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Modelación del crecimiento individual del callo de hacha <i>Atrina maura</i> (Bivalvia: Pinnidae) a partir de la inferencia multi modelo
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Palabras clave

multi model inference
akaike information criteria
atrina maura
growth models
inferencia multi modelo
criterio de información de akaike
atrina maura
modelos de crecimiento

Cómo citar

Aragón Noriega, E. A. (2013). Modelación del crecimiento individual del callo de hacha <i>Atrina maura</i> (Bivalvia: Pinnidae) a partir de la inferencia multi modelo. Revista De Biología Tropical, 61(3), 1167–1174. https://doi.org/10.15517/rbt.v61i3.11911

Resumen

El molusco bivalvo Atrina maura (Sowervy 1835) habita aguas marinas someras y estuarios en la costa del Pacífico desde Baja California, México hasta Perú. Es un organismo cuyo crecimiento individual ha sido insuficientemente modelado. El objetivo del estudio fue modelar su crecimiento individual absoluto mediante el uso de datos de longitud a la edad obtenidos de una región del Golfo de California. Los parámetros fueron obtenidos con el uso de cinco modelos de crecimiento; von Bertalanffy, Gompertz, Logístico, Caso 1 de Schnute y Schnute & Richards. Se seleccionó el mejor modelo usando el criterio de información de Akaike, AIC, pero se calcularon también la suma de residuos al cuadrado y la R2 ajustada. Para obtener la longitud asintótica se siguió el enfoque de inferencia multi modelo IMM. Según el AIC el modelo que mejor describe el crecimiento absoluto de A. maura es el de Gompertz y colocó en cuarto lugar jerárquico el de von Bertalanffy. La longitud asintótica promedio encontrada, siguiendo la IMM, fue de 218.9mm (IC 212.3-225.5) de longitud de concha. Se concluye que tanto la IMM como el AIC representan las herramientas más sólidas para evaluar parámetros de crecimiento individual de A. maura y que el modelo de crecimiento de von Bertalanffy no debe ser seleccionado a priori como la opción para describir el crecimiento individual en moluscos bivalvos como la especie estudiada.
https://doi.org/10.15517/rbt.v61i3.11911
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