Modelo basado en redes neuronales artificiales para la evaluación de la calidad del agua en sistemas de cultivo extensivo de camarón

Abstract

El cultivo de especies acuícolas es una actividad comúnmente practicada alrededor del mundo. En México, el cultivo de camarón es una de las principales fuentes de ingresos en el área de la acuicultura. La calidad del agua es un factor relevante en el éxito del cultivo en granjas camaronícolas, por lo que su monitoreo resulta ser de vital importancia. Este estudio presenta un nuevo modelo computacional para la evaluación de la calidad del agua en granjas de cultivo extensivo para camarón Litopenaeus vannamei. Mediante el uso de las redes neuronales artificiales se creó un indicador de la calidad del agua, mismo que permite establecer una relación entre la dinámica de los parámetros del ecosistema y diferentes estados para el cultivo de la especie (excelente, bueno, regular y deficiente). Se seleccionaron cuatro parámetros medioambientales debido a su importancia en el hábitat: temperatura del agua, pH, oxígeno disuelto y salinidad. Los resultados obtenidos muestran un buen funcionamiento y eficiencia por parte del sistema propuesto, al compararlo con otros modelos de evaluación empleados para este fin. Las evaluaciones muestran a las RNA como una buena opción para la evaluación y detección de estados óptimos o no deseados para un buen manejo del agua en este tipo de cultivos.

Keywords

• calidad del agua, redes neuronales, acuicultura, inteligencia artificial, camarón