco cachalotes emi-tiendo sonidos durante una inmersión que duró 2 horas y 18 minutos. Aunque la media es de 50 a 90 minutos sumergidos. Sin embargo durante todo ese tiempo no cesan de emitir sonidos. Algunos estudios indican que dichos sonidos son vitales tanto para su vida social como para la ecolocalización que les permite desplazarse o alimentarse. Pero hasta ahora la comunidad científica desconoce la razón de la comunicación oral de los mamíferos ma-rinos. La acústica nos proporciona una información complementaria sobre los cetáceos.

! 3.2. Mediante acústica

! Dado que los cetáceos son vocalmente activos ¿Por qué no utilizar los sonidos que ellos emiten? Existen varias vías para grabar a los cetáceos. Se suelen clasificar median-te la duración de las observaciones. Nosotros nos vamos a centrar en dos tipos de obser-vación acústica: activa o pasiva. La primera técnica consiste en utilizar un material portátil fácilmente manejable a bordo de un barco. El sistema de grabación de la señal está for-


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mado por uno o varios hidrófonos, un preamplificador y un sistema de adquisición (DAT, grabador o PC). La toma de datos se lleva a cabo al desplazarse con un barco. En un momento determinado se para el motor y se introduce el hidrófono en el agua, luego este graba todo lo que ocurre en ese preciso instante. Así obtenemos una observación instan-tánea.

! La acústica pasiva son estaciones con sistemas de grabación fijos que graban permanentemente. Actualmente, son raros los proyectos consagrados únicamente a la observación de cetáceos pues el coste es muy elevado tanto el de la instalación como el del mantenimiento. La ventaja de este método es que además de obtener grabaciones de forma continua, se mejora la calidad de esta. Los sistemas de grabación son cuidadosa-mente diseñados en función de las características del entorno, el relieve submarino, la profundidad, presión, salinidad… para que la señal llegue en las mejores condiciones po-sibles. La acústica pasiva es menos sensible a las condiciones meteorológicas, aparte de no estar limitada a las horas diurnas. Además podemos cubrir largos periodos de tiempo (habitualmente en un espacio más pequeño). También es mejor para los animales que es-tán la mayor parte del tiempo sumergidos, que vocalizan en altas o en bajas frecuencias. Es más fácil la recogida de datos pero su tratamiento es muy exigente. En conclusión di-remos que la acústica pasiva es potencialmente más rentable a largo plazo.

Figura 3.2.1: Observación acústica instantánea Figura 3.2.2: Observación acústica permanente

!

! Las ventajas de utilizar la acústica son varias:

• Ganamos información sobre el sonido emitido por distintas especies de cetáceos.

• No necesitamos luz así que no estamos condicionados por las horas de día.

• La toma de datos no depende de las condiciones meteorológicas.


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• Favorece el estudio de especies que pasan largos periodos bajo el agua.

• Se puede caracterizar el entorno.

• Las zonas de grabación son ilimitadas, incluso las de difícil acceso.

• El coste humano es menor.

! Luego a través de la acústica se obtiene una valiosa información complementaria aunque su tratamiento no sea sencillo.

Detección y modelización de los sonidos emitidos por cetáceos

! Aunque nuestro objetivo es estimar el número de cetáceos que hay en una zona concreta a través de los sonidos que estos emiten, en un primer momento debemos in-vestigar la forma de obtener dichos sonidos o cantos. Se precisa una discriminación de la señal/ruido a partir de los datos. Como podemos caracterizar los sonidos que vamos a buscar en la señal original, la filtraremos en bandas componentes y la modelización a uti-lizar se escogerá con arreglo a las propiedades del canto a detectar (tipo de señal, impul-so o armónica, corta o larga). Para la modelización de los sonidos se pueden considerar: aproximaciones estadísticas (análisis factorial, análisis discriminante, momentos de orden superior), filtros paramétricos (modelos ARMA, NLARMA), estimación de parámetros a partir de la descomposición de espectrogramas por transformada de Fourier y transforma-das en Onditas, así como métodos geométricos de reconocimiento de formas.

! Toda esta cantidad de métodos propuestos se debe a que el sonido emitido por los cetáceos es muy variable. Entre distintas especies e incluso entre individuos de una mis-ma especie, lo que hace que dependiendo del tipo de señal con el que vayamos a tratar empleemos un método u otro. Esto es un gran inconveniente ya que, al menos en la de-tección de los sonidos emitidos por cetáceos, no podemos generalizar ningún modelo sino que debemos analizar las técnicas que mejor se ajustan a la especie estudiada y así mo-delizar sus cantos.

! A continuación veremos un ejemplo de la particularidad de los cantos producidos según la especie. En dichas gráficas se distinguen dos representaciones del sonido, el oscilograma (tiempo, amplitud) y el espectrograma (tiempo, frecuencia).


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! En el espectrograma de la figura 3.2.3, ca-be destacar que la franja inferior azul represen-ta el ruido existente en la señal.

! El canto de la ballena Azul Antártica está formado por una sucesión de sonidos repetiti-vos que se llaman clics. Como observamos en el espectrograma cada uno de esos sonidos se

puede descomponer en tres partes. Caracteri-zando la frecuencia a la que se emite y su dura-

ción podemos modelizar un canto.

! Este tipo de sonidos repetitivos son más fáciles de detectar ya que sólo necesita-mos encontrar un modelo de canto y buscarlo a través de la señal mediante un filtro de auto correlación.

Figura 3.2.4: Representación del sistema de detección de los sonidos de la ballena Azul Antártica

! Otros cantos con parecidas características son los producidos por el Cachalote o las otras 3 subespecies de ballena Azul, Pigmea de Madagascar, Pigmea de Australia y ballena Azul Índica.

Figura 3.2.3: Canto de ballena Azul Antártica (Balaenoptera musculus - BMi)


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Figura 3.2.5: Cachalote (Physeter macrocephalus)

! En cambio la gran mayoría de ballenas, delfines y marsopas, incluso individuos de una misma especie, emiten sonidos muy distintos los unos a los otros. Un ejemplo de su variabilidad son los cantos de la ballena Jorobada. En la figura 3.2.6 tenemos un fragmen-to de un canto.

! Los machos de los Jibartes realizan los cantos más largos y complejos del reino animal. Cada canto puede durar media hora o más y consiste en varios componentes principales. En la imagen podemos ver una muestra de la gran variedad de sonidos que las ballenas jorobadas emiten en una amplia gama de frecuencias. Es por ello que el mé-todo empleado para la detección de cantos repetitivos en este caso no sirve, haciendo ne-cesario el uso de grandes bibliotecas para poder sacar conclusiones fiables.

! Particularmente en el canto de la ballena Jorobada lo más sencillo es hacer una detección del momento en el que se produce el canto en contraposición a la ausencia de este.

Figura 3.2.6: Canto de Ballena Jorobada (Mn)


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Figura 3.2.7: Un grupo de machos se exhiben para conquistar a una hembra. Aleta dorsal y salto.

Figura 3.2.8: Golpeo de la aleta pectoral contra la superficie del agua. Técnicas de aprendizaje.

Figura 3.2.9: Ballena Jorobada junto a su ballenato descansando en el fondo del mar.

Figura 3.2.10: Salto de ballena Jorobada


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! El estudio de las vocalizaciones de los cetáceos se basa usualmente en el análisis de espectrogramas. Se presentan dificultades especiales cuando las diferencias entre se-ñal y ruido son pequeñas o cuando las señales son emitidas por más de un individuo, esto sucede habitualmente en las observaciones en el medio natural especialmente por el ca-rácter gregario de algunos tipos de cetáceos. Los inconvenientes que ofrece la acústica vienen en relación con que ésta sea submarina. Para empezar la variedad del sonido emi-tido por los cetáceos, presentada anteriormente, es muy grande. Esto dificulta los méto-dos para modelizar ya que debemos particularizar cada caso sin poder utilizar modelos generales. Otras características como la presión acústica (20-220 dB re1uPa at 1m) o la amplitud de las bandas frecuenciales (20Hz - 200kHz) hacen difícil el análisis del sonido. Además el ruido ambiente es muy variable en el tiempo y la propagación de las ondas so-noras depende de factores como la profundidad del medio, el relieve submarino y su den-sidad, la salinidad o la temperatura.

Estimación de densidad de poblaciones utilizando acústica pasiva. Antecedentes

! La mayor dificultad para estimar la densidad de población en cetáceos es encontrar una relación entre:

!! 1. Número de sonidos detectados Número de sonidos producidos

!! 2. Número de sonidos producidos Número medio de individuos presentes

! El problema podría resolverse con una firma acústica individual, es decir, si fuése-mos capaces de asociar a cada individuo con el sonido que este emite. Así podríamos contar el número de cetáceos existentes y resolveríamos el problema. Hasta el momento la identificación de un individuo a través de su voz en el medio acuático es un problema que no se ha conseguido resolver. Las personas podemos ser caracterizadas por nuestra voz pero a día de hoy, esto no se sabe hacer bajo el agua, debido a que en cuanto modifi-camos la distancia a la que el sonido es emitido la onda sonora llega completamente de-formada y no es posible identificarla. Este problema excluye los métodos acústicos de Captura-Marcaje-Recaptura al no ser capaces de diferenciar acústicamente a un individuo de otro para marcarlos. Estudios anteriores (Samaran et al. 2008), analizando la señales hidroacústicas han podido diferenciar cuatro subespecies de Ballena Azul en el Océano Antártico y el Océano Indico pero no individuos.


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! El único método de las técnicas visuales presentadas que ha sido adaptado a la acústica es el de Distance Sampling (DS) (Thomas et al. 2002). Este método propone una estimación puntual de la densidad de población basada en el conteo de señales (cue counting). Como hemos visto DS añade una probabilidad de detección utilizando la distri-bución de las distancias observadas como índice de detectabilidad. Además requiere in-formación adicional como la probabilidad de detectar los sonidos emitidos por las ballenas y la proporción o probabilidad de producción sonora de estas. Para obtener la estimación de estos parámetros, (Marques et al. 2009) proponen el uso específicos de tagʼs, senso-res que se colocan en la ballena. Sin embargo, no es posible generalizar este enfoque, especialmente cuando los individuos no son accesibles y calcular el valor de esos pará-metros se hace imposible.

! Luego los resultados no son satisfactorios, en primer lugar porque no se sabe asig-nar a día de hoy una firma acústica individual en el caso de las ballenas y en segundo lu-gar porque las observaciones acústicas son más complicadas de contar que las observa-ciones visuales y se necesitan sofisticados aparatos electrónicos.

Método alternativo

! Es por ello que presentamos un nuevo método alternativo. Vamos a desarrollar un modelo para estimar la densidad de población en cetáceos utilizando datos a partir de un sensor fijo de acústica pasiva. Se debe de unir el número de sonidos detectados con el número de individuos del grupo emisor. Hasta ahora la investigación ha ido en dos vías, la de estimar la densidad de población en una determinada superficie, y la de estimar la fre-cuencia con la que emiten los cantos, lo que se llama en DS: tasa de producción sonora. En este trabajo unificamos ambas. Se define un proceso de Poisson con dos parámetros, uno espacial que determina la densidad de ballenas en un área y otro temporal que eva-lúa la intensidad de los sonidos emitidos por un único individuo en un intervalo de tiempo. Se supone que todas las ballenas actúan independientemente unas de otras. Con estas hipótesis, desarrollamos el modelo del número de sonidos detectados en el área en un intervalo de tiempo, dos distribuciones temporales asociadas al proceso y se calculan las funciones de verosimilitud, con el fin de calcular el estimador máximo verosímil, el punto donde se maximiza la función. De esta forma obtenemos una estimación de los paráme-tros espacial y temporal.


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! De las dos distribuciones desarrolladas, la primera es una función de probabilidad relativa al número total de cantos detectados (variable aleatoria discreta) y la segunda es una función de densidad, relativa al tiempo transcurrido entre dos cantos consecutivos (variable aleatoria continua). Para ello suponemos que el número de ballenas presentes y el número de sonidos detectados por individuo en un intervalo de tiempo siguen una dis-tribución de Poisson de parámetros lambda y mu respectivamente.

! Calculamos primero la distribución del número de cantos detectados en un interva-lo de tiempo condicionada por el número de ballenas presentes en la zona, suponiendo que estas se comportan independientemente unas de otras, respecto al número de cantos emitidos por unidad de tiempo. Luego su distribución viene dada por la suma de los can-tos producidos del número de ballenas existentes. Se calcula por métodos convenciona-les la media y la varianza del proceso. Utilizando el método de los momentos igualamos los momentos teóricos a los empíricos y obtenemos un estimador inicial que será utilizado como puntos iniciales para maximizar la función de log-verosimilitud en ambos casos.

! Para calcular la función de distribución del tiempo observado entre dos cantos con-secutivos trabajamos con el complementario. Que el tiempo entre dos cantos detectados sea mayor que un cierto tiempo fijo, quiere decir que en ese intervalo no se ha producido ningún canto, y la distribución de que el número de cantos sea 0 ya la sabemos calcular.

! Este método es un estudio preliminar y además es aplicable potencialmente a otras especies.

4. Aplicación del modelo a la ballena Azul Antártica (BMi)

! Este modelo se ilustra con un caso estudio: estimar la población de ballena Azul Antártica utilizando un hidrófono localizado en el Ar-chipiélago de Crozet.

! Es un área donde muy pocas ballenas Azules han sido vistas y su densidad de población no ha sido previamente estimada.

! Esta información es vital desde el punto de vista de la biología y de la ecología ya que la balle-na Azul es una especie que se encuentra en peligro

Figura 4.1: Gráfica de la evolución de BMi


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de extinción desde 1967. Se estima que su población ha sido reducida al 0.15% de su población inicial y que hoy en día hay unos 3000 individuos en todos los océanos.

! 4.1. Materiales y métodos

! Los datos acústicos utilizados fueron grabados de mayo 2003 a abril 2004 en una estación del Sistema Internacional de Vigilancia (IMS) localizada en el suroeste del Océa-

no Índico, islas Crozet (46◦51'S-51◦53'E). Su objetivo es controlar los ensayos nucleares

que se producen en el océano (Comprehensive Nuclear Test-Ban Treaty, CTBT). Pero también graban continuamente otros sonidos naturales que se producen como el canto de las ballenas. Son de particular interés los sonidos producidos por las ballenas grandes ya que estos animales pasan la mayor parte de sus vidas en ambientes pelágicos, lo que ha-ce difícil su evaluación por medios tradicionales. Así que, aunque el objetivo principal no era el de grabar sonidos de ballenas, como se utiliza un filtro de baja frecuencia, los can-tos de las ballenas azules fueron detectadas como un producto secundario. Cuando fue descubierto se pusieron en contacto con científicos franceses para ver si los datos podían ser explotados y así surgió una colaboración entre el CEBC-CNRS, la CEA (Bruyères-le-Châtel) y el NAMC.

! Los datos fueron tratados y utilizados en la tesis de Flore Samaran.

! La estación está compuesta por dos unidades situadas al norte y sur de la costa de la isla Possession. Hay unos 60 km de distancia entre ambas unidades.

! Dentro de cada estación hay tres hidrófonos or-ganizados de forma triangular separados por una longitud de 2 km. Estos están sujetos al fondo marino que tiene una profundidad de entre 1100 y 1500 metros. Suspendidos a 300 metros de la superficie, cerca de donde se encuentra el eje del canal del sonido, un área del océano donde la velo-cidad de propagación de las ondas sonora es mínima (canal SOFAR) , lo que hace que el océano se comporte a esas profundidades como una guía de ondas. Los hidrófonos

graban continuamente, 24 horas al día los 7 días de la semana. Los datos se codifican en 24 bits a una fre-

Figura 4.1.1: Unidad de grabación


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cuencia de muestreo de 250 Hz.

! El sonido obtenido fue analizado para detectar la presencia de cantos típicamente asociados con la ballena Azul Pigmea (BMb) y Antártica (BMi). Se emplearon métodos de detección automática para ambos tipos de cantos. Primero se filtró la señal para quitar el ruido, se modelizó un sonido tipo de cada subespecie y se utilizó un filtro de auto correla-ción para detectarlas, con una relación señal/ruido de hasta -15 dB en el ancho de banda de 17-30 Hz para BMi.

Figura 4.1.2: Localización de los hidrófonos del IMS en el Archipiélago de Crozet

! En este estudio se van a tratar los datos de los sonidos de BMi registrados por sólo un hidrófono situado en el norte, que cubre una superficie de 47123 m2. Aunque el hidró-fono graba continuadamente, no disponemos de todos los datos debido a incidentes téc-nicos. Se han modificado los datos para obtener el número de sonidos producidos cada hora y el tiempo entre dos cantos consecutivos. Se ha utilizado el lenguaje de programa-ción R para modificar los datos y poder aplicar el modelo de Poisson que permite estimar la densidad de BMi en dicho área.

! 4.2. Resultados

! A través del modelo creado se obtuvo el estimador máximo verosímil de lambda y mu, como los valores que maximizan la función de log-verosimilitud.

! Nuestro objetivo es estimar la densidad de población de ballena Azul Antárctica en los alrededores de la isla de Crozet, es decir, el número de ballenas existentes en el área de grabación del hidrófono. Se fijó el intervalo de tiempo para contar el número de cantos producidos en una hora. Los resultados obtenidos se pueden ver en las tablas 4.2.1. y 4.2.2.


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Figura 4.2.1: Función de log-verosimilitud del número de cantos y sus contornos

λini μini λN μN λT μT

Mayo 4.4-‐05 14.05 8.7-‐05 7.05 1.5-‐04 5.67Junio 4.9-‐05 11.67 9.3-‐05 6.22 1.5-‐04 5.36Julio 2.0-‐05 13.02 7.1-‐05 3.73 1.3-‐04 3.69Agosto 1.8-‐05 14.05 7.0-‐05 3.53 1.4-‐04 3.42

SepBembre 8.8-‐05 18.23 5.9-‐05 2.69 1.3-‐04 2.86Octubre 1.6-‐05 11.69 6.4-‐05 2.81 1.2-‐04 2.84

Noviembre 2.1-‐05 14.56 7.6-‐05 4.08 1.5-‐04 3.70Diciembre 9.7-‐06 16.61 6.1-‐05 2.65 1.4-‐04 2.81Enero 6.1-‐06 13.92 5.5-‐05 1.55 1.4-‐04 1.75Febrero 2.9-‐05 11.74 7.9-‐05 4.27 1.2-‐04 4.52Marzo 1.2-‐05 14.56 2.3-‐05 14.56 1.2-‐04 3.08Abril 1.5-‐05 11.04 6.2-‐05 2.57 1.1-‐04 2.70Anual 2.5-‐05 15.71 2.7-‐05 17.20 1.4-‐04 3.69

Tabla 4.2.1. EMV de lambda y mu

! La estimación de la intensidad del número medio tanto de ballenas presentes como de cantos producidos en la zona es bastante mayor por el método del tiempo entre can-tos. Los estimadores obtenidos por ambos métodos en el mes de marzo, mayo, junio y en el conjunto total de datos son significativamente diferentes, lo que nos induce a pensar en modificar el modelo inicial e investigar otros modelos diferentes, bien introduciendo com-ponentes estacionales, o cambiando la distribución del número de ballenas o de la fre-cuencia entre cantos.


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! Como el número de ballenas sigue una distribución de Poisson de parámetro lambda vamos a calcular los intervalos de confianza al 90% y 95% del número medio de ballena Azul Antártica, calculados según el lambda estimado, es decir, el número de indi-viduos mínimo y máximo dado por las dos distribuciones.! !

90% 95% 90% 95%Mayo [1, 8] [1, 8] [3, 12] [2, 13]Junio [1, 8] [1, 9] [3, 12] [2, 13]Julio [1, 7] [0, 7] [2, 10] [2, 11]Agosto [1, 7] [0, 7] [3, 11] [2, 12]

SepBembre [0, 6] [0, 6] [3, 11] [2, 12]Octubre [1, 6] [0, 7] [2, 10] [2, 11]

Noviembre [1, 7] [0, 8] [3, 11] [2, 12]Diciembre [0, 6] [0, 7] [3, 11] [2, 12]Enero [0, 5] [0, 6] [3, 11] [2, 12]Febrero [1, 7] [1, 8] [2, 10] [2, 11]Marzo [0, 3] [0, 3] [2, 10] [2, 11]Abril [0, 6] [0, 7] [2, 10] [1, 11]Anual [0, 3] [0, 4] [3, 11] [2, 12]

Tabla 4.2.2. IC del 90 y 95% de confianza sobre el número de ballenas

! Para ver cómo se ajusta la distribución teórica estimada a nuestros datos la hemos representado junto al diagrama de barras del número de cantos producidos en una hora. Del mismo modo pintamos en la misma gráfica el histograma de los tiempos observados entre cantos consecutivos y su densidad teórica estimada.

Figura 4.2.2: Representación de las distribuciones teóricas estimadas junto con las empíricas

! 4.3. Conclusiones

! Aunque se observa una presencia de forma anual de esta subespecie de ballena Azul del Océano Antártico, podemos destacar que en los meses de invierno (mayo, junio y julio) hay un incremento en los sonidos detectados, por lo que creemos que hay una ma-yor presencia de individuos. Esto tiene una explicación ya que es el periodo en el que las


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ballenas emigran hacia aguas menos frías. Y nos lleva a pensar en componentes estacio-nales.

! La estimación a la que llegamos es cercana a los 5 individuos, lo que corresponde a las expectativas de los biólogos. Es difícil verificar las hipótesis, en particular la inde-pendencia del número de cantos producidos por una ballena es prácticamente imposible. No vamos a encontrar ninguna publicación que asegure dicha independencia, pero tam-poco ninguna que la desmienta. Podemos asumir que las hipótesis del modelo son respe-tadas aun cuando se desconocen los motivos que las llevan a emitir sonidos.

! En los IC observamos que tanto en el método del número de cantos producidos en un intervalo de tiempo fijo, como en el tiempo entre los cantos parece no existir compo-nentes estacionales, aunque no se puede afirmar nada debido al reducido número de ba-llenas. Por otro lado, los datos reflejan que sí que existe cierta estacionalidad, (hipótesis apoyada por estudios llevados a cabo anteriormente) pero la falta de horas de grabación en algunos meses hace que no sea suficientemente visible en nuestros datos.

! Como podemos ver en la figura 4.2.2 el ajuste de la distribución teórica a la empíri-ca no es muy bueno, mejorando en el segundo método, basado en el tiempo entre los cantos detectados. Esto podría ser debido a que en él se está utilizando toda la informa-ción disponible mientras que cuando estimamos teniendo en cuenta el número de sonidos detectados en una hora, estamos perdiendo información. Contamos el número de cantos pero no cuándo estos se han producido. También el segundo ajuste parece funcionar me-jor en los intervalos de confianza. Podemos observar, en efecto, que con el primer método algunos intervalos de predicción comienzan en 0. Esto es una contradicción con el hecho de que cada mes se ha detectado al menos un canto, luego al menos debería de estar presente una ballena. En resumen, el segundo modelo ofrece un mejor ajuste a nuestros datos, proporcionando estimadores más fiables.

! Este nuevo método para estimar densidades de cetáceos, utilizando los datos pro-venientes de la acústica pasiva, tiene como ventaja que no necesita la estimación me-diante sensores de una tasa de producción sonora como los otros métodos alternativos proponen. Sino que unifica ambas: la estimación de la densidad de población en una de-terminada superficie y la frecuencia con la que se emiten los cantos.

! Lo aquí expuesto es sólo una pequeña parte de lo que se puede desarrollar y mejo-rar el modelo. Un ejemplo de ello es nuestro siguiente objetivo que consiste en ir quitando


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las hipótesis impuestas (el número de ballenas y el número de sonidos detectados por in-dividuo en un intervalo de tiempo siguen una distribución de Poisson) para que el modelo se ajuste mejor a nuestros datos. Todavía hay un largo camino por recorrer.

Figura 4.3.1: Ballena Azul (Balaenoptera musculus)

! La mayor ventaja del modelo introducido es que puede ser modificado para que los datos se ajusten bien. Es lo suficientemente general que puede ser usado para estimar poblaciones en otras especies y escenarios con sus apropiadas modificaciones. Podemos jugar con la distribución del número de ballenas, la distribución del número de cantos y la hipótesis de independencia entre las ballenas. Luego dependiendo del estudio, se irá añadiendo información al modelo.

Agradecimientos

! Rocío Prieto González agradece a la Fundación “La Caixa” y al Gobierno francés la concesión de la beca que ha permitido llevar a cabo tan apasionante proyecto.

! También agradecer a Laurent Bouveret presidente de la asociación LʼOMMAG de Guadeloupe, Francia, por compartir con nosotros sus maravillosas fotos. Muchas gracias.

Referencias

1 BUCKLAND, S., ANDERSON, D., BURNHAM, K., LAAKE, J., BORCHERS, D., THO-MAS, L. (2001) “Introduction to Distance Sampling”, Oxford University Press.


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2 CARWARDINE, M., HOYT, E., FORDYCE, R. E., GRILL, P. (1999) “Ballenas, delfines y marsopas”. Ediciones Omega, s.a. (ISBN 84-282-1163-9).

3 H. M. TAYLOR, S.K. (1998) “An introduction to stochastics modeling”. Academic Press, third ediction 32, 146–154.

4 MARQUES, T., THOMAS, L., WARD, N., DIMARZIO, N., TYACK, P. (2009) “Estimating cetacean population density using fixed passive acoustic sensors: An example with blainville s beaked whales”. J. Acoust. Soc. Am. 125, 1982–1994.

5 MCDONALD, M., FOX, C. (1999) “Passive acoustic methods applied to fin whale popu-lation density estimation”. J. Acoust. Soc. Am. 105, 2643–2651.

6 MCDONALD, M., MESNICK, S., HILDEBRAND, J. (2006) “Biogeographic characteriza-tion of blue whale song worldwide: using song to identify populations”. Press, Oxford. JCRM 8, 55–65.

7 PRIETO GONZÁLEZ, R., VALSERO BLANCO, M.C., SAMARAN, F. Y ADAM, O. (2010). “Comparación de métodos de estimación de población de Ballena Azul del océano Antártico mediante un modelo espacio-temporal de Poisson”. Revista del XXXII Congreso Nacional de Estadística e Investigación Operativa, SEIO 2010. Orbigraf, s.l. ISBN: 978-84-693-6152-8 (11 pag).

8 SAMARAN, F., ADAM, O., MOTSCH, J., GUINET, C. (2008) “Definition of the antarctic and pygmy blue whale call templates. Application to fast automatic detection”. Cana-dian Acoustic 36, 93–102.

9 SAMARAN, F., PRIETO GONZÁLEZ, R., GANDILHON, N., VALSERO BLANCO, M.C., GUINET, C., LOUIS, M. Y ADAM, O. (2010). “L´acoustique passive pourrait-elle être une alternative aux observations visuelles pour l´estimation des densités de popula-tions? Principes et limites sur une espèce de mysticètes: la baleine bleue antarctique.” Revue Acoustique et Techniques, 61, p. 30-34.

10 THOMAS, L., BUCKLAND, S., BURNHAM, K., ANDERSON, D., LAAKE, J., BORCHERS, D., STRINDBERG, S. (2002) “Distance sampling. Encyclopedia of Envi-ronmetrics” (ISBN 0471 899976) pp. 544–552.

11 WIGGINS, S., MCDONALD, M., MUNGER, L., HILDEBRAND, J., MOORE, S. (2004) “Waveguide propagation allows range estimates for north pacific right whales in the bering sea”. Canadian Acoustics 32, 146–154.


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ESTUDIO DE LA CAPA DE BOWMAN EN DIFERENTES MODELOS ANIMALES Y SU PAPEL EN LA PROTECCIÓN A RADIACIONES

SOLARES

Study of Bowmanʼs layer in different animal models and its role

in the sun radiation protection

Gisele C. GONÇALVES1 , María Carmen MARTÍNEZ-GARCÍA2, Jesús MERAYO-LLOVES3 ,

Roberto CANTALAPIEDRA RODRÍGUEZ4

! Resumen:

! En este artículo presentamos la respuesta del sistema ocular de distintas especies animales al estrés óptico generado por radiación ultravioleta de intensidad extrema. Cen-tramos nuestra atención en la manera como queda afectada la capa de Bowman en la córnea de cada especie.

Palabras clave: córnea, cirugía refractiva, gallina, conejo, UV

! Abstract:

! In this paper we study the reaction of the vision system of different animal species to the optical stress produced by extreme UV radiation. We focus the attention in the Bowman´s layer of the cornea.

Key Words: cornea, refractive surgery, chicken, rabbit, UV

TRIM, 1 (2010), pp. 31-41

1 Licenciada en Veterinaria – UFMG - Brasil, Dep. Histología, Facultad de Medicina UVA –Valladolid 2 Doctor en Medicina, Dep. Histología Facultad de Medicina UVA -Valladolid – España3 Doctor en Medicina, Fundación de Investigación Oftalmológica Fernández-Vega- Oviedo – España4 Técnico de Anatomía Patológica, Dep. Histología Facultad de Medicina UVA -Valladolid – España

Introducción

! La cornea es el principal elemento refractivo del dioptrio ocular, ella corresponde al 1/6 de la superficie ocular, posee una forma ligeramente elíptica, es una estructura trans-parente, avascular, sin color y ricamente inervada.

! La cornea presenta 5 capas en su conjunto: epitelio, capa de Bowman, estroma, capa de Descemet, endotelio (figura 1).

Figura 1: Corte histológico de córnea humana.

La radiación solar que alcanza la superficie del planeta esta formada por luz ultra-violeta (UV), infrarrojo y luz visible, esta energía esta constituida de pequeños componen-tes llamados fotones y es medida en nanómetros(nm). Las longitudes de ondas pueden ser divididas en UV-A 330-400nm, UV-B 280-330nm, UV-C 240-280nm. Hay una serie de factores ambientales que interfieren en el nivel de radiación que recibimos: El ángulo del sol, cuanto más alto esté el sol en relación la Tierra, más corta será la trayectoria de los rayos UV para cruzar la atmósfera y como consecuencia mayor será la cantidad de rayos que llegarán a la superficie terrestre. Latitud, cuanto más cerca del Ecuador más altos serán los niveles de radiación. Altitud, en altitudes elevadas ocurre una disminución de la capa atmosférica y por consecuencia un aumento progresivo en los niveles de radiación. A cada 304,8 metros de altitud se eleva en 4% el nivel de exposición. Capa de ozono, la molécula de ozono está formada por tres moléculas de oxigeno, con una concentración máxima a una latitud de 10 a 35 Km. La capa de ozono tiene la capacidad de absorber

32 ! G. C. Gonçalves, M.ª C. Martínez-García, J. Merayo-Lloves, R. Cantalapiedra Rodríguez

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totalmente los UV-C y gran parte de los UV-B. Los niveles de ozono varían de acuerdo con la época del año, el día y patrones de circulación de la atmosfera. Nubes, un día nubosos no garantiza un menor nivel de radiación. Elevados niveles de radiación pueden ser encontrados debidos la difusión de los rayos en moléculas de agua y finas partículas de la atmosfera. Reflexión especular, la radiación es reflejada y difundida en grado vari-ables en diferentes superficies. Por ejemplo la reflexión del UV por el mar es 25%, nieve 80%, arena y nubes 17%. (Ministério de Ciência e Tecnologia/ BRA- Divisão de Satélites e Sistemas Ambientais n.d.)

De la radiación solar que llega a la superficie terrestre un 92% es de UV-A y 7% de UV-B, 0% de UV-C, solamente cerca de un 10% de esta radiación llega al ojo. La exposi-ción del ojo a la luz solar está asociada a enfermedades oculares atribuidas en gran me-dida a la luz ultravioleta (UV). Las distintas longitudes de ondas ultravioletas pueden afec-tar más o menos zonas distintas del ojo. En la córnea pasa lo mismo, su exposición a la luz UV puede provocar desordenes afectando capas distintas de la cornea como el epite-lio, estroma o endotelio, que conllevan a queratopatias. Longitudes de ondas distintas son absorbidas de distintas maneras por las capas de la córnea. La córnea absorbe 92% del UV-B y un 60% del UV-A, pero es más sensible al daño causado por el UV-B. La absorb-encia individual de cada fracción depende de la longitud de onda. Por ejemplo fracción insoluble (colágeno) absorbe 50% de los UV-A, mientras la fracción soluble en agua ab-sorbe 60% del rango entre 290-300nm (Cejková, et al. 2004). Longitudes de ondas me-nores que 295nm son absorbidos por el epitelio y M. Bowman. El epitelio y la M. Bowman pueden tener el papel de proteger las estructuras que están por debajo. En contraste lon-gitudes de ondas entre 300 -320nm son absorbidas por el estroma y el cristalino (A. Podskochy 2004).

La cirugía refractiva es una de las cirugías que mas crecen en el mundo hoy. Hay más de 2.000.000 de personas operadas por PRK sin membrana de Bowman.

Los animales tienen una distinta composición de las capas de la córnea de acuerdo con la especie. Los primates son los que tiene la córnea más parecida a la de los huma-nos, con las cinco capas. Las aves suelen tener todas cinco capas al igual que los huma-nos incluyendo la capa de Bowman. Entre los animales de experimentación las gallinas son las más utilizadas para los estudios de cirugía refractiva porque guardan las propor-ciones entre las capas de la córnea muy semejantes al humano y por tener la organiza-

Estudio de la capa de Bowman…! 33

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ción de las fibras de colágenos similares también al humano. (Folwer W. C. 2004)(Merayo-Lloves J. 2001) (Martínez-García, et al. 2006) (Boote and al 2008). Los ra-tones y los conejos también son animales utilizados como modelos de cirugía corneal pero tienen proporciones distintas entre las capas de córnea distanciándose más de la córnea humana.

En un estudio previo en 2008 comparamos la córnea de la gallina y la codorniz. (Figura 2).

A B

Figura 2: Comparativo histológico en HE de la córnea de gallina(A) y codorniz (B).Figura 2: Comparativo histológico en HE de la córnea de gallina(A) y codorniz (B).

La gallina no es un modelo experimental, representado en el Anexo VII del Real Decreto 1201/2005, en el que si que está incluida la codorniz como única ave aceptada para la experimentación animal, lo que obliga a solicitar autorización previa y expresa para su utilización en investigación.

El objetivo de este estudio fue, por lo tanto, analizar y comparar desde el punto de vista histológico, morfológico y biofísico las medidas de las características cornéales de la gallina Lohman Classic y la codorniz, para determinar qué modelo experimental animal es el más adecuado para la realización de estudios de investigación en cirugía corneal

Las diferencias encontradas entre las dos especies sobre todo con respecto al gro-sor corneal, y la proporción que cada una guarda entre sus capas nos llevó a buscar otras especies de aves para hacer un estudio comparativo. Hemos recibido muestras de ojos de aves del CRAS (Centro de Recuperación de Animales Silvestres) –para realizar un estudio. Las muestras son de distintas rapaces, algunas de hábitos nocturnos como la Lechuza común y el Búho chico y otras de hábitos diurnos como Buzardo ratonero,


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Gavilán, Milano real y el Buitre Leonado. Utilizando como herramienta la histología en un primer comparativo se nota diferencias significativas en el grosor de la membrana de Bowman. Las especies diurnas las tienen destacadamente más gruesa que las nocturnas, sobretodo las que alzan vuelo muy alto como es el caso de Buitre Leonado que suele volar a una altitud de 1800 – 3500 metros durante horas en busca de animales muertos, recorriendo de 50 a 300km dependiendo de la potencialidad convectiva del día (Gyps fulvus 2011).

Buho chico Lechuza común

Buitre leonado Busardo ratonero

Gavilán Milano real


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Gallina Conejo

Figura 3: Cortes histológicos en tricrómico de Manson.

Comparativo entre distintas especies animales

Figura 3: Cortes histológicos en tricrómico de Manson.

Comparativo entre distintas especies animales

Los roedores que son animales herbívoros y tienen como parte de sus hábitos me-terse en tocas en el suelo. Ya las aves están todo el tiempo en la superficie terrestre y tie-nen distintos hábitos de caza de acuerdo con la especie. Por lo tanto, justificaría por su mayor exposición a los rayos UV tener la membrana Bowman más desarrollada como ocurre en otras especies animales y con el humano. Es posible que la membrana de Bowman sea una adaptación evolutiva en los animales y por lo tanto tenga un importante papel en la protección de la cornea contra los efectos de los rayos UV. Pensando en esto hemos diseñado un estudio que compara aves en este caso la gallina que es un animal de habito de vida diurno, o sea esta expuesta al sol, y es un modelo de cirugía refractiva, por poseer las 5 capas de la córnea al igual que el hombre y guardar las mismas propor-ciones entre ellas, además tiene la disposición de las fibras de colágeno muy semejantes al humano. (Folwer, et al. 2004) (Boote and al 2008) Con conejos que son animales que tienen hábitos de vida más nocturnos, se meten en madrigueras por el día y están menos expuestos al sol, pero que también son modelos de experimentación para cirugía refrac-tiva y que posen una membrana de Bowman rudimentaria y muy delgada (Hayashi, Osawa and Tohyama 2002).

Objetivos:

1. Evaluar las diferencias entre las corneas de distintas especies animales caracteri-zando el aspecto morfológico, óptico e histológico.

2. Comparar los resultados obtenidos de las distintas especies y el hombre.


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3. Evaluar el daño corneal de los rayos UVA y UVB en modelos experimentales de cirugía corneal.

Material y métodos:

Grupos de animales: gallinas y conejos.

Se someterán los animales a dosis de radiación UVA, UVA y UVB, UVB con una lámpara (Super-Quiet Xenon Lamp). (Figura 4) Con filtros interpuestos que nos dan cada tipo de radiación por separado. Las dosis serán dadas en días alternados un total de 3 días.

Evaluaremos el daño provocado por cada una de ellas y posibles diferencias. Tanto en el seguimiento clínico como en MO., a través de técnicas de histología.

Figura 4: Diseño de la lámpara que emite la radiación UV.


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Resultados preliminares

Hemos realizado dos ensayos preliminares con conejos y gallinas. En el ensayo primero los animales recibieron UV total durante 6 min /día lo que equivaldría aproxima-damente a 2 h. 44 min. de exposición al sol/día durante 3 días alternos. En el segundo ensayo los animales recibieron radiación UV-A + UV-B durante 52 min. /día lo que equivaldría a cerca de 17h 36 min. de exposición solar/día por 3 días alternos.

En los análisis histológicos se encontraron signos de inflamación, muerte celular y proliferación como señal de reparación del tejido dañado.

Estas primeras pruebas realizadas en gallinas y conejos expuestos a la misma do-sis de UVA y UVB demuestran que hay un daño mucho mayor y en un mayor número de capas en el conejo que en la gallina. Estas diferencias en la respuesta pueden ser de-bidas, a la lágrima, que parece ser un factor importante en la respuesta, y las diferencias histológicas entre las dos especies. Todavía en estos resultados preliminares el equipa-miento no se encontraba en su mejor ajuste y no teníamos totalmente definida la dosis que pretendemos dar en el experimento.

Futuros estudios

! Para los futuros estudios queremos tratar cada grupo con un tipo de radiación por separado o en conjunto, ajustar mejor la dosis y el tiempo, así como buscar métodos más conclusivos para verificar si hay cambios en la estructura de la membrana de Bowman como la microscopía electrónica y el Fenton segundo diagnóstico como herramientas de mayor precisión.

Colaboradores:

! Adrián Romairone Duarte, Veterinario responsable del Centro de Recuperación de Animales Silvestres de Valladolid, Fundación del Patrimonio Natural de Castilla y León.

! Ángel Barcia, Veterinario Responsable del Animalario de la Facultad de Medicina de la Universidad de Valladolid.


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Bibliografia

1. A, Bayon, Almela RM, and Talavera J. "Avian Ophthalmology." EJCAP, Dec 2007: 253-265.

2. Boote, C, and et al. "Collagen organization in the chicken corneal and structural altera-tions in the retinopathy, globe enlarged (rge) phenotype -- X-ray diffraction study." Jour-nal Structural Biology 161, no. 1 (2008): 1-8.

3. Ceijka, Cestmír, et al. "Light Absorption Properties of Rabbit Cornea Repeatedly Irradi-ated with UVB Rays." Photochemistry and Photobiology, 2007: 652-657.

4. Cejková, J, et al. "UV Rays, the Prooxidant/Antioxidant Imbalance in the Cornea and Oxidative Eye Damage." Physiological Research, 2004: 1-10.

5. Connon, CJ, Meet K, and Kinoshita S. "Spatial and temporal alterations in the collagen fibrillar array during the onset of transparency in the avian cornea." Experimental Eye Research, May 2004: 909-915.

6. De la Cera, EG, Rodriguez G, de Castro A, Merayo J, and Marcos S. "Emmetropization and optical aberrations in a myopic corneal refractive surgery chick model." Vision Re-search, 2007: 2465-2472.

7. Del Pero, RA, et al. "A refractive and histopathologic study of excimer laser keratectomy in primates." Am Journal Ophthalmology, 1990: 419-429.

8. Dyce, KM, WO Sack, and CJG Wensing. "Os órgãos dos sentidos; Anatomia das aves." In Tratado de Anatomia Veterinária, by KM Dyce, WO Sack and CJG Wensing, 225-235; 537-554. Rio de Janeiro, RJ: Ed. Guanabara Koogan S.A., 1990.

9. Folwer W. C., Chang D. H., Roberts B. C., Zarovnaya E. L., Proia A. D. "A new para-digm for corneal wound healing research: The white leghorn chicken(Gallus gallus do-mestics)." Current Eye Research, 2004: 28, 4, 241-250.

10. Folwer, WC, DH Chang, BC Roberts, EL Zarovnaya, and AD Proia. "A new paradigm for corneal wound healing research; The white leghorn chicken (Gallus gallus domes-tics)." Current Eye Research, 2004: 241-250.

11. Fris, Miroslav, May-Britt Tesem, Jitka Cejková, and Anna Midelfart. "The effect of the single and repeated UVB radiation on rabbit cornea." Laboratory Investigation, April 5, 2006: 1680-1687.


TRIM, 2 (2011), pp. 31-41

12. Gipson, IK, NC Joyce, and JD Zieske. The anatomy and cell biology of the human cor-nea, limbus conjunctiva, and adnexa. Vol. 4, in The cornea: Scientific Foundations & Clinical Practice, by CS Foster, Dt Azar and CH Dohlman, 3-24. Philadelphia: Lippincott Williams & Wilkins, 2005.

13. Gumpenberger, M, and G Kolm. "Ultrasonographic and computed tomographic exami-nations of the avian eye: physiologic appearance, pathologic findings, and comparative biometric measurement." Veterinary Radiology & Ultrasound, 2006: 492-502.

14. Hall, HI, and Ross CF. "Eye shape and active pattern in birds." journal of Zoology 271 (2007): 437-444.

15. Hayashi, S, T Osawa, and K Tohyama. "Comparative Observations on Corneas, With Special Reference to Bowman's Layer and Descemet's Membrane in Mammals and Amphibians." Journal of Morphology, 2002: 254:254-247.

16. Karfarnik, C, J Fritsche, and S Reese. "I vivo confocal microscopy in the normal cor-neas of cats and birds." Veterinary Ophthalmology, 2007: 222-230.

17. kolozsvári, Lajos, Antal Nógrádi, Béla Hopp, and Zsolt Bor. "UV absorbance of the Human Cornea in the 240- to 400nm Range." IOVS, July 2002: 2165-2168.

18. Martínez-García, MC, J Merayo-Lloves, T Blanco-Mezquita, and S Mar-Sardaña. "Wound healing following refractive surgery in hens." Experimental Eye Research, 2006: 728-735.

19. Merayo-Lloves, J, B Yanes, A Mayo, R Martin, and JC Pastor. "Experimental model of corneal haze in chickens." Journal Refractive Surgery 17 (2001): 696-699.

20. Ministério de Ciência e Tecnologia/ BRA- Divisão de Satélites e Sistemas [email protected]. http://satelite.cptec.inpe.br/uv/O_que_e_IUV.html.

21. Mohan, RR, et al. "Apoptosis, necrosis, proliferation, and myofibroblast generation in the stroma following LASIK and PRK." Experimental Eye Research, 2003: 71-87.

22. Ott, M, and F Schaeffel. "A negatively powered lens in the chameleon (Letter)." Nature, 1995: 692-694.

23. Podskochy, A, L Gan, and P Fagerholm. "Apoptosis in UV- exposed Rabbit Corneas." Cornea, 2000: 99-103.


TRIM, 2 (2011), pp. 31-41



http://satelite.cptec.inpe.br/uv/O_que_e_IUV.html

http://satelite.cptec.inpe.br/uv/O_que_e_IUV.html

24. Podskochy, Alexander. "Protective role of corneal epithelium against ultraviolet radia-tion damage." Acta Ophthalmologica Scandinavica, 2004: 714-717.

25. Power, WJ, AH Kaufman, J Merayo-Lloves, V Arrunategui-Correa, and CS Foster. "Ex-pression of collagens I, III, IV and V mRNA in excimer wounded rat cornea: analysis by semi-quantitative PCR." Current Eye Research, 1995: 879-886.

26. Quantoch, AJ, C Boote, V Siegler, and KM Meek. "Collagen Organization in the Sec-ondary Chick Cornea during Development." Invest Ophthalmol Vis Sci, 2003: 130-136.

27. Ralf, Michael, and Brismar Hjalmar. "Growth and Protein Density in the Rat lens after in vivo exposure to Ultraviolet Radiation." February 2001: 402-408.

28. Rogers, Christian S., Lai-Man Chan, Yolanda S. Sims, Krashod D. Byrd, Danielle L. Hinton, and Sally S. Twining. "The effects of sub-solar levels of UV-A and UV-B on rabbit corneal lens epithelial cells." Experimental Eye Research, 2004: 1007-1014.

29. Ross, HM, IG Kayle, and W Pawlina. "El Ojo." In Texto y Atlas Color con Biología Celu-lar y Molecular, by HM Ross, IG Kayle and W Pawlina, 790-821. Madrid, Madrid: Ed. Médica Panamericana, 2005.

30. Spencer, WH. "Cornea." In Ophthalmic Pathology: An Atlas and Textbook, by WH Spencer, 157-333. Philadelphia: W B Saunders Company, 1996.

31. Zigman, Seymour, Thurma McDaniel, Joanne B. Schultz, John Reddan, and Mohsen Meydani. "Damage to cultural lens epithelial cells of squirrels and rabbits by UV-A (99,9%) plus UV-B (0,1%) radiation and alpha tocopherol protection." Molecular and cel-lular Biochemistry, 1995: 33-46.


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ANÁLISIS DE LA EFICIENCIA DE LAS EMPRESAS LECHERAS DE CORRIENTES

Analysis of the efficiency of the dairy companies in the province of Corrientes

José Alberto GALLARDO1, Gricela Alicia ROHDE2, Carmen RESCALA3

! Resumen

! El objeto de estudio del presente trabajo ha sido la eficiencia de una empresa le-chera de la provincia de Corrientes en Argentina. Como objetivo general nos propusimos determinar los factores que influyen en la eficiencia de la misma. Tomamos un caso y es-tablecimos como objetivos específicos describir las características del mismo, determinar las unidades de decisión eficientes e ineficientes, e identificar las causas que generaron esas diferencias.

! Desde el punto de vista de los objetivos intrínsecos de la investigación, la misma fue descriptiva; desde los extrínsecos, pura. Según la fuente de los datos, bibliográfica y de campo. De acuerdo con la variable tiempo, longitudinal y desde el enfoque epistemo-lógico, cuantitativa.

! Teniendo en cuenta los objetivos fijados, concluimos afirmando que existen diver-sos factores que influyen en la eficiencia de este tipo de empresas, tales como pasturas, clima, biotipo animal utilizado, sanidad del mismo, ciclo de pariciones, desventajas com-petitivas que existen para los productores de la zona respecto aquellos ubicados en las principales cuencas lecheras del país, manejo del ganado, vientres totales, vientres en ordeñe y litros de leche. A través de la aplicación del análisis envolvente de datos, técnica de investigación operativa, pudimos determinar que la eficiencia del caso estudiado estu-

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1 Egresado Carrera Licenciatura en Administración. Facultad de Ciencias Económicas. Universidad Nacional del Nordeste. [email protected] Profesora Adjunta. Cátedra Matemática I. Facultad de Ciencias Económicas. Universidad Nacional del Nordeste. [email protected] Profesora Titular. Cátedra Matemática I. Facultad de Ciencias Económicas. Universidad Nacional del Nor-deste. [email protected]



vo acompañada por la relación existente entre la cuantía de vientres totales y el número de vientres en ordeñe.

Palabras Clave: Eficiencia, Empresa Lechera, Análisis Envolvente de Datos.

! Abstract

! The study object of this thesis was the efficiency of a dairy company in the province of Corrientes. As a general objective we attempt to determine the factors that influence into its efficiency. We set a case and establish as specific objectives to describe its characteris-tics, to determine the efficient and inefficient decision units, and to identify the causes that generated those differences.

! According to the intrinsic goals of the investigation, it was descriptive, from the ex-trinsic, pure. According to the data source, it was a literature and field research. Continuing with the time variable, it was longitudinal and from the epistemological approach, quantita-tive.

! Considering all the objectives established, we conclude by stating that there are se-veral factors that influence into these kind of businesses efficiency. Those are: grazing, climate, animal biotype used, its health, calving cycle, competitive disadvantages that exist for local producers in comparison to those that are located in the main dairy regions of the country, livestock management, total cows, total cows that are able to be milked and ga-llons of milk. With the application of data envelopment analysis, an operative investigation technique, we determined that the efficiency of the case studied is related to the relation between the quantity of total cows and the numbers of cows that are able to be milked.

Key Words: Efficiency, Dairy Company, Data Envelopment Analysis.

Introducción

! Corrientes es una provincia que ocupa 88.119 km2 de los 3.761.274 que posee Ar-gentina. El clima que predomina es subtropical sin estación seca, con precipitaciones abundantes y temperaturas elevadas. Debido a estas condiciones naturales, algunas acti-vidades económicas se ven restringidas y otras favorecidas. La ganadería resultaba de difícil implementación, ya que los ganados de razas europeas no toleraban las altas tem-peraturas y eran poco resistentes a enfermedades y plagas. Esto se solucionó cuando a

44 José Alberto Gallardo, Gricela Alicia Rohde, Carmen Rescala

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partir de la década de 1940 se introdujeron razas índicas para cruzarlas con las ya exis-tentes en la zona.

! Desde entonces, la región es fundamentalmente ganadera y la principal fuente de alimentación para los animales se obtiene de las pasturas naturales. Éstas tienen un pa-trón anual, y las diferentes velocidades de crecimiento durante las distintas estaciones del año, causan grandes fluctuaciones en la cantidad y calidad de alimento ofrecido a los animales.

! La lechería no es una actividad nueva en la provincia, pero sí se trata de una de las menos desarrolladas. Existen diversos factores que podrían explicar esta realidad expre-sados a través de la opinión de expertos y de la experiencia de propietarios rurales.

Según datos del “Censo Nacional Agropecuario 2002”4, existían en la provincia 158 explo-taciones lecheras, número que ascendería a por lo menos 329 para el año 2007 según el “Relevamiento de la Producción Lechera de la Provincia de Corrientes”5.

Figura 1: Vaca y ternero de raza Holando Argentino

Análisis de la eficiencia…! 45

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4 Estudio censal realizado por el Instituto Nacional de Estadística y Censo (INDEC) del Ministerio de Eco-nomía de Argentina.5 Estudio muestral realizado por el Ministerio de Producción, Trabajo y Turismo (MPTT) de la Provincia de Corrientes.

! Se tratarían principalmente de empresas familiares, donde el 62% de las explota-ciones se realizaban en superficies inferiores a las 50 hectáreas. Como empresa familiar, tienen la particularidad de que coexisten en ellas dos sistemas sociales contrapuestos: por un lado la familia y por el otro la empresa. Como empresa agropecuaria, se caracteri-zan por tener a la tierra como principal factor de la producción, y ésta se encuentra sujeta a la ley de rendimientos marginales decrecientes. El problema se agrava si recordamos que la mayoría de este tipo de explotaciones se realiza en pequeñas porciones de tierra. Dadas así las circunstancias, los empresarios lecheros, deben ser eficientes en su de-sempeño para lograr que este tipo de actividad sea rentable.

! Existía además baja presencia de razas lecheras. Predominaban las criollas y mes-tizas sobre Holando Argentino y Jersey. En el 92% de los casos, el ordeñe se realizaba de forma manual y el 60% de las prácticas se realizaban a cielo abierto.

Figura 2: Ordeñe manual realizado en sala de ordeñe en época invernal en la provincia de Co-rrientes. Puede visualizarse además, una cruza de Jersey con Holando Argentino al frente y una

Holando pura al fondo.


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! El tema de estudio de este trabajo de investigación, ha sido la “Identificación de los factores que influyen en la eficiencia de una empresa lechera de Corrientes”. El problema quedo definido a partir del interrogante “¿Cuáles son los factores que influyen en la efi-ciencia de una empresa lechera de Corrientes?”. El objetivo general fue determinar cuáles eran esos factores, y los objetivos específicos: describir las características del caso estu-diado, determinar las unidades de decisión eficiente e ineficiente, e identificar las causas que generaron esas diferencias.

! Nuestra motivación primordial fue la de poder demostrar a través de un método matemático y con fundamento en administración, qué factores son los que condicionan la eficiencia de una empresa lechera de Corrientes.

Metodología

! Para realizar el trabajo utilizamos un modelo descriptivo por tener como objetivo identificar, medir y describir, cuáles eran los factores que afectaban el comportamiento efi-ciente de este tipo de empresas. Pura, por no buscar una aplicación inmediata a los resul-tados obtenidos. Bibliográfica por tener que revisar los registros que eran llevados por la empresa seleccionada. De campo por haber recurrido a técnicas de investigación para recolectar los datos; en particular las entrevistas. Longitudinal por haber estudiado una serie de tiempo constituida por cinco períodos anuales. Cuantitativa, ya que a partir del

Figura 3: Tambo de la provincia de Corrientes


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planteamiento y delimitación del problema de investigación, revisamos todo lo que se ha-bía investigado anteriormente, y en base a eso construimos un marco teórico.

Marco Conceptual

! En Uruguay, Paraguay y Argentina se denomina “tambo” al establecimiento de ga-nado vacuno destinado al ordeñe y venta de leche cruda, utilizando para ello razas espe-cializadas.

! Las empresas lecheras poseen ciertas características que la diferencia de las res-tantes. Éstas son:

• Dependencia del clima: el riesgo climático condiciona la obtención de resultados eco-nómicos en todo momento.

• El suelo como factor de la producción: está caracterizado por su inmovilidad, cantidad finita, sujeción a la ley de rendimientos marginales decrecientes y pérdida de sus pro-piedades en caso de uso excesivo.

• Crecimiento vegetativo: las actividades económicas a desarrollar están sujetas a pro-cesos productivos biológicos automáticos.

• Ciclos operativos largos: hacen que el capital de trabajo necesario sea mayor que en otras formas de explotación económica.

• Dificultad o imposibilidad de almacenamiento por un período de tiempo prolongado de lo producido: debido al carácter perecedero que tiene la producción.

• Calidad de pequeña y mediana empresa (PyME): le brinda la ventaja de contar con una estructura administrativa simple y de bajo costo.

! A todas estas características se les debe agregar el desafío de la sustentabilidad, la cual se logra cuando una explotación económica permite satisfacer las necesidades de las generaciones actuales sin comprometer la capacidad de satisfacción de las futuras.

En un tambo, lo importante es obtener la mayor cantidad de litros de leche posible. Una unidad lechera sólo puede producirla durante el período de lactancia, por lo cual es nece-sario implementar un ciclo de pariciones que nos permita obtener la misma cantidad de producción durante todo el año.


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! Es imprescindible que el animal se encuentre en buen estado de salud para que pueda preñarse y dar a luz sin ningún problema. Un animal mal alimentado y con enfer-medades, difícilmente sea de utilidad y repercutiría solamente en mayores costos.

! Los elementos que condicionan la eficiencia de un establecimiento lechero se refle-jan en parte en el manejo del ganado. Es distinto administrar un ganado cárnico que uno lechero. El animal de leche debe estar en perfecta calma durante todo el día, no se le de-be gritar, ni usar perros, ni caballos. Esta es una costumbre que no se encuentra arraiga-da en la provincia.

! Existen además ciertas diferencias entre lo que es Corrientes y las principales cuencas lecheras del país. El clima, las pasturas, las costumbres y la calificación del per-sonal son distintos. Por lo general, la lechería no se trata de una actividad principal sino de una secundaria.

! Es creencia habitual considerar que un establecimiento de estas características es eficiente si dispone de muchos vientres, ya que esto le permitiría obtener muchos litros de producción y eso significaría que se poseen muchos vientres en ordeñe.

Trabajo de Campo

! Para la parte empírica íbamos a realizar en un principio un trabajo transversal para evaluar la eficiencia relativa de cuatro empresas lecheras cercanas a la capital correntina. Al momento de emprenderla, la realidad fue que casi todas habían cerrado, lo que motivó un mayor interés por el estudio de la eficiencia de tales empresas y para esto fue necesa-rio realizar un cambio en la estrategia de abordaje. Se optó por tomar una empresa situa-da en la localidad de Empedrado, ya que era la que brindaba mayor accesibilidad a la in-formación. Ésta es una empresa familiar que destinaba 40 hectáreas a la explotación le-chera y por lo tanto, podía considerarse representativa de las empresas lecheras de Co-rrientes.

! La empresa comenzó sus actividades en el año 1997, pero a partir del año 2002 se dedicó a la lechería ya que anteriormente había incursionado en otros rubros agropecua-rios. Desde el punto de vista administrativo, la misma no contaba con organigramas, cur-sogramas o manuales de organización y procedimientos. La clientela estuvo compuesta por personas de la ciudad de Corrientes Capital y el pueblo de Empedrado. Comercializa-


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ba leche pasteurizada, queso y dulce de leche. Los canales de distribución estaban cons-tituidos por la venta directa a través de ferias y reparto a domicilio.

! El caso estudiado contaba, en el período analizado, con un plantel promedio de 21 vacas de raza Holando Argentino, Jersey y sus cruzas. El régimen de nutrición era pastoril con suplementación invernal, cuando se presentaba una disminución de la oferta forrajera natural.

! Existían diversos factores que condicionaban la eficiencia de esta empresa. El ase-sor técnico de producción observó que el manejo de las pasturas y el clima eran los res-ponsables. La encargada de sanidad de las unidades lecheras hizo alusión al biotipo ani-mal utilizado, sanidad y ciclo de pariciones. El propietario de la empresa puso énfasis en las desventajas competitivas que existen para los productores de la zona respecto de aquellos ubicados en las principales cuencas lecheras del país, el manejo del ganado, el número de vientres totales, vientres en ordeñe y litros de leche diarios. Teníamos así una diversidad de factores que condicionaron la eficiencia de este tipo de empresa.

! La administración es una ciencia que estudia a las organizaciones. Éstas son entes formados por personas que utilizan los recursos que tienen a disposición para realizar ac-tividades con el fin de cumplir con sus objetivos. Esta ciencia utiliza el enfoque sistémico para estudiar a las organizaciones. Sabiendo que todo sistema se compone de entradas y salidas, podemos determinar su eficiencia a través del cociente de sus componentes.

! La empresa estudiada, realizaba sus ordeñes una vez por día a la mañana y lleva-ba registros de los vientres totales, en ordeñe y los litros diarios producidos. En base a éstos, se construyó un sistema cuya entrada fue el número de vientres totales, y sus sali-das, el número de vientres en ordeñe y los litros de leche producidos.

Figura 4: Representación gráfica del sistema construido a partir de los datos obteni-dos de los registros que eran llevados por la empresa estudiada


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! Para medir la eficiencia utilizamos el Análisis Envolvente de Datos (DEA), técnica de investigación operativa que permite la construcción de una frontera eficiente (FPP) a partir de datos empíricos, de manera tal que aquellas unidades de decisión (DMU) que pertenecen a ella se consideran eficientes y aquellas que no, ineficientes.

Este método nos permitía obviar las relaciones funcionales entre entradas y salidas, utili-zar diferentes unidades de medida, construir la FPP a partir de observaciones empíricas y prescindir de información referente a las ponderaciones para construir los índices de efi-ciencia.

! Utilizamos específicamente un modelo DEA – BCC, esto significa que estaba orien-tado a las entradas, ya que era la variable controlable, y teníamos rendimientos variables a escala.

! Las DMUs estuvieron constituidas por períodos anuales que fueron desde el año 2004 al 2008. Para el procesamiento de los datos se utilizó un programa informático lla-mado Frontier Analyst desarrollado por la empresa Banxia Software.

! A partir de los registros llevados por la empresa estudiada construimos la siguiente tabla6 :

Entradas Entradas Salidas Salidas

Periodo Vientres totales Litros de leche Vientres en ordeñe

2004 23 73,45 14,91

2005 21,42 55,77 13.92

2006 22,67 53,94 13,58

2007 20,5 49,32 11,92

2008 19,82 31,99 11,18

Tomando como DMU de referencia el período 2004, nuestro modelo quedó definido de la siguiente manera:

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6 Tabla elaborada a partir de los datos extraídos de los registros llevados por la empresa estudiada donde puede visualizarse las DMU, las variables de entrada y de salida.7 Función objetivo que debía minimizarse.

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Resultados

! El programa de computación arrojó la siguiente tabla10:

Período Puntaje eficiencia

2004 100,00%

2005 96,60%

2006 90,80%

2007 99,10%

2008 100,00%

! Aquí podemos observar que sólo los períodos 2004 y 2008 demostraron tener un comportamiento eficiente. Al ser el DEA una técnica de programación matemática que mi-de la eficiencia en términos relativos, podemos afirmar que el responsable de la ineficien-


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8 Condición que garantiza la positividad de los ponderadores del modelo construido.9 Condición que asegura la no nulidad de k2004.10 Tabla arrojada por el programa informático Frontier Analyst que indica el puntaje de eficiencia de cada una de las DMUs.

cia de 2005, 2006 y 2007 fue el comportamiento eficiente de las DMU restantes. ! S i n embargo, las unidades ineficientes no tuvieron grandes diferencias respecto de aquellas que no lo fueron. Vemos aquí que en términos globales, las brechas de eficiencia no mos-traron discrepancias significativas.

Si comparamos ahora cada unidad de decisión ineficiente con las que sí fueron eficientes, la situación es distinta:

! Caso 1) DMU2005 respecto de las DMU2004 y DMU2008

! El gráfico explica que la DMU2004 fue eficiente respecto de la DMU2005 utilizando solo un 1% más de vientres totales, obteniendo un 25% menos de litros de leche y necesitando un 7% menos de vientres en ordeñe.

Figura 5: Gráfico donde se compara el desempeño de cada una de las variables de la Unidad de Decisión 2004 respecto de las de 2005



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! Aquí, el período 2005 fue ineficiente respecto del 2008 por utilizar un 8% menos de los vientres totales, haber obtenido 74% menos de leche y haber requerido un 24% me-nos de vientres en ordeñe.

! Caso 2) DMU2006 respecto de las DMU2004 y DMU2008:

! En este cuadro podemos observar que la unidad de decisión 2004 fue eficiente respecto de la del 2006 por utilizar un 7% más de vientres totales, obtener un 37% menos de leche y requerir un 9% menos de vientres en ordeñe.




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! Aquí se evidencia que la DMU2008 demostró eficiencia respecto de la DMU2006 por utilizar un 14% más de vientres totales, obtener 68% más de litros de leche y demandar un 21% más de vientres en ordeñe.

! Caso 3) DMU2007 respecto de las DMU2004 y DMU2008:


! Este gráfico representa que 2007 fue ineficiente respecto de 2004 por utilizar un 3% más de vientres totales, obtener un 33% más de leche y precisar un 21% más de vientres en ordeñe.



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! En éste último cuadro, podemos apreciar que el período 2008 fue eficiente en comparación con 2007 por utilizar un 3% más de vientres totales, obtener un 54% más de litros de leche y requerir solo un 6% más de vientres en ordeñe.

! A partir de las comparaciones relativas de cada caso en particular, podemos obser-var una mayor magnitud en las brechas de eficiencia, y en especial a las que a la variable “Litros de Leche” se refiere. Si préstamos atención a las restantes variables podemos ver que las diferencias no fueron tan importantes y que siempre variaron de manera casi sin-cronizada.

! Para analizar esta particularidad, utilizamos el programa informático para obtener la correlación entre variables y entre las variables con los puntajes de eficiencia. Al analizar la intensidad funcional de la primera correlación planteada obtuvimos lo siguiente:

! La correlación que existió entre las variables “Vientres totales” y “Litros de leche” fue del 46% y la existente entre “Vientres totales” y “Vientres en ordeñe” fue del 62%.

! En la segunda alternativa obtuvimos que la intensidad funcional existente entre las variables y los puntajes de eficiencia fue del 7% para “Litros de leche”, 26% para “Vientres en ordeñe” y 92% para “Vientres totales”. Esto demuestra una buena elección de las va-riables referidas a los vientres totales y en ordeñe, pero no así con los litros de leche. Evi-denciamos así que la eficiencia de la empresa correntina considerada, va acompañada por la relación que existe entre vientres totales y vientres en ordeñe, pero no por la exis-tente entre vientres totales y litros de leche.

Figura 11: Gráfico donde puede observarse la intensidad funcional existente entre: “Vientre totales” respecto de “Vientres en ordeñe” y “Vientres totales” respecto de “Litros de leche”


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Conclusiones

! Los factores que influyeron en la eficiencia de las empresas lecheras de Corrientes, según la opinión de un propietario rural y de sus asesores técnicos fueron:

• Las condiciones climáticas.

• La gestión de las pasturas.

• La raza o biotipo animal utilizado.

• La sanidad de las unidades lecheras.

• El ciclo de partos o pariciones.

• Las desventajas competitivas que existían para los productores rurales respecto de aquellos que se encontraban en las principales cuencas lecheras del país.

• La administración del ganado.

• El número de vientres totales y en ordeñe.

• Los litros de leche diarios producidos.

! El caso estudiado era una empresa familiar que destinaba 40 hectáreas a la leche-ría y por lo tanto podía considerarse como representativas de las empresas lecheras de Corrientes.

! Las unidades de decisión eficientes fueron las DMU2004 y DMU2008. Las ineficientes DMU2005, DMU2006 y DMU2007.

! El responsable de estas diferencias fue el comportamiento de las unidades de de-cisión consideradas como eficientes, que en términos globales no eran muy significativas.

Figura 12: Gráfico donde puede observarse la correlación entre las variables “Vien-tres totales”; “Vientres en ordeñe” y “Litros de leche” respecto de los puntajes de

eficiencia


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Situación contraria ocurría al hacer comparaciones relativas de cada DMU ineficiente con aquellas que fueron eficientes.

! Como serendipia, se puede resaltar que la eficiencia de la empresa estudiada es-tuvo acompañada de la relación existente entre las variables Vientres Totales y Vientres en Ordeñe, pero no así por la existente entre Vientres Totales y Litros de Leche. Esto con-tradice la creencia local que expresa que el simple hecho de tener muchas unidades le-cheras, asegura la obtención de muchos litros de leche.

! Como líneas generales de investigación quedan abiertas las posibilidades de se-guir investigando qué otros factores condicionan la eficiencia de este tipo de empresas en la provincia, sometiéndolos todos al método utilizado para este trabajo de investigación y por qué no a otros, para ver si existen discrepancias entre los resultados obtenidos.

Bibliografía

• Álvarez, H F. (2003). Administración. Un enfoque interdisciplinario y competitivo. Edi-ción 2003. Ediciones EUDECOR SRL. Argentina.

• Aparicio Baeza, J. (2007). Una Introducción al Análisis Envolvente de Datos. Artículos de Investigación Operativa. Centro de Investigación Operativa. Universidad Miguel Hernández de Elche.

• Aranda, M O. (1986). Trabajo Final de Graduación: Evaluación Agronómica de una pastura natural en un malezal en el NO de Corrientes. Facultad de Ciencias Agrarias, UNNE. Corrientes, Argentina.

• Besil, A C. (2004). Economía. Manual Introductorio. 4ª Edición. Estudios Print. Resis-tencia, Chaco, Argentina.

• Carrazzoni, J A. (1974). Ganadería Subtropical Argentina. Experiencia con vacunos. 1ª Edición. Editorial Hemisferio Sur. Buenos Aires, Argentina.

• Coll Serrano V y Blasco M O. (2006). Evaluación de la Eficiencia mediante el Análisis Envolvente de Datos. Introducción a los modelos básicos. Universidad de Valencia.

• Durán R y Scoponi L. (2005). El Gerenciamiento Agropecuario en el Siglo XXI. 1ª Edi-ción. Editorial Osmar D. Buyatti. Buenos Aires, Argentina.


TRIM, 2 (2011), pp. 43-60

• Enciclopedia Visual de la Argentina. (2002). Proyecto especial de Clarín. Buenos Aires, Argentina.

• Guerra, G. (1992). Manual de Administración de Empresas Agropecuarias. 2ª Edición, 5ª Reimpresión. Servicio Editorial IICA. San José, Costa Rica.

• Hernández Sampieri, R; Fernández Collado, C; Baptista Lucio, P (2006). Metodología de la Investigación. 4ª Edición. Mc Graw-Hill: México.

• Iñiguez, P A; Arburua, M y Ferreyra, E L. (2007). Breve Introducción a la medición de la eficiencia: orientación de la medida y tipos de medida. Facultad de Ciencias Económi-cas. Universidad de Río Cuarto.

• Ivorra C. (2009). Programación Matemática. Apuntes de Teoría.

• Londoño Sierra, L J y Giraldo Pérez Y E. (2009). Análisis Envolvente de Datos - DEA -: Una aplicación al sector de telecomunicaciones de países de medianos ingresos. Ecos de Economía. Nº 28. Universidad EAFIT.

• Martínez Ferrario, E; Obiglio, G; Pichel, J L; Kratochwil, A y Welpmann, A. (1995). Es-trategia y Administración Agropecuaria. 1ª Edición. Editorial Troquel. Buenos Aires, Ar-gentina.

• Miguel Sarmiento, P. (2007). Eficiencia en la Banca Central Moderna: Teoría, Eviden-cia y Lecciones para América Latina. Banco de la República de Colombia. Ciclo de Conferencias de banca Central de Ecuador. Quito, Ecuador.

• Pequeño diccionario Kapelusz de la Lengua Española. (1994). Editorial Kapelusz. Buenos Aires, Argentina.

• Pintorelli, J R. (1983). Trabajo Final de Graduación: Estudio de las especies forrajeras naturales en el departamento de San Cosme Provincia de Corrientes. Cátedra de Fo-rrajicultura y Praticultura, Facultad de Ciencias Agrarias, UNNE. Corrientes, Argentina.

• Ramanathan, R. (2003). An Introduction to Data Envelopment Analysis. A Tool for Per-formance Measurement. Sage Publications. Nueva Delhi, India.

• Sabino, C (1996). El Proceso de Investigación. 4ª reimpresión. Lumen Hvmanitas: Buenos Aires.

• Sabino, C (1998). Cómo hacer una Tesis. 2ª reimpresión ampliada. Lumen Hvmanitas: Buenos Aires.


TRIM, 2 (2011), pp. 43-60

• Scrosati, E. (1944). Pequeña Enciclopedia de Agricultura y Ganadería. Obra de Don Bosco. 2ª Edición. Sociedad Editora Internacional. Buenos Aires, Argentina.

Webgrafía

• Censo Nacional Agropecuario 2002. Recuperado: 02/06/2010.

o http://www.indec.gov.ar/

• Ganadería. Recuperado: 02/06/2010.

o http://es.wikipedia.org/wiki/Ganader%C3%ADa

• Hectárea. Recuperado: 24/05/2010.

o http://es.wikipedia.org/wiki/Hect%C3%A1rea

• Investigación de Operaciones. Recuperado: 18/05/2010.

o http://es.wikipedia.org/wiki/Investigaci%C3%B3n_de_operaciones

• Prolatina – Servicios Profesionales. (2007). Relevamiento sobre la Producción y Co-mercialización de leche en la Provincia de Corrientes. Recuperado: 02/08/2010.

o http://www.prolatina.com.ar/pdf/Relevamiento%20de%20la%20Produccion%20Lechera%20de%20la%20Provincia%20de%20Corrientes%20(2007).pdf

• Programación Matemática. Recuperado: 19/05/2010.

o http://www.economia48.com/spa/d/programacion-matematica/programacion-matematica.htm

• Superficie y cantidad de departamentos por provincia. Recuperado: 02/06/2010.

o http://www.indec.mecon.ar/

• Tambo (lechería). Recuperado: 24/05/2010.

o http://es.wikipedia.org/wiki/Tambo_(lecher%C3%ADa)


TRIM, 2 (2011), pp. 43-60

http://www.indec.gov.ar

http://www.indec.gov.ar

http://es.wikipedia.org/wiki/Ganader%C3%ADa

http://es.wikipedia.org/wiki/Ganader%C3%ADa

http://es.wikipedia.org/wiki/Hect%C3%A1rea

http://es.wikipedia.org/wiki/Hect%C3%A1rea

http://es.wikipedia.org/wiki/Investigaci%C3%B3n_de_operaciones

http://es.wikipedia.org/wiki/Investigaci%C3%B3n_de_operaciones

http://www.prolatina.com.ar/pdf/Relevamiento%20de%20la%20Produccion%20Lechera%20de%20la%20Provincia%20de%20Corrientes%20(2007).pdf




http://www.economia48.com/spa/d/programacion-matematica/programacion-matematica.htm




http://www.indec.mecon.ar

http://www.indec.mecon.ar

http://es.wikipedia.org/wiki/Tambo_(lecher%C3%ADa

http://es.wikipedia.org/wiki/Tambo_(lecher%C3%ADa

ANÁLISIS DE EXPLOSIONES EN ESTRUCTURAS Y ESCENARIOS DE INTERÉS PÚBLICO MEDIANTE SIMULACIONES EN ORDENADOR

Analysis of Explosions on public interest structures and scenarios by computer simulations

César Augusto GONZÁLEZ MARÍN1, César Augusto PÉREZ MUÑOZ1

! Resumen

! En este documento buscamos mostrar los eventuales efectos en estructuras de in-terés público debidos a cargas dinámicas, específicamente cargas explosivas. Dichos re-sultados se apoyan en métodos de análisis por ordenador para la simulación de este tipo de eventos. Comenzamos con una descripción del proceso de ensamble de los entornos o escenarios. Hemos usado el caso específico de un puerto marítimo con estructuras tipo que pueden ser afectadas directa o indirectamente por una carga explosiva. Buscamos evaluar las posibles consecuencias tanto en las edificaciones como en las personas que las ocupan mediante indicadores objetivos como porcentaje de daño, presiones, tensio-nes en materiales, velocidades de fragmentos, entre otros.

Palabras clave: Explosión, simulación, riesgo, materiales.

! Abstract

! In this paper we show the possible effects on public interest structures due to d -ynamic loads, specifically explosive loads. These results are based on computer analysis methods for the simulation of such events. We start with a description of the assembly process of environments or scenarios. We have used the specific case of a harbor with structures that can be affected directly or indirectly by an explosive load. We try to evalua-te the possible consequences, on buildings and also on people who uses them by objecti-ve indicators such as damage (%), pressures, material stress, fragments velocities, etc.

Key words: Explosion, simulation, risk, materials.

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1 Departamento de Física de la Materia Condensada, Laboratorio de Ensayos Industriales (LEICAL)

1. Introducción

! Evaluación del riesgo:

! El término riesgo lo percibimos a priori como concepto subjetivo y dependiente de procesos más intuitivos que racionales. No es así, y un Estado, o un conjunto de una so-ciedad necesitan cuantificar ese riesgo de manera tal que se puedan tomar decisiones efectivas para minimizarlo. Dentro de esta intención gubernamental se puede enmarcar este proyecto que se viene desarrollando desde la UVa. en el departamento de Física de la Materia Condensada, Cristalografía y Mineralogía.

! El primer ejercicio no intuitivo de evaluación del riesgo ligado a estructuras se ha desarrollado para eventos naturales como deslizamientos, inundaciones y terremotos, pe-ro de manera más reciente, y por necesidades evidentes, se ha extendido este concepto a las explosiones (accidentales o premeditadas). Nuestro trabajo se centra en ésta última línea y trata de contribuir a la clarificación del evento explosivo y sobre todo busca res-ponder a la pregunta: ¿Qué le ocurre a ciertas estructuras y a los usuarios de las mismas cuando una explosión dada ocurre en dicho entorno?

! Este documento trata de resumir en unas cuantas imágenes el proceso que se lle-va a cabo para obtener respuestas, usando herramientas informáticas. Así que de manera cronológica y partiendo de lo particular a lo general mostraremos algunos casos en los que actualmente venimos investigando.

! Simulaciones en ordenador:

! Con el aumento de la capacidad de cálculo y proceso de los nuevos ordenadores se ha ido abriendo un gran campo de trabajo en múltiples ramas de la ciencia y la ingenie-ría. La obtención de resultados confiables y próximos a la realidad por medio de simula-ciones ha permitido avances importantes en dichos campos, disminución de tiempo y cos-tos al reducir los ensayos sobre materiales o elementos concretos.

! En nuestra investigación recurrimos al método de los elementos finitos (FEM) utili-zando herramientas informáticas como Ansys/Autodyn. Pero también nos apoyamos en otro método más nuevo que contempla la aparición de grandes no linealidades en los ma-teriales, este fenómeno es común en el estudio de fallos de materiales ocasionados por

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una carga explosiva. Este segundo método es conocido como Aplied Element Method (AEM).

1. Desarrollo secuencial

a. Figuras básicas: Mediante programas de dibujo asistido por ordenador como Auto Cad y ProEngineer comenzamos la generación de estructuras simples en forma de paralelepípedos, sólidos de revolución y elementos 3D que luego se exportarán a los programas de simulación para dar comienzo al análisis de efectos de la explo-sión en dichos elementos. Partir de estos elementos básicos nos permite, además de comprender el fenómeno, hacer calibraciones en los métodos utilizados, buscar la optimización del tamaño y forma de la malla y hacer una estimación del margen de error implícito en el método.

b. Estructuras reales simplificadas: A medida que se avanza, aumenta el grado de complejidad de las estructuras analizadas. En esta etapa las estructuras ya tienen una configuración similar a las estructuras reales existentes aunque están despro-vistas de elementos que nuestro estudio no contempla y que inducirían ruido y ra-lentizarían el proceso de simulación.

c. Subescenarios: En un tratamiento de aproximaciones sucesivas se procede a la combinación de diferentes estructuras teniendo en cuenta unas dimensiones y una disposición espacial coherente con casos reales. La magnitud y complejidad del en-torno evaluado puede hacer necesaria la subdivisión en subescenarios, de manera que la composición de subescenarios genera el escenario real.

d. Escenarios: Según el grado de complejidad del entorno analizado, un escenario puede estar constituido por uno o varios subescenarios.

! En síntesis, nuestra estrategia de trabajo consiste en partir del estudio de figuras y elementos con geometrías básicas en primera instancia. Estos elementos conformarán partes que luego serán usadas y acopladas para la generación de cada escenario reque-rido.

! Dentro de los escenarios propuestos inicialmente se encuentran las estructuras de un puerto marítimo, una estación de metro, estructuras de un aeropuerto como el de Ma-drid, edificios administrativos, entre otros.

Análisis de explosiones…! 63

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2. Escenarios reales

! Uno de estos escenarios reales en los que estamos investigando es un puerto ma-rítimo con características y dimensiones acordes con los puertos existentes. Como refe-rencia se ha acudido a los puertos de Gandía, Valencia y Barcelona.

Figura 1. Escenario Puerto Marítimo

! La figura 1 es una visión panorámica de un puerto marítimo, en ella se resalta el subescenario iv (graneles sólidos) el cual a su vez está conformado por otros elementos. La magnitud de un escenario como éste hace necesaria esta subdivisión para que sea practicable el estudio posterior en los programas de simulación por elementos finitos o por otros métodos de análisis dinámico.

3. Primeras pruebas: calibración de modelos

! Parte importante del tiempo en la primera fase del proyecto ha sido dedicado a do-cumentación, calibración y validación de los modelos a utilizar, definición de tamaños óp-timos de mallas según la geometría de la estructura y los parámetros propios del explosi-vo y el entorno que afectaría.


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Figura 2. Pruebas con explosivos en entornos sin estructuras. Modelos 2D y 3D

! En la figura 2 se ha representado una explosión libre de una carga esférica de TNT. Puede apreciarse en esta figura una disposición de sensores o puntos de control para captar información del evento explosivo, en zonas previamente elegidas por su especial importancia.

! Estos sensores suministran información de ciertas variables tales como velocidad, presión o temperatura a lo largo de un tiempo para un explosivo determinado.

Figura 3. Definición del modelo partiendo de figuras simples

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Figura 4. Presentación gráfica de efectos de explosión estructuras/figuras simples

! La elaboración del entorno de la explosión (figura 3) implica conceptos tales como modelación, ecuaciones Euler-Lagrange, aplicación a modelos matemáticos y propieda-des de materiales que intervienen en el proceso (Aire, Explosivo, Hormigón, etc.) mientras que los efectos de esta simulación (figura 4) implican el desarrollo de conceptos de diná-mica de estructuras y resistencia de materiales.

4. Pruebas en estructuras reales desprovistas de elementos no estructurales

! Las figuras 5 y 6 muestran el daño provocado por una carga de 200kg TNT en es-tructura de hormigón. Efecto a 100 milisegundos.

! Las zonas en rojo representan el fallo del hormigón al superar su límite elástico. El fallo local debido a una carga explosiva puede desencadenar un fallo progresivo en otros elementos que no han estado expuestos directamente a dicha carga explosiva.


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Figura 5. Estructuras reales simplificadas

Figura 6. Efecto de explosión en estructuras


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5. Conjunto de estructuras configurando un escenario

! La figura 7 representa el avance de la onda explosiva. En tiempo real dicho avance es de pocos milisegundos, pero en tiempo de proceso de simulación, para escenarios de estas dimensiones puede ser incluso de semanas según las características del modelo y de los equipos informáticos utilizados.

6. Escenario real completo

! Finalmente en la figura 8 aparecen todos los subescenarios concebidos para con-formar el escenario completo del puerto marítimo.

! Su creación parte de geometrías básicas con parámetros técnicos que rigen cada tipo de entornos (normativas, criterios estructurales y arquitectónicos, etc.). Su posterior simulación tiene en cuenta criterios determinantes como la definición del modelo a utilizar,

Figura 7. Explosión exterior en subescenario iv del Puerto Marítimo. Avance de onda de presión.


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el tipo y tamaño de malla que represente cada estructura y la interacción entre el fluido y la estructura.

! El cubo de aire que contendría solamente este subescenario del puerto marítimo que se resalta tiene medidas aproximadas en planta de 100 x 100 metros. Y una altura de 15 metros.

Figura 8. Escenario Puerto. Subescenarios conformados por diversas estructuras tipo

7. Otros escenarios

! Actualmente estamos trabajando en otra serie de escenarios como lo son los edifi-cios públicos (figura 9), una estación de metro (figura 10) y un parking en altura (figura 11). En las figuras citadas mostramos algunos resultados ya obtenidos.


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Figura 9. Zona Edificios Públicos

! Por medio de las simulaciones se obtiene información relevante como presión, temperatura, velocidad de partículas desprendidas, deformación, etc. Además se obtienen otros parámetros que permiten evaluar los efectos sobre estructuras y personas tales co-mo porcentaje de daño, límites elásticos y plásticos, tensiones en los materiales, mortali-dad y morbilidad.

Figura 10. Estación subterránea de metro


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! En éste tipo de escenarios confinados se prevén sobrepresiones importantes debi-das al efecto de superposición de ondas. La incidencia en la estructura puede ser impor-tante así como su efecto sobre personas que ocupen este entorno en el momento de la explosión.

Figura 11. Parking en altura

! En este otro caso, escenario abierto, no se prevén importantes efectos por sobre-presiones debidas a superposición de ondas. Pero el radio de influencia de partículas libe-radas es mayor.

8. Conclusiones

! Las posibilidades en cuanto ubicación y características del explosivo que se pue-den dar en escenarios como el Metro, el puerto marítimo, el aeropuerto, o cualquier otro escenario que consideremos son tan amplias que el criterio con que las definamos resulta determinante. Entre la información procedente de las empresas y entidades implicadas en este proyecto y el criterio de nuestro grupo de trabajo se trata de conseguir la disposición más aproximada a la realidad, pero también se pretende cubrir las situaciones más desfa-vorables para la estructura y quienes la ocupan. Estos estudios previos son necesarios para optimizar los recursos informáticos con que contamos, ganando tiempo de proceso y


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filtrando posibles resultados innecesarios, ya que estamos hablando de una gran cantidad de información con la que se trabajará en el post-proceso.

! Entre las variables relacionadas con la carga explosiva que buscamos acotar con estos criterios están:

- Tipo de explosivo: Elección de ciertos tipos de explosivo según su uso en España y la disponibilidad de ellos en las librerías de los programas usados, en nuestro caso usamos Anfo, TNT, Amonal, C4, Semtex, entre otros.

- Masa del explosivo: Normalmente en kilogramos, o referida a kilogramos de TNT (trinitrotolueno).

- Ubicación: tanto en relación con la estructura más próxima (interior, exterior, en recintos cerrados, abiertos), como la posible interacción con estructuras vecinas.

- Presentación del explosivo: Libre, confinado, diseñado para dirigir y concentrar su efecto en una dirección específica, etc.

! Cuantificar los efectos de un fenómeno dinámico de gran complejidad como lo es un evento explosivo trae implícito un error. Los métodos utilizados requieren simplificar el problema estudiado para hacerlo viable así que el criterio para determinar las simplifica-ciones hechas determina en gran medida con qué precisión nos acercamos a una res-puesta aceptable.

! La investigación presentada constituye, de manera esquemática, el estado actual de nuestro trabajo. El proyecto global finaliza en Diciembre del 2012 y en este período que resta confiamos en avanzar nuevas ideas y desarrollos.

Bibliografía

- Ansys autodyn user manual, 2010.

- BANGASH, M. Y. H., Shock, impact and explosion, Heidelberg, Springer, 2009.

- BANGASH, M. Y. H. y BANGASH, T., Exploion resistant buildings, Heidelberg, Springer, 2006.

- GERE, J. M., Timoshenko. Resistencia de materiales, Madrid, Thomson, 2002.

- JIMÉNEZ MONTOYA, P., GARCÍA MESEGUER, Á. y MORÁN CABRÉ, F., Hormigón ar-mado, Barcelona, Gustavo Gili, 2007.


TRIM, 2 (2011), pp. 61-72

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! TRIM es una revista internacional y multidisciplinar, editada en formato digital, y de libre acceso, por el Centro “Tordesillas” de Relaciones con Iberoamérica de la Universidad de Valladolid.! Se publicarán trabajos en los que se presenten resultados de investigación, en dife-rentes ámbitos de conocimiento. Las aportaciones deben ser originales e inéditas. No se aceptarán artículos que hayan sido publicados en otro lugar.! Los textos podrán remitirse en español o portugués, acompañados de un resumen y un máximo de cinco palabras clave, tanto en la lengua del artículo como en inglés, len-gua en la que también se proporcionará el titulo del artículo.! Se remitirán en formato digital, con las extensiones .txt, .doc o .rtf, con tipo de letra Times New Roman, cuerpo 12, espacio y medio de interlineado (se calculan 2100 caracte-res, incluyendo espacios en blanco, por página), no pudiendo superar una extensión de 15 páginas. Excepcionalmente, se contemplará la posibilidad de publicar artículos de ma-yor extensión.! La tipografía en negrita se empleará tan solo en los títulos y subtítulos, no cam-biando el tamaño o tipo de letra de los mismos.! No se utilizarán sangrados, ni ningún otro formato de texto, pues este se aplicará durante la maquetación.!! Referencias bibliográficas:- Libros: Autor (apellidos en mayúscula, inicial), título (en cursiva), ciudad, año de edición, página/s (p. pp.)Ejemplo: CUESTA DOMINGO, M. (Coord.), Descubrimientos y cartografía en la época de Felipe II, Valladolid, 1999.

- Artículos: Autor (apellidos en mayúscula, inicial), título (entre comillas), nombre de la re-vista (en cursiva), número de la revista, año de publicación (entre paréntesis), página/s (p. pp.)Ejemplo: MACHO STADLER, M., “Espacios foliados: el punto de vista no conmutativo”, Revista del seminario iberoamericano de matemáticas, 3, V-VI (2008), pp. 79-93.

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! Referencias de Internet: ! Se seguirán las recomendaciones de la MLA. La cita recogerá la siguiente informa-ción: Nombre del autor (si se conoce), en Título completo del documento (entre comillas), Título del trabajo completo (en letra cursiva). Fecha de publicación o de la última revisión (de ser posible). Dirección completa del http (URL), entre paréntesis angulares < >. Fecha de la visita entre paréntesis.Ejemplo: LEMUS, R., “Balas de salva. Notas sobre el narco y la narrativa mexicana", en Letras Libres. Septiembre 2005. <http://www.letraslibres.com/index.php?art=10700> (7 de marzo de 2010).

! Repetición de fuentes: Para posteriores referencias de una obra ya citada, se puede recurrir a las expresiones op. cit., ÍDEM, o IBÍDEM, según corresponda, indicadas en cursiva.

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