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INTRODUCCION
En este trabajo presentamos, en primer lugar, algunas ideas básicas que
permiten entender la dinámica puramente biológica de las poblaciones de peces, lo que nos permitirá, en segundo lugar, entender el modo en que un cierto nivel de capturas afecta dicho comportamiento biológico. Con esos dos elementos podemos avanzar en la discusión sobre los criterios de gestión sostenible desde el punto de vista económico y caracterizar los problemas que ocasiona la existencia del libre acceso. Como se ha insistido en otros capítulos, estos modelos básicos no son tan útiles por su capacidad para describir situaciones reales, como porque sirven para entender los problemas de la explotación pesquera y para definir con relativa precisión los criterios y objetivos que deben guiar la intervención pública en ese sector; aparte de esto el modelo básico es una herramienta analítica que puede extenderse en muchas direcciones, algunas de las cuales consideraremos en los últimos apartados del capítulo.
Uno de los modelos básicos para la estima de la población de la anchoveta viene a ser el modelo de schaefer.
MÉTODOS DE EVALUACIÓN DE POBLACIONES EXPLOTADAS
Objetivos de las evaluaciones: evaluación de la abundancia y distribución del stock; tasa de explotación; selectividad
Métodos de observación de las poblaciones explotadas. Tipos de datos
Estimación de abundancia. Relación entre CPUE y tamaño del stock
Métodos directos de evaluación Métodos indirectos: modelos de producción; modelos
analíticos; métodos de reducción de stock
OBJETIVOS DE LAS EVALUACIONES DE STOCKS
1) Estimación actual y retrospectiva de la dinámica poblacional y estado de explotación
2) Predicciones cuantitativas del efecto de sistemas de gestión alternativos en el tamaño y dinámica poblacional del stock (Hilborn & Walters 1992)
Estimación actual y retrospectiva de la dinámica poblacional y estado de explotación
Parámetros descriptores de la dinámica poblacional:
crecimiento individual
mortalidad natural
estructura poblacional (edades, tamaños, ...)
reproducción:
edad (tamaño) de madurez
frecuencia de puesta
fecundidad por puesta
Abundancia y biomasa del stock:
• estimas absolutas
• índices de abundancia
Estimación actual y retrospectiva de la dinámica poblacional y estado de explotación (cont.)
- Distribución espacial del stock
- Tasa de explotación:
Definición del esfuerzo de pesca
Capturabilidad (eficiencia) del arte de pesca
Mortalidad por pesca
- Selectividad del arte de pesca
MÉTODOS DE OBSERVACIÓN DE LAS POBLACIONES EXPLOTADAS
1) Datos de capturas y esfuerzo comerciales
(Métodos indirectos)
• Observadores de operaciones de pesca (‘on-board observers’)
sólo se observa parte del esfuerzo
costo elevado
problemas con pescadores
muestreo de capturas
descartes, ‘by-catch’
• Muestreo en puertos: Desembarcos
a partir de registros de ventas
observadores
• ‘Log books’ (libros de bitácora)
Actitud de los pescadores: calidad y cobertura de los registros
PROBLEMA GENERAL:
ESFUERZO DE PESCA CONCENTRADO EN
ÁREAS DE ALTA DENSIDAD
MÉTODOS DE OBSERVACIÓN DE LAS
POBLACIONES EXPLOTADAS
2) Campañas experimentales (‘research surveys’)
(Métodos directos)
• Censos visuales: transectos, vuelos, ...
• Campañas hidroacústicas: móvil o estacionaria
• Pesca
3) Experimentos de marcado-recaptura
4) Telemetría
TIPOS DE DATOS OBTENIDOS EN LA
OBSERVACIÓN DE POBLACIONES EXPLOTADAS
1) Tasas de detección (capturas, encuentros, ...)
2) Muestreo de las capturas
• Edad (partes duras)
• Tamaño y peso corporal
Distribuciones de frecuencias Crecimiento
de tallas Edad
Mortalidad
• Condición sexual
Madurez
Desarrollo gonadal
Fecundidad, ...
• Genética y morfometría Estructura stock
• Contenidos estomacales
3) Localización y movimientos
Métodos de estimación de abundancia del
stock (tamaño poblacional)
• CAMPAÑAS EXPERIMENTALES
• EXPERIMENTOS DE MARCADO-RECAPTURA
• INDICES DE ABUNDANCIA BASADOS EN CAPTURAS COMERCIALES:
CPUE (captura por unidad de esfuerzo)
CPUE = f (TAMAÑO STOCK)
PROBLEMA DE LA CPUE:
Estadísticas agregadas no reflejan la distribución espacial del stock y del esfuerzo
RELACIÓN ENTRE CPUE Y TAMAÑO DEL STOCK
RELACIÓN ENTRE CPUE Y TAMAÑO DEL STOCK
HIPERESTABILIDAD
• agregaciones
• búsqueda eficiente
• tiempo da captura largo(‘handling’)
HIPERREDUCCIÓN
• comportamiento diferencial de la población ante el arte de pesca (ej. Invertebrados sésiles)
PROPORCIONALIDAD
• búsqueda aleatoria
• tiempo de captura corto
C = E · q · N• C: captura• q: capturabilidad eficiencia • E: esfuerzo• N: tamaño stock
MÉTODOS DIRECTOS DE EVALUACIÓN
A) ESTIMACIÓN DE BIOMASA (ABUNDANCIA) EN CAMPAÑAS EXPERIMENTALES
1. Diseño de muestreo:
cobertura espacial y temporal
distribución espacial de esfuerzo
selectividad (método de muestreo)
2. Análisis estadístico:
cartografía (estimación local de abundancia)
estimación global de abundancia
3. Predicción de capturas:
relación entre abundancia y CPUE
MÉTODOS DIRECTOS DE EVALUACIÓN
B) MONITORIZACIÓN DEL RECLUTAMIENTO
OBJETIVO: Determinación de relación stock-reclutamiento
(denso-dependencia, factores ambientales)
- Selección de una fase vital
fácil de muestrear y
con una relación conocida entre su abundancia y la abundancia futura de la cohorte en el momento del inicio de la pesquería
Diseño de muestreo:
MÉTODOS INDIRECTOS DE EVALUACIÓN
• Modelos de producción
• Modelos analíticos
• Métodos de reducción de stock
MODELOS DE PRODUCCIÓN
(MODELOS DE BIOMASA DINÁMICA)
“surplus production models”
BIOMASA1 = BIOMASA0 + RECLUTAMIENTO + CRECIMIENTO --CAPTURAS – MORTALIDAD NATURAL
“SURPLUS PRODUCTION” = PRODUCCIÓN – MORTALIDAD NATURAL
MODELO DE SCHAEFER (1954)
[modelo logístico en ecología de poblaciones]
dB / dt = r · B · (1 - B/k) – C
B: biomasa explotable
r: tasa intrínseca de crecimiento poblacional
k: biomasa en equilibrio (sin pesca)
C: tasa de captura
C = E · q · N
EQUILIBRIO (*):
B* = k · (1 – q/r · E)
(C/E)*= K · q · (1 – q/r · E)
C* = q · K · E · (1- q/r · E)
MODELOS ANALÍTICO
Curvas de biomasa virgen y de rendimiento por recluta en función de la mortalidad por pesca (F)
Rendimiento por recluta del haddock del Mar del Norte en función de la edad de entrada en la pesquería (Y) y la tasa de mortalidad por pesca (F)(X)
MÉTODOS DE CAPTURAS POR EDADES:
ANÁLISIS DE POBLACIÓN VIRTUAL (VPA) [ANÁLISIS DE COHORTES]
(1) Cálculo retrospectivo de la abundancia del stock (incluyendo reclutamiento) por edades en función de los datos de capturas
(2) Estimación de selectividad y capturabilidad
Esquema de la secuencia de procesos tal como se incluyen en el Análisis de Población Virtual
Ejemplo de matrices de datos (capturas por cohortes y años) y resultados (F por edad y año) en un Análisis de Población Virtual
MÉTODOS DE REDUCCIÓN DE STOCK
(‘STOCK DEPLETION’)
Las capturas (comerciales o experimentales) influencian la abundancia relativa (CPUE u otro índice) del stock que permanece en la población o en un área determinada.
• Caso simple (sin reclutamiento ni mortalidad natural): captura necesaria para reducir el índice de abundancia a 0
• Reclutamiento & mortalidad: cuanto reclutamiento y mortalidad son necesarios para obtener la reducción observada del índice de abundancia
• Serie temporal de capturas e índice de abundancia
A) MÉTODO DE LESLIE PARA POBLACIONES CERRADAS
- Método de DeLury para poblaciones cerradas
- Métodos para poblaciones abiertas
B. Índice de abundancia previo y posterior a una captura puntual de magnitud y composición conocidas (periodo corto, población cerrada)
2) ‘CHANGE-IN-RATIO’
Cambio en las proporciones relativas de diferentes categorías
de individuos (sexos, edades, ..) por captura diferencial
3) ‘INDEX-REMOVAL’
Reducción en abundancia relativa debido a la captura
MÉTODO DE DE LURY PARA POBLACIONES CERRADAS
Nt = N1 - Kt-1
Kt-1 = C1 + C2 + … + Ct-1
Kt-1: captura acumulada hasta el inicio del momento t
Ct = E · q · Nt
Ct / E = yt = q · Nt = q · [N1 – Kt-1] = q · N1 – q · Kt-1
‘CHANGE-IN-RATIO’
Clases de individuos (sexo, talla, edad, …): X, Y
Explotación diferencial de ambas clases:
X2 < X1
Y2 = Y1
Cambio en la relación entre ambos índices de
abundancia tras la captura:
Nx1 , Ny1 = f (X2/X1 ; Y2/Y1)
Ejemplo de ‘INDEX-REMOVAL’
CPUE 1 = 10
CPUE 2 = 7
C = 300
Reducción en CPUE =
10 – 7 /10 = 3/10
N1 = 1000
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