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Este artigo apresenta um novo método para estimar a geolocalização de peixes de mar profundo e avança o estado-da-arte no campo da biotelemetria. 

Comparando perfis de profundidade e temperatura obtidos por transmissores via satélite, em três espécies de tubarões nos Açores, com modelos 3D de variáveis ambientais e dados de telemetria acústica, avaliou-se a estrutura quantitativa/performance de modelos de estado-espaço (Hidden Markov model- HMM) para geolocalização.

Os resultados mostram que é possível avançar a geolocalização para zonas meso- e batipelágicas. Apesar das limitações na geolocalização de peixes de mar profundo, o estudo indica que a combinação de técnicas avançadas com tecnologias inovadoras abre novas oportunidades para o estudo de ecossistemas do oceano profundo.

Consulta o artigo completo aqui:

https://doi.org/10.1016/j.dsr.2024.104386

EN:
This article presents a new method for estimating the geolocation of deep-sea fish and advances the state-of-the-art in the field of biotelemetry. 

By comparing depth and temperature profiles obtained by satellite transmitters in three species of sharks in the Azores with 3D models of environmental variables and acoustic telemetry data, the quantitative structure/performance of state-space models (Hidden Markov model - HMM) for geolocation was evaluated.

The results show that it is possible to advance geolocation for meso- and bathypelagic zones. Despite the limitations in geolocating deep-sea fish, the study indicates that combining advanced techniques with innovative technologies opens up new opportunities for studying deep-ocean ecosystems.