INFORME FINAL. Congrio dorado, SUBPESCA / Julio 2013

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1 INFORME FINAL Convenio Estatus y posibilidades de explotación biológicamente sustentables de los principales recursos pesqueros nacionales, año 2013 Congrio dorado, 2013 SUBPESCA / Julio 2013

2 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 INFORME FINAL Convenio Estatus y posibilidades de explotación biológicamente sustentables de los principales recursos pesqueros nacionales, año 2013 Congrio dorado, 2013 SUBPESCA / Julio 2013 REQUIRENTE SUBSECRETARÍA DE PESCA Y ACUICULTURA Subsecretario de Pesca y Acuicultura: Pablo Galilea Carrillo EJECUTOR INSTITUTO DE FOMENTO PESQUERO, IFOP Director Ejecutivo José Luis Blanco García Jefe División Investigación Pesquera Jorge Castillo Pizarro JEFE DE PROYECTO Francisco Contreras Mejías AUTORES Francisco Javier Contreras Mejías Rodrigo Wiff Onetto Juan Carlos Quiroz Espinosa Renato Céspedes Michea Liu Chong Follert Colaboradora Vilma Ojeda Cerda

3 ÍNDICE GENERAL 1. INTRODUCCIÓN 1 2. OBJETIVOS Objetivo general Objetivo específicos ANTECEDENTES... 4 Página 3.1. Capturas por flotas y zonas de la PDA Talla media en las capturas por zona y flota Proporción sexual Tallas medias, pesquería artesanal Rendimientos artesanales OJIVAS DE MADUREZ TÁCTICAS DE PESCA Y ESTANDARIZACIÓN DE ESFUERZO Metodología Resultados análisis multivariado Resultados estandarización de esfuerzo MODELACIÓN Estructura del modelo Reclutamientos RESULTADOS EVALUACION DE STOCKS Zona norte PDA Zona sur PDA ANALISIS DE SENSIBILIDAD ESTATUS Y PROYECCIONES Zona norte PDA Zona sur PDA. 69 i

4 10. CONCLUSIONES Y DISCUSIÓN REFERENCIAS 73 ANEXOS: ANEXO 1. Actas de talleres. 77 ANEXO 2. Modelos y datos (CD) ANEXO 3. Lista de verificación actualizada.. 99 ii

5 RESUMEN EJECUTIVO El presente informe considera una actualización de los datos biológicos-pesqueros al año 2011 y en algunos casos al año 2012, analiza el estatus y las posibilidades de explotación biológicamente sustentables para el congrio dorado en la zona austral de Chile. Especial énfasis tienen las estimaciones de la condición reproductiva del recurso, destacando la revisión de la ojiva de madurez la cual muestra diferencias entre zonas de la pesquería demersal austral (PDA). Para la zona norte de la PDA la madurez se conseguiría con tallas en torno a los 89 cm y para la zona sur las longitudes al 50% de madurez se encontrarían en los 95 cm. Este trabajo comprueba la hipótesis que los rasgos de historia de vida en congrio dorado son diferentes entre las zonas de manejo de la PDA. Se utiliza la teoría de tácticas de pesca para determinar intencionalidad de captura y posteriormente generar los índices de abundancia mediante estandarización de esfuerzo, estandarización que aplica un modelo aditivo para el ajuste de los rendimientos de pesca. Por otro lado el modelo de evaluación se estructura considerando sexos combinados y conformado por dos stock, uno en la zona norte de la PDA y otro en la zona sur de la PDA. Por lo tanto se asume que existen dos stocks de congrio dorado que habitan en forma separada en cada área de explotación. La biomasa total y desovante estimada en el año 2011 en la zona norte de la PDA corresponde a 9,6 mil toneladas y 3,5 toneladas respectivamente con una reducción de stock inferior al 20%. Para la zona sur de la PDA, el modelo estima una biomasa total en torno a las 7 mil toneladas y en el caso de la biomasa desovante 3,3 mil toneladas, con un agotamiento del 25%. Sobre el estatus del recurso, bajo el modelo seleccionado y usando un agotamiento del 20% como punto de referencia límite, el stock del norte se encuentra en sobreexplotación y en riesgo de sobrepesca debido a las altas mortalidades por pesca exhibidas en los últimos años. Por su parte, el stock del sur se encuentra en peligro de sobreexplotación (en zona de transición). Por lo tanto y teniendo en cuenta el estado de explotación de ambos stocks, se recomienda poner en marcha estrategias de recuperación de la población de congrio dorado. iii

6 1. INTRODUCCIÓN El congrio dorado (Genypterus blacodes) es un pez demersal bentónico que habita las plataformas y el talud continental del hemisferio sur, donde sustenta importantes pesquerías tanto en Australia, Nueva Zelanda, Argentina y Chile. Existe un escaso conocimiento biológico de esta especie, aunque podríamos señalar que se trata de individuos de mediana longevidad, baja fecundidad y hábitos sedentarios, cuyos adultos viven enterrados en los fondos blandos (Ward et al 2001). En Chile, el congrio dorado se ha explotado básicamente como una pesquería incidental, donde el esfuerzo de pesca ha estado dirigido principalmente a merluza del sur (Merluccius australis), especie objetivo en la Pesquería Demersal Sur Austral (PDA, S S). Sobre dicho recurso actúan principalmente 4 flotas correspondientes a (i) arrastre fábrica, (ii) arrastre hielero (iii) espinel fábrica (iv) espinel hielero. En los últimos años, la flota espinelera artesanal se ha hecho importante, particularmente en la zona norte de la PDA. Además, esta especie es capturada como fauna acompañante de la pesquería de arrastre centro-sur cuya especie objetivo ha sido principalmente la merluza común (Merluccius gayi). Los primeros desembarques industriales de congrio dorado se remontan a 1976 donde las capturas totales fueron cercanas a 400 toneladas. Luego de una etapa de desarrollo de la pesquería, se alcanzan 15 mil toneladas en Estos niveles de explotación, probablemente provocaron un estado de sobrepesca del recurso, produciendo una rápida disminución de los desembarques, razón por la cual -y con objeto de impedir una inminente sobreexplotación del recurso- a partir de 1992 las capturas de este recurso han estado sometidas a un régimen de cuotas de captura, oscilaron en torno a las 4 mil o 5 mil ton, las cuales se han mantenido hasta el año Desde el 2005 en adelante, tanto recomendaciones de cuotas como los desembarques reportados han estado en torno a las 3 mil toneladas. Cabe señalar que a partir de 2001, se implementa en la normativa pesquera la figura de Límite Máximo de Captura por Armador (LMCA), con la finalidad de ordenar en mejor forma la actividad. Esta normativa se mantiene hasta el día de hoy en vigencia. La evaluación de stock de este recurso en Chile, ha sido realizada bajo diferentes aproximaciones a través de su historia, tendiendo a la aplicación de criterios cada vez mas adecuados respecto a la literatura pesquera en general, así como específica en este tipo de recursos. Esto ha conducido a un cambio lógico en las metodologías empleadas, que comenzaron con un Análisis de Población Virtual (APV) con lo que se estimaba el estatus del recurso hasta año Desde 1996 a 2001 la evaluación de este recurso se lleva a cabo mediante el Análisis Secuencial de Población (ASP) con sexos separados. En las evaluaciones del año 2002 al 2005 se han utilizado modelos estadísticos de captura a la edad, disgregados por flotas y con sexos combinados. Wiff et al (2005) y Wiff et al (2007) señalan que existen diferencias en los parámetros de historia de vida y dinámica pesquera para el área norte PDA (41 28 S S) y sur de la PDA (47 00 S S). Así, desde el 2006 se modela la dinámica del recurso asumiendo que las áreas de la PDA representan stocks distintos con reclutamientos y productividades independientes. 1

7 A la luz del conocimiento biológico y pesquero de la especie, la presente evaluación de stock se realiza a través de un modelo estadístico de captura a la edad que asume los desembarques sujetos a error de observación, disgregado en flota, haciendo evaluaciones separadas para las áreas de la PDA. Además, se incluyen datos de estructuras de edad y tallas, capturas y rendimientos para la flota espinelera artesanal que actúa en la zona norte de la PDA. 2

8 2. OBJETIVOS 2.1 Objetivo general Actualizar el estatus de congrio dorado y analizar sus posibilidades de explotación biológicamente sustentables en horizontes de corto y mediano plazo. 2.2 Objetivos específicos Implementar procedimientos de evaluación con protocolos científicos para la determinación del estatus de los recursos seleccionados con arreglo al nivel de conocimiento, información e incertidumbre correspondiente, conforme a estándares definidos por la Subsecretaría de Pesca al efecto (DAP, 2011). Determinar los Puntos Biológicos de Referencia específicos para cada recurso, informando su incertidumbre asociada. Establecer el estatus actualizado de estos recursos, sobre la base de sus principales indicadores de estado y flujo, estimando la incertidumbre involucrada en el procedimiento, empleando el mejor conocimiento e información disponible a la fecha de ejecución del estudio, de acuerdo al estándar establecido por la Subsecretaría de Pesca. Analizar las posibilidades de explotación de los recursos, considerando las distintas fuentes de incertidumbre involucradas en estos análisis y los probables estados de la naturaleza, conforme a las Estrategias y Tácticas de Explotación específicamente establecidas para esos efectos por la Administración Pesquera. Informar los avances alcanzados durante el período de ejecución del estudio con respecto a las brechas de datos, conocimiento y análisis utilizado para alcanzar el Estándar Metodológico de Evaluación, identificadas para todos los recursos y sus respectivas pesquerías, señalando explícitamente las mejoras necesarias en un Programa de Mejoramiento Continuo de la Calidad de la Asesoría; formulado para implementar el estándar completo establecido por la Subsecretaría de Pesca, en el mediano plazo. 3

9 Desembarque (t) INST IT UT O DE F OM ENT O PESQU ERO / DIVISIÓN INVESTIGACIÓN PESQUERA 3. ANTECEDENTES Los antecedentes de la pesquería se encuentran actualizados con información 2011 y, en algunos casos, con información parcial correspondiente al año Captura por flotas y zonas de la PDA Tomando la información oficial del servicio nacional de pesca, los desembarques anuales de congrio dorado en la PDA muestran una disminución gradual al En el año 2011 el 47% del desembarque es aportado por el sector artesanal, 38% fábrica y 15% hielero. En la Figura 1 se muestran los registros oficiales de desembarque correspondientes al período , según las flotas que operan en la pesquería. En los últimos años, los mayores niveles de captura se registran en el área norte de la pesquería mar interior y le sigue en importancia de extracción la pesca con palangre del mar exterior. 18,000 16,000 14,000 12,000 Total Industrial hielero Artesanal Industrial fábrica 10,000 8,000 6,000 4,000 2, Figura 1. Desembarque (t) de congrio dorado a nivel país. La cuota de captura anualmente se encuentra en un continuo descenso, llegando al 2011 en t y 2012 en t (Tabla 1). Como es habitual, la mayor asignación de la cuota correspondió a la zona exterior (flota industrial), con t, mientras para mar interior (flota artesanal), fue de sólo 563 t. Sin embargo, de acuerdo a información de Subsecretaría de Pesca, mediante pesca de investigación se distribuyó captura asignada a aguas exteriores a aguas interiores de la X Región, para la pesca artesanal, situación que explica en gran medida que el desembarque de la flota artesanal (Figura 1) supere al valor de la cuota de captura definida para aguas interiores. De igual forma se debe considerar 4

10 que en los años 2009 y 2010 se efectuaron traspasos desde el sector industrial al artesanal, lo que explicaría que el sector artesanal haya superar la cuota asignada. Tabla 1 Cuotas de capturas anuales de congrio dorado por zona entre 2000 y Fuente SUBPESCA. Año Norte Exterior Norte Interior y Sur Exterior Total Sur Interior ,160 1,033 1,440 4, ,400 1,000 1,600 5, , ,800 5, ,640 1,100 1,760 5, ,648 1,020 1,632 5, ,788 1,120 1,792 5, ,292 1,108 2,300 5, ,292 1,108 2,300 5, ,292 1,108 2,300 5, , ,943 4, , , , , , ,320 Nota: Norte Exterior 41º28,6-47º S. Norte Interior X y XI Regiòn aguas interiores Sur Exterior 47º - 57º S. Sur Interior XII Reghiòn aguas interiores La captura de investigaciòn se incluyò en el area norte exterior Cuando analizamos el desembarque del sector artesanal separando en lanchas y botes, La principal flota que explica el desembarque de este recurso son las lanchas (entre 12 m y 18 m eslora), distribuidas en los principales puertos de cada región. Este tipo de embarcaciones presenta una mayor autonomía respecto de la flota de botes, permitiendo operar sobre congrio dorado en caladeros más lejanos del puerto base y obtener mejores capturas. Por su parte, la otra fracción que opera sobre congrio dorado son los denominados botes (embarcaciones menores entre 6 a 9 m de eslora), los cuales presentan operación exclusivamente en aguas interiores de la zona austral y donde generalmente las maniobras de calado y virado se ejecutan manualmente. Estas embarcaciones capturan volúmenes muy inferiores a las lanchas y sus viajes, por lo general, no superan uno o dos días de duración. Ambos tipos de embarcaciones realizan sus actividades utilizando el espinel de tipo horizontal como arte de pesca. Como es característico en esta pesquería, el año 2012 las lanchas desembarcan la mayor cantidad de captura, representando el 84% en la unidad de pesquería (Figura 2) y 74% al norte de ésta (Figura 3). Sin embargo, al realizar el análisis a nivel regional se observó históricamente que en la XI Región esta situación no se registró, por el contrario, los botes representaron durante este período el 80% de los desembarques, esto se debe al menor número de lanchas que operan frecuentemente en esta región en comparación con la X y XII Región. 5

11 Desembarque (t) Desembarque (t) Desembarque (t) INST IT UT O DE F OM ENT O PESQU ERO / DIVISIÓN INVESTIGACIÓN PESQUERA UP Norte y Sur Aguas Interiores Total Lanchas Botes UP Norte Aguas Interiores (X y XI Región) Total Lanchas Botes UP Sur Aguas Interiores (XII Región) Total Lanchas Botes Figura 2. Desembarque (t) artesanal de congrio dorado por tipo de embarcación (lanchas y botes) en la zona austral por unidad de pesquería. Periodo 2002-Julio Fuente SERNAPesca. 6

12 Desembarque (t) Desembarque (t) INST IT UT O DE F OM ENT O PESQU ERO / DIVISIÓN INVESTIGACIÓN PESQUERA 480 VIII Región VIII Región Lanchas Botes 480 XIV Región XIV Región Lanchas Botes Figura 3. Desembarque (t) artesanal de congrio dorado por tipo de embarcación (lanchas y botes) en al norte de la unidad de pesquería (VIII y XIV Región). Periodo 2007-Julio Fuente SERNAPesca. 7

13 3.2 Talla media en las capturas por zona y flota En relación a las distribuciones de tallas, la talla promedio en el 2011 no muestra altas diferencias con la serie de años anteriores (Figura 4). En arrastre fábrica la talla media se registra entre 80 y 90 cm; en la flota arrastrera hielera aumentó levemente a 85 cm, y en la flota palangre fábrica entono a los 90 cm. En la mayoría de ellos, la talla promedio ha estado próxima o por debajo de la talla de madurez sexual (90 cm, Chong, 1993). Al respecto, la nueva información acerca de la madurez llevada a cabo por el Instituto de Fomento Pesquero (ver mas adelante) podría incorporar una información adicional al análisis de tallas medias en las capturas TALLA MEDIA Año AF AH PF Norte Exterior Sur Exterior Total Norte Exterior Sur Exterior Total Norte Exterior Sur Exterior Total ,7 85,2 85,2 79,9 80,1 88,4 88, ,7 88,7 88,6 84,9 84,8 79,5 85,2 85, ,0 84,0 83,8 83,7 94,1 94,1 DESVIACION ESTANDAR Año AF AH PF Norte Exterior Sur Exterior Total Norte Exterior Sur Exterior Total Norte Exterior Sur Exterior Total ,51 3,25 3,23 5,02 4,97 2,80 2, ,23 3,62 3,51 5,04 4,97 0,10 1,73 1, ,97 6,08 2,49 2,56 1,56 1,56 Figura 4. Distribución de talla promedio en congrio dorado por flota, zona y año para ambos sexos. 8

14 Participación (%) Participación (%) Participación (%) INST IT UT O DE F OM ENT O PESQU ERO / DIVISIÓN INVESTIGACIÓN PESQUERA Históricamente, las estructuras de talla de congrio dorado, en las diferentes flotas industriales, se ha caracterizado por una importante componente juvenil (Figura 5), situación que para el año 2011 se mantuvo con un 68% en la arrastre fábrica y 70% en arrastre hielera, excepto en la flota palangre fábrica con un bajo 34%, ratificando la característica adulta de la composición de talla de esta flota registrada en el año No obstante, la mayor presencia de juveniles en las capturas podría incidir en el reclutamiento y la fracción desovante de la población. 100 Arrastre Fabrica <70 cm TPMS <90 sobre 80 cm 100 Arrastre Hielera <70 cm TPMS <90 sobre 80 cm 100 PalangreraFabrica <70 cm TPMS <90 sobre 80 cm % TALLA < 90 cm DESVIACION ESTANDAR Año AF AH EF Año AF AH EF Talla < 90 cm Talla < 90 cm Talla < 90 cm Talla < 90 cm Talla < 90 cm Talla < 90 cm ,3 77,9 55, ,0331 0,0502 0, ,8 70,0 68, ,0286 0,0505 0, ,9 70,3 34, ,0666 0,0252 0,0070 Figura 5. Distribución del porcentaje de ejemplares bajo la talla de 70 cm, bajo la talla de referencia de 90 cm y sobre la talla de 80 cm, en congrio dorado por flota y zona. 9

15 Participaciòn % Participaciòn % Participaciòn % INST IT UT O DE F OM ENT O PESQU ERO / DIVISIÓN INVESTIGACIÓN PESQUERA 3.3 Proporción sexual Entre el 2005 y 2011, la proporción hembras de congrio dorado en la flota arrastrera fábrica y palangre fábrica ha sido superior respecto de los machos, en el 2011 con aproximadamente el 55% y 70%, respectivamente (Figura 6); en cambio, las hembras en la flota arrastrera hielera con 45% registraron una menor proporción que los machos Norte Exterior Sur Exterior Total Arrastre Fabrica Arrastre Hielera Al Norte del 41 28' Norte Exterior Sur Exterior Total Palangrera Fabrica Norte Exterior Sur Exterior Sur Interior Total Figura 6. Proporción de hembras en congrio dorado por flota, zona y año,

16 Frecuencia % INST IT UT O DE F OM ENT O PESQU ERO / DIVISIÓN INVESTIGACIÓN PESQUERA 3.4 Tallas medias, pesquería artesanal Las estructuras de tallas en congrio dorado registraron en general distribuciones unimodales, tanto en la X como en la XI Región (Figura 7). En X Región registró una moda situada entre los cm, similar a lo observado en el año 2011, con una talla media de 65,6 cm y una participación casi exclusiva de 99% de ejemplares bajo la talla de referencia de 90 cm (Figura 8). En la XI región la moda se situó entre los cm encontrándose desplazada hacia la derecha en relación a lo observado en años anteriores, con una talla media de 81,7 cm y una mayor participación de ejemplares adultos (21%) en las capturas (Figura 8). Por su parte, la estructura de talla en la XII Región presentó una distribución bimodal, con una moda principal situada entre los y una secundaria en los 112 cm, con una talla media de 96 cm y con un 73% de ejemplares por sobre la talla de madurez sexual (Figura 8). Al igual que en merluza del sur, se observó un gradiente latitudinal en relación al tamaño de los ejemplares, donde en general fueron de tamaño mayor a medida que aumenta la latitud X Región XI Región XII Región Marca de Clase (5 cm) Figura 7. Distribución de frecuencia de talla de congrio dorado por región para la pesquería artesanal (botes), Enero-Junio Fuente IFOP. 11

17 Frecuencia (%) Talla Media (cm) INST IT UT O DE F OM ENT O PESQU ERO / DIVISIÓN INVESTIGACIÓN PESQUERA 100 A XII Región XI Región X Región B XII Región XI Región X Región Figura 8. Talla media (cm, A) y porcentaje bajo talla de madurez sexual (< 90 cm, B) de las capturas artesanal (botes) de congrio dorado en aguas interiores de la X, XI y XII Región, periodo Fuente IFOP. La participación de hembras en las capturas de la X Región, registró un progresivo descenso pasando de representar el 57% en el año 2007 al 42% en Posteriormente, en 2011 se registró un leve aumento en su participación, situación que continuó durante 2012 representando el 49% de los ejemplares capturados (Figura 9). La situación contraría se observó en la XI Región donde las hembras pasaron de representar el 33% de los ejemplares capturados en 2007 al 55% en el 2012 (Figura 9). Por su parte, la XII Región mostró en el último tiempo un claro predominio de las hembras sobre los machos (> 60%), no obstante, dado el pequeño número de ejemplares considerados, estas estimaciones deben ser consideradas con mesura (Figura 9). 12

18 Frecuencia ( % ) INST IT UT O DE F OM ENT O PESQU ERO / DIVISIÓN INVESTIGACIÓN PESQUERA XI Región X Región XII Región Años Figura 9. Participación (%) de hembras de congrio dorado en las capturas realizadas en aguas interiores por región, periodo 2005 junio Fuente IFOP. 3.5 Rendimientos artesanales La información tanto pesquera como biológica registrada correspondió a aquella proveniente de viajes de pesca con personal embarcado. La información de operación de pesca sobre este recurso se encuentra representada básicamente por la zona norte en aguas interiores, mientras que en la zona sur, históricamente ha tenido menos representatividad en el muestreo. Esto se debe principalmente a su bajo aporte de esta zona al desembarque artesanal. En la zona norte, los rendimientos de pesca registraron durante el período analizado representaron un leve aumento con respecto a 2011, al considerar ambas medidas de rendimiento de pesca (Figura 10). Esta situación cambió la tendencia descendente observada a partir del año 2009 en este indicador y que significó una disminución muy cercana al 50% en su valor (Figura 10). Por otra parte, al utilizar tanto el número de viajes como el número de anzuelos como unidades de esfuerzo, se registraron, en general, las mismas tendencias en ambas regiones. No obstante, al parecer el número de viajes y por ende del rendimiento de pesca expresado en kilogramos por viaje, mostrarían ser más sensibles frente a posibles cambios en la abundancia o disponibilidad del recurso. 13

19 Rendimiento ( g / Anz) Rendimiento ( Kg/viaje) INST IT UT O DE F OM ENT O PESQU ERO / DIVISIÓN INVESTIGACIÓN PESQUERA A XI Región UPN-AI X Región 125 B XI Región UPN-AI X Región Figura 10. Rendimiento de pesca anual en kg/viaje (A) y g/anz (B) para congrio dorado en aguas interiores por región y en la Unidad de Pesquería Norte Aguas Interiores (UPN-AI) en la flota artesanal (botes). Período 2007-julio Fuente IFOP. 14

20 4. OJIVAS DE MADUREZ Durante el presente proyecto, la Srta. Laurie Baker (Biólogo, Reino Unido) ha ganado un proyecto desde la comunidad Europea para realizar algunos análisis de interés en pesquerías Chilenas. Como se ha discutido en el taller de datos y evaluación en el proyecto 2011, el análisis de la madurez en congrio dorado diferenciado por stock, es de alta relevancia en esta pesquería. En este contexto, se propuso evaluar la data histórica de madurez macroscopica en congrio dorado en la PDA. La Srta Baker fue supervisada durante todo el proceso de análisis de datos por Rodrigo Wiff, donde otros colegas también participaron activamente en etapas particulares de la supervisión del trabajo como Juan Carlos Quiroz, Andrés Flores y Renato Céspedes. El análisis consistió en recolectar toda la data disponible desde la información biológica que rutinariamente es registrada por el Instituto de Fomento Pesquero. Se analizaron solamente las hembras, debido a los problemas para diferenciar estadios de madurez macroscopicos en machos, especialmente en esta especie. Esta base de datos incluyó información macroscopica en ambas flotas industriales (arrastre y palangre) entre 1985 y El primer paso consistió en analizar la data disponible para poder detectar errores de digitación, repeticiones de datos y datos anómalos. Cuando se obtuvo finamente la base de datos validada, se separo la data entre el stock norte y sur sin diferenciación de flota. Luego se construyeron las observaciones del índice gonadosomatico (IGS) a través de los meses y estadios de madurez. Cabe señalar que individuos en estadio de madurez 3+ son considerados como maduros. Este análisis nos permitió identificar el periodo reproductivo, que posteriormente nos ayudó a construir una ojiva de madurez. En una primera aproximación, para cada zona de pesca se acumula la información a través de los años y se estima una ojiva de madurez por zona. Con el objetivo de determinar posibles cambios de la ojiva de madurez en el tiempo, en un análisis posterior se exploran bloques temporales con cierta homogeneidad en el número de datos en ambas zonas. Un detalle de la metodología y análisis puede ser encontrado en: Baker L, Wiff R, Quiroz JC, Flores A, Céspedes R, M. Barrientos, Ojeda V & Gatica C. Reproductive ecology of the female pink cusk-eel (Genypterus blacodes): Evaluating differences between fishery management zones in the Chilean austral zone. Accepted in Environmental Biology of Fishes. A continuación se presentan los resultados más relevantes del trabajo citado anteriormente. En la Figura 11 se presenta el análisis del índice gonadosomático a través de los estadios de madurez y meses. Al respecto se puede indicar que la reproducción en congrio dorado en general ocurre durante el periodo de primavera-verano, donde el periodo de reproducción comienza un mes antes en la zona norte y estos individuos también presentan mayores índices de IGS. 15

21 Figura 11. Frecuencia de los estadios de madures, índice gonadosomático promedio para hembras de congrio dorado a través de los meses. También se indica el número muestral. (a) Zona norte PDA (B) Zona sur PDA. En la Figura 12 se presenta el análisis de la proporción de individuos maduros a la talla por zonas de pesca. Estos resultados indican que las ojivas de madurez son diferentes entre zonas de pesca. En la zona norte, los individuos alcanzan la madurez rápidamente una vez que alcanzan los 80 cm. Al contrario, en la zona sur PDA, la madurez se alcanza en forma más gradual a medida que se va 16

22 creciendo en talla. Las longitudes al 50% de madurez son significativamente diferentes entre zonas de pesca, donde la madurez se alcanza en tallas mayores en la zona sur en comparación con la zona norte (Figura 12, Tabla 2). Figura 12. Proporción de madurez a la talla para hembras de congrio dorado, ambos stocks. La línea indica el ajuste del modelo logístico. Tabla 2. Parámetro de la ojiva de madurez por zonas para la data total hembras congrio dorado. Zona β 1 (S β1) Β 2 (S β2) L 50%( (cm) 95% CI Talla (cm) n Norte 13.73(0.250) 0.15(0.003) Sur 8.13(0.161) 0.09 (0.002)

23 Análisis de la L50% por periodos de pesca indican que existe una diferenciación de las ojivas de madurez por bloques temporales (Figura 13). Las diferenciadas por zonas detectadas en las ojivas de madurez soportan la hipótesis de rasgos de historia de vida diferenciadas por zona. Cabe señalar que la estimación de madurez por zonas de pesca era una tarea prioritaria para la modelación poblacional de congrio dorado. Figura 13. Talla del 50% de madurez con intervalo de confianza estimados por bloques temporales para hembras de congrio dorado ambas zonas. En este trabajo se ha comprobado la hipótesis que los rasgos de historia de vida en congrio dorado son diferentes entre las zonas de manejo de la PDA. Los individuos de la zona norte presentan mayor IGS y desovan sobre un periodo de tiempo mayor que aquellos individuos de la zona sur. La estrategia de vida de los individuos de la zona norte presentaría una mayor productividad que aquellos provenientes de la zona sur, como ha sido discutido en otras investigaciones. Las estimaciones de madurez aquí encontradas son coherentes con la dinámica poblacional diferencial entre zonas de la PDA. Los individuos de la zona norte alcanzan tamaños asintóticos menores, presentan mayor tasa de crecimiento y mortalidad natural que en la zona sur, pero también la madurez se alcanza en tallas menores. Este resultado es coherente con la teoría de historias de vida y coherente con la visión de un stock norte con mayor productividad que aquel del sur. 18

24 Por otra parte, para fines de utilización de la madurez sexual en la modelación poblacional de congrio colorado, fue necesario calcular la talla media por zona (norte y sur), la cual se calcula con la ecuación de crecimiento de von Bertalanffy cuya expresión matemática es: ( ) [ ( ( ))] Para este cálculo se utilizó los parametros de esta ecuación reportados por Wiff et al., 2007 las cuales corresponden a los parametros para ambos sexos (Both sex) por zonas: Northern astral zone Southern autral zone Males Females Both sex Males Females Both sex Una vez que se dispuso de la talla media obtenida con los parametros de crecimiento de von Bertalanffy se a calculó la ojiva de madurez sexual por zona, mediante la utilización de los parametros reportados en la Tabla 2, que permite obtener la proporción de individuos maduros en longitud y que fue modelada utilizando una ecuación logística ( ) ( ( ) Esta expresión permitió obtener las ojivas de madurez a la edad por zona y las cuales son comparadas con las estimada por Chong (1993) y presentadas en la Figura 14. Esta comparación grafica muestra que la ojiva de madurez reportadas por Chong (1993) y las reportadas por Baker et al. (in press), presentan importantes diferencias en la proporción a la edad, las cuales quedan establecidas al observar la edad donde se alcanza la asíntota, que corresponde a una edad menos longevas que la obtenida recientemente. 19

25 Proporción INST IT UT O DE F OM ENT O PESQU ERO / DIVISIÓN INVESTIGACIÓN PESQUERA Chong Norte Sur Edad Figura 14. Ojivas de madurez sexual a la edad calculadas desde los parámetros de crecimiento reportados por Baker et al. (in press) en congrio dorado para la zona Norte, Sur y la ojiva estimada por Chong

26 5. TÁCTICAS DE PESCA Y ESTANDARIZACIÓN ESFUERZO En el presente proyecto utiliza la teoría de tácticas de pesca para determinar intencionalidad de captura y posteriormente generar los índices de abundancia mediante estandarización de esfuerzo. El proceso incluye la siguiente secuencia de análisis. Para mayores detalles ver Wiff et al (2012). 5.1 Metodología El protocolo seguido en este trabajo se encuentra detallado por etapas a continuación Transposición de datos Se utiliza la base de datos original PDA 2011, separado por palangre y arrastre y se genera una nueva base de datos donde las especies capturadas y las características operacionales del lancen están en columnas. Ahora, cada fila indica un lance único Se utiliza la consulta de referencia cruzada en el programa ACCESS donde las especies son columnas y se elige el numero apropiado de campos de identificación (e.g fecha del lance, numero de viaje, embarcación, zona) posibles para evitar la perdida de datos Se comprueba que el cruzamiento de datos sea el adecuando observando el comportamiento de los rendimientos de merluza del sur y congrio dorado a través de los años desde la base de datos cruda, en comparación con la nueva base de datos (base transpuesta) Se hace un cruzamiento de la base de datos transpuesta con aquella que contienen las características físicas de las embarcaciones (nombre, TRG, eslora, manga, puntal) Filtro de datos Se eliminan del análisis a todos los lances que contienen capturas 0, así como también a aquellos que no posean unidad de esfuerzo (número de anzuelos calados u horas de arrastre según corresponda). 21

27 Un análisis exploratorio de los datos de palangre indica que uno de los grupos que fuertemente aparece en las capturas en bacalao de profundidad. Conociendo que esta especie constituye una pesquería especifica, se eliminan del análisis a aquellos lances que presentan más de un 50% en peso de bacalao de profundidad. Se considera que un porcentaje menor al señalado es bacalao capturado como fauna acompañante de la pesquería de merluza del sur y congrio dorado Se eliminan del análisis aquellas especies consideradas raras y que en el total de la base de datos aparecen menos de un 0.5%. También se eliminan las especies indeterminadas Se calcula la proporción de especies en cada lance con las especies retenidas Asignación de intencionalidad para el año 2011, flota y zona de la PDA Análisis de componentes principales (ACP) de la composición de captura del año El objetivo de este análisis es reducir el total de especies (columnas) en las 6 primeras componentes ortogonales Si los datos considerados contienen más de 3500 lances se realiza un análisis de agrupación no-jerárquico de los vectores propios derivados del ACP. Este análisis se realizó a través del método de K-means y como medida de similitud se uso la distancia euclidiana. Esto nos permite reducir el número total de registros (lances de pesca) a 2500 centroides. El uso del cluster no-jerárquico se debe a que el análisis de dendrograma (cluster jerárquico) es muy extensivo desde un punto de vista computacional y no permite analizar el número total de registros con el cual se dispone algunos años Análisis de cluster jerárquico para construir los dendrogramas de similitud de los centroides derivados del punto 3.2. Se utilizo la distancia euclidiana y el método de Ward como medida de agrupación entre las observaciones Si los datos considerados contienen menos de 3500 lances, el análisis de agrupación jerárquico se realiza directamente sobre los puntajes retenidos del ACP De acuerdo a los análisis realizados por Wiff et al (2012), para el año 2011 se generan tres agrupaciones desde el análisis jerárquico Se recupera la información original y a cada uno de los lances se les identifica con una etiqueta que indica a cual agrupación pertenecen. 22

28 Se estima la proporción promedio de cada especie presente en cada agrupación jerárquica En cada año j se configura un sub-conjunto de datos que contiene la agrupación que cada año contenía la mayor proporción de la especie, ya sea de congrio dorado o merluza del sur. Cada subconjunto de estos datos es designado como pesca objetivo de cada especie. De la misma forma, se genera un subconjunto de datos denominados como fauna acompañante cuando se pesca congrio dorado en aquellos lances dirigidos a merluza del sur y viceversa Se acumulan j años en el subconjunto de bases de datos con pesca objetivo y acompañante para cada una de las especies Construcción de los dendrogramas y recuperación de los datos originales (lances de pesca) para asignarlos a un cluster (táctica de pesca) determinado Estandarización de esfuerzo El procedimiento a continuación se aplicará solo para el subconjunto de datos denominado objetivo de congrio dorado. El primer paso consiste en aplicar un Modelo Aditivo Generalizado (MAG) usando como variable respuesta a la captura por unidad de esfuerzo y cuyas variables explicatorias serán año, mes, barco como factores, mientras que latitud y longitud serán modeladas en conjunto usando un suavizamiento tipo spline lo mismo que la profundidad del lance. Se probaran las estructuras de error gamma y gaussiana, ambas con link-log y se eligió la que presentaba mejor bondad de ajuste, basándose en el análisis de residuales. La determinación del mejor modelo se baso en el principio de parsimonia entregado por el factor generalizado de validación cruzada. Se espera que en futuras aproximaciones cuantitativas a la determinación de un índice de abundancia, se aborde incorporar en la modelación de la CPUE la interacción entre año y mes. Lo anterior debiese ser abordado considerando un efecto aleatorio de la interacción, y mediante el uso de un modelo mixto. En un modelo mixto, las interacciones con el efecto año pueden ser tratadas de forma aleatoria y de esta forma son independientes del efecto año (Candy 2004) que pretendemos aislar en una estandarización de CPUE para que pueda dar cuenta de un índice de abundancia. Esto por cuanto se sospecha que esta interacción puede ser significativa dado la estacionalidad de la pesquería de congrio dorado, particularmente luego de la imposición de los Límites Máximos de Captura por Armador (LMCA). 23

29 5.2 Resultados análisis multivariado A continuación en Tabla 3 se presentan las especies y números asignados en las bases de datos y posterior análisis que aparecen rutinariamente tanto en arrastre y palangre de la PDA. Tabla 3. Numero de referencia, nombre específico y común de las especies más recurrentes en el análisis de componentes principales. Número Nombre especie Nombre común 1 Merluccius gayi gayi Merluza común 2 Merluccius australis Merluza del sur 3 Micromesistius australis Merluza de tres aletas 4 Macruronus magellanicus Merluza de cola 5 Salilota australis Brotula 6 Genypterus blacodes Congrio dorado 24 Mustelus mento Tollo comun 25 Squalus acanthias Tollo de cachos 27 Brama australis Reineta 29 Seriolella punctate Cojinoba moteada 35 Dosidicus gigas Jibia 37 Dissostichus eleginoides Bacalao de profundidad 56 Raja sp. Raya 58 Raja braquiurops Raya de los canales 94 Seriolela porosa Cojinoba 96 Seriolella caerulea Cojinoba del sur 98 Alopias vulpirus Pejezorro 200 Polyprion spp Mero 24

30 Arrastre Figura 15. Resultados del análisis multivariado de capturas para arrastre congrio norte Análisis de componentes principales y dendrograma Como ha sido característico en los últimos años para el arrastre norte, el análisis de componentes principales no se identifica al congrio dorado como una especie que explique la composición de captura (Figura 15). Las principales especies capturadas corresponden principalmente a merluza del sur, merluza de cola y menor extensión a reineta. 25

31 Figura 16. Composición de captura de las tácticas de pesca identificadas para arrastre congrio norte La composición de captura de las agrupaciones identificadas indican que existe un grupo de laces claramente dirigido a merluza de cola (cluster 2) y otro a reineta (cluster 3), sin embargo el grupo donde merluza del sur aparece (cluster 1), se presentan una mezcla de especies donde la principal es merluza del cola y en menor proporción aparece congrio dorado y jibia (Figura 16). 26

32 Figura 17. Resultados del análisis multivariado de capturas para arrastre congrio sur Análisis de componentes principales y dendrograma. Cuando se analiza el arrastre en zona sur, las especies que contribuyen mayormente a la explicación e la composición de capturas son la merluza de cola, merluza de tres aletas y cojinoba moteada (Figura 17). 27

33 Figura 18. Composición de captura de las tácticas de pesca identificadas para arrastre congrio sur Cuando se analiza la composición de captura de las agrupaciones formadas (Figura 18), el grupo más importante captura merluza de cola (cluster 1), otro grupo de menor importancia en términos de lances de pesca lo constituye casi en su totalidad a cojinoba moteada (cluster 2), mientras que la tercera agrupación (numero 3) presenta una importante cantidad de registros donde se capturan merluza de tres aletas, merluza de cola, merluza del sur, brótula y congrio dorado en una cantidad marginal. 28

34 Palangre Figura 19. Resultados del análisis multivariado de capturas para palangre congrio norte Análisis de componentes principales y dendrograma. A diferencia del arrastre, en el palangre regularmente aparece una componente principal bien definida hacia congrio dorado (X6, Figura 19). Otras de las especias que son importantes en la explicación de la composición de capturas son la merluza del sur y brótula. 29

35 Figura 20. Composición de captura de las tácticas de pesca identificadas para palangre congrio norte Cuando se analiza la composición de especies de las diferentes agrupaciones encontradas (Figura 20), se indica que la primera agrupación esta compuesta por un número pequeño de lances donde se capturan principalmente brótula y merluza del sur. La agrupación 2 esta compuesta mayoritariamente por merluza del sur, mientras que la agrupación 3 esta mayormente compuesto por congrio dorado y brótula. 30

36 Figura 21. Resultados del análisis multivariado de capturas para palangre congrio sur Análisis de componentes principales y dendrograma. En la zona sur PDA, el palangre también presenta como una de sus componentes principales al congrio dorado como también merluza del sur y en menor medida el bacalao de profundidad (X37, Figura 21). 31

37 Figura 22. Composición de captura de las tácticas de pesca identificadas para palangre congrio sur Cuando se analiza la composición de especies de los diferentes clúster formados en el palangre sur (Figura 22), se indica que la primera agrupación esta constituida casi exclusivamente por merluza del sur, mientras que la agrupación 2 presenta una composición compuesta tanto por merluza del sur como congrio dorado en proporciones similares. La tercera agrupación esta compuesta básicamente por pejerata (X17) bacalao de profundidad (X37). 32

38 5.3 Resultados estandarización de esfuerzo La estandarización de esfuerzo se llevo a cabo mediante modelos aditivos generalizados (MAG), siguiendo la recomendación desde el proyecto de evaluación anterior (para más detalles ver Wiff et al. 2012). Dicha estandarización para el sub conjunto de datos que presente a congrio dorado como objetivo. Figura 23. Estandarización de esfuerzo para congrio dorado en palangre y arrastre. En general en ambas zonas de la PDA, los índices objetivos provenientes de la pesquería de palangre muestran una tendencia decreciente en los 10 años (Figura 23). Cuando se compara entre zonas, se encuentran diferencias más importantes en la zona norte PDA. Esto podría indicar, por una parte, que la pesquería norte presenta una cierta intencionalidad estacional sobre congrio dorado y dicha intencionalidad es más difícil de observar en los datos de la zona sur PDA. Cuando se analiza el arrastre (Figura 23), al igual como hemos mencionado en evaluaciones anteriores, este presenta menos intencionalidad de captura y la serie en ambas zonas hacia los últimos años se vuelve inestable. 33

39 6. MODELACIÓN A continuación se describe la estructura del modelo que se implementará para el presente proyecto, en términos de los nuevos datos incorporados al modelo, estimación del reclutamiento y metodología de estimación. El período de evaluación abarca desde el año 1977 hasta el año Estructura del modelo El modelo de evaluación esta estructurada para sexos conjuntos y considera dos stock, uno en el área norte PDA y otro para el área sur PDA. El ciclo anual del modelo comienza con el ingreso de nuevos reclutas de edad 3 (a inicios de año) que dependen de un stock desovante. Se asume que existen dos stocks de congrio dorado que habitan en forma separada en cada área de explotación. No se consideran procesos de migración/inmigración. Se implementa un modelo que asume error de observación en las capturas utilizando la ecuación de Baranov y donde las mortalidades por pesca son estimadas como parámetros en el modelo. Para ambos stocks se utiliza un periodo de reproducción diferente y proveniente desde Chong (1993) y Baker et al. (in press). Se actualizaron los volúmenes de desembarques de las flotas arrastrera, palangrera y espinelera artesanal, los que fueron obtenidos desde los registros oficiales provenientes de Sernapesca. De la misma forma, se actualizaron los índices de abundancia de la CPUE de las flotas arrastrera, palangrera y espinelera (en el caso de la zona norte), aplicando la metodología descrita anteriormente. Se actualizaron también las estructuras de edad para el arrastre, palangre y espinel norte. La información corresponde a capturas e índices de abundancia de CPUE entre 1978 y 2011 para el arrastre y entre 1987 y 2011 para el palangre. Para los registros del espinel artesanal se dispone de las capturas entre 1982 y 2011 e índices de abundancia entre 1997 y Cabe señalar, que en espinel artesanal este año se utiliza una serie diferente entre 2007 y 2011 proveniente de observadores a bordo de la operación de botes. Por lo mismo, el modelo trabaja con dos capturabilidades diferenciadas, una antes y otra después de El modelo en ambas zonas ajusta solo edades en arrastre serie histórica, pero en palangre y espinel ajusta edades y tallas cuando están disponibles. Así, el modelo implícitamente incorpora el crecimiento en las matrices de captura a la edad para arrastre como también edad/talla para palangre y espinel. En el caso de aquellos años en que solo se dispone de datos de tallas, estas se modelaron mediante una clave talla-edad por zona utilizando los parámetros de crecimiento reportados por Wiff et al (2007). Para este caso, los parámetros de crecimiento son asumidos conocidos pero sujetos a error de estimación. La mortalidad natural fue asumida constante entre edades y años pero diferenciadas por zonas de la PDA acorde a Wiff et al. (2011). 34

40 6.2 Reclutamientos Se asume que el reclutamiento a comienzos de año 1977 corresponde a un reclutamiento virginal consistente con una biomasa desovante virginal (Bo), mientras que en posteriores años (>1977) es dependiente de una relación stock-recluta (función de la BD, Bo, Ro y h) perturbada por desviaciones obtenidas desde una distribución de probabilidad normal. De esta forma, se estimaron t-1 reclutamiento, entendiendo que t corresponde al período de evaluación. Así, se estimaron un total de t reclutamientos ( ), todos ellos perturbados por un desvío aleatorio obtenidos desde una distribución de probabilidad normal. El presente proyecto toma en cuenta el Checklist del NCR. Aquí se incluye la definición de stock separados para la zona norte y sur PDA (Punto 1 Tabla D1 NCR Checklist). Por otra parte, también son consideradas las remociones (Punto 2 NCR) como también índices de abundancia de CPUE (Punto 2.1 NCR). También se incluye información acerca de la estructuras de edades y tallas, crecimiento y madurez (Punto 2.3 NCR). La información ambiental es utilizada tanto implícitamente en el modelo (estandarización de CPUE, Punto 2.5 NCR). También se considera una formulación estadística (Punto 3.4 NCR) e incertidumbre en la evaluación (Punto 3.5 NCR). Por otra parte se considera la formulación de hipótesis alternativas de modelación (Punto 4.1 NCR). Para más detalles del análisis de la calidad de información y la actualización de la clasificación sobre el estado de información del recurso ver Anexo 3. 35

41 7. RESULTADOS EVALUACIÓN DE STOCKS A continuación se presentan los resultados de la evaluación de stock considerando como escenarios más plausibles aquellos discutidos en la evaluación de stock pasada. Esto es, que la serie de palangre tenga mas peso relativo en la contribución de la verosimilitud y que al inicio de la serie (<1982) la información fundamental proviene de la CPUE de arrastre en ambas zonas. En la sección 8 se presenta un análisis de sensibilidad a los CV en las series de CPUE después de Zona Norte PDA Al igual que en el proyecto anterior, el ajuste de las estructuras de edades para el palangre en la zona norte PDA es satisfactorio, donde las observaciones y estimaciones son bastante consistentes entre años (Figura 24 y 25). 36

42 Figura 24. Ajuste de las estructuras de edad de arrastre al modelo de evaluación. Años Zona Norte PDA. 37

43 Figura 25. Ajuste de las estructuras de edad de arrastre al modelo de evaluación. Años Zona Norte PDA. 38

44 Figura 26. qq-plot e histograma de los residuales para las estructuras de edad arrastre. Zona norte PDA. Cuando se analizan los residuos ordinarios (observación-estimación), se puede ver que en el caso del arrastre edad, estos consideran una distribución relativamente normal de los residuos con colas un poco más extendidas que la distribución normal estándar (Figura 26). Al analizar el ajuste de las estructuras de edades para el palangre, se indica que la mayoría de los años se encuentran ajustes satisfactorios por parte del modelo. Sin embargo, los dos últimos años presentan estructuras de edades atípicas, las cuales el modelo no puede predecir de buena forma (Figura 27). 39

45 Figura 27. Ajuste de las estructuras de edad de palangre al modelo de evaluación. Zona Norte PDA 40

46 Figura 28. qq-plot e histograma de los residuales para las estructuras de edad palangre. Zona norte PDA. La distribución de los residuos para el palangre denota un buen ajuste del modelo, sin embargo la distribución indica una leve asimetría indicando sobrestimación por parte del modelo (residuos negativos) particularmente en los dos últimos años de la serie (Figura 28). El ajuste de las estructuras de tallas tanto en palangre (Figura 29) como en espinel (Figura 31) presentan un ajuste satisfactorio, aunque más deficiente que en el caso de las estructuras de edades. Esto se debe a que la naturaleza del dato de la estructura de talla es mas variable que las edades y desde el punto de vista de modelación la predicción de las estructuras de tallas incluye la estimación de una clave talla-edad. 41

47 Figura 29. Ajuste de las estructuras de talla del palangre al modelo de evaluación. Zona Norte PDA. Figura 30. q-q plot e histograma de los residuales para las estructuras de talla palangre. Zona norte PDA. 42

48 En las estructuras de tallas palangre, si bien los residuales se encuentra en torno a cero, estos presentan colas extendidas con respecto a la normal estándar (Figura 29) lo que indica que el modelo predice bien, pero se encuentra con una cantidad importante de sobre o subestimaciones. El ajuste de las estructuras de edades para el espinel se encuentra bastante homogéneo en el tiempo a excepción de los años 2008 y 2010 donde se presentan observaciones que no siguen la misma tendencia de años contiguos (Figura 31). Figura 31. Ajuste de las estructuras de edad de espinel al modelo de evaluación. Zona Norte PDA 43

49 Figura 32. q-q plot e histograma de los residuales para las estructuras de edad espinel. Zona norte PDA. Las estructuras de edades para el espinel presentan importantes sobreestimaciones por parte del modelo como se aprecia en el año 2008 y 2010 (Figura 31 y 32). También se observan importantes subestimaciones particularmente en los años 2006 y 2009 Figura 33. Ajuste de las estructuras de talla de espinel al modelo de evaluación. Zona Norte PDA 44

50 Figura 34. q-q plot e histograma de los residuales para las estructuras de talla espinel. Zona norte PDA. En general el modelo tiende a sobrestimar las estructuras de tallas para el espinel (Figura 33), donde la distribución de los residuales se aleja de la normalidad, en especial en el comportamiento de las colas (Figura 34). 45

51 Figura 35. Ajuste de los desembarques (en toneladas) y captura por unidad de esfuerzo (unidades relativas) al modelo de evaluación. Zona Norte PDA. 46

52 Figura 36. q-q plot de los residuales para CPUE de las distintas flotas. Zona norte PDA. Figura 37. qq-plot e histograma de los residuales para los desembarques de las distintas flotas. Zona norte PDA. 47

53 El ajuste del modelo a las observaciones de desembarques y CPUE es satisfactorio (Figura 35). Cabe señalar que cuando se utiliza la ecuación de captura de Baranov, regularmente se obtiene un buen ajuste de los desembarques. En el caso del índice de CPUE se produce un buen ajuste para el arrastre en la primera parte de la serie y para luego ser el palangre que presenta buenos ajustes al final de la serie (Figura 36). Sin embargo, desde el análisis de los qq-plot es posible observar que se produce una sobreestimación de los desembarques en el caso de arrastre y espinel mientras que en el palangre es más importante la subestimación (Figura 37).Este comportamiento del ajuste tiene una directa relación con el tratamiento que tienen las diferentes series de CPUE, en donde se le asigna un menor CV al arrastre al principio de la serie y luego un menor CV para el palangre al final de la serie. En el caso del espinel el modelo sigue la tendencia general e indica una caída hacia los últimos años de la serie, de la misma forma que el palangre. La biomasa total a principios de la serie está estimada en cerca de 49 mil toneladas mientras que hacia el final de la serie la biomasa total se encuentra cercana a las 9,6 mil toneladas (Figura 38, Tabla 4). En el caso de la biomasa desovante esta se encuentra cerca de las 22 mil toneladas mientras que el último año esta se encuentra cercana a las 3,5 mil toneladas registrándose un agotamiento de la biomasa desovante de 16% (IC95= 10-24%), utilizando la ojiva de madurez reportada por Chong (1993). Para la ojiva de madurez reportada por Baker et al. (in press) se obtiene una biomasa desovante inicial de 16,7 mil toneladas y para el último año modelado la fracción reproductora se encontraría en los 2,5 mil toneladas, lo que corresponde a un agotamiento del 15%. Cabe destacar que el cambio de ojiva de madurez no mostro implicancias en los indicadores ni de otras variables de estado, por lo tanto mientras esta ojiva de madurez no sea publicada, solo se continuara con el análisis de estatus que considera la ojiva de Chong (1993). Lo anterior no es una excusa para no incluir en el análisis del año 2014 este escenario de madurez. Los reclutamientos estimados por el modelo, al principio de la serie son mayores a aquellos predichos desde el modelo de Berverton-Holt, aunque esta relación se invierte hacia el final de la serie. Las mortalidades por pesca totales han sido más altas que la mortalidad natural a lo largo de toda la serie. Durante el año 2011 es el espinel y el palangre aporta con la mayor parte de la mortalidad por pesca con valores de alrededor de 0.11 año -1 48

54 Biomasas Biomasa total Biomasa desovante Biomasa desovante Baker et al Reduccion Biomasas Biomasa total Biomasa desovante Biomasa desovante Baker et al Toneladas Porcentaje Biomasa Vulnerable 12 Reclutamientos Toneladas Arrastre Palangre Espinel Millones de individuos Estimados S-R S-R Baker et al Mortalidad por pesca Arrastre Palangre Espinel Mortalidad por pesca en porcentaje Arrastre Palangre Espinel 1/ano Porcentaje Figura 38. Biomasas, reclutamientos y mortalidades por pesca estimadas. Zona Norte PDA. 49

55 Los patrones selectivos se encuentran alrededor de la ojiva de madurez (Figura 39), donde el espinel y el arrastre capturan una importante fracción de los individuos inmaduros mientras que las capturas de palangre se enfoca casi un su totalidad en edades cuyos individuos en promedio han alcanzado la madurez. Se incluye de igual forma en la gráfica la ojiva de madurez actualizada. Patrones de explotacion Proporcion Madurez Chong (1993) Arrastre Palangre Espinel Madurez Baker et al Figura 39. Edad Madurez y patrones de explotación por flota. Zona Norte PDA. 50

56 Tabla 4. Biomasa total, desovante calculada con la ojiva de madurez reportada por Chong et al 1997 (BD Chong) y la actualización de la misma (BD Wiff), mortalidades por pesca por flota. Zona norte PDA. Años BT BD Chong BD Wiff F arr F pal F esp

57 7.2 Zona Sur PDA El ajuste de las estructuras de tallas para el arrastre de la zona sur es satisfactorio (Figuras 40 y 41). Figura 40. Ajuste de las estructuras de edad de arrastre al modelo de evaluación. Años Zona Sur PDA. 52

58 Figura 41. Ajuste de las estructuras de edad de arrastre al modelo de evaluación. Años Zona Sur PDA. 53

59 Figura 42. q-q plot e histograma de los residuales para las estructuras de edad arrastre. Zona sur PDA. El análisis de los residuos ordinarios indica que existe una leve sobre o subestimación para algunos años de las estructuras de edades de arrastre (Figura 40 y Figura 41). Sin embargo la mayoría de los residuos se encuentra en torno a cero con una distribución aproximada a la normal estándar (Figura 42). 54

60 Figura 43. Ajuste de las estructuras de edad de palangre al modelo de evaluación. Zona Sur PDA. 55

61 Figura 44. qq-plot e histograma de los residuales para las estructuras de edad palangre. Zona sur PDA. Algo similar ocurre con los ajustes a las estructuras de edad de palangre. Estas son bastante consistentes con excepción de algunos años, particularmente al inicio de la serie (Figura 43). La distribución de los residuales muestra una leve asimetría negativa, indicando que el modelo tiende a sobrestimar la proporción de edades observadas (Figura 44). 56

62 Figura 45. Ajuste de las estructuras de talla de palangre al modelo de evaluación. Zona Sure PDA. 57

63 Figura 46. q-q plot e histograma de los residuales para las estructuras de talla palangre. Zona sur PDA. El ajuste de las estructuras de tallas palangre es mejor que aquel que ocurre en la zona norte PDA (Figura 45), aunque el análisis de los residuales indica que estos tienen una distribución con colas mas extendidas que la normal estándar (Figura 46). 58

64 Figura 47. Ajuste de los desembarques (en toneladas) y captura por unidad de esfuerzo (unidades relativas) al modelo de evaluación. Zona Sur PDA. 59

65 Figura 48. q-q plot de los residuales para CPUE de las distintas flotas. Zona sur PDA. Figura 49. q-q plot de los residuales para los desembarques de las distintas flotas. Zona sur PDA. El ajuste de los desembarques y la CPUE es satisfactorio. Tanto como en el arrastre y palangre se observan algunas sobre y subestimaciones, siendo estas más importantes en el palangre. Al igual que en la zona norte PDA, las estimaciones de CPUE son mejores al inicio de la serie para el arrastre, para cambiar luego hacia el final de la serie en palangre (Figura 47). Esto es una consecuencia de los CV diferenciados por periodos de años. Las capturas de arrastre, en especial al inicio de la serie, el modelo predice valores más altos que los observados (Figura 48 y 49). 60

66 Biomasas Biomasa total Biomasa desovante Biomasa desovante Baker et al Reduccion Biomasas Biomasa total Biomasa desovante Biomasa desovante Baker et al Toneladas Porcentaje Biomasa Vulnerable 4 Reclutamientos Toneladas Arrastre Palangre Millones de individuos Estimados S-R S-R Baker et al Mortalidad por pesca Arrastre Palangre Mortalidad por pesca en porcentaje Arrastre Palangre 1/ano Porcentaje Figura 50. Biomasas, reclutamientos y mortalidades por pesca estimadas. Zona Sur PDA. 61

67 La biomasa total a principios de la serie está estimada en cerca de 25,6 mil toneladas mientras que hacia el final de la serie la biomasa total se encuentra cercana a las 7 mil toneladas (Figura 50, Tabla 5). En el caso de la biomasa desovante esta se encuentra cerca de las 13,5 mil toneladas mientras que el ultimo año esta se encuentra cercana a las 3,3 mil toneladas registrándose un agotamiento de la biomasa desovante de 25% (IC95= 17-35%). Por su parte al actualizar la madurez sexual se obtiene una biomasa desovante de 9,6 mil toneladas inicialmente y en el último año se estiman niveles del orden de las 2,2 mil toneladas. Este escenario presentaría un agotamiento del 23,8% de su estado inicial. Los reclutamientos estimados por el modelo, al principio de la serie son mayores a aquellos predichos desde el modelo de Berverton-Holt, aunque esta relación se invierte hacia el final de la serie. Las mortalidades por pesca totales han sido más altas que la mortalidad natural a lo largo de toda la serie. Durante los últimos años es el palangre que aporta con la mayor parte de la mortalidad por pesca con valores de alrededor de 0.18 año -1 Patrones de explotacion Proporción Madurez Chong (1993) Arrastre Palangre Madurez Baker et al Figura 51. Edad Madurez y patrones de explotación por flota. Zona Sur PDA. 62

68 A diferencia de la zona norte, los patrones de explotación se encuentran desplazados hacia edades mayores con respecto a la ojiva de madurez, siendo el palangre el que se encuentra mayormente desplazado (Figura 51). Ambas pesquerías seleccionan individuos que en promedio ya han alcanzado la madurez. Tabla 5. Biomasa total, desovante y mortalidades por pesca por flota. Zona sur PDA. Años BT BD Chong BD Wiff F arr F pal

69 8. ANÁLISIS DE SENSIBILIDAD En esta sección se lleva a cabo un análisis de sensibilidad de la biomasa total y desovante al CV que presentan las series de arrastre y palangre en el periodo comprendido entre 1983 y Como fue señalado anteriormente, el caso base lo constituye un modelo en el cual el palangre presenta mayor importancia relativa (menor CV) hacia el último periodo. Para analizar la sensibilidad de esta elección, se elijen otros dos escenarios: el primero donde el ajuste se hace casi exclusivamente dependiente del arrastre (CV_arr>>CV_pal) y otro justamente lo contrario, donde el ajuste depende casi exclusivamente del palangre (CV_pal>>CV_arr). En ambos casos en la zona norte, el CV espinel se mantuvo constante. Figura 52. Análisis de sensibilidad de la biomasa desovante y total al CV de las series de CPUE. 64

70 En ambas zonas de la PDA se produce un comportamiento similar con los CV de la CPUE (Figura 52). Cuando se le da mucha credibilidad al índice de palangre, las biomasas hacia el final de la serie son mas pequeñas y el grado de agotamiento de ellas se vuelve mayor. Cuando el palangre se hace importante, el agotamiento de la biomasa desovante alcanza un 10% en la zona norte y un 15% en la zona sur. Por otro lado, cuando el arrastre se hace importante las biomasas se hacen mayores y el grado de agotamiento en menor. Cuando esto sucede, el agotamiento de la biomasa desovante alcanza solo un 29% en la zona norte y cerca de un 50% en la zona sur. La mayor variabilidad del porcentaje de agotamiento entre la zona norte y sur, es debido a que la zona sur presenta índices de CPUE que son dispares hacia el final de serie donde el arrastre sube mientras que el palangre viene a la baja. En la zona norte, el contraste entre las series de CPUE no es tan importante, porque al menos el arrastre se mantiene relativamente constante al final de serie. Estos resultados corroboran la gran importancia que tienen las series de CPUE en la evaluación de stock de congrio dorado donde las variables de estado son altamente dependientes de CV que se le asignen a las series de CPUE. 65

71 Sobreexplotación F/F40% INST IT UT O DE F OM ENT O PESQU ERO / DIVISIÓN INVESTIGACIÓN PESQUERA 9. ESTATUS Y PROYECCIONES Para determinar el diagnostico de esta pesquería, se construye el gráfico de fases donde los limites han sido impuestos acorde a Goodyear (1993) y Gabriel & Mace (1999). Para la mortalidad por pesca se determinan dos puntos biológicos (PBR) desde la biomasa desovante por recluta que usa a la mortalidad por pesca que lleva la biomasa desovante de una cohorte al 20% de su nivel virginal (F20%) usado como límite, mientras que de manera análoga, el F40% es tomado como un PBR objetivo. En el caso de la biomasa desovante, el PBR limite es el agotamiento del 20% respecto al nivel inicial y 40% como objetivo. Zonas entre el PBR limite y el objetivo han sido designadas como riesgos de sobrepesca o sobreexplotación según corresponda Sin desmedro de los análisis aquí presentados, y durante la ejecución del proyecto 2014 se deberá consensuar aspectos metodológicos que permitan la precisión de PBR especie-específicos en coherencia con los objetivos que pretenda alcanzar el manejo de esta pesquería. Si bien estos PBR especie-específicos podrían diferir de los aquí presentados, se recomienda que los análisis de PBR basados en la producción del stock se mantengan como un escenario basal o alternativo. 9.1 Zona Norte PDA 3 Colpaso Sobrepesca 2, Transición 1,5 1 0, Sustentable 0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 BD/Bdo Figura 53. Diagrama de fases. Zona Norte PDA. 66

72 La zona norte de la PDA se ha caracterizado por los altos niveles de mortalidad por pesca que han sido aplicados desde el inicio de la pesquería (Figura 53). Con la entrada del palangre en 1987, el stock se aleja de área considerada como sustentable y se traslada al área de riesgo de sobrepesca. Debido a los altos niveles de capturas ejercidos por el arrastre y el palangre, en 1989 y 1990 esta pesquería se encontraba en sobrepesca y al límite de riesgo de sobreexplotación debido al agotamiento de la biomasa desovante. Luego de la imposición de las cuotas de capturas en 1994, este stock ha transitado en aquel estado intermedio considerado como en riesgo de sobreexplotación y sobrepesca. Para los últimos años, dada los altos niveles de capturas registrados luego de la incorporación del espinel, el stock se ha encontrado en un estado de riesgo de sobreexplotación y debido a las altas mortalidades por pesca aun se encuentra en riesgo de sobrepesca. Durante los dos últimos años, y aun cuando la mortalidad por pesca se ha reducido notablemente, el agotamiento de la biomasa desovante ha sobrepasado el limite del 20%. Esto genera una situación de sobreexplotación. Figura 54. Proyecciones de la biomasa desovante y capturas para los PBRs analizados. Zona Norte PDA. En porcentaje se indica el agotamiento de la biomasa desovante al final del periodo de proyección. En el caso de la biomasa desovante, la línea vertical indica el IC95%. En el caso de las capturas la línea vertical indica la diferencia entre el nivel de riesgo de un 10 y 50%. Cuando se proyecta la biomasa desovante bajo mortalidad por pesca constante tomadas desde los PBR, se señala que ninguno de los PBR analizados lleva el stock hacia una zona saludable, en el periodo de tiempo proyectado (Figura 54). La aplicación de F66% es el único PBR que hace aumentar la biomasa desovante en el periodo proyectado. Mientras F40% hace mantener el agotamiento. 67

73 Si la cuota 2012 es extraída en su totalidad, bajo el actual modelo, la biomasa proyectada experimentaría una lenta recuperación. Las capturas recomendadas presentan una disminución comparable con aquellas entregadas en el proyecto pasado, esto básicamente a que tanto el índice de abundancia del palangre como el espinel presenten disminuciones sistemáticas e importante hacia los últimos años lo que produce una disminución importante en las biomasas. La captura 2012 que al menos considere tener estabilidad en la biomasa desovante podría ser de 622 ton bajo F40% a un riesgo de 10%. Usando este mismo PBR pero aumentando el riesgo a un 50%, las capturas podrían aumentar a niveles cercanos a las 1100 toneladas en el periodo proyectado. Para mayores detalles ver Tabla 6. Tabla 6. Proyecciones de los PBR al 10 y 50% de riesgo y la mediana de la biomasa desovante. Zona norte PDA. Zona norte PDA F40% F66% Y10% Y50% BD Y10% Y50% BD Dado el actual estatus en el que se encuentra el stock norte de congrio dorado es altamente deseable iniciar una política de recuperación del stock. 68

74 Sobreexplotación F/F40% INST IT UT O DE F OM ENT O PESQU ERO / DIVISIÓN INVESTIGACIÓN PESQUERA 9.2 Zona Sur PDA Colpaso Sobrepesca Transición Sustentable BD/Bdo Figura 55. Diagrama de fases. Zona Sur PDA. Cuando se proyecta la biomasa desovante bajo mortalidad por pesca constante tomadas desde los PBR, se indica que el uso de F66% es el único PBR que podría hacer volver la población a un estado saludable, donde el agotamiento de la biomasa desovante se encuentre por sobre el nivel del 40% (Figura 55). El uso de F40% saca a la biomasa desovante del nivel de sobrepesca, aunque no en niveles saludables al final del periodo de proyección. 69

75 Figura 56. Proyecciones de la biomasa desovante y capturas para los PBRs analizados. Zona Sur PDA. En porcentaje se indica el agotamiento de la biomasa desovante al final del periodo de proyección. En el caso de la biomasa desovante, la línea vertical indica el IC95%. En el caso de las capturas la línea vertical indica la diferencia entre el nivel de riesgo de un 10 y 50%. Al igual que en la zona norte PDA, los niveles de biomasa estimados durante el presente proyecto, son menores aquellos estimados en el proyecto anterior (Figura 56). Esto se debe principalmente a que el índice de abundancia principal en esta pesquería lo constituye en palangre que presente una caída importante y sistemática en los últimos años. La aplicación del F40% al 10% de riesgo entrega una captura de 687 ton, permitiendo sacar del PBR limite de sobrepesca a la población aunque aun con bajos niveles de biomasa proyectada. Este PBR hace que en el corto plazo las biomasas podrían estar del orden de 3000 ton. Para mayores detalles ver Tabla 7. 70

76 Tabla 7. Proyecciones de los PBR al 10 y 50% de riesgo y la mediana de la biomasa desovante. Zona sur PDA. Zona sur PDA F40% F66% Y10% Y50% BD Y10% Y50% BD Históricamente, la zona sur PDA ha registrado un mejor estatus en comparación con la zona norte. Sin embargo, la zona sur de todas formas se encuentra bajo el PBR de F40% y por lo tanto en niveles riesgosos de sobrepesca que ameritan tomar acciones de manejo hacia la recuperación de abundancia en ambas zonas de la PDA. 71

77 10. CONCLUSIONES 1 La caída de los índices de abundancia de palangre en ambas zonas y espinel en zona norte hace que las biomasas sean menores que en la evaluación pasada, entregando también un agotamiento menor. 2 Los menores niveles de biomasas tienen una repercusión en cuotas de capturas recomendables menores que en evaluaciones pasadas. 3 Las tendencias de los nuevos índices de palangre indican en ambas zonas que el recurso podría estar en un nivel crítico de abundancia. De hecho el análisis de sensibilidad del modelo indica que si el palangre es la serie a seguir, ambos stock se encontrarían en una condición crítica. Por otra parte, el mejor estatus depende entonces solamente de que el índice de arrastre en la zona norte se mantiene estable y en la zona sur aumenta en los últimos años. 4 Bajo el modelo seleccionado y usando un agotamiento del 20% como punto de referencia límite, el stock del norte se encuentra en sobreexplotación y el stock del sur se encuentra en peligro de sobreexplotación. Sin embargo solo el stock norte se encuentra además en peligro de sobrepesca, debido a las altas mortalidades por pesca exhibidas en los últimos años. 5 La zona sur PDA posee más variabilidad dentro y entre modelos particularmente por la incongruencia de los índices de arrastre y palangre para esta zona. 6 Desde el análisis multivariado de la composición de captura, resulta preocupante el cambio en especies que se ha observado tanto en arrastre como palangre en los últimos años. Las posibles causas son el agotamiento de las especies principales en caladeros históricos o a la búsqueda de nuevos caladeros, lo que en cualquiera de los casos indicaría un estado poco saludable de los recursos objetivos. 7 Dado el estado de explotación de ambos stocks, es recomendable iniciar una estrategia de recuperación. 72

78 11. REFERENCIAS Candy, S.G Modelling catch and effort data using generalised linear models, the Tweedie distribution, random vessel effects and random stratum-by-year effect. CCALMR science. 11: Chong J Ciclo de madurez sexual del congrio dorado (Genypterus blacodes) en la zona de la pesquería sur-austral. Estudio complementario a Captura total permisible del recurso merluza del sur en aguas interiores, IFOP-SUBPESCA (Circulación restringida). Gabriel, W.L & P.M. Mace A review of biological reference points in the context of the precautionary approach. Procceeding, 5 th NMFS NSAW. NOAA Tech. Memo. Goodyear, C.P Spawning stock biomass per recruit in fisheries management: Foundation and current use. P In S.J. Smith, J.J. Hunt and D. Rivard [ed.] Risk evaluation and biological reference points for fisheries management. Can. Spec. Publ. Fish. Aquat. Sci Ward R.D, Appleyard S.A, Daley R.K & A Reilly Population structure of pink ling (Genypterus blacodes) from south-eastern Australian waters, inferred from allozyme and microsatellite analyses. Mar. Freshwater Res. 52: Wiff R, Montecinos M, Ojeda V & J Farías Congrio dorado en la pesquería demersal sur austral; Es plausible la hipótesis de una sola unidad poblacional?. XI Congreso Latinoamericano de Ciencias del Mar (COLACMAR), de Mayo, Viña del Mar, Chile. Wiff R, Ojeda V & J.C Quiroz Age and growth in pink cusk-eel (Genypterus blacodes) off the Chilean austral zone: Evaluating differences between management fishing zones. Journal of Applied Ichthyology. 23: Wiff, R, Quiroz J.C, Ojeda, V. & M.A. Barrientos Estimación de mortalidad natural e incertidumbre para congrio dorado (Genypterus blacodes Schneider, 1801) en la zona sur-austral del Chile. Lat. Am. J. Aquat. Res. 39(2): Wiff, R, J.C Quiroz, R Cespedes & L. Chong Investigación del estatus y evaluación de estrategias de explotación en congrio dorado IFOP-SUBPESCA. 73

79 A N E X O S

80 A N E X O 1 Acta de talleres

81 INST IT UT O DE F OM ENT O PESQUERO / DIVISIÓN INVESTIGACIÓN PESQUERA Reporte Taller de Datos y Evaluación de Stock Congrio Dorado, 2013 División de Investigación Pesquera Instituto de Fomento Pesquero Departamento de Evaluación de Recursos 26 de junio de 2012 Preámbulo Una de las piezas claves de la metodología a utilizar en la ejecución del estudio Estatus y posibilidades de explotación biológicamente sustentables de los principales recursos pesqueros nacionales año 2013, señalada en el convenio suscrito entre la Subsecretaría de Pesca y el Instituto de Fomento Pesquero, indica que el enfoque del estudio debe estar fuertemente sustentado en la aplicación del método científico y los análisis basados en el uso de la mejor información y conocimiento disponible del recurso, consecuente con la aplicación del enfoque precautorio en las pesquerías establecido por la FAO (1995). En este sentido, y con el fin de aplicar un procedimiento de trabajo científico transparente, auditable y reproducible, como también, la participación activa de grupos de interés como el Comité Científico y sus respectivos Grupos de Trabajo, el 18 de Junio del presente año y en dependencias del Instituto de Fomento Pesquero (IFOP), se realizó una Reunión de revisión de datos y las evaluaciones de stock para la pesquería de Congrio Dorado. La Reunión se orientó a realizar una revisión de los avances realizados en materia de datos y evaluación de stock de este recurso, abordándose los siguientes tópicos: (1) Actualización del conocimiento, datos y modelo conceptual; (2) Estructura del modelo de evaluación de stock, y (3) Puntos Biológicos de Referencia útiles para la definición de estatus. La reunión fue conducida por el Sr. Rodrigo Wiff, Investigador del Departamento de Evaluación de Recursos de IFOP, participando por parte de Subsecretaría de Pesca (SSP), la Secretaria Ejecutiva del Grupo de Trabajo de la Pesquería de Congrio Dorado (GT-CD) y sectorialista de esta pesquería, Sra. Aurora Guerrero, además de miembros del GT-CD e invitados: 1. JC Quiroz IFOP 2. Rodrigo Wiff IFOP 3. Andrés Flores IFOP 4. Aurora Guerrero SUBPESCA 5. Lorenzo Flores SUBPESCA 79 CONVENIO: ESTATUS Y POSIBILIDADES DE EXPLOTACIÓN BIOLÓGICAMENTE SUSTENTABLES DE LOS PRINCIPALES RECURSOS PESQUEROS NACIONALES AÑO 2013 ANEXO 1.

82 INST IT UT O DE F OM ENT O PESQUERO / DIVISIÓN INVESTIGACIÓN PESQUERA Materias tratadas en el Taller Actualización del Conocimiento y Datos Desde las discusiones y comentarios realizadas durante la Reunión, se priorizaron tres actividades o tareas: (i) revisión de las ojivas de madurez por macro-zonas de pesca, (ii) construcción de índices de abundancia insesgados desde las capturas, y finalmente, (iii) cambios en las tácticas de pesca entre años. Sobre cada una de estas tareas destacan los siguientes puntos: Desde el año 2007, cuando fueron expuestos antecedentes sobre las diferencias en el crecimiento de congrio dorado entre macrozonas de pesca (norte y sur del paralelo 47 S), y posteriormente, las consecuentes diferencias en mortalidad natural derivadas por métodos bio-analógicos, restaba determinar diferencias en los procesos de madurez. Con la descripción de los principales procesos de historia de vida para cada macrozona, se cuenta con una adecuada base para fundamentar la estructura en términos de unidades de stock para esta especie. Durante el año 2012 se realizó un importante esfuerzo en la construcción de ojivas de madurez por macrozonas de pesca. Esta tarea fue abordada por medio de la revisión histórica de la base de datos biológica del Programa de Monitoreo de la Pesquería Demersal Austral, específicamente los cambios interanuales y entre macro-zonas para los estadios de madurez categorizados bajo protocolos macroscópicos. Desde la información histórica de muestreos en las flotas industriales de arrastre y palangre, para el período fue posible describir evidentes patrones en las proporciones de individuos maduros a la talla, con diferencias importantes entre zonas de pesca, como también, entre periodos y años de pesca. Las principales diferencias en las ojivas de madurez a la talla, se ven reflejadas en el parámetro de forma (pendiente) que indica tamaños mayores de madurez en la macrozona norte, como también, una importante variación interanual en la talla media de madurez. Este resultado no se esperaba, pues, la intensidad de pesca en la macrozona norte ha sido elevada en comparación con la macrozona sur, posiblemente induciendo a que la población en la macrozona norte compensara los altos niveles de explotación con reducciones en la talla media de madurez. Si bien, las diferencias entre macrozonas son coherentes con la diferenciación en los parámetros de historia de vida que han sido reportados para las dos unidades stock, los resultados son difíciles de interpretar desde el punto de vista poblacional e individual. Este punto, se sugiere sea parte del trabajo grupal dentro del actual proceso de asesoría. 80 CONVENIO: ESTATUS Y POSIBILIDADES DE EXPLOTACIÓN BIOLÓGICAMENTE SUSTENTABLES DE LOS PRINCIPALES RECURSOS PESQUEROS NACIONALES AÑO 2013 ANEXO 1.

83 INST IT UT O DE F OM ENT O PESQUERO / DIVISIÓN INVESTIGACIÓN PESQUERA Sobre el punto anterior, en primera instancia se sospecha que esta diferencia se debe probablemente en el estrato de tallas muestreado entre macrozonas, como también, al aparato de muestreo (espinel) que posiblemente ha sido implementado de formas diferentes entre macrozonas. Se deja ver que durante el año 2011 se ha puesto un esfuerzo significativo en la construcción de los índices de abundancia provenientes de la flota industrial, esto debido a la ausencia de robustez en índices poblacionales provenientes de la pesquería artesanal. Sobre el punto anterior, se presentaron aspectos específicos sobre la construcción de índices de abundancia. IFOP presentó en extenso la metodología que incorpora la interacción entre año-táctica, como una descripción de los cambios inter-anuales en la táctica descriptiva del proceso de pesca dirigido a congrio dorado. Se deja ver que esta metodología corresponde a una extensión del trabajo implementado en la evaluación del año anterior. Sin desmedro de la rigurosidad con la cual se han construido los índices de abundancia, existen presunciones que los cambios de operación de la flota, específicamente asociados con regulaciones y medidas de manejo, continúan influenciando la tendencia y los cambios interanuales de la CPUE estandarizada. Por tanto, se recomienda explorar los años 1992 y 2001, donde específicamente se produjeron regulaciones importantes como fue el año 1992 la entrada de las cuotas globales de pesca, y posteriormente el año 2001 los límites máximos de captura por armador. Referido al punto anterior, se clarifica que los efectos de cambios operacionales de la flota, son consecuencia principalmente de regulaciones y medidas de manejo y que debieron afectar principalmente a la flota arrastrera. En este sentido, la tendencia de la serie de CPUE estandarizada proveniente de la flota palangrera, debería ser considerada como un adecuado proxy a los cambios de tendencia en la abundancia de los stock de congrio dorado. Se sugiere emplear bloques de análisis de CPUE para los cambios espaciales, específicamente para los caladeros de pesca más significativos detectados en aguas interiores y exteriores, en conjunto con los diferentes períodos de participación de las flotas. Si bien, existen caladeros recurrentes, en términos históricos existe homogeneidad entre años. Esto deberá ser aclarado durante la asesoría del presente año. 81 CONVENIO: ESTATUS Y POSIBILIDADES DE EXPLOTACIÓN BIOLÓGICAMENTE SUSTENTABLES DE LOS PRINCIPALES RECURSOS PESQUEROS NACIONALES AÑO 2013 ANEXO 1.

84 INST IT UT O DE F OM ENT O PESQUERO / DIVISIÓN INVESTIGACIÓN PESQUERA Modelo Conceptual y de Evaluación El modelo conceptual poblacional de congrio dorado en aguas chilenas, asume la existencia de dos unidades poblacionales aisladas (macrozonas norte y sur) y auto-sustentables, en otras palabras, con un proceso de producción (aportes de reclutas y crecimiento somático) dependiente específicamente del tamaño de la población reproductiva que habita cada macrozona y sin conectividad. La asesoría científica por macrozonas, en términos de la definición de estatus y recomendaciones de capturas, ha sido realizada empleando un modelo estadístico edad estructurado, que utiliza índices de abundancia derivados de las flotas industriales de arrastre y palangre, como también, de la flota artesanal. Los aspectos demográficos relacionados con la población explotable, tales como la fuerza de las clases anuales y mortalidad por pesca para la fracción completamente reclutada, han sido sintonizados por medio de la incorporación de las estructuras de edades/tallas obtenidas desde la pesquería, esto sin diferenciar géneros en la dinámica poblacional. SSP dejo ver que la evaluación de stock de congrio dorado ha sido revisada y mejorada tanto en talleres de trabajo, como también, en el proceso de mejora continua de los proyectos de Estatus y CTP convenidos entre SPP e IFOP. Bajo estas instancias de mejoras, se han realizado los siguientes comentarios: La principal preocupación por parte de SSP sobre el proceso de asesoría en congrio dorado, relacionado con las mejoras y precisiones en las recomendaciones, esta enfocado en la calidad y cantidad de la información pesquera que alimenta los modelos de evaluación, más que los modelos propiamente tal. Relacionado con el punto anterior, se sugiere que los avances en el marco del proceso de asesoría se centren en la mejora de las piezas de información descriptiva de la dinámica poblacional de congrio dorado. Se sugiere que este año se implemente la evaluación de stock para las dos macro zonas, incorporando las diferentes ojivas estimadas por macrozonas. El primer ejercicio deben implementar los modelos de evaluación con las nuevas ojivas, explorando de esta forma las desviaciones en las variables de estado. Teniendo en mente que cada vez la evaluación de congrio dorado tiende a procesos de asesorías diferenciados entre macrozonas, SSP solicita a IFOP la entrega de los resultados enmarcados en el convenio suscrito entre SSP-IFOP, en Informes de resultados diferentes para cada macrozona. Sin embargos se indica que existen escollos administrativos para la separación de informes aunque se señala que este punto debe entrar en la discusión en posteriores reuniones bilaterales. 82 CONVENIO: ESTATUS Y POSIBILIDADES DE EXPLOTACIÓN BIOLÓGICAMENTE SUSTENTABLES DE LOS PRINCIPALES RECURSOS PESQUEROS NACIONALES AÑO 2013 ANEXO 1.

85 A N E X O 2 Modelo de evaluación y Datos (Incluye CD con códigos de programas)

86 INST IT UT O DE F OM ENT O PESQUERO / DIVISIÓN INVESTIGACIÓN PESQUERA Modelo poblacional clc clear close all load pars_optim_2013_base.par pars_s =pars_optim_2013_base; %load pars_qcte_customize1_2012.par %pars_s =pars_qcte_customize1_2012; load data_ctp_2013_esp_edad % Definicion de parametros n1_arr = exp(pars_s(1)); n2_arr = exp(pars_s(2)); n3_arr = exp(pars_s(3)); n4_arr = pars_s(4); n1_esp = exp(pars_s(5)); n2_esp = exp(pars_s(6)); n3_esp = exp(pars_s(7)); n4_esp= pars_s(8); n1_art = exp(pars_s(9)); n2_art = exp(pars_s(10)); n3_art = exp(pars_s(11)); n4_art = pars_s(12); Ro = exp(pars_s(13)); Rec = exp(pars_s(14:46)); % agrego 41 Fcr_arr=exp(pars_s(47:80)); % Fcr_arr 78:2010 Fcr_esp=exp(pars_s(81:110)); % Fcr_art 82:2010 Fcr_pal=exp(pars_s(111:135)); % Fcr_esp 87:2010 cv_pal = exp(pars_s(136)); Lm_pal(1) = exp(pars_s(137)); cv_esp = exp(pars_s(138)); Lm_esp(1) = exp(pars_s(139)); Linf= exp(pars_s(140)); k_a = exp(pars_s(141)); h = exp(pars_s(142)); 85 CONVENIO: ESTATUS Y POSIBILIDADES DE EXPLOTACIÓN BIOLÓGICAMENTE SUSTENTABLES DE LOS PRINCIPALES RECURSOS PESQUEROS NACIONALES AÑO 2013 ANEXO 2.

87 INST IT UT O DE F OM ENT O PESQUERO / DIVISIÓN INVESTIGACIÓN PESQUERA % Matrices edad-longuitud for i=2:length(edad) % Para el espinel Lm_pal(i)=Linf*(1-exp(-k_a))+exp(-k_a)*Lm_pal(i-1); end sm_pal=cv_pal*lm_pal; for i=1:length(edad); P_pal(:,i)=normpdf(Tallas,Lm_pal(i),sm_pal(i)); end P_pal=P_pal./(ones(length(Tallas),1)*sum(P_pal)); for i=2:length(edad) % Para los artesanales Lm_esp(i)=Linf*(1-exp(-k_a))+exp(-k_a)*Lm_esp(i-1); end sm_esp=cv_esp*lm_esp; for i=1:length(edad); P_esp(:,i)=normpdf(Tallas,Lm_esp(i),sm_esp(i)); end P_esp=P_esp./(ones(length(Tallas),1)*sum(P_esp)); % Initials conditions (1977) % Abundance N(1,1) = Ro; for i = 1:max(edad)-3 N(i+1,1) = N(i,1).*exp(-M);% % if i == max(edad)-3 % N(i+1,1) = (N(i,1).*exp(-M))./(1-exp(-M)); % end end % Virgin spawner abundance ND(:,1) = N(:,1).*msex*exp(-M*9/12); So = sum(nd.*wm_t(:,1)/1000)/1000; S(1) = So; R(1) = Ro; % explotaition pattern 86 CONVENIO: ESTATUS Y POSIBILIDADES DE EXPLOTACIÓN BIOLÓGICAMENTE SUSTENTABLES DE LOS PRINCIPALES RECURSOS PESQUEROS NACIONALES AÑO 2013 ANEXO 2.

88 INST IT UT O DE F OM ENT O PESQUERO / DIVISIÓN INVESTIGACIÓN PESQUERA S_arr = (1./(1+exp(-n2_arr*(edad-n1_arr)))).*(1-(1./(1+exp(n4_arr*(edadn3_arr))))); S_arr = S_arr./max(max(S_arr,eps)); S_pal = (1./(1+exp(-n2_esp*(edad-n1_esp)))).*(1-(1./(1+exp(n4_esp*(edadn3_esp))))); S_pal = S_pal./max(max(S_pal,eps)); S_esp = (1./(1+exp(-n2_art*(edad-n1_art)))).*(1-(1./(1+exp(n4_art*(edadn3_art))))); S_esp = S_esp./max(max(S_esp,eps)); Fcr_pal = [zeros(1,9) Fcr_pal']; Fcr_pal=Fcr_pal'; Fcr_esp = [zeros(1,4) Fcr_esp']; Fcr_esp=Fcr_esp'; Fcr_tot = Fcr_arr + Fcr_pal + Fcr_esp; for i=1:length(anos) F_arr(:,i) = S_arr*Fcr_arr(i); F_pal(:,i) = S_pal*Fcr_pal(i); %(Fcr_pal*S_pal); F_esp(:,i) = S_esp*Fcr_esp(i); %(Fcr_esp*S_esp); end F_tot = F_arr + F_pal + F_esp; Z = F_tot + M; for i=1:length(anos)-1 R(i+1)=Rec(i); N(:,i+1) = [R(i+1);N(1:end-1,i).*exp(-Z(1:end-1,i))]; % sin grupo N(end,i+1) = (N(end-1,i).*exp(-Z(end-1,i)))./(1-exp(-Z(end,i))); end for i=1:length(anos) BD(i)=sum(N(:,i).*Wm_t(:,i).*exp(-9/12*Z(:,i)).*msex)/1e6; end Cpred_arr_t = N.*F_arr.*(1-exp(-(F_arr+M)))./(F_arr+M); Cpred_pal_t = N.*F_pal.*(1-exp(-(F_pal+M)))./(F_pal+M); Cpred_esp_t = N.*F_esp.*(1-exp(-(F_esp+M)))./(F_esp+M); Cpred_pal_l=P_pal*Cpred_pal_t; % capture at length palangre Cpred_esp_l=P_esp*Cpred_esp_t; % capture at length palangre Ypred_arr = sum(wm_t.*cpred_arr_t)/1e6; Ypred_pal = sum(wm_t.*cpred_pal_t)/1e6; Ypred_esp = sum(wm_t.*cpred_esp_t)/1e6; % Biomass and Mortality 87 CONVENIO: ESTATUS Y POSIBILIDADES DE EXPLOTACIÓN BIOLÓGICAMENTE SUSTENTABLES DE LOS PRINCIPALES RECURSOS PESQUEROS NACIONALES AÑO 2013 ANEXO 2.

89 INST IT UT O DE F OM ENT O PESQUERO / DIVISIÓN INVESTIGACIÓN PESQUERA % Total biomass BT = sum(n.*wm_t)/1e6; BT6plus = sum(n(4:12,:).*wm_t(4:12,:))/1e6; %biomass 6+ BV_arr = sum(n.*repmat(s_arr,1,length(anos)).*wm_t)/1e6; BV_esp = sum(n.*repmat(s_esp,1,length(anos)).*wm_t)/1e6; BV_pal = sum(n.*repmat(s_pal,1,length(anos)).*wm_t)/1e6; alfa=4*h/(5*h-1)*ro; beta=(1-h)/(5*h-1)*so; Rpred=alfa*BD(1:end-3)./(beta+BD(1:end-3)); ubi3 = find(cpue_esp_obs>0); Lqesp1 = log(cpue_esp_obs(ubi3(1:9))./bv_esp(ubi3(1:9))'); % Lqesp2 = log(cpue_esp_obs(ubi3(10:14))./bv_esp(ubi3(10:14))'); q_esp1 = exp(mean(lqesp1));% q_esp2 = exp(mean(lqesp2));% Cpue_esp_pred(1:29,1) = (q_esp1*bv_esp(1:29))'; Cpue_esp_pred(30:34,1) = (q_esp2*bv_esp(30:34))'; ubi1 = find(cpue_arr_obs>0); Lqarr = log(cpue_arr_obs(ubi1)./bv_arr(ubi1)'); q_arr = exp(mean(lqarr));% ubi2 = find(cpue_pal_obs>0); Lqpal = log(cpue_pal_obs(ubi2)./bv_pal(ubi2)'); q_pal = exp(mean(lqpal));% Cpue_arr_pred = (q_arr*bv_arr)'; Cpue_pal_pred = (q_pal*bv_pal)'; %%%%%%%%% % Catch at Age pobs_arr = Carr_t(:,find(sum(Carr_t)>0))./repmat(sum(Carr_t(:,find(sum(Carr_t)>0))), length(edad),1); pobs_pal = Cpal_l(:,find(sum(Cpal_l)>0))./repmat(sum(Cpal_l(:,find(sum(Cpal_l)>0))), length(tallas),1); pobs_pal_edad = Cpal_t(:,find(sum(Cpal_t)>0))./repmat(sum(Cpal_t(:,find(sum(Cpal_t)>0))), length(edad),1); 88 CONVENIO: ESTATUS Y POSIBILIDADES DE EXPLOTACIÓN BIOLÓGICAMENTE SUSTENTABLES DE LOS PRINCIPALES RECURSOS PESQUEROS NACIONALES AÑO 2013 ANEXO 2.

90 INST IT UT O DE F OM ENT O PESQUERO / DIVISIÓN INVESTIGACIÓN PESQUERA pobs_esp = Cesp_l(:,find(sum(Cesp_l)>0))./repmat(sum(Cesp_l(:,find(sum(Cesp_l)>0))), length(tallas),1); pobs_esp_edad = Cesp_t(:,find(sum(Cesp_t)>0))./repmat(sum(Cesp_t(:,find(sum(Cesp_t)>0))), length(edad),1); pest_arr = Cpred_arr_t(:,find(sum(Carr_t)>0))./repmat(sum(Cpred_arr_t(:,find(sum(Car r_t)>0))),length(edad),1); pest_pal = Cpred_pal_l(:,find(sum(Cpal_l)>0))./repmat(sum(Cpred_pal_l(:,find(sum(Cpa l_l)>0))),length(tallas),1); pest_pal_edad=cpred_pal_t(:,find(sum(cpal_t)>0))./repmat(sum(cpred_pal_t( :,find(sum(cpal_t)>0))),length(edad),1); pest_esp = Cpred_esp_l(:,find(sum(Cesp_l)>0))./repmat(sum(Cpred_esp_l(:,find(sum(Ces p_l)>0))),length(tallas),1); pest_esp_edad=cpred_esp_t(:,find(sum(cesp_t)>0))./repmat(sum(cpred_esp_t( :,find(sum(cesp_t)>0))),length(edad),1); 89 CONVENIO: ESTATUS Y POSIBILIDADES DE EXPLOTACIÓN BIOLÓGICAMENTE SUSTENTABLES DE LOS PRINCIPALES RECURSOS PESQUEROS NACIONALES AÑO 2013 ANEXO 2.

91 INST IT UT O DE F OM ENT O PESQUERO / DIVISIÓN INVESTIGACIÓN PESQUERA Datos Norte M Edades Msex_chong Msex Baker Wm t CONVENIO: ESTATUS Y POSIBILIDADES DE EXPLOTACIÓN BIOLÓGICAMENTE SUSTENTABLES DE LOS PRINCIPALES RECURSOS PESQUEROS NACIONALES AÑO 2013 ANEXO 2.

92 INST IT UT O DE F OM ENT O PESQUERO / DIVISIÓN INVESTIGACIÓN PESQUERA Años Y arr obs Y esp obs Y pal obs Cpue arr obs Cpue esp obs Cpue pal obs CONVENIO: ESTATUS Y POSIBILIDADES DE EXPLOTACIÓN BIOLÓGICAMENTE SUSTENTABLES DE LOS PRINCIPALES RECURSOS PESQUEROS NACIONALES AÑO 2013 ANEXO 2.

93 INST IT UT O DE F OM ENT O PESQUERO / DIVISIÓN INVESTIGACIÓN PESQUERA Carr_t Edad Cesp_t Edad Cpal_t Edad CONVENIO: ESTATUS Y POSIBILIDADES DE EXPLOTACIÓN BIOLÓGICAMENTE SUSTENTABLES DE LOS PRINCIPALES RECURSOS PESQUEROS NACIONALES AÑO 2013 ANEXO 2.

94 INST IT UT O DE F OM ENT O PESQUERO / DIVISIÓN INVESTIGACIÓN PESQUERA Cesp_l Años Tallas Cpal_l Años Tallas Tallas Wm_l CONVENIO: ESTATUS Y POSIBILIDADES DE EXPLOTACIÓN BIOLÓGICAMENTE SUSTENTABLES DE LOS PRINCIPALES RECURSOS PESQUEROS NACIONALES AÑO 2013 ANEXO 2.

95 INST IT UT O DE F OM ENT O PESQUERO / DIVISIÓN INVESTIGACIÓN PESQUERA Datos Sur M Edades Msex_chong Msex Baker Wm t CONVENIO: ESTATUS Y POSIBILIDADES DE EXPLOTACIÓN BIOLÓGICAMENTE SUSTENTABLES DE LOS PRINCIPALES RECURSOS PESQUEROS NACIONALES AÑO 2013 ANEXO 2.

96 INST IT UT O DE F OM ENT O PESQUERO / DIVISIÓN INVESTIGACIÓN PESQUERA Años Y arr obs Y esp obs Cpue arr obs Cpue esp obs CONVENIO: ESTATUS Y POSIBILIDADES DE EXPLOTACIÓN BIOLÓGICAMENTE SUSTENTABLES DE LOS PRINCIPALES RECURSOS PESQUEROS NACIONALES AÑO 2013 ANEXO 2.

97 INST IT UT O DE F OM ENT O PESQUERO / DIVISIÓN INVESTIGACIÓN PESQUERA Carr_t Edad Cesp_t Edad Cesp_l Años Tallas CONVENIO: ESTATUS Y POSIBILIDADES DE EXPLOTACIÓN BIOLÓGICAMENTE SUSTENTABLES DE LOS PRINCIPALES RECURSOS PESQUEROS NACIONALES AÑO 2013 ANEXO 2

98 INST IT UT O DE F OM ENT O PESQUERO / DIVISIÓN INVESTIGACIÓN PESQUERA 97 CONVENIO: ESTATUS Y POSIBILIDADES DE EXPLOTACIÓN BIOLÓGICAMENTE SUSTENTABLES DE LOS PRINCIPALES RECURSOS PESQUEROS NACIONALES AÑO 2013 ANEXO 2

99 A N E X O 3 Lista de verificación actualizada

100 INST IT UT O DE F OM ENT O PESQUERO / DIVISIÓN INVESTIGACIÓN PESQUERA Lista de verificación para conducir o revisar evaluaciones de stock. Adaptado de: NRC-National Research Council Secciones de la lista de verificación (Anexo D en NRC 1998), relativas a la definición del stock y los datos empleados en la evaluación de congrio dorado. La codificación de números y colores fue tomada de Canales et al., (2011): sin relleno indica que no existe conocimiento (0 en el análisis), rojo (número 1) indica un conocimiento pobre, amarillo (número 2) indica un conocimiento intermedio, verde (número 3) indica un conocimiento satisfactorio. Ítem I. Definición del stock Consideraciones importantes Nivel de conocimiento Observaciones Definición espacial 2 La extensión espacial del stock es conocida Estructura del stock Estructurado o espacialmente homogéneo 1 Se supone espacialmente heterogéneo. II. Datos Captura Descartes/ mortalidad por pesca Índices de abundancia Uso de marcaje, microconstituyentes, o morfometría Se incluyen las remociones en la evaluación? Sesgos y diseño de muestreo documentados? Absoluto o relativo No se cuentan con estudios sobre unidades de stock, sin embargo en el último tiempo se han estudiado el crecimiento la mortalidad y la madurez sexual por espacialmente explicito (Zonas). Se incluyen las remociones de acuerdo a los registros de desembarque mantenidos por SERNAPESCA, para cada flota que captura el recurso. No existen antecedentes sobre descarte. Aun que el modelo se hace cargo de los sesgos en las capturas. Índice relativo basado en la captura por unidad de esfuerzo de la flota de arrastre, palangre y espinel. Diseño de muestreo? 1 2 Existe análisis de CPUE Estandarización 1 2 Existe análisis de CPUE. Linealidad entre el índice y la abundancia de la población? Qué porción del stock es indexada? 1 1 No existe estimación directa de la abundancia del recurso. Solo existe estimación de capturabilidad comercial. 101 CONVENIO: ESTATUS Y POSIBILIDADES DE EXPLOTACIÓN BIOLÓGICAMENTE SUSTENTABLES DE LOS PRINCIPALES RECURSOS PESQUEROS NACIONALES AÑO 2013 ANEXO 3.

101 INST IT UT O DE F OM ENT O PE SQUERO / DIVISIÓN INVESTIGACIÓN PESQUERA Ítem Captura por unidad de esfuerzo (CPUE) Evaluación directa III. Estructura de edades, tamaños y sexos. Consideraciones importantes Qué parte de la flota debería ser considerada? Cómo debieran ser estandarizados los datos? Cómo son tratados los lances con captura cero? Qué supuesto se realiza relativo a las áreas no visitadas por la flota? Mezcla de especies validada? Fuerza de blanco Validada? Nivel de conocimiento Captura a la edad 2 Pesos medios a la edad Madurez a la edad 2 Información reproductiva edad específica Información de la pesquería Personas familiarizadas con la pesquería son consultadas e involucradas en discusiones del valor de las fuentes de datos? 102 Observaciones CONVENIO: ESTATUS Y POSIBILIDADES DE EXPLOTACIÓN BIOLÓGICAMENTE SUSTENTABLES DE LOS PRINCIPALES RECURSOS PESQUEROS NACIONALES AÑO 2013 ANEXO Este punto ha sido abordado mostrando similitud entre la estimación de cpue considerando todas las embarcaciones en el análisis. El modelo de estandarización ha incluido en el último tiempo las tácticas de pesca, metodología multivariada que ha producido una importante mejora en las estimaciones de abundancia indirecta. Sin embargo ahondar aún más es necesario considerar como efectos aleatorios a variables espaciales que den cuenta de la variabilidad de explotación temporal y espacial del recurso. De acuerdo a las tácticas de pescas con cero lances, es decir cuando la táctica dice que va a pescar congrio pero no lo pesca, aunque estos serían despreciables 2 Correlación espacio temporal. 2 No existe evaluación directa. No obstante el proyecto FIP entrega algunas bases para la evaluación directa. 2 No existe evaluación directa Tanto para la flota arrastrera y espinelara se realizan estimaciones de captura a la edad Son estimados a la edad y a la talla por flota. Recientemente Baker et al. (aceptado) actualizan la ojiva de madurez sexual a la talla, esta ojiva es transformada a la edad en el presente estudio. No es cubierta en términos de la edad, sin embargo el seguimiento del recurso realiza un análisis del IGS a nivel mensual. En las reuniones y talleres de datos participan los integrantes del proyecto de monitoreo del recurso y el investigador a cargo de las evaluaciones indirectas.

102 INST IT UT O DE F OM ENT O PE SQUERO / DIVISIÓN INVESTIGACIÓN PESQUERA Ítem Consideraciones importantes Nivel de conocimiento Observaciones IV. Modelo de evaluación de stock estructurado por edades, longitudes o sexo Se consideran estructuras alternativas. Espacialmente explícito No 2 3 La captura está estructurada por edades y tallas en la presente evaluación con sexos combinados. La cobertura espacial de la modelación corresponde a los antecedentes nacionales y zonales disponibles II. Parámetros clave Mortalidad natural Vulnerabilidad Mortalidad por pesca Capturabilidad de la flota Se asume constante a través de las edades y el tiempo. Puede ser estimada como constante o variable en el tiempo. Separable a través de las edades y tiempo Puede ser estimada como constante o variable en el tiempo. Capturabilidad del crucero 0 No existe crucero. Reclutamiento modelo stock-recluta Se asume constante a través de las edades y el tiempo, y corresponde a la estimada por Wiff et al Se utilizan bloques de acuerdo a la historia de la pesquería en la flota espinelera. Estimada directamente a través de la ecuación de captura. Se incluye modelos alternativos basados en tasa de explotación. Se considera una capturabilidad particular por flota, estimada de manera constante para las flotas de arrastre y palangre y variable para el espinel. Reclutamiento modelado con función stock recluta de Beverton-Holt. El modelo no considera otras formas alternativas de modelación del reclutamiento 103 CONVENIO: ESTATUS Y POSIBILIDADES DE EXPLOTACIÓN BIOLÓGICAMENTE SUSTENTABLES DE LOS PRINCIPALES RECURSOS PESQUEROS NACIONALES AÑO 2013 ANEXO 3.

103 INST IT UT O DE F OM ENT O PE SQUERO / DIVISIÓN INVESTIGACIÓN PESQUERA Ítem Consideraciones importantes Nivel de conocimiento Observaciones Formulación estadística Error de proceso Error de observación Distribuciones de verosimilitud Evaluación de la incertidumbre Como se calcula la incertidumbre de los parámetros modelados? Análisis retrospectivo Evaluación de políticas En los reclutamientos utiliza un cv=0,5 Índice CPUE se utilizan cv para flotas (cvarr=0.3, cvesp=0.5, cvpal=0.5) y desembarques (cv=0.1) Estructura longitud de la captura (N=100) y edad (N=50). Normal para los índices y las capturas. Multinomial para las estructuras de longitud. La incertidumbre de los parámetros modelados se presenta Se utiliza la aproximación el perfil de verosimilitud y la aproximación normal Se realiza en un horizonte de 8 años El modelo de evaluación considera error de proceso Los cv s no son estimados de manera interna por el modelo. No son presentadas las estimaciones de incertidumbre de los parámetros La incertidumbre se representa solo a través de análisis de residuos. 0 No existe análisis retrospectivo Parámetros para un solo modelo o modelos estructuralmente diferentes? Como se confiere peso relativo a las hipótesis alternativas? Que supuestos se hacen acerca de los reclutamientos futuros, medio ambiente, estocasticidad, etc..?. Se considera la relación entre reclutas y desovantes? Parámetros para un solo modelo. Se confiere igual peso a todos los casos. Se asume que las desviaciones de los reclutamientos poseen una estructura de error normal Si No se hacen supuestos explícitos respecto del ambiente. Implícitamente se asume que los cambios el nivel del reclutamiento es definido principalmente por el tamaño de la población desovante y no por la variabilidad ambiental. El modelo incluye la fuerza de la densodependencia (h) inclusive en la estimación de los PBR s 104 CONVENIO: ESTATUS Y POSIBILIDADES DE EXPLOTACIÓN BIOLÓGICAMENTE SUSTENTABLES DE LOS PRINCIPALES RECURSOS PESQUEROS NACIONALES AÑO 2013 ANEXO 3.

104 INST IT UT O DE F OM ENT O PE SQUERO / DIVISIÓN INVESTIGACIÓN PESQUERA Ítem Consideraciones importantes Nivel de conocimiento Observaciones Acciones alternativas Que estrategias alternativas de explotación son implementadas? Como las acciones futuras reflejan cambios potenciales en el tamaño futuro de la población. Se considera error de implementación Indicadores de desempeño Cuál es el verdadero objetivo de la pesquería Cuáles son los mejores indicadores de desempeño Cuál es la referencia de tiempo para los indicadores biológicos? Como se mide el riesgo? Son apropiados lo PBR estándares? Se ha definido formalmente la condición de sobrepesca o sobrexplotación? Tasas de mortalidad constante 2 En el algoritmo de proyección, la aplicación de una política en un tiempo futuro t, no produce retroalimentación. No 1 El objetivo de reconstrucción por defecto es 40% BDo y recientemente la ley de pesca considera el máximo rendimiento sostenible se analizan el riesgo de la biomasa proyectada sea menor que la actual P(SSBt+1<SSBt): probabilidad de que la biomasa desovante sea menor a la del último año en la evaluación.. El intervalo de tiempo de su evaluación es 1 año en horizontes de tiempo de 8 años. Los indicadores que se observan ya han sido señalados. Si 2 Sí Las estrategias evaluadas corresponden a F40% y F66%. Los cambios futuros en el tamaño de la población no se reflejan en las acciones futuras, porque la política no es ajustada durante la corrida de la proyección. Los objetivos económicos y sociales no se han hecho explícitos. No se evalúan indicadores de desempeño económico o social, porque estos objetivos no son explícitos. No existen observaciones sobre el plazo de las proyecciones Se calcula el riesgo bajo dos niveles de mortalidad por pesca. Se ha evaluado PBRs apropiados a este recurso a la luz de los parámetros de vida. La sobrepesca tiene lugar cuando se excede el PBR límite: FMRS. En la actualidad solo el stock de norte de la PDA estaría en una condición de sobrexplotación, para la zona sur de la PDA el estatus de la población estaría en la zona de transición. 105 CONVENIO: ESTATUS Y POSIBILIDADES DE EXPLOTACIÓN BIOLÓGICAMENTE SUSTENTABLES DE LOS PRINCIPALES RECURSOS PESQUEROS NACIONALES AÑO 2013 ANEXO 3.

105 INST IT UT O DE F OM ENT O PE SQUERO / DIVISIÓN INVESTIGACIÓN PESQUERA Ítem Presentación de resultados Como se presenta la incertidumbre de los parámetros y de la estructura del modelo? Se pueden usar tablas de decisión para resumir las incertidumbres y consecuencias? Hay consideración explícita de los compromisos entre diferentes indicadores de desempeño? Tienen los administradores comprensión de la verdadera incertidumbre de la evaluación y de los compromisos involucrados en la selección de una política en particular? Consideraciones importantes Intervalos de confianza en las proyecciones y análisis residual de los principales índices que alimentan el modelo. Nivel de conocimiento Si 2 No 1 Si 2 2 Observaciones La presentación de la incertidumbre de la evaluación y por ende de las consecuencias de acciones de manejo futuras en tablas de decisión es una práctica regular en ésta evaluación. En el manejo de congrio colorado, sólo se observan indicadores de conservación y de este modo no hay consideración explícita de los compromisos con otros indicadores tales como económicos o sociales. Comúnmente la incertidumbre de la evaluación y las consecuencias de acciones de manejo futuras se presenta en tablas de decisión, las que destacan las implicancias de basar las recomendaciones de manejo en un conjunto de supuestos en circunstancias en que el conjunto de supuestos verdadero es otro. 106 CONVENIO: ESTATUS Y POSIBILIDADES DE EXPLOTACIÓN BIOLÓGICAMENTE SUSTENTABLES DE LOS PRINCIPALES RECURSOS PESQUEROS NACIONALES AÑO 2013 ANEXO 3.

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