Repositorio con el modelo de la predicción de la edad y la estimación de tamaño poblacional de petrel

Modelo logístico de crecimiento para morfometría de petrel.

• Black Storm-petrel

Serie de tiempo para 3 especies de petrel en Isla San Benito.

• Black Storm-petrel
• Leach’s Storm-Petrel
• Least Storm-petrel

Reunión del 19 de noviembre del 2021

• Lo que sigue es averiguar si hay diferencia por año para las seis variables de abajo:

  • El siguiente paso agregar los resultados de morfometría a los análisis de glmm. Éxitos fenología (fecha de eclosión y abandono de nido) y dos variables de crecimiento (el pico de la masa y la masa del volantón) y podríamos agregar las tasas de alimentación y el tamaño de las porciones.
  • Aplicar glmm para buscar diferencias por temporada.
  • Un detalle técnico será saber cómo mover la tabla que estas seis variables extras al repositorio de glmm.

• Para las que sí hay diferencias, buscaremos relacionar ese diferencias con las variables climatológicas.

• Usaremos el cálculo de la edad para saber cuál es la fecha de eclosión. Con los pollos que tienen éxito de volantón calcularemos su fecha juliana para su última fecha en la base de datos. Esperamos que las fechas sean antes cuando el clima es favorable y las fechas se retrasan cuando el clima es desfavorable. Algo similar ocurre con los padres experiementados, ellos adelantan las fechas.

• Lo siguiente es mejorar la redacción de la metodología. El objetivo es presentar los resultados (hasta los glmm) en el PSG de febrero del 2022.

Reunión del 14 de septiembre del 2021

• Revisamos el reporte "Predicción de edad a partir de medidas morfométricas"
  • Al revisar las gráficas notamos algunos picos que son errores en las capturas de los datos
  • A las gráficas del peso les faltan puntos
• Reporte de tasas de alimentación:
  • Quitar los ceros en las distribuciones de pérdida de masa
  • El objetivo de este reporte es calcular los tamaños de las alimentaciones
  • Justo después de comer esperamos que la pérdida metabólica será mayor. Debemos decidir cuál tasa de pérdida utilizar. Tal vez el modelo de pérdida de masa dependiente del tiempo sea la solución
  • Cuando los cambios positivos (o de cero) más la pérdida metabólica nos dirá la masa de la comida
  • Podríamos hacer un modelo para la pérdida de masa que depende de la masa y del tiempo de alimentación
• Existe datos de algunos años para los que no tomamos medidas tan seguidas sino solo cada hora:
  • Esta información la usaremos para determinar si los tamaños de alimentación fueron afectados por la temporada particular, por el clima
  • Las diferencias en las masas máximas pueden ser modificadas por las variables climatológicas de cada temporada. Algo similar a lo que haremos con las masas de alimentación
  • Tendremos una distribución de variables biógicas por cada año. Evaluaremos si existen diferencias significativa entre las distribuciones
• Con los GLMM veremos los efectos de las variables climatológicas en las variables biológicas