Los investigadores Adel Elghafghuf, Raphael Vanderstichel, Sophie St-Hilaire y Henrik Stryhn del Centro de Investigación Epidemiológica Veterinaria, dependiente del Departamento de Gestión de la Salud del Atlantic Veterinary College de la Universidad de la Isla del Príncipe Eduardo (Canadá), elaboraron el estudio titulado «Usando modelos de espacio-estado para predecir la abundancia de piojos de mar juveniles y adultos en el salmón Atlántico (Salmo salar)», y que fue publicado en el journal Epidemics.
«Los piojos de mar son parásitos marinos que afectan a los centros de cultivo de salmónidos y se consideran una de las plagas más costosas de la industria acuícola. Sus infestaciones en los centros aumentan significativamente las oportunidades para que el parásito se propague en el ecosistema circundante, lo que hace que el control de esta plaga sea un desafío para los productores de salmónidos. Y la complejidad de controlar los piojos requiere un control frecuente de la abundancia de diferentes etapas a lo largo del tiempo», comienza diciendo el extracto del estudio, donde se añade que los conjuntos de datos basados en los conteos de piojos son susceptibles a análisis de datos de series de tiempo multivariables.
En detalle, se aplicaron dos conjuntos de modelos de espacio-estado autorregresivos multivariados a los datos de piojos de mar chilenos de seis ciclos de producción de salmón Atlántico en cinco centros aislados (al menos a 20 km de distancia marítima de otros centros activos conocidos), para evaluar la utilidad de estos modelos para predecir la abundancia de piojos de mar a lo largo del tiempo.
De acuerdo con los investigadores canadienses, los modelos se construyeron con diferentes configuraciones de parámetros, y el análisis demostró una gran heterogeneidad entre los ciclos de producción para el parámetro autorregresivo, los efectos de los tratamientos de baños terapéuticos y la varianza de error de proceso.
«Un modelo que permite diferentes parámetros en los ciclos de producción tuvo el mejor ajuste y el menor error de predicción global. Sin embargo, la agrupación de información a través de los ciclos para los parámetros de error de deriva y observación no afecta sustancialmente el rendimiento del modelo, lo que reduce la cantidad de parámetros necesarios en el modelo», explicaron Elghafghuf, Vanderstichel, St-Hilaire y Stryhn. A lo que agregaron: «Los tratamientos de baño tuvieron efectos fuertes pero variables para reducir la carga de piojos de mar, y estos efectos fueron más fuertes para los piojos adultos que para los piojos juveniles. Nuestros modelos de espacio-estado multivariantes fueron capaces de manejar diferentes etapas de los piojos de mar y proporcionar predicciones para la abundancia de piojos de mar con una precisión razonable de hasta cinco semanas».
A continuación puede descargar el estudio completo (en inglés) >> Using state-space models to predict the abundance of juvenile and adult sea lice on Atlantic salmon