Predictive models of the preferential distribution of demersal fish larvae in the southern part of the California Current

• Peiro-Alcantar, Maria Teresa ^[1] ; Funes-Rodríguez, René ^[1] ; Durazo, Reginaldo ^[2] ; Martínez-Rincón, Raúl O. ^[3] ; González-Armas, Rogelio ^[1] ; Hernández Trujillo, Sergio ^[1]
  1. [1] Instituto Politécnico Nacional-Centro Interdisciplinario de Ciencias Marinas
  2. [2] Universidad Autónoma de Baja California-Facultad de Ciencias Marinas
  3. [3] CONACYT-Centro de Investigaciones Biológicas del Noroeste

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• Localización: Scientia Marina, ISSN 0214-8358, Vol. 84, Nº. 3, 2020, págs. 1-9
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Modelos predictivos de la distribución preferencial de larvas de peces demersales en la parte sur de la corriente de California
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• Resumen
  • español

    La caracterización del hábitat proporciona información predictiva sobre la distribución de las especies y es útil para evaluar la calidad del hábitat y estabilidad de la población. La abundancia larval de seis especies demersales frecuentes y abundantes y de su relación con el medio ambiente se analizaron a través de modelos aditivos generalizados (GAM) para determinar su distribución preferencial y respuesta a las variables ambientales en la parte sur de la corriente de California (25-31°N) entre dos periodos de datos recolectados 1997-2000 y 2006-2010. Esencialmente, las principales variables aso­ciadas que rigen los patrones de distribución fueron en términos de las variables comunes y oceanográficas de la columna de agua (temperatura y salinidad a 50 m de profundidad, altura dinámica y grado de estratificación de la columna de agua), sin embargo, el conjunto de variables y los rangos suelen ser específicos de la especie. Especies con distribución norteña, Sebas­tes sp. y Citharichtys stigmaeus, se registraron principalmente en aguas de surgencia, identificadas por aguas relativamente no estratificadas, poca profundidad de capa mixta y menor temperatura; y menor altura dinámica, como el predictor más significativo de la distribución de larvas de Merluccius productus. Citharichthys xanthostigma y Symphurus atricaudus se distribuyeron ampliamente a lo largo del área de estudio preferentemente en otoño, en aguas no estratificadas o estratificadas y baja profundidad de la capa de mezcla, pero particularmente C. Xanthostigma y S. Lucioceps en valores altos de alturas dinámicas probablemente influenciadas por el flujo costero hacia el polo indicado por las contracorrientes.

  • English

    Habitat characterization provides predictive information about the distribution of species and is useful for as­sessing habitat quality and population stability. Larval abundance of six frequent and abundant demersal species and the relationship of each with the environment were analysed through generalized additive models to determine their preferential distribution and predictive response to the environmental variables in the southern part of the California Current (25-31°N) between two periods of data collection: 1997-2000 and 2006-2010. Essentially, the main associated variables governing the distribution patterns were related to common and oceanographic characteristics of the water column (temperature and salinity at 50 m depth, dynamic height and degree of water column stratification); however, the set of variables and their ranges are usually species-specific. Species of northern distribution, Sebastes sp. and Citharichtys stigmaeus, were recorded mainly in newly emerged, relatively unstratified waters characterized by a shallow mixed layer and low temperatures. Low dynamic height values were the most significant predictor of larval distribution for Merluccius productus. Citharichthys xanthostigma and Symphurus atricaudus were widespread, distributed across the study area mainly in autumn in unstratified or stratified waters and at a shallow mixed layer. Particularly C. Xanthostigma and S. Lucioceps were related to high dynamic height val­ues, likely influenced by a coastal flow towards the pole, as evidenced by counter-currents.