SEGUNDO INFORME - FINAL · 2016. 6. 10. · SEGUNDO INFORME - FINAL Convenio II: Estatus y...

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

de los principales recursos pesqueros nacionales 2014 Proyecto 2.13: Investigación del estatus y posibilidades de explotación

biológicamente sustentables en langostino colorado, año 2014.

Langostino colorado, 2014

SUBSECRETARÍA DE ECONOMÍA / Septiembre 2013

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

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

de los principales recursos pesqueros nacionales 2014

Proyecto 2.13: Investigación del estatus y posibilidades de explotación biológicamente sustentables en langostino colorado, año 2014:


SUBSECRETARÍA DE ECONOMÍA / Septiembre 2013

REQUIRENTE

SUBSECRETARÍA DE ECONOMÍA Y EMPRESAS DE MENOR TAMAÑO

Subsecretario de Economía y Empresas de Menor Tamaño

Tomás Flores Jaña

EJECUTOR

INSTITUTO DE FOMENTO PESQUERO, IFOP

Jefe División Investigación Pesquera Jorge Castillo Pizarro

Director Ejecutivo

José Luis Blanco García

JEFE DE PROYECTO

Doris Bucarey Sepúlveda

AUTORES

Doris Bucarey Sepúlveda Cristian Canales Ramírez Carlos Montenegro Silva

Maximiliano Zilleruelo León Diana Párraga Velandia

INSTITUTO DE FOMENTO PESQUERO / DIVISIÓN INVESTIGACIÓN PESQUERA

SUBSECRETARÍA DE ECONOMÍA – CONVENIO II: ESTATUS Y POSIBILIDADES DE EXPLOTACIÓN BIOLÓGICAMENTE SUSTENTABLES DE LOS PRINCIPALES RECURSOS PESQUEROS NACIONALES 2014

SEGUNDO INFORME – FINAL: PROYECTO 2.13: INVESTIGACIÓN DEL ESTATUS Y POSIBILIDADES DE EXPLOTACIÓN BIOLÓGICAMENTE SUSTENTABLES EN LANGOSTINO COLORADO, AÑO 2014.

i

RESUMEN EJECUTIVO

Se presentan los resultados de la evaluación de stock para langostino colorado, el diagnóstico y estatus de la pesquería, en conjunto con las recomendaciones de captura biológicamente aceptables para el año 2014. Este estudio se realizó en el marco del convenio “Estatus y posibilidades de explotación biológicamente sustentables de los principales recursos pesqueros nacionales, año 2014”.

La evaluación del recurso fue realizada a partir de un modelo edad estructurado con datos en tallas, considerando la división administrativa por unidad de pesquería. De esta forma, se ajustaron dos modelos de evaluación, el primero para la Unidad de Pesquería Norte (XV-IV Regiones) y el segundo para la Unidad de Pesquería Sur (V – VIII Regiones). Los datos de entrada para el ajuste consideró la información de desembarques y biomasas por área barrida disponibles (FIP y SERNAPESCA), en tanto que a partir de los datos de IFOP, se estimó la captura por unidad de esfuerzo estandarizada (CPUE).

Se define el RMS objetivo como el nivel de reducción del 40% de la biomasa desovante respecto de la condición virginal, la que se alcanza con una remoción equivalente a la mortalidad por pesca Frms=0.36 año-1; en la unidad de pesquería norte y Frms=0.8 año-1 para la unidad de pesquería sur. El límite de sub-explotación se define para una reducción del 45% BD/BDo, mientras que la sobre-explotación ocurre para un nivel de reducción del 35% BD/BDo y el límite de colapso para una reducción del 20% BD/BDo.

El modelo fue ajustado para la III-IV Región, a los datos de CPUE, desembarques, estructuras de tallas de la flota comercial y biomasas de los cruceros y sus estructuras de tallas. Las trayectorias de las biomasas muestran que a partir del año 2010 se estaría registrando una disminución de los niveles poblacionales, estimándose para inicios del año 2014 una biomasa total de 6 mil t y 4.5 mil t de biomasa desovante. Si bien, la reducción del potencial reproductivo indica que el recurso se encuentra al 46% de la biomasa desovante virginal, el nivel de mortalidad por pesca actual (Factual=0.39 año-1) es levemente superior al objetivo, lo que determina una condición de sobrepesca para el stock. Bajo los escenarios de evaluación directa 2013 se sugiere que la mortalidad por pesca de langostino colorado de la III y IV Regiones no exceda el Frms, lo que bajo un nivel del riesgo del 10% de exceder dicho criterio equivale a un valor esperado de CBA2014 de 1000 toneladas. Por su parte, en el modelo para la V-VIII Región (unidad de pesquería sur), las trayectorias de las biomasas en la unidad de pesquería sur muestran que a partir del año 2010, se estaría registrando una leve disminución de los niveles poblacionales. Para inicios del año 2014, se estimaron 41 mil t de biomasa total y 18 mil t de biomasa desovante. De acuerdo con el nivel de mortalidad por pesca al que se ha sometido el recurso (Factual=0.31 año-1), el ingreso de buenas clases anuales y los




ii

niveles de potencial reproductivo (64%) el langostino colorado se encuentra en estado de sub-explotación. Por lo tanto, y bajo los escenarios de evaluación directa 2013, se sugiere que la mortalidad por pesca no exceda el F40%BD/BD0, lo que bajo un nivel del riesgo del 10% de sobrepasar dicho criterio, equivale a un valor esperado de CBA2014 de 9.3 mil toneladas.




iii

ÍNDICE GENERAL

Página

RESUMEN EJECUTIVO ................................................................................................................................... i ÍNDICE GENERAL .......................................................................................................................................... iii 1. INTRODUCCIÓN ............................................................................................................................. 1

2. OBJETIVOS ..................................................................................................................................... 2

2.1 Objetivo general ................................................................................................................................ 2

2.2 Objetivos específicos ........................................................................................................................ 2

3. ANTECEDENTES ............................................................................................................................ 3

3.1 Sobre el recurso y la pesquería ....................................................................................................... 3

3.2 Área de estudio ................................................................................................................................. 3

3.3 Representatividad de la información ............................................................................................... 3

3.4 Información biológico-pesquera ....................................................................................................... 5

3.5 Biología e historia de vida .............................................................................................................. 12

3.6 Estimaciones de Biomasa .............................................................................................................. 16

4. DATOS E INFORMACIÓN ............................................................................................................ 19

4.1 Datos empleados en la evaluación de stock ................................................................................. 20

5. MODELO DE EVALUACIÓN ........................................................................................................ 23

5.1 Modelo de dinámica poblacional ................................................................................................... 23

5.2 Modelo de las observaciones ........................................................................................................ 26

5.3 Funciones de verosimilitud ............................................................................................................. 27

5.4 Marco biológico de referencia ........................................................................................................ 29

5.5 Análisis de estrategias de explotación y CBA ............................................................................... 32

6. RESULTADOS ............................................................................................................................... 33

6.1 III-IV Región .................................................................................................................................... 33

6.2 V-VIII Región ................................................................................................................................... 49

7. DISCUSIÓN .................................................................................................................................... 66

8. CONCLUSIONES .......................................................................................................................... 68

9. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS ............................................................................................ 70 ANEXOS:

Anexo I. Sobre la definición de PBR en el contexto de la LGPA.

Anexo II. Reportes de reuniones de coordinación bilaterales IFOP-SUBPESCA

Anexo III. Código ADMB utilizado en el modelo de evaluación de stock




iv



SEGUNDO INFORME -- FINAL - PROYECTO 2.13: INVESTIGACIÓN DEL ESTATUS Y POSIBILIDADES DE EXPLOTACIÓN BIOLÓGICAMENTE SUSTENTABLES EN LANGOSTINO COLORADO, AÑO 2014.

1

1. INTRODUCCIÓN Las unidades de pesquerías de arrastre de crustáceos demersales comprenden el área marítima entre la XV y VIII Región del país y tienen un carácter multiespecífico, ya que una misma flota, compuesta principalmente por embarcaciones industriales, opera sobre cuatro recursos objetivos: langostino colorado, langostino amarillo, camarón nailon y gamba. Las pesquerías de langostinos se remontan a mediados del siglo XX, aunque las cifras de desembarques oficiales que distinguen entre langostino colorado (Pleuroncodes monodon) y langostino amarillo (Cervimunida Johni), datan desde el año 1978. Si bien el langostino colorado no presenta altos niveles de desembarque respecto de otras pesquerías chilenas, sostiene una importante actividad artesanal e industrial, aportando divisas al país por concepto de exportación de producto. Durante el año 2012, el valor de las exportaciones de esta especie alcanzó los 12.8 millones de dólares correspondientes a 700 toneladas de producto congelado (IFOP/ADUANAS). Dentro de las normas de regulación pesquera establecidas en la Ley General de Pesca y Acuicultura se encuentran las cuotas de captura, las que deben estar temporal y espacialmente definidas. Estas restricciones a los niveles de desembarque permiten regular la mortalidad por pesca y de esta forma propender a la conservación de los recursos y por ende a la sustentabilidad de la pesquería. Dichas cuotas, en general se sustentan en la estimación de la Captura Biológicamente Aceptable (CBA), que responde a criterios biológicos y pesqueros relativos a la dinámica de los excedentes productivos en base a estrategias de explotación y manejo definidas. De allí la necesidad de realizar estudios anuales tendientes a definir el estatus y las posibilidades de explotación de los recursos pesqueros nacionales. El siguiente informe presenta los principales indicadores biológico-pesqueros de langostino colorado, en conjunto con la información de parámetros vitales reportados para esta especie. Se presentan resultados de la evaluación de stock, diagnóstico y estatus del recurso, así como las proyecciones de la población bajo estrategias de manejo definidas, permitiendo la recomendación de una cuota biológicamente aceptable para el año 2014.




2

2. OBJETIVOS

2.1 Objetivo general Actualizar el estatus del recurso Langostino Colorado y analizar sus posibilidades de explotación biológicamente sustentables en horizontes de corto y mediano plazo, considerando su incertidumbre asociada. 2.2 Objetivos específicos

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

ii. Calcular los Puntos Biológicos de Referencia para el recurso Langostino Colorado con la mejor información científica disponible, conforme a lo establecido por la Ley General de Pesca y Acuicultura, informando su incertidumbre asociada.

iii. Establecer el estatus actualizado del recurso Langostino Colorado, sobre la base de sus principales indicadores de estado y flujo, estimando la incertidumbre de estimación involucrada, empleando el mejor conocimiento e información disponible a la fecha de ejecución del estudio, acorde con los estándares definidos por la Subsecretaría de Pesca y Acuicultura.

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

v. Informar el avance del Programa de Mejoramiento Continuo de la Calidad de la Asesoría Científica (PMCCAC) realizado durante el presente proyecto.




3

3. ANTECEDENTES 3.1 Sobre el recurso y la pesquería La pesquería de langostino colorado se inicia a fines de los años sesenta entre la V y VIII Regiones, mientras que la actividad en el norte del país se desarrolla a partir del año 1998, principalmente en las Regiones III y IV. Desde el punto de vista administrativo, la unidad de pesquería norte (UPN) comprende el área marítima entre la XV y IV Regiones. En esta área, el recurso se encuentra asimilado al régimen de plena explotación, sometido a cuota global anual de captura y límite máximo de captura por armador, en conjunto con una veda biológica con fines reproductivos entre el 1 de enero y 31 de marzo (D. Ex. 1242/2005, MINECOM). La cuota global anual de captura del langostino colorado de la UPN para el año 2013 fue establecida en 2100 toneladas (D.Ex. Nº 1336/2012, MINECOM), igual cifra a la establecida para el año anterior (D.Ex. N° 962/2012, MINECOM). Por su parte, la unidad de pesquería sur (UPS) se encuentra asimilada al régimen de pesquería en recuperación y debido a los bajos niveles poblacionales reportados al sur de la pesquería, tanto a partir de evaluaciones indirectas (Canales y Espejo, 2001; Canales, 2003), como de evaluaciones directas (Bahamonde et al., 2003 y 2004), fue sometida a vedas extractivas desde el año 2001 (D.Ex. 386/2009, MINECOM). En esta área, la Subsecretaría de Pesca autorizó cuotas de pesca de langostino colorado a partir del año 2005 y dado el aumento que experimentó la biomasa del recurso en los últimos años (Montenegro et al., 2009), dicha cuota ha sido incrementada desde el año 2009 (Res. Ex. N° 1593/2009, MINECOM). Para el año 2013, la cuota fue fijada en 7500 t (D.Ex. Nº 1188/2012, MINECOM) cifra superior en un 46% a la cuota del año anterior (D.Ex. Nº 1057/2011, MINECOM).

3.2 Área de estudio

La distribución espacial de langostino colorado ha sido descrita desde Isla Lobos de Afuera, Perú hasta la VIII Región, Chile (Palma y Arana, 1997). En nuestro país, se supone constituida por una unidad de stock, distinguiéndose dos unidades de pesquería: norte (XV a IV Regiones) y sur (V a VIII Regiones). Para efectos de la evaluación se aplican dos modelos de evaluación separados para cada una de ellas. Dada la escasa representatividad en las capturas de las Regiones XV a II (<1%), la data utilizada en la estimación de los principales indicadores de la unidad de pesquería norte provienen de las Regiones III y IV.

3.3 Representatividad de la información

En la década de los 70 y hasta los 90, la pesquería de langostino colorado se desarrolló en la zona centro-sur del país. En dicha área, el número de ejemplares muestreados ha sido fluctuante, con un promedio de 18 mil ejemplares desde el inicio de la serie y hasta el año 1997, cuando el número de




4

observaciones superó los 48 mil ejemplares, el más alto en la historia del monitoreo de esta pesquería. En el año 1998 comenzó el desarrollo de la pesquería en la III y IV Regiones, alcanzando en el año 2002 cerca de los 39 mil ejemplares muestreados, el máximo de la serie analizada para dicha UP. A partir del año 2001, producto de la moratoria extractiva en la UPS, la cobertura espacial del muestreo se restringe a la zona norte y el número de ejemplares muestreados disminuye sostenidamente alcanzando los 5 mil individuos en el año 2009 (Figura 1). Luego de la reanudación del registro de información en la UPS, durante el año 2012 se observó un incremento de los ejemplares muestreados, superando los 32 mil individuos para ambas unidades de pesquería.

0

10000

20000

30000

40000

50000

60000

1970 1974 1978 1982 1986 1990 1994 1998 2002 2006 2010

Nú

me

ro d

e e

jem

pla

res

UP Norte UP Sur Figura 1. Número de ejemplares muestreados para la estimación de la estructura de tallas de las

capturas de langostino colorado, por unidad de pesquería entre 1970 y 2012.

Los datos pesqueros son utilizados con el objetivo de obtener un índice de abundancia relativa. A continuación se presenta el nivel de representatividad de éstos, a través de la relación entre la captura registrada en las bitácoras de pesca de IFOP y las capturas reportadas por SERNAPESCA. En la década del 70, la representatividad de los datos en la UPS se encuentra en un 6% en promedio, con ausencia de información en los últimos 3 años, en tanto que en los años 80 la información se concentra a mediados de la década con un 45% promedio de representatividad. Posteriormente, en la década de los 90 la captura registrada es superior al 80% y 90% del total desembarcado. Los valores superiores al 100% se deben a los factores de conversión de número de cajas a kilos y/o subreporte (Figura 2). En la UPN la razón captura/desembarque entre 1998 y 2007 en promedio fue del 51%, mientras que en los últimos 5 años se mantiene en torno al 14%. A partir del año 2011, cuando se retoma el muestreo en la UPS, la razón captura desembarque es superior al 20%.




5

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

1970 1974 1978 1982 1986 1990 1994 1998 2002 2006 2010

Ca

ptu

ra / D

es

em

ba

rqu

e

UP Norte UP Sur

Figura 2. Razón captura/desembarque de langostino colorado por UP, entre 1970 y 2012.

3.4 Información biológico-pesquera 3.4.1 Desembarques Los desembarques más altos de langostino colorado se registran en la unidad de pesquería sur en el año 1976, en torno a las 60 mil t; mientras que en la unidad de pesquería norte, el máximo desembarque fue de 2.5 mil toneladas en el año 2000. De esta forma se distingue una diferencia notable de los niveles de desembarque entre ambas unidades de pesquería, con una antigüedad del stock de la UPS que revela más de 40 años de actividad y con niveles de excedentes productivos que difieren en un orden de magnitud entre ambas unidades, dados los desembarques reportados durante los años de máxima actividad extractiva (Figura 3).

0

10000

20000

30000

40000

50000

60000

70000

1970 1973 1976 1979 1982 1985 1988 1991 1994 1997 2000 2003 2006 2009 2012

Desem

barq

ue (

t)

0

500

1000

1500

2000

2500

3000

Desem

barq

ue I - IV

(t)

Total V - VIII Regiones II - IV Regiones

Figura 3. Desembarques (t) de langostino colorado en Chile, Total, II-IV Región y V-VIII Región, período 1970-2012.




6

En la Figura 4, se presentan las capturas y cuotas globales de captura de langostino colorado para el período 1992–2012. En los primeros tres años, se observó una leve tendencia a la disminución en los niveles de desembarque, desde 4 mil a 2.4 mil toneladas, para luego incrementarse sostenidamente alcanzando en 1999, un máximo en torno a las 13 mil toneladas, provenientes en un 95% de la UPS. Posteriormente, los desembarques disminuyen drásticamente, lo que coincide con la moratoria extractiva del recurso en dicha área. El desembarque más bajo de langostino colorado fue de 794 toneladas en el año 2004, las que fueron capturadas casi en su totalidad en la UPN. Posteriormente y en esta misma zona los desembarques se mantienen en torno a las 1100 t promedio y aumentando significativamente en el último año (1892 t). En la UPS, y dado el incremento en la cuota de captura desde el año 2009, los desembarques se recuperaron alcanzando cerca de 5 mil t durante el 2012 (97% de la cuota establecida).

0

2000

4000

6000

8000

10000

12000

14000

1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012

De

se

mb

arq

ue

(to

n)

Total Cuota UPN UPS

Figura 4. Desembarque total y cuota anual de captura (barras) para langostino colorado y desembarque por UP norte y sur (líneas). Periodo 1992 – 2012.

La flota industrial que operó durante el año 2012 en toda la unidad de pesquería, aportó el 90% del desembarque total. A nivel regional, la VIII y IV Regiones son las que presentan los mayores niveles de capturas de langostino colorado (Tabla 1).

Tabla 1. Desembarque (t) por región de captura para la flota industrial y artesanal que operó sobre el langostino

colorado, 2012 (Fuente: Base de datos IFOP)

IV V VI VII VIII Total

Artesanal 710 710

Industrial 1181 761 369 1333 2528 6172

Total 1891 761 369 1333 2528 6882

% Región 27% 11% 5% 19% 37% 100%




7

3.4.2 Rendimientos El análisis de la distribución espacio temporal del esfuerzo de pesca, marca las diferencias entre el stock de la unidad de pesquería norte y el descrito para la unidad de pesquería sur. En la UPN, se observa una concentración de la actividad de la flota desde la latitud 28,5°S y hasta los 31°S, mientras que en la UPS niveles de importancia se observan en dos focos el primero en los 32,5°S (norte de la V Región) y un segundo foco en los 36°S (VII Región) (Figura 5).

1970 1974 1978 1982 1986 1990 1994 1998 2002 2006 2010

26,5°

28,5°

30,5°

32,5°

34,5°

36,5°

Año

0-300 300-600 600-900 900-1200 1200-1500 1500-1800

2007 2009 2011

26,5°

27,5°

28,5°

29,5°

30,5°

31,5°

32,5°

33,5°

34,5°

35,5°

36,5°

37.5°

Año

101-111

91-101

81-91

71-81

61-71

51-61

41-51

31-41

21-31

11-21

1-11

Figura 5. Distribución espacio temporal del esfuerzo de pesca (número de lances), pesquería de

langostino colorado; arriba: periodo 1970-2012, abajo: detalle período 2007- 2012 (escala ajustada). Fuente datos: Bitácoras IFOP.




8

En la Figura 6 se presenta la distribución espacio temporal del rendimiento de pesca, donde se destaca los rendimientos en torno a los 36° L.S. en los tres últimos años.

1970 1973 1976 1979 1982 1985 1988 1991 1994 1997 2000 2003 2006 2009 2012

26,5°

28,5°

30,5°

32,5°

34,5°

36,5°

Año

3500-4000

3000-3500

2500-3000

2000-2500

1500-2000

1000-1500

500-1000

0-500

Figura 6. Distribución espacio-temporal del rendimiento de pesca (kg/h.a.), pesquería de langostino

colorado, periodo 1970-2012. Fuente datos: Bitácoras IFOP.

Los rendimientos en la UPN (Figura 7).se mantuvieron estables en torno a los 500 kg/h.a., entre 1998 y 2006 coincidiendo con el mayor esfuerzo de pesca reportado en el periodo de estudio en los años 2000 a 2002, estimado en 5 mil horas de arrastre en promedio. Posteriormente, se observó un incremento en el rendimiento, alcanzando un máximo histórico de 1483 kg/h.a. para un esfuerzo de pesca de 461 h.a. en el año 2009. En el año 2012, el rendimiento observado fue de 852 Kg/h.a. para un esfuerzo de 2123 h.a. Por su parte, la UPS presentó en el período de actividad 1968-2000, un rendimiento promedio de 2129 kg/h.a., excluyendo los registros del año 1987 y 1988, cuyos valores han sido discutidos en el seno del comité científico dado que en en dichos años se habría subreportado el esfuerzo de pesca. El esfuerzo de pesca en tanto, presentó para el período analizado un promedio de 9.7 mil horas de arrastre. La información registrada durante el año 2012 da cuenta de rendimientos que alcanzan los 1865 kg/h.a., para un esfuerzo estimado en 2.5 mil horas de arrastre.




9

0

200

400

600

800

1000

1200

1400

1600

1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012

Ren

dim

ien

to (

Kg

/hr)

0

1

2

3

4

5

6

7

Esfu

erz

o (

mil

es h

rs.

arr

astr

e)

Rendimiento UPN Esfuerzo UPN

0

1000

2000

3000

4000

5000

6000

7000

8000

1968 1972 1976 1980 1984 1988 1992 1996 2000 2004 2008 2012

Kg

/h.a

0

5

10

15

20

25

30

Mil

es d

e H

rs.

de

arra

stre

Rendimiento UP sur Esfuerzo UP sur Figura 7. Rendimiento de pesca (estimador de razón en kg/h.a.) y esfuerzo de pesca estimado (h.a.), por

unidad de pesquería para langostino colorado. Período: UPS, 1968 y 2012; UPN: 1998-2012.

3.4.3 Composición de tallas en las capturas Se presenta la información de distribución de frecuencias de tallas de langostino colorado provenientes de las capturas en cada unidad de pesquería. En general, se destaca que los ejemplares provenientes de la zona sur presentan invariablemente una talla media mayor que los ejemplares de la unidad de pesquería norte. En ésta última, la estructura de tallas presenta una variabilidad interanual, en especial en los años 2003, 2005, 2006 y 2011, cuando se distingue una mayor proporción de ejemplares de menor tamaño, lo que podría evidenciar el ingreso de reclutas a la pesquería. Posteriormente las modas se van desplazando hacia ejemplares de mayor tamaño. Durante el año 2012, se observó el ingreso de reclutas hacia el segundo semestre y un grupo modal principal en torno a los 37,9 mm de LC (Figura 8 y Figura 9).




10

10 14 18 22 26 30 34 38 42 46 50

2012

2011

2010

2009

2008

2007

2006

2005

2004

2003

2002

2001

2000

1999

1998

LONGITUD CEFALOTORÁCICA (mm)

Figura 8. Distribución de frecuencia de tallas en las capturas de langostino colorado. UPN. Período 1998-2012.

En la unidad de pesquería sur, la estructura de tallas presenta las modas más altas en el período 1970-1976, para luego disminuir sistemáticamente hasta el año 1980, cuando la talla media se estimó en 24 mm de LC. La disminución de la talla media, estaría asociado a desplazamientos de la flota al sur, debido al agotamiento del recurso en los caladeros habituales, vulnerando de esta forma, ejemplares de menor tamaño. Posteriormente, se observan ejemplares de mayor tamaño hasta el año 1989, recuperando la estructura unimodal en la década de los 90 y hasta el año 2000. Luego de la moratoria extractiva en la zona sur, se observa una recuperación de la talla media de langostino




11

colorado, a valores similares a las observadas en el año 1998, con moda en 36.5 mm de LC. Las estructuras de tallas de los años 2009 y 2010 provienen de pescas de Investigación, en tanto que el 2011 se reanudó el monitoreo de la pesquería a través del programa de seguimiento de crustáceos de IFOP. La talla media de langostino colorado en la UPS para el año 2012, fue estimada en 38 mm de LC.

9 13 17 21 25 29 33 37 41 45 49

1989

1988

1987

1986

1985

1984

1983

1982

1981

1980

1979

1978

1977

1976

1975

1974

1973

1972

1971

1970

LONGITUD CEFALOTORÁCICA (mm)9 13 17 21 25 29 33 37 41 45 49

2012

2011

2010

2009

2008

2007

2006

2005

2004

2003

2002

2001

2000

1999

1998

1997

1996

1995

1994

1993

1992

LONGITUD CEFALOTORÁCICA (mm)

Figura 9. Distribución de frecuencia de tallas en las capturas de langostino colorado. UPS. Período 1970–2000 y 2011-2012 (Fuente: IFOP). Estructuras años 2009 y 2010 provienen de pescas de investigación.




12

Se presenta la serie anual de tallas medias de langostino colorado separadas por sexo y unidad de pesquería. En el período analizado, los tamaños corporales de los ejemplares capturados dan cuenta de individuos de mayor tamaño en la unidad de pesquería sur, los cuales superan los 30 mm de longitud cefalotorácica (LC), con excepción de los años 1978-1983 y el año 1989 cuando se evidencia una drástica disminución. En tanto, en la UPN los ejemplares de langostino colorado presentan un menor tamaño, tanto en hembras como en machos. Desde 1998 hasta 2002 nuevamente se observa una disminución de la talla media en ambas unidades de pesquería, reduciéndose en casi 10 mm de LC para ambos sexos. Posterior a este período se ve una recuperación con valores sobre la media en la mayoría de los años. En el año 2012 se destaca una media similar para ambas unidades de pesquería. En efecto, los ejemplares machos capturados mostraron una media de 38,2 mm LC en el norte y 38,7 en el sur, mientras que en las hembras la talla media fue de 37,6 mm de LC en la UPN y de 37,3 mm de LC en la UPS (Figura 10).

20

25

30

35

40

45

1970 1974 1978 1982 1986 1990 1994 1998 2002 2006 2010

Lo

ng

itu

d c

efa

loto

rax

(m

m)

machos UPN hembras UPN

machos UPS hembras UPS

Figura 10. Series anuales de talla media de langostino colorado según unidad de pesquería, entre 1970 y 2012.

3.5 Biología e historia de vida

3.5.1 Parámetros de crecimiento

Se presentan los resultados de estudios de crecimiento para langostino colorado realizados por diversos autores para la unidad de pesquería norte y la unidad de pesquería sur (Arana, 1990; Bustos et al., 1982; Miranda, 1965; Peñailillo y Henríquez, 1990; Roa, 1993; Roa y Tapia, 1998;




13

Rodríguez et al., 1987; Quiroz et al., 2006). En esta evaluación se utiliza el valor del parámetro L∞ basado en la estimación de Rodríguez et al. (1987) quienes reportan valores en torno a la media de las estimaciones propuestas (Tabla 2) y el k es estimado dentro del modelo.

Tabla 2. Parámetros de crecimiento estimados para langostino colorado.

L k t0 Zona Fuente

Machos 60 0.196 1.66 Centor-sur Miranda, 1965

Ambos 47.81 0.109 Centor-sur Bustos et al ., 1982

Ambos 52.6 0.220 -1.425 Rodríguez et al ., 1987

Hembras 59.92 0.244 -0.066

Machos 59.95 0.245 -0.056

Ambos 59.95 0.245 -0.056

Hembras 55 0.260 -0.056

Machos 59 0.230 -0.056

Hembras 44.55 0.179 -0.510

Machos 50.45 0.197 -0.510

Hembras 38.36 0.375 -0.328

Machos 40.78 0.371 -0.240

Hembras 41.3 0.199 -0.510

Machos 50.04 0.200 -0.510

Hembras 47.1 0.157

Machos 47.53 0.164

Hembras 50.34 0.121

Machos 46.4 0.167

Arana et al ., 1990

Sexo

Pichilemi-Achira

III Región

IV Región

Peñailillo y Henríquez, 1990

Roa, 1993

Roa y Tapia, 1998

Roa y Tapia, 1998

Quiroz et al ., 2006

Quiroz et al ., 2006

Centor-sur

Centor-sur

Centor-sur

Cañon del Bío Bío

3.5.2 Mortalidad Natural La mortalidad natural (M) de langostino colorado ha sido estimada a través de métodos bioanalógicos o empíricos, los cuales relacionan la mortalidad con parámetros de la historia de vida de las especies. Para la evaluación de stock se considera adecuado el estudio realizado por Canales et al. (1998), quienes sugieren el valor estimado a través del método de Alagaraja (1984) ya que éste se encuentra dentro del dominio propuesto por Beverton y Holt (1959) donde 1.5 ≤ M/K ≤ 2.5. Por lo tanto, el valor de mortalidad utilizado correspondió a M = 0.35 año-1, para ambos sexos y como parámetro fijo de entrada al modelo de evaluación (Tabla 3).




14

Tabla 3. Mortalidad natural Pleuroncodes monodon de la zona centro-sur, estimados

por Canales et al. (1998) a través de métodos empíricos.

Machos Hembras Ambos Machos Hembras Ambos

Rikther y Efanov (1976) 0,65 2,5

Alagaraja (1984) 0,35 0,42 0,38 1,52 1,62 1,55

Alverson y Carney (1975) 0,62 0,75 0,68 2,7 2,88 2,78

Roff (1988) 0,21 0,81

Taylor (1958) 0,23 0,26 0,25 1 1 1,02

M M/KMétodo

Además, en la Tabla 4 se presentan los valores de mortalidad natural de langostino colorado en la IV Región, estimados a partir de 5 métodos empíricos, tanto para machos como para hembras (Quiroz et. al., 2006). La incertidumbre se evaluó en dos escenarios: (1) considerando error de estimación en los parámetros de entrada (EEPE) más error de estimación en los parámetros de los modelos (EEPM) y (2) considerando únicamente error de estimación en los parámetros de entrada (EEPE). Dicho análisis revela que existirían diferencias en la mortalidad natural por sexos, dado que al estimar la media ponderada por el inverso de la varianza de cada uno de los métodos, se obtiene un M = 0.36 año-1 para machos y M = 0.27 año-1 para hembras.

Tabla 4. Estimaciones de mortalidad natural de Pleuroncodes monodon en la IV Región, según sexo.

EEPE+EEPM 0.36

Estimación Mediana (M) Perc 2.5% (M) Perc 97.5% (M) CV(M) Media(M) Var(M)

Pauly (1980) 0.31 0.15 0.65 40% 0.34 0.018

Rikhter & Efanov (1976) 0.41 0.26 0.59 21% 0.42 0.007

Alverson & Carney (1975) 0.27 0.15 0.47 30% 0.28 0.007

Hoening (1983) 0.22 0.11 0.43 36% 0.23 0.007

Jensen (1996) 0.42 0.33 0.52 12% 0.42 0.002

EEPE 0.33


Pauly (1980) 0.31 0.26 0.37 9% 0.31 0.0009

Rikhter & Efanov (1976) 0.41 0.36 0.46 6% 0.41 0.0006

Alverson & Carney (1975) 0.27 0.21 0.33 11% 0.27 0.0009

Hoening (1983) 0.22 0.17 0.27 11% 0.22 0.0006

Jensen (1996) 0.42 0.37 0.47 6% 0.42 0.0007

EEPE+EEPM 0.27


Pauly (1980) 0.26 0.12 0.57 40% 0.28 0.013

Rikhter & Efanov (1976) 0.30 0.17 0.47 25% 0.31 0.006

Alverson & Carney (1975) 0.21 0.11 0.35 28% 0.21 0.004

Hoening (1983) 0.17 0.08 0.34 37% 0.18 0.004

Jensen (1996) 0.31 0.25 0.38 11% 0.31 0.001

EEPE 0.25


Pauly (1980) 0.26 0.22 0.31 8% 0.26 0.0004

Rikhter & Efanov (1976) 0.31 0.27 0.34 6% 0.30 0.0003

Alverson & Carney (1975) 0.21 0.17 0.24 9% 0.21 0.0003

Hoening (1983) 0.17 0.14 0.20 9% 0.17 0.0002

Jensen (1996) 0.31 0.28 0.34 5% 0.31 0.0003

Media ponderada (M)

Media ponderada (M)

MACHOS

HEMBRAS

Media ponderada (M)

Media ponderada (M)




15

3.5.3 Madurez sexual La curva logística de madurez sexual describe la relación entre el tamaño corporal y el proceso de madurez sexual para la especie. La longitud media a la cual el 50% de los individuos son sexualmente maduros (L50%) fue estimada en 19.3 mm de longitud cefalotorácica (LC) en la III Región (Montenegro et al., 2005); 24.1 mm de LC en la IV Región (Montenegro, 2008); y en 27.2 mm en la VIII Región (Roa y Tapia, 1998; Figura 11). Los parámetros de la función logística son presentados en la Tabla 5. Por otra parte, los autores Acuña et al. (2008) estimaron la talla de primera madurez sexual para langostino colorado de la IV Región en 20.3 mm de LC.

0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

0,9

1

10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44

Talla (mm)

Pro

porc

ión

III Región

IV Región

VIII Región

Figura 11. Curvas logísticas de madurez sexual de langostino colorado por región. Fuente: III Región: Montenegro et al., 2005, IV Región: Montenegro et. al., 2008; y VIII Región: Roa y Tapia, 1998.

Tabla 5. Parámetros de la función logística de madurez sexual para langostino colorado.

Parámetro III Región IV Región VIII Región

-12.980 -13.717 13.648

0.671 0.569 -0.502




16

3.6 Estimaciones de Biomasa

3.6.1 Evaluaciones directas Una importante fuente auxiliar de información a considerar corresponde a las estimaciones de biomasa por área barrida. La primera evaluación directa del recurso llevada a cabo en la zona norte, fue realizada entre agosto y diciembre del año 1999. Desde entonces el programa de investigación FIP ha considerado el desarrollo anual de este tipo de cruceros. La evaluación directa es ejecutada por la Universidad Católica del Norte en conjunto con el Departamento de Oceanografía de la Universidad de Concepción desde el año 2004. Los resultados indicaron que entre el año 1999 y el 2001, los niveles de biomasa en la unidad de pesquería norte se incrementaron desde 5 mil a 25 mil toneladas. Entre 2002 y 2009 los niveles de biomasa han sido fluctuantes entre las 9 mil (año 2007) y 22 mil toneladas (año 2006). Dado que el año 2010 el proyecto no fue ejecutado, no se cuenta con información para dicho período. En los dos últimos años se observa una disminución de la biomasa en la unidad de pesquería norte, con una estimación de 7 mil t para el 2012 (Figura 12).

0

5

10

15

20

25

30

1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012

ton

elad

as (

mile

s)

Figura 12. Biomasas de langostino colorado para la UPN, estimadas a través de cruceros de evaluación directa entre 1999 y 2012.

Por su parte, para la unidad de pesquería sur se cuenta con información de evaluaciones directas a partir del año 1979. En el período 2005-2007, se observaron reclutamientos importantes que permitieron la recuperación de las biomasas total y explotable entre los años 2006-2009. En la evaluación de los últimos dos años, la biomasa de langostino colorado del área sur fue estimada en 88 mil y 77 mil t, respectivamente (Figura 13, Acuña et. al., 2013).




17

0

20

40

60

80

100

120

140

1979

1981

1983

1985

1987

1989

1991

1993

1995

1997

1999

2001

2003

2005

2007

2009

2011

ton

elad

as (

mil

es)

Figura 13. Biomasas de langostino colorado para la UPS, estimadas a través de cruceros de evaluación directa entre 1979 y 2012.

3.6.2 Evaluaciones Indirectas Los resultados de la última evaluación indirecta indicaron que en la UPN y desde el año 2010, el recurso presentó una tendencia decreciente en los niveles de biomasas, debido a los bajos reclutamientos de los últimos años. No obstante, a partir del análisis de los puntos biológicos de referencia y los bajos niveles de mortalidad por pesca que ha registrado el recurso, el langostino colorado de la UPN no se encontraría en estado de sobrepesca. Para inicios del 2013, los niveles de biomasa total y desovante fueron estimados en 12.5 mil y 10 mil t, respectivamente (Figura 14). En tanto, en la UPS, se estaría registrando una leve disminución de los niveles poblacionales a partir del año 2009. La biomasa total a inicios del 2013 fue estimada en 52 mil t, mientras que la biomasa desovante fue estimada en 34 mil t. A partir del análisis de los puntos biológicos de referencia y los bajos niveles de mortalidad por pesca que ha registrado el recurso en los últimos años, el langostino colorado de la UPS no se encontraría en estado de sobrepesca (Figura 15).

Biomasas

0

5000

10000

15000

20000

25000

1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012

Ton

elad

as

Total

Desovante

Vulnerable

Figura 14. Biomasa total, biomasa desovante y biomasa vulnerable estimadas por el modelo, unidad de pesquería norte (Bucarey et al., 2013).




18

Biomasas

0

50000

100000

150000

200000

250000

300000

1968 1972 1976 1980 1984 1988 1992 1996 2000 2004 2008 2012

Ton

ela

das

Total

Desovante

Vulnerable

Figura 15. Biomasa total, biomasa vulnerable y biomasa desovante estimadas por el modelo, unidad de pesquería sur (Bucarey et al., 2013).




19

4. DATOS E INFORMACIÓN

En el presente proyecto se realizó un análisis de la situación de langostino colorado en su área de distribución, considerando la separación del recurso conforme a la dinámica espacial de las unidades de pesquerías norte y sur, con un enfoque metodológico con arreglo al nivel de conocimiento disponible, a saber: (1) el monitoreo de la pesquería realizado por IFOP, el cual es financiado a través del Convenio Asesoría Integral para la toma de decisiones en pesca y acuicultura (ASIPA) (2) la evaluación directa del recuso realizada en los Proyectos de Evaluación Directa, licitados por el Fondo de Investigación Pesquera. (3) otros estudios que reportan información asociada a los parámetros del ciclo vital de la especie, como la mortalidad natural, el crecimiento y madurez, entre otros y (4) otras fuentes de información, como las estadísticas oficiales de desembarques, sistematizadas por el Servicio Nacional de Pesca. De esta forma, este estudio tiene un rol de integración del conocimiento, utilizando los productos de todos los programas y proyectos de investigación que permiten modelar la dinámica del recurso (Figura 16).

Convenio Asesoría

Integral para la toma de decisiones en pesca y acuicultura (ASIPA)

Proyectos

Evaluación Directa Crustáceos

Otros Estudios

Indicadores de la Pesquería

Indicadores del Stock

Parámetros del Ciclo vital y otros

Convenio Estatus y Posibilidades de

Explotación Biológicamente Sustentables

Diagnóstico del estatus Recomendación CTP

Otra Información

: Proyectos y Programas de Investigación : Principales productos de los programas y proyectos de investigación : Otra información como estadísticas de desembarque

Figura 16. Diagrama de integración de la información utilizada en el proyecto de evaluación de estrategias de explotación sustentables.




20

4.1 Datos empleados en la evaluación de stock La principal fuente de datos utilizada proviene de la base de datos del Instituto de Fomento Pesquero, la cual es poblada a partir del levantamiento de datos que se realiza en el marco del Convenio Asesoría Integral para la toma de decisiones en pesca y acuicultura (ASIPA) encargado por la Subsecretaría de Pesca a IFOP desde el año 2010. Anteriormente, la data fue recopilada a partir del Proyecto Investigación Situación Pesquería Crustáceos (SUBPESCA) y del proyecto Diagnóstico de las Principales Pesquerías Nacionales Demersales (Crustáceos) Zona Central (CORFO). Conforme a la calidad y suficiencia de los datos, el modelo de evaluación abarcó información disponible para el período 1968 - 2012 en la unidad de pesquería sur, y entre 1998 (año de inicio de la pesquería) hasta el 2012 para la unidad de pesquería norte. Así, a partir de los datos disponibles en la base de datos de IFOP, se generaron los siguientes indicadores:

1. Estructura de tallas de la captura (anual, unidad de pesquería sur período 1970-2012, unidad de pesquería norte período 1998-2012)

2. Peso medio a la talla (anual, unidad de pesquería sur período 1968-2012, unidad de pesquería norte período 1998-2012)

3. Índice de abundancia relativa CPUE (anual, unidad de pesquería sur período 1969-2012, unidad de pesquería norte período 1998-2012)

Además, a partir de otras fuentes se consideraron las siguientes piezas de información:

4. Biomasa vulnerable a los cruceros (anual, unidad de pesquería sur período 1979-2011, unidad de pesquería norte período 1999-2012)

5. Estructura de tallas de los cruceros de evaluación directa (anual, unidad de pesquería sur período 1979-2011, unidad de pesquería norte período 1999-2012)

6. Desembarque (período 1968-2012 anual y por unidad de pesquería), y un arreglo al desembarque del año 2013 en función de la cuota objetivo para el mismo año.

7. Parámetros de crecimiento, usando como prior informativa los parámetros propuestos por Rodríguez et al. (1987).

8. Mortalidad natural (propuesta por Canales et al., 1998). La biomasa vulnerable a los cruceros se obtuvo a partir de los estudios de evaluación directa encargados por el FIP, en tanto que las capturas provienen de la información generada por SERNAPESCA.




21

4.2 Clasificación del estándar de la pesquería a partir del “Checklist”

(NRC, 1998) En el proceso de evaluación stock una de las tareas fundamentales consiste en dimensionar el nivel de conocimiento del stock en estudio. Determinar el nivel de calidad de datos e información permite definir el tipo de enfoque de modelamiento que es posible usar para determinar los niveles poblacionales del stock, así como también definir procedimientos para el cálculo de PBR. De acuerdo con Restrepo et al (1998), la calidad de la información permite clasificar el estándar de una pesquería en tres categorías según los siguientes criterios: Estándar completo (“Data-Rich”): Se pueden realizar estimaciones confiables del rendimiento máximo sostenido (RMS) y/o de cantidades relacionadas, así como de la abundancia del stock. La evaluación puede ser sofisticada e incorporar la mayor parte de las fuentes de incertidumbre o bien una cantidad razonable de ella. Estándar medio (“Data-Medium”): No se disponen de estimaciones confiables del rendimiento máximo sostenido y/o cantidades relacionadas, ya sea porque no están disponibles o bien tienen un uso limitado debido a peculiaridades de la historia de vida del recurso, a la pobreza del contraste de los datos, o a la alta variabilidad del reclutamiento. Sin embargo, existen estimaciones confiables del tamaño del stock y de todos los parámetros claves de la historia de vida (crecimiento) y de la pesquería (selectividad). Este caso se utiliza PBR genéricos (“proxy”) para sustituir los PBR asociados al RMS que no se pueden estimar confiablemente. Estándar pobre (“Data-poor”): No existen estimados confiables del rendimiento máximo sostenido, de la abundancia del stock, de los parámetros vitales ni de los parámetros de la pesquería. La evaluación es mínima y la incertidumbre se aproxima sólo cualitativamente. No se pueden realizar cálculos de rendimientos por recluta o biomasas desovantes por recluta. Este caso se utiliza aproximaciones especiales para estimar el RMS, tales como “reglas del pulgar”, promedio de capturas históricas corregidas, o más sofisticadas como aproximaciones bayesianas que usan información desde stock con data rica El estándar de la pesquería de langostino colorado fue realizado a partir de un listado de tópicos generales y específicos, tomado desde el Anexo D “Checklist for the Stock Assessment” (NRC, 1988). Este listado fue modificado para las pesquerías chilenas, incluyendo un total de 7 tópicos y 87 preguntas generando la “matriz de conocimiento” del recurso (Canales et al., 2012). De este modo, la información disponible para langostino colorado puede ser clasificada como “estándar medio”. Las principales brechas de información en langostino colorado se relacionan con el nivel de conocimiento de la dinámica poblacional del langostino de la unidad de pesquería norte que aporten antecedentes hacia la definición de un modelo conceptual adecuado. Además, se presenta incertidumbre acerca de la longevidad de la especie y el número de mudas por año,




22

especialmente en edades más tempranas. Respecto del proceso reproductivo se sugiere revisar las estimaciones de ojiva de madurez, especialmente del área sur, así como también revisar el uso del modelo logístico. Otro aspecto relacionado es avanzar en la estimación del stepness orientado a la definición de una relación stock-recluta y por consiguiente a la estimación de PBR específicos para la especie. Respecto del modelo de evaluación y considerando que la especie presenta crecimiento diferenciado entre machos y hembras, se recomienda realizar la evaluación de stock separado por sexos. Esto último requiere la colecta de datos de estructura de tallas de los cruceros de evaluación directa, así como cambios en la estructura del modelo, esfuerzos que están actualmente en ejecución.




23

5. MODELO DE EVALUACIÓN

Para la evaluación del stock del recurso langostino colorado, se utilizó un modelo edad-estructurado, con datos en tallas como el descrito por Maunder & Watters (2003). Este modelo ha sido aplicado anteriormente en las últimas 10 evaluaciones indirectas del stock de langostino colorado (Canales y Montenegro 2004; Canales y Montenegro 2005; Canales y Montenegro 2006; Montenegro y Canales, 2007; Montenegro, 2008; Montenegro et al., 2009; Montenegro et al., 2010, Montenegro et al., 2011; Bucarey et al., 2012, Bucarey et al., 2013). Los principales supuestos del modelo edad-estructurado son:

El stock de langostino colorado está constituido por 2 sub-unidades de stock, correspondientes a la Unidad de Pesquería Norte y la Unidad de Pesquería Sur.

El stock está compuesto por 5 grupos de edad.

La mortalidad natural es conocida y constante entre años y edades.

La mortalidad natural y por pesca son simultáneas (ecuación de Baranov).

El patrón de vulnerabilidad de los individuos es a la edad y sigue un modelo logístico.

Los reclutas corresponden a individuos del primer grupo de edad y son estimados a partir de un reclutamiento medio y un desvío anual lognormal.

Los desembarques están sujetos a error de observación.

El modelo de la dinámica se estructura en grupos de edades relativas, sin discriminar sexos, con parámetros de crecimiento resueltos al interior del modelo, pero con distribuciones a priori, y mortalidad natural conocida invariante en el tiempo y la edad.

5.1 Modelo de dinámica poblacional

La dinámica poblacional está gobernada por la expresión:

)ˆ(

,1,1,ˆˆ MF

atatateNN

(1)

donde atN ,ˆ es la abundancia estimada al inicio del año t de los individuos de edad a; M es la

mortalidad natural independiente de la edad y tiempo, considerada como parámetro fijo sin error,




24

atF ,ˆ es la mortalidad por pesca para la edad a durante el año t. De esta forma la abundancia es

proyectada en el período de modelación, comenzando por la estructura de edad en número a inicios del primer año, la cual se estima con A parámetros en el modelo (con A el número de edades) y posteriormente remover individuos de la población producto de la mortalidad natural y por pesca, sumando para cada periodo modelado el ingreso de reclutas de la forma:

25.0_

RteRRt

(2)

donde _

R corresponde al reclutamiento medio, el cual es considerado un parámetro desconocido a

estimar, el que es multiplicado por una perturbación anual (t), la cual es corregida por sesgo de

forma tal de asegurar que _

R es igual al reclutamiento medio (Maunder y Deriso, 2003), 2

R

corresponde a la varianza del logaritmo de las perturbaciones del reclutamiento, las cuales se asumen que provienen de una distribución log-normal. La tasa de mortalidad por pesca se asume bajo la hipótesis de separabilidad (Doubleday, 1976; Fournier y Archibald, 1982), donde la mortalidad por pesca por edad y años es definida como el producto de una componente anual y otra edad específica. De esta forma la mortalidad por pesca para la edad a y año t es dada por:

atat SFF ˆˆˆ,

(3)

donde tF es la mortalidad anual estimada de los ejemplares completamente reclutados a la

pesquería y aS es la selectividad estimada de la flota edad-específica, la cual se estima a partir de

un modelo logístico re-parametrizado al 50% y 95% de reclutamiento a la pesquería, de la forma:

1

50

95 50

1 exp( ln(19) )a

a aS

d

(4)

donde a50 corresponde a la edad al 50% de reclutamiento y d95-50 corresponde a la diferencia entre la edad al 95% y 50% de reclutamiento a la pesquería; los que se estiman como parámetros dentro del modelo. En la evaluación del langostino V-VIII, la selectividad supone cambios a través del tiempo que en términos de la evaluación considera 8 bloques de selectividad correspondientes: 1968-1973; 1974-1975; 1976-1977; 1978-1980; 1981-1984; 1985-1987; 1988; 1989-2013. Los bloques iniciales fueron tomados de Canales et al. (2000). El modelo es basado en edades, pero con datos en talla, con una estructura similar al modelo A-SCALA (Age Structured Statistical Catch-at-Length, Maunder y Watters, 2003). Para esto, se utiliza

una clave talla-edad modelo-basada, donde la desviación estándar de la longitud a la edad )( a se




25

supone proporcional a la talla modal )( al a través del coeficiente de variación edad-invariante, de la

forma:

aa lvc ˆˆˆ (5)

La talla modal para cada grupo etario se estima a partir de los parámetros de crecimiento (Loo y k) y la talla media del primer grupo, de la forma:

1(1 exp ) expk kooa al L l

(6)

Así, la distribución de probabilidad de longitud de individuos de edad a es modelada a través de una

distribución de probabilidad normal con media al y desviación a sobre todo el rango de tallas

observado en la matriz de captura:

2

2

2 ˆ2

)ˆ(exp

ˆ2

1)(ˆ

a

a

a

llalp

(7)

donde )(ˆ alp representa la matriz de distribución de probabilidad por talla l para la edad a, la cual

se utiliza para convertir edades a longitudes. La abundancia media para el año t se estima a través de:

at

at

atatZ

ZNN

,

,

,, ˆ

)ˆexp(1ˆˆ

(8)

La abundancia media vulnerable a la flota se estima a partir de la abundancia media y la selectividad de la forma:

aatat SNVN ˆˆˆ,,

(9)

Para obtener la biomasa media vulnerable, primero se estima la abundancia media vulnerable a la talla y luego se lleva a peso, a través del peso medio estimado a la talla, por medio de las expresiones:

)(ˆˆˆ

,, alpVNVN atlt (10)

L

l

lltt wVNVB1

, ˆˆˆ (11)




26

5.2 Modelo de las observaciones

El modelo de las observaciones corresponde a las variables de estado que son estimadas por el modelo y posteriormente contrastadas estadísticamente con las observaciones. i) Captura (número) y desembarque (peso)

La captura a la edad se estima a través de la ecuación de captura de Baranov de la forma:

atat

at

at

at NZZ

FC ,,

,

,

,ˆ))ˆexp(1(

ˆ

ˆˆ

(12) Para la estimación del desembarque (suponiendo que no existe descarte) se estima la captura en número a la talla, para posteriormente estimar el desembarque en peso a partir del peso medio a la talla.

)(ˆˆˆ

,, alpCC atlt (13)

L

l

lltt wCY1

, ˆˆˆ

(14) ii) Proporción de captura a la talla para la flota comercial

L

l

lt

lt

lt

C

Cp

1

,

,

,

ˆ

ˆˆ

(15) iii) Índice de abundancia relativo (CPUE),

tft VBqEUCP ˆˆˆ (16)

donde fq es el coeficiente de capturabilidad para la flota comercial estimado como parámetro del

modelo. iv) Biomasa media vulnerable a los cruceros de evaluación directa Para la estimación de la biomasa media vulnerable a los cruceros de evaluación directa, se estima la abundancia media vulnerable a la edad, la cual es posteriormente estimada a la talla:




27

aatat SNVcN~ˆˆ

,, (18)

donde NVc es la abundancia media vulnerable a los cruceros de evaluación directa y aS~

es su

selectividad, estimada a través de un modelo logístico. Entonces, la biomasa vulnerable a los cruceros se estima de la forma

)(ˆˆˆ

,, alpVcNVcN atlt

(19)

l

L

i

ltct wVcNqVcB ˆˆˆ

1

,

(20)

donde cq corresponde al coeficiente de capturabilidad de los cruceros de evaluación directa. Se

considera un cambio en el coeficiente de capturabilidad a partir del año 2004, cuando se produce cambio de ejecutor de los cruceros de evaluación. v) Proporción de captura a la talla para los cruceros de evaluación directa

L

l

lt

lt

lt

VcN

VcNcp

1

,

,

,

ˆ

ˆˆ

(21) 5.3 Funciones de verosimilitud Las verosimilitudes describen las funciones de densidad de probabilidad, asociadas a la incertidumbre de observación. Para esto, se utilizan las siguientes funciones de verosimilitud (ln): i) Distribución multinomial de la composición por talla de los desembarques (omitiendo

constantes):

1 , ,

1 1

ˆln( ) ln( )T L

t l t l

t l

L n p p

(22)

donde ltp

, es la proporción observada de ejemplares a la talla por año, ltp

,ˆ

es la proporción

estimada de ejemplares a la talla por año y n es el tamaño de muestra efectivo (ver vi).




28

ii) Distribución multinomial de la composición por talla de los cruceros de evaluación directa

2 , ,

1 1

ˆln( ) ln( )T L

c t l t l

t l

L n pc pc

(23)

donde lt

pc,

es la proporción observada de ejemplares a la talla por año en los cruceros de

evaluación directa, lt

cp,

ˆ es la proporción estimada de ejemplares a la talla por año en los cruceros y

nc es el tamaño de muestra efectivo para la distribución de probabilidad multinomial de los cruceros.

iii) Distribución lognormal de los desembarques (omitiendo las constantes y asumiendo 2

Y

conocido).

2

13 2

ˆln( ) ln( )

ln( )2

t t

t

Y

Y Y

L

(24)

donde Yt es el desembarque (en peso) observado por año y tY es el desembarque estimado (ec. 13)

y )1ln( 2

YY cv (Bull et al., 2005).

iv) Distribución lognormal de la CPUE (omitiendo las constantes y asumiendo 2

C conocido).

2

1

2

42

)ˆln(~

ln(

)ln(c

T

t

tt EUCPEUCP

L

(25) v) Distribución lognormal de las biomasas reportadas en los cruceros de evaluación (omitiendo

las constantes y asumiendo 2

b conocido).

2

1

2

52

)ˆln(ln(

)ln(b

T

t

tt VcBBVc

L

(26)

vi) Tamaño de muestra efectivo (nm) El tamaño de muestra corresponde a una expresión inversamente proporcional con la incertidumbre/error de observación que tienen las composiciones de tallas empleadas en la




29

evaluación de stock. En este trabajo se aplicó un proceso iterativo recomendado por Gavaris y Ianelli (2002) considerándose el promedio geométrico según fuente de información

n

t

l

tltl

l

tltl

pp

pp

nm

2

,,

,,

)ˆ(

)ˆ1(ˆ

(27)

Donde lap , es la proporción de talla (l) de la captura en el año t. El proceso se inicia con un

valor arbitrario de tamaños de muestra para luego de repetidos ajustes del modelo, llegar a valores estables que son los empleados en esta evaluación de stock. A menudo es deseable verificar estas estimaciones cuando en el modelo se van integrando nuevas composiciones de tallas o como estos valores pueden variar dependiendo de cambios en los supuestos del modelo. Los valores de coeficiente de variación (cv) usados en las funciones de verosimilitud y los tamaños de muestra de las composiciones de talla (nm) se resumen en el siguiente cuadro:

UP Norte UP sur

Desembarque 0.1 0.1

cpue 0.2 0.1

Biomasa cruceros 0.2 0.2

nm flota 85 65

nm cruceros 55 100 5.4 Marco biológico de referencia

Para determinar el diagnóstico y el estatus de los recursos crustáceos demersales, comúnmente se han analizado las trayectorias de las principales variables de estado del stock, las tasas de explotación sobre la biomasa total, en conjunto con el análisis de producción del stock y la reducción del potencial reproductivo. En el contexto de la nueva Ley de Pesca, se propone avanzar en la elaboración de un marco biológico de referencia, en particular hacia la determinación de PBRs referidos al rendimiento máximo sostenido (RMS), específicos para esta especie. Entenderemos como RMS, al mayor nivel de capturas que puede ser tomado de un stock de manera continuada en el tiempo bajo condiciones ambientales, biológicas y de reclutamientos constantes. Aunque esto último es difícil de sostener, el concepto sigue siendo empleado como referente para definir criterios objetivos y límites de conservación. Para ello, se ha seguido la estrategia de definir niveles o “tiers” de calidad de datos e




30

información que permiten el procedimiento de cálculo de los PBR. En Chile, si bien se han desarrollado algunos avances, aún no se ha definido formalmente este sistema. En forma paralela a este proyecto, el IFOP está desarrollando un estudio sobre PBR y marco biológico de referencia específicos para cada recurso (Anexo I). De acuerdo con la clasificación del estándar de información de langostino colorado, se definen los PBR o “proxy”, que serán usados para definir el estatus, de acuerdo con la siguiente tabla (Canales et al., 2013):

Tabla 6. Puntos de Referencia objetivo y límites por recurso para definir su estado y criterio de explotación.

Mortalidad por pesca (F)

BDo (*)Límte sub-

explotaciónObjetivo

Límite sobre-

explotaciónLímite colapso Objetivo RMS

Langostino amarillo 1 45% 40% 35% 20% F40%BDo 3

Langostino colorado 1 45% 40% 35% 20% F40%BDo 3

Camarón nailon 1 45% 40% 35% 20% F40%BDo 3

(*) BDo:biomasa desovante virginal (1) Dinámico: razón potencial reproductivo para cada año; (2) De equilibrio: puede considerar relación S/R,h y R0;

(**) RMS: (3) proxy; (4) calculado

Proporción de BDo

A partir de un análisis de rendimiento y biomasa por recluta y dado el patrón de selectividad de la flota, ojiva de madurez y pesos medios a la edad, se estimó el nivel de mortalidad por pesca (Frms), asociado a la proporción de la Biomasa desovante virginal (BDo) considerada como objetivo (40%). Los resultados son presentados en la Tabla 7. Cabe señalar que la biomasa desovante se calcula al 1° de de septiembre y considera el efecto edad específica de la mortalidad y madurez sexual.

Tabla 7. Puntos de referencia relacionados al RMS en el análisis de langostino colorado

RMS Objetivo 40%BD/BDo

III - IV Regiones V - VIII Regiones

Punto Biologico de Referencia (PBR) F (año-1) F (año-1)

0.800.36




31

En la Figura 18 y Figura 18 se muestra la razón entre la biomasa desovante por recluta (BD) y la biomasa desovante en ausencia de pesca (BDo) en relacion a la mortalidad por pesca.

III - IV Regiones

0.0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1.0

1.1

0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8

F (año-1)

BD

/BD

o

F40%BD/BDo= 0.36 año-1

Figura 17. Curva de reducción de la biomasa desovante por recluta para langostino colorado, III y IV

Regiones.

V-VIII Regiones

0.0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1.0

1.1

0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 1.2 1.4 1.6 1.8 2.0

F (año-1)

BD

/BD

o

F40%BD/BD0= 0.8 año-1

Figura 18. Curva de reducción de la biomasa desovante por recluta para langostino colorado de la V a la

VIII Regiones.




32

5.5 Análisis de estrategias de explotación y CBA

Con objeto de proporcionar los antecedentes técnicos para evaluar y estimar posibles valores de Captura Biológicamente Aceptable (CBA), se realizó una proyección de mediano plazo del stock. Para el período de proyección, la ecuación que gobierna la dinámica de la población es la misma que la utilizada en el período de modelamiento del stock. Los reclutamientos son proyectados en base al promedio histórico estimado en el modelo de evaluación. Las estrategias evaluadas corresponden a valores de mortalidad por pesca constante (F=cte). Para el efecto se consideran F adecuadas al recurso y unidad de pesquería, consistentes con los PBRs definidos para crustáceos demersales. Se presentan las capturas asociadas y los percentiles de riesgo de exceder la estrategia considerada (10% y 50%). Además, se realizó un análisis de escenarios (estados de la naturaleza) respecto del valor de la biomasa directa que se obtendrá a partir del crucero de investigación del año en curso (2013). Un ejemplo de este enfoque se puede encontrar en McAllister y Kirkwood (1998).




33

6. RESULTADOS 6.1 III-IV Región 6.1.1 Ajuste del modelo base a los datos Se ajustó el modelo de dinámica poblacional para el área entre la III y IV Región para el período 1998 a 2013. El desembarque del último año fue considerado igual a la cuota objetivo asignada para ambas regiones. La estimación de la CPUE a partir del modelo de evaluación de stock edad-estructurado respecto de la señal observada es favorable, mostrando algunas discrepancias, en particular en los años 2002 y 2011. Por su parte, las trayectorias de los desembarques observados y estimados por el modelo, exceptuando los años 2001 y 2002, muestran un alto grado de similitud lo que evidencia la alta capacidad predictiva del modelo respecto de las remociones por pesca Respecto del ajuste a las biomasas estimadas en los cruceros de evaluación directa, se observa una mayor dificultad del modelo para seguir la variabilidad interanual de las observaciones. El ajuste es adecuado a las observaciones de los años 1999, 2002 y período 2007-2009 y para el último año (2012). Entre 1998 y 2006, existe una subestimación persistente del modelo a nivel central, lo que pudiera sugerir cambios a la actual configuración del modelo respecto a los coeficientes de capturabilidad, la cual propone un cambio en el q a partir del año 2004, para ser analizados a partir de los detalles operacionales de estos cruceros (Figura 19). Se destaca además que la señal de los cruceros sigue la tendencia de la cpue, lo que sugiere revisar ambas señales por separado.




34

0

0.5

1

1.5

2

1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012

t/h

.a.

CPUE

Observado

Predicho

0

500

1000

1500

2000

2500

3000

3500

1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012

ton

ela

das

DesembarquesObservado

Predicho

0

5000

10000

15000

20000

25000

30000

1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012

ton

elad

as

Evaluaciones Directas

Observado

Predicho

Figura 19. Ajuste del modelo a la información de CPUE, desembarques y biomasa directa. Los puntos representa a las observaciones, junto a sus niveles de incertidumbre (líneas verticales). La línea negra sólida muestra el valor estimado por el modelo. Langostino colorado III-IV Región.




35

Las composiciones de tamaño de la flota comercial son medianamente reproducidas por el modelo, destacándose el favorable nivel de ajuste para los años 2003 y 2004. No obstante, en los años 2000, 2002 y 2010 el modelo sobreestima la proporción de una estructura de talla de ejemplares de mayor tamaño (Figura 20).

Figura 20. Ajuste del modelo a las estructuras de talla de las capturas de langostino colorado, III-IV

Región.




36

Las composiciones de tallas observadas en los cruceros de evaluación directa, presentan un ajuste menos favorable que las estructuras de la flota comercial, con años en que el modelo tiende a sobreestimar la media hacia individuos de mayor tamaño (2003, 2004, 2005), en otros, reproduce con mayor similitud la composición de tamaños (2002, 2007, 2012) y algunos en que no se logra un buen nivel de ajuste, como es el caso del año 2011(Figura 21).

Figura 21. Ajuste del modelo a las estructuras de talla de los cruceros de evaluación directa de langostino

colorado en la III-IV Región.




37

En la Figura 22 se presenta el ajuste a las tallas medias. Para el caso de la flota comercial, el modelo se demora en recoger la disminución en la talla media en los primeros años de la serie y en el año 2006. Una situación similar ocurre con las talla medias de los ejemplares vulnerables a los cruceros de evaluación directa, donde el modelo recoge la tendencias pero no su magnitud, con excepción de los años 2000, 2001, y el período 2007-2009 donde se observa un buen nivel de ajuste entre lo observado y lo estimado por el modelo. Se destaca el ajuste de la talla media para el último año (2012).

20

22

24

26

28

30

32

34

36

38

40

1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012

Talla

(m

m)

Lmed pred

Lmed obs

20

22

24

26

28

30

32

34

36

1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012

Talla

(m

m)

Lmed pred

Lmed obs

Figura 22. Tallas medias observadas (círculo) y estimadas por el modelo (línea negra), III-IV Regiones, período 1998 – 2013. Panel superior Flota y panel inferior Cruceros




38

Los patrones de vulnerabilidad del recurso a la flota comercial y a los cruceros de evaluaciones directas, son supuestos invariables durante el período de análisis. De esta forma se estimó ojivas de selectividad a la edad constante en el tiempo para cada uno de ellos. En este contexto, se puede señalar que la edad relativa al 50% de vulnerabilidad del recurso, tanto para la flota comercial como para los cruceros de evaluación directa, se ubicaría en torno al grupo 2 de edad relativa. Además, se evidencia que la flota vulnera prácticamente el 100% de los ejemplares del grupo de edad 3, mientras que los cruceros de evaluación directa el grupo de edad 4 (Figura 23).

0.00

0.20

0.40

0.60

0.80

1.00

1 2 3 4 5

Flota

0.00

0.20

0.40

0.60

0.80

1.00

1 2 3 4 5

Crucero

Edad relativa (años)

Figura 23. Patrones de selectividad de la pesquería de langostino colorado entre la III y IV Región y cruceros de evaluaciones directas

Considerando que se utilizó un modelo estructurado en edades, en el cual el contraste estadístico de la información se realiza entre las composiciones de tallas estimadas a partir de los muestreos y del modelo, se estimó una clave edad-talla, a partir de los parámetros de crecimiento del modelo de von-Bertalanffy. Esta matriz considera que existen 5 grupos de edad en las capturas, en tanto que el coeficiente de variación de la talla a la edad, es estimado como parámetro en el modelo de dinámica poblacional (Figura 24). En este análisis se dejó fija la talla del primer grupo de edad en 22 mm (Bucarey et al., 2013) y la longitud asintótica (Loo), mientras que sólo fueron sujeto de estimación el coeficiente de crecimiento k=0.22 y la desviación estándar a la edad supuesta invariante entre grupos y estimada en 2.3 mm de LC.




39

0.00

0.05

0.10

0.15

0.20

0.25

8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44 46 48 50 52

Longitud cefalotorácica (mm)

Pro

bab

ilid

ad

Figura 24. Distribución de probabilidad a la talla, según edad, estimada a partir de los parámetros de crecimiento de langostino colorado, III-IV Región.

Se presentan las trayectorias de las biomasas y reclutamientos estimados por el modelo para los años 1998 a 2013, en conjunto con la incertidumbre asociada a las estimaciones. En los primeros 8 años, la población estaba constituida en promedio por 6 mil toneladas anuales, mientras que en la segunda mitad del período de análisis, se encuentra en promedio en las 11 mil toneladas. Además, las fluctuaciones en los niveles poblacionales ha estado determinada por la escala de los reclutamientos (Figura 25 y Figura 26).

Biomasas

0

2000

4000

6000

8000

10000

12000

14000

16000

1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012

ton

ela

das

Total

Desovante

Vulnerable

Figura 25. Biomasas total, desovante y vulnerable estimadas por el modelo del langostino colorado, III-IV Regiones, período 1998 - 2013.




40

0

100

200

300

400

500

600

700

1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012

recl

uta

mie

nto

(m

illo

nes

)

Figura 26. Reclutamientos del langostino colorado, III-IV Regiones, período 1998 - 2013.

Desde fines de los 90s y luego de un período de estabilidad en los niveles poblacionales del stock registrados hasta el año 2004, el recurso mostró un evidente incremento, alcanzando los más altos efectivos poblacionales entre los años 2007 y 2009. En los últimos cuatro años, se observa una tendencia levemente decreciente de las biomasas, estimándose para inicios del año 2013 entre 5 mil y 9 mil t de biomasa total, y entre 3 mil y 7 mil t de biomasa desovante (Tabla 8).

Tabla 8. Biomasas total, vulnerable y desovante (t) de langostino colorado para la III a IV Región. Se presentan los

intervalos de credibilidad del 95%.

AñoBiomasa total

(ton)Li Ls

Biomasa

desovante (ton)Li Ls Reclutas Li Ls F (año

-1)

1998 6096 5290 6902 3888 3272 4503 - - - 0.21

1999 6519 5752 7286 4137 3570 4703 220 159 280 0.17

2000 7471 6686 8255 3339 2895 3783 251 193 309 0.86

2001 5770 5096 6443 2743 2328 3158 173 121 226 0.77

2002 6443 5680 7206 1900 1580 2220 423 352 495 1.86

2003 5449 4813 6085 2769 2361 3177 249 193 306 0.59

2004 5912 5128 6696 3600 3040 4160 165 117 213 0.27

2005 7235 6209 8261 4085 3362 4808 295 225 366 0.35

2006 9358 7936 10781 5385 4419 6350 493 389 597 0.24

2007 11373 9606 13140 6797 5529 8064 348 254 442 0.30

2008 12380 10274 14486 7925 6396 9454 360 261 459 0.18

2009 12935 10635 15235 8977 7249 10706 220 142 298 0.10

2010 12479 10187 14771 9043 7273 10814 82 39 125 0.09

2011 11770 9511 14029 8136 6448 9825 202 129 275 0.12

2012 10242 8117 12367 6556 4935 8177 100 32 168 0.28

2013 8007 5921 10094 4704 3163 6244 148 1 296 0.39




41

6.1.2 Diagnóstico y estatus del recurso Los resultados de la evaluación indirecta del stock de langostino colorado en la unidad de pesquería norte, indican que desde una condición de ausencia de explotación en 1998, año en que se inició la extracción del recurso en dicha unidad de pesquería, el stock estuvo sometido a mortalidades por pesca y tasas de explotación importantes entre los años 2000 y 2002 (F≈1.16). Posteriormente, los niveles de mortalidad por pesca disminuyen para volver a registrar un incremento en los últimos dos años, alcanzando una tasa de explotación sobre la biomasa total de un 24% y una mortalidad por pesca F= 0.39 año-1 para el último año (Figura 27).

0.0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

1.2

1.4

1.6

1.8

2.0

1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012

tasa

de

exp

lota

ció

n

mo

rtal

idad

po

r p

esc

a

F

tasa explot

F40%BD/BDo

Figura 27. Mortalidad por pesca y tasas de explotación (en peso) para langostino colorado entre los años 1998-2013, entre la III-IV Región. La línea continua muestra el valor de F límite de sobre-explotación por pesca.

En consistencia con la mortalidad por pesca creciente, el potencial reproductivo del stock llegó a sus más bajos niveles en el año 2002 (23%). Posteriormente, el stock ha recuperado su potencial reproductivo producto de los bajos niveles de desembarque y el ingreso de buenas clases anuales 2006-2008. Tras una disminución en los reclutamientos, el potencial reproductivo se estimó en un 46% para el año 2013 (Figura 28).




42

0.0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1.0

1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012

BD

/BD

sin

pe

sca

Figura 28. Razón entre la biomasa desovante del stock con y sin pesca, pesquería langostino colorado III-

IV Región (intervalos de credibilidad del 95%).

De acuerdo con la Tabla 6, el RMS de langostino colorado se obtendría cuando la biomasa desovante es reducida al 40% de la biomasa desovante virginal, valor considerado como objetivo. Como límite de sobreexplotación, el nivel de remoción máxima para el langostino colorado de la III y IV Región fue definido para un F=0.43 año-1, en tanto que la sub-explotación para un F=0.3 año-1 (ver Tabla 7). Si bien la razón BD/BDo actual (46%) se ubica por sobre la biomasa que genera el RMS, la mortalidad por pesca (Factual=0.39 año-1) se encuentra levemente por sobre la considerada objetivo (F40%BD/BDo= 0.36 año-1); por lo tanto, el langostino colorado de la III y IV Región no se encuentra en sobre-explotación (por biomasa), pero si en estado de sobrepesca. Se destaca que el riesgo que el nivel de BD/BDo estimado para el último año sea inferior al objetivo, o riesgo de sobre-explotación, es del orden del 10%. Por otra parte, el riesgo de sobrepesca es de un 60%.

En la Figura 29 se presenta el diagrama de explotación relativo a los PBRs objetivos, e indica que la reducción de la biomasa desovante ocurre para altos valores de mortalidad por pesca.




43

0

1

2

3

0 1 2

F/F r

ms

BD/BDo

Ple

na

2013

Sobrepesca

Co

lap

so

Exp

lota

ció

n

Lím

ite

de

co

lap

so

Sub-explotación

1998Sob

re -

exp

lota

ció

n

Figura 29. Diagrama de fases de explotación en equilibrio del langostino colorado en la III-IV Región. Con

el fin de favorecer la observación de los datos, el valor correspondiente al año 2002, que presenta un nivel de reducción del 56%BD/BDo y F> 1.8 año-1 queda fuera de los límites de la gráfica

6.1.3. Análisis de Estrategias de Explotación, riesgo y recomendación de CBA Como escenario de reclutamiento futuro se utilizó el equivalente al promedio de los reclutamientos del período de modelamiento. El horizonte de modelación, es al año 2020 para poner énfasis en las implicancias de mediano plazo de las estrategias de explotación simuladas. Se evaluaron estrategias de explotación de mortalidad por pesca anuales constantes, consistentes con los PBRs estimados para el langostino colorado de la III y IV Regiones y la alternativa sin pesca. Esto es: F=F0, F=Fstatus-quo=0.39 año-1, F=Frms=0.36 año-1. Los resultados indican que la mortalidad por pesca propuesta como objetivo mantiene los actuales niveles de la población en el mediano plazo con estimaciones de biomasas para el 2020 sobre las 8 mil toneladas, en tanto que la biomasa desovante se encontraría por sobre las 5 mil t (Figura 30).




44

0

2,000

4,000

6,000

8,000

10,000

12,000

14,000

16,000

18,000

20,000

1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014 2016 2018 2020

Bio

ma

sa

to

tal (

t)

F=0

F=Frs

F=Fsq

0

2,000

4,000

6,000

8,000

10,000

12,000

14,000

1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014 2016 2018 2020

Bio

ma

sa

de

so

va

nte

(t)

F=0

F=F40

F=Fsq

Figura 30. Trayectorias de la biomasa total y desovante (toneladas) de langostino colorado III-IV Región,

período 1998-2020, bajo diferentes estrategias de mortalidad por pesca constante.




45

Para ilustrar el efecto de las proyecciones en el estatus de langostino colorado de la III y IV regiones, se presentan los diagramas de fase que muestran la condición del stock en el mediano plazo, asociados a las estrategias de explotación F=F0, F=Fsq y F=Frms (ver Anexo II). De este modo, en un escenario hipotético sin pesca, durante el 2014 el recurso mantendría un nivel de escape de biomasa desovante del 54% respecto de la condición sin pesca razón que continuaría incrementándose hasta el año 2020 (Figura 31). Por su parte, un nivel de remoción equivalente al estimado para el año 2013, mantiene durante los dos primeros años el actual nivel de la razón BD/BD0 y biomasa para luego disminuir hacia valores en torno al RMS, manteniendo un leve nivel de sobrepesca en el mediano plazo (Figura 32). La proyección bajo el escenario de F igual al objetivo (40%BD/BD0) es similar al anterior, permitiendo en los dos primeros años un leve incremento de la biomasa desovante para luego estabilizarse en torno al objetivo, manteniendo al recurso dentro de los límites de plena explotación en el año 2020 (Figura 33). De este modo, se evidencia que el recurso se mantiene estable con niveles de remoción en torno al RMS, mientras que la sobre-explotación ocurre para altos niveles de mortalidad por pesca.

0

1

2

3

0 1 2

F/F r

ms

BD/BDo

Ple

na

2013

Sobrepesca

Co

lap

so

Exp

lota

ció

n

Lím

ite

de

col

apso

Sub-explotación

Sob

re -

exp

lota

ció

n

2020

2012

Figura 31. Diagrama de fase de explotación en equilibrio de langostino colorado de la III y IV Región proyectado bajo una condición sin pesca. Las cruces rojas muestran la progresión del nivel de la razón biomasa desovante respecto de la condición virginal en el mediano plazo.




46

0

1

2

3

0 1 2

F/F r

ms

BD/BDo

Ple

na 2012

Sobrepesca

Co

lap

so

Exp

lota

ció

n

Lím

ite

de

col

apso

Sub-explotaciónSob

re -

exp

lota

ció

n

2020

Figura 32. Diagrama de fase de explotación en equilibrio de langostino colorado de la III y IV Región proyectado bajo el actual nivel de remoción (Fsq=0.39 año-1). Las cruces rojas muestran la progresión del nivel de biomasa desovante respecto de la condición virginal en el mediano plazo.

0

1

2

3

0 1 2

F/F r

ms

BD/BDo

Ple

na 2012

Sobrepesca

Co

lap

so

Exp

lota

ció

n

Lím

ite

de

col

apso

Sub-explotaciónSob

re -

exp

lota

ció

n

2020

Figura 33. Diagrama de fase de explotación en equilibrio de langostino colorado de la III y IV Región

proyectado bajo la estrategia de explotación Frms (F=0.36 año-1). Las cruces rojas muestran la progresión del nivel de biomasa desovante respecto de la condición virginal en el mediano plazo.




47

En la Figura 34 se presentan las proyecciones de desembarque bajo las estrategias de explotación simuladas. Bajo el escenario de proyección de Frms, la captura 2014 podría llegar a las mil toneladas y aumentar levemente en el mediano plazo (2020) a niveles próximos a las 1,5 mil toneladas.

0

500

1,000

1,500

2,000

2,500

3,000

1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014 2016 2018 2020

Ca

ptu

ras

(to

n)

F=Fsq

F=Frms

Figura 34. Trayectorias de los desembarques (toneladas) de langostino colorado III-IV. Región, período

1998 – 2013 y proyección para el período 2014 - 2020, bajo diferentes niveles de mortalidad por pesca constante.

La incertidumbre asociada a las estimaciones de captura, indican que para una mortalidad por pesca de Frms=0.36 año-1 y un riesgo de exceder dicho criterio del 10%, la CBA2014 estaría en torno a las 1000 toneladas (Tabla 9). Además, bajo la misma estrategia de explotación, el nivel de reducción de la biomasa desovante respecto de la biomasa desovante sin pesca se incrementa levemente durante los dos primeros años.




48

Tabla 9. Nivel de reducción de la biomasa desovante y capturas proyectadas (t) de langostino colorado para el año

2014, bajo distintos valores F y percentiles de riesgo de exceder dicha estrategia, del 10% y 50%, langostino colorado III y IV Región.

Mortalidad por pesca

Regla Criterio B/Brms (t=1) B/Brms (t=2) CBA (=0.1) CBA (=0.5)

Fcte F=0 0.54 0.67 0 0

F=Fsq 0.46 0.47 1087 1411

F=Frms 0.47 0.48 1015 1318 Se elaboró una tabla de decisión que permite determinar los niveles de CBA para el año 2014, ante distintos niveles de mortalidad por pesca, con niveles de riesgo de sobrepasar dichas estrategias del 10% y 50% y bajo un conjunto de hipótesis respecto del valor de la biomasa del crucero para el año 2013, el cual fue estimado en 6.6 mil t con un I.C.95%= [3.6-10 mil t] (Tabla 10).

Tabla 10. Tabla de decisión para fijar la CBA del año 2014 de langostino colorado entre la III y IV Región, bajo diferentes F, considerando 4 hipótesis de biomasa vulnerable al crucero 2013. El percentil corresponde a la CBA asumiendo un riesgo del 10% y 50% de sobrepasar la estrategia de explotación.

Biomasa (miles ton) <4.5 4.5-6 6-8 >8 Valor esperado

Probabilidad 0.02 0.32 0.62 0.05

F cte Percentil 10%

Fsq 748 960 1253 1648 1087

F=Frms 698 897 1170 1540 1015

Percentil 50%

Fsq 939 1170 1496 1862 1411

F=Frms 877 1093 1398 1739 1318

Hipotesis alternativas

Biomasa crucero 2013

Por lo tanto, se puede señalar que para un F=Frms, con un riesgo del 10% de sobrepasar este nivel de mortalidad , y si además se considera el escenario más probable respecto del nivel de biomasa estimada por el crucero del año 2013 (6-8 mil toneladas), la captura biológicamente aceptable para

el año 2014 sería 1200 toneladas. Por otra parte, si se considera el escenario más optimista donde el crucero 2013 entregue una estimación mayor a 8 mil toneladas, la CBA para el año 2014 ascendería a 1,5 mil toneladas. Si se integran todos los escenarios posibles de la biomasa y bajo el mismo nivel de riesgo, la CBA2014 alcanza 1000 toneladas (Tabla 10).




49

6.2 V-VIII Región

6.2.1 Ajuste del modelo base a los datos Se ajustó el modelo de dinámica poblacional para el área entre la V y VIII Región para el período 1968 al 2013. Debido a la moratoria extractiva declarada en dicha zona a partir del año 2001, indicadores como la captura por unidad de esfuerzo (cpue) y las estructuras de tamaños, no cuentan con estimaciones para el período 2001-2010 y 2001-2008, respectivamente. Sin embargo, la pesca de investigación autorizada para el año 2009 y 2010, permitió la utilización de los datos de estructura de tallas y cpue, los que fueron aportados por la Subsecretaría de Pesca. El desembarque del último año fue considerado igual a la cuota asignada para la unidad de pesquería sur. La abundancia de los cruceros se consideró hasta el último año de información disponible (2012). El modelo se ajusta satisfactoriamente a la señal de CPUE estimada, con una leve divergencia en el año 1996. Además, para el período 2009-2012 el modelo se adelanta al aumento de este indicador recogiendo las observaciones de los años 2011-2012, con una tendencia decreciente para el año en curso. En la UPS, los desembarques son correctamente estimados por el modelo. El modelo reproduce adecuadamente la señal y magnitud de las biomasas estimadas en los cruceros de área barrida particularmente en el período 1992-2009, No así las magnitudes de las observaciones de los años 2011-2012. En el primer período (1979- 1989) existe una subestimación persistente del modelo a nivel central, lo que pudiera sugerir cambios en el coeficiente de capturabilidad que deben ser analizados a partir de los detalles operacionales de estos cruceros. En el período 1968-2003 la capturabilidad fue supuesta igual a 1.0, mientras que para el período más reciente los resultados indican una capturabilidad q=1.16, lo que equivale a decir que cambios metodológicos habrían determinados una persistente sobre-estimación de la abundancia en un 16% (Figura 35).




50

CPUE

0

0.5

1

1.5

2

2.5

3

3.5

4

1968 1972 1976 1980 1984 1988 1992 1996 2000 2004 2008 2012

t/h

.a.

Observado

Predicho

Desembarques

0

10000

20000

30000

40000

50000

60000

70000

1968 1972 1976 1980 1984 1988 1992 1996 2000 2004 2008 2012

To

ne

lad

as

Observado

Predicho

Evaluaciones Directas

0

20000

40000

60000

80000

100000

120000

140000

160000

1968 1972 1976 1980 1984 1988 1992 1996 2000 2004 2008 2012

To

ne

lad

as

Observado

Predicho

Figura 35. Ajuste del modelo a la información de CPUE, desembarques y biomasa directa. Los puntos corresponden a la información de entrada al modelo, junto con sus niveles de incertidumbre (líneas verticales), en tanto que la línea negra sólida muestra el valor estimado por el modelo. Langostino colorado V-VIII Región.

Las composiciones de tamaño de las capturas comerciales son reproducidas adecuadamente por el modelo, a excepción de los últimos años de la década de los ’80 y el año 2000, donde el modelo, estima una estructura de tallas con una moda levemente desplazada a ejemplares de mayor tamaño. La composición de tallas de la pesca de investigación de los años 2009-2010 es satisfactoriamente estimada por modelo (Figura 36).




51

Figura 36. Ajuste del modelo a las estructuras de talla de las capturas de langostino colorado, V-VIII Región. Las barras representan las proporciones de capturas observadas y las líneas, el ajuste del modelo.




52

Por su parte, las estructuras de tallas de los cruceros de evaluación directa, son adecuadas, aunque el modelo no reproduce claramente estructuras bimodales, especialmente en los años 1979 y 1999 (Figura 37). A partir del año 2004, el modelo estima de mejor forma las composiciones de tamaños vulnerables a los cruceros de área barrida.

Figura 37. Ajuste del modelo a las estructuras de talla de los cruceros de evaluación directa de langostino colorado en la V-VIII Región. Las barras representan las proporciones de capturas observadas y la línea el ajuste del modelo.




53

El nivel de ajuste del modelo a las tallas medias de la flota comercial es adecuado en tanto recoge la tendencia de las observaciones, con excepción del año 1989 y 2000, cuando la talla media observada es inferior respecto de la media del período analizado. El ajuste a la talla media de los ejemplares vulnerables a los cruceros de evaluación directa, si bien sigue las tendencias de las tallas medias observadas, presenta algunas dificultades para seguir la drástica disminución observada en el período 2000-2003 y esto se debe en parte a la invariabilidad del patrón de explotación, materia que debiera ser revisada toda vez el alto nivel de correlación que existe entre la talla media y la latitud (Canales et al., 2000) (Figura 38).

20

22

24

26

28

30

32

34

36

38

40

1968 1972 1976 1980 1984 1988 1992 1996 2000 2004 2008 2012

Talla

(cm

)

Lmed obs

Lmed pred

20

22

24

26

28

30

32

34

36

38

1968 1972 1976 1980 1984 1988 1992 1996 2000 2004 2008 2012

Talla

(cm

)

Lmed obs

Lmed pred

Figura 38. Tallas medias observadas (circulo) y estimadas por el modelo (línea negra), V-VIII Regiones, período 1968 – 2013. Panel superior Flota y panel inferior Cruceros.




54

Se estimaron las ojivas de selectividad a la flota comercial por bloques de años, y la respectiva selectividad de los cruceros supuestas constantes en el tiempo. Se observó que el 50% de vulnerabilidad a la flota comercial ha tenido importantes variaciones entre 1,5 y 4,5 años de edad dependiendo donde se ha concentrado la flota a operar. Por su parte, la ojiva de selectividad para los cruceros de evaluación directa, indica que la edad al 50% de vulnerabilidad se encontraría en torno al grupo de edad 2 (Figura 39).

0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

1 2 3 4 5Edad relativa (año)

1968-1973

1974-1975

1976-1977

1978-1980

1981-1984

1985-1987

1988

1989-2013

Crucero

Figura 39. Patrones de selectividad de la pesquería de langostino colorado entre la V y VIII Región y cruceros de evaluaciones directas

La transformación de la edad a la talla se obtiene a través de la modelación de la probabilidad de la talla a la edad, y así poder realizar el contraste estadístico de las composiciones de la flota comercial y de los cruceros de evaluación directa (Figura 40). En este análisis se dejó fija la talla del primer grupo de edad en 18 mm (Bucarey et al., 2012) y la longitud asintótica (Loo), mientras que sólo fueron sujeto de estimación el coeficiente de crecimiento k=0.22 y la desviación estándar a la edad supuesta invariante entre grupos y estimada en 2.5 mm de LC.




55

0.00

0.02

0.04

0.06

0.08

0.10

0.12

0.14

0.16

0.18

8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44 46 48 50 52

Longitud cefalotorácica (mm)

Pro

bab

ilid

ad

Figura 40. Distribución de probabilidad a la talla, según edad, estimada a partir de los parámetros de crecimiento de langostino colorado, V-VIII Región.

Se presentan las trayectorias de las biomasas y reclutamientos estimados por el modelo para los años 1968 a 2013 en la Figura 41 y Figura 42, en conjunto con la incertidumbre asociada a las estimaciones. En ésta se aprecia que la población hacia fines de los 60s estaba constituida por más de 200 mil toneladas, y que al igual que en el norte, gran parte de sus fluctuaciones han estado determinadas por la escala de los reclutamientos. A fines de los 80s y luego de los altos niveles poblacionales del stock registrados hasta el año 1996, el recurso mostró una evidente disminución, llegando a sus más bajos niveles en los años 1999 -2000. Estos niveles, gracias a la moratoria extractiva, registraron una tendencia creciente hasta el año 2009. Posteriormente, se observó una disminución gradual de las biomasas, las que para inicios del año 2013 fueron estimadas entre 34 mil y 52 mil t de biomasa total, y entre 17 mil y 26 mil t de biomasa desovante (Tabla 11).




56

Biomasas

0

50000

100000

150000

200000

250000

300000

1968 1972 1976 1980 1984 1988 1992 1996 2000 2004 2008 2012

ton

ela

das

Total

Desovante

Vulnerable

Figura 41. Biomasas total, desovante y vulnerable estimadas por el modelo del langostino colorado, V-VIII Regiones, período 1968 - 2013.

0

2000

4000

6000

8000

10000

12000

1968 1971 1974 1977 1980 1983 1986 1989 1992 1995 1998 2001 2004 2007 2010 2013

Re

clu

tam

ien

to (

mill

on

es)

Figura 42. Reclutamientos del langostino colorado, V-VIII Regiones, período 1968 - 2013.




57

Tabla 11. Biomasas total, vulnerable y desovante (t) de langostino colorado para la V a VIII Región.

Se presentan los intervalos de credibilidad del 95%.

AñoBiomasa total

(ton)Li Ls

Biomasa

desovante (ton)Li Ls Reclutas Li Ls F (año

-1)

1968 201190 176254 226126 90466 75123 105809 - - - 0.50

1969 215050 192284 237816 102260 88859 115661 3657 1049 6265 0.77

1970 226310 201620 251000 103990 89661 118319 6806 3341 10272 0.91

1971 215620 189724 241516 99857 85885 113829 4416 1219 7613 0.79

1972 205300 177432 233168 99448 83034 115862 4469 1488 7450 0.66

1973 198340 173438 223242 97498 78604 116392 5211 2537 7885 0.59

1974 186850 164762 208938 94848 76599 113097 2222 694 3749 0.48

1975 164080 144940 183220 79210 66386 92034 2768 1387 4149 0.71

1976 137850 121742 153958 39619 31769 47469 3877 2471 5282 1.37

1977 93268 82188 104348 18539 12745 24333 3060 2043 4076 2.70

1978 70508 62013 79003 14357 11680 17034 2418 1718 3118 1.14

1979 39290 33675 44905 4260 3042 5479 1002 686 1318 2.07

1980 14911 12702 17120 4433 3316 5550 1187 904 1471 0.20

1981 26192 22982 29402 8656 7198 10113 2239 1839 2640 0.00

1982 42304 38014 46594 17121 14956 19286 2082 1608 2555 0.01

1983 58185 52860 63510 23446 20517 26375 1980 1483 2477 0.32

1984 56154 50242 62066 23244 19789 26699 969 574 1365 0.45

1985 44793 38741 50845 27018 23113 30923 821 503 1138 0.00

1986 45669 39513 51825 25522 21395 29649 389 199 580 0.22

1987 38400 32106 44694 20767 16476 25058 854 497 1211 0.23

1988 39895 33131 46659 15662 11406 19918 2447 1860 3034 0.33

1989 41684 34453 48915 19280 14982 23578 1089 681 1497 0.04

1990 53760 46140 61380 27963 23152 32774 2228 1609 2846 0.00

1991 65538 57340 73736 35961 30831 41091 1651 970 2332 0.01

1992 84290 75053 93527 41674 36152 47196 3917 2901 4932 0.11

1993 94995 85326 104664 48160 42240 54080 2405 1474 3337 0.08

1994 101380 91744 111016 59322 52627 66017 1455 806 2105 0.05

1995 100330 91351 109309 62892 56278 69506 900 507 1293 0.08

1996 90464 82570 98358 57356 51455 63257 607 286 927 0.13

1997 75949 69433 82465 45223 40424 50022 1362 1009 1714 0.19

1998 57274 52194 62354 28497 25264 31730 474 320 629 0.42

1999 38249 34275 42223 16056 14009 18103 66 35 98 0.81

2000 20942 18219 23665 5090 4102 6079 130 82 178 1.65

2001 7567 6187 8946 3806 2985 4627 470 354 587 0.00

2002 10415 8725 12105 4541 3713 5370 531 374 687 0.04

2003 15049 12740 17358 6619 5533 7704 849 608 1090 0.00

2004 22645 19312 25978 10014 8460 11568 1245 897 1593 0.00

2005 36952 31979 41925 15289 13020 17558 2537 1966 3107 0.00

2006 53295 46627 59963 24033 20708 27358 2238 1650 2827 0.00

2007 66977 59063 74891 36118 31423 40813 1580 1075 2085 0.00

2008 74397 66074 82720 45944 40320 51568 954 524 1383 0.00

2009 74725 66581 82869 48548 42781 54315 588 276 901 0.05

2010 68323 60594 76052 44798 39522 50074 963 609 1317 0.04

2011 59290 52059 66521 37949 33176 42722 394 165 623 0.09

2012 48709 41864 55554 30235 25674 34796 467 140 795 0.15

2013 42998 33843 52153 21244 16746 25742 1491 1 3001 0.31




58

6.2.2 Diagnóstico y estatus del recurso Los resultados preliminares de la evaluación indirecta del stock de langostino colorado en la unidad de pesquería sur, indican que el stock estuvo sometido a mortalidades por pesca y tasas de explotación importantes durante la segunda mitad de los 70s, con tasas de explotación máximas próximas al 75% de la biomasa del recurso, lo que motivó el primer colapso de la pesquería a inicios de los 80s. Posteriormente y no obstante el período de moratoria de la pesquería en algunos años de esa década, el recurso vuelve a registrar incrementos en la mortalidad por pesca de manera crecientes entre los años 1996 y 2000, llegando a una tasa de explotación sobre la biomasa total de un 41% (Figura 43). Debido a la moratoria extractiva la mortalidad por pesca se ha mantenido prácticamente nula durante el período 2001-2008, a excepción de capturas realizadas en pescas de investigación y como fauna acompañante. A partir del año 2009, se autorizan cuotas de capturas más altas, las que generaron una tasa de explotación sobre la biomasa total entorno al 4% en promedio. Para el año 2012 y 2013 dichas tasas se elevan a un 10% (F= 0.15 año-1) y un 17% (F=0.31 año-1), respectivamente.

0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

1.2

1.4

1.6

1.8

2.0

2.2

2.4

2.6

2.8

3.0

1968 1972 1976 1980 1984 1988 1992 1996 2000 2004 2008 2012

mo

rtal

idad

po

r p

esc

a

0.0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

tasa

de

exp

lota

ció

n

F

tasa explot

F40%BD/BDo

Figura 43. Mortalidad por pesca y tasas de explotación (en peso) para langostino colorado entre los años

1968-2013, entre la V-VIII Región. La línea continua muestra el valor de F objetivo.

En concordancia con las tasas de explotación crecientes, el potencial reproductivo del stock llegó a sus más bajos niveles (3%) en el año 1979 y los años 2000-2001 (11%). Posteriormente, el stock ha recuperado su potencial reproductivo a una condición prácticamente virginal producto de la moratoria extractiva y el ingreso de buenas clases anuales 2005-2006. Tras una disminución, el potencial reproductivo se estimó en un 64% para el año 2013 (Figura 44).




59

0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

1.2

1968 1972 1976 1980 1984 1988 1992 1996 2000 2004 2008 2012

BD

/BD

sin

pe

sca

Figura 44. Razón entre la biomasa desovante del stock con y sin pesca, pesquería langostino colorado V-VIII Región (intervalos de credibilidad del 95%).

Al igual que en la unidad de pesquería norte, se estimaron los PBRs basados en los análisis de rendimiento y biomasas desovante por recluta (ver Tabla 7). El RMS de langostino colorado se obtendría cuando la biomasa desovante es reducida al 40% de la biomasa desovante virginal, valor considerado como objetivo (Frms = 0.8 año-1). Para langostino colorado de la unidad de pesquería sur, el nivel de remoción máxima límite de sobreexplotación fue definido para una mortalidad por pesca de F=0.95 año-1, en tanto que la sub-explotación ocurriría para un F=0.66 año-1. La relación de reducción de la biomasa virgen y las tasas de explotación ubican al langostino colorado en una condición de sub-explotación, debido a que su biomasa desovante se ubica muy por sobre la biomasa que genera el RMS (64%), sin riesgo de caer en sobre-explotación. Además, la mortalidad por pesca se encuentra por debajo de la considerada objetivo (Factual= 0.31 año-1) con una p(F>Frms)=0, por lo tanto, no existe riesgo de estar en sobrepesca. El diagrama de explotación es estandarizado respecto de la mortalidad por pesca que produce el RMS, y muestra que la reducción de la biomasa desovante ocurre para un amplio rango de valores de mortalidad por pesca (Figura 45).




60

0

1

2

3

0 1 2

F/Fr

ms

BD/BDo

Ple

na

2013

Sob

re -

exp

lota

ció

n

Co

lap

so

Exp

lota

ció

n

Lím

ite

de

co

lap

so

Sub-explotación

Sobrepesca

Figura 45. Diagrama de fases de explotación en equilibrio del langostino colorado en la V-VIII Región.

6.2.3 Análisis de Estrategias de Explotación riesgo y recomendación de CBA Al igual que en la unidad de pesquería norte, para la unidad de pesquería sur se evaluaron estrategias de explotación consistentes en mortalidad por pesca constantes. Para evaluar las diferencias en estos escenarios, se utilizó un rango de estrategias de explotación entre una condición sin pesca (F=0), el nivel de remoción actual (Fsq= 0.31 año-1) y Frms= 0.8 año-1. Los resultados indican que la mortalidad por pesca propuesta como objetivo genera un leve crecimiento de los niveles poblacionales en el mediano plazo, con estimaciones de biomasa total para el 2020 del orden de las 50 mil toneladas, en tanto que la biomasa desovante podría mantendrá el nivel actual (22 mil toneladas) hacia el año 2020 (Figura 46).




61

0

20,000

40,000

60,000

80,000

100,000

120,000

1990 1993 1996 1999 2002 2005 2008 2011 2014 2017 2020

Bio

mas

a to

tal

(t)

F=0

Fsq

Frms

0

20,000

40,000

60,000

1990 1993 1996 1999 2002 2005 2008 2011 2014 2017 2020

Bio

mas

a d

eso

van

te (

ton

)

F=0

Fsq

Frms

Figura 46. Trayectorias de la biomasa total (toneladas) y desovante de langostino colorado V-VIII Región,

período 1990-2020. Se evalúan mortalidades por pesca constantes para el período de proyección 2014-2020.

Se presentan los diagramas de fase proyectados que muestran la condición del stock del langostino colorado de la V a VIII Regiones en el mediano plazo, asociados a las estrategias de explotación F=F0, F=Fsq y F=Frms (Anexo II). De este modo, bajo un escenario sin pesca, durante el 2014 el recurso incrementa la razón biomasa desovante respecto de la condición sin pesca a un 74%, y continuaría aumentando hasta el año 2020 (Figura 47). Por su parte, un nivel de remoción equivalente al estimado para el año 2013 (Fsq), genera un crecimiento del actual nivel de la biomasa




62

desovante hasta un 70% de la condición virginal en el año 2016, para luego disminuir hacia valores en torno al 60% en el mediano plazo, igual que la condición actual, manteniendo al recurso en estado de sub-explotación (Figura 48). La proyección bajo el escenario de F igual al objetivo (40%BD/BD0) permite llevar al recurso al estado de plena explotación en un periodo de 3 años, y alcanzar el RMS al año 2019 (Figura 49).

0

1

2

3

0 1 2

BD/BDo

F/Fr

ms

Ple

na

2013Sob

re -

exp

lota

ció

n

Co

lap

so

Exp

lota

ció

n

Lím

ite

de

cola

pso

Sub-explotación

Sobrepesca

2016

Figura 47. Diagrama de fase de explotación en equilibrio de langostino colorado de la V - VIII Región proyectado bajo una condición sin pesca. Las cruces rojas muestran la progresión del nivel de la razón biomasa desovante respecto de la condición virginal en el mediano plazo.




63

0

1

2

3

0 1 2

BD/BDo

F/Fr

ms

Ple

na

2013

Sob

re -

exp

lota

ció

n

Co

lap

so

Exp

lota

ció

n

Lím

ite

de

cola

pso

Sub-explotación

Sobrepesca

2020

Figura 48. Diagrama de fase de explotación en equilibrio de langostino colorado de la V a la VIII Región proyectado bajo el actual nivel de remoción (Fsq=0.31 año-1). Las cruces rojas muestran la progresión del nivel de biomasa desovante respecto de la condición virginal en el mediano plazo.

0

1

2

3

0 1 2

BD/BDo

F/Fr

ms

Ple

na

2013Sob

re -

exp

lota

ció

n

Co

lap

so

Exp

lota

ció

n

Lím

ite

de

cola

pso

Sub-explotación

Sobrepesca

2020

Figura 49. Diagrama de fase de explotación en equilibrio de langostino colorado de la V a la VIII Región proyectado bajo la estrategia de explotación Frms (F=0.8 año-1). Las cruces rojas muestran la progresión del nivel de biomasa desovante respecto de la condición virginal en el mediano plazo.




64

En la Figura 50, se presenta la tendencia de las capturas proyectadas para las distintas estrategias de explotación consideradas. Bajo el escenario de proyección igual a Frms, la captura 2014 alcanza en promedio las 10 mil toneladas y continua con un régimen creciente en los desembarques que al 2020 establece niveles próximos a las 12 mil toneladas La incertidumbre asociada a estas estimaciones indica que para una mortalidad por pesca de F=0.8 año-1 y un riesgo del 10% de exceder dicho criterio, la CBA2014 estaría en torno a las 9 mil toneladas (Tabla 12).

0

2,000

4,000

6,000

8,000

10,000

12,000

14,000

1990 1993 1996 1999 2002 2005 2008 2011 2014 2017 2020

Cap

tura

s (t

on

)

Frms

Fsq

Figura 50. Trayectorias de los desembarques (toneladas) de langostino colorado V-VIII Región, período

1990-2018. Se evalúan mortalidades por pesca constantes para el período de proyección 2014-2020.

Tabla 12.

Capturas proyectadas (t) de langostino colorado para el año 2013, bajo estrategias de mortalidad por pesca constante y los percentiles de riesgo de exceder dicho criterio, del 10% y 50%,

V-VIII Regiones.

Mortalidad por pesca

Regla Criterio B/Brms (t=1) B/Brms (t=2) CBA (=0.1) CBA (=0.5)

Fcte F=0 0.74 0.86 0 0

F=Fsq 0.66 0.68 4363 5135

F=Frms 0.56 0.50 9324 10981




65

Al igual que en el norte, se elaboró una tabla de decisión que permite determinar los niveles de CBA para el año 2014, ante distintos niveles de mortalidad por pesca, niveles de riesgo de sobrepasarla del 10% y 50% y bajo un conjunto de hipótesis respecto del valor de la biomasa del crucero para el año 2013, la cual se estimó en 31 mil t con un I.C.95%=[22-46 mil t] (Tabla 13). En este sentido, se puede señalar por ejemplo, que para una mortalidad por pesca Frms= 0.8 año-1, un riesgo de un 10% de sobrepasarla y considerando el escenario más probable respecto del nivel de biomasa estimada por el crucero del año 2013 (30-36 mil t), la captura para el año 2014 sería de 10 mil t (Tabla 13), en tanto que el valor esperado al integrar todas las hipótesis es de 9.3 mil toneladas.

Tabla 13. Tabla de decisión para fijar la CBA del año 2014 de langostino colorado entre la V a VIII Región, bajo diferentes tasas de explotación y 4 hipótesis de biomasa vulnerable al crucero del año 2013. El percentil corresponde a la CBA asumiendo un riesgo del 10% y 50% de sobrepasar la tasa de explotación

Biomasa (miles ton) <26 26-30 30-36 >36 Valor esperado

Probabilidad 0.06 0.42 0.50 0.02

F cte Percentil 10%

F=Fsq 3814 4346 4894 5574 4363

F=Frms 8125 9294 10464 11942 9324

Percentil 50%

F=Fsq 4384 4926 5537 6439 5135

F=Frms 9372 10512 11844 13816 10981

Hipotesis alternativas

Biomasa crucero 2013




66

7. DISCUSIÓN

Se informan los resultados del proyecto “Investigación del Estatus y Posibilidades de Explotación Biológicamente Sustentables en Langostino colorado, Año 2014” solicitado por la Subsecretaría de Economía y Empresas de Menor Tamaño al Instituto de Fomento Pesquero (IFOP). Este estudio se realizó considerando la división administrativa del recurso por unidad de pesquería, es decir, se ajustó un modelo de evaluación para la unidad de pesquería norte y un segundo para la unidad de pesquería sur. Cabe señalar que dada la baja representatividad en las capturas en las regiones XV a II (<1%), los principales indicadores de la unidad de pesquería norte son estimados a partir de la data proveniente de la III y IV Regiones. Para describir la dinámica del stock de langostino colorado se utilizó un modelo estadístico estructurado en edades con datos en talla, el cual ha sido aplicado en la evaluación indirecta del recurso desde el año 2003 (Canales y Montenegro 2004; Canales y Montenegro 2005; Canales y Montenegro 2006; Montenegro y Canales, 2007; Montenegro, 2008; Montenegro et al., 2009; Montenegro et al., 2010; Montenegro et al., 2011; Bucarey et al., 2012; Bucarey et al., 2013). El ajuste del modelo de evaluación de stock es satisfactorio para la serie de desembarques en ambas unidades de pesquería. Así también ocurre para el índice de abundancia relativo de la cpue, el cual es satisfactorio en la unidad de pesquería norte especialmente en los últimos años, indicando una tendencia decreciente en los rendimientos desde el 2010, lo que junto a los bajos niveles de reclutamiento, determinan la disminución de los efectivos poblacionales. Para las biomasas estimadas por los cruceros de evaluación directa, si bien el modelo recoge las tendencias, es menos favorable en la unidad de pesquería norte, lo que se explica en parte, por la variabilidad interanual de éste índice, y por el efecto de la misma cpue. Este indicador continuará siendo revisado en especial entre 1998 y 2003, donde cambios metodológicos pudieran sugerir un cambio en el supuesto del coeficiente de capturabilidad, q=1, en dicho período. Respecto de las tallas observadas en la captura y cruceros de evaluación directa, en la unidad de pesquería norte, el modelo recoge los cambios en las tendencias centrales de los datos observados, pero presenta dificultades para reproducir consistentemente las estructuras. Al respecto, es posible que, al igual que en la unidad de pesquería sur, existan cambios en los patrones de selectividad. Por otro lado, estos resultados pueden estar relacionados con una definición adecuada de la estructura poblacional del recurso, ya que como ha sido mencionado, actualmente se realizan dos modelos de evaluación basados en la separación administrativa del recurso. Lo anterior, es parte de las brechas en el conocimiento de la especie y es materia que debiera ser discutida en el seno del comité científico. Por su parte, en la unidad de pesquería sur, se observó un adecuado ajuste del modelo a la estimación de biomasa de los cruceros de evaluación directa, en especial para los años posteriores a la moratoria extractiva (2006-2008), donde no se cuenta con información proveniente de la pesquería. No obstante, los dos últimos años, no recoge los incrementos de biomasa estimada, lo que en parte puede ser explicado por la señal de estabilidad en la cpue.




67

Para la determinación del estatus de langostino colorado fueron evaluados una serie de indicadores, tales como las tasas de explotación y niveles de mortalidad por pesca a los que ha sido sometido el recurso y la razón entre la biomasa desovante del stock con y sin pesca. De acuerdo con el mandato de la nueva Ley de Pesca se avanza en la elaboración de la estimación de Puntos Biológicos de Referencia específicos para este recurso con el objetivo de propender al rendimiento máximo sostenido. En esta primera aproximación, y dado el nivel de conocimiento intermedio de los crustáceos demersales, se utilizó un proxy del RMS de un 40% de reducción de la biomasa desovante respecto de la condición virginal (BDo), considerada como objetivo, y en torno al cual

(5%) se define la zona en que el recurso se encuentra en estado de plena explotación (Restrepo et al., 1998). Los límites de sub-explotación, sobre-explotación y colapso presentan valores del 45%, 35% y 20% de reducción de la biomasa desovante virginal, respectivamente. Además, se define la sobrepesca cuando el recurso está sometido a una mortalidad por pesca superior a la objetivo (F40%BD/BDo), la cual fue obtenida a partir de un análisis de rendimiento y biomasa por recluta. De este modo, el langostino colorado de la III y IV Regiones, aún cuando presenta un nivel de BD/BDo superior al objetivo (46%), se encontraría en la zona de sobrepesca, dado que el valor de Factual= 0.39 año-1 es levemente superior al Frms= 0.36 año-1. Lo anterior, sumado a los resultados de la evaluación que indican una disminución de los niveles poblacionales y el ingreso de clases anuales también disminuidas, sugieren utilizar una estrategia de explotación de mortalidad por pesca constante igual al Frms, el cual permite llevar al recurso rápidamente al estado de plena explotación y sin sobrepesca. Por su parte, el langostino colorado de la V a la VIII Regiones presenta un nivel de BD/BD0 por sobre el objetivo (64%) y un nivel de mortalidad por pesca inferior al Frms (Factual=0.31 año-1), lo que define al recurso en estado de sub-explotación. Consecuentemente, la estrategia de explotación a usar en esta pesquería es el Frms, lo que permitiría llevar al stock al estado de plena explotación en un plazo de 4 años.




68

8. CONCLUSIONES Langostino colorado Unidad de Pesquería Norte

Las trayectorias de las biomasas en la III y IV Regiones muestran un crecimiento de los niveles poblacionales a partir del año 2006, dados los importantes niveles de reclutamientos observados en los años 2002 y 2006-2008. A partir del año 2010 se estaría registrando una disminución de los niveles poblacionales. Para inicios del año 2013 se estimó una biomasa total de 8 mil toneladas y una biomasa desovante en torno a las 5 mil toneladas.

Para inicios del año 2014 se proyecta una biomasa total de 6 mil t y una biomasa desovante de 4.5 mil toneladas.

El nivel de remoción que permite alcanzar el RMS objetivo, es decir una reducción del 40% de la biomasa desovante respecto de la condición virginal, equivale a un F=0.36 año-1. Los límites de sub-explotación, sobre-explotación y colapso, corresponden a una reducción de la biomasa desovante del 45%, 35% y 20%, respectivamente.

Considerando los análisis de reducción del potencial reproductivo (46%), nivel de mortalidad por pesca actual (F=0.39 año-1) y los puntos biológicos de referencia, se concluye que el stock de langostino colorado de la UPN se encuentra en sobrepesca.

A partir de las proyecciones del recurso, se puede señalar que niveles de remoción iguales al Frms permitiría un leve crecimiento en los niveles de biomasa total en el mediano plazo.

Por lo tanto, la mortalidad por pesca recomendada para el año 2014 para la unidad de pesquería norte es equivalente al objetivo de alcanzar el RMS (F=0.36 año-1), la que a un nivel de riesgo del 10% de exceder dicho criterio e integrando todas las hipótesis de la estimación de la biomasa de los cruceros de evaluación directa, equivale a una CBA2014 de 1000 toneladas.

Langostino colorado Unidad de Pesquería Sur

Después de los bajos niveles poblacionales estimados para el período 2000-2003, las trayectorias de las biomasas en la UPS muestran que el stock se habría recuperado en el período 2007-2010, dados los importantes niveles de reclutamientos observados en el período 2004-2007. Al igual que en el norte, a partir del año 2010 se estaría registrando una leve disminución de los niveles poblacionales. Para inicios del año 2013 se estimó una biomasa total de 43 mil toneladas y una biomasa desovante de 21 mil t.




69

Para inicios del año 2014 se proyecta una biomasa total de 41 mil t y una biomasa desovante de 18 mil toneladas.

El nivel de remoción que permite alcanzar el RMS objetivo (40% BD/BDo) equivale a una mortalidad por pesca F=0.8 año-1; mientras que los límites de sub-explotación, sobre-explotación y colapso ocurren para una reducción de la biomasa desovante del 45%, 35% y 20%, respectivamente.

Considerando los análisis de reducción del potencial reproductivo (64%), la mortalidad por pesca actual (Factual= 0.31 año-1) y los puntos biológicos de referencia, se concluye que el stock de langostino colorado de la UPS se encuentra en sub-explotación.

La mortalidad por pesca recomendada para el año 2014 para el langostino colorado de la unidad de pesquería sur, corresponde al Frms, la que con un nivel de riesgo del 10% de exceder dicho criterio e integrando todas las hipótesis de la estimación de la biomasa de los cruceros de evaluación directa, equivale a una CBA2014 de 9.3 mil toneladas.




70

9. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS Acuña, E., M. Thiel, M. Andrade, A. Cortes, N. Espinoza e I. Hinojosa. 2008. Dinámica Reproductiva

del langostino amarillo y langostino colorado en la III y IV Región. Informes Técnicos FIP. FIP/IT N° 2006-43, 157 pp.

Acuña, E., R. Alarcón, H. Arancibia, A. Cortés, L. Cid, y L. Cubillos. 2012. Evaluación directa de langostino colorado y langostino amarillo entre la II y VIII Regiones, año 2012. Informe Final. Proyecto FIP Nº 2012-02, 424 pp.

Alagaraja, K. 1984. Simple methods for estimation of parameters for assessing exploited fish stocks. Indian J, Fish., 31: 177-208.

Arana, P., 1990. “Crecimiento del langostino colorado (Pleuroncodes monodon) en la zona Centro- Sur de Chile. Informe Final, Estudios y Documentos UCV N° 8/90, Universidad Católica de Valparaíso: 80 pp

Bahamonde, R., C. Canales, M.A. Barbieri, B. Leiva, P. Arana, A. Guerrero, M. Ahumada, T. Melo, D. Queirolo, C. Hurtado & P. Gálvez. 2003. Evaluación directa del Langostino Colorado y Langostino Amarillo entre la II y VIII Regiones, año 2002. Informe Final, Proyecto FIP 2002-06: 229 pp. + anexos

Bahamonde, R., B. Leiva, C. Canales, M.A. Barbieri, J. Cortés, J.C. Quiroz, P. Arana, A. Guerrero, M. Ahumada, T. Melo, D. Queirolo, C. Hurtado & P. Gálvez. 2004. Evaluación directa del Langostino Colorado y Langostino Amarillo entre la II y VIII Regiones, año 2003. Informe Final, Proyecto FIP 2003-31: 287 pp. + Anexos.

Beverton, R and S. Holt, 1959. A review of the lifespans and mortality rates of fish in nature, and their relation to growth and other physiological characteristics. In: CIBA Foundation, colloquia on ageing. Vol 5. The lifespan of animals, edited by G.E.W. Wolstenholme and M. O’Connor. London. Churchill, Vol 5:142-180.

Bucarey, D., C. Montenegro, M. Zilleruelo, D. Párraga. 2012. Convenio “Estatus y posibilidades de explotación biológicamente sustentables de los principales recursos pesqueros nacionales, año 2012”. Langostino colorado. Informe Final. Instituto de Fomento Pesquero. 96 pp + anexos.

Bull, B.; Francis, R.I.C.C.; Dunn, A.; McKenzie, A.; Gilbert, D.J.; Smith, M.H. 2005. CASAL (C++ algorithmic stock assessment laboratory): CASAL User Manual v2.07-2005/08/21. NIWA Technical Report 127. 274 p.




71

Bustos, E., O. Aravena, S. Mora y W. Palma. 1982. Estudio de crecimiento y edad en el recurso langostino colorado (Pleuroncodes monodon, H. Milne Edwards, 1837). Inst. Fom. Pesq. Santiago, Chile. 120 pp.

Canales, C., C. Montenegro, T. Peñailillo, H. Pool y C. Vicencio. 1998. Evaluación Indirecta del Stock de Langostino colorado de la zona centro sur. Informe Final, Proyecto FIP N° 97-22. IFOP.

Canales, C., C. Montenegro, A. Parma, T. Peñailillo, H. Pool, V. Espejo. 2000. Análisis de estrategias de explotación de langostino amarillo y langostino colorado. Informe Final, Proyecto FIP N° 99-18. IFOP.

Canales, C. y V. Espejo, 2001. Investigación evaluación y CTP Langostino Colorado 2002. Instituto de Fomento Pesquero: 40 pp + anexos.

Canales, C. 2003. Investigación evaluación y CTP Langostino Colorado 2003. Instituto de Fomento Pesquero: 34 pp + anexo.

Canales, C. y Montenegro, C. 2004. Investigación evaluación de stock y CTP Langostino Colorado 2004, Informe Final. Instituto de Fomento Pesquero.

Canales, C., y C Montenegro, 2005. Investigación evaluación y CTP Langostino Colorado 2005. Instituto de Fomento Pesquero: 60 pp.

Canales, C., y C Montenegro, 2006. Investigación evaluación y CTP Langostino Colorado 2006. Instituto de Fomento Pesquero: 39 pp.

Canales, C., R. Wiff, J.C. Quiroz. 2012. Estatus y posibilidades de explotación biológicamente sustentables de los principales recursos pesqueros nacionales año 2012. Metas cualitativas; Cuarto Objetivo Específico. Informe Final. Instituto de Fomento Pesquero. 23 pp.

Canales C, I Payá, R Tascheri, C Contreras, MJ Zúñiga, M Canales, JC Quiroz, E Leal, F Espíndola, C Montenegro & D Bucarey. 2013. Estatus y posibilidades de explotación biológicamente sustentables de los principales recursos pesqueros nacionales, año 2014. PBR y Marco Biológico de Referencia 2014. Informe de Avance. Convenio II. pp 17.

Cubillos L., Hernández, A., Sepúlveda, A. y Arcos, D. 2002. Equilibrium yield-curve analysis through an analytic age-structured production model: A sensitivity study for the Chilean jack mackerel fishery. Fish. Res.:54:395-407.




72

Doubleday, W.G. 1976. A least squares approach to analyzing catch at age data. Int. Comm. Northwest Atl. Fish. Res. Bull.12: 69–81.

Fournier, D. y C.P. Archibald. 1982. A general theory for analyzing catch at age data. Can. J. Fish. Aquat. Sci. 39, 1195-1207.

Francis, R. I. C. C., and R. Shotton. 1997. ''Risk'' in fisheries management: a review. Can. J. Fish. Aquat. Sci. 54: 1699-1715.

Gavaris, S., J. N. Ianelli. 2002. Statistical Issues in Fisheries’ Stock Assessments. Scand. J. Statist Vol 29: 245-271.

Hilborn, R., E.K. Pikitch y M.K. McAllister. 1994. A Bayesian estimation y decision analysis for an age-structured model using biomass survey data. Fish. Res. 19, 17-30.

Maunder, M. N., y Watters, G.M. 2003. A-SCALA: an age structured statistical catch-at-length analysis for assessing tuna stocks in the eastern Pacific Ocean. Inter-American Tropical Tuna Commissions Bulletin, 22: 433-582.

Maunder, M. R. Deriso. 2003. Estimation of recruitment in catch-at-age models. Can. J. Fish. Aquat. Sci. 60: 1204–1216 (2003)

McAllister, M., Pikitch, E.K., Punt, A.E. & R. Hilborn. 1994. A Bayesian approach to stock assessment and harvest decisions using the sampling/importance resampling algorithm. Can. J. Fish. Aquat. Sci. 51, 2673-2687.

McAllister, M. and J. Ianelli. 1997. Bayesian stock assessment using catch-age data and the sampling-importance resampling algorithm. Can. J. Fish. Aquat. Sci. 54, 284-300.

McAllister, M y G.P. Kirkwood. 1998. Bayesian stock assesment: a review y example application using the logistic model. ICES Journal of Marine Science, 55: 1031-1060.

MINECOM. 2005. Decreto Exento N° 1242/2005. Establece veda biológica para el recurso langostino colorado en área y período que indica. Ministerio de Economía Fomento y Reconstrucción - Subsecretaría de Pesca.

MINECOM. 2009. Resolución Exenta N° 1593/2009. Autoriza a la Pontificia Universidad Católica de Valparaíso a realizar la Pesca de Investigación que se indica. Ministerio de Economía Fomento y Reconstrucción - Subsecretaría de Pesca.




73

MINECOM. 2009. Decreto Exento N° 386/2009. Establece veda biológica para el recurso langostino colorado en área y período que indica. Ministerio de Economía Fomento y Reconstrucción - Subsecretaría de Pesca.

MINECOM. 2010. Decreto Exento N° 1453/2010. Establece cuotas globales anuales de captura para las unidades de pesquería sometidas a límite máximo de captura, año 2011. Ministerio de Economía Fomento y Reconstrucción - Subsecretaría de Pesca.

MINECOM. 2011. Decreto Exento N° 1251/2011. Establece cuotas globales anuales de captura para las unidades de pesquería sometidas a límite máximo de captura, año 2012. Ministerio de Economía Fomento y Reconstrucción - Subsecretaría de Pesca.

MINECOM. 2011. Decreto Exento N° 1057/2011. Establece cuota de captura para langostino colorado en la unidad de pesquería sur, año 2012. Ministerio de Economía Fomento y Reconstrucción - Subsecretaría de Pesca.

Miranda, O. 1965. El langostino amarillo (Cervimunida johni) y el langostino colorado (Pleuroncodes monodon), en la zona de San Antonio. 3º Congreso Latinoamericano de Zoología. 34 pp.

Montenegro, C., G. Arriagada, M. Zilleruelo, M. Nilo, E. Palta, C. Toledo y P. Gálvez. 2005. Informe Final Proyecto Investigación Situación Pesquerías Crustáceos, 2004. SUBPESCA/IFOP.

Montenegro, C. y C. Canales. 2007. Investigación evaluación de stock y CTP Langostino Colorado 2007, Informe Final. Instituto de Fomento Pesquero.

Montenegro, C. 2008. Investigación evaluación de stock y CTP Langostino Colorado 2008, Informe Final. Instituto de Fomento Pesquero.

Montenegro, C., D. Bucarey, M. Zilleruelo, D. Párraga. 2009. Investigación evaluación de stock y CTP Langostino Colorado 2009, Informe Final. Instituto de Fomento Pesquero.

Montenegro, C. y M. Zilleruelo. 2009. Investigación Evaluación de stock y CTP Camarón nailon, 2009. Informe Final. Instituto de Fomento Pesquero, 48 pp.

Montenegro, C., D. Bucarey, M. Zilleruelo, D. Párraga. 2010. Estatus y evaluación de estrategias de explotación sustentables en langostino colorado, Regiones XV-IV y V-VIII, 2010. Informe Final. Instituto de Fomento Pesquero.

Montenegro, C., D. Bucarey, M. Zilleruelo, D. Párraga. 2011. Investigación del Estatus y Estrategias de Explotación Sustentables 2011 de las Principales Pesquerías Chilenas. Actividad 3: Crustáceos Demersales, Langostino colorado. Informe Final. 92 pp.




74

Peñailillo, T. y G. Henríquez , 1990. Estudio de dinámica poblacional del recurso langostino colorado. Instituto de Fomento Pesquero, 90 pp.

Punt, A. y R.B. Kennedy. 1997. Population modelling of Tasmanian rock lobster, Jasus edwardsii, resources. Mar. Freshw. Res. 48, 967-980.

Palma, S. y P. Arana. 1997. Aspectos Reproductivos del langostino colorado (Pleuroncodes monodon H. Milne Edwards, 1837), frente a la costa de Concepción, Chile. Invest. Mar. Valparaíso, 25:203-221, 1997.

Restrepo V. R., G. G. Thompson, P. M. Mace, W. L. Gabriel, L. L. Low, A. D. MacCall, R. D. Methot, J. E. Powers, B. L. Taylor, P. R. Wade, y J. F. Witzig. 1998. Technical Guidance On the Use of Precautionary Approaches to Implementing National Standard 1 of the Magnuson-Stevens Fishery Conservation and Management Act. NOAA Technical Memorandum NMFS-F/SPO. July 17, 1998.

Roa, R., 1993. Annual growth and maturity function of the squat lobster Pleuroncodes monodon in central Chile. Mar. Ecol. Prog. Ser. 97:157-166.

Roa, R. y F. Tapia. 1998. Spatial differences in growth and sexual maturity between brabches of a large population of the squat lobster Pleuroncodes monodon. Mar. Eclo. Prog. Ser.:167:185-196.

Rodríguez, L., R. Bahamonde y G. Henríquez. 1987. Impacto de las medidas de manejo en el recurso y perspectivas de la pesquería de langostino colorado (Resumen). In: “Manejo y Desarrollo Pesquero”, P. Arana (Ed.), Escuela de Ciencias del Mar, UCV, 81-82.

Quiroz, J.C., C. Montenegro, P. Báez, F. Espíndola, C. Canales. 2006. FIP N° 2005-41, Dinámica y estructura poblacional del Langostino Colorado III y IV Regiones. Informe Final.

A N E X O S

A N E X O I

Sobre la definición de PBR en el contexto de la LGPA.



SEGUNDO INFORME - FINAL - PROYECTO 2.13: INVESTIGACIÓN DEL ESTATUS Y POSIBILIDADES DE EXPLOTACIÓN BIOLÓGICAMENTE SUSTENTABLES EN LANGOSTINO COLORADO, AÑO 2014 - ANEXO I.

1

Sobre la definición de PBR en el contexto de la LGPA.

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

Puntos biológicos de referencia:

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

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

Los puntos de referencia deben ser stock-específicos para dar cuenta, entre otros, de la capacidad reproductiva, la resilencia de cada stock y las características de la pesquería que explota el stock, así como también de otras fuentes de mortalidad y las mayores fuentes de incertidumbre.

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




2

Acciones de manejo

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

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

Rendimiento Máximo sostenido

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

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

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

información científica sea incierta, no confiable o incompleta, y

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

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




3

el hecho que la principal diferencia entre el enfoque precautorio definido en la LGPA y el enfoque precautorio en ciencia pesquera, es que en la LGPA chilena se considera el RMS como un objetivo de administración y no como un límite, lo cual vuelve menos precautorio el enfoque chileno. 2. Estados de explotación

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

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




4

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

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

Fmrs c, y de manera análoga a una región que en biomasa está delimitada a Bmrs d (Figura 2)

Por su parte, la sobre-explotación ocurre en el área donde B<Bmrs-d (Figura 1) entendiendo que una situación de sobre-explotación sostenida provocada por capturas superiores al RMS implican un riesgo inherente de llevar al recurso a la zona de colapso. Asimismo, esta condición también ocurre cuando la mortalidad por pesca está por sobre aquel valor que genera el RMS (F>Fmrs+c), siendo a la vez independiente del nivel de biomasa (Figura 2). La zona de sobre-explotación debería entonces ser entendida como aquella donde termina la plena-explotación y corresponde cuando B<Bmrs-d o bien F>Fmrs+c. El punto anterior tiene por desventaja que cualquier nivel de mortalidad por pesca superior a Fmrs, generará acciones que mejoren la condición del recurso en el largo plazo (plan de recuperación) aun cuando la biomasa esté por sobre la del RMS. Para obviar esta situación se puede hacer una diferencia incluyendo la expresión de sobrepesca a la situación donde F>Fmrs+d (Figura 2).




5

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

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

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




6

Al respecto, la sobrepesca en términos simples ocurre cuando la tasa de extracción desde el stock es demasiado alta o más específicamente, cuando la fracción extraída desde el stock es mayor a la requerida para proveer rendimientos máximos sostenibles en el largo plazo. A partir de esta definición, se desprende que la sobrepesca tiene lugar cuando la mortalidad por pesca F excede aquella que produce el Rendimiento Máximo Sostenible, Frms. Desde la definición legal de Pesquería sobreexplotada se puede entender que la situación de sobrepesca se encontraría contenida en la definición de sobreexplotación. Sin embargo y si bien la distinción de un estado de sobrepesca (separadamente del estado de sobre-explotación) puede ser considerado sutil, no por ello es menos importante debido al rezago con que ajustes en las tasas de explotación (o F) se traducirán en cambios en la biomasa del stock, y también, porque el tamaño del stock puede caer por debajo de un punto de referencia incluso si F es mantenida por debajo de Frms, como por ejemplo las disminuciones naturales de una población por fallas en los reclutamientos. Finalmente, la zona de colapso involucra aquel estado de un stock en el cual la generación de excedentes productivos o renovación poblacional se ha comprometido debido a un reducido tamaño poblacional. Cabe mencionar que siguiendo el modelo logístico de producción, la poca generación de excedentes también se alcanza cuando las poblaciones están en condiciones muy próximas a la situación virginal. En el caso de las pesquerías Chilenas este límite es difícil de precisar y al igual que en otros casos internacionales, es común adherir a criterios convenidos, los que en todos los casos han sido referidos a proporciones muy bajas de la biomasa desovante virginal. A manera de ejemplo, para las pesquerías demersales de Nueva Zelanda se ha establecido un criterio del 10% como límite “duro” de colapso. Sin embargo, en ese país cuando una pesquería pasa este límite, llamado límite duro, las capturas se prohíben y la pesquería se cierra. En la LGPA chilena el agotamiento implica sólo una rotación de caladeros de pesca, por lo que no parece una condición “dura” y más bien se puede asimilar al límite de colapso usado históricamente a nivel internacional que corresponde al 20% de la biomasa desovante virginal. 3. Criterios para la definición de límites Los límites que definen la plena explotación debieran ser establecidos en términos ideales, en base a criterios de riesgo. Este riesgo puede ser definido como un valor puntual y teórico asociado a la resiliencia del stock y a la dinámica de su explotación pesquera. Alternativamente, también puede ser estimado considerando distribuciones de probabilidad de las variables que definen el RMS (Brms y Frms), como por ejemplo los intervalos de confianza al 90% o 95% del cuociente Bmrs/Bo y del Fmrs. Esto último involucra la idea de maximizar la probabilidad de estar en torno al RMS. Un ejemplo de esto se ilustra en la Figura 3.




7

Sin embargo, el hecho que en la mayoría de los recursos se hayan adoptado proxys del RMS implica que su estimación puntual es aún un tema por investigar y por ende también sus medidas de error de estimación. Esta situación induce la necesidad de adoptar criterios de conveniencia como por

ejemplo, como límite de plena explotación una zona acotada por 5 puntos porcentuales en torno al proxy que genera el MRS. Así por ejemplo, si se ha definido como objetivo el 40%Bo, la zona que define al cercanía al MRS (plena explotación) podría estar contenida en 35%Bo - 45%Bo, entendiéndose que por sobre ella se encuentra la zona de sub-explotación y bajo ella la de sobre-explotación. Un ejemplo de esto es el caso de la merluza común (ver informe Comité Científico, 2012). La conveniencia de definir un rango acotado de plena explotación es considerar el término “cercanía” a la vez de evitar en términos efectivos la sobre-explotación.

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




8

Figura 3. Curvas de biomasa, capturas y mortalidad por pesca de equilibrio del jurel, y distribución de

probabilidades de la reducción de stock y mortalidad por pesca que genera el RMS (Fuente: Canales, 2012a).




9

4. Referentes para el diagnóstico de los principales recursos

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

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




10

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ReferenciaRMSLímite sub-

explotación

Límite sub-

explotación

Límite sobre-

explotacionObjetivo

Proporción de BDo Mortalidad por pesca (F)

BDo(*) ObjetivoLímite sobre-

explotacionLímite colapso




11

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

Forma y descripción de cálculo

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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




12

5. Referencias bibliográficas

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

of Science Working Group, SPFRMO, Lima, 2012, Working paper: 16 pp.

Canales, C. 2012.(b). Puntos Biológicos de Referencia (PBR) de la merluza común bajo incertidumbre. Anexo 4. En: Reporte RR-CC/SGT PBR-ES 2/2012. Sub-Grupo Técnico PBR y Estatus (SGT PBR-ES). Comité Científico de Merluza Común. 10 p + Anexos.

Canales, C., y M.J. Zúñiga 2012. Estatus y posibilidades de explotación biológicamente sustentables de los principales recursos pesqueros nacionales, año 2013. Sardina común V-X Regiones 2013. Segundo Informe. Instituto de Fomento Pesquero. 151 pp.

Canales, C., R. Serra, C. Martínez, A. Aranis, L. Caballero, J. Córdova, J.C. Quiroz, M. Canales, V. Bocic, A. Sepúlveda, C. Gatica, S. Núñez, M. Aguayo, J. Giacamán, M. Arteaga, R. Alarcón, C. Gonzalez y L. Cubillos. 2009. Revisión de metodologías de evaluación del jurel a nivel subregional. Instituto de Fomento Pesquero. FIP Nº 2007-23: 155 pp.

Canales, C., C. Montenegro, A. Parma, T. Peñailillo, H. Pool y V. Espejo. 2000. Análisis de estrategia de explotación del langostino amarillo y langostino colorado. Informe Final, Proyecto FIP/IT 99-18: 138 pp.

Clark, 1993. The effect of recruitment variability on the choice of a target level of spawning biomass per recruit. En. Proceeding of the international symposium on management strategies for exploited fish populations. Eds. Kruse et al.. Alaska Sea Grant College program report Nº93-02, University of Alaska Fairbanks.

DER, 2012. Puntos Biológicos de Referencia de los principales recursos pesqueros de Chile como base a una aproximación precautoria para el manejo pesquero. Reporte de Taller. Departamento Evaluación de Recursos (DER), Instituto de Fomento Pesquero, Valparaíso 17-19 abril, 2012: 45 pp.

ICES 2001. Report of the study group on the further development of the precautionary approach to fishery management. Advisory Committee on Fishery Management ICES CM 2001/ACFM:11

Mace, P. 1994. Relantionships between common biological reference points used as thresholds as targets of fisheries management strategies. Can. J. Fish. Aquat. Sci.:51:110-122.

Payá I y N. Ehrhardt. 2005. Comparative sustainability mechanisms of two hake (Merluccius gayi gayi and Merluccius australis) populations subjected to exploitation in Chile. Bulletin of Marine Science 76(2) 261-286.

Payá I. y M. Montecinos 2004. Investigación evaluación y CTP de orange roughy 2005, Fase I. Instituto de Fomento Pesquero. 17 páginas + 2 anexos.




13

Quiroz J.C, R. Wiff y L. Chong. 2012. Segundo Informe. Convenio: Estatus y Posibilidades de Explotación Biológicamente Sustentables de los Principales Recursos Pesqueros Nacionales, año 2013. Merluza del sur, 2013. Instituto de Fomento Pesquero, Octubre de 2012. 78 pp+Anexos.

Quiroz J.C y R. Wiff, 2012. Segundo Informe. Convenio: Estatus y Posibilidades de Explotación

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

Rosemberg A. y V. Restrepo. 1995. Precautionary management reference points and management

strategies. En Precautionary approach to fisheries. Part 2: Scientific papers. FAO Fisheries technical papers 350/2. Páginas 129 a140.

Restrepo V. R., G. G. Thompson, P. M. Mace, W. L. Gabriel, L. L. Low, A. D. MacCall, R. D. Methot, J. E. Powers, B. L. Taylor, P. R. Wade, y J. F. Witzig. 1998. Technical Guidance On the Use of Precautionary Approaches to Implementing National Standard 1 of the Magnuson-Stevens Fishery Conservation and Management Act. NOAA Technical Memorandum NMFS-F/SPO. July 17, 1998.

Serra, R., A. Zuleta, H. Pool, G. Böhm. 1998. Bases biológicas para prevenir la sobreexplotación en el recurso jurel. Informe Técnico. Fondo de Investigación Pesquera, proyecto 96 – 16. 139 p. + Anexos.

Tascheri, R. 2012. Referencias para la explotación sustentable de la merluza común. Anexo 3. En: Reporte RR-CC/SGT PBR-ES 2/2012. Sub-Grupo Técnico PBR y Estatus (SGT PBR-ES). Comité Científico de Merluza Común. 10 p + Anexos.

Tuck, G.N. (ed.) 2010. Stock Assessment for the Southern and Eastern Scalefish and SharkFishery 2009. Part 2: Tier 3 and Tier 4, catch rate standardisations and other work contributing to the assessment and management of SESSF stocks in 2009. Australian Fisheries Management Authority and CSIRO Marine and Atmospheric Research, Hobart. 428 p.

Zúñiga, M.J, y C. Canales 2012. Estatus y posibilidades de explotación biológicamente sustentables de los principales recursos pesqueros nacionales, año 2013. Anchoveta V-X Regiones 2013. Segundo Informe. Instituto de Fomento Pesquero. 135 pp.

A N E X O II

Reportes de reuniones de coordinación bilaterales IFOP-SUBPESCA



SEGUNDO INFORME - FINAL - PROYECTO 2.13: INVESTIGACIÓN DEL ESTATUS Y POSIBILIDADES DE EXPLOTACIÓN BIOLÓGICAMENTE SUSTENTABLES EN LANGOSTINO COLORADO, AÑO 2014 - ANEXO II.

1

Reporte 1ra Reunión

Marco de Referencia para el diagnóstico

de los recursos pesqueros 2013 Auditorio IFOP, Valparaíso 20 de agosto 2013.

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

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

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

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

Sobre la definición de objetivos y límites

Hubo preocupación sobre el alto nivel de mortalidad por pesca propuesto para recursos en pelágicos (F40%) y como este referente a generado un cambio respecto del esquema históricamente empleado (F60%). Los antecedentes demuestran que criterios como F60% son referentes demasiado conservadores para un régimen histórico de reducción de biomasa que en general ha variado en torno al 40%-50% y de recursos con una gran resiliencia. Por otra parte, la única razón probable es el rol de base de la cadena trófica vista desde una perspectiva ecosistémica. De todas formas, estos referentes deben ser debatido en los CCT y en el proyecto internacional de PBR.




2

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

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

Sobre las recomendaciones de cuota biológicamente aceptable

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

Sobre el diagrama de explotación B-F

En el diagrama de explotación B-F o marco biológico de referencia, la escala de las biomasas y mortalidad por pesca debieran ser relativas al RMS o su proxy. Sin perjuicio de esto, el CCT deberá determinar la frecuencia de revisión en función de los cambios observados en la productividad de los stocks y en el comportamiento espacio temporal de la mortalidad (patrones de explotación).

Varios

Sin perjuicio del informe que sea entregado en Septiembre, el proceso de asesoría posterior se podría traducir en análisis complementarios a discutir en los Comités Científico técnico.




3

Reporte 2da Reunión

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

Auditorio IFOP, Valparaíso 26 de agosto 2013

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

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

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

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

Figura 1: Simulación de un diagrama B-F con referentes del RMS: (a) regla de decisión con

modelo rampa, (b) criterio F constante.




4

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

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

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

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




5

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

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

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

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

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




6




7

A N E X O III

Código ADMB utilizado en el modelo de evaluación de stock



SEGUNDO INFORME- FINAL - PROYECTO 2.13: INVESTIGACIÓN DEL ESTATUS Y POSIBILIDADES DE EXPLOTACIÓN BIOLÓGICAMENTE SUSTENTABLES EN LANGOSTINO COLORADO, AÑO 2014 - ANEXO III

1

TOP_OF_MAIN_SECTION arrmblsize=300000; // gradient_structure::set_GRADSTACK_BUFFER_SIZE(30000000); gradient_structure::set_CMPDIF_BUFFER_SIZE(50000000); gradient_structure::set_MAX_NVAR_OFFSET(1000); gradient_structure::set_NUM_DEPENDENT_VARIABLES(1000); DATA_SECTION init_int nanos init_int nedades init_number edad_ini init_number delta_edad init_int ntallas init_matrix indices(1,nanos,1,7) init_vector Tallas(1,ntallas) init_matrix Cl(1,nanos,1,ntallas) init_matrix Nlcruceros(1,nanos,1,ntallas) init_matrix Wmed(1,nanos,1,ntallas) init_vector msex(1,ntallas) int reporte_mcmc !! ad_comm::change_datafile_name("mode_crust.ctl"); init_vector cvar(1,8) init_vector nmus(1,2) init_int opt_qCru init_ivector opt_devq(1,nanos) init_int opt_qCPUE init_ivector opt_devqCPUE(1,nanos) init_int opt_Sel1 init_ivector opt_Sel2(1,nanos) init_int opt_Sel3 init_int opt_Sel4 init_int opt_Sel5 init_vector parbiol(1,4) init_int opt_VB1 init_int opt_VB2 init_int opt_VB3 init_int opt_VB4 init_int opt_VB5 init_int opt_Rmed init_int opt_devR init_int opt_devNo init_int opt_F init_int opt_M init_int nanos_proy init_int npbr init_vector Fpbr(1,npbr)




2

INITIALIZATION_SECTION log_Rmed 6 log_F -1.0 log_A50f_one 1.09 log_Df_one 0 log_A50cru 1.09 log_Dcru 0 log_sf 0 log_sda 0.40 log_sda2 0.40 log_qCru 0 dev_log_A50f 0 dev_log_Df 0 log_Lo 2.9 PARAMETER_SECTION // parametros selectividad init_bounded_number log_A50f_one(0.6,1.7,opt_Sel1) init_bounded_number log_Df_one(0,0.7,opt_Sel1) // desvios de los parametros selectividad flota init_number_vector dev_log_A50f(1,nanos,opt_Sel2) init_number_vector dev_log_Df(1,nanos,opt_Sel2) // parametros selectividad doble normal init_bounded_number log_muf(-9,1.24,opt_Sel3) init_bounded_vector log_sf(1,2,-10,3,opt_Sel3) // parametros selectividad Cruceros init_bounded_number log_A50cru(0.6,1.7,opt_Sel4) init_bounded_number log_Dcru(0,0.7,opt_Sel4) // Recruits and F mortalities // parametros reclutamientos y mortalidades) init_number log_Rmed(opt_Rmed) init_bounded_vector log_desv_No(1,nedades,-10,10,opt_devNo) init_bounded_vector log_desv_Rt(1,nanos-1,-10,10,opt_devR) init_bounded_vector log_F(1,nanos,-20,1.5,opt_F) // log mortalidad por pesca por flota init_bounded_number log_M(-3,1.5,opt_M) // capturabilidades init_number log_qCru(opt_qCru) init_number log_qCPUE(opt_qCPUE) init_number_vector devq(1,nanos-1,opt_devq) init_number_vector devqCPUE(1,nanos-1,opt_devqCPUE) // crecimiento init_bounded_number log_Lo(2.8,3.2,opt_VB1) init_bounded_number log_cva(-3.9,-0.7,opt_VB2)




3

init_bounded_number log_sda(-2.9,1.2,opt_VB3) init_bounded_vector log_sda2(1,nedades,-2.9,1.2,opt_VB4) init_bounded_number log_k(-1.5,-0.5,opt_VB5) //Variables de estado vector ano(1,nanos) vector Desemb(1,nanos) vector Desemb_pred(1,nanos); vector Bcrucero(1,nanos) vector Bcrucero_pred(1,nanos); vector CPUE(1,nanos) vector cv1(1,nanos) vector cv2(1,nanos) vector cv3(1,nanos) vector Unos_edad(1,nedades) vector Unos_tallas(1,ntallas) vector Unos_ano(1,nanos) vector mu_edad(1,nedades); vector sigma_edad(1,nedades); vector Bv(1,nanos); vector Bcru(1,nanos); vector prior(1,10); vector CPUE_pred(1,nanos); vector Neq(1,nedades); vector Neqv(1,nedades); vector likeval(1,10); vector SDo(1,nanos); number SDo2; vector edades(1,nedades) vector Scru_1(1,nedades); vector Scru_2(1,nedades); vector log_A50f(1,nanos) vector log_Df(1,nanos) vector log_A50R2(1,nanos) vector log_DR2(1,nanos) vector qCru(1,nanos) vector qCPUE(1,nanos) matrix Sflo(1,nanos,1,nedades) matrix Scru(1,nanos,1,nedades) matrix F(1,nanos,1,nedades) matrix Z(1,nanos,1,nedades) matrix S(1,nanos,1,nedades) matrix N(1,nanos,1,nedades) matrix NM(1,nanos,1,nedades) matrix Nv(1,nanos,1,nedades) matrix Cedad(1,nanos,1,nedades) matrix Prob_talla(1,nedades,1,ntallas) matrix P1(1,nedades,1,ntallas)




4

matrix P2(1,nedades,1,ntallas) matrix P3(1,nedades,1,ntallas) matrix Cl_pred(1,nanos,1,ntallas) matrix Nlcruceros_pred(1,nanos,1,ntallas) matrix pobs(1,nanos,1,ntallas) matrix ppred(1,nanos,1,ntallas) matrix pobs_cru(1,nanos,1,ntallas) matrix ppred_cru(1,nanos,1,ntallas) number suma1 number suma2 number suma3 number suma4 number pStotf number pSf number penalty number Linf number k number cv_edad number sd_edad number Lo number M number Nvplus number Npplus //Arreglos usados en la proyeccion number Yp number factor vector temp0(1,nedades) vector temp1(1,nedades) number Fx vector Wedad(1,nedades) vector Np(1,nedades) vector NMp(1,nedades) vector Sp(1,nedades) vector Fp(1,nedades) vector Zp(1,nedades) vector Cap(1,ntallas) matrix YTP(1,nanos_proy,1,npbr) matrix Bp(1,nanos_proy,1,npbr) matrix SDp(1,nanos_proy,1,npbr) vector Nvp(1,nedades) vector Sfp(1,nedades) vector SDvp(1,nanos_proy)




5

sdreport_vector SD(1,nanos) // sdreport_vector RPR(1,nanos) // sdreport_vector RPR2(1,nanos) // sdreport_vector Reclutas(1,nanos-1) sdreport_number Flast sdreport_vector CTP(1,npbr) sdreport_vector RPRp(1,npbr) sdreport_vector Btot(1,nanos) objective_function_value f PRELIMINARY_CALCS_SECTION // matriz de indices ano=column(indices,1);// Bcrucero=column(indices,2); cv1=column(indices,3); CPUE=column(indices,4); cv2=column(indices,5); Desemb=column(indices,6); cv3=column(indices,7); Unos_edad=1;// operaciones matriciales con la edad Unos_ano=1;// operaciones matriciales con el año Unos_tallas=1;//operaciones matriciales con el año reporte_mcmc=0; RUNTIME_SECTION maximum_function_evaluations 200,1000,3000,5000 convergence_criteria 1e-3,1e-5,1e-5,1e-6 PROCEDURE_SECTION Eval_selectividad(); Eval_mortalidades(); Eval_abundancia(); Eval_prob_talla_edad(); Eval_capturas_predichas(); Eval_deinteres(); Eval_logverosim(); Eval_funcion_objetivo(); if (last_phase()){ Eval_CTP(); Eval_mcmc();}




6

FUNCTION Eval_selectividad int i; edades.fill_seqadd(edad_ini,delta_edad); log_A50f(1)=log_A50f_one; log_Df(1)=log_Df_one; for (int i=2;i<=nanos;i++){ log_A50f(i)=log_A50f(i-1)+dev_log_A50f(i-1); log_Df(i)=log_Df(i-1)+dev_log_Df(i-1);} Scru_1=elem_div(Unos_edad,(1+exp(-1.0*log(19)*(edades-exp(log_A50cru))/exp(log_Dcru)))); for (i=1;i<=nanos;i++) {Sflo(i)=elem_div(Unos_edad,(1+mfexp(-1.0*log(19)*(edades-mfexp(log_A50f(i)))/mfexp(log_Df(i))))); Scru(i)=Scru_1; } FUNCTION Eval_mortalidades M=parbiol(4); if (active(log_M)){M=mfexp(log_M);} F=elem_prod(outer_prod(mfexp(log_F),Unos_edad),Sflo); Z=F+M; S=mfexp(-1.0*Z); Flast=mfexp(log_F(nanos)); FUNCTION Eval_abundancia int i, j; // Estructura inicial de equilibrio referencia para el primer año Neq(1)=mfexp(log_Rmed); Neqv(1)=mfexp(log_Rmed); for (j=2;j<=nedades;j++) { Neq(j)=Neq(j-1)*exp(-1.*Z(1,j-1));// stock eq Neqv(j)=Neqv(j-1)*exp(-1.*M);} // stock virginal en eq Neq(nedades)=Neq(nedades)/(1-exp(-1.*Z(1,nedades)));// grupo plus Neqv(nedades)=Neqv(nedades)/(1-exp(-1.*M));// grupo plus N(1)=mfexp(log(Neq)+log_desv_No);// Composición de ededades poblacion inicial Reclutas=mfexp(log_Rmed+log_desv_Rt);




7

//Reclutas anuales a la edad 2 for (i=2;i<=nanos;i++) {N(i,1)=Reclutas(i-1);} //Sobrevivencia por edad(a+1) y año(t+1) for (i=1;i<nanos;i++) {N(i+1)(2,nedades)=++elem_prod(N(i)(1,nedades-1),S(i)(1,nedades-1)); N(i+1,nedades)+=N(i,nedades)*S(i,nedades); } FUNCTION Eval_prob_talla_edad Linf=parbiol(1); k=parbiol(2); Lo=parbiol(3); if (active(log_Lo)){Lo=mfexp(log_Lo);} if (active(log_k)){k=mfexp(log_k);} int i, j; //clave edad-talla desde L(1) mu_edad(1)=Lo; for (i=2;i<=nedades;i++){ mu_edad(i)=Linf*(1-exp(-k))+exp(-k)*mu_edad(i-1); } cv_edad=mfexp(log_cva); sigma_edad=cv_edad*mu_edad; // proporcional con la talla por defecto if (active(log_sda)){ sigma_edad=mfexp(log_sda);}// constante if (active(log_sda2)){// independiente sigma_edad=mfexp(log_sda2); } //--------------------------------------------------------------- for (i=1;i<=nedades;i++){ P1(i)=(Tallas-mu_edad(i))/sigma_edad(i); for (j=1;j<=ntallas;j++){ P2(i,j)=cumd_norm(P1(i,j));}} for (i=1;i<=nedades;i++){ for (j=2;j<=ntallas;j++){ P3(i,j)=P2(i,j)-P2(i,j-1);}} Prob_talla=elem_div(P3+1e-16,outer_prod(rowsum(P3+1e-16),Unos_tallas));




8

FUNCTION Eval_capturas_predichas // matrices de capturas predichas por edad y año Cedad=elem_prod(elem_div(F,Z),elem_prod(1.-S,N)); // matrices de capturas predichas por talla y año Cl_pred=Cedad*Prob_talla; // matrices de cruceros predichas por talla y año NM=elem_div(elem_prod(N,1-S),Z); Nlcruceros_pred=elem_prod(NM,Scru)*Prob_talla; // matrices de proporcion de capturas por talla y año pobs=elem_div(Cl,outer_prod(rowsum(Cl),Unos_tallas)+1e-5); ppred=elem_div(Cl_pred,outer_prod(rowsum(Cl_pred),Unos_tallas)); // Cruceros pobs_cru=elem_div(Nlcruceros,outer_prod(rowsum(Nlcruceros),Unos_tallas)+1e-5); ppred_cru=elem_div(Nlcruceros_pred,outer_prod(rowsum(Nlcruceros_pred),Unos_tallas)+1e-5); // vectores de desembarques predichos por año Desemb_pred=rowsum((elem_prod(Cl_pred,Wmed))); FUNCTION Eval_deinteres / RPR Nv=N;// for (int i=1;i<nanos;i++) { Nv(i+1)(2,nedades)=++Nv(i)(1,nedades-1)*exp(-1.0*M); Nv(i+1,nedades)+=Nv(i,nedades)*exp(-1.0*M);} Btot=rowsum((elem_prod(N*Prob_talla,Wmed))); Bcru=rowsum((elem_prod(Nlcruceros_pred,Wmed)));;// biomasas al crucero Bv=rowsum(elem_prod(elem_prod(NM,Sflo)*Prob_talla,Wmed)); // B.cruceros qCru(1)=mfexp(log_qCru); qCPUE(1)=mfexp(log_qCPUE); for (int i=2;i<=nanos;i++) {qCru(i)=qCru(i-1)*mfexp(devq(i-1)); qCPUE(i)=qCPUE(i-1)*mfexp(devqCPUE(i-1));} Bcrucero_pred=elem_prod(qCru,Bcru);




9

SD=rowsum(elem_prod(elem_prod(elem_prod(N,exp(-0.75*Z))*Prob_talla,Wmed),outer_prod(Unos_ano,msex)));// desovantes al 1 septiembre SDo=rowsum(elem_prod(elem_prod(Nv*exp(-0.75*M)*Prob_talla,Wmed),outer_prod(Unos_ano,msex)));// sin pesca al 1 septiembre SDo2=sum(elem_prod(elem_prod((Neqv*exp(-0.75*M))*Prob_talla,msex),colsum(Wmed)/nanos));// virginal al 1 septiembre RPR=elem_div(SD,SDo); RPR2=SD/SDo2; CPUE_pred=elem_prod(qCPUE,Bv); FUNCTION Eval_logverosim int i; suma1=0; suma2=0; for (i=1;i<=nanos;i++) { if (Bcrucero(i)>0){ suma1+=square((log(Bcrucero(i))-log(Bcrucero_pred(i)))/cv1(i));} if (CPUE(i)>0){ suma2+=square((log(CPUE(i))-log(CPUE_pred(i)))/cv2(i));} } FUNCTION Eval_funcion_objetivo int i,j; likeval(1)=0.5*suma1;//Cruceros likeval(2)=0.5*suma2;//CPUE likeval(3)=0.5*norm2(elem_div(log(Desemb)-log(Desemb_pred),cv3));//Desembarques // multinomial flota likeval(4)=-1.*nmus(1)*sum(elem_prod(pobs,log(ppred))); // multinomial cruceros likeval(5)=-1.*nmus(2)*sum(elem_prod(pobs_cru,log(ppred_cru))); // Priors // lognormal Ninicial y Reclutas prior(1)=0.5*norm2((log(row(N,1))-log(Neq))/cvar(1)); prior(2)=0.5*norm2(log_desv_Rt/cvar(2)); if (active(log_k)){// si estima k prior(3)=0.5*square((log_k-log(parbiol(2)))/cvar(3));} if (active(log_qCru)){




10

prior(4)=0.5*square(log_qCru/cvar(4));} if(max(opt_Sel2)>0){ prior(5)=0.5*norm2(dev_log_A50f/cvar(5));} if (active(log_M)){ prior(6)=0.5*square((log_M-parbiol(4))/cvar(6));} if (max(opt_devq)>0){ prior(7)=0.5*norm2(devq/cvar(7));} if (max(opt_devqCPUE)>0){ prior(8)=0.5*norm2(devqCPUE/cvar(8));} f=sum(likeval)+sum(prior); FUNCTION Eval_CTP Sfp=Sflo(nanos);//elem_div(Unos_edad,(1+mfexp(-1.0*log(19)*(edades-mfexp(log_A50f_one))/mfexp(log_Df_one)))); for (int j=1;j<=npbr;j++){ // pbr Np=N(nanos); NMp=NM(nanos); Sp=S(nanos); for (int i=1;i<=nanos_proy;i++){ Npplus=Np(nedades)*Sp(nedades); Np(2,nedades)=++elem_prod(Np(1,nedades-1),Sp(1,nedades-1)); Np(nedades)+=Npplus; Np(1)=mean(Reclutas); // proyecta con R promedio Bp(i,j)=sum(elem_prod(Np*Prob_talla,Wmed(nanos))); Wedad=0.0021*pow(mu_edad,2.6157); Fp = Sfp*Fpbr(j); Zp = Fp + M; Sp = mfexp(-1.0*(Zp)); NMp=elem_div(elem_prod(Np,1-Sp),Zp+1e-10); SDp(i,j)=sum(elem_prod(NMp*Prob_talla,elem_prod(Wmed(nanos),msex))); Cap=elem_prod(elem_div(Fp,Zp),elem_prod(Np,(1-Sp)))*Prob_talla; YTP(i,j)=sum(elem_prod(Cap,Wmed(nanos))); } CTP(j)=YTP(1,j); }




11

// RPR Nvp=Nv(nanos);// ultima estimación for (int i=1;i<=nanos_proy;i++) { Nvplus=Nvp(nedades)*exp(-1.0*M); Nvp(2,nedades)=++Nvp(1,nedades-1)*exp(-1.0*M); Nvp(nedades)+=Nvplus; Nvp(1)=mean(Reclutas); SDvp(i)=sum(elem_prod((Nvp*exp(-0.75*M))*Prob_talla,elem_prod(Wmed(nanos),msex))); } // Riesgo de RPR año proyectado de interés for (int i=1;i<=npbr;i++) { RPRp(i)=SDp(1,i)/SDvp(i);// } REPORT_SECTION report << "Cruceros obs_pred" << endl; report << Bcrucero << endl; report << Bcrucero_pred << endl; report << "Capturas obs_pred" << endl; report << Desemb << endl; report << Desemb_pred << endl; report << "CPUE obs_pred" << endl; report << CPUE << endl; report << CPUE_pred << endl; report << "Btot " << endl; report << Btot << endl; report << "Bdesov " << endl; report << SD << endl; report << "Bvul " << endl; report << Bv << endl; report << "RPRs" << endl; report << RPR << endl; report << RPR2 << endl; report << "N " << endl; report << N << endl;




12

report << "F" << endl; report << F << endl; report << "Sflo" << endl; report << Sflo << endl; report << "p_obs " << endl; report << pobs << endl; report << "p_pred " << endl; report << ppred << endl; report << "pcruceros_obs " << endl; report << pobs_cru << endl; report << "pcruceros_pred " << endl; report << ppred_cru << endl; report << "Scruceros " << endl; report << Scru << endl; report << "_____________________________ " << endl; report << "log-like " << endl; report << likeval << endl; report << "_____________________________ " << endl; report << "Crecimiento " << endl; report <<"Loo k Lo "<<endl; report << Linf <<" "<< k <<" "<< Lo <<endl; report << "Edades " << endl; report << edades << endl; report << "Talla_edad " << endl; report << mu_edad << endl; report << "$igma_edad " << endl; report << sigma_edad << endl; report << "_____________________________ " << endl; report << "Capturabilidad " << endl; report <<"Crucero "<<endl; report << qCru<<endl; report << "_____________________________ " << endl; report << "$Matriz_P " << endl; report << Prob_talla << endl; report << "_____________________________ " << endl; report << "Proyecciones Biomasa " << endl; report << Bp << endl; report << "Proyecciones Capturas " << endl; report << YTP << endl; report << "Biomasa desovante proyectada"<<endl; report << SDp<<endl; report << "Biomasa desovante virginal proyectada"<<endl; report << SDvp<<endl; report << "_____________________________ " << endl;




13

report << "Captura a la edad" << endl; report << Cedad <<endl; report << "Bio_desov Virginal " << endl; report << SDo << endl; report << "RPR proyectado" << endl; report << RPRp << endl; FUNCTION Eval_mcmc if(reporte_mcmc == 0) mcmc_report<<"BDIR CTP1 CTP2 CTP3 CTP4 CTP5 BDp1_fin BDp2_fin BDp3_fin BDp4_fin BDp5_fin"<<endl; mcmc_report<<Bcrucero_pred(nanos)<<" "<<YTP(1,1)<<" "<<YTP(1,2)<<" "<<YTP(1,3)<<" "<<YTP(1,4)<<" "<<YTP(1,5)<< " "<<SDp(nanos_proy,1)/SD(nanos)<<" "<<SDp(nanos_proy,2)/SD(nanos)<<" "<<SDp(nanos_proy,3)/SD(nanos)<< " "<<SDp(nanos_proy,4)/SD(nanos)<<" "<<SDp(nanos_proy,5)/SD(nanos)<<endl; reporte_mcmc++; GLOBALS_SECTION #include <admodel.h> ofstream mcmc_report("mcmc.txt");




1




2

SITIO WEB SEGUNDO INFORME-FINAL

SUBSECRETARÍA DE ECONOMÍA

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

Proyecto 2.13: Investigación del estatus y posibilidades de explotaciónbiológicamente sustentables en langostino colorado, año 2014:


Septiembre, 2013

Base Datos Modelo

Evaluación stock

INSTITUTO DE FOMENTO PESQUERO

Sección Ediciones y Producción Almte. Manuel Blanco Encalada 839

Fono 56-32-2151500 Valparaíso, Chile

www.ifop.cl

http://www.ifop.cl/

SEGUNDO INFORME - FINAL · 2016. 6. 10. · SEGUNDO INFORME - FINAL Convenio II: Estatus y...

Documents

Transcript of SEGUNDO INFORME - FINAL · 2016. 6. 10. · SEGUNDO INFORME - FINAL Convenio II: Estatus y...