Espectro alimentario y ración de alimentación de engraulis ringens y sardinops sagax sagax, y mortalidad de huevos de la anchoveta peruana por predación

Se analiza la dieta de Engraulis ringens y Sardinops sagax sagax, del stock Norte-Centro durante agosto-setiembre 1995, en el Crucero BIC Humboldt 9508-09. La ración diaria se determinó mediante el modelo de SAINSBURY (1986), utilizando el Software Maxims y el porcentaje de mortalidad natural de huevos con la fórmula de MacCall (1980). Las presas fueron diatomeas, dinoflagelados, silicoflagelados, copépodos, euphausidos y huevos de anchoveta entre las más importantes. La ración diaria para la anchoveta se terminó en 0,4505 g.dia-1, tasa de ingestión en 0,0403 g. hora-1 y la tasa de evacuación en 0,2371 g.hora-1. Para la sardina la ración se determinó en 2,6635 g. dia-1 y la tasa de ingestión en 0,2220 g.hora-1 y la tasa de evacuación en 0,2676 g.hora-1. El coeficiente de mortalidad natural de huevos causada por predación (incluyendo el canibalismo) se determinó en 0,075 (equivalente al 10,8% de la mortalidad natural), cantidad menor a la observada durante la primavera de 1994 en la que representó el 20% de la mortalidad natural.

Plan I Investigaciones de anchoveta desarrollo del programa: estructura de la población. Los experimentos de marcación de anchoveta

Describe los procedimientos de marcar peces como método útil para estudiar los movimientos de dispersión, migraciones, edad, crecimiento y estimar la densidad de la población, los efectos de la pesca en los stocks y la estructura de las poblaciones.

Programa de investigación de las algas pardas en el sur del Perú 2011-2015

Describe la manera como el Instituto del Mar del Perú (IMARPE) participará en la gestión y desarrollo de los estudios científicos sobre el recurso macroalgas pardas de la costa sur del Perú (Regiones Ica, Arequipa, Moquegua y Tacna) durante los próximos cinco años 2011-2015.

Identificación de puntos de pesca en los viajes pesqueros de anchoveta monitoreados por satélites mediante redes neuronales artificiales

La sostenibilidad de los recursos marinos y de su ecosistema hace necesario un manejo responsable de las pesquerías. Conocer la distribución espacial del esfuerzo pesquero y en particular de las operaciones de pesca es indispensable para mejorar el monitoreo pesquero y el análisis de la vulnerabilidad de las especies frente a la pesca. Actualmente en la pesquería de anchoveta peruana, se recoge información del esfuerzo y capturas mediante un programa de observadores a bordo, pero esta solo representa una muestra de 2% del total de viajes pesqueros. Por otro lado, se dispone de información por cada hora (en promedio) de la posición de cada barco de la flota gracias al sistema de seguimiento satelital de las embarcaciones (VMS), aunque en estos no se señala cuándo ni dónde ocurrieron las calas. Las redes neuronales artificiales (ANN) podrían ser un método estadístico capaz de inferir esa información, entrenándose en una muestra para la cual sí conocemos las posiciones de calas (el 2% anteriormente referido), estableciendo relaciones analíticas entre las calas y ciertas características geométricas de las trayectorias observadas por el VMS y así, a partir de las últimas, identificar la posición de las operaciones de pesca. La aplicación de la red neuronal requiere un análisis previo que examine la sensibilidad de la red a variaciones en sus parámetros y bases de datos de entrenamiento, y que nos permita desarrollar criterios para definir la estructura de la red e interpretar sus resultados de manera adecuada. La problemática descrita en el párrafo anterior, aplicada específicamente a la anchoveta (Engraulis ringens) es detalllada en el primer capítulo, mientras que en el segundo se hace una revisión teórica de las redes neuronales. Luego se describe el proceso de construcción y pre-tratamiento de la base de datos, y definición de la estructura de la red previa al análisis de sensibilidad. A continuación se presentan los resultados para el análisis en los que obtenemos una estimación del 100% de calas, de las cuales aproximadamente 80% están correctamente ubicadas y 20% poseen un error de ubicación. Finalmente se discuten las fortalezas y debilidades de la técnica empleada, de métodos alternativos potenciales y de las perspectivas abiertas por este trabajo.