Efectos de parámetros ambientales y la talla inicial sobre el crecimiento de la almeja comercial Polymesoda solida (Philippi, 1846) (Bivalvia: Corbiculidae) en condiciones naturales - Severeyn, Héctor; García de Severeyn, Yajaira; Ewald, Joseph; Morales, Félix (Revista de la Facultad de Agronomía de la Universidad del Zulia, 2012)
Con el propósito de estudiar algunos de los factores que afectan el crecimiento de la almeja estuarina Polymesoda solida en el Lago de Maracaibo, Venezuela, se realizaron estudios “in situ” mediante el método de marcaje y recaptura, en dos estaciones ubicadas en la costa noroccidental del Estrecho del Lago de Maracaibo, Venezuela. De 5000 animales marcados, se colectaron 480 mediciones puntuales con las cuales se estimó la cantidad de crecimiento bajo diferentes condiciones de salinidad, temperatura, talla inicial y tiempo transcurrido. Los datos fueron analizados con SAS, versión 6.00 utilizando el computador central (Mainframe) de la Universidad de Maryland, en College Park, USA. Se aplicó un análisis de regresión múltiple con el propósito de encontrar una ecuación matemática que permitiera predecir el tamaño a ser alcanzado por esta almeja en un determinado tiempo tomando en cuenta las condiciones de salinidad y temperatura. Los análisis llevados a cabo indican que el crecimiento de P solida es complejo e influenciado contradictoriamente por los parámetros estudiados. En modelos uniparamétricos, la talla (SC) inicial del animal estudiado fue el más importante, explicando por sí sola el 48.8% de la variación observada. Le siguierón la salinidad (MS) con 21.9%, el tiempo transcurrido (TI) con 17.5% y la temperatura (MT) con 9.6%. El mejor modelo multiparamétrico encontrado, obtenido mediante análisis de superficie (Surface Fitting Analysis), explicó solo 78% de la variabilidad observada en los datos. De este porcentaje, la interacción linear de las variables señaladas explicó 71%, quedando 5.4% y 1.9% para las interacciones cuadráticas y productos cruzados respectivamente. El 22% de la variación no explicada por el mejor modelo multiparamétrico es postulado ser producto de parámetros no considerados en este estudio. Con fines predictivos se ofrecen otras dos ecuaciones (modelo logarítmico y modelo lineal sin interacciones) que ofrecen dos soluciones mas sencillas que la obtenida por el análisis de superficie.