El doctor Eleuterio Yáñez Rodríguez, profesor titular de la Universidad Católica de Valparaíso (PUCV) y que entre sus grados académicos cuenta con un doctorado en biología oceanográfica y otro en biología oceanológica, elaboró un texto donde analiza la pesquería de jurel (Trachurus murphyi) desarrollada en el Pacífico Sur Oriental (PSO), considerando la existencia de una sola unidad de stock (hipótesis).
Para tal efecto, el Dr. Yáñez toma en cuenta la captura total (C) realizada por diferentes países en el PSO; el índice de abundancia captura por unidad de esfuerzo (CPUE) de la flota chilena de la zona centro-sur; el esfuerzo total de pesca estándar (E = C/CPUE); y la temperatura superficial del mar registrada con satélites NOAA (TSM-NOOA), como un promedio de dicha zona comprendida entre los 32º – 42ºS y 71º – 80ºW.
A continuación reproducimos íntegramente los postulados del investigador de la PUCV:
«Las capturas anuales de la flota chilena de la zona centro-sur del país (1983-2016) son representativas de las capturas totales realizadas en el PSO, al representar una relación lineal directa (y = 0,8482 x – 248.982) con un alto grado de ajuste (R2 = 0,91). En el análisis se utilizan redes neuronales artificiales (RNAs; Tan et al., 1999; Yáñez et al., 2016) y modelos de producción que consideran la variabilidad ambiental (CLIMPROD; Fréon et al., 1993; Fréon & Yáñez, 1995).
En la aplicación de RNAs se descartan variables correlacionadas y de menor peso, determinando finalmente como variables de entrada la TSM-NOAA y él E, ambas con desfases en el tiempo (Yáñez et al., 2016). Los modelos se entrenan con los datos suavizados con tres meses centrados del período 1973-2012 y se validan con 20% de datos aleatorios de dicho período. Finalmente, el modelo seleccionado presenta una varianza explicada de 88% y un error estándar de predicción del 40%, indicando un cierto grado de dispersión. Así, las capturas mensuales de jurel puede ser bien explicadas con el esfuerzo de pesca del mes (E (t-0)) y de meses anteriores (E (t-36) y E (t-12)), además de tres TSM-NOAA desfasas (TSM-NOAA (t-38), TSM-NOAA (t-50) y TSM-NOAA (t-14)). Estos resultados publicados, previa revisión por pares, muestran cómo las capturas del jurel dependen entonces del esfuerzo de pesca (del mes y de meses previos) y de las condiciones ambientales en la zona de pesca (de meses previos), variables que podrían estar afectando la abundancia y/o la disponibilidad del recurso en cuestión.
Por otra parte, para la pesquería desarrollada en el período 1983-2016 se ajusta y valida nuevamente el siguiente modelo de producción CLIMPROD, mostrando la influencia del esfuerzo de pesca:
CPUE = (a e – b E)
R2 = 0,56; R2 Jackknife = 0,50; y k (clases significativas en las capturas) = 5
Sin embargo, también se ajusta y valida el siguiente modelo que muestra la influencia del ambiente:
CPUE = – a + b TSM-NOAA
R2 = 0,59; R2 Jackknife = 0,52; k = 5; R (reclutamiento) = 2 años; con el ambiente afectando el reclutamiento (Espíndola et al., 2016).
Finalmente, al considerar ambas variables explicativas se logra el siguiente modelo CLIMPROD:
CPUE = (- a + b TSM-NOAA) e– c E
R2 = 0,91; R2 Jackknife = 0,88; k = 5; R = 2 años; con el ambiente afectando la abundancia.
Aunque también es probable un efecto del ambiente sobre la disponibilidad.
Cabe hacer notar que durante el 2015-16 se desarrolló un fuerte fenómeno de El Niño, evento que aumenta la disponibilidad y por ende la CPUE, sin que eso implique un aumento de la abundancia del recurso. Luego, con el modelo CLIMPROD antes mencionado se estima, considerando la TSM-NOAA promedio de los cinco años previos al evento El Niño 2015-16 y el esfuerzo de pesca estándar del 2016, una captura máxima permisible de 660.000 toneladas. Estas capturas son inferiores a las estimadas para el 2014 y 2015 de más de 725.000 toneladas, indicando que el recurso no se estaría recuperando, dado que el índice de abundancia CPUE se mantiene relativamente estable en los últimos años. Cabe señalar que la OROP estimó para el 2017 una captura total permisible de 493.000 toneladas».
Referencias
Espíndola, F., J.C. Quiroz, R. Wiff & E. Yáñez. 2016. Incorporating sea surface temperature into stock-recruitment relationship: Application to jack mackerel (Trachurus murphyi) off Chile. Revista de Biología Marina & Oceanografía. Vol. 51 (1): 137-145.
Fréon, P., C. Mullon & G. Pichon. 1993. CLIMPROD: Experimental interactive software for choosing and fitting surplus production models incluiding environmental variables. FAO, Computerized Information Series (Fisheries), Nº 5, 76 p.
Fréon, P. & E. Yáñez. 1995. Influencia del medio ambiente en evaluación de stock: una aproximación con modelos globales de producción. Invest. Mar., Valparaíso, 23: 25-47.
Tan, Y & V. Cauwenberghe. 1999. Neural-networks-bases d-step-ahead predictors for nonlinear systems with time day. Eng. Appl. Artif. Intell 12 (1): 21-25.
Yáñez, E., F. Plaza, C. Silva, F. Sánchez, M.A. Barbieri & A. Aranis. 2016. Pelagic resources landings in central-southern Chile under the A2 climate change scenario. Ocean Dynamics, Vol. 66, Issue 10: 1333–1351