Modelado Predictivo y comparativa de la distribución de cetáceos migratorios (Balaenoptera musculus, Physeter macrocephalus y Orcinus orca) mediante Algoritmos de Aprendizaje Automático.

Abstract

Este estudio realiza el desarrollo de modelos predictivos basados en algoritmos de aprendizaje automático para estimar la distribución espacial de tres grandes cetáceos de amplio rango y cuyo comportamiento ecológico es distinto: la ballena azul (Balaenoptera musculus), el cachalote (Physeter macrocephalus) y la orca (Orcinus orca) a través de la integración de datos de presencia obtenidos de plataformas públicas (OBIS) y variables fisicoquímicas del medio marino (Copernicus Marine Service). El objetivo principal del estudio es analizar la respuesta diferencial de estas especies a los factores ambientales, evaluar la capacidad predictiva de distintos algoritmos y poder construir diferentes mapas de patrones migratorios que nos ayuden a entender la relación entre estos grandes mamíferos y su medio, para contribuir a la importancia ecológica de los patrones migratorios de los cetáceos y aportar herramientas útiles para su conservación en un contexto de cambio global.