Dynamic programming in migration processes studies

Abstract

La programación dinámica es un proceso de optimización que permite obtener una secuencia de decisiones que configuran una solución óptima a un problema determinado. Este trabajo utiliza esta técnica en el estudio de la migración de salmónidos durante la primera etapa de vida, que se desarrolla en los arroyos donde las hembras depositan sus huevos. El desplazamiento de juveniles durante su permanencia en el arroyo depende de las necesidades de cada edad y de la condición del ejemplar relativa a la oferta del ambiente. Nuestro objetivo fue modelar este proceso, con el fin de reconstruir el recorrido óptimo que permite al individuo ingresar al lago en las mejores condiciones para su supervivencia y encontrar, a partir de ello, relaciones entre la dinámica del proceso de migración y las condiciones de los individuos medidas a través del peso. El arroyo en estudio se dividió en tres sectores caracterizados a través de los tipos de sustrato y cobertura. El sector I (superior), posee mayor proporción de cubiertas, es poco profundo, con socavones, troncos, raíces y carpetas flotantes de hojas, y sustrato grueso. El sector II (medio) presenta una proporción intermedia de cubiertas: socavones, vegetación sumergida y marginal, escasos troncos y ramas, con sustrato fino. El sector III (próximo a la desembocadura) tiene escasa proporción de cubiertas, muy diversa, sustrato heterogéneo, torbellinos, correderas, y lugares de mayor profundidad. El modelo mostró la elección del sector I por parte de la mayoría de los ejemplares de bajo peso y edades tempranas, desplazamientos paulatinos al sector II, donde se observan peces de edades y pesos intermedios, y permanencia sostenida de individuos de mayor peso y edad en el sector III. Esto último respondería a una mayor capacidad de aprovechar las profundidades y mejores condiciones de adecuación a correderas y torbellinos. La programación dinámica permitió obtener la respuesta óptima al problema de reconstruir el recorrido del individuo durante su estadía en el arroyo, incorporando datos observados, procesos estocásticos y considerando simultáneamente el peso, edad, competencia, características del ambiente, y variables de comportamiento, relacionadas con alimentación y búsqueda de protección.Dynamic programming is an optimization process that allows obtaining a decisions sequence that gives an optimal solution of a problem in study. This work applies this tool to study the displacement of young salmonids during their stay in their natal stream. This displacement depends on their needs, according to their age and physical condition, but it is also related with the environment offer. Our objective was to model this process by mean of the dynamic programming, in order to describe the optimal journey that guaranties to fishes the future survival. From the model, we could reconstruct optimal journeys; find out relations between the migration process and individual weights. We divide the stream in three sectors, characterized through substrate and cover types. Sector I (superior) has higher cover proportion, low deep; erode bank, logs, roots, floating leaves, and thick substrate. Sector II (middle) has an intermediate cover proportion: erode bank, submerged and marginal vegetation, few logs and branches, with thin substrate. Sector III (near to the estuary) has low cover proportion, very diverse, heterogeneous substrate, runners and deep sites. The model shows that sector I is chosen especially by low weights and early ages individuals, with gradual displacements to the sector II, mostly occupied by mean weight and age fishes. Sector III presents high permanency of major weight and age fishes. This fact could respond to their better adaptation capacity to profundity and runners. The model considers simultaneously weight, age, competence, individual behavior and environmental characteristics related with food and protection supply. The dynamic programming has been a suitable structure for this problem that incorporates observed data and stochastic processes

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