Posgrado en Ecología Marina CICESE

Transcripción

1 Posgrado en Ecología Marina CICESE Clave: Nombre del curso: Métodos de evaluación poblacional aplicados a la conservación y manejo de vida silvestre y pesquerías Profesor: Carlos M. Alvarez Flores (3.375 créditos), Armando Jaramillo Legorreta (0.375, AJL) y Oscar Sosa Nishizaki (0.25, OSN) Departamento: Ecología División: Oceanología Vigencia: Cuatrimestre I Horas de Teoría: 24 Horas de 16 Laboratorio: Total de horas: 40 Créditos: 4 JUSTIFICACIÓN Y OBJETIVO La evaluación del estado de poblaciones de vertebrados silvestres, incluyendo aquellas afectadas por actividades pesqueras, requiere de la aplicación de una amplia variedad de metodologías para poder cumplir el objetivo central de proteger los recursos afectados al mismo tiempo que se busca proteger los medios de vida de las personas. Dichos métodos tuvieron un desarrollo relativamente lento mientras el poder de cómputo fue limitado, pero en los últimos 30 años han tenido una expansión vertiginosa de la mano de la sorprendente capacidad y potencial de las computadoras personales. En muchos casos, la experiencia indica que el desarrollo las nuevas metodologías no han alcanzado a los especialistas o aquellos interesados en el manejo. Más importante aún es que metodologías sofisticadas se apliquen sin una sólida base conceptual del quehacer científico de donde derivan tales métodos y terminen siendo aplicados de formas poco provechosas. El presente curso es fundamentalmente técnico y pretende introducir a los estudiantes a algunas de las metodologías contemporáneas en evaluación pesquera que son también aplicables a una gran variedad de especies animales, por lo que se propone como un curso general de evaluación de poblaciones de vida silvestre. Se parte de la presentación de conceptos básicos de metodología científica y de la teoría estadística en la que se apoya y se termina en análisis de riesgo donde la evaluación de las hipótesis es más útil que su confrontación tradicional. Recientemente se ha propuesto la incorporación del manejo de ecosistemas como una herramienta adicional al manejo de recursos.

2 Si bien esta es una aproximación interesante y quizá deseable, el enfoque ecosistémico no pretende desplazar el conocimiento de un recurso a nivel poblacional, por el contrario, el entender que es lo que se busca en un trabajo de evaluación, cuáles son las dificultades y cuáles son los métodos de análisis desde un punto de vista poblacional, siguen siendo de primordial importancia para el uso y conservación de los recursos. Los aspectos teóricos del curso se complementan con sesiones completamente prácticas que acompaña a la mayoría de las sesiones de teoría. PREREQUISITOS Haber cursado alguna licenciatura en Biología General o Marina, Oceanología, o Ecología. Matemáticas básicas, álgebra, cálculo. De preferencia, contar con computadora personal con Microsoft Excel instalado. EVALUACIÓN En la parte teórica: 20% participación en sesiones de teoría. Esta participación será evaluada de manera dinámica con la aplicación de cuestionarios breves (a resolver en 10 min) relativos a las lecturas asignadas; 20% participación en las sesiones de laboratorio que se evalúan con su asistencia y un reporte de cada laboratorio; 60% trabajo final que consiste en el desarrollo de un proyecto individual que deberán de ir construyendo a lo largo del curso y presentar en una sesión al final y entregar un reporte por escrito con formato de artículo a ser sometido en Fishery Bulletin. TEMARIO (Teoría) 1) Presentación, introducción y motivaciones del curso. (2 h) - El comportamiento de la población humana y el consumo de recursos. - Crisis ambientales, conservación, acción y toma de decisiones. 2) Conceptos básicos de modelación en biología (2 h) - Definiciones y clasificación. - Componentes de un modelo matemático. - Complejidad. - Algunas ideas para la construcción de modelos matemáticos en biología. 3) Elementos de teoría estadística I (2 h) - Concepto de población. Diferencias entre población biológica y población estadística. - Parámetros. Elementos que distinguen a una población. Parámetros poblacionales y derivados. - Formas de aproximarse al conocimiento de las características de una población. Observación, estimación e inferencia. Propiedades de las estimaciones. Precisión y sesgo. Incertidumbre, error de observación y error de proceso. - Algunas consideraciones sobre metodología científica y los errores α y β. - Probabilidad, probabilidad condicional y verosimilitud.

3 4) Elementos de teoría estadística II (2 h) - Métodos para la estimación de parámetros. Suma de cuadrados, verosimilitud. - Manejo inicial de datos. - Construcción del modelo de estimación usando verosimilitud. - Optimizadores y el espacio de verosimilitud, intervalos de confianza. - Construcción y análisis de perfiles de verosimilitud. 5) Elementos de dinámica poblacional I (2 h) - Construcción de un modelo simple exponencial. Mortalidad. - Construcción de un modelo de crecimiento logístico. Tasa intrínseca de crecimiento, capacidad de carga, densodependencia, producción y rendimiento sostenible. Variantes, modelos con retraso. - Modelos de remoción. Aplicaciones para el manejo de actividades que afectan a poblaciones de vida silvestre. Otros conceptos de utilidad, metas y políticas de manejo. 6) Elementos de dinámica poblacional II (2 h) - Modelos estructurados. - Sobrevivencia. - Fecundidad y reclutamiento. - Crecimiento. - Modelos con y sin densodependencia. 7) Metodología general para la evaluación de recursos pesqueros I (2 h) (OSN) - Estimación de parámetros poblacionales y reconstrucción de la trayectoria histórica de la abundancia. - Método de De Lury para la estimación de abundancia inicial. - Curvas de captura y los principios para la estimación de la mortalidad natural. - Análisis de poblaciones virtuales. 8) Metodología general para la evaluación de recursos pesqueros II (2 h) - Modelos estadísticos agregados para la reconstrucción de trayectorias de biomasa. - Modelos estadísticos de captura a la edad o la talla. - Proyección de la trayectoria poblacional al futuro y la evaluación de decisiones alternativas de manejo. - Modelos de Thompson. - Extensión de los métodos estadísticos usando modelos con y sin estructura de edades. 9) Análisis Bayesiano. (2 h) - Ley de Bayes. La importancia del conocimiento previo y de los datos. Implicaciones prácticas y filosóficas. - Distribuciones de probabilidad previa y posterior. - Formas de aproximarse a las distribuciones posteriores. - Aplicaciones en pesquerías, metas de manejo, evaluación de estrategias y análisis de riesgo.

4 10) Métodos de estimación de abundancia de vida silvestre. (2 h) (AJL). - Introducción. - Captura-Recaptura. - Métodos de distancias. Transectos Lineales. Teoría y supuestos. Derivación del estimador de densidad. Función de detección. Truncamiento de datos. Tipos de datos. Estimación de f(0). - Uso del programa Distance. 11) Presentacion y discusión de trabajos I. (2 h) 12) Presentacion y discusión de trabajos II. (2 h) TEMARIO (Laboratorio, por sesiones semanales) 1) Conceptos básicos de programación e introducción al lenguaje C++ (2 hr) 2) Introducción a AD Model Builder. (2 hrs) 3) Elementos de dinámica poblacional I (2 hr) 4) Elementos de dinámica poblacional II (2 hr) 5) Metodología general para la evaluación de recursos pesqueros I (2 hr) 6) Metodología general para la evaluación de recursos pesqueros II (2 hr) 7) Análisis Bayesiano en ADMB. (2 hr) 8) Métodos de estimación de abundancia de vida silvestre. (2 hr) (AJL) Bibliografía Alvarez-Flores, C.M. y M.P. Heide-Jorgensen A risk assessment on the sustainability of the harvest of beluga (Delphinapterus leucas (Pallas 1776)) in West Greenland. ICES J. Mar. Sc. 61: Buckland, S.T., D.R. Anderson, K.P. Burnham, J.L Laake, D.L. Borchers y L. Thomas Introduction to distance sampling. Estimating abundance of biological populations. Oxford University Press. 432 pp. (Disponible gratis online en: Capper, D.M Introducing C++ for scientists, engineers and mathematicians. 2 nd Ed. Springer. London. 544 pp.

5 Case, T.J An illustrated guide to theoretical ecology. Oxford University Press. New York. 449 pp. (Cap. 1, 3, 4, 5, 6, 10). Caughley, G Analysis of vertebrate populations. John Wiley and Sons. London. 234 pp. Cooper, A.B A guide to fisheries stock assessment. From data to recommendations. New Hampshire Sea Grant. Durham. 44 pp. Edwards A.W.F Likelihood. John Hopkins. Baltimore. 275 pp. Fournier, D An introduction to AD Model Builder for use in nonlinear modeling and statistics. V ADMB Foundation. Honolulu. 213 pp. Fournier, D AUTODIF. A C++ array language extension with automatic differentiation for use in nonlinear modeling and statistics. ADMB Foundation. Honolulu. 126 pp. Fournier, D.A., H.J. Skaug, J. Ancheta, J. Ianelli, A. Magnusson, M.N. Maunder, A. Nielsen, y J. Sibert AD Model Builder: using automatic differentiation for statistical inference of highly parameterized complex nonlinear models. Optim. Methods Softw. 27: FAO The state of the world fisheries and aquaculture Rome. 209 pp. Garcia, S.M. y A.A. Rosenberg Food security and marine capture fisheries: characteristics, trends and future perspectives. Phil. Trans. R. Soc. B. 365: Garcia, S.M., E.H. Allison, N. Andrew, C. Bene, G. Bianchi, G. de Graff, D. Kalikoski, R. Mahon y L. Orensanz Towards integrated assessment and advice in smallscale fisheries. FAO. Technical paper 515. Rome. 84 pp. García S.M y C. Newton Current situation, trends and prospects in world capture fisheries. Pp In: E.K. Pikitch, D.D. Huppert, y M.P. Sissenwine. (Eds.). Global trends: Fisheries management. Am. Fish. Soc. Symposium pp. Godfray, H.C.J., I.R. Crute, L. Haddad, D. Lawrence, J.F. Muir, N. Nisbett, J.Pretty, S. Robinson, C. Toulmin y R. Whiteley Food security: The challenge of feeding 9 billion people. Science 327: Haddon, M Modelling and quantitative methods in fisheries. CRC Press. Boca Raton. 449 pp. Haefner. J.W Modeling biological systems. Principles and applications. Chapman and Hall. 473 pp. (CAP. 2. The modeling process). Hilborn, R Uncertainty, risk, and the precautionary principle. Pp In: E.K. Pikitch, D.D. Huppert, y M.P. Sissenwine. (Eds.). Global trends: Fisheries management. Am. Fish. Soc. Symposium pp.

6 Hilborn, R. y C.J. Walters Quantitative fisheries stock assessment: Choice, dynamics and uncertainty. Chapman and Hall, New York. 570 pp. Hilborn, R. and M. Mangel The ecological detective. Confronting models with data. Princeton U. Press. Princeton. 315 pp. Hutchinson, G.E An introduction to population ecology. Yale University Press. New Haven/London. 260 pp. Jaramillo-Legorreta, A Estatus actual de una especie en peligro de extinción, la Vaquita (Phocoena sinus): Una aproximación poblacional usando métodos acústicos y Bayesianos. Tesis doctoral. Universidad Autónoma de Baja California. 115 pp. Jaramillo-Legorreta, A., L. Rojas-Bracho, R.L. Brownell Jr., A.J. Read, R.R. Reeves, K. Ralls and B.L. Taylor Saving the vaquita: Immediate action, not more data. Conservation Biology 21: Kearney, J Food consumption trends and drivers. Phil. Trans. R. Soc. B. 365: Longhurst. A Mismanagement of marine fisheries. Cambridge U. Press. Cambridge. 320 pp. Lutz, W. y K.C. Samir Dimensions of global population projections: what do we know about future population trends and structures. Phil. Trans. R. Soc. B. 365: Matsuda, H Challenges posed by the precautionary principle and accountability in ecological risk assessment. Environmetrics. 14(2): Marques, T Distance sampling: estimating animal density. Significance. 6(3): McAllister M.K. y G.P. Kirkwood Bayesian stock assessment: a review and example application using the logistic model. ICES J. Mar. Sc. 55: McCallum, H Population parameters. Estimation for ecological models. Blackwell Science. London. 348 pp. Methot Jr, R.D Stock Assessment: Operational Models in Support of Fisheries Management. In: R.J. Beamish and B.J. Rothschild (eds.). The Future of Fisheries Science in North America, 137. Fish & Fisheries Series. Springer. Megrey, B.A Review and construction of age-structured stock assessment models from theoretical and applied points of view. Am. Fish. Soc. Symp. 6:8-48.

7 Megrey, B. A. y V.G. Wespestad A review of biological assumptions underlying fishery assessment models. Pp In: W.S. Wooster (ed.). Fishery science and management. Objectives and limitations. Springer-Verlag. Berlin. 339 pp. Haddon, M Modelling and quantitative methods in fisheries. CRC Press. Boca Raton. 449 pp. Needle, C.L Recruitment models:diagnosis and prognosis. Rev. Fish Bio. Fisheries. 11: Parma, A.M., J.M. (Lobo) Orensanz, I. Elias y G. Jerez Diving for shellfish and data: Incentives for the participation of fisheries in the monitoring and management of artisanal fisheries around southern South America. Pp In. S.J. Newman, D.J. Gaughan, G. Jackson, M.C. Mackie, B. Molony, J. St John y P. Kailola. Towards sustainability of data-limited multi-sector fisheries. Australian Society for Fish Biology Workshop Proceedings. Bunbury,Western Australia September Fisheries Occasional Publications No. 5, June 2003, Department of Fisheries, Perth,Western Australia. 186 pp. Pauly, D Small-scale fisheries in the tropics: Marginality, marginalization, and some implications for fisheries management. Pp In: E.K. Pikitch, D.D. Huppert, y M.P. Sissenwine. (Eds.). Global trends: Fisheries management. Am. Fish. Soc. Symposium pp. Platt, J.R Strong inference. Science. 146: Punt, A.E. y R. Hilborn Biomass dynamics models. User s manual. FAO. Computerized information series. Fisheries No. 10. Rome. 62 pp. Punt, A.E. y R. Hilborn Fisheries stock assessment and decision analysis: the Bayesian approach. Rev. Fish Bio. Fisheries. 7: Punt, A.E. y R. Hilborn BAYES-SA. Bayesian stock assessment methods in fisheries. User's manual. Computerized information series. Fisheries No.12. Rome. 56 pp. Walters, C.J. y S.J.D. Martell Fisheries ecology and management. Princeton University Press. 399 pp. (Cap. 3, 4, 5). Wilson, E.O. y W.H. Bossert A primer of population biology. Sinauer. Stamford. 192 pp.