Metodi statistici per le traiettorie di movimento degli squali

This bachelor's thesis explores the application of advanced statistical models, specifically Hidden Markov Models (HMMs), for analyzing shark movement trajectories and behavioral states. Using real tracking data, various modeling approaches are implemented and compared to capture the complex dynamics of animal movement. The primary objective is to develop a robust methodological framework capable of inferring internal states (ex. foraging, migration). The results contribute to a better understanding of shark spatial ecology, offering essential predictive tools for species conservation and management in dynamic marine environments.

Questo lavoro di tesi triennale esplora l'applicazione di modelli statistici avanzati (HMM) per l'analisi delle traiettorie di movimento e dello stato comportamentale degli squali. Utilizzando dati di tracciamento reali, vengono implementati e confrontati diversi approcci di modellazione, per catturare la dinamica complessa del movimento animale. L'obiettivo principale è sviluppare un framework metodologico robusto capace di inferire lo stato interno (es. foraggiamento, migrazione). I risultati ottenuti contribuiscono a una migliore comprensione dell'ecologia spaziale degli squali, offrendo strumenti predittivi fondamentali per la conservazione e la gestione delle specie in ambienti marini dinamici.