Condrictios de la Argentina y Uruguay: lista de trabajo

Presentamos aquí una lista actualizada de los condrictios (tiburones, rayas, quimeras y pez elefante) que han sido citados de la Argentina y Uruguay, incluyendo las especies de agua dulce de la familia Potamotrygonidae. Cuando una especie está presente en Argentina o en Uruguay, se lo indica a continuación de la especie; las demás, son compartidas. No se indica la distribución de las especies en otras áreas. Muchas de las especies conocidas de Uruguay terminan allí su distribución meridional, y ocasionalmente algunas entran a aguas argentinas y otras podrían hacerlo. Estas presencias ocasionales parecen no ser muy comunes. La progresiva disminución de las capturas de Dasyatis violacea con la disminución de temperatura hacia el sur ha sido demostrada (Domingo et al., 2005). En 1981 Menni publicó una lista de las familias de peces que no sobrepasaban la latitud del Río de La Plata, y de los condrictios mencionados, Orectolobidae, Ginglymostomatidae y Rhinopteridae, sólo una especie de la última familia ha sido citada en años recientes de Uruguay. Al contrario, especies que han sido citadas de la Argentina, como Sphyrna tudes de Mar del Plata por Berg (1895) o Narcine brasiliensis de la provincia de Buenos Aires por Lahille (1928), no han sido halladas de nuevo. La lista está basada en el catálogo crítico de Menni et al. (1984), y se han hecho las modificaciones taxonómicas necesarias y agregado las especies nuevas para el área. Debido al carácter práctico de esta lista, sólo se incluyen los autores de las especies y la fecha de su descripción. En los nuevos registros se agrega un breve comentario fundamentando la inclusión. Estando disponible el catálogo de Eschmeyer (1998) y su versión on-line, nos pareció que más detalles eran innecesarios. En la macrosistemática de los holocéfalos se sigue a Didier (2004), en la de los tiburones a Compagno (2005) y en la de los batoideos a McEachran & Aschliman (2004). Para las especies de Uruguay se ha seguido principalmente a Nion et al. (2002) y a Meneses y Paesch (1997), y deben mencionarse los trabajos anteriores de Ximénez (1962) y de Carrera (1991) que proveen referencias previas. La bibliografía se limita a trabajos generales que pueden ser de utilidad, los trabajos en que se basan las nuevas referencias, y los que corresponden a comentarios. No se han incluido numerosos trabajos sobre biología y ecología de estos organismos, que han modificado mucho la información resumida en Menni (1986), pero sí algunos que muestran cambios considerables de distribución. (PDF tiene 18 paginas.)

Bibliografía de los peces de agua dulce de Argentina y Uruguay. Sup. 1988.

La presente lista constituye el tercer suplemento a las bibliografías de los peces de Agua Dulce de la Argentina y Uruguay (López et al., 1981, 1982, 1986). Los criterios que sustentan la inclusión de los trabajos son los señalados en 1981. Se incluyen en este trabajo los artículos posteriores a 1986 y los que han pasado inadvertidos en las anteriores. Se mencionan las especies citadas, salvo cuando figuran en el título del trabajo o su número es excesivo. (PDF tiene 36 paginas.)

A-SCALA: an age-structured statistical catch-at-length analysis for assessing tuna stocks in the eastern tropical Pacific Ocean

English: We describe an age-structured statistical catch-at-length analysis (A-SCALA) based on the MULTIFAN-CL model of Fournier et al. (1998). The analysis is applied independently to both the yellowfin and the bigeye tuna populations of the eastern Pacific Ocean (EPO). We model the populations from 1975 to 1999, based on quarterly time steps. Only a single stock for each species is assumed for each analysis, but multiple fisheries that are spatially separate are modeled to allow for spatial differences in catchability and selectivity. The analysis allows for error in the effort-fishing mortality relationship, temporal trends in catchability, temporal variation in recruitment, relationships between the environment and recruitment and between the environment and catchability, and differences in selectivity and catchability among fisheries. The model is fit to total catch data and proportional catch-at-length data conditioned on effort. The A-SCALA method is a statistical approach, and therefore recognizes that the data collected from the fishery do not perfectly represent the population. Also, there is uncertainty in our knowledge about the dynamics of the system and uncertainty about how the observed data relate to the real population. The use of likelihood functions allow us to model the uncertainty in the data collected from the population, and the inclusion of estimable process error allows us to model the uncertainties in the dynamics of the system. The statistical approach allows for the calculation of confidence intervals and the testing of hypotheses. We use a Bayesian version of the maximum likelihood framework that includes distributional constraints on temporal variation in recruitment, the effort-fishing mortality relationship, and catchability. Curvature penalties for selectivity parameters and penalties on extreme fishing mortality rates are also included in the objective function. The mode of the joint posterior distribution is used as an estimate of the model parameters. Confidence intervals are calculated using the normal approximation method. It should be noted that the estimation method includes constraints and priors and therefore the confidence intervals are different from traditionally calculated confidence intervals. Management reference points are calculated, and forward projections are carried out to provide advice for making management decisions for the yellowfin and bigeye populations. Spanish: Describimos un análisis estadístico de captura a talla estructurado por edad, A-SCALA (del inglés age-structured statistical catch-at-length analysis), basado en el modelo MULTIFAN- CL de Fournier et al. (1998). Se aplica el análisis independientemente a las poblaciones de atunes aleta amarilla y patudo del Océano Pacífico oriental (OPO). Modelamos las poblaciones de 1975 a 1999, en pasos trimestrales. Se supone solamente una sola población para cada especie para cada análisis, pero se modelan pesquerías múltiples espacialmente separadas para tomar en cuenta diferencias espaciales en la capturabilidad y selectividad. El análisis toma en cuenta error en la relación esfuerzo-mortalidad por pesca, tendencias temporales en la capturabilidad, variación temporal en el reclutamiento, relaciones entre el medio ambiente y el reclutamiento y entre el medio ambiente y la capturabilidad, y diferencias en selectividad y capturabilidad entre pesquerías. Se ajusta el modelo a datos de captura total y a datos de captura a talla proporcional condicionados sobre esfuerzo. El método A-SCALA es un enfoque estadístico, y reconoce por lo tanto que los datos obtenidos de la pesca no representan la población perfectamente. Además, hay incertidumbre en nuestros conocimientos de la dinámica del sistema e incertidumbre sobre la relación entre los datos observados y la población real. El uso de funciones de verosimilitud nos permite modelar la incertidumbre en los datos obtenidos de la población, y la inclusión de un error de proceso estimable nos permite modelar las incertidumbres en la dinámica del sistema. El enfoque estadístico permite calcular intervalos de confianza y comprobar hipótesis. Usamos una versión bayesiana del marco de verosimilitud máxima que incluye constreñimientos distribucionales sobre la variación temporal en el reclutamiento, la relación esfuerzo-mortalidad por pesca, y la capturabilidad. Se incluyen también en la función objetivo penalidades por curvatura para los parámetros de selectividad y penalidades por tasas extremas de mortalidad por pesca. Se usa la moda de la distribución posterior conjunta como estimación de los parámetros del modelo. Se calculan los intervalos de confianza usando el método de aproximación normal. Cabe destacar que el método de estimación incluye constreñimientos y distribuciones previas y por lo tanto los intervalos de confianza son diferentes de los intervalos de confianza calculados de forma tradicional. Se calculan puntos de referencia para el ordenamiento, y se realizan proyecciones a futuro para asesorar la toma de decisiones para el ordenamiento de las poblaciones de aleta amarilla y patudo.