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SEGUNDO INFORME - FINAL Convenio II: Estatus y posibilidades de explotación biológicamente sustentables

de los principales recursos pesqueros nacionales 2014

Proyecto 2.7: Investigación del estatus y posibilidades de explotación biológicamente sustentables en bacalao de profundidad, año 2014:

Bacalao de profundidad, 2014

SUBSECRETARÍA DE ECONOMÍA / Septiembre 2014

I N S T I T U T O D E F O M E N T O P E S Q U E R O

SEGUNDO INFORME - FINAL Convenio II: Estatus y posibilidades de explotación biológicamente sustentables

de los principales recursos pesqueros nacionales 2014

Proyecto 2.7: Investigación del estatus y posibilidades de explotación biológicamente sustentables en bacalao de profundidad, año 2014:


SUBSECRETARÍA DE ECONOMÍA / Septiembre 2014

REQUIRENTE

SUBSECRETARÍA DE ECONOMÍA Y EMPRESAS DE MENOR TAMAÑO:

Subsecretario de Economía y Empresas de Menor Tamaño

Tomás Flores Jaña

EJECUTOR

INSTITUTO DE FOMENTO PESQUERO, IFOP

Director Ejecutivo José Luis Blanco García

Jefe División Investigación Pesquera

Jorge Castillo Pizarro

JEFE DE PROYECTO

Y AUTOR

Juan Carlos Quiroz Espinosa

COLABORADORES

Liu Chong Follert Renato Céspedes Michea

Vilma Ojeda Cerda

INSTITUTO DE FOMENTO PESQUERO / DIVISIÓN INVESTIGACIÓN PESQUERA

SUBSECRETARÍA DE ECONOMÍA - CONVENIO II: ESTATUS Y POSIBILIDADES DE EXPLOTACIÓN BIOLÓGICAMENTE SUSTENTABLES DE LOS PRINCIPALES RECURSOS PESQUEROS NACIONALES 2014

SEGUNDO INFORME – FINAL: PROYECTO 2.7: INVESTIGACIÓN DEL ESTATUS Y POSIBILIDADES DE EXPLOTACIÓN BIOLÓGICAMENTE SUSTENTABLES EN BACALAO DE PROFUNDIDAD, AÑO 2014.

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ÍNDICE GENERAL

Página

INDICE GENERAL…………………………………………………………………………………………. i RESUMEN EJECUTIVO ................................................................................................................. iii 1. INTRODUCCIÓN .................................................................................................................... 1 2. OBJETIVOS ............................................................................................................................ 3 Objetivo general ...................................................................................................................... 3 Objetivos específicos .............................................................................................................. 3 3. ANTECEDENTES ................................................................................................................... 4 4. DATOS E INFORMACIÓN ...................................................................................................... 6 4.1 Desembarques ........................................................................................................................ 6 4.2 Captura por unidad de esfuerzo (CPUE) ................................................................................ 9 4.3 Composición de edad del desembarque ................................................................................. 14 5. METODOLOGIA ..................................................................................................................... 22 5.1 Estructura del modelo y actualización de datos ...................................................................... 22 5.2 Dinámica Poblacional ............................................................................................................... 24 5.3 Captura máxima biológicamente permisible en el área de la Unidad de Pesquería ................ 27 5.4 Captura máxima biológicamente permisible en el área de pesca al norte del paralelo 47° .... 28 6. RESULTADOS ....................................................................................................................... 30 6.1 Resultados Modelo de Evaluación ........................................................................................... 30 6.2 Captura máxima biológicamente permisible en el área de pesca al norte del paralelo 47° LS 52 6.3 Escenario alternativo de Evaluación ........................................................................................ 53 7. DISCUSIÓN ............................................................................................................................ 58 8. CONCLUSIONES ................................................................................................................... 60 9. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS ....................................................................................... 63




ii

ANEXOS: ANEXO 1. Sobre la definición de PBR en el contexto de la LGPA

ANEXO 2. Códigos ADMB: Versión CTP 2013.

ANEXO 3. Mejor Estimación de Capturas (MEC) en el área de pesca al norte del paralelo 47° LS

ANEXO 4. Segunda Sesión Año 2012: Comité Científico Bacalao de Profundidad

ANEXO 5. Reporte Reuniones Coordinación Bilateral IFOP-SUBPESCA.

ANEXO 6. Proyecciones y Capturas Totales Permisibles, Unidad de Pesquería.

ANEXO 7. Modelos




iii

RESUMEN EJECUTIVO Este Informe presenta resultados sobre la evaluación del stock de Bacalao de Profundidad 2013 en su Unidad de Pesquería (área al sur del paralelo 47°S) y describe el procedimiento adoptado para aproximar posibles niveles de explotación en el área al norte del paralelo 47°S. En el caso de la Unidad de Pesquería, se recomienda un rango inicial de Captura Total Permisible o Captura Biológicamente Aceptable (CBA). Sin desmedro de los esfuerzos de modelación y a la luz de un nuevo modelo conceptual de la población de bacalao (Quiroz y Wiff, 2012), el Grupo Científico-Técnico Asesor de esta pesquería (GT-BAC) consideró que la evaluación de stock no es suficiente para establecer el estatus del stock de manera confiable (R. Pesq. 20121) debido a que el nuevo modelo conceptual es escasamente reproducible por los datos biológicos-pesqueros disponibles. En consecuencia con lo anterior, para soslayar las dificultades de modelamiento en la evaluación de stock, el GT-BAC recomendó en el corto plazo: i) adoptar una cuota statu quo, ii) desarrollar un procedimiento alternativo para el establecimiento de la Captura Biológicamente Aceptable, y iii) realizar los estudios necesarios para sustentar técnicamente el procedimiento de estimación de la Captura Biológicamente Aceptable (R. Pesq. 20121). Mientras que paralelamente, el convenio que regula la ejecución de este estudio requiere que la aplicación de un modelo poblacional y la determinación de Puntos Biológicos de Referencia (PBR), se ajusten con los desafíos que demandará la implementación de la nueva Ley General de Pesca y Acuicultura. En este marco, y paralelo a las actividades y tareas que se logren concretar en el GT-BAC para abordar las recomendaciones i), ii) y iii) indicadas en el párrafo anterior, en este informe se reporta la actualización del modelo estadístico estructurado por edades implementad en la Unidad de Pesquería (sur del paralelo 47°S), como también, una metodología empírica para aproximar los posibles niveles de explotación al norte del paralelo 47°S. En el caso de los posibles niveles de explotación al norte del paralelo 47°S, y teniendo presente que el GT-BAC recomendó aplicar un método no basado en modelos para establecer un rango de capturas biológicamente permisibles para el norte del paralelo 47°S, el Instituto de Fomento Pesquero (IFOP) presento al GT-BAC un método ad-hoc tendiente a aproximar los desembarques legales realizados entre los años 2008 y 2012 por la flota artesanal (Ver Anexo 3), los que pueden ser utilizados como valores umbrales de captura en esta área. En el caso del modelo implementado para la Unidad de Pesquería, utiliza para la calibración las estructuras de edades de los peces capturados por la flota industrial, una serie temporal de índices

1 Reporte disponible en http://www.subpesca.cl/transparencia/documentos/RPESQ_189-2012_Cuota_Global_Captura_BACALAO_UPL_2013.pdf




iv

de abundancia basados en captura por unidad de esfuerzo (CPUE) y los desembarques históricos como fuente de mortalidad por pesca. El modelo fue implementado suponiendo la existencia de un único stock pesquero en el área comprendida entre el paralelo 47°LS y el extremo austral de Chile (~56°LS), considerando las capturas del período 1989-2012 y asumiendo que la abundancia al año 1989 no se encuentra en equilibrio debido a fuentes de mortalidad previas. Se estimó la abundancia y el nivel actual de mortalidad por pesca, proyectándose la evolución temporal de la biomasa en el corto y mediano plazo bajo una política de explotación de mortalidad por pesca constante. Los resultados de la Unidad de Pesquería (área al sur del paralelo 47°S) dejan ver reducción de la biomasa desovante de bacalao de profundidad en los últimos 5 años, que en el caso de la biomasa total no es tan pronunciada mostrando estabilidad en los últimos años del análisis. Los actuales niveles de explotación de bacalao de profundidad, expresados en mortalidad por pesca y biomasa desovante y que para el año 2012 alcanzan un nivel de 0,33 (IC: 0,25 – 0,56 año-1) y 7.1 (IC: 5.1 – 9.8 mil*ton) respectivamente, se encuentran por encima de la región de confianza del PBR que define la mortalidad por pesca bajo el Máximo Rendimiento Sostenido (Fmsy) y por debajo del la Biomasa Desovante que se alcanzaría bajo el máximo rendimiento sostenido (BDmsy), indicando que el stock de bacalao de profundidad se encuentra en un estado de sobre-pesca y sobre-explotación. Las proyecciones del stock señalan que los riesgos de observar una reducción en la biomasa desovante se minimizan únicamente bajo niveles de mortalidad por pesca inferiores y conducidos por la implementación de estrategias de explotación con F=Fregla-decisión y F=Fmsy. Por otro lado, al mantener el estatus-quo (F=Factual) se esperan capturas mayores que bordean las 2200 toneladas, sin embargo, bajo esta política de explotación la población muestra reducciones importantes en los escenarios de proyección. En este marco, un nivel de explotación de Fmsy=0.128 año-1 para el año 2014, resultaría en un Captura Biológicamente Aceptable de 1096 toneladas y posibilitaría tender al PBR Fmsy en un horizonte de largo plazo no menor a 50 años. Sin embargo, la aplicación de Fmsy como política de explotación debe ser revisada y discutida en el seno del Comité Científico de las pesquerías demersales.




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1. INTRODUCCIÓN La distribución de la población de bacalao de profundidad (Dissostichus eleginoides) en las costas de Sud-América es extremadamente amplia, extendiéndose desde la costa del Océano Pacífico en el norte de Chile (20°S) hasta el norte de Uruguay en el Océano Atlántico (35°S) (Eastman, 1993). En el caso de la distribución en aguas sub-antárticas, Arana & Vega (1999) sostienen en base a registros pesqueros, que el límite sur-austral de distribución de bacalao de profundidad alcanza hasta las islas King George (61°30‘S), mientras que en aguas antárticas, es conocido que esta especie habita en la mayoría de las zonas de alta abundancia de especies ícticas y mamíferos de la región circumpolar. La amplia distribución del bacalao de profundidad ha llevado a plantear que la dinámica poblacional debería estar sustentada por varias unidades poblacionales con procesos aislados en términos de producción, ya sea por medio del crecimiento somático y el aporte de reclutas. Sin embargo, recientes investigaciones basadas en microquímica de otolitos que permiten la trazabilidad ontogenética del bacalao (Ashford et al., 2005), muestran que el stock chileno tiene un amplia similitud con la población que habitan en la plataforma argentina y el talud del Arco de Scotia, indicando que los peces que se distribuyen en torno al cono sur probablemente constituyen un único stock. Estas nuevas observaciones se alejan del supuesto que en aguas del pacífico austral existe una población auto-sustentable, y vienen a corroborar los resultados de Oyarzun et al. (2003) mediante análisis genético. Hasta la fecha el modelo conceptual poblacional de bacalao de profundidad utilizado en el proceso de asesoría, esta basado en el supuesto que en aguas chilenas existe un único stock auto-sustentable distribuido en toda la zona económica exclusiva. Sin embargo, los nuevos antecedentes que avalan procesos de conectividad y ontogenética, sugieren abandonar el supuesto de pool-dinámico y explorar las posibles líneas de investigación para modificar el modelo conceptual, permitiendo estructurar un nuevo modelo cuantitativo de evaluación que incorpore estos nuevos antecedentes en los procesos poblacionales (ver Quiroz & Wiff, 2012). Si bien, los estudios de microquímica apoyan la hipótesis de aportes de juveniles provenientes del Atlántico austral a la población chilena, implicando que la producción (en peso y número) del stock chileno no dependería únicamente del stock desovante presente en aguas chilenas, sino también, de una fracción de tamaño desconocido que provendría específicamente de zonas productivas localizadas en el Arco de Escocia y de la plataforma continental de Argentina (Ashford et al., 2005), actualmente existen débiles antecedentes en la literatura y datos biológicos/pesqueros para plantear un nuevo modelo cuantitativo. La mayor controversia para construir un nuevo modelo de evaluación es la forma de modelar los reclutamientos, pues, si la población adulta esta estructurada tanto por individuos que inmigran desde el atlántico sur, como por los que han habitado la zona austral de pacífico, surge necesario clarificar cual es la proporción y la importancia de la variabilidad interanual en este proceso.




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Desfavorablemente, con los actuales datos disponibles desde el Programa de Monitoreo de la Pesquería, es difícil acercarse a un valor sensato de este proceso, requiriendo monitoreos específicos en gran parte de la extensión de la plataforma patagónica. Paralelo a las debilidades del modelo conceptual, durante las reuniones bilaterales IFOP-SPP y del Comité Científico realizadas durante el año 2012 (ver Quiroz y Wiff 2013), la mayor parte de los participantes concordó en la necesidad de mejorar las series de datos que son actualmente utilizadas en la evaluación del stock para la Unidad de Pesquería. Entre estas mejoras esta (i) la revisión de los Mejores Estimados de Captura (MEC) y (ii) la construcción de nuevos índices de abundancia que incorporen los principales hitos administrativos y forzantes exógenos que influencian los predictores temporales de abundancia. Entre los principales efectos que pueden estar influenciando los cambios tendenciales de las tasas de captura destaca la depredación de mamíferos sobre la captura retenida, los cambios en las artes de pesca y los procesos de aprendizaje por parte de los pescadores. En este sentido, se priorizo abocar esfuerzos en los resultados provenientes de las pescas de investigación, un tema que deberá ser abordado por el Comité Científico durante las sesiones del año 2013. Cumpliendo con los hitos de control del estudio indicados en el Convenio de Desempeño que regula este proyecto, este Informe detalla los datos y modelo de evaluación propuesto por Quiroz (2007), como una aproximación basal y preliminar para la recomendación de CBA para el año 2014 en la Unidad de Pesquería, sin desmedro que la contraparte en conjunto con IFOP, como también, miembros del comité científico, re-direccionen o sugieran modificaciones plausibles en el modelo cuantitativo. Lo anterior, debido a que bajo el marco de la nueva Ley de Pesca y Acuicultura, que entro en vigencia en Febrero del presente año, es necesario la clasificación de la pesquería con miras a la definición de medidas de conservación y manejo bajo PBR basados en el Máximo Rendimiento Sostenible (MSY).




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2. OBJETIVOS Objetivo general

Actualizar el estatus del recurso bacalao de profundidad y analizar sus posibilidades de explotación biológicamente sustentables en horizontes de corto y mediano plazo, considerando su incertidumbre asociada.

Objetivos específicos

1. Implementar procedimientos de evaluación basados en protocolos científicos para la determinación del estatus del recurso bacalao de profundidad con arreglo al nivel de conocimiento, información e incertidumbre correspondiente, conforme a estándares definidos por la Subsecretaría de Pesca y Acuicultura al efecto.

2. Calcular los Puntos Biológicos de Referencia para el recurso bacalao de profundidad con

la mejor información científica disponible, conforme a lo establecido por la Ley General de Pesca y Acuicultura, informando su incertidumbre asociada.

3. Establecer el estatus actualizado del recurso bacalao de profundidad, sobre la base de sus

principales indicadores de estado y flujo, estimando la incertidumbre involucrada, empleando el mejor conocimiento e información disponible a la fecha de ejecución del estudio, acorde con los estándares establecido por la Subsecretaría de Pesca y Acuicultura.

4. Calcular los niveles de Captura Biológicamente Aceptable para el recurso bacalao de

profundidad, al año 2014, con su análisis de incertidumbre y riesgo asociado, debidamente informado en tablas de decisión, considerando las directrices de explotación establecidas por la Subsecretaría de Pesca y Acuicultura o el Plan de Manejo o de Recuperación respectivo, según corresponda. Analizar estocásticamente las posibilidades de explotación de estos recursos en el mediano plazo y el riesgo de no alcanzar los objetivos de conservación, considerando la incertidumbre de estimación de sus indicadores y los probables estados de la naturaleza. Conforme a las directrices de explotación establecidas por la Subsecretaría de Pesca y Acuicultura, o el Plan de Manejo o de Recuperación respectivo, según corresponda.

5. Informar el avance del Programa de Mejoramiento Continuo de la Calidad de la Asesoría

Científica (PMCCAC) realizado durante el presente proyecto.




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3. ANTECEDENTES El modelo conceptual poblacional de bacalao de profundidad asumido por IFOP, indicaba (por lo menos hasta la evaluación de stock 2012) que en aguas chilenas existía un único stock auto-sustentable distribuido en toda la zona económica exclusiva. Sin embargo, antecedentes de microquímica de otolitos que posibilitan la trazabilidad ontogenética del bacalao (Ashford et al., 2005), muestran que la unidad poblacional se distribuye hasta Perú por el norte y en una gran área en el Atlántico Sur (al menos en aguas jurisdiccionales de Argentina y de las Islas Malvinas o Falklands), más una fracción de juveniles que colonizan desde zonas antárticas las aguas chilenas. Los estudios de microquímica apoyan la hipótesis de que los aportes de juveniles provendrían del Atlántico austral. Por lo tanto, la producción del stock chileno no dependería únicamente del stock desovante presente en aguas chilenas, sino también, de una fracción de tamaño desconocido que provendría específicamente de zonas productivas localizadas en el Arco de Escocia y de la plataforma continental de Argentina, como también, algunas poblaciones en áreas de la zona circumpolar (Mar de Ross e Islas Macquaire) del Atlántico (Ashford et al., 2005). Por tanto, es prudente considerar que bajo estos nuevos antecedentes, las poblaciones que habitan las zonas australes del océano pacífico y océano atlántico conformarían un único stock. Cabe hacer notar que la SUBPESCA y el IFOP han acordado utilizar la “Lista de Verificación” del National Research Council de Estados Unidos (NRC, 1998), como guía para la revisión/conducción de evaluaciones de stock en poblaciones marinas explotadas (ver Quiroz y Wiff, 2012). En este Informe de resultados se expondrán los principales pasos de verificación (Anexo D de NRC, 1998), que tiene relación con la consistencia y calidad de los procesos y datos empleados en la evaluación de bacalao de profundidad. Subsiguientes reportes ahondaran en el listado detallado de pasos a verificar, los cuales no todos pueden ser aplicados ya que dependen de la calidad/cantidad de datos, esquema de evaluación (tipo de modelos) y mecanismo para evaluación de incertidumbre. En base a lo anterior, y atendiendo a algunos puntos de la lista de verificación para las evaluaciones de stock propuesta por NRC, el(los) modelo(s) de evaluación de stock empleado(s) en la presente asesoría ha(n) incluido las siguientes modificaciones2:

a. Se asume que la población de bacalao de profundidad distribuido en aguas chilenas conforma una unidad de stock abierta, en el sentido que la producción de reclutas no depende únicamente de la fracción parental, sino también, de una fracción desconocida de juveniles que derivan/migran/colonizan hacia aguas chilenas. Esta nueva hipótesis/supuesto en el modelamiento de los procesos poblacionales en bacalao de profundidad, es atingente al punto 4.1 de la lista de verificación del NRC

2 Tomadas desde el Reporte Final del ―Taller de Evaluación de Stock: Bacalao de Profundidad‖ (ver Quiroz y Wiff, 2012)




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(1998) y modelada asumiendo una condición paramétrica no en equilibrio al inicio del año 1989.

b. El modelo de unidad de stock abierta para la población de bacalao nacional

actualmente tiene una indeterminación en sus propiedades (por la falta de antecedentes sobre las tasas de inmigración y emigración), modelo conceptual que no es posible parametrizar adecuadamente por ahora frente a la ausencia de información de los procesos que lo determinan.

c. Se asumen, acuerdan o emplean los siguientes elementos para configurar el modelo

conceptual, los cuales tienen coherencia con los puntos de verificación 3.0, 3.3 y 4.1 en el anexo D del NRC (1998) :

i) Que la fracción adulta residente es de baja movilidad (sedentaria), en

contraste con la gran movilidad que se atribuye a la fracción juvenil, basada en estudios de origen natal y marcaje (Ashford et al., 2005).

ii) Que junto a la producción de reclutas debido a la denso-dependencia con el

stock adulto residente en aguas chilenas, la inmigración de juveniles desde el Atlántico y zonas circumpolares también es un proceso relevante para efectos del reclutamiento en aguas nacionales.

iii) Que el stock en aguas chilenas podría configurarse espacialmente como

meta-poblaciones, con un proceso difusivo hacia el norte del Pacífico (en masas de aguas antárticas a lo largo del talud continental nacional) conformando sub-poblaciones sumidero que se han ido agotando paulatinamente producto de la explotación de los últimos 40 años.

iv) La unidad de stock en Chile se conformaría principalmente por procesos de

inmigración, más una dinámica meta-poblacional en focos, con una importante fracción adulta residente en la zona austral de Chile.

d. Sobre la base de los antecedentes anteriores y este supuesto de meta-población

abierta respecto de las aguas jurisdiccionales chilenas, el esfuerzo para evaluar la abundancia en aguas nacionales se debería enfocar a cuantificar la sobrevivencia más adecuada para lograr el mejor aporte productivo de las cohortes presentes en nuestras aguas, con los métodos más robustos disponibles.




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4. DATOS E INFORMACIÓN 4.1 Desembarques Flota Industrial Los desembarques entre el año 1989 y 2012 empleados en la evaluación de stock para la Unidad de Pesquería (UP) fueron tomadas desde la información proporcionada por los proyectos de seguimiento de la pesquería demersal sur-austral (Figura 1). De acuerdo a éstos, la actividad extractiva industrial hasta el año 1991 presento desembarques inferiores a las 5000 toneladas, para luego saltar a un período de fuerte explotación donde los desembarques entre los años 1992 y 1995 promediaron 13 mil toneladas. Durante los últimos 6 años (2005-2012) la flota industrial ha registrado capturas de baja magnitud (en comparación con la historia de la pesquería), con una leve tendencia al alza (Figura 1).

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Figura 1. Desembarques históricos de bacalao de profundidad para el período 1980-2012.




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Los desembarques (Figura 2) empleados en la evaluación de stock de la UP, si bien, no corresponden a la actualización de la serie de Mejores Estimados de Captura (MEC)3, durante el “Taller de Evaluación de Stock: Bacalao de Profundidad” (ver Anexo 2 en Quiroz y Wiff, 2013), se indicó que en subsidio de falta de avances en la construcción de la MEC, es plausible continuar utilizando la serie de desembarques construida por IFOP. Se ha planteado que la construcción de la serie MEC debería considerar todos los antecedentes y conocimiento disponible sobre los patrones y tácticas de explotación de bacalao de profundidad, además de los criterios empleados por IFOP (reportados en el Informe Final del proyecto FIP 96-40) y los antecedentes que dispone el Centro de Estudios Pesqueros (CEPES) para la construcción de sus series de capturas de bacalao. En el caso de los criterios empleados por IFOP, se reconocen dos principales líneas: (i) La separación de las actividades de pesca industriales fuera de la UP (industrial Figura 2) y aquellas realizadas al interior de la UP (Buq. Fábrica); (ii) la descomposición anual del desembarque para la flota artesanal e industrial (Industrial + Buq. Fábrica).

Año Flota (t) Total Aguas Aguas Total

Industrial Artesanal Industrial chilenas Internacional País

hielero fábrica

2005 13 2.236 1.796 4.045 1.061 6.345

2006 144 2.091 2.311 4.546 638 5.184

2007 0,04 2.090 2.358 4.448 425 4.873

2008 0,10 1.558 2.883 4.441 699 5.140

2009 1.681 3.018 4.699 522 5.221

2010 1.467 3.293 4.760 537 5.297

2011 2.189 2.298 4.487 299 4.786

2012 0,03 2.069 2.383 4.452 209 4.661

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Industrial hielero

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Industrial fábrica

Aguas intern.

Figura 2. Desembarques históricos de bacalao de profundidad para el período 2005-2012 por tipo de flota.

3 La MEC es una de las tareas y actividades técnicas a desarrollar en el seno del Comité Científico durante el año 2012, con vías a

consensuar y mejorar una serie de desembarque representativa de la explotación industrial de bacalao de profundidad en aguas de la Unidad de Pesquería (ver Anexo 1, Reunión de Coordinación).




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La serie de captura empleada en el evaluación de stock que lleva a cabo el IFOP (Figura 1), fue construida en el marco de un proyecto de Investigación (Financiado por el FIP) revisado por pares (proyecto FIP), y por tanto, ha pasado por un proceso de revisión científica que la valida como una serie candidata a emplear el la evaluación de stock. Por tanto, corresponde a la mejor información disponible. Por otro lado, es necesario clarificar que la recomendación del Comité Científico de revisar la serie de captura, no está fundada en deficiencias metodológicas del proceso de construcción de la serie empleada por IFOP. Cabe señalar también, que el proceso de revisión de series de captura fue solicitado por Subsecretaría de Pesca (SSP) como un trabajo conjunto e inclusivo en el seno del Comité Científico y no necesariamente traspasable a las actividades del convenio bilateral IFOP-SSP. La utilización de los desembarques industriales en la evaluación de stock de bacalao de profundidad en la UP, atienden parcialmente el punto 2.1 del Anexo D del NRC (1998), pues aún esta en prospecto de investigación por medio de la serie MEC valores más precisos de remoción. Flota Artesanal El desembarque anual sugiere una reducción gradual de los caladeros habituales en sentido norte a sur (Figura 3). En los inicios de la serie, el desembarque nacional estuvo representado principalmente por la actividad de la VIII Región, con un desembarque máximo registrado el año 1990. A partir de entonces, se observa un descenso gradual hasta el año 2009, debido a que paralelamente la flota inició un desplazamiento hacia el sur en búsqueda de mayores rendimientos de pesca, específicamente en los puertos localizados en la X Región (Valdivia y Quellón principalmente). Esta última situación explica el crecimiento de desembarque en la X y XIV Regiones, con máximos históricos en los años 2000 y 2003. A nivel nacional, a partir del 2000 el desembarque artesanal nacional ha mostrado una reducción persistente.




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XIV Región

X Región

VIII Región

V Región

Total X-XIV-XI-XII Reg.

Figura 3. Desembarque (ton) de bacalao de profundidad de la flota artesanal para las principales

regiones que reportan bacalao de profundidad al Servicio Nacional de Pesca.

4.2 Captura por unidad de esfuerzo (CPUE) Estandarización de la CPUE en la Flota Industrial De acuerdo a los lineamientos de la SUBPESCA que recomiendan emplear la ―mejor información o conocimiento científico disponible‖, IFOP planteó utilizar la serie de CPUE estandarizada reportada en informes de estudios anteriores, esto frente a la no disponibilidad de reportes científicos y protocolos empleados en la construcción de series de captura y CPUE alternativas levantadas por otras instituciones miembros del Comité Científico4. En forma específica, se acordó en Reunión (ver Anexo 2 en Quiroz y Wiff, 2013) utilizar para la evaluación de stock las series de captura y CPUE mejor documentadas (i. e., por ahora, las de IFOP), en ausencia del trabajo para determinar las MEC. En este sentido, el detalle metodológico expuesto en los siguientes párrafos sobre la construcción de la CPUE aborda el punto 2.2 del Listado de Verificación del NRC (1998). 4 Sobre las series de CPUE construida con registros de pesca obtenidos desde la Unidad de Pesquería al sur del 47°S (UP) y

considerando los lineamientos de la SUBPESCA que recomiendan emplear la ―mejor información o conocimiento científico disponible‖, IFOP planteó utilizar la serie de CPUE estandarizada reportada en informes de estudios anteriores. Esto sin menoscabo de las presentaciones de CEPES en el GT-BAC, que incluyen en el procedimiento de estandarización dos importantes efectos en la pesquería: (i) la hiper-reducción al principio de la serie, (ii) los efectos de la introducción de la cachalotera en los últimos 5 años y (iii) las interacciones con mamíferos.




10

Por tanto, en esta sección se muestran los resultados de la estandarización de las tasas de captura en la pesquería de bacalao de profundidad industrial, empleando la información proveniente de las bitácoras de pesca entre los años 1991 y 2012. Se utilizaron modelos lineales generalizados (MLG) para extraer el efecto año como índice de abundancia (Punt et al., 2000). Este método permite realizar interacciones entre las variables explicatorias en la CPUE, así como explorar distintas distribuciones de error mediante la utilización de la verosimilitud en el ajuste del modelo (McCullagh & Nelder, 1989). Bajo este enfoque, el modelo general para la determinación de la CPUE esta dado por:

donde 0 es el intercepto, k son los coeficientes que dan cuenta de la variación en la CPUE y es

un error normal con media 0 y varianza constante 2 . Con el propósito de tener una matriz de datos con un adecuado balance para ser usada en el análisis del índice de cpue, se seleccionaron los factores año, zona (53° - 57°S; 47° - 53°S), trimestre y el tamaño de las embarcaciones (> 52,0 m; 42,6 – 48,9 m; < 42,6 m). Como ya hemos señalado, se aplicó un GLM a los datos de rendimiento de pesca que se ajustan a una distribución Gamma y con función de enlace log (McCullagh & Nelder, 1989). Se empleó un modelo que incorpora los factores principales más interacciones de primer orden, de la forma:

log( )ijkl i j k laño zona trim eslora interacciones

donde ijkl es la cpue esperada para el año i, en la zona j, en el trimestre k y en la categoría de eslora l. El

parámetro es la tasa de captura en el año para el nivel de cada factor resultante. Por otra parte, se empleó un procedimiento por pasos hacia delante, a partir de un modelo con intercepto, con el propósito de seleccionar el modelo (factores) que finalmente se empleará para estimar la CPUE. Los rendimientos de pesca de bacalao de profundidad presentan una clara asimetría positiva, similar a la informada en la evaluación de stock del año pasado (Figura 4). Para determinar el modelo más adecuado a estos datos, se analizó la relación entre el logaritmo de la media y de la varianza de los rendimientos de pesca, sugiriendo el uso en el análisis de una distribución gamma con una función de enlace logarítmica (Quiroz et al., 2005). El procedimiento por pasos hacia adelante, a partir del modelo nulo sin predictores, selecciona un modelo con tres factores principales correspondientes al año, zona y tamaño de las naves (eslora); por su parte, el trimestre y las interacciones de primer orden no resultaron significativas. El análisis de deviance (Tabla 1) indica que las tasas de captura de bacalao de profundidad varían significativamente con el año, la zona y la categoría de eslora, que se refleja en estadísticos F




11

significativos al comparar el modelo con los factores principales respecto del modelo nulo sin predictores (p<0.05, Tabla 1). El modelo incluyendo los tres factores reduce la devianza nula de

1369 a 371, reducción que corresponde a un 2r cercano al 49% en una regresión normal.

Tabla 1. Selección paso a paso de un modelo para los factores principales a partir de un modelo nulo, ajustados a las

tasas de captura de bacalao de profundidad de la flota industrial. Período 1989-2011.

Predictor GL Deviance De.Resid AIC F P(F)

Nulo 1369 815

Año 24 485,36 883,64 630 56 <0,05

Zona 1 168,36 715,28 511 211 <0,05

Eslora 2 26,39 688,89 371 18 <0,05

Figura 4. Distribución de los rendimientos de pesca de bacalao de profundidad (g/anzuelo) durante el año 2012. Flota industrial.




12

En la Figura 5 se ilustra la contribución de cada uno de los efectos principales incluidos en el modelo. Las tasas de captura son significativamente menores en los últimos años, comparativamente con los registros del inicio de la serie; de igual manera los resultados muestran un gradiente de abundancia latitudinal, con índices mas altos en la zona mas austral. Entre categorías de tamaño de las embarcaciones también se observan diferencias importantes, resultando en una mayor eficiencia de pesca en las embarcaciones de mayor tamaño. El índice de cpue de bacalao de profundidad presenta una tendencia decreciente, reflejando una mayor reducción de la abundancia entre 1991 y 1996, período en que se aplicó un importante nivel de esfuerzo en esta pesquería.

Año

1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012

f(Año)

-1

0

1

2

3

Zona 1 Zona 2

f(zona)

-0,8

-0,6

-0,4

-0,2

0,0

0,2

0,4

0,6

>50 48<=x<=50 <48

f(tipo b

arc

o)

-0,6

-0,4

-0,2

0,0

0,2

0,4

Figura 5. Resultados del ajuste del modelo a los rendimientos de pesca de bacalao de profundidad en la pesquería sur austral, que incorpora una función de densidad gamma y una función de enlace log y los efectos principales año, zona y eslora. Cada gráfico representa la contribución de la correspondiente variable al ajuste lineal.




13

Los datos empleados en el análisis continúan presentando deficiencias en su calidad, que se refleja en: (i) el mal reporte de datos de captura entre temporadas y en (ii) un sub-reporte del número de anzuelos calados; a lo que se suma la predación de la captura por mamíferos marinos. Aspectos que han sido reportado en documentos anteriores (Céspedes & Adasme, 2005, Quiroz 2009). CPUE en la Flota Artesanal Sobre las mejoras en los modelos de evaluación y su posible interpretación bajo el supuesto de una unidad de stock abierta, se ha dejado ver en diferentes reuniones técnicas, que la suficiencia de los datos recopilados por el programa de seguimiento para levantar una evaluación robusta a nivel nacional es deficiente, sosteniendo que al norte del paralelo 47°S la información artesanal es escasa y bajamente representativa en términos espacio-temporales. En este contexto, durante “Taller de Evaluación de Stock: Bacalao de Profundidad” (ver Anexo 2 en Quiroz y Wiff, 2013) se mostró que en la zona norte de Chile la información artesanal podría ser suficiente para un conjunto de estructuras de talla/edad, sin embargo, la construcción de un índice de CPUE estandarizado se presume metodológicamente inviable. Sin embargo, con objeto de construir un índice de rendimiento de pesca representativo del área nacional de explotación, a continuación se muestra detalles de los rendimientos de pesca de la flota artesanal para dos grandes zonas de explotación. Una de las zonas de mayor importancia incorpora todos los puertos de desembarque de bacalao al sur de Coquimbo, donde el desembarque es representativo del volumen nacional. En esta zona se observa en la mayoría de los puertos, que cambia abruptamente el año 2012 posiblemente como consecuencia de la estrategia de la flota frente a la establecimiento de cuota de captura para el año 2013 (Figura 6).

5120

3810

1923

0

2.000

4.000

6.000

8.000

10.000

12.000

14.000

16.000

0

750

1.500

2.250

3.000

3.750

4.500

5.250

6.000

6.750

7.500

1986 1988 1990 1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012

Re

nd

imie

nto

(K

g/i

aje

s)

Ch

inq

uih

ue

Re

nd

imie

nto

(K

g/ v

ije

)

Valdivia Lebu Quellón S Antonio Chinquihue 2 Chinquihue

Figura 6. Rendimiento de pesca (kg/viajes) de bacalao de profundidad para San Antonio, Lebu, Valdivia, Chinquihue y Quellón entre 1985 y 2012. Fuente IFOP.




14

Otra característica que respalda la reducción de los rendimientos para años posteriores a 2007, es la reducción en los días promedio de viaje (Figura 7). Esta reducción se debe a la dificultad de lograr buenos rendimientos y la necesidad de retornar a puerto con captura fresca para la comercialización.

17,8

17,316,3

18,9

21,6

22,8

28,1

22,2

27,7

28,1 28,3

26,1

23,022,6

19,4

21,5

14

16

18

20

22

24

26

28

30

2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012

Du

ració

n P

rom

ed

io v

iaje

(d

fp)

Quellon Valdivia

SERNAP

Figura 7. Duración promedio del viaje (días fuera de puerto, dfp) a bacalao de profundidad en Quellón y Valdivia entre 2000 y 2012. Fuente IFOP Y SERNAPesca.

4.3 Composición de edad del desembarque Industrial Sobre la estructura en número de individuos por grupos de edad, si bien este recurso tuvo una amplia estructura de edades presente (hasta 30+), las capturas concentraron en GE jóvenes. Considerando los GE que contribuyen con un aporte de al menos en un 5% a la estructura, se tuvo que en machos los GE IX a XV constituyeron un 60%, con moda principal en GE XII.- XIII. En hembras, dado que su estructura estuvo sustentada por una gama de edades más amplia que los machos, los grupos que aportaron principalmente a la estructura son los GE VII a XIII, conformando un 50 %, de donde el saldo al 100% correspondió a aportes constituidos por los GE XIV a XXX (Figura 8). Respeto al desembarque en peso por grupos de edad (Figura 9) se observó que la pesca industrial tuvo un importante contribución los GE más adultos a la captura, llegando en hembras a constituir la moda principal en peso el aporte de los GE XX y XXIV, en cambio, como se mencionó en el párrafo anterior, observó el aporte en número la moda principal situado en GE mucho más jóvenes (GE IX y XIII). Esto ejemplifica la importancia de capturar a los ejemplares al momento de su mayor aporte en peso, dejando de paso a su vez a los de menor edad el espacio necesario para el crecimiento y su reproducción.




15

Figura 8. Desembarque de ejemplares machos en número, por grupos de edad de bacalao de profundidad para el área sur-austral, 2012.

Figura 9. Desembarque de ejemplares hembras en número, por grupos de edad de bacalao de profundidad para el área sur-austral, 2012.

Artesanal La distribución de tallas del bacalao de profundidad se presentó conformada con moda principal en la marca de clase 102 cm para machos con rango en los intervalos de clase 52 a 177 cm, en una distribución concentrada, distinta a la distribución de tallas de las hembras la cual es una distribución achatada, en que sobresalen levemente las marca de clase 112 cm, dentro de un rango de distribución que se presentó desde 52 a 207 cm (Figura 10). En comparación a la distribución de tallas capturadas por el sector industrial, se apreció que las capturas de la pesca artesanal estuvieron sustentadas hacia estratos de tallas más pequeñas.

0,0

2,5

5,0

7,5

10,0

12,5

15,0

4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 2930+

GRUPO DE EDAD

DE

SE

MB

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N N

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%)

0,0

2,5

5,0

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4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30

GRUPO DE EDAD

DE

SE

MB

AR

QU

E E

N N

ÚM

ER

O (%

)




16

Si bien este recurso presentó una amplia estructura de edades en las capturas del sector artesanal, estas estuvieron concentradas en GE jóvenes. Considerando los GE que contribuyen con un aporte de al menos en un 5% a la estructura, se tiene que la estructura de edades está sustentada en un 86% por cinco grupos de edad, desde el GE VI al X, destacándose como modal el GE VII (Figura 11). El rango de edades observadas fue desde 5 a 28 años, lo que clasifica esta moda en la estructura de la pesca como sumamente joven. En el desembarque en peso por grupos de edad de la pesquería artesanal se observó la diferencia con el desembarque industrial (Figura 11), la pesca artesanal tuvo efecto en un tramo de edades más jóvenes de los bacalaos de profundidad. Fr

ecu

en

cia

rela

tiva

(%)

0

10

20

30

40

37 42 47 52 57 62 67 72 77 82 87 92 97 102107112117122127132137142147152157162167172177182187

2008 n: 1.049

0

10

20

30

40

37 42 47 52 57 62 67 72 77 82 87 92 97 102107112117122127132137142147152157162167172177182187

2009 n: 2.829

0

10

20

30

40

37 42 47 52 57 62 67 72 77 82 87 92 97 102107112117122127132137142147152157162167172177182187

2010 n: 3.873

0

10

20

30

40

37 42 47 52 57 62 67 72 77 82 87 92 97 102107112117122127132137142147152157162167172177182187

2011 n: 3.075

0

10

20

30

40

37 42 47 52 57 62 67 72 77 82 87 92 97 102107112117122127132137142147152157162167172177182187

Marca de Clase (5 cm)

2012 n: 1.527

Figura 10. Distribución de talla de bacalao de profundidad de la flota artesanal en la zona sur austral (X-XIV Región). Línea roja indica la talla de madurez sexual (110 cm). Período 2010-2012. Fuente IFOP.




17

Figura 11. (A) Composición del desembarque en número (línea) y porcentaje (barras) y (B) desembarque en peso (línea) y número de peces desembarcados (barras) por grupo de edad de bacalao de profundidad para el área sur-austral, 2012.

0

5

10

15

20

25

30

4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30

GRUPOS DE EDAD

0

10.000

20.000

30.000

40.000

50.000

60.000

70.000

80.000

0

10

20

30

40

50

60

70

80

4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30

GRUPOS DE EDAD

0

50

100

150

200

250

300

350

400

DE

SE

MB

AR

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N N

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%)

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PE

SO

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A

B




18

Serie Histórica Industrial En la serie histórica de la pesquería industrial se apreció la constante predominancia de machos con respecto a las hembras (Figura 12). Para las hembras, las capturas reportadas entre los años 1996-2000, el mayor componente estuvo representado por GE mayores respecto a los machos, situándose entre los XI y XIV, posteriormente en el año 2001, la moda se ubicó en el GE VI, aunque también tuvo mayor presencia en los GE mayores, fracción a la derecha de la moda. Durante el 2004 al 2007 se presentó una estructura con mayor fracción de jóvenes que el resto de la serie (Figura 12). Esta serie de estructura del desembarque en número por GE comprendió análisis de escamas desde su inicio hasta 2006 y análisis de otolitos desde 2007 al presente. La necesidad de este cambio se debió, entre otras razones, a que los diferentes laboratorios internacionales que trabajan en la determinación de la edad de este recurso lo hacían con otolitos y se requería estar analizando las mismas estructuras duras para posibilitar el intercambio y las comparaciones. Antes del 2006, según las posibilidades de muestreo que se tenía en esa época, sólo se podía acceder a las escamas. Algunas pruebas en 2005 y parte del 2006 se fueron realizando de modo de obtener muestreo en paralelo de ambas estructuras cuando la pesca así lo permitía. El inicio de análisis de otolitos, siendo una nueva actividad de estimación de la edad, requirió una amplia etapa de entrenamiento durante 2006, para luego de una vez concluida proceder a la comparación entre las edades estimadas por ambas estructuras. Para la comparación de las estimaciones de edad que arrojaban ambas estructuras (escamas y otolitos) se empleó muestreos recolectados en enero y febrero de 2007 tanto en pesca industrial como artesanal no encontrando diferencias significativas (p>0,05), no obstante es una realidad que el campo de trabajo que ofrecen las escamas en peces viejos permite escasa facilidad a la discriminación, hecho que es comprobado al contrastarlo con el campo visual que permiten los otolitos, los cuales preparados con la técnica apropiada brindan las condiciones para un mejor y más fácil discernimiento entre los annuli de peces de edades mayores. Esta facilidad de observación de las edades de peces más viejos en los otolitos (previamente preparados con la técnica apropiada) puede estar ocasionando que en los años posteriores al 2007 en la estructura se aprecie mayor presencia de peces en edades adultas, no obstante es un foco de estudio en desarrollo. De otro modo si se deseara tener constituida toda la serie en base al conocimiento que se dispone hoy en día en base a otolitos, se debe tener en cuenta que no siempre hubo facilidad de recolectar otolitos como se mencionó en párrafo anterior, sino que sólo se dispuso de ellos de forma esporádica en 2005-2006 y posterior a eso se contó con la serie continua hasta el presente. Cabe mencionar que al conseguir el muestreo de esta estructura (otolitos) que beneficiaba la observación de la edad y pudiéndolo sostener en el tiempo, el muestreo de escamas fue descontinuado finalmente (Figura 12).




19

GRUPOS DE EDAD

MACHOS HEMBRAS AMBOS

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29

DE

SE

MB

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30

20

10

0

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29

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0

10

20

30

30

20

10

0

30

20

10

0

30

20

10

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20

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20

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20

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0

30

20

10

0

30

20

10

0

30

20

10

0

30

20

10

0

30

20

10

0

30

20

10

0

30

20

10

0

30

20

10

0

30

20

10

0

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29

40

0

10

20

30

30

20

10

0

30

20

10

0

30

20

10

0

30

20

10

0

30

20

10

0

30

20

10

0

30

20

10

0

30

20

10

0

30

20

10

0

30

20

10

0

30

20

10

0

30

20

10

0

30

20

10

0

30

20

10

0

30

20

10

0

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29

40

0

10

20

30

30

20

10

0

30

20

10

0

30

20

10

0

30

20

10

0

30

20

10

0

30

20

10

0

30

20

10

0

30

20

10

0

30

20

10

0

30

20

10

0

30

20

10

0

30

20

10

0

30

20

10

0

30

20

10

0

Cn= 53.761

Cn= 224.469

Cn= 223.203

Cn= 182.368

Cn= 139.447

Cn= 151.032

Cn= 98.090

Cn= 49.333

Cn= 113.640

Cn= 113.430

Cn= 110.996

Cn= 143.509

Cn= 153.532

Cn= 128.754

Cn= 151.150

Cn= 105.401

Cn= 31.132

Cn= 88.459

Cn= 116.155

Cn= 100.068

Cn= 105.996

Cn= 129.704

Cn= 61.854

Cn= 39.515

Cn= 65.594

Cn= 57.205

Cn= 58.592

Cn= 72.583

Cn= 75.163

Cn= 65.706

Cn= 89.482

Cn= 62.641

1996

1997

1998

1999

2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

Figura 12. Composición del desembarque en número de individuos por grupo de edad de bacalao de

profundidad, en la pesquería demersal sur-austral industrial para el período 1996 - 2012.




20

Serie Histórica Artesanal Esta serie muestra que históricamente la pesca artesanal accede a la fracción de ejemplares más jóvenes, encontrándose el máximo desembarque en número de ejemplares durante 1999. En general se observa en la secuencia de años (Figura 13) el cambio en la intensidad en la pesquería artesanal en número de peces desembarcados. Se aprecia el particular cambio que tuvo en el año 2011-2012, focalizándose la moda a peces más jóvenes que en 2010. Tomando en cuenta el punto 2.3 de la Lista de Verificación del NRC (1998), donde se requiere la revisión de la información estructura en edades o tallas, es necesario mencionar que IFOP realiza un minucioso proceso de construcción de información estructurada que incluye un diseño de muestreo, estimación de tamaños de muestra y ponderación de información por sexos y zonas de pesca.




21

DE

SE

MB

AR

QU

E E

N N

ÚM

ER

O (

*10

^4

)

ARTESANAL

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0

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29

40

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30

30

20

10

0

1996

Cn= 753.249

1997

Cn= 602.939

1998

Cn= 799.929

1999

Cn= 1.454.743

2000

Cn= 1.427.723

2001

Cn= 842.796

2002

Cn= 595.689

2003

Cn= 566.951

2004

Cn= 350.411

2005

Cn= 245.612

2006

Cn= 221.929

2007

Cn= 273.041

2008

Cn= 208.545

2009

Cn= 224.070

2010

Cn= 202.799

2011

Cn= 378.353

2012

Cn= 285.030

30

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1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29

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1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29

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1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29

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1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29

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1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29

0

30

20

10

0

Figura 13. Composición del desembarque en número de individuos por grupo de edad de bacalao de profundidad, en la pesquería demersal artesanal para el período 1996 – 2012.




22

5. METODOLOGÍA

5.1 Estructura del modelo y actualización de datos

En esta sección se describen los fundamentos biológicos y poblacionales para la selección de los modelos de procesos y estadísticos empleados en la evaluación de stock de la Unidad de Pesquería (ver Código ADMB en Anexo 2). Conjuntamente se abordan los puntos de verificación 3.0 a 3.5 de la lista del NRC (1998). Reclutamiento De acuerdo al modelo conceptual, los argumentos científicos señalan que los individuos de bacalao de profundidad conforman una población abierta. Es decir aquellos individuos capturados en la zona centro-sur, así como aquellos capturados en la sur-austral, pertenecen a una única unidad poblacional (Oyarzún et al., 2003) con inmigraciones desde zonas productivas localizadas en el talud del Arco de Escocia y de la plataforma continental de Argentina, como posiblemente, algunas poblaciones en áreas de la zona circumpolar. De esta forma, para la presente evaluación de stock se modelo un reclutamiento común y discreto cada año (Rc) sujeto a un error de proceso modelado bajo una camina aleatoria (Ep).

En forma conceptual, el Reclutamiento total anual (Rt = t*Rc + (1-t)*Ep), fue conformado por el aporte de reclutas denso-dependiente del stock parental que habita las aguas chilenas (Rc) más el aporte exógeno debido a procesos de inmigración (Ep), mientras que la importancia de cada uno de

éstos fue modelado bajo una proporción (t) anual que es parte del vector de parámetros a estimar. El reclutamiento discreto (Rc) fue especificado a la edad 3 y fue calculado mediante la función stock-recluta de Beverton-Holt re-parametrizada con el factor de escarpamiento (h) asumido constante e igual a 0.6. El reclutamiento debido al proceso de inmigración (Ep) también fue asumido a edad 3, dependiendo de un desvió aleatorio. La elección de este modelo se fundamenta en que los estudios de contendido estomacal llevados a cabo en D. eleginoides no incitan la presencia de canibalismo (Oyarzún et al., 2003, Flores & Rojas 1987). Selectividad La selectividad fue asumida tiempo invariante. Para dar más flexibilidad a esta función se empleo un modelo doble normal (Quinn & Deriso 1999). Verosimilitud Los parámetros del modelo fueron estimados minimizando el producto entre la función de Log-verosimilitud negativa y penalizaciones. La función de verosimilitud (función objetivo) resume la información recolectada por la pesquería y de este modo la contribución a la función objetivo proviene de 4 fuentes.




23

Multinomial para la composición de edades en espinel industrial.

Log-normal para los desembarques de espinel industrial.

Log-normal para la CPUE de espinel industrial.

Penalizaciones a los desvíos del reclutamiento y condición inicial.

Datos e Incertidumbre El modelo edad-estructurado para el área de la Unidad de Pesquería incluye los siguientes datos de entrada:

Desembarques flota industrial (1989-2012)

CPUE flota industrial (1991-2012)

Captura a la edad flota industrial (1991-1992, 1995-2012)

Pesos medios desde la flota industrial (1991-2012)

La estructura del modelo fue conformada de manera de forzar al modelo perseguir principalmente los índices de abundancia, tal como se esperaría en la estructura de un modelo general de reducción poblacional. Por tanto, la estructura de este modelo requirió de los siguientes supuestos:

Reclutamiento no en equilibrio (1989)

Abundancia inicial (1989) [penalizada por desvíos desde una condición en equilibrio]

Modelo de sobrevivencia continuo [Ecuación de captura de Baranov]

Reclutamiento estimados paramétricamente [Rt = Ro*exp(tau)]

Tamaño muestra multinomial, n = 200 para ambas flotas

Coeficientes de variación CPUE, cv = 0.2.

Coeficiente de variación Desembarques, cv = 0.1

Desvíos en los reclutamiento asumen cv = 0.5

Desvíos en la condición en equilibrio cv = 0.8

Pesos medios desde la flota industrial (1991-2012)




24

La incertidumbre de variables informativas para el manejo pesquero (biomasa total, biomasa vulnerable, tasa de explotación, reclutamiento, etc.) fue estimada por medio de un algoritmo MCMC (McAllister & Ianelli 1997), mientras que los criterios para la adopción de los ponderadores en el modelo de observación (CV, tamaños de muestra) fueron discutidos en evaluaciones previas y reportadas por Quiroz y Wiff (2012). 5.2 Dinámica poblacional

Se empleo un modelo estadístico edad-estructurado para sexos conjuntos que incorpora error de observación en las composiciones de edades, índices de abundancia relativa y desembarques. La

abundancia a la edad al tiempo , es modelada por

donde es la tasa instantánea de mortalidad total para la edad y año . La

mortalidad por pesca es separada en una componente edad-especifica (selectividad — asumida constante) y otra anual definida por la mortalidad por pesca de los ejemplares totalmente reclutados

en el año , según la expresión:

Los subíndices , representan la edad, tiempo (año), respectivamente. La mortalidad natural es asumida invariante entre edades y tiempo, con un valor de 0.15 año-1. Reclutamiento Con objeto de estimar los reclutamientos con aportes denso-dependientes y exógenos, se utilizó el modelo stock-recluta de Beverton-Holt con una estructura de error lognormal, que incorpora un término de reclutamiento exógeno, en la forma:




25

donde es la proporción anual de reclutas denso-dependientes, es la biomasa desovante en el

año , es una caminata aleatoria dependiente del año , y es la desviación estándar de las desviaciones del reclutamiento en escala logarítmica, que fue asumido fijo con un cv = 0.5. La relación

entre los niveles virginales de reclutamiento y biomasa desovante, y los parámetros y del modelo Beverton-Holt es dada por,

donde es un parámetro que define la fuerza de la denso-dependencia, es la biomasa desovante

virginal y es el reclutamiento promedio producido cuando la población se encontraba en equilibrio

libre de pesca. El término , definido como el parámetro de escarpamiento, representa el nivel de reclutamiento relativo al reclutamiento virginal, que ocurre cuando la biomasa desovante ha sido

reducida a un 20% de su nivel virginal. En esta evaluación es asumido igual a 0.6. Condiciones iniciales Se asume que la población de bacalao de profundidad se encuentra en una condición de no-equilibrio virginal al comienzo del año 1989. De esta forma, el número de ejemplares de edad , al comienzo del año 1989 es definida como,




26

La biomasa desovante virginal (en número) fue calculada como,

donde corresponde a un desvío aleatorio tal que ~N(0,0.8), y es la proporción de hembras maduras a la edad . Selectividad La función de selectividad implementada corresponde a una doble-normal definida para las edades 3

a 24. La función doble-normal tiene tres parámetros, la edad máxima de selectividad ( ) y las

varianzas del lado derecho ( ) e izquierdo ( ) de la curva. Estos tres parámetros otorgan considerable flexibilidad a la funcionalidad de la selectividad, definida como,

Valores Predichos

Los índices de abundancia relativa ( ) se asumen proporcional a la biomasa vulnerable estimada a mitad del año, según,

donde corresponde al coeficiente de capturabilidad.




27

Funciones log-verosimilitud negativa Se utilizaron tres funciones de verosimilitud con objeto de modelar la variabilidad de los diferentes tipos de datos. Para los índices de abundancia se utilizó una estructura de error lognormal,

donde es el índice de abundancia observado en el año y es la incertidumbre del índice de abundancia. La proporción de edad estimada es función de la abundancia de la población, la selectividad y mortalidad edad-especifica y los pesos medios a la edad, según la siguiente expresión,

Se utilizó la función de verosimilitud multinomial para ajustar las predicciones de la composición de la captura edad-estructurada, de acuerdo a :

Además, se asume que los aportes exógenos de reclutamientos poseen una estructura de error normal, por tanto, se incorpora en la función objetivo la siguiente penalización,

De esta forma, la función objetivo total a ser minimizada es la suma de la log-verosimilitudes y la penalización en los desvíos del reclutamiento,

5.3 Captura máxima biológicamente permisible en el área de Unidad

de Pesquería (UP)

Las recomendaciones de captura para el año 2014 fueron basadas en una regla de decisión que utiliza la mortalidad por pesca al máximo rendimiento sostenido (Fmsy) y la biomasa desovante en equilibrio bajo la Fmsy (BDmsy), como Puntos Biológicos de Referencia (PBR) objetivos. Detalles sobre esta regla de decisión se entregan en el Anexo 5. El cálculo de los PBR y las




28

recomendaciones de captura se realizaron en base a la información de crecimiento, madurez sexual, patron de explotación (única flota) y relación stock-recluta utilizada en el modelo de evaluación. Las recomendaciones de captura fueron generadas por proyectar la abundancia del stock de bacalao de profundidad en un horizonte de mediano plazo, enfocándose en los niveles de abundancia a inicios del año 2014 por aplicar un conjunto de opciones de mortalidad por pesca, entre estas el PBR Fmsy y la mortalidad por pesca sujeta a la regla de decisión descrita en el Anexo 5. Las diferentes opciones de mortalidad por pesca fueron aplicadas sobre 25 intervalos de tiempo igualmente espaciados comenzando el año 2014, calculando varias medidas de riesgo asociadas con la recuperación del stock y los PBR objetivos. En la proyección del stock, los reclutas de edad 3 fueron generados utilizando dos escenarios. El primero corresponde a los reclutas generados utilizando el modelo stock-recluta Beverton-Holt con desviaciones anuales log-normales que utilizan la desviación estándar obtenida en el proceso de error descrito en la sección 5.2, mientras que el segundo escenario corresponde a una proyección bajo reclutamiento constantes igual al promedio de los reclutamientos estimados por el modelo de evaluación para los ultimos 5 años de la serie (2008-2012). Utilizando medidas de riesgo de reducción del stock y de sobre-explotación, se construyo una tabla de decisión de recomendaciones de captura para el año 2014. La primera medida de riesgo corresponde a la probabilidad que la biomasa desovante proyectada en un horizonte de 5 años sea inferior a la estimada para el año 2013 (inicios), mientras que la segunda medida corresponde a la probabilidad que la biomasa y mortalidad por pesca proyectada en el horizonte de 25 años se sitúen por debajo de los PBR Fmsy y BDmsy, esto último cuando se aplica la regla de decisión descrita en Anexo 5. Conjuntamente, se calcularon los niveles de captura para los percentiles de 10% y 50% de la distribución para el año 2014, mientras que se evaluó la la recuperación del stock desovante con respecto al año 2013 posterior a los primeros 5 años de proyección. 5.4 Captura máxima biológicamente permisible en el área de pesca al norte del paralelo 47° LS Atendiendo los requerimientos explicitados en los Términos Técnicos de Referencias del proyecto ―Estatus y posibilidades de explotación biológicamente sustentables de los principales recursos pesqueros nacionales, año 2012‖, Quiroz y Wiff (2012) implementaron un ejercicio de estimación de Captura Biológicamente Aceptable (CBA) del bacalao de profundidad para el área nacional, cuyo objetivo era obtener el diagnóstico y aproximar un nivel de CBA para el área de pesca al norte del paralelo 47°S, por medio de la comparación de los resultados de éste modelo con los obtenidos desde el modelo aplicado a la Unidad de Pesquería. Los resultados del modelo implementado en toda el área de captura de bacalao (Unidad de Pesquería y aguas al norte del paralelo 47°S) mostraron reducciones de la población menos severas que las




29

obtenidas en la Unidad de Pesquería, lo que hacia suponer que la fracción al norte del paralelo 47°S tenia un mayor nivel de producción asociado a las fueras de los reclutamientos. La incorporación de la flota artesanal con niveles de captura importantes en la serie histórica y un patrón de explotación centrado en una alta proporción de individuos juveniles, fue compensada por un nivel de reclutamiento hasta tres veces más alto que el estimado en el modelo para la Unidad de Pesquería (ver Quiroz y Wiff, 2012). Este aumento en los niveles de reclutamiento, condicionaron que la percepción del diagnóstico para el área Nacional sea auspicioso en comparación con las estimaciones obtenidas para la Unidad de Pesquería. Las posibles inconsistencias entre los resultados del modelo aplicado a la Unidad de Pesquería y aquellos obtenidos desde el modelo nacional, fueron expuestas y discutidas en las instancias superiores de asesoría científica nacional, reunidos en el Grupo Científico-Técnico Asesor de la Pesquería de Bacalao (GT-BAC)5, el que después de revisar y consultar a SSP los requerimientos de asesoría para el manejo al norte del paralelo 47°S, recomendó aplicar un método no basado en modelos, en consideración a las limitaciones y calidad de los datos disponibles para estos efectos, tal como quedo consignado en el Informe Técnico (R. Pesq) N°23-2013 elaborado por SSP6. En este contexto, y continuando con los requerimiento de SSP, durante el año 2013 el Instituto de Fomento Pesquero implemento una metodología ad-hoc para aproximar posibles niveles de capturas en la zona al norte del paralelo 47°S, y por esta vía elaborar una recomendación de CBA para esta zona. En la sección Resultados (sección 6.2) se explicita los avances realizados en esta materia.

5 Convocatoria realizada por el Secretario Ejecutivo GT-BAC, Sr. Dario Rivas, para el día 08 de Noviembre del 2011. Mayores antecedentes en https://sites.google.com/site/gtbacalao/sgt-status 6 Reporte disponible en

http://www.subpesca.cl/transparencia/documentos/RPESQ_022-2013_Cuota_de_Captura_de_BACALAO_al_Norte_del_47LS_2013.pdf

https://sites.google.com/site/gtbacalao/sgt-status





30

6. RESULTADOS

6.1 Resultados Modelo de Evaluación Ajustes del Modelo Área Unidad de Pesquería La Figura 14 deja ver los ajustes a los índices de abundancia y desembarques para la flota industrial que opera en la Unidad de Pesquería, datos de entrada que se muestran en la Tabla 2. Se observan adecuados ajustes del desembarque principalmente para el período 1995-2012 y leves sobre-estimaciones para el período de máximos desembarques. Estas sobre-estimaciones posiblemente obedecen al cambio en el modelo conceptual, ya que bajo el supuesto de no denso-dependencia entre el stock desovante y los reclutamiento (como era asumido en el modelo de la evaluación anterior), el actual modelo estima menores niveles de reclutamientos y biomasa desovante (ver Quiroz y Wiff 2012). Por tanto, para lograr reproducir la reducción de los índices de abundancia entre 1991 y 1995, el nuevo modelo requiere mayores desembarques que los observados. Sin embargo, el modelo de Baranov tiende a reproducir adecuadamente los niveles de desembarques observados para mayor parte de la serie (Figura 14). En el caso de los índices de abundancia (Figura 14), se observan ajustes adecuados para la mayor parte de la serie. Sin embargo, y como ha sido recurrente en los ajustes de estos índices en modelos anteriores, la predicción del índice del año 1992 y su posterior reducción no es reproducida por el modelo. Por otro lado, los ajustes a las composiciones de edades obtenidos desde la flota industrial (Figura 15) son adecuados, pretendiendo en consistencia con un enfoque de ―Estándar Incompleto‖ rescatar únicamente información para determinar el rango de edades explotables por la flota y la forma de las ojivas de selectividad o patrones de explotación, ya que desde las composiciones de edades no es fácil detectar (con un grado aceptable de asevero) el ingreso ni la intensidad de clases anuales (cohortes) que sean progresivamente visibles en los grupos de edad.




31

Figura 14. Ajuste (línea continua) del modelo de evaluación a los índices de abundancia (superior) y desembarques (inferior) de la flota industrial que captura bacalao en la Unidad de Pesquería entre los años 1991 y 2012.




32

Tabla 2. Series temporales de CPUE (gramos/anzuelo) y Desembarques (toneladas)

utilizadas para el ajuste del modelo poblacional

Año CPUE Desembarque

1989 --- 1363

1990 --- 2406

1991 1533,77 5191

1992 2140,15 19420

1993 1307,84 13002

1994 909,27 10747

1995 697,28 7924

1996 385,65 1290

1997 584,58 4716

1998 365,76 4957

1999 368,56 3688

2000 412,69 3646

2001 215,05 2062

2002 271,95 2109

2003 229,94 1109

2004 277,39 2079

2005 205,90 1991

2006 244,66 2004

2007 203,36 1974

2008 241,31 2154

2009 212,03 2345

2010 190,93 2988

2011 174,90 2298

2012 168,07 2382




33

Figura 15. Ajuste del modelo poblacional unidad de pesquería a los datos observados de captura a la edad en la flota Industrial entre los años 1991 y 2012.




34

Análisis de Residuales Los residuales estandarizados provenientes del ajuste de las series de CPUE y desembarques se encuentran dentro de la región de confianza (± 2) del supuesto de distribución del error (Figura 16-17). En el caso de los residuales provenientes del ajuste de la CPUE (Figura 16), claramente cumplen con el supuesto de distribución al situarse por sobre la línea teórica de distribución, mientras que la serie de desembarque tiende a desviarse del supuesto distribucional principalmente hacia las colas, con sesgos positivos (Figura 17). Esto hace suponer, que si bien los residuales cumplen con la homogeneidad de distribución, es posible que el supuesto de error obedezca a otra distribución de probabilidad. Al explorar los residuales de la captura a la edad por años (Figura 18), es notorio que éstos cumplen con la homogeneidad de distribución al situarse la mayor parte por dentro de la zona de confianza (línea segmentada en la Figura). Es posible también notar que una pequeña proporción de residuales no cumple con la condición de normalidad y corresponde a las edades entre 8 y 13 año, para el rango de años 1989-1990 y 1993-1994.

Figura 16. Residuales estandarizados de los ajustes a la serie de CPUE de la flota industrial. Eje x representa los residuales de la distribución teórica, mientras que el y los residuales de las observaciones.




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Figura 17. Residuales estandarizados de los ajustes a la series de Desembarques de la flota industrial. Eje x representa los residuales de la distribución teórica, mientras que el y los residuales de las observaciones.




36

Figura 18. Residuales estandarizados de los ajustes a las matrices de captura a la edad de la flota Industrial. En líneas horizontales rojas se muestran ±3 desviaciones estándar.




37

Variables Poblacionales en la Unidad de Pesquería De acuerdo a las estimaciones del modelo aplicado a la Unidad de Pesquería, la biomasa total bordea las 17.4 mil toneladas (CV=0.26, Figura 19), la biomasa desovante las 7,1 mil toneladas (CV=0.24, Figura 20) y la biomasa media vulnerable las 5.8 mil toneladas (CV=0.26, Figura 19). Como muestra la Tabla 3, las reducciones de las variables de estado que estima este modelo son bastante severas, alcanzando en comparación con la estimación del año 1989, un 20% de reducción en el caso de la biomasa total, un 23% en la biomasa desovante y un 17% en el caso de la biomasa media vulnerable (Tabla 3). Si bien, los reclutamientos presentan un importante incremento para el período 2009-2011, después de pasar por un periodo (2001-2006) de débiles clases anuales (Figura 23), la tendencia de la biomasa total (Figura 19) y biomasa desovante (Figura 20) desde el año 2005 indica una notoria reducción. Sin embargo, los reclutamientos para los años más recientes muestran un importante rango de incertidumbre proveniente de los desvíos en reclutamiento anual (Ver Figura 21), que hace cuestionar la tendencia de la biomasa total para los últimos años. Respecto al patrón de explotación, las estimaciones indican una edad de primera captura en torno a los 5-6 años y edades completamente reclutadas en torno a los 14 años (Figura 23), con una clara vulnerabilidad de individuos juveniles. Es necesario clarificar que la presente evaluación de stock incluye una modificación importante en el modelo conceptual (ver Sección 5), tratando de modelar los reclutas y la condición de partida para la abundancia por edad, en forma paramétrica (ver Figura 22) más una proporción de reclutas dependientes del posible stock desovante que habita las aguas chilenas y una condición en equilibrio para condición de partida. Este cambio ha ocasionado que la abundancia a la edad del primer año de la serie (1989) para ejemplares adultos que aportan significativamente a la producción en peso, se estime muy por debajo de la abundancia a la edad bajo una condición estado-estable (ver edades mayores a 13 años en Figura 22), por consiguiente muchas de las estimaciones de variables de estado muestren valores menores a las estimadas en proyectos anteriores. La reducción de la biomasa vulnerable para la flota industrial se ve reflejada en la tendencia al alza de las tasas de explotación y las mortalidades por pesca (Figura 24, Tabla 3). En términos relativos, los mayores incrementos en las tasas de explotación son atribuibles principalmente al aumento en los desembarques de la flota industrial y secundariamente a los ingresos de reclutas a la fracción explotable. La Tabla 3 muestra la tendencia temporal de la mortalidad por pesca para el período 1989-2012, donde es destacable el exponencial incremento en ambas tasas para los últimos 5 años de la serie. Un indicador de utilidad es la biomasa desovante bajo el supuesto sin pesca (Figura 20), que corresponde a la proyección de la condición inicial bajo sobrevivencia debido únicamente a la mortalidad natural y los niveles de reclutamientos estimados por el modelo de evaluación bajo la condición de errores aleatorios anuales. Este indicador, señala que bajo la condición inicial de la




38

población estimada por el modelo para el año 1989, la biomasa desovante sin pesca debería incrementar hasta aproximadamente las 75 mil toneladas (Figura 20), para posterior mantenerse estable. Los niveles de recuperación de la biomasa sin pesca deberían alcanzar aproximadamente un 95% con respecto a la condición del año 1989, dejando ver la severidad de la mortalidad por pesca.

Figura 19. Magnitud de la biomasa total y biomasa media vulnerable, obtenidas por el modelo de evaluación

unidad de pesquería durante el período 1989-2012, con sus respectivos intervalos de confianza al 95%.




39

Tabla 3. Estimaciones de biomasas (ton), reclutamientos (millones) y mortalidad por pesca (1/año) obtenidas por el modelo de evaluación unidad de pesquería para el período 1989 - 2011. Para definición de la BD Equilibrio refiérase al texto. Los porcentajes de reducción se refieren al año de inicio de la serie

(1989) y al año con máximo en biomasa (~1992), respectivamente.

Año Biomasa Total Biomasa Vulnerable Biomasa Desovante Reclutas Biomasa Equilibrio Mortalidad Pesca

1989 87845 35251 30993 1314410 30993 0,036

1990 90684 38755 34857 1231190 35834 0,057

1991 107445 49611 45883 1060660 49233 0,094

1992 102916 39383 51023 947514 58861 0,431

1993 72952 26229 33351 800916 53872 0,442

1994 58962 20638 26587 725331 60177 0,452

1995 57346 23682 29665 643213 93821 0,288

1996 37039 18028 16494 666663 64010 0,065

1997 40346 16055 17949 628473 66630 0,261

1998 42238 17195 18190 626213 77213 0,243

1999 33760 13404 15093 596871 72963 0,224

2000 24888 8857 11344 587484 62753 0,329

2001 25513 9822 11043 487161 72848 0,177

2002 23752 9052 10274 460129 73105 0,194

2003 26848 10860 10573 363500 71684 0,090

2004 27163 10630 11374 346854 82014 0,163

2005 26529 11344 11527 276816 77209 0,146

2006 22893 9450 9813 304770 70293 0,172

2007 24303 10885 11567 369305 75700 0,150

2008 25582 10813 11222 273704 70529 0,162

2009 18948 7678 8814 187635 62880 0,244

2010 19168 7735 9679 235516 64247 0,304

2011 18692 6990 8180 314403 60014 0,269

2012 17467 5825 7109 402053 56392 0,333

Reducción Inicio

de la serie19,9% 16,5% 22,9% 30,6% 181,9% 0,452

Reducción máximo

de la serie16,26% 11,74% 13,93% 30,59% 60,11% 0,222




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Figura 20. Magnitud y reducción de la biomasa desovante (izquierda) y biomasa desovante sin pesca (derecha)

obtenidas por el modelo de evaluación unidad de pesquería durante el período 1989-2012, con sus respectivos intervalos de confianza al 95%.

Figura 21. Desviaciones de los reclutamientos anuales y distribución de edades inicial (año 1989) estimadas por el modelo de evaluación. Las líneas verticales representan los intervalos de confianza al 95%.




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Figura 22. Comparación entre distribuciones de edades para el año 1989 estimadas bajo una condición de

equilibrio (línea roja) y perturbada por desvíos aleatorios a la edad. El triangulo representa la magnitud del reclutamiento en equilibrio estimado por el modelo.

Figura 23. Magnitud de los reclutamientos anuales y forma del patrón de explotación para la flota industrial,

ambas series muestran intervalos de confianza al 95%. Se muestra en conjunto con el patrón de explotación, la ojiva de madurez sexual a la edad (línea gruesa) empleada en el cálculo de la biomasa desovante.




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Figura 24. Mortalidad por pesca (izquierda) y Tasas de explotación (derecha) de la flota industrial, ambas series muestran intervalos de confianza al 95%.

Estado de Explotación del Stock, escenario “base” En el marco del proyecto ―Estatus y posibilidades de explotación biológicamente sustentables de los principales recursos pesqueros nacionales año 2014‖, recientemente se realizo un Taller de Trabajo interno en IFOP para definir el Marco de diagnóstico y Puntos Biológicos de Referencia (PBR) que serán empleados en el año 2013, y de esta forma respaldar el diagnóstico de los recursos pesqueros de Chile (ver Anexo 1). Durante este Taller de Trabajo se definió y consensuó un diagrama de fase que pretende explicitar gráficamente el estado de explotación de una especie. En específico para bacalao de profundidad, se acordaron las zonas de explotación y los Puntos Biológicos de Referencia (PBR) relativos que marcan las zonas de transición entre estados de explotación (ver Figura 2 en Anexo 1). Tal como fue planteado por Subsecretaría de Pesca, un PBR de interés para el manejo de la pesquería de bacalao de profundidad es el PBR objetivo, que bajo criterios de manejo y en coherencia con regulaciones legislativas, debe ser configurado como la mortalidad por pesca que conduce al Máximo Rendimiento Sostenido y su subsecuente Biomasa Desovante bajo la aplicación en equilibrio de la FMSY (BDmsy).




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Los resultados del modelo de producción señalan que los actuales niveles de explotación de bacalao de profundidad son elevados en comparación con la mortalidad por pesca referida al Máximo Rendimiento Sostenido (Fmsy=0,128 año-1), configurando un escenario de riesgo altamente desfavorable (Tabla 4). De la misma forma, la biomasa desovante alcanza valores alarmantes de reducción en torno a 11,74%, que aleja al stock de bacalao de profundidad de la biomasa desovante obtenida en equilibrio bajo el máximo rendimiento sostenible (BDmsy) (Tabla 4). A objeto de confrontar este diagnóstico se han considerado los siguientes elementos y análisis:

1. Mortalidades por pesca de referencias basadas en la curva producción para obtener el MSY 2. Análisis de riesgo para la mortalidad por pesca de referencia 3. Gráfico de fases como vía de visualización de estatus

Los resultados del modelo indican valores de mortalidad por pesca (año 2012) para una región de confianza (IC 95%) entre 0.21 y 0.49 año-1 con mediana de 0.33 año-1 (Figura 25), rango que se ubica por sobre la mortalidad por pesca que conduce al Máximo Rendimiento Sostenido (Fmsy). Este nivel de mortalidad sugiere un estado de explotación desfavorable, indicando que los actuales niveles de explotación de bacalao de profundidad configuran un estado de sobre-pesca. Al utilizar la biomasa desovante sin pesca como referente para describir el estado de explotación, es notorio que la mayor parte de los indicadores (Figura 26) señalan un deteriorado estado del stock desovante. Lo anterior es evidente al notar que la región de distribución de probabilidad de la biomasa desovante estimada para el año 2012 (estandarizada al valor de la BDmsy) se ubica por debajo del PBR BDmsy (Figura 25), indicando a su vez, que el stock de bacalao de profundidad se encuentra al inicio del año 2013 en un estado de sobre-explotación

Tabla 4. Medidas de riesgo (con respecto a los PBR objetivos) para las estimaciones de biomasa desovante y mortalidad por pesca obtenida por el modelo de evaluación. Se muestra el riesgo de sobre-explotación (P[BD/BDmsy<1]) y sobre-pesca (P[F>Fmsy]) para inicios del año 2013.

P(BD/BDmsy<1) P(F>Fmsy)

100.00% 99.30%Riesgo con respeto

al año 2012




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Figura 25. Comparación de las estimaciones de biomasa desovante y mortalidad por pesca para el año

2012 (inicios 2013) y los PBR objetivos Fmsy y BDmsy (línea vertical segmentada).

BD/BDMSY




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Figura 26. Reducción de la biomasa desovante bajo diferentes criterios de comparación. Se contrasta la

reducción para el período 1989-2012, incluyendo los intervalos de confianza al 95%.

De acuerdo al Diagrama de Fases (Figura 27), el bacalao de profundidad en la unidad de pesquería estuvo en una zona segura de explotación únicamente los primeros 3 años de la serie (1989-1991), para entrar posteriormente a una fase de sobre-pesca donde las mortalidades por pesca fueron mayores a aquellas que determinan el PBR Fmsy. El año 1996 el stock de bacalao de profundidad redujo considerablemente sus niveles de biomasa, alcanzado niveles de reducción menores a 53% con respecto a BMSY. Desde el año 2001, el stock de bacalao se ha situado en la zona de sobre-explotación con niveles próximos a un 23% del BMSY y con claras señales de incremento en la mortalidad por pesca que lo ubica en una fase desfavorable de sobre-explotación y sobre-pesca. Por otro lado, los intervalos de confianza de F y BD para el año 2012, muestran una alta probabilidad que el estado de explotación se aproxime al colapso.




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Figura 27. Diagrama de Fases de Explotación de bacalao de profundad para el período 1989-2012 en la unidad de pesquería. El eje X representa la biomasa desovante relativa a la biomasa desovante obtenida bajo el PBR Máximo Rendimiento Sostenido (Bmsy). Mientras que el eje Y muestra los correspondientes niveles de mortalidad por pesca para los PBR Bmsy y Bmsy6 (ver texto para explicación).




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Análisis de riesgo y Capturas Permisibles para el año 2014 en la Unidad de Pesquería La determinación de Capturas Biológicas Permisibles (CBA) de bacalao de profundidad para el año 2014 fue evaluada en base a: i) cuatro medidas de riesgo, ii) cuatro opciones de mortalidad por pesca y iii) dos escenarios de proyección de reclutamiento (ver Tabla 5). El primero escenario de reclutamiento utilizó el modelo stock-recluta Beverton-Holt con desviaciones anuales log-normales que utilizan la desviación estándar obtenida en el proceso de error, mientras que el segundo asumió reclutamientos constantes igual al promedio de los últimos 5 años de estimaciones del modelo. Las Figuras 28 y 29 muestran las series temporales de la biomasa desovante y CBA respectivamente, para el período de proyección bajo los diferentes escenarios de reclutamientos y condicionado a la implementación de un conjunto de políticas de explotación. Las proyecciones bajo el escenario de reclutamiento modelado por la relación stock-recluta (gráfico superior en las Figuras 28 y 29) muestra una tendencia al alza en la biomasa y capturas para las políticas de explotación que utilizan el MSY (Fmsy) o la regla de decisión (Fregla-decisión), no así para la política de explotación con mortalidad por pesca status-quo. Sin embargo, la tasa de recuperación de la biomasa desovante bajo estas dos políticas de explotación (Fmsy Fregla-decisión) es bastante lenta impidiendo alcanzar en los 25 años de proyección la BDmsy. Contrariamente, las proyecciones bajo reclutamiento fijo e igual al promedio de los últimos 5 años (gráfico inferior en las Figuras 28 y 29), muestran que la biomasa desovante detiene el crecimiento posteriormente a los 12-13 años de proyección y alcanza niveles asintóticos menores a los niveles de biomasa desovante obtenida bajo reclutamientos modelados por la relación stock-recluta. El proceso asintótico de la biomasa obedece principalmente a que el escenario de reclutamiento fijo no permite el crecimiento de la fracción desovante. Al explorar las proyecciones bajo el escenario que modela los reclutamientos (stock-recluta), se observan diferencias menores entre las trayectorias de biomasas que son conducidas por las políticas de explotación Fmsy y Fregla-decisión (gráfico superior Figuras 28). Sin embargo, las CBA para el año 2014 muestran diferencias que pueden ser importantes dependiendo de la política de explotación y la reducción esperada de la mortalidad que para el año 2014 (gráfico superior Figuras 29). Por ejemplo, la CBA bajo la política de explotación Fmsy indica que los niveles de capturas para el año 2014 deberían bordear 1356 toneladas, mientras que la política Fregla-decisión sugiere que la captura para el año 2014 debe situarse en torno a las 1096 toneladas (Figura 29 y Tabla 5). Lo anterior sugiere que para minimizar el impacto en el sector productivo, la implementación de la política Fmsy es adecuada. Así mismo, se observa que las proyecciones de las capturas muestran similares niveles para el último año de proyección, indicando con esto que la aplicación de políticas bajo el MSY es preferible por sobre la status-quo, ya que estas minimizan los riesgos de explotación en contraste con la política de status-quo (Tabla 5).




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Figura 28. Proyecciones de la biomasa desovante al implementar cuatro políticas de explotación (F=0, F=Fmsy, F=Factual, F=regla-decisión) utilizando el supuesto de reclutamientos modelados por la relación stock-recluta (arriba) y promedio de los reclutamiento para los últimos 5 años (abajo).




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Figura 29. Proyecciones de la biomasa desovante al al implementar cuatro políticas de explotación (F=0, F=Fmsy, F=Factual, F=regla-decisión) utilizando el supuesto de reclutamientos modelados por la relación stock-recluta (arriba) y promedio de los reclutamiento para los últimos 5 años (abajo).




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Respecto de las opciones de mortalidad por pesca, se implementaron las proyecciones bajo la política de mortalidad por pesca asumiendo desembarques cero (F=0), estatus quo (F=F2012=0.33 año-1), mortalidad por pesca bajo el máximo rendimiento sostenible (F=Fmsy=0.128 año-1) y mortalidad por pesca bajo la regla de decisión (F variable), esta última según se detalla en Anexo 5. Cada una de estas políticas de explotación se examinó bajo 4 criterios de riesgo, que incluyen la probabilidad de reducción del stock y la probabilidad de situar la explotación y los niveles del stock por debajo y sobre los PBR BDmsy y Fmsy, respectivamente (ver Tabla 5).

Tabla 5.

Tabla de decisión de la Captura Biológica Aceptable (CBA) para el año 2014, bajo diferentes escenarios de reclutamiento y políticas de explotación. Se detallan los riesgos de reducción de la población y vulneración de los PBR, como también, sumatorias de capturas.

P(BDp*<BDact) BDp*/BDact P(BD**<BDmsy) P(F**>Fmsy) CBA 50% CBA 10%

R S-R

F=0 0.100 1.327 - - 0 0

F=MSY 0.556 1.126 - - 1356 636

F=ACTUAL 0.980 0.712 - - 2235 1024

F=RAMPA 0.327 1.237 0.360 0.420 1096 521

R Promedio

F=0 0.100 1.236 - - 0 0

F=MSY 0.568 1.153 - - 1352 636

F=ACTUAL 1.000 0.658 - - 2196 1025

F=RAMPA 0.299 1.288 0.460 0.489 1098 522

* Medidas de riesgo evaluadas en un horizonte de 5 años ** Medidas de riesgo evaluadas en un horizonte de 25 años

Como se esperaba, los escenarios de reclutamiento no tienen efectos en los niveles de CBA para el año 2014, puesto que la edad de reclutamiento de la flota comienza a partir de los 5-6 años de edad, mientras que los reclutamientos proyectados se evalúan a la edad 3+ (Tabla 5). La CBA para los percentiles 10% y 50%, muestran variaciones que dependen de los supuestos de mortalidad por pesca aplicados durante la proyección. Por ejemplo, se espera para el año 2014 que la CBA al 50% bajo la política de explotación estatus-quo alcance las 2235 toneladas. Sin embargo, la utilización de Fmsy y F regla de decisión, sugieren reducciones importantes en la CBA para el año 2014, las que deberían configurarse en torno a las 1356 y 1096 toneladas respectivamente (Tabla 5). Reducciones aún mayores se esperan para el percentil al 10% de la CBA. Bajo una proyección de corto y mediano plazo, el riesgo de reducción de la biomasa desovante (P[BDp<BDact]) tiende a ser invariable entre escenarios de reclutamientos (Tabla 5). Lo anterior posiblemente responde a que el tiempo de proyección de 25 años y sus medidas de riesgo (implementadas en un horizonte de 5 años), no permiten evaluar adecuadamente la tasa de




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recuperación y el crecimiento tendiente al MSY. Lo anterior es evidente desde la Figura 30, donde para alcanzar los PBR objetivos fue necesario proyectar el stock de bacalao de profundidad, bajo reclutamientos modelados por la relación stock-recluta en un horizonte de 50 años. Debido a la dependencia de las medidas de riesgo y los niveles de reclutamiento asumidos en las proyecciones, al parecer es sensato utilizar proyecciones bajo el escenario de reclutamiento modelados por la relación stock-recluta (filas achuradas en Tabla 5).

Proyección utilizando la relación Stock-Recluta

Figura 30. Trayectoria de la biomasa desovante y mortalidad por pesca al utilizar reclutamiento modelados bajo la relación stock-recluta, para un período de proyección de 50 años. Se muestran los puntos de trayectorias cada dos años para ayudar la visualización.

En el primer informe de resultados (remitido en Agosto del presente año), se utilizó como política de explotación un conjunto de ponderadores de la mortalidad por pesca del último año de la serie modelada (F=fi*0.33). Los resultados de esas proyecciones indicaban que con capturas menores a 900 toneladas, la mortalidad por pesca tendería a alcanzar el PBR objetivo Fmsy. En este contexto, los resultados del primer informe son consistentes con las proyecciones evaluadas en este reporte, por tanto, como una vía de mantener consistencia con las evaluaciones anteriores y permitir la comparación de resultados, el Anexo 6 muestra los resultados bajo la política de explotación que utiliza mortalidades por pesca constante como ponderadores del último año de la serie modelada.




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6.2 Captura máxima biológicamente permisible en el área de pesca al norte del paralelo 47° LS

Como una vía de asesoría a SSP sobre los posibles niveles de explotación al norte del paralelo 47°S, y teniendo presente que el GT-BAC recomendó aplicar un método no basado en modelos para establecer un rango de capturas biológicamente permisibles para el norte del paralelo 47°S, el Instituto de Fomento Pesquero (IFOP) presento al GT-BAC una aproximación ad-hoc tendiente a aproximar los desembarques legales realizados entre los años 2008 y 2012 por la flota artesanal (Ver Anexo 3), los que pueden ser utilizados como valores umbrales de captura en esta área. Para esto, IFOP presentó dos aproximaciones metodológicas tendientes a estimar los niveles de desembarques artesanales legales al norte del paralelo 47°S (detalles en Anexo 3). La primera aproximación se basa en dos criterios: (i) selección de puertos con seguridad en los registros de pesca legal versus puertos con origen incierto de sus capturas, (ii) asignación de proporciones de captura efectuadas al sur y norte del paralelo 47°S. En tanto la segunda aproximación, refina la primera aproximación basada en los puertos de desembarques, introduciendo la variable zona de procedencia registrada en los formularios de SERNAPESCA (zonas 116, 117, 118, 120 y 121), duración del viaje de pesca (≥ 20 días) y desembarque por viaje de pesca (≥ 4 toneladas de desembarque por viaje). Conforme a los resultados obtenidos por el IFOP e incorporando las recomendaciones del GT-BAC, SSP concluyo que ambas aproximaciones sugieren que los desembarques corregidos de la pesquería artesanal al norte del paralelo 47°S para el año 2012, estuvieron en el rango 1.016 – 1.354 toneladas. Considerando además que la pesquería de bacalao de profundidad al norte del paralelo 47°S es pobre en datos, limitando por esta vía la aplicación de modelos basados en datos, el GT-BAC recomendó como medida de corto plazo aplicar un límite total anual de captura de statu quo correspondiente a este rango. Bajo esta recomendación, SSP resolvió fijar el límite máximo de capturas a realizar durante el año 2013, tomando el punto medio del rango de capturas corregidas, esto es, 1.185 toneladas, las cuales se indica serán distribuidas geográficamente de acuerdo a las capturas promedios por Región para los últimos tres años, tal como lo consigna el Informe Técnico (R. Pesq) N°23-2013 elaborado por SSP7. En el marco del convenio que regula la ejecución del proyecto ―Investigación del estatus y posibilidades de explotación biológicamente sustentables en bacalao de profundidad, año 2014‖, las recomendaciones deben ser explicitas para cada área de pesquería (-Unidad de Pesquería y -área al norte del paralelo 47°S). En el caso del área de pesquería artesanal (norte del paralelo 47°S), la recomendación de un valor de CBA requiere implementar la metodología descrita en el Anexo 3 con 7 Reporte disponible en






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información actualizada al año 2013, aproximando por esta vía los desembarques artesanales legales que ocurrieron al norte del paralelo 47°S y sometiendo a juicio experto los posibles valores de Captura Permisibles en esta zona. Sin embargo, la implementación de la metodología descrita en el Anexo 3 sólo puede ser abordada una vez se incorpore la información de la pesquería actualizada hasta diciembre del año 2013.

6.3 Escenario Alternativo de Evaluación Cambios en las estructuras de edades, período 2007-2011 Tal como lo consigna el Informe Técnico (R. Pesq.) N°189 – 20128 y el Acta de la Segunda Sesión del GT-BAC realizado el 30-31 de Octubre del año 2012 (ver Anexo 4), la carencia de datos confiables de la pesquería que posibiliten adoptar estándares mínimos para la evaluación de stock, como también la elaboración de análisis de mayor complejidad como modelos operacionales y evaluación de procedimientos de manejo, ha llevado a que la evaluación de stock realizada por IFOP no logré alcanzar los niveles de solvencia técnica requeridos para ser considerada en recomendaciones de manejo, no obstante las mejoras introducidas en ciertos aspectos metodológicos. En efecto, la SSP (R. Pesq. N°189 – 2012) acogió la recomendación del GT-BAC donde señala que la evaluación de stock de IFOP, si bien tiene un buen comportamiento estadístico (ver Anexo 4), presenta una limitación importante al no reproducir la hipótesis de stock abierto aceptada por el GT-BAC, limitando su utilización para fines de establecer estatus y proponer una CBA. Además, el GT-BAC reconoce que con los datos disponibles no es posible identificar la componente estocástica del reclutamiento que deriva de una población abierta, esto a pesar que la formulación matemática del modelo (ver Sección 5.1) incluye una mejora al proceso de la relación stock/recluta bajo el intento de estimar reclutamientos exógenos. Sobre las deficiencias en los datos, se han mencionado tres componentes: i) la serie de CPUE estandarizada, que difícilmente puede ser corregida por el efecto de hiper-estabilidad que se presume para el inicio de la década del 90; ii) la serie de capturas históricas, que hasta la fecha aún existen discrepancias al interior del GT-BAC, siendo de responsabilidad de todos los participantes del GT-BAC analizar y acordar una serie aprobada para la evaluación de stock; iii) y mas recientemente, el cambio de lectura en estructuras duras desde escamas a otolitos (Ojeda et al, 2008), que ha facilitado desde el año 2007 la observación de mayores proporciones de peces longevos, ocasionando un quiebre en términos de la fracción disponible o vulnerable. Teniendo en consideración la recomendación del GT-BAC que los resultados de la evaluación de stock no sean utilizados para fines de establecer estatus y proponer una cuota de captura, y el 8 Reporte disponible en http://www.subpesca.cl/transparencia/documentos/RPESQ_189-2012_Cuota_Global_Captura_BACALAO_UPL_2013.pdf




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requerimiento de SSP de explorar los efectos del cambio en la técnica de lecturas duras para la construcción de las matrices de captura a la edad, los análisis que prosiguen tiene como objetivo únicamente sensibilizar los resultados del modelo frente a los cambios en las proporciones de la captura a la edad que ocasiono la lectura desde los otolitos, y no busca proponer un diagnóstico y niveles de CBA. Como una vía para explorar qué efecto tiene el cambio de lectura en estructuras duras desde escamas a otolitos a contar del año 2007, se implementó un leve cambio en el modelo de evaluación al incorporar un quiebre en el año 2006/2007 en términos de los patrones de explotación, que intenta reproducir el incremento que muestran las edades 17+ obtenidas desde la lectura de otolitos. Esta modificación se realiza únicamente sobre la ecuación de selectividad, que modela una curva doble-normal definida para las edades 3 a 24,

,

y adiciona tres parámetros a la función objetivo definida en la Sección 5.1, que son la edad máxima

de selectividad ( ) y las varianzas del lado derecho ( ) e izquierdo ( ) de la curva. Estos tres parámetros otorgan considerable flexibilidad a la funcionalidad de la selectividad. En términos de los niveles en las variables de estado, se observan diferencias importantes en las magnitudes de la biomasa total (Figura 32) que se reescala un 113% (en promedio) por sobre el modelo base (Tabla 3 y 5), mientras que la biomasa desovante alcanza niveles que bordean un 40% de re-escalamiento. Esto conduce a una mejora en el estado de explotación, que indica una reducción de la biomasa desovante que alcanza un 28% de la biomasa máxima, comparado con el modelo base donde la reducción de la biomasa desovante bordea el 13%. Se evidencian notorios cambios en los patrones de explotación para los periodos pre y post año 2006/2007 (Figura 33), lo que ocasiona cambios en las magnitudes de los reclutamientos (Tabla 5) y por ende mayor biomasa total. En efecto, los niveles promedios de reclutamientos son superiores en un 54% que el modelo base, con importantes niveles de reclutamientos entre los años 2002-2007.




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Figura 32. Magnitud de la biomasa total y biomasa media vulnerable, obtenidas por el modelo para el modelo con dos selectividades durante el período 1989-2012, con sus respectivos intervalos de confianza al 95%.

Figura 33. Patrones de explotación del modelo con dos selectividades previo (∆) y posterior (○) al año 2006/2007.




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Los niveles de mortalidad por pesca (Tabla 5) para este modelo, muestran que aún los niveles de explotación son elevados y por sobre el MSY (Figura 34), conduciendo a un estado de sobre-explotación al considerar a Fmsy como PBR objetivo.

Figura 34. Comparación de los PBR Fmsy6 y F2012, esta última representando la mortalidad por pesca estimada por el modelo con dos selectividades para el año 2012




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Tabla 5. Estimaciones de biomasas (ton), reclutamientos (millones) y mortalidad por pesca (1/año) obtenidas por el modelo de evaluación unidad de pesquería

para el período 1989 – 2011 con dos selectividades. Para definición de la BD Equilibrio refiérase al texto. Los porcentajes de reducción se refieren al año de inicio de la serie (1989) y al año con máximo en biomasa (~1992), respectivamente.

Año Biomasa Total Biomasa Vulnerable Biomasa Desovante Reclutas Biomasa Equilibrio Mortalidad Pesca

1989 133434 47266 55030 1758800 55030 0,026

1990 137210 51390 61640 1489950 62492 0,043

1991 163057 65369 80781 1272420 83812 0,071

1992 160101 52872 91745 1134270 98776 0,321

1993 119949 38592 68000 957934 87366 0,304

1994 105584 32510 62841 872200 95042 0,292

1995 124951 36008 87689 785431 147725 0,195

1996 71932 27878 44569 833279 94564 0,043

1997 79151 23632 50093 816492 98945 0,183

1998 80837 25614 49525 859981 111306 0,166

1999 73123 18731 48384 885541 106924 0,162

2000 53195 12716 34591 965133 88811 0,235

2001 61314 13168 40443 898277 104500 0,132

2002 57739 11733 37594 959114 103470 0,152

2003 58583 14024 33012 837183 97943 0,071

2004 65863 13198 39636 860486 114008 0,137

2005 61367 14433 35716 688278 105173 0,120

2006 56154 12319 32090 740065 95961 0,142

2007 58150 13411 33458 836190 101274 0,126

2008 61762 12711 31771 494601 94706 0,143

2009 49338 9773 27560 188812 85152 0,206

2010 49023 11215 28166 206826 86525 0,236

2011 49172 11317 26881 282562 82224 0,184

2012 46216 11174 25758 411339 78367 0,190

Reducción Inicio

de la serie34,6% 23,6% 46,8% 23,4% 142,4% 0,321

Reducción máximo

de la serie28,34% 17,09% 28,08% 23,39% 53,05% 0,162




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7. DISCUSIÓN La implementación de un modelo de evaluación para la Unidad de Pesquería (sur del paralelo 47°S) enmarcado en la regulación indicada en la actual Ley General de Pesca y Acuicultura, busca fortalecer las bases para la definición de Cuotas Globales de Captura Anuales bajo escalas temporales y espaciales coherentes con los objetivos de la administración pesquera. Sin embargo, el Grupo Científico-Técnico Asesor de esta pesquería (GT-BAC) consideró que la evaluación de stock no logra establecer el estatus del stock de manera confiable (R. Pesq. 2012), debido a que el nuevo modelo conceptual es escasamente reproducible por los datos biológicos-pesqueros disponibles, esto sin desmedro de los avances y esfuerzos realizados por el IFOP en términos de modelación (Quiroz y Wiff, 2012). En este contexto, los resultados expuestos en este Informe pretenden mantener la secuencia histórica de los resultados de la evaluación de stock de bacalao de profundidad en la Unidad de Pesquería, al margen que éstos no sean utilizados para el proceso de decisión de una Cuota Global de Captura Anual para bacalao de profundidad. En términos específicos, se implementó un modelo estadístico estructurado por edades codificado en ADMB, que utiliza como calibradores las estructuras de edades de las flotas industrial, como también, los índices de abundancia provenientes de la pesquería. Se estimaron las abundancias y las mortalidades por pesca, proyectándose la evolución temporal de las biomasas en el corto y mediano plazo bajo una política de explotación de mortalidad por pesca constante. Los resultados de esta evaluación, muestran que las magnitudes y tendencia de las biomasas desovantes estimadas para el período 1989-2012 son consistentes con las últimas dos evaluaciones (Quiroz y Wiff 2012, 2013), he indican niveles de reducción importantes (Figura 20) consecuencia de reducciones sistemáticas en los reclutamientos (Figura 23) e incrementos de la mortalidad por pesca (Figura 24) de los últimos 6 años, estos últimos mayores al PBR que define la mortalidad por pesca bajo el Máximo Rendimiento Sostenido (Fmsy). Específicamente, la reducción de la biomasa desovante, que alcanza el año 2012 un 11.74%, es menor que el PBR objetivo BDmsy, mientras que la mortalidad por pesca para el año 2012 se ubica por sobre el PBR Fmsy. Lo anterior, indica que el stock de bacalao de profundidad se encuentra en un estado de sobre-explotación (BD<Bmsy) y sobre-pesca (F>Fmsy). Se han identificados tres importantes tópicos que condicionan los resultados de la evaluación de stock, estos son los niveles históricos reales de desembarques, las magnitudes del reclutamiento y recientemente la fracción vulnerable representada por las estructuras de edades (Quiroz y Wiff 2012, 2013). Sobre este último punto, se identifico que la lectura de edades desde otolitos incrementaba la fracción vulnerable (en términos de proporciones) para ejemplares adultos mayores a 17 años. Si bien, la interpretación de este cambio de proporciones en la fracción observada no soslaya el sesgo que ocasiona la lectura de escamas previo al año 2007, la forma de los patrones de explotación del modelo alternativo (dos selectividades con quiebre el año 2007) muestra coherencia con el aumento




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de la proporción vulnerable para peces mayores a 17 años, que se traduce en un importante desplazamiento de patrón de explotación hacia edades mayores (Figura 33). Además, el cambio de selectividad forzó un re-escalamiento positivo en los niveles de biomasa desovante para ambos escenarios con o sin pesca (Figura 34). Lo anterior es inquietante, puesto que deja en evidencia un problema de especificación de los procesos poblacionales que reproduce el modelo, en específico el reclutamiento. Si bien, las tendencias en la biomasa explotables entre modelos (base v/s escen.1) son similares, lo que sugiere principalmente diferencias en términos del estatus sobre la población, los niveles absolutos de biomasa son en promedio un 110% mayor que las estimaciones del modelo base. Lo anterior indica que los posibles niveles de explotación sustentable deberían ser mayores en el caso del modelo que intenta rescatar el aumento de proporciones observadas en edades 17+. Sin embargo, este re-escalamiento no es consecuencia del cambio en la fracción vulnerable que evidencia la asignación de edades entre escamas y otolitos, más bien, es un artificio del modelo que al intentar de reproducir la fracción vulnerable incrementa los niveles de reclutamiento. El aumento de magnitud en las biomasas debido al cambio en el patrón de explotación debe ser inspeccionado con detalle, ya que si bien sugiere que los niveles de captura permisibles podrían ser mayores, el estatus de explotación aun sigue siendo desfavorable. Se obtuvieron diferencias importantes entre los modelos base y el modelo con dos selectividades, esto tanto para las variables de estado, como para el estado de explotación. Por tanto, se sugiere que las modificaciones del modelo de evaluación sean un tema de discusión por el GT-BAC en el seno de los Comités Científicos Nacionales.




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8. CONCLUSIONES Recomendaciones para la Unidad de Pesquería y área al norte del paralelo 47°S Bajo los estándares de la información y conocimientos en bacalao de profundidad, fue posible implementar un modelo de evaluación para la Unidad de Pesquería, el que fue ajustado a información de CPUE, desembarques y captura a la edad provenientes de la flota industrial. El modelo muestra un escenario desfavorable de reducción (con respecto a las estimaciones máximas de la serie) mostrando reducciones en la biomasa total y desovante que alcanzan un 16% y 11.7% respectivamente, mientras que la biomasa media vulnerable industrial bordea un porcentaje de reducción de 14%. En el caso de las reducciones con respecto al las estimaciones del inicio de la serie, ambos modelos auspician un levemente mejorado diagnóstico de explotación (ver Tabla 3). Respecto del estado de explotación para la Unidad de Pesquería, el diagrama de fases de explotación muestra que el año 1996 el stock de bacalao de profundidad redujo considerablemente sus niveles de biomasa, alcanzado niveles menores a 53% con respecto a BMSY. Desde el año 2001 el stock de bacalao se ha situado en la zona de sobre-explotación con niveles próximos a un 23% del BMSY y con claras señales de incremento en la mortalidad por pesca que lo ubica en una fase desfavorable de sobre-explotación. Respecto del estado de explotación para la Unidad de Pesquería, el Diagrama de fases de explotación muestra que el stock de bacalao de profundidad estuvo en una zona segura de explotación únicamente los primeros 3 años de la serie (1989-1991), para entrar posteriormente a una fase de sobre-pesca y sobre-explotación. Desde el año 2001, el stock de bacalao se ha situado en la zona de sobre-explotación con niveles próximos a un 23% del BMSY y con claras señales de incremento en la mortalidad por pesca que lo ubica en una fase desfavorable de sobre-explotación (BD < BDmsy) y sobre-pesca (F > Fmsy). No fue posible estimar razonablemente una proporción de reclutas denso-dependientes y otra proporción de reclutas exógenos (inmigrantes). Por tanto, se estimaron únicamente los reclutamientos bajo el esquema de reclutas denso-dependientes (ver Sección 5.2). Respecto de niveles de explotación, las proyecciones bajo la política de explotación Fmsy indican que con capturas menores a 1356 ton, la mortalidad por pesca tendería a alcanzar el PBR objetivo Fmsy. No obstante, valores de capturas menores deberían implementarse si se opta por la política de explotación que utiliza la regla de decisión (Tabla 5). Relacionado con el área de pesca donde opera la flota artesanal (norte del paralelo 47°S), se han efectuado avances para lograr asesorar al manejo en la toma de decisión respecto de medidas de conservación, como fue la obtención de los desembarques legales de la flota artesanal que fueron posteriormente utilizados como aproximación para un nivel de Captura Biológicamente Aceptable (ver Anexo 3). Puesto que a este nivel de avance del proyecto no es razonable reproducir la metodología para aproximar los desembarques del año 2013, surge necesario programar y discutir




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con el GT-BAC o Comité Científico los posibles niveles de Captura Permisible para el área de pesquería artesanal durante el año 2014. Cambios en las estructuras de edades Desde el año 2007 las capturas a la edad han sido calculadas empleando las claves talla-edad obtenidas desde la lectura de otilitos, en contraste a años anteriores donde se utilizó la lectura de escamas. Esto ocasionó un quiebre en la serie histórica de capturas a la edad debido a la mayor resolución de asignación de edad para peces adultos que presenta la lectura desde otolitos. Este quiebre, que si bien puede ser interpretado como un cambio en la vulnerabilidad del aparajeo de pesca, donde peces mayores a 17+ años muestran mayor vulnerabilidad a la pesquería a contar del año 2007, corresponde a un error de observación en las proporciones de peces adultos que fueron asignados por medio de las claves talla-edad obtenida desde la lectura de escamas. Un acercamiento incipiente para explorar la sensibilidad del modelo (aplicado a la Unidad de Pesquería) frente a este quiebre en la serie histórica de capturas a la edad, fue implementar desde el año 2007 un cambio en el patrón de explotación que posibilitaría reproducir el incremento de las proporciones de peces adultos en las capturas. Los resultaron mostraron un efecto de compensación en el modelo, que se traduce en un desplazamiento del patrón de explotación hacia edades longevas y un incremento de los reclutamientos para años entre 1997 y 2004. Sin embargo, las estructuras de edades u otra información biológica no permiten respaldar el aumento de reclutamiento para este periodo. De esta forma, es claro que la utilización de bloques de selectividad no es la vía para soslayar el error de observación en las lecturas de edad previo al año 2007. Debido a que el modelo no utiliza explícitamente los parámetros de crecimiento, pues éstos están incorporados en las estructuras de edades, una mejor forma de abordar el sesgo de la serie histórica es implementar un modelo de evaluación que este calibrado en tallas previo al año 2007 y en edades para los años más recientes, utilizando para el período previo al año 2007 los parámetros de crecimiento estimados desde las lecturas de otolitos. Lo anterior permitiría reproducir las proporciones de peces mayores a 17+ no detectadas en la lectura de escamas. Una segunda vía es reproducir las edades adultas no detectadas por las escamas, por medio de un modelo estadístico que incorpore las calves talla-edad de la lectura de otolitos. Es recomendable que la vía de soslayar el sesgo en la serie histórica sea un tema de discusión del GT-BAC, a objeto de precisar criterios y directrices para dar el mayor uso posible a la información histórica de estructuras de edades construidas en base a la lectura de escamas. Los resultados de Ojeda et al (2008), mostraron que el error entre lectores al leer ambas estructuras es reducido en peces juveniles o comenzando la adultez, lo que indica que el sesgo entre otolitos y escamas es dependiente del tamaño del pez. Luego, la serie histórica de lectura de escamas tiene importante información de peces jóvenes y adultos que potencialmente debería ser utilizada en la evaluación de stock.




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Asesoría para el manejo La reducida calidad, cantidad y resolución espacio-temporal de los datos de la pesquería, ha llevado a que la evaluación de stock implementada por IFOP no logré alcanzar los niveles de solvencia técnica requeridos para ser considerada en recomendaciones de manejo, no obstante las mejoras introducidas en ciertos aspectos metodológicos. En efecto, la SSP (R. Pesq. N°189 – 2012, Anexo 4) acogió la recomendación del GT-BAC donde señala que la evaluación de stock de IFOP, si bien tiene un buen comportamiento estadístico, presenta una limitación importante al no reproducir la hipótesis de stock abierto aceptada por el GT-BAC, limitando su utilización para fines de establecer estatus y proponer una CBA. Además, el GT-BAC reconoce que con los datos disponibles no es posible identificar la componente estocástica del reclutamiento que deriva de una población abierta, esto a pesar que la formulación matemática del modelo incluye una mejora al proceso de la relación stock/recluta bajo el intento de estimar reclutamientos exógenos. Tenidos estos antecedentes, el GT-BAC recomendó para efectos de las decisiones del corto plazo, i) no incrementar la cuota global de captura para el año 2013, ii) revisar en detalles los datos y el modelo de evaluación que sustenta el procedimiento de manejo actual, iii) investigar y evaluar procedimientos de manejo alternativos, más robustos a las fuentes de incertidumbre que hasta hoy se han identificado. Frente a estas conclusiones y recomendaciones emanadas del GT-BAC, la SSP decidió para el año 2013 adoptar un statu quo manteniendo una Cuota Global de Captura de 3000 toneladas a ser extraída en la Unidad de Pesquería, mientras que en el área de pesquería al norte del paralelo 47°S, la SSP decidió basar la Cuota Global de Captura en las estimaciones de desembarques legales realizados por IFOP.

Estas decisiones de la SSP son coherentes con los resultados de la evaluación de stock y la metodología de aproximación de desembarques para el sector artesanal (ver Anexo 3), en el sentido que: i) el modelo de evaluación para la Unidad de Pesquería mantiene una indefinición en el proceso de reclutamiento, no se ha soslayado el sesgo que ocasiona el cambio de lectura desde escamas a otolitos a contar del año 2007, y aún resta discutir en el seno del GT-BAC piezas claves de información como es la CPUE estandarizada, y ii) es prescindible mejorar y precisar la aproximación ad-hoc implementada por IFOP para el área artesanal una vez se obtengan los datos del año 2013, los cuales deberían carecer de sesgos de posicionamiento en la operación de pesca y aproximar con mayor precisión el esfuerzo y captura de esta flota al norte del paralelo 47°S. Teniendo a la vista estos dos puntos, surge necesario propender a mejorar la información de entrada al modelo y definir con mayor precisión los procesos que están siendo incorporados en la evaluación para ambas áreas de pesquería, propendiendo a que esta información posibilite adoptar estándares mínimos para la evaluación de stock en bacalao de profundidad.




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9. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS Ashford, JR, CM Jones, E Hofmann, I Everson, C Moreno, G Duhamel & R Williams. 2005. Can

otolith elemental signatures record the capture site of Patagonian toothfish (Dissostichus eleginoides), a fully marine fish in the Southern Ocean?. Canadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences, 2005, 62: 2832-2840.

Arana, P.M. & R. Vega. 1999. Exploratory for Dissostichus spp in the Antactic region (Subarea 48.1,

48.2 and 88.3). CCAMLR Science. 6:1-17. Cadrin, S. X. 2000. Evaluating Two Assessment Methods for Gulf of Maine Northern Shrimp Based

on Simulations. J. Northw. Atl. Fish. Sci. 27:119–132. Céspedes, R., V. Ojeda, L. Chong, L. Adasme, L. Muñoz y R. Bravo. 2010. Consolidado de bacalao

de profundidad. En proyecto Investigación Situación Pesquería Demersal Austral Industrial, 2009. Programa de Seguimiento del Estado de Situación de las Principales Pesquerías Nacionales. SUBPESCA. Informe final, IFOP, 66 p. (+ anexos).

Céspedes, R. & L. Adasme. 2005. Descarte y subreporte en la pesquería demersal austral (PDA):

captura y esfuerzo. En: Investigación Situación Pesquería Demersal Austral, 2004. Informe Final, IFOP.

Eastman, J. T., 1993. Antarctic fish biology. Evolution in a unique environment. San Diego: Academic

Press. FAO, 1995. Code of Conduct for Responsible Fisheries. Food and Agriculture Organization, Rome.

http://www.fao.org/fi/agreem/codecond/codecon.asp Flores, H. & P. Rojas. 1987. Contenido gástrico de Dissostichus eleginoides Smitt 1898, capturado

frente a Valparaíso (Perciformes-Nototheniidae). Investigaciones Marinas, Valparaíso. 15:33-40.

Francis, R. I. C. C. & R. Shotton. 1996. ‗‗Risk‘‘ in fisheries management: a review. Can. J. Fish.

Aquat. Sci.54: 1699–1715. Haltuch, M.A., A.E. Punt & M.W. Dorn. 2008. Evaluating alternative estimators of fishery

management reference points. Fisheries Research. 94: 290–303.




64

Kell L.T, J.A.A. De Oliveira, A.E. Punt, M.K. McAllister, & S. Kuikka. 2006 Operational management procedures: An intro-duction to the use of management strategy evaluation frameworks. In: Motos L, Wilson DC (eds). The Knowledge Base for Fisheries Management, Developments in Aquaculture and Fisheries Science, 36. Elsevier, Amsterdam. 379–407.

Lee, H.H, M.N. Maunder, K.R. Piner & R.D. Methot. 2011. Estimating natural mortality within a

fisheries stock assessment model: An evaluation using simulation analysis based on twelve stock assessments. Fisheries Research 109:89–94.

McAllister, M.K., Starr, P.J., Restrepo, V.R., Kirkwood, G.P., 1999. Formulating quantitative methods

to evaluate fishery-management systems: what fishery processes should be modelled and what trade-offs should be made? In: Payne, A.I.L. (Ed.), Confronting Uncertainty in the Evaluation and Implementation of Fisheries-Management Systems. ICES J. Mar. Sci. 56, 900–916.

Mc Cullagh, P & J.A. Nelder. 1989. Generalized linear models. Chapman and Hall, N.Y. 511 pp. NRC. 1998. Improving Fish Stock Assessments. National Research Council. National Academy

Press. Washington, D.C. 177 p. Ojeda, V., Muñoz L, Hunt K, Miranda L, Bravo R, Cid L y Hidalgo H. 2008. Estructuras de edad en

las capturas de los recursos pesqueros: Merluza del Sur, Congrio Dorado, Merluza de Cola, Merluza de Tres Aletas y Bacalao de Profundidad. Instituto de Fomento Pesquero. 86 pp.

Oyarzún C, Gacitúa S, Araya M, Cubillos L, Galleguillos R, Pino C, Aedo G, Salamanca M, Pedraza

M, & J. Lamilla. 2003. Monitoreo de la pesquería artesanal de bacalao de profundidad entre la VIII y XI regiones. FIP 2001-16. 98 p + anexos.

Punt, A.E., T.I. Walter., B.L. Taylor, & F. Pribac. 2000. Standardization of catch and effort data in a

spatially-structured shark fishery. Fish. Res. 45:129-145. Punt, A.E. & D.S. Butterworth. 1993. Variance estimates for fisheries assessment: their importance

and how best to evaluate them. p. 145-162. In: S.J. Smith, J.J. Hunt and D. Rivard [Ed.] Risk evaluation and biological reference points for fisheries management. Can. J. Fish. Aquat. Sci. Spec. Publ. 120.

Punt, AE. 2008. Refocusing stock assessment in support of policy evaluation. Pages 139-152 in K

Tsukamoto, T Kawamura, T Takeuchi, TD Beard, Jr, MJ Kaiser (eds), Fisheries for Global Welfare and Environment, 5th World Fisheries Congress 2008. Terrapub, Tokyo.




65

Quinn II, T.J, & R.B. Deriso. 1999. Quantitative fish dynamics. Oxford University Press. 542 pp. Quiroz J.C, Wiff R. & C. Montenegro. 2005 . Factores que afectan las tasas de captura en langostino

amarillo (Cervimunida johni) en la zona norte de Chile. Investigaciones Marinas (Chile) 33(1):43-55.

Quiroz, J.C., Z. Young & C. Canales. 2007. Investigación Evaluación de Stock y CTP Bacalao de

Profundidad Nacional, 2007. Subsecretaría de Pesca – Instituto de Fomento Pesquero. Informe Final. 47 pp.

Quiroz, J.C. 2009. Investigación Evaluación de Stock y CTP Bacalao de Profundidad Nacional, 2009.

Subsecretaría de Pesca – Instituto de Fomento Pesquero. Informe Final. 55 pp. Quiroz J.C. & R. Wiff. 2012. Estatus y posibilidades de explotación biológicamente sustentables de

los principales recursos pesqueros nacionales, Bacalao de Profundidad. Año 2012. Informe Final. Subsecretaría de Pesca - IFOP. 81 pp + anexos.

Quiroz J.C. & R. Wiff. 2013. Estatus y posibilidades de explotación biológicamente sustentables de

los principales recursos pesqueros nacionales, Bacalao de Profundidad. Año 2013. Informe Final. Subsecretaría de Pesca - IFOP. 75 pp + anexos.

Rosenberg, A.A., & V.R. Restrepo. 1994. Uncertainty and risk evaluation in stock assessment advice

for U.S. marine fisheries. Can. J. Fish. Aquat. Sci. 51: 2715-2720.

A N E X O S

A N E X O 1

Sobre la definición de PBR en el contexto de la LGPA

INSTITUTO DE FOMENTO PESQUER O / DIVISIÓN INVESTIGACIÓN PESQUERA


SEGUNDO INFORME FINAL - PROYECTO 2.7: INVESTIGACIÓN DEL ESTATUS Y POSIBILIDADES DE EXPLOTACIÓN BIOLÓGICAMENTE SUSTENTABLES EN BACALAO DE PROFUNDIDAD, AÑO 2014 - ANEXO 1.

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SOBRE LA DEFINICIÓN DE PBR EN EL CONTEXTO DE LA LGPA

Departamento de Evaluación de Recursos (DER)

Instituto de Fomento Pesquero

La nueva Ley General de Pesca y Acuicultura (LGPA) define en el Título I, Artículo 1°B: “El objetivo de esta ley es la conservación y el uso sustentable de los recursos hidrobiológicos, mediante la aplicación del enfoque precautorio, de un enfoque ecosistémico en la regulación pesquera y la salvaguarda de los ecosistemas marinos en que existan esos recursos”. Asimismo, en el Artículo 1°C inciso g) se señala como objetivo ―procurar evitar o eliminar la sobreexplotación y la capacidad de pesca excesiva‖. Estos elementos constituyen el marco sobre el cual se elabora el diagnóstico de los recursos y sus pesquerías. Normas y definiciones internacionales

A nivel internacional el enfoque precautorio fue establecido en el ANEXO II del acuerdo de las Naciones Unidas sobre stocks altamente migratorios y transzonales (Rosemberg y Restrepo 1995), es aplicado seguido por el NMFS de los EEUU (Restrepo et al. 1998) y el ICES de Europa (ICES 2001). Los lineamientos principales del enfoque precautorio son:

Puntos biológicos de referencia:

Un punto biológico precautorio es un valor estimado mediante un procedimiento de acuerdo científico, el cual corresponde al estado del recurso y de la pesquería, y el cual puede ser usado como una guía para el manejo de las pesquerías.

Dos tipos de puntos precautorios de referencia deben ser usados: punto de referencia de conservación o límite y punto de referencia de manejo u objetivo. Los puntos de referencia límites están orientados a restringir la pesca a los límites de seguridad biológica, dentro del cual los stocks pueden producir el máximo rendimiento sostenido. Los puntos de referencia objetivos están orientados a alcanzar los objetivos de manejo.

Los puntos de referencia deben ser stock-específicos para dar cuenta, entre otros, de la capacidad reproductiva, la resilencia de cada stock y las características de la pesquería que explota el stock, así como también de otras fuentes de mortalidad y las mayores fuentes de incertidumbre.

Cuando la información para determinar los puntos de referencia para una pesquería es escasa o inexistente, se deben establecer puntos de referencia provisionales. Los puntos de




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referencia provisionales pueden ser establecidos mediante analogía con stocks similares y mejor conocidos. En tales situaciones, la pesquería debería estar orientada a mejorar el monitoreo así como a revisar los puntos de referencia provisionales a medida que aumente la disponibilidad y la calidad de la información.

Acciones de manejo

Las acciones de manejo deben buscar mantener o recuperar poblaciones de stocks explotados y donde sea necesario las especies asociadas o dependientes, a niveles consistentes con los puntos de referencia precautorios previamente acordados. Tales puntos de referencia deber ser usados para gatillar acciones de manejo y conservación. Las estrategias de manejo deberían incluir medidas, que puedan ser implementadas cuando el sistema se acerque a un punto de referencia.

Las estrategias de manejo pesquero deberían asegurar que el riesgo de exceder los puntos de referencia límites sea bajo. Si un stock cae por debajo del punto de referencia límite o está en riesgo de caer por debajo del tal punto de referencia, acciones de manejo y conservación deberían iniciarse para facilitar la recuperación del stock. Las estrategias de manejo deberían asegurar que en promedio los puntos de referencia objetivos no sean sobrepasados.

Rendimiento Máximo sostenido

La tasa de mortalidad por pesca que genera el rendimiento máximo sostenido, debería ser considerada como un estándar mínimo para los puntos de referencia límites. Para los stocks que no están sobrepescados, las estrategias de manejo deberían asegurar que la mortalidad por pesca no exceda la que corresponde al rendimiento máximo sostenido, y que la biomasa no caiga por debajo de un umbral pre-definido. Para los stocks sobrepescados, la biomasa, que produce el rendimiento máximo sostenido, puede servir como el objetivo de recuperación.

No obstante estas definiciones, la nueva LGPA de pesca chilena define el enfoque precautorio de una forma más restringida a través de la letra b del Artículo 1° C, donde se indica que al aplicar el principio precautorio en la administración y conservación de los recursos hidrobiológicos y la protección de sus ecosistemas, se debe entender como tal:

i) Ser más cauteloso en la administración y conservación de los recursos cuando la

información científica sea incierta, no confiable o incompleta, y

ii) No se deberá utilizar la falta de información científica suficiente, no confiable o incompleta, como motivo para posponer o no adoptar medidas de conservación y administración.




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Además establece, en la letra C del artículo 3°, el Rendimiento Máximo Sostenible (RMS) como punto biológico de referencia objetivo empleado para la determinación de la cuota global de captura, entendiéndose así la declaración ‖Mantener o llevar a la pesquería hacia el rendimiento máximo sostenible considerando las características biológicas de los recursos explotados‖. Aquí es explícito el hecho que la principal diferencia entre el enfoque precautorio definido en la LGPA y el enfoque precautorio en ciencia pesquera, es que en la LGPA chilena se considera el RMS como un objetivo de administración y no como un límite, lo cual vuelve menos precautorio el enfoque chileno. Estados de explotación Los estados de explotación que han sido acordados por los Comités Científicos en Chile distinguen claramente la diferencia entre sobre-explotado y sobre-pesca. La primera de estas se relaciona con el estado de la biomasa por debajo de una referencia límite, mientras la segunda dice relación con la posición de la mortalidad por pesca por sobre un valor considerado límite. Ambos estados pueden coexistir de manera que un recurso puede estar sobre-explotado con o sin evidencias de sobrepesca, donde esta última se entiende como una situación transitoria mientras no se reduzcan las capturas, en tanto la primera puede tomar muchos años dependiendo de la resiliencia del recurso. Del mismo modo, en la mayoría de los recursos se han considerado valores ―proxys‖ al RMS como objetivos de manejo donde la plena explotación se ubica en torno a este. En términos analógicos, en la LGPA se pueden identificar cuatro estados de un recurso: sub-explotación, plena explotación, sobre-explotación y colapso y sus alcances se detallan en los puntos 58), 59) y 60) de la misma. Las definiciones corresponden a:

58) Punto biológico: valor o nivel estandarizado que tiene por objeto evaluar el desempeño de un recurso desde una perspectiva de la conservación biológica de un stock, pudiendo referirse a: a) biomasa, b) mortalidad por pesca, o c) tasa de explotación. La determinación de estos puntos se deberá efectuar mediante decreto del Ministerio, según la determinación que efectúe el Comité Científico Técnico. 59) Estado de situación de las pesquerías: Pesquería subexplotada: aquella en que el punto biológico actual es mayor en caso de considerar el criterio de la biomasa, o menor en el caso de considerar los criterios de la tasa de explotación o de la mortalidad por pesca, al valor esperado del rendimiento máximo sostenible y respecto de la cual puede obtenerse potencialmente un mayor rendimiento. Pesquería en plena explotación: aquella cuyo punto biológico está en o cerca de su rendimiento máximo sostenible.




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Pesquería sobreexplotada: aquella en que el punto biológico actual es menor en caso de considerar el criterio de la biomasa o mayor en el caso de considerar los criterios de la tasa de explotación o de la mortalidad por pesca, al valor esperado del rendimiento máximo sostenible, la que no es sustentable en el largo plazo, sin potencial para un mayor rendimiento y con riesgo de agotarse o colapsar. Pesquería agotada o colapsada: aquella en que la biomasa del stock es inferior a la biomasa correspondiente al punto biológico límite que se haya definido para la pesquería, no tiene capacidad de ser sustentable y cuyas capturas están muy por debajo de su nivel histórico, independientemente del esfuerzo de pesca que se ejerza. 60) Rendimiento máximo sostenible: mayor nivel promedio de remoción por captura que se puede obtener de un stock en forma sostenible en el tiempo y bajo las condiciones ecológicas y ambientales predominantes.

En la Figura 1 se ilustra la interpretación de estas definiciones sobre un diagrama que representa la curva de producción de largo plazo respecto de la biomasa, en tanto que en la Figura 2 se extiende esta interpretación sobre la relación de biomasa y mortalidad por pesca relativizada a los valores que generan el Rendimiento Máximo Sostenido (Brms y Frms). Cabe destacar que en la definición del RMS se incluye la frase ―bajo las condiciones ecológicas y ambientales predominantes‖, lo que implica que si las condiciones ambientales cambian notoriamente, esta nuevas condiciones deberían ser consideradas en la estimación del RMS y sus variables relacionadas Brms y Frms. Aunque el ambiente es fluctuante, en la práctica, las estimaciones de RMS se han realizado bajo el supuesto que estás variaciones corresponden a la variabilidad en torno a la condición promedio de una condición de equilibrio que sustenta los estimados de RMS. Claramente, la identificación de cambios ambientales que afecten en forma notable el RMS es un área de investigación que deberá ser desarrollada en el corto plazo. De acuerdo con la definición antes descrita, en la Figura 1 la plena explotación cubre una región ―cercana‖ al RMS y se encuentra acotada por límites que en biomasa definen, a la sub-explotación por el lado derecho, y la sobre-explotación por el lado izquierdo. Esta misma situación en términos de la mortalidad por pesca se extiende a un área que es próxima al Fmrs y se la ubica en la región

Fmrs c, y de manera análoga a una región que en biomasa está delimitada a Bmrs d (Figura 2)




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Figura 1. Curva de producción respecto de la biomasa en equilibrio y estados posibles de un recurso.

Figura 2. Diagrama B-F de estados posibles de un recurso. Las distancias c y d definen la mitad del rango de variación que es considerado ―cerca‖ al RMS. Los puntos representan solo un ejemplo y la flechas la longitud de los intervalos c y d.




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Por su parte, la sobre-explotación ocurre en el área donde B<Bmrs-d (Figura 1) entendiendo que una situación de sobre-explotación sostenida provocada por capturas superiores al RMS implican un riesgo inherente de llevar al recurso a la zona de colapso. Asimismo, esta condición también ocurre cuando la mortalidad por pesca está por sobre aquel valor que genera el RMS (F>Fmrs+c), siendo a la vez independiente del nivel de biomasa (Figura 2). La zona de sobre-explotación debería entonces ser entendida como aquella donde termina la plena-explotación y corresponde cuando B<Bmrs-d o bien F>Fmrs+c. El punto anterior tiene por desventaja que cualquier nivel de mortalidad por pesca superior a Fmrs, generará acciones que mejoren la condición del recurso en el largo plazo (plan de recuperación) aun cuando la biomasa esté por sobre la del RMS. Para obviar esta situación se puede hacer una diferencia incluyendo la expresión de sobrepesca a la situación donde F>Fmrs+d (Figura 2) Al respecto, la sobrepesca en términos simples ocurre cuando la tasa de extracción desde el stock es demasiado alta o más específicamente, cuando la fracción extraída desde el stock es mayor a la requerida para proveer rendimientos máximos sostenibles en el largo plazo. A partir de esta definición, se desprende que la sobrepesca tiene lugar cuando la mortalidad por pesca F excede aquella que produce el Rendimiento Máximo Sostenible, Frms. Desde la definición legal de Pesquería sobreexplotada se puede entender que la situación de sobrepesca se encontraría contenida en la definición de sobreexplotación. Sin embargo y si bien la distinción de un estado de sobrepesca (separadamente del estado de sobre-explotación) puede ser considerado sutil, no por ello es menos importante debido al rezago con que ajustes en las tasas de explotación (o F) se traducirán en cambios en la biomasa del stock, y también, porque el tamaño del stock puede caer por debajo de un punto de referencia incluso si F es mantenida por debajo de Frms, como por ejemplo las disminuciones naturales de una población por fallas en los reclutamientos. Finalmente, la zona de colapso involucra aquel estado de un stock en el cual la generación de excedentes productivos o renovación poblacional se ha comprometido debido a un reducido tamaño poblacional. Cabe mencionar que siguiendo el modelo logístico de producción, la poca generación de excedentes también se alcanza cuando las poblaciones están en condiciones muy próximas a la situación virginal. En el caso de las pesquerías Chilenas este límite es difícil de precisar y al igual que en otros casos internacionales, es común adherir a criterios convenidos, los que en todos los casos han sido referidos a proporciones muy bajas de la biomasa desovante virginal. A manera de ejemplo, para las pesquerías demersales de Nueva Zelanda se ha establecido un criterio del 10% como límite ―duro‖ de colapso. Sin embargo, en ese país cuando una pesquería pasa este límite, llamado límite duro, las capturas se prohíben y la pesquería se cierra. En la LGPA chilena el agotamiento implica sólo una rotación de caladeros de pesca, por lo que no parece una condición ―dura‖ y más bien se puede asimilar al límite de colapso usado históricamente a nivel internacional que corresponde al 20% de la biomasa desovante virginal.




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Criterios para la definición de límites Los límites que definen la plena explotación debieran ser establecidos en términos ideales, en base a criterios de riesgo. Este riesgo puede ser definido como un valor puntual y teórico asociado a la resiliencia del stock y a la dinámica de su explotación pesquera. Alternativamente, también puede ser estimado considerando distribuciones de probabilidad de las variables que definen el RMS (Brms y Frms), como por ejemplo los intervalos de confianza al 90% o 95% del cuociente Bmrs/Bo y del Fmrs. Esto último involucra la idea de maximizar la probabilidad de estar en torno al RMS. Un ejemplo de esto se ilustra en la Figura 3. Sin embargo, el hecho que en la mayoría de los recursos se hayan adoptado proxys del RMS implica que su estimación puntual es aún un tema por investigar y por ende también sus medidas de error de estimación. Esta situación induce la necesidad de adoptar criterios de conveniencia como por

ejemplo, como límite de plena explotación una zona acotada por 5 puntos porcentuales en torno al proxy que genera el MRS. Así por ejemplo, si se ha definido como objetivo el 40%Bo, la zona que define al cercanía al MRS (plena explotación) podría estar contenida en 35%Bo - 45%Bo, entendiéndose que por sobre ella se encuentra la zona de sub-explotación y bajo ella la de sobre-explotación. Un ejemplo de esto es el caso de la merluza común (ver informe Comité Científico, 2012). La conveniencia de definir un rango acotado de plena explotación es considerar el término ―cercanía‖ a la vez de evitar en términos efectivos la sobre-explotación.




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Figura 3. Curvas de biomasa, capturas y mortalidad por pesca de equilibrio del jurel, y distribución de

probabilidades de la reducción de stock y mortalidad por pesca que genera el RMS (Fuente: Canales, 2012a).

En igual sentido, el límite de colapso es adoptado sobre la base a referentes internacionales y que corresponden a proporciones de la biomasa virginal que varían entre el 10% y 20%, dependiendo de los antecedentes que se disponga. El supuesto es que si la población ha sido reducida por debajo de estos niveles, esta no podría generar excedentes que permitan su pronta recuperación en el mediano plazo, siendo necesario entonces una suspensión total de la actividad extractiva.




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Referentes para el diagnóstico de los principales recursos pesqueros en Chile Considerando el desarrollo anterior y revisado los antecedentes de cada recurso, en la Tabla 1 y Figura 4 se proponen los referentes límites y objetivos que serán considerados para definir la condición de explotación durante el 2013. Estos referentes son en su mayoría proxys del RMS y serán revisados en el proyecto ―Revisión de los puntos biológicos de referencia (Rendimiento Máximo Sostenido) en las pesquerías Nacionales‖ que realiza IFOP, y en los Comité Científico Técnicos. En general, la estimación del RMS o la adopción de valores ―proxy‖ se relacionó preliminarmente con el nivel de datos e información de cada pesquería. Se recomienda estimar el RMS y sus valores relacionados cuando se pueden realizar estimaciones confiables del RMS y/o de cantidades relacionadas, así como de la abundancia del stock (Restrepo et al., op. cit). Se recomienda la estimación de los ―proxy‖ para aquellas pesquerías de data y conocimiento intermedio, en las cuales no se dispone de estimaciones confiables del RMS y/o cantidades relacionadas, ya sea porque no están disponibles o bien tienen un uso limitado debido a peculiaridades de la historia de vida del recurso, a la pobreza del contraste de los datos, o a la alta variabilidad del reclutamiento (Restrepo et al., 1998).

Figura 4. Puntos de Referencia objetivo y límites por recurso según estado de explotación.




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Tabla 1.

Puntos de Referencia objetivo y límites por recurso para definir su estado y criterio de explotación.

Anchoveta XV-II 1 45% 40% 35% 20% F45%BDo F40%BDo F35%BDo 3 -

Anchoveta III-IV 1 65% 60% 55% 20% F65%BDo F60%BDo F55%BDo 3 -

Anchoveta V-X 1 45% 40% 35% 20% F45%BDo F40%BDo F35%BDo 4 Canales y Zuñiga, 2012

Sardina V-X 1 45% 40% 35% 20% F45%BDo F40%BDo F35%BDo 4 Zuñiga y Canales, 2012

Sardina Austral 1 65% 60% 55% 20% F65%BDo F60%BDo F55%BDo 3 -

Jurel 2 45% 40% 35% 10% F45%BDo F40%BDo F35%BDo 4 Canales, 2012

Merluza común 2 40% 35% 30% 10% F40%BDo F35%BDo F30%BDo 4 Tascheri, 2012

Merluza austral 2 55% 50% 45% 20% F55%BDo F50%BDo F45%BDo 4 Quiroz et al , 2012

Merluza de tres aletas 1 45% 40% 35% 20% F45%BDo F40%BDo F35%BDo 3 -

Merluza de cola 2 45% 40% 35% 20% F45%BDo F40%BDo F35%BDo 3 -

Congrio dorado 2 45% 40% 35% 20% F45%BDo F40%BDo F35%BDo 3 -

Raya volantín 2 45% 40% 35% 20% F45%BDo F40%BDo F35%BDo 3 -

Bacalao 2 60% 55% 45% 20% F60%BDo F55%BDo F45%BDo 4 Quiroz y Wiff, 2012

Langostino colorado 1 45% 40% 35% 20% F45%BDo F40%BDo F35%BDo 3 -

Langostino amarillo 1 45% 40% 35% 20% F45%BDo F40%BDo F35%BDo 3 -

Camarón 1 45% 40% 35% 20% F45%BDo F40%BDo F35%BDo 3 -

(*) BDo: biomasa desovante virginal (1) Dinámico: razón potencial reproductivo para cada año; (2) De equilibrio: puede considerar relación s/r, h y Ro; (3) proxy; (4) calculado

ReferenciaRMSLímite sub-

explotación

Límite sub-

explotación

Límite sobre-

explotacionObjetivo

Proporción de BDo Mortalidad por pesca (F)

BDo(*) ObjetivoLímite sobre-

explotacionLímite colapso




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Sin perjuicio de las definiciones dadas en la LGPA, la Tabla 1 involucra ciertas definiciones técnicas que basadas en sus metódicas de cálculo hacen necesario definirlas como sigue,

Forma y descripción de cálculo

(1) BD0 de equilibrio Es la biomasa desovante de equilibrio virginal de los modelos stock-recluta (B-H, Ricker, etc.).

(2) BD0 dinámico Es la biomasa desovante potencial que resultaría de una condición sin pesca, calculada a partir de los reclutamientos estimados en la evaluación de stock.

(3) PBR ―Proxy‖ PBR que sustituye al PBR real. Se estimada como un porcentaje del potencial reproductivo, aproximado como la biomasa desovante por recluta sin pesca.

(4) F rms. Mortalidad por pesca asociada al RMS estimada desde un modelo de evaluación de stock.

Límite de sub-explotación El porcentaje de BDo que genera en el RMS más 5 unidades porcentuales o su equivalente en mortalidad por pesca o tasa de explotación en el largo plazo.

Límite de Sobre-explotación El porcentaje de BDo que genera en el RMS menos 5 unidades porcentuales o su equivalente en mortalidad por pesca o tasa de explotación en el largo plazo.

Límite de colapso El porcentaje de BDo que compromete severamente la renovación del stock.

%BD0 en RMS El porcentaje de la BDo que genera en el RMS.

%BD0 Proporción de la biomasa desovante con respecto a BD0.

F/Frms Indicador de la variación de la mortalidad por pesca respecto a la F que genera el RMS.




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Referencias Bibliográficas

Canales, C. 2012.(a). Jack Mackerel Biological Reference Points (BRP).SWG-11-JM-01. 11th Meeting of Science Working Group, SPFRMO, Lima, 2012, Working paper: 16 pp.

Canales, C. 2012.(b). Puntos Biológicos de Referencia (PBR) de la merluza común bajo incertidumbre. Anexo 4. En: Reporte RR-CC/SGT PBR-ES 2/2012. Sub-Grupo Técnico PBR y Estatus (SGT PBR-ES). Comité Científico de Merluza Común. 10 p + Anexos.

Canales, C., y M.J. Zúñiga 2012. Estatus y posibilidades de explotación biológicamente sustentables de los principales recursos pesqueros nacionales, año 2013. Sardina común V-X Regiones 2013. Segundo Informe. Instituto de Fomento Pesquero. 151 pp.

Canales, C., R. Serra, C. Martínez, A. Aranis, L. Caballero, J. Córdova, J.C. Quiroz, M. Canales, V. Bocic, A. Sepúlveda, C. Gatica, S. Núñez, M. Aguayo, J. Giacamán, M. Arteaga, R. Alarcón, C. Gonzalez y L. Cubillos. 2009. Revisión de metodologías de evaluación del jurel a nivel subregional. Instituto de Fomento Pesquero. FIP Nº 2007-23: 155 pp.

Canales, C., C. Montenegro, A. Parma, T. Peñailillo, H. Pool y V. Espejo. 2000. Análisis de estrategia de explotación del langostino amarillo y langostino colorado. Informe Final, Proyecto FIP/IT 99-18: 138 pp.

Clark, 1993. The effect of recruitment variability on the choice of a target level of spawning biomass per recruit. En. Porceeding of the international symposium on management strategies for exploited fish populations. Eds. Kruse et al.. Alaska Sea Grant College program ereport Nº93-02, University of Alaska Fairbanks.

DER, 2012. Puntos Biológicos de Referencia de los principales recursos pesqueros de Chile como base a una aproximación precautoria para el manejo pesquero. Reporte de Taller. Departamento Evaluación de Recursos (DER), Instituto de Fomento Pesquero, Valparaíso 17-19 abril, 2012: 45 pp.

ICES 2001. Report of the study group on the further development of the precautionary approach to fishery management. Advisory Committee on Fishery Management ICES CM 2001/ACFM:11.

Mace, P. 1994. Relantionships between common biological reference points used as thresholds as targets of fisheries management strategies. Can. J. Fish. Aquat. Sci.:51:110-122.

Payá I y N. Ehrhardt. 2005. Comparative sustainability mechanisms of two hake (Merluccius gayi gayi and Merluccius australis) populations subjected to exploitation in Chile. Bulletin of Marine Science 76(2) 261-286.




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Payá I. y M. Montecinos 2004. Investigación evaluación y CTP de orange roughy 2005, Fase I.

Instituto de Fomento Pesquero. 17 páginas + 2 anexos.

Quiroz J.C, R. Wiff y L. Chong. 2012. Segundo Informe. Convenio: Estatus y Posibilidades de Explotación Biológicamente Sustentables de los Principales Recursos Pesqueros Nacionales, año 2013. Merluza del sur, 2013. Instituto de Fomento Pesquero, Octubre de 2012. 78 pp+Anexos.

Quiroz J.C y R. Wiff, 2012. Segundo Informe. Convenio: Estatus y Posibilidades de Explotación Biológicamente Sustentables de los Principales Recursos Pesqueros Nacionales, año 2013. Bacalao de profundidad, 2013. Instituto de Fomento Pesquero, Octubre de 2012. 75 pp+Anexos.

Rosemberg A. y V. Restrepo. 1995. Precautionary management reference points and management strategies. En Precautionary approach to fisheries.. Part 2: Scientific papers. FAO Fisheries technical papers 350/2. Páginas 129 a 140.

Restrepo V. R., G. G. Thompson, P. M. Mace, W. L. Gabriel, L. L. Low, A. D. MacCall, R. D. Methot, J. E. Powers, B. L. Taylor, P. R. Wade, y J. F. Witzig. 1998. Technical Guidance On the Use of Precautionary Approaches to Implementing National Standard 1 of the Magnuson-Stevens Fishery Conservation and Management Act. NOAA Technical Memorandum NMFS-F/SPO. July 17, 1998.

Serra, R., A. Zuleta, H. Pool, G. Böhm. 1998. Bases biológicas para prevenir la sobreexplotación en el recurso jurel. Informe Técnico. Fondo de Investigación Pesquera, proyecto 96 – 16. 139 p. + Anexos.

Tascheri, R. 2012. Referencias para la explotación sustentable de la merluza común. Anexo 3. En: Reporte RR-CC/SGT PBR-ES 2/2012. Sub-Grupo Técnico PBR y Estatus (SGT PBR-ES). Comité Científico de Merluza Común. 10 p + Anexos.

Tuck, G.N. (ed.) 2010. Stock Assessment for the Southern and Eastern Scalefish and SharkFishery 2009. Part 2: Tier 3 and Tier 4, catch rate standardisations and other work contributing to the assessment and management of SESSF stocks in 2009. Australian Fisheries Management Authority and CSIRO Marine and Atmospheric Research, Hobart. 428 p.

Zúñiga, M.J, y C. Canales 2012. Estatus y posibilidades de explotación biológicamente sustentables de los principales recursos pesqueros nacionales, año 2013. Anchoveta V-X Regiones 2013. Segundo Informe. Instituto de Fomento Pesquero. 135 pp.

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Código ADMB Versión, CTP 2013


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CÓDIGO ADMB BACALAO DE PROFUNDIDAD

Versión CTP 2013

Juan Carlos Quiroz - División de Investigación Pesquera Instituto de Fomento Pesquero

TOP_OF_MAIN_SECTION arrmblsize=1000000; gradient_structure::set_MAX_NVAR_OFFSET(6000); gradient_structure::set_GRADSTACK_BUFFER_SIZE(10000000); gradient_structure::set_CMPDIF_BUFFER_SIZE(10000000); gradient_structure::set_NUM_DEPENDENT_VARIABLES(1000); GLOBALS_SECTION #include <admodel.h> int BD40Bo; DATA_SECTION init_int nyr init_int styr init_int endyr init_vector yrv(styr,endyr) init_int nage init_int stage init_int endage init_vector agev(stage,endage); init_matrix indxt(styr,endyr,1,2) init_vector msex1(stage,endage) init_vector msex2(stage,endage) vector msex(stage,endage) !! msex = msex2; init_matrix wmed1(styr,endyr,stage,endage) init_matrix wmed2(styr,endyr,stage,endage) matrix wmed(styr,endyr,stage,endage) !! wmed = wmed1; init_matrix cata(styr,endyr,stage,endage) init_number M init_number h


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init_int tipsel init_vector lambda(1,5) init_int yr_sim init_int nFt init_vector mf(1,nFt) PARAMETER_SECTION init_bounded_number log_Ro(12,16,1) init_bounded_number log_50f(0.7,2.77,3) init_bounded_number log_Df(0.7,2.77,3) init_bounded_number log_muf_one(2.3,3.0,2) init_bounded_vector log_sf_one(1,2,0.6,2.2,3) init_number log_qcpue(2) init_bounded_vector log_fcr(styr,endyr,-6.9,-0.105,2) init_bounded_vector dev_Rt(styr+1,endyr,-3,3,1) init_bounded_vector dev_Ro(stage,endage,-3,3,1) objective_function_value nll matrix sflo(styr,endyr,stage,endage) matrix F(styr,endyr,stage,endage) matrix Z(styr,endyr,stage,endage) matrix S(styr,endyr,stage,endage) matrix N(styr,endyr,stage,endage) matrix Ntmp(styr,endyr,stage,endage) matrix wmedf(styr,endyr,stage,endage) matrix Sv(styr,endyr,stage,endage) matrix Nv(styr,endyr,stage,endage) matrix Cpred(styr,endyr,stage,endage) matrix pflo_pred(styr,endyr,stage,endage) matrix pflo_obs(styr,endyr,stage,endage) vector cpue_obs(styr,endyr) vector desemb_obs(styr,endyr) vector one_age(stage,endage) vector one_yr(styr,endyr) vector log_No(stage,endage) vector log_Rec(styr+1,endyr) vector Neq(stage,endage) vector Neq2(stage,endage)


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vector BV(styr,endyr) sdreport_vector BD(styr,endyr) sdreport_vector BT(styr,endyr) sdreport_vector Fcr(styr,endyr) sdreport_vector BMf(styr,endyr) sdreport_vector BDo(styr,endyr) sdreport_vector reclutas(styr,endyr) sdreport_vector ninicial(stage,endage) sdreport_vector selectivity(stage,endage) sdreport_vector tasaexplo(styr,endyr) sdreport_vector RPDR(styr,endyr) sdreport_vector RPDR2(styr+1,endyr) sdreport_vector RPDR3(styr+1,endyr) sdreport_vector RPDR4(styr,endyr) sdreport_number Bproy sdreport_matrix BDp(endyr+1,endyr+yr_sim,1,nFt) sdreport_matrix Yproy(endyr+1,endyr+yr_sim,1,nFt) sdreport_vector Reducc(1,nFt) sdreport_vector RPDR5(styr,endyr) vector NP1(stage,endage) vector Nini(stage,endage) vector Yflo_pred(styr,endyr) vector CPUE_pred(styr,endyr) vector Rpred(styr,endyr) vector Rmodl(styr,endyr) vector like(1,5) number Ro number So number alpha number beta number suma1 number suma2 number BDeq // proyecciones number Rp number Nplus number Yp number mean_BDop vector Np(stage,endage)


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vector Np1(stage,endage) vector Nvp(stage,endage) vector wp(stage,endage) vector Sp(stage,endage) vector Fp(stage,endage) vector Zp(stage,endage) vector NDp(stage,endage) vector Ctp(stage,endage) vector NDvp(stage,endage) //matrix Yproy(endyr+1,endyr+yr_sim,1,nFt) matrix BDop(endyr+1,endyr+yr_sim,1,nFt) matrix RPDdin(endyr+1,endyr+yr_sim,1,nFt); matrix RPDmed(endyr+1,endyr+yr_sim,1,nFt); matrix RPDeqp(endyr+1,endyr+yr_sim,1,nFt); matrix RPDeqm(endyr+1,endyr+yr_sim,1,nFt); PRELIMINARY_CALCS_SECTION cpue_obs = column(indxt,1); desemb_obs = column(indxt,2); one_age = 1; one_yr = elem_div(1*yrv,1*yrv); BD40Bo = 7980; wmedf = wmed/1e3; PROCEDURE_SECTION selectivity_fn(); mortality_fn(); process_fn(); obs_eval_fun(); likelihood_fn(); if(last_phase()) { sim_Fcte(); } if(mceval_phase()) { ofstream out("model_ctp_2012.mcmc.out",ios::app); out << BD << BT << Fcr << BDp(endyr+1) << BDp(endyr+yr_sim) << endl; out.close();


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} FUNCTION selectivity_fn int i; for(i = styr; i <= endyr; i++) { if(tipsel == 1) { sflo(i) = (elem_div(one_age,(1+exp(-1.0*log(19)*(agev-exp(log_50f))/exp(log_Df))))); sflo(i) = sflo(i)/max(sflo(i)); } else if(tipsel == 2) { sflo(i) = exp(-1.0*square(agev-exp(log_50f))/(2*square(exp(log_Df)))); } else { sflo(i) = 1; sflo(i) = mfexp(-1/(2*square(exp(log_sf_one(1))))*square((agev-exp(log_muf_one)))); for(int j=stage; j<=endage; j++) { if(j>exp(log_muf_one)) { sflo(i,j) = mfexp(-1/(2*square(exp(log_sf_one(2))))*square(-1.*(agev(j)-exp(log_muf_one)))); } } } } selectivity = row(sflo,endyr); FUNCTION mortality_fn F = elem_prod(sflo, outer_prod(exp(log_fcr), one_age)); Z = F + M; S = exp(-1.0 * Z); Fcr = exp(log_fcr); FUNCTION process_fn


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log_Rec = log_Ro + dev_Rt; log_No = log_Ro + dev_Ro; Ro = mfexp(log_Ro); ninicial = mfexp(log_No); // Abundance ************************************* for (int j = stage; j <= endage; j++) {N(styr,j) = exp(log_No(j));} // No for (int j = styr+1; j <= endyr; j++) {N(j,stage) = exp(log_Rec(j));} // Rt for (int i = styr; i < endyr; i++) {N(i+1)(stage+1,endage) = ++elem_prod(N(i)(stage,endage-1), S(i)(stage,endage-1));} // N for (int i = styr+1; i <= endyr; i++) {N(i,endage) = N(i,endage) + (N(i-1,endage) * S(i-1,endage));} // N plus Neq(stage) = N(styr,stage); for (int j = stage+1; j <= endage; j++) {Neq(j) = Neq(j-1)*mfexp(-M);} // equilibrio // Abundance pre-fishery ************************************* Sv = exp(-1.0*M); Nv = N; for (int i = styr; i < endyr; i++) {Nv(i + 1)(stage+1,endage) = ++elem_prod(Nv(i)(stage,endage-1), Sv(i)(stage,endage-1));} // Nv for (int i = styr+1; i <= endyr; i++){ Nv(i,endage) = Nv(i,endage) + (Nv(i-1,endage) * Sv(i-1,endage));} Neq2(stage) = mean(column(N,stage)); for (int j = stage+1; j <= endage; j++) {Neq2(j) = Neq2(j-1)*exp(-M);} // Biomass ************************************* BDo = rowsum(elem_prod(elem_prod(outer_prod(one_yr,msex),Nv*exp(-7/12*M)),wmedf)); // BD sin pesca So = BDo(styr); // utilizado en la relacion SR BDeq = sum(elem_prod(Neq,elem_prod(colsum(wmedf)/nyr,msex))*exp(-1.*M)); // BD equilibrio BMf = rowsum(elem_prod(elem_prod(elem_prod(N,exp(-6/12*Z)),wmedf),sflo)); //Biomasa media vulnerable


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BV = rowsum(elem_prod(elem_prod(elem_prod(N,exp(-Z)),wmedf),sflo)); //biomasa vulnerable inicial BD = rowsum(elem_prod(elem_prod(outer_prod(one_yr,msex),elem_prod(N,exp(-7/12*Z))),wmedf)); // B desovante BT = rowsum(elem_prod(N,wmedf)); //Biomasa Total RPDR = BD/mean(BDo); for (int i = styr+1; i <= endyr; i++) {RPDR2(i) = BD(i)/BDo(i);} for (int i = styr+1; i <= endyr; i++) {RPDR3(i) = BD(i)/BD(styr);} RPDR4 = BD/BDeq; for (int i = styr; i <= endyr; i++) {RPDR5(i) = BD(i)/(max(BD)+1e-6);} // Simulacion año + 1 ************************************* Np1(stage) = exp(log_Rec(endyr)); Np1(stage+1,endage) = ++elem_prod(NP1(stage,endage-1),S(endyr)(stage,endage-1)); Bproy = sum(elem_prod(Np1,wmedf(endyr))); // biomasa a enero 2012 FUNCTION obs_eval_fun Cpred = elem_prod(elem_div(F, Z), elem_prod((outer_prod(one_yr,one_age)-S),N)); // Baranov Yflo_pred = rowsum(elem_prod(Cpred,wmedf)); CPUE_pred = exp(log_qcpue)*BMf; pflo_pred = elem_div(Cpred, outer_prod(rowsum(Cpred + 1e-16),one_age)); pflo_obs = elem_div(cata, outer_prod(rowsum(cata + 1e-16),one_age)); alpha = (So/Ro)*(1.0-h)/(4.0*h); beta = (5.0*h-1.0)/(4.0*h*Ro); Rpred = elem_div(BD,alpha+(beta*BD)); Rmodl = column(N,stage);


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reclutas = column(N,stage); tasaexplo = elem_div(desemb_obs,BMf); FUNCTION likelihood_fn suma1=0; suma2=0; for (int i = styr; i <= endyr; i++) { if (cpue_obs(i) > 0) { suma1 += square(log(cpue_obs(i)) - log(CPUE_pred(i))); } if (desemb_obs(i) > 0) { suma2+=square(log(desemb_obs(i)) - log(Yflo_pred(i))); } } like(1) = 1/(2 * square(lambda(1))) * suma1; // like de la CPUE like(2) = 1/(2 * square(lambda(2))) * suma2; // like de los desemb like(3) = -1 * lambda(3) * sum(elem_prod(pflo_obs, log(pflo_pred))); // multinomial catage Nini = N(styr); like(4) = 1/(2 * square(lambda(4))) * sum(square(log(Nini) - log(Neq))); like(5) = 1/(2 * square(lambda(5))) * sum(square(dev_Rt)); nll = sum(like); FUNCTION sim_Fcte int j; int i; for (int j=1; j<=nFt; j++) { Np = No(endyr); Rp = mean(R(endyr-5,endyr)); wp = Wm; Sp = Surv(endyr); msp = msex(endyr); for (int i=endyr+1; i<=endyr+yr_sim; i++)


9



{ Nplus = 1.0 - Sp(endage); //a utilizar en grupo plus Np(stage+1,endage) = ++elem_prod(Np(stage,endage-1),Sp(stage,endage-1)); Np(endage) += Np(endage)/Nplus;// Grup plus Np(stage) = Rp; if (i==endyr+1) { Fp = 1.10*Fcr_total(endyr); } else { Fp = mf(j)*Fcr_total(endyr); } Zp = Fp + M; Sp = exp(-1.0 * Zp); NDp = elem_prod(elem_prod(Np,exp(-1.0*(9.0/12.0)*Zp)),msp); BDp(i,j) = sum(elem_prod(NDp,wp)); Ctp = elem_prod(elem_div(Fp,Zp),elem_prod(1.0-Sp,Np)); //Baranov Yp = sum(elem_prod(Ctp,wp)); Yproy(i,j) = Yp; }; }; Reducc = BDp(endyr+yr_sim)/(SB(endyr)+1e-6); FUNCTION sim_F_rampa int j; int i; for (int j=1; j<=4; j++) { Npr = No(endyr); Rpr = R(endyr); wpr = Wm_f/1000; Spr = Surv(endyr); mspr = msex(endyr); Fcr_act = Fcr_total(endyr); S_proy = Fcr_act/max(Fcr_act);


10



for (int i=endyr+1; i<=endyr+yr_sim; i++) { Nplusr = 1.0 - Spr(endage); //a utilizar en grupo plus Npr(stage+1,endage) = ++elem_prod(Npr(stage,endage-1),Spr(stage,endage-1)); Npr(endage) += Npr(endage)/Nplusr;// Grup plus if (i==endyr+1) { Npr(stage) = SB(endyr)/(alpha+(beta*SB(endyr))); } else { Npr(stage) = BDpRampa(i,j)/(alpha+(beta*BDpRampa(i,j))); } if (i==endyr+1) { Fpr = 1.10*Fcr_act; Fraa(i) = max(Fpr); } else { if (j==1) {Fpr = (Frampa(1)*S_proy)+1e-6;} else if(j==2) {Fpr = Frampa(2)*S_proy;} else if(j==3) {Fpr = Frampa(3)*Fcr_act;} else {Fraa(i) = BDpRampa(i-1,j)*(0.253/138540); if(Fraa(i) <= 0.253) {Fraa(i) = Fraa(i);} else {Fraa(i) = 0.253;} Fpr = Fraa(i)*S_proy;} } Zpr = Fpr + M; Spr = exp(-1.0 * Zpr); NDpr = elem_prod(elem_prod(Npr,exp(-1.0*(9.0/12.0)*Zpr)),mspr); BDpRampa(i,j) = sum(elem_prod(NDpr,wpr)); Ctpr = elem_prod(elem_div(Fpr,Zpr),elem_prod(1.0-Spr,Npr)); //Baranov


11



Ypr = sum(elem_prod(Ctpr,wpr)); YproyRampa(i,j) = Ypr; RproyRampa(i,j) = Rpr; }; }; ReduccRampa = BDpRampa(endyr+yr_sim)/(SB(endyr)+1e-6); REPORT_SECTION report << "$cpue.obs" << endl; report << cpue_obs << endl; report << "$desemb.obs" << endl; report << desemb_obs << endl; report << "$cpue.est" << endl; report << CPUE_pred << endl; report << "$desemb.est" << endl; report << Yflo_pred << endl; report << "$recl.modl" << endl; report << Rmodl << endl; report << "$recl.sr" << endl; report << Rpred << endl; report << "$sflo" << endl; report << sflo << endl; report << "$p.obs" << endl; report << pflo_obs << endl; report << "$p.est" << endl; report << pflo_pred << endl; report << "$lambda" << endl; report << lambda << endl; report << "$sr" << endl; report << alpha << " " << beta << " " << h << endl; report << "$F" << endl; report << exp(log_fcr) << endl; report << "$BDo" << endl; report << BDo << endl; report << "$BDeq" << endl; report << BDeq << endl; report << "$BMf" << endl; report << BMf << endl; report << "$BV" << endl; report << BV << endl; report << "$BD" << endl; report << BD << endl;


12



report << "$BT" << endl; report << BT << endl; report << "$ini" << endl; report << Ro << " " << So << endl; report << "$Neq" << endl; report << Neq << endl; report << "$Neq2" << endl; report << Neq2 << endl; report << "$msex" << endl; report << msex << endl; report << "$BDproy" << endl; report << BDp << endl; report << "$dimYF" << endl; report << yr_sim << " " << nFt << endl; report << "$N" << endl; report << N << endl; report << "$Nv" << endl; report << Nv << endl; report << "$levelFt" << endl; report << mf << endl; report << "$BDp" << endl; report << BDp << endl; report << "$Yproy" << endl; report << Yproy << endl; report << "$BDop" << endl; report << BDop << endl;

A N E X O 3

Mejor Estimación de Capturas (MEC) en el área de pesca al norte del

paralelo 47° LS


1



MEJOR ESTIMACIÓN DE CAPTURAS (MEC) EN EL ÁREA

DE PESCA AL NORTE DEL PARALELO 47° LS

Comité Científico Pesquerías de Aguas Profundas (CC-PAP)

Grupo Científico-Técnico Asesor Pesquería del Bacalao de profundidad (GT-BAC)

Informe de Asesoría Científica

ASPECTOS ADMINISTRATIVOS

Convocatoria: Secretaría Ejecutiva del GT-BAC. Unidad de Pesquerías de Aguas

Profundas, División de Administración Pesquera, Subsecretaría de Pesca y

Acuicultura.

Fecha y lugar: Lunes 28 de enero de 2013. Sala de Reuniones Piso 19, Subsecretaría de

Pesca y Acuicultura (SUBPESCA), Valparaíso.

Materia

1) Análisis de datos e información para definir la Mejor Estimación de Capturas (MEC) en el

área de pesca al norte del paralelo 47° LS,

2) Asesoría y recomendaciones para establecer una captura máxima biológicamente permisible

en esa área.

Participantes:

Miembros del GT-BAC:

1. Patricio Arana (PUCV)

2. Alejandro Zuleta (CEPES)

3. Liu Chong (IFOP)

4. Renato Céspedes (IFOP)

5. Patricio Gálvez (IFOP)

6. Juan Carlos Quiroz (IFOP, preparación de Reporte)

Secretario Ejecutivo (SUBPESCA):

Darío Rivas


2



ANALISIS

Estimación del desembarque al norte del 47°S

El Instituto de Fomento Pesquero (IFOP) presentó dos aproximaciones para estimar los niveles de

desembarques artesanales legales que ocurrieron entre los años 2008 y 2012 al norte del paralelo

47°S. Todos los análisis fueron realizados bajo estas dos aproximaciones, basados en información

registrada por el Servicio Nacional de Pesca y Acuicultura (SERNAPESCA), correspondiente a los

formularios de Desembarque Artesanal (DA).

Cabe indicar que esa información no presenta georreferenciación de la procedencia de la captura.

Para resolver esta dificultad, las siguientes aproximaciones proponen criterios expertos sustentados

en información de campo. El IFOP remitirá a SUBPESCA un Informe con resultados detallados

indicados en este reporte.

Primera Aproximación

La primera aproximación se basa en dos criterios: (i) selección de puertos con seguridad en los

registros de pesca legal versus puertos con origen incierto de sus capturas, (ii) asignación de

proporciones de captura efectuadas al sur y norte del paralelo 47°S. En el caso del primer criterio,

se discriminaron los puertos próximos al paralelo 47°S donde se han reportados importantes

volúmenes de desembarque, mientras que el segundo criterio, se basa en información de campo

que permite juzgar la probable procedencia geográfica de la captura (Tabla 1).

Tabla 1: Criterios de asignación de proporciones de desembarque legal al norte del

paralelo 47°S, para los puertos en estudio.

C riterio d e As ig n a c ión

Pu erto N orte 4 7 ° S S u r 4 7 ° S

5 0 % 5 0 %

2 0 % 8 0 %

0 % 1 0 0 %

V a ld iv ia

Pto. Mon tt

Qu ellón


3



Tabla 2: Desembarques corregidos al norte y sur del paralelo 47°S, en coherencia con los criterios de

asignación de desembarque legal.

La Tabla 2 y Figura 1 muestran la corrección de los desembarques en las zonas al norte y sur del

paralelo 47°S, que en promedio para los últimos dos años, indican desembarques corregidos en la

zona norte de 1.041 toneladas.

Año Total Aguas

Norte chilenas

Area Licitada Area Licitada

2008 1.558 2.883 4.441

2009 1.681 3.018 4.699

2010 1.467 3.293 4.760

2011 2.189 2.298 4.487

2012 1.998 1.934 3.932

Redistribucción capturas

Artesanales

Año Total Aguas

Norte chilenas

Area Licitada Area Licitada

2008 806 3.635 4.441

2009 896 3.803 4.699

2010 669 4.091 4.760

2011 1.099 3.389 4.487

2012 983 2.949 3.932

Nota: La información 2012 corresponde a datos preliminares

ZONA

ZONA


4



Figura 1: Desembarques corregidos al norte y sur del paralelo 47°S en coherencia

con los criterios de asignación de desembarque legal.

Segunda Aproximación

Este método refina la primera aproximación basada en los puertos de desembarques, introduciendo

la variable zona de procedencia registrada en los formularios de SERNAPESCA (zonas 116, 117,

118, 120 y 121), duración del viaje de pesca ( 20 días) y desembarque por viaje de pesca (toneladas

de desembarque por viaje). Posterior a la aplicación de los criterios duración y desembarque por

viaje de pesca, se obtuvieron los desmarques y proporciones del total de desembarque para los

puertos y zonas seleccionadas (Tabla 3).

La Tabla 4 muestra la corrección de los desembarques en la zona al norte del paralelo 47°S, que en

promedio para el año 2012 indica un desembarque legal de 1.231 toneladas.

742 742 782

1.091 1.016

806

52 %

896

55 %

669

46 %

1.099

50 %

983

50 %

1.5481.638

1.451

2.189

1.999

0

200

400

600

800

1.000

1.200

1.400

1.600

1.800

2.000

2.200

2.400

2.600

2.800

3.000

2008 2009 2010 2011 2012

De

se

mb

arq

ue

(to

ne

lad

as

)

Años

Flota Artesanal

Desembarque capturado en Area Licitada Desembarque capturado Al Norte Area Licitada

Desembarque Artesanal Oficial Nacional

77° 75° 73° 71° 69° 67° 65°

Longitud (W)

57°

55°

53°

51°

49°

47°

45°

43°

41°

39°

37°

35°

Latit

ud (S

)


5



Tabla 3: Criterios de asignación de proporciones de desembarque legal al norte del

paralelo 47°S, para los puertos en estudio.

Tabla 4: Desembarques corregidos al norte del paralelo 47°S en coherencia con los

criterios de duración y desembarque por viaje de pesca.

Según criterios adoptados DESEMBARQUE AL NORTE DEL 47 S

POR DIFERENCIA A LA TABLA ANTERIOR

2009 2010 2011 2012

Dias fuera de puerto (t) 825,0 718,7 1.283,9 1.164,2

% del total 50,0 49,1 58,6 58,2

Desembarque por viaje (t) 1170,7 881,1 1297,5 1178,6

% del total 70,9 60,2 59,3 59,0

Combinación de ambas (t) 1208,3 1011,1 1585,1 1353,7

% del total 73,2 69,0 72,4 67,7

Desembarque Total País (t) 1651,0 1464,6 2189,4 1998,7

Criterios adoptados para Desembarque (t) y Desembarque (t) origen zonas 116-117-118-120-121

la aproximación de porcentaje y solo puertos en estudio

desembarque al sur 47 S. 2009 2010 2011 2012

Dias fuera de puerto Desembarque (t) 826,0 745,9 905,5 834,5

>= 20 dfp % de des. 5 zonas y 8 puertos 76,2 66,6 57,1 65,2

Desembarque por viaje Desembarque (t) 480,3 583,5 891,9 820,1

>= 4 t por viaje % de des. 5 zonas y 8 puertos 44,3 52,1 56,2 64,1

Combinacion de ambos

Viajes con >= 20 dfp y Desembarque (t) 442,7 453,5 604,3 645,0

>= 4 t por viaje % de des. 5 zonas y 8 puertos 40,8 40,5 38,1 50,4

Desembarque total solo de las 5 Zonas y 8 Puertos (t) 1.083,9 1.119,7 1.587,2 1.280,4


6



CONCLUSIONES

1. Las tendencias en los desembarques corregidos sugieren utilizar la estimación del año más

reciente (2012) como valor más probable que se espera para el año 2013.

2. Las dos aproximaciones sugieren que los desembarques corregidos de la pesquerías artesanal

al norte del paralelo 47°S para el año 2012, estuvieron en el rango 1.016 – 1.354 toneladas.

RECOMENDACIONES

1. Considerando que la pesquería artesanal de bacalao de profundidad es pobre es datos y que la

urgencia del requerimiento de SUBPESCA limita la aplicación de modelos basados en datos, se

recomienda como medida de corto plazo aplicar un límite total anual de captura de statu quo,

correspondiente a los desembarques corregidos del año 2012, en el rango 1.016 – 1.354

toneladas, en la pesquería artesanal de esta especia al norte del paralelo 47ºS.

2. Se recomienda que SUBPESCA cautele la distribución del límite total anual de captura, teniendo

presente las diferencias relativas de los desembarques históricos artesanales por área

geográfica.

3. Sin perjuicio de lo anterior, como actividad prioritaria del Comité Científico se recomienda

abordar la evaluación de stock de este recurso, que permita evaluar las tasas de captura

sustentables, tanto para la pesquería artesanal como industrial, bajo la distribución de

desembarques que se obtengan en cada una de ellas.

GT-BAC (Valparaíso, 28-01-2013)

A N E X O 4

Segunda Sesión Año 2012 Comité Científico

“Bacalao de Profundidad”




A N E X O 5

Reporte de reuniones de coordinación bilaterales IFOP-SUBPESCA


1



REPORTE DE REUNIONES DE COORDINACIÓN BILATERALES

IFOP-SUBPESCA

Reporte 1ra Reunión

Marco de Referencia para el diagnóstico de los recursos pesqueros 2013 Auditorio IFOP, Valparaíso 20 de agosto 2013

Se reunieron los equipos técnicos del Departamento de Evaluación de Recursos (DER) de IFOP y de la División de Administración Pesquera de la Subsecretaría de Pesca, con el objeto de discutir sobre los alcances de la Nueva ley General de Pesca y Acuicultura respecto de la definición del Marco de Referencia para el diagnóstico de los recursos pesqueros 2013, y cuyos puntos más destacables fueron los siguientes: Sobre la definición de sobre-explotación

Existe pleno consenso sobre la necesidad de retomar la definición de sobrepesca y distanciarla del concepto de sobre-explotación, considerando que la LGPA no es explicita en esto. De igual forma y no obstante la definición legal, se comparte que el objetivo de manejo (PBR) debiese ser establecido como proporción del Rendimiento Máximo Sostenido (RMS).

La interpretación literal de la LGPA lleva a considerar una calificación de estatus definida como sobre-explotación por mortalidad, concepto que en ciencia pesquera no existe. En este contexto, se propone sobrepesca como sinónimo. Esto no contraviene la LGPA, ya que esta establece flexibilidad al CCT o a quien ejerza su función durante el periodo de transición, IFOP en este caso..

Respecto de la región o área donde se define la plena-explotación, existe acuerdo que esta debería ser referida respecto de la reducción de biomasa más que al exceso de mortalidad por pesca (―sobrepesca‖). Se sugiere que la mortalidad por pesca esté delimitada por un valor de referencia máximo, el que bien podría corresponder al propio Frms y probablemente un valor precautorio que puede ser una proporción de Frms. Sin perjuicio de lo anterior, estas temáticas deben ser discutidas con mayor detalle en los Comité Científico Técnico

Sobre la definición de objetivos y límites

Hubo preocupación sobre el alto nivel de mortalidad por pesca propuesto para recursos en pelágicos (F40%) y como este referente a generado un cambio respecto del esquema históricamente empleado (F60%). Los antecedentes demuestran que criterios como F60% son referentes demasiado conservadores para un régimen histórico de reducción de biomasa que en general ha variado en torno al 40%-50% y de recursos con una gran resiliencia. Por otra parte, la única razón probable es el rol de base de la cadena trófica vista


2



desde una perspectiva ecosistémica. De todas formas, estos referentes deben ser debatido en los CCT y en el proyecto internacional de PBR.

Se indicó que el uso de Fxx% constante para la estimación de CBA debería quedar inserto como parte de reglas de estrategias de explotación, esto considerando que la LGPA define claramente los PBR objetivo y limite y por tanto debería definirse una estrategia de explotación (tasa explotación constante, captura constante, escape constante, o una combinación) que sea consecuente con los objetivos de conservación y el estado de explotación. Con esto, el punto biológico actual debería mostrar cuan cerca o lejos se está de la regla y como debería ser corregido para alcanzar el objetivo.

A la hora de establecer el estado de explotación de los recursos, este deberá ser basado en medidas de riesgo o probabilidad de exceder el criterio definido como límite. Al respecto, se podría calificar de sobre-explotación cuando la probabilidad que la reducción de la biomasa exceda el 50% de estar bajo el referente límite (p.ej. 35%Bo). Vale decir, se considera la distribución de probabilidad de la reducción poblacional respecto del criterio objetivo fijo sin incertidumbre.

Sobre las recomendaciones de cuota biológicamente aceptable

Sin perjuicio del estado de situación de los recursos, las recomendaciones de capturas biológicamente aceptables o acciones de recuperación en aquellos stocks sobre-explotados, deberán estar sustentadas por criterios tipo ―rampla‖ de la biomasa respecto de la mortalidad por pesca/capturas. Es decir, la aplicación de mortalidad por pesca (o captura) constante mientras la biomasa no baje de un valor límite, situación en la cual la disminución en F (o captura) es proporcional a la reducción poblacional. En este sentido el CCT podrá proponer las estrategias de explotación y en el futuro deberán quedar definidas en los planes de manejo, según los objetivos de conservación y sustentabilidad establecidos en la LGPA.

Sobre el diagrama de explotación B-F

En el diagrama de explotación B-F o marco biológico de referencia, la escala de las biomasas y mortalidad por pesca debieran ser relativas al MRS o su proxy. Sin perjuicio de esto, el CCT deberá determinar la frecuencia de revisión en función de los cambios observados en la productividad de los stocks y en el comportamiento espacio temporal de la mortalidad (patrones de explotación).

Varios

Sin perjuicio del informe que sea entregado en Septiembre, el proceso de asesoría posterior se podría traducir en análisis complementarios a discutir en los Comités Científico técnico.


3




4



Reporte 2da Reunión

Sobre las estrategias de explotación de los recursos pesqueros para el 2014

Auditorio IFOP, Valparaíso 26 de agosto 2013

Se reunieron los equipos técnicos del Departamento de Evaluación de Recursos (DER) de IFOP y de la División de Administración Pesquera de la Subsecretaría de Pesca, con el objeto de discutir sobre las estrategias de explotación de los recursos pesqueros para el 2014, y cuyos puntos más destacables fueron los siguientes:

Se mostró a manera de ejemplo, un análisis comparativo de simulación sobre criterios de explotación F constante y otro ―tipo rampa‖ cuya regla de decisión consideró la mortalidad por pesca F=Fmrs cuando B/Bmrs>=1, de lo contrario F=Fmrs*B/Bmrs, y destacándose dos hitos principales:

i. Ambas estrategias permiten llevar a la biomasa del recurso al objetivo Brms.

ii. El criterio tipo ―rampa‖ permite recuperar más rápido a la población a costo de reducir significativamente la mortalidad por pesca (y las capturas), principalmente cuando B/Brms<1.

Figura 1: Simulación de un diagrama B-F con referentes del MRS: (a) regla de decisión con modelo

rampa, (b) criterio F constante


5



Los equipos acordaron que la sobre-explotación será definida cuando la biomasa exceda el límite inferior de la biomasa referida al RMS (Brms) o su medida equivalente (B/Brms). Al respecto, se estableció que los intervalos de la Bmrs no necesariamente deben ser simétricos, de manera que desde el enfoque precautorio el límite inferior puede ser muy pequeño y establecido por consenso, mientras el límite superior podrá considerar elementos de incertidumbre y variabilidad. Como valor inicial se propone que el límite inferior se distancie 5 puntos porcentuales del valor Brms (o su equivalente).

El límite superior de la Brms (o su equivalente) se propone como objetivo de manejo precautorio relacionado con el RMS, con lo cual la plena explotación incluye al RMS y queda restringida entre dos valores: B límite y B objetivo.

La variable de control (mortalidad por pesca) definirá a la sobrepesca sin considerar intervalos de confianza, de manera que la condición anterior se declara cuando F>Frms. Lo anterior implica a establecer el criterio de explotación F=Frms para cualquier condición de biomasa mientras esta sea mayor o igual de Brms.

Figura 2: Diagrama B-F tipo y regla de explotación


6



En el régimen de plena y sub explotación (B>Brms), la aplicación del Frms y su respuesta en términos de CBA debería considerar como elemento precautorio el riesgo del 10% de exceder el Frms.

De igual forma y para aquellos recursos sobre-explotados, los análisis de proyección serán realizados considerando como horizonte 10 años en recursos demersales y 5 años en pelágicos pequeños. Asimismo y para todos los recursos, a lo menos se propone el análisis de 4 casos: (1) F=0 (si procede), (2) F=Frms (independiente del estatus), (3)F=F regla decisión (rampa) y 4) F=Fsq (status quo).

Se hace mención sobre la aplicabilidad que tienen estos criterios sobre recursos pelágicos, en los que el ambiente vía los reclutamientos determinan los cambios poblacionales y no necesariamente es la biomasa desovante. Al respecto se indicó que el límite superior de la Brms bien podría considerar toda aquella variabilidad o incertidumbre, haciéndola más precautoria como objetivo de manejo.

Se ilustró el estado de todos los recursos pesqueros nacionales en el marco del diagrama B-F junto al modelo de rampa inicialmente propuesto. Se prevé en la mayoría de los recursos demersales importantes reducciones de la mortalidad por pesca dada su condición de sobre-explotación. Caso contrario se observa en crustáceos, donde la condición de sub-explotación en la mayoría de estos involucra no solo el aumento de la mortalidad por pesca, sino la eventual apertura de los registros de armadores.

Por el ámbito de competencias y del rol que tendrá en los CCT, IFOP propondrá un abanico de escenarios o reglas de decisión/rampas de acuerdo con el marco legal y lo sugerido por SSP.


7



A N E X O 6

Proyecciones y Capturas Totales Permisibles, Unidad de Pesquería


1


SEGUNDO INFORME - FINAL - PROYECTO 2.7: INVESTIGACIÓN DEL ESTATUS Y POSIBILIDADES DE EXPLOTACIÓN BIOLÓGICAMENTE SUSTENTABLES EN BACALAO DE PROFUNDIDAD, AÑO 2014 - ANEXO 6.

PROYECCIONES Y CAPTURAS TOTALES PERMISIBLES

UNIDAD DE PESQUERÍA

Se proyectó el paso temporal del stock bajo distintos niveles de capturas bajo los siguientes supuestos:

Proyección de la población por un período de 15 años, evitando de esta forma la influencia de las clases anuales de los últimos 4 años sobre las biomasas explotable y desovante

Se asumió como reclutamiento proyectado el promedio de los desvíos (tau) del reclutamiento para los últimos 5 años

Se implemento una estrategia de mortalidad por pesca constante, como vía para comparar con los PBR

Como indicadores de desempeño se utilizaron los siguientes indicadores:

o El riesgo que la biomasa desovante al cabo del período de proyección disminuya en relación con la estimada al 2012.

o La probabilidad de que la mortalidad por pesca para el último año de proyección sobrepase la mortalidad por pesca de los PBRs Fmsy.

o La captura acumulada y CTP 2014 para los diferentes niveles de mortalidad por pesca.

Se evaluó un rango de mortalidad por pesca entre 0.06 y 0.43 año-1 por un período de 15 años. Como se puede ver en la Figura 1, la tendencia del stock desovante permite sostener que únicamente con niveles de mortalidad por pesca menores a F=0.185 año-1, el stock adulto de bacalao mostraría recuperaciones. La Tabla de decisión (Tabla 1) indica que la situación de explotación del stock es altamente desfavorable en términos de riesgo, ya que gran parte de los niveles de mortalidad cercanos a los del año 2012 (F2012=0.332 año-1) indican riesgos máximos de reducción de la biomasa desovante. Niveles de riesgo precautorios (<60%) de observar reducciones en la biomasa desovante se obtienen con mortalidades por pesca menores a F=0.133 año-1 (Tabla 1, ver Figura 4), que posibilitarían por un lado incrementar la población entre un 5% y 31% al final del periodo de proyección (Figura 1), y por otro lado, capturas acumuladas entre 2.3 y 4.2 mil toneladas durante el período de proyección entre los años 2013 y 2017 (Figura 2). De acuerdo a los niveles de mortalidad con riesgo menores a 50% de reducción de la fracción adulta (Tabla 1), la Captura Permisible para el año 2014 debería fluctuar aproximadamente entre 384 y 1100 toneladas.


2



Figura 1. Proyecciones de la biomasa desovante bajo una estrategia “mortalidad por pesca constante”

aplicada en la Unidad de Pesquería. Los títulos de cada gráfico muestran el nivel de mortalidad por pesca proyectado, detallando los intervalos al 95% en cada proyección.


3



Figura 2. Proyecciones de la captura esperada bajo una estrategia “mortalidad por pesca constante”

aplicada en la Unidad de Pesquería. Los títulos de cada gráfico muestran el nivel de mortalidad por pesca proyectado, detallando los intervalos al 95% en cada proyección.


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Tabla 1. Indicadores de desempeño para la unidad de pesquería, medidos en términos del riesgo de observar

reducciones en la biomasa desovante, niveles de recuperación de la biomasa desovante, capturas acumuladas para el período 2013-2017, proporción de incremento de capturas y Captura Biológicamente Aceptable para el año 2014 (columna achurada). En negrilla se muestra el nivel de F para el año 2012.

Fcr P(BDp<BD) BDp/BD2012 Y2014 Y(2013:2017) Y2017/Y2013

0,0666 0,0355 1,3158 384 3,9097 0,2042

0,0999 0,3698 1,0514 570 4,6405 0,2852

0,1332 0,8643 0,8493 751 5,3086 0,3544

0,1664 0,9942 0,6936 928 5,9202 0,4134

0,1997 1,0000 0,5727 1101 6,4808 0,4635

0,2330 1,0000 0,4780 1270 6,9953 0,5058

0,2663 1,0000 0,4033 1435 7,4682 0,5415

0,2996 1,0000 0,3437 1597 7,9033 0,5714

0,3329 1,0000 0,2958 1755 8,3044 0,5962

0,3662 1,0000 0,2570 1909 8,6745 0,6168

0,3995 1,0000 0,2252 2060 9,0167 0,6335

0,4328 1,0000 0,1989 2207 9,3333 0,6471


5



Desde la Figura 3 es posible ver que bajo diferentes niveles de mortalidad por pesca, únicamente es posible recuperaciones (incluyendo intervalos de confianza) del stock desovante para niveles de mortalidad por pesca inferiores a F=0.133 año-1. En términos de riesgo (Figura 4), únicamente con mortalidades menores a F=0.133 año-1 es posible establecer un nivel de Captura Biológicamente Aceptable que no sobrepase un riesgo de 50% de ocasionar reducciones en la biomasa desovante. En este marco, un nivel de explotación de F=0.133 año-1 para el año 2013, resultaría en un Captura Biológicamente Aceptable de 569 toneladas, que al maximizar el riesgo que esta captura sea superada, equivaldría a un Captura Biológicamente Aceptable de 1016 toneladas.

Figura 3. Proporción de incremento de la biomasa desovante con respecto a la biomasa desovante estimada para el año 2012 (se muestran intervalos al 95%), bajo diferentes niveles de mortalidad por pesca proyectada. Valores superiores a 1 (línea horizontal roja) indican incrementos esperados en la población. Como referencia se muestra en línea vertical (verde) el nivel de mortalidad por pesca para el año 2012.


6



Figura 4. Probabilidad de reducción de la biomasa desovante (área roja bajo la curva) entre el último año

proyectado y el nivel de biomasa desovante estimado para el año 2012. Se muestran a modo de referencia 4 niveles de mortalidad por pesca proyectada, entre los que se incluye la proyección bajo la mortalidad por pesca estimada para el año 2012 (curva de probabilidad gris).

A N E X O 7

Modelos


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SUBSECRETARÍA DE ECONOMÍA

Convenio II: Estatus y posibilidades de explotación biológicamente sustentables de los principales recursos pesqueros nacionales 2014

Proyecto 2.7: Investigación del estatus y posibilidades de explotaciónbiológicamente sustentables en bacalao de profundidad, año 2014:


Septiembre, 2013

Anexo 7:

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Fono 56-32-21-51-500 Valparaíso, Chile

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