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Letamendi 102 y La Ría Telefax: (5934)2401773 – 2401776 – 2401779 Fax: 2402304 P.O. Box: 09-01-15131 Email: [email protected] www.inp.gov.ec Guayaquil-Ecuador

EVALUACIÓN DE LA POBLACIÓN DE PINCHAGUA (Opisthonema spp.) EN EL ECUADOR Y PERSPECTIVAS DE

EXPLOTACIÓN.

Cristian Canales, Manuel Peralta y Viviana Jurado

Instituto Nacional de Pesca

Investigación de Recursos Bioacuáticos y su Ambiente

[email protected], [email protected], [email protected]

Resumen. Se realizó la evaluación de stock de pinchagua (Opisthonema spp.) considerando el conocimiento biológico y la información de capturas, CPUE, composiciones de edades y tallas disponibles en el INP desde 1981 al 2012. Para tales efectos, se empleó un Modelo Estadístico de Captura a la Talla (MECT) y cuyos resultados mostraron que la pinchagua ha tenido cambios importantes en los niveles poblacionales, provocados por fuertes variaciones en los reclutamientos y por el efecto de la mortalidad por pesca. El análisis muestra que hasta la mitad de los 90’s predominaron grandes clases anuales (reclutamientos) los que explicaron los grandes niveles de desembarques y estimaciones de biomasa superiores al millón de toneladas. Sin embargo, a partir de 1996 habría ocurrido un cambio notable de productividad, donde el recurso ingresó a un período de anomalías negativas en el reclutamiento lo que se ha mantenido a la fecha y ha generado niveles de biomasas en torno al 10% de las máximas estimadas.

Por otro lado, gran parte de las variaciones de la mortalidad por pesca han sido explicadas por el esfuerzo de pesca, destacándose una tendencia creciente que se ha mantenido durante toda la última década. Los niveles de mortalidad por pesca señalan que la pinchagua se encuentra en sobrepesca a partir del 2005 y en sobre-explotación a partir del 2010, estimándose que la biomasa desovante se encuentra reducida por debajo del nivel límite correspondiente al 40% de la condición virginal.

El análisis de proyección poblacional indica que la aplicación de mortalidades por pesca de referencia (PBR) podrían revertir la condición actual del stock de pinchagua, y que considerando un riesgo no mayor al 20% de generar la sobre-explotación en el largo plazo (10 años), la captura recomendable para el 2013 debiese ser controlada en torno a las 19 mil toneladas. Se recalculó la talla media de madurez sexual (L50), que correspondió a 21, 6 cm LT; a través de un análisis de Índice Gonadosomático (IGS) se determinó que los meses de mayor actividad reproductiva para esta especie correspondieron a febrero- marzo seguido por desoves durante abril, con lo cual se propone modificar los periodos de veda para estos meses, considerando los estimados alcanzados.

1. ANTECEDENTES GENERALES

1.1. La pesquería de Pinchagua (Opisthonema spp.) en Ecuador

1.1.1. Generalidades

mailto:[email protected]




Los peces pelágicos pequeños forman parte de los recursos pesqueros de mayor importancia económica y social del Ecuador, y su actividad extractiva, desembarques, procesamiento (enlatados y harina de pescado) y exportaciones genera un rubro importante de divisas para el país. La costa ecuatoriana, está caracterizada por representar una zona de transición entre los regímenes tropical y subtropical; hacia el norte la Bahía de Panamá, caracterizada por agua tropical cálida (> 25 °C) y de baja salinidad (< 34 ‰); hacia el sur, frente a las costas de Perú, está el agua subtropical fría y salina de la Corriente de Humboldt (Cucalón, 1986). En esta zona se distribuyen peces pelágicos pequeños de gran interés comercial como pinchagua (Opisthonema spp.), macarela (Scomber japonicus), chuhueco (Cetengraulis mysticetus), botellita (Auxis spp.), entre otras, las mismas que se encuentran disponibles en las áreas de operación de la flota cerquera-costera, registrándose mayores concentraciones en la zona del Golfo de Guayaquil, y en menor escala frente a las costas de la provincia de Manabí. Se estima que la pesca comercial de peces pelágicos pequeños se inició en la década de los 60’s, en tanto que los desembarques de pinchagua son identificados desde inicios de los 80’s. Los desembarques de este recurso alcanzaron en promedio 200 mil toneladas durante la primera mitad de los 80’s, y caen de manera muy rápida, manteniendo valores cercanos a 30 mil toneladas durante las tres últimas décadas. Las primeras embarcaciones fueron construidas con casco de madera y eran utilizadas para la captura de pinchagua. Posterior al colapso de la pesquería de anchoveta (década 70´s) en aguas peruanas, gran parte de embarcaciones con casco de acero y de mayor autonomía fueron adquiridas por empresas ecuatorianas, lo que provocó un significativo incremento de la capacidad de pesca de esta flota; paralelamente se desarrolló la ampliación y mejoras en la infraestructura de las fábricas harineras y conserveras ya existentes. El incremento en el número de embarcaciones mejor equipadas permitió explorar nuevas áreas de pesca y capturar otros recursos como sardina y macarela, especies que probablemente estuvieron disponibles en el área, pero, debido a las limitaciones operativas de la flota existente en ese momento no era posible su captura. Es probable, que con el transcurso del tiempo, la flota se sobredimensionó en número de embarcaciones y en consecuencia su poder de pesca.


Figura 1. Barco Clase I, para la captura de

pinchagua

El Instituto Nacional de Pesca (INP) realiza desde 1981, a través del “Programa de Peces Pelágicos Pequeños”, el seguimiento mensual de la flota cerquera-costera, con la finalidad de contar con información biológica-pesquera procedente de esta actividad para evaluar el estado poblacional de este recurso y presentar recomendaciones para su explotación sustentable. Dentro de las principales especies que el INP realiza el monitoreo se encuentra la pinchagua, con cuatro especies registradas para aguas ecuatorianas, tres para el área costera continental: Opisthonema bulleri, O. libertate y O. medirastre, y una cuarta especie (O. berlangai) reportada alrededor de las islas Galápagos. Estas especies por sus características morfológicas externas son difíciles de distinguir, por lo que para fines de investigación se las ha agrupado a nivel de género (Opisthonema spp.).

Esta especie es capturada por la flota cerquera-costera, la misma que realiza sus faenas de pesca durante la fase de luna nueva (denominada “oscura”), que dura aproximadamente 22 días. Las embarcaciones dedicadas a la captura de este recurso son pequeñas, con capacidad de bodega reducida, esto es, menos de 35 toneladas de registro neto

(TRN), las mismas poseen casco de madera, carecen en su mayoría de

equipos electrónicos para la detección de cardúmenes, tienen poca autonomía; en la actualidad constituyen más del 50% de la flota cerquera total (Figura 1). El arte de pesca utilizado es la red de cerco con jareta, cuyas características principales son: Longitud 180 – 400 bz (329-732 m), profundidad 15 – 45 bz (27-82 m) y apertura de malla (ojo de malla) de 1,5” (Castro y Muñoz 2010). Los principales puertos pesqueros donde frecuentemente se efectúan los desembarques de pinchagua, están localizados en las provincias de Manabí, Santa Elena y Guayas, como sigue:


Figura 2. Distribución geográfica de las especies O. libertate, O. medirastre, O. bulleri

y O. berlangai. Fuente: Lyle et al. (1997).

Región

Manabí Santa Elena Guayas

Pu

ert

o

Jaramijó Palmar Posorja

Manta La Libertad Machalilla Anconcito Pto. López

Salango

1.1.2 Distribución Geográfica y Zonas de Pesca Las especies de pinchagua son costeras y se distribuyen desde el norte del Golfo de California hasta la Bahía de Sechura en Perú (Figura 2). En Ecuador estas especies se distribuyen a lo largo de la costa ecuatoriana, desde el norte de Bahía de Caraquez (Prov. Manabí) hasta el sur del Golfo de Guayaquil (Prov. Guayas), aunque debe mencionarse la existencia de una pesquería en la Provincia de Esmeraldas (Santos y Fuentes, 1992). Jurado y Prado (2008) mencionan que durante el 2007 las mayores capturas de pinchagua se reportaron en los alrededores de la Isla Santa Clara (Figura xx), y estuario exterior del Golfo de Guayaquil. Para el 2010 y 2011 se registraron las zonas de pesca frente a la Provincia de Manabí (Crucita y Machalilla). En el Golfo de Guayaquil, las mayores capturas se realizaron alrededor de la Isla Santa Clara y frente a Chanduy (Figura 3).


Figura 3. Zonas de pesca de pinchagua (Opisthonema spp.) reportadas por la flota cerquera-sardinera. a) 2007, b) 2008, c) 2009, d) 2010 y e) 2011.

a)

-82 -81 -80 -79 -78

Longitud

-4

-3

-2

-1

0

1

Latitu

d

Salinas

CrucitaJaramijó

Monteverde

AnconcitoChanduy

Salango

Machalilla

Isla Puná

Desenbarques Totales (t)

0 to 60

60.1 to 120

120.1 to 180

-81 -80 -79 -78

Longitud

-4

-3

-2

-1

0

1

Lati

tud

Esmeraldas

Musne

Bahía de Caráquez

Manta

La LibertadAnconcito

Isla Salango

Isla Puna

Isla La Plata

Guayaquil

Desembarque total (t)

0.1 to 31

31.1 to 60

60.1 to 90

90.1 to 120

-81 -80 -79 -78

Longitud

-3

-2

-1

0

1

La

titu

d

SalinasAnconcito

Salango

CrucitaJaramijó

Monteverde

Chanduy

Machalilla

Isla Puná

0.1 to 1.5

1.6 to 2.5

2.6 to 5.0

5.1 to 6.0

6.1 to 20

20.1 to 36


c) b) a)

e)

-82 -81 -80 -79

Longitud

-3

-2

-1

0

1

La

titu

d

Isla Puná

SalinasAnconcito

Salango

CrucitaJaramijó

Monteverde

Chanduy

Machalilla

0.01 to 5

5.01 to 30

30.01 to 60

60.01 to 100


Linea 8 millas

e) d) d)


1.1.3 Normativas Considerando las reducciones en la abundancia de esta especie registradas a partir de 1990, la disminución en la talla de los especímenes capturados, y en base a recomendaciones del INP, se han implementado varias regulaciones a este recurso, entre las cuales se encuentran:

- Acuerdo Ministerial No. 18 Registro Oficial No. 475 (17/12/01): Veda total para la captura de la especie pinchagua durante los meses de marzo y septiembre, así como también se ratifica la prohibición de utilizar esta especie para la elaboración de harina de pescado.

- Acuerdo Ministerial No 183 del 28 de noviembre de 2001: Art 2.- Prohibir la utilización de la especie Pinchagua (Opisthonema spp.) para la fabricación de harina de pescado. Art 3.- Prohibir la captura de Pinchagua (Opisthonema spp.) a las embarcaciones que no dispongan de equipos de frío o bodegas enfriadas por hielo y térmicamente aisladas.

- Acuerdo Ministerial nº 406 del 12 de octubre del 2011.Prohibir el uso de pantallas para la captura de especies pelágicas.

2. ASPECTOS REPRODUCTIVOS

Santos y Fuentes (1992), indicaron que la pinchagua presenta dos periodos de máxima actividad reproductiva, el primero correspondiente a febrero-abril y un segundo durante septiembre. Con el objeto de confirmar lo anterior, en este trabajo la época principal de desove se determinó usando el Índice Gonadosomático (IGS) (Nikolsky, 1963) el cual relaciona el peso de la gónada y el peso corporal del pez, lo cual está asociado al grado de madurez que experimenta el ovario o testículo en su ciclo reproductivo (De Vlaming et al. 1982). De acuerdo a los resultados obtenidos, el primer periodo se mantiene mientras que el segundo se ha desplazado para el mes de noviembre.

Para el 2102, los promedios mensuales del IGS mostraron valores superiores en las hembras (0,9 – 6,9) en relación a los machos (0,2 – 5,8); indicando un mayor desarrollo de los ovarios, probablemente relacionado a la búsqueda de un proceso reproductivo exitoso. En especímenes hembras y machos, el ciclo reproductivo inicia en el mes de enero con valores más altos durante febrero y marzo (5,8 – 5,3 machos; 6,9


– 5,8 hembras), para el mes de abril el valor disminuye considerablemente (1,1 – 0,9 machos y hembras), asociados al paso a un periodo de desove (Fig. 4). Para los meses posteriores se observan valores mínimos de IGS (0,2), debido a la presencia de individuos juveniles en las capturas, posteriormente se observa un segundo pico reproductivo en el mes de noviembre (2,6). Similar comportamiento reproductivo se observa para los primeros meses del 2013. Con la finalidad de ajustar los estimados de IGS, para marzo se utilizó valor el promedio obtenido durante el seguimiento de la veda de pinchagua 2009, mientras que para septiembre el valor fue ponderado.

Figura 4. Promedio mensual de IGS para machos y hembras de Opisthonema spp., durante el 2012

Respecto de la talla media de madurez (longitud a la cual el 50% de las hembras están maduras), las primeras estimaciones corresponde a Aguilar (2000), quién determinó la longitud media en 22,7 cm LT. Posteriormente, se recalculó esta longitud (l50%) considerando datos correspondientes de los años 1995 – 2012. Se consideraron como maduras aquellas hembras cuyas gónadas se encontraron en estados IIR, III, IV y V. La expresión utilizada es una función de tipo logística, cuya forma es: e

P lo

l11

1

-1

0

1

2

3

4

5

6

7

8

ENE FEB MAR* ABR MAY JUN JUL AGST SEP OCT NOV DIC ENE-13 FEB MAR*

IGS

MESES

Machos

Hembras


donde: Pl = Proporción de madurez a la talla i

β0 y β1 = son constantes del modelo (parámetro de intercepto y pendiente)

Para obtener la talla a la cual el 50% de las hembras están maduras se estimaron los parámetros β0 y β1 mediante el método de máxima verosimilitud considerando una distribución binomial, para lo cual se utilizó la herramienta SOLVER de Excel, a través de la siguiente ecuación:

Los parámetros de la función fueron β0 = 13,5074083 y β1 = 0,63622471 y el L50% fue calculada en 21, 6 cm LT (fig. 5).

Figura 5. Curva de madurez sexual para ambos sexos de Opisthonema spp.

1

0

%50L


3. ASPECTOS PESQUEROS

3.1 Series de capturas y esfuerzo de pesca

Como fuera mencionado, la información pesquera que se analiza para este estudio, procede del monitoreo mensual que realiza el INP de la flota cerquera-costera que captura pinchagua, colectada a través de tres fuentes: 1) entrevistas personales a capitanes de pesca, 2) datos de los registros diarios de pesca de cada una de las empresas pesqueras (bitácoras), y 3) información de zarpes en las Capitanías de Puerto de Manta, Salinas, Posorja y Guayaquil. Los volúmenes de desembarque son expresados en toneladas y el esfuerzo está referido al número de zarpes o arribos (viajes totales) emitidos por la capitanía de puerto. Con el fin de generar una señal de CPUE como índice de abundancia relativa, se analiza la serie de capturas y esfuerzo de pesca para los barcos clase I (<35 TRN) los que capturan mayormente este recuso, desde la cual se supone que la información colectada es representativa de la estructura de la población. La serie de esfuerzo fue analizada en dos secciones, la primera da cuenta al período 1981-1999 y corresponde a la vertida en diversos informes técnicos publicados como son Fuentes (1989), Patterson et al. (1990) y Patterson y Santos (1990). El segundo período se extiende desde el 2000 al 2012, que considera zarpes y lo que comprende la base de datos del programa pelágicos pequeños. Esta última serie de datos fue modelada en base a un Modelo Lineal Generalizado (GLM), el cual consideró como función de enlace identidad, y como funciones de distribución de probabilidad candidatas para el logaritmo de la CPUE, la distribución gaussiana (normal) y gamma. Como efectos

explicatorios se analizaron el efecto año ( ), trimestre (β) y zona ( ) con réplicas a nivel mensual.

Zona 1: Crucita y Machalilla, Salango y Manta Zona 2: La Libertad, Chanduy, Anconcito y Posorja

La estimación de la CPUE estandarizada por año consideró el estimador:


Los coeficientes de los modelos se presentan en la Tablas 1 y 2 junto al análisis de Devianza, y señala que el efecto que mejor explica la variabilidad de la log CPUE es el año, y que el mejor ajuste corresponde a la distribución normal cuyo índice de Akaike (AIC) es de 584.1 (el modelo Gamma entregó un AIC=640.2). El histograma de los residuales y el gráfico cuantil-cuantil se entrega en la Figura 6, mientras la serie estandarizada de CPUE junto a los desembarques empleados en la evaluación de stock se entrega en la Tabla 3.


Tabla 1. Coeficientes del Modelo Lineal Generalizado (GLM) aplicado a los datos de CPUE de pinchagua bajo el supuesto que la variable log CPUE tiene una distribución normal.

Call: glm(formula = ln_CPUE ~ Year + trim + zona, family = gaussian(link = "identity"), data = matriz) Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 4.26604 0.19771 21.578 < 2e-16 *** Year2001 0.25023 0.24167 1.035 0.30160 Year2002 -0.60044 0.24968 -2.405 0.01700 * Year2003 -0.73832 0.25629 -2.881 0.00435 ** Year2004 -0.47449 0.23833 -1.991 0.04771 * Year2005 -0.97563 0.24610 -3.964 9.91e-05 *** Year2006 -0.29285 0.23834 -1.229 0.22047 Year2007 -0.55419 0.24610 -2.252 0.02530 * Year2008 0.03112 0.23899 0.130 0.89653 Year2009 0.09885 0.29671 0.333 0.73933 Year2010 -0.15160 0.23834 -0.636 0.52538 Year2011 -0.74959 0.24610 -3.046 0.00260 ** Year2012 0.01210 0.23834 0.051 0.95956 trim2 -0.06502 0.15601 -0.417 0.67726 trim3 -0.16905 0.16154 -1.046 0.29648 trim4 -0.40696 0.15786 -2.578 0.01058 * zona2 -0.24543 0.10157 -2.416 0.01648 * (Dispersion parameter for gaussian family taken to be 0.618465) Null deviance: 181.57 on 239 degrees of freedom Residual deviance: 137.92 on 223 degrees of freedom AIC: 584.13

Análisis de Devianza

Df

Deviance resid.

DF resid. Dev P(>|Chi|)

NULL 239 181.57 Year 12 34.41 227 147.16 1.39E-07

trim 3 5.632 224 141.53 0.02791

zona 1 3.611 223 137.92 0.01567


Tabla 2. Coeficientes del Modelo Lineal Generalizado (GLM) aplicado a los datos de CPUE de pinchagua bajo el supuesto que la variable log CPUE tiene distribución gamma.

Call: glm(formula = ln_CPUE ~ Year + trim + zona, family = Gamma(link = "identity"), data = matriz) Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 4.24541 0.22322 19.019 < 2e-16 *** Year2001 0.20986 0.28314 0.741 0.45938 Year2002 -0.61665 0.25905 -2.380 0.01813 * Year2003 -0.75480 0.25782 -2.928 0.00377 ** Year2004 -0.46635 0.25458 -1.832 0.06830 . Year2005 -0.96783 0.24238 -3.993 8.86e-05 *** Year2006 -0.32538 0.25889 -1.257 0.21012 Year2007 -0.53735 0.25795 -2.083 0.03837 * Year2008 0.06769 0.27331 0.248 0.80461 Year2009 0.11487 0.34618 0.332 0.74034 Year2010 -0.12617 0.26613 -0.474 0.63589 Year2011 -0.76264 0.24965 -3.055 0.00253 ** Year2012 0.02524 0.27175 0.093 0.92609 trim2 -0.01145 0.16974 -0.067 0.94629 trim3 -0.17723 0.17350 -1.021 0.30812 trim4 -0.35829 0.16651 -2.152 0.03250 * zona2 -0.26041 0.10464 -2.489 0.01355 * --- Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 (Dispersion parameter for Gamma family taken to be 0.05098266) Null deviance: 17.227 on 239 degrees of freedom Residual deviance: 13.879 on 223 degrees of freedom AIC: 640.22 Análisis de Devianza

Df

Deviance resid.

DF resid. Dev P(>|Chi|)

NULL 239 17.227

Year 12 2.64111 227 14.585 6.72E-07

trim 3 0.39079 224 14.195 0.05347

zona 1 0.31583 223 13.879 0.01281


Figura 6. Histograma de los residuales y qq-plot del ajuste del modelo GLM a los datos de CPUE de pinchagua.

Histogram of Residuals

Residuales std.

Fre

cu

en

cia

-3 -2 -1 0 1 2 3

0.0

0.2

0.4

-3 -2 -1 0 1 2 3

-3-1

13

Normal Q-Q Plot

Cuantiles teoricos

Re

sid

ua

les s

td


Tabla 3. Desembarques, esfuerzo de pesca y Captura por Unidad de Esfuerzo (CPUE) de la pinchagua en el Ecuador, 1981-2012.

Año Capturas (ton) Esfuerzo (N°

viajes totales) CPUE (t/vt) *

1981 68390 981 69.71

1982 219849 1021 215.33

1983 69155 831 83.22

1984 182074 838 217.27

1985 328074 841 390.10

1986 297721 980 303.80

1987 240577 1047 229.78

1988 206766 983 210.34

1989 189789 784 242.08

1990 98632 667 147.87

1991 91622 587 156.09

1992 31016 500 62.03

1993 69247 417 166.06

1994 69892 446 156.71

1995 40910 520 78.67

1996 41041 424 96.79

1997 37723 320 117.88

1998 40530 178 227.70

1999 22253 182 122.27

2000 20037 281 71.24

2001 20071 219 91.49

2002 10952 280 39.08

2003 6895 203 34.05

2004 8590 194 44.33

2005 8282 308 26.85

2006 16851 317 53.15

2007 14153 346 40.93

2008 25263 344 73.49

2009 22527 286 78.64

2010 35849 586 61.22

2011 20273 602 33.66

2012 32253 447 72.11

(*) nominal desde 1981-1999 y estandarizada GLM 2000-2012


3.2 Composición por talla Las composiciones de tallas son el resultado del muestreo de longitudes desarrollado por el INP como parte del “Programa de Peces Pelágicos Pequeños” en los principales puertos de descarga de pinchagua antes mencionados. La unidad básica de muestreo es un contenedor de 20 kg y los individuos son medidos al centímetro inferior. El rango predominante de las composiciones de tallas va de 12 a 31 cm de LT y sus variaciones interanuales parecen reflejar de buena manera el ingreso de clases anuales importantes que pasaron por la pesquería. Durante el periodo más reciente 2007 – 2012 se registraron el paso de aparentes buenas clases anuales que ingresa el 2008 con moda en torno a los 15 cm y avanza a través de los años desplazando la moda anual hacia los individuos más grandes. Cabe resaltar que un considerable porcentaje de los individuos capturados por la flota no han llegado a la Longitud Media de Madurez Sexual (LMMS) calculada para esta especie (21,2 cm LT) (Figura 7).

Figura 7. Composiciones de tallas de pinchagua 2007-2012.

0

5

10

15

8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34

Fre

cuen

cia

(%) 2007

0

5

10

15

8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34

Fre

cuen

cia

(%) 2008

0

5

10

15

8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34

Fre

cuen

cia

(%) 2009

0

5

10

15

8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34

Fre

cuen

cia

(%)

2012

0

5

10

15

8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34

Fre

cuen

cia

(%)

2011

0

5

10

15

20

8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34

Fre

cuen

cia

(%)

2010


4. MODELO DE EVALUACIÓN

4.1. Modelo Estadístico de Captura a la Talla (MECT)

Para propósitos de la presente evaluación se implementó un modelo de dinámica en edades a escala anual con observaciones de capturas en edades y tallas de manera combinada. Se trata de un modelo integrado denominado Modelo Estadístico de Captura a la Talla (MECT) modificado de Canales et al (2011), y codificado en ADMB1 (Automatic Difference Model Builder). Este es lenguaje de programación actualmente empleado para la evaluación de poblaciones en el NMFS (NOAA), IATTC, SCIRO y los principales centros de investigación pesquera del mundo. El modelo integra todas las piezas de información disponibles con el objeto de modelar la dinámica del recurso pinchagua y comprender las variaciones de su población en el tiempo. El modelo supone que el reclutamiento ocurre a inicios de cada año y estos son una representación estocástica tomada desde un valor promedio, cuyos desvíos en escala logarítmica obedecen a

una distribución normal con media cero y desviación =0,7. La dinámica de sobrevivencia sigue un curso exponencial determinado por la mortalidad natural y la mortalidad por pesca edad-específica. El efecto edad-específico de la mortalidad por pesca, también conocido como selectividad o patrón de explotación, sigue una forma paramétrica logística y para el caso de la pinchagua, considera 3 bloques de selectividad: 1981-1990; 1991-2004; 2005-2012, las cuales se refieren a cambios tanto en las fuentes de datos (edad y tallas) como del ingreso de clases anuales fuertes. La mortalidad natural es supuesta conocida e invariante entre años y edades. El modelo supone que la pinchagua es un stock cerrado frente al Ecuador, el cual desova principalmente entre febrero y marzo de cada año. Este desove explicaría la presencia de reclutas del año inmediatamente posterior. Las evidencias empíricas de desovantes y reclutas son débiles y parecen estar más determinadas por variaciones estocásticas del medio ambiente. El crecimiento anual en tallas se supone discreto y ocurre hacia fines de año, y está representado por el modelo de von Bertanlanffy, mientras que el peso y la madurez a la talla son representados respectivamente, por una única curva de poder y otra logística teórica (mayores detalles se entregan en Anexo 1).

1 http://www.admb-project.org/


En relación con el modelo de las observaciones, las capturas se suponen representan una expresión continua del esfuerzo de pesca (mortalidad) al interior de cada año y siguen el modelo de captura de Baranov. Por su parte, la CPUE se supone como una fracción de la biomasa explotable a mitad de año. El modelo de observación de las composiciones de tallas se sustenta en un modelo de probabilidad de la talla respecto de la edad. Así se determina que la distribución de las tallas para cada grupo de edad se representa por un arreglo matricial, el cual es aplicado directamente sobre las composiciones de edades predichas de las capturas para obtener las composiciones de tallas. El modelo de probabilidad supone que la talla es una variable aleatoria que sigue una distribución normal cuyos parámetros son la talla esperada para el grupo de edad (proveniente del modelo de crecimiento de VB) y la desviación de las tallas en ese mismo grupo de edad.

4.2. Horizonte de evaluación e información de entrada El horizonte de evaluación comprende un total de 32 años y se extiende desde 1981 al 2012. En esta serie de datos la información disponible de composiciones de la captura tiene algunos vacíos, disponiéndose de composiciones de edades solo para el inicio de la serie 1982-1991 (Santos y Fuentes, 1992) (Tabla 4) y otra de composiciones de tallas para el período 1991-2012 (Tabla 5). Por su parte, la señal de CPUE se compone de dos series, una nominal hasta 1999 y otra estandarizada por GLM desde el 2000 al 2012 (Tabla 6), mientras que los principales parámetros biológicos empleados en esta evaluación se suponen conocidos y se entregan en la Tabla 7. Tabla 4. Composiciones de edad de las capturas de pinchagua 1982-1991 (Santos y Fuentes, 1992)

Año 0 1 2 3 4 5 6

1982 65448 41333 620859 531161 270445 18078 1000

1983 11166 138526 310733 144714 51971 12414 420

1984 74930 141729 261176 424414 444708 95022 8843

1985 214104 464150 1058353 290762 564399 124750 11075

1986 718953 602208 340736 368138 723102 277886 31086

1987 441702 720717 547362 429780 255000 42161 1212

1988 49616 226538 591390 474413 414645 118451 8837

1989 929718 436480 176036 210029 303183 103901 16801


1990 45173 97132 163272 90530 163272 90530 81414

1991 176421 82130 61518 9980 26630 8853 1671


Tabla 5. Composiciones de tallas de las capturas de pinchagua 1995-2012 (INP, 2012)

10.5 11.5 12.5 13.5 14.5 15.5 16.5 17.5 18.5 19.5 20.5 21.5 22.5 23.5 24.5 25.5 26.5 27.5 28.5 29.5 30.5

1981 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

1982 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

1983 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

1984 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

1985 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

1986 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

1987 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

1988 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

1989 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

1990 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

1991 1 3 35 184 494 849 1073 1415 1533 1725 1345 740 476 438 467 451 296 201 99 41 22

1992 8 45 104 501 671 506 360 429 676 622 437 346 369 384 443 410 285 190 85 36 12

1993 0 0 0 46 143 286 885 1447 1284 936 558 424 420 487 490 373 318 198 120 48 16

1994 0 0 1 1 2 56 325 547 720 553 485 377 376 286 383 326 338 194 88 26 2

1995 2 40 187 131 378 754 937 852 875 909 885 815 593 600 520 335 208 156 123 27 9

1996 0 0 1 4 65 423 472 557 755 935 1108 1161 1107 1110 1304 1496 1224 718 439 226 103

1997 17 103 508 1610 4314 4392 3128 1956 1722 1448 934 739 772 1002 1226 1050 827 525 249 74 17

1998 0 25 113 114 255 512 271 217 116 101 121 207 186 95 48 22 6 2 1 1 0

1999 17 12 37 231 1058 786 521 354 241 131 172 214 306 677 917 1028 899 700 372 166 61

2000 0 0 1 9 27 188 546 583 572 713 649 616 776 940 1018 948 833 610 453 222 80

2001 0 0 4 11 128 267 336 429 500 573 568 460 510 616 665 697 853 393 188 101 40

2002 0 13 79 386 849 769 493 474 575 491 408 373 342 462 551 601 428 250 145 51 15

2003 3 3 19 79 411 969 993 780 691 749 740 835 941 870 837 495 240 101 58 23 5

2004 0 1 3 43 327 197 233 590 725 690 740 702 776 868 836 526 280 129 68 17 7

2005 12 159 546 429 841 1488 1070 995 1053 1053 1112 1039 942 720 557 348 191 53 22 7 4

2006 21 14 83 226 273 436 601 518 636 987 1043 1137 1194 1199 811 479 234 102 26 6 4

2007 0 0 2 24 250 504 278 324 706 824 986 952 797 733 660 489 363 185 76 16 5

2008 2 22 128 423 1300 1707 1683 1310 712 633 869 997 957 896 800 564 358 179 97 37 9

2009 0 0 0 1 1 4 50 283 302 160 215 307 359 347 299 186 87 36 13 3 0

2010 0 0 0 0 0 0 3 15 19 33 84 116 132 154 139 122 60 24 9 1 0

2011 0 2 1 12 29 32 75 84 85 123 113 108 111 100 90 63 47 21 4 2 0

2012 76 52 302 352 668 1429 2197 2657 2405 2459 2460 2120 1646 1008 613 325 78 29 8 3 2


Tabla 6. Series de años con datos disponibles de pinchagua

Fuente Años disponibles

Composiciones de tallas 1991-2012 Composiciones de edades

1982-1991

CPUE

1981-1999 2000-2012

Desembarques 1981-2012

Tabla 7. Parámetros biológicos de pinchagua empleados para fines de evaluación

Parámetro Valor

Crecimiento (Santos y Fuentes, 1992)

Loo=31.7; k=0.26; to=-2.56

Mortalidad natural M=0.5 Peso-talla Logística madurez sexual

a=0.021763 /

b=2.8532

a=13.50 / b=0.63

4.3. Parámetros del modelo El modelo resuelve un total de 81 parámetros (Tabla 8), los que en su mayoría están en escala logarítmica para asegurar su no negatividad y corresponden a los siguientes:

- Mortalidad por pesca anual (32) - Desvíos del reclutamiento anual (32) - Reclutamiento promedio (1) - Parámetros de posición y dispersión de logística de selectividad (6) - Coeficiente de capturabilidad (2) - Composición de edades año inicial (6)

- Talla promedio del reclutamiento (1) - Coeficiente de variación de la talla a la edad (1)

El uso de dos series de CPUE se trata considerando 2 coeficientes de capturabilidad para los períodos 1981-1999 y otro 2000-2012. Además de


esto, las variaciones en las composiciones de tallas y edades sugieren considerar 3 distintos bloques de selectividad antes definidos, lo que implica la estimación de 6 parámetros. Tabla 8. Parámetros del modelo MECT (mect.par) aplicado a datos de pinchagua # Number of parameters = 81 Objective function value = 6321.38 Maximum gradient component = 1.16751e-005 # A50f: 3.59011 1.27022 1.54335 # log_rangof: 0.999999 1.00000 0.471080 # log_M: -0.693147180560 # log_Ro: 6.75987253993 # dev_log_Ro: 1.23829462595 1.91222493318 2.26739907616 2.10814491830 2.05086861513 2.12615066874 0.662981439663 -0.0802241456346 0.0615996943332 0.428253879923 0.174067535428 0.616900654389 0.592042334691 -0.203043321888 -0.0555964532926 -1.32282265793 0.555636446197 -0.357965407152 -0.871911653954 -1.81087158341 -1.77424777879 -1.16199462353 -1.55889012970 -1.64518015372 -0.273258301969 -1.01130921710 -0.495181135496 0.265933391177 -1.80724752729 -0.961036125094 -0.0440019397323 0.374283942411 # dev_log_No: 0.451631434087 -0.0425268564221 -0.660233011838 -0.929585220649 -0.573313392193 0.00000000000 # log_Ft: 0.185727386032 1.23031069638 -0.136694103254 0.487147742528 0.956133646052 0.858612968537 0.663980328529 0.575817533642 0.801943265438 0.841226549918 0.259001601378 -0.780584696365 -0.123778032822 0.00453657331050 -0.372633688779 -0.112388086237 -0.0875177143068 -0.0277427119088 -0.606200017529 -0.554030354348 -0.117552080325 -0.296016975409 -0.661224157845 -0.417091637180 -0.302077718569 0.159327688221 -0.316928806897 0.152626882406 -0.225277320877 0.292387391170 0.205296656867 0.509823334067 # log_qflo: 0.838597695095 1.06162981716 # log_Loo: 3.45631668088 # log_k: -1.34707364797 # log_Lo: 2.74318263661 # log_cv_edad: -2.19049689789

4.4. Condiciones iniciales La condición inicial para la evaluación del stock de pinchagua es de no equilibrio, esto considerando que la pesquería es antigua y que el horizonte de evaluación se inicia (1981) en el régimen de máximos niveles de capturas. El no-equilibrio se modela como un desvío aleatorio log-normal


(cv=0.7) en torno a una condición de equilibrio respecto al reclutamiento de ese año y la mortalidad total.

4.5. Peso relativo de la información Las distintas piezas de información son integradas en el análisis bajo un enfoque estadístico y se suponen una muestra de variables aleatorias con funciones de probabilidad conocidas. Los índices de abundancia y los desembarques se suponen siguen una distribución log-normal mientras las composiciones de tallas y edades una distribución multinomial. Los coeficientes de variación que son empleados para medir el error de observación de la CPUE y los desembarques, dan cuenta del nivel de desviación que el analista supone tienen los datos respecto del valor verdadero. El coeficiente de variación tiene relevancia en las estimaciones pues es inversamente proporcional con el peso que tiene una determinada fuente de datos en la verosimilitud total (Tabla 9). De similar forma las composiciones de tallas y edades de los desembarques son integradas al análisis bajo cierto peso estadístico, factor denominado tamaño de muestra efectivo. El tamaño de muestra en proporcional al número de lances realizados para generar cierta composición de tallas o edades (Ianelli, com. pers.). En este trabajo fue considerado el proceso iterativo recomendado por Francis (2011) que comenzó con un valor arbitrario de tamaños de muestra todos igual a n=50, para luego de repetidos ajustes del modelo, llegar a valores estables a posteriori usando el estimador teórico empleado por Gavaris y Ianelli (2002). (Tabla 9 y 10).

2

*

)ˆ(

)ˆ1(ˆ

j

jj

j

jj

pp

pp

nm

donde j es la edad y p la proporción.

Tabla 9. Tamaños de muestra y coeficientes de variación empleados para la ponderación de las composiciones de tallas, edades, CPUE y desembarques de la flota.

Fuente nm cv

Frec. de tallas 100 Frec. de edades 10 CPUE 0.20 Desembarques 0.05


Tabla 10. Detalles del archivo de controles mect_opt.ctl

#_________________________________________________________________ # cv_CPUE cv_Desemb cv_Ro cv_No 0.2 0.05 0.7 0.7 # dt desove dt CPUE 0.2083 0.5 # tamaños de muestra Talla - Edad 100 10 #_________________________________________________________________ # OPCIONES Y FASES DE ESTIMACION SELECTIVIDAD # Fase de estimacion de capturabilidad 4 # Fase estimación de la selectividad flota 3 # Número de bloques de selectividad y años de inicio 3 1981 1991 2005 # Número de bloques de capturabilidad y años de inicio 2 1981 2000 # PARAMETROS DE CRECIMIENTO Y MORTALIDAD NATURAL #____________________________________________________ #Loo, k, Lt(a=1) cv(edad) M 31.7 0.26 15 0.08 0.5 #Loo y k de Santos y Fuentes 0.2 0.2 0.3 10.1 10.1 # cv de la prior # OPCIONES Y FASES DE ESTIMACION #____________________________________________________ # Fase de estimacion de Linf -4 # Fase de estimacion de k -3 # Fase de estimacion de Lo 3 # Fase de estimacion de cv constante a la edad 3 # Fase de estimacion de M -3 # Fase de estimacion mortalidad por pesca F 2 # CTP #____________________________________________________ #numero de PBRs 4 #F=0 F60% F50% F40%t 0 0.35 0.50 0.70 # Años a simular en el futuro 10


5. Evaluación de la población de Pinchagua

5.1 Ajuste del modelo de evaluación

El ajuste del modelo a los datos de CPUE es satisfactorio y recoge de muy buena forma las principales variaciones de este índice de abundancia a través del tiempo y cuyos detalles se resume en la Figura 8. Los intervalos de confianza sobre los datos (círculos) corresponden al coeficiente de variación otorgado para este índice (cv=0.2) en el modelo, y los que en general incluyen el valor esperado (línea continua) lo cual indica la bondad de ajuste del modelo. Una aproximación al nivel de ajuste a los datos se presenta en la Figura 9 en la cual se indica que el 59% de la variabilidad de la CPUE ha sido explicada por el modelo de evaluación.

Figura 8. Ajuste del modelo a los datos de CPUE de pinchagua. Los círculos representan los datos, la línea continua al modelo y las barras de error el intervalo de confianza al 95%.


Figura 9. Diagrama de dispersión de la CPUE observada y predicha por el modelo. La línea recta representa la curva esperada 1:1.

Se destaca además que los datos de composiciones de tallas disponibles parecen ser muy consistentes respecto de las variaciones que ha tenido la CPUE y los desembarques, generando valiosa información respecto de las variaciones en los reclutamientos y en la mortalidad por pesca. En efecto, en la Figura 10 se advierte que las composiciones de tallas son reproducidas de buena forma por el modelo, destacando el ingreso de cohortes importantes que pasaron por la pesquería, por ejemplo el 2005 y 2008, y las que originaron el crecimiento posterior de la biomasa y la CPUE. Por su parte las composiciones de edades son en general erráticas con fluctuaciones que el modelo no puede reproducir adecuadamente (Figura 11). Cabe señalar que el bajo tamaño de muestra estimado para las composiciones de edades (nm=10) refleja precisamente una menor calidad de ajuste del modelo a esta pieza de información, esto en contraposición con el tamaño de muestra de las composiciones de tallas (nm=100) que destaca por un mejor ajuste como ya fue mencionado antes.


Figura 10. Ajuste del modelo (líneas) a las composiciones de tallas (barras) de las capturas de Pinchagua 1991-2012.


Figura 11. Ajuste del modelo (líneas) a las composiciones de edades (barras) de las

capturas de pinchagua 1982-1990.


5.2 Reclutamientos y selectividad

El reclutamiento corresponde a individuos de edad cero y que son estimados por el modelo en conjunto con el resto de los parámetros, esto con el objeto de reproducir la variabilidad tanto de la CPUE, desembarques, composiciones de tallas y de edades en las capturas. El reclutamiento se estima distribuido normal en torno a una talla de 15.5 cm y un coeficiente de variación del 11% (ver tabla de parámetros Tabla 8). Este segmento de la población parece estar sujeta a un bajo nivel de explotación si se considera la sobre posición con la selectividad, en la cual la talla al 50% de explotación se estima en torno a los 23 cm (2.6 años) (Figura 12 y 13). Es decir, el tardío reclutamiento a la explotación de la Pinchagua permite que una fracción importante de la población logre desovar antes de ser removidos por pesca, esto considerando que la talla media de madurez recalculada (21.2 cm) es muy cercana a la de primera captura. Los resultados de la evaluación de stock indican el ingreso de 4 grandes reclutamientos ocurridos entre 1983 y 1986, los que generaron altos niveles de biomasa que la flota supo aprovechar con los máximos registros de desembarques. Posteriormente la escala de los reclutamientos volvió a niveles promedios con menor nivel de variación (Figura 14). Los reclutamientos de pinchagua presentaron dos períodos marcados, uno de anomalías positivas hasta 1994-1995, seguido de otro período de anomalías negativas no obstante que para los años más recientes se observa una racha de buenos reclutamientos (Figura 15). Se destaca el buen reclutamiento del año 2008, el cual es advertido en las composiciones de tallas y ha generado el crecimiento posterior de la población.

5.3 Mortalidad por pesca y capturabilidad

La mortalidad por pesca ha presentado variaciones relacionadas con los niveles de esfuerzo de pesca. La mortalidad por pesca se mantuvo en valores elevados hasta inicios de los 90’s, año a partir del cual el esfuerzo de pesca (viajes totales) muestra una reducción importante conforme lo fueron las capturas hasta el año 2000. A partir de este año tanto el esfuerzo de pesca como la mortalidad han seguido una tendencia al alza (Figura 16), variación relacionada positiva y linealmente en poco más del 56% (Figura 17).


Figura 12. Distribución de tallas del reclutamiento, selectividad y madurez sexual de Pinchagua

Figura 13. Bloques de patrones de selectividad de pinchagua


Figura 14. Evolución de los reclutamientos de pinchagua 1981-2012. La línea segmentada representa el valor promedio de largo plazo.

Figura 15. Variabilidad anual de la anomalía de los reclutamientos de pinchagua.


Figura 16. Evolución de la mortalidad por pesca y esfuerzo de pesca de pinchagua.

Figura 17. Relación entre el esfuerzo de pesca y la mortalidad por pesca de pinchagua.


5.4 Biomasa

Conforme a la abrupta reducción en la escala de los reclutamientos y el aumento de la mortalidad por pesca, la población de pinchagua presentó una rápida declinación en biomasa desde mediados de los ochentas hasta el 2003. La biomasa total y desovante promedio durante la década de los 80’s alcanzó las 1,1 millones y 450 mil toneladas respectivamente, niveles que disminuyen a menos del 8% de este valor para la década recién pasada. Se estima que de las 148 mil toneladas de biomasa total estimadas hasta el 2012, solo 33 mil toneladas constituyen el stock desovante (Figura 18 – 19 y Tabla 11). Como fuera mencionado antes, la biomasa de pinchagua estaba destinada a reducir sus niveles poblacionales de forma natural, esto fundamentalmente por la notable reducción de los reclutamientos. En este sentido, en la Figura 20 se ilustra la disminución de la biomasa desovante virgen, es decir, aquella que hubiese existido sin explotación y el efecto que ha tenido la explotación a través del tiempo.

Figura 18. Evolución de la biomasa desovante de pinchagua 1981-2012. La línea segmentada representa los intervalos de confianza al 95%.


Figura 19. Evolución de la biomasa total de pinchagua 1981-2012. La línea segmentada representa los intervalos de confianza al 95%.

Figura 20. Evolución de la biomasa desovante virginal y actual de pinchagua 1987-2012.


Tabla 11. Biomasa total, desovante, mortalidad por pesca y reclutamiento de pinchagua 1981-2012.

Año Biomasa total

(miles ton)

Biomasa desovante (miles

ton)

Mortalidad por pesca

(F)

Reclutamiento (indx1E6)

1981 733.42 282.60 1.204 2976

1982 951.11 324.87 3.422 5838

1983 1171.31 367.32 0.872 8327

1984 1477.06 540.88 1.628 7101

1985 1578.69 621.70 2.602 6706

1986 1535.62 596.48 2.360 7230

1987 1187.91 569.31 1.943 1674

1988 817.51 467.62 1.779 796

1989 517.69 286.80 2.230 917

1990 322.27 140.75 2.319 1324

1991 247.75 90.83 1.296 1027

1992 221.78 71.54 0.458 1598

1993 270.90 87.46 0.884 1559

1994 220.42 85.41 1.005 704

1995 172.25 69.41 0.689 816

1996 125.43 57.46 0.894 230

1997 157.81 42.99 0.916 1503

1998 148.62 48.06 0.973 603

1999 114.17 49.52 0.545 361

2000 84.78 44.23 0.575 141

2001 58.62 30.06 0.889 146

2002 44.70 17.42 0.744 270

2003 39.82 15.18 0.516 181

2004 38.68 15.60 0.659 166

2005 65.67 16.09 0.739 656

2006 75.35 23.80 1.173 314

2007 83.85 28.08 0.728 526

2008 132.52 33.51 1.165 1125

2009 110.78 44.18 0.798 142

2010 93.61 39.80 1.340 330

2011 95.72 25.14 1.228 825

2012 148.70 32.85 1.665 1254


5.5 Puntos de referencia y diagnóstico de la población

El diagnóstico de la población de pinchagua es evaluado considerando cálculos basados en la razón de biomasas desovantes (BD/BDo) y la estimación de mortalidad por pesca de referencia (Puntos Biológicos de Referencia, PBR). La razón de biomasa desovante potencial (RBD) es usada para evaluar el status del stock de pinchagua. La ecuación que define esta razón viene dada por:

tF

tt

BD

BDRBD

,0

donde BD es la biomasa desovante en cualquier instante de tiempo (t) y BDF=0,t es la biomasa desovante que podría haber estado presente en determinado año si no hubiera existido actividad pesquera. La RBD tiene como límite inferior el valor de 0 que indica que la población ha sido reducida severamente por la pesca y probablemente se encuentra sobre-explotada. Si el RBD tiene un valor cercano a 1.0, significa que la pesquería no ha reducido el stock desovante. Nótese que este índice es independiente de los cambios de productividad de largo plazo. El RBD ha sido empleado para definir puntos biológicos de referencia en muchas pesquerías. Varios estudios (Clark 1991, Francis 1993, Thompson 1993, Mace et al 1996) sugieren que se pueden producir rendimientos promedios equivalentes al Máximo Rendimiento Sostenido cuando el RPD se encuentra en el rango 0,3 – 0,5, y que muchas pesquerías no pueden generar producción sostenida si el RBD se ubica por debajo de 0,2. En el caso de la pinchagua se observa que durante gran parte de su explotación, la biomasa en promedio ha sido menor al 40% de la biomasa virginal (Figura 21), nivel de referencia que debiese ser considerado límite de sobre-explotación para recursos pelágicos. Nos referimos a sobre-explotación si la biomasa desovante se encuentra bajo cierto límite (en este caso el 40% de BDo) y la sobre-pesca ocurre cuando la mortalidad por pesca excede su valor de ferencia límite, el que en este caso corresponde a F40%. El RBD indica que la pinchagua durante la última década, pudo haber salido transitoriamente de la condición de sobre-explotación a partir del 2006 gracias al buen reclutamiento del 2005. Sin embargo el incremento relativo de las capturas y la mortalidad por pesca, junto a la baja en el nivel de los


reclutamientos, genera que la situación se invierta en los años más recientes ingresando nuevamente a la condición de sobre-explotación.

Figura 21. Razón de biomasa desovante (RBD) de pinchagua 1983-2012.

Por otra parte, para definir los niveles de mortalidad por pesca de referencia se realiza un Análisis de Rendimiento y Biomasa por Recluta, con el objeto de evaluar la respuesta relativa de largo plazo de la población (en base a un recluta) frente a distintos niveles de mortalidad por pesca. La curva de reducción poblacional muestra, que la reducción al 40% de BDo se logra luego de aplicar de manera sostenida un valor F=0.7, mientras que si se considera como objetivo de manejo un escape del 60% de BDo, la mortalidad por pesca recomendable debiese ser F=0.35 (Figura 22). Las variaciones en la mortalidad por pesca anual evidencian que durante la década de los 80’s y desde el 2005 al 2012 se ha generado la sobrepesca, esto considerando que sus valores han excedido en promedio el referente F40% (Figura 23). La sobrepesca lleva en el largo plazo a la sobre-explotación, pero es fácil de revertir controlando el nivel de capturas. La


sobre-explotación es una situación más delicada pues depende de la resiliencia del recurso. De acuerdo con lo anterior, la pinchagua estaría en condición de sobrepesca y sobre-explotación, esto considerando que el valor del RBD de los últimos años es inferior a 0.4. Esta aseveración se basa en la curva de riesgo (Figura 24) en la cual se estima que esta probabilidad es del 97%. En términos de la sobrepesca, la probabilidad que la mortalidad por pesca del año mas reciente exceda el límite F40% se estima en un 98% (Figura 25).

Figura 22. Curvas de biomasa y rendimiento por recluta de Pinchagua.


Figura23. Mortalidad por pesca anual y mortalidad por pesca de referencia de Pinchagua.

Figura 24. Riesgo que el RBD del año mas reciente sea menor al límite 0.4 (sobre-explotación).


Figura 25. Riesgo que la mortalidad por pesca del año mas reciente sea mayor a la condición límite (F40%) (Sobrepesca)

5.6 Perspectivas de explotación

Se realizó un estudio de simulación para lograr una mejor comprensión de cómo, en el futuro, cambios hipotéticos en la cantidad de captura o esfuerzo de pesca ejercido por la flota podrían afectar la población de pinchagua. El método consideró tanto la incertidumbre acerca del reclutamiento futuro como la incertidumbre en los parámetros. Una parte sustancial de la incertidumbre total en la predicción de eventos futuros es causada por incertidumbre en las estimaciones de los parámetros del modelo y la condición actual, que debería por lo tanto ser considerada en cualquier proyección a futuro. La incertidumbre en las estimaciones de parámetros del modelo fue evaluada considerando las propiedades asintóticas de los parámetros. La condición actual de la pinchagua sugiere establecer una política de mortalidad por pesca constante, en la cual la captura es variable y proporcional a los cambios en biomasa. Si bien una política de captura constante es deseable para que la industria pesquera mantenga una


actividad estable en el tiempo, períodos inadvertidos de baja productividad pueden generar sobre-explotación en los recursos. La proyección de reclutamientos consideró el valor promedio de largo plazo derivado de la evaluación de stock. Los criterios de explotación fueron las mortalidades por pesca de referencia F40%, F50% y F60%, para cada uno de los cuales se estimó la trayectoria de biomasas, desembarques y reducción población futuro. Se incluyó el escenario F=0 con el solo objetivo de evaluar el nivel hipotético de recuperación de la pinchagua en el largo plazo. Los valores de partida de la simulación se entregan en Tabla 12. Tabla 12. Abundancia (millones de individuos), mortalidad por pesca y selectividad edad específica del año 2012.

Edad 0 1 2 3 4 5 6

N 1254 468 81 9 14 1 0

F 0.092 0.448 1.163 1.558 1.647 1.662 1.665

Selectividad 0.055 0.269 0.698 0.936 0.989 0.998 1.000

Las proyecciones de la biomasa desovante y las capturas se entregan en las Figuras 26 y 27, donde se destaca que bajo condiciones sin explotación, la pinchagua podría llegar a sostener una biomasa desovante de 162 mil toneladas, niveles similares a los registrados a inicios de los 90’s. Por el otro extremo, capturas con la política F40% (límite) generan expectativas de biomasa mejores a las actuales, y próximas a las 66 mil toneladas. Por el lado de las capturas, con el criterio de explotación más agresivo F40%, los desembarques podría oscilar en el largo plazo, en torno a las 30 mil toneladas siempre que la biomasa alcance el valor antes mencionado. Un resumen de las consecuencias a nivel de la población y manejo pesquero se entregan en la Tabla 13.


Figura 26. Biomasa desovante de pinchagua proyectada al 2021 bajo diferentes criterios de explotación

Figura 27. Desembarques de pinchagua proyectados al 2021 bajo diferentes criterios de explotación


Tabla 13. Tabla de decisión: Reducción de biomasa respecto del 2012, RBD, riesgo de sobre explotación y capturas al 2013 para distintos criterios de explotación.

Criterio

F=0 F60% F55% F50% F45% F40%

F 0.00 0.35 0.40 0.50 0.57 0.70

BD2021/BD2012 4.93 2.93 2.78 2.51 2.36 2.12

RBD2021 0.89 0.53 0.50 0.45 0.43 0.38

p(RBD2021<0.4) 0% 0% 0% 2% 18% 72% Captura 2013 (t) 0 12330 13942 17066 19175 22935

Los análisis muestran que en cualquiera de los casos considerados, las expectativas futuras de la población de pinchagua son su recuperación. La tercera fila de la Tabla 13 corresponde a la razón de la biomasa futura respecto de la actual, de manera que valores mayores a 1.0 reflejan el crecimiento del stock. Los resultados señalan que para la política de explotación más agresiva (F40%), el crecimiento esperado llegaría a 2.12 veces, en tanto que bajo condiciones sin explotación (F=0), la población podría alcanzar 4,93 veces la población actual. La razón de biomasa desovante futura (RBD2021) muestra que sin explotación, al cabo de 10 años la población llegaría al 89% de la condición virginal, mientras que con un nivel F= F40%, la reducción llegaría al 36% con lo cual se mantendrían las condiciones de sobre-explotación. La cuarta fila de la tabla antes mencionada entrega el riesgo de sobre-explotación para cada política de explotación, destacándose que solo con niveles de mortalidad por pesca F45%- F50%, el riesgo parece ser conservador (~10%). Con este criterio, las capturas en el largo plazo podrían llegar a 32 mil toneladas, pero dada la condición actual de la población la captura recomendable para el 2013 debiese oscilar en torno a las 19 mil toneladas.


6 CONCLUSIONES

Se realizó la evaluación de stock de pinchagua (Opisthonema spp.) considerando el conocimiento biológico disponible y la información de capturas, CPUE, composiciones de edades y tallas disponibles en el INP desde 1981 al 2012.

Los resultados mostraron que la pinchagua ha tenido cambios importantes en los niveles poblacionales, gatillados por fuertes variaciones en los reclutamientos y por el efecto de la mortalidad por pesca. El análisis muestra que hasta la mitad de los 90’s predominaron grandes clases anuales (reclutamientos) los que explicaron los grandes niveles de desembarques y estimaciones de biomasa superiores al millón de toneladas. Sin embargo, a partir de 1996 habría ocurrido un cambio notable de productividad, donde el recurso ingresó a un período de anomalías negativas en el reclutamiento lo que se ha mantenido a la fecha, no obstante algunos buenos reclutamientos que permitieron una transitoria recuperación de la pinchagua durante el período 2005-2008. Para el período más reciente se ha registrado el ingreso de mejores reclutamientos y las biomasas se estiman en torno a las 100 mil toneladas.

Por otro lado, las variaciones en la mortalidad por pesca han estado explicadas en parte por el esfuerzo de pesca, destacándose una tendencia creciente que se ha mantenido durante toda la última década. Las variaciones relativas en la mortalidad por pesca señalan que la pinchagua ha ingresado a un proceso de sobrepesca a partir del 2005, esto debido a que la mortalidad actual sobrepasa el criterio límite propuesto F40%.

En este mismo sentido, la condición de sobre-explotación se ha hecho presente solo a partir del 2010, por cuanto se estima que la biomasa desovante se encuentra reducida al 32% de la biomasa virginal y por debajo del nivel límite correspondiente al 40% de esta. A diferencia de la condición de sobrepesca, la que puede ser mitigada controlando la mortalidad por pesca, la sobre-explotación es una característica que depende también de los futuros reclutamientos y la capacidad de renovación poblacional.

El análisis de proyección poblacional señala que, bajo la perspectiva de reclutamientos promedios, un eventual cierre de la pesquería permitiría recuperar la población desovante a niveles similares a la década de los noventas y alcanzando el 90% de la condición virginal (Bo). El análisis de puntos biológicos de referencia sugieren que considerando un riesgo no mayor al 20% de generar la sobre-explotación en el largo plazo (10 años), y dada la condición actual de la población, las capturas recomendables para el


2013 debiesen oscilar en torno a las 19 mil toneladas. Con esta política se esperaría que las capturas en el futuro lleguen a 32 mil toneladas anuales.

7. RECOMENDACIONES

7.1. Recomendaciones para el manejo

Considerando la situación actual de sobrepesca y sobreexplotación por el cual está atravesando el recurso pinchagua, se recomienda lo siguiente:

- Mantener o reducir el esfuerzo de pesca debido a la relación que éste tiene con la mortalidad por pesca.

- Considerar como criterio de sobrepesca y sobreexplotación niveles relativos al 40 % de la biomasa virgen, y propender como objetivo de manejo el 60% de ésta.

- Reducir la captura en torno a las 19 mil toneladas para el 2013.

- Modificar el período de veda actual a los meses de febrero, marzo y abril con el objeto de mitigar el impacto de la pesca sobre período reproductivo y desove.

7.2 Recomendaciones Técnicas

Sin perjuicio de los resultados obtenidos, el grupo considera que es necesario mejorar algunos aspectos relacionado tanto al conocimiento, la información empleada y el proceso de evaluación de stock. Al respecto se recomienda:

- Impulsar y fortalecer el trabajo del grupo de edad y crecimiento, con el objeto de validar la edad de la pinchagua y generar series de composiciones de edades de las capturas.

- Revisar los estimados de crecimiento, complementando tanto el ajuste de componentes modales como la lectura de estructuras duras. Al respecto se recomienda mejorar los registros de individuos menores a los 15 cm de LT, esto con el objeto de precisar la talla para el primer grupo de edad.


- Revisar la los factores de representatividad de las composiciones de tallas respecto de los desembarques.

- Revisar las estimaciones de mortalidad natural una vez se mejore el conocimiento respecto del crecimiento de pinchagua

- Incorporar análisis de sensibilidad y consistencia en el modelo de evaluación de stock, esto con el objeto de evaluar la incertidumbre asociada al conocimiento y supuestos en las estimaciones.

- Actualizar la evaluación de stock de pinchagua en un período no mayor de dos años, dada la gran variabilidad que tienen los reclutamientos.

- Incorporar en los análisis el componente ambiental, con el objeto de explicar los grandes cambios de productividad que ha registrado la pinchagua en su historia.

- En la evaluación de stock, considerar tamaños de muestra y coeficiente de variación por año, con el objeto de ponderar la información de acuerdo a su calidad.

- Desarrollar cruceros hidroacústicos con el objeto de generar índices de abundancia independiente de la pesquería.


8. REFERENCIAS

Akaike, H. 1973. Information theory and an extension of the maximun likelihood principle. Páginas 267-281. En B.N. Petran y F. Csaaki, Eds. International Symposium on Information Theory, 2nd ed. Acadeemiai Kiadi, Budapest, Hungary.

Beverton R.J.H, 1990. Small marine pelagic fish and the threat of fishing; are

they endangered?. Journal of Fish Biology. Volume 37, Issue Supplement sA, pages 5–16, December 1990.

Bull B., R.I.C.C. Francis, A. Dunn y D.J. Gilbert. 2002. CASAL (C++

algorithmic stock assessment laboratory): CASAL User Manual v.1.02.2002/10/21. NIWA Technical Report 117. 119 p.

Cady J.F y J.A. Gulland. 1943. Historical patterns of fish stock. Marine Policy.

7(4). Páginas 268-269. Editores Butterworth-Heinmann. Canales C., M. J. Zuñiga, y F. Cerna, 2011. Estatus y Posibilidades de

Explotación Biológicamente Sustentables de los Principales Recursos Pesqueros Nacionales, año 2011., Sardina Común V-X Regiones, 2012. Informe Final, Instituto de Fomento Pesquero, Valparaíso, Chile, 92 pp.+ anexos.

Castro, R. y A. Muñoz. 2010. Análisis de la Caracterización de la Flota y

Redes de Cerco de Jareta que capturan peces pelágicos pequeños durante 2003, 2006 y 2010. Informe técnico elaborado para la Subsecretaria de Recursos Pesqueros.

Cucalón, E. 1986. Sinopsis de la oceanografía de la región frente a las

costas de Ecuador. Bases biológicas y marco conceptual para el manejo de los recursos pelágicos en el Pacífico suroriental. Convenio de cooperación BID/SELA. Documento de Pesca 001: 30-33.

Clark, W. G. 1991. Groundfish exploitation rates based on life history

parameters. Canadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences 48:734–750.

De Vlaming, V., G. Grossman & F. Chapman. 1982. On the use of the

gonosomatic index. Comp. Biochem. Physiol., 73A: 31-39.


Ehrhardt, N.M. 1991. Potencial impacts of a seasonal migratory jumbo squid

(Dosidicus gigas) stock on a Gulf California sardine (Sardinops sagax caerulea). Bull. Mar. Sci. 49 (1-2), 325-332.

Francis R.I.C, 2011. Data weighting in statistical fisheries stock assessment

models. Can. J. Fish. Aquat. Sci. 68: 1124–1138 (2011).

Francis, R.I.C.C. (1993). Monte Carlo evaluation of risks for biological reference points used in New Zealand fishery assessments. pp. 221–230. In: Smith, S.J., J.J. Hunt, and D. Rivard [ed.]. Risk evaluation and biological reference points for fisheries management. Can. Spec. Publ. Fish. Aquat. Sci., 120.

Freón, P., M. El Khattabi, J. Mendoza y R. Guzmán. 1997. Unexpected

reprodutive strategy of Sardinella aurita of the coast of Venezuela. Mar. Biól., 128: 363 – 372.

Gavaris, S. & J. Ianelli. 2002. Statistical Issues in Fisheries Stock Assessments. Scandinavian Journal of Statistics, Volume 29, Issue 2, pages 245–267, June 2002.

Holey S. y M. Maunder, 2005. Status of Yellow fin tuna in the eastern Pacific

Ocean in 2004 and outlook for 2005. Inter-Amer. Trop. Tuna Comm., Stock Assessment Report, 5.

Jurado, V y M. Prado. (2008). La pesquería de peces pelágicos pequeños en

Ecuador durante 2008. Informe técnico del Instituto Nacional de Pesca

Mace, P. L. Botsford, J. Collie, W. Gabriel, P. Goodyear, J. Powers, V.

Restrepo, A. Rosemberg, M. Sissenwine, G. Thompson y J. Witzig. 1996. Scientific review of definitions of overfishing in U.S. fishery management plans. Supplemental report NOAA Technical Memorandum NMFS-F/SPO-21. 20 páginas.

Nikolsky, G.V. 1963. The ecology of fishes. Department of Ichthyology,

Biology-Soil Faculty Moscow State University, 352 pp

Lyle, L., Valdez, M., Chapa, O., Gastelum, R. & I. López (1997). Captura, tallas y época reproductiva de sardina crinuda (Opisthonema spp.), desembarcada en Mazatlán, Sin. 1987-1996.

http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/sjos.2002.29.issue-2/issuetoc

http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/sjos.2002.29.issue-2/issuetoc


Patterson, K., Castello, M., Santos, M. & M. Barcia (1990). Validation and recalculation of catch and effort data for the ecuadorean coastal purse-seine flete for the perios 1981 to 1989. Bol. Cient. Tech. Inst. Nac. Pes., 10: 1-35.

Patterson, K., Castello, M., Santos, M. & M. Barcia (1990). Validation and

recalculation of catch and effort data for the ecuadorean coastal purse-seine flete for the perios 1981 to 1989. Bol. Cient. Tech. Inst. Nac. Pes., 10: 1-35.

Petitgas, P., Reid, D., Carrera, P., Iglesias, M., Georgakarakos, S., Liorzou,

B., and Masse´, J. 2001. On the relation between schools, clusters of schools, and abundance in pelagic fish stocks. – ICES Journal of Marine Research, 58: 1150–1160.

Santos, M. & E. Fuentes (1992). Situación Actual y perspectivas del recurso

pinchagua Opisthonema spp. Boletín Científico Técnico. Instituto Nacional de Pesca. Vol. XII, Numero 2.

Thompson, G. G. 1993. A proposal for a threshold stock size and maximum fishing mortality rate. In S. J. Smith, J. J. Hunt, and D. Rivard (editors), Risk evaluation and biological reference points for fisheries management, p. 303-320. Can. Spec. Publ. Fish. Aquat. Sci. 120.


Anexo 1

Ecuaciones del modelo MECT

Objetivos, supuestos y prior Ecuación

Sobrevivencia

a es la edad y t es el año (1981-2012). La

edad comprende los grupos [0, 1,…. 6].

tatata SNN ,,1,,1,

)exp( ,, tata ZS

Mortalidad total

tF es el efecto anual o mortalidad por pesca

de completo reclutamiento.

M es la mortalidad natural anual y la

selectividad

atta FMZ ,

Selectividad

Donde A50 es la edad al 50% de retención y

∆ el parámetro de pendiente.

1

,

)50(19lnexp1

t

tta

Aa

Población inicial

a )7.0,0( 2N (prior)

aaZ

ta eRN 1,

01,

Reclutamiento anual

ts,)7.0,0( 2N (prior)

0ln R ooU ,0 (prior)

teRN ta 0,0

Capturas estimadas en edad y año )1(ˆ

,,

,

,

, tata

ta

ta

ta SNZ

FC

Capturas estimadas por tallas y año taaltl CPC ,,,

ˆ


Probabilidad de la talla a la edad

Donde:

l es la talla, kyL00 los parámetros de

crecimiento (k anual), la desviación de la

talla a la edad y cv el coeficiente de

variación.

cv )01.0,1.0( 2N (prior)

0aL )3.0,15( 2N (prior)

2

1

2

2,2

1exp

l

l

a

a

al dlLlP

aa

a

kk

a

Lcv

LeeLL 100 )1(

Desembarques en peso

lw es el peso teórico a la talla supuesto

invariante entre años

l

ltlt wCY ,ˆ

Biomasa anual y desovante

lO corresponde a la ojiva de madurez

sexual a la talla. El desove se supone anual

de acuerdo con dos reclutamientos anuales.

El factor 0.2083 es la fracción del año donde

ocurre del desove.

l

ltaalt wNPB ,,

l

ll

Z

taalt OweNPBD ta ,2083.0

,,

Captura por Unidad de Esfuerzo (CPUE)

q es la capturabilidad y el factor 0.5

corresponde a la mitad del año.

l

l

Z

ataalt weNPqEUCP tsa ,,5.0

,,ˆ

Proporción de la captura a la talla

l

taal

taaltl

CP

CPp

,,

,,,

ˆ

ˆˆ

Proporción de la captura a la edad

l

ta

tata

C

Cp

,

,,

ˆ

ˆˆ


Modelo de los errores y función objetivo

Función/fuente -log-verosimilitud

Indice de abundancia y desembarques

I es la desviación estándar del índice o

desembarques en escala logarítmica (logaritmo

natural)

cteI

IIl

t t

t

I

2

2 log

ˆlog

2

1)(

Proporción de la captura a la edad y a la talla

Corresponde a las capturas a la talla o de

edades, y na es el tamaño de muestra efectivo

empleado para las edades y nl para las tallas.

tltl

l

tata

a ppnppnpl ,,,, ˆlnˆln)(

Función objetivo

Estimación bayesiana: Corresponde al

negativo de las sumas de log-verosimilitud

marginales mas el logaritmo de las priors ( ).

)()(xl

evaluaciÓn de la poblaciÓn de pinchagua ... - fip...

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