994 resultados para Modelo TAM


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Aplica el modelo Csirke-Caddy (1983), se estudian los datos de captura de la merluza peruana (Merciluccius Gayi Peruanus) y las tasas instantáneas de mortalidad total (z) del análisis de cohortes para 12 años.

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Se plantea la hipótesis de que la merluza requiere un manejo basado en el enfoque ecosistémico para su recuperación. El objetivo es realizar simulaciones con un modelo ecotrófico multiespecífico, con dos estadios de merluza, para entender las interacciones tróficas de la merluza con sus presas, competidores y depredadores. Las simulaciones con factores biológicos y ambientales, sugirieron que la reducción poblacional de la merluza se atribuye más a factores biológicos (relaciones tróficas y presión de pesca) que a factores ambientales. En general, las proyecciones de biomasa del modelo sugirieron que el stock de merluza a bajos niveles poblacionales presenta una limitada resiliencia.

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Se hipotetiza que la mortalidad por pesca ocasiona efectos ecosistémicos, no sólo sobre la anchoveta, sino también sobre otros componentes del ecosistema, tales como los depredadores tope. El objetivo es realizar simulaciones con un modelo ecotrófico multiespecífico cubriendo el decenio de los años 2000, cambiando la mortalidad por pesca y analizando las variaciones en la biomasa de anchoveta, aves guaneras y lobos marinos. Se usó el Índice de Oscilación Peruano (IOP) para incluir una mediación que afecte la vulnerabilidad de las presas de la anchoveta. Se comparó el ajuste de los datos observados, usando dos tipos de dieta para anchoveta (fitoplanctófaga y zooplanctófaga). Se realizaron proyecciones de la biomasa, cambiando la mortalidad por pesca de 0,0 a 1,4 año-1. Las simulaciones con la dieta zooplanctófaga, que eleva el nivel trófico de la anchoveta de 2,35 a 3,36, produjo un menor ajuste entre los datos observados y simulados. La relación inversa entre la mortalidad por pesca y la biomasa desovante de la anchoveta, mostró que mortalidades por pesca entre 0,8 y 1,4 año-1 estarían asociadas a una biomasa desovante mínima de anchoveta, tomando en consideración sus relaciones multiespecíficas. También se encontró una relación inversa entre la mortalidad por pesca y las poblaciones de aves guaneras y lobos marinos.

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Se empleó un modelo poblacional estructurado por edades para estimar la abundancia, biomasa, biomasa desovante y el reclutamiento medio del stock norte – centro de la anchoveta peruana entre los años biológicos (octubre a setiembre) 1962-63 y 2007-08. El modelo, basado en un enfoque hacia adelante, fue optimizado minimizando las diferencias de los estimados del modelo y observaciones independientes de biomasa, desembarque y estructuras por edades de los desembarques. Los resultados muestran que han existido tres regímenes de productividad de dicho stock: el primero, entre 1962-63 y 1970-71, con la abundancia, biomasa, biomasa desovante y reclutamiento medio más altos; el segundo, entre 1971- 72 y 1990-91 con los niveles poblacionales más bajos; y el tercero, entre 1991-92 y 2007-08, con niveles intermedios. Parece claro que luego del colapso de las décadas de 1970 y 1980 el stock se ha recuperado de manera significativa aunque sin alcanzar los niveles de la década de 1960. Desde el año 2001-02 la biomasa desovante se ha mantenido por encima de cinco millones de toneladas, y la mortalidad por pesca ha mostrado una tendencia decreciente. Se demostró que el presente modelo estuvo en capacidad de captar la dinámica poblacional del stock norte – centro de la anchoveta validando su utilidad en las evaluaciones y monitoreo de la población de anchoveta.

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El manejo sostenible de pesquerías es todavía un problema abierto y la teoría de viabilidad ofrece una alternativa para determinar políticas de manejo de los recursos que garanticen la sostenibilidad, una vez definidas las restricciones que determinan los estados sostenibles del sistema. La dinámica poblacional de la anchoveta peruana se modeló usando un modelo estructurado por edades tipo Thomson–Bell con capturas discretas acoplado con el modelo de reclutamiento de Ricker, con pasos semestrales entre los años 1963–1984. Se definió además un conjunto deseable de estados sostenibles, asociado a los niveles del stock y capturas que satisfacen restricciones ecológicas, económicas y sociales previamente definidas. En base a esto se calculó el conjunto de los estados del stock para los que existe un sucesión de capturas que permiten mantenerlo en un estado sostenible (conjunto denominado núcleo de viabilidad) y una familia de conjuntos de capturas viables, que corresponden a todos los niveles de captura que se puedan aplicar sobre cada estado del stock de manera tal que éste se mantenga dentro del núcleo de viabilidad, es decir, permanezca en un estado sostenible. Se encontró una condición suficiente para la existencia de un núcleo de viabilidad no vacío: que la cuota social (captura mínima para mantener en funcionamiento la pesquería) sea menor a un desembarque de 915 800 t semestrales. Se comparó la serie histórica de capturas con las obtenidas a partir de la teoría de viabilidad para el periodo 1963 - 1984, encontrándose que hubo sobrepesca desde finales de 1968, lo que conllevó al colapso de la pesquería durante El Niño de 1972-1973. A partir de los resultados de viabilidad, se definieron 5 estrategias de manejo pesquero (E1–E5) para la anchoveta peruana, concluyéndose que la estrategia precautoria viable media (E5) hubiera podido evitar el colapso de la pesquería de anchoveta, manteniendo además niveles aceptables de pesca. Además, la estrategia precautoria del ICES (E2) no aseguró la sostenibilidad del stock durante los periodos El Niño. Además, se concluye que hubiera sido necesaria una veda de un año después del colapso de la pesquería para que el stock regresara al núcleo de viabilidad, posibilitando un manejo sostenible en adelante. La teoría de la viabilidad, con el núcleo de viabilidad y las capturas viables asociadas, resultaron ser herramientas útiles para el diseño de estrategias de manejo que aseguran la sostenibilidad de los recursos pesqueros.

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