García Gómez, R.E., G., Aceves Medina, H., Villalobos Ortíz, S.P.A., Jiménez Rosenberg & R., Durazo Arvizu (2023). Desempeño predictivo de modelos de distribución de abundancia para larvas de Vinciguerria lucetia en la porción sur del sistema de la Corriente de California utilizando XGBOOST. XXIII Reunión Nacional de la Sociedad Mexicana de Planctología A.C. y XVI International Meeting of the Mexican Society Of Planktology A.C.. Cozumel, Quintana Roo, México, mayo 29 - junio 2, 2023, 361.
Rubén Estebán García Gómez 1, Gerardo Aceves Medina 1, Héctor Villalobos Ortíz 2, Sylvia Patricia Adelheid Jiménez Rosenberg 1 y Reginaldo Durazo Arvizu 3
Vinciguerria lucetia es un pez mesopelágico cuyas larvas muestran una presencia casi permanente en la porción sur del sistema de la Corriente de California. Debido a su sensibilidad a los cambios ambientales,ha sido considerada como indicador de masas de agua y variabilidad interanual. Se utilizaron registros de larvas de peces de 1997-2015 dentro del programa Investigaciones Mexicanas de la Corriente de California para predecir la distribución de la abundancia de larvas de V. lucetia ante dos condiciones térmicas extremas (La Niña 2000 y El Niño 2015), utilizando un nuevo algoritmo de aprendizaje automático Extreme Gradient Boosting (XGBOOST). Los datos fueron divididos en grupos FRÍO Y CÁLIDO de acuerdo con el promedio de la temperatura superficial del mar registrado en cada estación de muestreo y estos fueron contrastados con un grupo TOTAL, sin divisiones. Los modelos fueron generados usando 11 predictores ambientales y biológicas. Se utilizó el menor valor de la raiz del logaritmo del error promedio al cuadrado (RMSLE) como medida del desempeño predictivo para validación interna y externa. El modelo del grupo FRÍO mostró un menor valor de RMSLE en la validación interna, mientrasque el modelo TOTAL mostró un menor valor de RMSLE en la validación externa. La validación externa mostró una precisa predicción espacial de los modelos; sin embargo, ningún modelo pudo predecir en la misma magnitud que la abundancia observada en la validación externa. De cualquier forma, XGBOOST es un algoritmo pro etedor para la descripción de rasgos de futuras distribuciones de V. lucetia.
Palabras clave: XGBOOST; modelos de distribución de abundancia; Vinciguerria lucetia; larvas de peces; Corriente de California
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