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SEGUNDO INFORME Convenio II: “Estatus y posibilidades de explotación biológicamente sustentables

de los principales recursos pesqueros nacionales, 2014”

Proyecto 2.4: Investigación del estatus y posibilidades de explotación biológicamente sustentables en anchoveta y sardina española, regiones III a IV, año 2014:

Anchoveta III-IV Regiones 2014

SUBSECRETARÍA DE ECONOMÍA / Septiembre 2013

I N S T I T U T O D E F O M E N T O P E S Q U E R O

SEGUNDO INFORME Convenio II: “Estatus y posibilidades de explotación biológicamente sustentables

de los principales recursos pesqueros nacionales, 2014”

Proyecto 2.4: Investigación del estatus y posibilidades de explotación biológicamente sustentables en anchoveta y sardina española, regiones III a IV, año 2014:

Anchoveta III-IV Regiones 2014

SUBSECRETARÍA DE ECONOMÍA / Septiembre 2013

REQUIRENTE SUBSECRETARÍA DE ECONOMÍA

Y EMPRESAS DE MENOR TAMAÑO

Subsecretario de Economía y Empresas de Menor Tamaño

Tomás Flores Jaña

EJECUTOR INSTITUTO DE FOMENTO PESQUERO, IFOP

Director Ejecutivo

José Luis Blanco García

Jefe División Investigación Pesquera Jorge Castillo Pizarro

JEFE PROYECTO

Elson Leal Faúndez

AUTORES Elson Leal Faúndez

Cristian Canales Ramírez

COLABORADORES María Gabriela Böhm Stoffel

Jorge Castillo Pizarro Juan Carlos Saavedra Nievas

María José Zúñiga Basualto

INSTITUTO DE FOMENTO PESQUERO / DIVISIÓN INVESTIGACIÓN PESQUERA

SUBSECRETARÍA DE ECONOMÍA - CONVENIO II: “INVESTIGACIÓN DEL ESTATUS Y POSIBILIDADES DE EXPLOTACIÓN BIOLÓGICAMENTE SUSTENTABLES PRINCIPALES RECURSOS PESQUEROS NACIONALES, 2014”

SEGUNDO INFORME PROYECTO 2.4: INVESTIGACIÓN DEL ESTATUS Y POSIBILIDADES DE EXPLOTACIÓN BIOLÓGICAMENTE SUSTENTABLES EN ANCHOVETA Y SARDINA ESPAÑOLA, REGIONES III A IV, AÑO 2014: ANCHOVETA III-IV REGIONES, 2014.

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ÍNDICE GENERAL

INDICE GENERAL…. ......................................................................................................................... ..i RESUMEN EJECUTIVO ....................................................................................................................iii 1. INTRODUCCIÓN ..............................................................................................................................1 2. ANTECEDENTES .............................................................................................................................3 3. OBJETIVOS ......................................................................................................................................5 4. DATOS E INFORMACIÓN ................................................................................................................6

4.1 Desembarques ...........................................................................................................7 4.2 Aspectos biológicos ....................................................................................................8 4.3 Estructura de tallas ................................................................................................... 10 4.4 Análisis de las Tasas de Capturas (CPUE) .............................................................. 13 4.5 Crucero de evaluación directa RECLAN anchoveta III-IV Regiones ........................ 16

5. MODELO DE EVALUACIÓN .......................................................................................................... 19 5.1 Modelo de evaluación ............................................................................................... 19 5.2 Definición del peso relativo de la información .......................................................... 20

6. RESULTADOS................................................................................................................................ 23 6.1 Escenario de Modelación ......................................................................................... 23 6.2 Desempeño del modelo ............................................................................................ 25 6.3 Evaluación de stock.................................................................................................. 34 6.4 Estatus del recurso ................................................................................................... 37 6.5 Capturas Sustentables y Proyecciones del Stock .................................................... 42

6.5.1. Capturas Sustentables ............................................................................................... 42 6.5.2. Proyección de la Biomasa desovante bajo la estrategia de explotación F60 .............. 43 6.5.3. Proyección de la BD bajo diferentes estrategias de explotación ................................ 44

7. DISCUSIÓN .................................................................................................................................... 46 8. CONCLUSIONES ........................................................................................................................... 47 9. REFERENCIAS............................................................................................................................... 48

ANEXOS:

ANEXO 1. Modelos procesos, observaciones, errores. Modelo talla estructurado. ANEXO 2. Sobre la definición de PBR en el contexto de la LGPA ANEXO 3. Sobre el estándar de la información para fines del diagnóstico: “Check-List” (NRC, 1998) ANEXO 4. Taller de revisión de datos y de la modelación empleada en la evaluación de recursos

pelágicos. ANEXO 5. Reporte de reuniones de coordinación bilaterales IFOP-SUBPESCA ANEXO 6. Análisis de las tasas de capturas (CPUE) en la pesquería de anchoveta III-IV Regiones. ANEXO 7. Base de datos.




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RESUMEN EJECUTIVO El presente informe contiene la evaluación de stock y recomendación de las capturas sustentables del año 2014 para la pesquería de anchoveta (Engraulis ringens) distribuida entre los 24° y 32°LS (Unidad de Pesquería centro-norte). El informe incluye a modo de anexos, un análisis sobre la definición de los PBR en el contexto de la nueva Ley de Pesca, el estándar de la información para fines del manejo, los informes emanados de los talleres de revisión de datos y modelos usados en la evaluación y la base de datos y códigos considerados en la evaluación de stock. Se realiza un análisis estructurado a la longitud de los individuos para llevar a cabo la evaluación. La información de entrada usada para estructurar el modelo, corresponde a los antecedentes biológicos de longitud y pesos medios de los individuos actualizados a junio de 2013, la CPUE en el periodo 1986-2012, el índice de biomasa acústica (RECLAN) entre 2006 y 2013 y su respectiva estructura de longitudes. Finalmente se consideran los desembarques oficiales entre 1985 y 2012 y se asume un nivel referencial para el año 2013 de 45 mil t. De acuerdo al enfoque de modelación usado en este estudio y considerando información biológica y de la actividad pesquera, la anchoveta distribuida en la Unidad de Pesquería centro-norte, habría presentado a inicios del año 2013 un valor central de biomasa total y desovante de 335 mil y 245 mil respectivamente. Esto representa una reducción leve respecto de los estimados el año 2012. Tal reducción se explica principalmente por la disminución en los reclutamientos. La mortalidad por pesca, muestra una reducción importante a partir del año 2006. Esto habría permitido al stock, incrementar la Razón del Potencial Reproductivo (RPR) desde una condición cercana al 40% el año 2005 hasta valores por sobre el 60% los años 2012 y 2013. El diagrama de fases sitúa al stock de anchoveta en la zona de plena explotación a partir del año 2009 y de sub-explotación los últimos dos años. Se considera que el riesgo para la sustentabilidad de la pesquería, en el corto plazo, es bajo. Durante el año 2013, la biomasa desovante muestra una baja probabilidad (16%) de situarse en la zona de sobre-explotación p(BD<BDmrs). En términos de mortalidad (F), la probabilidad de encontrarse en sobrepesca (p(F2013>Fmrs), llega al 2%. Se recomienda hasta el presente informe, considerar para las proyecciones del stock y la cuota de captura del año 2014, un escenario base con reclutamientos moderados para el próximo año (en torno al promedio histórico) y una política basada en el PBR objetivo (F60) aunque sujeta a bajos niveles de riesgo (10%). Bajo este escenario, la captura sustentable de anchoveta en la unidad de pesquería centro norte podría alcanzar valores cercanos a las 43 mil t. durante el año 2014. Mayor información sobre las expectativas de la pesquería para el próximo año debería ser aportada en el informe final de la presente evaluación, que incluirá los resultados del crucero de evaluación directa del mes de febrero de 2014.




iv

Se propone como objetivo de manejo hasta el presente informe, el PBR F60 como un proxy del nivel de mortalidad por pesca que genera el Máximo Rendimiento Sostenible (Fmrs). Dicho PBR será discutido en el marco de los comités científicos nacionales.




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1. INTRODUCCIÓN La actividad pesquera en Chile se ha situado como una de las áreas que ha liderado el crecimiento de la economía nacional. Dicho proceso se ha basado tanto en los niveles de producción y exportaciones de la pesca extractiva, así como también, en el rápido desarrollo de la acuicultura. Por mandato legal, la función pública en la gestión de la actividad pesquera y de la acuicultura le corresponde a la Subsecretaria de Pesca y al Ministerio de Economía, Fomento y Turismo, instituciones responsables de fijar las políticas y establecer las medidas de regulación que tienen por objetivo conformar el marco legal y normativo para brindar las condiciones más adecuadas para el desarrollo sustentable de la actividad de la pesca y la acuicultura. Para cumplir adecuadamente ese rol resulta esencial contar con fundamentos científicos y técnicos sólidos en cuanto al conocimiento del estado de conservación de los recursos biológicos y su ambiente, así como también, del desempeño de la actividad extractiva. Consecuentemente, la autoridad sectorial ha definido la misión institucional en términos de regular y administrar la actividad pesquera y de acuicultura, a través de políticas, normas y medidas de administración, sustentadas en informes técnicos fundamentados en la investigación científica y en variables de carácter social y económico, con enfoque participativo y territorial. Los objetivos estratégicos asociados para dar cumplimiento a esta misión son los siguientes: • Establecer las medidas de administración sectorial para propender a la sustentabilidad de los

recursos pesqueros y de la acuicultura. • Disponer de información sectorial oportuna y pertinente que permita el diseño de las políticas

sectoriales y la administración de la actividad pesquera y de acuicultura. Con el objeto de atender la misión y sus objetivos estratégicos, la Subsecretaría de Pesca identifica y encarga al Instituto de Fomento Pesquero (IFOP) ejecutar los programas de seguimiento y monitoreo de las pesquerías, así como también, la evaluación de stock y análisis de capturas recomendables para los principales recursos pesqueros, todos financiados con fondos sectoriales de asignación directa. En esta última cartera de proyectos se integra el conocimiento científico generado en diversos estudios, otros proyectos y programas de investigación realizados sobre estos recursos y sus pesquerías, así como también, toda la información científica y técnica disponible a la fecha de ejecución, tales como los programas de seguimiento de las pesquerías, los cruceros de evaluación directa y antecedentes pesqueros que permiten actualizar anualmente el estatus de conservación de los recursos pesqueros nacionales y recomendar las Capturas Biológicamente Aceptables para éstos. Contribuyen también a esas funciones, otros organismos de investigación científica y técnica que ejecutan estudios financiados por el Fondo de Investigación Pesquera, que también contribuyen en el PAC que conduce anualmente esta Subsecretaría.




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Cabe señalar que en los últimos 21 años, IFOP ha realizado anualmente las evaluaciones de stock y estimaciones de capturas totales permisibles de los principales recursos pesqueros de Chile. Esto ha servido de base biológica para las medidas de conservación que la Subsecretaria de Pesca ha aplicado. Las metodologías para la evaluación de stock han progresado notablemente como así mismo las capacidades de IFOP, razón por lo cual el instituto se ha consolidado a nivel nacional y latinoamericano como la única institución con la capacidad científico/técnica para desarrollar una evaluación de stock moderna en variadas especies, lo cual le ha exigido avanzar en un programa de revisión por pares independientes. La nueva Ley de Pesca y Acuicultura estableció que sea el actual Instituto de Fomento Pesquero el ejecutor de este proyecto, mediante la asignación directa de fondos sectoriales, lo que reconoce a dicho Instituto como el organismo que provee los insumos fundamentales para el cumplimiento de la función reguladora de la Administración Pesquera del Estado. El establecimiento del estatus de conservación de los recursos contemplados en este proyecto se realizará empleando la mejor información científica y técnica disponible sobre estos recursos. Con ese propósito, el cálculo de los Puntos Biológicos de Referencia se realizará conforme al marco biológico de referencia definido por los Comité Científico Técnicos respectivos y esta Subsecretaría, empleando los indicadores más confiables de las variables de estado (biomasa, abundancia) y flujo (mortalidad por pesca o tasas de explotación) de cada uno de los stocks de los recursos pesqueros considerados en este proyecto, con su correspondiente análisis de incertidumbre. Sobre esa base, se sustentará el cálculo de la Captura Biológicamente Aceptable para el año 2014 con sus respectivos análisis de riesgo, debidamente informados en tablas de decisión, además de proyecciones de mediano plazo, cuando corresponda. En consideración a lo dispuesto en las recientes modificaciones al texto de la Ley de Pesca y Acuicultura, la ejecución de este proyecto deberá contemplar la correcta aplicación del Enfoque Precautorio en su orientación, abordando adecuadamente el tratamiento de la incertidumbre propia de estos sistemas pesqueros (FAO, 1997).




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2. ANTECEDENTES La anchoveta (Engraulis ringens), se distribuye en un amplio rango geográfico (desde los 4º a los 42º S) a lo largo de la corriente de Humboldt en la costa este del Pacífico sur. En el área se han descrito tres poblaciones de esta especie, norte y centro del Perú, sur del Perú - norte de Chile y centro sur de Chile (Alheit & Ñiquen, 2004). En la costa de Chile existen, desde el punto de vista administrativo, tres unidades de pesquería de anchoveta: Unidad de Pesquería norte (XV-II Región), Unidad de pesquería centro norte (III-IV Región) y Unidad de Pesquería centro-sur (V-X Región). La Unidad de pesquería de anchoveta centro norte ha sido explotada desde mediados de los años 80. Sus desembarques alcanzaron en esta zona un máximo histórico de 200 mil toneladas en el año 1995. Sin embargo, el promedio histórico de desembarque en esta pesquería ha variado principalmente entre las 45 y 80 mil toneladas anuales. A pesar de los menores volúmenes de desembarques en comparación con los registrados en la pesquería de anchoveta de la zona norte y centro sur de Chile, la unidad de pesquería centro norte sustenta una importante actividad económica a nivel local, con una flota principalmente de tipo artesanal. En cuanto a su dinámica, es bien conocido que las poblaciones de peces pelágicos pequeños situados en los ecosistemas de surgencia costera se caracterizan por una alta variabilidad interanual en su abundancia (Bakun & Parrish, 1982; Cushing, 1990; Cubillos, et al. 2002). Estas fluctuaciones se asocian fundamentalmente al reclutamiento, cuya variabilidad está relacionada tanto a factores ambientales (Cole & MacGlade, 1998; Rothschild et al. 2000) como al potencial reproductivo de la población a través de mecanismos denso-dependientes. Como consecuencia, los niveles de captura biológicamente sustentables, varían cada año. En este contexto, es necesario realizar una evaluación anual del estado del recurso y establecer una estrategia de manejo adecuada para la sustentabilidad de la pesquería. A partir del año 2002, la pesquería de anchoveta en la unidad de pesquería centro norte, se ha administrado bajo sistema de cuotas globales de capturas. Estas restringen los niveles de desembarque y regulan así la mortalidad por pesca. Este marco administrativo requiere que las estimaciones de Captura Biológicamente Sustentables se basen sobre análisis científicos fundamentados en metodologías estándares que respondan a los objetivos de manejo definidos por la autoridad. Para el caso particular de la anchoveta en la Unidad de Pesquería centro-norte, la síntesis de los talleres de datos y modelación realizados en el marco del estudio previo, concluyen, que no obstante se dispone de un adecuado volumen de datos, la calidad de la información aún es insuficiente para precisar niveles poblacionales donde se puede conseguir el Máximo Rendimiento Sostenido (MRS), considerando este como principal referente actual para el manejo pesquero por la autoridad pesquera en Chile. Esta situación se debe principalmente a la falta de mayor conocimiento de algunos procesos dinámicos espacio-temporales. Esto se traduce en datos e indicadores poblacionales sujetos a una considerable




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incertidumbre producto de su gran variabilidad. De esta manera, el estándar de la información para establecer el diagnóstico del recurso puede ser considerado como incompleto. No obstante, la incertidumbre en la evaluación y las continuas mejoras que puedan ser incorporadas cada año al modelo estadístico usado para modelar la dinámica, los datos empleados en la actual evaluación de stock contienen información suficiente para ser modelada y obtener resultados consistentes que pueden ser usados para el manejo pesquero. En el caso de la sardina española (Sardinops sagax), su pesquería ha mostrado una mínima actividad desde el año 2001, con bajos niveles de desembarques que varían entre 10 y 15 toneladas anuales. Dada esta situación, no se han registrado muestreos que permitan la construcción de indicadores y diagnóstico del recurso. De esta forma, el presente informe contiene el diagnóstico del recurso anchoveta en la zona comprendida entre la III y IV Regiones (24°00’-32°09’) basado en información de la pesquería actualizada hasta junio del año 2013 y los cruceros de evaluación directa realizados anualmente, durante el mes de febrero entre los años 2006 y 2013.




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3. OBJETIVOS 3.1. Objetivo general

Actualizar el estatus de los principales recursos pesqueros nacionales y analizar sus posibilidades de explotación biológicamente sustentables en horizontes de corto y mediano plazo, considerando su incertidumbre asociada.

3.2. Objetivos específicos

Implementar procedimientos de evaluación basados en protocolos científicos para la determinación del estatus de los recursos seleccionados con arreglo al nivel de conocimiento, información e incertidumbre correspondiente, conforme a estándares definidos por la Subsecretaría de Pesca y Acuicultura al efecto (DAP, 2013).

Calcular los Puntos Biológicos de Referencia para cada recurso con la mejor

información científica disponible, conforme a lo establecido por la Ley General de Pesca y Acuicultura, informando su incertidumbre asociada.

Establecer el estatus actualizado de estos recursos, sobre la base de sus principales

indicadores de estado y flujo, estimando la incertidumbre de estimación involucrada, empleando el mejor conocimiento e información disponible a la fecha de ejecución del estudio, acorde con los estándares definidos por la Subsecretaría de Pesca y Acuicultura.

Calcular los niveles de Captura Biológicamente Aceptable para cada uno de los

recursos pesqueros considerados en este proyecto, al año 2014, con su análisis de incertidumbre y riesgo asociado, debidamente informado en tablas de decisión, considerando las directrices de explotación establecidas por la Subsecretaría de Pesca y Acuicultura (DAP, 2013) o el Plan de Manejo o de Recuperación respectivo, según corresponda. Analizar estocásticamente las posibilidades de explotación de estos recursos en el mediano plazo y el riesgo de no alcanzar los objetivos de conservación, considerando la incertidumbre de estimación de sus indicadores y los probables estados de la naturaleza. Conforme a las directrices de explotación establecidas por la Subsecretaría de Pesca y Acuicultura (DAP, 2013), o el Plan de Manejo o de Recuperación respectivo, según corresponda.

Informar el avance del Programa de Mejoramiento Continuo de la Calidad de la

Asesoría Científica (PMCCAC) realizado durante el presente proyecto.




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4. DATOS E INFORMACIÓN El modelo de evaluación cubre el período 1985-2013 y considera información en escala anual que puede ser resumida en:

Serie anual de desembarques (1985-2013).

Parámetros biológicos (madurez, crecimiento, y peso a la talla).

Composiciones de tallas anuales de las capturas (1995-2013).

Índice CPUE estandarizado (1986-2012).

Serie anual de biomasas obtenidas en los cruceros acústicos (2006-2013).

Composiciones de tallas anuales de los cruceros (2006-2013). Con el objetivo de calibrar el modelo de evaluación se asume para el año 2013 un nivel de desembarque esperado de 45 mil toneladas. Esto considerando la actividad de la flota durante el primer semestre del año y los resultados del crucero de evaluación directa (Sección 4.5). Se utiliza información de la estructura de longitudes de los individuos observada desde las capturas hasta el mes de junio. Aun cuando las capturas se concentran en el primer semestre, las estimaciones contienen un sesgo al no incorporar la estructura completa del año. Los rendimientos de pesca (CPUE) están actualizados hasta diciembre de 2012, asumiendo para el 2013 un valor similar al último año. Se utiliza la información del índice de biomasa acústico y estructura de longitudes reportada por el crucero de evaluación directa desarrollado IFOP en la zona costera de la III y IV regiones, incluyendo el más reciente realizado en el mes de febrero de 2013. Sobre el estándar de la información para fines del diagnóstico, “Check-List” (NRC, 1998), esta fue analizada durante el desarrollo de la investigación previa y se presenta en el Anexo 3. Por su parte, las actividades bilaterales como talleres de datos y modelos (Anexo 4) que se informan corresponden a las realizadas el año 2012. Las propuestas para este año están aún pendientes al inicio del funcionamiento de los Comités Científicos donde serán debatidas, proceso aún en trámite conforme la nueva Ley de Pesca. En el Anexo 5, se presenta el reporte de reuniones de coordinación bilaterales IFOP-SUBPESCA realizadas el presente año en el marco del actual proyecto de investigación.




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4.1 Desembarques A partir del año 2003 y como consecuencia de la entrada en vigencia del régimen LMCA (DFL N°19.713, del 25 de enero de 2001) la actividad pesquera de la III-IV región ha estado dominada por los desembarques de la flota artesanal. Debido a la distribución eminentemente costera de la anchoveta, su disponibilidad para la flota industrial se vio alterada ante el marco legal vigente operando actualmente un reducido número de naves, principalmente en zonas de perforación artesanales autorizadas por la Subsecretaria de Pesca. De acuerdo a lo informado por el Servicio Nacional de Pesca (SERNAPESCA), el desembarque total evidenció una disminución significativa desde 56 mil toneladas el año 2008 hasta valores cercanos a las 36 mil toneladas el 2009. Durante el año 2010 incrementaron hasta a las 47 mil toneladas y el 2011, según los registros oficiales, el desembarque aumentó nuevamente, alcanzando las 58 mil t. (Figura 1). Las capturas realizadas por la flota pesquera, muestran una marcada estacionalidad concentrada durante el primer semestre (Figura 2). Hasta junio de 2012 la actividad extractiva fue similar a lo observado en años previos. Sin embargo, a diciembre de 2012 los desembarques disminuyen alrededor de un tercio en relación al año 2011, con un registro oficial de 42 mil t. Hasta agosto de 2013 los desembarques oficiales alcanzan valores cercanos a las 35 mil t.

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1986 1989 1992 1995 1998 2001 2004 2007 2010 2013

Des

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t.)

* principos de agosto

Flota industrial Flota artesanal

cuota Total

*

Figura 1. Desembarque de anchoveta por flota, III y IV Regiones 1983 al 2012 y cuota de capturas (periodo 2002- 2013).




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20

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ene feb mar abr may jun jul ago sep oct nov dic

Cap

tura

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iles

t.)

Mes

2010 2011 2012 2013

Figura 2. Comparación de las capturas mensuales de anchoveta efectuadas en la III – IV Región entre los años 2010 y 2013 (agosto).

4.2 Aspectos biológicos Longitud media de madurez (L50%) Canales y Leal (2009) estimaron a través de estados macroscópicos de desarrollo ovárico, la ojiva de madurez para la anchoveta distribuida en la unidad de pesquería centro norte. Este análisis señala que la longitud media de madurez (L50%) de la anchoveta en esta zona, estaría en torno a los 12.5 cm de longitud total (Lt). Esta estimación coincide con lo reportado para la anchoveta de la unidad de pesquería norte (XV, I y II regiones). Sin embargo, se aprecian diferencias importantes en la proporción de hembras maduras por intervalo de talla en cada zona (Figura 3). En este sentido, dado que la descripción del proceso reproductivo de la anchoveta centro-norte se basó en estados de madurez macroscópica, se sugiere continuar utilizando en la evaluación, la ojiva de madurez sexual correspondiente a la zona norte hasta no disponer de un análisis que permita ratificar las recientes estimaciones. Bajo esta perspectiva, sería recomendable desarrollar un enfoque basado en estados microscópicos de madurez, de manera de precisar el proceso de maduración de los individuos, disminuyendo la incertidumbre en las estimaciones de abundancia y biomasa de la fracción madura de la población en la zona de estudio.




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0.0

0.1

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0.4

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8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

Longitud total (cm)

Prop

orci

ón d

e he

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as m

adur

as

L50% =12.5 cm Lt

Figura 3. Comparación entre la ojiva de madurez actualmente utilizada para la evaluación (línea segmentada) y la estimada por Canales & Leal (2009), línea continua (modelo ajustado), puntos (datos observados)

Crecimiento individual Canales (2007) estima los parámetros de crecimiento de anchoveta en la III y IV regiones, los que fueron comparados con los estimados para esta especie en la unidad de pesquería norte y centro-sur (Tabla 1).

Tabla 1. Comparación de las estimaciones de los parámetros de crecimientos

de anchoveta, para los tres stock de anchoveta de Chile.

Parámetro I – II regiones III – IV regiones V - X regiones

Estimado error estimado error estimado error Loo (cm) 20.95 19.5 0.326 20.1 0.60

k (año-1) 0.514 0.546 0.027 0.514 0.05 to (año) -1.9 -1.0 0.034 -0.042 0.19

Los parámetros de crecimiento estimados para anchoveta en la III y IV regiones fueron: Loo=19.5 cm, k=0.546 y to=-1.0 año. Al respecto, se indica que la longitud asintótica resultó en un valor inferior a los estimados para la especie en la zona norte y centro sur, aunque la tasa de crecimiento fue similar. El estudio advierte además que el parámetro to, fuera de estar alejado de su definición conceptual, presentó diferencias importantes respecto de los otros stocks. Al




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respecto, Canales y Leal (2009) re-estiman los parámetros de crecimiento para la especie en el área de estudio, corrigiendo el parámetro to a través de la longitud de eclosión larval según lo indicado por López-Veiga (1979). Los parámetros de crecimiento re-estimados para anchoveta en la III y IV regiones presentaron valores de: Loo=18.75 cm, k=0.91 año-1 y to=-0.01 años. Los parámetros re-estimados se usan en el modelo de evaluación del recurso a partir del año 2009. Mortalidad natural Canales (2007), estima la mortalidad natural (M) para anchoveta de la III y IV región, asumiendo un valor compromiso para este parámetro de 0.87 año-1, entre distintos métodos. Este valor de M fue usado en las evaluaciones 2007 y 2008. Sin embargo, a partir del año 2009, se utiliza en la evaluación del stock, el valor de M reportado por Canales y Leal (2009) que fue estimado en 1.3 año-1 usando los parámetros de crecimiento re-estimados. 4.3 Estructura de tallas La Figura 4, muestra las estructuras de tallas mensuales desde enero de 2005 a diciembre de 2012. Se aprecia el ingreso a la pesquería de la fracción recluta persistentemente durante el mes de enero y/o febrero de cada año, con desplazamiento de la longitud modal durante los meses siguientes. El año 2009, la falta de muestras en el mes de febrero, no permitió corroborar el reclutamiento de individuos. El año 2010 en tanto, el proceso se observó según lo esperado durante el mes de enero y una fracción en febrero. El año 2011 se observó un alto reclutamiento exclusivamente durante el mes de enero, aunque luego, el crucero de evaluación directa confirmó que el proceso se extendió hasta febrero. Durante el año 2012, aunque no se contó con muestras para el mes de enero, se apreció la entrada de una fracción recluta en febrero.




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6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19

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SepAgoJulJunMayAbrMarFebEneDicNovOctSepAgoJulJunMayAbrMarFebEne

Longitud (cm)

2005

2006

6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19

Dic

Nov

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AgoJulJunMayAbrMarFebEneDicNovOctSepAgoJulJunMayAbrMarFebEne

Longitud (cm)

2007

2008

Dic

Nov

Oct

Sep

Ago

Jul

Jun

M…

Abr

Mar

Feb

Ene

Dic

Nov

OctSepAgoJulJunM…AbrMarFebEne

6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19

Longitud (cm)

2011

2012

DicNovOctSepAgoJulJunMayAbrMarFebEneDicNovOctSepAgoJulJunMayAbrMarFebEne

6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19

Longitud (cm)

2009

2010

Figura 4. Estructura de tallas mensual de las capturas anchoveta III y IV región (enero 2005 – diciembre

2012). Se destaca en negro el ingreso de reclutas cada año (excepto el 2009).




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La Figura 5 muestra la información de la estructura de longitudes acumulada hasta el mes de junio del año 2012. Se observa una importante presencia de individuos bajo los 12 cm LT. Esta información coincide con lo observado en el mes de febrero por el crucero de evaluación directa. Por el contrario, durante el año 2013, la fracción de individuos bajos los 12 cm Lt. hasta junio, es escaza, revelando una baja presencia de reclutas. El crucero del último año, aunque detecta una moda secundaria de individuos bajo los 12 cm Lt , revela una moda principal de ejemplares sobre los 15 cm Lt.

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Longitud Total (cm)

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Flota (acum junio)

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6 7.5 9 10.5 12 13.5 15 16.5 18 19.5

Fre

cuen

cia

2012

flota (acum junio)

Crucero (febrero)

Figura 5. Estructura de tallas de anchoveta obtenida desde la flota hasta junio de 2012 y 2013 y la observada por el crucero de evaluación directa en el mes de febrero de cada año en la zona costera de la III-IV Regiones.




13

4.4 Análisis de las Tasas de Capturas (CPUE) La información utilizada en este análisis corresponde a los registros de bitácoras actualizada hasta diciembre del año 2012. Se realiza la estimación de tasas de capturas globales. Es decir, se incluyen en los análisis las naves industriales que participan de la pesquería como otro nivel dentro del factor: categoría de capacidad de bodega. En la estandarización de las tasas de capturas de anchoveta de la flota industrial y artesanal en el período 1986-2012, se usó un modelo lineal generalizado (GLM), donde la variable aleatoria (μ), asume una distribución log-normal. El modelo de regresión general para las tasas de captura de anchoveta tiene la siguiente forma:

, , , , , ,ln( )i j k l i j k l i j k lCPUE t , donde

μ : media general o intercepto αi : corresponde al factor año βi : factor trimestre γi : factor zona tl : factor capacidad de bodega CTG εi,j,k : error aleatorio El índice estandarizado muestra una alta variabilidad desde el inicio de la serie, alcanzando un máximo aproximado a las 100 toneladas por viaje con pesca (t/vcp) el año 1995 y un mínimo cercano a las 30 t/vcp el año 1998. A partir de este año evidencia un incremento paulatino aunque sostenido hasta alcanzar un nuevo máximo el año 2006 y descendiendo nuevamente durante los años siguientes. Durante el año 2012, el índice alcanza un valor central en torno a las 60 t/vcp (Figura 6).




14

0

20

40

60

80

100

120

140

1986 1988 1990 1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012

CPU

E an

chov

eta

(t/vc

p)

Figura 6. Tasas de capturas artesanales de anchoveta III – IV Regiones 1986–2012. Las líneas

segmentadas corresponden a los intervalos de confianza (95%) del valor medio (línea continua).

El análisis de varianza (Tabla 2), muestra que todos los predictores considerados en la estandarización (rangos de capacidad de bodega, zona, trimestre y años) tienen un efecto significativo sobre las tasas de captura. El porcentaje de explicación del modelo alcanzó un 43%. El efecto del año y rango de capacidad de bodega explicaron la mayor proporción de la variabilidad, con un 25,4% y 16,4% respectivamente.

Tabla 2. Efecto de los factores considerados en la estandarización de las tasas captura de la

pesquería de anchoveta III – IV Región entre los años 1986 y 2012.

Factor Df Dev Res % desvianza

explicada Pr(F)

(*significativo). Año 26 7076 25.4% 0.00* CB 12 4557 16.4% 0.00*

Trimestre 3 399 1.4% 0.00* Zona 1 123 0.4% 0.00*

La variabilidad de cada factor incorporado al modelo y su comportamiento sobre la media de las tasas de captura se muestra en la Figura 7. Las tasas de captura a nivel del factor año incrementaron entre 1998 y 2006. Sin embargo, desde el 2006 se aprecia una tendencia decreciente. La estacionalidad en las capturas queda en evidencia al observar los valores más altos en los rendimientos en el primer y segundo trimestre (trim). El efecto de la zona evidencia en las mayores tasas de captura en torno a la zona de Caldera (zona 4) y en el caso de los rangos de capacidad de bodega (ctgCBoirg) se aprecia un incremento en las tasas de captura con el incremento de tamaño de las naves, aunque sobre la categoría 7, las tasas de captura se estabilizan.




15

-1.0

-0.5

0.0

0.5

ano

Par

tial f

or f

acto

r(an

o)

1986 1991 1996 2001 2006 2011

-0.1

50.

000.

10

trim

Par

tial f

or f

acto

r(tr

im)

1 2 3 4

-0.0

3-0

.01

0.01

zona

Par

tial f

or f

acto

r(zo

na)

4 5

-1.0

0.0

1.0

ctgCBorig

Par

tial f

or f

acto

r(ct

gCB

orig

)1 3 5 7 9 11 13

Figura 7. Resultados de los principales efectos del modelo de las tasas de capturas de anchoveta III – IV Región. Considerando que el porcentaje de explicación mejora respecto del análisis presentado en el proyecto anterior y se logra reflejar de mejor forma los cambios de abundancia sugeridos por los desembarques y el crucero de evaluación directa a partir del año 2006, los resultados del presente análisis son usados en el modelo de evaluación de stock. Sin embargo, la bondad del ajuste medido a través del gráfico qq-plot, indica que aún existe incertidumbre en los resultados de la modelación, especialmente de los valores altos. Asimismo se observa cierto grado de asimetría en el histograma de distribución de los residuos y de la variable respuesta (Figura 8). Esto amerita continuar el proceso de revisión del índice. Considerando los posibles sesgos en la estimación, sugeridos por el análisis de residuales y qq-plot. Hasta el presente informe, se descartó la incorporación de información parcial del año (junio 2013) para actualizar el índice. Se compromete para el informe final, la actualización del índice hasta diciembre del año 2013. Junto a esta actualización, se complementarán los resultados presentados en el anexo 6. De la misma manera se compromete un análisis de la sensibilidad del modelo al índice de CPUE. Por ahora, se considera que el rendimiento de pesca durante el año 2013 es similar al registrado el año 2012.




16

-4 -2 0 2 4

-40

48

cuantiles Normal Estandarcpue (t/vcp)

0 2 4 6 8 10 12 14

020

0050

00

residuales

-4 -2 0 2 4 6 8

020

0050

00

Frec

uenc

ia

Res

iduo

s

Fre

cuen

cia

Histograma cpue q-q plot Histograma Residuos

Figura 8. Análisis de bondad del ajuste en la estandarización de la CPUE para la pesquería de

anchoveta III – IV región en periodo 1986-2012. 4.5 Crucero de evaluación directa RECLAN anchoveta III-IV Regiones Desde el año 2006 se realiza anualmente la evaluación hidroacústica de anchoveta en la III y IV regiones. Este estudio tiene como objetivo principal evaluar el reclutamiento de anchoveta en el área comprendida entre Punta Grande (24°55´S) en la II Región y caleta Maitencillo de Coquimbo (31°55´S) en la IV Región, entre la costa y las 20 mn. El estudio se ha llevado a cabo durante el mes de febrero, excepto el 2007 (febrero-marzo), a bordo del B/C “Abate Molina. Durante el año 2013, las 262 mil t. estimadas por el crucero acústico, no difieren significativamente de las 247 t. reportadas en el estudio previo. Sin embargo se aprecia una diferencia importante en la estructura de longitudes (Figura 9). Mientras el 2012, el 43% de los individuos correspondió a ejemplares reclutas, el año 2013 este indicador alcanza solo el 23%. En términos de biomasa, la fracción recluta de la población fue de un 28% y 7% los años 2012 y 2013 respectivamente. Es decir, en el último estudio, más un 90% de la biomasa total estimada corresponde a ejemplares adultos. La Tabla 3, muestra un cuadro resumen con los resultados de cada estudio realizado desde el 2006 a la fecha.




17

L o n g i t u d T o t a l (cm)

P r

o p

o r

c i

ó n

d e

i n

d i

v i d

u o

s

5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 200

0.1

0.2

2006

5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 200

0.1

0.2

2007

5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 200

0.1

0.2

2008

5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 200

0.1

0.2

2010

5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 200

0.1

0.2

2011

5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 200

0.1

0.2

2012

5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 200

0.1

0.2

2013

5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 200

0.1

0.2

2009

Figura 9. Estructura de longitudes de anchoveta III–IV Regiones obtenidas cada año durante los cruceros de prospección acústica entre el 2006- y 2013.

Tabla 3.

Cuadro comparativo evaluación directa (RECLAN) anchoveta III-IV región período 2006-2013.

Año Fecha

Crucero Sesgo de orilla Lances Abundancia Biomasa

2006 04 al 22 febrero

III Región, 16 al 19 de febrero

22 en B/C A. Molina y 5 artesanales (19 positivos =70.4%)

34.796 millones (76% reclutas)

356.944 ton (55% reclutas)

2007 22

febrero al 16 marzo

III y IV Región (26 febrero al 09 marzo)

25 en B/C A. Molina y 21 artesanales

(33 positivos=71.7%)




No se realizó 21 en B/C A. Molina (14 positivos=67% )


217.950 ton (32% recluta


No se realizó 27 en B/C A. Molina (7 positivos= 26% )






154.411ton (25% reclutas)


III Región, 10 al 13 de febrero

28 en B/C A. Molina y 5 artesanales (18 positivos= 55% )







2013 06

febrero al 02 marzo

entre Chañaral (26° 20’S) y bahía Salado (27°

40’S),

38 en B/C A. Molina (16 positivos= 42% )






18

La no realización del sesgo de orilla sugiere la posibilidad de una subestimación de la señal acústica al no cubrir toda la distribución de un recurso principalmente costero. Sin embargo, la variación de la biomasa estimada en el crucero, muestra alta consistencia con la tendencia de los desembarques totales anuales (Figura 10). La biomasa total muestra una reducción de 350 mil toneladas el 2006 a 150 mil el 2010 y un incremento hasta 276 mil el año 2011. El año 2012 en tanto, no representa una reducción significativa en términos de biomasa, aunque predice nuevamente de manera eficiente la disminución en los desembarques del último año. Considerando estos antecedentes y la actividad pesquera durante el primer semestre, con niveles de captura de 35 mil t., se espera para el año 2013 un desembarque total oficial, similar a las 42 mil t. reportadas el año 2012.

0

150000

300000

450000

0

20000

40000

60000

80000

2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013B

iom

asa

acús

tica

(t.)

Des

emba

rque

s (t

.)

Desembarques

Biomasa Acustica

* AGOSTO 2013

Figura 10. Biomasa total estimada en los cruceros de evaluación directa y desembarques anuales (2006-

2013) en la unidad de pesquería de anchoveta III-IV Regiones.




19

5. MODELO DE EVALUACIÓN 5.1 Modelo de evaluación Para la evaluación del stock de anchoveta explotada en la III-IV región, se utilizó información biológica-pesquera de la longitud y pesos medios de los individuos actualizada a junio de 2013, la CPUE en el periodo 1986-2012 (el 2013 asume para este reporte, un valor similar al observado el 2012), él índice biomasa directo (Reclan) entre 2006 y 2013 y el desembarque desde 1985 a 2013 (se considera para el último año un desembarque esperado de 45 mil t.). Este modelo es usado para realizar el diagnóstico del recurso, cálculo de indicadores y Captura Biológicamente Sustentable de la anchoveta en la Unidad de Pesquería centro norte. Se estiman además los Puntos Biológicos de Referencia (PBR) que generan niveles de reducción de la Biomasa desovante virginal de 65, 60 y 55%. Estos PBRs son propuestos como proxy para el manejo de anchoveta por Canales et al. (2013). En este estudio, el enfoque de evaluación corresponde al propuesto por Sullivan et al. (1990) quien modela la abundancia anual en función de la probabilidad de crecer de una talla a otra, de la mortalidad por pesca y natural, de la distribución en tallas de los reclutas y la magnitud de los reclutamientos. Se utiliza como plataforma de estimación la herramienta estadística ADMB (Automatic Differentiation Model Builder). La información recogida por los cruceros de evaluación (RECLAN 2006-2013), es incorporada a la evaluación de stock de anchoveta III y IV regiones, como otra fuente de información y se utiliza como un índice relativo de la biomasa total de anchoveta al 1 de marzo de cada año. Se utiliza para describir la dinámica del recurso, un modelo estadístico con un patrón de explotación logístico único para toda la serie. Este enfoque se basa en el supuesto que luego del cambio de la flota que vulnera mayoritariamente el recurso (año 2002) no se produjo una variación significativa en el patrón de explotación. De la misma forma, para los cruceros acústicos se utiliza un patrón de explotación logístico constante para toda la serie. Los modelos de los procesos que describen la dinámica de la población de anchoveta en la III y IV Regiones, observaciones y errores, así como su codificación en ADMB, se resumen en el Anexo 1, y ellos se sustentan en los siguientes supuestos generales:

La población de anchoveta entre la III y IV Región constituye una unidad de stock.

La población es cerrada y por lo tanto las pérdidas se explican por captura y mortalidad natural.

El crecimiento de los individuos es del tipo von Bertalanffy.




20

El crecimiento es estocástico, es decir, basado en la probabilidad de que los individuos crezcan de una longitud a otra.

La distribución de tallas del reclutamiento es estocástica y constante entre años.

La mortalidad por pesca es el producto de un coeficiente talla específico y de la mortalidad por pesca anual.

La mortalidad natural es constante entre años y entre clases de tallas.

La CPUE corresponde a un índice relativo de la biomasa media vulnerable.

La biomasa estimada por el crucero Reclan es proporcional a la Biomasa total a inicios de cada año.

La estimación de parámetros se realiza mediante máxima verosimilitud de los datos observados dados los parámetros. La función de minimización corresponde al negativo del logaritmo de la verosimilitud según:

i

iLxL )()/(ln

donde, θ es el vector de parámetros a estimar dado los datos observados (x), L(i) corresponde a los estimadores máximo verosímiles. 5.2 Definición del peso relativo de la información 1. Coeficientes de Variación (CV) Los coeficientes de variación empleados en los distintos índices de abundancia reflejan el nivel de desviación que el investigador supone tienen los datos respecto del valor central observado como parte del error de observación. Comúnmente se asignan menores niveles de incertidumbre a la información de los desembarques y mayores a la CPUE y cruceros, esto por el hecho que los desembarques son mediciones “observables” directas y no así la CPUE y biomasa del crucero, debido a que los últimos índices están sujetos a variados criterios y consideraciones en sus estimaciones, llevando a suponer entonces que ellos tienen mayor incertidumbre. En las evaluaciones previas se usaron valores de 10%, 20% y 20% para los desembarques, CPUE e índice acústico respectivamente. Francis (2010) propone la idea de aproximarse de manera gradual a una medida del error, comenzando con un suavizador de los datos, que considere un coeficiente de variación teórico en torno a la tendencia central a las observaciones. Este primer procedimiento no depende del modelo de evaluación de stock sino de la variabilidad de los datos. En el caso de la anchoveta III-IV Regiones, se continúa utilizando un cv de 10% para la información de los desembarques y se realizaron análisis para estimar el valor teórico de los cv de la CPUE e




21

índice acústico ajustando un polinomio de orden 3 y 2 a los datos observados respectivamente. Los resultados arrojaron valores teóricos de 27% como cv para la CPUE y de 29% para el índice acústico (Figura 11). Esto sugiere que ambos índices poseen un cv similar y por lo tanto deberían ser usados con igual ponderación dentro del modelo. Estos resultados corresponden a valores referenciales y no necesariamente son utilizados para calibrar el modelo. En este caso, considerando el alto nivel de proporcionalidad entre el índice de biomasa acústico y el desembarque total observado a fin de cada año, en el presente enfoque de modelación se asignó una mayor ponderación al índice acústico (cv=15%) por sobre la CPUE (cv=20%). Con los coeficientes de variación señalados previamente para cada índice, se obtuvieron los mejores resultados en términos de ajuste del modelo y son utilizados para la evaluación del stock de anchoveta en la Unidad de Pesquería centro-norte.

y = 0.0117x3 - 0.2896x2 + 0.0446x + 81.21R2 = 0.2157

cv = 27%

0

20

40

60

80

100

120

140

0 10 20 30

CP

UE

(t/

vcp

)

observación (año)

y = 20047x2 - 175589x + 513698R2 = 0.8597

cv = 29%

0

100000

200000

300000

400000

0 2 4 6

Bio

mas

a ac

úst

ica

(t.)

observación (año)

Figura 11. Polinomio de orden 3 y 2 ajustado a los datos de CPUE y cruceros acústicos respectivamente

para la estimación del coeficiente de variación teórico inicial de ambos índices. 2. Tamaños de muestra efectivo Otro factor relevante a emplear en la evaluación de stock es el ponderador asociado con las composiciones de tallas de las capturas y los cruceros. Estos ponderadores son asociados con el tamaño de muestra efectivo dado que la función de probabilidad empleada es multinomial. El procedimiento empleado para estimar un tamaño de muestra corresponde a un cómputo iterativo según lo señala Francis (2009) y Maunder (2011) y el cual comenzó con los valores empleados por defecto en el estudio del año 2012, n=40 para la composición de flota y n = 25 para crucero (Tabla 4). Como estimador se empleó el propuesto por Gavaris y Ianelli (2002):




22

2*

)ˆ(

)ˆ1(ˆ

lll

lll

pp

ppnm

Tabla 4. Coeficientes de variación ajustados (inicial), supuestos (prior) y estimados (posterior) para cada índice de abundancia relativa.

Composición

Inicial

Final

nm Cruceros 25 44 nm Flota 40 69

Los valores anteriores corresponden al promedio geométrico de los tamaños de muestra estimados para todos los años con composiciones de tallas disponibles (Figura 12). Los valores altos de los años 1998 y 2006 fuerzan el resultado final hacia valores mayores. Un mayor tamaño de muestra teórico, indica mayor peso estadístico de la información dentro del modelo. Debido a la cantidad de años analizada, la composición de tallas proveniente de la flota, es considerada más informativa que la composición de tallas de los cruceros. Es importante señalar, que en ningún caso, este análisis obliga a usar los valores exactos de los tamaños de muestra obtenidos. Los resultados deben ser considerados como una aproximación, usando finalmente los valores que después de sucesivos ensayos entreguen los mejores resultados en términos de ajuste. Se debe buscar un apropiado balance entre todas las piezas de información. En este caso, para el escenario base del presente estudio, su utilizó un tamaño de muestras de n= 60 para la información de la flota y de n= 30 para los cruceros.

0

50

100

150

200

250

300

350

1995 1997 1999 2001 2003 2005 2007 2009 2011

Flota

0

20

40

60

80

100

120

2006 2007 2008 2009 2010 2011

cruceros

69

44

Figura 12. Tamaños de muestra teóricos según el ajuste del modelo a las composiciones de tallas de las

capturas y cruceros de anchoveta.




23

6. RESULTADOS 6.1 Escenario de Modelación Los análisis de sensibilidad del modelo a diferentes hipótesis para los tamaños de muestras (flota, crucero), patrones de selectividad, q del crucero y coeficientes de variación de los índices, indicaron que los mejores resultados se logran con el escenario presentado en la Tabla 5. Este escenario es utilizado para establecer el estatus, cálculos de indicadores, proyecciones y estimaciones de capturas sustentables del stock de anchoveta en la Unidad de Pesquería III-IV Regiones.

Tabla 5. Coeficientes de variación e hipótesis para la evaluación del stock de anchoveta

en la Unidad de Pesquería III-IV Regiones.

Variable Base 2013 Número muestral

nm_f 60 nm_c 30

cv cv_desemb 0,1 cv_cpue 0,2 cv_acus 0,15

Selectividad Flota logist

crucero logist

q priori crucero 0,65

Se utilizó un valor de entrada (priori) para el coeficiente de capturabilidad (q) del crucero acústico de 0,65. Es decir, se asumió como hipótesis, que el crucero de evaluación directa de anchoveta en la III y IV regiones observa un 65% del stock en la zona evaluada. Luego del ajuste, el modelo estadístico resuelve como valor más probable (máxima verosimilitud) un valor de 0,84 para este parámetro. Los parámetros estimados en el proceso de optimización del modelo de evaluación de stock se presentan en la Tabla 6.




24

Tabla 6. Principales parámetros en escala log, estimados en el modelo de evaluación de stock de anchoveta III-IV Regiones.

Number of parameters = 71 Objective function value = 3819.88 Maximum gradient component = 0.000114238 # log_A50f_one: 2.51010486013 # log_Df_one: 0.842189286725 # log_muf: 2.15000000000 # log_sf: -0.690000000000 -0.690000000000 # log_A50R_one: 2.20739620578 # log_DR_one: 0.311411304225 # log_Rmed: 9.82978482349 # log_desv_No: -4.47315724701 -5.68148376967 0.155180354658 9.99946066202 # log_desv_Rt: -0.000737591676839 0.441390843787 -0.112123557052 -0.0632148949656 0.391994709114 0.0136360839661 -0.457982994707 -0.134409703215 1.25317211640 0.993851518224 -0.567487344550 0.0446049957473 -1.43054605200 0.444430621059 -0.279645151248 -0.574351864946 -0.973091529922 -0.102303534288 0.445685123685 -0.0830150057955 0.196396550356 0.691224485180 -0.329094943360 -0.218895817017 0.160739606500 -0.341817357373 0.524959332639 0.0978274500086 -0.0311960945475 # log_F: -1.43553025690 -0.768234607369 -1.36265899485 -0.832336462921 -0.455237574487 -0.225897298946 -0.157054109672 -0.687929333741 -0.463574910975 -0.972303015092 0.0634227830338 0.373120789174 0.728025028221 0.973935688257 -0.133388407054 -0.0496271722691 -0.925909288347 -1.53380909267 -0.0233763638231 -0.0372380373409 0.0892903804273 -0.343159203836 -0.828489687403 -0.236994068556 -0.809615848541 -0.707553897569 -0.617606865053 -1.17553862977 -0.980602482616 # log_M: -0.805000000000 # log_qCrucero: -0.160416523244 # log_qCPUE: -8.00141882138 # log_Lr: 2.34664564499 # log_sr: -0.220000000000




25

6.2 Desempeño del modelo Los resultados indican que en términos generales el enfoque de modelación muestra un ajuste satisfactorio a las señales poblacionales sugeridas por la información empleada. Debido al peso relativo asignado a cada fuente de información el modelo reproduce de mejor manera la serie de desembarques por sobre la CPUE e índice de biomasa acústico (Figuras 13, 14, 15).

0

50000

100000

150000

200000

250000

1985 1989 1993 1997 2001 2005 2009 2013

toen

elad

as

Desembarques

Figura 13. Ajuste de los desembarques de anchoveta III y IV Regiones. Los círculos representan los datos

observados y las líneas, las predicciones del modelo estadístico.

0

20

40

60

80

100

120

140

160

180

200

1985 1989 1993 1997 2001 2005 2009 2013

CPUE (t/vcp)

CPUE

Figura 14. Ajuste de la CPUE de anchoveta III y IV Regiones. Los círculos representan los datos

observados y las líneas, las predicciones del modelo estadístico.




26

0

50000

100000

150000

200000

250000

300000

350000

400000

2004 2007 2010 2013

Biomasa (t)

Biomasa acústica

Figura 15. Ajuste del índice de biomasa directo de anchoveta III y IV regiones. Los círculos representan los

datos observados y las líneas, las predicciones del modelo estadístico. Una forma gráfica de evaluar la bondad/calidad del ajuste del modelo es a través de los gráficos quantil-quantil (qqplot). Estas figuras permiten evaluar dos distribuciones de probabilidades, que en este caso corresponden a la teórica (modelo) versus la empírica (los datos). Si el set de datos proviene de la distribución teórica, entonces los puntos debieran ubicarse en las proximidades de una línea recta. Esto significa, que el supuesto de normalidad y varianza es adecuado para los datos analizados. En la Figura 14, se entrega junto a los residuales del modelo, el diagrama QQ de los valores observados y predichos. El análisis de los residuales del modelo no sugiere tendencias en su distribución. En las tres fuentes de información, los residuos se encuentran distribuidos en torno al valor cero. El diagrama QQ en tanto, indica una linealidad general en escala log de los tres índices. Sin embargo, se aprecia en las series de CPUE e índice acústico una mayor variabilidad y lejanía relativa respecto del valor teórico, dejando de manifiesto el menor nivel de ajuste en comparación con el desembarque. Esto se relaciona directamente con valor del coeficiente de variación (cv) asignado a cada índice (Tabla 5).




27

‐0.2

‐0.15

‐0.1

‐0.05

0

0.05

0.1

0.15

0.2

1980 1990 2000 2010 2020

Residuales (escala log)

3.3

3.6

3.8

4.1

4.3

4.6

4.8

5.1

5.3

3.3 3.6 3.8 4.1 4.3 4.6 4.8 5.1 5.3

log(Cuan

til Predicho)

log(Cuantil Observado)

11.0

11.5

12.0

12.5

13.0

11.0 11.5 12.0 12.5 13.0

log(Cuan

til Predicho)


9.5

9.9

10.3

10.7

11.1

11.5

11.9

12.3

9.5 9.9 10.3 10.7 11.1 11.5 11.9 12.3

log(Cuan

til Predicho)


‐1‐0.8‐0.6‐0.4‐0.2

00.20.40.60.81

2004 2006 2008 2010 2012 2014


‐1

‐0.75

‐0.5

‐0.25

0

0.25

0.5

0.75

1

1980 1990 2000 2010 2020


Desembarques

CPUE

Indice acústico

Figura 14. Análisis de residuales y diagramas qq-plot de los índices de desembarques, biomasa directa y

CPUE ajustados por el modelo de evaluación de stock de anchoveta III-IV Regiones.




28

El desempeño del modelo, también resultó satisfactorio a la información de estructura de longitudes de la pesquería (Figura 15), reproduciendo favorablemente su variabilidad general, excepto algunos años, donde se aprecian sobre o subestimaciones.

5 6 7 8 9 1011 1213 1415 1617 1819 200

0.1

0.2

1995

5 6 7 8 9 1011 1213 1415 1617 1819 200

0.1

0.2

1996

5 6 7 8 9 1011 1213 1415 1617 1819 200

0.1

0.2

1997

5 6 7 8 9 1011 1213 1415 1617 1819 200

0.1

0.2

1998

5 6 7 8 9 1011 1213 1415 1617 1819 200

0.1

0.2

1999

5 6 7 8 9 101112 1314 151617 1819 200

0.1

0.2

2000

5 6 7 8 9 101112 1314 151617 1819 200

0.1

0.2

2001

5 6 7 8 9 101112 1314 151617 1819 200

0.1

0.2

2002

5 6 7 8 9 101112 1314 151617 1819 200

0.1

0.2

2003

5 6 7 8 9 101112 1314 151617 1819 200

0.1

0.2

2004

5 6 7 8 9 101112 1314 151617 1819 200

0.1

0.2

2005

5 6 7 8 9 101112 1314 151617 1819 200

0.1

0.2

2006

5 6 7 8 9 101112 1314 151617 1819 200

0.1

0.2

2007

5 6 7 8 9 101112 1314 151617 1819 200

0.1

0.2

2008

5 6 7 8 9 101112 1314 151617 1819 200

0.1

0.2

2009

5 6 7 8 9 101112 1314 151617 1819 200

0.1

0.2

2010

5 6 7 8 9 101112 1314 151617 1819 200

0.1

0.2

2011

5 6 7 8 9 101112 1314 151617 1819 200

0.1

0.2

2012

5 6 7 8 9 101112 1314 151617 1819 200

0.1

0.2

2013


P r

o p

o r

c i

ó n

d e

i n

d i

v i d

u o

Figura 15. Estructura de tallas de las capturas de anchoveta III y IV Regiones (1995 – 2013). Barras (datos observados) y líneas (ajustes del modelo).

En términos de la bondad de ajuste (Figura 16), el diagrama qq-plot muestra una evidente linealidad. Sin embargo, el comportamiento de los residuales sugiere, ciertos patrones que reflejan una tendencia a la subestimación en el rango de longitudes de 13 y 14 cm. También refleja los menores niveles de ajustes observados los años 2002-2003, 2010-2011 y 2013. La posibilidad de una correlación que indicaría el gráfico de residuales, podría ser revisada en los próximos reportes. Una posibilidad que ha sido sugerida en algunos informes técnicos, es asumir patrones de explotación variables, aunque esta opción resta valor relativo a las otras piezas de información.




29

1994

1996

1998

2000

2002

2004

2006

2008

2010

2012

2014

6 8 10 12 14 16 18 20

Año

Longitud total (cm)

Residuales

Flota

0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.250

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

qq-plot

Cuartil observado

Cua

rtil

Pre

dich

o

Figura 16. Residuales y diagrama Q-Q del modelo a las composiciones de longitudes de la flota.




30

La estructura de longitudes de los cruceros, también es reproducida de manera general, aunque se aprecian algunas desviaciones importantes los años 2007, 2010, 2012 y 2013 (Figura 17). La Figura 18, representa el análisis de residuales y qq-plot para esta fuente de información. A pesar de no lograr aún ajustes totalmente satisfactorios en las composiciones de longitudes, el nivel de convergencia del modelo a todas las piezas de información empleadas, sugiere que los indicadores poblacionales de biomasa, abundancia y reclutamientos, así como la mortalidad por pesca del stock estarían siendo estimados adecuadamente.


P r

o p

o r

c i

ó n

d e

i n

d i

v i d

u o

s

5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 200

0.1

0.2

20062006

5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 200

0.1

0.2

20072007

5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 200

0.1

0.2

20082008

5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 200

0.1

0.2

20102010

5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 200

0.1

0.2

20112011

5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 200

0.1

0.2

20122012

5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 200

0.1

0.2

20132013

5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 200

0.1

0.2

20092009

Figura 17. Estructura de tallas de los cruceros de evaluación directa de anchoveta en III y IV regiones (2006 – 2013). Barras (datos observados), líneas (ajustes del modelo).




31

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

2013

2014

5 10 15 20

Año

Longitud total (cm)

Residuales

Cruceros

qq-plot

0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.250

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

Cuartil observado

Cu

artil

Pre

dich

o

Figura 18. Residuales y diagrama Q-Q del modelo a las composiciones de longitudes del crucero de evaluación directa.




32

La Figura 19, muestra el patrón de explotación estimados en el modelo de evaluación, para la flota y crucero respectivamente, los que se asumen constantes para todo el periodo analizado. Se muestra además la distribución de tallas de los reclutas.

0

0.02

0.04

0.06

0.08

0.1

0.12

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19

Prop

orci

on re

clut

as

Prop

orci

on s

elec

tivid

ad

Longitud total (cm)

Selectividad Crucero

selectividad flota

patron reclutamiento

Figura 19. Patrones del reclutamiento y selectividad de la flota y cruceros de avaluación directa. Análisis Retrospectivo El análisis retrospectivo permite evaluar la consistencia del modelo y el nivel de sobre o sub estimación de las variables poblacionales, conforme se incorpora nueva información al modelo de evaluación. En este análisis, se fue excluyendo sistemáticamente el último año de la evaluación hasta llegar al año 2010. El resultado gráfico se muestra en la Figura 20. Se advierte que el modelo muestra alta consistencia. Los niveles de sobre y sub-estimaciones son bajos y se encuentran contenidos dentro del error de estimación. Así, las diferencias observadas no son significativas y se sitúan dentro del intervalo de confianza del índice.




33

0

100000

200000

300000

400000

500000

600000

700000

800000

900000

1985 1989 1993 1997 2001 2005 2009 2013

Biomasa (t)

Años

BIOMASA TOTAL

0

10000

20000

30000

40000

50000

60000

70000

80000

1985 1989 1993 1997 2001 2005 2009 2013

Biomasa (t)

Años

RECLUTAMIENTOS

Figura 20 Análisis retrospectivo de la biomasa total y reclutamientos de anchoveta en la Unidad de

Pesquería centro-norte.




34

6.3 Evaluación de stock En la Figura 21 se muestran los indicadores poblacionales obtenidos con el actual escenario de modelación. Los resultados más relevantes están relacionados a la disminución en los reclutamientos entre el año 2011 y 2013. Sin embargo, durante el último año, el reclutamiento no disminuye significativamente en relación al 2012. Los valores de biomasa se mantienen en valores medios respecto de su variación histórica. A partir del año 2006 la variación de la biomasa es consistente con desembarques y el crucero de evaluación directa. De acuerdo a los resultados del presente estudio, la anchoveta III y IV Región presentaría durante el año 2013 un valor central de biomasa total y desovante de 335 mil y 245 mil toneladas, respectivamente. Esto representa una leve disminución respecto de niveles estimados durante el año 2012. La mortalidad por pesca en tanto, ha permanecido, a partir del 2009, dentro de sus niveles más bajos respecto de su variación histórica. La razón del potencial reproductivo (RPR) muestra un incremento importante a partir del año 2005 y alcanza valores por sobre el 60% a partir del año 2010 (Tabla 7).




35

0

100000

200000

300000

400000

500000

600000

700000

800000

900000

1985 1989 1993 1997 2001 2005 2009 2013

Biomasa (t)

Años

BIOMASA TOTAL

0

100000

200000

300000

400000

500000

600000

700000

800000

900000

1985 1989 1993 1997 2001 2005 2009 2013

Biomasa (t)

Años

BIOMASA DESOVANTE

0

0.5

1

1.5

2

2.5

3

1985 1989 1993 1997 2001 2005 2009 2013

Mortalidad

(añ

o ‐1)

Años

MORTALIDAD POR PESCA

0

10000

20000

30000

40000

50000

60000

70000

80000

1985 1989 1993 1997 2001 2005 2009 2013

Numero de In

divudos (m

iles)

Años

RECLUTAMIENTOS

Figura 21. Variación histórica de las Biomasas, mortalidad por pesca y reclutamientos estimados en el modelo de evaluación.




36

Tabla 7. Indicadores poblacionales de anchoveta III y IV Regiones 1985 – 2013.

Año Biomasa total (t)

Biomasa desovante (t)

Reclutamientos (miles)

Potencial Reproductivo

Fcr (año-1)

1985 184790 76051 18565 0.90 0.24

1986 373475 228221 28888 0.76 0.46

1987 344349 260472 16608 0.74 0.26

1988 309734 221959 17441 0.67 0.43

1989 368221 230039 27496 0.60 0.63

1990 341535 246536 18834 0.51 0.80

1991 234772 175456 11752 0.43 0.85

1992 219542 137883 16242 0.51 0.50

1993 641628 315256 65053 0.64 0.63

1994 807899 554906 50193 0.69 0.38

1995 506551 452644 10533 0.44 1.07

1996 269470 171880 19426 0.25 1.45

1997 142343 119641 4444 0.17 2.07

1998 259217 113908 28976 0.17 2.65

1999 235805 164768 14047 0.38 0.88

2000 184272 131533 10461 0.37 0.95

2001 128995 93576 7021 0.48 0.40

2002 197255 113045 16772 0.69 0.22

2003 360110 214342 29012 0.55 0.98

2004 313991 227653 17099 0.45 0.96

2005 302704 189010 22611 0.38 1.09

2006 434566 248204 37087 0.51 0.71

2007 347337 279511 13369 0.59 0.44

2008 263659 188557 14926 0.47 0.79

2009 283878 174202 21819 0.57 0.44

2010 265848 199210 13200 0.61 0.49

2011 370408 212725 31406 0.61 0.54

2012 377643 274265 20488 0.69 0.31

2013 335455 244749 18008 0.67 0.38




37

6.4 Estatus del recurso Puntos Biológicos de Referencia (PBR) Es importante señalar en relación a los PBRs, en el marco de la nueva Ley de Pesca que se han realizado esfuerzos paralelos a nivel del Departamento de Evaluación de Recursos (DER) para estimar los niveles de referencia para el manejo de los recursos pesqueros en Chile. La Ley General de Pesca y Acuicultura (LGPA) establece que las pesquerías deberán alcanzar o mantenerse en torno del rendimiento máximo sostenido RMS considerando las características biológicas de los recursos explotados, para lo cual exige, se estimen los niveles de biomasa y mortalidad por pesca (o tasa de explotación) en el RMS, así como también, los niveles límite que definen el agotamiento o colapso. Por lo tanto, la estimación de puntos biológicos de referencia límite y aquellos basados en el RMS cobran importancia fundamental en la asesoría científica y en el proceso de toma de decisiones para el manejo. Canales et al. (2013), proponen los referentes, límites y objetivos que serán considerados para definir la condición de explotación durante el 2013. Los análisis exploratorios indican como puntos biológicos de referencias en peces pelágicos pequeños, niveles de reducción de la biomasa desovante virginal en torno al 55% como límite y del 60% como objetivo. Sin embargo, estos valores son aún referenciales. En efecto, Canales et al (2012), indican que considerando en la metodología un alto nivel de denso-independencia de los reclutamientos, los niveles de reducción en anchoveta, podrían alcanzar valores de 25% y 50% como límite y objetivo respectivamente. En el anexo 5 se menciona que para recursos pelágicos, criterios como el F60% son referentes demasiado conservadores para un régimen histórico de reducción de biomasa que en general ha variado en torno al 40%-50% y de recursos con una gran resiliencia. Por otra parte, la única razón probable es el rol de base de la cadena trófica vista desde una perspectiva ecosistémica. Por ahora y como una forma de mantener consistencia con las recomendaciones previas, se propone continuar usando, como objetivo, el nivel de mortalidad por pesca que genera un 60% (F60) de reducción en la biomasa desovante virginal de anchoveta en la Unidad de Pesquería centro norte Estos referentes son usados como proxys del RMS y serán revisados en el proyecto “Revisión de los puntos biológicos de referencia (Rendimiento Máximo Sostenido) en las pesquerías Nacionales” que realiza IFOP, y en los Comités Científico Técnicos. (Anexo 2). Respecto de la región o área donde se define la plena-explotación, en reuniones de trabajo realizadas entre IFOP-SUBPESCA (Anexo 5), existió acuerdo que esta debería ser referida en relación a la reducción de biomasa (B) respecto del valor objetivo donde se alcanza el máximo rendimiento sostenible (Bmrs) o su proxy más que al exceso de mortalidad por pesca (“sobrepesca”). Se sugiere que la mortalidad por pesca esté delimitada por un valor de referencia máximo, el que bien podría corresponder al propio Frms y probablemente un valor precautorio que puede ser una proporción de Frms. Sin perjuicio de lo anterior, se acordó que en términos de la mortalidad por




38

pesca, solo se considere como objetivo y a la ves límite, el valor Fmrs o su proxy. La Tabla 8 muestra los niveles límites y objetivos propuestos por Canales et al. (2013) para el caso particular de los peces pelágicos.

Tabla 8.

Puntos de Referencia objetivo y límites para recursos pelágicos que definen su estado y criterio de explotación.

Anchoveta XV-II 1 45% 40% 35% 20% F45%BDo F40% BDo F35%BDo 3 -

Anchoveta III-IV 1 65% 60% 55% 20% F65%BDo F60% BDo F55%BDo 3 -

Anchoveta V-X 1 45% 40% 35% 20% F45%BDo F40% BDo F35%BDo 4 Canales y Zuñiga, 2012

Sardina V-X 1 45% 40% 35% 20% F45%BDo F40% BDo F35%BDo 4 Zuñiga y Canales, 2012

Sardina Austral 1 65% 60% 55% 20% F65%BDo F60% BDo F55%BDo 3 -

ReferenciaRMSLímite sub-explotación

Límite sub-explotación

Límite sobre-explotacion

Objetivo

Proporción de BDo Mortalidad por pesca (F)

BDo(*) ObjetivoLímite sobre-explotacion

Límite colapso

( ) q p y(3) proxy(4) calculado

(*) BDo: biomasa desovante virginal(1) Dinámico: razón potencial reproductivo para cada año

Considerando el modelo de evaluación utilizado en el presente análisis y las recomendaciones emanadas del documento técnico sobre PBRs (Canales et al. 2013), en el caso de la anchoveta de la Unidad de Pesquería III-IV Regiones, se estimaron los niveles de F que generan reducciones de un 65, 60 y 55% de la Biomasa desovante virginal en el largo plazo. Según la Tabla 8, estos niveles de reducción definen la zona de plena explotación y resultaron en valores de 0.42, 0.52 y 0.62 año-1 respectivamente (Tabla 9, Figura 22). Hasta el presente análisis, se utiliza el F60 (0.52) como un proxy del MRS y es utilizado para el análisis de recomendación de la Captura Biológicamente Aceptable (CBA) para el año siguiente y las proyecciones del stock de anchoveta en la Unidad de Pesquería centro-norte.

Tabla 9. Puntos biológicos de referencia anchoveta III y IV Regiones.

PBR F (1/año)

F2013 0,38

F65 0,42

F60 0,52

F55 0,62




39

0.00

0.20

0.40

0.60

0.80

1.00

0.00 0.25 0.50 0.75 1.00 1.25 1.50 1.75 2.00

Biom

asa

Deso

vant

e Vi

rgin

al

Mortalidad por pesca (F año -1)

F60 = 0.52

Figura 22. Reducción del stock desovante virginal de anchoveta III-IV Regiones, para distintos niveles de

mortalidad por pesca (F). Razón del Potencial Reproductivo (RPR) y Fases de explotación La Razón del Potencial Reproductivo (RPR) muestra una variación inversa y consistente con los niveles de mortalidad por pesca aplicados sobre la pesquería (Figura 23). La disminución de la mortalidad por pesca a partir del año 2005, permitió al stock de anchoveta de la III y IV región, incrementar el valor del índice desde un 38 % el año 2005 hasta alcanzar la zona de plena explotación el año 2009 (Figura 24).




40

0

0.5

1

1.5

2

2.5

3

0.00

0.20

0.40

0.60

0.80

1.00

1985 1989 1993 1997 2001 2005 2009 2013

Mo

rta

lid

ad

po

r p

es

ca

(añ

o-1

)

Razo

n

Po

ten

cial R

epro

du

cti

vo

Año

RPR F

Figura 23. Variación anual de la Mortalidad por pesca Fcr y Reducción del Potencial Reproductivo (RPR) de la anchoveta III-IV Regiones.

0.00

0.10

0.20

0.30

0.40

0.50

0.60

0.70

0.80

0.90

1.00

1985 1988 1991 1994 1997 2000 2003 2006 2009 2012

RP

R

Figura 24. Razón de potencial reproductivo de la anchoveta III-IV región y sus respectivos intervalos de confianza. La zona rectangular horizontal corresponde la plena explotación. Los límites superior (0.65) e inferior (0.55) son definidos en el documento sobre PBR (Canales et al. 2013).




41

El diagrama de fases (Figura 25), sitúa al stock de anchoveta de la III-IV regiones en la zona de plena explotación a partir del año 2009 y de sub-explotación los años 2012 y 2013. Considerando, los resultados de la evaluación y su incertidumbre, la probabilidad que el año 2013, el stock de anchoveta se encuentre en sobre-explotación (p(BD < BDmrs) es un 16%. En términos de mortalidad (F), la probabilidad de encontrarse en sobrepesca (p(F> Fmrs), llega solo al 2%

0.00 1.00

F/ F

mrs

BD / BD mrs

F = Fmrs

1985

1999

1998

1997

SubExplotación

Lim

ite d

e C

olap

so

20012013

Ple

na

Exp

lota

ció

n

Sobre- explotación

So

bre

pes

ca

Lim

ite d

e s

ob

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xplo

taci

ón

Lim

ite d

e s

ub-

exp

lota

ció

n

1

5

Figura 25. Diagrama de fases de explotación de anchoveta en la Unidad de Pesquería Centro-norte.

Basado en la mortalidad por pesca (F) y Biomasa desovante (BD).




42

6.5 Capturas Sustentables y Proyecciones del Stock

6.5.1. Capturas Sustentables La Estimación de las Capturas sustentables se realizó a través de un análisis de estrategias de explotación que considera un régimen de mortalidad por pesca constante, es decir, la remoción por pesca es proporcional a los cambios de abundancia del stock. Para ello se consideró la incertidumbre de la evaluación de stock y como año de inicio el 2014. Se consideró además para las estimaciones, un nivel de reclutamiento en torno al promedio histórico. Considerando los análisis anteriores y una estrategia de explotación F60, (definida hasta el presente informe como un proxy del MRS), sujeta a niveles de riesgo entre 10% y 50%, la captura de anchoveta en la Unidad de pesquería centro norte podría alcanzar valores entre 43 mil y 53 mil t. Sin embargo, tal como se señala en los estudios previos, se sugiere continuar con una política de manejo sujeta a un bajo nivel de riesgo (10%). De esta manera, la cuota de captura de anchoveta en la Unidad de Pesquería centro-norte para el próximo año, podría alcanzar valores cercanos a las 43 mil toneladas. Es importante señalar, como se verá más adelante, que las proyecciones del stock se realizan con el valor esperado (riesgo de 50%) de captura para la estrategia de explotación seleccionada. Es decir, la trayectoria proyectada de la biomasa, es el resultado de niveles de captura al 50% de riesgo de sobrepasar la estrategia de manejo. De esta manera, en la Tabla 10, se presentan los resultados de la cuota de Captura Biológicamente Recomendable (CBA), para niveles de riesgo entre un 10% y 50%. Mayor información sobre las expectativas de la pesquería para el próximo año debería ser aportada por la información del crucero de evaluación directa del mes de febrero del año 2014. Así, la presente recomendación podría ser revisada y actualizada a la luz de la nueva información que pueda ser incorporada en el informe final del presente proyecto de investigación.

Tabla 10.

Captura Biológicamente Aceptable (CBA) de anchoveta en la Unidad de Pesquería Centro-norte para el año 2014 bajo diferentes niveles de riesgo de sobrepasar la estrategia de manejo.

Riesgo de sobrepasar la estrategia de manejo F60 (proxy MRS)

10% 20% 30% 40% 50%

42859 46239 48676 50758 52704




43

6.5.2. Proyección de la Biomasa desovante bajo la estrategia de explotación F60 La proyección de la biomasa se basa en los resultados del modelo de evaluación hasta el año 2013 y bajo un escenario de reclutamientos constantes, estimados considerando el promedio observado durante la serie analizada. Considerando las condiciones anteriormente descritas, la trayectoria de la biomasa desovante bajo la estrategia de explotación F60 que corresponde al objetivo de manejo mostraría una reducción durante el año 2014 y luego una estabilización (Figura 26). A pesar de esta reducción, la biomasa desovante alcanzaría los objetivos de manejo, llegando a la zona de plena explotación definida en el diagrama de fases. (sección 6.6.3).

0

100000

200000

300000

400000

500000

600000

700000

1990 1994 1998 2002 2006 2010 2014

Bio

mas

a D

esov

ante

(t)

Año Figura 26. Proyecciones del stock desovante de anchoveta Unidad de Pesquería Centro-norte y su banda

de confianza (líneas segmentadas) bajo la estrategia de explotación F60 (objetivo de manejo).




44

6.5.3. Proyección de la BD bajo diferentes estrategias de explotación Se analizó la trayectoria de la biomasa desovante (BD) del recurso en relación al objetivo (F60) propuesto en la presente investigación (Figura 27). La simulación se inicia el año 2013 y es realizada con el valor esperado de captura (riesgo de 50%). Es decir, la trayectoria del índice es el resultado de niveles de captura para F al 50% de riesgo de sobrepasar la estrategia de manejo. Bajo las condiciones anteriores, al aplicar el F60, como mortalidad por pesca objetivo, se aprecia que el índice se sitúa en la zona de plena explotación a partir del primer año (2014).

0.00 1.00

F/ F

mrs

BD / BD mrs

F = Fmrs

1985

1999

1998

1997

SubExplotación

Lim

ite d

e C

olap

so

2001

2013

Ple

na

Exp

lota

ció

n

Sobre- explotación

So

bre

pes

ca

Lim

ite d

e so

bre-

expl

otac

ión

Lim

ite d

e su

b-ex

plot

ació

n

1

5

Figura 27. Proyección de la Biomasa desovante (círculos rojos) de anchoveta considerando el criterio de explotación F60 como política de manejo. Solo para fines comparativos, cuando se considera una estrategia de explotación basada en el F del último año (F2013=0,38 año-1), la biomasa permanece en la zona de sub-explotación, sin presentar cambios evidentes en los niveles de reducción de la biomasa (Figura 28 a). Por último también se presenta la trayectoria que tendría la BD al aplicar F=0, es decir captura cero. Bajo esta estrategia, el índice incrementa su nivel de sub-explotación alcanzando al cuarto año, 1,7 veces el valor del objetivo de manejo (Figura 28 b).




45

0.00 1.00 2.00

F/ F

mrs

BD / BD mrs

F = Fmrs

1985

1999

1998

1997

SubExplotación

Lim

ite d

e C

ola

pso

2001

2013

Ple

na

Exp

lota

ció

n

Sobre- explotación

So

bre

pes

ca

Lim

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e s

obre

-exp

lota

ción

Lim

ite d

e su

b-ex

plot

aci

ón

1

5b

0.00 1.00

F/ F

mrs

BD / BD mrs

F = Fmrs

1985

1999

1998

1997

SubExplotación

Lim

ite d

e C

ola

pso

2001

2013

Ple

na

Exp

lota

ció

nSobre- explotación

So

bre

pes

ca

Lim

ite d

e so

bre-

exp

lota

ción

Lim

ite d

e su

b-ex

plot

aci

ón

1

5a

Figura 27. Proyección de la Biomasa desovante (círculos rojos) de anchoveta considerando como criterio de explotación la mortalidad por pesca del último año (F2013 = 0.38) (a) y F =0 (b).




46

7. DISCUSIÓN

Los indicadores poblacionales de biomasa y abundancia, indican que la población de anchoveta en la Unidad de pesquería centro-norte habría variado, durante los últimos 5 años, en valores cercanos a los promedios históricos. La biomasa desovante presentó una tendencia al incremento a partir del año 2009 y una disminución relativa durante el año 2013. Luego de estimar un mínimo nivel de 147 mil t. el año 2008 la biomasa desovante estimada por el modelo de evaluación, incrementó hasta 274 mil t. el año 2012 y se redujo hasta 245 mil t. el año 2013. Esta variación es consiste con la variabilidad observada en los reclutamientos y niveles de mortalidad por pesca. Los desembarques registrados durante el primer semestre mostraron un patrón similar al observado históricamente en esta pesquería. Su tendencia desde el año 2006, es consistente con los resultados del crucero de evaluación directa. De esta manera, se espera para el año 2013, desembarques cercanos a los registrados durante el año 2012. La captura por unidad de esfuerzo (CPUE), aunque con un retardo, concuerda medianamente con la tendencia del índice acústico y desembarques. El índice muestra una sostenida disminución desde 100 t/vcp el año 2006 hasta valores cercanos a las 60 t/vcp el 2012. El índice será revisado en el próximo informe y se analizará la sensibilidad del modelo frente a esta fuente de información. De acuerdo a los resultados del análisis estadístico usado para modelar la dinámica de la anchoveta en la Unidad de Pesquería Centro-norte, a partir del año 2002, la biomasa total y desovante han fluctuado en torno a valores promedio de 300 mil y 200 mil t. respectivamente. Durante los años 2011 y 2012, estos indicadores evidenciaron los valores más altos de los últimos 5 años. La mortalidad por pesca se ha mantenido, a partir del 2009 en valores cercanos al PBR F60. Esta situación permitió al stock incrementar la Razón del Potencial Reproductivo (RPR) desde una condición cercana al 40% el 2005, hasta valores por sobre el objetivo los años 2012 y 2013. Durante el año 2013 los reclutamientos disminuyen de manera relativa en relación al 2012, sin embargo su estimación aún posee incertidumbre debido a que la estructura de longitudes de los individuos obtenida desde la flota es parcial (junio 2013). La RPR presentó una relación inversa y proporcional a los niveles de mortalidad por pesca (F) aplicados sobre la pesquería. Los valores estimados en ambos indicadores durante los últimos tres años, señalan que el stock de anchoveta en la Unidad de Pesquería Centro-norte, sería capaz de responder favorablemente frente a los niveles de explotación observados a partir del año 2007. La probabilidad que la biomasa desovante durante el año 2013 se sitúe en la zona de sobre-explotación p(BD<BDmrs) llega a un 16%. Y en términos de mortalidad (F), la probabilidad de estar en sobrepesca (p(F2013>Fmrs) es del 2%. Tales, resultados hacen prever un escenario de bajo riesgo para la sustentabilidad de la pesquería en el corto plazo. Esto, si las condiciones ambientales permiten reclutamientos en valores promedios históricos y los niveles de captura se mantienen en valores cercanos al F60.




47

8. CONCLUSIONES

El análisis de residuales y qq-plot reflejan un buen desempeño del modelo frente a las fuentes de información. A pesar de no lograr aún ajustes totalmente satisfactorios en las composiciones de longitudes, el nivel de convergencia del modelo a todas las piezas de información empleadas, sugiere que los indicadores poblacionales de biomasa, abundancia y reclutamientos, así como la mortalidad por pesca del stock estarían siendo estimados adecuadamente. Los resultados del modelo de evaluación de stock, indican que la biomasa total y desovante han oscilando, a partir del año 2003, en valores promedio de 300 mil y 200 mil t respectivamente. La disminución relativa de la biomasa total y desovante durante el año 2013, se debe a la reducción en los reclutamientos. Sin embargo, estos resultados deben ser revisados a la luz de la información que será incorporada en el siguiente informe. La mortalidad por pesca, muestra una reducción importante a partir del 2006. Dicha reducción coincide con un incremento en la Razón del Potencial Reproductivo (RPR) desde un 40% el año 2005, hasta valores por sobre el objetivo de manejo los años 2012 y 2013. El diagrama de fases muestra que la pesquería se encuentra en plena explotación a partir del año 2009 y en la zona de sub-explotación los años 2012 y 2013. Los resultados del modelo de evaluación indican un bajo riesgo para la sustentabilidad de la pesquería en el corto plazo. Esto, si las condiciones ambientales permiten reclutamientos en valores promedios históricos y los niveles de captura se mantienen cercanos al F60. Durante el año 2013, la biomasa desovante muestra una baja probabilidad (16%) de encontrase en la zona de sobre-explotación. En términos de mortalidad (F), la probabilidad de sobre-pesca del recurso, es menor aún, llegando solo al 2%. Considerando los resultados de la evaluación de stock y el PBR objetivo propuesto hasta la presente evaluación, se recomienda una cuota de captura de anchoveta en la Unidad de pesquería centro norte, para el año 2014 de 43 mil t. Esta recomendación se obtiene sobre la base de una política de manejo F60 y sujeta un bajo nivel de riesgo (10%). El F60 es propuesto como objetivo de manejo hasta el presente análisis como un proxy del Máximo Rendimiento Sostenible (Fmrs) Mayor información sobre las expectativas de la pesquería para el próximo año debería ser aportada en el informe final de la presente evaluación, que incluirá los resultados del crucero de evaluación directa del mes de febrero del año 2014.




48

9. REFERENCIAS Alheit J & M Ñiquen. 2004. Regime shift in the Humboldt Current ecosystem. Progress in

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49

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50

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A N E X O S

A N E X O 1

Modelos Procesos–Observaciones–Errores. Modelo talla estructurado



SEGUNDO INFORME: PROYECTO 2.4: INVESTIGACIÓN DEL ESTATUS Y POSIBILIDADES DE EXPLOTACIÓN BIOLÓGICAMENTE SUSTENTABLES EN ANCHOVETA Y SARDINA ESPAÑOLA, REGIONES III A IV, AÑO 2014: ANCHOVETA III-IV REGIONES, 2014 - ANEXO 1.

1

MODELOS PROCESOS – OBSERVACIONES - ERRORES

Modelo de los Procesos El crecimiento medio es descrito por el modelo von Bertalanffy (VB) puede ser expresado según:

( *)(1 )kl L l e

donde, L∞ y k son parámetros de la función VB, l* corresponde al punto medio del intervalo de talla l. La distribución gamma es utilizada para representar la variación en el crecimiento, ya que permite describir de mejor forma los patrones de crecimiento para peces de tallas muy pequeñas y muy grandes. La distribución gamma puede ser expresada en términos de dos parámetros αl y βp,, los cuales se relacionan entre si según:

ll

p

,

donde, αl corresponde a la varianza (es función de L∞ y k) proporcional a la media, βp corresponde al coeficiente de variación el que permite incorporar la variabilidad de los individuos en la población. Con ello la proporción de ejemplares que crecen o se mueven de un intervalo a otro queda descrito por:

'

'

'( ' ) exp( )

lp

llpl

l ll l

T dl

donde, 'llT corresponde a la matriz de transición que modela el crecimiento entre l y l´ (Sullivan et al., 1990).

El reclutamiento se plantea separable en un componente anual y uno talla-específico que se expresa según:

1 2

2 2

1 ( )Pr exp

2

l

l

l

lR dl

donde, y corresponden a la media y desviación de una distribución normal constante entre años.

La abundancia Nl,t de los ejemplares de talla l, a comienzos del año t, queda entonces representada por:

, ' , 1 , 1exp( ) Prl t ll l t l t l tN T N Z R ,

donde,

, 1l tN

corresponde al número de peces de talla l, en el año t-1, tlZ , es mortalidad total para




2

peces de talla l en el año t-1; 'llT es la matriz de transición de crecimiento entre la talla l y l´, lPr es

el vector de distribución de reclutamiento y Rt corresponde al reclutamiento anual. Siguiendo la hipótesis Doubleday’s (1976), la mortalidad por pesca se descompone en el producto de un coeficiente talla específico sl y una tasa de mortalidad por pesca anual Ft según:

,l t l tF s F

donde, el coeficiente sl se construye dependiendo del modelo considerado, pero sólo se utilizan dos aproximaciones: 1. Una función logística utilizando la re-parametrización de Punt & Kennedy (1997) como sigue:

1

50%1

50% 95%

(1 exp ln(19)*L l

sL L

,

donde, s1 es el coeficiente de selección a la talla, L50% y L95% corresponde a la longitudes donde un 50% y 95% de los peces son retenidos por el arte de pesca.

Modelos de las observaciones

Variable Forma Notación

Captura comercial

max, ,

,min ,

1 exp( )ˆl

l t t l t

t l t ll l t

s F ZY N w

Z

tlN , : abundancia en la talla l, y

año t.

lw : peso de un individuo de talla l

,l ts : patrón de explotación de la

flota para individuos de talla l en el año t

tF : mortalidad por pesca para

individuos reclutados en el año t

tlZ , : mortalidad total para

individuos reclutados de talla l en el año t.

CPUE max

,

, ,min ,

1 exp( )ˆl

l t

t l t l t ll l t

ZCPUE q s N w

Z

q : coeficiente de capturabilidad

Estructura de tallas en las

capturas

, ,

, ,,

1 exp( )l t l t

l t l tl t

F ZC N

Z

Cl,t : captura de los individuos de talla l, en el año t




3

Modelos de los errores

Variable Forma Notación

Proporción de tallas de la captura

l t

tltl ppnL )ln(* ,,

ltl

tltl C

Cp

,

,, ˆ

ˆˆ

tlp , , proporción

predicha a la talla l y año t.

tlp , : Proporción

estimada a la talla l y año t.

tlC ,

: Captura predicha

a la talla l y año t.

Desembarques históricos 2

2

0.5(ln )

ˆt

y tt

YL

Y

tY : captura estimada

en el año t

tY

: captura predicho

para el año t

CPUE 2

2

0.5(ln )

ˆt

cpue tt

CPUEL

CPUE

tCPUE : Captura por

unidad de esfuerzo estandarizada.

ˆtCPUE : Captura por

unidad de esfuerzo predicha.

A continuación se presentan los códigos utilizados en la plataforma de análisis estadísticos ADMB para llevar a cabo la evaluación de stock de anchoveta en la Unidad de Pesquería centro-norte (Canales, 2012)




4

TOP_OF_MAIN_SECTION arrmblsize=300000; // gradient_structure::set_GRADSTACK_BUFFER_SIZE(30000000); gradient_structure::set_CMPDIF_BUFFER_SIZE(50000000); gradient_structure::set_MAX_NVAR_OFFSET(1000); gradient_structure::set_NUM_DEPENDENT_VARIABLES(1000); DATA_SECTION // se leen los datos contenidos en *.dat. Se define si es matriz, vector, // entero o numero init_int nanos init_int ntallas init_matrix indices(1,nanos,1,7) init_vector Tallas(1,ntallas) init_matrix Cl(1,nanos,1,ntallas) init_matrix Nlcruceros(1,nanos,1,ntallas) init_vector Wmed(1,ntallas) init_vector msex(1,ntallas) // ahora leo controles y opciones desde el archivo _opt.dat !! ad_comm::change_datafile_name("model_anch34.ctl"); init_vector cvar(1,4) init_vector nmus(1,2) init_int opt_qCrucero init_int opt_qCPUE init_int opt_Sel1 init_int opt_Sel2 init_int opt_Sel3 init_int opt_Sel4 init_int opt_Sel5 init_vector parbiol(1,7) init_int opt_VB1 init_int opt_VB2 init_int opt_VB3 init_int opt_VB4 init_int opt_M init_int opt_Rmed init_int opt_devR init_int opt_F init_int nanos_proy init_int npbr init_vector Fpbr(1,npbr)




5

INITIALIZATION_SECTION // defino un valor inicial de log_reclutamiento promedio (factor de escala) log_Rmed 10.30 log_A50f_one 2.3 log_A50R_one 2.3 log_Df_one 0 log_F -0.69 dev_log_A50f 0 dev_log_Df 0 log_sf -0.69 log_sr -0.22 log_Lr 2.07 log_bp -2.41 PARAMETER_SECTION //Se acota el dominio de cada parametro // Parametric selectivities // parametros selectividad init_bounded_number log_A50f_one(1.6,2.7,opt_Sel1) init_bounded_number log_Df_one(0,1.6,opt_Sel1) // desvios de los parametros selectividad flota init_bounded_vector dev_log_A50f(1,nanos,-5,5,opt_Sel2) init_bounded_vector dev_log_Df(1,nanos,-5,5,opt_Sel2) // parametros selectividad doble normal init_bounded_number log_muf(1.6,2.7,opt_Sel3) init_bounded_vector log_sf(1,2,-0.7,10,opt_Sel3) // parametros selectividad Cruceros init_bounded_number log_A50R_one(1.6,2.7,opt_Sel4) init_bounded_number log_DR_one(0,1.6,opt_Sel4) // Recruits and F mortalities // parametros reclutamientos y mortalidades) init_number log_Rmed(opt_Rmed) init_bounded_dev_vector log_desv_No(1,4,-10,10,opt_Rmed) init_bounded_dev_vector log_desv_Rt(1,nanos,-10,10,opt_devR) init_bounded_vector log_F(1,nanos,-10,1.39,opt_F) // log mortalidad por pesca por flota init_bounded_number log_M(-2.3,0.69,opt_M)




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// capturabilidades init_number log_qCrucero(opt_qCrucero) init_number log_qCPUE(opt_qCPUE) // crecimiento init_bounded_number log_Lr(1.6,3,opt_VB1) init_bounded_number log_sr(-2.3,1,opt_VB2) init_bounded_number log_k(-1.6,0.18,opt_VB3) init_bounded_number log_bp(-3,0.5,opt_VB4) //Defino las variables de estado vector sem(1,nanos) vector Desemb(1,nanos) vector Desemb_pred(1,nanos); vector Bcrucero(1,nanos) vector Bcrucero_pred(1,nanos); vector CPUE(1,nanos) vector cv1(1,nanos) vector cv2(1,nanos) vector cv3(1,nanos) vector Unos_tallas(1,ntallas) vector Unos_sem(1,nanos) vector Reclutas(1,nanos) vector Bsem(1,nanos); vector Bv(1,nanos); vector Bcru(1,nanos); vector prior(1,7); vector CPUE_pred(1,nanos); vector Neq(1,ntallas); matrix No(1,5,1,ntallas); vector likeval(1,10); vector SDo(1,nanos); vector Scru_1(1,ntallas); vector Scru_2(1,ntallas); vector log_A50f(1,nanos) vector log_Df(1,nanos) vector log_A50R2(1,nanos) vector log_DR2(1,nanos) vector Lesp(1,ntallas) vector sigmaL(1,ntallas)




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matrix Sflo(1,nanos,1,ntallas) matrix Scru(1,nanos,1,ntallas) matrix F(1,nanos,1,ntallas) matrix Z(1,nanos,1,ntallas) matrix S(1,nanos,1,ntallas) matrix N(1,nanos,1,ntallas) matrix Nv(1,nanos,1,ntallas) matrix Cl_pred(1,nanos,1,ntallas) matrix Nlcruceros_pred(1,nanos,1,ntallas) matrix pobs(1,nanos,1,ntallas) matrix ppred(1,nanos,1,ntallas) matrix pobs_cru(1,nanos,1,ntallas) matrix ppred_cru(1,nanos,1,ntallas) matrix T(1,ntallas,1,ntallas) number suma1 number suma2 number suma3 number suma4 number Linf number k number Lr number sr number M number qprior vector pre(1,ntallas) vector delta(1,ntallas) vector alfa(1,ntallas) number bp vector dL(1,ntallas); sdreport_vector SD(1,nanos) // vector SA(1,nanos) //Biomasa adultos (desovantes al principio) sdreport_vector RPR(1,nanos) // sdreport_vector RPRlp(1,nanos) sdreport_number SSBo number q_cru // los arreglos usados en la proyeccion vector Np(1,ntallas) vector Sp(1,ntallas) vector Fp(1,ntallas) vector Zp(1,ntallas) vector CTP(1,ntallas)




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sdreport_matrix YTP(1,nanos_proy,1,npbr) sdreport_matrix Bp(1,nanos_proy,1,npbr) sdreport_matrix BPA(1,nanos_proy,1,npbr) matrix nproy(1,nanos_proy,1,ntallas) objective_function_value f PRELIMINARY_CALCS_SECTION // leo la matriz de indices sem=column(indices,1);// asigno la 1 columna de indices a "semestres" Bcrucero=column(indices,2); cv1=column(indices,3); CPUE=column(indices,4); cv2=column(indices,5); Desemb=column(indices,6); cv3=column(indices,7); T=0; Unos_sem=1;// lo uso en operaciones matriciales con el año Unos_tallas=1;// lo uso en operaciones matriciales con el año RUNTIME_SECTION maximum_function_evaluations 200,1000,5000 convergence_criteria 1e-3,1e-5,1e-6 PROCEDURE_SECTION // para comentar mas de una lina /*.........*/ Eval_Trans_talla_talla(); Eval_selectividad(); Eval_mortalidades(); Eval_abundancia(); Eval_capturas_predichas(); Eval_deinteres(); Eval_logverosim(); Eval_funcion_objetivo(); if(last_phase){ Eval_CTP();} FUNCTION Eval_Trans_talla_talla




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Linf=parbiol(1); k=parbiol(2); bp=parbiol(5); if(active(log_k)){k=mfexp(log_k);} if(active(log_bp)){bp=mfexp(log_bp);} int i, j; // matriz de transicion modelo normal delta=(Linf-Tallas)*(1-mfexp(-k));// incremento en tallas Lesp=Tallas+delta; // talla esperada luego del crecimiento sigmaL=delta*bp; for (i=1;i<=ntallas;i++){ T(i)=exp(-0.5*square((Lesp(i)-Tallas)/sigmaL(i))); T(i)(1,i)=0; } for (j=1;j<=ntallas;j++){ if(delta(j)<0){ T(j)=0; T(j,j)=1;} } T(ntallas,ntallas)=1; for (j=1;j<=ntallas;j++){ T(j)/=sum(T(j)); } FUNCTION Eval_selectividad int i; log_A50f=log_A50f_one+dev_log_A50f; log_Df=log_Df_one+dev_log_Df; // Selectividad logística flota if (opt_Sel1>0){ for (i=1;i<=nanos;i++) {Sflo(i)=elem_div(Unos_tallas,(1+exp(-1.0*log(19)*(Tallas-exp(log_A50f(i)))/exp(log_Df(i))))); } }




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// parametros selectividad doble normal if (opt_Sel3>0){ // selectividad doble_normal unica for (i=1;i<=nanos;i++){ Sflo(i)=mfexp(-1/(2*square(exp(log_sf(1))))*square((Tallas-exp(log_muf)))); for (int j=1;j<=ntallas;j++){ if(Tallas(j)>exp(log_muf)){ Sflo(i,j)=mfexp(-1/(2*square(exp(log_sf(2))))*square(-1.*(Tallas(j)-exp(log_muf))));} }}} // Selectividad cruceros if (opt_Sel4>0){// for (i=1;i<=nanos;i++) {Scru(i)=elem_div(Unos_tallas,(1+exp(-1.0*log(19)*(Tallas-exp(log_A50R_one))/exp(log_DR_one)))); }} if(opt_Sel5<0){ Scru=1;} FUNCTION Eval_mortalidades M=parbiol(6); if (active(log_M)){M=mfexp(log_M);} F=elem_prod(outer_prod(mfexp(log_F),Unos_tallas),Sflo); Z=F+M; S=mfexp(-1.0*Z); FUNCTION Eval_abundancia int i, j; Lr=parbiol(3); sr=parbiol(4); if (active(log_Lr)){Lr=mfexp(log_Lr);} if (active(log_sr)){sr=mfexp(log_sr);} // genero la composicion de tallas del reclutamiento pre=exp(-0.5*square((Tallas-Lr)/sr)); pre/=sum(pre);




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// genero una estructura inicial de equilibrio en torno a Z del primer año; Reclutas=mfexp(log_Rmed+log_desv_Rt); Neq=pre*Reclutas(1); for (j=1;j<=3;j++) {Neq=elem_prod(Neq,exp(-1.*Z(1)))*T+pre*exp(log_Rmed+log_desv_No(j));} // genero la poblacion en equilibrio virginal de LP; No(1)=pre*mfexp(log_Rmed); for (j=2;j<=5;j++) {No(j)=(No(j-1)*exp(-1.*M))*T;} // dinamica anual N(1)=Neq;// primer año for (i=2;i<=nanos;i++) {N(i)=elem_prod(N(i-1),S(i-1))*T+pre*Reclutas(i);} // FUNCTION Eval_capturas_predichas // matrices de capturas predichas por talla y año Cl_pred=elem_prod(elem_div(F,Z),elem_prod(1.-S,N)); // matrices de cruceros predichas por talla y año Nlcruceros_pred=elem_prod(elem_prod(N,exp(-0.167*Z)),Scru); // matrices de proporcion de capturas por talla y año pobs=elem_div(Cl,outer_prod(rowsum(Cl),Unos_tallas)+1e-5); ppred=elem_div(Cl_pred,outer_prod(rowsum(Cl_pred),Unos_tallas)); // Cruceros pobs_cru=elem_div(Nlcruceros,outer_prod(rowsum(Nlcruceros),Unos_tallas)+1e-5); ppred_cru=elem_div(Nlcruceros_pred,outer_prod(rowsum(Nlcruceros_pred),Unos_tallas)+1e-5); // vectores de desembarques predichos por año Desemb_pred=rowsum((elem_prod(Cl_pred,outer_prod(Unos_sem,Wmed)))); FUNCTION Eval_deinteres // Rutina para calcular RPR Nv(1)=N(1);// solo para empezar los calculos




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for (int i=2;i<=nanos;i++) {Nv(i)=(Nv(i-1)*mfexp(-1.*M))*T+pre*Reclutas(i);} Bsem=rowsum((elem_prod(N,outer_prod(Unos_sem,Wmed)))); Bcru=rowsum((elem_prod(Nlcruceros_pred,outer_prod(Unos_sem,Wmed))));;// biomasas al crucero RECLAS a inicio de cada semestre Bv=rowsum(elem_prod(elem_prod(N,Sflo),outer_prod(Unos_sem,Wmed))); q_cru=parbiol(7); if(active(log_qCrucero)){ q_cru=mfexp(log_qCrucero);} Bcrucero_pred=q_cru*Bcru; CPUE_pred=mfexp(log_qCPUE)*Bv; // Original SD=rowsum(elem_prod(elem_prod(N,exp(-0.58*Z)),outer_prod(Unos_sem,elem_prod(Wmed,msex)))); SDo=rowsum(elem_prod(Nv*exp(-0.58*M),outer_prod(Unos_sem,elem_prod(Wmed,msex)))); SSBo=sum(elem_prod(colsum(No)*exp(-0.58*M),elem_prod(Wmed,msex))); SA=rowsum(elem_prod(N,outer_prod(Unos_sem,elem_prod(Wmed,msex)))); /* SD=rowsum(elem_prod(N,outer_prod(Unos_sem,elem_prod(Wmed,msex)))); SDo=rowsum(elem_prod(Nv,outer_prod(Unos_sem,elem_prod(Wmed,msex)))); SSBo=sum(elem_prod(colsum(No),elem_prod(Wmed,msex))); */ RPR=elem_div(SD,SDo); RPRlp=SD/SSBo; FUNCTION Eval_logverosim // esta funcion evalua el nucleo de las -log-verosimilitudes marginales para // series con datos 0. int i; suma1=0; suma2=0; for (i=1;i<=nanos;i++) { if (Bcrucero(i)>0){ suma1+=square((log(Bcrucero(i))-log(Bcrucero_pred(i)))/cv1(i));} if (CPUE(i)>0){ suma2+=square((log(CPUE(i))-log(CPUE_pred(i)))/cv2(i));} }




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FUNCTION Eval_funcion_objetivo int i,j; // se calcula la F.O. como la suma de las -logver // lognormalgraf likeval(1)=0.5*suma1;//Cruceros likeval(2)=0.5*suma2;//CPUE likeval(3)=0.5*norm2(elem_div(log(Desemb)-log(Desemb_pred),cv3));//Desembarques // multinomial flota likeval(4)=-1.*nmus(1)*sum(elem_prod(pobs,log(ppred))); // multinomial cruceros likeval(5)=-1.*nmus(2)*sum(elem_prod(pobs_cru,log(ppred_cru))); // Priors prior(1)=0.5*norm2(log_desv_Rt)/square(cvar(1)); if (active(log_k)){// si estima k prior(2)=0.5*square((log_k-log(parbiol(2)))/cvar(2));} if (active(log_qCrucero)){ prior(4)=0.5*square((exp(log_qCrucero)-parbiol(7))/cvar(3));} if (active(dev_log_A50f)){ prior(6)=0.5*norm2(dev_log_A50f)/square(cvar(4));} f=sum(likeval)+sum(prior); FUNCTION Eval_CTP for (int j=1;j<=npbr;j++){ Np=N(nanos); Sp=S(nanos); for (int i=1;i<=nanos_proy;i++) {Np=elem_prod(Np,Sp)*T+pre*mfexp(log_Rmed); Fp=Sflo(nanos)*Fpbr(j);// Zp=Fp+M; Sp=mfexp(-1.*Zp);




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Bp(i,j)=sum(elem_prod(elem_prod(Np,exp(-0.58*Zp)),elem_prod(Wmed,msex))); BPA(i,j)=sum(elem_prod(Np,(elem_prod(Wmed,msex)))); // Bp(i,j)=sum(elem_prod(Np,Wmed)); CTP=elem_prod(elem_div(Fp,Zp),elem_prod(Np,(1-Sp))); YTP(i,j)=sum(elem_prod(CTP,Wmed)); nproy(i)=Np; }} REPORT_SECTION // si quiero que este proceso lo haga despues de la hessiana, no tendre IC // Bsem=rowsum((elem_prod(N*Prob_talla,outer_prod(Unos_sem,Wmed)))); report << "$Cruceros obs&pred" << endl; report << Bcrucero << endl; report << Bcrucero_pred << endl; report << "$Y_t obs&pred" << endl; report << Desemb << endl; report << Desemb_pred << endl; report << "$CPUE obs&pred" << endl; report << CPUE << endl; report << CPUE_pred << endl; report << "$Reclutas y desvios" << endl; report << Reclutas << endl; report << log_desv_Rt << endl; report << "$B adultos " << endl; report << SA << endl; report << "$Btot " << endl; report << Bsem << endl; report << "$Bio_desov " << endl; report << SD << endl; report << "$RPR dinamico y de largo plazo " << endl; report << RPR << endl; report << RPRlp << endl; report << "$Tallas " << endl;




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report << Tallas << endl; report << "$pre " << endl; report << pre << endl; report << "$p_obs " << endl; report << pobs << endl; report << "$p_pred " << endl; report << ppred << endl; report << "pcruceros_obs " << endl; report << pobs_cru << endl; report << "pcruceros_pred " << endl; report << ppred_cru << endl; report << "$N " << endl; report << N << endl; report << "$F" << endl; report << F << endl; report << "$Sflo" << endl; report << Sflo << endl; report << "Scruceros " << endl; report << Scru << endl; report << "_____________________________ " << endl; report << "$-log-like " << endl; report << " Crucero CPUE Desemb Pflota Pcrucero " << endl; report << likeval << endl; report << "_____________________________ " << endl; report << "Parametros poblacionales " << endl; report << " Loo k Lr Sr Bp q_crucero M Ro"<<endl; report <<" "<< Linf <<" "<< k <<" "<< Lr <<" "<< sr <<" "<< bp <<" "<<q_cru<<" "<<M<<" "<<mfexp(log_Rmed)<<endl; report << "_____________________________ " << endl; report << "$Matriz_T " << endl; report << T << endl; report << "_____________________________ " << endl; report << "Proyecciones Biomasa año/pbr " << endl; report << Bp << endl; report << "Proyecciones Biomasa ADULTA año/pbr " << endl; report << BPA << endl; report << "Proyecciones Capturas año/pbr " << endl; report << YTP << endl; report << "_____________________________ " << endl;

A N E X O 2

Sobre la definición de PBR en el contexto de la LGPA




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SOBRE LA DEFINICIÓN DE PBR EN EL CONTEXTO DE LA LGPA. La nueva Ley General de Pesca y Acuicultura (LGPA) define en el Título I, Artículo 1°B: “El objetivo de esta ley es la conservación y el uso sustentable de los recursos hidrobiológicos, mediante la aplicación del enfoque precautorio, de un enfoque ecosistémico en la regulación pesquera y la salvaguarda de los ecosistemas marinos en que existan esos recursos”. Asimismo, en el Artículo 1°C inciso g) se señala como objetivo “procurar evitar o eliminar la sobreexplotación y la capacidad de pesca excesiva”. Estos elementos constituyen el marco sobre el cual se elabora el diagnóstico de los recursos y sus pesquerías. Normas y definiciones internacionales A nivel internacional el enfoque precautorio fue establecido en el ANEXO II del acuerdo de las Naciones Unidas sobre stocks altamente migratorios y transzonales (Rosemberg y Restrepo 1995), es aplicado seguido por el NMFS de los EEUU (Restrepo et al. 1998) y el ICES de Europa (ICES 2001). Los lineamientos principales del enfoque precautorio son:

Puntos biológicos de referencia:

Un punto biológico precautorio es un valor estimado mediante un procedimiento de acuerdo científico, el cual corresponde al estado del recurso y de la pesquería, y el cual puede ser usado como una guía para el manejo de las pesquerías.

Dos tipos de puntos precautorios de referencia deben ser usados: punto de

referencia de conservación o límite y punto de referencia de manejo u objetivo. Los puntos de referencia límites están orientados a restringir la pesca a los límites de seguridad biológica, dentro del cual los stocks pueden producir el máximo rendimiento sostenido. Los puntos de referencia objetivos están orientados a alcanzar los objetivos de manejo.

Los puntos de referencia deben ser stock-específicos para dar cuenta, entre otros,

de la capacidad reproductiva, la resilencia de cada stock y las características de la pesquería que explota el stock, así como también de otras fuentes de mortalidad y las mayores fuentes de incertidumbre.

Cuando la información para determinar los puntos de referencia para una pesquería es escasa o inexistente, se deben establecer puntos de referencia provisionales. Los puntos de referencia provisionales pueden ser establecidos mediante analogía con stocks similares y mejor conocidos. En tales situaciones, la pesquería debería estar orientada a mejorar el monitoreo así como a revisar los puntos de referencia provisionales a medida que aumente la disponibilidad y la calidad de la información.




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Acciones de manejo

Las acciones de manejo deben buscar mantener o recuperar poblaciones de stocks explotados y donde sea necesario las especies asociadas o dependientes, a niveles consistentes con los puntos de referencia precautorios previamente acordados. Tales puntos de referencia deber ser usados para gatillar acciones de manejo y conservación. Las estrategias de manejo deberían incluir medidas, que puedan ser implementadas cuando el sistema se acerque a un punto de referencia.

Las estrategias de manejo pesquero deberían asegurar que el riesgo de exceder los

puntos de referencia límites sea bajo. Si un stock cae por debajo del punto de referencia límite o está en riesgo de caer por debajo del tal punto de referencia, acciones de manejo y conservación deberían iniciarse para facilitar la recuperación del stock. Las estrategias de manejo deberían asegurar que en promedio los puntos de referencia objetivos no sean sobrepasados.

Rendimiento Máximo sostenido

La tasa de mortalidad por pesca que genera el rendimiento máximo sostenido, debería ser considerada como un estándar mínimo para los puntos de referencia límites. Para los stocks que no están sobrepescados, las estrategias de manejo deberían asegurar que la mortalidad por pesca no exceda la que corresponde al rendimiento máximo sostenido, y que la biomasa no caiga por debajo de un umbral pre-definido. Para los stocks sobrepescados, la biomasa, que produce el rendimiento máximo sostenido, puede servir como el objetivo de recuperación.

No obstante estas definiciones, la nueva LGPA de pesca chilena define el enfoque precautorio de una forma más restringida a través de la letra b del Artículo 1° C, donde se indica que al aplicar el principio precautorio en la administración y conservación de los recursos hidrobiológicos y la protección de sus ecosistemas, se debe entender como tal:

i) Ser más cauteloso en la administración y conservación de los recursos cuando la

información científica sea incierta, no confiable o incompleta, y

ii) No se deberá utilizar la falta de información científica suficiente, no confiable o incompleta, como motivo para posponer o no adoptar medidas de conservación y administración.

Además establece, en la letra C del artículo 3°, el Rendimiento Máximo Sostenible (RMS) como punto biológico de referencia objetivo empleado para la determinación de la cuota global de captura, entendiéndose así la declaración ”Mantener o llevar a la pesquería hacia el rendimiento máximo sostenible considerando las características biológicas de los recursos explotados”. Aquí es explícito




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el hecho que la principal diferencia entre el enfoque precautorio definido en la LGPA y el enfoque precautorio en ciencia pesquera, es que en la LGPA chilena se considera el RMS como un objetivo de administración y no como un límite, lo cual vuelve menos precautorio el enfoque chileno. Estados de explotación Los estados de explotación que han sido acordados por los Comités Científicos en Chile distinguen claramente la diferencia entre sobre-explotado y sobre-pesca. La primera de estas se relaciona con el estado de la biomasa por debajo de una referencia límite, mientras la segunda dice relación con la posición de la mortalidad por pesca por sobre un valor considerado límite. Ambos estados pueden coexistir de manera que un recurso puede estar sobre-explotado con o sin evidencias de sobrepesca, donde esta última se entiende como una situación transitoria mientras no se reduzcan las capturas, en tanto la primera puede tomar muchos años dependiendo de la resiliencia del recurso. Del mismo modo, en la mayoría de los recursos se han considerado valores “proxys” al RMS como objetivos de manejo donde la plena explotación se ubica en torno a este. En términos analógicos, en la LGPA se pueden identificar cuatro estados de un recurso: sub-explotación, plena explotación, sobre-explotación y colapso y sus alcances se detallan en los puntos 58), 59) y 60) de la misma. Las definiciones corresponden a:

58) Punto biológico: valor o nivel estandarizado que tiene por objeto evaluar el desempeño de un recurso desde una perspectiva de la conservación biológica de un stock, pudiendo referirse a: a) biomasa, b) mortalidad por pesca, o c) tasa de explotación. La determinación de estos puntos se deberá efectuar mediante decreto del Ministerio, según la determinación que efectúe el Comité Científico Técnico. 59) Estado de situación de las pesquerías: Pesquería subexplotada: aquella en que el punto biológico actual es mayor en caso de considerar el criterio de la biomasa, o menor en el caso de considerar los criterios de la tasa de explotación o de la mortalidad por pesca, al valor esperado del rendimiento máximo sostenible y respecto de la cual puede obtenerse potencialmente un mayor rendimiento. Pesquería en plena explotación: aquella cuyo punto biológico está en o cerca de su rendimiento máximo sostenible. Pesquería sobreexplotada: aquella en que el punto biológico actual es menor en caso de considerar el criterio de la biomasa o mayor en el caso de considerar los criterios de la tasa de explotación o de la mortalidad por pesca, al valor esperado del rendimiento máximo sostenible, la que no es sustentable en el largo plazo, sin potencial para un mayor rendimiento y con riesgo de agotarse o colapsar.




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Pesquería agotada o colapsada: aquella en que la biomasa del stock es inferior a la biomasa correspondiente al punto biológico límite que se haya definido para la pesquería, no tiene capacidad de ser sustentable y cuyas capturas están muy por debajo de su nivel histórico, independientemente del esfuerzo de pesca que se ejerza. 60) Rendimiento máximo sostenible: mayor nivel promedio de remoción por captura que se puede obtener de un stock en forma sostenible en el tiempo y bajo las condiciones ecológicas y ambientales predominantes.

En la Figura 1 se ilustra la interpretación de estas definiciones sobre un diagrama que representa la curva de producción de largo plazo respecto de la biomasa, en tanto que en la Figura 2 se extiende esta interpretación sobre la relación de biomasa y mortalidad por pesca relativizada a los valores que generan el Rendimiento Máximo Sostenido (Brms y Frms). Cabe destacar que en la definición del RMS se incluye la frase “bajo las condiciones ecológicas y ambientales predominantes”, lo que implica que si las condiciones ambientales cambian notoriamente, esta nuevas condiciones deberían ser consideradas en la estimación del RMS y sus variables relacionadas Brms y Frms. Aunque el ambiente es fluctuante, en la práctica, las estimaciones de RMS se han realizado bajo el supuesto que estás variaciones corresponden a la variabilidad en torno a la condición promedio de una condición de equilibrio que sustenta los estimados de RMS. Claramente, la identificación de cambios ambientales que afecten en forma notable el RMS es un área de investigación que deberá ser desarrollada en el corto plazo. De acuerdo con la definición antes descrita, en la Figura 1 la plena explotación cubre una región “cercana” al RMS y se encuentra acotada por límites que en biomasa definen, a la sub-explotación por el lado derecho, y la sobre-explotación por el lado izquierdo. Esta misma situación en términos de la mortalidad por pesca se extiende a un área que es próxima al Fmrs y se la ubica en la región Fmrs c, y de manera análoga a una región que en biomasa está delimitada a Bmrs d (Figura 2)




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Figura 1. Curva de producción respecto de la biomasa en equilibrio y estados posibles de un recurso.

Figura 2. Diagrama B-F de estados posibles de un recurso. Las distancias c y d definen la mitad del

rango de variación que es considerado “cerca” al RMS. Los puntos representan solo un ejemplo y la flechas la longitud de los intervalos c y d.




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Por su parte, la sobre-explotación ocurre en el área donde B<Bmrs-d (Figura 1) entendiendo que una situación de sobre-explotación sostenida provocada por capturas superiores al RMS implican un riesgo inherente de llevar al recurso a la zona de colapso. Asimismo, esta condición también ocurre cuando la mortalidad por pesca está por sobre aquel valor que genera el RMS (F>Fmrs+c), siendo a la vez independiente del nivel de biomasa (Figura 2). La zona de sobre-explotación debería entonces ser entendida como aquella donde termina la plena-explotación y corresponde cuando B<Bmrs-d o bien F>Fmrs+c. El punto anterior tiene por desventaja que cualquier nivel de mortalidad por pesca superior a Fmrs, generará acciones que mejoren la condición del recurso en el largo plazo (plan de recuperación) aun cuando la biomasa esté por sobre la del RMS. Para obviar esta situación se puede hacer una diferencia incluyendo la expresión de sobrepesca a la situación donde F>Fmrs+d (Figura 2) Al respecto, la sobrepesca en términos simples ocurre cuando la tasa de extracción desde el stock es demasiado alta o más específicamente, cuando la fracción extraída desde el stock es mayor a la requerida para proveer rendimientos máximos sostenibles en el largo plazo. A partir de esta definición, se desprende que la sobrepesca tiene lugar cuando la mortalidad por pesca F excede aquella que produce el Rendimiento Máximo Sostenible, Frms. Desde la definición legal de Pesquería sobreexplotada se puede entender que la situación de sobrepesca se encontraría contenida en la definición de sobreexplotación. Sin embargo y si bien la distinción de un estado de sobrepesca (separadamente del estado de sobre-explotación) puede ser considerado sutil, no por ello es menos importante debido al rezago con que ajustes en las tasas de explotación (o F) se traducirán en cambios en la biomasa del stock, y también, porque el tamaño del stock puede caer por debajo de un punto de referencia incluso si F es mantenida por debajo de Frms, como por ejemplo las disminuciones naturales de una población por fallas en los reclutamientos. Finalmente, la zona de colapso involucra aquel estado de un stock en el cual la generación de excedentes productivos o renovación poblacional se ha comprometido debido a un reducido tamaño poblacional. Cabe mencionar que siguiendo el modelo logístico de producción, la poca generación de excedentes también se alcanza cuando las poblaciones están en condiciones muy próximas a la situación virginal. En el caso de las pesquerías Chilenas este límite es difícil de precisar y al igual que en otros casos internacionales, es común adherir a criterios convenidos, los que en todos los casos han sido referidos a proporciones muy bajas de la biomasa desovante virginal. A manera de ejemplo, para las pesquerías demersales de Nueva Zelanda se ha establecido un criterio del 10% como límite “duro” de colapso. Sin embargo, en ese país cuando una pesquería pasa este límite, llamado límite duro, las capturas se prohíben y la pesquería se cierra. En la LGPA chilena el agotamiento implica sólo una rotación de caladeros de pesca, por lo que no parece una condición “dura” y más bien se puede asimilar al límite de colapso usado históricamente a nivel internacional que corresponde al 20% de la biomasa desovante virginal.




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Criterios para la definición de límites Los límites que definen la plena explotación debieran ser establecidos en términos ideales, en base a criterios de riesgo. Este riesgo puede ser definido como un valor puntual y teórico asociado a la resiliencia del stock y a la dinámica de su explotación pesquera. Alternativamente, también puede ser estimado considerando distribuciones de probabilidad de las variables que definen el RMS (Brms y Frms), como por ejemplo los intervalos de confianza al 90% o 95% del cuociente Bmrs/Bo y del Fmrs. Esto último involucra la idea de maximizar la probabilidad de estar en torno al RMS. Un ejemplo de esto se ilustra en la Figura 3. Sin embargo, el hecho que en la mayoría de los recursos se hayan adoptado proxys del RMS implica que su estimación puntual es aún un tema por investigar y por ende también sus medidas de error de estimación. Esta situación induce la necesidad de adoptar criterios de conveniencia como por ejemplo, como límite de plena explotación una zona acotada por 5 puntos porcentuales en torno al proxy que genera el MRS. Así por ejemplo, si se ha definido como objetivo el 40%Bo, la zona que define al cercanía al MRS (plena explotación) podría estar contenida en 35%Bo - 45%Bo, entendiéndose que por sobre ella se encuentra la zona de sub-explotación y bajo ella la de sobre-explotación. Un ejemplo de esto es el caso de la merluza común (ver informe Comité Científico, 2012). La conveniencia de definir un rango acotado de plena explotación es considerar el término “cercanía” a la vez de evitar en términos efectivos la sobre-explotación.




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Figura 3. Curvas de biomasa, capturas y mortalidad por pesca de equilibrio del jurel, y distribución de probabilidades de la reducción de stock y mortalidad por pesca que genera el RMS (Fuente: Canales, 2012a).

En igual sentido, el límite de colapso es adoptado sobre la base a referentes internacionales y que corresponden a proporciones de la biomasa virginal que varían entre el 10% y 20%, dependiendo de los antecedentes que se disponga. El supuesto es que si la población ha sido reducida por debajo de estos niveles, esta no podría generar excedentes que permitan su pronta recuperación en el mediano plazo, siendo necesario entonces una suspensión total de la actividad extractiva.




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Referentes para el diagnóstico de los principales recursos pesqueros en Chile. Considerando el desarrollo anterior y revisado los antecedentes de cada recurso, en la Tabla 1 y Figura 4 se proponen los referentes límites y objetivos que serán considerados para definir la condición de explotación durante el 2013. Estos referentes son en su mayoría proxys del RMS y serán revisados en el proyecto “Revisión de los puntos biológicos de referencia (Rendimiento Máximo Sostenido) en las pesquerías Nacionales” que realiza IFOP, y en los Comité Científico Técnicos. En general, la estimación del RMS o la adopción de valores “proxy” se relacionó preliminarmente con el nivel de datos e información de cada pesquería. Se recomienda estimar el RMS y sus valores relacionados cuando se pueden realizar estimaciones confiables del RMS y/o de cantidades relacionadas, así como de la abundancia del stock (Restrepo et al., op. cit). Se recomienda la estimación de los “proxy” para aquellas pesquerías de data y conocimiento intermedio, en las cuales no se dispone de estimaciones confiables del RMS y/o cantidades relacionadas, ya sea porque no están disponibles o bien tienen un uso limitado debido a peculiaridades de la historia de vida del recurso, a la pobreza del contraste de los datos, o a la alta variabilidad del reclutamiento (Restrepo et al., 1998).

Figura 4. Puntos de Referencia objetivo y límites por recurso según estado de explotación.




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Tabla 1. Puntos de Referencia objetivo y límites por recurso para definir su estado y criterio de explotación.

Anchoveta XV-II 1 45% 40% 35% 20% F45% BDo F40% BDo F35% BDo 3 -

Anchoveta III-IV 1 65% 60% 55% 20% F65% BDo F60% BDo F55% BDo 3 -

Anchoveta V-X 1 45% 40% 35% 20% F45% BDo F40% BDo F35% BDo 4 Canales y Zuñiga, 2012

Sardina V-X 1 45% 40% 35% 20% F45% BDo F40% BDo F35% BDo 4 Zuñiga y Canales, 2012

Sardina Austral 1 65% 60% 55% 20% F65% BDo F60% BDo F55% BDo 3 -

Jurel 2 45% 40% 35% 10% F45% BDo F40% BDo F35% BDo 4 Canales, 2012

Merluza común 2 40% 35% 30% 10% F40% BDo F35% BDo F30% BDo 4 Tascheri, 2012

Merluza austral 2 55% 50% 45% 20% F55% BDo F50% BDo F45% BDo 4 Quiroz et al , 2012

Merluza de tres aletas 1 45% 40% 35% 20% F45% BDo F40% BDo F35% BDo 3 -

Merluza de cola 2 45% 40% 35% 20% F45% BDo F40% BDo F35% BDo 3 -

Congrio dorado 2 45% 40% 35% 20% F45% BDo F40% BDo F35% BDo 3 -

Raya volantín 2 45% 40% 35% 20% F45% BDo F40% BDo F35% BDo 3 -

Bacalao 2 60% 55% 45% 20% F60% BDo F55% BDo F45% BDo 4 Quiroz y Wiff, 2012

Langostino colorado 1 45% 40% 35% 20% F45% BDo F40% BDo F35% BDo 3 -

Langostino amarillo 1 45% 40% 35% 20% F45% BDo F40% BDo F35% BDo 3 -

Camarón 1 45% 40% 35% 20% F45% BDo F40% BDo F35% BDo 3 -

(*) BDo: biomasa desovante virginal (1) Dinámico: razón potencial reproductivo para cada año; (2) De equilibrio: puede considerar relación s/r, h y Ro; (3) proxy; (4) calculado

ReferenciaRMSLímite sub-explotación

Límite sub-explotación

Límite sobre-explotacion

Objetivo

Proporción de BDo Mortalidad por pesca (F)

BDo(*) ObjetivoLímite sobre-explotacion

Límite colapso




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Sin perjuicio de las definiciones dadas en la LGPA, la Tabla 1 involucra ciertas definiciones técnicas que basadas en sus metódicas de cálculo hacen necesario definirlas como sigue, Forma y descripción de cálculo

(1) BD0 de equilibrio Es la biomasa desovante de equilibrio virginal de los modelos stock-recluta (B-H, Ricker, etc.).

(2) BD0 dinámico Es la biomasa desovante potencial que resultaría de una condición sin pesca, calculada a partir de los reclutamientos estimados en la evaluación de stock.

(3) PBR “Proxy” PBR que sustituye al PBR real. Se estimada como un porcentaje del potencial reproductivo, aproximado como la biomasa desovante por recluta sin pesca.

(4) F rms. Mortalidad por pesca asociada al RMS estimada desde un modelo de evaluación de stock.

Límite de sub-explotación El porcentaje de BDo que genera en el RMS más 5 unidades porcentuales o su equivalente en mortalidad por pesca o tasa de explotación en el largo plazo.

Límite de Sobre-explotación El porcentaje de BDo que genera en el RMS menos 5 unidades porcentuales o su equivalente en mortalidad por pesca o tasa de explotación en el largo plazo.

Límite de colapso El porcentaje de BDo que compromete severamente la renovación del stock.

%BD0 en RMS El porcentaje de la BDo que genera en el RMS.

%BD0 Proporción de la biomasa desovante con respecto a BD0.

F/Frms Indicador de la variación de la mortalidad por pesca respecto a la F que genera el RMS.




12

Referencias Bibliográficas. Canales, C. 2012.(a). Jack Mackerel Biological Reference Points (BRP).SWG-11-JM-01. 11th

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Biológicamente Sustentables de los Principales Recursos Pesqueros Nacionales, año 2013. Bacalao de profundidad, 2013. Instituto de Fomento Pesquero, Octubre de 2012. 75 pp+Anexos.

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2009. Part 2: Tier 3 and Tier 4, catch rate standardisations and other work contributing to the assessment and management of SESSF stocks in 2009. Australian Fisheries Management Authority and CSIRO Marine and Atmospheric Research, Hobart. 428 p.

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A N E X O 3

Sobre el estándar de la información para fines del diagnóstico: “Check-List” (NRC, 1998)




1

Sobre el estándar de la información para fines del diagnóstico: “Check-List” (NRC, 1998)

El listado de tópicos generales y específicos fue tomado y modificado desde el Anexo D “Checklist for Stock Assessment” (NRC, 1998), donde se incluyen 7 tópicos con un total de 87 preguntas. El listado de los tópicos y las especies se encuentra en Tabla 1, la cual ha sido denominada “matriz de conocimiento”. Para cada stock, la matriz de conocimiento fue llenada de acuerdo a 4 categorías cualitativas que daban cuenta del grado de conocimiento que presentaba un tópico específico. Estas categorías son: 0- sin conocimiento, 1- existe conocimiento pero es pobre, 2-existe un conocimiento regular y 3- existe conocimiento satisfactorio. Las preguntas que no aplican a ciertas especies fueron llenadas con “NA”. Para llenar la matriz de conocimiento, se entrevistó por separado a cada investigador a cargo la evaluación de cada uno de estos stocks. Con respecto a la colección de datos referentes a las brechas de investigación, se realizo una consulta vía e-mail a cada investigador a cargo de la evaluación de cada uno de estos stocks. Se pregunta específicamente cuales serian las brechas de investigación identificadas en cada una de las pesquerías. Esto tomando en cuenta la experiencia de cada investigador, como también los resultados de las reuniones de datos, evaluación de stocks y diagnostico realizados para cada pesquería. Además se pide asignar un número de importancia de la investigación entre 1 y 3, siendo el 3 prioritario y el 1 menos importante como brecha de investigación. El análisis es realizado de manera grupal para los recursos pelágicos de manera de establecer cuadros comparativos para este grupo de recursos. A grandes rasgos, en el grupo de recursos pelágicos se identifican a partir de la matriz de conocimiento, que la formulación estadística, la bondad de ajuste y señal de los cruceros hidroacústicos se encuentran como elementos satisfactorios, mientras se considera que la señal que entrega la CPUE estandarizada es pobre y la información ambiental es nula para todas las especies. En cuanto al análisis de cuadrantes principales según cobertura y desarrollo de tópicos, se identifican sol al jurel en la calidad de “información completa”, mientras que el grueso de los recursos se clasifican en “información moderada” donde se encuentran los recursos pelágicos de la centro-sur (sardina y anchoveta) y anchovetas XV-II y III-IV Regiones. La clasificación de “información pobre” recae en el recurso sardina austral (Figura 1). Respecto de las necesidades de investigación en especies pelágicas, en términos generales se identifica como prioritario realizar investigaciones en el campo de la edad-crecimiento, así como mejorar el análisis del esfuerzo de pesca y la CPUE (Tabla 2, 3)




2

Tabla 1 Matriz de conocimiento basada en “Check-list” para los principales recursos pelágicos de Chile (0- sin

conocimiento, 1- existe conocimiento pero es pobre, 2-existe un conocimiento regular y 3- existe conocimiento satisfactorio).

Jurel Sardina

comúnAnchoveta

XV-IIAnchoveta

III-IVAnchoveta

V-XSardina austral

Definición de StockModelo conceptual 3 2 3 2 2 1

Conectividad 3 1 1 2 1 1Estructura del stock

Áreas de desove 3 2 2 2 2 2Áreas de crianza 3 2 2 2 2 0Áreas de reclutamiento 3 2 2 2 2 0

Datos y parámetrosRemociones Directas

Desembarques 3 2 3 3 2 3Capturas 0 0 0 0 0 3Descartes y/ sub-reporte 0 0 0 0 0 0

Remociones IndirectasPesca fantasma u otro 0 0 0 0 0 0Predación 0 0 0 0 0 0Canibalismo 0 0 0 0 0 0

Indices de abundancia relativaCPUE estandarizada 1 1 1 2 1 2Acústica 2 3 3 3 3 2Área Barrida 0 0 0 0 0 0MPH 1 1 3 0 1 0

Información EstructuradaEstructuras de Tallas 3 3 3 2 3 2

Flota 3 0 3 0 0 0Sexo 0 0 0 0 0 0Área 3 3 3 2 3 0Estación 3 3 3 2 3 0

Estructuras de EdadesClave Talla Edad 3 3 2 2 3 0Flota 3 0 0 0 0 0Sexo 0 0 0 0 0 0Área 3 3 2 0 3 0Estación 3 3 2 0 3 0




3

Tabla 1(continuación). Matriz de conocimiento basada en “Check-list” para los principales

recursos pelágicos de Chile.

Jurel Sardina común

Anchoveta XV-II

Anchoveta III-IV

Anchoveta V-X

Sardina austral

Información BiológicaMortalidad Natural

Edad-Invariable 3 2 2 3 2 2Tiempo-Invariable 3 2 2 3 2 2Edad-Variable 0 0 0 0 0Tiempo-Variable 0 0 0 0 0

Métodos directos 0 0 0 0 0Métodos indirectos 3 2 2 3 2 2

Madurez a la edadBasada en talla 2 3 3 1 3 2Basada en edad 0 0 0 0 0 0

Tiempo variable 0 0 0 0 0 0Tiempo invariable 2 0 0 1 0 2Macroscópica 2 3 3 1 3 0Microscópica 2 3 3 3 2

CrecimientoIndirecto 0 0 0 0 0 0

Descomposición modal 0 0 0 0 0 0Otro 0 0 0 0 0 0

Directo 2Otolitos 3 2 2 3 2 2Otros (escamas, etc) 0 0 0 0 0 0

Validación 3 0 0 0 0 0Muestreo directo 0 0 0 0 0 0Muestreo pesquería 3 2 2 3 2 2

Peso mediosEstructurado por edad 3 2 2 0 2 0

Por pesquería 3 0 0 0 0 0Tiempo Invariable 0 0 0 0 0 0Tiempo variable 3 2 2 0 2 0

Estructurado por tallas 3 3 3 3 3 3Por pesquería 3 0 0 0 0 0

Tiempo Invariable 0 0 0 0 0 0Tiempo variable 3 3 3 3 3 3




4

Tabla 1(continuación). Matriz de conocimiento basada en “Check-list” para los principales recursos pelágicos de Chile.

Jurel Sardina

comúnAnchoveta

XV-IIAnchoveta

III-IVAnchoveta

V-XSardina austral

Modelo EvaluaciónModelo - Global 0 0 0 0 0 0Edad - Estructurado 0

Ajuste Edad 3 0 0 0 0 0Ajuste Talla 0 2 3 0 2 0

Talla - Estructurado 0 0 0 2 0 2Género - Estructurado 0 0 0 0 0 0Condición Inicial

Equilibrio 0 0 0 2 0 2No - Equilibrio 3 2 3 0 2 0

ReclutamientoRelación funcional 3 0 0 0 0 0Paramétrico 3 2 3 2 2 2

Estructura EspacialExplicito 0 0 0 0 0 0Implicito (f lotas) 3 0 0 0 0 0

Jurel Sardina común

Anchoveta XV-II

Anchoveta III-IV

Anchoveta V-X

Sardina austral

Formulación EstadísticaError de Proceso

Reclutamiento 3 3 3 0 3 0Error de Observación

Remociones 3 2 3 3 2 3Indices de abundancia 3 2 2 3 2 3Información estructurada 3 3 3 3 3 2Otros Índices 0 0 0 0 0 0

IncertidumbreFrecuentista 3 3 3 3 3 3

Estimadores asintóticos 3 3 3 3 3 3Remuestreo 0 0 0 0 0 0Perfiles de verosimilitud 0 0 0 0 0 0Distribuciones prioris 3 3 3 0 3 2

Bayesiana 0 0 0 0 0Distribuciones prioris 0 0 0 0 0 0Distribuciones posteriore 0 0 0 0 0 0Error estado espacio 0 0 0 0 0 0

Bondad de ajusteAnálisis de residuales 3 3 3 3 3 3Análisis retrospectivos 0 3 3 3 3 0Validación cruzada 0 0 0 0 0 0Modelo operativo 0 0 0 0 0 0Otros 0 0 0 0 0 0




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Tabla 1 (continuación). Matriz de conocimiento basada en “Check-list” para los principales recursos pelágicos de Chile.

Jurel Sardina

comúnAnchoveta

XV-IIAnchoveta

III-IVAnchoveta

V-XSardina austral

Información AuxiliarProgramas de marcaje 0 0 0 0 0 0Datos ambientales 0 0 0 0 0 0Registros inusuales de pesca 0 0 0 0 0 0

Figura 1. Cobertura versus desarrollo de los tópicos para las especies analizadas. Las unidades en

ambos ejes indican la proporción de cobertura y desarrollo de los tópicos relativos al percentil del 75%, indicado en la línea de ambos ejes.




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Tabla 2. Brechas de conocimiento Pesquerías pelágicas Números indican

prioridad creciente, siendo uno mínima y 3 máxima. Pesquerías Pelágicas Sardina y anchoveta centro sur Prioridad Identificación de unidades poblacionales de sardina y anchoveta entre la V 1 y X Regiones (mar interior) de Chile Estimación de parámetros de crecimiento de sardina y anchoveta centro-sur de Chile 3 en base a a estructuras duras 3 Estimación / validación de la edad y mortalidad natural en sardina y anchoveta centro-sur de Chile 2 Evaluación de niveles de descarte y subreporte en la pesquería de pelágicos centro sur 2 Caracterización del proceso migratorio de anchoveta y sardina centro sur a partir de registros de cruceros 2 Caracterización de zonas de crianza y desove de anchoveta y sardina centro sur 2 Análisis de las tasas de captura en las pesquerías de sardina y anchoveta centro-sur 2 Variabilidad ambiental y su uso en la evaluación de stock de anchoveta 2 y sardina común centro-sur de Chile Sardina austral Distribución y estructura de la población de sardina austral en la zona sur de Chile 2 Revisión de los parámetros de vida de sardina austral 3 Caracterización reproductiva de la sardina austral 2 Anchoveta III-IV regiones Identificación de unidades poblacionales de anchoveta en la zona III-IV Regiones (25°-31°S) 1 Estimación / validación de la edad y mortalidad natural en anchoveta III-IV Regiones 3 Estimación de parámetros de crecimiento de anchoveta III-IV Regiones 3 Validación de la talla y edad de primera madurez en anchoveta III-IV Regiones 1 Análisis de las tasas de captura en la pesquería anchoveta III-IV Regiones 2 Anchoveta XV-II regiones Determinación / validación de la edad 3 Estimación de parámetros de crecimiento de anchoveta XV-II Regiones (condicionado anterior) 3 Análisis de las tasas de captura en la pesquería anchoveta XV-II Regiones 1 Cruceros de huevos y larvas conjunto Chile-Perú (MDPH) 3 Cruceros acústicos conjunto Chile-Perú 3 Variabilidad ambiental y reclutamiento para uso en la evaluación de stock de anchoveta XV-II regiones 2 Cambios en distribución asociados con cambios oceanográficos. 3 Jurel Validación de la edad y talla de primer desove 3 Análisis de las tasas de captura en la pesquería del jurel frente a Chile 2 Evaluación de niveles de descarte y subreporte en la pesquería del jurel en Chile 2 Validación de la edad y elaboración protocolos lectura a nivel regional 3 Evaluación del error de asignación de edad para uso en evaluación de stock 2 Función de crecimiento para diferentes zonas (modelo ORP) 3 Elaboración nuevo índice acústico para zona actual de prospección 3




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Tabla 3. Principales áreas de demandas de investigación por recurso.

sardina/anchoveta centro sur

sardina austral

anchoveta III-IV

anchoveta XV-II

jurel

Estructura poblacionalCrecimiento y edadOtros parámetros de vidaDescarte y subreporteEsfuerzo de pesca y CPUEAmbiente y recursoCruceros cientificos

La matriz de conocimiento fue una actividad desarrollada a nivel de departamento. Se realizó una recopilación de la cantidad y calidad de la información disponible para todos los recursos pesqueros sobre los cuales se realiza evaluación de stock. El análisis muestra, que la información biológica y pesquera disponible para la sardina austral explotada en aguas interiores de la X Región, contiene señal suficiente para ser modelada y obtener resultados consistentes que pueden ser usados como un “proxy” para el manejo pesquero. Sin embargo, la falta de mayor conocimiento sobre algunos procesos dinámicos espacio-temporales, se traducen en datos e indicadores poblacionales sujetos a una considerable incertidumbre producto de su gran variabilidad. En efecto, el análisis anterior refleja que el estándar de la información para establecer el diagnóstico del recurso puede ser considerado como pobre. Mayores antecedentes, sobre los aspectos o puntos críticos a ser considerados para mejorar el estándar de la información y modelo empleado en la evaluación, se presentan en los anexos 2 y 3 respectivamente. Estos corresponden a los resultados la reunión de datos y modelo realizados en el marco del presente estudio y conforme al cronograma de actividades que se detallan en la Tabla 4.

Tabla 4. Cronograma de actividades relevantes para ser desarrolladas en el marco del presente estudio.

mar abr may jun jul ago sept oct nov dic ene feb marReunión inicial del proyecto xReunión de datos xReunión de modelos xAnálisis de datos x

Desarrollo item (1) x x xDesarrollo item (2) x x x x

Reunión bilateral x1er informe x2do informe xInforme final x

(1) recomendaciones reunión de datos

(2) recomendaciones reunión de modelos

2012 2013

A N E X O 4

Taller de revisión de datos y modelo empleados en evaluación de stock: recursos pelágicos (RDP)




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Reporte Final

Reunión de Revisión de Datos empleados en Evaluación de stock: recursos Pelágicos 2012

Departamento de Evaluación de Recursos

IFOP

Valparaíso 29-30 mayo, 2012

1. Contexto Durante los días 29 y 30 de mayo del presente y en dependencias del Instituto de Fomento esquero (IFOP), se realizó una reunión/taller de revisión del listado de datos que son empleados en la evaluación de las principales pesquerías pelágicas de Chile año 2012. Esta actividad contempló los siguientes objetivos:

(1) Actualizar y revisar el listado de información, datos y conocimientos empleados en la evaluación de stock, con énfasis en la identificación de mejoras; (2) Generar un resumen sobre la calidad y suficiencia de la información, datos y conocimientos empleados en la evaluación de stock; (3) Identificar las fortalezas y debilidades en la información, datos y conocimiento empleados en la evaluación de stock, priorizando un listado de tareas a satisfacer en el corto y mediano plazo.

Este evento se realizó en el marco del convenio SUBPESCA/IFOP-2011: "Estatus y posibilidades de explotación biológicamente sustentables de los principales recursos pesqueros nacionales, año 2013", contratado por la Subsecretaría de Pesca. Como antecedentes se tuvo a la vista el reporte del taller de datos de recursos pelágicos realizado el 2011. En este taller se discutió sobre el listado/calidad de los datos empleados en las evaluaciones de los recursos anchoveta XV-II Regiones; anchoveta III-IV Regiones; anchoveta V-X Regiones; sardina común V-X Regiones; sardina austral; y, jurel, y como panelistas encargados de la revisión actuaron investigadores especialistas de IFOP y sectorialistas de la Subsecretaría de Pesca. La reunión fue presidida por el Sr. Cristian Canales – Jefe del Departamento de Evaluación de Recursos de IFOP.




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2. Asuntos administrativos Tanto el material discutido en el taller así como este reporte fue dispuesto en sitio de google creado para el efecto: https://sites.google.com/site/tallerdedatospelagicos/ 3. Desarrollo por recurso/pesquería

Anchoveta III-IV 1. Hipótesis de estructura poblacional y definiciones de la unidad de stock Se hace mención sobre las tres unidades de stock identificadas a lo largo de Chile (Serra 1979): sur del Perú-norte de Chile, Caldera-Coquimbo, y San Antonio-Corral. Los límites de la unidad de estudio van desde los límites 25 S al 32 S. No existen estudios formales que respalden la unidad de stock en la zona de interés. Las evidencias se basan en la no presencia del recurso en las zonas vecinas Antofagasta-Caldera, así como Coquimbo-San Antonio, de manera que la zona Caldera-Coquimbo está aislada y supone una unidad poblacional. El año 2011 se sugirió impulsar el desarrollo de estudios que permitan fortalecer esta hipótesis empezando por el estudio de los otolitos y otras variables relevantes, como por ejemplo comparar las longitudes medias a la edad comparada entre zonas, esto con el objeto de evaluar el eventual crecimiento diferenciado por zonas. Sin embargo, esta tarea no ha sido realizada debiéndose orientar recursos por la vía de demanda directa de SUBPESCA hacia los grupos de trabajo de IFOP. Idealmente realizar un estudio formal vía proyecto FIP. 2. Información de la historia de la vida.

Parámetro Valor

Loo (cm)*

19,5 (1) 18,72 (2)

K* 0,546 (1) 0,91 (2)

To -1,0 (1) -0,01(2)

Lpms (cm)*

11,5

M** 0,87 (1) 1,3 (2)

(1) Canales y Cerna (2007) (2) Canales y Leal (2009)




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Para fines de evaluación e stock se consideran los parámetros de crecimiento de Canales y Leal (2009). Al igual que la anchoveta de la zona norte, se sugiere impulsar/revisar las funciones de crecimiento en todas las unidades poblacionales de anchoveta y la asignación de edad La talla de primera madurez sexual se considera símil a la de la unidad de stock de la zona norte XV-II regiones (Martínez, et al 2009), debido a que no se disponen de observaciones microscópicas para la zona de interés. Se han desechado las estimaciones macroscópicas proporcionadas por Canales & Leal (2009) en la zona III-IV regiones donde Lpms=12,5 cm. Estas estimaciones no son confiables particularmente para aquellos individuos que recién empiezan a madurar. Se recomienda impulsar estudios que aborden estimaciones de edad/talla de primera madurez sexual en base a microscopía en la zona de interés y que considere e manera explícita la variable edad. El tema estaría recomendado para la cartera de proyectos del 2013. 3. Niveles de descartes y subreportes. Se considera que no existe descarte y subreporte significativo. Se hizo mención de algunos eventos de subreporte 2012 que no son cuantificables. Sin perjuicio de lo anterior, la Sra. Gabriela Böhm podría proveer una medida aproximada de estos niveles a ser consideradas como escenario para la evaluación de stock. 4. Índices de abundancia apropiados para la evaluación de stock Se considera la CPUE estandarizada considerando estratificaciones: zonas, mes, año y CB. La unidad de esfuerzo es el viaje de pesca. Se menciona que los viajes sin pesca no son informados por la flota artesanal. Al igual que el año 2011, se recomienda revisar las estimaciones en cuanto a reconocer dos pesquerías: Caldera y Coquimbo por separado. Esto sugiere estimar dos índices independientes y/o complementariamente desarrollar un análisis incorporando en el GLM un término de interacción zona-año junto a una nueva escala temporal intra-anual mayor al mes.

Otro índice empleado es la evaluación acústica de verano que se inicia el 2006. La señal anual de biomasa muestra similar comportamiento a los desembarques, con un repunte general desde el 2009 al 2012 lo que es consistente con la señal de la pesquería. Este índice es informativo respecto de la señal de abundancia, pero tiene problemas con el sesgo de orilla no obstante cubre toda la distribución del recurso. Esto último sugiere que es un índice relativo. 5. Estadísticas de captura comercial, incluyendo los desembarques y los descartes. No obstante algunos problemas menores de subreportes, en la historia más reciente, las recomendaciones de capturas no han sido alcanzadas por la flota.

En relación a las composiciones de tallas y considerando la recomendación del 2011, se analizarán las diferencias y variaciones de estas composiciones respecto a la latitud (Caldera v/s Coquimbo).




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Reporte del Taller

Revisión de la modelación empleada en la evaluación de recursos pelágicos

Departamento de Evaluación de Recursos IFOP

Valparaíso 20-21 junio, 2012

1. Introducción Durante los días 20 y 21 de junio del presente y en dependencias de la Subsecretaría de Pesca y del Instituto de Fomento Pesquero (IFOP), se realizó un taller de la modelación empleada en la evaluación de recursos pelágicos de Chile. Esta actividad contempló como objetivos: (1) Revisar las principales hipótesis/supuestos de la población y las pesquerías, y como estos han sido incorporados en los modelos de evaluación de stock; (2) Establecer el o los modelos que serán empleados para realizar la evaluación de stock y (3) Generar un resumen/recomendaciones sobre la calidad y suficiencia de los modelos en función de la calidad de la información, funcionalidad para fines de manejo y del tratamiento de fuentes de incertidumbre. Este evento se realizó en el marco del convenio SUBPESCA/IFOP-2011: "Estatus y posibilidades de explotación biológicamente sustentables de los principales recursos pesqueros nacionales, año 2012", contratado por la Subsecretaría de Pesca.

2. Recomendaciones y tareas por recurso/pesquería Anchoveta III-IV Regiones

- Implementar el modelo base en ADMB.

- Incorporar análisis de perfiles de verosimilitud del coeficiente de capturabilidad.

- Incorporar el análisis “check-list” (NRC,1998) y conclusiones de este recurso respecto de la clasificación del tipo de pesquería.

A N E X O 5

Reporte de reuniones de coordinación bilaterales

IFOP-SUBPESCA




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Reporte de reuniones de coordinación bilaterales IFOP-SUBPESCA

Reporte 1ra Reunión

Marco de Referencia para el diagnóstico de los recursos

pesqueros 2013 Auditorio IFOP, Valparaíso 20 de agosto 2013

Se reunieron los equipos técnicos del Departamento de Evaluación de Recursos (DER) de IFOP y de la División de Administración Pesquera de la Subsecretaría de Pesca, con el objeto de discutir sobre los alcances de la Nueva ley General de Pesca y Acuicultura respecto de la definición del Marco de Referencia para el diagnóstico de los recursos pesqueros 2013, y cuyos puntos más destacables fueron los siguientes: Sobre la definición de sobre-explotación

Existe pleno consenso sobre la necesidad de retomar la definición de sobrepesca y distanciarla del concepto de sobre-explotación, considerando que la LGPA no es explicita en esto. De igual forma y no obstante la definición legal, se comparte que el objetivo de manejo (PBR) debiese ser establecido como proporción del Rendimiento Máximo Sostenido (RMS).

La interpretación literal de la LGPA lleva a considerar una calificación de estatus definida como sobre-explotación por mortalidad, concepto que en ciencia pesquera no existe. En este contexto, se propone sobrepesca como sinónimo. Esto no contraviene la LGPA, ya que esta establece flexibilidad al Comité Científico Técnico (CCT) o a quien ejerza su función durante el periodo de transición, IFOP en este caso..

Respecto de la región o área donde se define la plena-explotación, existe acuerdo que esta debería ser referida respecto de la reducción de biomasa más que al exceso de mortalidad por pesca (“sobrepesca”). Se sugiere que la mortalidad por pesca esté delimitada por un valor de referencia máximo, el que bien podría corresponder al propio Frms y probablemente un valor precautorio que puede ser una proporción de Frms. Sin perjuicio de lo anterior, estas temáticas deben ser discutidas con mayor detalle en los CCT.

Sobre la definición de objetivos y límites Hubo preocupación sobre el alto nivel de mortalidad por pesca propuesto para recursos en

pelágicos (F40%) y como este referente a generado un cambio respecto del esquema históricamente empleado (F60%). Los antecedentes demuestran que criterios como F60% son referentes demasiado conservadores para un régimen histórico de reducción de biomasa que en general ha variado en torno al 40%-50% y de recursos con una gran




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resiliencia. Por otra parte, la única razón probable es el rol de base de la cadena trófica vista desde una perspectiva ecosistémica. De todas formas, estos referentes deben ser debatido en los CCT y en el proyecto internacional de PBR.

Se indicó que el uso de Fxx% constante para la estimación de CBA debería quedar inserto como parte de reglas de estrategias de explotación, esto considerando que la LGPA define claramente los PBR objetivo y limite y por tanto debería definirse una estrategia de explotación (tasa explotación constante, captura constante, escape constante, o una combinación) que sea consecuente con los objetivos de conservación y el estado de explotación. Con esto, el punto biológico actual debería mostrar cuan cerca o lejos se está de la regla y como debería ser corregido para alcanzar el objetivo.

A la hora de establecer el estado de explotación de los recursos, este deberá ser basado en medidas de riesgo o probabilidad de exceder el criterio definido como límite. Al respecto, se podría calificar de sobre-explotación cuando la probabilidad que la reducción de la biomasa exceda el 50% de estar bajo el referente límite (p.ej. 35%Bo). Vale decir, se considera la distribución de probabilidad de la reducción poblacional respecto del criterio objetivo fijo sin incertidumbre.

Sobre las recomendaciones de cuota biológicamente aceptable Sin perjuicio del estado de situación de los recursos, las recomendaciones de capturas

biológicamente aceptables o acciones de recuperación en aquellos stocks sobre-explotados, deberán estar sustentadas por criterios tipo “rampla” de la biomasa respecto de la mortalidad por pesca/capturas. Es decir, la aplicación de mortalidad por pesca (o captura) constante mientras la biomasa no baje de un valor límite, situación en la cual la disminución en F (o captura) es proporcional a la reducción poblacional. En este sentido el CCT podrá proponer las estrategias de explotación y en el futuro deberán quedar definidas en los planes de manejo, según los objetivos de conservación y sustentabilidad establecidos en la LGPA.

Sobre el diagrama de explotación B-F En el diagrama de explotación B-F o marco biológico de referencia, la escala de las

biomasas y mortalidad por pesca debieran ser relativas al MRS o su proxy. Sin perjuicio de esto, el CCT deberá determinar la frecuencia de revisión en función de los cambios observados en la productividad de los stocks y en el comportamiento espacio temporal de la mortalidad (patrones de explotación).

Varios Sin perjuicio del informe que sea entregado en Septiembre, el proceso de asesoría posterior

se podría traducir en análisis complementarios a discutir en los Comités Científico técnico.




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Reporte 2da Reunión

Sobre las estrategias de explotación de los recursos pesqueros para el 2014

Auditorio IFOP, Valparaíso 26 de agosto 2013

Se reunieron los equipos técnicos del Departamento de Evaluación de Recursos (DER) de IFOP y de la División de Administración Pesquera de la Subsecretaría de Pesca, con el objeto de discutir sobre las estrategias de explotación de los recursos pesqueros para el 2014, y cuyos puntos más destacables fueron los siguientes:

Se mostró a manera de ejemplo, un análisis comparativo de simulación sobre criterios de explotación F constante y otro “tipo rampa” cuya regla de decisión consideró la mortalidad por pesca F=Fmrs cuando B/Bmrs>=1, de lo contrario F=Fmrs*B/Bmrs, y destacándose dos hitos principales:

i. Ambas estrategias permiten llevar a la biomasa del recurso al objetivo Brms.

ii. El criterio tipo “rampa” permite recuperar más rápido a la población a costo de reducir significativamente la mortalidad por pesca (y las capturas), principalmente cuando B/Brms<1.

Figura 1: Simulación de un diagrama B-F con referentes del MRS: (a) regla de decisión con modelo rampa, (b) criterio F constante




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Los equipos acordaron que la sobre-explotación será definida cuando la biomasa exceda el límite inferior de la biomasa referida al RMS (Brms) o su medida equivalente (B/Brms). Al respecto, se estableció que los intervalos de la Bmrs no necesariamente deben ser simétricos, de manera que desde el enfoque precautorio el límite inferior puede ser muy pequeño y establecido por consenso, mientras el límite superior podrá considerar elementos de incertidumbre y variabilidad. Como valor inicial se propone que el límite inferior se distancie 5 puntos porcentuales del valor Brms (o su equivalente).

El límite superior de la Brms (o su equivalente) se propone como objetivo de manejo precautorio relacionado con el RMS, con lo cual la plena explotación incluye al RMS y queda restringida entre dos valores: B límite y B objetivo.

La variable de control (mortalidad por pesca) definirá a la sobrepesca sin considerar intervalos de confianza, de manera que la condición anterior se declara cuando F>Frms. Lo anterior implica a establecer el criterio de explotación F=Frms para cualquier condición de biomasa mientras esta sea mayor o igual de Brms.

Figura 2: Diagrama B-F tipo y regla de explotación




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En el régimen de plena y sub explotación (B>Brms), la aplicación del Frms y su respuesta en términos de CBA debería considerar como elemento precautorio el riesgo del 10% de exceder el Frms.

De igual forma y para aquellos recursos sobre-explotados, los análisis de proyección serán realizados considerando como horizonte 10 años en recursos demersales y 5 años en pelágicos pequeños. Asimismo y para todos los recursos, a lo menos se propone el análisis de 4 casos: (1) F=0 (si procede), (2) F=Frms (independiente del estatus), (3)F=F regla decisión (rampa) y 4) F=Fsq (status quo).

Se hace mención sobre la aplicabilidad que tienen estos criterios sobre recursos pelágicos, en los que el ambiente vía los reclutamientos determinan los cambios poblacionales y no necesariamente es la biomasa desovante. Al respecto se indicó que el límite superior de la Brms bien podría considerar toda aquella variabilidad o incertidumbre, haciéndola más precautoria como objetivo de manejo.

Se ilustró el estado de todos los recursos pesqueros nacionales en el marco del diagrama B-F junto al modelo de rampa inicialmente propuesto. Se prevé en la mayoría de los recursos demersales importantes reducciones de la mortalidad por pesca dada su condición de sobre-explotación. Caso contrario se observa en crustáceos, donde la condición de sub-explotación en la mayoría de estos involucra no solo el aumento de la mortalidad por pesca, sino la eventual apertura de los registros de armadores.

Por el ámbito de competencias y del rol que tendrá en los CCT, IFOP propondrá un abanico de escenarios o reglas de decisión/rampas de acuerdo con el marco legal y lo sugerido por SSP.

A N E X O 6

Análisis alternativo de las tasas de capturas (CPUE) en la pesquería de anchoveta III-IV Regiones




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ANÁLISIS ALTERNATIVO DE LAS TASAS DE CAPTURAS (CPUE) EN LA PESQUERÍA DE ANCHOVETA III-IV REGIONES

Para la estandarización de la CPUE, se utilizaron modelos lineales generalizados (GLM; McCullagh & Nelder, 1989). Bajo este enfoque, la CPUE es predicha como una combinación lineal de variables explicatorias y el principal objetivo es estimar el efecto anual. Existen varias alternativas para modelar las tasas de captura (CPUE) a través de un GLM y su uso depende de las características de la variable a modelar. En este sentido se evaluaron los modelos log-normal y gamma (Pennington, 1983; Ortiz & Arocha, 2004). En el presente análisis se utiliza una base de datos de bitácoras de pesca que difiere levemente respecto de la utilizada en el cuerpo principal del presente informe (principalmente filtros de datos dudosos o atípicos). El modelo de regresión general para las tasas de captura tiene la siguiente forma:

, , , , , ,ln( )i j k l i j k l i j k lCPUE t ,

donde μ : media general o intercepto αi : factor año βi : factor mes o trimestre γi : factor zona tl : factor capacidad de bodega CTG εi,j,k : error aleatorio con media cero y varianza (σ2) constante. En cada uno de los modelos (log-normal, gamma) su utilizaron 3 configuraciones con diferentes factores para explicar la variable respuesta: modelo 1: log cpue ~ Año + Mes + CTG + Region modelo 2: log cpue ~ Año + Trim + CTG + Region modelo 3: log cpue ~ Año + Trim + CTG + Region + Año:Región Al considerar la Desvianza total explicada, los resultados demuestran que la variabilidad de la CPUE explicada a través de un modelo log-normal es más eficiente que a través de un modelo tipo Gamma. En cada caso, el modelo 3 resultó predecir de mejor manera la CPUE. Esto no es poco frecuente, ya que a medida que se incorporan factores, el porcentaje de explicación de la variable




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respuesta habitualmente incrementa. A pesar de esto, el índice AIC, que entrega un valor estadístico como criterio de selección, indica que el modelo 3 (que incorpora la interacción Año:Zona) por presentar el menor valor AIC, debería ser seleccionado para modelar la CPUE (Tabla 1).

Tabla 1. Tabla de análisis para el GLM de los datos de captura de sardina austral

Log-normal

Porcentaje Factor Modelo 1 Modelo 2 Modelo 3 Dev.Total 10.3 10.1 12.4 Año 44.6 45.7 36.9 Tiempo (mes o trim) 18.3 16.3 15.1 CatBod 36.8 37.6 30.4 Region 0.4 0.4 0.3 Año x Region - - 17.2 AIC 75,577 75,638 74,935

Gamma Porcentaje

Factor Modelo 1 Modelo 2 Modelo 3 Dev.Total 7.2 7.0 8.4 Año 26.1 26.9 1.9 Tiempo (mes o trim) 16.2 13.8 1.2 CatBod 57.2 58.8 4.1 Region 0.5 0.5 0.0 Año x Region - - 1.1 AIC 250,597 250,656 250,258

La variabilidad del índice a través de los años para el modelo log-normal y Gamma con la interacción del año y la zona, se presenta en la Figura 1. Con el objetivo de apreciar el grado de convergencia o divergencia entre los índices, sobre la misma figura se sobreponen los desembarques totales anuales registrados sobre la pesquería.




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Años

CP

UE

GammaNormal

1986 1988 1990 1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012

01

02

03

04

05

0Desembarque

Figura 1. CPUE estandarizada en la pesquería de anchoveta III-IV Regiones por dos Modelos Lineales Generalizados. Se sobreponen además los desembarques totales anuales registrados durante la serie analizada.

Los resultados indican que ambos modelos siguen la misma tendencia y en general, con excepción del año 1995, son consistentes con la señal del desembarque. En relación al análisis presentado en el cuerpo central de este estudio, el índice presenta un cambio de escala, mostrando menores valores. Es probable que esta situación, no afecte el nivel de ajuste del modelo a la señal de CPUE. Sin embargo, durante el desarrollo del siguiente informe, se compromete continuar con esta línea de investigación, que incluye una revisión exhaustiva de la base datos (bitácoras de pesca) y la incorporación de modelos tweedie (Dunn & Smyth, 2005; Shono, 2008a; Tascheri et al., 2010) que permiten modelar de forma conjunta tasas de captura exitosas y el número de éxitos de captura. Asimismo se realizará un análisis de sensibilidad del modelo a la utilización de diferentes índices de CPUE (estimada a través de diferentes aproximaciones).

A N E X O 7

Base de datos




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SITIO WEB SEGUNDO INFORMESUBSECRETARÍA DE ECONOMÍA

Convenio II: Estatus y posibilidades de explotación biológicamente sustentables de los principales recursos pesqueros nacionales, 2014

Proyecto 2.4: Investigación del estatus y posibilidades de explotación biológicamente sustentables en anchoveta

y sardina española, regiones III a IV, año 2014:

Anchoveta III-IV Regiones, 2014

Septiembre, 2013

Anexo 7:Base Datos

INSTITUTO DE FOMENTO PESQUERO Sección Ediciones y Producción

Almte. Manuel Blanco Encalada 839 Fono 56-32-2151500

Valparaíso, Chile www.ifop.cl

2do inf estatus 2014 anch iii-iv- · anchoveta y sardina espaÑola, regiones iii a iv, aÑo 2014:...

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