informe final estatus m. comun 2011legacy.fishsource.org/system/resource/data_path/9452/... ·...

INSTITUTO DE FOMENTO PESQUERO / DIVISIÓN INVESTIGACIÓN PESQUERA

CONVENIO “INVESTIGACIÓN DEL ESTATUS Y EVALUACIÓN DE ESTRATEGIAS DE EXPLOTACIÓN SUSTENTABLES 2011, DE LAS PRINCIPALES PESQUERÍAS CHILENAS”

SUBPESCA - INFORME FINAL: ACTIVIDAD 2: PECES DEMERSALES: MERLUZA COMÚN, 2011

i

1. RESUMEN EJECUTIVO El informe reporta los supuestos, métodos y resultados de los análisis de evaluación de stock, estatus y de las proyecciones de explotación del stock de merluza común. Se incluye además un resumen de los principales indicadores biológicos y pesqueros producidos por el monitoreo de la pesquería en los años 2009 y 2010. La principal herramienta de análisis en este estudio es un modelo integrado de evaluación de stock que tiene la propiedad de permitir el uso de diversas fuentes de información acerca de las características del stock en estudio, que están disponibles y son aprovechadas para proveer estimados de los parámetros desconocidos. Una característica particular del modelo de evaluación es que en el se incluye la interacción entre la merluza común y la jibia (Dosidicus gigas) asumiendo que la mortalidad natural está compuesta por un efecto constante (M=0,33) y una fracción variable, proporcional a la abundancia local de jibia entre los años 2001 y 2010. La captura por unidad de esfuerzo de jibia, registrada por la flota industrial que operó sobre merluza común, se asume a su vez proporcional a la abundancia local de jibia en el mismo período. La evaluación fue abordada desde la perspectiva de dos escenarios de análisis respecto de la eficiencia edad específica del método de prospección acústico. En un caso se asumió que éste se mantuvo constante y en el segundo que experimentó un cambio a partir del año 2004. La hipótesis tuvo consecuencias en la magnitud de las estimaciones de las variables de estado, las que fueron más conservadoras en el segundo caso. En las trayectorias estimadas de estas variables, se observó un rápido incrementó de la biomasa del stock que se inicia a mediados de los años 90s como resultado del ingreso de clases anuales fuertes a la pesquería que sostuvieron el incremento de los desembarques que se extendió hasta los primeros años de la década del 2000. A partir del año 2001, la biomasa total comienza a reducirse a una tasa anual promedio de 26% y en el año 2005 la perdida acumulada en biomasa se estimó 1 millón 397 mil toneladas. Dependiendo del escenario de análisis, la biomasa desovante estimada para el año 2010 fue de 209 mil toneladas o 357 mil toneladas. El análisis del estatus del recurso fue abordado desde la perspectiva del escenario más precautorio y analizando la razón de potencial desovante, los excedentes productivos y un “diagrama precautorio”, en donde las trayectorias de las mortalidades por pesca aplicadas y de los correspondientes niveles de biomasa desovante, fueron examinadas con relación a puntos biológicos de referencia. Los resultados muestran que el stock se caracteriza actualmente por un bajo potencial desovante y por una estructura de edades que no provee resguardo ante una real posibilidad de falla de los reclutamientos o frente a una eventual combinación de condiciones ambientales desfavorables.




ii

En estas condiciones el stock no estaría produciendo excedentes y las variables de presión y estado examinadas en el contexto del “diagrama precautorio”, sugirieron una situación de sobre-explotación. Las simulaciones de efectos futuros de explotación sugirieron que la jibia puede ser más determinante en la recuperación de la biomasa que la reducción en las capturas. De ser esto efectivo, la biomasa desovante se mantendrá por debajo del objetivo de reconstrucción (B/Bo=0,4) independientemente del nivel de mortalidad por pesca que sea aplicado.

Con base en el indicador de potencial reproductivo derivado del escenario más precautorio y para evitar un mayor compromiso del stock parental y promover su recuperación, las capturas a ser extraídas no deberían superar las 34 mil toneladas.




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ÍNDICE GENERAL 1. RESUMEN EJECUTIVO .......................................................................................................... i 2. OBJETIVOS DEL PROYECTO .............................................................................................. 1 2.1 Objetivo general ............................................................................................................ 1 2.2 Objetivos específicos .................................................................................................... 1 3. ANTECEDENTES DE LA PESQUERÍA 2009-2010 ............................................................... 2 3.1 Sector industrial ............................................................................................................ 2 3.2 Sector artesanal .......................................................................................................... 17 3.3 Perspectiva general .................................................................................................... 28 4. MODELO DE EVALUACIÓN ................................................................................................ 29 4.1 Definición de las pesquerías ....................................................................................... 29 4.2 Datos empleados ........................................................................................................ 30 4.2.1 Datos de desembarques, descartes y sub-reporte ..................................................... 30 4.2.2. Captura por unidad de esfuerzo ................................................................................. 32 4.2.3 Biomasa estimada por hidroacústica ......................................................................... 33 4.2.4 Composición de edades ............................................................................................. 35 4.2.5 Pesos medios ............................................................................................................. 37 4.2.6 Indice de abundancia relativa de jibia ......................................................................... 37 4.3 Supuestos y parámetros ............................................................................................. 40 4.3.1 Unidad poblacional y aspectos biológicos .................................................................. 40 4.3.2 Desembarques ........................................................................................................... 41 4.3.3 Mortalidad natural ...................................................................................................... 41 4.3.4 Reclutamientos ........................................................................................................... 42 4.3.5 Selectividad ................................................................................................................ 42 4.3.6 Capturabilidad ............................................................................................................. 42 5. EVALUACIÓN DE STOCK ................................................................................................... 43 5.1 Ajuste del modelo de evaluación ................................................................................ 44 5.2 Resultados de la evaluación de stock ......................................................................... 49 5.2.1 Mortalidad natural variable y mortalidad por pesca .................................................... 49 5.2.3 Reclutamientos ........................................................................................................... 50 5.2.4 Biomasas .................................................................................................................... 52 5.3 Diagnóstico del modelo .............................................................................................. 55 5.3.1 Residuales .................................................................................................................. 55




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6. STATUS DEL STOCK DE MERLUZA COMÚN ................................................................... 60 6.1 Evaluación del status basado en la biomasa desovante ............................................. 60 6.2 Evaluación del status basado en los excedentes productivos ................................... 61 6.3 Diagrama precautorio ................................................................................................. 63 6.4 Resumen del status del stock de merluza común ....................................................... 65 7. SIMULACIÓN DE EFECTOS FUTUROS DE EXPLOTACIÓN ............................................. 66 7.1 Proyección de la población a 10 años sin cambios en la selectividad del crucero

de evaluación .............................................................................................................. 66 7.2 Proyección de la población a 10 años considerando un cambio del patrón

selectivo del crucero de evaluación en el año 2004 ................................................... 69 8. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES ........................................................................ 73 9. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS ..................................................................................... 74 ANEXOS ANEXO 1: Estandarización del esfuerzo de pesca industrial de la pesquería de merluza común ANEXO 2: Formulación del modelo de evaluación ANEXO 3: Modelo de evaluación con sexos separados ANEXO 4: Un estudio de puntos biológicos de referencia específicos para merluza común




1

2. OBJETIVOS DEL PROYECTO

2.1 Objetivo general Establecer el estatus del stock del recurso merluza común (Merluccius gayi) en el área marítima comprendida entre la IV Región y el paralelo 41º 28,6’ L.S. y evaluar estrategias de explotación sustentables. 2.2 Objetivos específicos

� Definir e implementar una metodología robusta para conocer el estatus del recurso en toda el área de su pesquería, mediante el uso eficaz de toda la información pertinente y confiable disponible.

� Estimar la biomasa, abundancia y su composición total, incluyendo la incertidumbre

asociada a estas estimaciones. � Diseñar e implementar una metodología para el análisis y la evaluación de estrategias de

explotación sustentables, en horizontes de corto, mediano y largo plazo. � Recomendar los niveles de explotación biológicamente sustentables para el año 2011,

considerando un adecuado tratamiento de la incertidumbre y su consecuente análisis de riesgo.




2

3. ANTECEDENTES DE LA PESQUERÍA 2009-2010

Se resumen a continuación los antecedentes aportados por el proyecto de seguimiento de la pesquería demersal centro sur. Este proyecto es implementado por el Instituto de Fomento Pesquero con fondos aportados por la Subsecretaría de Pesca (Gálvez et al., 2010). 3.1 Sector industrial En la temporada 2009 el registro preliminar del sistema de control de la cuota de captura de merluza común (Subpesca), informó la participación de 45 naves, 23 de las cuales corresponden a barcos orientados a la explotación de peces demersales y el resto a embarcaciones orientadas a la captura de crustáceos demersales. Entre los barcos que capturan peces, el sistema de recopilación de datos mediante observadores científicos embarcados o bitácoras del Servicio Nacional de Pesca (Sernapesca) registró información de la operación de un total de 17 barcos. Entre estos últimos, 8 pertenecían al conjunto de barcos con potencia de motor menor a 1.000 hp, y 9 al grupo de motores de más de 1.000 hp. Estos subconjuntos de la flota efectuaron un total de 132 y 434 viajes de pesca respectivamente. Respecto de la presente temporada de pesca, entre enero y agosto de 2010 se monitoreó la operación de 14 barcos, 7 con motores de potencia menor a 1.000 hp y 7 de mayor potencia los que efectuaron un total de 346 viajes. La reducción en la información recopilada se debe al menor número de bitácoras de pesca de los barcos de menor potencia de motor entregada al Sernapesca en la presente temporada y a la ausencia de operación de embarcaciones de participación eventual. Debido a las de los barcos que componen la flota que pesca de este recurso, los viajes de las naves de menor potencia de motor son más cortos con relación a los de los barcos más grandes. En otoño-invierno de 2009 la flota de barcos más pequeños operó próximo a los puertos base y como consecuencia de esto los viajes de pesca fueron también de menor duración. (Figura 1 y Figura 3). En los periodos de verano y primavera de 2009, la duración promedio de los lances de pesca fue similar en los dos sub-conjuntos de potencia de motor de la flota, mientras que en el periodo junio-septiembre la flota de barcos de menor potencia registró una disminución en la duración de los lances. En agosto la duración de los lances de los barcos de mayor potencia se incremento en aproximadamente una hora, situación que se atribuye a una mayor demanda de captura en la proximidad de la veda reproductiva. Para la temporada 2010, ambos conjuntos de potencia de motor han registrado patrones operacionales similares a la temporada 2009, con un registro de lances de pesca más cortos a inicio de temporada y una tendencia a incrementar su duración conforme se avanza en la temporada (Figura 1) En términos batimétricos, los lances de pesca de la flota de menor potencia de motor evidencian el carácter más costero de su operación, mientras que en los barcos de mayor potencia la tendencia




3

del año 2010 ha sido ha desarrollar los lances de pesca en caladeros próximos a la costa, a pesar haberse registrado operaciones a mayor profundidad a inicio de la temporada, (Figura 2). Los antecedentes informales de la temporada 2010 apuntan a la implementación de ajustes operacionales con la finalidad de mejorar los rendimientos de pesca y el calibre de la captura, entre los que se cuentan: el uso de redes de mayor abertura vertical en algunas de las naves de mayor potencia o la operación con redes posibles de ser levantadas del fondo.

Flota potencia de motor < 1.000 hp

Flota potencia de motor > 1.000 hp

0

1

2

3

4

5

6

En

Fb

Mz

Ab

My Jn Jl

Ag Sp

Oc

Nv

Dc

En

Fb

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Ag

2009 2010

Mes

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2009 2010

Mes

Dur

ació

n (h

r)

Lances

Figura 1 Duración promedio mensual de los viajes (días) y lances (h) por categoría de potencia de motor. Temporadas 2009 y 2010 (agosto).

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En

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Ab

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Jn Jl Ag

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2006 2007 2008 2009 2010

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Flota < 1.000 h.p.

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2006 2007 2008 2009 2010

Mes

Pro

fund

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(m

)

Flota > 1.000 h.p.

Figura 2 Profundidad promedio mensual (m) de los lances de pesca de merluza común por categoría de

potencia de motor. Temporadas 2006-2010 (agosto).




4

En el resumen y descripción de las estadísticas e indicadores industriales monitoreados por el proyecto de seguimiento se emplean las siguientes macro-zonas latitudinales: Zona 1: 29°10' S - 31°25' S.; Zona 2: 31°25' S. - 35°30' S.; Zona 3: 35°30' S. - 38°39' S.; Zona 4: 38°39' S. - 42°00' S. A partir de la cartografía del esfuerzo de pesca de la flota, es evidente que las naves de menor potencia de motor característicamente operan en caladeros próximos a sus puertos base (Valdivia, San Antonio; Figura 3). Se destaca sin embargo una importante acumulación de horas de arrastre en caladeros de la VII Región durante el periodo mayo - julio de 2010, donde operaron principalmente barcos con puerto base en San Vicente (Figura 3B). Los barcos de mayor potencia ( Figura 4A y B) mostraron una mayor cobertura espacial, exhibiendo durante las temporadas 2009 y 2010 una mayor acumulación del esfuerzo de pesca en los caladeros distribuidos entre Constitución e isla Mocha, los que en su conjunto representan el área de mayor frecuencia de operación de la flota de arrastre sobre merluza común.




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41°

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39°

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37°

36°

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42°

41°

40°

39°

38°

37°

36°

35°

34°

33°

32°

31°

30°

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Latit

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)

COQUIMBOTongoy

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VALPARAÍSO

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TALCAHUANO

Pto. Lebu

Pto. Saavedra

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Dic.Nov.Oct.SepAgoJulJunMayAbrMarFebEne

< 3,0

3,0 - 8,0

> 8,0

Esfuerzo (h. arr.)

2009Zona 1

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Zon

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A)

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42°

41°

40°

39°

38°

37°

36°

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Latit

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< 3,0

3,0 - 8,0

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Esfuerzo (h. arr.)

2010Zona 1

Zon

a 2

Zon

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Zon

a 4

B)

Figura 3 Distribución geográfica mensual del esfuerzo de pesca (horas de arrastre), ejercido sobre merluza común, temporada 2009 (A) y 2010 (B). Flota menor a 1.000 h.p. Fuente: IFOP + Sernapesca

Entre enero y junio del año 2010 en ambas categorías de embarcación se registró un rendimiento de pesca mensual menor con relación a similar periodo de la temporada 2009 (considerando sólo la información recopilada por observadores científicos embarcados (Figura 5). El mayor rendimiento monitoreado en julio-agosto de 2010, responde a un incremento observado regularmente en esta pesquería en los meses próximos al período reproductivo, lo que también se observó en ambas categorías de potencia de motor.




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42°

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42°

41°

40°

39°

38°

37°

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34°

33°

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< 3,0

3,0 - 8,0

> 8,0

Esfuerzo (h. arr.)

2009Zona 1

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A)

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33°

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30°

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Latit

ud (S

)

COQUIMBOTongoy

Los Vilos

VALPARAÍSO

SAN ANTONIO

Pto. Pichilemu

CONSTITUCION

TALCAHUANO

Pto. Lebu

Pto. Saavedra

VALDIVIA

PTO. MONTT

ANCUD

Cta. Mansa


< 3,0

3,0 - 8,0

> 8,0

Esfuerzo (h. arr.)

2010Zona 1

Zon

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Zon

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B)

Figura 4 Distribución geográfica mensual del esfuerzo de pesca (horas de arrastre), ejercido sobre

merluza común, temporadas 2009 (A) y 2010 (B). Flota mayor a 1.000 h.p. Fuente: IFOP + Sernapesca.




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EFMAMJ JASONDEFMAMJ J ASONDEFMAMJ JASONDEFMAMJ J ASONDEFMAMJ JASONDEFMAMJ J ASONDEFMAMJ JASONDEFMAMJ JASOND

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

Ren

dim

ient

o (t

/h.a

.)

> 1000 hp <1000 hp

Figura 5 Rendimiento de pesca mensual (t/h.a.) de merluza común entre enero de 2003 y agosto del

2010 (agosto), por categorías de embarcación industrial de arrastre. Líneas horizontales son los valores promedio monitoreados en el período 2001 – 2004, en cada categoría de barco. La serie considera sólo las bitácoras de pesca de aquellos viajes cubiertos con observador científico embarcado.

Los años 2005 al 2010 corresponden al período inmediatamente posterior a la reducción del tamaño del stock y a la juvenilización de la estructura de edades de la captura. El rendimiento de pesca monitoreado por macro-zona de pesca en las temporadas 2005 y 2006 (Figura 6) presentó valores bajos en las zonas de pesca 2 y 3 y relativamente altos en la zona 4. Por esta razón, en esta última zona la flota realizó una fuerte operación en búsqueda de mejores resultados operacionales y mayores calibres. A partir del año 2007, todas las macro-zonas registraron incrementos en el rendimiento de pesca, tendencia que en la zonas de pesca 2 y 3 se extendió hasta los años 2009 y 2010 respectivamente. Estas últimas zonas corresponden con el área que históricamente ha presentado mayor operación en esta pesquería. Considerando los datos preliminares recopilados hasta agosto de 2010 las macro-zonas 3 y 4 han mostrado una reducción en los rendimientos de pesca. Estos resultados, deben ser re-evaluados luego de contar con información completa de la de la temporada 2010. Esto es particularmente relevante si se considera que los mejores resultados de pesca se asocian al proceso reproductivo del recurso, el que tiene lugar entre agosto y octubre de cada año.




8

0.0

0.5

1.0

1.5

2.0

2.5

3.0

3.5

4.0

4.5

2005 2006 2007 2008 2009 2010 (*)

Año

Ren

d (t

/ha)

Zona 2 Zona 3 Zona 4

Figura 6 Rendimiento de pesca (t/h.a.) por zona de evaluación hidroacústica de las capturas industriales

de merluza común, temporadas 2005 a 2010 (* =preliminar a agosto) para el total de la flota de arrastre.

La composición anual de longitudes de las capturas industriales (sexos combinados) obtenida en la temporada 2009 mostró mayor similitud a la registrada en el año 2007 que con aquella obtenida el año 2008, esto es exhibiendo una distribución más leptocúrtica, pero como característica particular mostrando una mayor representación de clases de longitud, extendiéndose en el caso de las longitudes menores por debajo de los 26 cm. LT (Figura 7). Hasta agosto de 2010, la estructura de longitud total de la pesquería mostró gran similitud con lo registrado en las últimas 5 temporadas, con una alta representación de ejemplares bajo los 37 cm. (barras negras; Figura 7) y una notable ausencia de individuos de mayor longitud, que no se registran en números significativos en esta pesquería con posterioridad al año 2004. En consecuencia con lo descrito, la composición de tallas en las capturas muestra un patrón sin variaciones con estructuras unimodales en todos los años reportados y una longitud total media anual sin variaciones relevantes desde el año 2005, la que se ubica por debajo de los 37 cm. LT (Figura 8).




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Logitud total (cm.)

Frecue

ncia relativa

0.000.05

0.100.15

0.200.25

10.5

14.5

18.5

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26.5

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46.5

50.5

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58.5

62.5

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2002

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90.5

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2004

0.000.05

0.100.15

0.200.25

10.5

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0.200.25

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74.5

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86.5

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2006

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0.200.25

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50.5

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82.5

86.5

90.5

94.5

98.5

2007

0.000.05

0.100.15

0.200.25

10.5

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18.5

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26.5

30.5

34.5

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50.5

54.5

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62.5

66.5

70.5

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78.5

82.5

86.5

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98.5

2008

0.000.05

0.100.15

0.200.25

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30.5

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38.5

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2009

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78.5

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86.5

90.5

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98.5

2010

Preliminar

a agosto

Figura 7 Estructura de tallas anual de merluza común (ambos sexos combinados), obtenidas en las capturas

industriales de arrastre en la zona centro sur. Serie 2002-2010 preliminar a agosto. Las barras negras indican la proporción de ejemplares bajo la talla de referencia utilizada (37 cm. LT).




10

30

34

38

42

46

50

2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 (*)

Año

Long

itud

tota

l (cm

)

Figura 8 Talla media anual en las capturas industriales de merluza común para la zona centro sur, ambos

sexos, serie 2001 – 2010 (agosto). Línea horizontal indica los 37 cm. LT. Desde el punto de vista de las macro-zonas de pesca, los ejemplares de menor tamaño se encuentran en la Zona 2 y los más grandes en la Zona 4. Bajo esta perspectiva, durante la temporada 2010, la proporción de ejemplares bajo la talla de referencia de 37 cm. LT, se mantuvo en las Zonas 2 y 4 y se incrementó levemente en la Zona 3, alcanzando valores cercanos al 80% en julio y agosto (Figura 9).




11

P

ropo

rció

n

Mes / año

Zona 2

0

0.2

0.4

0.6

0.8

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Ab

My Jn Jl

Ag

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

Zona 3

0

0.2

0.4

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1

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2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

Zona 4

0

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Mz

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My Jn Jl

Ag

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

Figura 9 Proporción de ejemplares de merluza común bajo talla de referencia (37 cm. LT), en las capturas industriales, por mes y zona de pesca., período 2003-2010 (agosto).

La composición de tallas en las capturas industriales reportadas en la temporada 2009 es consistente con la estructura de edades de los ejemplares, las que estuvieron representadas principalmente por los grupos de edad II al V (Figura 10). Al igual que la temporada 2008, no se observaron incrementos sustantivos en los grupos de edad mayores. El desembarque industrial en número durante el 2009 fue de 94.287.143 individuos, lo que representa una disminución de 9%, en relación a la temporada 2008. De este número, 35.852.012 (38%) correspondieron a machos y 58.435.131 (62%) a hembras.




12

GRUPOS DE EDAD

MACHOS HEMBRAS TOTAL

2003

0

10

20

30

40

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1314+

Mill

ones

2003

0

10

20

30

40

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1314+

Mill

ones

2003

0

20

40

60

80

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1314+

Mill

ones

2004

0

10

20

30

40

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1314+

Mill

ones

2004

0

10

20

30

40

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1314+

Mill

ones

2004

0

20

40

60

80

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1314+

Mill

ones

2005

0

10

20

30

40

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1314+

.

Mill

ones

2005

0

10

20

30

40

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1314+

.

Mill

ones

2005

0

20

40

60

80

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1314+

.

Mill

ones

2006

0

10

20

30

40

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1314+.

Mill

ones

2006

0

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30

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0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1314+

.

Mill

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2006

0

20

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0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1314+

.

Mill

ones

2007

0

10

20

30

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0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1314+

.

Mill

ones

2007

0

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30

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0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1314+

.

Mill

ones

2007

0

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0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1314+

.

Mill

ones

2008

0

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20

30

40

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1314+

.

Mill

ones

2008

0

10

20

30

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0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1314+

.

Mill

ones

2008

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0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1314+

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Mill

ones

2009

0

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0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1314+

.

Mill

ones

2009

0

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.

Mill

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2009

0

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80

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1314+

.

Mill

ones

Figura 10 Desembarque en número por grupo de edad de merluza común. Pesquería Industrial, años

2003-2009.




13

A modo de complementar los demás indicadores relativos a la composición de tamaños y de edades de las capturas, se analizaron tres indicadores simples propuestos por Froese (2004). De fácil comprensión, estos indicadores son efectivos en establecer las tendencias del stock: Indicador 1. Ejemplares maduros presentes en las capturas: permite establecer si los niveles de esfuerzo aplicados en la pesquería permitieron a los peces desovar al menos una vez antes de ser capturados. Para reconstruir y mantener un stock saludable, el óptimo es permitir desovar al 100% de los peces, es decir que la totalidad de las capturas estén compuestas por individuos sexualmente maduros. De acuerdo con esto, este indicador corresponde simplemente al porcentaje de ejemplares maduros en la captura. Indicador 2. Ejemplares de longitud óptima: Permite establecer si el nivel de esfuerzo y patrón de explotación que actúan sobre la población minimizan adecuadamente las posibilidades de producir sobre-explotación por crecimiento. Corresponde al porcentaje de individuos que son capturados en su longitud óptima, es decir la clase de longitud donde se obtiene el mayor producto entre el número de peces en una clase anual no explotada y su peso medio individual. De este modo, la longitud óptima es aquella en donde se obtiene el valor y rendimiento máximo del recurso. El óptimo es aquí extraer capturas compuestas en un 100% por peces en el intervalo conformado por la longitud óptima ±10%. Indicador 3. Megadesovantes: Es medido como el porcentaje de peces grandes y viejos en la captura. Estos son peces de tamaño mayor a la longitud óptima más un 10%. Valores entre 30% y 40% de este indicador son deseables porque representan una estructura de edades saludable. Por el contrario, valores inferiores a 20% son materia de preocupación. Estos individuos más viejos juegan un papel importante en la sobrevivencia de largo plazo de la población: las hembras de mayor tamaño tienen mayor fecundidad; sus huevos tienden a ser más grandes, lo que confiere una mayor oportunidad de sobreviviencia a las larvas; los peces que alcanzan mayor edad, demuestran mayor aptitud y por lo tanto son reservorios y distribuidores de estos genes. Una mayor longevidad y la prolongación de la fase reproductiva constituyen un seguro natural contra futuras fallas en el reclutamiento. La longitud media de madurez sexual utilizada para el cálculo del indicador 1 fue 38 cm. LT (Alarcón y Arancibia, 1993), mientras que la longitud óptima (Lopt) empleada en el cálculo de los indicadores 2 y 3, fue calculada en 44 cm. LT a partir de los parámetros de crecimiento estimados por Aguayo y Ojeda (1987) y de acuerdo a la siguiente expresión (Beverton, 1992):

3

3o p tL L

M

K

∞

= ⋅ +




14

Una vez calculados, estos indicadores nos muestran que el porcentaje de ejemplares maduros en las capturas se mantuvo próximo a 91% entre los años 1984 y 2003 (Figura 11), en el año 2004 su valor cayó a 64% y con posterioridad a ese año ha fluctuado en torno a 29% (Figura 11). El porcentaje de ejemplares de tamaño óptimo varió entre los años 1984 y 2003 alrededor de un 64% cayendo a 47% en el año 2004. Entre los años 2005 y 2009 este indicador se ha mantenido próximo a 15% (Figura 11). Entre los años 1984 y 1993 el porcentaje de megadesovantes fluctuó en torno a un valor medio de 20%, destacándose los años 1992 con 29% y los años 1994 y 1995 con 6% y 3%, respectivamente (Figura 11). En estos años este porcentaje se redujo proporcionalmente debido al significativo ingreso de individuos a la fracción explotada de la población (destacado en color naranja en la Figura 12). El pasar de las clases anuales que ingresaron a mediados de los años 90s, incrementó el porcentaje de megadesovantes a partir de 1995 el que alcanzó un máximo de 43% en el año 2000 (Figura 11). Ente los años 2000 y 2003, el porcentaje medio de megadesovantes fue de 34%, pero el radical cambio en la estructura demográfica que afectó al stock a partir del año 2004 redujo notablemente este porcentaje, de manera tal que el valor medio para los años 2005 a 2009 es de 2% (Figura 11). De lo anterior se desprende que hasta el año 2004 el stock se encontraba saludable, con capturas compuestas de alrededor de un 90% de ejemplares maduros sexualmente, de un 64% de ejemplares de longitud óptima y sobre 20% de megadesovantes. La situación media de la composición de las capturas de los últimos cinco últimos años es de aproximadamente un 70% de ejemplares inmaduros sexualmente, 85% de ejemplares por debajo de la longitud óptima y de una ausencia casi completa de megadesovantes. El porcentaje de ejemplares sexualmente maduros, de longitud óptima y de megadesovantes, en las capturas monitoreadas durante el año 2009 fue de 26%, 14% y 1,4% respectivamente (Figura 11).




15

Figura 11. (A) Serie de tiempo de los porcentajes de ejemplares maduros, de longitud óptima y de

megadesovantes en la captura industrial de merluza común; (B) distribución de frecuencia de longitud de las capturas incluyendo todo el período con datos (1984 a 2009) y distribución de longitud de las capturas del año 2009. La línea vertical punteada señala la longitud media de madurez sexual (38 cm. LT) y las líneas verticales continuas demarcan el intervalo de la longitud óptima ± 10%. Datos: proyecto de seguimiento de la pesquería demersal centro sur.

10.5 20.5 30.5 40.5 50.5 60.5 70.5 80.5 90.5 100.5

19841989

1994

1999

2004

2009

Longitud total (CM)

Año

HEMBRAS

10.5 18.5 26.5 34.5 42.5 50.5 58.5 66.5 74.5 82.5

1984

1989

1994

1999

2004

2009

Longitud total (CM)

Año

MACHOS

Figura 12 Composición de longitud de las capturas industriales de merluza común por sexo

registradas entre los anos 1984 y 2009. Datos: muestreos IFOP.




16

De acuerdo con esto, actualmente las capturas de esta pesquería (sin considerar estimaciones recientes que sugieren una reducción en la longitud media de madurez; Gálvez et al., 2010b) se componenen aproximadamente de un 70% de ejemplares que no alcanzaron a aportar al proceso reproductivo, de un 86% de individuos bajo la longitud optima y en ellas el porcentaje de megadesovantes se encuentra drásticamente reducido. Esto último advierte que la población presente de merluza común no se encuentra resguardada de una eventual falla en el reclutamiento o en condiciones de enfrentar exitosamente una combinación desfavorable de parámetros ambientales. En las temporadas 2009 y 2010 (preliminar a agosto), el índice gonadosomático de hembras (IGS) mostró los patrones regulares del ciclo reproductivo descrito para esta especie, con una baja actividad entre enero y junio, un incremento del índice hacia el segundo semestre y un período reproductivo principal entre agosto y octubre (Figura 13). Se destaca para las temporadas 2009 y 2010 la baja actividad reproductiva secundaria (otoño), situación que ya había sido observada en los años 2005 y 2006.

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

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2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

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ce g

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o (I

GS

)

A)

Figura 13 Variación mensual del índice gonadosomático de hembras de merluza común (IGS) monitoreado por observadores científicos embarcados entre enero de 2004 y agosto del 2010. La línea horizontal representa el promedio histórico del indicador.




17

3.2 Sector artesanal

En el período 2009 se contabilizaron 685 embarcaciones operando en los puertos monitoreados, lo que implica un aumento de 7,5%, respecto del año 2008. Los puertos de la VII y VIII región registraron el principal aumento de este indicador durante la temporada, destacando las variaciones positivas experimentadas por San Vicente (205,6%) y Coronel 62,5%). Este aumento es consistente con las actuales condiciones de la pesquería en la que el recurso presenta una mayor disponibilidad las regiones VII y VIII. No obstante, las flotas más numerosas continúan siendo las de Valparaíso y San Antonio, puertos tradicionales en esta pesquería artesanal en donde en los últimos años se observa una tendencia decreciente, particularmente en Valparaíso (Figura 14). Una característica de la temporada 2009 fue la escasa operación observada en Duao en abril y en Constitución durante agosto y septiembre, causada por agotamientos parciales de las cuotas de pesca. En lo que va corrido de la temporada 2010, todos los puertos se encuentran por debajo del valor anual 2009, lo que se considera normal porque este reporte no incluye aún el período de mayor disponibilidad de pesca asociado a la reproducción del recurso (Figura 14). A pesar de esto, aún es posible que se puedan producir reducciones a escala anual en las zonas asoladas por el maremoto.

0

50

100

150

200

250

92 93 94 95 96 97 98 99 00 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10

Nº

emba

rcac

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s

Valparaíso San Antonio Duao Tomé

Figura 14 Número anual de embarcaciones artesanales por puerto, que operaron en la pesquería de merluza común en el período 1992-2010 (agosto).

Durante la temporada 2009, disminuyó el número de anzuelos utilizados en Valparaíso (2.256) y San Antonio (4.824) configurándose una tendencia decreciente iniciada el año 2005 (Figura 15). La reducción progresiva del número de anzuelos operados por viaje en las flotas de ambos puertos, se debe a una disminución en la proporción de viajes realizados con espinel horizontal (59% el 2009 y 90% el 2010) causada por la escasa recuperación del rendimientos de pesca en la V Región y por el mayor costo operacional que implica el uso de este aparejo. Por estas razones, el uso de espinel en esta pesquería artesanal actualmente tiende a un mínimo (Figura 15).




18

2200

2400

2600

2800

3000

1998

1999

2000

2001

2002

2003

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2006

2007

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2009

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1998

1999

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2005

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2007

2008

2009

N° a

nzu

elos

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aje

VALPARAISO SAN ANTONIO

Figura 15 Número promedio de anzuelos calados por viaje y puerto en la pesquería artesanal de merluza común de la V Región. Período 1998-2009.

En contraste, la red de enmalle se ha convertido en el principal arte de pesca artesanal. En la utilización de este método de pesca el tamaño de malla promedio ha fluctuado de manera diferencial por puerto pero mostrando en general una tendencia a disminuir de manera progresiva (Figura 16).

1,8

2,2

2,6

3,0

3,4

2006

2007

2008

2009

2010

2006

2007

2008

2009

2010

2006

2007

2008

2009

2010

2006

2007

2008

2009

2010

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año

mal

la (

pulg

adas

)

Coquimbo Valparaíso S. Antonio Duao

1,8

2,2

2,6

3,0

3,4

2006

2007

2008

2009

2010

2006

2007

2008

2009

2010

2006

2007

2008

2009

2010

2006

2007

2008

2009

2010

Tam

año

mal

la (

pulg

adas

)

Maguillines Tomé S. Vicente Coronel

Figura 16 Tamaño de malla (pulgadas) de las redes de enmalle utilizadas por puerto en la pesquería artesanal de merluza común durante las temporadas 2006 a 2010 (agosto).

Las variaciones intra-anuales observadas en la temporada 2009 fueron marginales en todos los puertos (Coquimbo a Coronel) por lo que el tamaño de malla promedio de la zona centro sur se mantuvo prácticamente constante respecto del año 2008 (2,8 pulgadas). No obstante es importante considerar que existe una dispersión en torno al tamaño de malla promedio a través de los puertos, la que presento un rango de 2,3 pulgadas (Coquimbo) a 3 pulgadas (Coronel). Respecto de la tendencia a la disminución observada en el tamaño de malla, en algunos casos la reducción acumulada desde el año 2006 llega a 1 pulgada (25,4 mm). En el año 2010 (datos




19

parciales) se registró una baja importante del tamaño de malla en Valparaíso, San Antonio y Duao, mientras que los demás puertos se mantuvieron estables (Figura 16). En el año 2009, el desembarque artesanal preliminar alcanzó las 13.622 toneladas anuales entre la II y X Regiones, aumentando un 6,2% en relación al año 2008 (Figura 17A). Por tercer año consecutivo la mayor contribución le correspondió a la VII Región con 6.096 t (44,8%), seguido de la VIII Región con 4.064 t (29,8%) y la V Región con 2.713 t (19,9%). Las demás regiones en conjunto alcanzaron 755 t destacando la VI región que viene creciendo en participación desde el año 2007 y ya alcanza un 4,5% a escala anual (Figura 17B y D). Respecto del 2008, las dos regiones principales (VII y VIII región), disminuyeron su crecimiento (6,5% y 21,3%, respectivamente), en tanto que la V región se redujo levemente (-4,3%).

0

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90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Des

embar

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t)

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En Fb Mz Ab My Jn Jl Ag Sp Oc Nv Dc

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2009 2010

0

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7000

IV V VI VII VIII IX XIV + X

Des

emba

rque

(t)

2009 2010

A B

C D

Figura 17. Desembarque (t) artesanal de merluza común, acumulado: (A), anual período 1990 – 2010

(agosto), (B) regiones V, VII y VIII período 1990-2010 (agosto), (C) mensual 2009 – 2010 (agosto) y (D) anual por región 2009 – 2010 (agosto). Elaborado por IFOP a partir información Subpesca.

El desembarque del período enero-agosto 2010 correspondiente a la zona centro sur (IV-XIV Regiones) totalizó 7.677 toneladas, disminuyendo en un 16,4% respecto del mismo período del año 2009. El desembarque mensual por su parte se ha mantenido en constante variación sin una estacionalidad




20

definida, mientras que el nivel en cada mes se ha mantenido en general por debajo de las magnitudes del año 2009 (Figura 17A). Las tres regiones que contribuyen mayoritariamente al desembarque de la zona centro sur registraron bajas con relación a la temporada 2009, con -7,6% en la V Región, -1,4% en la VII Región y -48,1% en la VIII Región (Figura 17B). En los tres casos el comportamiento es coherente con la magnitud de la actividad extractiva registrada en las mismas Regiones (Figura 18). Las regiones con una participación baja o media (IV, VI y IX) presentaron variaciones positivas. En las zonas monitoreadas históricamente, el esfuerzo de pesca del año 2009 alcanzó la cifra de 23.197 viajes con pesca (espinel y red de enmalle en conjunto), lo que representa una disminución de 17,1% (4.871 viajes) respecto de la temporada 2008. Esta es la primera baja en el número de viajes que se registra desde el 2006, año en que este indicador comenzó a mostrar una recuperación luego de la caída de la abundancia del stock registrada en el 2005. La baja general se debió principalmente al menor nivel de actividad registrado en la V región (-24,8%), lo que se explica por el bajo nivel de los rendimientos de pesca obtenidos en esta zona, los que se han mantenido en esta condición por un espacio de 5 años. Al margen de esta situación particular, el esfuerzo de pesca también disminuyó en la VII región (-12,6%), en este caso originado por el agotamiento de las cuotas de pesca en Duao (abril) y Maguillines (agosto y septiembre), lo que redujo la actividad al mínimo con un efecto significativo en el total anual. Una situación distinta se dio en la VIII región, la que aumentó en un 16,4% el número de viajes de la temporada respecto del 2008, con lo que progresa hacia una normalización de la actividad pesquería en torno a este recurso, asociada a la notable recuperación de los rendimientos de pesca en las temporadas 2008 y 2009. El número de viajes realizados durante el período enero - agosto de 2010 bajó en las tres zonas más importantes de la pesquería (V, VII y VIII Región) con relación al mismo período de las temporadas 2008 y 2009 (Figura 18). La variación más importante (-63%) se produjo en la zona norte de la VIII Región y en los meses posteriores al terremoto. En enero - febrero sin embargo, ya se había registrado un menor número de viajes respecto de la última temporada, indicando una baja disponibilidad de merluza en la zona de Tomé y Coliumo. Durante el año se observaron algunos ajustes operacionales en la zona norte de la VIII Región con el propósito de favorecer un incremento de los rendimientos, entre los que se incluyeron: la operación desde y en zonas de pesca cercanas a San Vicente, aumento en la profundidad de operación (mayor que 200 m) y en el tiempo de reposo de las redes. El abundante mercado de merluza en la VII Región, está condicionando además los precios en la VIII Región norte, haciéndolos poco atractivos. De este modo, en los primeros meses del año la reducción del número de viajes también se debió a la redistribución de esfuerzo hacia la pesquería de reineta, que precisamente se focaliza en la zona de Coliumo-Tomé y Cocholgüe. Si bien la variación porcentual del número de viajes fue más alta en la zona norte de la VIII Región, en términos nominales fue mayor la baja en la V Región ya que este indicador disminuyó en 2.808 viajes (-28,4%) respecto del año 2009 y sólo alcanzó la mitad de los viajes registrados entre enero y agosto del 2008, ubicándose en el menor nivel de viajes desde que se originó la crisis de la pesquería en esta zona. Otro hecho destacable fue la baja histórica en el uso de espinel horizontal que durante el 2010 sólo alcanzó un 6% de los viajes efectuados en Valparaíso y San Antonio (Figura 18).




21

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2000

4000

6000

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16000

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

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espinel red enmalle

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5000

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2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

N° v

iaje

s co

n pe

sca

espinel red enmalle

Valparaíso-San Antonio

Zona norte VIII Región

0

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6000

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2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

N° v

iaje

s co

n pe

sca

espinel red enmalle

Duao-Constitución

0

500

1000

1500

2000

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

N° v

iaje

s co

n pe

sca

espinel red enmalle

Coquimbo

Figura 18 Número de viajes totales (vcp), por zona monitoreada y sistema de pesca. Pesquería artesanal

de merluza común, período enero-agosto 2003-2010 (todos los años consideran el mismo período).

En la pesquería con espinel el rendimiento se mantuvo dentro de los niveles más bajos de los últimos años, particularmente en Valparaíso (73,9 kg/vcp) donde disminuyó un 18% respecto del 2008. En el caso de San Antonio el rendimiento aumentó un 10% (123,3 kg/vcp), sin embargo este valor también es bajo si se considera que sólo superó los bajos rendimientos obtenidos en esta zona durante los años 2005 y 2006. En la V región, el rendimiento de pesca con red de enmalle mostró la misma situación estacionaria observada en la pesquería con espinel. En la VII y VIII regiones sin embargo, se registró la situación opuesta donde los rendimientos alcanzaron valores máximos y presentan una tendencia ascendente. Los rendimientos promedio anuales para el años 2009 fueron de 64,1 (kg/vcp) en Coquimbo, 85,0 (kg/vcp) en Valparaíso y 200,4 (kg/vcp) en San Antonio, destacando que en estos dos últimos puertos el rendimiento fue superior al obtenido con espinel. Como se señaló, en Duao y Maguillines se dio un nuevo aumento en el rendimiento de pesca respecto del 2008 (41% y 19%, respectivamente) configurándose una tendencia al alza durante dos años consecutivos. Los rendimientos de pesca en estas zonas alcanzaron 369,4 y 406,2 (kg/vcp), lo que significa más del doble de los rendimientos de la V región. Por su parte, los rendimientos con red de enmalle de la VIII región fueron en el año 2009 los más altos de toda la zona centro sur continuando una tendencia ascendente similar a la observada en la VII Región. Nuevamente fueron mayores los rendimientos




22

anuales en San Vicente (1018,6 kg/vcp) respecto de los observados en Tomé (699,8 kg/vcp) ya que las embarcaciones son más grandes y de mayor autonomía, lo que les permite operar redes de mayor tamaño, aumentar la duración de los viajes y efectuar más lances. En general, la tendencia de los rendimientos de pesca del año 2010 ha sido al alza dado que en la mayoría de las zonas monitoreadas (IV, V y VII Región) hubo variaciones positivas (Figura 19). En el caso particular de la V Región, los incrementos son menores si se toman en cuenta los registros históricos de este indicador, pero es relevante notar que los resultados preliminares del período enero-agosto son los mejores desde el 2005, año en que este indicador alcanzó su valor más bajo en esta zona. En el caso de la VII Región, los rendimientos continuaron su tendencia ascendente (Figura 19). Las dos regiones (V y VII) en las cuales se registró aumentos en los rendimientos de pesca exhibieron nuevas disminuciones en el tamaño de malla de las redes de enmalle, lo que ha influido en la recuperación de este indicador. En el año 2010 los rendimientos de la VIII Región interrumpieron la tendencia ascendente que venían exhibiendo desde el 2007, particularmente en San Vicente donde se redujeron en un 18%. En Tomé (Coliumo-Dichato-Cocholgüe) se observó un incremento de 38% pero en esta zona sólo se registró operación a partir de mayo.

0

200

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2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

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Coquimbo

Valparaíso

San Antonio

Duao

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2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

Ren

dim

inet

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pes

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kg/v

cp)

CoquimboValparaísoSan AntonioDuaoConstituciónToméSan Vicente

RED ENMALLE

Figura 19 Rendimiento de pesca (k/vcp) artesanal de merluza común, por puerto y sistema de pesca.

Período enero-agosto 2001-2010 (todos los años consideran el mismo período).




23

En la temporada 2009, la composición de tallas asociada al espinel y red de enmalle, se desplazó hacia tallas menores (Figura 20). En el primer caso el intervalo modal bajó desde 34-35 cm. en el 2008 a 30-31 cm. en el 2009, mientras que en la estructura obtenida con red de enmalle el intervalo modal bajó desde 38-39 cm. en el 2008 a 34-35 cm. en el 2009. Como consecuencia de este comportamiento en ambas fracciones de la pesquería artesanal de merluza común en la temporada 2009 se midieron la mayor proporción de juveniles y la menor talla media del período 2004-2009 (Figuras 21 y 22). En las estructuras de tallas correspondientes a las capturas con red de enmalle, se mantuvieron las marcadas diferencias de tamaño entre los puertos extremos del área monitoreada (Coquimbo y Coronel), con una variación de 15,5 cm. entre las respectivas tallas medias. En el período enero-agosto del 2010, las estructuras de tallas correspondientes a la zona centro sur fueron muy similares a las registradas en el primer semestre del año 2009 (enero-junio), tanto en las capturas con espinel como con red de enmalle. Sin embargo, debido a que no se realizaron capturas relevantes en Valparaíso y por lo tanto no se realizaron muestreos en este puerto, la estructura del 2010 correspondió sólo a San Antonio (Figura 20, total regiones). En el caso de las capturas con red de enmalle la tendencia general de las tallas medias es de una leve declinación durante el 2010, sin embargo como se indicó anteriormente, el monitoreo del las redes de enmalle indica que las utilizadas en Valparaíso, San Antonio, Duao y Maguillines registraron descensos en el tamaño de malla promedio (entre 2 y 6 milímetros), siendo una causa probable de la progresiva disminución de la talla media en ésta y las temporadas más recientes. Resta por considerar el período reproductivo del recurso, durante el cual las tallas medias se incrementan (Figuras 21 y 22).




24

ESPINEL RED ENMALLE

MARCA DE CLASE (cm)

FR

EC

UE

NC

IA (%

)

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5%

10%

15%

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16,5

26,5

36,5

46,5

56,5

66,5

N = 7.879

0%

5%

10%

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25%

16,5

26,5

36,5

46,5

56,5

66,5

N = 10.251

0%

5%

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15%

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25%

16,5

26,5

36,5

46,5

56,5

66,5

N = 3.102

0%

5%

10%

15%

20%

25%

16,5

26,5

36,5

46,5

56,5

66,5

N = 4.137

0%

5%

10%

15%

20%

25%

16,5

26,5

36,5

46,5

56,5

66,5

N = 5.779

0%

5%

10%

15%

20%

25%

16,5

26,5

36,5

46,5

56,5

66,5

N = 7.665

0%

5%

10%

15%

20%

25%

16,5

26,5

36,5

46,5

56,5

66,5

N = 25.886

0%

5%

10%

15%

20%

25%

16,5

26,5

36,5

46,5

56,5

66,5

N = 7.996

2004

2005

2006

2007

2004

2005

2006

2007

0%

5%

10%

15%

20%

25%

16,5

26,5

36,5

46,5

56,5

66,5

N = 44.995

0%

5%

10%

15%

20%

25%

16,5

26,5

36,5

46,5

56,5

66,5

N = 10.309 2008 2008

0%

5%

10%

15%

20%

25%

16,5

26,5

36,5

46,5

56,5

66,5

N = 100.683

0%

5%

10%

15%

20%

25%

16,5

26,5

36,5

46,5

56,5

66,5

N = 8.9872009 2009

0%

5%

10%

15%

20%

25%

16,5

26,5

36,5

46,5

56,5

66,5

N = 35.030

0%

5%

10%

15%

20%

25%

16,5

26,5

36,5

46,5

56,5

66,5

N = 9902010 2010

Figura 20 Distribución de frecuencia de tallas (%) de merluza común por sistema artesanal de pesca

(espinel y red de enmalle), período 2004 – 2010 (agosto). Ambos sexos.




25

25

30

35

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2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

Tal

la m

edia

(cm

)

ESPINEL

RED ENMALLE

Figura 21 Talla media (cm.) anual de merluza común (ambos sexos), por sistema de pesca, para el conjunto de los puertos monitoreados en la pesquería artesanal, durante el período 2004-2010 (agosto). La línea horizontal representa la talla de referencia (37 cm. LT).

ESPINEL RED ENMALLE

25

30

35

40

45

50

Coq

uim

bo

Val

para

íso

San

Ant

onio

Dua

o

Con

stitu

ción

Tom

é

San

Vic

ente

Cor

onel

Long

itud

tota

l (cm

)

2009

2010

Talla madurez

25

30

35

40

45

50C

oqui

mbo

Val

para

íso

San

Ant

onio

Dua

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Con

stitu

ción

Tom

é

San

Vic

ente

Cor

onel

Long

itud

tota

l (cm

)

2009

2010

Talla madurez

Figura 22 Talla media (cm.) anual de merluza común (ambos sexos), por puerto y sistema de pesca, en la

pesquería artesanal durante la temporada 2009 (marcadores claros) y enero-agosto 2010 (marcadores oscuros). La línea horizontal representa la talla de referencia (37 cm. LT).

La proporción de ejemplares bajo la talla de referencia (PBTR) presenta en general una tendencia ascendente durante el 2010 tanto en la pesquería de enmalle como en la de espinel (en esta última la comparación sólo se refiere al puerto de San Antonio). En el caso de la pesquería de enmalle, el descenso en el tamaño de malla en Valparaíso, San Antonio, Duao y Maguillines es la causa más probable de los incrementos en este indicador (Figura 23).




26

0%

20%

40%

60%

80%

100%

2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 ene-ago

Pro

porc

ión

(%)

Red Enmalle

Espinel seg

Figura 23 Proporción (%) de ejemplares bajo 37 cm. (ambos sexos), por sistema de pesca, en las capturas

artesanales de merluza común de la zona centro sur (IV-VIII Región). Período 2004-2009 (anual) y 2010 (enero-agosto).

La composición de edades en las capturas artesanales del 2009 fue similar a lo registrado en la temporada anterior, con representación importante de los grupos GE II al GE VI y una mayor concentración de los ejemplares en los GE III y GE IV (Figura 24). El desembarque en número fue de 38.238.950 individuos, cifra 0,5% superior a lo observado durante el 2008. Del total de ejemplares desembarcados 35.903.118 (93,9%) individuos correspondieron a la pesquería artesanal de enmalle y 2.335.832 (6,1%) de los individuos desembarcados a la pesquería de espinel, de estos dos artes de pesca 14.860.362 individuos corresponden a machos (38,9%) y 23.378.589 ejemplares a hembras (61,1%) (Figura 24).




27

GRUPOS DE EDAD

MACHOS HEMBRAS TOTAL

2003

02468

1012141618

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1011121314+

Mill

ones

2003

02468

1012141618

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1314+

Mill

ones

2003

02468

1012141618

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1314+

Mill

ones

2004

02468

1012141618

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1314+

Mill

ones

2004

02468

1012141618

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1314+

Mill

ones

2004

02468

1012141618

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1314+

Mill

ones

2005

02468

1012141618

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1314+

Mill

ones

2005

02468

1012141618

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1314+

Mill

ones

2005

02468

1012141618

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1314+

Mill

ones

2006

02468

1012141618

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1314+

Mill

ones

2006

02468

1012141618

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1314+

Mill

ones

2006

02468

1012141618

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1314+

Mill

ones

2007

02468

1012141618

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1314+

Mill

ones

2007

02468

1012141618

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1314+

Mill

ones

2007

02468

1012141618

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1314+

Mill

ones

2008

02468

1012141618

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1112 1314+

Mill

ones

2008

02468

1012141618

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1314+

Mill

ones

2008

02468

1012141618

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1314+

Mill

ones

2009

02468

1012141618

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1314+

Mill

ones

2009

02468

1012141618

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1314+

Mill

ones

2009

02468

1012141618

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1314+

Mill

ones

Figura 24 Composición en número (millones de individuos) del desembarque artesanal de merluza común

durante el período 2003-2009.




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3.3 Perspectiva general Considerando los resultados obtenidos en los indicadores biológicos y pesqueros medidos en los sectores artesanal e industrial durante la temporada 2009, aún se puede observar una condición débil del recurso y con esto de la pesquería, dado que los cambios observados no exhiben señales de progreso. Como se vio en la temporada 2008, los incrementos medidos en los indicadores de desempeño tales como el rendimiento de pesca pueden ser explicados por los diferentes ajustes operacionales (lances de pesca industriales en caladeros próximos a la costa, la operación de las redes levantadas del fondo o en el caso artesanal, la reducción en los tamaños de malla) y en cualquier caso los valores obtenidos se encuentran aún por debajo de los promedios históricos. Posiblemente el factor más determinante de los incrementos observados en el rendimiento sea la mayor disponibilidad del recurso en determinadas zonas, a consecuencia de la distribución espacial de la biomasa disponible (ej. Frente a las Regiones VII y VIII), más bien que a los aumentos graduales en la biomasa del stock según es reportada por los proyectos de evaluación directa de la abundancia ejecutados en las últimas temporadas (Lillo et al., 2009a y b). Además, cualquier noción de progreso relativo deducida a partir de los indicadores de desempeño (estabilización del rendimiento de pesca en el sector industrial o incremento en algunas zonas del sector artesanal durante los años 2009 y 2010), es debilitada por su falta de consistencia con los indicadores biológicos medidos, tales como la estructura de longitudes y edades, los que muestran que el stock se mantiene compuesto principalmente por ejemplares jóvenes, lo que significa que este se constituye mayoritariamente de peces bajo la longitud óptima y por una fracción desovante representada por peces de escaso potencial reproductivo. Los valores preliminares (datos hasta agosto) de los indicadores medidos en el año 2010, exhiben una situación similar del recurso a la observada en el año 2009, esto es: sin cambios sustantivos en la estructura de tamaños/edades respecto de la estructura juvenilizada observada en el año 2005. Es importante notar además que en las zonas extremas de la unidad de pesquería, tampoco se han registrado evidencias de progreso, por el contrario en las operaciones artesanales monitoreadas entre Coquimbo y Valparaíso se han medido valores bajos de rendimiento e indicadores de composición de tamaño y por parte de la flota industrial se ha observado una escasa motivación para la explotación de caladeros al sur de Valdivia. Los indicadores de estatus derivados de la estructura de tamaños de las capturas industriales describen una situación con capturas de bajo valor extraídas desde un stock caracterizado por un potencial reproductivo dramáticamente reducido y sin ningún resguardo natural contra una eventual falla en el reclutamiento o combinación desfavorable de parámetros ambientales.




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4. MODELO DE EVALUACIÓN

4.1 Definición de las pesquerías La pesquería de merluza común se encuentra en régimen de plena explotación desde 1993. Su unidad de pesquería esta definida entre el límite norte de la IV Región y el paralelo 41°28,6' S (X Región) y hacia el oeste hasta las 60 mn. (D.S. N°354-93, MINECOM). En esta área el stock de merluza se distribuye sobre la plataforma y sector superior del talud continental, encontrándose prácticamente ausente al oeste de la isóbata de 500 m (Lillo et al., 2006). La pesquería es desarrollada por dos flotas, una artesanal que se distribuye entre la IV y X Regiones, pero que presenta su mayor actividad en las Regiones V, VII y VIII y una industrial, con puerto base en Valdivia (39°49’ L.S), Talcahuano (36°41’L.S.), San Vicente (36°44' L.S.) y San Antonio (33°35’ L.S.). Desde Talcahuano (36°41’L.S.) y San Vicente (36°44' L.S.) operan principalmente las embarcaciones de mayor potencia de motor, responsables de un 78% de las captura históricas. Los artes y aparejos empleados en la pesca artesanal se encuentran restringidos a red de enmalle o espinel y en el caso industrial, al uso de red de arrastre de fondo o espinel (Res. 1557-95, 116-06, 120-06, SUBPESCA). Tradicionalmente la pesquería artesanal de la V Región, responsable de la mayor fracción del desembarque histórico de este sector (48% desde 1990), empleó el espinel como aparejo de pesca, en tanto que en la VIII Región se empleaba la red de enmalle y en la VII, principalmente el espinel. Entre los años 2003 y 2004 se produjo la adopción general de la red de enmalle como principal arte de pesca en la mayoría de las Regiones, sin embargo en la V Región prevaleció el uso mayoritario del espinel. En el presente el uso de espinel en esta pesquería artesanal tiende a un mínimo a causa del mayor costo de su operación y de los bajos rendimientos de pesca en la V Región y de esta manera, la red de enmalle se ha convertido en el principal arte de pesca artesanal. En el caso del sector industrial, el único arte de pesca empleado es la red de arrastre de fondo. A partir de 1982, las redes de arrastre deben tener un tamaño mínimo de malla de 100 mm (D. 238-82, SUBPESCA) y desde el año 2005, deben además utilizar un dispositivo de escape de juveniles en la forma de un panel rectangular de malla cuadrada de 90 mm ubicado en el panel superior del copo (Res. Ex. 2808-05, SUBPESCA). A partir del año 2006 se dispuso en esta pesquería una veda biológica, entre agosto y septiembre de cada año, vigente hasta el año 2010 (DE. Ex. 959-06, SUBPESCA).




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4.2 Datos empleados La información analizada fue la siguiente:

- Estimaciones previas de parámetros de vida: madurez y mortalidad natural - Pesos medios a la edad - Serie de desembarques anuales producidos entre 1940 y 2009 - Composiciones de edades de las capturas para los años 1968 a 2010 (primer semestre) y

de los cruceros de evaluación hidroacústica, años 1993 a 2010 (preliminar). - Serie de CPUE estandarizada de la flota de arrastre, años 1983 a 2009. - Serie de biomasas estimadas a través de evaluaciones hidroacústicas, años 1995 a 2010

(preliminar). - Capturas por unidad de área de jibia (t/h.a.) años 2001 a 2010.

4.2.1 Datos de desembarques, descartes y sub-reporte Los datos de desembarques corresponden a las estadísticas oficiales provistas por el Servicio Nacional de Pesca (SERNAPESCA) entre los años 1940 y 2009. La explotación comercial de merluza común se inicio en 1938, con desembarques cercanos a las 10 mil toneladas y con Valparaíso y San Antonio como puertos base principales. Esta pesquería experimentó luego un sostenido crecimiento de los desembarques hasta alcanzar a mediados de los años cincuenta 90 mil toneladas, a este período siguió uno de relativa estabilidad con desembarques en torno a las 80 mil toneladas y que se prolongó hasta el inicio de los años sesenta. En esos años la pesquería presentó notorias fluctuaciones, destacando el año 1968 donde se desembarcó un máximo histórico de 128 mil toneladas (Figura 24). En la década del setenta, el desembarque experimentó una fuerte disminución para posteriormente alcanzar un nuevo período de estabilidad a comienzos de los años ochenta, con valores en torno a las 30 mil toneladas. En este período ingresaron a la pesquería embarcaciones de mayor tonelaje que establecieron su base en Talcahuano, puerto que gradualmente reemplazó a San Antonio como el principal centro de desembarque. Al final de los ochenta, la pesquería entró en una nueva fase de crecimiento que se extendió hasta el año 2001, cuando el desembarque alcanzó un segundo máximo histórico de 121 mil toneladas. Posterior a este último año los desembarques cayeron, primero gradualmente en los años 2002 y 2003 y luego rápidamente hacia el año 2004, alcanzando las 74 mil toneladas (Figura 25). Entre el año 2004 y 2008 la cuota de captura experimentó una reducción de 61%, con un fuerte ajuste de 48% en el año 2005 y subsecuentes disminuciones de 5% a 11% a partir de ese año. En los últimos dos años ésta se mantuvo en 55 mil toneladas (Figura 25). Como consecuencia de este redimensionamiento en las capturas autorizadas y de la notable caída del rendimiento de pesca de la flota artesanal entre los años 2002 y 2006, con posterioridad al año 2001 las cuotas de pesca no han sido extraídas en su totalidad.




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La reducción en las cuotas de pesca a partir del año 2005 estabilizó el desembarque en torno a las 47 mil toneladas. A partir del año 2002 el rendimiento de pesca de la flota artesanal experimentó una notable caída. En el año 2008 sin embargo, esta flota incrementó su desembarque en un 108% respecto del año 2007, capturando el 67% de la cuota autorizada a este sector (Figura 25). En particular durante los últimos tres años, el rendimiento de pesca artesanal creció significativamente en la VII y VIII Regiones lo que se reflejó en el desembarque producido por el sector y contribuyó a una disminución de la brecha entre las capturas autorizadas y los desembarques producidos en esta pesquería (Figura 25). La cifra total de desembarque de merluza común en el año 2009 fue de 47.144 toneladas (SERNAPESCA).

Figura 25. Desembarque total, por sector y cuotas de captura de la pesquería de merluza común entre los

años 1940 y 2009 (Fuentes: SERNAPESCA, SUBPESCA). El descarte es una consecuencia negativa de la mayoría de las pesquerías a nivel mundial, particularmente en las pesquerías de arrastre, cuyas magnitudes dependen del recurso objetivo, las condiciones del mercado y la legislación vigente. En esta pesquería se han observado descartes originados por consideraciones tanto comerciales (calibres no adecuados a los mercados, calidad de la captura) y logísticos (superación de la capacidad de bodega de los buques o capacidad de proceso de las plantas) como legales (superación de los límites autorizados de captura o de fauna acompañante).




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Los niveles de descarte de merluza común fluctúan en el tiempo por diferentes causas (Gálvez et al., 1998). La aplicación de límites máximos de captura por armador en esta pesquería a partir del año 2001 por ejemplo, pudo constituir un incentivo para retener sólo la fracción más valiosa de las capturas, optimizando de esta manera el uso de las cuotas asignadas (práctica que se conoce en la literatura técnica bajo el nombre de high-grading). Exceptuando un estudio en donde el descarte por tamaño entre enero y diciembre de 1997 fue estimado en un 7% de las capturas registradas, no existen cifras sólidas (mediciones sistemáticas basadas en un método de muestreo representativo) de los niveles descartados o sub-reportados, ni de sus variaciones temporales (Gálvez et al., 1998) que permitan medir su impacto en la evaluación del estado de explotación del recurso. Chile cuenta con programas de observadores implementados para tomar datos biológicos y pesqueros a bordo de los barcos de la flota de arrastre que opera en la zona centro sur. Sin embargo, aún cuando la plataforma básica para iniciar un programa de medición sistemática de los descartes se encontraría en principio disponible, actualmente existe una limitación legal para tomar estos datos. Efectivamente, el Artículo 12, Ley 19.713, MINECOM, establece que el descarte es una actividad ilegal, lo que hace inviable su registro, cuantificación y monitoreo. Con base en estas razones, en el presente estudio no se consideran los efectos de los descartes. Sin embargo es importante notar al respecto que en el procedimiento de muestreo de las capturas industriales, implementado por el proyecto de seguimiento que el Estado financia para esta pesquería, la toma de las muestras biológicas es efectuada antes de que la captura sea manipulada por la tripulación de los barcos y por lo tanto la composición de edades de las capturas utilizada en esta evaluación de stock no esta sujeta a los efectos del descarte. En el caso de descartes y sub-reportes significativos, el principal efecto tendría lugar a través de una sub-estimación de las mortalidades debidas a la pesca, dado que en estas circunstancias el desembarque no representaría las extracciones totales realizadas por la flota. 4.2.2. Captura por unidad de esfuerzo Los datos de captura y esfuerzo de pesca, disponibles en las bitácoras de pesca industrial recopiladas por el proyecto de seguimiento de la pesquería demersal centro sur (Gálvez et al., 2010) entre los años 1983 y 2009, fueron aprovechados para desarrollar una señal de abundancia relativa la que fue luego utilizada (junto a otras piezas de información) en la estimación de los parámetros del modelo de evaluación (ANEXO 1). Luego de someter estos datos a un proceso de validación, se probaron un total de cuatro modelos lineales generalizados mixtos (GLMM) en donde se asumió una distribución normal para el logaritmo de las tasas de captura. El modelo de estandarización escogido incluyó el año como efecto fijo y la población de barcos arrastreros y su interacción con el efecto fijo año como efectos aleatorios. La variable respuesta en este modelo fue definida como la captura por unidad de esfuerzo (CPUE) medida en toneladas por hora de arrastre (ANEXO 1).




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La serie de abundancia relativa estimada, se incrementó lentamente a partir del año 1983 y luego rápidamente con posterioridad al año 1993, alcanzando valores máximos entre los años 1999 y 2002. Esta fluctuación en el índice, es consistente con el ingreso de las clases anuales exitosas producidas con posterioridad al año 1990, las que sustentaron el incremento en las cuotas globales anuales de pesca y desembarques registrados en los años siguientes (Figura 26). En el año 2004 la abundancia relativa cayó de manera abrupta, exhibiendo una lenta tendencia ascendente entre los años 2005 y 2009. De manera característica en esta pesquería, el índice mostró gran consistencia con la señal de biomasa estimada por el proyecto de evaluación directa de la abundancia del stock (Figura 6 del ANEXO 1).

Figura 26. Índice de abundancia relativa estandarizado de merluza común (toneladas/horas de arrastre) y

banda de confianza de 95%. Datos: bitácoras de pesca industrial recopiladas entre los años 1983 y 2009.

4.2.3 Biomasa estimada por hidroacústica La biomasa estimada por métodos hidroacústicos es un resultado de los proyectos de evaluación directa del stock de merluza común, financiados por el Fondo de Investigación Pesquera y ejecutados por el IFOP desde el año 1993 (Lillo et al., 2009b). Los datos de los cruceros incluidos en la evaluación indirecta del stock corresponden a los efectuados en el área de la plataforma continental comprendida entre la primera milla de la costa y la isóbata de 500 m (o hasta 7 millas náuticas de la costa, cuando la isóbata de 500 m se encuentra a menos de esa distancia) y entre los paralelos 29°10’ y 42°00’S (Lillo et al., 2009b), durante julio y




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agosto de cada año coincidiendo con la agregación del recurso sobre la plataforma continental durante su estación de desove principal (Tascheri et al., 1999). La biomasa estimada en el crucero de 1993 no es considerada en esta evaluación debido a las diferencias tanto metodológicas como tecnológicas que distinguen ese proyecto de los demás cruceros de evaluación directa. A pesar de ello, la composición de edades de la biomasa estimada en ese año sí es incluida. La biomasa estimada en el crucero del año 2002, es el valor más alto de la serie de biomasas producidas mediante el método acústico de evaluación directa. Este dato en particular no es incluido en las evaluaciones indirectas, porque en este contexto ha demostrado ser inconsistente con las demás piezas de información del stock. Entre los años 1995 y 2002, la biomasa de merluza común experimentó un crecimiento alcanzando 1,6 millones de toneladas al final de ese período. A partir del año 2004 el tamaño del stock se redujo notablemente y en el año 2005 se estima el valor más bajo de la serie de biomasas acústicas. Junto con ésta disminución del tamaño del stock, tuvo lugar un deterioro de su estructura de edades la que a partir del año 2005 es dominada por los grupos de edad II, III y IV (Lillo et al, 2006, 2007 y 2009b). De acuerdo a los resultados preliminares del crucero de invierno del año 2010, la actual biomasa del stock es cercana a las 284.575 toneladas y su estructura demográfica aún se encuentra representada principalmente por los grupos de edad II al IV (~85% de la biomasa) (Lillo et al, 2010). Es importante notar aquí que el área evaluada en el año 2010 es menor al área normalmente prospectada por estos cruceros ya que debido a consideraciones logísticas, la denominada zona I (29°10' S - 31°25' S.) no fue prospectada. Sin perjuicio de ello, el área cubierta por el último crucero corresponde a aquella en donde se distribuye más de 90% de la biomasa del stock (Lillo et al, 2009a) (Figura 27). La biomasa estimada por los cruceros acústicos ha exhibido un moderado aumento a partir del año 2005, con el mayor incremento medio entre los años 2005 y 2006 (20%). Entre los años 2006 y 2009 el incremento medio de la biomasa fue de aproximadamente 8%. La biomasa estimada para el año 2010 representa una reducción de 14% respecto a la estimación del año 2009, lo que se debe principalmente a las diferencias metodológicas señaladas en el párrafo anterior (Figura 27).




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Figura 27. Biomasas de merluza común estimadas por el proyecto de evaluación directa de la abundancia

(Fuente: Lillo et al., 2010). El valor de biomasa total estimado a partir de la evaluación acústica del año 2010 fue incluido en el modelo junto a los demás valores de la serie sin mayor corrección en este último. En primera instancia parece razonable sustraer desde los demás valores de la serie, el valor de la biomasa respectiva evaluada en la Zona I, sin embargo una consideración más detenida permite apreciar que en los años 1999 a 2001 el centro de masa de la población se encontraba ligeramente desplazado hacia el norte del área de evaluación (Figura 27). De este modo, el porcentaje medio de la biomasa presente en esta zona en los demás años es 5%, mientras que este porcentaje es un 13% en los años 1999 a 2001. De acuerdo con esto, la eliminación de la biomasa de la Zona I desde todos los años de la serie se consideró arbitraria y el valor evaluado en el año 2010 fue incluido en la evaluación de stock sin mayores ajustes. 4.2.4 Composición de edades Las composiciones de edades de las capturas utilizadas en la evaluación de stock, provienen de la base de datos que mantiene la sección de edad y crecimiento del IFOP. Esta base de datos consiste de matrices de captura en número por grupo de edad, tanto para la flota industrial como para los cruceros de evaluación directa del stock y han sido elaboradas a partir de los muestreos periódicos de frecuencia de longitudes de las capturas comerciales y de los muestreos de longitud de los lances de identificación de los cruceros de evaluación directa, expandiendo las frecuencias de longitud a las capturas correspondientes y transformándolas a edades mediante claves talla-edad construidas para cada combinación de sexo-semestre-zona en el caso de las capturas industriales y sexo-zona en el caso de los cruceros de evaluación, las que son generadas a partir de la lectura de otolitos (Ojeda,




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et al. 1997; Aguayo y Ojeda 1987; Gálvez et al., 2010a). Esta información es luego combinada, para producir la composición de edades anual. En el caso de la captura industrial, estas matrices abarcan los años 1968 a 2010 y los años 1993, 1995, 1997, 1999 al 2002 y 2004 al 2010 en el caso de los cruceros de evaluación directa. Las composiciones tanto del crucero de evaluación directa como de las capturas comerciales del año 2010, corresponden a estructuras preliminares elaboradas con las composiciones de longitud respectivas de las capturas y del crucero del año 2010 y las claves talla edad correspondientes al año 2009 (Figura 28). La información de edades de la captura comercial, no muestra avances claros de cohortes importantes en los años 1968 a 1987 (Figuras 28). En las estructuras del crucero y las capturas, se puede observar la significativa juvenilización que tuvo lugar simultáneamente a la reducción de la biomasa del stock con posterioridad al año 2004 (Figuras 27). Las composiciones de edades muestran el ingreso de nuevas clases anuales a partir del año 2005 (Figuras 28).

Figura 28. Estructuras de edades de las capturas industriales (1968-2010) y de los cruceros de evaluación hidroacústica (1993, 1995, 1997, 1999 al 2002 y 2004 al 2010) de merluza común.




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4.2.5 Pesos medios La información de pesos medios a la edad anuales es estimada a partir de las relaciones peso-talla y claves talla-edad elaboradas por semestre y zona (sección 4. 2. 4). La información disponible cubre los años 1968 a 2010.

Figura 29. Pesos medios a la edad de merluza común estimados a partir de los muestreos biológicos de

las capturas industriales realizados entre los años 1968 y 2010 (Fuente: IFOP). 4.2.6 Índice de abundancia relativa de jibia La jibia (Dosidicus gigas) es un calamar ommastrephido endémico de la región Este del Océano Pacífico, distribuido verticalmente entre la superficie y los 1.200 m y que se encuentra en concentraciones comerciales en las áreas subtropicales de ambos hemisferios (Erhardt et al., 1983; Taipe et al., 2001; Fernández y Vásquez, 1995). Su rango geográfico está comprendido entre los 40° N (California, Estados Unidos) y los 47° S (Sur de Chile) (Nigmatullin et al., 2001). La distribución espacial de la jibia se caracteriza por expansiones migratorias hacia ecosistemas al norte y sur de los límites de su rango geográfico. De magnitud y periodicidad variable, estas migraciones a menudo tienen lugar simultáneamente en ambos hemisferios, sugiriendo un mecanismo causal común y de origen abiótico. La última expansión de este tipo, se registró en ambos hemisferios a partir del año 2000 y desde entonces ha mantenido su presencia en aguas localizadas hacia el norte y sur de sus límites geográficos de distribución (Keyl et al., 2008).




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Esta reciente expansión del rango de distribución de Dosidicus gigas en el Pacifico Este parece haber incrementado la presión de predación sobre los stocks de merluza distribuidos frente a Norte y Sur América, lo que puede tener un efecto sobre sus pesquerías (Rodhouse, 2008) Este es un depredador de crecimiento rápido y de una gran demanda energética que tiene un nivel trófico superior a 4 (Arancibia y Neira, 2006; Field et al. , 2007) y se ha sugerido que en la década del 2000 las merluzas Merluccius gayi y Merluccius productus se han contado entre sus presas más importantes, pudiendo ésta haber removido una fracción importante de las biomasas de estos stocks (Arancibia y Neira, 2006; Alarcón et al., 2008; Tascheri et al., 2010; Zeidberg y Robinson, 2007) y alterado su comportamiento cuando estas especies coinciden espacialmente (Holmes et al., 2008). Entre las posibles explicaciones para el comportamiento altamente variable de las poblaciones de calamares se cuentan: (1) Efectos directos de la variabilidad ambiental; (2) cambios en la disponibilidad de presas, especialmente para los estados tempranos de vida; (3) cambios en los patrones de depredación, enfermedades y parasitismo; (4) la explotación de sus depredadores, pudiendo esto reducir la presión de predación y de este modo crear nichos vacantes para que estas especies de vida corta y ecológicamente oportunistas puedan expandirse (Rodhouse, 2008). Al respecto (Keyl et al., 2008) sugieren que la presente invasión de Dosidicus gigas hacia áreas previamente deshabitadas, fue el resultado de la combinación de condiciones ambientales favorables e impactos de la pesca: el cambio de régimen de aguas cálidas a frías que siguieron a un fuerte evento El Niño/La Niña, combinado con las pesquerías que se desarrollan sobre sus competidores y depredadores habrían abierto un nicho no disponible previamente que permitió la presente expansión de la jibia. Al respecto durante el último periodo de expansión geográfica de la jibia se observó que estas maduraban a longitudes significativamente mayores a los años previos (Keyl et al., 2008; Arguelles et al., 2008). La madurez a determinada longitud depende de la temperatura y la disponibilidad de alimento, lo que significa que en condiciones frías la jibia va a madurar a longitudes mayores y migrar mayores distancias (Keyl et al., 2008; Arguelles et al., 2008). Durante la última expansión geográfica, grupos de jibias grandes y maduras sexualmente fueron observadas frente a Chile, Méjico, Oregon y la Columbia Británica, lo que sugiere un forzante ambiental de gran escala (Arguelles et al., 2008). A partir del año 2006, la jibia ha visto disminuida su importancia relativa en el área de la pesquería demersal centro sur y la merluza común ha recuperado su lugar como la especie dominante en el ecosistema demersal centro sur de Chile (Lillo et al., 2009b; Lillo et al., 2010). Sin embargo, la población local de jibia no ha reducido su abundancia relativa a los niveles previos al año 2000 (Figura 30).




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La drástica disminución de la abundancia y el cambio en la estructura de edades del stock de merluza común observado entre los años 2002 y 2005, coincide temporalmente con un importante incremento de la abundancia de jibia en el área de la pesquería centro sur y de acuerdo con estos antecedentes, en todos los escenarios de evaluación analizados se incluyó una relación directa entre la importancia relativa de jibia en el área de la pesquería y una fuente adicional de mortalidad natural. Para este efecto, se utilizó la señal de CPUE (kg/h.a) publicada por Alarcón et al., (2008) y que es rutinariamente actualizada por el Instituto de Investigación Pesquera de la VIII Región (INPESCA), siendo ésta estimada a partir de datos de la pesca industrial recopilados con posterioridad a 1999. La serie de abundancia relativa derivada del crucero de evaluación directa de merluza común no es utilizada, porque este proyecto no se ejecutó en el año 2003 y se presume en ese año la jibia alcanzó la mayor abundancia local de los últimos ocho años (Figura 30).

Figura 30. Captura por unidad de esfuerzo de jibia Dosidicus gigas (k/h.a) estimada por INPESCA a partir

de datos de la flota industrial mayor a 1000 hp de potencia de motor.




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4.3 Supuestos y parámetros 4.3.1 Unidad poblacional y aspectos biológicos En la hipótesis de trabajo se asumió que:

• El recurso explotado entre la IV y IX Regiones constituye una unidad de stock (Paya et al., 1997).

• La variabilidad latitudinal en las estructuras de tamaños de las capturas y cruceros no

provee fundamento para la incorporación de aspectos espaciales explícitos.

• Las diferencias en los patrones de explotación de ambas flotas no son significativas y por lo tanto no fueron modeladas de manera explícita.

La edad de longevidad de la merluza común es de 10,2 años para los machos, 18,8 años para las hembras y 20,6 años para ambos sexos en conjunto (Ojeda et al., 1997). En las capturas comerciales en tanto, las edades máximas observadas son 11 años en machos y 14 años en hembras (Payá et al., 1992; Aguayo, 1995; Gálvez et al., 2010a). En acuerdo con lo anterior, las estimaciones empíricas de la mortalidad natural presentan un rango menor en hembras (0,25 – 0,39) que en machos (0,39 – 0,46), variando según el método y modo en que se considera la incertidumbre en la estimación. Dependiendo de esto último, los intervalos de confianza de 95% pueden sobreponerse, implicando que las diferencias entre sexos en la mortalidad natural no son significativas (Cubillos et al., 1999). Las tasas de crecimiento sí difieren entre sexos, siendo las hembras las que alcanzan las mayores longitudes (Ojeda et al., 1997). La longitud media de madurez sexual ha sido estimada principalmente para las hembras, presentando variaciones de acuerdo al método y muestreo utilizado en su estimación y también a través del rango latitudinal en que se distribuye el recurso (Poulsen, 1952; Alarcón y Arancibia, 1993; Balbontín y Fischer, 1981; Cerna y Oyarzún, 1998). En situaciones con una estructura demográfica robusta, se estima que la longitud media de madurez sexual es muy próxima a los 37 cm. LT, lo que corresponde a individuos de 3 años de edad, sin embargo como resultado del reciente cambio en la estructura de edades del stock, se han estimado reducciones en la longitud media de madurez sexual (Lillo et al, 2009b; Alarcón y Balbontín, 2008; Gálvez et al., 2010b) que sugieren que la edad media de madurez sexual pudo también haberse modificado. La transformación de los datos de frecuencia de madurez sexual por intervalo de longitud, determinados en el marco del proyecto FIP 2009-12 (Gálvez et al., 2010b), a proporciones de madurez por edades utilizando los parámetros de crecimiento estimados por Aguayo y Ojeda (1987), produjo una ojiva con una edad media de madurez sexual de 3,7 años sugiriendo que la ojiva de madurez sexual a la edad no ha experimentado modificaciones en el tiempo.




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Previo al año 2004, la edad de reclutamiento a la pesquería coincidía con la edad media de madurez sexual (3 años). En el presente y como resultado del cambio demográfico experimentado por la población posterior a ese año, la edad de reclutamiento es de 2 años. La dieta de merluza común esta dominada por crustáceos y peces. En el primer grupo de presas el ítem más persistente son los eufáusidos, en tanto que los langostinos han mostrado una importancia relativa variable. En el segundo grupo, la anchoveta y sardina común han reducido su importancia, dando paso a los mictófidos como ítem principal entre los peces (Arancibia y Fuentealba, 1993; Arancibia et al., 1998; Bustos et al., 2006). En general el canibalismo parece jugar un rol menor en esta especie, en comparación a otras especies del género Merluccius (Alheit y Pitcher, 1995) y en años recientes su importancia relativa se ha reducido en comparación con los resultados de los estudios efectuados en los años 90 (Arancibia et al., 1998; Bustos et al., 2006). Jurado-Molina et al., (2006) concluyeron que la mortalidad de merluza común por canibalismo es ejercida principalmente por la fracción adulta del stock (Edades 4+) y tomando en cuenta la notable reducción en la abundancia de las edades 5+ (Lillo et al. 2006; Paya et al.,2005; Tascheri et al, 2010) que se mantiene desde el año 2005, el canibalismo no sería un factor determinante del éxito de los reclutamientos. 4.3.2 Desembarques En este modelo las mortalidades por pesca de cada año se estimaron como parámetros y consecuentemente las capturas fueron estimadas con error empleando la ecuación de captura de Baranov (1918). El análisis no consideró la desagregación de la información por sexo y/o flotas. 4.3.3 Mortalidad natural Las evaluaciones de merluza común para ambos sexos combinados se han basado en un estimado de M = 0,3 año -1 (Cubillos y Arancibia, 1992; Arancibia y Cubillos, 1993; Cubillos et al., 1994). En el caso de las evaluaciones efectuadas por IFOP, desde la adopción de los modelos de análisis de captura a la edad, estos se han implementado para ambos sexos combinados usando un valor de M = 0,33 (Payá et al., 2002; Canales et al, 2007). Es importante señalar aquí que los modelos empíricos más usados para estimar M no producen estimados precisos y que las tasas de mortalidad reales y su variabilidad aún son pobremente conocidas (Pascual e Iribarne 1993; Vetter 1988, Cubillos et al., 1999) Como se ha implementado en las últimas evaluaciones (Paya, 2007; Canales, 2007; Tascheri et al., 2010), en este trabajo se asumió que la mortalidad natural está compuesta por un efecto constante (M=0,33) y una fracción variable, proporcional a la abundancia local de jibia entre los años 2001 y 2010. La captura por unidad de esfuerzo de jibia registrada por la flota industrial que operó sobre merluza común, se asume a su vez proporcional a la abundancia local de jibia en el mismo período.




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En el modelo también se supone que el efecto de la fracción variable de la mortalidad natural es el mismo sobre todas las edades. 4.3.4 Reclutamientos El modelo supone que los reclutamientos son variables aleatorias distribuidas en torno a un modelo stock recluta Ricker sujeto a error de proceso. El valor de los reclutamientos sigue una distribución log-normal, con una desviación poco informativa (cv=0,6). 4.3.5 Selectividad El efecto de mortalidad edad-específico siguió una función logística en todos los escenarios evaluados, la cual asume que los peces completamente reclutados a la pesquería tienen igual probabilidad de ser removidos por una unidad de esfuerzo. El análisis también consideró efectos selectivos diferentes en dos bloques de años (1968 – 2003; 2004 – 2010). 4.3.6 Capturabilidad El coeficiente de capturabilidad corresponde a un factor de escala que vincula los datos de CPUE y biomasa acústica medidos con error, con la biomasa explotable a mitad de año y aquella disponible al método de prospección a inicios de agosto, respectivamente. Para estos efectos, se asume que la efectividad del método de prospección varía por edades de acuerdo a un modelo logístico y en un escenario de análisis se asumió diferencias en este patrón en dos bloques de años (1968 – 2003; 2004 – 2008).




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5. EVALUACIÓN DE STOCK

La principal herramienta utilizada en este estudio es un modelo de análisis integrado (Fournier y Archibald, 1982) que permite incluir todos los datos disponibles en un solo análisis. De acuerdo con este paradigma, la captura a la edad no es suficiente para estimar todos los parámetros de un modelo estructurado por edades, lo que requiere de información y/o supuestos adicionales. La pieza de información adicional más común es un índice de abundancia relativa, que en el caso de la evaluación de la merluza común son dos los índices de este tipo que se incluyen: datos de cruceros de evaluación directa de la abundancia (Lillo et al., 2010) y un índice basado en la captura por unidad de esfuerzo de la flota industrial (ANEXO 1). Esta información auxiliar es incluida en el análisis combinando funciones objetivo para cada pieza de información (en este caso, las composiciones de edad de la captura industrial y del crucero de evaluación, los índices de abundancia relativa y los desembarques), las que miden la diferencia entre los datos observados y las predicciones del modelo. La función objetivo combinada, es entonces minimizada para estimar los parámetros. El modelo cuyos resultados se presentan a continuación, es proyectado hacia adelante a partir del año 1968, separando la mortalidad por pesca en componentes de edad y año y cambiando el valor de los parámetros (reclutamientos, abundancia inicial por edades, desvíos de los reclutamientos, mortalidades por pesca, selectividades a la edad de la flota y el crucero de evaluación, coeficientes de capturabilidad, la relación stock-recluta y el factor de escala de la fracción variable de la mortalidad natural) hasta que las estructuras e índices de abundancia estimados ajustan los valores observados (ANEXO 2). Complementariamente, en este estudio también se exploró un modelo con sexos separados cuyos resultados preliminares se reportan en el ANEXO 3. Los resultados que se presentan en este informe se encuentran entonces condicionados a los supuestos adoptados en la implementación del modelo o asociados a su estructura. Como se indicó en esta evaluación del stock de merluza común se estimaron los siguientes parámetros:

- Reclutamientos anuales a la pesquería, correspondientes a individuos de 2 años de edad

- Parámetros de la relación entre la CPUE y la biomasa explotable

- Parámetros de las curvas de selectividad de la flota y de la detección por edades del método de prospección acústica.

- Abundancia por grupos de edades de la población en el año de inicio del modelo.

- Coeficiente de mortalidad natural variable entre los años 2001 y 2010.

- Mortalidadades por pesca en los años 1968 a 2010.




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En la implementación del modelo y el algoritmo de proyección, se utilizó el paquete de software ADMB (ADMB Project 2009). En la representación gráfica de los resultados, se empleó el lenguaje y ambiente para la computación estadística y gráfica R (R Development Core Team 2010).

5.1 Ajuste del modelo de evaluación Se evaluaron 2 escenarios que se distinguieron por la forma en como se modeló la disponibilidad de las distintas edades al método de prospección acústica. En un primer caso, esta disponibilidad se mantuvo invariante a través de todo el período evaluado en tanto que en el segundo caso, esta disponibilidad fue diferente para dos bloques de años, el primero comprendido entre 1968 y 2003 y el segundo entre 2004 y 2010 (Figura 31).

Figura 31. Disponibilidad por edades de los individuos de merluza común al método acústico de

prospección en dos bloques de años, 1968-2003 y 2004-2010 y ojiva de madurez sexual a la edad de merluza común.




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La “selectividad” del crucero de evaluación directa estimada bajo el escenario en que esta se mantuvo constante fue muy similar a aquella estimada para el período 1968-2003 en el escenario en donde se asumieron dos bloques con diferente resolución por edades para el crucero acústico. En la Figura 31, es posible notar como la biomasa estimada para el crucero de evaluación necesariamente será menor a la biomasa desovante si la ojiva de selectividad utilizada es aquella del bloque de años 1968-2003, dado que el área bajo las curvas es mayor bajo la ojiva de madurez. Por el contrario, la biomasa bajo la curva del bloque 2004-2010 es mayor a la biomasa desovante (Figura 31). Los escenarios de evaluación adoptados en función de esta hipótesis de trabajo produjeron diferencias importantes en los valores estimados para las variables de estado. En ambos casos tanto la información de proporción de edades de la captura comercial como la del crucero de evaluación directa fueron incluidas en el análisis y se consideró también un cambio en la selectividad de la flota a partir del año 2004. Si bien se supuso que el crucero de prospección no es igual de efectivo sobre todas las edades, se consideró que la totalidad de la población es observada por el crucero. La abundancia relativa de jibia, según fue registrada por la flota industrial entre los años 2001 y 2010, se asumió directamente proporcional a una fracción variable de la mortalidad natural en ese período. Entre los años 1968 y 1987, la información de composición de edades de las capturas es poco variable y no muestra con claridad el avance de las cohortes (Figura 28). En ausencia de un índice de abundancia relativa para la mayor parte de este período (la serie de CPUE se inicia en 1983 y los cruceros en 1995), los valores estimados de las variables de estado no muestran variaciones importantes (Figura 32).




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Figura 32. Ajuste del modelo a la información de edades de las capturas industriales de merluza extraídas entre los años 1968 y 2010.

El ajuste de las estructuras de edades de las capturas fue satisfactorio en ambos escenarios evaluados con excepción tal vez de los años 1981, 1992, 1994, 1995, 1998 y 2003. De esta manera el modelo capta bien el ingreso de clases anuales que se observa en las estructuras de la flota durante los años 90s (Figuras 28 y 32). Desde el año 2004, el ajuste a los datos de composición de edad de las capturas fue particularmente bueno y de este modo el modelo captura bien la abrupta pérdida de las edades 5+ y consiguiente juvenilización de las capturas observadas a partir del año 2005 (Figura 32).




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Este cambio también fue registrado en las composiciones de edad de la biomasa estimada por el crucero de evaluación directa del stock. En estos años en particular (2005 a 2010) también el ajuste fue adecuado en el caso del crucero, lo que es notable dado que la composición de edades del crucero normalmente presenta un ajuste de menor calidad al que se obtiene en las capturas industriales como se puede apreciar en los años 1997 al 2001 (Figura 33).

Figura 33. Ajuste del modelo a la información de composición de edades de la biomasa estimada por el

crucero de evaluación acústica entre los años 1993 y 2010.




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El modelo se ajustó muy bien a la biomasa acústica y desembarques (con un coeficiente de variación de 10% en los modelos de error respectivos). En el caso de la CPUE, el modelo no se ajusto igual de bien a los valores de este índice (cv=0.2). Aún cuando las tasas de captura son sometidas a un análisis de estandarización, en los últimos años estrategias operacionales por parte de la flota tendientes a optimizar el rendimiento de pesca y la distribución espacial localizada de las capturas comerciales, pudieron causar variaciones en la CPUE independientes de las variaciones que pudo experimentar la abundancia del recurso (ANEXO 1) (Figura, 34).

Figura 34. Ajuste de los índices de abundancia relativa (CPUE y biomasa acústica) de las capturas

comerciales de merluza común y selectividades de la flota, estimadas para dos bloques de años.




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5.2 Resultados de la evaluación de stock 5.2.1 Mortalidad natural variable y mortalidad por pesca En el análisis se asumió una proporcionalidad directa entre la abundancia relativa de jibia presente en el área de la pesquería entre los años 2001 y 2010 y un factor adicional de mortalidad natural de merluza común. De acuerdo con el índice de captura por unidad de esfuerzo estimado a partir de la operación de la flota industrial, la abundancia local de jibia se incrementó rápidamente entre los años 2001 y 2003 y posteriormente declinó con similar velocidad (Figura 30). De acuerdo a los resultados, el factor de mortalidad adicional atribuido a la jibia pudo remover hasta un máximo de 44% de la población de merluza común en el año 2003. Dependiendo del escenario evaluado, esta fracción pudo alcanzar una biomasa de 532 mil t a 612 mil toneladas (Figura 35). Entre los años 2001 a 2010 se estima que las remociones por este factor de mortalidad natural adicional pudieron totalizar 1.717 mil toneladas.

Figura 35. (Panel superior) Mortalidad natural variable proporcional a la abundancia relativa de jibia en el área

de la pesquería entre los años 2001 y 2010; (Panel inferior) Tasa instantánea de mortalidad por pesca experimentada por los individuos completamente reclutados a la pesquería.

No todas las edades experimentan la totalidad de la mortalidad por pesca a la que se encuentran sometidos los individuos completamente reclutados a la pesquería. Se estima que este efecto cambió a partir del año 2004, definiendo de este modo dos períodos con patrones de explotación diferentes (Figura 34).




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Los resultados muestran que entre los años 1968 y 2003, la edad completamente vulnerable se encontraba en los 8 años de edad, pero desde el año 2004 en adelante ésta se encuentra en los 5 años de edad (Figura 34). Este cambio resulta del desplazamiento de la estructura de la población hacia edades más jóvenes, como resultado de la remoción de la fracción adulta de la población (edades 5+) (Canales et al., 2007; Tascheri et al., 2010). El patrón de explotación estimado para los años más recientes se ubica a la izquierda de la ojiva de madurez sexual histórica, sugiriendo que en los últimos años la biomasa explotable de la población es mayor a la biomasa desovante, condición que no es adecuada desde la perspectiva de la conservación del recurso. Esta fracción podría ser menor si se consideran los antecedentes recientes que sugieren que la ojiva de madurez a la edad pudo haberse desplazado hacia edades más jóvenes con posterioridad al año 2005 (Lillo et al, 2009; Alarcón y Balbontín, 2008; Gálvez et al., 2010b).

Las mortalidades por pesca estimadas para la década del 70 y 80 evidencian el redimensionamiento del mercado al consumo local, situación que se mantuvo durante la mayor parte de los años 80 y consecuentemente la mortalidad por pesca se redujo (Figura 35). A fines de los años 80 se iniciaron las exportaciones de productos congelados de merluza con un incremento en la mortalidad por pesca por esta causa, la que disminuyó al iniciarse un período de crecimiento poblacional. El continuo incremento en las cuotas de pesca y los desembarques elevó nuevamente la mortalidad a mediados de la década del 2000 hasta alcanzar un valor máximo de 0,47 año-1 en el año 2003 luego de lo cual, le sucedió un período de rápida disminución de la abundancia y las mortalidades por pesca se redujeron como resultado de la menor disponibilidad del recurso y por el ajuste de las cuotas de pesca, resultando en mortalidades del orden de 0,22 año-1 para los últimos dos años (Figura 35).

5.2.3 Reclutamientos De manera característica, los reclutamientos de merluza común estimados con este modelo cambian de magnitud a partir del año 1990 conformando dos períodos, uno de niveles bajos (1968 a 1989) y otro de reclutamientos altos (1990 a 2010) (Figura 36). El período de mayor productividad coincide con el último período de crecimiento del stock, el que entre los años 1995 y 2002 alcanzó altos niveles de abundancia (Figura 34). Desde el punto de vista de la historia administrativa de la pesquería y de los cambios en su explotación, este intervalo de años corresponde a un período de incremento en las cuotas globales anuales de pesca y por consecuencia también de los desembarques. En este período de mayor abundancia, la pesquería era sostenida por ocho grupos de edad los que, considerando ambos sexos combinados, incluían los grupos de edad III al X (Tascheri et al., 2002) (Figura 36).




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Figura 36. Reclutamientos (edad 2) estimados para la merluza común entre los años 1968 y 2010.

Al ajustar la función de Ricker a las estimaciones de la población sexualmente madura y el reclutamiento obtenidas para los años 1968 a 1989 y 1990 a 2008 separadamente, se obtienen dos conjuntos diferentes de parámetros, los que sugieren que en cada uno de estos períodos se pudieron producir cohortes de magnitud muy diferente a un mismo tamaño de stock desovante (Canales et al., 2007; Figura 37). Al emplear los parámetros de estas relaciones en un análisis de producción estructurado por edades (ANEXO 4) y construir las curvas de rendimiento en equilibrio asociadas, tendríamos que para un stock cuya producción esta dada por la relación 1968-1989, la población desovante potencial (en ausencia de explotación) no habría superado las 484 mil toneladas, lo que contrasta con una población desovante potencial de 1.282 miles de toneladas, estimada para el período comprendido entre los años 1990 y 2008 (Figura 37). Desde el punto de vista de los rendimientos, para el período de reclutamientos bajos el máximo rendimiento sostenible se estimó en 51 mil toneladas las que se obtienen con un nivel de stock desovante de 217 mil toneladas. Para el período de reclutamientos altos, el análisis sugiere que en estas condiciones se podrían extraer capturas sustentables de aproximadamente 228 mil toneladas llevando el stock desovante a un nivel cercano a las 500 mil toneladas (Figura 37).




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Figura 37 Izquierda: relaciones población desovante-reclutas de merluza común, estimadas para los años

1968 a 1989 y 1990 a 2008, la línea negra representa la relación media histórica. Derecha: curvas de rendimiento en equilibrio, asumiendo la productividad sugerida por la figura de la izquierda.

5.2.4 Biomasas Las fluctuaciones de la biomasa se describen en referencia al análisis donde se adoptó el supuesto de cambios en la ojiva de selección del método de evaluación acústico a partir del año 2004. La biomasa total es el peso de la población de 3 años o más, presente a inicios de cada año. Entre 1970 y 1990 la biomasa total creció en 300 mil toneladas, con un incremento porcentual anual medio de 4% (Figura 38, Tabla 1). Entre los años 1992 y 1996 el stock continuó creciendo, esta vez a una tasa media de 25% anual y con un incremento neto de 861 mil toneladas. A partir del año 2001, la población comenzó a reducirse a una tasa anual promedio de 26% de la biomasa total y en el año 2005, la perdida acumulada en biomasa era de 1 millón 397 mil toneladas (Figura 38, Tabla 1). El valor medio de biomasa total estimado bajo este escenario para los años 2008 a 2010 fue de 342 mil toneladas. La biomasa desovante corresponde al peso estimado de la población presente a inicios de agosto y que ha alcanzado la madurez sexual. Las fluctuaciones de la biomasa desovante son coherentes con los cambios experimentados por la población total (Figura 38). Consecuentemente entre los años 1970 y 1990 el peso de la población sexualmente madura




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creció 297 mil toneladas con un incremento en biomasa de aproximadamente 5% anual. Entre 1992 y 1996 en cambio, el incremento anual medio fue de 27% y al final de este corto período de años la biomasa se habría incrementado en 682 mil toneladas. De acuerdo a este modelo, en el año 2001 la biomasa desovante pudo alcanzar 1 millón 284 mil toneladas (Figura 38; Tabla1). Entre los años 2002 y 2005 la población desovante se redujo un 89% llegando a un valor mínimo de 134 mil toneladas (Figura 38; Tabla 1). Entre los años 2008 y 2010, la población desovante presenta un nivel medio de biomasa de 190 mil toneladas experimentando un incremento anual medio de 7%. La biomasa explotable es el peso de la población accesible a la pesca a inicios de cada año. Entre 1970 y 1990 esta fracción del stock se incrementó en 214 mil toneladas, creciendo a una tasa anual de aproximadamente 6% (Figura 38). Entre 1992 y 1999 la tasa de crecimiento anual del stock promedio fue de 15% y la biomasa vulnerable alcanzó las 736 mil toneladas. Este crecimiento continuó hasta el año 2001 y se detuvo en el 2002, posterior a este último año esta biomasa se redujo en un 75% (Figura 38). Entre los años 2006 y 2010 las estimaciones sugieren un incremento anual medio de 8%. La biomasa vulnerable estimada fue estimada para el año 2010 en 270 mil toneladas (Figura 38). En todas las fracciones de la población descritas se observa un rápido incremento de la biomasa que se inicia a mediados de los años 90s. Este importante crecimiento de la población se debió a las clases anuales exitosas que ingresaron a la pesquería en la primera mitad de los 90s y sostuvieron un incremento de los desembarques que se extendió hasta los primeros años de la década del 2000 (Figuras 25 y 28).

Figura 38 Evolución de la biomasa total (3+), desovante y vulnerable de merluza común entre los años

1968 y 2010. Se incluye la banda de confianza de 95%.




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Los coeficientes de variación de las estimaciones de biomasa fluctuaron entre un 6% y un 13% (Figura 37). En general fueron mayores para la biomasa vulnerable (mayor a 8% para la mayoría de los años) y menores para la biomasa total. En el caso de la biomasa desovante y la biomasa total, la mayor incertidumbre se observó en las estimaciones de los años 2001 a 2003 y en los últimos cuatro años de las series (Figura 38).

Tabla 1 Biomasa total 3+, desovante, explotable, reclutamientos, mortalidad por pesca y tasas de explotación de la

merluza común entre los años 1990 y 2010 estimadas con un modelo de análisis integrado y asumiendo dos bloques de años para la selectividad del crucero de evaluación directa.

Años Biomasa total

3+ (miles de t)

Biomasa desovante

(miles de t)

Biomasa explotable (miles de t)

Reclutas (n) Mort. Pesca (F) Tasa

Explot. (u)

1990 554 465 299 526 0.20 0.18 1991 459 339 255 824 0.33 0.28 1992 483 402 233 1540 0.27 0.24 1993 718 433 278 1902 0.26 0.23 1994 965 604 324 1490 0.23 0.20 1995 1213 910 444 1194 0.17 0.16 1996 1344 1084 582 1293 0.16 0.15 1997 1324 1071 651 1212 0.14 0.13 1998 1302 1082 683 1283 0.12 0.12 1999 1411 1190 737 2124 0.15 0.14 2000 1579 1105 751 1991 0.18 0.16 2001 1655 1284 758 1730 0.18 0.16 2002 1582 1261 750 1218 0.22 0.20 2003 929 776 473 1694 0.47 0.37 2004 345 261 288 1405 0.35 0.30 2005 258 135 187 926 0.34 0.29 2006 223 141 173 1075 0.33 0.28 2007 296 173 219 1385 0.27 0.24 2008 303 165 222 1622 0.29 0.25 2009 366 197 255 1186 0.22 0.20 2010 357 209 270 621 0.23 0.21




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Tabla 2 Biomasa total 3+, desovante, explotable, reclutamientos, mortalidad por pesca y tasas de explotación de la

merluza común entre los años 1990 y 2010 estimadas con un modelo de análisis integrado y asumiendo una selectividad constante para el crucero de evaluación directa.

Años Biomasa total

3+ (miles de t)

Biomasa desovante

(miles de t)



Explot. (u)

1990 520 426 305 493 0.18 0.17 1991 431 317 263 738 0.31 0.27 1992 446 376 243 1309 0.26 0.23 1993 638 395 289 1555 0.25 0.22 1994 823 529 335 1243 0.23 0.20 1995 1016 767 453 1041 0.17 0.16 1996 1124 897 579 1225 0.16 0.14 1997 1124 886 628 1143 0.14 0.13 1998 1126 913 649 1205 0.12 0.12 1999 1245 1031 709 2002 0.15 0.14 2000 1421 975 741 1982 0.17 0.16 2001 1523 1150 768 1925 0.17 0.15 2002 1516 1165 790 1554 0.20 0.18 2003 949 753 526 2718 0.39 0.32 2004 418 278 304 2452 0.29 0.25 2005 395 177 239 1442 0.26 0.23 2006 368 234 259 1540 0.23 0.21 2007 487 311 339 1919 0.18 0.16 2008 482 294 336 2484 0.20 0.18 2009 592 337 378 2070 0.16 0.14 2010 613 357 418 1193 0.15 0.14

5.3 Diagnóstico del modelo 5.3.1 Residuales El modelo de análisis integrado es un modelo estadístico y en este marco los residuos producidos por el proceso de ajuste deben ser examinados para determinar si no escapan al comportamiento predicho por la teoría (Harley y Maunder, 2003). De acuerdo con esto, en esta sección del reporte se examinan brevemente los residuos de las diferentes piezas de información empleadas en el ajuste. Del examen de los residuales de la composición de edades de las capturas se tiene que estos conformaron al patrón esperado, con una distribución aleatoria en torno a cero y con escasos valores distribuidos por fuera de la banda de dos desviaciones estándar (Figura 39).




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Figura 39. Distribución e histogramas de los residuales estudentizados de la composición de edades de

las capturas de merluza común. Columna izquierda: a través de los años; Columna derecha: a través de las edades.

Algunas de las edades incompletamente reclutadas fueron sub y sobre estimadas por el modelo, posiblemente como resultado de las variaciones en el patrón de explotación (Figura 39). Los histogramas de los residuales, aún cuando son asimétricos no relevan un comportamiento muy atípico de los residuales.




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En el caso de las composiciones de edad de los cruceros de evaluación directa, la distribución de los residuos a través de los años presentó un comportamiento aleatorio en torno a cero y también muy pocos valores mayores a dos desviaciones estándar (Figura 40).


los cruceros de evaluación directa del stock de merluza común. Columna izquierda: a través de los años; Columna derecha: a través de las edades.




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En el caso de los cruceros de prospección, la fracción correspondiente a las edades incompletamente reclutadas (menores a 5 u 8 años de edad, dependiendo del año de muestreo) fue sub y sobre estimada (Figura 40). El grafico también sugiere una tendencia a subestimar las edades más viejas. En los histogramas del crucero de evaluación directa, los residuales se encontraron razonablemente distribuidos en torno a cero, pero es notoria la mayor proporción de valores mayores a dos desviaciones estándar que en el caso de las estructuras de las capturas (Figura 40). Los residuos del índice de abundancia relativa estimado con los datos de captura y esfuerzo de la flota de arrastre, se distribuyeron bien en torno a cero, pero destaca un punto influyente en el año 1998 (Figura 41). En el caso de los residuos de la biomasa prospectada mediante medios acústicos, destaca la sobre-estimación de la biomasa del crucero del año 2004 (Figura 41).

Figura 41. Distribución de los residuales estandarizados de los ajustes de los índices de abundancia

relativa del stock de merluza común, estimados a partir de las capturas comerciales (panel superior) y mediante cruceros de evaluación directa (panel inferior).




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5.4. Resumen de la evaluación de stock Los reclutamientos de merluza común son de mayor magnitud a partir del año 1990, sugiriendo el transito del stock desde un régimen de producción bajo extendido entre los años 1968 y 1989 a otro más productivo, reconocible entre los años 1990 y 2010. Durante la primera mitad del período de mayor productividad, el stock creció de manera continua alcanzando altos valores de abundancia entre los años 1991 y 2002. De acuerdo con esto, las clases anuales exitosas producidas al inicio de la década de los 90s sustentaron el incremento en las cuotas globales anuales de pesca y desembarques registrados en los años siguientes. Esta evaluación se abordó en función a dos escenarios sustentados por diferentes supuestos acerca de la vulnerabilidad por edades de la merluza común al método acústico de prospección. En el primer caso, esta ‘selectividad’ por edades del método acústico se asumió constante para todo el período de evaluado y en el segundo, se asumieron dos bloques de años (1968-2003, 2004-2010) con diferentes ‘selectividades’. En este marco de análisis las biomasas estimadas para los años 2005 a 2010 bajo el segundo escenario, fueron un 38% menores a las estimadas bajo el primer escenario. La hipótesis de proporcionalidad entre la abundancia relativa de jibia y un factor adicional de mortalidad natural variable que operó en los años 2001 a 2010, sugiere que una mortalidad máxima por esta causa fue alcanzada en el año 2003, donde el 44% de la población habría sido removido con un equivalente en peso de 532 mil t a 612 mil toneladas, dependiendo del supuesto adoptado respecto de la selectividad del crucero de evaluación. Bajo el escenario que consideró una selectividad acústica diferente en dos bloques de años, la biomasa desovante estimada para el año 2010 fue del orden de las 209 mil toneladas. Bajo los mismos supuestos, la biomasa desovante del año 2009 pudo alcanzar las 197 mil toneladas.




60

6. STATUS DEL STOCK DE MERLUZA COMÚN

El status del stock de merluza común es establecido en base a la razón de biomasa desovante, excedentes productivos, diagrama precautorio de la mortalidad por pesca vs. la biomasa desovante e indicadores independientes de la evaluación del stock. 6.1 Evaluación del estatus basado en la biomasa desovante La razón de biomasa desovante potencial (RPD) se define por la siguiente expresión:

tt

F 0

BDRPD =

BD =

donde BDt es la biomasa desovante en cualquier instante de tiempo (t) y BDF=0 es la biomasa desovante media que estaría presente si su dinámica se hubiese producido en ausencia de pesca. Ésta se emplea como una referencia del potencial reproductivo sin deterioro, respecto del cual se establece la condición actual o en cualquier tiempo t. Estudios previos que emplearon este indicador, sugieren que rendimientos equivalentes al máximo rendimiento sostenido se pueden producir cuando la RPD se localiza en un rango comprendido entre 0,3 y 0,5. Asimismo, en muchas pesquerías no es posible observar una producción sostenida en situaciones en que la RPD se ubica por debajo de un valor igual a 0,2 (Francis 1993; Thompson 1993). Esta evaluación de stock se condujo en dos escenarios de análisis: i) eficiencia edad específica de la prospección acústica constante; ii) cambio de ésta eficiencia a partir del crucero del año 2004. Dado que la magnitud estimada de las variables de estado varió entre escenarios, el estatus del recurso fue establecido con relación a las estimaciones más conservadoras, las que fueron producidas bajo el escenario (ii). En este escenario el valor medio estimado para BDF=0 fue de 668 mil toneladas. Los resultados muestran que la RPD de la merluza común se incrementó lentamente entre los años 1968 y 1990, alcanzando y sobrepasando el potencial reproductivo de referencia entre los años 1995 y 2003 (Figura 42, panel izquierdo). Este incremento coincide con un período de reclutamientos exitosos y de crecimiento poblacional (Figuras 38 y 42). Posterior al año 2003 y debido al efecto combinado de un incremento en la mortalidad por pesca y una fuente adicional de mortalidad natural (Figura 35), la RPD se redujo rápidamente alcanzando valores iguales o muy cercanos a 0,2 entre los años 2005 y 2009 (Figura 42). Esta nueva condición redujo dramáticamente el potencial de crecimiento poblacional. En el año 2010 el valor mediano de la RPD fue estimado en 0,312 (Figura 42, panel derecho).




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Figura 42 Panel izquierdo: Evolución histórica de la razón de potencial desovante (RPD) de merluza

común incluyendo banda de 95% de confianza; Panel derecho: distribución de probabilidades de la RPD estimada para el año 2010; línea vertical=RPD mediana, líneas verticales segmentadas=límites de confianza de 95%.

6.2 Evaluación del status basado en los excedentes productivos El excedente productivo se define como la diferencia en biomasas totales entre dos años consecutivos más los desembarques (Quinn y Deriso, 1999). Mirado desde una perspectiva histórica, éste nos permite visualizar el nivel de desembarque que pudo ser extraído manteniendo la población en estado estable. Con base en los resultados del modelo que consideró un cambio en la selectividad del crucero a partir del año 2004, tenemos que entre los años 1970 y 1990 los excedentes productivos fluctuaron aproximadamente entre 25 mil y 88 mil toneladas en tanto que la pesquería extrajo durante este período una captura media de 47 mil toneladas. Durante la mayor parte de este período la pesca no capturó la totalidad de los excedentes (Figura 43). Entre los años 1991 y 1999 los desembarques se incrementaron de 60 mil a 100 mil toneladas aproximadamente, estas capturas (con excepción del año 1996) sin embargo fueron menores a los excedentes disponibles, lo que evidencia el importante crecimiento que experimentó la biomasa del stock durante la década de los 90s (Figura 25 y 43).




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Este crecimiento del stock estuvo acompañado de un crecimiento continuo de los desembarques, motivado por un constante incremento en las cuotas de captura que culminó en el año 2004 (Figura 25 y 43). En particular, la cuota de captura alcanzó y superó las 100 mil toneladas entre los años 2000 y 2004 período en donde el promedio de los desembarques fue de 107 mil toneladas, estos eventos coinciden con fuertes variaciones negativas en los excedentes productivos (Figura 43). Este incremento en la mortalidad por pesca (Figura 35, panel inferior) posiblemente se sumó a una fuente adicional de mortalidad natural (Figura 35, panel superior) las que actuaron de manera combinada produciendo la fuerte variación negativa observada en los excedentes (Figura 43). La caída en los rendimientos de pesca (Figura 34) y el gradual ajuste de las cuotas de captura, contribuyeron a reducir la mortalidad por pesca con posterioridad al año 2004 (Figura 35, panel inferior), lo que resultó en variaciones positivas de los excedentes entre los años 2005 y 2008. De acuerdo con estos resultados, en el año 2009 la pesquería no produjo excedentes (Figura 43).

Figura 43 Evolución de los excedentes productivos y desembarques de merluza común entre los años

1968 y 2009.




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6.3 Diagrama precautorio

Este diagrama ilustra como el estado del stock fluctúa con relación al nivel de explotación sobre una base de tiempo anual. La posición o estatus del stock en cualquier año dado es calificada con relación a puntos biológicos de referencia (PBR). El diagrama precautorio grafica F, la mortalidad por pesca (un indicador de presión) en el eje-x, contra la biomasa desovante del stock (indicador de estado) en el eje-y (Figura 44). Los PBR en este diagrama corresponden a valores estándar en cada uno de los ejes. Se dice entonces que un stock está dentro de límites biológicos seguros cuando la biomasa desovante se encuentra por debajo el nivel umbral en el cual el reclutamiento se ve comprometido y cuando la mortalidad por pesca es mayor o igual a aquella capaz de conducir la biomasa del stock hasta ese umbral. Los acuerdos internacionales vigentes y guías técnicas compatibles (UNCLOS, FAO, 1995, UNFSA, Anexo II) promueven una aproximación precautoria a la explotación, bajo la cual se deben emplear PBRs y establecer la condición de explotación de los stocks con relación a estas referencias. Aquí en la determinación del estatus se emplean puntos de referencia límite (que buscan mantener la explotación dentro de límites biológicos seguros, PRL) y puntos de referencia objetivo (que buscan satisfacer los objetivos del manejo, PRO). En este caso se emplea la biomasa desovante equivalente a un 40% de aquella que estaría presente si no hubiese habido pesca y la mortalidad por pesca que produce este nivel de biomasa como PRO (BD40 y F40) y la biomasa desovante equivalente a un 20% de aquella que estaría presente en ausencia de pesca y su correspondiente mortalidad por pesca (BD20 y F20) como PRL. Los valores particulares de estos PBRs empleados en la construcción de la Figura 44 fueron derivados con relación un estudio desarrollado en el marco del comité científico de esta pesquería (ANEXO 4). A este respecto, es importante hacer notar que tanto la definición, estudio y adopción de PBRs para el manejo, como la adopción de la nomenclatura para la definición del estatus de este recurso, es un trabajo aún en desarrollo. Las estimaciones de mortalidad por pesca y biomasa desovante empleadas en la construcción del diagrama, corresponden al escenario de análisis en donde se asume un cambio en la selectividad del crucero de evaluación directa a partir del año 2004 (Tabla 1). Los valores de los PBRs empleados como referencia, fueron derivados de un modelo de producción estructurado por edades, en el cual se empleó una relación stock recluta que consideró sólo los reclutamientos producidos entre los años 1990 y 2008 (estimados en esta evaluación), los pesos medios a la edad promedios correspondientes a este período, la probabilidad de madurez sexual por clase de longitud estimada en el proyecto FIP 2009-12 (Gálvez et al., 2010) y que fue convertida a probabilidad por edades, utilizando la ecuación de crecimiento inversa y los parámetros estimados por Aguayo y Ojeda (1987) (ANEXO 4) y el patrón de explotación de la flota correspondiente al período 2004-2010. Los valores de los PBRs utilizados en el diagrama fueron los siguientes: BD40=526.551 toneladas; F40=0.32; BD20=280.914 toneladas y F20=0.46.




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De acuerdo con el diagrama, el stock se encontró en riesgo de sobre-explotación durante gran parte de los años 80s y principios de los 90s (Figura 44). En este momento de la historia del stock ingresan clases anuales importantes que sostuvieron un crecimiento de los desembarques durante gran parte de los años 90s e inicios de los años 2000 (Figuras 25 y 28). A pesar de este incremento en los desembarques el crecimiento en biomasa que experimentó el stock en este período (reflejado en excedentes positivos; Figura 43), movió el stock hacia la zona segura (Figura 44). A partir del año 2002, el stock pudo estar sometido a una fuente de mortalidad natural adicional la que en combinación con las mortalidades por pesca (Figura 35) redujeron notablemente el tamaño del stock al remover la mayoría de la biomasa de la fracción 5+ (Figura 32). En el año 2003, estos factores condujeron al stock hacia a una condición de sobrepesca (F es afectada tanto por las variaciones en el tamaño y estructura del stock, como por el nivel de las capturas) y posteriormente a una condición de sobre-explotación que se mantiene en el año 2010 (Figura 44).

Figura 44 Diagrama precautorio de la pesquería de merluza común mostrando la trayectoria de

mortalidades por pesca y biomasa desovante estimadas para los años 1968 a 2010. El punto que corresponde al último año de la serie se destaca en amarillo.




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6.4 Resumen del status del stock de merluza común A partir del año 2003 el efecto combinado de un incremento en la mortalidad por pesca y una fuente adicional de mortalidad natural, redujo rápidamente la RPD a valores iguales o muy próximos a 0,2. De esta manera entre los años 2005 y 2009, el stock se caracterizó por una condición de escaso potencial para el crecimiento poblacional. En el año 2010, el valor mediano de la RPD fue estimado en 0,31. El incremento de la mortalidad por pesca sumada a una fuente adicional de mortalidad natural, redujo el tamaño del stock a inicios de los años 2000, produciendo una fuerte variación negativa de los excedentes. La posterior reducción de la mortalidad por pesca, como resultado del ajuste gradual de las cuotas de captura y la caída en los rendimientos de pesca, contribuyeron a producir excedentes positivos entre los años 2005 y 2008. En el año 2009 sin embargo, los resultados sugieren que la pesquería no produjo excedentes. El análisis efectuado mediante la construcción y uso de un diagrama precautorio, indicó que:

• En los años 80s e inicios de los 90s, el stock se encontró en riesgo de sobre-explotación.

• Como resultado del ingreso de clases anuales fuertes durante la década de los 90s, el stock experimento un importante crecimiento que se extendió hasta inicios de los años 2000, conduciéndolo a una situación segura.

• Las notables mortalidades experimentadas por el stock con posterioridad al año 2002 y que afectaron principalmente a la fracción de edades 5+, redujeron drásticamente el tamaño del stock y deterioraron su estructura, llevándolo a una condición de sobrepesca en el año 2003 y a una condición de sobre-explotación en el año 2005, la que se mantiene hasta el presente.

De acuerdo con los indicadores independientes de la evaluación de stock, actualmente las capturas de esta pesquería pueden estar compuestas de una alta fracción de ejemplares que no alcanzan a aportar al proceso de reproducción y que en su gran mayoría corresponden a individuos que se encuentran bajo la longitud óptima. El porcentaje de megadesovantes en las capturas se encuentra drásticamente reducido, lo que es indicativo de que la población de merluza común se encuentra sin resguardo ante una posible falla de los reclutamientos o de una eventual combinación de condiciones ambientales desfavorables.




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7. SIMULACIÓN DE EFECTOS FUTUROS DE EXPLOTACIÓN

A través de la simulación de los efectos de una explotación hipotética se busca entender como la población de merluza común podría responder ante diferentes escenarios de explotación futura. Se simularon los efectos futuros de la explotación del stock de merluza considerando como hipótesis que la jibia seguirá ejerciendo una mortalidad natural en torno a un valor de M=0,6 (promedio de los últimos 5 años), que el patrón de explotación de la flota se mantendrá igual al estimado para los años 2004 a 2010 y considerando el cambio en el patrón de disponibilidad por edades al crucero de evaluación con posterioridad al año 2004 (“selectividad”). Los reclutamientos se simularon considerando que en el futuro se mantendrán en el valor promedio de los últimos 6 años. Como indicadores de desempeño se analizaron la razón de biomasa desovante potencial, medida en términos dinámicos y estáticos, esta última calculada como el promedio de la biomasa desovante virginal dinámica. Además de esto, se consideró la razón de biomasa desovante futura respecto de la actual. La simulación fue realizada bajo condiciones de incertidumbre, basada en la simulación tipo Montecarlo de las cadenas de Markov (MCMC) de todos los parámetros, rutina que se encuentra implementada en el lenguaje de programación ADMB empleado para el efecto. La estrategia de explotación consideró el uso de mortalidad por pesca constante generada por un vector de multiplicadores de la mortalidad por pesca del último año. Estos multiplicadores consideraron el rango 0,25 – 1,25. 7.1 Proyección de la población a 10 años sin cambios en la

selectividad del crucero de evaluación Las trayectorias de la mediana de las biomasas para dos análisis (con y sin jibia) muestran que el efecto jibia es determinante y en parte explicaría porque la biomasa del recurso no crece no obstante se estiman niveles promedios de reclutamientos en los últimos años (Figura 45). En efecto, aún cuando la mortalidad por pesca se reduzca a la mitad, la biomasa no debería crecer mas allá de las 400 mil toneladas (+20%), en cambio, bajo el supuesto en que la jibia deja de ser un factor de mortalidad natural, la misma política debería dejar crecer en casi 4 veces a la población en los próximos 10 años.




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Figura 45. Desempeño de la biomasa desovante futura asumiendo constante la “selectividad” del crucero de evaluación. Panel superior: con mortalidad debido a la jibia; Panel inferior: sin mortalidad por jibia.

El resumen de estos análisis se entrega en las tablas 3 y 4. El escenario con jibia (Tabla 3) muestra que la probabilidad de mantener la condición del stock por debajo del objetivo de recuperación p(BD/BDo<0,4) es cierta con independencia del nivel de mortalidad por pesca. Bajo esta hipótesis, quedaría evitar el mayor compromiso del stock parental y una mayor sobrepesca por reclutamiento y colapso. En este sentido, la probabilidad p(BD/BDo<0,2) tiene distinto desempeño si se considera como referente virginal la dinámica de la biomasa sin capturas o un promedio de estas. El referente dinámico indica que para evitar una condición de colapso la reducción de la mortalidad por pesca debería ser mayor a un 25% (multiplicador <0,75) para lo cual la captura recomendable debiera ser menor a 33,9 mil toneladas. Por su parte, el referente estático indica que si bien con una cuota de 55 mil toneladas no se logra el estado de colapso, implica reducir la población actual en un 10% lo que no resulta deseable dado que la política es precisamente recuperarla.




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Se destaca que la reducción de la mortalidad por pesca no tiene mayor efecto en la variación de la biomasa desovante futura y que la reducción de esta debiera ser considerada con el fin de evitar una situación de colapso que se logra cuando la población se encuentra bajo el 20% de su condición virginal. Frente a dos posibilidades de estimación de condición virginal y no habiendo méritos significativos en ninguna de ella para ser seleccionada, se debería considerar la condición más precautoria que equivale al referente dinámico de población virgen antes mencionado. De igual forma y sólo para ilustrar el impacto de la jibia sobre la mortalidad natural de merluza, la Tabla 4 indica que la pesquería es sostenible con capturas de 63 mil toneladas y mayores, pues se esperaría que la biomasa creciera en casi tres veces el valor actual sin riesgo de sobrepesca.

Tabla 3. Resumen del análisis de proyección y riesgo frente a diferentes niveles de mortalidad por pesca constante.

Modelo sin cambios en selectividad y con jibia

Multiplicador de F 0.25 0.50 0.75 1.00 1.25 Captura 2011 (t en miles) 11.6 22.9 33.9 44.6 55.0

BD proy / BD 2010 1.2 1.1 1.1 1.0 0.9

BD proy / BD1 0 0.242 0.227 0.213 0.200 0.189 e.s 0.017 0.015 0.014 0.013 0.013

p(BD proy / BD1 0<0.2) 0.01 0.04 0.18 0.49 0.80

p(BD proy / BD1 0<0.4) 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00

BD proy / BD2 0 0.329 0.307 0.288 0.271 0.256 e.s 0.019 0.018 0.016 0.016 0.015

p(BD proy / BD2 0<0.2) 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

p(BD proy / BD2 0<0.4) 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 BD1 0 corresponde a la biomasa dinámica sin explotación BD2 0 corresponde al promedio de BD01




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Modelo sin cambios en selectividad y sin jibia

Multiplicador de F 0.25 0.50 0.75 1.00 1.25 Captura 2011 (t en miles) 13.3 26.2 38.8 51.0 62.8

BD proy / BD 2010 4.3 3.8 3.4 3.1 2.8

BD proy / BD1 0 0.852 0.761 0.685 0.620 0.565 e.s 0.013 0.022 0.027 0.031 0.033

p(BD proy / BD1 0<0.2) 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

p(BD proy / BD1 0<0.4) 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

BD proy / BD2 0 1.154 1.031 0.928 0.840 0.766 e.s 0.025 0.034 0.040 0.044 0.047

p(BD proy / BD2 0<0.2) 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

p(BD proy / BD2 0<0.4) 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 BD1 0 corresponde a la biomasa dinámica sin explotación BD2 0 corresponde al promedio de BD01

7.2 Proyección de la población a 10 años considerando un cambio del

patrón selectivo del crucero de evaluación en el año 2004 Se postula que el 2004 hubo un cambio en el patrón de explotación o selectividad del crucero hacia los ejemplares mas jóvenes. Los niveles de biomasas bajo este escenario son mas bajos respecto del modelo empleado por defecto y las trayectorias de la mediana para los dos análisis (con y sin jibia) confirman el efecto jibia como determinante (Figura 46). En este escenario, se estima que aún cuando la mortalidad por pesca se reduzca a la mitad, la biomasa no debería crecer más allá de las 250 mil toneladas y que bajo el supuesto en que la jibia deja de ser efecto, la biomasa desovante debería crecer en 3 veces al cabo de 10 años.




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Figura 46. Desempeño de la biomasa desovante futura asumiendo dos bloques de años con diferente

“selectividad” del crucero de evaluación. Panel superior: con mortalidad debido a la jibia; Panel inferior: sin mortalidad por jibia.

El escenario con jibia (Tabla 5) muestra que la probabilidad de mantener una condición de riesgo de sobre-explotación p(BD/BDo<0,4) es cierta para todo nivel de mortalidad por pesca. En base a las variaciones dinámicas de la BDo, la probabilidad de colapso p(BD/BDo<0,2) es aún alta (igual o mayor a 0,5) aún si se reduce a la mitad la mortalidad por pesca. Por el otro lado, si se considera el promedio de la biomasa virginal como referente, la reducción de la mortalidad por pesca a la mitad no mejora mayormente la condición poblacional. Complementariamente, la Tabla 6 muestra los resultados de no considerar la jibia como determinante en la mortalidad natural y en este caso, la pesquería sería sostenible con capturas de 56 mil toneladas y mayores, pues se esperaría que la biomasa creciera en casi tres veces el valor actual alejándose del riesgo de sobre-pesca.




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Modelo con cambios en selectividad y con jibia

Multiplicador de F 0.25 0.50 0.75 1.00 1.25

Captura 2011 (t en miles) 10.6 20.8 30.6 40.0 49.1

BD proy / BD 2010 1.4 1.2 1.1 1.0 0.9

BD proy / BD1 0 0.222 0.201 0.184 0.169 0.156 e.s 0.016 0.014 0.013 0.012 0.012

p(BD proy / BD1 0<0.2) 0.08 0.46 0.90 1.00 1.00

p(BD proy / BD1 0<0.4) 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00

BD proy / BD2 0 0.308 0.279 0.255 0.234 0.216 e.s 0.018 0.016 0.015 0.015 0.014

p(BD proy / BD2 0<0.2) 0.00 0.00 0.00 0.01 0.14

p(BD proy / BD2 0<0.4) 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00

BD1 0 corresponde a la biomasa dinámica sin explotación

BD2 0 corresponde al promedio de BD01


Modelo con cambios en selectividad y sin jibia

Multiplicador de F 0.25 0.50 0.75 1.00 1.25

Captura 2011 (t en miles) 12.2 24.0 35.2 46.0 56.3

BD proy / BD 2010 4.9 4.2 3.6 3.1 2.8

BD proy / BD1 0 0.803 0.683 0.589 0.514 0.453 e.s 0.019 0.029 0.034 0.036 0.037

p(BD proy / BD1 0<0.2) 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

p(BD proy / BD1 0<0.4) 0.00 0.00 0.00 0.00 0.07

BD proy / BD2 0 1.114 0.947 0.816 0.712 0.628 e.s 0.031 0.043 0.049 0.052 0.052

p(BD proy / BD2 0<0.2) 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

p(BD proy / BD2 0<0.4) 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

BD1 0 corresponde a la biomasa dinámica sin explotación BD2 0 corresponde al promedio de BD01




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En síntesis, los resultados muestran que mientras la jibia esté presente en el sistema como depredador y genere la duplicación en la mortalidad natural total, las perspectivas de recuperación relativa y efectiva de la población no dependerían necesariamente de las reducciones futuras de la mortalidad por pesca por debajo del 75% ni del escenario de análisis. En efecto, con uno u otro modelo de selectividad, las capturas para una política status-quo son del orden de las 40 mil a 46 mil toneladas y con riesgo cierto de mantener a la población bajo el 40% de la biomasa virginal. En este sentido, la recomendación es mantener las capturas lo más bajas posibles dentro de los rangos de captura antes señalados.




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8. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES

De los análisis de evaluación, estatus y proyección del stock de merluza común, se concluye:

•••• La producción de clases anuales exitosas a inicios de los años 90s permitió un crecimiento continuo del stock, el que alcanzo altos niveles de abundancia entre los años 1995 y 2002, sustentando un incremento en las cuotas globales anuales de pesca y en los desembarques.

•••• De acuerdo con la hipótesis de proporcionalidad entre la abundancia relativa de jibia y un factor adicional de mortalidad natural variable, la mortalidad máxima por esta causa fue alcanzada en el año 2003, donde habría sido removido el 44% de la población con un equivalente en peso de 532 mil a 612 mil toneladas.

•••• Dependiendo del escenario de análisis, la biomasa desovante estimada para el año 2010 fue de 209 mil toneladas o 357 mil toneladas.

•••• El estatus del stock se caracteriza por un bajo potencial desovante y su actual estructura no provee ningún resguardo ante una posible falla de los reclutamientos o una eventual combinación de condiciones ambientales desfavorables. En estas circunstancias, el stock no estaría produciendo excedentes y las variables de presión y estado examinadas sugieren una condición de sobre-explotación.

•••• Las simulaciones de efectos futuros de explotación sugieren que el efecto jibia puede ser más determinante en la recuperación de la biomasa que la reducción de las capturas. De ser esto efectivo, la biomasa desovante se mantendrá por debajo del objetivo de reconstrucción (BD/BDo=0,4) con independencia del nivel de mortalidad por pesca aplicado.

•••• Frente a dos posibilidades de estimación de condición virginal y no habiendo méritos claros para seleccionar ninguna en particular, se debería considerar la condición mas precautoria que equivale al referente dinámico de población virgen. Bajo esta hipótesis, para evitar mayor compromiso del stock parental y promover su recuperación las capturas a ser extraídas no deberían superar las 34 mil toneladas.




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9. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS ADMB Project. 2009 AD Model Builder: automatic differentiation model builder. Developed by David

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A N E X O S

A N E X O 1

Estandarización del

esfuerzo de pesca industrial de la pesquería de merluza

común



SUBPESCA - INFORME FINAL: ACTIVIDAD 2: PECES DEMERSALES: MERLUZA COMÚN, 2011 ANEXO 1

1

Análisis y estandarización de las tasas de captura

industriales registradas en la pesquería de merluza común

Tascheri ,R. Departamento de Evaluación de Recursos. Instituto de Fomento Pesquero (IFOP).

1 Introducción Los modelos integrados de evaluación de stock son la herramienta dominante de análisis estadístico en las evaluaciones de stock actuales (Quinn, 2003; Maunder et al., 2006) y se han convertido en el principal método de análisis en las evaluaciones de stock de merluza común (Canales et al., 2007, Tascheri et al., 2010). Una vez implementado el modelo integrado representa el entendimiento científico de la dinámica del sistema, expresado en ecuaciones que definen como la población y su estructura de edades cambia a través del tiempo. Este tipo de modelos tienen la propiedad de permitir el uso de diversas fuentes de información acerca de las características del stock en estudio, que pueden estar disponibles (Fournier y Archibald, 1982; Deriso et al., 1985) y de este modo son aprovechados para proveer estimados de los parámetros desconocidos. Entre la información disponible para el stock de merluza común, se cuenta con los datos de captura y esfuerzo de pesca de la flota industrial, los que son aprovechados para desarrollar una señal de abundancia relativa que es luego empleada en la estimación de los parámetros del modelo de evaluación. Esto necesariamente requiere de un supuesto de proporcionalidad entre las tasas de captura de esta flota y la abundancia media del stock. Las violaciones de este supuesto son sin embargo comunes y sus causas variadas. Estas causas han sido identificadas y descritas ya desde los primeros esfuerzos para hacer uso de este tipo de datos con la finalidad de conocer la fluctuación y tendencia de la abundancia de los stocks (Garrod 1964; Gulland, 1964). Con base en esta experiencia metodológica, se sabe que las variaciones en la capturabilidad pueden resultar no sólo de las diferencias de poder de pesca entre las embarcaciones, sino también de cambios en los patrones estacionales y espaciales del esfuerzo, de la población explotada y de los propios cambios en su abundancia. Actualmente la disponibilidad de amplio poder de cómputo y el uso de varias técnicas estadísticas avanzadas, permite la evaluación y remoción del efecto de diferentes factores que pueden influir las tasas de captura, permitiendo idealmente la extracción de una señal de fluctuaciones debido a la abundancia, proceso que se conoce como estandarización (Hinton y Maunder, 2003; Maunder y Punt 2004). Se describen en esta sección los datos, métodos y resultados de un análisis de estandarización de las tasas de captura de merluza común registradas en la flota industrial, para lo cual se emplearon




2

los datos disponibles en las bitácoras de pesca recopiladas por el proyecto de seguimiento de la pesquería demersal centro sur (Gálvez et al., 2010) entre los años 1982 y 2009. La flota industrial que desarrolla la pesquería demersal en la zona centro sur de Chile se compone de barcos arrastreros hieleros con puerto base en Talcahuano (36°41’L.S.), San Vicente (36°44' L.S.) y San Antonio (33°35’ L.S.) con una potencia de motor principal de aproximadamente 198 hp a 2.400 hp que efectúan sus operaciones de pesca en caladeros localizados sobre la plataforma continental en la Unidad de Pesquería de merluza común, ubicada en el área marítima comprendida entre el paralelo 29°10,58’ S. (límite norte de la IV Región) y el paralelo 41° 28,6’ S. (Punta Puga en la X Región). Los datos de captura y esfuerzo de esta flota fueron sometidos a un proceso de validación, luego de lo cual se probaron un total de cuatro modelos lineales generalizados mixtos (GLMM) que asumieron una distribución normal del logaritmo de las tasas de captura. El modelo de estandarización escogido incluyó el año como efecto fijo y efectos aleatorios que representaron a la población de barcos arrastreros y su interacción con el efecto fijo año. La variable respuesta en este modelo fue definida como la captura por unidad de esfuerzo medida en toneladas por hora de arrastre. La serie de abundancia relativa estimada se incrementó lentamente a partir del año 1983 y luego rápidamente con posterioridad al año 1993 alcanzando valores máximos entre los años 1999 y 2002. Esta fluctuación en el índice es consistente con el ingreso de las clases anuales exitosas producidas con posterioridad al año1990 que sustentaron el incremento en las cuotas globales anuales de pesca y desembarques registrados en los años siguientes. En el año 2004 la abundancia relativa cayó de manera abrupta exhibiendo una lenta tendencia ascendente entre los años 2005 y 2009. De manera característica en esta pesquería el índice mostró gran consistencia con la señal de biomasa estimada por el proyecto de evaluación directa de la abundancia del stock.




3

2 Metodología 2.1 Datos Los datos provienen de las bitácoras de pesca industrial recopiladas por el proyecto de seguimiento de la pesquería demersal centro sur financiado por la Subsecretaria de Pesca e implementado por IFOP (Gálvez et al., 2010). En el presente, aproximadamente un 50% de estas bitácoras es recopilado directamente por los observadores del IFOP a bordo de los barcos de arrastre en tanto que el complemento de la muestra corresponde a las bitácoras recopiladas en puerto por el Servicio Nacional de Pesca (SERNAPESCA). Estas últimas son posteriormente procesadas por el IFOP con fines de análisis pesquero. En la base de datos de bitácoras de pesca mantenida por IFOP se registra para cada lance de pesca: su localización geográfica en latitud y longitud, la fecha y las horas de fin de calado e inicio de virado junto con los detalles de la captura (captura retenida total y por especie)1. Otras variables relevantes a los análisis de estandarización, tales como la tasa de captura y la duración de los lances o viajes de pesca, son calculadas a partir de las ya disponibles. 2.2 Proceso de los datos Los datos de bitácoras de pesca comúnmente contienen errores, tales como códigos inválidos, ausencia del valor de determinadas variables o valores improbables. Por esta razón, antes del análisis de estandarización los datos son regularmente revisados para la identificación y validación de estos errores. Como una primera parte en este proceso, se retuvieron sólo los registros (lances de pesca) que cumplieron las siguientes condiciones:

1. Efectuado entre los años 1983 y 2009. 2. Contar con un registro del tiempo de arrastre (los campos necesarios para su cálculo). 3. Contar con un registro de la latitud y longitud inicial de la operación de pesca. 4. Registrar una captura menor o igual a 60 t. y mayor a 0,1 t (~ 5 cajas). 5. Duración del lance mayor a 20 minutos y menor a 6 h.

En una segunda etapa de revisión, se retuvieron para el análisis sólo los lances de pesca cuya posición de inicio (latitud y longitud) estuvo contenida en el polígono que representa la unidad de pesquería de merluza común (UP; D.S. N°354-93, MINECOM). Para estos efectos el límite sur de la UP fue extendido hasta el paralelo 42º S (Figura 1).

1 Sólo para un conjunto limitado de registros existe información acerca de las características (tipo de red, modelo, longitud de la relinga superior) y operación del arte (abertura de alas, altura de la relinga superior, de la red, profundidad de fondo), esto ocasiona que este tipo de variables no puedan ser incorporadas como predictores para un número significativo de años.




4

Figura 1. Izquierda: polígono de la Unidad de Pesquería de merluza común mostrando en rojo los lances

de pesca cuya posición fue considerada válida para la pesquería demersal centro sur. Derecha: lances de pesca válidos, según los estratos espaciales considerados en la estandarización.

2.3 Identificación de los barcos estables La selección de barcos estables buscó excluir el esfuerzo esporádico, ejercido por barcos con poca experiencia en la pesquería. Este es un recurso técnico empleado con la suficiente frecuencia como para considerarlo un paso estándar en todo proceso de selección y validación de datos de captura y esfuerzo que tiene por finalidad el análisis de las tasas de captura (Kimura, 1981; Punt et al., 2000; Ballara et al., 2006). Los datos validados de operaciones de pesca contenían registros para un total de 91 barcos que operaron por un período que iba entre 1 y 20 años en el cual efectuaron entre 1 y 595 lances por año. Con base en esta información, se seleccionaron todos los buques que operaron en la pesquería y registraron capturas de merluza común en un mínimo de 6 años (3, 6, 18 años, percentiles de 25, 50 y 95%, respectivamente) y que durante este período hubiesen efectuado un mínimo de 200 lances por año (60, 200, 502 lances por año: percentiles de 25, 50 y 95%, respectivamente). La flota de barcos estables así identificada correspondió a un total de 33 buques (Tabla 1).




5

Tabla 1. Código de barco, años de operación (con captura de merluza común), lances efectuados por año y potencia de motor de los barcos arrastreros que operaron de manera estable en la pesquería de merluza común entre

los años 1983 y 2009. Datos de bitácoras de pesca (Fuente: IFOP).

N° orden Código buque Años Lances/año HP N° orden Código buque Años Lances/año HP 1 659 6 362 1900 18 300885 18 312.4 1900 2 300028 9 397.3 750 19 301002 15 404.3 840 3 300038 12 257.8 2198 20 301004 13 395.2 2120 4 300088 6 458.3 425 21 301005 9 490.2 245 5 300114 18 318.2 925 22 301006 18 396.3 1950 6 300230 10 271.6 198 23 301007 16 304.4 1850 7 300295 8 339.5 425 24 301008 13 200.9 820 8 300420 13 252.9 425 25 301011 17 222.1 425 9 300571 15 239.2 690 26 301017 16 287 2400

10 300572 15 262.7 550 27 301020 15 502 2400 11 300581 16 291.6 600 28 301021 15 520.3 2400 12 300625 18 353.3 800 29 301022 10 318.8 2250 13 300639 19 302.8 380 30 301029 8 469.2 2250 14 300653 13 534.5 2055 31 301215 11 297.5 1900 15 300654 12 594.8 2055 32 400180 9 289.2 2000 16 300659 17 362.6 1900 33 730568 11 480.6 1150 17 300846 11 412.7 425

2.4 Definición de estratos espaciales y categorías de barco Las zonas utilizadas en el análisis de estandarización corresponden a los estratos espaciales empleados por el diseño de muestreo del crucero de evaluación directa de la abundancia de merluza común (Lillo et al., 2002) (Figura. 1):

Zona I: 29°1’- 31°25’; Zona II: - 31°25’ - 35°31’ Zona III: 35°31’- 38°40’; Zona IV: 38°40 -’ 42°00’

En algunos de los modelos de estandarización probados los buques fueron divididos en las siguientes categorías de potencia de motor:

1) 198-550; 2) 568-960; 3) 1.000-1850; 4) 1.900-2.400

Estas categorías dividen la flota en embarcaciones mayores a 1.000 hp y menores a este valor de potencia, subdividiendo a su vez estos conjuntos en dos sub-categorías de barcos basadas en información del poder de pesca relativo de cada embarcación. Estas categorías han sido adoptadas en varios de los análisis previos de estandarización de las tasas de captura de esta flota.




6

2.5 Exploración espacial de las tasas de captura promedio históricas Con el propósito de visualizar cambios en la extensión del área efectiva de la pesquería y la distribución espacial de las tasas de captura anuales, se construyeron mapas haciendo uso de los datos validados y promediando las tasas de captura anuales a través de una grilla de cuadrantes de 0,2° x 0,3°. 2.6 Modelos estadísticos de las tasas de captura

Asumiendo una distribución normal para el componente estocástico, se ajustó inicialmente un modelo lineal generalizado que incluyó todos los predictores que se consideraron podían influir las tasas de captura de esta flota, cuya información se encontraba disponible y fue considerada confiable. Posteriormente se ajustaron todos los posibles modelos anidados en este modelo maximal2 y con estos resultados se construyó una tabla de análisis de devianza, a partir de la cual se seleccionaron todos los predictores cuya contribución a la reducción de la devianza residual resulto ser igual o mayor a un 5%. La construcción de esta tabla de análisis de devianza y la posterior selección de los predictores, fue llevada a cabo empleando un algoritmo que incrementó gradualmente la complejidad del modelo, partiendo del modelo minimal3 y ajustando todos los modelos anidados posibles hasta alcanzar el modelo maximal (considerando todas las interacciones de primer orden con el efecto principal año en aquellos casos en que el balance de los datos así lo permitió). En cada etapa secuencial de ajuste y para cada variable explicatoria (factores, covariables e interacciones), se calcularon y registraron: el número de grados de libertad de cada factor adicional, la devianza residual, el cambio en la devianza debido a la incorporación de la variable explicatoria adicional, el porcentaje de la devianza total explicado por cada variable, el criterio de información de Akaike (AIC) y el criterio de información de Schwarz (BIC). Una vez seleccionados los predictores para el modelo de estandarización, se construyeron un total de cuatro modelos lineales generalizados mixtos (GLMM) con las características siguientes: i) las 4 categorías de barco como efecto aleatorio, su interacción con el efecto fijo año y la interacción entre los efectos fijos mes y año como interacciones aleatorias y la captura como variable respuesta; ii) las 4 categorías de barco como efecto aleatorio, su interacción con el efecto fijo año como interacción aleatoria y la captura como variable respuesta; iii) igual al modelo ii pero incluyendo la captura por unidad de esfuerzo (CPUE) como variable respuesta iv) el factor barco como efecto aleatorio, su interacción con el efecto fijo año como interacción aleatoria y la CPUE como variable respuesta.

2 El modelo más grande y más complejo que estamos dispuestos a considerar (Nelder y Wedderburn, 1972; Lindsey, 1999). 3 Este modelo contiene el menor conjunto de parámetros que deben estar presentes, en este caso sólo la media general correspondiendo entonces con el modelo nulo (Nelder y Wedderburn, 1972; Lindsey, 1999).




7

En los modelos en que la captura (toneladas) fue la variable respuesta, esta fue condicionada al logaritmo del esfuerzo (horas de arrastre) incluyendo este último como un offset (Candy 2004). En todos los modelos el único efecto fijo considerado fue el factor año. Los modelos GLMM presentaron la forma siguiente:

/ ~ ( , )

: ~ (0, ( ))

y GLM

donde X Z y N

ζ η φη β ζ ζ θ= + ∑ (1)

Donde la matriz de diseño esta expresada en dos partes X para los efectos fijos (año) y Z para los efectos aleatorios (barco o categoría de potencia de motor y las interacciones entre los factoras mes, barco o categoría de potencia de motor con el efecto año). Esto implica el supuesto de que las interacciones de un factor con el efecto año surgieron de cambios aleatorios en la población. La definición de las interacciones con el efecto año como interacciones aleatorias, permitió usar el efecto fijo año como un índice de abundancia (Candy, 2004; Ortiz y Arocha, 2004). El modelo de estandarización fue elegido de este conjunto de modelos observando el BIC. Los intervalos de confianza de 95% para la captura estandarizada de merluza común se construyeron usando el estimado de la varianza de la suma de predictores lineales empleados para formar los estimados de captura, el que fue calculado empleando la matriz de varianza-covarianza de los efectos fijos del modelo GLMM (en este caso particular sólo el efecto fijo año), calculando la estadística t utilizando los estimados de captura en la escala del predictor lineal y transformando luego los valores del intervalo de confianza a la escala original usando la función de enlace inversa.

2.7 Exploración espacial de las tasas de captura promedio históricas Con el propósito de visualizar la extensión del área efectiva de la pesquería y la distribución espacial de las tasas de captura anuales, haciendo uso de los datos validados se construyeron mapas promediando las tasas de captura anuales y representándolas mediante una grilla de cuadrantes de 0,2° x 0,3°. 2.8 Software Todos los algoritmos fueron implementados en el lenguaje y ambiente para la computación estadística y gráfica R (R Development Core Team 2010) y utilizando los siguientes paquetes de extensión: lme4 (Bates y Maechler, 2010); PBSmapping (Schnute et al., 2010); sp (Bivand et al., 2008).




8

3 Resultados

3.1 Descripción espacial y temporal de las tasas de captura históricas La frecuencia de lances de pesca acumulada a través de las celdas año-zona y por estrato de potencia de motor, permite apreciar las características más evidentes del proceso de asignación espacial del esfuerzo en la pesquería de arrastre de merluza común (Tabla 2). El resumen de los datos de este modo, muestra claramente que ambos componentes de potencia de la flota industrial cubren principalmente las zonas 2 y 3 (31°25’ - 38°40’ S). En este resumen se observa también como la flota de menor potencia de motor distribuye su esfuerzo de pesca en fracciones similares tanto en la zona 2 como en la 3, mientras que la flota de mayor potencia opera con mayor intensidad en la zona 3 (Tabla 2). Esta asignación espacial del esfuerzo se relaciona tanto con los rendimientos de pesca como con la autonomía de los barcos y la localización geográfica de los puertos base desde donde estos componentes de la flota operan. Dos aspectos característicos que emergen de este resumen son: la escasa operación que la flota despliega en la zona 1 (extremo norte de la UP) y como (en un contexto histórico), es el componente de mayor potencia de motor el principal responsable del esfuerzo de pesca registrado en la zona 4 (Tabla 2). La tabla muestra también un incremento de la operación en esta última zona por parte de los barcos de menor potencia a partir del año 2004, lo que se debe al desplazamiento transitorio del puerto base de algunos de estos barcos desde Talcahuano (36°43' S) a Valdivia (39°48' S). Es relevante notar aquí que este (2004 a 2009) es un conjunto de años en donde prevalecen rendimientos de pesca bajos (Figura 2). Entre los años 2004 y 2006 la flota de mayor potencia intensificó también su operación en la zona 4, pero entre los años 2007 y 2009, la operación de estos barcos en la zona 4 se redujo notablemente (Tabla 2).




9

Tabla 2. Distribución de los lances de pesca de la flota industrial que captura merluza común por categoría de potencia

de motor y zona entre los años 1983 y 2009. Datos de bitácoras de pesca (Fuente: IFOP).

Potencia menor a 1000 hp Potencia mayor a 1000 hp ZONAS ZONAS

AÑO I II III IV I II III IV 1983 0 1781 700 53 8 821 1949 331 1984 0 1303 941 19 0 1270 1394 123 1985 0 1250 898 0 1 1457 1050 108 1986 0 557 291 0 0 731 565 172 1987 0 719 2131 0 0 567 1025 164 1988 0 1080 2054 83 2 1015 871 338 1989 0 1394 1407 17 0 783 723 678 1990 0 2452 1599 23 0 784 368 640 1991 0 2553 730 16 0 1371 390 345 1992 0 2000 393 39 0 833 545 285 1993 45 3017 1784 114 0 1178 1219 1083 1994 0 3409 2172 7 0 1681 1958 634 1995 0 2811 2157 0 0 281 1780 112 1996 0 4431 3104 112 0 220 2275 1193 1997 2 4168 3336 37 2 1351 2559 321 1998 7 3778 4567 128 0 864 3297 1190 1999 13 2133 1153 33 0 1862 1656 254 2000 3 1875 1521 2 0 410 2433 126 2001 0 1459 1364 29 0 1268 3090 288 2002 2 2157 791 0 0 435 3796 100 2003 0 2285 1366 27 0 2039 4314 463 2004 0 1005 641 150 0 2248 4546 2253 2005 0 989 618 232 0 1058 2278 1725 2006 0 1239 1267 175 0 697 2095 1876 2007 0 558 369 242 0 701 2798 765 2008 0 273 132 188 0 793 2054 410 2009 0 195 34 208 0 381 1944 511 % 0 56 42 2 0 28 55 17

El valor de la mediana del logaritmo de la CPUE (t/(h.a.) describe un período de bajas tasas de captura industriales de merluza común entre los años 1983 y 1994 y un período de tasas de captura altas entre los años 1995 y 2003. Con posterioridad a este último año, la CPUE declina rápidamente. El gráfico sugiere también un incremento sostenido de las tasas de captura en los últimos 4 años de la serie (Figura 2).




10

La mediana de las tasas de captura presenta también un incremento sostenido entre los años 2006 y 2009 (Figura 2), lo que corresponde con el gradual incremento de la biomasa del stock observado en estos años (Lillo et al., 2009) pero no con la velocidad con la cual este incremento se ha verificado o con el paso de nuevas cohortes por la pesquería dado que la estructura de edades del stock en estos años se ha mantenido dominada por los grupos de edad III y IV, los que representaron aproximadamente el 80% de las capturas (Gálvez et al., 2010). Esto sugiere que la velocidad de incremento de las tasas de captura en estos años pudo ser acelerada por aspectos relacionados con la optimización de la operación de la flota más que por una estricta proporcionalidad con los cambios en abundancia.

Figura 2. Fluctuaciones de la mediana del logaritmo de la CPUE (t/h.a.) nominal de la flota industrial que

capturó merluza común entre los años 1983 y 2009. La banda gris representa los percentiles 25 y 95. Datos: bitácoras de pesca recopiladas por IFOP.

Un aspecto operacional relevante en estos años es una disminución de la profundidad de operación, lo que se verificó en los dos conjuntos de potencia de motor de la flota (Figura 3).




11

Figura 3 Profundidad mediana de los lances de pesca industriales con captura positiva de merluza

común registrados por la flota estable entre los años 1983 y 2009 y por categoría de potencia de motor. Las bandas de color corresponden a los percentiles 25 y 95. Datos: Bitácoras de pesca recopiladas por IFOP.

En la flota de mayor potencia, la profundidad mediana se redujo aproximadamente 65 m entre los años 2003 y 2009, en tanto que en la flota de menor potencia la profundidad de operación se redujo unos 70 m entre los años 2001 y 2005 y en los siguientes años esta ha fluctuado alrededor de los 100 m (Figura 3). La menor profundidad de operación de la flota con el fin de mantener o incrementar los rendimientos de pesca posterior al año 2005, aparece como una respuesta natural de la flota ante la juvenilización de la estructura de edades del stock a partir de ese año (Lillo et al., 2009; Gálvez et al., 2010) dada la distribución más costera de los peces más jóvenes en poblaciones del género Merluccius (Aheit y Pitcher, 1995).




12

3.2 Exploración espacial de las tasas de captura históricas La distribución espacial de las tasas de captura es coherente con la tendencia descrita por la Figura 2. Hasta fines de los años 80s, la cpue se mantuvo relativamente baja iniciando un período de incremento a inicios de los 90s (Figura 4). Entre los años 1990 y 1996 la distribución de tasas de captura altas (> 5 t/h.a.) se mantuvo restringida al sur del golfo de Arauco (37° 14’ S) con rendimientos altos ocasionales entre Duao (34°53’ S) y Talcahuano (36°41’ S), en particular en los años 1994 y 1995 (Figura 4). Esta última área incrementó su importancia conforme los rendimientos continuaron creciendo entre los años 1995 y 2002 (Figura 2). Durante el período en que las tasas de captura alcanzan su máximo valor (1999 – 2002) estas se distribuyeron en una amplia extensión latitudinal, particularmente entre Duao y Corral (39°52’ S) (Figura 4).

A

B

Figura 4. Distribución espacial de las tasas de captura promedio históricas de la flota estable de merluza

común a través de cuadrantes de 0,2° x 0,3°. A) años 1983 a 1995; B) años 1996 a 2008.




13

Es importante notar que la extensión geográfica de la pesquería no se contrae notablemente en ningún año en particular, especialmente si se considera que la principal área de distribución del recurso se encuentra entre las latitudes 31°25’ - 38°40’ S (las zonas 2 y 3, de acuerdo con la estratificación adoptada para el análisis de estandarización). Sin embargo, es importante notar también que el extremo norte de la UP registra una operación muy moderada en los años 1991, 2008 y 2009 y lo mismo se observa en el extremo sur, durante los años 1986, 1987, 1996 y 1997 (Figura 4). Luego de un período de bajas tasas de captura en toda la extensión geográfica de la pesquería, que se extendió entre los años 2004 y 2006, se pueden visualizar tasas de captura altas nuevamente en los años 2007 y 2008, esta vez entre el sur de Valparaíso (33° S) y Constitución (35°20’ S). En el último año de la serie, las tasas de captura registradas entre el Golfo de Arauco y el sur de la Isla Mocha (38°20’ S) sugieren también un incremento de la CPUE en la región sur de la UP (Figura 5).

Figura 5. Distribución espacial de las tasas de captura promedio históricas de la flota estable de merluza

común a través de cuadrantes de 0,2° x 0,3°. Año 2009.




14

3.3 Construcción del modelo de estandarización El porcentaje de la devianza total explicada por el modelo con el mayor número de predictores fue de un 50%, lo que se considera alto para un modelo de tasas de captura. Los predictores cuya contribución a la reducción de la devianza residual resulto ser igual o mayor a un 5% fueron: los efectos principales año y categoría de potencia de motor y las interacciones del efecto principal año con los factores mes y categoría de potencia de motor. El efecto principal mes no fue significativo y la interacción con el efecto principal año probablemente es significativa en gran medida debido al importante efecto en la reducción de la devianza residual que tiene este último (Tabla 3).

Tabla 3. Grados de libertad, devianza residual, cambio en devianza, porcentaje explicado de la devianza total, criterio de Información de Akaike y criterio de información de Schwarz para cada factor e interacción, de un modelo

lineal generalizado del logaritmo de las tasas de captura de merluza común asumiendo una distribución normal.

Factor G.L Dev. res. delta dev. % dev. expl AIC BIC p-value

1 1 235038.9 - - 461916.2 461935.8 -

ANIO.ZAR 26 206519.4 28519.459 24.5 444291.2 444566.3 0

MES.ZAR 11 205720.9 798.454 0.7 443783.8 444167 0

CAT.HP 2 136449.8 69271.106 59.5 387683.1 388085.9 0

ZON.EV 2 135119.6 1330.241 1.1 386348.3 386770.8 0

CAT.PROF 3 133609.1 1510.508 1.3 384818.1 385270 0

ANIO.ZAR:MES.ZAR 282 127875.6 5733.438 4.9 379388.5 382611.2 0

ANIO.ZAR:CAT.HP 52 121796.8 6078.878 5.2 372836.9 376570.5 0

ANIO.ZAR:ZON.EV 52 120321.6 1475.127 1.3 371275.7 375520.2 0

ANIO.ZAR:CAT.PROF 78 118691.6 1630.047 1.4 369567.8 374578.6 0

Devianza Total: 116347.3

El análisis de devianza no incluyó explícitamente los barcos, los que fueron considerados en la agrupación de la flota por categoría de estrato de potencia. Debido a esto último se decidió también construir un modelo en el cual los barcos no estuviesen agrupados de acuerdo a sus características sino incluirlos indexados individualmente, porque en principio este factor debería explicar las variaciones en las tasas de captura debido a los diferentes atributos físicos y tecnológicos de cada embarcación.




15

De acuerdo con lo anterior, se analizaron los siguientes modelos GLMM:

1 27 2 27 2 26 324log logi i i i i i iU E A P A P A Mβ ζ ζ ζ ε= + + + + + (2)

1 27 2 27 2log logi i i i i iU E A P A Pβ ζ ζ ε= + + + + (3)

27 2 27 2log i i i i iCPUE A P A Pβ ζ ζ ε= + + + + (4)

27 33 27 33log i i i i i iCPUE A B A Bβ ζ ζ ε= + + + + (5)

2~ (0, ); ~ (0, ( ))N Nε σ ζ θ∑ Donde U es la captura de merluza común en toneladas, CPUE es la captura por unidad de esfuerzo de merluza común expresada en toneladas por hora de arrastre, E es el esfuerzo en horas de arrastre, A es el efecto fijo año, P el efecto aleatorio categoría de potencia, B es el efecto aleatorio buque, PH la interacción aleatoria año: categoría de potencia, AM la interacción aleatoria año:mes e AB la interacción aleatoria año:buque.

Tabla 4. Grados de libertad, criterio de Información de Akaike, criterio de información de Schwarz y –log de la

verosimilitud para cuatro modelos lineales generalizados mixtos del logaritmo de las tasas de captura de merluza común asumiendo una distribución normal.

Modelo G.L. AIC BIC -log Vers. Ecuación.5 30 419252 419550 -209596

Ecuación.2 31 432650 432958 -216294

Ecuación.3 30 438601 438899 -219270

Ecuación.4 30 438601 438899 -219270 De acuerdo con los criterios descritos en la sección metodológica, el modelo que incluye la CPUE como variable respuesta y el factor barco junto con la interacción barco:año como efectos aleatorios (Ecuación 5) fue seleccionado como el modelo de estandarización para las tasas de captura industriales de merluza común (Tabla 4). La serie de abundancia relativa estimada empleando el modelo de estandarización (Ecuación 5) se incrementa lentamente a partir del año 1983 y luego rápidamente con posterioridad al año 1993, alcanzando valores máximos entre los años 1999 y 2002 (~3,5 t/h.a.) (Figura 6). En el año 2004 la abundancia relativa cayó de manera abrupta, exhibiendo una lenta tendencia ascendente entre los años 2005 y 2009 (Figura 6). Una característica regular de los índices de abundancia relativa estimados a partir de datos de captura y esfuerzo en esta pesquería, es su consistencia con la señal de biomasa estimada por el proyecto de evaluación directa de la abundancia del stock (esto es, excluyendo el año 2002; Figura 6).




16

Figura 6 Tasas de captura industriales anuales estandarizadas de merluza común estimadas con

un modelo lineal generalizado mixto y asumiendo una distribución normal del logaritmo de la captura por hora de arrastre (t/h.a.). Datos de bitácoras de pesca recopiladas por IFOP.




17

4 Discusión La existencia de interacciones significativas entre otros factores y el factor año puede producir un índice sesgado (Anon., 1981; Large, 1992; Maunder y Punt, 2004). Por esta razón, la idea detrás de la definición de las interacciones con el factor año como efectos aleatorios es poder obtener un índice de abundancia, porque los efectos aleatorios en un modelo GLMM no contribuyen a la parte fija de la media en tanto que los componentes de varianza asociados a ellos contribuyen a incrementar los intervalos de confianza de las predicciones y de este modo, la variabilidad de estas interacciones es tomada en cuenta (Candy, 2004; Venables y Dichmont, 2004). En los GLMM se asume que los estimadores de los efectos aleatorios o BLUP (best linear unbiased predictors) siguen una distribución normal con media cero. Los BLUP no son coeficientes sino más bien análogos a residuos (Venables y Dichmont, 2004) y debido a esta razón un modo rápido de verificar el supuesto anterior, es graficar estos estimadores y observar si su comportamiento es el esperado esto es, una distribución aleatoria en torno a cero. (Figura 7).

Figura 7. Efectos aleatorios estimados para los buques y distribución de las interacciones aleatorias buque: año para un modelo de las tasas de captura de merluza común registradas en la pesquería demersal centro sur entre los años 1984 y 2009. Datos de bitácoras de pesca (Fuente: IFOP).

En la sección 3.1 se sugiere la posibilidad de que con posterioridad al año 2005 el índice de abundancia se incrementa más rápido que la abundancia del stock debido al efecto de ajustes operacionales que buscan maximizar el rendimiento de pesca. Esta hipótesis de no linealidad entre el índice de abundancia relativa y la biomasa media vulnerable puede ser revisada en el contexto del modelo de evaluación.




18

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A N E X O 2

Formulación del modelo de evaluación

INSTITUTO DE FOMENTO PESQUERO / DIVISIÓN DE INVESTIGACIÓN PESQUERA



1

1. Condiciones iniciales

El vector de abundancia a la edad (a=2-13) para el primer año de la serie es un parámetro resuelto por el modelo en condiciones de no-equilibrio:

N a , 1= θ1− 13

2. Dinámica de la población La abundancia es determinada del modo siguiente

,

1, 1 ,a yZ

a y a yN N e−+ + = 1 a n≤ <

, 1 ,

, 1 , 1 ,a y a yZ Z

a y a y a yN N e N e+− −+ += + a n=

donde n es el total de años a analizar, y es el año y tZ M F= + .

t o tM = M + m . Donde Mo=0,33 y mt =M0 + α cpuejibia

3. Reclutamientos

Los reclutamientos son estimados por el modelo en torno a una relación stock recluta Ricker

t 2εβSB t

t t 2R = αSB e e− −−−

donde la biomasa desovante se estima a inicios de agosto luego de descontada la captura como:

( )1

12ˆt

Mta,tt a,t a,t a

a

MSB = N e C e O w

−− −∑

siendo O la ojiva de madurez sexual a la edad y w el peso medio.

4. Capturas Las capturas son modeladas en términos de la ecuación de captura (Baranov, 1918):

,

,, ,

,

(1 )ˆa yZ

a ya y a y

a y

F eC N

Z

−−=

Luego, los desembarques se obtienen de la integración a través de las edades, multiplicando por el peso medio Wa:




2

,

,,

,

(1 )ˆa yZ

a ya a y a

a a y

F eY N w

Z

−−=∑

La mortalidad por pesca a la edad se descompone del modo siguiente:

,a y a yF S F=

donde, yF corresponde a la mortalidad por pesca anual y se considerada como un parámetro

desconocido dentro del modelo y aS es la selectividad histórica edad-específica ( aS ), modelada de

acuerdo a un modelo logístico como:

−−

−+=5095

50)19ln(exp1aa

aaSa

Donde 50a y 95a corresponden a la edad al 50% y 95% de reclutamiento a la pesquería,

respectivamente. Este patrón de explotación considera dos períodos 1968-2003; 2004-2010.

5. Índices de abundancia relativa

• Captura por unidad de esfuerzo (CPUE) de la flota arrastrera

0,5Zˆ f tt a,t a a,t

a

CPUE = q N e S w−

∑

siendo q fel coeficiente de capturabilidad de la flota determinado a través de su estimador máximo-

verosímil;

0,5Z1

1exp lnf t

tt a,t a a,t

a

CPUEq =

n N e S w−

∑∑

n1 es el número de años con información de CPUE

• Biomasa estimada en cruceros hidroacústicos

7Z

12

1

tc ct a a,t a,t

a

c

Bha = q S N e w

q =

−

∑




3

qcel coeficiente de capturabilidad en cruceros hidroacústicos y Sa

c es el efecto de eficiencia edad

específica en el crucero de la forma: 1

50ln 19

1

c

( )ca

a a

∆cS = +e

−

− −

En determinados casos la eficiencia edad específica del crucero considera dos períodos 1968-2003; 2004-2010.

Modelo de error de las estructuras de edades de capturas por flota

ˆln lnf ff a,t a,tp

L = np (p )

Donde pa , t

f =Ca , t

∑a

C a , t n=50 (tamaño de muestra efectivo)|

6. Modelo de error de las estructuras de edades en los cruceros.

ˆln lnc cc a,t a,tp

L = np (p )−

Donde pa , t

c =N a , t

c

∑a

N a ,tc y

7

12

7

12

ˆ

Ztcc a a,ta,y

Ztca a,t

a

S N ep =

S N e

−

−

∑,

donde N c

es la abundancia observada en los cruceros y n=50 (tamaño de muestra efectivo).

7. Modelo de error de los índices de abundancia relativa

• Captura por unidad de esfuerzo (CPUE) de la flota arrastrera 2

0,5Z

1ln ln

2

fy

f 1f fCPUE ty 2 a,t a a,y1a

CPUEL = +cte

cv q N e S w−

− ∑

1 0.2cv =




4

• Biomasa proveniente de cruceros hidroacústicos

2

7Z

12

1ln ln

2y

c 2By tc c22a a,t a,y

a

BhaL = +cte

cvq S N e w

−

− ∑

2 0.1cv =

8. Distribución de desvíos

• Reclutamientos 2~ 0,0.6ε N( )

A N E X O 3

Modelo de evaluación con

sexos separados




1

IMPLEMENTACIÓN PRELIMINAR DE UN MODELO CON SEXOS SEPARADOS

1 Datos empleados La información analizada fue la siguiente:

- Estimaciones previas de parámetros de historia de vida: madurez, parámetros de crecimiento, mortalidad natural.

- Pesos medios a la edad. - Serie de desembarques anuales producidos entre 1990 y 2009. - Composiciones de edades de las capturas para los años 1990 a 2010 (primer semestre) y

de los cruceros de evaluación hidroacústica, años 1995 a 2010 (preliminar). - Serie de CPUE estandarizada de la flota de arrastre, años 1990 a 2009. - Serie de biomasas estimadas a través de evaluaciones hidroacústicas, años 1995 a 2010

(preliminar). - Capturas por unidad de esfuerzo de jibia (t/h.a) años 2001 a 2010.

1.1 Datos de desembarques, descartes y sub-reporte Los datos de desembarques corresponden a las estadísticas oficiales provistas por el Servicio Nacional de Pesca (SERNAPESCA) entre los años 1990 y 2009. Esta información fue separada por sexos utilizando la proporción en peso estimada a partir de los datos de abundancia y pesos medios a la edad, estimados por el proyecto de seguimiento de la pesquería (Gálvez et al., 2010). De acuerdo con esta información, entre los años 2001 y 2004 el porcentaje de hembras en el desembarque fluctuó entre 55% y 64% y posterior al año 2005 este porcentaje ha fluctuado en un rango de 58% a 62% (Figura 1).




2

Figura 1. Desembarque oficial de merluza común entre los años 1990 y 2009 separado por sexos. En la pesquería de merluza común se han observado descartes, los que son originados por razones comerciales, logísticas y legales. Debido a estos factores, los niveles de descarte de merluza común fluctúan en el tiempo. Sin embargo, la inexistencia de mediciones sistemáticas de los descartes o sub-reportes (basadas en un procedimiento de muestreo representativo), impiden un análisis riguroso del posible impacto que estos pueden tener en la evaluación del estado de explotación del recurso. En el presente estudio no se consideran los efectos de los descartes pero, aún bajo estas circunstancias y debido a las características del procedimiento de muestreo aplicado rutinariamente por IFOP, la composición de edades de las capturas utilizada en las evaluaciones conducidas por el Instituto, no esta sujeta a los efectos del descarte. 1.2 Captura por unidad de esfuerzo y biomasa estimada por hidroacústica Los datos de captura y esfuerzo de pesca, disponibles en las bitácoras de pesca industrial recopiladas por el proyecto de seguimiento de la pesquería demersal centro sur entre los años 1982 y 2009 (Gálvez et al., 2010), fueron aprovechados para desarrollar una señal de abundancia relativa la que fue luego utilizada (junto a las otras piezas de información) para la estimación de los parámetros del modelo (ANEXO 1).




3

La biomasa estimada por métodos hidroacústicos es un resultado de los proyectos de evaluación directa del stock de merluza común. Estos proyectos son financiados por el Fondo de Investigación Pesquera y han sido ejecutados por el IFOP desde el año 1993 (Lillo et al., 2009). 1.3 Composición de edades y pesos medios Las composiciones de edades de las capturas utilizadas en esta evaluación, provienen de la base de datos que mantiene la sección de edad y crecimiento del IFOP. En el caso de la captura industrial, estas matrices incluyen los años 1990 a 2010 y en el caso de los cruceros de evaluación directa, los años 1995, 1997, 1999 al 2002 y 2004 al 2010. Las composiciones tanto del crucero de evaluación directa como de las capturas comerciales del año 2010, corresponden a estructuras preliminares elaboradas con las composiciones de longitud respectivas del año 2010 y las claves talla edad correspondientes al año 2009 (Figuras 2 y 3).

Figura 2. Estructuras de edades por sexo de las capturas industriales de merluza común registradas

entre los años 1990 y 2010.




4

Figura 3. Estructuras de edades por sexo de los cruceros de evaluación hidroacústica de merluza común

efectuados en los años 1995, 1997, 1999 al 2002 y 2004 al 2010. 1.4 Pesos medios La información de pesos medios a la edad anuales es estimada a partir de las relaciones peso-talla, claves talla-edad y composición anual de longitud de las capturas (sección 1.3). La información utilizada cubre los años 1990 a 2010. La información de machos se observa más variable en las edades 7+ a causa del menor tamaño de muestra. Esto ocurre porque la longevidad es de 10,2 años para los machos y 18,8 años para las hembras (Ojeda et al., 1997) y en las capturas comerciales, las edades máximas observadas son 11 años en machos y 14 años en hembras (Payá et al., 1992; Aguayo, 1995; Gálvez et al., 2010; Figura 4).




5

Figura 4. Pesos medios a la edad por sexo de merluza común estimados a partir de los muestreos

biológicos de las capturas industriales realizados entre los años 1990 y 2010 (Fuente: IFOP). 1.5 Índice de abundancia relativa de jibia La jibia (Dosidicus gigas) es un calamar endémico de la región Este del Océano Pacífico que se encuentra en concentraciones comerciales en las áreas subtropicales de ambos hemisferios. La drástica disminución de la abundancia y cambio en la estructura de edades del stock de merluza común observado entre los años 2002 y 2005, coincide temporalmente con un importante incremento de la abundancia de jibia en el área de la pesquería centro sur. En la reciente expansión de su rango de distribución en el Pacifico Este, éste calamar ommastrephido parece haber incrementado la presión de predación sobre los stocks de merluza distribuidos frente a Norte y Sur América, lo que pudo tener un efecto sobre sus pesquerías (Rodhouse, 2008). De acuerdo con estos antecedentes, en el modelo de evaluación por sexos se incluyó una relación directa entre la importancia relativa de jibia en el área de la pesquería y una fuente adicional de mortalidad natural. Para este efecto, se utilizó la señal de CPUE (kg/h.a) publicada por Alarcón et al., (2008) que es estimada con datos de la pesca industrial recopilados con posterioridad al año 1999. Éste índice es rutinariamente actualizado por el Instituto de Investigación Pesquera de la VIII Región (INPESCA).




6

2. Supuestos y parámetros La hipótesis de trabajo incluyó los siguientes supuestos:

• El recurso explotado entre la IV y IX Regiones constituye una unidad de stock (Paya et al., 1997).

• La variabilidad latitudinal de las estructuras de tamaños de las capturas y cruceros no

provee fundamento para la incorporación de aspectos espaciales explícitos.

• Las diferencias en los patrones de explotación de ambas flotas no son significativas y por lo tanto no fueron modeladas de manera explícita.

Las estimaciones empíricas de la mortalidad natural presentan un rango menor en hembras (0,25 – 0,39) que en machos (0,39 – 0,46), variando según el método y modo en que se considera la incertidumbre en su estimación. Dependiendo de esto último, los intervalos de confianza de 95% pueden sobreponerse sugiriendo que las diferencias entre sexos en la mortalidad natural no son significativas (Cubillos et al., 1999). Las tasas de crecimiento sí difieren entre sexos, siendo las hembras las que alcanzan las mayores longitudes (Ojeda et al., 1997). Este dimorfismo es el principal fundamento para la exploración de un modelo con sexos separados, en particular porque la rápida remoción de las edades 5+ entre los años 2002 y 2005 debe necesariamente haber impactado mayormente a las hembras. En esta evaluación se considero M=0.46 para machos y M=0,25 para hembras. La longitud media de madurez sexual en hembras se ha estimado muy próxima a los 37 cm. LT, lo que corresponde a individuos de 3 años de edad (Poulsen, 1952; Alarcón y Arancibia, 1993; Balbontín y Fischer, 1981; Cerna y Oyarzún, 1998). En la presente evaluación, se mantuvo la ojiva de madurez histórica y el supuesto de que la edad media de madurez es la misma tanto en hembras como en machos. En el presente, la edad de reclutamiento es de 2 años. En años recientes el canibalismo ha reducido su importancia relativa en comparación con los estudios efectuados en los años 90 (Arancibia et al., 1998; Bustos et al., 2006). Al respecto, Jurado-Molina et al., (2006) concluyeron que la mortalidad por canibalismo en la merluza común es ejercida principalmente por la fracción adulta del stock (Edades 4+). Si se toma en cuenta la notable reducción de la abundancia de las edades 5+ (Lillo et al. 2006; Payá et al., 2005; Tascheri et al, 2010) con posterioridad al año 2004, entonces se debería concluir que el canibalismo no es actualmente un factor determinante del éxito de los reclutamientos. El modelo por sexos también estima las remociones usando la ecuación de captura (Baranov, 1918), de este modo las mortalidades por pesca de cada año se estimaron como parámetros y se asumió




7

que los desembarques oficiales presentan error respecto de las demás piezas de información. Las mortalidades por pesca y las capturas son estimadas para cada sexo por separado. Se supuso que los reclutamientos son variables aleatorias distribuidas en torno a un modelo stock recluta Ricker sujeto a error de proceso. Los desvíos de los reclutamientos siguen una distribución log-normal, con un coeficiente de variación de 60%. La mortalidad por pesca específica por edades siguió una función logística en todos los escenarios evaluados. En este modelo la selectividad opera sobre las longitudes de ambos sexos combinados y las selectividades por edades y sexos son estimadas a partir de ésta, utilizando claves edad-talla simuladas. El análisis también consideró efectos selectivos diferentes en dos bloques de años (1990 – 2003; 2004 2010). El coeficiente de capturabilidad corresponde a un factor de escala que vincula los datos de CPUE y la biomasa acústica medidos con error, con la biomasa explotable a mitad de año y aquella disponible al método de prospección a inicios de agosto, respectivamente. Para estos efectos, se asume que la efectividad del método de prospección varía por edades de acuerdo a un modelo logístico y que los parámetros de este modelo varían para dos bloques de años (1990 – 2003; 2004 – 2010). 3. Modelo de Evaluación 3.1 Condiciones iniciales El vector de abundancia a la edad (a=2-13) para el primer año de la serie son parámetros resueltos por el modelo en condiciones de no-equilibrio:

, 1 1 13s a,N = θ −

Donde s es el sexo. 3.2 Dinámica de la población La abundancia es determinada del modo siguiente

,

1, 1 ,

sa yZs s

a y a yN N e−+ + = 1 a n≤ <

, 1 ,

, 1 , 1 ,

s sa y a yZ Zs s s

a y a y a yN N e N e+− −+ += + a n=




8

donde, n es el total de edades a analizar, y es el año y s s stZ M F= + .

s st o tM = M +m . Donde Mo=0,45 para machos y Mo=0,25 para hembras. mt = α cpuejibia y α es

resuelto durante el procedimiento de ajuste del modelo. 3.3 Reclutamientos Los reclutamientos son estimados en torno a una relación stock recluta Ricker

t 2

εβSB tt t 2R = αSB e e− −−

−

Donde el reclutamiento de los machos es m

t t tR = R p ; y

(1 )h

t t tR = R p− en el caso de las hembras.

donde la biomasa desovante se estima a inicios de agosto como:

0,5833 s ss s t

a,tt a,t aa

ZBD = N e O w

−∑

siendo Oa la ojiva de madurez sexual a la edad y wat el peso medio a la edad para cada año. 3.4 Capturas Las capturas son modeladas en términos de la ecuación de Baranov (1918):

,

,, ,

,

(1 )ˆsa yZs

a ys sa y a y s

a y

F eC N

Z

−=

Luego, los desembarques se obtienen de la integración de la abundancia a través de las edades, multiplicando por el peso medio Ws

a:

,

,,

,

(1 )ˆsa yZs

a ys s sa a y a s

a a y

F eY N w

Z

−−=∑

La mortalidad por pesca a la edad se descompone del modo siguiente:

,s s s

a y a yF S F=




9

donde, syF corresponde a la mortalidad por pesca anual para cada sexo y es un parámetro

desconocido del modelo y saS es la selectividad histórica por edades para cada sexo.

La selectividad conjunta de ambos sexos a través de las clases de longitud es modelada de acuerdo a una función logística como:

50

95 50

1 exp ln(19)a

L LS

L L

−= + − −

Donde 50L y 95L corresponden a las longitudes totales al 50% y 95% de reclutamiento a la

pesquería, respectivamente. Este patrón de explotación considera dos períodos 1990-2003; 2004-2010. La selectividad por edades de cada sexo s

aS es determinada estimando la distribución de

probabilidades de la longitud de individuos de edad a , la que se asume normal con media sal y

desviación saσ sobre el todo el rango de tallas ( l ) registrado en las capturas:

1(1 ) *s ss s k k

a al L e e l− −∞ −= − +

*s s sa acv lσ =

( )2

22

, 2

1

2

sa

sa

s

l l

sl a

a

T eσ

πσ

− − =

donde ,

sl aT representa la matriz de distribución de probabilidad por talla l a la edad a para cada

sexo s. 3.5 Índices de abundancia relativa

• Captura por unidad de esfuerzo (CPUE) de la flota arrastrera

0,5 ,, , ,

ˆ Mf s tt s a,t s a s a,t

s a

CPUE = q N e S w−

∑∑

siendo, q fel coeficiente de capturabilidad de la flota, el que es determinado a través de su

estimador máximo-verosímil;




10

0,5 ,1 , , ,

1exp lnf t

Ms tt s a,t s a s a,t

s a

CPUEq =

n N e S w−

∑∑∑

n1 es el número de años con información de CPUE

• Biomasa estimada en cruceros hidroacústicos

0.5833 ,, , ,

1

Mc c s tt s a s a,t s a,t

s a

c

Bha = q S N e w

q =

−∑∑

qc

el coeficiente de capturabilidad en cruceros hidroacústicos y Sac

es el efecto de eficiencia edad específica del método de prospección que sigue la forma:

1

50ln 19

1

c

( )ca

a a

∆cS = +e

−

− −

La eficiencia edad específica del crucero considera dos períodos 1990-2003; 2004-2010.

Modelo de error de las estructuras de edades de las capturas por flota

ˆln lns sf sfsf a,t a,tp

L = np (p )

Donde s

sf a,ta,t s

a,ta

Cp =

C∑ n=50 (tamaño de muestra efectivo)|

1.3.5 Modelo de error de las estructuras de edades en los cruceros.

ˆln lns sc scc a,y a,yp

L = np (p )−

Donde sca,ysc

a,y sca,y

a

Np =

N∑y

0.5Z

0.5Zˆ

s

s

sc s ya a,ysc

a,yc s ya a,y

a

S N ep =

S N e

−

−∑

,




11

donde scN es la abundancia por sexo observada en los cruceros y n=50 (tamaño de muestra efectivo).

3.6 Modelo de error de los índices de abundancia relativa

• Captura por unidad de esfuerzo (CPUE) de la flota arrastrera 2

0,5Z2 ,, , ,

1ln ln

2

fy

f 1CPUE f fs yy 1 s a,y s a s a,ys a

CPUEL = +cte

cv q N e S w−

− ∑∑

1 0.2cv =

• Biomasa proveniente de cruceros hidroacústicos

2

0,5Z2 ,, , ,

1ln ln

2

cy

c 2B c cs yy 2 s a,y s a s a,ys a

BL = +cte

cv q N e S w−

− ∑∑

2 0.1cv =

3.8 Modelo de error de las capturas

,

2

23 ,

,,

1ln ln

2 (1 )sa y

sy

s 2ZY sya ys s

a y a sa a y

YL = +cte

cv F eN w

Z

−

− −

∑

3 0.2cv =

3.9 Distribución de desvíos

• Reclutamientos 2~ 0,0.6ε N( )




12

4. EVALUACIÓN DE STOCK

Los resultados que se presentan en este ANEXO se encuentran condicionados a los supuestos señalados y a la estructura del modelo. Este último es proyectado a partir del año 1990. En esta evaluación se estimaron los siguientes parámetros:

- Reclutamientos anuales a la pesquería, correspondientes a los individuos de 2 años de edad

- Proporción sexual de los reclutamientos anuales

- Parámetros de la relación entre la CPUE y la biomasa explotable y entre la biomasa acústica y la biomasa total presente el primero de agosto de cada año.

- Parámetros de las curvas de selectividad de la flota y de la detección por edades del método de prospección acústica.

- Abundancia por grupos de edades y sexo en el año de inicio del modelo.

- Coeficiente de mortalidad natural variable entre los años 2001 y 2010.

- Mortalidadades por pesca y sexo entre los años 1990 y 2010.

En la implementación del modelo se utilizó el paquete de software libre para el modelamiento estadístico no lineal AD Model Builder (ADMB Project 2009) y en la representación gráfica de los resultados, el lenguaje y ambiente para la computación estadística y gráfica R (R Development Core Team 2010).

4.1 Ajuste del modelo de evaluación El ajuste de las estructuras de edades de las capturas fue adecuado y algo mejor en los machos (Figuras 5 y 6). En este último caso, el ajuste no fue particularmente bueno para los años 1992 al 1993 y 1998 al 2000, pero sí para las estructuras de los años 2005 a 2010 (Figura 5). En las hembras, los ajustes de los años 1992 a 1993 y 1998 a 2001 no fueron muy buenos, pero sí bastante satisfactorios para los años 2005 a 2010 (Figura 6).




13

Figura 5. Ajuste del modelo a la información de composición de edades de machos en las capturas

industriales de merluza extraídas entre los años 1990 y 2010.




14

Figura 6. Ajuste del modelo a la información de composición de edades de hembras en las capturas

industriales de merluza extraídas entre los años 1990 y 2010. En el caso de las estructuras de edades de la biomasa estimada por el crucero de evaluación, tanto en machos como hembras los ajustes de los años 1999 a 2001 fueron de menor calidad comparados con el resto de los años (Figuras 7 y 8). En el caso de los años 2005 a 2010, los ajustes fueron particularmente buenos en los machos, pero no así en el caso de las hembras.




15

Figura 7. Ajuste del modelo a la información de composición de edades de machos de la biomasa

estimada por el crucero de evaluación acústica entre los años 1995 y 2010.




16

Figura 8. Ajuste del modelo a la información de composición de edades de hembras de la biomasa

estimada por el crucero de evaluación acústica entre los años 1995 y 2010. Tanto en el caso de las composiciones de edad de las capturas como en aquel de los cruceros de evaluación, el modelo reprodujo correctamente la juvenilización observada en el stock a partir del año 2005 (Figuras, 5, 6, 7, 8). El ajuste del modelo a los índices de abundancia relativa es mejor en el caso del crucero que en el caso de la captura por unidad de esfuerzo (CPUE). El grado de ajuste del modelo a estas fuentes de información es consistente con los coeficientes de variación empleados en la función objetivo (cv CPUE = 0,2; cv biomasa acústica = 0,1). Los valores estimados por este modelo en los últimos años de la serie, siguieron de manera satisfactoria el índice acústico de abundancia relativa (Figura 9).




17

Figura 9. Ajuste de los índices de abundancia relativa, CPUE y biomasa acústica de merluza común, para

los años 1990 a 2010.

El ajuste de este modelo a los datos de desembarque oficial particionados por sexo fue bastante bueno considerando el coeficiente de variación empleado en la función objetivo (cv=0,2) (Figura 10).




18

Figura 10. Ajuste de los registros oficiales de captura de merluza común particionados por sexo. Años 1990 a 2010.

4.2 Resultados de la evaluación de stock 4.2.1 Selectividad por clase de longitud La selectividad de la flota por clase de longitud fue estimada para dos bloques de años (1990 a 2003 y 2004 a 2010). Estos bloques recogieron el cambio en la composición de tamaños que tuvo lugar en el stock con posteriorioridad al año 2004 (Figura 11).




19

Figura 11. Selectividad por longitudes de la flota industrial que captura merluza común para dos bloques

de años, 1990 a 2003 y 2004 a 2010. A partir de la selectividad por clase de longitud se estimaron los patrones de explotación de cada sexo estimando los parámetros de una clave edad talla simulada (Figura 12).




20

Figura 12. Claves talla edad simuladas en el modelo de evaluación por sexos de merluza común. En una situación equivalente a la observada en el modelo con sexos combinados (ver texto principal), tanto en los machos como en las hembras la selectividad de la flota estimada para el período 2004-2010 se ubicó a la izquierda de la ojiva de madurez sexual histórica (Figura 13). De esta manera, posterior al año 2003 la edad completamente reclutada se redujo de 7 a 5 años en hembras y de 8 a 5 años en machos (Figura 13). El significado de la localización del patrón de explotación respecto de la ojiva de madurez sexual dice relación con la posibilidad que se da a los individuos de participar al menos una vez en el proceso reproductivo antes de ser reclutados a la pesquería. De acuerdo con la teoría, los rendimientos sostenidos posibles de ser extraídos desde una pesquería en que los individuos reclutan antes de participar del proceso reproductivo son menores. La interpretación estricta de los patrones de explotación que se muestran en la figura 13, depende de la localización “real” de la ojiva de madurez de la población. La eficiencia por edades del método de prospección también se desplazó a la izquierda de la ojiva de madurez para este último período de años (2004-2010), sin embrago esto no fue del todo claro en el caso




21

de las hembras ya que en este caso, la ‘selección’ de ejemplares de menos de 4 años durante el período 1990-2003 se localizó a la izquierda de la ojiva de madurez en tanto que la selección de las edades mayores a 4 años se localizó a la derecha de la ojiva de madurez en el bloque 2004-2010 (Figura 13).

Figura 13. Selectividad por edades de la flota industrial y eficiencia por edades del método de prospección

del recurso merluza común para cada sexo y dos bloques de años, 1990-2003 y 2004-2010. 4.2.1 Mortalidad natural variable y mortalidad por pesca Al igual que en el modelo con sexos combinados, en el análisis considerando sexos separados también se asumió una proporcionalidad directa entre la abundancia relativa de jibia presente en el área de la pesquería y un factor adicional de mortalidad natural de merluza común. La abundancia




22

relativa de jibia es medida por un índice de captura por unidad de esfuerzo estimado a partir de datos de la operación de la flota industrial registrados entre los años 2001 y 2010. Este índice se incrementa rápidamente entre los años 2001 y 2003 y posteriormente declina con la misma velocidad (Figura 30 en el cuerpo principal de este informe). En el año 2003, el factor de mortalidad adicional atribuido a la jibia pudo remover hasta un máximo de 32% de la población de machos y 37% de las hembras. De acuerdo a los resultados de este modelo, en ese año las remociones por jibia pudieron alcanzar las 369 mil toneladas (Figura 14). Entre los años 2001 y 2010 se estimó que la jibia pudo remover un total 1.269 mil toneladas.

MACHOS HEMBRAS

Figura 14. (Panel superior) Tasa de depredación proporcional a la abundancia relativa de jibia en el área

de la pesquería entre los años 2001 y 2010; (Panel inferior) Tasa instantánea de mortalidad por pesca experimentada por los individuos completamente reclutados a la pesquería.

Con el inicio de las exportaciones de productos congelados de merluza a fines de los años 80, la mortalidad por pesca se incrementó pero disminuyó nuevamente a mediados de los años 90s como resultado de un período de crecimiento poblacional. Este incremento transitorio de la mortalidad afectó en mayor medida a las hembras dado que en los años 1992 y 1993 la proporción de hembras era mayor a la de machos (Figura 14, panel inferior). Como resultado de la disminución del tamaño del stock con posterioridad al año 2000, la mortalidad por pesca se incrementó nuevamente tanto en machos como hembras. Luego del año 2005 la fracción de edades 5+ fue removida prácticamente en su totalidad. Este drástico cambió afectó principalmente a las hembras, porque éstas presentan una mayor longevidad (y alcanzan una mayor longitud). Una vez removidos los peces de mayor tamaño, la mortalidad por pesca se redujo en el caso de las hembras pero no en los machos (Figura 14).




23

4.2.2 Reclutamientos Dado el rango de años cubierto por los datos utilizados en este modelo, los reclutamientos estimados corresponden al período de reclutamientos altos identificado con el modelo de sexos combinados (Figura 36 del cuerpo principal de este informe). Los reclutamientos estimados, fueron de una magnitud relativamente alta (1.160 mil individuos en promedio), lo que es consistente con un stock de tamaño reducido, dado que teóricamente la tasa de reproducción de la población se incrementa a medida que el tamaño del stock se reduce (Figura 15).

Figura 15. Reclutamientos (edad 2) en miles de individuos estimados para la merluza común entre los años

1990 y 2010.

4.2.3 Biomasas El peso de la población de 3 años o más presente a inicios de cada año creció en 669 mil toneladas entre 1992 y 1996, con un incremento anual medio de 16% (Figura 16; Tabla 1). Entre los años 1996 y 2001 la biomasa continuó su incremento pero a una tasa de alrededor de 3% anual, alcanzando al final de este período 1.533 mil toneladas. A partir del año 2002, esta biomasa se redujo rápidamente, llegando a las 343 mil toneladas en el año 2005. La disminución en biomasa considerando todo este período (2002 a 2005) equivale a 1.190 mil toneladas (- 78%). A partir del año 2006, la biomasa se incrementó a una tasa de 4% anual, alcanzando 491




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mil toneladas en el año 2009. La biomasa total estimada para el año 2010 fue de 470 mil toneladas, equivalentes a una reducción de 4% respecto del año anterior (Figura 16; Tabla 1). Entre los años 1990 y 1993 la biomasa desovante se mantuvo relativamente estable, con un valor medio de 425 mil toneladas (Figura 16, Tabla 1). Entre 1993 y 1996 esta biomasa experimentó un incremento de aproximadamente 500 mil toneladas (125%) evidenciando un período de importante crecimiento poblacional causado por el ingreso de clases anuales fuertes. Entre 1996 y el año 2001, la biomasa desovante se estabilizó en torno a un valor promedio de 894 mil toneladas. A partir del año 2002, esta biomasa experimentó una rápida disminución alcanzando su valor más bajo en el año 2005. Al final de este período, la pérdida en biomasa del stock fue de aproximadamente 748 mil toneladas como resultado de una reducción promedio anual de -29%. El valor promedio de la biomasa desovante en los últimos cinco años de la serie fue de 204 mil toneladas y la tendencia durante este período sugiere un crecimiento medio anual de 10% (Figura 16; Tabla1). Entre 1992 y 1996 la biomasa explotable se incrementó en 442 mil toneladas, creciendo a una tasa de aproximadamente 15% anual (Figura 16). Entre 1996 y el año 2001, la biomasa explotable se mantuvo estable en torno a las 876 mil toneladas pero en los años siguientes, ésta inició un descenso a razón de un 23% anual por espacio de cuatro años, alcanzando al final de este período 215 mil toneladas. A partir del año 2006, ésta biomasa exhibió un crecimiento lento con un incremento de aproximadamente 8% anual. El promedio de la biomasa explotable de los últimos cinco años es de 276 mil toneladas y la tasa de crecimiento anual del stock en éste período fue en promedio de 15%. La biomasa vulnerable estimada para al año 2010 fue de 307 mil toneladas (Figura 16; Tabla 1). Los coeficientes de variación de las estimaciones de biomasa, fluctuaron entre 3% y 6% (Figura 16). Estos fueron mayores en los primeros cuatro años de las series (1990 a 1993) y en el período en que se estimó el mayor tamaño del stock (2000 a 2002). Los coeficientes de variación de las estimaciones de los últimos cinco años fueron del orden de 3% a 4%, dependiendo de la fracción considerada de biomasa (Figura 16).




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Figura 16. Evolución de la biomasa total (3+), desovante y explotable de merluza común entre los años

1990 y 2010. Se incluye la banda de confianza de 95%.

Tabla 1 Biomasa total 3+, desovante, explotable, reclutamientos, mortalidad por pesca y tasas de explotación de

merluza común entre los años 1990 y 2010, estimadas mediante un modelo de análisis integrado que incluyó los sexos separadamente y en el cual se asumió dos bloques de años para el patrón de explotación y la

selectividad del crucero de evaluación directa.

Años Biomasa total

3+ (miles de t)

Biomasa desovante

(miles de t)



Explot. (u)

1990 671 477 458 507 0.11 0.10 1991 635 440 424 806 0.14 0.13 1992 654 388 393 1709 0.15 0.14 1993 845 397 432 1967 0.14 0.13 1994 991 484 508 1439 0.12 0.11 1995 1179 716 679 1210 0.10 0.09 1996 1324 896 835 1262 0.09 0.09 1997 1331 871 867 1124 0.09 0.08 1998 1284 868 844 1066 0.08 0.08 1999 1316 894 861 1715 0.11 0.10 2000 1480 937 910 1456 0.11 0.10 2001 1533 895 938 1129 0.12 0.12 2002 1308 720 738 677 0.15 0.14 2003 843 368 393 1129 0.28 0.24 2004 383 184 226 1240 0.28 0.25 2005 343 148 215 931 0.20 0.18 2006 348 169 236 1008 0.18 0.17 2007 401 184 249 1267 0.15 0.14 2008 422 199 276 1408 0.15 0.14 2009 491 234 311 895 0.12 0.12 2010 470 235 307 414 0.14 0.13




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4.3 Diagnóstico del modelo 4.3.1 Residuales Los residuales de la composición de edades de los machos en las capturas mostraron a través de los años un comportamiento bastante normal, con una buena dispersión en torno a cero y sin valores escapados (Figura 17). Similar a lo observado en el modelo de sexos combinados, los residuos a través de las edades exhibieron una mayor dispersión para las edades incompletamente reclutadas. Las sub y sobre estimaciones de éstas edades contribuyeron a un comportamiento no-normal de los residuos, como se puede apreciar en el histograma (Figura 17, panel inferior derecho).


machos en las capturas de merluza común. Columna izquierda: a través de los años; Columna derecha: a través de las edades.




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En una situación similar a la observada en las composiciones de edades de machos, los residuos de las composiciones de edad de hembras en la capturas mostraron un buen comportamiento a través de los años, con una distribución aleatoria en torno a cero y un rango de dispersión de aproximadamente dos desviaciones estándar, lo que explicaría el comportamiento aproximadamente normal que se aprecia en su histograma (Figura 18). La distribución de los residuos a través de las edades, mostró una dispersión mayor para las edades más jóvenes, sin embargo su histograma mostró un comportamiento mejor respecto del observado en machos (Figura 18).


hembras en las capturas de merluza común. Columna izquierda: a través de los años; Columna derecha: a través de las edades.




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Los residuales de las composiciones de edad de los cruceros de evaluación directa, mostraron en el caso de los machos, un comportamiento muy similar al observado en las composiciones de edad de las capturas, con un comportamiento aleatorio en torno a cero a través de las edades pero con una tendencia a sub y sobre estimar la edades más jóvenes (Figuras 17 y 19)


machos en los cruceros de evaluación directa del stock de merluza común. Columna izquierda: a través de los años; Columna derecha: a través de las edades.




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Los residuos de las composiciones de edad de hembras del crucero de evaluación, mostraron una tendencia a la sobre estimación de la edad a través de los años, destacándose el año 1999. Esta situación también fue observada al mirar los residuos a través de las edades. Como frecuentemente se ha notado, los residuos presentaron una mayor dispersión en las edades más jóvenes (Figura 20).


hembras en los cruceros de evaluación directa del stock de merluza común. Columna izquierda: a través de los años; Columna derecha: a través de las edades.




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El examen de los residuos de los índices de abundancia relativa, permite apreciar una sobre-estimación de la CPUE entre los años 1990 y 1998 y una sub-estimación en los años 1999 a 2010. Este comportamiento de los residuos esta en acuerdo con el coeficiente de variación de 20% empleado para la función objetivo de esta variable, lo que derivó en un pobre ajuste del índice (Figura 21, panel superior y Figura 9). En el caso de la biomasa estimada por medios acústicos, los residuos se distribuyeron aleatoriamente en torno a cero y con valores al interior de la banda de dos desviaciones estándar. Se puede apreciar también el mejor ajuste de los últimos siete años de ésta serie, con los residuos localizados en una estrecha banda en torno a cero (Figura 21, panel inferior y Figura 9).

Figura 21. Distribución de los residuales estandarizados de los índices de abundancia relativa del stock de

merluza común estimados a partir de las capturas comerciales (panel superior) y mediante cruceros de evaluación directa (panel inferior).




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5.4. Resumen de la evaluación de stock

− Los reclutamientos fueron consistentes con los del período de mayor productividad estimado con el modelo de sexos combinados.

− Los valores de las variables de estado estimados considerando sexos separados,

describieron adecuadamente el crecimiento del stock observado en la década de los 90s e inicios de la década del 2000. De manera similar, el modelo reprodujo la declinación en el tamaño del stock registrada entre los años 2002 y 2005.

− De manera similar al modelo con sexos combinados, el modelo con sexos separados estimó

una mortalidad máxima causada por el efecto de la jibia en el año 2003. Durante ese año, esta fuente de mortalidad adicional habría removido un 32% de los machos y un 37% de las hembras.

− De acuerdo con el modelo que consideró los sexos separadamente, la biomasa desovante

presente en el año 2010 es del orden de las 235 mil toneladas.




32

6. STATUS DEL STOCK DE MERLUZA COMÚN

6.1 Evaluación del estatus basado en la biomasa desovante Entre los años 1990 y 1993, la razón de potencial desovante (RPD) de merluza común exhibió un promedio de 0,35 y con posterioridad a 1993 ésta se incrementó rápidamente (Figura 22, panel izquierdo). Entre 1996 y el año 2000, la merluza común alcanzó en promedio el 72% de su potencial reproductivo máximo y luego éste cayó a razón de -35% anual, alcanzando en el año 2005 un valor de 0,1. Entre los años 2006 y 2010, la RPD presentó un valor medio de 0,16 y el valor mediano estimado para el año 2010 fue de 0,19 (Figura 22, panel derecho).

Figura 22. Panel izquierdo: Evolución histórica de la razón de potencial desovante (RPD) de merluza

común; Panel derecho: Distribución de probabilidades de la RPD estimada para el año 2010. 6.2 Evaluación del estatus basado en los excedentes productivos El excedente productivo se define como la diferencia en biomasas totales entre dos años consecutivos más los desembarques (Quinn y Deriso, 1999). De acuerdo con los resultados del modelo con sexos separados, entre los años 1991 y 2000 la pesquería generó sólo excedentes positivos, los que fluctuaron en un rango de 49 a 324 mil toneladas. Durante este período, el promedio de los desembarques fue de 76 mil toneladas, los que removieron la totalidad de los excedentes en los años 1993, 1996, 1997 y 2000. Con excepción de estos años, se estimó que en este período (1991 – 2000), un promedio de 146 mil toneladas pudo




33

ser removido manteniendo la población en estado estable. Esto era posible debido al crecimiento poblacional que tuvo lugar en estos años, lo que explica la magnitud de los excedentes (Figura 23). A partir del año 2001, el incremento en la mortalidad natural (atribuido en este modelo a la acción de la jibia) sumado a los altos desembarques, promovidos por un período de incremento en las cuotas de captura, fueron factores causales de una declinación en la biomasa del stock, dando por resultado importantes excedentes negativos, los que se prolongaron por espacio de tres años (Figura 23). La reducción de la abundancia relativa de jibia en el área de la pesquería y el ajuste de la cuota de captura (- 48% en el año 2005 y subsecuentes disminuciones de 5% a 11% a partir de ese año), contribuyeron a reducir la mortalidad del stock y consecuentemente a la producción de excedentes en los años 2006 y 2007. Sin embargo a partir del año 2008, estos se redujeron nuevamente y en el 2009 el stock no habría generado excedentes productivos (Figura 23).

Figura 23. Evolución de los excedentes productivos y desembarques de merluza común entre los años

1990 y 2009. 6.3 Diagrama precautorio

Este diagrama ilustra como la población fluctúa con relación a puntos biológicos de referencia relativos a su nivel de explotación y tamaño del stock reproductivo. Consecuentemente, el diagrama precautorio grafica la biomasa desovante contra F, la mortalidad por pesca y en este marco, se dice que un stock está dentro de límites biológicos seguros cuando la biomasa desovante se encuentra




34

por sobre el objetivo de manejo y cuando la mortalidad por pesca se encuentra en o por debajo de aquella capaz de conducir al stock hasta ese nivel de biomasa (Figura 24).

Bajo este marco, para la determinación del estatus del stock de merluza, se emplean como puntos de referencia objetivo, la biomasa desovante equivalente a un 40% de aquella que estaría presente si no hubiese habido pesca y la mortalidad por pesca que produce este nivel de biomasa. Como puntos de referencia límite, se emplean la biomasa desovante equivalente a un 20% de aquella que estaría presente en ausencia de pesca y su correspondiente mortalidad por pesca.

Las estimaciones de mortalidad por pesca y biomasa desovante utilizadas en la construcción del diagrama, corresponden a las mismas utilizadas en la determinación del estatus producido por el modelo con sexos combinados (para mayor detalle acerca del modo de cálculo de estos PBRs ver texto principal). Los valores puntuales utilizados fueron los siguientes: BD40=526.551 toneladas; F40=0.32; BD20=280.914 toneladas y F20=0.46.

Al graficar los puntos en el diagrama, se puede ver que el stock se encontró en riesgo de sobre-explotación entre los años 1990 y 1994 (Figura 24). El incremento en abundancia y biomasa experimentado por el stock en la década de los 90s e inicios de los 00s lo condujo hacia la zona segura, a pesar de que en este período se registró un crecimiento importante de los desembarques. El posterior incremento de la abundancia de jibia en el área de la pesquería aumentó el valor de Z (dado que según este modelo, F se habría mantenido dentro de límites seguros), moviendo el stock nuevamente hacia una situación de riesgo de sobre-explotación en el año 2003 y a una condición de sobre-explotación entre los años 2004 y 2009 (Figura 24).




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Figura 24 Diagrama precautorio que muestra la trayectoria del stock de merluza común entre los años

1990 y 2010, según las mortalidades por pesca y valores de biomasa desovante estimados usando el modelo con sexos separados. Se destaca en amarillo el punto correspondiente al último año de la serie.




36

6.4 Resumen del status del stock de merluza común La reducción del tamaño del stock y con ello de la biomasa desovante a partir del año 2000, disminuyó la RPD a una tasa de -0,35 anual, la que alcanzó su valor más bajo en el año 2005 con RPD= 0,1. El valor mediano de la RPD estimado para el año 2010 fue de 0,19, implicando que la capacidad del stock desovante para generar un crecimiento sostenido de la población se encuentra comprometida. El incremento en la mortalidad natural, a causa de la acción de la jibia (según la hipótesis implementada en este modelo), en combinación con la mortalidad por pesca causada por el aumento de los desembarques, provocaron la generación de excedentes negativos entre los años 2001 y 2003. Luego de un período transitorio (años 2006 y 2007) en el que nuevamente se registraron excedentes, estos se redujeron y en el año 2009 el stock no habría producido excedentes. Del análisis mediante un diagrama precautorio, se desprende que:

• Entre los años 1990 y 1994 el stock se encontró en riesgo de sobre-explotación.

• Entre los años 1995 y 2002 el stock se encontraba por sobre el objetivo de manejo (BD > BD40).

• En el año 2003 el stock se encontró nuevamente en riesgo de sobre-explotación.

• A partir del año 2004, el stock se encuentra en un estado de sobre-explotación.




37

9. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS ADMB Project. 2009 AD Model Builder: automatic differentiation model builder. Developed by David

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explotación sustentables merluza común, 2010. 73 p. + ANEXOS.

A N E X O 4

Un estudio de puntos

biológicos de referencia específicos para merluza

común




1

Determinación de puntos biológicos de referencia específicos para la merluza común (Merluccius gayi) y su sensibilidad a la forma funcional de la relación stock-reclutamiento y a dos patrones diferentes de reclutamiento a la edad

Tascheri, R.

Departamento de Evaluación de Recursos. Instituto de Fomento Pesquero (IFOP). ** Este trabajo fue presentado en el XXX Congreso de ciencias del mar.

Resumen El grado de conocimiento de la relación entre el stock parental y el reclutamiento (SR) de un stock es determinante cuando se busca estimar una tasa óptima de explotación, sin embargo aún bajo la circunstancia poco común en que este conocimiento sea adecuado, la sustentabilidad del nivel de explotación identificado puede depender de manera crítica, tanto de la sincronía existente entre la probabilidad de madurez sexual a la edad y el patrón de reclutamiento parcial a la fracción explotada como de los parámetros de historia de vida de la especie. Con el objeto de estudiar la sensibilidad que en este contexto presentan algunas cantidades relevantes al manejo del stock de merluza común, mediante el empleo de un modelo de producción estructurado por edades se calcularon varios puntos biológicos de referencia (PBR) para un rango de relaciones stock reclutamiento (SR) Beverton y Holt y/o Ricker, las que buscaron representar diferentes posibilidades de comportamiento denso-dependiente para este stock. La forma de las relaciones S-R fue asumida en base a consideraciones hipotéticas realistas o estimada empleando los datos disponibles desde la evaluación del stock. En ambos casos, los PBRs fueron calculados para dos escenarios de reclutamiento parcial a la edad y tres valores de M. Los PBRs basados en el análisis de rendimiento y biomasa desovante por recluta (F01 y FBDR40) no fueron robustos a variaciones en M. Por el contrario, las tasas de captura basadas en el análisis de los rendimientos (FMMY y FBD40) fueron consistentes en proveer, a través del rango de parámetros de historia de vida, una fracción significativa del MRS. Según este análisis determinístico, la biomasa desovante no debería ser reducida por debajo del 20% de la biomasa desovante en ausencia de pesca, lo que reduce el riesgo de una falla en el reclutamiento y mantiene al mismo tiempo rendimientos superiores al 70% del MRS.




2

Introducción Las pesquerías son administradas con el fin de lograr determinados beneficios socio-económicos conservando al mismo tiempo el potencial productivo de los recursos, su conservación y uso sustentable es por tanto la meta del manejo pesquero (Rosemberg et al., 1993; Título VII, Párrafo 2º, Ley General de Pesca y Acuicultura). En este contexto, las guías técnicas y acuerdos internacionales relevantes han promovido una aproximación precautoria a la administración y conservación de de los recursos hidrobiológicos, marco bajo el cual se deben emplear puntos de referencia tanto para satisfacer los objetivos del manejo como para mantener la explotación dentro de límites biológicos seguros. Consecuentemente, en este marco el estado de explotación de los recursos debe ser establecido con relación a estas referencias (FAO, 1995, 1996; UNFSA, Anexo II) (UNCLOS, FAO, 1995). Todas estas referencias están definidas completamente con relación al concepto de máximo rendimiento sostenido (MRS) y por ende aluden a puntos biológicos de referencia (PBR) basados en la producción del stock, esto es referencias que toman en cuenta la relación entre el tamaño del stock, el reclutamiento y la mortalidad por pesca (Gabriel y Mace, 1999; Sinclair, 1999). El MRS (y la mortalidad por pesca, F y biomasa asociadas) puede ser estimado empleando un modelo de producción (Shaefer, 1957) en donde el efecto del reclutamiento, crecimiento y mortalidad natural, es tomado en cuenta de manera agregada. Alternativamente, el rendimiento de equilibrio para una mortalidad por pesca dada, puede ser estimado considerando explícitamente la relación entre el tamaño del stock y el reclutamiento, en combinación con modelos de pool dinámico (rendimiento por recluta, biomasa desovante por recluta; Beverton and Holt 1957; Thompson and Bell 1934), lo que se conoce como un análisis de producción estructurado por edades (Shepherd, 1982). En los modelos de pool dinámico, la biomasa de la clase anual es el producto del número de individuos que la componen y su peso medio. El tamaño de la clase anual, es reducido por la pesca y la mortalidad natural y su rendimiento es determinado por el reclutamiento parcial a la edad y la mortalidad por pesca. De lo anterior, se sigue que el rendimiento está condicionado al valor de la tasa instantánea de mortalidad natural y el crecimiento en peso. La tasa de mortalidad natural es un parámetro difícil de estimar con precisión (Vetter, 1988; Pascual e Iribarne, 1993) y a este respecto la merluza común no constituye una excepción (Cubillos et al., 1999). Además, en el año 2005 el tamaño del stock de merluza común se redujo notablemente (Lillo et al., 2009; Tascheri et al, 2010) y con ésta disminución tuvo lugar una juvenilización del stock, el que a partir de ese año 2005 se encuentra dominado por los grupos de edad II, III y IV (Lillo et al, 2009). La posibilidad de que estos cambios hayan modificado el crecimiento individual en años recientes, es un aspecto que ha sido motivo de investigaciones recientes (Cerna, 2010).




3

Por otro lado , como consecuencia de la remoción de la fracción adulta de la población (edades 5+), la edad completamente vulnerable que entre los años 1968 y 2003 se encontraba en los 8 años de edad, posterior a este último año se redujo a 5 años (Canales et al., 2007; Tascheri et al., 2010). El uso de un modelo de producción estructurado por edades, amplía también la gama de PBRs posibles de calcular (Sissenwine y Shepherd, 1989; Gabriel y Mace, 1999) siempre que sea posible ajustar una relación stock-reclutamiento (SR). La relación SR, es fundamental tanto para determinar la resiliencia de la reproducción como para la estimación del MRS (Goodyear, 1993; Sissenwine y Sepherd, 1989; Mace, 1994, Myers et al., 1999) pero también es notoria por su variabilidad y por proveer escaso soporte a algún modelo teórico en particular (Sissenwine y Sepherd, 1989; Hilborn and Walters, 1992; Maguire y Mace, 1994). Sin embargo, esto no significa que tal relación no exista (Walters y Ludwig, 1981; Sinclair, 1999). En este trabajo se efectuó un análisis de producción estructurado por edades para analizar la sensibilidad de diferentes PBR a un rango posible de parámetros de historia de vida para el stock de merluza común explotado en Chile centro-sur. En este proceso, se evaluó también la aplicabilidad que puedan tener en la explotación de la merluza común, las tasas de explotación genéricas que han sido recomendadas en la literatura bajo el argumento de que proveen una fracción importante del MRS para un rango amplio de parámetros de historia de vida y curvas SR (Sinclair, 1999; Mace, 1994). Para estos efectos y dada la variabilidad de las tasas de sobrevivencia estimadas en la evaluación indirecta del stock (Fig. 1; Tascheri et al., 2010), se efectuaron dos análisis que partieron desde supuestos diferentes acerca del rango de potencial de incremento denso-dependiente en la tasa reproductiva específica (número de reclutas por unidad de biomasa desovante) cuando el tamaño de la población es pequeño y de la información que a este respecto pueden proveer las estimaciones efectuadas en la evaluación de este stock: en un primer caso (i), el análisis se condujo para un total de seis relaciones SR representando un rango posible de comportamiento compensatorio en este recurso; en el segundo caso (ii), este comportamiento fue estimado a partir de los datos disponibles desde la evaluación de stock, bajo la hipótesis de que el stock ha experimentado cambios significativos en su tasa de producción de reclutas por unidad de biomasa desovante que definen dos períodos de diferente magnitud en los reclutamientos (Fig.1). En ambos casos, los análisis se condujeron para un rango posible de parámetros de historia de vida. Los PBRs calculados incluyeron aquellos provenientes del análisis de rendimiento por recluta: Fmax, F0.1, algunos asociados al análisis de biomasa desovante por recluta: BDR40, FBDR40, aquellos asociados al MRS: BMRS, FMRS y FMMY y algunos PBRs relacionados con los límites sustentables de la explotación: Fcrash y Fτ. De los resultados obtenidos en ambos casos (i e ii), se tiene que los PBRs provistos por los modelos de pool dinámico (F01, FBDR40) no permiten mantener un nivel adecuado de biomasa desovante por recluta para cualquier combinación de relación S-R y/o patrón de reclutamiento parcial a la edad.




4

Desde el punto de vista de la biomasa desovante, una estrategia de explotación aproximada se obtiene manteniendo la biomasa desovante por recluta entre un 20% y un 60% del nivel en ausencia de pesca, lo que provee al menos un 70% del MRS. FMMY aparece como una opción razonable de tasa de explotación correspondiendo, en el caso de M=0,3 y bajo los dos patrones de explotación evaluados, a F35%, sin embargo la biomasa desovante asociada BDMMY

no fue un buen sustituto para BDMRS. La amplia cima de la relación entre el rendimiento relativo y la biomasa desovante relativa sugirió una estrategia de explotación basada en biomasas como la más adecuada. De acuerdo a este análisis determinístico, manteniendo la biomasa desovante entre un 20% y un 60% de BD0, se podrían extraer excedentes productivos al menos de un 70% del MRS con mínimo riesgo. Al respecto, la BD40 constituyó una buena aproximación de la BDMRS, siendo mejor la aproximación cuando M=0,3. Esto es un resultado importante dado que en años recientes la BD40 ha sido el objetivo de manejo por defecto.

Métodos Se analizaron los rendimientos de equilibrio del stock de merluza común incorporando explícitamente la relación S-R mediante un modelo de producción estructurado por edades y se calcularon varios puntos biológicos de referencia. De acuerdo con Sissenwine y Shepherd (1987) se efectuó un análisis de rendimiento por recluta para estimar el rendimiento esperado dada una unidad de reclutamiento como una función de la mortalidad por pesca (F), el reclutamiento parcial (S) y el peso medio a la edad (W) y un análisis de biomasa desovante por recluta, calculado bajo las mismas condiciones y empleando una ojiva de madurez sexual por edades (msex). Para estos efectos se siguió el algoritmo descrito por Gabriel et al., (1989) (Tabla 1). Tabla 1. Cálculos de rendimiento por recluta y biomasa desovante por recluta basados en el algoritmo de Gabriel et al, (1989): Nt y Nt-1 abundancia de la cohorte a las edades t y t-1; St y St-1 fracciones reclutadas a las edades t y t-1, respectivamente; M= tasa instantánea de mortalidad natural; F=tasa instantánea de mortalidad por pesca; Nt

d abundancia de la cohorte a la edad t al momento del desove; p fracción de mortalidad del año al momento del desove; Wt peso medio a la edad; Ct número de individuos capturados a la edad t; Wt

d peso de la fracción desovante de la cohorte a la edad t al momento del desove; YPR rendimiento total a lo largo de la vida de la cohorte normalizada por el número de reclutas; BDR biomasa desovante acumulada a lo largo de la vida de la cohorte normalizada por el número de reclutas.




5

1

( )

( )1

( )

13

2

13

2

(1 )

t

t

pS F Mt

t

S F Mt t

pS F pMdt t

tt t

t

d dt t t

t

F t tt

td

F tt

N N e

N N e

S FC e N

S F M

W msex N W

YPR C W

BDR W

−

− +

− +−

− +

=

=

=

=

=

=

= −+

=

=

=

∑

∑

El análisis de los rendimientos se abordó mediante dos aproximaciones diferentes: para el stock de merluza común explotado en Chile centro-sur existen estimaciones de biomasa desovante y reclutamiento disponibles desde la evaluación indirecta de este stock y que abarcan un período de 40 años (Tascheri et al., 2010). Estos datos presentan gran variabilidad y un buen contraste que resulta del paso del stock por períodos tanto de baja como de alta abundancia (Fig. 1). Como ocurre en muchos stocks de peces, los “datos” presentan gran variabilidad y las estimaciones de la relación SR son inciertas. Dada esta variabilidad en las tasas de sobrevivencia, para estimar PBRs se puede: (i) considerar que el nivel de certeza que proveen los datos respecto de la relación teórica subyacente entre el stock y reclutamiento es insuficiente; o (ii) asumir que existe suficiente información para estimar una función SR compensatoria.




6

Figura 1. Panel superior izquierdo: tres relaciones S-R estimadas a partir de los datos de la evaluación

del stock de merluza común (puntos rotulados con los correspondientes años); Panel superior derecho: rango de relaciones S-R bajo tres hipótesis de tasas de reproducción a niveles bajos de stock desovante (4, 8 y 16 veces aquel de la condición virginal); Panel inferior: serie de reclutamientos estimados en la evaluación del stock del recurso (Tascheri et al., 2010).

En este trabajo se calcularon varios PBRs específicos para merluza común usando modelos de producción estructurados por edades, implementados haciendo uso de relaciones SR que representaron estas dos posibilidades: i) bajo consideraciones estrictamente teóricas; ii) haciendo uso de las estimaciones de biomasa desovante y reclutamiento disponibles desde la evaluación del stock.




7

Parámetros de historia de vida. Para establecer la sensibilidad de los PBRs estimados en ambos casos (i e ii), los cálculos de rendimiento fueron efectuados para un rango de parámetros de historia de vida. La tasa instantánea de mortalidad natural (M) en merluza común para ambos sexos combinados, ha sido estimada en 0,3 año-1 (Cubillos y Arancibia, 1992), 0.38 (Cubillos et al., 1999) y 0,4 año-1 (Aguayo y Robotham, 1984), en tanto que las estimaciones del incremento en M debido a un factor adicional de mortalidad, proporcional a la abundancia relativa de jibia en la zona centro sur entre los años 2001 y 2008 presentan un valor medio de 0.44 año-1 (Tascheri et al., 2010). Consecuentemente, el rango evaluado de valores posibles de M fue de 0.3, 0.4 y 0.5 año-1. Entre los años 1968 y 2003, la edad completamente vulnerable se encontraba en los 8 años de edad. Sin embargo, con posterioridad al 2004 y como resultado de la remoción de la fracción adulta de la población (edades 5+), el desplazamiento de su estructura hacia edades más jóvenes redujo la edad completamente reclutada a 5 años (Lillo et al., 2004; Canales et al., 2007; Tascheri et al., 2010). Estimaciones recientes de la probabilidad de madurez sexual dada la longitud del individuo sugieren que la edad media de madurez sexual también pudo reducirse debido a los cambios en la estructura demográfica del stock (Lillo et al, 2009; Alarcón y Balbontín, 2008; Gálvez et al., 2010). La posibilidad de que estos cambios hayan modificado el crecimiento individual en años recientes, es otro aspecto que también ha sido motivo de investigaciones recientes (Cerna, 2010). En consecuencia con estos antecedentes, la sensibilidad de los PBRs a un rango posible de parámetros de historia de vida para esta especie fue evaluada a través de dos escenarios: el primer escenario (E1) consideró el patrón de reclutamiento a la edad estimado para los años 1968 a 2003 (Tascheri et al., 2010), los pesos medios a la edad promediados para el mismo periodo y la ojiva de madurez sexual a la edad utilizada en la evaluación de stock del recurso (edad media de madurez sexual, T50% = 3,8 años). En el segundo escenario, se utilizaron el patrón de reclutamiento a la edad y los pesos medios a la edad promedios estimados para los años 2004 a 2008 (Tascheri et al., 2010) y una ojiva de madurez sexual estimada a partir de los datos de frecuencia de madurez sexual por intervalo de longitud determinados en el marco del proyecto FIP 2009-12 (Gálvez et al., 2010). Estos datos fueron transformados a proporciones de madurez por edades mediante la ecuación:

0

1ln 1L

LT t

K L∞

= − −

(Sparre y Venema, 1998) y utilizando los parámetros de crecimiento estimados por Aguayo y Ojeda (1987). Esta ojiva de madurez fue estimada con un modelo lineal generalizado utilizando una función de enlace logit. La ojiva estimada presentó una T50% de 3,7 años (Tabla 2; Fig. 2).




8

Tabla 2 Coeficientes estimados para el modelo lineal generalizado con una función de enlace logit, ajustado a las

proporciones de hembras maduras a la edad calculadas a partir de los datos de frecuencia de madurez a la longitud registrados en el proyecto FIP 2009-12.

Coeficiente Estimado Err. Est. Valor z Pr(>|z|) Intercepto -12.294 12.369 -0.994 0.320 Edad 3.370 3.311 1.018 0.309 devianza nula: 9.5508 con 11 grados de libertad. devianza residual: 0.2150 con 10 grados de libertad

Figura 2. Biomasa y sobrevivencia de una cohorte de merluza común considerando un F=0.1 y

dos escenarios de parámetros de historia de vida (reclutamiento a la edad, pesos medios y madurez sexual a la edad), asumiendo para efectos del gráfico M=0,4 y M=0,3.

Los pesos medios a la edad y la probabilidad de madurez sexual a la edad mostraron escasas diferencias entre escenarios (Fig. 2). De este modo, el desplazamiento de la edad completamente reclutada de 8 a 5 años constituyó la principal diferencia entre los escenarios evaluados, conformando una muy situación ilustrativa desde el punto de vista de la determinación de referencias para la explotación: el primer escenario representó una situación en la cual la madurez sexual tiene lugar antes del reclutamiento a la fracción explotada (para prácticamente todo el rango de edades) y el segundo, una situación en donde la madurez ocurre después del reclutamiento (Fig. 2).




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De esta manera se condujeron dos casos de análisis de rendimientos de equilibrio, evaluando en cada uno de ellos los dos escenarios. Para cada combinación de casos y escenarios se evaluaron los tres valores de M. Relaciones entre la biomasa desovante y el reclutamiento El desarrollo del caso (i) se basó en los procedimientos aplicados por Clark (1991) y Booth (2004). Las relaciones SR correspondieron a un conjunto de funciones Beverton y Holt y Ricker re-parametrizadas según la formulación de Kimura (1988), de acuerdo con la cual cada curva describió el reclutamiento en función de la biomasa desovante con ambas variables expresadas en términos relativos respecto de sus niveles en ausencia de pesca (R0 y Bd0, respectivamente) y estuvo determinada por un solo parámetro de forma (A). La forma Ricker de un sólo parámetro es:

0 0 0exp[ (1 )]Bd BdR

R Bd BdA= −

Y la forma Beverton y Holt:

0

0

0[1 (1 )]

BdBdR

R BdBdA

=− −

El valor del parámetro A es un múltiplo denso-dependiente que determina el nivel en que la productividad de los desovantes (a tamaños muy pequeños del stock) excederá la productividad de los desovantes al tamaño del stock en ausencia de explotación:

0

0 0Bd

RRBd BdA

→=

Donde R0 y Bd0 son los niveles de reclutamiento y biomasa desovante en ausencia de explotación. De este modo, para simular un rango de comportamiento compensatorio se asumió que a niveles muy bajos de biomasa desovante, el desove podría ser 4, 8 y 16 veces el observado bajo la condición sin explotación. Este rango es considerado representativo para peces de fondo (Clark, 1991). Consecuentemente, los valores de A fueron fijados en 0.750, 0.875 y 0.938 para las curvas Beverton y Holt y 1.386, 2.079 y 2.773 para las curvas Ricker. Para todos los cálculos el valor de R0 fue fijado en la unidad, el valor Bd0 fue reemplazado por la biomasa desovante por recluta que se obtuvo cuando F=0 y para cada curva SR se resolvieron los valores de los parámetros dado el valor de A (Clark, 1991). En el caso de las curvas Beverton y Holt, el reclutamiento de equilibrio como función de la mortalidad por pesca F fue calculado como:




10

* (1/ )(1 ( / ))FR BDRβ α= −

y para las curvas Ricker como:

1* ln( ' )( ' )F FR BDR BDRα β −=

(Booth, 2004). El rendimiento de equilibrio como función de la mortalidad por pesca o la biomasa desovante por recluta fue calculado como * *FY YPR R= y luego expresado en forma relativa como

* /relY Y MRS= .

Se calcularon en este caso los PBRs asociados al análisis de rendimiento por recluta y biomasa desovante por recluta: Fmax (la mortalidad por pesca que maximiza el rendimiento por recluta), F0.1 (la mortalidad por pesca equivalente al 10% de la pendiente en el origen de la curva de rendimiento por recluta; Gulland y Boerema, 1973), FBDR40 (la mortalidad por pesca que reduce la biomasa desovante por recluta al 40% de su nivel en ausencia de pesca), PBRs asociados al análisis de los rendimientos: MRS, MMY (el máximo de los rendimientos mínimos para cada nivel de biomasa desovante por recluta o de mortalidad por pesca; Clark, 1991), maximin Y (la biomasa desovante por recluta relativa a BDRF=0 que produce el MMY) y FMMY (la mortalidad por pesca que produce el MMY dada una relación SR; Clark, 1991). En el caso (ii), las estimaciones de biomasa desovante y reclutamiento efectuadas en el contexto de la evaluación indirecta del stock de merluza común fueron utilizadas para estimar los parámetros de relaciones SR tipo Ricker. En la evaluación del stock, los reclutamientos son estimados como

desvíos )5.0,0(~ 2Nε en torno a una función Ricker en el contexto de un modelo estadístico de captura a la edad que modela ambos sexos combinados y que no considera diferencias explícitas por flota. (Tascheri et al., 2010). Estas estimaciones de biomasa desovante y reclutamientos exhiben dos períodos, uno de reclutamientos bajos (antes del año 1990) y otro de reclutamientos altos (desde 1990 en adelante). Separando los datos en base a estos períodos se obtiene un rango posible de comportamiento compensatorio para el stock de merluza común (Fig. 1). Para el desarrollo de este caso y estudiar la sensibilidad de los PBRs al rango de biomasas desovantes y reclutamientos estimados, así como también a cambios en el reclutamiento a la edad y en M, se estimaron los parámetros de tres relaciones SR Ricker de la forma BdR Bd e βα −= para los períodos de reclutamientos bajos, altos y para la situación promedio, esta última empleando el conjunto total de datos (Fig.1, panel superior izquierdo; Tabla 4). Para esto se empleó el método de mínimos cuadrados no lineales y se usó una regresión lineal, luego de la aplicación de logaritmos, para estimar los valores iniciales requeridos por este procedimiento. Los PBRs fueron entonces calculados mediante modelos de pool dinámico y de producción estructurado por edades, bajo los




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dos escenarios de reclutamiento parcial a la edad y los tres valores de M asumidos como constantes para todas las edades. La biomasa desovante de equilibrio Se para cualquier valor de F fue estimada en este caso como:

ln( )Fe

SBRS

αβ

=

y este valor fue empleado para estimar el reclutamiento de equilibrio Re (Ricker, 1975; Sinclair, 1999). En este caso se calcularon los PBRs asociados al análisis de rendimiento por recluta y biomasa desovante por recluta: Fmax, F0.1, FBDR40, PBRs asociados al análisis de los rendimientos: MRS, MMY, maximin Y, FMRS, FMMY y F40 (la mortalidad por pesca que reduce la biomasa desovante a un 40% de su condición sin explotación), BMRS, BD40 (el nivel de biomasa desovante relativa correspondiente al 40% de la condición en ausencia de explotación) y BDMMY (La biomasa desovante que corresponde a FMMY ) y dos PBRs asociados a los límites de la explotación, Fcrash (la mortalidad por pesca no sustentable, más allá de la cual el rendimiento es 0; Clark, 1991) y Fτ. (la tasa de mortalidad por pesca correspondiente a 100τ = %BDR umbral; donde τ = BDRτ / BDRF=0, BDRτ es igual a la pendiente en el origen de la relación SR y BDRF=0 es la biomasa desovante por recluta cuando F=0; Mace y Sissenwine, 1993, Mace 1994). Los ajustes estadísticos, algoritmos y cálculos, fueron implementados en el lenguaje y ambiente para la computación estadística R (R Development Core Team, 2010).

Resultados Caso I La relación entre la mortalidad por pesca y el rendimiento dependió de manera importante de la forma de la relación SR y del valor de M (Figs. 3 a la 6, fila central panel izquierdo). Por le contrario, cuando se graficó el rendimiento relativo (Yrel) en función de la biomasa desovante relativa, las curvas prácticamente coincidieron. Este resultado se mantuvo bajo ambos escenarios de reclutamiento parcial a la edad y para los tres valores de M (los gráficos para M=0,5 pueden ser solicitados al autor). La amplitud de la cima de estos gráficos, sugiere que cualquier estrategia de explotación capaz de mantener la biomasa desovante en el rango de 20% a 60% de su condición en ausencia de pesca permitiría obtener un rendimiento al menos igual al 70% del MRS (Figs. 3 a la 6, fila central panel derecho). El rendimiento relativo en función de la biomasa desovante por recluta dependió en mayor medida de la forma de la relación SR (Figs. 3 a 6, última fila panel derecho). El máximo de los rendimientos mínimos (para cada nivel de F, FMMY o alternativamente para cada nivel de biomasa desovante por




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recluta, maximin Y) corresponde a un nivel de biomasa desovante por recluta que provee una fracción considerable del MRS incluso bajo la relación SR menos favorable (Clark, 1991). Para M=0,3 el maximin Y se encontró a un 34% o 35% de la biomasa desovante por recluta en ausencia de explotación y a un valor de FMMY igual a 0,51 o 0,27 respectivamente, dependiendo si el reclutamiento tuvo lugar después (escenario 1: E1) o antes de la madurez sexual (escenario 2: E2) (Figs. 3 y 5, última fila). La previsión de biomasa desovante por recluta (maximin Y) necesaria para alcanzar el MMY se incrementó con el valor de M y consecuentemente el valor de FMMY se redujo un 30% con M=0,4 y un 60% con M=0,5 (Tabla 3; Figs 3 a 6, última fila; Tabla 3).

Tabla 3

Mortalidad por pesca (FMMY) y biomasa desovante por recluta relativa (maximin Y) correspondientes al máximo de los mínimos rendimientos para un rango de relaciones S-R Beverton y Holt y Ricker, asumiendo para cada tipo de modelo pendientes en el origen de 4, 8 y 16 veces aquella que produce el reclutamiento en ausencia

de explotación (R0), bajo dos escenarios de reclutamiento parcial a la edad (E1 y E2) y tres valores diferentes de M.

PBR E1 E2

M=0,3 FMMY 0,51 0,27 F01 0,44 0,32 FBDR40 0,40 0,23 maximin Y 0,34 0,35 M=0,4 FMMY 0,36 0,18 F01 0,67 0,44 FBDR40 0,52 0,27 maximin Y 0,50 0,52 M=0,5 FMMY 0,17 0,08 F01 1,00 0,60 FBDR40 0,67 0,31 maximin Y 0,73 0,77

La mortalidad F0.1 fue más conservadora que FMMY sólo cuando M=0,3 y el reclutamiento a la pesquería ocurrió después de la madurez sexual (E1). FBDR40 fue más conservadora que FMMY cuando M=0,3 y bajo ambos patrones de explotación. Para M > 0,3, FMMY fue un criterio más conservador que F0.1 o FBDR40 (Figs.3 a la 6 primera fila y panel izquierdo última fila; Tabla 3). El efecto de capturar al recurso antes de que una fracción mayoritaria del stock haya alcanzado su madurez sexual (y consecuentemente el reclutamiento a la pesquería a una edad/longitud menor, E2), implicó una reducción de aproximadamente un 50% en los valores de FMMY a un mismo valor de M.




13

Figura 3. Análisis de pool dinámico (primera fila) y rendimientos de merluza común bajo el Escenario 1 y

M=0,3.




14


M=0,4.




15


M=0,3.




16


M=0,4.




17

Caso II Los parámetros de las relaciones SR Ricker estimados para los períodos de reclutamientos bajos, altos y para la situación promedio se entregan en la Tabla 4 y se representan gráficamente en la Figura1 (panel superior izquierdo).

Tabla 4 Parámetros de la función S-R de Ricker estimados utilizando los datos de biomasa desovante (toneladas) y

reclutamiento (millones de individuos) aportados por la evaluación de stock (Tascheri et al., 2010). Los errores estándar de los parámetros se entregan entre paréntesis y el error estándar residual de cada modelo no

lineal, se incluye en la última columna junto con los grados de libertad entre paréntesis.

Años α Β Err. Est. Res (g.l.)

1968 a 2009 4,16 (3,8e-01) 1,7e-006 (1,6e-07) 0,3389 (38)

1968 a 1989 5,5 (5,9e-01) 2,68e-006 (3,6e-07) 0,2036 (20)

1990 a 2009 6,24 (1,1) 1,52e-006 (2,2e-07) 0,3312 (16)

Los PBRs calculados en este caso, fueron aquellos derivados de los modelos de pool dinámico: F01, FBDR40, los asociados al rendimiento: MRS, FMRS, FMMY, F40, BDMRS, BDMMY, BD40 y dos PBRs asociados al límite sustentable de la explotación, Fcrash y Fτ. Como es de esperar, los rendimientos potenciales dependieron de la relación SR y se redujeron notablemente con el incremento en M. El MRS también disminuyó cuando los peces reclutaron a la fracción explotada antes de alcanzar la madurez sexual (E2; Tabla 5; Figs. 7 a la 9). El valor de F01 fue cercano a FMRS sólo cuando M=0,3 pero superó notablemente a este último a mayores valores de M, aproximando (y en algunos casos excediendo) el valor de Fcrash (Tabla 5). FBDR40 fue una mejor aproximación a FMRS que F01 cuando M=0,3 pero siguió el mismo patrón que este último, excediendo el valor de FMRS cuando M > 0,3 (Tabla 5). FBDR40 fue igual a Fcrash bajo la relación SR promedio cuando M=0,4 y sobrepasó su valor cuando M=0,5 (Tabla 5).




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Tabla 5 PBRs derivados de curvas de rendimiento en equilibrio generadas por tres relaciones SR tipo Ricker que representaron un rango probable de respuesta denso-dependiente de los reclutamientos (reclutamientos medios: datos de los años 1968 a 2009; bajos: años 1968 a 1989; altos: años 1990 a 2009). Para cada

relación SR los PBRs fueron estimados bajo dos escenarios de reclutamiento parcial a la edad (E1 y E2) y tres valores diferentes de M.

S-R 1968-2009 1968-1989 1990-2009 PBR E1 E2 E1 E2 E1 E2

M=0,3 F0,1 0,44 0,32 0,44 0,32 0,44 0,32

FBDR40 0,40 0,23 0,40 0,23 0,40 0,23

MRS 165.470 137.871 109.419 92.233 228.672 193.384

MMY 161.202 134.694 108.534 91.347 221.267 186.569

FMRS 0,36 0,20 0,48 0,26 0,55 0,28

FMMY 0,43 0,23 0,43 0,23 0,43 0,23

F40 0,38 0,21 0,48 0,26 0,53 0,28

Fcrash 0,85 0,39 1,17 0,50 1,33 0,55

Fτ 0,86 0,40 1,21 0,51 1,38 0,56

BDMRS 543.167 525.427 272.560 259.291 499.450 497.686

BDMMY 446.324 437.184 300.502 296.490 612.628 605.556

BD40 514.491 495.610 272.560 259.291 517.167 497.686

M=0,4

F0,1 0,67 0,44 0,67 0,44 0,67 0,44

FBDR40 0,52 0,27 0,52 0,27 0,52 0,27

MRS 70.436 57.260 56.311 46.985 125.272 105.211

MMY 67.304 53.370 55.302 46.440 117.905 100.109

FMRS 0,23 0,13 0,34 0,18 0,40 0,21

FMMY 0,29 0,16 0,29 0,16 0,29 0,16

F40 0,26 0,14 0,36 0,19 0,42 0,22

Fcrash 0,52 0,25 0,78 0,35 0,92 0,40

Fτ 0,53 0,25 0,81 0,35 0,93 0,41

BDMRS 358.468 327.231 195.800 187.083 371.609 351.302

BDMMY 273.284 242.552 224.549 211.060 478.746 454.968

BD40 314.909 298.628 185.843 175.324 353.724 331.342




19

Tabla 5 (continuación) PBRs derivados de curvas de rendimiento en equilibrio generadas por tres relaciones SR tipo Ricker que representaron un rango probable de respuesta denso-dependiente de los reclutamientos (reclutamientos medios: datos de los años 1968 a 2009; bajos: años 1968 a 1989; altos: años 1990 a 2009). Para cada

relación SR los PBRs fueron estimados bajo dos escenarios de reclutamiento parcial a la edad (E1 y E2) y tres valores diferentes de M.

S-R 1968-2009 1968-1989 1990-2009 PBR E1 E2 E1 E2 E1 E2

M=0,5

F0,1 1,0 0,6 1,0 0,60 1,0 0,60

FBDR40 0,67 0,31 0,67 0,31 0,67 0,31

MRS 15.164 11.016 20.496 16.453 52.359 42.930

MMY 13.135 8.768 19.251 15.589 44.627 36.789

FMRS 0,11 0,05 0,20 0,10 0,25 0,13

FMMY 0,15 0,08 0,15 0,08 0,15 0,08

F40 0.12 0.06 0,23 0,12 0,28 0,14

Fcrash 0,22 0,10 0,44 0,20 0,56 0,25

Fτ 0,23 0,11 0,44 0,20 0,56 0,25

BDMRS 159.811 160.513 119.649 115.532 245.191 226.753

BDMMY 101.876 78.107 149.312 138.879 346.126 327.736

BD40 144.979 132.700 102.861 97.765 217.550 207.294

El valor de FMMY se aproximó mejor a FMRS cuando el reclutamiento tuvo lugar previo a la madurez sexual (E2) y fue mayor a FMRS cuando la relación SR correspondió a la situación promedio (Tabla 5). Aún así, dependiendo del valor de M y de la relación SR, los resultados sugieren que la aplicación de una estrategia basada en FMMY permitiría obtener de un 80% a un 97% del MRS. El valor de F40 permaneció muy próximo a FMRS, independientemente de la relación SR o del valor de M, pero sus valores fueron particularmente similares e incluso iguales cuando M=0,3 (Tabla 5). La BDMRS depende inversamente del valor de M, varía dependiendo de la relación SR y fue ligeramente mayor cuando el reclutamiento ocurrió después de la madurez sexual (E1) que cuando se dio la situación inversa (E2) (Figs. 7 a 9; Tabla 5). La BD40 constituyó una buena aproximación de la BDMRS, representando de un 83% a 100% de esta última, dependiendo de la relación SR y del valor de M, siendo una mejor aproximación cuando M=0,3 (Tabla 5). Bajo las relaciones SR promedio y la menos favorable, la BDMMY representó entre el 74% y 115% de la BDMRS cuando el valor de M fue 0,3 o 0,4. En los demás casos, BDMMY estuvo entre un 36% y un 45% por debajo o sobre el valor de la BDMRS.




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Figura 7. (Izquierda) MRS vs biomasa desovante y (derecha) MRS vs tasa de mortalidad por pesca bajo

tres hipótesis de producción de reclutas (media: años 1968 a 2009, baja: 1968 a 1989 y alta: 1990 a 2009), dos escenarios de reclutamiento parcial a la edad y con un valor de M=0,3. Se incluyen en el gráfico los valores de MRS y las mortalidades por pesca FMRS y Fcrash.






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Los valores de Fcrash y Fτ fueron muy consistentes entre sí, exhibiendo valores muy próximos en todas las combinaciones de relación SR, escenario y valor de M. Estas tasas de mortalidad disminuyeron con el incremento en M y también disminuyeron entre un 52% y un 59% cuando el reclutamiento a la pesquería tuvo lugar antes de la madurez sexual (E2; Tabla 5) De manera similar al caso (i), cuando el rendimiento relativo fue graficado en función de la biomasa desovante relativa, las curvas (para todas las relaciones SR y valores de M) fueron prácticamente idénticas. En la Figura 10 se muestra esta relación para M=0,3 (las gráficas para M > 0.3 se encuentran disponibles y pueden ser solicitadas al autor). Al igual que en el caso (i), la cima de estas curvas también fue amplia, sugiriendo que al menos el 70% del MRS puede ser obtenido por una estrategia de explotación que mantenga la biomasa desovante en el rango de un 20% a 60% de Bd0. En este caso, la consistencia de esta relación también argumenta a favor de una estrategia de explotación basada en biomasas más que en tasas de explotación (Fig.10).




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Figura 10. Rendimiento relativo v/s biomasa desovante relativa de merluza común para un rango de tres

relaciones SR Ricker (líneas punteada, segmentada y continua), estimadas a partir de los datos de biomasa desovante y reclutamiento disponibles desde la evaluación del stock. Se consideraron dos escenarios de reclutamiento parcial a la edad y un valor de M=0,3.

El valor de FMMY fue consistentemente menor cuando el reclutamiento a la pesquería tuvo lugar antes de la madurez sexual (Fig. 11). Este no fue el caso de maximin Y, para el que se estimaron valores muy cercanos entre sí bajo ambos escenarios (Fig. 12). El rendimiento relativo como función de la biomasa desovante por recluta, también en este caso estuvo muy condicionado por la relación SR y los valores de M (Fig. 12). Cuando M=0,3 el rango de biomasa desovante por recluta entre un 30% y 50% de la condición sin explotación produjo rendimientos de aproximadamente un 80% del MRS con valores asociados de FMMY en torno a 0,23 o 0,43, dependiendo si el reclutamiento a la pesquería tuvo lugar antes o después de la madurez sexual (Figs. 11 y 12). Sin embargo con valores mayores de M, para mantener el mismo nivel en los rendimientos sería necesario mantener la biomasa desovante por recluta entre un 55% y 77% de la condición sin explotación mediante la aplicación de un FMMY comparativamente menor (Figs. 11 y 12).




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Figura 11. Rendimiento relativo de merluza común para un rango de valores de mortalidad por pesca y

bajo tres relaciones SR Ricker (líneas punteada, segmentada y continua), estimadas a partir de los datos de biomasa desovante y reclutamiento disponibles desde la evaluación del stock. Se consideraron dos escenarios de reclutamiento parcial a la edad y tres niveles de mortalidad natural.




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Figura 12. Rendimiento relativo de merluza común para un rango de valores de biomasa desovante por

recluta y bajo tres relaciones SR Ricker (líneas punteada, segmentada y continua), estimadas a partir de los datos de biomasa desovante y reclutamiento disponibles desde la evaluación del stock. Se consideraron dos escenarios de reclutamiento parcial a la edad y tres niveles de mortalidad natural.




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Discusión: Los acuerdos internacionales vigentes que describen el enfoque precautorio a las pesquerías requieren la estimación de PBRs relevantes a la producción, particularmente MRS, BMRS y FMRS. Para estimar estas cantidades se deben considerar los mecanismos que controlan el tamaño de la población, lo que implica conocer la forma funcional de la relación SR, el crecimiento individual, los patrones de madurez sexual y reclutamiento parcial a la edad y el valor de M. Los PBRs son sensibles a los valores de estos parámetros (Clark, 1991; Booth, 2004) y algunos de ellos son particularmente difíciles de estimar (Vetter, 1988; Pascual e Iribarne, 1993). Además, la relación SR es notoria por su variabilidad y la incertidumbre asociada a su forma funcional, lo que obstaculiza la comprensión de la relación entre biomasa y producción (Sissenwine, 1978; Walters y Ludwig, 1981; Sissenwine Shepherd, 1987; Sinclair, 1999). Para poder conocer la productividad del stock a diferentes niveles de abundancia, es entonces imperativo considerar la incertidumbre asociada a la relación SR, los parámetros de historia de vida y las características particulares de la pesquería. Parámetros de historia de vida de merluza común Luego de un período de crecimiento que se extendió entre fines de los años 80s hasta el año 2002, el stock de merluza común experimentó una rápida disminución que alcanzó su punto más bajo en el año 2005 (Payá, 2006; Canales et al., 2007; Tascheri et al., 2010). En el proceso de reducción del tamaño del stock, la estructura demográfica experimentó un desplazamiento hacia edades más jóvenes, causado tanto por el ingreso de nuevas clases anuales como por la remoción de la mayor parte de la fracción adulta de la población (edades 5+) (Lillo et al., 2010; Tascheri et al., 2010). La condición presente del stock ha generado preguntas respecto a su posible reacción. Al respecto y en términos del crecimiento individual, la similitud entre los pesos medios a la edad de los períodos 1968-2003 y 2004-2008 sugiere que el crecimiento no se ha modificado (Fig. 2). En cuanto a cambios en el patrón de madurez sexual, se han efectuado varias estimaciones de la probabilidad de madurez sexual dada la longitud que evidencian un desplazamiento de la longitud media de madurez hacia tamaños más pequeños (Lillo et al., 2009, 2010; Alarcón y Balbontín, 2008; Gálvez et al., 2009, 2010). En este estudio se estimó una ojiva de madurez por edades, asumiendo que los parámetros de crecimiento estimados por Aguayo y Ojeda (1987) aún representan el crecimiento individual del stock y transformando los datos de frecuencia de madurez sexual por estrato de longitud de Gálvez et al. (2010) a frecuencias por edades. La ojiva estimada, sugiere que la probabilidad de madurez sexual a la edad tampoco ha experimentado cambios significativos en el tiempo (Fig. 2). Respecto del proceso de captura, el cambio en la estructura del stock modificó el patrón de explotación respecto del estimado para los años 1968 a 2003, desplazando la edad completamente reclutada de 8 a 5 años (Tascheri et al., 2010; Fig. 2).




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De acuerdo con lo anterior, los escenarios analizados representaron entonces la comparación clásica de situaciones en donde los individuos reclutan a la fracción explotada antes o después de alcanzar su madurez sexual (Clark, 1991; Booth, 2004). En las evaluaciones de este recurso, el valor de M se ha asumido constante en el tiempo y a través de las edades pero existe relativo consenso de que este parámetro no es constante. Para los años 2002 a 2005 en particular, se estima que M experimentó un incremento notable (Payá, 2005; Canales et al, 2006; Tascheri et al., 2010) el que ha sido asociado a la importante densidad de jibia (Dosidicus gigas) presente en el área de la pesquería durante el mismo período, lo que habría alterado el comportamiento normal de la población y sumado un factor adicional de mortalidad (Ibáñez y Cubillos, 2007; Field et al., 2007; Alarcón et al., 2008). Los valores evaluados de M se encuentran dentro del rango de estimaciones para la especie (Cubillos y Arancibia, 1992; Cubillos et al., 1999; Aguayo y Robotham, 1984), con excepción tal vez de M=0,5, valor con el cual se buscó investigar el impacto que tienen en los PBRs mortalidades extraordinarias como las que pudieron tener lugar en este stock durante el período 2002 – 2005 (Payá, 2005; Canales et al, 2006; Tascheri et al., 2010). En el caso (i), tanto la relación entre la mortalidad por pesca y el rendimiento, como aquella entre la biomasa desovante por recluta y el rendimiento relativo dependieron de manera importante del valor de M y de la relación SR (Figs. 3 a la 6, panel izquierdo fila 2 y panel derecho fila 3). Aún en estas circunstancias, el máximo de los rendimientos mínimos (para cada nivel de F, FMMY o alternativamente para cada nivel de biomasa desovante por recluta, maximin Y) corresponde a un nivel de biomasa desovante por recluta que provee una considerable fracción del MRS incluso bajo la relación SR menos favorable. (Figs. 3 a la 6, panel derecho fila 3). La previsión de biomasa desovante por recluta necesaria para alcanzar el máximo de los rendimientos mínimos maximin Y se incrementó con el valor de M y de manera acorde el valor de FMMY se redujo (Tabla 3). Por el contrario, F0.1 y FBDR40 se incrementaron con el valor de M y sólo fueron una buena aproximación de FMRS en el escenario E1 (los peces desovaron antes de reclutar) y con M=0,3. Bajo E1 FMMY fue mayor que M y F0.1, pero cuando la madurez se retrasó (de manera que los peces experimentan mortalidad por pesca antes de desovar, E2), FMMY fue menor que M y F0.1. En otras palabras, a medida que los peces son seleccionados tardíamente a la pesquería las mortalidades por pesca requeridas para explotar el recurso a niveles que se aproximan al MRS se incrementan debido a que una reserva de biomasa desovante por recluta no es extraída contribuyendo a reducir la extinción a mayores niveles de mortalidad (Booth, 2004). Lo anterior sugiere que FMMY es un criterio preferible a F0.1 o F=M, porque es conservador frente a la incertidumbre en el valor de M y mantiene un nivel adecuado de biomasa desovante por recluta bajo cualquier combinación de relación SR, patrón de madurez y reclutamiento parcial a la edad. Estos resultados coinciden con los reportados por Clark (1991) para los stocks de peces de fondo explotados en Nueva Inglaterra y por Booth (2004) en su estudio de PBRs específicos para cíclidos.




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El método aplicado por Clark (1991) y Booth (2004) provee una biomasa desovante por recluta relativa o una tasa de mortalidad por pesca que permite obtener una fracción importante del MRS en presencia de incertidumbre en la relación SR y en los parámetros de historia de vida. Este procedimiento sin embargo no provee información respecto de la magnitud del MRS, FMRS, BMSY o de las consecuencias de aplicar mortalidades por pesca por sobre FMMY. Estos PBRs asociados al enfoque precautorio sólo pueden ser estimados si además de los parámetros de historia de vida se considera en forma explícita la relación entre el tamaño del stock y el reclutamiento, esto es estimando los parámetros de esta relación (Sinclair, 1991). Los reclutamientos de merluza común estimados en la evaluación indirecta del stock cambian de magnitud a partir del año 1990, conformando dos períodos. Esta característica fue advertida por Canales et al., (2007), quienes sugirieron que el stock pudo haber transitado entre dos regímenes de producción de reclutas, uno bajo reconocible entre los años 1968 y 1989 y otro de mayor magnitud, observable entre los años 1990 y 2009 (Fig. 1). A diferencia del análisis en el caso (i), que partió de una consideración teórica para establecer un rango de relaciones SR, en el caso (ii) se construyó un rango probable de respuesta compensatoria para esta población fundado en estimaciones de biomasa desovante y reclutamiento provenientes de la evaluación indirecta del stock y empleando la hipótesis sugerida por Canales et al., (2007) para ilustrar el impacto que tienen en los PBRs posibles variaciones de escala en las tasas de sobrevivencia. La relación SR estimada considerando los años 1968 - 2009 implica que el comportamiento compensatorio no ha variado en los últimos 40 años, en tanto que el ajuste de las curvas para los períodos de años 1968- 1989 y 1990-2008 asume la existencia de dos períodos con diferente nivel de compensación. De acuerdo con los resultados, los rendimientos potenciales dependieron de la relación SR y se redujeron notablemente con el incremento en M. El MRS también disminuyó cuando los peces reclutaron a la fracción explotada antes de alcanzar la madurez sexual. De manera consecuente, FMRS y BDMRS variaron en el mismo sentido. En particular, FMRS se redujo entre un 44% a un 50% (dependiendo de la relación SR) cuando la edad completamente reclutada se redujo de 8 a 5 años, en tanto que Fcrash lo hizo en un 54% a 60%.




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Estos resultados concuerdan con Sinclair (1991), quien para el stock de bacalao (Gadus morhua) de la región sur del Golfo de St Lawrence reporta una reducción de FMRS y Fcrash cuando la edad completamente reclutada se redujo de 8 a 4 años. Este autor también reporta una reducción de 25% en el MRS bajo las mismas circunstancias. Al igual que el caso (i) FMMY fue consistentemente menor cuando el reclutamiento a la pesquería tuvo lugar antes de la madurez sexual, pero el comportamiento de maximin Y difirió del caso (i) al ser relativamente insensible al desplazamiento del patrón de explotación respecto de madurez sexual (Fig. 12). En los dos casos (i y ii) el graficó del rendimiento relativo (Yrel) en función de la biomasa desovante relativa fue prácticamente coincidente, independiente de la RS, el escenario de reclutamiento parcial a la edad o el valor de M. De acuerdo con este resultado, al menos el 70% del MRS puede ser obtenido por una estrategia de explotación que mantenga la biomasa desovante en el rango de un 20% a 60% de Bd0. La consistencia de esta relación parece ser una característica en algunos grupos de peces a pesar de que estos presentan características de historia de vida muy diferentes. Clark (1991) observó esta propiedad para un rango de parámetros de historia de vida representativos de los peces de fondo explotados en Nueva Inglaterra pero esta característica también fue observada en peces tropicales y sub-tropicales que han evolucionado en habitats muy diferentes tales como los cíclidos (Booth, 2004). En contraste, el rendimiento relativo como función de la biomasa desovante por recluta relativa dependió en gran medida de la relación SR. De los resultados obtenidos en ambos casos (i e ii), se tiene que los PBRs provistos por los modelos de pool dinámico tales como F01 y FBDR40 no permiten mantener un nivel adecuado de biomasa desovante por recluta para cualquier combinación de relación SR y/o patrón de reclutamiento parcial a la edad. Estos PBRs se alejaron de FMRS con los incrementos en el valor de M y también cuando la edad de madurez se rezagó con respecto a la de reclutamiento. Más aún, estas mortalidades (F01, FBDR40) no fueron sustentables con valores de M > 0,3. . Al respecto, es relevante mencionar que en los años 80s y hasta inicios de los años 90s, las recomendaciones de capturas sustentables para el stock de merluza común se basaron en F01 y Fmax (este último es siempre mayor que F01) y su uso continuó hasta los años 2000s. A partir de la década de los 90s y hasta mediados de los 2000s, los PBRs empleados para la recomendación de capturas también incluyeron FBDR40 y FBDR20. Desde el punto de vista de la biomasa desovante, una estrategia de explotación aproximada se obtiene fijando la tasa de mortalidad por pesca en un valor tal que asegure el mantener un nivel adecuado de producción de huevos a lo largo de la vida de una cohorte (Clark, 1991; Booth, 2004). Siguiendo este razonamiento y de acuerdo con los resultados, si la biomasa desovante por recluta




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es reducida de un 30% a un 60% del nivel en ausencia de pesca sería posible alcanzar por lo menos el 60% del MRS resultados que son similares a los reportados por Clark (1991) y Booth (2004). Aún cuando FMMY aparece como una opción razonable de tasa de explotación, porque mantiene un nivel adecuado de biomasa desovante por recluta para cualquier combinación de relación SR y patrón de reclutamiento a la edad, la biomasa desovante asociada BDMMY

no fue un buen sustituto para BDMRS, particularmente bajo la relación SR más optimista y para valores de M > 0,3. Es también relevante notar que FMMY es mucho más sensible a los errores en M que una estrategia basada en biomasas. Es importante notar sin embargo que bajo M=0,3 (el valor empleado en las evaluaciones de stock) una opción es mantener la biomasa desovante por recluta por sobre el 38% de la condición en ausencia de pesca, resultado consistente con las recomendaciones de Clark (1991) y Mace (1994) de emplear FBDR35%-FBDR40% como una opción genérica en ausencia de información acerca de la relación SR. La amplia cima de la relación entre el rendimiento relativo y la biomasa desovante relativa, sugiere que el uso de referencias basadas en biomasas sería apropiado. En este sentido, si la biomasa desovante y Bd0 pueden ser estimados con una incertidumbre razonable y es posible mantener la primera entre un 20% y un 60% de Bd0, se podrían extraer excedentes productivos al menos del orden de un 70% del MRS con un mínimo riesgo. Al respecto, la BD40 constituyó una buena aproximación de la BDMRS en todos los escenarios, representando de un 83% a 100% de esta última dependiendo de la relación SR y del valor de M, siendo una mejor aproximación cuando M=0,3. Esto último es importante de destacar, dado que en años recientes la BD40 ha sido el objetivo de manejo por defecto.

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