Plan III Investigaciones sobre aves marinas Desarrollo de los programas: Estimación de las poblaciones de aves guaneras mediante censos gráficos, fluctuaciones mensuales, crecimiento de las poblaciones y la disponibilidad de alimento, migraciones y mortalidad, reproducción y alimentación.

Describe la magnitud y fluctuaciones de las poblaciones de ves guaneras, incluyendo sus migraciones y mortandades en relación con los cambios del medio ambiente y la disponibilidad de alimento.

Estudio básico de artes de arrastre mediante modelos experimentales

Presenta los resultados de estudios realizados con tres tipos de artes de arrastre de fondo (red camaronera de 4 paneles, red demersal de 2 y 6 paneles) mediante modelos de prueba, dependiendo de la exactitud y obediencia de la ley de similitud en redes de pesca. Deduce que la mayor abertura vertical de la boca de red y menor resistencia hidrodinámica se dan cuando la relación Dw / 1 (abertura horizontal de las alas/longitud de la relinga superior) es menor, perteneciendo a la red demersal de 6 paneles.

Estimación de la población del calamar gigante Dosiducs gigas en el litoral peruano mediante el análisis de cohortes

Presenta los estimados de la abundancia poblacional del calamar gigante mediante el análisis de cohortes para los años de 1991 a 1995. Identifica dos cohortes, las que se reclutan a la pesquería en diferentes momentos y dan origen a fuertes pulsos de reclutamiento.

Adquisición de Bienes y/o Contratación de Servicios Mediante la Utilización del Sistema de Gestión Logística (SIGI)

Establecer las normas y procedimientos administrativos necesarios para la planificación, adjudicación, contratación, adquisición, recepción y distribución de bienes y/o contratación de servicios para el IMARPE, regulando los procedimientos, obligaciones y responsabilidades que se deriven de los mismos, mediante la utilización del Sistema Automatizado de Gestión Logística (SIGI).

Mejora en la construcción y operatividad de espineles de fondo mediante aplicación tecnológica

Al analizar los diferentes armados y disposición de espineles de fondo, se detectó que el 45% de la captura total, se compone de anguila (Ophichthus remiger), el 6% de congrio rojo (Brotula clarkae) y 12% de congrio gato (Lepophidium negropinna). El descarte representó el 59% de la captura, con especies no comerciales (anguila juvenil, morena, bio bio, y pez iguana). La correlación entre la captura y el tiempo de reposo, muestra que a menor tiempo de espera es mayor la captura. Durante el cobrado del espinel de fondo, se producen algunas dificultades cuando se captura morena y anguila, que al tratar de escapar se enredan en el reinal. Se logró el mejoramiento de la operatividad del espinel con adición de giratorios y, con el uso de un modelo de espinel tipo avión, con el que se logra que la línea madre quede cerca al fondo.

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.