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    Sistema predictivo de esfuerzos pesqueros para la flota artesanal gallega

    Objetivos:

     

         Este proyecto pretende diseñar e implementar un mecanismo adaptativo capaz de predecir el esfuerzo pesquero por especie y zonas geográfica del litoral para la actividad pesquera de la flota artesanal  Gallega. El objetivo último del proyecto es el de determinar un modelo de razonamiento capaz de identificar las zonas geográficas con condiciones más favorables para la pesca de cada especie objetivo, basandose en el estado medioambiental existente en cada momento y en el entrenamiento sobre una base de datos georreferenciada que incorpora tanto parámetros pesqueros (esfuerzo, capturas, descartes, trayectos de mareas) , como medioambientales (temperatura superficial marina, perfiles térmicos en la columna,temperatura en la zona de trabajo del arte de pesca, producción primaria, vientos geostróficos, índices de afloramiento) tomados a lo largo del proyecto e históricos a través de imágenes y de la experiencia de los patrones y cofradías. Esto nos permitirá evaluar los cambios climáticos acaecidos en la última decada, que afectan a los ciclos de afloramiento oceánico y su repercusión en las pautas de comportamiento de las distintas especies.

     

     

    Participantes:

     

      - Jesús Manuel Torres Palenzuela

      - Ana Ulla

      - Silvana Gomez Meire

      - Marcos Valiño Gercía

     

        Ana Ulla , docorada en Físicas en Enero de 93. Entre 1993 y 1997 ocupó distintos puestos de investigación tales como visitante Científico Invitado en la Agencia Espacial Europea E.S.A. en ESRIN (Italia), Profesor asistente investigador en el Niels Bohr Instituto (Dinamarca) y reicorporada en el Instituto Astrofísico I.A (España) Desde Noviembre de 1997 es profesora en Interacción Océano Atmósfera en la Facultad de Ciencias de la Universidad de Vigo y ha participado en cursos sobre Física y Astrofísica en la Universidad de Troms (Noruega),Universidad de Copenhaguen. Tiene experiencia con el análisis de datos  basados en observaciones de sensores en distintas bandas espectrales y en el diseño e implementación de paginas webs

     

      Silvana Gomez Meire y Marcos Valiño García tienen una gran experiencia en programación de lenguajes informáticos, entornos multimedia y bases de datos. Tambien tienen experiencia en utilizar herramientas de creación de paginas webs.

     

    Asesor:

     

        Juan M. Corchado

    Doctor en Informática por la Universidad de Salamanca, España (1998) y doctor en Inteligencia Artificial por la Universidad de Paisley, Reino Unido (2000). En la actualidad es Profesor Titular de Universidad en la Universidad de Salamanca. Anteriormente ha sido Sub-director de la Escuela Superior de Ingeniería Informática en la Universidad de Vigo (España, 1998-00) e investifador en la Universidad de Paisley (1995-98). Colabora, como investigador, con el Laboratorio Oceanográfico de Plymouth (Reino Unido) desde 1993. Ha trabajado en varios proyectos de Inteligencia Artificial subvencionados por instituciones Europeas y/o Españolas, tanto de caracter público como provado. Es co-autor de más de 70 libros, capítulos de libros, artículos en revistas, etc. publicados por editoriales como IEEE, IEE, ACM, AAAI, Springer Verlag, Elsevier, Morgan Kaufmann, etc., la mayoría de ellos presentan aspectos tanto prácticos como teóricos relacionados con los Sistemas Híbridos de Inteligencia Artificial y su aplicación en el campo de la oceanografía Juan M. Corchado. Doctor en Informática por la Universidad de Salamanca.

     

    Colaborador:

        Jose Antonio Tizón Ferreira

    Patrón Mayor de la cofradía San Francisco de Vigo, se compromete a la colaboración con el proyecto permitiendo la utilización de su embarcación como plataforma de toma de datos y parámetros medioambientales y pesqueros en las distintas mareas a realizar en los tres años de proyecto.

     

    Entidades Participantes:

        - Universidad de Vigo

        - CETMAR

        - MG Otero Consultores

        - Cofradía de San Francisco

                                                                        

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