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Revisión de la evaluación del stock de merluza común Página 1
Reporte sobre la revisión de la evaluación del
stock de merluza común (Merluccius gayi gayi)
del año 2010
Dra. Ana M. Parma
Resumen ejecutivo
Con el objetivo de revisar las evaluaciones de stocks de la merluza común (Merluccius gayi gayi) y
de la merluza austral (Merluccius australis) efectuadas por el Instituto de Fomento Pesquero (IFOP)
se desarrolló un taller en Valparaíso, entre el 26 y el 30 de septiembre, con la participación de
expertos locales y expertos externos invitados (J. Ianelli y A. Parma). Este taller fue seguido por un
taller de modelaje desarrollado en la Universidad de Concepción entre el 1 y 4 de octubre, del que
sólo participaron los expertos externos y el Dr. B. Ernst. Durante el taller de Valparaíso, se realizaron
presentaciones acerca de la estructura y dinámica de ambas pesquerías, los sistemas de colección de
datos y de fiscalización, los modelos y resultados de las evaluaciones, y los puntos de referencia
biológicos usados en la provisión de soporte técnico al manejo. Las presentaciones fueron seguidas
de amplia e informativa discusión entre todos los participantes. Durante el taller de modelaje se
adaptó un modelo de evaluación desarrollado por J. Ianelli a los casos de las dos pesquerías, y se
consideraron una serie de escenarios alternativos usando los datos puestos a disposición por el IFOP.
El presente informe se refiere a la pesquería de merluza común, y su objetivo es evaluar y discutir
las metodologías empleadas y las fuentes de incertidumbre más importantes que afectan a la
evaluación del stock. Esta pesquería opera en Chile central, desde la Región IV hasta el paralelo
41°28,6’ S. Su desarrollo tuvo dos ciclos con capturas que superaron las 100.000 t, ambos seguidos
por caídas marcadas en los desembarques, el primero durante los 1950s y 1960s, y el segundo con
capturas en aumento durante los 1990s hasta 2002. Entre los años 2002 y 2004 el stock
experimentó una caída abrupta en la abundancia y un colapso en la estructura de edades, del que no
se ha recuperado hasta el presente. Las causas de esta evolución han sido muy discutidas, en
particular con respecto al impacto del aumento explosivo de la población de jibia (Dosidicus gigas)
como factor desencadenante, y al rol de la pesca en años anteriores a la explosión de la jibia.
Dada la importancia central del índice de CPUE en la evaluación, y la existencia de estimaciones de
CPUE alternativas a la estimada por el IFOP que muestran una tendencia decreciente en la
abundancia de merluza común que precede a la explosión poblacional de la jibia, durante el taller de
modelaje se condujo un análisis exploratorio de los datos de CPUE de la flota industrial con el fin de
investigar el origen de estas diferencias. Este análisis, así como los resultados obtenidos con el
modelo de evaluación alternativo, deben considerarse exploratorios y fueron desarrollados sólo con
el propósito de profundizar sobre algunos aspectos identificados como prioritarios.
Los siguientes puntos sintetizan los principales resultados de la evaluación:
• El análisis de datos de CPUE indica que la caída observada entre 2003 y 2004 es robusta a
distintos criterios de selección de datos y a la estructura de los modelos de estandardización
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explorados. Las tendencias anteriores a 2002, en cambio, son sensibles al tratamiento de las
capturas nulas y a las variables incluidas en la estandarización. Se recomienda (i) cruzar las
bases de datos del IFOP con las disponibles en INPESCA a fin de mejorar los indicadores y (ii)
considerar el uso de series alternativas para evaluar el impacto en las evaluaciones de esta
fuente de incertidumbre.
• Si bien se recomienda introducir una serie de cambios en el análisis previo de los datos y en los
supuestos del modelo de evaluación (resumidos en la Tabla 4), en líneas generales se considera
que el enfoque de la evaluación planteado por el IFOP es sólido, usa metodologías apropiadas, y
aporta una base adecuada para la determinación del status del recurso de merluza común.
• La incertidumbre más importante en la evaluación del stock de merluza común tiene que ver
con las causas de la reducción de la abundancia y con las perspectivas futuras de recuperación
del recurso. En particular, es difícil cuantificar con certeza el impacto relativo del incremento de
la depredación por jibia respecto del efecto de la pesca.
• Más allá de esta incertidumbre, los datos sugieren que hace falta un fuerte incremento en la
mortalidad natural, sumado al efecto de las capturas, para explicar el colapso de la estructura
de edades del stock y la caída en los índices de abundancia detectados en 2004. La coincidencia
del aumento en las estimaciones empíricas de mortalidad natural (obtenidas con el modelo
desarrollado en esta revisión) con el ingreso de la jibia da respaldo a la hipótesis que atribuye a
la depredación por jibia un rol central en explicar la fuerte reducción de la abundancia de la
merluza común.
• Los escenarios explorados en esta revisión, así como los resultados de la evaluación del IFOP,
indican de manera consistente que la biomasa reproductiva por recluta se redujo de manera
abrupta fundamentalmente como resultado del aumento estimado en la tasa de mortalidad
natural.
• Dada la situación deprimida del stock y la fuerte incertidumbre respecto del nivel de mortalidad
natural que opera en la actualidad y sus tendencias futuras, el problema central a investigar es
el desempeño de distintas reglas de decisión para la determinación de CTP frente a un espectro
de escenarios que representen adecuadamente la incertidumbre existente.
• La definición de objetivos específicos para el manejo de esta pesquería en su situación actual, y
el diseño de una estrategia de cosecha adaptativa que responda a esos objetivos y guíe la
determinación de CTP se identifica como primera prioridad.
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Tabla de Contenidos
Resumen ejecutivo ........................................................................................................................... 1
Antecedentes .................................................................................................................................... 4
Métodos usados durante la revisión ................................................................................................. 4
Resultados específicos respecto de los términos de referencia ........................................................ 5
Enfoque de la evaluación ............................................................................................................... 6
Datos de composición de edades y pesos ....................................................................................... 6
Índices de abundancia de prospecciones ........................................................................................ 7
Índices de captura por unidad de esfuerzo ..................................................................................... 8 4.1 Datos de captura ................................................................................................................. 8 4.2 Selección de datos para cálculo de CPUE. ............................................................................. 8 4.3 Modelos de estandardización de la CPUE .......................................................................... 12 4.4 Conclusiones ...................................................................................................................... 16
Modelo de evaluación .................................................................................................................. 17
Configuración .............................................................................................................................. 17
Puntos de referencia .................................................................................................................... 19
Tratamientos alternativos y estrategia de cosecha ...................................................................... 20
Conclusiones y recomendaciones para la investigación futura ...................................................... 21
Referencias ..................................................................................................................................... 24
Apéndice 1: Material Provisto para la Revisión de la Merluza Común ........................................... 26
Apéndice 2: Alcance del trabajo de revisión .................................................................................. 27
Anexo 1. Formato y contenido del informe de revisión .......................................................... 29
Anexo 2. Términos de referencia ........................................................................................... 30
Anexo 3. Agenda ................................................................................................................... 31
Apéndice 3: Miembros del panel de revisión ................................................................................. 33
Apéndice 4: Ajuste de un modelo de evaluación alternativo. ........................................................ 34
Especificaciones técnicas ............................................................................................................. 34
Análisis de sensibilidad ................................................................................................................ 36
Resultados ................................................................................................................................... 37
Puntos de referencia .................................................................................................................... 39
Figuras ........................................................................................................................................ 40
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Antecedentes
La Subsecretaría de Pesca de Chile inició en 2011 un proceso de revisión por pares, con participación
de expertos externos, de las evaluaciones de stocks de la merluza común (Merluccius gayi gayi) y de
la merluza austral (Merluccius Australis) efectuadas por el Instituto de Fomento Pesquero (IFOP).
Con este fin se organizó un taller de revisión que tuvo lugar en Valparaíso entre el 26 y el 30 de
septiembre de 2011, el que fue seguido por un taller de modelaje desarrollado en la Universidad de
Concepción entre el 1 y 4 de octubre. El presente informe se refiere a la merluza común, y su
objetivo es evaluar y discutir las fuentes de incertidumbre más importantes que afectan a la
evaluación del stock.
La pesquería de merluza común opera en Chile central, desde la Región IV hasta el paralelo 41°28,6’
S. Las estadísticas de captura comienzan en los años 1940s y muestran dos ciclos de desarrollo de la
pesquería con capturas que superaron las 100.000 t, ambos seguidos por caídas marcadas en los
desembarcos. El primer ciclo tuvo lugar desde mediados de los 1950s hasta fines de los 1960s, y en
el segundo las capturas aumentaron durante los 1990s hasta el año 2002. Entre los años 2002 y
2004 el stock experimentó una caída abrupta en la abundancia y un colapso en la estructura de
edades, del que no se ha recuperado hasta el presente. Las causas de esta evolución han sido muy
discutidas, en particular con respecto al impacto del aumento explosivo de la población de jibia
(Dosidicus gigas) como factor desencadenante, y al rol de la pesca en años anteriores a la explosión
de la jibia.
Métodos usados durante la revisión
Durante el taller de revisión los expertos del IFOP hicieron presentaciones acerca de la biología
pesquera de los stocks, y de los programas de monitoreo, recolección y procesamiento de las
distintas piezas de información usadas en la evaluación, así como de los enfoques de modelaje
seguidos para evaluar el estado de los stocks, y los puntos de referencia y proyecciones realizadas
para informar las decisiones de manejo. A estas presentaciones se sumaron presentaciones de
SERNAPESCA, del INPESCA y de personal técnico de la Subsecretaría de Pesca. Esto permitió cubrir
los distintos aspectos relevantes a la evaluación, desde la toma de datos hasta la evaluación de las
implicancias para el manejo. Las presentaciones fueron detalladas y permitieron una discusión
abierta e informativa acerca de las fortalezas y debilidades de cada uno de los componentes de la
evaluación.
La agenda fue organizada para cubrir los dos stocks por separado (merluza común durante las
mañanas y merluza austral por las tardes, ver Apéndice 2). Aunque los revisores externos
participaron de todas las sesiones, el presente informe cubre sólo la evaluación de la merluza
común. Los documentos puestos a disposición con anterioridad al taller se listan en el Apéndice 1. Se
incluye también la agenda del taller (Apéndice 2, Anexo 3) y los términos de referencia para esta
revisión (Apéndice 2, Anexo 2).
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Los datos usados en la evaluación fueron puestos a disposición del grupo de evaluación y analizados
con anterioridad a los talleres por R. Roa (datos de CPUE de la pesquería industrial y artesanal) y por
E. Niklitschek (prospecciones hidroacústicas). En base al material circulado y discutido durante el
taller de evaluación, suplementado por los informes de Roa y Niklitschek, se planificó el trabajo
conducido durante del taller de modelaje, dando prioridad a las fuentes de incertidumbre más
importantes que afectan la evaluación de merluza común. El trabajo contempló: (i) un análisis
exploratorio de los datos de CPUE de la flota industrial, y (ii) el ajuste de un modelo alternativo de
evaluación del stock.
El análisis exploratorio de los datos de CPUE fue fundamentalmente motivado por las diferencias en
las tendencias estimadas por Roa respecto de las obtenidas por el IFOP y usadas como datos de
entrada en la evaluación. Se evaluó el efecto de usar diferentes filtros en la selección de datos, y de
incluir diferentes factores en la estandardización mediante modelos analíticos.
El ajuste de un modelo de evaluación alternativo tuvo como objetivo evaluar la sensibilidad de las
estimaciones a distintos supuestos. Para esto se adaptó al caso de la merluza común un modelo
genérico desarrollado por J. Ianelli y usado regularmente en la evaluación de otras pesquerías (por
ej., jurel en el Pacífico Sur, “Atka Mackerel” y “Pollock” en Alaska). La estructura del modelo siguió a
la configuración del modelo básico de evaluación del IFOP, el que representa un stock unitario
estructurado por edades (sin discriminar zonas ni sexos), e incorpora una única flota pesquera. Las
ecuaciones y variables se describen en las Tablas A4.1, A4.2 y A4.3 del Apéndice 4.
La implementación del modelo usando supuestos similares a los del IFOP y los mismos datos de
entrada resultó en estimaciones comparables, lo suficiente como para permitir el uso del modelo
alternativo para evaluar la sensibilidad respecto de algunos cambios en los datos y en los supuestos.
Específicamente se evaluó:
(1) Supuestos respecto de la parametrización de la tasa de mortalidad natural.
(2) Efecto de incorporar los datos históricos de captura disponibles desde 1940.
(3) Efecto de tratar a las estimaciones hidroacústicas como indicadores relativos de abundancia
en lugar de absolutos, y de agregar los datos de la evaluación directa de 2002.
(4) Efecto de usar una serie alternativa de CPUE basada en el análisis exploratorio presentado
en este reporte.
Los detalles y resultados del análisis se describen en el Apéndice 4.
Resultados específicos respecto de los términos de referencia
Las siguientes secciones fueron organizadas de manera de cubrir los Términos de Referencia. Las
conclusiones y recomendaciones se derivan de las discusiones que tuvieron lugar en Valparaíso
durante el taller de evaluación, y de los resultados obtenidos durante el taller de modelaje.
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Enfoque de la evaluación
1. Revisar críticamente el modelo conceptual, las hipótesis de trabajo y el enfoque de
evaluación para la merluza común.
El modelo de evaluación trata al stock como un stock unitario. Este supuesto fue bien justificado por
los autores. No obstante, dado el amplio rango latitudinal de distribución, se recomienda evaluar
indicadores de abundancia específicos para cada zona y chequear posibles divergencias en las tasas
de explotación que harían aconsejable la partición de la CTP en función de las fluctuaciones locales
en la población. Esto no quiere decir necesariamente que el modelo deba tener estructura espacial.
Las CTP podrían establecerse en función de indicadores de abundancia relativa basados en la
prospección acústica y/o la CPUE. Las zonas identificadas en la evaluación son adecuadas para este
propósito, ya que se ajustan a las zonas de influencia de los principales puertos.
En las secciones que siguen se detallan otros aspectos específicos respecto de las hipótesis de
trabajo y su parametrización en el modelo de evaluación.
Datos de composición de edades y pesos
2. Revisar los procedimientos para la generación de las claves talla-edad y construcción de
matrices de captura y pesos medios a la edad para las flotas y los cruceros hidroacústicos
utilizadas en la evaluación.
Los datos de talla a la edad indican que las hembras de merluza común crecen apreciablemente más
que los machos. Esto motivó el desarrollo de un modelo por sexos, el que fue ajustado como una
alternativa al modelo de base. Aún si la intención no es reemplazar al modelo base, es interesante
presentar los resultados de este modelo alternativo a fin de evaluar posibles tendencias en la
relación de sexos.
Se asumió una ojiva de madurez a la edad constante luego de concluir que la reducción en la talla
media a la madurez observada luego del colapso de la estructura de edades de la población no se
tradujo en un cambio en las proporciones a la edad.
Las determinaciones de edad, su validación por distintos métodos, y el uso de protocolos
certificados de acuerdo a normas ISO indican que se ha puesto un cuidado extremo en obtener
datos de calidad. Las presentaciones sobre los métodos usados en la determinación de edades y la
determinación de tamaños de muestras adecuados para la construcción de las claves largo-edad
indican que los datos de composición de edades de la captura son de alta calidad. Se han hecho
además estudios de consistencia entre lectores, los cuales son satisfactorios. Los tamaños de
muestra son adecuados y los esfuerzos en mejorar la cobertura de los programas de monitoreo para
la colección de datos biológicos son encomiables y deben ser alentados. La falencia más grande
detectada es la falta de colección de otolitos de la captura de la flota artesanal, pero esta falencia es
subsanable dado que se cuenta con distribuciones de tallas para esta flota.
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Índices de abundancia de prospecciones
3. Revisar la calidad y confiabilidad del índice de abundancia proveniente de los cruceros
hidroacústicos y su utilización en el procedimiento de evaluación. Es correcta la forma en
que es modelado en la evaluación indirecta?
La serie de evaluaciones hidroacústicas de la merluza común en Chile presenta una cobertura
espacial y temporal apropiada para el cálculo de un indicador de abundancia de merluza común
consistente y adecuado para ser usado en la evaluación del stock. El informe presentado por
Niklitschek (2011) realiza algunas consideraciones metodológicas en relación a las fuentes de
incertidumbre que afectan a las estimaciones. En particular, se discute la inconsistencia en las
estimaciones para algunos años, las que de acuerdo a Niklitschek “no parecen obedecer a cambios
metodológicos, todos menores, o a errores asociados a los procedimientos de estimación, replicados
por Niklitschek (2010) con similares resultados a los de la serie original”. En particular, en el ajuste
del modelo de evaluación del IFOP se excluyó el año 2002, en el que la estimación hidroacústica
resultó en una abundancia record de cerca de 1,5 millones de toneladas de merluza común. Las
trayectorias de abundancia estimadas para las distintas cohortes a través del tiempo en base a la
prospección directa (Fig. 8) evidencian un aumento marcado en la disponibilidad de todas las edades
registradas en los muestreos hechos con red de arrastre en 2002. Si bien esta posibilidad hace
necesaria la evaluación de la sensibilidad de los ajustes a la inclusión/exclusión de este dato, sería
importante re-examinar los datos crudos correspondientes a esa prospección a fin de investigar
posibles explicaciones para el resultado observado.
Figura 8. Estimaciones de abundancia de merluza común a la edad obtenidas a partir de la evaluación directa y
usadas para ajustar el modelo de evaluación. Cada línea corresponde a una cohorte y el número al comienzo
es primera edad a la que se observó cada cohorte en la prospección. La figura marca un aumento en la
capturabilidad de todas las edades en el crucero de 2002.
La coincidencia de la alta abundancia estimada con la aparición de la jibia lleva a preguntarse por la
posible interferencia de jibia en los registros acústicos. Niklitschek (2011) discute una serie de
aspectos de comportamiento y estructura de los cardúmenes de ambas especies que limitarían la
magnitud de este posible sesgo. Durante el taller se discutió también esta posibilidad y se mencionó
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un trabajo de Benoit-Bird et al. (2008), el que estima una fuerza de blanco para la jibia que difiere de
la usada en los cálculos por el IFOP (Lilio et al., 2010). Niklitschek sugiere evaluar críticamente estos
valores de fuerza de blanco a fin de determinar la calidad de los mismos.
Con respecto al tratamiento de las estimaciones hidroacústicas en el modelo de evaluación, la
recomendación principal presentada en el punto (5) es que sea tratada como un índice de
abundancia relativo.
Índices de captura por unidad de esfuerzo
4. Revisar la calidad y confiabilidad de los índices de abundancia provenientes de las
capturas por flota y sus procedimientos de cálculo (con énfasis en cambios de eficiencia de las flotas en el tiempo) y su uso en el procedimiento de evaluación.
4.1 Datos de captura
Si bien no existen datos sólidos, se estima que el descarte por parte de la flota industrial puede ser
apreciable (Tascheri et al., 2010), lo que no sólo afecta los datos de captura sino también los de
CPUE. Cuando existe un precio diferencial en las capturas asociado al tamaño (u otro atributo) de
los peces, la implementación de cuotas individuales de captura (límites por armador en este caso)
suele ser un incentivo para el descarte de la fracción de animales menos valiosos, práctica conocida
como “highgrading” (Branch, 2009). Chile cuenta con un programa de observadores a bordo de los
barcos arrastreros, con una cobertura adecuada como para obtener buenas estimaciones del nivel
de descarte. Es lamentable que el hecho de que el descarte sea una práctica ilegal se haya
convertido en una traba para la recolección de información de tal importancia para la evaluación. Se
recomienda que se identifique un mecanismo que posibilite la recolección de datos de descarte, por
ejemplo asegurando la confidencialidad de la información a nivel buque individual, y que se logre un
aval legal para el procedimiento.
La información de desembarques colectada por SERNAPESCA está disociada de los programas de
monitoreo desarrollados por IFOP y sus bases de datos. Durante el taller de evaluación hubo
coincidencias en que el cruce de información entre las bases de datos de SERNAPESCA e IFOP es
posible y sería beneficioso. Según se expresó, los datos desagregados no son confidenciales y desde
el 1998 para adelante pueden ser solicitados por IFOP. Se recomienda explorar formas posibles para
permitir el cruce de la información entre estas bases.
4.2 Selección de datos para cálculo de CPUE.
El índice de captura por unidad de esfuerzo (CPUE) usado para ajustar el modelo de evaluación es
estimado a partir de la base de datos de bitácoras del IFOP, correspondiente a la flota industrial
arrastrera (Tascheri, 2011). Existe además una base de datos de CPUE para la flota artesanal de
espinel (período 1998 a 2009) y otra para la flota agallera (de 2002 a 2010). El uso del CPUE de la
flota agallera presenta complicaciones debido a los cambios de malla de red que han ocurrido desde
que la flota artesanal se convirtió de espinelera a agallera. Los datos para la flota espinelera, por su
parte, cubren de manera consistente las caletas principales de la Región V, mientras que la
información para otros puertos en las Zonas 2-4 es esporádica. De acuerdo a esto, la CPUE de la
flota espinelera podría proveer un indicador de tendencias en la abundancia para la Zona 2, pero no
sería directamente aplicable al total del stock. La CPUE de la flota industrial es la que presenta
mayor cobertura temporal y espacial.
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El análisis de estandarización de la CPUE de la flota arrastrera realizado por IFOP usa modelos de
efectos mixtos, luego de filtrar los datos descartando registros erróneos y seleccionando: (1) un
subconjunto de 33 embarcaciones que participaron regularmente de la pesquería (de un total de 91
registradas en la base), y (2) los lances con captura de merluza superior a 0,1 t. La serie resultante
muestra valores máximos entre 1999-2002, seguidos por una abrupta caída en 2003 y 2004.
Figura 1. Serie de captura por unidad de esfuerzo estimada por el IFOP y usada en el ajuste del modelo de evaluación.
La base de datos usada para el cálculo de este índice fue puesta a disposición por el IFOP y analizada
con anterioridad al taller por Roa (2011). Los resultados del análisis de Roa muestran una tendencia
temporal algo diferente a la de la Figura 1, con una caída más gradual en los valores de CPUE a partir
del año 2001. Estas diferencias son relevantes para la interpretación de los factores que condujeron
a la reducción de la biomasa de merluza, la que en el caso de la serie estimada por Roa precede al
aumento en los indicadores de abundancia de jibia. Si bien los modelos estadísticos implementados
son distintos, Roa estima que probablemente el mayor contraste se origine en la selección de los
datos. A diferencia del análisis de IFOP, Roa usó todos los datos disponibles, excepto aquellos
registros con información faltante, o datos erróneos de profundidad.
A fin de evaluar el posible impacto de los criterios de selección en las estimaciones de CPUE de la
flota industrial se realizó un análisis exploratorio de los datos para las zonas 2, 3 y 4 (la base de datos
incluye muy pocos registros para la zona 1). Las tendencias en los promedios de la CPUE nominal
calculados para las tres zonas indican que, más que la estricta selección de embarcaciones hecha en
el análisis de IFOP, el mayor efecto lo tuvo la exclusión de los datos con captura cero (o menor a 0,1
t) de merluza, particularmente en la zona 4 y para embarcaciones de más de 1000 HP (Figura 2).
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Figura 2. Efecto de excluir los lances con captura cero de merluza común, y de los criterios de selección usados por IFOP en los promedios de captura por unidad de esfuerzo (CPUE, t hr
-1) para embarcaciones con HP > 1000
en las tres zonas principales de pesca.
La proporción de registros con captura de merluza cero en la base de datos se incrementa
abruptamente en 1999 en las zonas 3 y 4 (Tabla 1). Este aumento coincide con el aumento de
registros con captura abundante de otras especies, particularmente merluza de cola. Esto motivó el
uso de un filtro para excluir aquellos lances que aparentemente tuvieron otra especie distinta a la
merluza común como objetivo. El criterio de selección consistió en eliminar los lances con captura
de merluza común menor a 0,1 t cuando la captura de merluza de cola o de besugo superaba a la de
merluza común, o cuando la captura de merluza austral, pejesapo o camarón nailon era mayor a 1 t.
Se descartaron además los lances correspondientes a embarcaciones que registraron capturas de
merluza en un solo año (17 embarcaciones) o que registraron un número total de lances menor o
igual a 100 (4 embarcaciones adicionales). Como resultado se seleccionaron 194302 registros de 70
embarcaciones, de un total de 204648 correspondientes a las zonas 2-4. Si bien este filtro redujo
marcadamente la proporción de lances nulos (Tabla 1), en la zona 4 la proporción siguió siendo
elevada en algunos años (ej. 2000 y 2002).
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Tabla 1. Proporción de lances con captura cero en la base de datos de bitácoras de la flota arrastrera industrial, y en un subset seleccionado luego de excluir lances con predominio de otras especies (merluza de cola, besugo, pejegallo) y embarcaciones con menos de 100 lances en total o menos de dos años de participación en la pesquería. Nótese el aumento en la proporción de ceros a partir del año 1999 en las zonas 3 y 4 en la base original.
Proporción de lances cero en la base Proporción en el subset seleccionado
Año Zona 2 Zona 3 Zona 4 Zona 2 Zona 3 Zona 4
1983 0.03 0.01 0.00 0.02 0.01 0.00 1984 0.04 0.04 0.01 0.03 0.04 0.01 1985 0.02 0.03 0.00 0.02 0.03 0.00 1986 0.03 0.02 0.00 0.03 0.02 0.00 1987 0.04 0.03 0.01 0.03 0.03 0.01 1988 0.03 0.05 0.02 0.02 0.04 0.02 1989 0.05 0.09 0.01 0.04 0.09 0.01 1990 0.05 0.08 0.07 0.05 0.08 0.06 1991 0.02 0.10 0.14 0.02 0.10 0.06 1992 0.01 0.10 0.15 0.01 0.07 0.12 1993 0.02 0.03 0.01 0.02 0.02 0.01 1994 0.02 0.08 0.03 0.02 0.07 0.02 1995 0.02 0.01 0.00 0.02 0.01 0.00 1996 0.04 0.02 0.03 0.04 0.01 0.01 1997 0.02 0.01 0.04 0.01 0.01 0.02 1998 0.02 0.05 0.02 0.01 0.01 0.01 1999 0.03 0.15 0.27 0.02 0.07 0.12 2000 0.11 0.12 0.26 0.05 0.05 0.21 2001 0.09 0.13 0.12 0.07 0.05 0.06 2002 0.04 0.14 0.39 0.03 0.02 0.24 2003 0.03 0.19 0.11 0.03 0.03 0.05 2004 0.04 0.19 0.13 0.03 0.06 0.05 2005 0.02 0.14 0.20 0.02 0.07 0.07 2006 0.03 0.06 0.15 0.02 0.03 0.06 2007 0.05 0.04 0.29 0.04 0.02 0.12 2008 0.13 0.23 0.31 0.13 0.05 0.11 2009 0.05 0.18 0.30 0.05 0.05 0.08
Los promedios nominales para dos categorías de embarcaciones (mayor y menor a 1000 HP)
muestran algunas diferencias entre zonas en cuanto al momento en que comenzó la caída en la
CPUE, aunque en todos los estratos se observó una caída abrupta entre 2003 y 2004 (Fig. 3). La alta
variabilidad en la serie para embarcaciones de HP<1000 en la zona 4 se debe al bajo número de
registros.
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Figura 3. Tendencias en el promedio de la captura por unidad de esfuerzo (CPUE) nominal para embarcaciones con HP mayor y menor a 1000, en las tres zonas principales de pesca.
Dada la sensibilidad de las series de CPUE al tratamiento de las capturas nulas (o muy bajas) se
recomienda reconsiderar los criterios de selección de datos de manera de eliminar lances dirigidos a
otras especies, pero evitando descartar lances nulos dirigidos a merluza común, los que son
informativos acerca de las tendencias en la abundancia. El filtro desarrollado para el análisis de los
datos en este reporte es preliminar y fue usado con fines exploratorios. Para profundizar sobre este
problema se recomienda (i) examinar la información sobre intencionalidad del lance de pesca
colectada por los observadores a bordo, y (ii) cruzar la información lance a lance de la base de datos
de IFOP con los datos disponibles en INPESCA, colectados por observadores a bordo. Más allá del
problema de los lances nulos, el cruce de la información lance a lance entre las dos bases de datos
permitiría verificar los datos y separar las diferencias en los indicadores debidas al uso de distintos
métodos de análisis de aquellas resultantes de diferencias en los datos crudos. Con respecto a la
selección de embarcaciones, la identificación de un subconjunto de embarcaciones que participa
regularmente en una pesquería (enfoque seguido por el IFOP) es un método adecuado y de uso
frecuente para aumentar la consistencia de la información año a año. La contraparte obvia es la
reducción en la cantidad de datos, particularmente cuando se pretende evaluar la posible existencia
de tendencias temporales dispares entre zonas (interacción Año x Zona). En ese sentido, se
recomienda relajar el criterio usado en la selección de embarcaciones a fin de buscar un mejor
balance entre cobertura y variabilidad de la información.
4.3 Modelos de estandardización de la CPUE
A fin de construir series de CPUE comparables a la estimada por IFOP, y de evaluar la sensibilidad de
los resultados a los criterios de selección de datos y a la inclusión de distintos factores en el
procedimiento de estandarización, se analizaron los datos mediante modelos de efectos mixtos. Los
factores considerados fueron el Año, la Zona, el Mes, la interacción Año (27 niveles) x Zona (3
niveles) y la categoría de HP de la embarcación (4 niveles). Como efecto aleatorio se incluyó a la
embarcación. A fin de simplificar el análisis se aplicó una transformación logarítmica a los datos de
CPUE adicionando una pequeña constante (k=0.1 o k= 0.01) para permitir la inclusión de los lances
Revisión de la evaluación del stock de merluza común Página 13
con captura cero. Este análisis debe ser considerado exploratorio. Distribuciones del tipo de las
usadas por Roa (2011) pueden ser más apropiadas para el tratamiento de datos de este tipo.
De los modelos ensayados (ajustados por máxima verosimilitud usando la función lmre) se
seleccionaron los siguientes para ilustrar algunos resultados:
Tabla 2. Resultados de los ajustes al subset de datos de CPUE seleccionados en este reporte usando modelos
de efectos fijos y modelos mixtos, bajo el supuesto de distribución log-normal.
Modelo Efectos fijos Efectos
aleatorios
DF AIC logVerosimilitud deviance
Nulo 658650 -329323 658646
Fix1 Año+Zona+Año:Zona+HP - 83 574967 -287399 574797
Mix1 Año+Zona Emb 31 560777 -280357 560715
Mix2 Año+Zona+Año:Zona Emb 83 558045 -278940 557879
Mix 3 Año+Zona+HP Emb 34 560725 -280329 560657
Mix 4 Año+Zona+Año:Zona+HP Emb 86 557995 -278912 557823
Mix6 Año+Zona+Año:Zona Emb+Emb:Año 84 545394 -272613 545226
Para los modelos que incluyeron la interacción Año x Zona, los valores predichos fueron calculados
para cada año como el promedio de los valores de CPUE predichos para cada Zona ponderados cada
uno por el área de la zona. El área relativa usada para los estratos fue de 0,34 , 0,31 y 0,35 para las
zonas 2, 3 y 4 respectivamente, correspondiente a los estratos espaciales del crucero de evaluación
directa (Tabla 8 del Informe final del proyecto de evaluación directa del año 2009).
La inclusión de la embarcación como efecto aleatorio en lugar de la categoría de HP como efecto fijo
(modelos Fix1 versus Mix2) resultó en un cambió en las tendencias promedio predichas (Fig. 4). Si
bien ambas series evidenciaron una brusca caída entre 2003 y 2004, en el primer caso (modelo Fix1),
la caída en el índice comenzó hacia fines de los 1990s, especialmente en la Zona 4.
Figura 4. CPUE estimado en base a: (a) modelo de efectos fijos “Fix1” (para categoría HP.cat = 4) y (b) modelo mixto “Mix2”, que incluye a la embarcación como factor aleatorio. El cambio de escala se debe a que para el modelo Fix1 se graficó la predicción para la categoría de HP = 4 en lugar de la media dado que el modelo no incluye interacciones que involucren al factor HP.cat.
Revisión de la evaluación del stock de merluza común Página 14
Al incluir el efecto aleatorio “embarcación”, los valores de CPUE estimados para 2000-2003
aumentaron en relación a los estimados para 1995-1998. Este aumento refleja una mayor
frecuencia de registros correspondientes a embarcaciones de menor eficiencia predicha (menor
valor de BLUP) dentro de las categorías altas de HP (Fig. 5). Este efecto fue particularmente marcado
en la Zona 4, pero también se manifestó en la Zona 3 , según lo muestra la disminución en el valor
medio de BLUP de los registros entre los periodos 1995-1998 y 2000-2003 para embarcaciones de
más de 1000 HP (Tabla 3). El modelo mixto corrige por este efecto, lo que resulta en un mayor valor
del índice esperado en el período 2000-2003.
-1.3 -0.7 0.1 0.7 1.3
01000
2000
3000
4000
Zona 21995-1998
-1.3 -0.7 0.1 0.7 1.3
050
01000
1500
200
0
2000-2003
BLUP embarcación
Fre
cuencia
-1.3 -0.7 0.1 0.7 1.3
01000
3000
5000
70
00
Zona 31995-1998
-1.3 -0.7 0.1 0.7 1.3
01000
2000
3000
4000
2000-2003
BLUP embarcación
Fre
cuencia
-1.3 -0.7 0.1 0.7 1.3
0500
1000
1500
2000
Zona 41995-1998
-1.3 -0.7 0.1 0.7 1.3
050
100
15
0200
250
300
350 2000-2003
BLUP embarcación
Fre
cuencia
Figura 5. Distribución de las predicciones de los efectos aleatorios (BLUP) asociados a cada embarcación
estimados en base al modelo mixto “Mix2”. La altura de las barras muestra la frecuencia de registros en la
base de datos para distintos valores de BLUP (agrupados en intervalos de 0.2) para las tres zonas y para los
años 1995-1998 y 2000-2003. Los tonos de gris corresponden a las cuatro categorías de HP. Nótese el
aumento de la frecuencia de registros de embarcaciones con bajo valor de BLUP en el segundo período.
Revisión de la evaluación del stock de merluza común Página 15
Tabla 3. Valor medio de las predicciones de los efectos aleatorios (BLUP) asociados a cada
embarcación estimados en base al modelo mixto “Mix2”. Los promedios se calcularon ponderando
por el número de registros en cada zona, categoría de HP y período.
Zona 2 Zona 3 Zona 4
Período HP
<1000
HP >=
1000
HP <1000 HP >=
1000
HP <1000 HP >=
1000
1995-1998 -0.40 1.04 -0.24 1.06 -0.01 1.07
2000-2003 -0.57 0.77 -0.10 0.74 0.04 0.60
A fin de evaluar el efecto de diversos filtros aplicados en la selección de datos, se ajustó el modelo
Mix2 al subset de embarcaciones seleccionadas por IFOP, excluyendo e incluyendo los registros con
captura de merluza menor a 0,1 t. La exclusión de las capturas menores a 0,1 t resultó en un
incremento de los valores predichos para el período 2000-2003 respecto de los 1990s (Fig. 6).
Cuando la única diferencia en los datos fue la selección de las 33 embarcaciones usadas por IFOP en
lugar de las 70 retenidas en la base de datos usada en los ajustes anteriores (Tabla 2), los valores
predichos fueron más altos (comparar Fig. 6b con Fig. 4b) pero las tendencias fueron similares. En
conclusión, al igual que en el análisis exploratorio de los datos crudos, el principal efecto sobre las
estimaciones lo tuvo el tratamiento de las capturas nulas. Este resultado respalda la recomendación
de examinar los criterios de exclusión de lances con capturas nulas (o muy bajas).
Figura 6. CPUE estimado en base al modelo mixto “Mix2”, utilizando: (a) la misma selección de embarcaciones y datos que IFOP y (b) con la misma selección de embarcaciones pero incluyendo los lances con captura de merluza común < 0,1 t.
La incorporación de la interacción Año × Embarcación como efecto aleatorio en el modelo Mix6 resultó en una reducción de la deviance de aproximadamente 2% respecto de la del modelo Mix2 (Tabla 2). Las tendencias en la CPUE predicha por ambos modelos fueron similares, excepto que la tasa de recuperación predicha por el modelo Mix6 en los últimos años fue algo mayor (Fig. 7). Se considera que el modelo Mix2 puede ser más robusto, sobre todo si parte de las embarcaciones operan exclusivamente en una sola zona en ciertos años. Más allá de su significancia estadística, la
Revisión de la evaluación del stock de merluza común Página 16
interacción Año × Embarcación, incluida en el modelo de estandardización usado por IFOP, requiere mayor análisis. Se recomienda explorar su origen y las posibles tendencias en los BLUPs para las embarcaciones año a año.
4.4 Conclusiones
De la exploración hecha en esta sección se concluye que las mayores diferencias entre las series
estimadas (Fig. 7) surgen de la exclusión de los lances cero en el subset de datos usado por el IFOP, y
de incorporar en la estandardización la interacción Año × Zona como efecto fijo. Si bien esta
interacción resultó en una reducción pequeña de la deviance (< 1%), su efecto fue significativo y su
incorporación en el modelo resultó en un cambio apreciable en los valores de los indicadores. Se
recomienda mantener la interacción Año × Zona en el modelo y estimar las tendencias globales
ponderando los indicadores de cada zona por su superficie. Las tendencias estimadas por zona,
permitirán además ser comparadas con las tendencias obtenidas en las estimaciones hidroacústicas,
así como con estimadores de CPUE desarrollados en base a la flota palangrera para la zona 2.
Se recomienda el uso de series de CPUE alternativas para el ajuste del modelo de evaluación.
1985 1990 1995 2000 2005 2010
0.0
0.5
1.0
1.5
2.0
CP
UE
IFOP
mix1
mix2mix6
Figura 7. CPUE estimada en base a tres modelos mixtos, comparado con el índice estimado por IFOP, todos normalizados por sus respectivas medias. La especificación de los modelos Mix1, Mix2 y Mix6 se detalla en la Tabla 2.
Revisión de la evaluación del stock de merluza común Página 17
Modelo de evaluación
5. Revisar si la información, condiciones y parámetros de entrada al modelo de evaluación
(en especial la mortalidad natural) son razonables y consistentes, con especial énfasis en el
manejo y cuantificación de la incertidumbre de estimación (priors, análisis de sensibilidad
y escenarios).
La mortalidad natural es asumida constante (M=0.33) hasta 2000 y estimada como proporcional a la
abundancia de jibia a partir de 2001. En el modelo alternativo desarrollado durante el taller de
modelaje se reemplazó este supuesto por una tasa de mortalidad variable en el tiempo, estimada de
manera empírica como una “random walk” a partir de 2001. El resultado de esta estimación fue
comparable al del modelo del IFOP, en el sentido de que las estimaciones de mortalidad mostraron
un aumento marcado a partir de 2002, aunque el mismo ocurrió con un cierto retraso respecto del
incremento en la CPUE de jibia (ver Apéndice 4, Fig. A4.3). Este aumento en la mortalidad fue
necesario para ajustar la abrupta caída en la abundancia y el colapso en la estructura de edades de
las capturas. La magnitud del incremento estimado es función de otros parámetros del modelo, en
particular de si el valor de la “capturabilidad” correspondiente a la prospección hidroacústica se fija
en uno o se estima. Otra diferencia en las tendencias estimadas con el modelo empírico fue que los
valores de mortalidad natural se mantuvieron elevados en lugar de caer cuando bajó la CPUE de
jibia. Si bien la incertidumbre asociada a estas estimaciones es muy grande, en particular para años
recientes, la posible existencia de relaciones funcionales en la relación depredador-presa podrían
resultar en un aumento depensatorio en la tasa de mortalidad por depredación por unidad de
biomasa de jibia al disminuir la abundancia de merluza. Se recomienda mantener un tratamiento
alternativo para la mortalidad natural que permita estimar las tendencias de manera empírica a fin
de chequear regularmente el supuesto de que la mortalidad natural es proporcional a la abundancia
de jibia.
Probablemente uno de los supuestos más fuertes del modelo del IFOP es que la prospección
hidroacústica provee una estimación de la biomasa absoluta. Se recomienda tratar a la estimación
hidroacústica como un índice relativo y estimar su coeficiente de proporcionalidad en el modelo,
preferiblemente incorporando una distribución a priori derivada en base a la incertidumbre
existente en la calibración de los modelos hidroacústicos.
Configuración
6. Evaluar la configuración del modelo de evaluación, su pertinencia respecto del modelo
conceptual y supuestos empleados con especial énfasis en: (a) la estimación del
reclutamiento, (b) la mortalidad por pesca por flota, (c) selectividad por flota, (d) impacto
de la jibia sobre los fuertes cambios poblacionales de merluza común, (e) disponibilidad.
Indicar además si se ha considerado adecuadamente la incertidumbre en el modelo.
Durante el taller de evaluación se discutieron una serie de puntos relativos a la configuración del
modelo y a los supuestos que fueron considerados más críticos.
6.1. Estructura espacial
El modelo del IFOP no tiene estructura espacial. Mientras que en el futuro puede ser instructivo
desarrollar un modelo paralelo que discrimine las tres zonas principales que abarca la pesquería, el
aumento en la complejidad asociado a incorporar la dimensión espacial no parece justificado.
Modelos con ese nivel de complejidad son útiles como modelos operativos (de simulación)
Revisión de la evaluación del stock de merluza común Página 18
desarrollados para poner a prueba el modelo de evaluación y las estrategias de cosecha. Lo que sí es
muy importante, tal como se recomendó en el punto 1, es desarrollar indicadores que permitan
monitorear cambios en la distribución de la abundancia entre zonas, y posibles diferencias en las
tasas de explotación.
6.2. Estructura de flotas
El modelo de evaluación del IFOP (al igual que el modelo alternativo desarrollado durante el taller de
modelación) incluye una única flota pesquera, no haciendo distinción entre la flota artesanal, con
sus dos artes de pesca (espinel y agallera) y la flota industrial. Las estructuras de tallas de la captura
de las distintas flotas coinciden en algunos años pero no en otros. El porcentaje de cuota asignado a
la flota artesanal es substancial y amerita el tratamiento y modelaje de la misma como flota
independiente. Dado que el índice de CPUE usado en el ajuste corresponde a la flota industrial, es
importante que los parámetros de selectividad estimados reflejen adecuadamente el patrón de
explotación de la flota arrastrera. Se recomienda en el futuro la incorporación de la flota artesanal
de agallera como flota independiente, bajo un supuesto de selectividad variable en el tiempo. Dado
que no existe un muestreo de edades para la captura de la flota artesanal, las estimaciones de edad
deberían basarse en el uso de las claves largo-edad estimadas para la captura de la flota arrastrera.
6.3. Horizonte de tiempo incluido
El modelo del IFOP fue ajustado a las capturas del período 1968-2010. Esto incorpora sólo la parte
final del primer ciclo de desarrollo de la pesquería que concluye a principios de los 1970s. En
términos de comprender la evolución del stock, la relación entre el stock y el reclutamiento, y para
modelar su dinámica futura es aconsejable el análisis de la serie completa de datos. Se recomienda
extender la evaluación al período para el cual se cuenta con datos de captura de manera de poder
caracterizar mejor los ciclos históricos de productividad en el stock.
6.4 Abundancia inicial
Uno de los inconvenientes de truncar la historia de capturas usada en el ajuste en 1968 es que el
status de la población al inicio del período incluido en la evaluación corresponde al de un stock que
había estado sometido a tasas de explotación altas, tal como lo muestra la estructura de edades (Ver
Apéndice 4, Fig. A4.5). Si bien esto no es necesariamente un problema, la parametrización de las
condiciones iniciales del modelo debe tener en cuenta la historia de explotación previa. En el
modelo del IFOP la abundancia a la edad para el primer año se estimó asumiendo una estructura
variable (lognormal) en torno a una distribución de equilibrio predicha en base a un parámetro
independiente de reclutamiento y una función exponencial que incorpora sólo mortalidad natural.
Esto puede resultar en problemas de ajuste similares a los observados con el modelo alternativo
descripto en el Apéndice 4. Se recomienda que en casos en que las tasas de explotación previas al
período cubierto en la evaluación sean elevadas, la distribución inicial de edades de la población se
modele incluyendo un parámetro de mortalidad adicional.
6.5. Selectividad
En el análisis del IFOP se asume que la selectividad de la flota pesquera no fue constante sino que
varió luego del colapso de la estructura de edades de la población. Este supuesto está respaldado
por observaciones independientes al modelo respecto de los cambios en la distribución del esfuerzo
Revisión de la evaluación del stock de merluza común Página 19
hacia menores profundidades (Tascheri et al., 2011), los que coincidirían con el aumento en la
selectividad estimado para edades más jóvenes. En el caso de la prospección de evaluación directa,
se usaron dos escenarios, uno de selectividad constante y otro en el que se asumieron dos bloques
de selectividad con el quiebre en 2004. En este caso, no parece haberse registrado cambios en la
metodología usada para la prospección que justifiquen el supuesto de selectividad variable. Se
recomienda mantener una selectividad constante para los cruceros de evaluación directa a menos
que se detecten modificaciones en la metodología y conducción de la prospección que justifiquen
posibles cambios en la selectividad.
Otro aspecto generalmente importante en los modelos pesqueros es la parametrización de la
selectividad de las distintas flotas y de la prospección. En el modelo del IFOP, al igual que el modelo
alternativo desarrollado en este reporte, se usa una función logística para representar la
selectividad. Esta representación suele ser muy rígida, aún cuando se permite que los parámetros de
la función varíen en el tiempo. Se recomienda evaluar el uso de formas no paramétricas a fin de
permitir que la información de los datos determine por sí misma el patrón de selectividad. Las
formas no paramétricas facilitan además la incorporación de variabilidad año a año, debida por
ejemplo a cambios en el comportamiento de la flota frente a la presencia de clases de edad fuertes.
6.6. Tratamiento de la mortalidad natural
La implementación de escenarios alternativos para el tratamiento de la mortalidad natural, tal como
se detalló en el punto 1, resulta prioritaria dada la crítica importancia de este parámetro, tanto para
la estimación del estado actual de la población como para las proyecciones futuras.
6.7 Tratamiento de la incertidumbre
El análisis del IFOP (Tascheri et al., 2011) y el trabajo desarrollado durante el Taller de Evaluación de
Stock de Merluza Común 2011 (Anon 2011b) cubre un amplio espectro de análisis de sensibilidad
respecto de ciertos supuestos críticos hechos en la evaluación. Este análisis es un punto de partida
excelente para la construcción de escenarios alternativos a ser usados como modelos operativos
para la puesta a prueba y diseño de una estrategia de cosecha para el stock. Así, el énfasis en la
evaluación de la incertidumbre y sus implicancias para el manejo debe ir más allá de la
caracterización de la incertidumbre en las tendencias y estatus poblacional, para usarse en el diseño
de estrategias de manejo robustas para la pesquería. Se recomienda avanzar en la construcción de
escenarios alternativos a ser usados como parte de un modelo operativo que incorpore alternativas
plausibles en las proyecciones de abundancia.
Puntos de referencia
7. Comentar sobre los puntos biológicos de referencia e indicadores del recurso (de estado y
flujo), su pertinencia y adecuación, y sobre los benchmarks empleados en el manejo de la
pesquería, e. g., SSB 40% (objetivo), SSB 20% (límite).
Las tendencias históricas en el estado del stock y las tasas de explotación en el tiempo fueron
sintetizadas en un gráfico de puntos de biomasa desovante versus mortalidad por pesca, un punto
por año, denominado “diagrama precautorio” (Tascheri et al., 2010). El diagrama presenta además
valores de referencia que definen zonas seguras y de sobre-explotación. Los valores de referencia
Revisión de la evaluación del stock de merluza común Página 20
para la biomasa fueron BD40 y BD20, correspondientes respectivamente al 40% y 20% de “la
biomasa que estaría presente en ausencia de pesca”; los valores de referencia usados para F fueron
las tasas de mortalidad por pesca correspondientes. Una limitación del procedimiento seguido es
que el valor de biomasa en ausencia de pesca no es el estimado por el modelo sino un valor de
biomasa acordado entre los distintos evaluadores en función de los resultados de modelos
alternativos. Esto desacopla el valor usado como referencia del valor de biomasa estimado en la
evaluación. Además, dado que la selectividad de la pesca es variable en el tiempo, el valor absoluto
de mortalidad por pesca para las edades completamente seleccionadas no determina de por sí las
tasas de explotación, o el impacto de la pesca en la biomasa desovante por recluta. Se recomienda
reemplazar los puntos de referencia expresados en valores absolutos de biomasa y mortalidad por
niveles relativos de manera de evitar inconsistencias entre sucesivas evaluaciones.
A fin de evaluar la sensibilidad de los puntos biológicos de referencia a los parámetros de la relación
de stock-reclutamiento, mortalidad y selectividad Tascheri (2010) llevó a cabo un análisis siguiendo
una metodología similar a la desarrollada por Clark (1991) en la que exploró la sensibilidad de
distintos puntos de referencia a variaciones en los valores de los parámetros. En base a este análisis
concluyó que los puntos de referencia basados en análisis de rendimiento, por ejemplo el BD40,
eran más robustos a la incertidumbre en los parámetros de entrada. Se considera que un análisis de
este tipo puede ser más informativo si se basa en el mismo modelo de evaluación condicionado a los
datos. Esto puede ayudar a restringir los rangos de parámetros plausibles, e incorporar la correlación
existente entre los parámetros estimados.
En la opinión del evaluador, si bien la elección de puntos de referencia es importante en términos de
caracterizar el status del stock, las dificultades para identificar puntos de referencia satisfactorios no
deben distraer la atención de los aspectos centrales que el suporte técnico al manejo debe abordar.
Los puntos de referencia adquieren mayor relevancia en el contexto de reglas de decisión para el
cálculo de CTP que dependan de ellos. La evaluación del desempeño de estas últimas (dependan
éstas o no de puntos de referencia convencionales) es el problema fundamental que el soporte
técnico debe iluminar.
En el caso de la merluza, la incertidumbre central en las proyecciones de abundancia reside en la
tasa de mortalidad natural y el posible impacto de la jibia sobre la misma. Tal como se discute en el
punto siguiente, dada la situación deprimida del recurso y frente a la incertidumbre existente
respecto de sus posibilidades de recuperación (fundamentalmente en relación a las tasas de
mortalidad natural que operan en la actualidad y en el futuro), la determinación de puntos
biológicos de referencia no es suficiente para guiar el manejo de la pesquería. Se requiere de la
definición de objetivos por parte de las autoridades pesqueras, y la evaluación de estrategias
adaptativas de cosecha, con reglas de decisión explícitas para el cálculo de CTP en función de las
tendencias en los datos y resultados del modelo de evaluación seleccionado.
Tratamientos alternativos y estrategia de cosecha
8. Implementar un modelo de evaluación en ADMB, analizando la sensibilidad de los
resultados de la evaluación 2010 y recomendaciones de CTP, considerando
configuraciones alternativas del modelo de evaluación que se implementará.
El modelo desarrollado en ADMB fue usado para evaluar la sensibilidad de los resultados respecto
de supuestos básicos y alternativas para el procesamiento de los datos de entrada. El análisis de
Revisión de la evaluación del stock de merluza común Página 21
sensibilidad, cuyos resultados se describen en el Apéndice 4, se centró en los aspectos más
importantes, que en el caso de la merluza común tienen que ver con la abrupta caída de la
abundancia, y la robustez de las conclusiones acerca de la necesidad de invocar un factor externo
para explicarla. Otros aspectos relativos a los modelos de selectividad y al peso dado a distintas
piezas de información en el ajuste no fueron evaluados.
El análisis de sensibilidad conducido respecto de algunos de los supuestos claves y uso de la
información muestra que si bien la magnitud de la reducción de la abundancia, y los valores
absolutos máximos y mínimos, varían en función de las distintas configuraciones, la señal presente
en los datos respecto de la caída en la abundancia y el colapso de la estructura de edades del stock
entre 2002 y 2004 es muy fuerte y consistente. Así, los resultados de la evaluación con respecto a
las tendencias y estado actual del stock son robustos a los escenarios explorados.
En general, las implicancias de la formulación de escenarios/modelos alternativos de evaluación en
la determinación de una cuota de captura requieren de haber adoptado una regla de decisión de
acuerdo a objetivos de manejo establecidos. La CTP sólo es un “resultado” de la evaluación cuando
se cuenta con una regla de decisión o procedimiento de manejo preacordado que “determine” la
CTP en función de los resultados de la evaluación. En el caso de la pesquería de la merluza común
no existe una regla de decisión adoptada, y por lo tanto no es posible traducir los resultados de
modelos de evaluación alternativos al cálculo de CTP. Dada la situación deprimida del stock, y la
incertidumbre acerca de las tendencias futuras en la mortalidad natural y, a su turno, las
posibilidades de recuperación efectiva del recurso a corto plazo, la determinación de puntos de
referencia biológicos no es suficiente para guiar el manejo. Para permitir avanzar en la adopción de
una estrategia de cosecha se requiere:
(i) la definición de objetivos de manejo específicos por parte de las autoridades pesqueras, y
(ii) conducir una evaluación de riesgos que incorpore escenarios alternativos consistentes con la
evaluación del stock, a fin de evaluar el desempeño de distintas estrategias de cosecha y
cálculo de CTP en función de los indicadores futuros.
El proceso es necesariamente iterativo: para definir objetivos operativos específicos (punto (i)) es
necesario conocer, aún con incertidumbre, cuál es el universo de lo posible y los “trade-offs” entre
distintos objetivos de manejo alcanzables (resultados del punto (ii)). La experiencia en otras
pesquerías indica que es necesario repetir iterativamente los pasos (i) y (ii), e implementar los
mecanismos para asegurar una fluida comunicación entre los analistas y las autoridades de manejo
pesquero. Se recomienda que el Comité Científico convocado para dar soporte técnico al manejo de
la merluza común tenga un rol decisivo en impulsar la evaluación de estrategias de manejo para esta
pesquería, en un marco de diálogo permanente con las autoridades pesqueras.
Conclusiones y recomendaciones para la investigación futura
9. Recomendar mejoras al proceso de evaluación a través de estudios e investigaciones que
permitan incrementar el conocimiento del recurso y reducir la incertidumbre en la
estimación del estatus.
Si bien se recomienda introducir una serie de cambios en el análisis previo de los datos y en los
supuestos del modelo de evaluación (resumidos en la Tabla 4), en líneas generales se considera que
Revisión de la evaluación del stock de merluza común Página 22
el enfoque de la evaluación planteado por el IFOP es sólido, usa metodologías apropiadas, y aporta
una base adecuada para la determinación del status del recurso de merluza común.
La incertidumbre más importante en la evaluación del stock de merluza común tiene que ver con las
causas de la reducción de la abundancia y con las perspectivas futuras de recuperación del recurso.
En particular, no contando con información precisa acerca de la abundancia absoluta de jibia, su tasa
de consumo y las posibles formas de la respuesta funcional del consumo de la jibia frente a
variaciones en la abundancia de la presa, es difícil cuantificar con certeza el impacto relativo del
incremento de la depredación por jibia respecto del efecto de la pesca. Las estimaciones disponibles
de consumo de jibia para el 2003, año de mayor abundancia de jibia, superan las 500 mil toneladas
(Alarcón et al. 2008), cifra casi cinco veces mayor que la captura declarada para ese año.
A la incertidumbre en la estimación de la abundancia y consumo de jibia se suma la incertidumbre
acerca del momento en que comenzó la caída en la abundancia de merluza común, y si ésta precedió
al ingreso de la jibia. Se ha planteado que los datos de CPUE de la flota industrial indican que la
abundancia de merluza ya mostraba una tendencia decreciente con anterioridad a la explosión
poblacional de la jibia (Arancibia y Neira, 2008; Roa 2011), como efecto de la pesca y el canibalismo.
Los índices de CPUE seleccionados en este informe, basados en el análisis de los datos del IFOP,
indican que la caída observada entre 2003 y 2004 es robusta a distintos criterios (filtros) usados para
seleccionar los datos y a los supuestos hechos en los modelos de estandardización. Las tendencias
anteriores a 2002, no obstante, varían dependiendo del tratamiento de los datos. Los índices de
CPUE estimados en base a modelos de efectos mixtos en este reporte muestran valores variables
pero estables en promedio antes de 2002. La complementación de las bases de datos del IFOP con
las de INPESCA, y el análisis de las tendencias en los indicadores por zona, aportarían luces en este
sentido.
Más allá de la incertidumbre respecto del momento y factores que iniciaron la reducción en la
abundancia de merluza común, los datos sugieren que hace falta un fuerte incremento en la
mortalidad natural, sumado al efecto de las capturas, para explicar el colapso de la estructura de
edades del stock y la caída en los índices de abundancia detectados en 2004. La coincidencia del
aumento en las estimaciones empíricas de mortalidad natural (obtenidas con el modelo desarrollado
en este informe) con el ingreso de la jibia da respaldo a la hipótesis que atribuye a la depredación
por jibia un rol central en explicar la fuerte reducción de la abundancia de la merluza común.
Dada la situación deprimida del stock y la fuerte incertidumbre respecto del nivel de mortalidad
natural que opera en la actualidad y sus tendencia futuras, el problema central a investigar es el
desarrollo de proyecciones que incorporen un rango de escenarios plausibles, a fin de evaluar
opciones realistas para un plan de manejo adaptativo. Se recomienda que en la evaluación y
desarrollo de un plan de manejo se incorporen escenarios alternativos y se evalúe el desempeño de
distintas reglas de decisión, que pueden no sólo depender de la abundancia del stock de merluza
sino también de indicadores de abundancia de jibia. La definición de objetivos específicos para el
manejo de esta pesquería en su situación actual, y el diseño de una estrategia de cosecha que
responda a esos objetivos y guíe la determinación de CTP, se identifica como primera prioridad.
Las recomendaciones elaboradas en este informe respecto del enfoque general, los datos de entrada
y su procesamiento, la estructura del modelo y los puntos de referencia y proyecciones futuras se
sintetizan en la siguiente Tabla 5.
Revisión de la evaluación del stock de merluza común Página 23
Tabla 5. Síntesis de las recomendaciones.
Término de
Referencia Aspecto Específico Recomendación
Enfoque de la
evaluación
Estructura espacial 1. Evaluar indicadores de abundancia específicos para cada zona y chequear posibles divergencias en las tasas de explotación que harían aconsejable la partición de la CTP en función de las fluctuaciones locales en la población.
Estructura de las
flotas
2. Incorporar la flota artesanal de agallera como flota independiente, bajo un supuesto de selectividad variable en el tiempo.
Período cubierto 3. Extender la evaluación al período para el cual se cuenta con datos de captura de manera de poder caracterizar mejor los ciclos de productividad históricos en el stock.
Datos Captura y descarte 4. Identificar mecanismos que posibiliten la recolección de datos de descarte, por ejemplo asegurando la confidencialidad de la información a nivel buque individual y lograr un aval legal para el procedimiento.
5. Explorar posibles formas de coordinar el monitoreo de capturas de SERNAPESCA con los programas de seguimiento del IFOP y de permitir el cruce de la información entre las bases de datos disponibles.
Índice de CPUE
Selección de datos:
6. Reconsiderar los criterios de selección de manera de eliminar lances dirigidos a otras especies, evitando descartar lances nulos dirigidos a merluza común.
7. Examinar la información sobre intencionalidad del lance de pesca (especie objetivo) colectada por los observadores a bordo.
8. Cruzar la información lance a lance de la base de datos de IFOP con la base disponible en INPESCA a fin de verificar los datos y separar las diferencias en los indicadores debidas al uso de distintos métodos de análisis de aquellas resultantes de diferencias en los datos crudos.
9. Relajar el criterio usado en la selección de embarcaciones a fin de buscar un mejor balance entre cobertura y variabilidad de la información.
Análisis estadístico:
10. Retener la interacción Año × Zona en el modelo y estimar las tendencias globales ponderando los indicadores de cada zona por su superficie.
11. Explorar el origen de la interacción Año × Embarcación (incluida por IFOP como efecto aleatorio) y las posibles tendencias en los BLUPs para las embarcaciones año a año. Monitorear los resultados de un modelo que no incluya esta interacción, el que puede ser más robusto.
Uso en el modelo de evaluación:
12. Usar series de CPUE alternativas de modo de representar la incertidumbre en el proceso de selección de modelos en la evaluación del stock.
Revisión de la evaluación del stock de merluza común Página 24
Prospección
hidroacústica
13. Tratar a la prospección hidroacústica como un índice relativo y estimar su coeficiente de “capturabilidad”, preferiblemente incorporando una distribución a priori derivada en base a la incertidumbre existente en la calibración de los modelos hidroacústicos.
14. Mantener un supuesto de selectividad constante para los cruceros de evaluación directa a menos que se detecten modificaciones en la metodología y conducción de la prospección que justifiquen posibles cambios en la selectividad.
Modelo de
evaluación
Selectividad de la
flota comercial
15. Evaluar el uso de formas no paramétricas a fin de permitir que la información de los datos determine el patrón de selectividad.
Mortalidad natural 16. Como alternativa al supuesto de proporcionalidad de M respecto de la abundancia de jibia, estimar las tendencias en M de manera empírica a fin de chequear de manera regular el supuesto de proporcionalidad.
Abundancia inicial 17. En casos en que las tasas de explotación previas al período cubierto en la evaluación sean elevadas, modelar la distribución inicial de edades de la población incluyendo un parámetro de mortalidad adicional.
Incertidumbre 18. Avanzar en la construcción de escenarios alternativos a ser usados como parte de un modelo operativo que incorpore alternativas plausibles en las proyecciones de abundancia.
Suporte
técnico al
manejo
Status del stock
respecto de puntos
biológicos de
referencia
19. Reemplazar los puntos de referencia expresados en valores absolutos de biomasa y mortalidad por niveles relativos de manera de evitar inconsistencias entre sucesivas evaluaciones.
Estrategias de
cosecha
20. Evaluar el desempeño de estrategias de manejo adaptativas frente a escenarios alternativos de mortalidad natural e impacto de la población de jibia. Contemplar en la evaluación reglas de decisión para la determinación de la CTP que dependan no sólo de la abundancia del stock de merluza sino también de indicadores de abundancia de jibia.
21. Impulsar desde el Comité Científico la evaluación de estrategias de manejo para esta pesquería, en un marco de diálogo permanente con las autoridades pesqueras, las que deberán definir los objetivos de manejo que guiarán las decisiones futuras.
Referencias
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Hall, London.
Alarcón, R., Cubillos, L. y Gatica, C. 2008. Jumbo squid (Dosidicus gigas) biomass off central Chile:
effects on Chilean hake. CalCOFI Rep., Vol. 49: 157-166. Documento MC_2011_C1.
Alarcón, R., Gálvez, P. y Arancibia, H. 2010. Revisión de los parámetros de la historia de vida de
merluza común (Merluccius gayi). Comité Científico de merluza común. Subsecretaría de Pesca,
24 pp. Documento MC_2011_E1.
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Anon. 2005. Chilean hake stock assessment Workshops. CHASAW. Findings, comments and
recommendations, 8 pp. Documento MC_2011_F1.
Anon. 2011a. Proyecto de seguimiento de la pesquería de merluza común. Documento No 2 del
Taller de Evaluación de stock de merluza común 2011. Documento MC_2011_F2.
Anon. 2011b. Estatus del stock de merluza común. Documento No 10 del Taller de Evaluación de
stock de merluza común 2011. Documento MC_2011_F4.
Arancibia, H., y Neira, S. 2008. Overview of the Chilean hake (Merluccius gayi) stock. A biomass
forecast and the Jumbo squid (Dosidicus gigas) predator-prey relationship off central Chile
(33°S–39°S). CalCOFI Rep., Vol. 49: 105-115. Documento MC_2011_C2.
Benoit-Bird, K.J., Gilly, W.F., Au W.W.L. y Mate, B. 2008. Controlled and in situ target strengths of the
jumbo squid Dosidicus gigas and identification of potential acoustic scattering sources. The
Journal of the Acoustical Society of America 123: 1318.
Branch, T. 2009. How do individual transferable quotas affect marine ecosystems? Fish & Fisheries
10: 39–57.
Clark, W. G. 1991. Groundfish exploitation rates based on life history parameters. Can. J. Fish. Aquat.
Sc. 48:734–750.
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Francis, R I C C 2011. Data weighting in statistical fisheries stock assessment models. Can. J. Fish. Aquat. Sci. 1138: 1124–1138.
Gálvez, P. , Sateler, J., Flores, A., Young, Z., Olivares, J., Riquelme, K. y González, J. 2011. Convenio
Asesoría integral para la toma de decisiones en pesca y acuicultura 2010. Atividad 2, Peces
demersales, Seguimiento demersal y aguas profundas 2010. Sección II: demersales centro-sur.
Informe Final IFOP a la Subsecretaría de Pesca. Documento MC_2011_A2.
IFOP. 2011. Chilean hake stock assessment Workshops. Draft of final report. Documento
MC_2011_F5.
Lillo, S., Bahamonde, R., Olivares, J., Saavedra, J.C., Molina, E., Díaz, E., Nuñez, S., Braun, M. y
Saavedra, A. 2010. Evaluaciones hidroacústicas de merluza común, año 2009. FIP No. 2009-13,
Valparaiso, Chile: Instituto de Fomento Pesquero (IFOP). Documento MC_2011_A4.
Myers, R.A., Bowen, K.G. y Barrowman, N.J. 1999. Maximum reproductive rate of fish at low
population sizes. Can. J. Fish. Aquat. Sc. 56: 2404-2419.
Niklitschek, E. 2011. Resumen y revisión crítica de las evaluaciones directas de merluza común en
Chile (1993-2010). Universidad de Los Lagos. Documento MC_2011_B2.
Payá, I. y Ehrhardt, N.M. 2005. Comparative sustainability mechanisms of two hake (Merluccius gayi
and Merluccius australis) populations subjected to exploitation in Chile. Bulletin of Marine
Science 76 (2): 261-286. Documento MC_2011_D1.
Roa, R. H. 2011. Índices de abundancia relativa de tres flotas que operan sobre Merluccius gayi en
Chile central. Documento MC_2011_B1.
Tascheri, R., Gálvez, P., y Sateler, J. 2010. Convenio investigación del estatus y evaluación de
estrategias de explotación sustentables 2011, de las principales pesquerías chilenas. Actividad
2, Peces demersales, Merluza común 2011. Informe Final IFOP a la Subsecretaría de Pesca.
Documento MC_2011_A1.
Tascheri, R. 2011. Análisis y estandarización de las tasas de captura industriales registradas en la
pesquería de merluza común. Documento No 2 del Taller de Evaluación de stock de merluza
común 2011. Documento MC_2011_F3.
Revisión de la evaluación del stock de merluza común Página 26
Apéndice 1: Material Provisto para la Revisión de la Merluza Común
Los siguientes documentos fueron puestos a disposición con anterioridad al taller.
a) Documentos centrales:
a. MC_2011_A1.pdf 2010 stock assessment report for common hake. b. MC_2011_A2.pdf 2010 monitoring program for common hake c. MC_2011_A3.pdf 2009 monitoring program for common hake d. MC_2011_A4.pdf 2009 Acoustic survey of common hake
b) Reportes preparados por el grupo de evaluación luego de examinar los datos:
a. MC_2011_B1.pdf Re-análisis de datos de CPUE para todas las pesquerías, por R. Roa. b. MC_2011_B2.pdf Revisión de las evaluaciones hidroacústicas, por E. Niklitschek.
c) Trabajos sobre la invasión de jibia en el Pacífico sudeste:
a. MC_2011_C1.pdf Alarcon-Muñoz et al 2008 b. MC_2011_C2.pdf Arancibia and Neira 2008 c. MC_2011_C3.pdf Keyl et al. 2008
d) Otros trabajos de interés
a. MC_2011_D1.pdf Paya & Ehrhardt 2005 b. MC_2011_D2.pdf Aguayo 1995
e) Reportes del Comité Técnico
a. MC_2011_E1.pdf Parámetros de historia de vida. b. MC_2011_E2.pdf Estatus del stock.
f) Chilean Stock Assessment Workshop -CHASAW:
a. MC_2011_F1.pdf CHASAW review final report. b. 2011:
i. MC_2011_F2.pdf Programa de monitoreo pesquero ii. MC_2011_F3.pdf CPUE iii. MC_2011_F4.pdf Prospecciones hidroacústicas iv. MC_2011_F5.pdf Status del stock v. MC_2011_F6.pdf Informe final (borrador)
Revisión de la evaluación del stock de merluza común Página 27
Apéndice 2: Alcance del trabajo de revisión
Statement of work for Dr. ANA M. PARMA
Independent external peer review of the southern hake (Merlucciusgayi gayi) stock assessment of
south central Chile.
Scope of work: The reviewer is contracted to deliver an independent external review of the 2010 stock assessment
of “Merluza común” conducted by the Instituto de Fomento Pesquero.
Project Description: The common hake (Merluccius gayi gayi) fishery extends from the IV region through the
parallel 41°28,6’ S off the coast of central Chile. Landings can be traced back to the 1940s, but for
the last 30 years the fishing fleet consists of an industrial and artisanal component. In the mid 2000s
the stock experimented a major decline and there is a lot uncertainty about its causes and stock
status.
The Undersecretariat of Fisheries of Chile started this year an Independent peer review process to
assess the soundness of IFOP stock assessment approach for this resource, therefore an
international independent peer review expert is requested.
Location of Peer Review: The peer review process will be held in Valparaíso for the workshop and modeling (September 26-
30th of 2011), and at the University of Concepción (Chile) for the modeling workshop (October 1-4th
of 2011).
Statement of Tasks: The reviewer shall complete the following tasks in accordance with the terms of reference and
specific tasks and deliverables herein.
Pre-review Background Documents: Two weeks before the workshop, the project coordinator, Dr.
Billy Ernst will provide the reviewer the necessary background information (working documents in
Spanish, software code, etc.) for the workshop. This material shall consists of a summary of previous
work, including a general description of the system, state of the art of previous assessments and the
conceptual background and methodological approach of this project. The reviewer/collaborator shall
read all documents in preparation for the workshop.
Workshop: The reviewer shall actively participate in the workshop and conduct an independent
review of the assessment. The reviewer shall complete the following tasks in accordance with the
terms of reference and specific tasks and deliverables herein.
Pre-review Background Documents: Two weeks before the workshop, the project coordinator, Dr. Billy Ernst will provide the reviewer
the necessary background information (working documents in English, software code, etc.) for the
workshop. This material shall consists of a summary of previous work, including a general
description of the system, state of the art of previous assessments and the conceptual background
Revisión de la evaluación del stock de merluza común Página 28
and methodological approach of this project. The reviewer/collaborator shall read all documents in
preparation for the workshop.
Workshop: The reviewer shall actively participate in the workshop and conduct an independent review of the
assessment addressing each Term of Reference.
Specific Tasks for the Reviewer: The following chronological list of tasks shall be completed by the reviewer in a timely manner.
1. Conduct necessary pre-review preparations, including the review of background material and reports provided by the University of Concepcion in advance of the workshop.
2. Actively participate during the workshop in Valparaíso (26-30 September 2011) and conduct the modeling workshop at the University of Concepcion in Concepcion (1-4 October 2011), conduct a review and generate a report with recommendations in accordance with the ToRs (Annex 2).
3. No later than 24 October 2011, submit a report addressed to the “Department of Oceanography, University of Concepción” and sent it to Dr. Billy Ernst, Lead Coordinator of the project, via email to [email protected]. The report shall be written addressing each ToR in Annex 2 in Spanish.
4. The report (in Spanish) shall include an executive abstract with the main conclusions and recommendations about the review process. The main text shall include a description of activities, findings, conclusions and recommendations. An Annex shall include the terms of references, statement of work and the list of references used in the review process. This should be a stand alone document.
Schedule of Milestones and Deliverables: The group shall complete the tasks and deliverables described in this Statement of work in
accordance with the following schedule.
12 - September 2011 Project coordinator sends the Reviewer the pre-review documents.
26-30 September 2011 The reviewer participates and conducts an independent peer review
during the panel review meeting in Valparaíso.
1-4 September 2011 The reviewer participates in the modeling workshop.
24 October 2011 Reviewers submit draft of the independent peer review reports to the
project lead coordinator
10 November 2011 University of Concepción translates and submits Independent peer
review reports to the Undersecretariat of Fisheries.
November 2011 Review and approval of Peer review reports upon compliance with with Statement of Work and Terms of References.
Acceptance of Deliverables: Upon review and acceptance of the independent peer review reports by the Project Lead
Coordinator (Dr. Billy Ernst), these reports shall be sent to the Undersecretariat of Fisheries for final
approval as contract deliverables based on compliance with the Statement of Work and Terms of
reference. As specified in the Schedule of Milestones the University of Concepción shall send via e-
mail the contract deliverables (Independent peer review reports) to the Undersecretariat of
Fisheries project coordinator Mr. Jorge Farías.
Revisión de la evaluación del stock de merluza común Página 29
Applicable Performance Standards: The contract is successfully completed when the Chilean Undersecretariat of fisheries project
coordinator (Mr. Jorge Farias) provides final approval of the contract deliverables. The acceptance
of the contract deliverables shall be based on three performance standards:
(1) The report shall be completed with the format and content in accordance with Annex 1,
(2) The report shall address each ToR as specified in Annex 2,
(3) The reports shall be delivered in a timely manner as specified in the schedule of milestones
and deliverables.
Support Personnel: Project Coordinator
Dr. Billy Ernst
Department of Oceanography
University of Concepción
Barrio Universitario s/n
Concepción, Chile.
Phone: +56-41-2204012
ssment addressing each Term of Reference.
Anexo 1. Formato y contenido del informe de revisión
1. The independent report shall be prefaced with an Executive Summary providing a concise
summary of the findings and recommendations, and specify whether the science reviewed is the
best scientific information available.
2. The main body of the reviewer report shall consist of a Background, Description of the Individual
Reviewer’s Role in the Review Activities, Summary of Findings for each ToR in which the
weaknesses and strengths are described, and Conclusions and Recommendations in accordance
with the ToRs.
a. Reviewers should describe in their own words the review activities completed during the
review meeting, providing a brief summary of findings, of the science, conclusions, and
recommendations.
b. Reviewers should elaborate on any points raised in the Summary Report that they feel might
require further clarification.
c. The independent report shall be a stand-alone document for others to understand the
weaknesses and strengths of the science reviewed, regardless of whether or not they read the
summary report. The independent report shall be an independent peer review of each ToRs, and
shall not simply repeat the contents of the summary report.
3. The reviewer report shall include the following appendices:
Appendix 1: Bibliography of materials provided for review
Appendix 2: A copy of the Statement of Work
Appendix 3: Panel Membership or other pertinent information from the review meeting.
Revisión de la evaluación del stock de merluza común Página 30
Anexo 2. Términos de referencia
1. Revisar críticamente el modelo conceptual, las hipótesis de trabajo y el enfoque de evaluación para la merluza común.
2. Revisar los procedimientos para la generación de las claves talla-edad y construcción de matrices de captura y pesos medios a la edad para las flotas y los cruceros hidroacústicos utilizadas en la evaluación.
3. Revisar la calidad y confiabilidad del índice de abundancia proveniente de los cruceros hidroacústicos y su utilización en el procedimiento de evaluación. Es correcta la forma en que es modelado en la evaluación indirecta?
4. Revisar la calidad y confiabilidad de los índices de abundancia provenientes de las capturas por flota y sus procedimientos de cálculo (con énfasis en cambios de eficiencia de las flotas en el tiempo) y su uso en el procedimiento de evaluación.
5. Revisar si la información, condiciones y parámetros de entrada al modelo de evaluación (en especial la mortalidad natural) son razonables y consistentes, con especial énfasis en el manejo y cuantificación de la incertidumbre de estimación (priors, análisis de sensibilidad y escenarios).
6. Evaluar la configuración del modelo de evaluación, su pertinencia respecto del modelo conceptual y supuestos empleados con especial énfasis en: (a) la estimación del reclutamiento, (b) la mortalidad por pesca por flota, (c) selectividad por flota, (d) impacto de la jibia sobre los fuertes cambios poblacionales de merluza común, (e) disponibilidad. Indicar además si se ha considerado adecuadamente la incertidumbre en el modelo.
7. Comentar sobre los puntos biológicos de referencia e indicadores del recurso (de estado y flujo), su pertinencia y adecuación, y sobre los benchmarks empleados en el manejo de la pesquería, e. g., SSB 40% (objetivo), SSB 20% (límite).
8. Implementar un modelo de evaluación en ADMB, analizando la sensibilidad de los resultados de la evaluación 2010 y recomendaciones de CTP, considerando configuraciones alternativas del modelo de evaluación que se implementará.
9. Recomendar mejoras al proceso de evaluación a través de estudios e investigaciones que permitan incrementar el conocimiento del recurso y reducir la incertidumbre en la estimación del estatus.
Revisión de la evaluación del stock de merluza común Página 31
Anexo 3. Agenda
Taller de Revisión Experta de las Evaluaciones de Stock de Merluza
común y Merluza del sur – CTP 2011
26 – 30 de Septiembre de 2011 Salón Viña del Mar
Hotel Diego de Almagro – Valparaíso Molina 76, Valparaíso
Merluza común
Revisor Internacional: Dr. Ana Parma (Consultor Independiente)
PRESENTACIONES
Lunes (8.30 - 12.30 hrs)
Presentación de los participantes e introducción al proceso de revisión experta de las evaluaciones
de stock de ambas especies. (Dr. Ernst)
Biología de la especie (IFOP- Biólogo y Evaluador de Stock)
Estructuración poblacional / Genética
Distribución espacial y migraciones
Historia de vida
Reproducción
• Ciclo reproductivo
• Fecundidad/madurez
• Talla de primera madurez
Mortalidad natural
Justificación conceptual del modelo evaluación de stock
Programa de seguimiento de IFOP para la merluza común (IFOP- Encargado de seguimientos)
Pesquería artesanal:
• Características
• Operación de la flota y cobertura espacial
• Cambios temporales en composición de la flota y artes de pesca • Cobertura de observadores y cambios metodológicos a través del tiempo
• Estimación de capturas y desembarque • Estimación de variables biológicas de utilidad para la evaluación de stock
Pesquería industrial:
• Características
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• Operación de la flota y Cobertura espacial
• Cambios temporales en composición de la flota y artes de pesca
• Cobertura de observadores y cambios metodológicos a través del tiempo.
• Estimación de capturas y desembarque
• Estimación de variables biológicas de utilidad para la evaluación de stock
Martes (8.30 - 12.30 hrs)
Estimación de la edad y confección de claves talla-edad usadas en la evaluación de stock (IFOP)
• Procedimiento
• Consistencia temporal
Estimación de matrices de captura y pesos medios a la edad por flota y del índice hidroacústico (IFOP
– Evaluador de stock).
• Procedimientos y supuestos
• Reducción de la información hasta llegar a las matrices de captura a la edad utilizadas en la evaluación de stock
• Discusión sobre consistencia de las señales del paso de clases anuales por la pesquería
Estimación de los desembarques 1968 – 2010 (SERNAPESCA)
Evaluación directa (IFOP – Evaluador hidroacústico)
• Métodos históricos y actuales
• Hidroacústica o Plataforma de trabajo y metodología o Consistencia temporal de los procedimientos o Cobertura espacial y temporal respecto de distribución del recurso o Índice absoluto o relativo de abundancia o Estimación de frecuencia de edades
Miércoles (8.30 - 12.30 hrs)
Modelo de evaluación de stock (IFOP)
• Evaluación de stock del año 2010 (CTP-2011) o Estructura modelo de dinámica o Información utilizada o Estandarización de la CPUE o Función de selectividad o Capturabilidad o Supuestos o Modelos estadísticos o Determinación de los tamaños muestrales y coeficientes de variación de las distintas
fuentes de información o Justificación de los escenarios utilizados o Resultados de la evaluación o Diagnóstico de la pesquería y determinación del status de la población o Determinación de la CTP para el año 2011
Dinámica demográfica de la jibia y su efecto sobre la población de merluza común (IFOP – evaluador
de stock).
Revisión de la evaluación del stock de merluza común Página 33
Jueves (8.30 - 12.30 hrs)
Medidas de Administración (SUBPESCA – Sr. Farias).
Revisión de los puntos Biológicos de Referencia para Merluza común (IFOP).
Recomendaciones del comité técnico de la Merluza común para la evaluación 2010 (Dr. Sepúlveda).
Preguntas y discusión entre el grupo de evaluación de stock y revisor (sesión cerrada).
Viernes (8.30 - 12.30 hrs)
Preguntas y discusión con el grupo de evaluación de stock y revisor (sesión cerrada)
Actividades adicionales: A sugerencia del revisor se fijarán reuniones de trabajo puntuales e
individuales entre el revisor y los miembros del equipo de evaluación de stock de la merluza común
entre las 14:00 – 18:00 (lunes a viernes).
Apéndice 3: Miembros del panel de revisión
El panel de revisión estuvo compuesto por James Ianelli (National Marine Fisheries Service, USA),
Ana Parma (Centro Nacional Patagónico, Argentina) y Billy Ernst (Universidad de Concepción). Se
contó además con el aporte de Rubén Roa (consultor independiente) y Edwin Niklitschek
(Universidad de Los Lagos), quienes presentaron informes independientes sobre los datos de CPUE y
las evaluaciones hidroacústicas, respectivamente.
Revisión de la evaluación del stock de merluza común Página 34
Apéndice 4: Ajuste de un modelo de evaluación alternativo.
Especificaciones técnicas
Se adaptó al caso de la merluza común un modelo genérico desarrollado por J. Ianelli e
implementado en ADMB. La estructura del modelo siguió a la configuración del modelo básico de
evaluación del IFOP, el que representa un stock unitario estructurado por edades (sin discriminar
zonas ni sexos), e incorpora una única flota pesquera. Las variables y ecuaciones se detallan en las
Tablas A4.1-A4.3. El modelo difiere del desarrollado por el IFOP en algunos aspectos específicos. El
más importante es la parametrización de la mortalidad natural. A fin de contar con una estimación
empírica (independiente del nivel de abundancia de la jibia) de las tendencias recientes en la tasa de
mortalidad, se modeló el cambio en M como una “random walk” (en logaritmo) con parámetros de
varianza especificados de manera ad hoc a fin de restringir los cambios en los años recientes, donde
la información contenida en los datos es menor (Tabla A4.2, ecuación 11). Las tendencias estimadas
en la mortalidad fueron relativamente insensibles a los parámetros de varianza en los rangos
explorados. El valor de M para años anteriores a 2001 fue fijado en el mismo valor usado en el
modelo del IFOP.
Table A4.1. Símbolos y definiciones usadas en las ecuaciones del modelo.
Definiciones Generales Símbolo/Valor Uso en el modelo de evaluación
Índices de año y edad i j Edad primera y última, año primero y último
nn yyaa ,,, 11
Peso medio en el año i y edad j Wi,j Edad máxima a partir de la cual la selectividad es constante
ac Parametrización de la selectividad
Mortalidad natural en el año i Mi Proporción de hembras maduras a la edad j pj
Definición de biomasa desovante Tamaño de muestra para la proporción de edades en el año i
iT Escala para el supuesto multinomial en la
distribución de edades Capturabilidad de la prospección s
q Distribución a priori = lognormal(s
qµ , 2
qσ )
Parámetros de stock-reclutamiento de la función de Ricker
0,0 BR Reclutamiento y biomasa de equilibrio sin pesca
ϕα /)exp( Pendiente en el origen
h “steepness”
2
Rσ Varianza del reclutamiento
Biomasa desovante por recluta en ausencia de pesca
ϕ
Parámetros estimados
)(#),(#),(#,,,),(#,,),(# 0
sf
j
s
j
sf
ii qMhR ηηµµεφ
El número de parámetros de selectividad estimados depende de la configuración del modelo. El
valor de h (“steepness”) se define como la reducción en el reclutamiento predicha por el modelo de
Beverton-Holt cuando 020.0 BB = . La parametrización en el modelo de Ricker usó la relación entre
h y la contribución reproductiva máxima de un individuo a lo largo de su vida (ver Myers et al., 1998)
de manera de que las funciones de Beverton-Holt y Ricker tengan la misma pendiente en el origen.
Revisión de la evaluación del stock de merluza común Página 35
Tabla A4.2. Variables y ecuaciones que describen la implementación del modelo para la merluza común.
Ec. Descripción Símbolos/restricciones Ecuaciones
1) Índice de abundancia de la prospección o CPUE en el año
(s∆ representa la fracción del
año al momento de la prospección)
indiI , sfind ,=
f: CPUE s: prospección
∑=
∆−=
n
ijind
a
aj
Zindjijij
indindi eSWNqI
1
2) Captura en biomasa por año i
C ∑
=
−−=
n
ij
a
aj
Z
ij
f
ij
ijij
f
ij eZ
FWNC
1
)1(ˆ
3) Proporción a la edad j, en el año i
∑=
=na
aj
ijij PP1
0.1, ˆ
ˆ
f
ijf
ijf
ij
j
Cp
C
=
∑
sij
sij
Zs
ij js
ijZs
ij j
j
N S ep
N S e
−∆
−∆
=
∑
4) Abundancia inicial a la edad j = 2 1
1
yReN jy
εµ +=
a1 < j < an ∏
=
−+ −=j
j
M
jy eeN jyR
1
1
1
εµ
j = an ( ) 1
,, 1111
−−−=−
M
ayayeNN
nn
5) Años subsecuentes (i >y1) j = a1 iReN ai
εµ +=1,
a1 < j < an 1, 1
, 1, 1
i jZ
i j i jN N e − −−
− −=
j = an nai
n
nai
nn
Z
ai
Z
aiia eNeNN ,11,1
,11,1
−−− −
−−− +=
6) Efecto del año en el reclutamiento ∑
=
=ny
yi
ii
1
0, εε
iReN ai
εµ +=1,
7) Capturabilidad de los índices ,
fsµ µ
ss
iq e
µ=
8) Selectividad a la edad de los
índices
ind1η
ind2η , ind = f, s )exp(
)exp(
2
150
indind
indind
sl
s
η
η
=
=
))(exp(1
1
50indind
indij
sjslS
−−+=
9) Mortalidad instantánea por pesca a la edad j en el año i
i
f
eSF fij
fij
φµ +=
10) Efecto anual de la mortalidad por pesca en el año i ∑
=
=ny
yi
ii
1
0, φφ
11) Mortalidad natural variable a partir de 2001
Mi
( )2,1 ,0~, iiii NeMM i
δδ σδ−=
0.33 , i <2001 2001<i <2010 ,
20102006,2001,2.0
20036.0
2005,2004,20025.0
20102006,20012.02
2
2
2
2, −=
=
−=
= ii
i
iδσ
12) Mortalidad total ∑ +=f
f
ijij MFZ
13) Biomasa desovante Bi,, m=7
∑=
−
=n
ija
aj
jij
Zm
iji pWeNB
1
12
Revisión de la evaluación del stock de merluza común Página 36
Ec. Descripción Símbolos/restricciones Ecuaciones
5) Reclutamientos (Ricker) a la edad 2.
iR%
ϕα
αϕ
00
0
1
4log
),/1(exp(~
RBh
h
BBB
R ii
i
=
−=
−=
( )∑ −
−
−−
−+=
jM
aa
Ma
jj
jM
e
pWepWe nn
m
1
1ϕ
Tabla A4.3. Especificación de la función objectiva que es minimizada (i.e., negativo del logaritmo de la función de verosimilitud penalizada).
Verosimilitud /penalización
Descripción / notas
1) Índices de abundancia ∑∑ −
=
s i
ss
i
s
i
iI
IL 2
2
1 5.0ˆ
log σ
Índices de prospección (s) y CPUE (f)
2) Distribución a priori del reclutamiento
∑=
=ny
yi
iL
1
23 1.0 ε
Influye las estimaciones en ausencia de datos (e.g., no hay señal de vigor del reclutamiento y por lo tanto la estimación de reclutamiento converge al valor de la mediana).
3) Captura en biomasa ∑∑ −
=
=
f
C
y
yif
i
f
in
C
CL 2
2
4 5.0ˆ
log1
σ
Ajuste a la captura total en biomasa en cada año
22 05.0=Cσ
4) Proporción a la edad ∑−=jil
indji
indji
indPPTL
,,
,,5 )ˆlog( ind={s, f} para la composición de edades de la prospección y de la pesca
ijP : proporción de captura a la
edad T
ind = 50 5) Regularidad en la
mortalidad por pesca Valores de F limitados entre 0 y
5
(relajado en etapas finales de la estimación)
6) Función de reclutamiento 2
2
2,
6 5.0~log1
−
=∑
= R
y
yi i
in
R
NL σ
Condicionamiento en la relación de stock-reclutamiento
7) Distribuciones a priori o supuestos
0R no-informativa
6.02 =Rσ
8) Función objetiva total ∑=k
kLL&
Análisis de sensibilidad
Con el objetivo de profundizar acerca de los temas puntualizados en los términos de referencia, se
evaluó la sensibilidad de los resultados de la evaluación de stock a las especificaciones del modelo y
a cambios en los datos de entrada. Se ajustaron ocho modelos alternativos (Tabla A1.4). El primero
(Modelo 0) tuvo como fin evaluar qué tan comparable son las estimaciones producidas respecto de
Revisión de la evaluación del stock de merluza común Página 37
las del IFOP. Con este objetivo se condicionó el modelo a valores de mortalidad natural
determinados en base a una función lineal de la CPUE de jibia, asumiendo un valor de pendiente a
=0.034. El modelo fue ajustado a la serie de capturas del periodo 1968-2010 asumiendo un
coeficiente de proporcionalidad para la evaluación directa igual a 1, al igual que en el modelo del
IFOP. En el Modelo 1 se reemplazó la serie fija de valores de Mi por el modelo de “random walk”,
manteniéndose el condicionamiento a la serie de capturas 1968-2010 y el valor de qs=1. Para los
modelos 2 en adelante se usó la serie completa de capturas disponibles desde 1940, y para los
modelos 3 en adelante se estimó el valor de qs. En los modelos 4 y 5 se incluyó la estimación de
abundancia de la prospección del año 2002, la que fue excluida del resto de los modelos, y en los
modelos 7 y 8 se reemplazó la serie de CPUE por la estimada en base al modelo mixto Mix2 (ver
Tabla 2). En los modelos 5, 6 y 8 el parámetro h de la relación de stock-reclutamiento (que
determina el valor de la pendiente en el origen de acuerdo a Myers et al., 1990) fue estimado en
lugar de estar fijado en 0.7.
Table A4.4. Especificaciones de los modelos alternativos ajustados.
Modelo
Mortalidad
Mi
Serie de
datos CPUE
Evaluación
directa
2002 CV_prosp CV_CPUE
q
prospección h
0 IFOP 1968+ IFOP excluida 0.1 0.2 1 0.7
1 Rand_W 1968+ IFOP excluida 0.1 0.2 1 0.7
2 Rand_W 1940+ IFOP excluida 0.1 0.2 1 0.7
3 Rand_W 1940+ IFOP excluida 0.1 0.2 est 0.7
4 Rand_W 1940+ IFOP incluida 0.2 0.1 est 0.7
5 Rand_W 1940+ IFOP incluida 0.2 0.1 est est
6 Rand_W 1940+ IFOP excluida 0.1 0.2 est est
7 Rand_W 1940+ Mix2 excluida 0.1 0.2 est 0.7
8 Rand_W 1940+ Mix2 excluida 0.1 0.2 est est
Resultados
Si bien el panel de evaluación hizo lo posible para familiarizarse con los detalles de la pesquería, la
biología y los datos, hay muchos aspectos que probablemente no fueron atendidos adecuadamente.
No obstante, los resultados de los análisis exploratorios se describen a fin de contribuir a substanciar
las conclusiones y recomendaciones.
Las estimaciones de reclutamiento obtenidas con el Modelo 0, fijando la mortalidad natural a la
serie estimada como función lineal de la CPUE de jibia, son similares a las obtenidas por el IFOP (Fig.
A4.1). La biomasa reproductiva es algo menor (Fig. A4.2) pero se consideró que los resultados eran
lo suficientemente similares como para permitir usar el modelo alternativo para evaluar la
sensibilidad respecto de algunos supuestos claves y de cambios en los datos de entrada.
Las tendencias en la mortalidad natural estimadas con el Modelo 1 mostraron un marcado aumento
en 2003 (Fig. A4.3). Si bien la magnitud del aumento fue menor a la del incremento en las
estimaciones del IFOP, las estimaciones empíricas confirman que el ajuste de los datos requiere de
un “exceso” de mortalidad que no puede ser explicado por la pesca. Además de tener un
incremento menor, los valores de M estimados se mantuvieron elevados mientras que la CPUE de
Revisión de la evaluación del stock de merluza común Página 38
jibia estaba en descenso. Debe señalarse que estas estimaciones tienen mucha incertidumbre y
deben interpretarse sólo como escenarios plausibles. Siendo el incremento en M menos marcado
que bajo el supuesto de proporcionalidad con la CPUE de jibia, las tendencias en las estimaciones de
reclutamiento no mostraron un salto tan marcado como el estimado con el Modelo 0 (Fig. A4. 1). El
valor máximo de mortalidad natural estimado en base a la “random walk” fue superior a 1.6 y
correspondió a los modelos 4 y 5 en los que se incluyó la estimación de biomasa del año 2002 (Tabla
A4.5). En el resto de los modelos los valores máximos de mortalidad variaron entre 0.91 y 0.76,
mostrando una relación inversa con el valor de sq . Esta relación inversa es esperable dado que al
aumentar el valor absoluto de biomasa (al disminuir sq ), la tasa de mortalidad por pesca debe
disminuir y por lo tanto se requiere de una mayor mortalidad natural para explicar la caída en la
abundancia.
El ajuste del Modelo 0 a los índices de abundancia fue mejor que el del Modelo 1 (Figs. A4.4 y A4.5).
Ambos modelos mostraron un ajuste pobre a las primeras distribuciones de edades (años 1968 y
1969), con un residual negativo muy grande en el acumulador de edad (edad 13+, Fig. A4.6). Esto
está relacionado con los supuestos relativos a la distribución inicial de edades (Tabla A4.2, ecuación
4), que si bien admiten variabilidad en los reclutamientos históricos, esta variabilidad contempla que
el stock en 1968 tenía una estructura de edades comprimida, seguramente como resultado de las
altas tasas de explotación experimentadas en esos años. Tal como se discutió en la sección 6.4, si
bien el modelo del IFOP tiene un parámetro extra que puede disminuir el problema, el parámetro
afecta el nivel de reclutamiento medio que resulta en la distribución de edades iniciales pero no la
caída en la abundancia entre edades. El residual negativo desaparece en el Modelo 2, ajustado a
datos de captura desde 1940 cuando las tasas de explotación eran muy bajas (Fig. A4.7). El pobre
ajuste a los datos de 1968-1979 en el Modelo 1 y el contraste con el Modelo 2 se manifiesta
claramente al calcular la edad media de la captura de la flota arrastrera siguiendo el método de
Francis (2011) (Fig. A4.8).
La comparación de los modelos 2, 3 y 6 muestra que al estimar los parámetros sq y h aumenta
sustancialmente la biomasa, particularmente en el primer caso, y aumenta también el valor máximo
de mortalidad natural estimada (Fig. A4.9, Tabla A4.5).
El efecto de incorporar el valor obtenido en la evaluación directa de 2002 fue aún más marcado,
resultando en valores de sq cercanos a 0.6 y valores máximos de M por encima de 1.6. El modelo no
fue capaz de ajustar ese valor.
Por último, la comparación del modelo 6 y 8 muestra que el reemplazo de la serie de CPUE estimada
por el IFOP por aquella estimada por el modelo mixto Mix2 resulta en una disminución de la biomasa
(valores de sq por encima de 0.7) y una tendencia decreciente en la abundancia que comienza con
anterioridad al año 2000. La sensibilidad de los resultados al reemplazo de la serie de CPUE por la
estimada en este reporte respalda la recomendación acerca de la necesidad de evaluar escenarios
alternativos que incorporen la incertidumbre en esta pieza de información.
Revisión de la evaluación del stock de merluza común Página 39
Tabla A4.5. Valores estimados de mortalidad natural (sólo se reporta el valor máximo de la serie estimado
para 2004), h y coeficiente de proporcionalidad de la prospección hidroacústica (qs).
Modelo
Evaluación
directa 2002 h sq M2004
0 No 0.700 1 1.281
1 No 0.700 1 0.778
2 No 0.700 1 0.873
3 No 0.700 0.619 0.908
4 Si 0.700 0.628 1.620
5 Si 0.499 0.561 1.649
6 No 0.521 0.543 0.989
7 No 0.700 0.782 0.755
8 No 0.578 0.718 0.764
Puntos de referencia
Con respecto a la determinación del estatus del recurso respecto de puntos de referencia biológicos,
se graficaron los siguientes indicadores del nivel de explotación histórico: (i) la reducción en la
contribución reproductiva por recluta respecto del nivel estimado para la población no explotada
(SPR/SPR0), calculada esta última usando el valor basal de mortalidad natural (M=0.33) y (ii) el nivel
de reducción en la biomasa reproductiva respecto de la biomasa proyectada en ausencia de pesca
(usando los valores de reclutamiento y de mortalidad natural estimados). En el primer caso las
reducciones reflejan el efecto conjunto de la pesca y del incremento en la mortalidad natural. El
segundo indicador, en cambio, muestra el efecto de la pesca relativo a las tendencias que se
hubieran observado en ausencia de explotación. Se calcularon también indicadores más
tradicionales, entre ellos, (iii) la reducción en la biomasa reproductiva respecto del valor estimado
para 1940, correspondiente al valor medio en ausencia de explotación y (iv) puntos de referencia
relativos al nivel de máximo rendimiento sostenible. Tanto (iii) como (iv) dependen de los
parámetros de stock-reclutamiento. Dado que la selectividad de la pesca varía en el tiempo, los
puntos de referencia son re-calculados usando los parámetros correspondientes a cada año. En el
caso de la mortalidad natural, los parámetros de biomasa inicial y de máximo rendimiento sostenible
se calcularon usando el valor basal de mortalidad natural.
La fracción de SPR/SPR0 cayó abruptamente en el año 2003 a valores cercanos a 0.10 (Fig. A4.11a).
Alrededor del 95% de esta reducción fue producto del incremento en la mortalidad natural estimada
por el modelo y sólo un 5% se debió a la mortalidad por pesca. La caída en la biomasa reproductiva
respecto de la biomasa proyectada en ausencia de pesca usando los niveles de mortalidad natural
estimados (SSBt/SSBt(F=0)) fue por lo tanto mucho menor, llegando a valores del 50% (Fig. A4.11b).
En los años anteriores a 2002, las tasas de mortalidad estimadas por los modelos fueron bajas, y
resultaron en valores de SPR/SPR0 conservadores, por encima de 0.6. Los valores mínimos
estimados para el período histórico (pre-2003) se centraron alrededor de 1970, manteniéndose por
debajo de 0.40 desde mediados de los 1960s hasta cerca de 1972 cuando las tasas de explotación
comenzaron a disminuir (Fig. A4.11). Durante ese período las tasas de explotación fueron muy
altas, y llegaron a duplicar en 1968 los valores estimados de Fmsy.
Revisión de la evaluación del stock de merluza común Página 40
El nivel de reducción de la biomasa reproductiva respecto del valor inicial (SSBt/SSB0) estimado por
los distintos modelos fue cercano al 20% en años recientes (Fig. A4.11). La fracción SSBt/SSB0
alcanzó valores mínimos en 1970, y la duración del período en el que el stock estuvo por debajo del
40% de su valor inicial dependió del escenario modelado. En todos los casos, la reducción en las
tasas de explotación a partir de mediados de los 1970s fue seguida por una recuperación gradual del
stock, desde valores por debajo de 0.20 hasta alcanzar valores cercanos a 0.40 entre 1985 y 1988. La
recuperación se aceleró marcadamente con el ingreso de cohortes fuertes en los 1990s.
Figuras
` Figura A4.1. Reclutamientos a la edad 2 estimados con el Modelo 0, que usa las estimaciones de M
proporcionales a la abundancia de jibia obtenidas por Tascheri et al. (2011), y con el Modelo 1, que estima Mi con un supuesto de “caminata aleatoria”. Los puntos conectados corresponden a las estimaciones de Tascheri et al. (2011); Las barras de error representan los límites de confianza aproximados.
Revisión de la evaluación del stock de merluza común Página 41
+ .
Figura A4.2. Ajustes a la captura observada de merluza común usando una serie de tiempo corta (modelo del IFOP y modelos 0 y 1) y larga (Modelo 2).
Revisión de la evaluación del stock de merluza común Página 42
Figura A4.3. Estimaciones de mortalidad natural obtenidas mediante el modelo de merluza común
usando el índice de jibia (Modelo 0) y usando una parametrización de “random walk” (Modelo 1).
Figura A4.4. Ajuste del Modelo 0 a la prospección acústica (arriba) y al CPUE de la flota arrastrera (abajo).
Revisión de la evaluación del stock de merluza común Página 43
Figura A4.5. Ajuste del Modelo 1 a datos de la prospección hidroacústica (arriba) y a la CPUE de la flota arrastrera (abajo).
Revisión de la evaluación del stock de merluza común Página 44
Figura A4.6. Ajuste del modelo de merluza común a las proporciones a la edad en la flota arrastrera
industrial usando la serie corta de capturas (Modelo 0). Las barras coloreadas representan los datos y siguen a las cohortes en el tiempo. Los puntos y líneas son los valores predichos.
Revisión de la evaluación del stock de merluza común Página 45
Figura A4.7. Ajuste del modelo de merluza común a las proporciones a la edad en la captura usando la
serie corta de capturas (Modelo 2). Las barras coloreadas representan los datos y siguen a las cohortes en el tiempo. Los puntos y líneas son los valores predichos.
Revisión de la evaluación del stock de merluza común Página 46
Figura A4.8. Ajuste de los modelos 1 y 2 a la edad media de la captura de la flota arrastrera usando la serie de capturas corta (arriba) y larga (abajo).
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Figura A4.9. Efecto de estimar el coeficiente de proporcionalidad de la prospección directa (q) y el parámetro h de la función de Ricker en las estimaciones de biomasa desovante y de mortalidad natural. Todos los modelos usan la serie completa de capturas y el índice de CPUE estimado por el IFOP.
Revisión de la evaluación del stock de merluza común Página 48
Figura A4.10. Efectos de cambios en los datos de entrada (agregado del índice de la prospección hidroacústica de 2002 en el Modelo 5 y cambio en la serie de CPUE en el Modelo 8) en las estimaciones de biomasa desovante y de mortalidad natural. Todos los modelos usan la serie completa de capturas y estiman el coeficiente de proporcionalidad de la prospección, a excepción del Modelo 2 incluido como referencia.
Revisión de la evaluación del stock de merluza común Página 49
Figura A4.11. Tendencias en (a) fracción de biomasa reproductiva por recluta respecto de la del stock no explotado (SPR/SPR0), (b) fracción de biomasa reproductiva relativa a la biomasa proyectada en ausencia de pesca (SSBt/SSBt(F=0), asumiendo idénticas tendencias en el reclutamiento) y (c) nivel de reducción de la biomasa desovante (SSBt) respecto de la SSB inicial.