Comportamiento de redes de arrastre y selectividad de la red de fondo 400/130 en el estudio de la merluza en otoño 1997

Los resultados del comportamiento de las redes de arrastre de fondo y pelágica utilizadas en el crucero de evaluación del stock de Merluza en otoño de 1997, BIC Humboldt 9705-06, muestran, según el análisis de los modelos de regresión lineal, una buena correlación entre la abertuda vertical y la abertura horizontal entre alas de la boca de la red, en todos los estratos de profundidad; y una ligera variación en el estrato II, de la relación entre la profundidad y la longitud de cable de arrastre principal; existiendo una buena correlación en los estratos I y III debido a la configuración del fondo, velocidad de arrastre, condiciones de las corrientes submarinas, medio ambiente, etc. Así tenemos que la abertura vertical y la abertura horizontal en función a la velocidad de arrastre, fue inversa y directamente proporcional con un buen grado de correlación. La selectividad de la red de arrastre de fondo Granton 400/130 con copo de 80 mm y sobre copo de 13 mm de tamaño de malla, utilizada en la evaluación del recurso merluza se realizó mediante el método de copo cubierto. Se obtuvieron ojivas naturales de retención y escape, curvas de selección por subáreas. El factor de selección para la merluza en forma general fue de 4,0 y los rangos de selección se determinaron entre 31,1 cm a 36 cm y la ojiva natural al 50% fue de 33,20 cm.

Comportamiento de las redes de arrastre pelágicas utilizadas en el crucero BIC Humboldt y BIC Jose Olaya Balandra 9808-09 de Paita a Tacna.

Resultados del comportamiento de las redes de arrastre pelágica modelo alemán Engel 988/400 utilizadas para la Evaluación de Recursos Pelágicos: Anchoveta (Engraulis ringens), Sardina (Sardinops sagax sagax), Jurel (Trachurus picturatus murphyi), Caballa (Scomber japonicus peruanus) y Samasa (Anchoa nasus) durante el crucero Hidroacústico 9808-09 a bordo de los BICs Humboldt y José Olaya Balandra entre Paita - Callao - Los Palos (Tacna). Se determinó la distancia entre puertas, el área de la boca de la red y el volumen de agua filtrada que tuvieron las redes en los arrastres efectivos de una milla náutica de distancia durante los 188 lances de comprobación, obteniéndose un rendimiento; se capturó un total de 18.357,87 kg; correspondiendo para la anchoveta 653,51 kg; sardina 108,05; jurel 24,84 kg; caballa 299,77 kg; samasa 228,95 kg y otros recursos hidrobiológicos 17.042,76 kg; con un índice de captura (CPUE) de 249,31 kg. Los valores de datos de comportamiento de la red como la abertura horizontal de la boca, abertura vertical, profundidad de la red y distancia entre la relinga inferior al fondo, etc., se obtuvo en forma directa por medio de una net sonda FS 900 SIMRAD, y SCANMAR RX 400, los arrastres tuvieron en promedio una duración de 21 minutos con una velocidad de 3,4 nudos.

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.