Influencia del medio ambiente en evaluación de stock: una aproximación con modelos globales de producción

Abstract

RESUMEN.Los modelos de producción convencionales no son adecuados para ciertos stocks, porque las variaciones del esfuerzo de pesca explican sólo una parte de la variabilidad total de las capturas anuales. A menudo la variación residual es originada por fenómenos ambientales, que afectan la abundancia y/o la capturabilidad del stock de un año a otro. En consecuencia, se ha incluido en los modelos convencionales una variable ambiental para mejorar la exactitud. Esta variable aparece en las fórmulas a nivel de la abundancia, de la capturabilidad, o de ambas. Estos modelos son desarrollados a partir del modelo de producción lineal de Schaefer, del exponencial de Fox o del generalizado de Pella y Tomlinson.CLlMPROD es un sistema-experto experimental que proporciona una descripción estadística y gráfica de los datos y permite la selección del modelo correspondiente según los criterios objetivos del usuario. El software ajusta los modelos usando rutinas de regresión no-lineal, evalúa el ajuste a través de tests paramétricos y no-paramétricos, y proporciona una representación gráfica de los resultados.Se consideran las limitaciones de este tipo de modelos. No obstante, éstos pueden proporcionar una interpretación bastante acertada de la historia de la pesquería, particularmente en el caso de stocks que colapsan inesperadamente sin ningún aumento apreciable del esfuerzo de pesca. Estos modelos también pueden ser útil en el manejo eficiente de este tipo de pesquerías, cuando los fenómenos climáticos pueden ser pronosticados o cuando su influencia esté restringida a la explotación del año(s) anterior. Finalmente se presenta el análisis de dos pesquerías colapsadas por una combinación de sobrepesca y cambios ambientales: la pesquería de sardina de Senegal y la de anchoveta del Pacífico suroriental.Palabras claves: evaluación de stock, modelos de producción, manejo, software, ambiente, sardina, anchoveta. The influence of environment on stock assessment:an approach with surplus production models ABSTRACT. Conventional global production models are not suitable for certain stocks, because fishing effort variations explain only a part of the total variability of annual catches. Often the residual variability originates from the influence of environmental phenomena, which affect either the abundance or the catchability of a stock from one year to the next. Therefore, an additional environmental variable has been inserted into conventional models in order to improve their aeeuracy. This variable appear in simple formulae concerning either stock abundance, or the catchability coefficient, or both. The models were developed from Schaefer's linear production model, Fox's exponential model or Pella and Tomlinson generalised model. CLlMPROD is an experimental expert-system, using artificial intelligence, which provides a statistical and graphical description of the data set and helps the user to select the model corresponding to his case according to objective eriteria. The software fits the model to the data set using a non-linear r...

Forecasting of jack mackerel landings (Trachurus murphyi) in central‐southern Chile through neural networks

“…Observed and estimatedlandings (left) and dissemination between the landings (right)model 2.lags were considered as input in the ANN models. The latter agrees with Y añez et al(2012), who considered both variables to explain the abundance of jack mackerel through a production model CLIMPROD(Fre on and Y anez, 1995), thus achieving a significant relation (R 2 = 0.89). Y añez et al…”

Biomass from the Sea

“…There were times when fisheries researchers devoted their efforts into that approach and more sophisticated variations of the original statements were made (Walter 1975(Walter , 1978Csirke and Caddy 1983;Arreguín-Sánchez and Chávez 1986;Polacheck et al 1993;Fréon and Yáñez 1995); however, this approach has became obsolete over time, despite its background ecological principles are still valid. However, the large variance implicit in the estimations caused by several factors, contributed in a great deal to its current lack of use.…”