González, L. et al (2012): Mapa de modelización predictiva de las zonas de observación más favorables para los cachalotes de las Azores.

González et al. (2012) también generaron un mapa predictivo de las zonas de observación de cachalotes (Physeter macrocephalus) alrededor de São Miguel, Azores, utilizando datos de profundidad, pendiente y temperatura de la superficie del mar. El objetivo de este estudio era determinar las mejores zonas para la observación de cetáceos en mayo de 2012.

Objetivos

Para estudiar la distribución temporal y espacial de los cachalotes (Physeter macrocephalus) alrededor de São Miguel (Azores) en relación con la profundidad, la pendiente y la temperatura superficial del mar (TSM).
Elaborar un mapa predictivo de las zonas de observación más favorables para los cachalotes en las aguas de las Azores en un día concreto utilizando los datos de predicción de la TSM.

Impacto

El estudio descubrió que los cachalotes se avistaron con mayor frecuencia entre los 700 y los 1300 metros de profundidad, y que las mejores condiciones para los avistamientos se daban en zonas con una TSM más baja (alrededor de 17ºC) en lugar de las temperaturas más cálidas que suelen asociarse a la migración de la especie.
Sólo 32,5% del área de estudio fue favorable para los avistamientos, con sólo 2,27% del área siendo óptima para la observación de cetáceos.
La investigación sugiere que podrían incorporarse más variables para mejorar los modelos predictivos y que los trabajos futuros deberían encaminarse a crear mapas más interactivos que incluyan otras especies y pautas migratorias para realizar esfuerzos de conservación más completos.

Apoyo a los Objetivos Mundiales de la ONU

González et al. (2012) contribuyen al Objetivo de Desarrollo Sostenible 14 (Vida bajo el agua) con un mapa predictivo de las zonas de observación de cachalotes (Physeter macrocephalus) alrededor de São Miguel, Azores. Para apoyar la conservación de la biodiversidad marina y promover el turismo sostenible en la región, el estudio utiliza variables ambientales como la profundidad, la pendiente y la temperatura de la superficie del mar para identificar los hábitats óptimos para la observación de ballenas.