A behavioral ecology of shermen: hidden stories from trajectory data in the Northern Humboldt Current System

This work proposes an original contribution to the understanding of shermen spatial behavior, based on the behavioral ecology and movement ecology paradigms. Through the analysis of Vessel Monitoring System (VMS) data, we characterized the spatial behavior of Peruvian anchovy shermen at di erent scales: (1) the behavioral modes within shing trips (i.e., searching, shing and cruising); (2) the behavioral patterns among shing trips; (3) the behavioral patterns by shing season conditioned by ecosystem scenarios; and (4) the computation of maps of anchovy presence proxy from the spatial patterns of behavioral mode positions. At the rst scale considered, we compared several Markovian (hidden Markov and semi-Markov models) and discriminative models (random forests, support vector machines and arti cial neural networks) for inferring the behavioral modes associated with VMS tracks. The models were trained under a supervised setting and validated using tracks for which behavioral modes were known (from on-board observers records). Hidden semi-Markov models performed better, and were retained for inferring the behavioral modes on the entire VMS dataset. At the second scale considered, each shing trip was characterized by several features, including the time spent within each behavioral mode. Using a clustering analysis, shing trip patterns were classi ed into groups associated to management zones, eet segments and skippers' personalities. At the third scale considered, we analyzed how ecological conditions shaped shermen behavior. By means of co-inertia analyses, we found signi cant associations between shermen, anchovy and environmental spatial dynamics, and shermen behavioral responses were characterized according to contrasted environmental scenarios. At the fourth scale considered, we investigated whether the spatial behavior of shermen re ected to some extent the spatial distribution of anchovy. Finally, this work provides a wider view of shermen behavior: shermen are not only economic agents, but they are also foragers, constrained by ecosystem variability. To conclude, we discuss how these ndings may be of importance for sheries management, collective behavior analyses and end-to-end models.

Variabilidad espacial de la pesquería de Dosidicus gigas (d’Orbigny, 1835) calamar gigante del 2004 al 2012

Se efectuó un análisis de la distribución espacial de operaciones de pesca de la flota calamarera industrial dentro y fuera de la zona económica exclusiva peruana (ZEE) con relación a la temperatura superficial de mar (TSM) y concentración de clorofila-a (Cl-a) para el periodo 2004-2012. La data de operaciones de pesca se dividió en tres periodos en función a distancia a la costa considerando regulaciones de pesca, de enero 2004 a octubre 2010, de noviembre 2010 a diciembre 2011 y 2012. Durante el primer periodo, se identificaron dos patrones mensuales de distribución espacial, de enero a julio fue a lo largo del litoral desde Paita (5°S) hasta San Juan de Marcona (15°22’S) y de agosto a diciembre entre Chimbote y Paita. En el segundo periodo, las operaciones de pesca formaron pequeñas concentraciones y puntos de pesca dispersas debido a la restricción de pesca dentro de las 80 millas náuticas desde noviembre del 2010. Durante el 2012 la flota se localizó fuera de la ZEE. Las mayores concentraciones de la flota se ubicaron entre 30 a 90 millas náuticas de la costa. Mayores concentraciones de pesca se localizaron en Paita-Chimbote (5°-9°S) y Callao- San Juan de Marcona (12°03’-15°22’S). Las faenas de pesca se realizaron en un rango amplio de TSM entre 14,1 y 26,8 °C, con mayor incidencia en temperaturas entre 18,4 a 22 °C, con tendencia a localizarse en áreas de mayor temperatura durante los últimos años. Respecto a la clorofila-a, la flota faenó entre concentraciones de clorofila-a de 0 a 9,5 mg/m3 dentro de la ZEE, y entre 0,2 y 0,5 mg/m3 fuera de la ZEE. Se observó un patrón de distribución de flota, asociado a las anomalías de temperatura superficial de mar del área El Niño 1+2, a la distribución latitudinal y una variabilidad cíclica mensual de la TSM.

Variabilidad espacio-temporal de paralarvas de cefalópodos en el mar peruano entre los años 2013 y 2014

Se describe la composición de especies, distribución, abundancia y frecuencia de paralarvas de cefalópodos en el mar peruano. Se determinó un total de 14 familias, 8 géneros, 4 especies en un total de 1109 muestras de zooplancton colectadas con red Hensen a 50 metros de profundidad desde la superficie, proveniente de 8 cruceros de investigación ejecutados durante los años 2013 y 2014; siendo las especies más dominantes Argonauta spp. (41.4%) y Abraliopsis sp. (6.4%); y las familias Ommastrephidae (13%), Octopodidae (9.1%), Gonatidae (3.9%) y Pyroteuthidae (3.7%). Las paralarvas mostraron una distribución espacial y una relación especie-específica con las masas de agua. Las especies de Argonauta spp. estuvieron relacionadas con ASS, ACF y AES/ATS, y el aumento de sus abundancias relacionadas con el aumento de temperatura; la familia Ommastrephidae relacionadas con ASS y ACF, con una distribución oceánica; la familia Octopodidae distribuida solo en el norte-centro dentro de la plataforma continental; la familia Gonatidae asociadas únicamente a ACF; mientras que las familias Onychoteuthidae y Pyroteuthidae no mostraron patrón de distribución ni preferencia por alguna masa de agua específica.

End-to-end modelling for an ecosystem approach to fisheries in the Northern Humboldt Current Ecosystem

This work represents an original contribution to the methodology for ecosystem models' development as well as the rst attempt of an end-to-end (E2E) model of the Northern Humboldt Current Ecosystem (NHCE). The main purpose of the developed model is to build a tool for ecosystem-based management and decision making, reason why the credibility of the model is essential, and this can be assessed through confrontation to data. Additionally, the NHCE exhibits a high climatic and oceanographic variability at several scales, the major source of interannual variability being the interruption of the upwelling seasonality by the El Niño Southern Oscillation, which has direct e ects on larval survival and sh recruitment success. Fishing activity can also be highly variable, depending on the abundance and accessibility of the main shery resources. This context brings the two main methodological questions addressed in this thesis, through the development of an end-to-end model coupling the high trophic level model OSMOSE to the hydrodynamics and biogeochemical model ROMS-PISCES: i) how to calibrate ecosystem models using time series data and ii) how to incorporate the impact of the interannual variability of the environment and shing. First, this thesis highlights some issues related to the confrontation of complex ecosystem models to data and proposes a methodology for a sequential multi-phases calibration of ecosystem models. We propose two criteria to classify the parameters of a model: the model dependency and the time variability of the parameters. Then, these criteria along with the availability of approximate initial estimates are used as decision rules to determine which parameters need to be estimated, and their precedence order in the sequential calibration process. Additionally, a new Evolutionary Algorithm designed for the calibration of stochastic models (e.g Individual Based Model) and optimized for maximum likelihood estimation has been developed and applied to the calibration of the OSMOSE model to time series data. The environmental variability is explicit in the model: the ROMS-PISCES model forces the OSMOSE model and drives potential bottom-up e ects up the foodweb through plankton and sh trophic interactions, as well as through changes in the spatial distribution of sh. The latter e ect was taken into account using presence/ absence species distribution models which are traditionally assessed through a confusion matrix and the statistical metrics associated to it. However, when considering the prediction of the habitat against time, the variability in the spatial distribution of the habitat can be summarized and validated using the emerging patterns from the shape of the spatial distributions. We modeled the potential habitat of the main species of the Humboldt Current Ecosystem using several sources of information ( sheries, scienti c surveys and satellite monitoring of vessels) jointly with environmental data from remote sensing and in situ observations, from 1992 to 2008. The potential habitat was predicted over the study period with monthly resolution, and the model was validated using quantitative and qualitative information of the system using a pattern oriented approach. The nal ROMS-PISCES-OSMOSE E2E ecosystem model for the NHCE was calibrated using our evolutionary algorithm and a likelihood approach to t monthly time series data of landings, abundance indices and catch at length distributions from 1992 to 2008. To conclude, some potential applications of the model for shery management are presented and their limitations and perspectives discussed.

Aplicación del método de congelación de ovarios para estimar la distribución espacial de cardúmenes desovantes de anchoveta

Estudia los resultados acerca del uso y ventajas de la técnica de congelación de ovarios mediante un criostato portátil, para estimar a tiempo real, el estado reproductivo de la anchoveta mediante análisis microscópico de gónadas, durante los cruceros de evaluación.

Distribución espacial de cardúmenes desovantes y estado de madurez gonadal de anchoveta y vinciguerria durante la primavera 2003

Se evalúa la distribución latitudinal de cardúmenes desovantes y el estado reproductivo de la anchoveta Engraulis ringens, entre octubre y diciembre 2003, durante el crucero BIC Olaya y Humboldt 0310-12. La anchoveta no se encontró desovando, a excepción de aquélla distribuida en la franja costera, dentro de las 20 mn cerca de la costa.

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.

Relaciones ontogénicas y espacio-temporales en la dieta del calamar gigante (Dosidicus gigas) en Perú, utilizando un Modelo Aditivo Generalizado

El calamar gigante Dosidicus gigas (d'Orbigny, 1835) es un depredador importante en el ecosistema del Perú. Se postula que el papel del calamar gigante varía teniendo en cuenta la talla, tiempo, hora, temperatura y distribución espacial. Para comprobar esta hipótesis se aplicó un modelo aditivo generalizado (GAM) en datos biológicos de alimentación de 4178 calamares gigantes capturados por la flota industrial pesquera a lo largo del litoral peruano (3ºS a 18ºS) desde 2 a 299 millas náuticas (mn) de distancia a la costa desde el año 2004 a 2009 realizados por el Laboratorio de Ecología Trófica del Instituto del Mar del Perú (IMARPE). La talla de los calamares estudiados fluctuó entre 14 y 112 cm de longitud de manto (LM). En total 43 item-presa fueron registrados, los grupos más importantes fueron los cefalópodos (Dosidicus gigas), Teleosteii (Photichthyidae, Myctophidae y Nomeidae) y Malacostraca crustáceos (Euphausiidae). Las presas principales fueron D. gigas (indicando canibalismo) en términos gravimétricos (% W=35.4), los otros cephalopodos en frecuencia de ocurrencia (FO=14.4), y los eufáusidos en términos de abundancia relativa (% N=62.2). Estos resultados reflejan una alta variabilidad de la dieta, y un espectro trófico similar en comparación con otras latitudes en ambos hemisferios (México y Chile). Los modelos GAM muestran que todas las variables predictoras fueron significativas en relación a la variable respuesta llenura estomacal (p <0.0001). La llenura estomacal fue mayor en los individuos juveniles, también durante la noche hubo mayor consumo, mientras no se reflejaron tendencias en la alimentación con relación a la temperatura superficial del mar (TSM), pero espacialmente se observan cambios en la dieta, aumentando el porcentaje de llenura a medida que esta especie se aleja de la costa. Por lo tanto se concluye que la dieta del calamar gigante depende de la talla y su distribución espacio-temporal.