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Efectos de la densidad de población y disponibilidad de alimento natural en el cultivo extensivo en jaulas de pejerrey (Odontesthes bonariensis), en un lago poco profundo de la pampa argentina. Autores: Javier G. de Souza, Patricio J. Solimano, Tomás Maiztegui, Claudio Baigún, Darío Colautti.

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Vida del pejerrey en distintos ambientes ecologicos

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Efectos de la densidad de población y disponibilidad de alimento natural en el cultivo extensivo en jaulas de pejerrey (Odontesthes

bonariensis), en un lago poco profundo de la pampa argentina.

Autores: Javier G. de Souza, Patricio J. Solimano, Tomás Maiztegui, Claudio Baigún, Darío Colautti.

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Pejerrey (Odontesthes bonariensis)• Especie de importancia comercial y deportiva• Cultivo intensivo en tanques (desde ppios.siglo xx)• Producción masiva de huevos y larvas, pero no de juveniles.• Cultivo extensivo en jaulas como nueva alternativa• Ventajas: Reducción de costos – Producción exitosa de juveniles.

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• Lugar: La Salada de Monasterio ( 35º 47´ S, 57º 52´O -Buenos Aires, Argentina. Sup. Aprox: 600 Has.)• Duración del experimento: 80 días (Del 4/1/2010 hasta el 25/3/2010)• Objetivo: Evaluar los efectos de densidad de población-disponibilidad de alimento en el

crecimiento y producción de juveniles zooplanctívoros de pejerrey (Odontesthes bonariensis) en cultivo extensivo en jaulas.• Instalación: 10 jaulas flotantes de 12m3 c/u, con mallas que maximizan intercambio con el

medio. Con peces de 33 días de edad y 3 densidades distintas: 25, 50 y 75 ind./m3. (T1, T2 y T3 respectivamente). 4 jaulas por tratamiento de densidad diferente.• Zooplancton: 3 clases de tamaño.• Control: Evaluación regular de la dieta y análisis posterior del contenido intestinal de los

peces. Profundidad, transparencia, conductividad y Ph del agua, medidos semanalmente. Temperatura del agua, medida cada hora.• Instrumentos: Barra graduada, sensores de parámetros multi y termómetros automáticos

programables, bombas de succión (para manejo del zooplancton)

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Seguimiento y análisis de las muestraszooplancton:

• Control del zooplancton: Muestras quincenales, dentro y fuera de las jaulas.• Sitios de muestreo: 3 sitios de 60 l. de agua c/u, tomados de a 20 l. en tres profundidades

diferentes (muestra representativa de la columna de agua)• En cada muestra, los organismos del zooplancton se pusieron en cámaras de recuento e

identificaron a nivel género y/o especie (descripción cuali y cuantitativa)• Fueron agrupados en tres categorías de tamaño.• Se calculó el peso seco de zooplancton por litro de agua.

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Seguimiento y análisis de las muestras: Peces

• A partir de la 1º semana, se tomaron muestras mensuales.• Medición de long. de 15 individuos

por jaula.• Medición y conteo de contenidos

intestinales de 5 indiv. por jaula.• Recuento final de todos los peces por

jaula al finalizar el experimento.

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Análisis de datosZooplancton:

Porcentajes de similitud (para identificación de especies)

Análisis no paramétrico ( para análisis de posibles modificaciones estructurales)

Las especies raras se descartaron de la matriz general

Los datos de transformaron a log (x + 1), para reducir el efecto de la contribución de especies abundantes.

De igual manera se trató el zooplancton de los contenidos intestinales de los peces.

Peces:

Amplitud de nicho trófico y selectividad alimentaria de los peces de cada clase de edad, tamaño de cada individuo y densidad poblacional evaluados mediante dos índices:

_1

Índice de Levins: H´= (∑Pi2)

Índice de forrajeo: FR = pCi/pOi

(pCi: proporción de cada ítem con-

sumido. pOi: prop.de cada ítem

ofrecido)

Para analizar diferencias de longitudes entre tratamientos y en cada fecha de control, se utilizó ANOVA.

Se realizaron tests post-hoc para análisis de jaulas, en caso de que ANOVA hubiese dado resultados significativos.

La “Razón de crecimiento específico”(SGR) se calculó según TL(SGRL)(razón crec. espec. en longitud) y W(SGRW) (razón de crec. espec. en peso) como sigue:

SGRL (cm/día) = ( ln TL2 – ln TL1) / (t2 – t1)

Siendo TL2: long. totales medias en tiempo 2; TL1: long. totales medias en tiempo 1.

SGRW( g/día) = ( ln W2 – ln W1)/ (t2 – t1)

Siendo W2 y W1: pesos medios totales en los tiempos 2 y 1 respect.

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Análisis de datos• La supervivencia media porcentual (S%) y la biomasa media final por tratamiento

se calcularon según las Ecuaciones de O´Conell y Raymond, según: S% = {[(Lc/K) + Sf ]/Ls} x 100 (Siendo: Ls=nº de peces sacrificados, Sf= nº final de peces,Ls= nº inicial, K: cte.= Sf/100) B(g) = Mfw x Nf

(Siendo Mfw y Nf los pesos medios individuales y el nº final de peces respectivamente)La zona de rechazo es P≤ 0.05 (usado en todo test estadístico).

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Resultados• parámetros fisicoquímicos Temp. media a lo largo del experimento: 23º 9 C. Conductividad: En aumento a través de todo el proce- so. Ph: 9.49 +/- 0.28 Profundidad: 1.04m +/- 0.03m. Transparencia: 22.4• Comunidad de zooplancton dominante: Rotíferos. Dos picos de biomasa, uno en enero y otro en marzo.

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Tabla comparativa de análisis multivariado de abundancia entre zooplancton de las jaulas y hallado en los contenidos digestivos de los peces.

TRATAMIENTO T1 T2 T3

ANOSIM (P<0.01) 0.878 0.967 0.775

SIMPER (% disimilaridad) 86.58 90.37 85.86

SIMPER (Contrib. c/esp a la disimilaridad)

Brachionus havanaensis B. havanaensis B. havanaensis

Acanthocyclops robustus A. robustus Bosmina huaronensis

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Índice de Levins (H´) e índice de forrajeo (FR) para los peces de diferentes edades y longitudes.

FRTRATAMIENTO EDAD (días) LONGITUD

(rango en cm.)H´ I II III

T1 50 5-6 1.42 0.21 1.93 18.0176 7 1.24 0.00 1.49 46.62

113 8-9 1.69 0.15 21.35 405.78T2 50 5 1.39 0.15 3.03 20.43

76 7 1.27 0.00 2.47 97.77113 8 1.92 0.04 15.41 740.10

T3 50 4-5 1.72 0.32 5.61 31.6776 6 1.45 0.00 14.48 5650.04

113 7-8 2.01 0.30 83.53 51.29

• A los 50 días de edad, las tallas medias no fueron significativamente diferentes (P> 0.05)• A los 76 y 113 días, sí lo fueron (P < 0.05)• Los pesos medios mostraron siempre diferencias (P< 0.05).

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Tasas específicas de crecimiento (SRG) en long. y peso, para cada edad (días) y tratamiento.

Edad del pez

Tratamiento 50 76 113

SGRL (cm/día) T1 0.031 +/- 0.004 0.010+/- 0.004 0.005 +/- 0.001

T2 0.027 +/- 0.002 0.015 +/- 0.001 0.004 +/- 0.003

T3 0.025 +/- 0.002 0.008 +/- 0.001 0.005 +/- 0.001

SGRW (g/día) T1 0.100 +/- 0.004 0.024 +/- 0.005 0.010 +/- 0.005

T2 0.095 +/- 0.001 0.022 +/- 0.006 0.011 +/- 0.009

T3 0.065 +/- 0.008 0.021 +/- 0.001 0.014 +/- 0.005

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Discusión:• Los peces planctívoros criados en jaulas tendrían su máximo desarrollo en lagos eutróficos, con

condiciones medioambientales apropiadas (temperatura, oxígeno disuelto en el agua), y abundancia de plancton adecuado.

• Importa optimizar las condiciones limnológicas y de disposición de alimento(calidad y cantidad).• Los resultados mostraron que los peces criados tenían tendencia a la diversificación en el tamaño de las

presas en función de la longitud del pez y de la densidad de la población.• A medida de que aumenta el tamaño y la edad del pez, ingiere menor % de presas pequeñas.• En la primera fase del experimento (50 días) el tamaño de la boca influye en el tamaño del alimento que

ingieren• La diversificación de las presas en función de la long. del pez y de la densidad de poblaciones confirmado

por el índice de Levins.• Los FR indicaron que el tamaño I de zooplancton era negativamente seleccionado (muy abundante ).• Un uso selectivo de los recursos por parte del pejerrey juvenil se evidencia en la biomasa del plancton

tamaño III.• La alimentación selectiva disminuyó a medida de que los peces aumentaron su tamaño• Comenzaron a comer todos los tamaños de plancton• Los peces crecieron más en densidades de población más bajas.

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• Por lo tanto: Un modelo de regresión multivariante podría ser útil para predecir el desarrollo del pejerrey en jaulas de cultivo.

La Salada de Monasterio presenta características limnológicas y planctónicas similares a otros lagos pampeanos, por lo que se sugiere la utilización de este método de cultivo en otros lagos.

La evaluación del zooplancton es un paso crítico.

Durante el proceso de cría es importante la evaluación de contenidos digestivos, como aspecto clave.

Este trabajo añade modelos predictivos para superar las limitaciones de los métodos intensivos actuales.