Helsinki 17.6.1929

Kirje

Helsinki 25.5.1925

Kirje

Modelo de evaluación integrada del stock norte-centro de la anchoveta peruana Engraulis ringens Jenyns

Se presenta un nuevo modelo integrado de evaluación para el stock norte-centro de la anchoveta peruana que permite reconstruir y hacer un seguimiento de la estructura de longitudes del stock desde un modelo basado en edades. El modelo fue calibrado usando estimados acústicos de biomasa y estructuras de tallas provenientes de cruceros científicos y de desembarques de la pesquería. Para la calibración se utilizó un algoritmo evolutivo con diferentes funciones de aptitud para cada variable calibrada (biomasas y capturas). Se presentan los estimados mensuales de biomasa total, biomasa desovante, reclutamiento y mortalidad por pesca obtenidos por el modelo de evaluación integrada para el periodo 1964-2008. Se encontraron tres periodos cualitativamente distintos en la dinámica de anchoveta, entre 1961-1971, 1971-1991 y 1991 al presente, que se distinguen tanto por las biomasas medias anuales como por los niveles de reclutamiento observado.

Evaluación del stock norte – centro de la anchoveta peruana (Engraulis ringens Jenyns) por un modelo estadístico estructurado por edades

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.

Estandarización de la captura por unidad de esfuerzo (CPUE) de la flota industrial de cerco del stock norte-centro de la anchoveta peruana (Engraulis ringens Jenyns)

Se trabajó utilizando una metodología basada en Modelos Lineales Generalizados (MLG). La CPUE fue expresada en toneladas por duración de viaje. Las variables explicativas utilizadas fueron el año, mes, capacidad de bodega, latitud, inercia espacial y distancia a la costa. El modelo tuvo un coeficiente de determinación de 0,485, explicando casi la mitad de la variabilidad de la CPUE observada. La variable con mayor influencia en el modelo fue la capacidad de bodega (49% de la varianza explicada), debido posiblemente a que la flota anchovetera posee una capacidad elevada de captura y que los recursos pelágicos tienden a hiper-agregarse, incluso cuando están siendo fuertemente explotados. La correlación entre la CPUE estandarizada y biomasa estimada por un modelo de captura a la edad (r=0,74) indica que el método basado en MLG es recomendable para la estandarización de la CPUE. Se propone a esta CPUE como una alternativa para monitorear la biomasa de la anchoveta.

Helsinki 19/6 -29

Kirje 19.6.1929

[Helsinki] 24/6 1945

Kirje 24.6.1945

Helsinki 10/7 1941

Kirje 10.7.1941

A Gestão de Stock: O Fornecimento de OutPut como factor de redução de custo

O presente trabalho tem como objectivo mostrar a importância que a Gestão económica de Stock tem no processo de redução de custo, por via da implementação de um modelo. E para isso far-se-á um estudo de caso numa empresa inserida no ramo de transformação de pescado – FRESCOMAR. A metodologia adoptada para alcançar os objectivos propostos passou pela pesquisa bibliográfica, recolha de dados e de informação relevante junto da empresa e tratamento dos dados numa folha de Excel. O modelo de gestão de Stock a ser implementado depende essencialmente da componente procura, onde que para uma empresa com procura constante utiliza-se os modelos determinísticos e para uma com procura aleatória utiliza-se os modelos estocásticos (Nível de Encomenda e Revisão Cíclica). Nos modelos determinísticos temos 4 modelos diferenciados pela forma de reposição e a admissibilidade da procura. Com as informações recolhidas junto da empresa em estudo escolhemos implementar o modelo de reposição não instantânea com ruptura não permitida e obtivemos a optimização do Stock com níveis reduzidos de produção e consequentemente houve uma diminuição do custo. Com resultados obtiveram-se ainda valores da Quantidade Óptima a ser Produzida, do Stock Máximo e do Custo Total Óptimo por unidade de tempo. Devido a diversidade de produtos propomos à empresa a utilização da análise ABC para classificar os produtos reagrupando-os em classes A, B e C, conforme o peso no consumo de Stock.

Fluctuaciones en el stock de anchovetas desovantes durante las temporadas reproductivas de primavera 1964 -1978

Estudio de los mecanismos que inciden en las fluctuaciones de su biomasa, como consecuencia de las interrelaciones con el medio ambiente, biótico y abiótico.

Helsinki 23.10.1931

Kirje

Helsinki 23.5.1925

Kirje

Helsinki 31/8 1942

Kirje 31.8.1942