ais ifBiantis
ris
ssaikeTESIS DEFENDIDA POR
JOSE LUIS PECH PACHECO
Y APROBADA PORELSIGUIENTE COMITE
J
L[LDSSc
[o. lostié AllgrezBoreyo
Director del ComitéCz
Lithe, 4
Dr. Serguei Miridonov
Miembro del Comité
CR
Dr. Satil AlvareABorrego \ Miembro del Comité
a
Dr. Helmut Maske RubachMiembro del Comité
guint Pld
Dr. Jaime Farber LordaJefe delDepartamento de Ecologia
Dr. Eduardo Santamaria del Angel
Miembro del Comité
hE,
Dr. Federico Gfaef ZiehlDirector de Estudios de Posgrado
Centro de Investigacion Cientifiea y de
Educacion Superior de Ensenada
TESIS DE DOCTORADO EN CIENCIAS
José Luis Pech-Pacheco
Centro de Investigacion Cientifica -y Educacion
Superior deEnsenada
Division de Oceanologia
Departamento de Ecologia
Ceratiumpentagonum
_Identificacion de ParticulasBiogénicas
Tesis
Que para cubrir parcialmentelos requisitos para obtener el grado de Doctor en Ciencias
presenta:
José Luis Pech Pacheco
CENTRO DE INVESTIGACION CIENTIFICA Y EDUCACION SUPERIOR DE ENSENADA
identificacion de particulas biogenicas
© CICESE
IDENTIFICACION DE PARTICULAS BIOGENICAS
Resumen
Resumen de la tesis de JOSE LUIS PECH PACHECO,ptesentada como requisito parcial,
pata la obtencion del grado de DOCTOR EN CIENCIAS en ECOLOGIA MARINA,
Ensenada, Baja California, México Diciembre de 1998.Identificacién de Particulas Biogénicas
Resumen aprobadopor:
pe pet
J/
DeAare Benepe
Director de Tesis
Se describe el desarrollo e implementacion de la técnica hibrida dptico-digital para la
identificacion automatizada de patticulas biogénicas. Se menciona la importancia del uso de las
particulas biogénicas, las cuales son usadas pata catactetizar una condicion ecoldgica.
Se
describen las técnicas que son prtincipalmente usadas para la identificacion de las especies de
fitoplancton siendo éstas el conteo indirecto y el conteo directo que es el mas confiable. Se
dan los fundamentos tedricos de la transformada de Fourier, Mellin, la conversidn de las coordenadascartesianas a polares, la implementacidn del filtro holografico tipo Vander Lugt y la cortelaciOn, los cuales son los pasos del sistema Optico-digital. Se describe detalladamentela
tealizacion experimental tanto del proceso digital (algoritmos computacionales) como del
proceso Optico. Se dan a conocerlosresultados obtenidos en el desarrollo de esta técnica en
donde se observa su aplicacion en la identificacién de especies fitoplanctonicas. Se concluye que los logros alcanzadostanto en la parte digital como en la parte optica son satisfactorios pata
implementar un sistema de identificacién automatizadade particulas biogénicas. Los problemas
de ruido de fondo (detritus, burbujas, intensidad luminosa del microscopio y fragmentos de
organismos de otta especie), posicidn de sedimentacién, variaci6n morfoldégica natural,
fragmentacion de las células, posicidn, rotacion y escala dela célula en la imagen; no modifican
los resultados de una correcta identificacion de la especie de interés, por lo tanto el sistema
desarrollado presenta ventajas sobre los sistemas de identificacidn que actualmente se usan que no son invariantes a estos problemas.
IDENTIFICACION DE PARTICULAS BIOGENICAS
Abstract of the thesis of JOSE LUIS PECH PACHECO,presentedas partial requirement to obtain the DOCTOR IN SCIENCESetade in MARINE ECOLOGY,Ensenada, Baja
California, México December 1998.
Biogenic Particles identification
|
PNexsiugclee
The development and implementation of the optical-digital hybrid technique for the automated biogenic particles identification is described. The importance of the use of the biogenic particles, those which are used to characterize an ecological condition is mentioned. The techniques that they are mainly used for the identification of the species of phytoplankton being these the indirect count and the direct countthat it is the most reliable are described. The theoretical bases of the
transformed of Fourier-Mellin, the conversion of the cartesian coordinates to polar, the
implementation of the holographic filter Vander Lugt type and the correlation are given, those whichare the steps of the optical-digital system. In detail the experimental accomplishment so much of the digital process (algorithms) as of the optical process is described. The results obtained in the development from this technique in which is observed its application in the identification of species of the phytoplankton are given. It is concluded that the reached achievements in the digital part as well as in the optical part are satisfactory to implement an automated identification system of biogenic particles. The background noise problems (detritus, bubbles, luminous intensity of the microscope and fragments of other species), sedimentation position, variation morphologic natural, fragmentation ofthe cells, position, rotation and scale of
the cell in the image; they do not modify the results of a correct identification of the kind of
interest, therefore the developed system presents advantages on the identification systems that currently are used that they are not invariant to these problems.
IDENTIFICACION DE PARTICULAS BIOGENICAS
A Dios
Padre, Hijo y Espiritu Santo
Los cuales guian mis pasos.
A mi Padre Don Luis Pech Canché
Gracias por tu tiempo y tu paciencia papa.
A mi Familia
Francisco, Noemi, Raquel, Cynthia, Noemi y Francisco
Por su amor incondicional y su apoyo enlas caidas.
A mi Padre Cientifico Josué Alvarez Borrego
Por ensefiarme la palabra “FE”
A mis hermanos Cristianos
Porel apoyo incondicional.
IDENTIFICACION DE PARTICULAS BIOGENICAS
Agradecimientos
Se agtadece al Conacyt por el apoyo econdmico durante el doctorado.
Se agradece al CICESE porel apoyo la realizacion de esta tesis doctoral, ademas por la ayuda econdmica de la becadeasistente de investigadotr.
Se agradece a la Dra. Elizabeth Orellana-Cepeda porla educacion cientifica que me did.
Se agtadece al Ocean. Octavio Meillon Menchaca porel apoyo enlostrabajos de fotografia.
Se agradece a Ocean. Miguel Farfan, por la asesoria en la parte de holografia.
Se agtadece al Lic. Carlos Famozo porla ayuda en la programacion.
Se agradece al M. en C. Roberto Cortés Altamirano porfacilitar muesttas de mareas rojas dela
colecci6n de mateas rojas del Instituto de Ciencias del Mar y Limnologia de la Universidad
Nacional Auténoma de México, estacién Mazatlan, Sinaloa.
Se agtadece al Dr. Oscar Sosa,al Dr. Jorge Rosales y al Dr. Jorge Casares porfacilitar el sistema
de captura digital de imagenes.
Se agradece al Téc. Bach. Noemi Salas Garcia y al Ing. José Maria Dominguez porla ayuda en los dibujos.
Se agradece a la Téc. en Comp. Raquel Salas Garcia por la ayuda en la elaboracion de algunas pattes de este manusctito.
Se agradece a Gustavo Peinemann L., Jorge Avalos Alvarez, Antonio Mulina Lucero, Adrian Vargas y Calor Aguifiaga por su colaboracion en el proceso de imprenta.
Lic. Juan Antonio Peralta y Pedro Antonio Lereé Acevedo, por su apoyo en la computacion.
Se agradece a todaslas personas que de una forma motivaronla realizacion deesta tesis.
. IDENTIFICACION DE PARTICULAS BIOGENICAS
TABLA DE CONTENIDO
SATETL ...xecscnscienneavennerontimennninenndiqanininZiaAIEEESARoEHTELRETRerEMeroe 1
PARTICULAS BIOGENICAS...ccsinsisscssesoosnexsensissnsnniacosnststatenvonnsinevensivsenneser
1.1. Importancia del fitoplancton comoparticula DIOQENICA ....eect eset eteteeeeseeeceseeceesaeeaeeeeneasenes 2 1,2, Usos de‘los organismos del fitoplancton...3.:.cissssasasevavsvevavesnsssacsesss cesnsnceossnseseonmnessnceessensereneeers 3
12.1. Ecologia y Biopeopratia...ssesesassansacescurvsvcaunssaassveseacsassanseasssvsvessenassecesvecaueseaseeussscenecovonsesossosereseese 3 1.2:2, :Cambio:climation global cssscssssuvcesasecscasessaceersscacssvenneereneovcereveveccovonnsosensscungpeavengeentanenoiennendonnceddsaasesivers 3 12,3... CONTAMUITACOD cvecccorecssceeacsasccersssvessensneeeesccccscascsncsacsncnssonasnsiisliseeitsGUEStWaitscatabuaasanseNSTURRUSaeUNeESeNTTESS 3 1.2.4, Paleoecologiaiss.sxscsssssescacaascassassveaseraaneccnavageassnrsseannsesciecnaeausneeroveranensasetietetheneetancereesthnwcasovewegevsuvesoneases 4 F252 AGUA8ssasscacessexessveassavencevenevennersenecsncaseaeseceneeuoecoqeesuncoevsncansansoacseusivenstnasoetbonenadesbsiSMMUaTRSETITIER: 4
133. MateTO)sccsescescavecsssessuszasanercaicsvessesessanesksTagaeeu seeesnees enasvnie calwelLad'seSSvenends adbaits URIS UeadaTTBETSTES 4 SSAEG TT sernscsencsncnssonnenonvea nceustienennnmncanmanyece cee repssesw enon aneslinia sia ssihe dst ZNAiSK TR ORAS SREEANEES RETA 7 IDENTIFICACION Y CONTEO DE ORGANISMOS DEL FITOPLANCTON7 IL.1. Métodos para caracterizar una muestra de fitoplancton 0... cececeesseeeeseeseesceeeeeeeeseeeeeeees 8 IL.2. Sistemas analizadores de imagenes aplicados a los organismos del plancton ...ceceeeeeees 8 IL.3. Procesado Optico coherente...ccccccccscccsssccesesecesecesceeseececenseeeeasesaseeeeeecceceadeaeceeseseeeeeseeeeeeeeeees 9 IL.4. Calculo y significacion estadistica en el conteo de fitoplancton... eee eeeseseeteeteeteeneeeeeeeees 11
Capiftitlo ID]issinanscncxcosmanmacnaneremeannreae srcsersrammeaniemenmeenmmane pmo yernerrenenenccmmmemrentnene 12
APLICACION Y VENTAJAS DE LOS PATRONES DE DIFRACCION EN LA
IDENTIFICACION AUTOMATIZADA DE ESPECIES
TEE, 1, LttOdUCC160 ese ccesspivncseesrexanesscnseeceasensensexsersseereescevessuvenvensonsstseccesonsontasconsndasnsiinbeTeinsndsiesets csi 13 TH; Metodologtaiscssssrscasssxasasasievsssceonanasveacanceeavaasoseancasaaseausvannsarenzeeneeeneranvenvencevensescranssacdvecownesve 14
I1.2.1 Especies analizadas del género Cerativites...scccsssccssscssescssceccssesesecssssessseseecseeecaeenesaseeesessecnessceaseesenses 14 11.2.2. Digitalizacion de las imAgenes...csccscsssssessesecssesssscensensesseasencenscassoesensscensusesesessesaseresesenseneensees 16 11.2.3. Procesado de imAgenes...cccccesssscescessesseseseeeseenes es sian cuaispavaaseaaseansnczessaneanesveanerscese 16 T1.2.3.1. Problema de ruido de fond0...sseesesssssessssecessesseessesssseseeesseseneaeseseseserseseeseassceesenseesenesseeseasneesenes 16
111.2.3.2. Problemas intra-especificOs ...c:cccssccsceccesecsscesseenccsseseccsecenecseessaceaeceaeessseesecaeceseeaessecuscaeeeeueeseeenes 16
11,2.3.3, Problemas inter-espechlicos ssssssavessecsecsassevcvaesneessevstuvveisedavasseevessvecasxveeescevnessesusssexevsavaeenoqeaeeveveces 17
1.2.3.4. Identificacién de las especies usando células fragmentadas...sescesesseseseeseesesceseceseseceeereseeeeeaeees 17
I1J.2.3.5. Comparacion delos fragmentosde las seis especies intra e inter-especificamente...eeseeeeees 17 I1.2.3.6. Algoritmos usados y prueba estadistica...scsssessseceessssesescssesesesceenseseseneeeescaeeeeseseeesessssseeeeaeeeeaeass 17 THL.3. Resultados y discusiones...cccccccccesccesscssesesesssecsccssccsecesasevseeeseeesesesscceuscaeecsaeseecaesensessuseauens 18 TH.3.1. Problema del ruido de fondo ...ssesessessscsesseseesessesesessvscenssecaseeeseescsenseeeesseseseeaeesssesenseaesesaeensseeessaes 18 1.3.2. Problemasintra-especificos...ianereesssssseresuocasensnecanceoracenuceveniitivinedinning55555:TRETasBURL 20 11.3.1. Problema en la posicién de sedimentacidn de los OrganisMOS...c.sescssseseesesecsecscseectesseeecaeeseeeeseears 20 1.3.2.2. Problemas de la variacién natural morfol6gica...scscsssssessssccescssessssceesceasesesnsesssseaceneeaeeaeeaeeeseess 21 TH3.3. Problettias inter-esPectfiC0s...secssesceccneassnenssnecdscserorshesnedtnaodsusondsuisensuesesvayenieovuasedbencevssesecssenseeey 22 1.3.3.1. Discriminacién de dos especies con 200 organismos de C. furca y C. denss.seecccessseessseesessseeseseseenns 22 1.3.3.2. Discriminacién de seis especies del género Ceratiuim ..c.csccsessescesessssecsessesersescensssscssssesesacsseseeseenes 23 11.3.4. Problemas con organismos fragmentadosdelas seis especies del género Ceratium ....cccsecscceseeeeeees 25
1.3.4.1. Condiciones de fragmentacion de las especies ...sssssscssssssssceeecsesscesccseceecenceesessecsncseasceasenseasenss 25
IDENTIFICACION DEPARTICULAS BIOGENICAS
111.3.4.3.2. Fragmentos de las especies con significado biolOgic0...ccscsecssesceesssevsetsesesseseasseveasseasensesesenes 29 TIL:4, Conclusionies...csscccorsssenssescseregeasesensesianscaniinsinsii isbn aie EssuseeseUunceuen ensieven ten eiveneduerToieaeaeee 31 Capitals PV scsi sas cnesasinanancnemmnaaaaennnan mUROTEeR METR ASIEN 32
SISTEMA OPTICO-DIGITAL APLICADO A LA IDENTIFICACION DE CINCO ESPECTES DE FITOPLANCTOION...cccssscssssssssccscsssssssssssssesesscssseenes BE
FV. 1, InttOducGlott sosscissssscsssvessaveveavsvsessevevessesssaancassea sevensavsrsaxeexeaaaseanessennasensancensenanseeneensnaversnneenecs 33 TV.2. Materiales y-métodos...sssscrscsssersensotaceiiieitoas as s0uisa sie tvenevarvavenunaweasesbanensiensavasaaseaatecesasmans 33 TV.3, Resultados...ccccccssccscccsscsssesseessesssesseeessecencessseacesscaeceasesseepatensecpaeeeeesceseceueseusensesseeseenees vanes 39 TV.4. DISCUSIONES sccscsssccsnccavecoarsescsnsoencoscavssntanssesssassevetceaseonscessassecsscensnensasesccesseoneneaceonseeecanessnesserens 45
TVS; Conclusionss sizsscssavevanassawvaassesvasasecenieensenetvsasanascavvsensanreenrcossenassaarensparnesiceaenecaseeenes 45
CapelWV scascnsscenmoncecomamieenae meinen meniecraanonenar men naemEEmN EER wee 46 IDENTIFICACION DE UNA ESPECIE FORMADORA DE MAREA ROJA EN UN SISTEMA OPTICO-DIGITALL AUTOMATICO cnaneeennnmeeKassneuasexueueenes 46
Vedic IHOAUCCION sseccsrsssssrvecnenrsaenonenenerecenevexedtivenerenceeareareunnnnrtnenres ceavecerenereearepageenapecnageesersonrsencons 47
Vids Materiales y mStodOssssvieveveissssresssesssacacesscesssvzassenevareerreenreesnnssnasaceersceenvernanenensacenceseeereasnnene 47
V2.1. Espectes fitoplanctOnicas sssievcsccesvcacnersceervinevacarseveaanecvecceaenvesneceraessnrcananscasanenseneaeereeesecaseeseeasercasenesees 47 V2.2, PreparaciOn de la MUesta...scccscccsessecseeseceeessecesecessssesssneeesaseenseeeseeeessesesassaeesesnsesssenesnaseedeenasaese 48
V.2.3. Observacién de la muestra en el microsCOpio sicsiscsssssssssoressescesscacssersnsssiescessecesensssvassasvensereseaneevensaees 49 V.2.4. Captura de la imagen del organism...scssscssesscssesscesssecssssscssssessassesseseessascasgesssssaseecsaraesarensesenasene 49 V.2.5. Procesamiento de identificaciOn...ccsccsesscccscescessecssseeccsecsceesessqecsescacessesseesseceaeseaecaceaeceeeseeeeneeeaes 50 V.3. Resultados y discusiOnes ...cccsccccssessccsscsecsscesccsesecsecsececesecsetseceeeseeseqeeaeedesestaeseseeeceseeaeeegs 53 'V.3.1. Problemiaide POtaciGt...ccssssesessersessesroncensenonseaedasnsisascisaeeasbaUevunesVivavRRevansnswihanaaveiveassanncomseaNeaTeRe 53 V.3.2. Problema de variacién de tamafio de la espeCic...cccssscsssessessscscecsecssceeseeceaseeeesecensesecseeseeseasenseeaaes 54 V.3.3. Comparacion del sistema de identificacion de C. dens con otras especies de fitoplancton ...eeee 55
VA. DisCUSiONeS...c..cccccseseccesscssesseessesaneesseccsecssccesessascesecseecaescsesscesssadgaaeeeaecesecusecesscuseesuceaeesauseages 56
VS; 'COnCHISONEScccccissasmssnaressxermarisensmmancanvanmanteane cnssccenerernesnrerss senemarenanauncermoenes 56
CS V1 erence cane crrenenceeennsmannemaansememenanenammersver renee piscqenne genssexeyomuronereetmanernennenannemeantses 57 MONITOREO DE CERATIUM FURCA EN LA BAHIA DE TODOS SANTOS, ENSENADA,B.C...seseceecesescessessesesesseessxoneseuscdnancensatsecerererenvecnceedeed OT
VEL, TNtOducciGn...nssecssssasescsenscsonsenerecersansssnedeenessdaaneseas cacavsnsdiagineneditth seas 20 10003 AUNT TER TORTIE 58 VIL2. FUStifICACION. 0. cccccstcceeceeceeseecesececsaeecesecesaeceseeceaaecseececaueseaaeeeeanecceaeeqeaeeessaeeaeeseaaeeeneeenes 58 VIL3. Antecedentes ....ccccccccccsecsscssessscsseccseccesecessessseaeccseeesecceesenecuecsecceeeecstsesasssaessecseeseaeeseeesdseaeees 59
NLA, Bipstests. 2c: cis sient etch ani, occa NTT arene OTTREE ay 60 VIS. ODjetivo.. cee ececsecceseeseteseeeeereetecteteeeneees seseesanesnneasanesacesiilensindii el anaitsciina¥e¥a¥Siis AVA SORITRUEIAT ESD 61
VI.6. MEtOdO vc ccececccsseccssseeseccsssesssecceccssaececeeseeseecsaeeseeneeeseseeseeseaueeeaeeeeseessuadseaesecaeeaeseaeeseseaesenes 61
VI.6.1. Area de estudio ..sc.ccsssssesssseessessesssssessessucsvessscsucsscsssesecasecsessucsueanecascapesseavecucavecsecauessecsscaneesseancaneqsents 61
V6.2; Disefiodel muestteo assists cnncmnmmnaesaaniansmmenannnmnTaNateR 62
VI1.6.3. Muestreo de especies fitoplanctOmicas...ccccssssecsesessesesesssesessesacesecsessessecseeaseasesseseeeesaeseseeseaseasens 63 VI.6.4. Andlisis cualitativo y CUANTILALIVO ...cecessesseseeeeeescssescesssacsscesceeccassaecaecneceesaeeedsnrsassaceseeescasensersens 63 VEG. Interpretacién Ecol6gtct asssissasncmcsamsscissanesnrsimmnnnensnemmnvr 63 VIC. Resultados cssiscis sicesaas ssa ve cossas asensvcans exavsiraassveaneenswnsavanvanencasevestasenuacsen ves coen ventureanise cresescee 63
VIiL7.1; Datos:analizados cssscnunnasiamnnavennncenes cnrmcmsaracnrannecnrraranrcatsusiesensimee 63
VIL7.2. Densidades encontradas...csscsssssccseesesssescerssseessessessescsessecsecsecsssnsssepenesseeaessceaseasenesrsnessesaesasenasenses 64 V17.3. Comportamiento de la densidad con respecto a la Marea ...cccccssseseecetseeesessececescsseectsseeeeeeneseeeets 65 VI.7.4. Comportamiento de la densidad con respecto a la temperatura ...secssccccsscesssseesscsecsssesessecsseeeeeceness 68 VI.7.5. Analisis del tiempo usado para la identificaciOn y CONtEO ...cscsescessesseseeeseeseeeeseesecseensenceeseneeseseeses 68
VIL8. DisCusiOnes ...ccccccccsccsscsecessessseeccssecesccusceeccssceescessecsecesssessesasccssecesecesecceesueensessepaeecsaeenseees 70 VIG, CONCIUSIONES sscccssces consavexsuacesssazeann coasnsuverevzswareaneccecaescverersruavasuascosncsstsssnsesnconnesaveoasseceonsenneess 71
_IDENTIFICACIONDEPARTICULAS BIOGENICAS
BIBLIOGRAFIA...se00000Waepesshcoeneuceeessinns dbeces00a35 semacenaaneJassvascvasiecosecesssesersceees 73 Aopendice Asssnancconssnseimsseceesasrsvciieanmniiaavn scene mereenercreomeescemeeeeenmrsnnerseen sndSATS TORRES 82 FILTROS HOLOGRAFICOB...somennueesnviiceenenonancorweeemscieonarTetpeinBS
A.1..Matétial para grabar hologranmas...seesssevassisusivevessinssnsvssustseenstusonssucestencoessnoneecxesuseesesosnenereenveses 82 A.2. Tipos del material de grabaciOn del filtro...ceceesesesseseetecseeecssteseeseseeeesecseceeseeseeseeseeseeseeeeeseeseeseasenss 83 A.3. Método de grabadoparaelfiltro tipo Vander LUgt ...ccssssesssssessssesssssesesesssssssescsessssavsceessveseeesensens 83 A.4. Método de revelado wo....scsessscssesstsesseeseseeseeseneesaauaaveuaisxenaaseaewevesausevsernusesneensssaeassnescausserenssacesevesenss 85 A.5. Técnicas de blanqueamiento de filtr0s...c:ccssccssecssccssessecsscscseesscsseesseesessscesseesssessessceeasessseessaeeseens 85
AiCCE B ssi iasssseveserseeessxeersenmnevenesecrmnereeesyeermrecnn neeereeecomansnonnsnntiicibtat TUSRANSRSATIIDSU 87 CATALOGO DE ESPECIES ESTUDIADAG...eveeessnstauesbzeaanicsiniaissnamunaneees 87 B.1 Especies fitoplanctonicas contempladas en este EStudio ...cccccscseeseeescetecsecteceeseeeeeeeaeeaes 88
B.2.1, Especies del PENEO: COALcasas.scsaittsenesiiansascessecesvnnsistesaTsaTAUCiTersvedvestycuanvedaaseaeaasassneaaisecextanecenss 88 DivisiOn: DinOphyta...sasssiascessanavservamnreavencstescaxessussesciaaesaaennanceaavessaaresansvssesateseesaansecssensesersqsvseecsorsssesscenees 89 Divisi6n: Dinophytaissssivessssssievasannsxsssnmanrancensenrssensansessosevesesseonasavossevevenssaescaseessccansaseseanescensassoseanedssiidtisisders 90
Divisin: Dinophytaissssssssssssvusssoeonnesncoonsseveescissevseeserevenrsssvevesuenteoneccsssonensansonnesniadibaeaiasbaasasssunsnesapeaueeseee sewers 92
Division: Dinopbytai.s.csussscersovensocescensosansccsscaperscsoesnconssssonensnensossiiesdiioissaNU83HATHsindHaisessuvTUNRANEESNURAeRSNSNEERSeS 94 Divisioii: DitiOpliytil...cerssseserynediiainiepinssesupbaxssisisssTesvasenntsnnsssssssvesstonssnesisesusestesausenesoesseseesenssensseovoesseosnnes 96 Division: Dinophytitsscsssssssissscasassnessasearscaasovesassscecesassessaaarasessiverssenennsnsnesssnaseguecceerypsapenseseenccseccocucnonseaasecezens 98 B.2.1. Especies del género Prorocentrum ...csecsccssssesssssessscscesssssesssscsscseessessesseseesecsecsacseessesesseesneseeaeseeeanees 100 DivisiGn: Dinophytas.<ssscssccsvessisdbescsestivearsecsssscssscssesonssssacsssonsesonsneussniinssnesissausiesiiatsensavessanessiasseseieneeseatsnd 100 Division: Dinophyta... 8s seasaaseeinvenssnnsess 102
Familia:ProrocenittaCad .a.csssscsssvasescasvevsnsnsvecteneseasvassasasaansaaaesesuescsessesacascensvesvarsesssencesesentoescerscerevsecescenccanses 102
IDENTIFICACION DE PARTICULAS BIOGENICAS
SRE sees
Pagina
Fiputa 3.1.- Espectes dél sabgenero: Ceratittiticancnincunsencmnsmonmenesmmemeneemnnsernntenne 14
Fipura 3.2.- Especies del subpénero Tripocetatitiinsiniuvianncssnescvsnssvenemesnsecnnsnnnvesnnsees 14 Figura 3.3.- Especie del subgénero Amphicerattum...cccscseeesseseeseeseeseseeseesessesseseesseeseaseseenes 15 Figura 3.4.- Resultados del analisis con respecto al problema de fondo de la imagen. (a)
condiciones de fondo, (b) dendrograma de imagenes y (c) dendrograma de patrones de
CEOCION, 1cinsmimmnnremnmmeneanETEaLSReRRNTREKMASKURERERIIOSITUNTERRINRiOONEEHeneeRESCReMRRSANRREYRNCERNE 19 Figura 3.5.- Resultados del andlisis del problema de sedimentacion de los organismos.(a) condiciones de sedimentacién de los organismos, (b) dendrograma de imagenes y (c) dendrograma de patrones de diftacciOn...c.cccccessssssssssesessesssessssessessesssassesaeescssessseseseeseeseeaseseeneens 20 Figura 3.6.- Resultados del andlisis del problema de la variacién natural de la morfologia de las especies. Pata C. furca: (a) dendrograma de imagenes y (b) dendrograma de patrones de difraccion; para C. dens: (c) dendrograma de imagenes y (d) dendrograma de patrones de REBROOccrccuncansaescencasixeavisaseeribmersenmaiaseanernananmrercennanememesararemaememmnenErantHeconoueeerestermseeperesiean 21 Figura 3.7.- Resultados del analisis del problema inter-especificos de dos especies: C. furca
y C. dens. (a) dendrograma de imagenes y (b) dendrograma de patrones de difraccion...23
Figura 3.8.- Resultados del analisis del problema inter-especificos de seis especies. (a) especies contempladas y su nomenclatura, (b) dendrograma de imagenes y (c)
dendrograma de patrones de diftacciOn,....cecsessessesesesessesssesesesseessesesesessssseeseessesnssseesseseseeeey 24
Figura 3.9.- Imagenes de cada fragmentacion, segtin el CasO....sssesesesesseseesesesesteseateseseeess 25
Figura 3.10.- Resultados de la comparacién intra-especificas de los cinco casos vs el
original. (a) caso I, (b) caso II, (c) caso TIL, (d) casos LV 7 Vccisusosaiovivessansmssesnessuesmeniseuens 26
Figura 3.11.- Resultados de la comparacion intra e intet-especificas de los fragmentos de
las seis especies. (a) dendrograma de imagenes y (b) dendrograma de patrones de AE. msenmnaercersexerennanierennsenrveereeecesnevscoumveconconnetneanperenasetnssssnimaensnsennronencanananninnssviiiniiii 28 Figura 3.12.- Resultados de la comparacion intra e inter-especificas de los fragmentos de las sels especies que presentan un significado bioldgico. (a) dendrograma de imagenes y (b) denetagtama dé pattoties dé CHEN,annnemmmanssmcmnsconnnmnmmmenaonemereenaneeneres 30
IDENTIFICAGIONDEPARTICULASBIOGENICAS
Figuta 4.2.- Especies del géneto Ceratium. Procesamiento de cadafiltro éptico pata cada
especie. (i) imagen binaria, (i) modulo de la transformada de Fourier correspondiente a la
imagen binaria;(iil) transformada polar de las coordenada del médulo (11); (tv) similar como
en (iii), pero con theta os In(7). (v) transformada de Mellin de las imagenes (a-e)...004 38
Figura 4,3.- Sistema interfer6metto modificado por Rayleigh para generar filtros
holograficos. La luz es un laser Helio-Neon (He-Ne) [ Lentes: L,, L,, Ls, longitud focal f; X1, Yi» Xa Yo tepresentan las coordenadas del plano de entrada y plano del filtro POSSCCELYAWIGELLE| -vvecyevvesscaveverssnsensacnecnencoennenuaiiennaneccennavnssihstSCATS&SEUNEGINDAASATASSSTASSASSARENETSELEESESTSDARYE 38
Figura 4.4.- Sistema de correlacién dptico coherente (CCD “charger coupled divice”; las
demas simbologias son similares a la figutra 4.3)....cssssssessessessesesssessesesseeseesessneseesnesneeseesneeneess 39
Figura 4.5.- Dendrogramas de imagenes de Ceratiumfurca (a) y de los patrones de difraccion
(a 40
Figura 4.6.- Resultado de la identificacion de Ceratinmfurca. a) primera imagen problema
b) su correspondiente pico de correlacion, c) segunda imagen problema y d) sus eotrespondientes pices de COrrelaciGt...:.sssvesssesnprsssvecncensesisnesonsenenneinsskisssbiassanasietiekiiaveiewnnnnes 41
Figura 4.7.- Resultado de la identificacién de Ceratinm pentagonum.
a) primera imagen
problema b) su correspondiente pico de correlacion, c) cuarta imagen problema y d) sus
cortespondieittes pices Cé COfTElAGGitccsscmcvasssceennerasssnemcenrcamenrseammnememcemraseneeevnenermncones 41
Figura 4.8.- Resultado de la identificacidn de Ceratinm tripos y C. macroceros. a) tercera
imagen problema b) su correspondiente pico de correlacién, c) quinta imagen problema y
d) snus correspondientes picos de correlactOn,sincsisssasssusosiscanscsnonenaansnacesnsesnaunevsvonnasoness 42
Figura 4.9.- Resultado de la identificacion de Ceratinmfusus. ) sexta imagen problema b)
SU cortespondiente pico de covelaciGm...nisssecorsonssnenenneninievsiinnnendssiisasnssnsnscunanansiainnesnesnves 43
Figura 4.10.- Resultado de la prueba de caracterizacion de la técnica, empleandoelfiltro de
Ceratinmfurca. a) aatocorrelacion de C. furca, b) la correlacion de C. pentagonum y el filtro de C. furca, c) la correlacién de C. macroceros vs C. furca, A) la correlacion de C. tripos vs C. furca y en e) la correlactén de C. fusus v5 Cr fUMCd. vesescessssrescesseseevecsessneasssnssnsssssssnsssessesssssassseenseneenseneens 43
Figura 4.11.- Ceratium furca.
Valores de correlacion de 100 individuos. a) resultados
numeéticos yb) media © deéviacion estaidat (D., Bijisssssssssnccacasoinmocrnssesaancemmvtanenenenareens 44
Figura 4.12.- Ceratium furca. Imagenes con detritus, burbujas y fragmentos de varias SSPECB creememcememarnreneerecemaynrqecrespreceaonnensarnyeenowensennneriionsennemnsnmeiesnentuaticnnsvishiiVaSGAviSORE 44
Figura 5.1.-Ceratium dens. Fotografia tomada por Roberto Cortés Altamirano.we 47
Figura 5.2,- Imagenes de las especies usadas en el analisis. La especie Heterocapsa
IDENTIFICACIONDEPARTICULASBIOGENICAS=
Figura 5.3.- Camara de conteo Sedgwick-Rafter. Las flechas indican el movimiento de
barrico de la Mestre...ecerescsyencanesocerssascenessuarniatanseninnskedilethstehiistsA4TSiEATSOATEMONDHANANbSRSSAAESODDESTOS 49
Figura 5.4.- Sistema digital para capturar imagenes de los organismosdel fitoplancton. A) microscopio en donde se observa la muestra de agua de mar, B) CCD y C) Computadora
en donde se encuentra instalada la tarjeta grabadora de imagenes y los programas de
PPSCKIAG De HAASEREScerrercnsscernnsesnerensnameromevensrensemnmenemmonsosamenmemetmreneerereersnemenreses 49
Figura 5.5.- Sistema dOptico-digital para la identificacidn automatizada de particulas
biogénicas en tiempo teal. Detalles del sistema y descripcién del mismo se encuentran en
CL HEREC...snnveoncnnevennsinnvensanansncencanansonsiennanatesanifvenitinsiaSiAJABNsi\AARIGRVTRDI WIRESNa TGS|CAREDAROEDENTRRNS 50
Figura 5.6.- Imagen de la especie en el campo de espacio. La especie es Ceratinm tripos. ..51
Figura 5.7.- Imagen en el campo de frecuencia. Modulo dela transformada de Fourier del
otgatiiginns GolaiGel TEPORscissioncnncnisecimmmeceemnsmcncerersonieteense 52
Figura 5.8.- Imagen del monitor de la computadora dela transformacién del modulo dela
transformada de Fourier de la especie Ceratium tripos de cootdenadas cartesianas a
coordenadas polares. escalada em ricoel In...i.acsssenasssisnsassassiiencinescnsnnsissanneanssitansnnetenatanentts 52
Figura 5.9.- Filtro holografico de la especie Ceratium tripos. El filtro esta grabado en una placa holografica PFG-01 con una resolucién de 5000 lineas por milimetro...eceeees 52 Figura 5.10.- Muestra los resultados de la correlacibn. Cada pico representa a un
individuo dela especie Ceratinm tripos que se encuentra en el filtto..scesesseeseerereeneseen 2
Figura 5.11.- Respuesta del sistema a los cambios de rotacion de la especie C. dens. ...000. 54 Figura 5.12.- Respuesta del sistema enla variacion dela escala de la especie C. dens. ...00+. 54
Figura 5.13.- Respuesta del sistema cuando se cortelaciona la especie de interés con otras
especies del HMPlAHSlOd,sorceresssemnREREsENMNTENEMRREEREMEER 55
Figura 6.1.- Ceratiumfurca. Fotagrafia tomada por Cortés-Altamitano Roberto... 59
Figura 6,2.- Densidad de Ceratinm furca en Punta Morro Ensenada, B. C. México. Ciclo anual tomado de Orellana-Cepeda, ef a, 1992. .ssesscsessessessesesssssesseesssseseesesssarsssssnessssssnssesssesseees 59
Figura 6.3.- Densidades de Ceratinmfurca en la localidad de Rincon de Ballenas Ensenada,
B. C. México del 13 de abril al 10 de julio de 1998. Datos proporcionados por la Dra.
Elizabeth Orellana-Cepeda (1998), comiunicaci6n persosial,cssconcssnsesenssosonveenonseosmsmecssens 60
IDENTIFICACIONDE ParRTICULASBIOGENICAS
Figura 6.4.- Mosaico de campos capturados de una muestra de fitoplancton colectada en
Punta Morro, Ensenada, México. En esta imagen se observan diversas especies
fitoplanctonicas, dominando la presencia de C. furca. Cada campo es numerado pata su
posterior andlisis. de identificaciOn,siscisnsanssncnamomacinnmanscecenemacneamenaanmenriencenate 64
Figura 6.5.- Densidades encontradas de Ceratium furca (linea toja) y de organismos
fitoplanctonicostotales (linea verde) en el periodo de muestted.vce 65
Figura 6.6.- Densidad de Ceratiumfurca y de organismos fitoplancténicos totales en marea
Eypajiar yr stamens alitcccessnsecnsicesaninisannscernennannnanonnnsssoneaswavenneneauensenscaavesanmereseasnenerniemsnenaneninnsnnerennneressaneesd 66
Figura 6.7.- Comparacion de las densidades encontradas en matea baja y alta de Ceratinm
Jurca y de células fitoplanctdnicas totales. ....cccscsessesssessessesseseesssssesesseseesesaesseensssesssnentesneseeneans 66
Figura 6.8.- Comparacion de las densidades de células con respecto a dos ciclos de mateas
vivas y muettas en Punta Morro Ensenada, B. C. México. Lalinea azul representa a la
marea, linea verde a la densidad del fitoplancton y la linea roja a la densidad de Ceratinm
SPPDh sacsxPaRNANAAEESOSRELISTESTARMASELERASSESSCONESDHASSKEAENTESEELEAFTORESTOESLEAERASECCCN 67
Figura 6.9.- Comparacion de las densidades de células con respecto a temperatura en
Punta Morro Ensenada, B. C. México. La linea azul representa a la marea, linea verde a la
densidad del fitoplanctony la linea roja a la densidad de Ceratiuifurcdiseccseesereseenes 68
IDENTIFICACIONDEPARTICULASBIOGENICAS= st
LISTA DE TABLAS
Tabla I.- Datos de los organismos que forman a las imagenes problemas...ssseesesereens 40
Tabla IL.- Ceratinm spp. Valores de la autocorrelacion y correlacién cruzada de cadafiltro
IDENTIFICACIONDE PARTICULAS BIOGENICAS
Introduccion
Para poder estudiar los comportamientos bioldgicos a gran escala, se requiere de desatrollos
tecnolégicos que puedan dar informacion sobre los constituyentes del ecosistema de una
forma rapida y precisa. Actualmente existen programas internacionales que tienen como
ptincipal objetivo analizar cual es el efecto del hombre en las variaciones en los ecosistemas existentes. Es decit, como los ecosistemas marinos son afectados antropogénicamente y cual es la respuesta a los cambios climaticos que se vienen ptesentando en la actualidad. Ya que estos cambios climaticos repercuten en la economia de un pais (pesquerias, turismos, enfermedades), asi cOmo propicia que existan condiciones desfavorables para el desarrollo natural de los organismos de un nicho ecoldgico (disminucién en la productividad primaria, aumento en la temperatura, y otros factores fisico-quimicos del ambiente).
Anteriormente, los cientificos han expresado la necesidad de desarrollar sistemas de
monitoreo automatizados para la toma de datos que seran usadosen la interpretacion de los
cambios del ecosistema.
Sin embargo hasta la fecha, estos desatrollos no han podido
satisfacer los problemas que se tienen para realizar un sistema automatizado. Estos problemasson:la invariancia en la rotacion, tamafio, ubicacidn, ruido, variacidn morfoldgica,
fragmentacion en los organismos causada por la colecta de estos o por el manipuleo dela
muestra al preservarla y/o al momento de analizarla.
Dado esta necesidad, el presente
trabajo presenta un desarrollo tecnolégico el cual pretende superar los problemas
anteriormente mencionados como un estudio previo al desarrollo de un sistema
automatizado de particulas biogénicas.
El analizador de particulas biogénicas que se describe en este estudio ayudara de una forma
mas precisa y rapida a la toma de datos biolégicos, que posteriormente seran usados pata su interpretaci6n ecoldgica. Esto con el fin de realizar decisiones preventivas y no posteriores al problema ecoldgico, que es el caso cuando se tiene un sistema analizador de conteo manual.
E] tiempo deidentificacidn y conteo de particulas biogénicas, usando el sistema propuesto,
es mucho mas rapido que el utilizado tradicionalmente. Ademas el factor de error en la
identificacidn se vera reducida ya que no dependera de la experiencia de la persona que esta
analizando, ahora dependera de un filtro holografico que contiene las caracteristicas de la
especie que se quiere identificar y contar. Ademas, con este sistema se podran analizar
grandes numeros de muestras y los resultados no seran alterados como en el caso de la identificacién tradicional en donde el numero de muestras es un factor de cansancio que se
ve teflejada en la mala identificacidn de las especies. Con el sistema propuesto se podra
tener un mejor control en el diagnostico de condiciones biolégicas en el medio marino.
IDENTIFICAGION DE PARTICULAS BIOGENICAS __
Los fundamentos dela técnica se basan principalmente en dos partes. La parte digital y la patte dptica. La parte digital comprende la entrada de la informacion, que es la imagen de
la especie de fitoplancton que se analizara, posteriormente se realiza un procesado de la
imagen en donde se le aplican principalmente dos transformaciones: la transformada de
Fourier y la transformada de Mellin.
La parte Optica principalmente se divide en dos
procedimientos: la fabricacién del filtro holografico caracteristico de la especie y la
cortelacion deeste filtro holografico con diversas imagenes preprocesadas, en las cuales se
desea identificar a la especie cuya informacidn esta contenida enelfiltro.
La estructura de este escrito se basa en seis capitulos y dos anexos. El capitulo unotitulado Particulas biogénicas, habla de la importancia de las particulas biogénicas. Por qué es
importante estudiarlas. Se describe los usos en la ecologia, biogeografia, cambio climatico global, contaminacion, acuicultura y por ultimo veremos como afectan estas células cuando
existe matea roja, que es una respuesta de algunas especies del fitoplancton a los cambios climaticos que actualmente se estan presentando.
En el capitulo dos titulado Identificacién y conteo de organismos fitoplancténicos, se
describen las diferentes técnicas que se usan pata la identificacion y conteo de las especies del fitoplancton, c6mo han evolucionado y cual es el método que se propone como una
solucion al problema del andalisis de grandes cantidades de muestras de fitoplancton.
En el capitulo tres titulado Aplicacién y ventajas de los patrones de diftaccién en la identificaci6n automatizada de especies fitoplanctdnicas, se presentan los resultados obtenidos en los diferentes problemas analizados como son: tuido de fondo (detritus,
burbujas e intensidad de iluminacién del microscopio), variacidn en la sedimentacion de la célula en el campo de obsertvacion, vatiacién morfoldgica natural de la especie en una
muestra, similitud inter-especifico entre dos especies, organismos fragmentados comparados con organismos enteros.
En el capitulo cuatro titulado Sistema dptico-digital aplicado a la identificacién de
cinco especies de fitoplancton, se describe matematicamente el procesado dptico-digital,
se presentan los resultados de la técnica dptico-digital en la identificacion de cinco especies
fitoplanctonicas, se presenta la eficiencia de la técnica en la variacion dela escala, rotacién y
ubicacion de organismosbinarios.
En el capitulo cinco titulado Identificacién de una especie formadora de matea roja en un sistema 6ptico digital automatico, se presentan los resultados de los problemas que se
tienen en una identificacidn automatizada de una especie de fitoplancton formadora de
matea toja. Se describe los componentes del sistema que se requieren para realizar una
|IDENTIFICACIONDE PARTICULASBIOGENICAS
Enel capitulo seis titulado Monitoreo de Ceratium furca en la bahia de Todos Santos,
Ensenada, B. C. se describe una pequefia aplicaci6n del sistema de identificaciénautomatizada de particulas biogénicas a un problema de gran importancia que es la
determinacién de la densidad de la especie Cerativm furca en la toma de agua del
departamento de acuicultura del CICESE. Se comparan los tiempos de procesado de las muestras con los tiempos comunmente usados por personas expertas, técnicas.IDENTIFICACION DE PARTICULAS BIOGENICAS
CAPITULO I [PARTICULAS BIOGENICAS]
CAPITULO 1
éCudles la importancia de estudiarparticulas biogénicas?
as patticulas biogénicas son indicadores de cémo se encuentra un ecosistema, ya que estas muesttan cualquier desequilibrio provocado por cualquier agente extrafio al
sistema. E] material biol6gico puede ser usado para indicar los efectos de cualquier
compuesto estresante quimico en un ecosistema. Existen muchos organismos
bioindicadores que son usados actualmente pata diagnosticar ciertas ateas de interés como son:
contaminacion natural o antropogénica, productividad de zonas, regiones biogeograficas,cambios climaticos, sanidad, paleoclimas, paleoecologia, etc. Un grupo importante de
_IDENTIFICACIONDE ParTicULAS BIOGENICAS
CAPITULO I [PARTICULAS BIOGENICAS]
1.4. IMIPORTANCIA DEL FITOPLANCTON COMO PARTICULA BIOGENICA
La poblacién de plantas microscdpicas marinas que se encuentran flotando en el océano,
conocidas como fitoplancton, presenta una gran distribucion global y estas poblaciones
contribuyen en el 25% del total de la vegetacién del planeta (Jeffrey y Hallegraeff, 1990).La importancia primordial del fitoplancton radica en que son los productores primarios de la
cadena trdfica alimenticia del océano, su biomasa determina directamente la productividad delagua, porlo tanto el fitoplancton matino representa una de las mas importantes fuentes de
alimentacion pata todos los organismos filtradores (almejas, ostiones, ballenas, etc.) y para un
gran numero de latrvas, ctustaceos y peces de importancia comercial. En aguas sometas se
considera como uno delos principales alimentadores de la comunidad bentdnica (Zeitzschel,
1978).
Una ventaja de trabajar el fitoplancton, es su rapida respuesta a los cambios en el ambiente, debido a que multiplican sus poblaciones en cuestion de horas pues tienen tasas de division celular hasta de 1.0 dia (Roberts, 1979; Epley, 1986 y Tomas ef a/; 1993) de tal forma que
cualquiera alteracion se ve teflejada en la comunidad del fitoplancton (Odum, 1978 y Smayda y
Shimizu, 1993).Debido a que las células presentan adaptaciones segtin las condiciones de su ambiente
(Steeman-Nielsen, 1975; Morris, 1980; Bidigare et a/, 1990; y Sathyendranath e¢ a/, 1996) es interesante relacionar el contenido total de biomasa con la abundancia y estructuras taxonomicas, asi como con la variabilidad espacio-temporal de la poblacién para poder interpretar de mejor formalas fluctuaciones de la comunidad (Harris, 1986).La principal diferencia de la produccién primaria en los océanosy en la tierra es que en el mar,
frecuentemente todo el fitoplancton es consumido porel zooplancton, mientras que enla tierra
los vegetales solo son consumidos en un 10 % por los herbivoros. Ademias los tiempos de
generacion en los vegetales terrestres son grandes compatados con los tiempos de crecimiento del fitoplancton en el mar (se tegeneran cada dia) Smayda (1974).IDENTIFICACIONDEPARTICULAS BIOGENICAS
~ = [Panticutas SIOGENICAS]
1.2, USOS DE LOS ORGANISMOS DEL FITOPLANCTON
1.2.41. Ecologia y Biogeografia
Las regiones pueden ser caracterizadas por una especie tipica o por un conjunto de especies
endémicas. El trabajo de biogeogtafia de las comunidades del plancton ha concluido que los
organismos del fitoplancton son buenos indicadores de regiones naturales, las cuales estan definidas por la latitud y por los procesos dinamicos de los océanos (Braarud ef a/, 1953 y
Smayda, 1958). De tal manera que estos organismosson utilizados para encontrar la relacion
existente entre las condiciones particulares de cada region y pata conocer los cambios que
generan las alteraciones globales atmosféricas que esta expetimentando nuestro planeta en un
tiempo geoldgico,utilizando informacion de la micropaleontologia de un cierto lugar (Funnell y
Riedel, 1971).
1.2.2. Cambio climatico global
El fitoplancton contribuye significativamente en los cambios climaticos globales (Jeffrey y
Mantoura, 1996). Los organismosfitoplanctonicos presentan una influencia en los procesos
quimicos globales y por ende provoca modificaciones climaticas globales por divetsos mecanismos. Existen tres areas en donde se puede obsetvat estos mecanismos provocados
porel fitoplancton: a).- la utilizacion del didxido de carbono a través de la fotosintesis, esto
afecta al ciclo del didxido de carbono global (Williamson y Gribbin, 1991); b).- contribuyen al calentamiento de la superficie de los océanos (Sathyendranath ef a/, 1991) por medio de la
absorcion y dispersion dela luz del sol y ¢).- produccion de cantidades de compuestos volatiles
(ejemplo: dimetil sulfato) el cual es liberado a la atmosfera y actua como un efecto de nubes
(Cloud-seeding nuclei) particularmente en el Atlantico norte (Malin ef a/, 1992),
1.2.3. Contaminacion
E] fitoplancton es una informacién muy util para entender el funcionamiento de ecosistemas
con cierto grado de contaminacién (Bodeanu 1933; Segovia-Zavala ef al, 1988 y
Escalada-Fleites y Millan-Nufiez, 1990).
Las aguas residuales domésticas tienen alto contenido de detergentes (Devik, 1976 y
Cacho-Lopez, 1992), éstos compuestos organicos estan formados esencialmente de polifosfato que
posteriormente son degradados a ortofosfato (Sndyeink, 1990) convirtiéndose en uno de los
nuttientes primordiales pata el desarrollo de poblaciones fitoplancténicas (Raymont, 1980 y
Berger ef a/, 1989). Se tienen registros de que excesos de ostofosfatos generan un crecimiento
acelerado del fitoplancton en la zona donde son vertidos (Pesson, 1979), motivo porel cual los fosfatos se han usado como indicador pata monitorear la contaminacion doméstica (Friligos,
1981).
En las ultimas dos décadas, investigadores de diversos paises han intentado interpretar los
patrones de fluctuaciones bidticas ocasionados por alteraciones ambientales del hombre y
encontrar alguna relacién entre las caracteristicas fisico-quimicas del agua y las estructuras
fitoplanctonicas (Alasaarela, 1979; Thompson y Ho, 1981; y Raman y Phani, 1989). Estos
IDENTIFICACIONDEPARTICULASBIOGENICAS __
CAPITULO! [PARTICULAS BIOGENICAS]
los pigmentos fotosintéticos del fitoplancton y presentaton cambios en la estructura
taxondmica del fitoplancton (con una mayor dominancia y abundancia) en las zonas afectadas
por descargas residuales.
Autores como Friligos y Koussouris (1984) y Friligos (1989) han detectado en el mar
mediterraneo algunos géneros dominantes de mictoalgas asociadas a descargas de origen
doméstico. Especificamente sefialan alos dinoflagelados (Gymnodinium sp., Prorocentrum micans,
Peridinium sp., Ceratium sp.) como indicadores de contaminacion, mientras que la abundancia y
la diversidad de diatomeas (Chaetoceros sp., Leptocylindrus sp., Nitzschia seriatay Skeletonema costatum)
son mas variables segun las condiciones hidrograficas (Vilic ef af, 1995).
Existen diversos trabajos en donde se han monitoreado a los organismos del fitoplancton
como indicadores de desequilibrio ecolégico provocado por contaminante organicos e
inorganicos.
1.2.4. Paleoecologia
Los microfdsiles son considerados de gran importancia como herramientas para realizar
reconstrucciones paleoecoldgicas debido a que estos presentan una distribucion espacial
definida por las caracteristicas fisico-quimicas del ambiente en el que se desarrollaron, ademasde que se presetvan facilmente (Doddy Stanton, 1981).
Las diatomeas son uno de los grupos de microfdsiles mas importantes en los estudios
paleoecolégicos. Muchas especies presentan rangos especificos de temperatura y salinidad.
Dado a esto se pueden realizar interpretaciones paleoclimaticas y en forma mas general
interpretaciones paleoambientales (Hajos, 1976 y Koizumi y Tanimura, 1985).
1.2.5. Acuacultura
Las microalgas son un componente fundamental de las dietas de los moluscos bivalvos
(ejemplos: ostiones, almejas, etc.), larvas de algunos gastrépodos (abulon), larvas de crustaceos
(camarones y langostinos), algunas especies de peces (tilapia, sardina, anchoveta).
Las
microalgas incrementan la supervivencia de las larvas de cultivo, son un factor de mejor
crecimiento de la larva en el cultivo o actuar como un agente bacteriocidal (Fujimura y
Okamoto, 1972; Bernabé, 1976; Cohen,ef a/,1976; Manziet a/, 1977; y Malecha, 1983).
Otros usos de los cultivos de microalgas son: como medicamento en problemas de corazon (Durand-Chastel, 1980), uso de las propiedades de fijacidn de nitrogeno delas algas verde-azules para inocular los camposde arroz en la India (Venkataraman, 1980) y la utilizacion de las
microalgas como complemento alimenticio humano,especialmente en el este de Asia (Soeder,
1980).
L3. MAREA ROJA
IDENTIFICACION DE PARTICULAS BIOGENICAS
CAPITULO I [PARTICULAS BIOGENICAS]
Actualmente, este mismo impacto o similar se ha dado por florecimientos masivos de
microalgas toxicas en la acuacultura, pesquerias y salud humana, en ciertas regiones del planeta.
Hastala fecha se han registrado aproximadamente 20,000 casos de intoxicacion por ficotdxinas,
con un porcentaje de mortalidad de 15%(Hallegraeff, 1993).
En la actualidad, los resultados delas investigaciones sobre fitoplancton toxico, asi como delas variables biolégicas y ambientales que propician los florecimientos masivosy los estudios delas toxinas, han permitido establecer que de las 5,000 especies de dinoflagelados que componenla diversidad fitoplanctonica en los océanos, 300 son especies formadores de marea roja, 40 delas cuales tienen la capacidad de producir ficotéxinas (Hallegraeff, 1993). La mayoria de estas
especies estan asociadas al grupo de dinoflagelados, especialmente a los géneros Prorvcentrum,
Dinophysis, _Amphidininum, Gymnodinium, Ptychodiscus, Protogonyaulas, Alexandrum, Ostreopsis,
Gamlnerdiscus y Pyrodinium (Steidinger, 1993). Sin embargo, recientemente se ha comprobado que diatomeas como Pseudnitzschia pungens £. multseries (Bates et al, 1989 y Bates et al, 1991), P. australis (Buck et al, 1992), Rhizosolenia c. £. chunii (Landgdon y Huisman, 1989); flagelados como Prymnesium parvum, P. patelliforum, Chrysochromulina polylepis, C. leadbeateri (Meldahl et al, 1993 y Meldahl ef a/,, 1995); cianobacterias como Oscillatoria erythraea (Han y Capra, 1992) y bacterias
asociadas a dinoflagelados, entre otros grupos, participan en la produccién de toxinas (Silva, 1990; Kodama ef a/., 1990; y Rausch y Lassus, 1991).
Entre los elementos desencadenadosdelos florecimientos algales nocivos, Shumway (1989 y
1990) propone el enriquecimiento de nutrientes en el ambiente marino, el decremento de la presion de pastoreo de la especie en cuestidn, los cambios meteorologicos a gran escala
(disminucion de la capa de ozono, efecto invernadero, el fendmenodel nifio, entre otros), las surgencias, el aporte de aguas continentales y la incursion al ambiente marino de contaminantes
(desechosindustriales, domésticos y de la agricultura).
En el ambito mundial las mareas rojas representan un reto a la salud humanay las pesquerias, puesto que es evidente su extensiOn geografica y el aumento en la toxicidad de los organismos que la forman (Antraku, 1984; Hallegraeff, 1993; Vega, 1989; y Cortés-Altamirano, 1995). Internacionalmente se ha escrito mucho sobre las mareas rojas. Lo que antes era un fendmeno rato e impredecible, hoy es en determinadas areas muy comun y de cierta temporalidad. La informacién de mateas rojas desde el principio de este siglo es muy basta y abarca diferentes tematicas, desde descripciones taxondmicas de los microorganismos, efectos del fendmenohastael desarrollo y distribucion de los eventos con la mayoria de los aportesal
medio. En 1957 Brongersma-Sanders retne la mayorfa de los casos catastrdficos ocurtidos
mundialmente haciendo unarelacion con las zonas de surgencias y diferenciando la “agua roja” con y stn mortalidad masiva, y observa que no son Unicamente rojas sino que hay otras coloraciones e incluye casos reportadosen el siglo pasado.
Otto trabajo que reune informacion global es el de Halstead (1978) (citado en
Cortés-Altamirano (1998)) en un esctito dedicado a los animales ponzofiosos y venenosos,en el cual ya
IDENTIFICACION DE PARTICULAS BIOGENICAS
-CAPITULO I [PARTICULAS BIOGENICAS]
En 1990 Shumway describe los efectos producidos por los florecimientos masivos de
microalgas en la acuicultura de moluscos bivalvos, estos efectos han causado que zonas en
dondese explotabaa la almeja desaparezcan y por lo tanto afecten a la economia dela industria
del marisco, la magnitud de este efecto econdmico en Nueva Jersey (E.U.A.) fue de 430
millones de dolares.
En 1993 los estudios reportados por Hallegraeff han permitido conocer el aumento en la
frecuencia, intensidad y duracién de las mareas rojas. El menciona que las mareas rojas han
aumentado debido a que los organismos formadores de mareas rojas son transportados por
medio del agua de lastre de los barcos de un lugar a otro. Es decir, que la descarga de esta agua
en lugares en donde las condiciones son dptimas pata que los organismos florezcan ha
ptopiciado el aumento en las frecuencias y distribucién geografica de las mateas rojas. Concluye que no hay duda que el deterioro ambiental que ha causado el aumento de la
poblacién humanaen las costas, que son afectadas por medio de descargas de aguas negrasy la proliferacion de la acuicultura, cuyas aguas de desecho son altamente fertilizadas estan, por lo
menos en parte, desequilibrando el medio estuarino, ayudado por las desforestaciones de mangles.
Cortés-Altamirano (1998) menciona que posiblemente, existe una relacion actual en el cambio
climatico global provocado por el fendmeno de “El Nifio”, “Efecto invernadero” y la
“Deplecion del Ozono” comoresponsables de alguna influencia en los eventos de marea roja en las diferentes costas del mundo. México no ha estado al margen de esto. El amplio
desarrollo turistico y la constante proliferaci6n de granjas acuiculas han ocasionado que las
zonas costeras sean presasde la eutrificacién, favoreciendo un medio propicio para el desarrollo
de las mareas rojas. Dadola importancia del estudio de las mareas rojas, se requiere tener un
sistema de monitoreo continuo pata determinar cual es la frecuencia de este fendmeno enlas costas mexicanas y su grado de toxicidad de la misma, asi como su impacto en el ecosistema.
Losregistros de marea roja en México se han presentado en su mayoria en zonasturisticas y en
donde se ha dado el desarrollo potencial de la acuicultura. Una buena tevisién sobre estos
tegistros lo ha presentado Cortés-Altamirano,ef a/ (1993).
IDENTIFICACIONDEPARTICULAS BIOGENICAS—
CAPITULO II [IDENTIFICACION Y CONTEO DE ORGANISMOS DEL FITOPLANCTON]
CAPITULO 11
Porquéesimportante elmonitoreoyeldesarrollo de nuewasteonicasparacuantificaciony
Ocean Biological Ecosystems), JGOFS (Joint Global Ocean Flux Study), LOICZ (Land Ocean Interaction Continental Zone) y GOOS (Global Ocean Observing System) abarca el como los ecosistemas pelagicos marinos de nuestro planeta pueden ser afectados por impactos antropogénicos y como este efecto puede contribuir al cambio climatico global. Los cambios espaciales y temporales en la estructura de una comunidad, poblacidn bioldgica y la diversidad, presentan cambios que afectan a gran escala a la biosfera. En el centro de estos problemasesta uno de las mas grandes “dificultades” de la investigacién biologica que es la taxonomia. Durante este siglo se ha invertido tiempo y esfuerzo pata la elaboracion de claves taxondémicas que faciliten el laborioso trabajo en la identificaci6n. También se han desarrollado nuevas técnicas de caracterizaci6n de estos organismos. El desarrollo de nuevas tecnologias son contempladas en todos los programas internacionales como un camino importante para cumplir con los objetivos de estos programas. El desarrollo de técnicas dpticas, actisticas y sistemas foto-dpticos que son calibradas con mediciones i sifu de perfiles de distribucion de fitoplancton y monitoreo cualitativos y cuantitativos por medio de muestras
de red o de botellas hidroldgicas, demandan la creacién de sistemas de identificaci6n y conteo
automatizados, para asi poder tener una buena base de datos que servira en el futuro para la estimacion de propiedades bioldgicas del fitoplancton por medio de sensores remotos y poder tener un panorama global de estos fendmenos. En este capitulo veremos cémo son los métodos pata caracterizar una muestra de fitoplancton, como han evolucionado cual es el método que se propone como una solucién al problema del analisis de grandes cantidades de muestras de fitoplancton.
IDENTIFICACIONDE PARTICULASBIOGENICAS—__
/ CAPITULO II [IDENTIFICACION Y CONTEO DE ORGANISMOS DEL FITOPLANCTON]
11.1. METODOS PARA CARACTERIZAR UNA MUESTRA DE FITOPLANCTON
Las poblaciones de fitoplancton pueden ser caracterizadas por medio de vatios métodos, los
cuales son: a) los métodos indirectos que involucran analizar las poblaciones por medio de
analisis espectrales fluorescentes, que pueden determinat aspectos muy propios pata cada grupo
de organismos plancténicos involucrando los diferentes pigmentos que los constituyen
(Yentsch e Yentsch, 1979); otro método indirecto es la aplicacidn de los contadores departiculas para la determinacion del nimeto de células y frecuencias de tamafios de las mismas,
como es el contador de particulas "Coulter Counter" (Sheldon y Parsons, 1976), que es una
técnica rapida de analisis, pero tiene el problema de que no identifica a la particula que se esta
midiendo o contando (Gorsky ef a/, 1989); esta misma desventaja presenta el analisis por
bloqueo de luz (Pough, 1976) que convierte a la sefial producida en una esfeta del tamario de la
particula (Gorsky et a/, 1989) yb) los métodos directos que se basan en analizar la muestra
con un microscopio (conteo e identificacién directa). La identificacin de organismos delfitoplancton por medio del microscopio sigue siendo un métodotedioso pata el taxonomo, ya
que el tiempo quese utiliza para su evaluaci6n va a depender de su experiencia. Ademas, elerror de identificacién va a ser diferente para cada persona, ya que se involucra el ctiterio pata
teconocer una especie (Simpson ¢éf a/, 1992).Con adelantos en las ciencias como la Optica, electrénica y computacién, podemos
implementar técnicas que tealicen identificaciones de organismos marinos de una forma
automatizada, en donde los errores y lo tedioso sean superado de manera estandar.Implementar un sistema automatizado resulta ser la solucidn de este problema de conteo y de
identificacion. Ya que aunque los costos del sistema sean un poco elevados, el tiempo de
analisis de muestra se reduciria, ademas en un sistema automatizado se obtendran minimos
gastos de mantenimiento y operacion.11.2, SISTEIMAS ANALIZADORES DE IMAGENES APLICADOS ALOS
ORGANISNOS DEL PLANCTON
Los sistemas analizadores de imagenes aplicados a organismos de plancton son: el realizado
por Uhlmann ef a/, (1978) que utiliza las mediciones de las formas de los organismos,es decir, el area, ancho, largo y la proporcion largo-ancho. Estos anilisis se llevaron a cabo con cinco géneros de fitoplancton (Astenonella, Melosira, Fragilaria, Ceratium y Peridinium).Furuya (1981, 1982) realizo una estimacion de los diferentes tamafios de fitoplancton por medio de un analizador de imagenes, las especies que trabajé fueron: Fibrocapsa japonica,
Ptychodiscus brevis, Prorocentrum dentatum y Chaetoceros debile.
Tsuji y Nishikawa (1981) determinaron la especie de fitoplancton Prorocentrum triestinm por medio de un analizador de imagenes fluorescentes.
IDENTIFIGACION DEPARTICULAS BIOGENICAS
CD
CAPITULO II [IDENTIFICACION Y CONTEO DE ORGANISMOSDEL FITOPLANCTON]
Cynar ef a/, (1985) llevaron a cabo estimacionesdel fitoplancton por medio de una técnica que realizaba mediciones morfoldgicas de los organismos.
Gorsky e¢ af (1989) tealizaron un método en el cual se pueden estimar los organismos del fitoplancton mediante un analizador de formas, los organismos que estimaron fueron Provocentrum micas, Nitzschia closterium y Hymenomonas elongata.
Brownef al. (1989) cuantificaron fitoplancton con un intervalo de tamafio de 1 a 20 Um en
monocultivos de especies como Nannochloris bacillaris, Chrysochromulina breviturrita y Euglenagracilis,
con un analizador de imagenes que uso las formas de estas especies, tomando el numero de
pixeles ocupadosporla imagen.
Un grupo de investigadores en Plymouth, Reino Unido, proponen el uso de los sistemas de
redes neurales, con el fin de realizar un analisis de patrones de reconocimiento bioldgico
(Simpson ef a/, 1992; Culverhouse ef a/, 1994; Culverhouse e¢ a/, 1996). Este método ha
analizado dibujos de siluetas de dinoflagelados y tintinidos, ademas de 23 fotogtafias de
organismosfitoplancténicos. Estas pruebas han servido para observat dos paramettos, uno es
la variacion natural de la morfologia de las especies y la otra es el efecto del ruido provocado
por el detritus. Lainteligencia artificial que involucran estas técnicas pueden ser un camino pata resolver el problema del monitoreo a gran escala o de una manera mas rapida la identificacion y conteo de estas especies (Culverhouse ef a/, 1996). Sin embargo hastala fecha no existe el sistema completo de identificaci6n que proponen.
11.3. PROCESADO OPTICO COHERENTE.
Durante las ultimas dos décadas se han realizado investigaciones en este sentido, comoesla
técnica de procesado dptico coherente en el reconocimiento y caracterizacion de especies de microalgas, especificamente diatomeas, microorganismos que presentan simetria en sus dos ejes de formaestriada y compuestos principalmente de didxidodesilicio (Almeida ef a/,, 1972).
Cairns e¢ ai (1972) utilizaron la técnica de filtrado espacial Optico coherente en el teconocimiento de patrones de las diatomeas: Navicula sp. y Cyclotella sp. con filtros espaciales
complejos del tipo Vander Lugt construidos con un interferdmetto de Rayleigh modificado.
Almeida y Eu (1976) presentaron resultados en la identificacion de diatomeas, aplicando la
técnica de correlacion Optica convencional confiltros espaciales acoplados u hologramas con la
transformada de Fourier.
También presentaron resultados en el monitoreo de la
contaminacion del agua, la cual esta relacionada con el nimero de diatomeas contenidas y
contadas en funcion de las especies en un cierto periodo de tiempo.
Almeida ef a/ (1978) realizaron analisis de algas en transparencias fotograficas de 35 mm
utilizando un procesador dptico hibrido,en el cual el procesamiento dela informacionse realiza
Optica y digitalmente por medio de una computadora. Las sefiales de cortelacion grabadas
IDENTIFICACION DE PARTICULAS BIOGENICAS —__
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CAP{TULO II [IDENTIFICACION Y CONTEO DE ORGANISMOSDEL FITOPLANCTON]
25 especies de diatomeas diferentes con el propdsito principal de compararlas consigo mismas y formar una mattiz de 25 x 25 valores de correlacion para probar la habilidad de discriminacién del sistema.
Fujii y Almeida (1979a) elaboraron filtros espaciales acoplando patrones simulados y
obteniendo cortelaciones parciales 6pticas entre el patron simulado (contornos, contornos con esttias y caracteristicas morfoldgicas de importancia taxonédmica) y los microorganismos. Mostrando queeste filtro es menos sensible a las variaciones de tamafio del objeto, lo cual reduce el numero de filtros requeridos para el anidlisis. En este caso sdlo estuvieron
considerando el contorno de las diatomeas. El problema consiste en que un taxOnomo no
solamente reconoce el contorno del objeto, sino también su estructura interna, como son la densidad deestrias, la direccidn y formas de éstos. Generalmente éstos organismos nunca son
iguales, por ejemplo,las diatomeas que pertenecen a una misma especie son muy similares en
forma pero pueden ser diferentes en tamafio y en el patron de estrias. Por lo que es mas importante muchas veces encontrar parecidos o similitudes en vez de diferencias para la identificaciono clasificacion de dichos organismos.
Posteriormente, Fujii ef a/ (1980) desarrollaron un método pata el reconocimiento de formas microbiolégicas, rotando elfiltro espacial acoplado mediante un prisma de cufia motorizado y controlado por una computadora. Este analisis se basa en el conteo delos pixeles de los picos de correlacion con un programa de computacion sencillo. El filtro constaba de patrones de difraccin de varias diatomeas de diferentes tamafios, de tal manera que pudiera cubrir un amplio rango en cambiosde escala para la identificacion de estos mictoorganismos. Losfiltros generados fueron tomando ciertas caracteristicas de una especie de diatomea modelo,es decir, realizaron filtros en donde se contemplata al organismo con todas sus caracteristicas morfologicas (contornos, rasgos morfoldgicos que caracterizan a la especie taxonomicamente y tamafios de los organismos). En las correlaciones de estos filtros con una serie de 29 diatomeas diferentes en tamafio con una misma orientaciOn, encontraron que cuando se queria identificar organismos de un tamafio grande, presentaba problemasel conteo de pixeles, ya que este filtro se confundia con la mayoria de los tamafios de los organismos que contenia la imagen problema(existia mas ruido), caso contrario cuando se uso un organismo de tamafio pequefio que pudoidentificar a los organismos del mismo tamafio sin presentar problemas en el conteo de pixeles. Respecto la rotacién tuvieron problemas, ya que algunas diatomeassi se pudieron
discriminar y otras no, rotandoel filtro entre 0° y 180°, lo que indicd una fuerte deficiencia del
método; sin embargo lo importante de este trabajo es el analisis de las correlaciones por medio de un contador de pixeles que de una manera disminuye el tiempo de identificacion de estos
organismos; en este trabajo nose presentan el porcentaje de diferencia en las correlaciones para
cada especie.
Cairns ef a/ (1982) presentaron un trabajo sobre un sistema de identificacién automatizado basado en los patrones de difraccién de diatomeas, generados por medio de un sistema
micro-Optico controlado por computadoras; una de las principales aportaciones de este trabajo esla
interface del microscopio al sistema Optico que se usd, de esta forma se superan algunoserrores
IDENTIFICACIONDEPARTICULAS BIOGENICAS.
CAPiTULO II [IDENTIFICACION Y CONTEO DE ORGANISMOSDEL FITOPLANCTON]
imagen al sistema, aunque también encontraron problemas en escala y rotacion de los organismos compatados pero fueron menores que los enconttados por Fujit ef af (1979b).
Coronel-Beltran (1988) utiliz6 un sistema dptico coherente invariable a rotacién y ubicacién del organismos en una diapositiva, aplicado a las diatomeas.
11.4. CALCULO Y SIGNIFICACION ESTADISTICA EN EL CONTEO DE
FITOPLANCTON
Lund ef a/. (1958) leg a la siguiente formula matematica para la estimacion de la significacion estadistica de los resultadosdel tecurso:
Sona = hy
n
Esto significa que si se tiene un recuento de 25 células, el error es de +40%, para 2 = 100 baja a +20%y para 2 = 10 000 a +2%.
Es costumbre calcular el numero de células por mililitro o litro de agua, a partir del valor del
recuento. Side una camara de 2.5 mm de diaémetro = 500 mm’ de superficie de fondo, se han
contado 10 mm? , con el resultado de Z, entonces Z x 50 es el resultado total pata la camara, siendo Z el nimero de recuento de una especie. El resultado dividido por el volumen dela
camara da el numero decélulas de cada especie por mililitro. La suma de todoslos resultados
da el numero total de células por mililitro de agua o si se multiplica por 1 000 los resultados
IDENTIFICACION DE PARTICULAS BIOGENICAS_
CAPITULO It [APLICACION YVENTAJAS DE LOS PATRONES DE DIFRACCION EN LA IDENTIFICACION AUTOMATIZADA DE ESPECIES FITOPLANCTONICAS]
CAPITULO:
CAPITULO I11
Aplicacion y ventajas de los patrones de
difraccion en la identificacion
2Cualesson lasventajasdelusosdelospatronesdecifraccién en lossistemasde
sdentbieais
ovadps?
IDENTIFICACIONDEPARTICULASBIOGENICAS —
CAPITULO Il [APLICACION Y VENTAJAS DE LOS PATRONES DE DIFRACCION EN LAerrAUTOMATIZADA DE ESPECIES FITOPLANCTONICAS]
18. 4. INTRODUCCION
El problemade identificar el fitoplancton con mayoreficiencia, velocidad y con el mismo error de identificacién es dificilmente solucionado, debido a la experiencia que deben poseer los
especialistas pata esta practica. Asi, los investigadores que estudian al fitoplancton se han
preocupado en realizar nuevas técnicas que permitan identificar a estos organismos con una
mayor facilidad.
El presente capitulo retoma la técnica de los patrones de difraccion pata identificar cinco
especies de fitoplancton del género Ceratinm, con |a finalidad derealizar una analisis mucho mas
ptofundo en la aplicabilidad de la técnica. El objetivo de este capitulo es cuantificar mediante
la correlacion de los patrones de difraccién de las imagenes, cada uno de los problemas que se presentan en el reconocimiento de las especies como son: iluminacidn, detritus, posicién de
sedimentacion de la célula, variacién natural de los organismos de una especie en una muestra
de agua de mar de una localidad,y la variacién en la identificacién cuando el organismo viene
segmentado.
El primer objetivo particular es determinar los indices de correlacién entre los patrones de
difraccion de las imagenes (R? ) y entte las imagenes directamente (R? ). La hipotesis es que
R? > Rj. El cumplimiento de esta hipdtesis dara como fundamento el usar o no usar los
patronesde difraccion en un sistema de identificacion automatica de especies fitoplancténicas.
El segundo objetivo particular es determinar la asociacién de las especies entre un mismo
subgénero mediante los patrones de difraccién(A,) y entre las im4genes directamente (A,).
La hipotesis es que A, > A,.
El tercer objetivo particular es determinar los indices de correlacidn de los patrones de
difraccion entre las especies de un mismo subgénero (R2nate.) y entre otro subgénero
(R2ct. ). La hipdtesis es que (R2abe..)> (28st.) cuando un subgéneto (pd) en
patticular es analizado.
Por otta parte, las especies del fitoplancton que estan compuestas de placas, cuando son
colectadas por red o filtradas, pueden fragmentarse debido a su fragilidad. Ya que estos
organismos estaban vivos al momento de la colecta deben ser cuantificados. Asi, el cuarto
objetivo particular es determinar los indices de correlacion entre los patrones de difraccién de
las imagenes (R2,) y entre las imagenes directamente (R2,), cuando estas especies estan
IDENTIFICACION DE PARTICULAS BIOGENICAS—
CAPITULO III [APLICACION Y VENTAJAS DE LOS PATRONES DE DIFRACCION EN LA IDENTIFICACION AUTOMATIZADA DE ESPECIES FITOPLANCTONICAS]
1.2. METODOLOGIA
il1.2.1 Especies analizadas del género Ceratium
Se analizaton seis especies del género Ceratium comprendidos en tres subgéneros Ceratium,
Tripoceratium y Amphiceratium (Balech 1988, Sournia 1986).
Las especies del subgénero Cetatium son Ceratinmfurca ( Ehrenberg ) Balech, 1988:131, placa 59, Figs. 4-6 y Ceratinmpentagonum (Gouttet) Balech, 1988: 129, placa 56 Figs. 15 y 16.
Ceratium furca Ceratium pentagonum
Figura 3.1.- Especies del subgénero Ceratium.
Estas especies se catactetizan por tener la epiteca con un cuerno apical.; ambos cuernos antapicales son rectos y dirigidos hacia atras, paralelos o poco divergentes; uno de estos cuernos
es menor que el otro. La diferencia entre estas dos especies es que en C. fura la epiteca disminuye gradualmente, prolongandose con la parte apical del organismo. Los bordes dela epiteca son rectos o ligeramente concavos y los cuernos antapicales estan bien desarrollados. En cambio en C. pentagonum, existe una diferenciacion entre la epiteca y el cuerno apical y el cuerpo presenta una forma pentagonal.
Las especies del subgénero T'tipoceratium son: Cenaium macroceros (Ehrenberg) Balech, 1988:
placa 5, Fig. 10, Ceratinm tripos (O.F. Muller) Balech, 1988:138, placa 58, Figs. 1-6 y Ceratinm dens (Ostenfeld y Schmidt) Balech, 1988: 197, placa 69, Figs. 3, 4y 5.
Ceratium tripos Ceratium macrocetos Ceratium dens
