INSTITUTO DE FOMENTO PESQUERO / DIVISIÓN INVESTIGACIÓN PESQUERA

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3 1. RESUMEN EJECUTIVO En el presente informe se reportan en detalle los supuestos, métodos y resultados de los análisis de evaluación de stock, estatus y de las proyecciones del stock de merluza común. Se incluye además un resumen de los principales indicadores biológicos y pesqueros producidos por el monitoreo de la pesquería en los años 28 y 29. La evaluación del stock de merluza común integra información de la biología e historia de vida del recurso, las biomasas estimadas por el crucero de evaluación directa y su estructura de edades, los desembarques de merluza común y su composición de edades, un índice de abundancia relativa basado en datos de captura y esfuerzo de la flota de arrastre y la abundancia relativa de jibia. Para esto se emplea un modelo estadístico de captura a la edad, que toma en cuenta la incertidumbre de la relación entre los datos observados y la población real y también la de los conocimientos de la dinámica del sistema. El modelo parte del año 1968 y la dinámica del recurso fue proyectada hasta el año 29. Los resultados muestran que los reclutamientos de merluza común cambian de magnitud a partir del año 199, conformando dos períodos que sugieren la transición del stock desde un régimen de baja producción a otro más productivo. Esta hipótesis es tomada en cuenta en la determinación del estatus del recurso. La biomasa total, medida como el peso de la población de individuos de 3 o más años presente a inicios de cada año, experimentó un crecimiento entre los años 197 y 1989 alcanzando toneladas en el año 199. Entre los años 1991 y el año 2 el stock continuó creciendo pero a una tasa mayor, llegando a un tamaño de toneladas. A partir del año 21 la población se redujo rápidamente y en el año 26 el stock total era de toneladas o un 76% menor a la población estimada para el año 2. El valor medio de biomasa total estimada para los años 27 a 29, fue de 566 mil toneladas, período en el cual el stock habría crecido en un 1%. La biomasa desovante en el año 29 fue estimada en toneladas. Los indicadores analizados señalan que la recuperación tanto del potencial reproductivo como de la estructura de edades del stock, desde su condición de mayor deterioro alcanzada en el año 25, no es significativa. La reducida abundancia de las clases de edad adultas, mantiene además una población vulnerable ante los efectos de una eventual combinación desfavorable de parámetros ambientales. De acuerdo con la simulación de corto plazo donde se asumieron las condiciones actuales de explotación, en el año 29 la población total se encontraba en torno a las toneladas. 1

4 La aplicación de una tasa de explotación de 5% es la única política con buenas expectativas de recuperar en el largo plazo la biomasa desovante a un nivel cercano al 4% del máximo potencial reproductivo en ausencia de explotación. Según los resultados de la evaluación de stock y el análisis de riesgo, la actual tasa de explotación es cercana a un 8%, lo que permitiría un crecimiento de la población en el mediano plazo. Para promover el crecimiento del stock, se recomienda adoptar una tasa de explotación inferior a 1%, lo que implica una reducción en la actual cuota de captura al menos a un nivel cercano al desembarque producido en el año 28. De acuerdo con esto, un nivel de captura biológicamente aceptable podría estar cercano a las 47 mil toneladas. 2

5 ÍNDICE GENERAL 1. Resumen Ejecutivo Objetivos del proyecto Objetivo general Objetivos específicos Antecedentes de la pesquería Sector industrial Sector artesanal Perspectiva general Modelo de evaluación Definición de las pesquerías Datos empleados Datos de desembarques, descartes y sub-reporte Captura por unidad de esfuerzo Biomasa estimada por hidroacústica Composición de edades Pesos medios Indice de abundancia relativa de jibia Supuestos y parámetros Unidad poblacional y aspectos biológicos Desembarques Mortalidad natural Reclutamientos Selectividad Capturabilidad Evaluación de stock Ajuste del modelo de evaluación Resultados de la evaluación de stock Mortalidad por pesca Mortalidad natural variable Reclutamientos Biomasas Diagnostico del modelo Residuales Sensibilidad del modelo a hipótesis alternativas respecto de la importancia relativa de las piezas de información consideradas Resumen de la evaluación de stock Status del stock de merluza común Evaluación del status basado en la biomasa desovante Evaluación del status basado en los excedentes productivos Evaluación del estatus basada en indicadores independientes del modelo de evaluación del stock Resumen del status del stock de merluza común

6 7. Simulación de efectos futuros de explotación Proyección de la población a los años 29 y Proyección de la población a 1 años bajo diferentes escenarios de explotación Conclusiones y recomendaciones Referencias bibliográficas ANEXOS ANEXO 1: Estandarización del esfuerzo de pesca industrial de la pesquería de merluza común ANEXO 2: Formulación del modelo de evaluación 4

7 2. OBJETIVOS DEL PROYECTO 2.1 Objetivo general Establecer el estatus del stock del recurso merluza común (Merluccius gayi) en el área marítima comprendida entre la IV Región y el paralelo 41º 28,6 L.S. y evaluar estrategias de explotación sustentables. 2.2 Objetivos específicos Definir e implementar una metodología robusta para conocer el estatus del recurso en toda el área de su pesquería, mediante el uso eficaz de toda la información pertinente y confiable disponible. Estimar la biomasa, abundancia y su composición total, incluyendo la incertidumbre asociada a estas estimaciones. Diseñar e implementar una metodología para el análisis y la evaluación de estrategias de explotación sustentables, en horizontes de corto, mediano y largo plazo. Recomendar los niveles de explotación biológicamente sustentables para el año 21, considerando un adecuado tratamiento de la incertidumbre y su consecuente análisis de riesgo. 5

8 3. ANTECEDENTES DE LA PESQUERÍA Los antecedentes que se resumen en esta sección han sido aportados por el proyecto de la Subsecretaría de Pesca para el monitoreo de la pesquería demersal centro sur, el cual es implementado por el Instituto de Fomento Pesquero (IFOP; Gálvez et al., 29). Para el resumen y descripción de las estadísticas e indicadores monitoreados en este proyecto, se emplean las siguientes zonas latitudinales: Zona 1: 29 1' S ' S.; Zona 2: 31 25' S ' S.; Zona 3: 35 3' S ' S.; Zona 4: 38 39' S ' S. 3.1 Sector industrial De acuerdo con los registros del control de la cuota (SERNAPESCA), en la temporada 28 un total 45 naves arrastreras realizaron desembarques de merluza común. De éstas sólo 23 correspondieron a embarcaciones representativas de la pesquería, de las cuales el proyecto de seguimiento cubrió un total de 2 (1 naves con potencia de motor menor a 1. hp y 1 naves con motores de más de 1. hp). La operación de esta flota se caracterizó por una disminución en los de viajes de pesca, consecuente con la reducción de la cuota de captura autorizada para ese año (D.Ex de diciembre del 27, MINECOM). De acuerdo con las bitácoras de pesca de esta flota, la merluza común fue un componente de la captura en 664 viajes, de los cuales 369 correspondían a naves mayores a 1. hp y 295 a barcos de menor potencia. El número total de viajes (ambas flotas), representó una disminución de 25% con relación a la temporada 27. A pesar de esto, el patrón temporal de operación se mantuvo, con una mayor frecuencia de viajes en el período otoño-invierno conforme se buscaron mejores rendimientos de pesca. La reducción en el número de viajes acarreó una disminución en el número de lances de pesca con captura de merluza, los que alcanzaron un total de mostrando una disminución de 27% respecto de la temporada anterior. Como ha sido característico en la operación de esta flota, las naves de menor potencia efectuaron viajes más cortos y lances de menor duración respecto de lo registrado en la flota de barcos más grandes (Figura 1). La flota de barcos menores tuvo que explorar caladeros mas alejados de sus puertos hacia fines de año, en particular en la zona centro y sur de la VII Región, donde se reportaron mejores resultados. Los datos preliminares del año 29 indicaban una continuación de esta tendencia y que la duración de los viajes en este último año superaba largamente la de los viajes monitoreados en el 28. En la temporada 28 la actividad extractiva industrial se efectuó cerca de la costa (en el límite de las 5 millas reservadas a la pesca artesanal) y consecuentemente a menor profundidad. Este esquema operacional fue adoptado con el objeto de mejorar los rendimientos de pesca (Figura 2). 6

9 Duración (días) Duración (días) Figura 1. Viajes En Fb Mz Ab My Jn Jl Ag Sp Oc Nv Dc En Fb Mz Ab My Jn Jl Viajes Mes En Fb Mz Ab My Jn Jl Ag Sp Oc Nv Dc En Fb Mz Ab My Jn Jl Mes Flota potencia de motor < 1. hp Duración (hr) Flota potencia de motor > 1. hp Duración (hr) Lances En Fb Mz Ab My Jn Jl Ag Sp Oc Nv Dc En Fb Mz Ab My Jn Jl Lances Mes En Fb Mz Ab My Jn Jl Ag Sp Oc Nv Dc En Fb Mz Ab My Jn Jl Duración promedio mensual de los viajes (días) y lances (h) por categoría de potencia de motor. Año 28 y 29 (julio). Mes 35 3 Flota < 1. h.p Flota > 1. h.p. Profundidad (m) Profundidad (m) En Fb Mz Ab My Jn Jl Ag Sp Oc Nv Dc En Fb Mz Ab My Jn Jl Ag Sp Oc Nv Dc En Fb Mz Ab My Jn Jl Ag Sp Oc Nv Dc En Fb Jn Jl Mz Ab My En Fb Mz Ab My Jn Jl Ag Sp Oc Nv Dc En Fb Mz Ab My Jn Jl Ag Sp Oc Nv Dc En Fb Mz Ab My Jn Jl Ag Sp Oc Nv Dc En Fb Mz Ab My Jn Jl Mes Mes Figura 2. Profundidad promedio mensual (m) de los lances de pesca de merluza común por categoría de potencia de motor. Años (julio). En la temporada de pesca 28, la flota operó entre Constitución e isla Mocha, donde a partir del segundo semestre del 27 se monitoreó una mayor disponibilidad del recurso. De acuerdo con esto, la mayor parte de la captura de ese año fue extraída en la zona de pesca 3 (Figuras 3 y 4). 7

10 Zona 2 28 Esfuerzo (h. arr.) < 3, 3, - 8, > 8, Ene Feb Mar Abr May Jun Zona 1 Jul Ago Sep Oct. Nov. Dic. COQUIMBO Tongoy Los Vilos VALPARAÍSO 33 SAN ANTONIO 34 Pto. Pichilemu Zona 3 Pto. Lebu CONSTITUCION TALCAHUANO Latitud (S) Zona 4 Pto. Saavedra VALDIVIA Cta. Mansa PTO. MONTT ANCUD Figura 3. Distribución geográfica mensual del esfuerzo de pesca (horas de arrastre), ejercido sobre merluza común, temporada 28. Flota menor a 1. h.p. Fuente: IFOP + SERNAPESCA Zona 2 28 Esfuerzo (h. arr.) < 3, 3, - 8, > 8, Ene Feb Mar Abr May Jun Zona 1 Jul Ago Sep Oct. Nov. Dic. COQUIMBO Tongoy Los Vilos VALPARAÍSO 33 SAN ANTONIO 34 Pto. Pichilemu Zona 3 Pto. Lebu CONSTITUCION TALCAHUANO Latitud (S) Zona 4 Pto. Saavedra VALDIVIA Cta. Mansa PTO. MONTT ANCUD Figura 4. Distribución geográfica mensual del esfuerzo de pesca (horas de arrastre), ejercido sobre merluza común, temporada 28. Flota mayor a 1. h.p. Fuente: IFOP + SERNAPESCA. 8

11 Los rendimientos de pesca de la temporada 28 fueron superiores a los registrados en el año 27, con incrementos de 88% en la flota de barcos menores y de 13% en la flota de barcos con potencia superior a 1. h.p. De manera característica, el rendimiento de pesca se incrementó en los períodos marzoabril y septiembre-octubre, en asociación a los períodos reproductivos secundario y principal, respectivamente. La asociación negativa observada entre el esfuerzo mensual y el rendimiento medio de pesca, sugiere que el incremento en los rendimientos de ambas flotas podría deberse a una respuesta positiva del recurso a las medidas administrativas implementadas (disminución de la cuota de captura y veda biológica; Figura 5). El incremento de los rendimientos posterior al período reproductivo principal, podría también deberse a un efecto transitorio producido por la agregación espacial del recurso durante su período reproductivo, en combinación con la pausa de 36 días en la explotación pesquera, como resultado de la aplicación de la veda. A pesar de estas circunstancias, los rendimientos del año 29 continuaron exhibiendo un incremento (Figura 5). 12 Rendimiento (t/h.a.) > 1 hp <1 hp ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SEP OCT NOV DIC ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SEP OCT NOV DIC ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SEP OCT NOV DIC ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SEP OCT NOV DIC ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SEP OCT NOV DIC ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SEP OCT NOV DIC ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SEP OCT NOV DIC ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL Figura 5. Rendimientos de pesca mensuales (t/h.a.) de merluza común entre enero de 22 y julio del 29, por categorías de embarcación industrial. Las líneas horizontales son los promedios monitoreados en el período en cada categoría de barco. La serie considera sólo las bitácoras de pesca recopiladas por observadores científicos embarcados. Similar a la situación observada en el año 27 y desde un punto de vista espacial, los mayores rendimientos se registraron en la zona de pesca 3. Se destacaron también los incrementos de los rendimientos monitoreados en las zonas de pesca 2 y 4 (Figura 6). En el caso particular de la zona 2, el incremento se debió a la operación de la flota de mayor potencia en octubre y noviembre. 9

12 t. / horas de arrastre En Fb Mz Ab My Jn Jl Ag Sp Oc Nv Dc A) t. / horas de arrastre B) Zona Figura 6. Rendimiento de pesca (t/h.a.) mensual (A) y por zona (B) de merluza común en los años 27 (línea negra), 28 (barras grises) y enero-julio del 29 (barras achuradas) para el total de la flota arrastrera. La composición de tallas por estrato latitudinal en el año 28, presentó los ejemplares de mayor tamaño en la zona de pesca zona 3 (zona de mayor importancia relativa) como consecuencia de un incremento en la talla media en esta área y una disminución de este indicador en la zona 4. Las estructuras de tamaño por trimestre y área, presentaron distribuciones unimodales en el área norte y bimodales en el área sur. En la zona de pesca 3 se observó un cambio en la composición de tamaños hacia la segunda mitad del año (Figura 7), lo que pudo originarse en la asignación espacial del esfuerzo de pesca durante el segundo semestre, cuando la flota tendió a operar en las inmediaciones de la isla Mocha. En un contexto histórico, las composiciones de tamaños no han variado significativamente en los últimos años y continúan presentando una alta proporción de ejemplares juveniles (Figura 7). 1

13 ,25,2,15,1,5, 22 1,5 14,5 18,5 22,5 26,5 3,5 34,5 38,5 42,5 46,5 5,5 54,5 58,5 62,5 66,5 7,5 74,5 78,5 82,5 86,5 9,5 94,5 98,5,25,2,15,1,5, 23 1,5 14,5 18,5 22,5 26,5 3,5 34,5 38,5 42,5 46,5 5,5 54,5 58,5 62,5 66,5 7,5 74,5 78,5 82,5 86,5 9,5 94,5 98,5,25,2,15,1,5, 24 1,5 14,5 18,5 22,5 26,5 3,5 34,5 38,5 42,5 46,5 5,5 54,5 58,5 62,5 66,5 7,5 74,5 78,5 82,5 86,5 9,5 94,5 98,5 Frecuencia relativa,25,2,15,1,5,,25,2,15,1,5, 1,5 14,5 18,5 22,5 26,5 3,5 34,5 38,5 42,5 46,5 5,5 54,5 58,5 62,5 66,5 7,5 74,5 78,5 82,5 86,5 9, ,5 98,5 26 1,5 14,5 18,5 22,5 26,5 3,5 34,5 38,5 42,5 46,5 5,5 54,5 58,5 62,5 66,5 7,5 74,5 78,5 82,5 86,5 9,5 94,5 98,5,25,2,15,1,5, 27 1,5 14,5 18,5 22,5 26,5 3,5 34,5 38,5 42,5 46,5 5,5 54,5 58,5 62,5 66,5 7,5 74,5 78,5 82,5 86,5 9,5 94,5 98,5,25,2,15,1,5, 28 1,5 14,5 18,5 22,5 26,5 3,5 34,5 38,5 42,5 46,5 5,5 54,5 58,5 62,5 66,5 7,5 74,5 78,5 82,5 86,5 9,5 94,5 98,5,25,2,15,1,5, 29 ene-ago 1,5 14,5 18,5 22,5 26,5 3,5 34,5 38,5 42,5 46,5 5,5 54,5 58,5 62,5 66,5 7,5 74,5 78,5 82,5 86,5 9,5 94,5 98,5 Logitud total (cm.) Figura 7. Distribuciones anuales de frecuencia de longitud (ambos sexos combinados) de las capturas de la flota arrastrera en la zona centro sur de Chile. Años 21 a 29 (agosto). Las barras negras indican la fracción bajo 37 cm. LT. 11

14 Las fluctuaciones anuales en la talla media describen como el tamaño de los ejemplares capturados por la flota industrial no ha experimentado cambios significativos en los últimos años y consecuentemente, la estructura etaria de la población no evidencia una recuperación (Figura 8). 5 Longitud total (cm) Figura Año Longitud media anual (ambos sexos combinados) de las capturas industriales de merluza común, años 21 a 29 (agosto). Línea horizontal indica 37 cm LT. Al igual que la talla media de las capturas, la proporción de individuos bajo la talla de referencia (PBTR; 37 cm. LT) no mostró cambios con relación a la temporada 27 (Figura 9), manteniéndose una alta frecuencia de ejemplares juveniles en las capturas. En particular, en la zona de pesca 4 se monitoreó una alta incidencia de juveniles durante los dos últimos meses del año. Los estimados preliminares para el año 29 de la PBTR, mantuvieron altos índices en todas las zonas. 12

15 1,8 Zona 2,6,4,2 En Fb Mz Ab My Jn Jl Ag Sp Oc Nv Dc En Fb Mz Ab My Jn Jl Ag Sp Oc Nv Dc En Fb Mz Ab My Jn Jl Ag Sp Oc Nv Dc En Fb Mz Ab My Jn Jl Jn Jl Ag Sp Oc Nv Dc En Fb Mz Ab My Ag Sp Oc Nv Dc En Fb Mz Ab My Jn Jl Ag Sp Oc Nv Dc En Fb Mz Ab My Jn Jl Jn Jl Ag Sp Oc Nv Dc En Fb Mz Ab My Ag Sp Oc Nv Dc En Fb Mz Ab My Jn Jl Ag Sp Oc Nv Dc En Fb Mz Ab My Jn Jl Ag 1,8 Zona 3 Proporción,6,4,2 En Fb Mz Ab My Jn Jl Ag Sp Oc Nv Dc En Fb Mz Ab My Jn Jl Ag Sp Oc Nv Dc En Fb Mz Ab My Jn Jl Ag Sp Oc Nv Dc En Fb Mz Ab My Jn Jl Ag Sp Oc Nv Dc En Fb Mz Ab My Jn Jl Ag Sp Oc Nv Dc En Fb Mz Ab My Jn Jl Ag Sp Oc Nv Dc En Fb Mz Ab My Jn Jl Ag Sp Oc Nv Dc En Fb Mz Ab My Jn Jl Ag Sp Oc Nv Dc En Fb Mz Ab My Jn Jl Ag Sp Oc Nv Dc En Fb Mz Ab My Jn Jl Ag ,8 Zona 4,6,4,2 En Fb Mz Ab My Jn Jl Ag Sp Oc Nv Dc En Fb Mz Ab My Jn Jl Ag Sp Oc Nv Dc En Fb Mz Ab My Jn Jl Ag Sp Oc Nv Dc En Fb Mz Ab My Jn Jl Ag Sp Oc Nv Dc En Fb Mz Ab My Jn Jl Ag Sp Oc Nv Dc En Fb Mz Ab My Jn Jl Ag Sp Oc Nv Dc En Fb Mz Ab My Jn Jl Ag Sp Oc Nv Dc En Fb Mz Ab My Jn Jl Ag Sp Oc Nv Dc En Fb Mz Ab My Jn Jl Ag Sp Oc Nv Dc En Fb Mz Ab My Jn Jl Ag Mes / año Figura 9. Proporción de ejemplares bajo la talla de referencia (37 cm. LT) en las capturas industriales de merluza común, por mes y zona de pesca. Años 2 a 29 (agosto). Las características de las composiciones de tamaño son coherentes con la estructura de edades de las capturas, dado que en la mayoría de los estratos espacio-temporales predominaron los GE III y IV, con una escasa representación de las edades más viejas (Figura 1). El año 27, la estructura de edades de las capturas se concentró en los mismos dos grupos de edad. El desembarque industrial en número del año 28 fue de individuos, de los cuales (42,3%) correspondieron a machos y (57,7%) a hembras. 13

16 MACHOS HEMBRAS TOTAL Millones Millones Millones Millones Millones Millones Millones Millones Millones Millones Millones Millones Millones Millones Millones Millones Millones Millones GRUPOS DE EDAD Figura 1. Desembarque de merluza común en número de ejemplares por grupo de edad. Pesquería Industrial, años 23 a

17 De acuerdo con el índice gonadosomático de las hembras (IGS), la actividad reproductiva del recurso mantuvo su comportamiento característico, con un máximo en septiembre y un incremento secundario en febrero (Figura 11). Si bien esta fue la característica promedio para el área total de la pesquería, en la zona de pesca 4 el máximo principal ocurrió en octubre (a diferencia de las zonas 2 y 3 donde este tuvo lugar en septiembre). Esta última zona fue además la única en donde se monitoreó una actividad reproductiva significativa en febrero (lo que también fue observado en las temporadas 24, 25 y 27). De este modo, se debe notar que los patrones de maduración sexual del recurso exhiben variaciones con la latitud. En el año 29 el IGS no evidenció un período reproductivo secundario, pero sí el período principal en agosto. IGS En Fb Mr Ab My Jn Jl Ag Sp Oc Nv Dc En Fb Mr Ab My Jn Jl Ag Sp Oc Nv Dc En Fb Mr Ab My Jn Jl Ag Sp Oc Nv Dc En Fb Mr Ab My Jn Jl Ag Sp Oc Nv Dc En Fb Mr Ab My Jn Jl Ag Sp Oc Nv Dc En Fb Mr Ab My Jn Jl Ag Figura 11. Variación mensual del índice gonadosomático de hembras de merluza común (IGS) estimada sólo con datos tomados por observadores científicos, embarcados entre enero de 24 y agosto de 29. La línea horizontal representa el promedio histórico del indicador. 3.2 Sector artesanal En los puertos monitoreados se contabilizaron un total de 628 embarcaciones, lo que significó un aumento en 215 unidades (52,1%) respecto del año 27. Esto se debe en parte a la incorporaron de Coquimbo y Constitución (muelle Maguellines) entre los puertos de monitoreados, localidades que en conjunto contribuyeron con 15 embarcaciones, pero también a incrementos importantes en los puertos de Valparaíso, Tomé y San Vicente. El aumento más relevante se observó en la región del Bío Bío, donde los tres puertos muestreados registraron alzas en el número de naves en operación, justificando el importante incremento del desembarque en esa zona. En Valparaíso y Tomé también se apreciaron cambios positivos de tendencia, en circunstancias que estos puertos venían mostrando bajas sostenidas en el número de embarcaciones (Figura 12). 15

18 25 2 Nº embarcaciones Valparaíso San Antonio Duao Tomé Figura 12. Número anual de embarcaciones artesanales por puerto que operaron en la pesquería de merluza común entre los años 1992 y 28. El tamaño de malla promedio de las redes de enmalle mostró una reducción en la temporada 28 (2,8 pulgadas), respecto del año 26 y 27 (3,2 y 3,3 pulgadas, respectivamente; Figura 13). Durante los dos primeros años con registro de información, predominaron las redes con un tamaño de malla de 3 a 3,4 pulgadas, en tanto que el año 28 predominó el rango 2,5 a 2,9 pulgadas. El tamaño de malla de las redes se redujo en los puertos de Coquimbo, Valparaíso, Duao y Constitución. En la Región del Bío Bío (Tomé, San Vicente y Coronel) sin embargo, el tamaño de malla promedio no mostró una reducción importante, pero redes de 2,5 a 2,9 pulgadas fueron observadas en un 11% de los viajes, lo que no fue observado en el año 27. La información recopilada muestra una tendencia a la reducción del tamaño de malla en todos los puertos, la que se ha producido lentamente, posiblemente a causa de la escasez de redes en el mercado, lo que explicaría algunas de las redes con paños de distinto tamaño que han sido observadas. 16

19 Tamaño malla (pulgadas) Tamaño malla (pulgadas) TOTAL ZONA CENTRO SUR 3,2 3,3 2,8 COQ VAL SAN DUA CON TOM SVI COR Proporción (%) , - 2,4 2,5-2,9 3, - 3,4 3,5-3,9 4, - 4,4 Tamaño de malla (pulgadas) Figura 13. Tamaño de malla (pulgadas) de las redes de enmalle utilizadas en la pesquería artesanal de merluza común en los años 26 a 28. El desembarque artesanal anual alcanzó las toneladas en la zona centro sur (IV a X Regiones), aumentando aproximadamente un 18% respecto de la cifra alcanzada en igual período del año 27 (Figura 14A). La mayor contribución fue hecha por la VII Región con t (44,4%), seguido de la VIII Región con t (26,3%) y la V Región con t (22,2%). El resto de la zona centro sur alcanzó 916 t, con una participación del 7,1% (Figura 14B y 14D). El notorio aumento del desembarque del año 28, estuvo determinado principalmente por incrementos notables en la VIII (592%) y VII (11%) Regiones, si bien la zona centro sur en su totalidad experimentó este incremento (Figura 14D). Las principales zonas que aportaron al desembarque nacional fueron la IV centro (Coquimbo), la V centro (Portales-El Membrillo) y sur (San Antonio), la VI sur (Bucalemu), la VII norte 2 (Duao) y sur (Maguellines) y la VIII norte (Tomé) y centro (Coronel), que en conjunto sumaron una participación del 94,3%. El desembarque del primer semestre del año 29 alcanzó toneladas (sólo un 1,1% mayor al del primer semestre de 28). El consumo de la cuota autorizada para los primeros seis meses del año fue de un 58%, debido a que las Regiones VII y XIV-X fueron las únicas que completaron las respectivas cuotas de pesca, en tanto que la V Región tuvo el segundo consumo más bajo (22%), entre todas las regiones. El desembarque mensual bajó notablemente en mayo y junio, como consecuencia del agotamiento de las cuotas de pesca en la VII Región, en particular en las caletas Duao y Maguellines (Figura 14C). 17

20 Desembarque (t) A Desembarque (t) B PAIS V VII VIII Desembarque (t) C Desembarque (t) D En Fb Mz Ab My Jn Jl Ag Sp Oc Nv Dc IV V VI VII VIII IX XIV + X Figura 14. Desembarque (t) artesanal de merluza común, acumulado: (A), anual período (junio), (B) regiones V, VII y VIII período (junio), (C) mensual (junio) y (D) anual por región (junio). Elaborado por IFOP con información de SUBPESCA. Se observa una recuperación en el nivel de actividad de la V Región en términos del número anual de viajes desde el 26 en adelante, pero con incrementos muy bajos (Figura 15A). También se observó una tendencia ascendente en número anual de viajes de la VIII Región, en este caso muy significativo, dejando atrás un período de dos años con escasa actividad (26-27) (Figura 15B). Sin embargo, en ambas regiones el esfuerzo se mantiene muy alejado de los niveles registrados hasta el año 23. La VII Región también registró un incremento importante del esfuerzo en el año 28, comparable al fuerte contraste observado en la tendencia de la VIII Región norte (Figura 15C). A pesar que la reducción en el tamaño del stock de merluza común (y con ello de la disponibilidad del recurso a la flota artesanal) ha afectado a la V Región de un modo particular, ésta aún registra el mayor número de embarcaciones y viajes dirigidos a la captura de merluza (incluidas las regiones de mayor desembarque), lo que revela la importancia que tiene el recurso para la pesquería artesanal de la Región (Figura 15A). 18

21 25 2 A 1 8 VIII REGION (Norte) B N viajes con pesca N viajes con pesca espinel red enmalle espinel red enmalle N viajes con pesca C espinel red enmalle Figura 15. Número de viajes con pesca realizados en puertos de A) la V Región (Valparaíso-San Antonio), B) VII Región (Duao-Constitución) y C) VIII Región (Zona Norte). Pesquería artesanal de merluza común, años 23 a 29 (junio). En el año 28, el rendimiento de pesca disminuyó en la V Región y aumentó en forma importante en la VII y VIII Regiones (Figuras 16 y 17). Por una parte, el rendimiento de pesca correspondiente a las embarcaciones que utilizaron espinel de profundidad, vale decir aquellas pertenecientes a Valparaíso y San Antonio, mostraron una disminución anual respectiva de 5% y 16%, prolongando por cuatro años consecutivos el período de bajos rendimientos iniciado en el año 25 (Figura 16). Por su parte, el rendimiento de pesca de las embarcaciones que utilizaron red de enmalle también mostró una disminución en Valparaíso (8%) y San Antonio (21%), incluso mayor que la registrada con espinel, lo que contrastó con el importante aumento respecto del año 27 monitoreado en Duao (24%) y Tomé (98%) y respecto del año 25, monitoreado en San Vicente (15%) (Figura 17). El puerto de Coquimbo registró un nivel de rendimiento bajo (13,3 kg/vcp) comparable al de Valparaíso (15,3 kg/vcp), mientras que el rendimiento de Constitución (261,2 kg/vcp) se ubicó en un valor cercano al de Duao (34,2 kg/vcp). 19

22 COQUIMBO EneJul EneJul EneJul EneJul EneJul EneJul EneJul EneJul EneJul Coquimbo SAN ANTONIO 8 6 VALPARAISO EneJul EneJul EneJul EneJul EneJul EneJul EneJul EneJul EneJul San Antonio Valparaiso DUAO EneJulEneJulEneJulEneJulEneJulEneJul EneJulEneJulEneJul Duao Figura 16. Rendimientos de pesca (kg/vcp) de merluza común en la pesquería artesanal de espinel, durante los años 21 a 29 (julio). 2

23 COQUIMBO COQUIMBO Ene Jul EneJul Ene Jul Ene Jul Ene Jul Ene Jul Ene Jul Ene Jul Ene Jul Coquimbo SAN ANTONIO 8 6 VALPARAISO Ene Jul EneJul Ene Jul Ene Jul Ene Jul Ene Jul Ene Jul Ene Jul Ene Jul San Antonio Valparaiso DUAO CONSTITUCION EneJulEneJulEneJulEneJulEneJulEneJul EneJulEneJulEneJul Duao Constitución TOME 2 1 SAN VICENTE EneJulEneJulEneJulEneJulEneJulEneJul EneJulEneJulEneJul Figura 17. Tomé San Vicente Rendimientos de pesca (kg/vcp) de merluza común en la pesquería artesanal de enmalle, durante los años 21 a 29 (julio). 21

24 La estructura de tamaños de las capturas con espinel no registró variaciones con relación a la temporada 27, manteniéndose la talla media y el intervalo modal en 33,4 cm y cm, respectivamente. En la temporada 28, las capturas con espinel mostraron una baja relativa en la proporción de ejemplares de cm., lo que implica una reducción de la fracción de ejemplares más pequeños en la captura (Figura 18). Por su parte, la estructura de tamaños de las capturas con red de enmalle no presentó cambios significativos en la longitud media, la que se ubico en 38,1 cm. El intervalo modal fue cm, el que se incrementó en una clase de longitud respecto del año 27. En las capturas con red, la proporción de individuos de cm disminuyó y la de ejemplares de cm se incrementó (Figura 18). Hasta junio del año 29, la estructura de ambos sistemas de pesca artesanales (espinel y red de enmalle), muestran un desplazamiento de la estructura hacia tamaños menores y una menor longitud media (Figuras 18, 19 y 2), sin embargo estas debieran moverse hacia longitudes mayores cuando se incorporen las capturas del segundo semestre, en donde tiene lugar el período reproductivo principal del recurso. Por otro lado, es probable que la longitud media baje en el año 29 como resultado de la disminución de los tamaños de malla de las redes. La longitud media anual por puerto mantuvo el mismo patrón observado en el año 27 (Figura 21), con la más baja en Coquimbo (29,2 cm) y la más alta en Coronel (42,9 cm). De esta manera, se mantuvo un gradiente de tamaños en el eje norte sur de la pesquería (con excepción de la longitud media alcanzada en San Antonio, 4,4 cm) (Figura 21). Las longitudes medias de las capturas con espinel fueron más bajas con relación a las obtenidas con red de enmalle (Figura 21). La principal diferencia entre las longitudes medias registradas por ambos sistemas de pesca se observó en San Antonio (5,5 cm), mientras que en Valparaíso la diferencia fue de sólo 1,4 cm (Figura 21). Los resultados por puerto en el año 29 sugieren una disminución generalizada en las longitudes medias de las capturas. 22

25 ESPINEL RED ENMALLE 25% 2% 15% 24 N = % 2% 15% 24 N = % 1% 5% 5% % % 16,5 26,5 36,5 46,5 56,5 66,5 16,5 26,5 36,5 46,5 56,5 66,5 25% 25% 2% 15% 1% 25 N = % 15% 1% 25 N = % 5% % % 16,5 26,5 36,5 46,5 56,5 66,5 16,5 26,5 36,5 46,5 56,5 66,5 25% 25% FRECUENCIA (%) 2% 15% 1% 5% % 26 N = % 15% 1% 5% % 26 N = ,5 26,5 36,5 46,5 56,5 66,5 16,5 26,5 36,5 46,5 56,5 66,5 25% 25% 2% 2% 15% 1% 5% 27 N = % 1% 5% 27 N = % % 16,5 26,5 36,5 46,5 56,5 66,5 16,5 26,5 36,5 46,5 56,5 66,5 25% 25% 2% 2% 15% 1% 5% 15% N = % N = % % % 16,5 26,5 36,5 46,5 56,5 66,5 16,5 26,5 36,5 46,5 56,5 66,5 25% 2% 15% 1% 5% Parcial Enero-Junio N = % 2% 15% 1% 5% Parcial Enero-Junio N = % % 16,5 26,5 36,5 46,5 56,5 66,5 16,5 26,5 36,5 46,5 56,5 66,5 Figura 18. MARCA DE CLASE (cm) Distribución de frecuencia de longitudes (%) de merluza común por sistema artesanal de pesca (espinel y red de enmalle), años 24 a 29 (junio). Ambos sexos combinados. 23

26 Talla media (cm) ESPINEL RED ENMALLE Figura Longitud media (LT en cm) anual de merluza común (ambos sexos combinados) por sistema de pesca, para el conjunto de puertos monitoreados en la pesquería artesanal. Años 24 a 29 (junio). La línea horizontal corresponde a 37 cm LT ESPINEL RED ENMALLE Talla media (cm) Talla media (cm) Ene Jul Ene Jul Ene Jul Ene Jul Ene Ene Jul Ene Jul Ene Jul Ene Jul Ene Jul Ene Jul Jul Ene Jul Figura 2. Longitud media (LT en cm) mensual de los ejemplares de merluza común capturados por los sistemas de pesca artesanales (red enmalle y espinel) entre los años 24 y 29 (julio). 24

27 45 ESPINEL 45 Año 28 Año 28 RED ENMALLE Longitud total (cm) Longitud total (cm) Coquimbo Valparaíso San Antonio Duao Constitución Tomé San Vicente Coronel Coquimbo Valparaíso San Antonio Duao Constitución Tomé San Vicente Coronel 45 enero-junio enero-junio 29 Longitud total (cm) Longitud total (cm) Coquimbo Valparaíso San Antonio Duao Constitución Tomé San Vicente Coquimbo Valparaíso San Antonio Duao Constitución Tomé San Vicente Coronel Coronel Figura 21. Longitud media (LT en cm) anual de las capturas artesanales de merluza común (ambos sexos combinados) en los años 28 y 29 (enero- junio) por puerto y sistema de pesca. La línea horizontal corresponde a 37 cm LT. Considerando el total de la zona centro sur, las capturas con red de enmalle alcanzaron una proporción bajo la talla de referencia (PBTR) de 34,8% y las de espinel un 79,3%. Esto implica una disminución en la proporción de ejemplares jóvenes en las capturas desde que este indicador comenzó a incrementarse en el año 24 (Figura 22). En el año 29 la PBTR se incrementó nuevamente, posiblemente en asociación a la disminución de los tamaños de malla de las redes (Figura 22). 25

28 Proporción (%) 1% 8% 6% 4% 2% Red Enmalle Espinel % ene-jun Figura 22. Proporción (%) de ejemplares (ambos sexos combinados) bajo la talla de referencia (37 cm LT) en las capturas artesanales de merluza común, por sistema de pesca y para el conjunto de puertos monitoreados. Años 24 a 29 (junio). El desembarque artesanal en número fue de individuos, de los cuales (86,7%) individuos correspondieron a la pesquería artesanal de enmalle y (13,3%) individuos a la pesquería de espinel. Del desembarque total, individuos corresponden a machos (45%) y a hembras (55%). En el año 28 aumentó notablemente el número de individuos aportados por la pesca artesanal (Figura 23), hecho justificado por el importante incremento de los desembarques. En el primer semestre y en la pesquería con espinel, los grupos de edad más representativos para los machos fueron los GE III y GE IV con un 95,3% de los ejemplares. En las hembras, los grupos de edad representativos fueron los GE III al GE V con un 96,1% de los ejemplares. En el segundo semestre, los grupos más representativos para los machos fueron los GE II al GE IV con el 97,2% de los individuos y con una moda en el grupo de edad GE III (6,2% de los ejemplares); las hembras mantuvieron la misma distribución del primer semestre, donde los GE III al GE V concentraron el 92,4% de los ejemplares, con una moda en el grupo de edad GE IV (43,5% de los ejemplares). 26

29 MACHOS HEMBRAS TOTAL Millones Millones Millones Millones Millones Millones Millones Millones Millones Millones Millones Millones Millones Millones Millones Millones Millones Millones GRUPOS DE EDAD Figura 23. Composición en número (millones de individuos) del desembarque artesanal de merluza común. Años 24 a

30 3.3 Perspectiva general Los indicadores biológico-pesqueros actualizados de merluza común presentan en ambos sectores una situación incierta respecto de la condición del recurso. Los rendimientos de pesca en ambas flotas mostraron una mejor situación con relación a las temporadas 26 y 27. Sin embargo, la estructura de edades y tamaños de las capturas no presenta una recuperación significativa respecto de los mismos años. En los últimos dos años, tanto en el sector artesanal como industrial se han verificado cambios operacionales orientados a incrementar el éxito de captura. En el caso industrial, se destacan la operación en zonas y períodos de mayor disponibilidad del recurso y en el caso artesanal, la reducción de los tamaños de malla y la operación preferente en los períodos de mayor rendimiento. De esta manera, al menos parte del incremento en la captura por unidad de esfuerzo monitoreado en las regiones VII y VIII, parece originarse de una mayor disponibilidad del recurso como resultado de la distribución presente de la biomasa en el área de la pesquería (Lillo et al., 29b) y no de un incremento de la biomasa vulnerable del stock. De acuerdo con los resultados del proyecto de seguimiento, la pesquería no presenta una recuperación significativa respecto del valor de los indicadores monitoreados en el año

31 4. MODELO DE EVALUACIÓN 4.1 Definición de las pesquerías La pesquería de merluza común se encuentra en régimen de plena explotación desde Su unidad de pesquería esta definida entre el límite norte de la IV Región y el paralelo 41 28,6' S (X Región) y hacia el oeste hasta las 6 mn. (D.S. N , MINECOM). En esta área se han detectado concentraciones de merluza sobre la plataforma y sector superior del talud continental, encontrándose prácticamente ausente al oeste de la isóbata de 5 m (Lillo et al., 26). La pesquería es desarrollada por dos flotas, una artesanal que se distribuye entre la IV y X Regiones, pero que presenta su mayor actividad en las Regiones V, VII y VIII y una industrial, con puerto base en Talcahuano (36 41 L.S.), San Vicente (36 44' L.S.) y San Antonio (33 35 L.S.). Desde los dos primeros puertos operan principalmente las embarcaciones de mayor potencia de motor, históricamente responsables de un 6% a 89% del desembarque industrial y de aproximadamente un 6% del desembarque total anual de este recurso (promedio años 1983 a 28). Los artes y aparejos empleados en la pesca artesanal se encuentran restringidos a red de enmalle o espinel y en el caso industrial al uso de red de arrastre de fondo o espinel (Res , 116-6, 12-6, SUBPESCA). Tradicionalmente la pesquería artesanal de la V Región, responsable de la mayor fracción del desembarque histórico de este sector (48% desde 199), empleó el espinel como aparejo de pesca, en tanto que en la VIII Región se empleaba la red de enmalle y en la VII, principalmente el espinel. Entre los años 23 y 24 se produjo la adopción general de la red de enmalle como principal arte de pesca en la mayoría de las Regiones, sin embargo en la V Región ha prevalecido el uso mayoritario del espinel. En esta última, la proporción de ambos sistemas de pesca varía de acuerdo a la disponibilidad del recurso, los rendimientos de pesca y consideraciones económicas. En el caso del sector industrial el único arte de pesca empleado es la red de arrastre de fondo. A partir de 1982, las redes de arrastre deben tener un tamaño mínimo de malla de 1 m.m. (D , SUBPESCA) y desde el año 25, deben además utilizar un dispositivo de escape de juveniles en la forma de un panel rectangular de malla cuadrada de 9 m.m., ubicado en el panel superior del copo (Res. Ex , SUBPESCA). A partir del año 26 se dispuso en esta pesquería una veda biológica, entre agosto y septiembre de cada año, vigente hasta el año 21 (DE. Ex , SUBPESCA). 29

32 4.2 Datos empleados La información analizada correspondió a la siguiente: - Estimaciones previas de parámetros de vida: crecimiento, madurez y mortalidad natural - Pesos medios a la edad - Serie de desembarques anuales producidos entre 194 y 28 - Composiciones de edades de las capturas para los años 1968 a 28 y de los cruceros de evaluación hidroacústica, años 1993 a 29 (composición preliminar del año 29). - Serie de CPUE estandarizada de la flota de arrastre, años 1983 a Serie de biomasas estimadas a través de evaluaciones hidroacústicas, años 1995 a Capturas por unidad de esfuerzo de jibia (t/h.a) años 21 a Captura por unidad de área de jibia (t/km 2 ) obtenida de los cruceros de evaluación directa de merluza común, años 1995 a Datos de desembarques, descartes y sub-reporte Los datos de desembarques corresponden a las estadísticas oficiales provistas por el Servicio Nacional de Pesca (SERNAPESCA) entre los años 194 y 28. La explotación comercial de merluza común se inicio en 1938, con desembarques cercanos a las 1 mil toneladas y con Valparaíso y San Antonio como puertos base principales. Esta pesquería experimentó luego un sostenido crecimiento de los desembarques hasta alcanzar a mediados de los años cincuenta 9 mil toneladas, a este período siguió uno de relativa estabilidad con desembarques en torno a las 8 mil toneladas y que se prolongó hasta el inicio de los años sesenta. En esos años la pesquería presentó notorias fluctuaciones, destacando el año 1968 donde se desembarcó un máximo histórico de 128 mil toneladas (Figura 24). En la década del setenta, el desembarque experimentó una fuerte disminución para posteriormente alcanzar un nuevo período de estabilidad a comienzos de los años ochenta, con valores en torno a las 3 mil toneladas. En este período ingresaron a la pesquería embarcaciones de mayor tonelaje que establecieron su base en Talcahuano, puerto que gradualmente reemplazó a San Antonio como el principal centro de desembarque. A mediados de los ochenta, la pesquería entró en una nueva fase de crecimiento que se extendió hasta el año 21, cuando el desembarque alcanzó un segundo máximo histórico de 121 mil toneladas. Posterior a este último año los desembarques cayeron, primero gradualmente en los años 22 y 23 y luego rápidamente hacia el año 24, alcanzando las 74 mil toneladas (Figura 24). La reducción en las cuotas de pesca a partir del año 25, estabilizó el desembarque en torno a las 47. toneladas. 3

33 A partir del año 22 la actividad extractiva no ha alcanzado las cuotas de pesca, debido principalmente a la notable caída en el rendimiento de pesca de la flota artesanal. En el año 28 sin embargo, esta flota incrementó su desembarque en un 18% respecto del año 27, capturando el 67% de la cuota autorizada a este sector (Figura 24). La cifra total de desembarque de merluza común del año 28 fue de toneladas (SERNAPESCA). Figura 24. Desembarque total, por sector y cuotas de captura de la pesquería de merluza común entre los años 194 y 28 (Fuentes: SERNAPESCA, SUBPESCA). El descarte es una consecuencia negativa de la mayoría de las pesquerías a nivel mundial y en las pesquerías de arrastre es un problema particularmente importante. En general las cantidades descartadas dependen del recurso objetivo, las condiciones del mercado y la legislación vigente. De la experiencia del monitoreo de esta pesquería, se sabe de la existencia de mortalidad por pesca no cuantificada a causa del descarte, la que es originada por criterios comerciales como, tamaños no adecuados a los mercados, calidad de la captura; criterios logísticos como la superación de la capacidad de bodega de los buques o capacidad de proceso de las plantas; y criterios legales, como la superación de los límites autorizados de captura o de fauna acompañante. Los niveles de descarte de merluza común deberían fluctuar en el tiempo por diferentes causas (Gálvez et al., 1998). Un ejemplo es la instauración de límites máximos de captura por armador en esta pesquería a partir del año 21. Esta medida pudo constituir un incentivo para conservar sólo la fracción más rentable de las capturas (pesca en mejor condición y/o de un tamaño más adecuado al 31

34 mercado) y descartar la fracción menos valiosa, optimizando de este modo el uso de las cuotas asignadas. Esta práctica se conoce en la literatura técnica bajo el nombre de high grading. Exceptuando un estudio del año 1997, en donde el descarte por tamaño entre enero y diciembre de ese año fue estimado en un 7% de las capturas registradas, no existen mayores antecedentes históricos de los niveles descartados o sub-reportados, ni de sus variaciones temporales, que permitan evaluar su impacto (Gálvez et al., 1998). Las estimaciones del descarte deben ser efectuadas con datos tomados a bordo de los barcos, mediante un programa de observadores científicos. Estos programas sin embargo, enfrentan dificultades inherentes para seguir un diseño de muestreo adecuado a este problema, principalmente por limitaciones en su cobertura, que resultan de restricciones presupuestarias o logísticas. Chile cuenta con un programa de observadores implementado para tomar datos biológicos y pesqueros, a bordo de los barcos de la flota de arrastre que opera en la zona centro sur y en los principales puertos de desembarque artesanal. De este modo, la principal limitación para tomar datos de descarte en esta pesquería es actualmente la propia ley (Artículo 12, Ley , MINECOM), la que establece que el descarte es una actividad ilegal lo que hace inviable su registro, cuantificación y monitoreo. Debido a estas razones, en el presente estudio no se consideró el efecto de descartes. Sin embargo el procedimiento de muestreo de las capturas industriales, implementado por el proyecto de seguimiento de esta pesquería, toma las muestras antes de que la captura sea manipulada por la tripulación de los barcos y por lo tanto, la composición de edades de las capturas utilizada en la evaluación de stock no esta sujeta a los efectos del descarte. En el caso de descartes y sub-reportes significativos, el principal sesgo seria entonces una subestimación de las mortalidades por pesca, debido a que en esta situación el desembarque no representaría la totalidad de las remociones desde la población Captura por unidad de esfuerzo Con la finalidad de obtener una señal de abundancia relativa empleando los datos de la pesquería, se efectuó un análisis de estandarización del esfuerzo industrial usando los datos disponibles en las bitácoras de pesca recopiladas por el IFOP entre los años 1983 y 28 (ANEXO 1). Se asumió una distribución normal para la variable respuesta, la que fue definida como la captura en toneladas transformada mediante logaritmo. De esta manera, el análisis fue condicionado a los datos positivos de captura. El esfuerzo (transformado mediante logaritmo), fue incluido en el modelo como un offset. 32

35 El modelo de estandarización correspondió a un modelo lineal generalizado mixto (GLMM), que incluyó el año como efecto fijo y los factores asociados a los barcos y a la interacción entre los barcos y el efecto principal año, como efectos aleatorios e interacciones aleatorias respectivamente (ANEXO 1). El índice estimado, mostró un incremento moderado de la abundancia entre los años 1983 y 1993 y un incremento mayor entre los años 1994 y 1998, alcanzando posteriormente un máximo entre los años 1999 y 22. El índice describió la caída de la abundancia del stock observada en los años 23 y 24 y sugirió un incremento de la abundancia entre los años 25 y 28 (Figura 25). Figura 25. Índices de abundancia relativa de merluza común, dependientes de las pesquerías industrial y artesanal (Fuente: IFOP); e índice de abundancia relativa de jibia dependiente de la pesquería industrial (Fuente: Alarcón et al., 28) Biomasa estimada por hidroacústica La biomasa estimada por métodos hidroacústicos es un resultado de los proyectos de evaluación directa del stock de merluza común, financiados por el Fondo de Investigación Pesquera y ejecutados por el IFOP desde 1993 (Lillo et al., 29a). Los cruceros que fueron considerados en la evaluación indirecta del stock, se han efectuado en el área de la plataforma continental comprendida entre la primera milla del costa y la isóbata de 5 m (o hasta 7 millas náuticas de la costa, cuando la isóbata de 5 m se encuentra a menos de esta distancia) y entre los paralelos 29 1 y 42 S durante julio y agosto de cada año, coincidiendo con la agregación del recurso sobre la plataforma continental durante su estación de desove principal (Tascheri et al., 1999). 33

36 Debido a las diferencias metodológicas que distinguen al crucero de 1993, ésta primera estimación de biomasa no se consideró comparable a las efectuadas con posterioridad a ese año y por esta razón, no fue incluida entre los datos de entrada de la evaluación de stock. A pesar de ello, la composición de edades de la biomasa estimada en la evaluación directa de 1993, sí fue incluida. Entre los años 1995 y 22 la biomasa de merluza común experimentó un crecimiento, alcanzando 1,6 millones de toneladas al final de este período. A partir del año 24 el tamaño del stock se redujo notablemente y en el año 25 se estima el valor más bajo de la serie de biomasas acústicas. Junto con ésta disminución en el tamaño del stock, tuvo lugar un deterioro de su estructura de edades, la que a partir del año 25 es dominada por los grupos de edad II, III y IV (Lillo et al, 26, 27 y 29a). De acuerdo a los resultados preliminares del crucero de invierno del año 29, la actual biomasa del stock es cercana a las toneladas y su estructura demográfica esta fuertemente representada por los grupos de edad II al IV (~83% de la biomasa) (Lillo et al, 29b). La biomasa estimada por los cruceros acústicos ha exhibido un moderado aumento a partir del año 25, con un incremento medio entre años de aproximadamente 1% (Figura 26). El incremento en biomasa observado entre el año 28 y la estimación preliminar del año 29 es de 6% (Figura 26). Figura 26. Biomasas de merluza común estimadas por el proyecto de evaluación directa de la abundancia (Fuente: Lillo et al., 29a,b). 34

37 4.2.4 Composición de edades Las composiciones de edades de las capturas utilizadas en la evaluación de stock, fueron obtenidas desde las bases de datos que mantiene la sección de edad y crecimiento del IFOP. Estas bases de datos consisten en matrices de captura en número por edades, tanto para la flota industrial, como para los cruceros de evaluación directa del stock. Estas matrices han sido elaboradas a partir de los muestreos periódicos de frecuencia de longitudes de las capturas comerciales y de los muestreos de longitud de los lances de identificación de los cruceros de evaluación directa, expandiendo las frecuencias de longitud a las capturas correspondientes y transformándolas a edades mediante claves talla-edad generadas con la lectura de otolitos (Ojeda, et al. 1997; Aguayo y Ojeda 1987; Gálvez et al., 29). En el caso de la captura industrial, las matrices abarcan los años 1968 a 29 y los años 1993, 1995, 1997, 1999 al 22 y 24 al 29, en el caso de los cruceros de evaluación directa (Figura 26 y 27). La información de edades de la captura comercial es errática en el período comprendido entre los años 1968 y 1987 y no muestra claros avances de cohortes importantes (Figuras 27). Simultáneamente con la significativa reducción del tamaño del stock en el año 24, se observó una juvenilización de la población, verificada tanto en la composición de edades de las capturas comerciales como en la de los cruceros de evaluación directa (Figuras 27). Las composiciones de edades muestran el ingreso de nuevas clases anuales con posterioridad al año 24 (Figuras 27). 35

38 Figura 27. Estructuras de edades en las capturas industriales ( ) y en los cruceros de evaluación hidroacústica (1993, 1995, 1997, 1999 al 22 y 24 al 29) de merluza común Pesos medios La información de pesos medios anuales a la edad es elaborada a partir de las relaciones pesotalla anuales y las claves talla-edad (sección ). La información disponible cubre los años 1968 a

39 4.2.6 Indice de abundancia relativa de jibia La jibia (Dosidicus gigas) es un calamar ommastrephido 1 endémico de la región Este del Océano Pacífico, distribuido verticalmente entre la superficie y los 1.2 m, con un rango geográfico comprendido entre los 4 N (California, Estados Unidos) y los 47 S (Sur de Chile) (Nigmatullin et al., 21) y que se encuentra en concentraciones comerciales en las áreas subtropicales de ambos hemisferios (Erhardt et al., 1983; Taipe et al., 21; Fernández y Vásquez, 1995). La distribución espacial de la jibia se caracteriza por expansiones migratorias hacia ecosistemas al norte y sur de los límites de su rango geográfico. De magnitud variable, estas migraciones a menudo tienen lugar simultáneamente en ambos hemisferios, sugiriendo un mecanismo causal común y de origen abiótico. La última expansión de este tipo, se registró en ambos hemisferios a partir del año 21 y la jibia incrementó notablemente su importancia relativa en el área de la pesquería centro sur, en particular entre los años 23 y 25, la que ha sido mantenida por la producción local de cohortes (Ibáñez y Cubillos, 27; Zeidberg y Robinson, 27). Ha partir del año 26, la jibia ha visto disminuida su importancia relativa en el área de la pesquería y la merluza común se ha restablecido como la especie dominante en el ecosistema demersal centro sur de Chile (Lillo et al., 29b). Empleando un modelo Ecopath del sistema marino de Chile Central, Arancibia y Neira (27) encontraron que la jibia presentaba un nivel trófico superior a 4, señalando que entre los años 22 y 24 ésta pudo remover desde el sistema una fracción significativa de la biomasa de merluza común. Del mismo modo Field et al. (27), evaluaron las relaciones tróficas de la jibia en la corriente de California para los años 25 y 26, encontrando que la merluza del pacifico (Merluccius productus) era la presa más importante. Estos autores también incluyeron a la jibia en un modelo de trama trófica del ecosistema de la plataforma y talud de la corriente de California y determinaron para este depredador un nivel trófico superior a 4. Entre los años 22 y 25 la fracción adulta del stock de merluza común experimentó una rápida disminución, causada por mortalidades que no son explicadas por las cifras oficiales de desembarque. En términos de biomasa éstas pérdidas han sido estimadas en 8 mil toneladas (Canales, 27; Alarcón et al., 28). La drástica disminución de la abundancia y el cambio en la estructura de edades del stock de merluza común observado entre los años 22 y 25, ha sido atribuido al importante incremento de la abundancia de jibia registrado en el área de la pesquería centro sur durante estos años. 1 Los miembros de la familia Ommastrephidae son calamares pequeños a grandes (1 cm a 1 cm de longitud de manto) que a menudo son dominantes en aguas oceánicas y neríticas (costeras). Varias de las especies de esta familia son capturadas comercialmente. 37

40 De acuerdo con estos antecedentes, en todos los escenarios analizados se incluyó en el modelo de evaluación de stock una relación directa entre la importancia relativa de jibia en el área de la pesquería y una fuente adicional de mortalidad natural. Para este efecto, se utilizó la señal de CPUE (t/h.a) publicada por Alarcón et al., (28) y que fue estimada a partir de datos de la pesca industrial recopilados entre los años 21 y 26. La serie de abundancia relativa (toneladas/ milla naútica²) derivada del crucero de evaluación directa de merluza común, no fue utilizada ya que el crucero no se efectuó en el año 23 y se presume este fue el año en que la jibia alcanzó la mayor abundancia local en los últimos ocho años (Figura 25). 4.3 Supuestos y parámetros Unidad poblacional y aspectos biológicos En la hipótesis de trabajo se asumió que: El recurso explotado entre la IV y IX Regiones constituye una unidad de stock (Paya et al., 1997). La variabilidad latitudinal en las estructuras de tamaños de las capturas y cruceros no provee fundamento para la incorporación de aspectos espaciales explícitos. Las diferencias entre las composiciones de tamaños de las capturas de la flota industrial y artesanal no son significativas y por lo tanto no fueron modeladas de manera explícita. Empleando los parámetros de crecimiento estimados por Aguayo y Ojeda (1987), Ojeda et al., (1997) determinaron para la merluza común una edad de longevidad de 1,2 años para los machos, 18,8 años para las hembras y 2,6 años para ambos sexos en conjunto. En las capturas comerciales las edades máximas observadas son 11 años en machos y 14 años en hembras (Payá et al., 1992; Aguayo, 1995; Gálvez et al., 29). En acuerdo con lo anterior, las estimaciones empíricas de la mortalidad natural presentan un rango menor en hembras (,25,39) que en machos (,39,46), variando según el método y modo en que se considera la incertidumbre en la estimación. Dependiendo de esto último, los intervalos de confianza de 95% pueden sobreponerse, implicando que las diferencias entre sexos en la mortalidad natural no son significativas (Cubillos et al.,1999). Las tasas de crecimiento sí difieren entre sexos, siendo las hembras las que alcanzan las mayores longitudes (Ojeda et al., 1997). La longitud media de madurez sexual ha sido estimada principalmente para las hembras, presentando variaciones de acuerdo al método y muestreo utilizado en su estimación y también a través del rango latitudinal en que se distribuye el recurso (Poulsen, 1952; Alarcón y Arancibia, 1993; Balbontín y Fischer, 1981; Cerna y Oyarzún,1998). En situaciones con una estructura demográfica 38

41 robusta, se estima que la longitud media de madurez sexual es muy próxima a los 37 cm LT, lo que corresponde a individuos de 3 años de edad. Sin embargo, estimaciones de los parámetros de la ojiva de madurez sexual a la edad, usando datos de ovarios clasificados histológicamente y edades asignadas directamente, a través de la lectura de los anillos de crecimiento de los otolitos y que fueron recopilados en los cruceros de evaluación directa entre los años 22 y 28, muestran una disminución en la edad media de madurez sexual con posterioridad al año 24, en un modo que es coherente con el deterioro observado en la estructura demográfica de la población a partir del año 25 (Lillo et al., 29a). Previo al año 24, la edad de reclutamiento a la pesquería coincidía con la edad media de madurez sexual (3 años). En el presente y como resultado del cambio demográfico experimentado por la población posterior a ese año, la edad de reclutamiento es de 2 años. La dieta de merluza común esta dominada por crustáceos y peces. En el primer grupo de presas el ítem más persistente son los eufáusidos, en tanto que los langostinos han mostrado una importancia relativa variable. En el segundo grupo, la anchoveta y sardina común han reducido su importancia, dando paso a los mictófidos como ítem principal entre los peces (Arancibia y Fuentealba, 1993; Arancibia et al., 1998; Bustos et al., 26). En general el canibalismo parece jugar un rol menor en esta especie, en comparación a otras especies del género Merluccius (Alheit y Pitcher, 1995) y en años recientes, su importancia relativa se ha reducido, en comparación con los resultados de los estudios efectuados en los años 9 (Arancibia et al., 1998; Bustos et al., 26). En una análisis de la mortalidad de merluza común por canibalismo, Jurado Molina et al., (26) concluyeron que ésta es ejercida principalmente por la fracción adulta del stock (Edades 4+). De acuerdo con lo anterior y tomando en cuenta la notable reducción en la abundancia de las edades 5+ (Lillo et al. 26; Paya 25), el canibalismo no sería actualmente (al menos con posterioridad al año 24) un factor determinante del éxito de los reclutamientos (Figuras 1 y 27) Desembarques El modelo expresa la sobrevivencia en términos discretos basándose en la ecuación de balance con retardo de Pope (1972) y consecuentemente se asume que los desembarques oficiales no presentan error con respecto de las demás piezas de información. Este supuesto contribuye con una reducción importante en el número de parámetros que deben ser estimados, al eliminar la necesidad de estimar las mortalidades por pesca, como sería el caso en los modelos que emplean la ecuación de captura (Baranov, 1918). Dado que se supone uniformidad en las estructuras de tamaños de las capturas artesanales e industriales, el análisis no considera la desagregación de la información por flotas. 39

42 4.3.3 Mortalidad natural Las evaluaciones de merluza común para ambos sexos combinados, se han basado en un estimado de M =,3 año -1 (Cubillos y Arancibia, 1992; Arancibia y Cubillos, 1993; Cubillos et al., 1994). En el caso de las evaluaciones efectuadas por IFOP, desde la adopción de los modelos de análisis de captura a la edad, estos se han implementado para ambos sexos combinados usando un valor de M =,33 (Payá et al., 22; Canales, 27). Como se ha implementado en las últimas evaluaciones (Paya, 27; Canales, 27; Tascheri et al., 28), en la mayoría de los escenarios analizados en este trabajo se asumió que la mortalidad natural está compuesta por un efecto constante (M=,33) y una fracción variable, proporcional a la abundancia local de jibia entre los años 21 y 28. La captura por unidad de esfuerzo de jibia registrada por la flota industrial que operó sobre merluza común, se asume a su vez proporcional a la abundancia local de jibia en el mismo período. En el modelo también se supone que el efecto de la fracción variable de la mortalidad natural es el mismo sobre todas las edades Reclutamientos El modelo supone que los reclutamientos son variables aleatorias distribuidas en torno a un modelo stock recluta Ricker sujeto a error de proceso. El valor de los reclutamientos sigue una distribución log-normal, con una desviación poco informativa (cv=,6) Selectividad El efecto de mortalidad edad-específico siguió una función logística en todos los escenarios evaluados, la cual asume que los peces completamente reclutados a la pesquería tienen igual probabilidad de ser removidos por una unidad de esfuerzo. El análisis también consideró escenarios con efectos selectivos diferentes en dos periodos ( ; 24 28) Capturabilidad El coeficiente de capturabilidad corresponde a un factor de escala que vincula los datos de CPUE y Biomasa acústica medidos con error, con la biomasa explotable a mitad de año y a inicios de agosto, respectivamente. Con base en la distribución concentrada que presenta el recurso durante la estación reproductiva, la época del año en la que se efectúa el crucero de evaluación y las características metodológicas de este último, en algunos escenarios de análisis se supone que la evaluación directa de la abundancia registra toda la biomasa (o aquella selectivamente vulnerable al método de evaluación). En algunos escenarios analizados, el efecto positivo de la concentración espacial del recurso (en las Regiones VII y VIII) sobre las tasas de captura, se tomó en cuenta asumiendo una relación potencial entre la CPUE y la biomasa explotable a mitad de año. 4

43 5. EVALUACIÓN DE STOCK Los resultados están necesariamente condicionados a los supuestos indicados y a la estructura del modelo estadístico de captura a la edad. En esta última, se reconoce implícitamente la incertidumbre que existe tanto en los conocimientos de la dinámica del sistema como en la relación entre los datos observados y la población real (Holey y Maunder, 25). El modelo parte en el año 1968 y es proyectado hacia adelante en la serie de tiempo, separando la mortalidad por pesca en componentes de edad y año. En este proceso, se cambia el valor de los parámetros: reclutamientos, abundancia inicial por edades, selectividades a la edad de la flota y el crucero de evaluación, coeficientes de capturabilidad, la relación stock-recluta y el factor de escala de la fracción variable de la mortalidad natural, hasta que las estructuras e índices de abundancia estimados ajustan los valores observados. Para lograr esto, el modelo es ajustado a información de la proporción de edades del desembarque y los cruceros hidroacústicos y las señales de abundancia relativa de la flota industrial (CPUE de merluza común y jibia) y la biomasa de merluza estimada mediante métodos acústicos. El modelo es resuelto a través de técnicas de máxima verosimilitud (ANEXO 2). Para esta evaluación del stock de merluza común se estimaron los siguientes parámetros: - Reclutamientos anuales a la pesquería, correspondientes a individuos de 2 años de edad - Coeficiente de capturabilidad para relacionar la CPUE con la biomasa explotable por la flota a mitad de año. - Parámetros de la relación entre la CPUE y la biomasa explotable - Parámetros de las curvas de selectividad de la flota y los cruceros acústicos. - Abundancia por grupos de edades de la población en el año de inicio del modelo. - Coeficiente de mortalidad natural variable entre el los años 21 y Ajuste del modelo de evaluación Se evaluaron un total de 4 escenarios, variando diferentes características en el modelo relacionadas con la incorporación de los datos del crucero de evaluación directa de la abundancia y la captura por unidad de esfuerzo de la flota. El escenario base (E1) se presenta en detalle en las secciones siguientes, en tanto que los resultados de los escenarios 2 al 4 son entregados en la sección El caso base incluyó tanto la información de la proporción de edades de la captura comercial como la del crucero de evaluación directa y un cambio en la vulnerabilidad a la pesca por edades en el año 24. Además en este caso se supone que el método de evaluación no es igual de efectivo sobre todas las 41

44 edades, pero que la totalidad de la población vulnerable al método es observada por el crucero. La abundancia relativa de jibia, según fue registrada por la flota industrial entre los años 21 y28 se asumió directamente proporcional a una fracción variable de la mortalidad natural en ese período. Una característica de los datos de composición de edades de las capturas de este recurso, es la escasa variabilidad que presentan entre los años 1968 y 1987 (Figura 28), sin que en ella se perciba el ingreso y avance de cohortes importantes, lo que trae como consecuencia una escasa variabilidad en los valores de las variables de estado estimadas para este período. Figura 28. Ajuste del modelo (líneas) a la información de edades (barras) de las capturas industriales de merluza extraídas entre los años 1968 y

45 Ya en la década de los años 9, las estructuras de edades muestran variaciones importantes y se observa el ingreso de clases anual importantes que contribuyeron al crecimiento de la población y soportaron el aumento en las cuotas de pesca (y en los desembarques) con posterioridad al año Se puede apreciar también con claridad, el fuerte cambio en la estructura demográfica que afectó al stock luego del año 24 (Figura 28). En general el ajuste de las estructuras provenientes del crucero de evaluación fue inferior al logrado en el caso de la composición de edades de los desembarques. En este caso, el modelo sobreestima las clases de edad más jóvenes en los años 1993, 1995, 1997, 1999 y 22, en tanto que sobreestima las edades más viejas en los años más recientes, particularmente en el 27, 28 y 29 (éste último corresponde a una información preliminar) (Figura 29). Figura 29. Ajuste del modelo (líneas) a la información de edades (barras) de las capturas industriales de merluza extraídas entre los años 1968 y 29. El modelo ajusta los índices de abundancia pero no reprodujo adecuadamente los valores más altos. En el caso de la CPUE, el modelo no se ajustó bien a los valores estimados de este índice para el período comprendido entre los años 1999 y 23. En el caso de la biomasa estimada por métodos hidroacústicos, el ajuste reprodujo la tendencia general del índice, en particular en los últimos años de la serie (Figura, 3). 43

46 Figura 3. Captura por unidad de esfuerzo y biomasa acústica estimada (línea) y observada (círculos) de merluza común. 5.2 Resultados de la evaluación de stock Mortalidad por pesca La tasa instantánea de mortalidad por pesca (F) es afectada tanto por las variaciones en el tamaño y estructura del stock como por el nivel de las capturas. Las mortalidades por pesca estimadas por el modelo se muestran en la figura 31, para el período comprendido entre los años 1977 y 28. Las estimaciones describen como los años 7 corresponden con un período de disminución en la mortalidad como consecuencia de una contracción del mercado para este recurso, el que quedo reducido al consumo local durante la mayor parte de los años 8. En este período, las mortalidades por pesca se redujeron de un promedio de,13 año -1 (entre 1977 y 1981) a valores que fluctuaron entre en torno a,9 año -1 (entre 1983 y 1989). Los años 1991 a 1994 coinciden con un período de incremento en las cuotas de pesca y los desembarques, que coinciden con el inicio de las exportaciones de productos congelados de merluza y consecuentemente se asocian a un incremento en la mortalidad por pesca, con un valor medio de,15 año -1 (Figura 31). Estas mortalidades posteriormente disminuyen, como resultado de un período de crecimiento poblacional. Como consecuencia de un incremento continuo en las cuotas de pesca y los desembarques, la mortalidad se incrementó nuevamente a mediados de la década del 2, coincidiendo esta vez con un período de rápida disminución de la abundancia y luego de alcanzar un valor máximo de.2 año -1 en el año 23, las mortalidades por pesca se 44

47 redujeron nuevamente, esta vez como consecuencia de la menor disponibilidad del recurso a causa de su menor abundancia y por el ajuste de las cuotas de pesca, resultando en mortalidades del orden de,13 año -1 para los últimos cuatro años (Figura 31). Figura 31. Mortalidad por pesca de los ejemplares de merluza común completamente reclutados a la pesquería. Algunas edades no experimentan la totalidad de la mortalidad por pesca instantánea a la que se encuentran sometidas las edades completamente reclutadas a la pesquería. Este patrón de explotación es incluido en el modelo de evaluación en la forma de un modelo logístico, incluyendo además un cambio temporal a partir del año 24, definiendo de este modo dos períodos en la pesquería con patrones de explotación diferentes. Los resultados mostraron que entre los años 1968 y 23, la edad completamente vulnerable se encontraba en los 8 años de edad, pero desde el año 24 en adelante ésta se encuentra en los 5 años de edad. Este cambio resulta del desplazamiento de la estructura de la población hacia edades más jóvenes, como resultado de la remoción de la fracción adulta de la población (edades 5+) (Canales et al., 27; Tascheri et al., 28) (Figura 32). El patrón de explotación estimado para los años más recientes se ubica a la izquierda de la ojiva de madurez sexual histórica, sugiriendo que en los últimos años la pesquería ha estado extrayendo una fracción significativamente mayor de individuos que no alcanzan a participar al menos en un evento reproductivo. Esta fracción podría ser menor si se considera información recientemente producida, que sugiere que la ojiva de madurez a la edad también se desplazó hacia edades más jóvenes con posterioridad al año 25 (Lillo et al., 29a). 45

48 Figura 32. Ojiva de madurez sexual a la edad de merluza común y patrón de selectividad de la flota para dos períodos definidos antes y después del año Mortalidad natural variable El factor adicional de mortalidad natural directamente proporcional a la abundancia relativa de jibia en el área de la pesquería entre los años 21 y 28, alcanza un máximo en el año 23, lo que equivale a una remoción del 48% de la población por esta causa y a una pérdida en biomasa de toneladas (Figura 33). Figura 33. Mortalidad natural variable y proporción de muertos de merluza común en el período de incremento de la abundancia relativa de jibia en el área de distribución del stock. 46

49 De acuerdo con el modelo, el total de biomasa removida por este factor entre los años 21 y 28 alcanzó toneladas Reclutamientos Los reclutamientos estimados de merluza común cambian de magnitud a partir del año 199 (Figura 34) conformando dos períodos. Esto fue advertido por Canales et al., (27) quienes sugieren que el stock puede haber transitado entre dos regímenes de producción, uno bajo reconocible entre los años 1968 y 1989 y otro más reciente y de mayor producción, claramente distinguible entre los años 199 y 29. Este último período presenta también mayor variabilidad en el reclutamiento (Figura 34). El inicio del período de mayor productividad en el año 199, coincide con el inicio de un período de crecimiento del stock, el que presentó altos niveles de abundancia entre los años 1995 y 22 (Figura 34). Desde el punto de vista de la historia administrativa de la pesquería y de los cambios en la explotación, este intervalo de años corresponde a un período de incremento en las cuotas globales anuales de pesca y consecuentemente también de los desembarques (Figura 24). Otra característica del período de mayor abundancia, es la condición saludable de la estructura de edades de la población (Figura 27). Figura 34. Reclutamientos (edad 2) y abundancia estimada (edades 3+) de merluza común entre los años 1968 y

50 Al ajustar la función de Ricker a las estimaciones de la población sexualmente madura y el reclutamiento obtenidas para los años 1968 a 1989 y 24 a 29 separadamente, se obtienen dos conjuntos diferentes de parámetros, los que sugieren que en cada uno de estos períodos se pudieron producir cohortes de magnitud muy diferente a un mismo tamaño de stock desovante (Canales et al., 27; Figura 35). Asumiendo el reclutamiento constante, se puede observar que en el período , la población desovante potencial (en ausencia de explotación) no habría superado las 591. toneladas, lo que contrasta con una población desovante potencial de toneladas, estimada para el período comprendido entre los años 199 y 29 (Figura 35). Lo anterior significa que para obtener el máximo rendimiento sostenible en el período de menor productividad, se debió mantener al stock desovante en torno a las 25. toneladas, lo que habría permitido extraer capturas sustentables del orden de las 85. toneladas. En el período más productivo en cambio, las capturas se maximizan llevando al stock desovante a un nivel cercano a las 5. toneladas, lo que permitiría desembarques de aproximadamente 18. toneladas (Figura 35) , 18, 16, Reclutas (n) Capturas (t) 14, 12, 1, 8, 6, 5 4, 2, Biomasa Desovante (millones de t) Biomasa Desovante (millones de t) Figura 35. Izquierda: relaciones población desovante-reclutas de merluza común, estimadas para los años 1968 a 1989 y 199 a 29, la línea negra representa la relación media histórica. Derecha: Máximo rendimiento sostenible, asumiendo la productividad sugerida por la figura de la izquierda Biomasas La biomasa total es el peso de la población de 3 años o más encontrada a inicios de cada año. Entre 197 y 1989 la biomasa total creció en 5 mil toneladas, con un incremento porcentual anual medio de 9% (Figura 36, Tabla 1). Entre 199 y el año 2 el stock continuó creciendo, pero esta vez a una tasa de aproximadamente un 14% anual, lo que significó un incremento absoluto en biomasa de aproximadamente 1 millón 5 mil toneladas. A partir del año 21, la población comenzó a reducirse a una tasa anual promedio de 2% de la biomasa total y en el 48

51 año 26, la perdida acumulada en biomasa era de 1 millón 5 mil toneladas (Figura 36, Tabla 1). El valor medio de biomasa total estimado para los años 27 a 29 fue de 566 mil toneladas, período en el cual el stock habría crecido en un 1%. La biomasa desovante corresponde al peso estimado de la población presente a inicios de agosto, una vez que se ha descontado la captura y que ha alcanzado la madurez sexual. La biomasa desovante ha fluctuado en un modo coherente con los cambios en peso experimentados por la población total (Figura 36). Consecuentemente entre los años 1968 y 1989, el peso de la población sexualmente madura experimentó un crecimiento absoluto de 412 mil 5 toneladas con un incremento en biomasa de aproximadamente 13% anual. En los años siguientes el peso de la población desovante continuó creciendo pero a una tasa notablemente mayor, alcanzando en el año 1999 un valor máximo de 1 millón 223 mil toneladas (Figura 36; Tabla1). Entre los años 2 y 25, la población desovante se redujo en un 21% cada año hasta un valor mínimo de 265 mil toneladas (Figura 36; Tabla 1). Entre los años 26 y 29, la población reproductora se ha mantenido en bajos niveles de biomasa pero ha experimentado un crecimiento absoluto de 13 mil toneladas. La biomasa explotable es el peso de la población accesible a la pesca a inicios de cada año. Entre los años 1971 y 23 este subconjunto de la población prácticamente correspondió a la población reproductora, sin embargo posterior a este último año la biomasa explotable se estimó en niveles significativamente mayores (pero con tendencias similares para ambas fracciones de la población; Figura 36), lo que tiene su origen en el cambio estimado en el patrón de explotación a partir del año 24 (Figura 32), de manera tal que en la actualidad (si se asume que la probabilidad de madurez sexual a la edad no ha experimentado cambios) una fracción significativa de la biomasa explotable se encuentra conformada por individuos que no han participado del proceso reproductivo (Figura 36). 49

52 Figura 36. Evolución de la biomasa total (3+), desovante y explotable de merluza común entre los años 1968 y 29. La mayor incertidumbre en torno a las estimaciones de las biomasas total y desovante anuales se encuentra entre los años 1968 y 1992 (Figura 37). Para este período de años los coeficientes de variación de las estimaciones de biomasa total y desovante fluctuaron entre 8% y 15% y entre un 9% y un 17%, respectivamente. La incertidumbre en torno a las estimaciones de biomasa total fue particularmente alta entre los años 1972 y 1987 (Figura 37). En el caso de la biomasa desovante, entre los años 1968 y 1989 se estimaron coeficientes de variación sobre el 1%. Entre los años 1994 y 29 los coeficientes de variación de la biomasa total presentaron un rango de 4% a 8%, con los valores menores distribuidos en los últimos tres años. En el caso de la biomasa desovante, entre los años 1996 y 29 los coeficientes de variación estimados estuvieron en el rango de 3% y 7%, en donde nuevamente las estimaciones de mayor certidumbre correspondieron a los últimos años del período analizado (Figura 37). Los coeficientes de variación de las estimaciones de reclutamiento presentaron los valores más inciertos entre los años 1968 y 199 con un rango entre 12% y 19% y entre los años 1994 y 22 con un rango entre 12% y 21%. Los valores de los coeficientes de variación manifiestan la menor certidumbre de las estimaciones de reclutamiento respecto de las estimaciones de las demás variables de estado (Figura 37). 5

53 Figura 37. Intervalos de confianza de la biomasa total (3+), desovante y reclutamientos de merluza común, estimados parara los años 1968 a

54 Tabla 1 Biomasa total 3+, desovante, explotable, reclutamientos, mortalidad por pesca y tasas de explotación de la merluza común entre los años 199 y 29. Años Biomasa total Biomasa Biomasa Tasa Reclutas (n) Mort. Pesca (F) 3+ (t) desovante (t) explotable (t) Explot. (u) ,12, ,2, ,15, ,14, ,12, ,9, ,9, ,8, ,8, ,1, ,12, ,13, ,15, ,24, ,16, ,13, ,13, ,11, ,11, ,11,8 5.3 Diagnóstico del modelo Residuales Dado el fundamento estadístico del modelo, en esta sección se analizan los residuales de las estructuras de edades de la captura y el crucero de evaluación directa como también los residuales de los índices de abundancia dependientes e independientes de la pesquería (Harley y Maunder, 23). El examen de los residuales de la composición de edades de las capturas muestra que las edades incompletamente reclutadas fueron sub y sobre estimadas por el modelo, posiblemente como resultado de las variaciones en el patrón de explotación (Figura 38). El modelo tendió a subestimar las proporciones de algunas edades particularmente entre los años 1994 y 28 (Figura 38). Los residuos de las composiciones de edades de la captura en general se comportaron de acuerdo al patrón esperado en torno al cero y los valores mayores a dos desviaciones estándar son escasos (Figura 38). 52

55 Los residuos del índice de abundancia relativa, estimado con los datos de captura y esfuerzo de la flota de arrastre, se distribuyeron muy cercanos a cero pero tendieron a ser subestimados entre los años 2 y 23 (Figura 38). En el caso de las estructuras de edades del crucero de evaluación directa, la proporción de las edades incompletamente reclutadas (menores a 5 años de edad) fue subestimada, lo que se observa claramente en las estimaciones de los años 24 a 29, coincidiendo con la mayor proporción de juveniles (y menor proporción de las edades más viejas) encontrada en el stock a partir del segundo semestre del año 24 (Figura 38). El histograma de los residuales de las estimaciones de las proporciones a la edad encontradas por el crucero de evaluación directa, muestra que estos se encontraron razonablemente distribuidos en torno a cero, pero se observó una mayor fracción de valores mayores a dos desviaciones estándar que en el caso de las estimaciones de la estructura de las capturas (Figura 38). El modelo tendió a sobreestimar los índices de abundancia acústicos de los años 1995 y 1997 (Figura 38). Figura 38. Residuales estundentizados del ajuste de la información dependiente e independiente de la pesquería incluida en el modelo de evaluación de merluza común. Columna izquierda: residuales de la composición de edades de las capturas, por edades, años y su correspondiente histograma y residuales del índice basado en la CPUE. Columna derecha: residuales de la composición de edades del crucero de evaluación directa, por edades, años y su correspondiente histograma y residuales del índice de biomasa acústico. 53

56 5.3.2 Sensibilidad del modelo a hipótesis alternativas respecto de la importancia relativa de las piezas de información consideradas. El análisis de sensibilidad busca evaluar el efecto de asumir escenarios alternativos de ponderación de la de información de entrada sobre las variables de estado estimadas y/o la bondad de ajuste. Con este fin se evaluaron un total de 4 escenarios (incluido el escenario base), variando diferentes características en el modelo relacionadas con el modo en que se incluyen los datos del crucero de evaluación directa de la abundancia y la captura por unidad de esfuerzo de la flota. Estas características se describen a continuación Escenario E1: corresponde a una actualización del modelo de evaluación implementado en los dos últimos años (Tascheri et al., 28; Canales et al., 27) y por lo tanto puede ser considerado el caso base (Tabla 2). El detalle de este modelo y sus resultados se presentan en las secciones previas del informe. Escenario E2: Se consideró la posibilidad de que el análisis de estandarización de la CPUE no fuese suficiente para remover el efecto de los factores que afectan la capturabilidad, asignando entonces a este índice un coeficiente de variación no informativo (.7). En E2 se asumió además un cambió en la vulnerabilidad de las diferentes edades al método de evaluación directa con posterioridad al año 24 (de manera análoga al supuesto adoptado en el caso de los desembarques), de manera tal que ésta sigue una forma funcional logística diferente en los períodos 1968 a 23 y 24 a 29 (Tabla 2). Escenario E3: La información de estructura proveniente del crucero de evaluación directa de la abundancia no fue incluida, bajo el supuesto de que la composición de edades de la captura obtenida en los lances de identificación podría no representar aquella de los peces integrados acústicamente en los transectos de la evaluación. Se asumió también que todas las edades eran igualmente vulnerables al método de evaluación directa, pero que este último no detectaba la totalidad de biomasa presente en el área de estudio. Con este objetivo la selectividad se fijo igual a uno para todas las edades y se estimó el coeficiente de proporcionalidad (q 1; Tabla 2). Escenario E4: La selectividad del método de evaluación directa también fue en este caso asumida igual a uno para todas las edades y se estimó la constante de proporcionalidad (q 1). Se asumió que la flota había incrementado su eficiencia de captura en los últimos 5 años y que este efecto no era removido por la estandarización del esfuerzo, consecuentemente los valores del índice de CPUE para estos años no fueron incluidos (Tabla 2). 54

57 Tabla 2 Diferentes características del modelo de evaluación del stock en 4 escenarios diferentes de análisis Crucero Flota Atributo E1 E2 E3 E4 * Selectividad 1 2 Sin Estructura - - x - q x x sin cpue - x - - Sin cpue 25 a x * Con relación a la selectividad de la flota 1: un período de selectividad; 2: dos períodos; : igual vulnerabilidad para todas las edades. Los resultados de los casos analizados no presentaron grandes diferencias y las trayectorias de la biomasa total, desovante y los reclutamientos fueron similares (Figura 39). Figura 39. Evolución de la biomasa total (3+), desovante y los reclutamientos de merluza común entre los años 1968 y 29 de acuerdo a 4 escenarios de análisis que ponderan de modo diferente las piezas de información auxiliar. 55

58 La amplitud del rango de biomasa total estimada para el año 29 bajo las diferentes hipótesis fue de 114 mil toneladas (Tabla 3). La amplitud del rango resultante para este año en el caso de la biomasa desovante fue de 7 mil toneladas. En lo referente a las biomasas, el caso base correspondió al modelo más optimista, mientras que el modelo más precautorio correspondió al escenario E3. Los reclutamientos estimados para el año 29 presentaron una amplitud de rango de 32 mil merluzas, el mayor reclutamiento fue estimado bajo el escenario E2 y el menor bajo E3 (Tabla 3). De acuerdo a estos resultados, la probabilidad de que el potencial desovante del stock en el año 29 sea menor a,3, es mayor a,7 bajo los escenarios E3 y E4. En contraste, los escenarios E1 y E2 presentan una baja probabilidad de que la biomasa desovante del año 29 este por debajo del 3% del potencial reproductor máximo de la población en ausencia de explotación (Tabla 3). El cálculo del criterio de información de Schwarz sugiere que el modelo que produce los resultados más conservadores (E3) es el más apropiado, sin embargo esto es un artefacto del menor tamaño de muestra en este escenario que no incluye los datos de estructura del crucero (Tabla 2). Tabla 3 Biomasas total y desovante en toneladas y reclutamiento en número de individuos de merluza común, estimados para el año 29 bajo tres escenarios de análisis con un modelo estructurado a la edad. Se entregan también la razón de potencial desovante, la probabilidad de que la biomasa desovante se encuentre fuera del intervalo objetivo en el año 29 y el criterio información de Schwarz. Escenario Biomasa total Biomasa desovante Reclutamiento RPD P(RPD <.3) BIC E ,33, E ,32, E ,27, E ,28, Resumen de la evaluación de stock Los reclutamientos de merluza común son de mayor magnitud a partir del año 199, sugiriendo el transito del stock desde un régimen de producción bajo, extendido entre los años 1968 y 1989 a otro más productivo, reconocible entre los años 199 y 29. Los reclutamientos en este último período son más variables que los estimados para el primer período. Durante la primera mitad del período de mayor productividad, el stock creció de manera continua alcanzando altos valores de abundancia entre los años 1995 y 22. De acuerdo con esto, las 56

59 clases anuales exitosas producidas con posterioridad al año199, sustentaron el incremento en las cuotas globales anuales de pesca y desembarques registrados en los años siguientes. La hipótesis de proporcionalidad entre la abundancia relativa de jibia y un factor adicional de mortalidad natural variable entre los años 21 y 26, sugiere que una mortalidad máxima por esta causa fue alcanzada en el año 23, donde habría sido removido el 48% de la población con un equivalente en peso de toneladas. Bajo el caso base de evaluación, se estimó para el año 28 una biomasa desovante cercana a las 321 mil toneladas. Bajo los mismos supuestos, la biomasa del año 29 pudo alcanzar las 396 mil toneladas. 57

60 6. STATUS DEL STOCK DE MERLUZA COMÚN El status del stock de merluza común es establecido con base en la razón de biomasas desovantes, excedentes productivos e indicadores independientes de la evaluación del stock. 6.1 Evaluación del status basado en la biomasa desovante La razón de biomasa desovante potencial (RPD) se define por la siguiente expresión: RPD t = SB SB t F = donde SB es la biomasa desovante en cualquier instante de tiempo (t) y SB F= es la biomasa desovante de largo plazo que podría estar presente si no hubiera habido pesca durante mucho tiempo. La RPD toma valores entre y mayores a 1. Un valor indica que la población ha sido reducida severamente por la pesca y probablemente se encuentra sobre-explotada. Un valor de RPD cercano a 1, significa que la pesquería no ha reducido el stock desovante, en tanto que un valor mayor a 1 sugiere que el stock ha ingresado a un régimen de crecimiento poblacional. Estudios previos que emplearon este indicador, sugieren que rendimientos equivalentes al máximo rendimiento sostenido se pueden producir cuando la RPD se localiza en un rango comprendido entre,3 y,5. Por otro lado, en muchas pesquerías no es posible observar una producción sostenida en situaciones en que la RPD se ubica por debajo de un valor de,2 (Clark 1991; Francis 1993; Thompson 1993; Mace 1994). Si se considera que el patrón de los reclutamientos sugiere una menor productividad entre los años 1969 y 199 que entre los años 1991 y 29 (Figura 35), entonces la biomasa desovante máxima en ausencia de explotación dependerá del período de productividad en que ésta se calcula. Estos resultados se presentan para todos los escenarios analizados en la sección Independientemente del escenario analizado, los resultados muestran que la RPD de la población de merluza común se incrementó entre los años 1968 y 199, alcanzando o sobrepasando su potencial reproductivo máximo (Figura 4; panel superior). La condición del stock alcanzada al final del período sumado a una condición ambiental favorable, pudo mover a la población a un régimen de mayor producción re-escalando su RPD (Figura 4; panel inferior). Sin perjuicio de ello, el potencial reproductivo del stock alcanzó un valor máximo entre los años 1996 y Posterior a este último año y a causa del incremento en la mortalidad por pesca en combinación con una fuente adicional de mortalidad natural (Figuras 31 y 33), la RPD comenzó a declinar primero lentamente (con algunas variaciones) y luego del año 22 a mayor velocidad, alcanzando valores menores a 58

61 ,3 entre los años 25 y 27 (Figura 4; panel inferior). Esta condición redujo significativamente el potencial reproductivo de la población y sus posibilidades de crecimiento. De acuerdo a los resultados de la presente evaluación y dependiendo de las hipótesis asumidas (sección 5.3.2), en el año 29 el valor medio de la RPD pudo encontrarse entre,27 y,33 (Figura 41; Tabla 3). Figura 4. Razón de biomasa desovante de merluza común según dos períodos de productividad distinguidos entre los años 1968 y 199 y entre 1991 y

62 Figura 41. Distribución de probabilidad de la razón de potencial desovante (RPD) de merluza común en el año 29, según cuatro escenarios de evaluación del stock (sección de este informe). 6.2 Evaluación del status basado en los excedentes productivos El excedente productivo se define como la diferencia en biomasas totales entre dos años consecutivos más los desembarques (Quinn y Deriso, 1999). Mirado desde una perspectiva histórica nos permite visualizar el nivel de desembarque que pudo ser extraído manteniendo la población en estado estable. Entre los años 197 y 199, la pesquería extrajo capturas algo inferiores a los excedentes los que fluctuaron aproximadamente entre 23 mil y 151 mil toneladas (Figura 42). Entre 1993 y 1996 la pesquería extrajo capturas significativamente inferiores a los excedentes, período en el cual estos presentaron un valor medio de 258 mil toneladas (Figura 42). Este corresponde a un período de crecimiento del stock y de incremento en las cuotas de pesca y desembarques que se extendió hasta el año 21 (Figuras 24 y 36). Las mortalidades por pesca sumadas a una fuente adicional de mortalidad natural (Figuras 31 y 33) que actuaron sobre la población con posterioridad a este último año condujeron a la producción de excedentes negativos en la pesquería, con un valor medio de 189 mil toneladas (Figura 42). La reducción continua en las cuotas de pesca a partir del año 25 hasta un máximo de 61% en el año 28 (respecto de la captura autorizada en el año 26), contribuyó a que nuevamente se comenzaran a producir excedentes positivos en el año 27 (Figura 42). 6

63 Figura 42. Evolución de los excedentes productivos y desembarques de merluza común entre los años 1968 y Evaluación del estatus basada en indicadores independientes del modelo de evaluación del stock En esta sección del informe se aborda la determinación del estatus del stock de merluza común desde una perspectiva independiente del modelo de evaluación. Este análisis busca establecer con mayor certeza la condición del recurso ya determinada con base en los resultados del modelo de evaluación. Con este propósito, se analizaron los tres indicadores propuestos por Froese (24), los que tienen la cualidad de ser efectivos en establecer las tendencias del stock a la vez que son simples y de fácil comprensión. Estos se definen a continuación: Indicador 1: Busca establecer si los niveles de esfuerzo aplicados en la pesquería permitieron a los peces desovar al menos una vez antes de ser capturados. Para reconstruir y mantener un stock saludable, el óptimo es en este caso permitir desovar al 1% de los peces, es decir que la totalidad de los individuos capturados se encuentren maduros sexualmente. De acuerdo con esto, este indicador es medido como el porcentaje de ejemplares maduros en la captura. 61

64 Indicador 2: Tiene por objeto establecer si el nivel de esfuerzo y patrón de explotación que actúan sobre la población, minimizan adecuadamente las posibilidades de producir sobreexplotación por crecimiento. El indicador se mide como el porcentaje de individuos que son capturados en su longitud óptima, es decir la clase de longitud donde el producto entre el número de peces en una clase anual no explotada multiplicado por su peso medio individual es máximo y por tanto es la longitud en donde se obtiene su valor y rendimiento máximo. El óptimo es aquí extraer capturas compuestas en un 1% por peces en el intervalo conformado por la longitud óptima ±1%. Indicador 3: Es medido como el porcentaje de peces grandes y viejos en la captura (a los que Froese denomina megadesovantes). Estos son peces de tamaño mayor a la longitud óptima más un 1%. Valores entre 3% y 4% de este indicador son deseables porque representan una estructura de edades saludable, por el contrario valores inferiores a 2% son materia de preocupación. La atención en los peces de mayor tamaño se fundamenta en que estos individuos más viejos juegan un papel importante en la sobrevivencia de largo plazo de la población: las hembras de mayor tamaño tienen mayor fecundidad; sus huevos tienden a ser más grandes lo que confiere una mayor oportunidad de sobreviviencia a las larvas; Los peces que alcanzan mayor edad demuestran ser más aptos y por lo tanto son reservorios y distribuidores de estos genes. Una mayor longevidad y la prolongación de la fase reproductiva, puede ser vista entonces como un seguro natural contra futuras fallas en el reclutamiento (una causa común de colapso en poblaciones fuertemente explotadas; Froese, 24). Con la finalidad de calcular estos indicadores, se utilizaron los registros de longitud y captura mantenidos por el proyecto de seguimiento de la pesquería y el estimador basado en su diseño de muestreo (Gálvez et al., 29) para construir las composiciones de longitud de las capturas industriales anuales de merluza común, de todos los años para los cuales se dispone de estos datos, produciendo una serie de 25 años comprendida entre 1984 y 28. El diseño utilizado por el proyecto de seguimiento para estimar la estructura de longitudes de las capturas, corresponde a un muestreo estratificado aleatorio trietápico, donde las unidades de primera etapa representan los viajes, las de segunda los lances de pesca y la tercera etapa a los ejemplares. En este diseño, el dominio de estudio esta representado por la zona de pesca y el mes. Las zonas correspondieron a las empleadas regularmente por este proyecto de seguimiento en el cálculo y resumen de los indicadores pesqueros y biológicos (sección 3 en este informe). El estimador de la estructura de longitud de la captura por sexo y zona de pesca es el siguiente: pˆ hk Y y nh m = hi hi hij i= 1 Y j= 1 Yi pˆ hijk 62

65 donde, pˆ hijk n * hijk = * nhij Y n h = Y Y i= 1 hi i m hi = y j= 1 hij y : Captura o desembarque por viaje o lance en la muestra Y : Captura total por componente del domino de estudio, viaje o estrato n : Número de viajes en la muestra m : Número de lances muestreados por viaje n* : Número ejemplares en la muestra h : Estrato h = 1,2,...,L i : Viaje i = 1,2,,n,,N j : Lance j = 1,2,,m,,M k : Longitud del ejemplar k = 1,...,K La longitud media de madurez sexual utilizada fue 38 cm LT, valor estimado por Alarcón y Arancibia (1993). La longitud óptima L opt, fue calculada a partir de los parámetros de crecimiento estimados en el proyecto FIP (Ojeda et al., 1997) y de acuerdo a la siguiente expresión (Beverton, 1992): Lopt 3 = L 44 cm LT M = 3 + K Los indicadores nos informan que el porcentaje de ejemplares maduros en las capturas se mantuvo en torno a un 9% entre los años 1984 y 23 (Figura 43), en tanto que entre los años 1984 y 1995, el porcentaje de ejemplares de tamaño óptimo fluctuó alrededor del 7%. De lo anterior advertimos que entre los años 1984 y 1995, el porcentaje de ejemplares maduros y de longitud óptima en las capturas era alto, sugiriendo un stock saludable y un régimen de pesca razonable. Sin embargo en este período, el porcentaje de megadesovantes era alrededor de un 22% y posiblemente esta fracción no proveía suficiente resguardo ante eventuales fallas en el reclutamiento. Con posterioridad al año 1995 (en un período de incremento de las cuotas de pesca y desembarques), la fracción de la pesca compuesta por ejemplares de longitud óptima comenzó a disminuir (con algunas fluctuaciones), desde un valor máximo de 88% hasta un mínimo de 2% alcanzado en el año 25. En este último año, el porcentaje de individuos maduros en la captura también alcanzó un mínimo de 18%, luego de una abrupta caída en el año 24 (Figura 43). 63

66 Figura 43. (A) Serie de tiempo de los porcentajes de ejemplares maduros, de longitud óptima y de megadesovantes en la captura industrial de merluza común; (B) distribución de frecuencia de longitud de las capturas incluyendo todo el período con datos (1984 a 28) y distribución de longitud de las capturas del año 28. La línea vertical punteada señala la longitud media de madurez sexual (38 cm LT) y las líneas verticales continuas demarcan el intervalo de la longitud óptima ± 1%. Datos: proyecto de seguimiento de la pesquería demersal centro sur. El porcentaje de megadesovantes en las capturas alcanzó valores máximos de aproximadamente un 5% en los años 2 y 21, luego de lo cual su participación en las capturas disminuyó de manera continua alcanzando un mínimo en el año 25, año a partir del cual ha fluctuado en valores cercanos al 3%. En los últimos 2 años el porcentaje medio de ejemplares maduros en las capturas es 24%, mientras que el porcentaje medio de ejemplares en la longitud óptima para el mismo período es un 3% (Figura 43). Esto último quiere decir que un 7% de los ejemplares capturados no han alcanzado la longitud de mayor rendimiento. Por otro lado, asumiendo un longitud media de madurez de 38 cm, más de dos tercios de los ejemplares capturados no alcanzaron a participar en al menos un evento reproductivo. Los indicadores señalan que la recuperación de la estructura del stock desde su condición de mayor deterioro alcanzada en el año 25 no es significativa y que las capturas presentes están por debajo de su valor óptimo, al mismo tiempo que el nivel de explotación actual no estaría permitiendo a una fracción importante del stock aportar al proceso reproductivo. La ausencia de megadesovantes en las capturas de los últimos 4 años advierte que la población de merluza común presenta escasa resiliencia contra eventos naturales tales como fallas en el reclutamiento debido a una combinación desfavorable de parámetros ambientales. 64

67 6.4 Resumen del status del stock de merluza común En los últimos diez años y luego de haber alcanzado un máximo de 1 millón 223 mil toneladas, la biomasa del stock de merluza común se redujo un 78% entre los años 2 y 25 y la pesquería produjo excedentes negativos. En este último año la razón de potencial desovante (RPD) alcanzó también un valor mínimo, que dependiendo del escenario analizado pudo encontrarse entre,19 y,24. Esto indica que el potencial reproductivo de la población se encontraba severamente comprometido y en condiciones bajo las cuales no se podía esperar una producción sostenida. Con posterioridad al año 25, la reducción en las cuotas de pesca y la implementación de una veda reproductiva durante el período de desove principal del recurso, redujeron las mortalidades por pesca de manera significativa y en el año 27 se observaron nuevamente excedentes positivos en esta pesquería. Dependiendo del escenario analizado, las estimaciones de la mediana de la RPD para el año 29 presentaron un rango de,27 a,33. Considerando que una población con una RPD en el intervalo,3 -,5 podría generar una producción sostenida, se puede apreciar entonces que en los últimos 4 años la recuperación del potencial reproductivo de población ha sido escaso. Además la composición de edades del stock y las capturas en el último año analizado, se caracterizan por estar compuestas mayoritariamente por individuos en los grupos de edad III y IV y por una pobre representación de ejemplares adultos. Los indicadores independientes de la evaluación del stock, basados en la composición de tamaños de las capturas, describen bien esta condición y muestran claramente que las capturas presentes están por debajo de su valor óptimo y que el actual nivel de explotación no estaría permitiendo que una fracción importante de los individuos capturados puedan aportar al proceso reproductivo y por lo tanto no promueve la reconstrucción de la población. De este modo y con base en los indicadores analizados, se puede señalar que la recuperación tanto del potencial reproductivo como de la estructura de edades del stock desde su condición de mayor deterioro alcanzada en el año 25 no es significativa. Se advierte también que la reducida abundancia de las clases de edad adultas mantiene una población poco resiliente y por lo tanto muy expuesta a los efectos de una eventual combinación desfavorable de parámetros ambientales. 65

68 7. SIMULACIÓN DE EFECTOS FUTUROS DE EXPLOTACIÓN A través de la simulación de los efectos de una explotación hipotética se busca entender como la población de merluza común podría responder ante diferentes escenarios de explotación futura. La simulación fue conducida bajo los supuestos considerados en el escenario 4 de evaluación (E4, Tablas 2 y 3). En ella se asumió además un patrón de explotación igual al de los últimos años del período analizado en la evaluación de stock y que el desembarque del año 29 alcanzaría el mismo valor controlado en el año 28. El efecto de mortalidad natural adicional por jibia no fue incluido. El fundamento de esto último es que su densidad en el área de la pesquería se ha reducido significativamente respecto de los años 24 a 25 (período en que su importancia relativa registrada en el crucero de evaluación de merluza común fue máxima; Lillo et al., 29b). La simulación consideró la incertidumbre respecto de los reclutamientos futuros, bajo la hipótesis que estos se comportarían de acuerdo a la función estimada para el período comprendido entre los años 199 y 29 (Figura 35). La incertidumbre respecto de los demás parámetros del modelo también fue considerada. En la proyección a 1 años, se adoptó una política de tasas de explotación constante de tal manera que la captura varió en forma proporcional a los cambios en biomasa. 7.1 Proyección de la población a los años 29 y 21 Las distribuciones de probabilidad de la biomasa total (edades 3+) proyectadas a los años 29 y 21, sugieren para el primer año que esta pudo encontrarse alrededor de las 532 mil toneladas y para el segundo, que la biomasa puede alcanzar las 551 mil toneladas. Ambas estimaciones se ubicaron con un 95% de confianza entre las 474 mil toneladas y 63 mil toneladas (Tabla 4; Figura 44). Tabla 4 Biomasa total (t) estimada de merluza común, proyectada a inicios de los años 29 y 21. Li E(X) Ls

69 Figura 44. Distribuciones de probabilidad de las estimaciones de biomasa total (t) de merluza común proyectadas a inicios de los años 29 y Proyección de la población a 1 años bajo diferentes escenarios de explotación De acuerdo con la simulación la aplicación de tasas de explotación por sobre,15 mantienen o reducen la biomasa actual en el mediano y largo plazo, lo que sucedería si se extrajeran capturas de alrededor de 7 mil a 85 mil toneladas (Figura 45). Solamente la explotación del recurso a tasas iguales o inferiores a,1 produce el crecimiento de la biomasa, particularmente la aplicación de tasas de explotación inferiores a este valor. Esto último significaría la extracción de capturas menores a 5 mil toneladas (Figura 45). 67

70 Figura 45. Proyección de la biomasa de merluza común y desembarques futuros bajo cuatro tasas de explotación constante y la hipótesis de reclutamientos constantes producidos por la función stock-recluta estimada para los años 199 a 29. En cuanto al potencial reproductivo de la población, la aplicación de tasas de captura inferiores a,1 (o la extracción de capturas iguales o menores a 5 mil toneladas) mantienen en el corto plazo el tamaño actual del stock reproductor, pero en el mediano a largo plazo podrían recuperar la biomasa desovante entre un 1% y un 8%, dependiendo del horizonte de tiempo analizado y de que tan cerca a,5 se fije la tasa de explotación (Figura 46). Esto significa que en el corto plazo, el potencial de reproducción (RPD) se mantendrá bajo,3, pero en el mediano plazo se comenzaría a incrementar dependiendo de cuanto más bajo que,1 se fije la tasa de explotación. Por el contrario, la aplicación de tasas de explotación del orden de,15 o mayores, mantendrá o reducirá la RPD por debajo de,25 (Figura 46). En consecuencia con lo anterior, tasas de explotación iguales o inferiores a,1 en el mediano plazo tienen una baja probabilidad de reducir el stock reproductor por debajo del nivel estimado para el año 29 y tasas de explotación mayores a,1 tienen una probabilidad de,4 o mayor de reducir la biomasa desovante presente (Figura 46). 68

71 Figura 46. Razón de biomasas, potencial reproductivo, capturas y riesgo de reducir la población presente, según cuatro tasas de explotación constante y asumiendo la hipótesis de reclutamientos constantes producidos por la relación stock reclutamiento estimada para el período Se calcularon además indicadores de desempeño de la población asumiendo como políticas de explotación las cuatro tasas analizadas. Los indicadores fueron calculados para horizontes de corto, mediano y largo plazo (3, 5 y 1 años) (Tablas 5, 6 y 7). Los indicadores señalados incluyeron: la razón de biomasa desovante respecto de la presente y respecto del potencial máximo sin explotación (BD F= ), la probabilidad de que la biomasa desovante en el futuro se encuentre bajo el 4% y 2% de BD F=, el riesgo de reducir la población presente y un nivel de captura para el año 21, según el riesgo de sobrepasar la tasa de explotación indicada. En un horizonte de 3 años, la aplicación de cualquiera de las políticas de explotación no permitirá visualizar un crecimiento significativo de la población desovante y su potencial se mantendrá en valores iguales o inferiores a 3,. Sólo la aplicación de una tasa de explotación de,5 permitiría observar algún incremento del stock reproductor en el corto plazo, el que podría ser equivalente a un 1% en biomasa. Esto equivale a extraer capturas no superiores a 24 mil toneladas (Tabla 5). Si bien ninguna de las políticas reviste en el corto plazo riesgo de colapso de la población, bajo las políticas de u=,15 o mayores, la probabilidad de reducir la biomasa presente es igual o mayor a,6 (Tabla 5). 69

72 Tabla 5 Razón de biomasa desovante, razón de biomasa desovante potencial (RPD), riesgo de no alcanzar BD 4%, riesgo de reducir la RPD bajo niveles sustentables, riesgo de reducir la biomasa desovante presente y percentil 5 de la CTP, en un horizonte de 3 años y bajo distintas tasas de explotación constantes. Políticas BD 212 /BD 29 1,11 1,5,99,93 BD 212 /BD F=,3,29,27,25 p(bd 212 /BD F= <,4) p(bd 212 /BD F= <,2) p(bd 212 /BD 29 <1,),2,17,56,9 CTP En un plazo de 5 años, los indicadores sugieren que la aplicación de la política u=,5 podría significar un crecimiento de 24% en la biomasa desovante y el incremento del potencial reproductivo a,34. La adopción de tasas de explotación del orden de,1, sólo contribuiría a mantener la condición presente, en tanto que es prácticamente seguro que la aplicación de tasas de explotación iguales o superiores a,15, reducirán la población por debajo de su nivel actual, posiblemente hasta una condición no sustentable (Tabla 6). De acuerdo con los indicadores, para promover algún grado de crecimiento poblacional se deberán extraer capturas inferiores a las 47 mil toneladas (Tabla 6). Tabla 6 Razón de biomasa desovante, razón de biomasa desovante potencial (RPD), riesgo de no alcanzar BD 4%, riesgo de reducir la RPD bajo niveles sustentables, riesgo de reducir la biomasa desovante presente y percentil 5 de la CTP, en un horizonte de 5 años y bajo distintas tasas de explotación constantes. Políticas BD 214 /BD 29 1,24 1,6,9,75 BD 214 /BD F=,34,29,24,21 p(bd 214 /BD F= <,4) p(bd 214 /BD F= <,2),27 p(bd 214 /BD 29 <1,),9,99 1 CTP

73 En el largo plazo, la aplicación de políticas de u,1 podrían materializar un crecimiento de la biomasa del orden de 24% a 7%, incrementando de manera acorde el potencial reproductor a valores objetivos comprendidos en el intervalo,3,5 (Tabla 7). La política de u=,5 tiene una baja probabilidad de producir una biomasa desovante por debajo del objetivo de 4% del potencial máximo sin explotación. En contraste, en el largo plazo es prácticamente seguro que la política u=,15 conduzca la biomasa a valores inferiores a los presentes y una política de u=,2 tiene un alto riesgo de producir un colapso de la población (Tabla 7). Tabla 7 Razón de biomasa desovante, razón de biomasa desovante potencial (RPD), riesgo de no alcanzar BD 4%, riesgo de reducir la RPD bajo niveles sustentables, riesgo de reducir la biomasa desovante presente y percentil 5 de la CTP, en un horizonte de 1 años y bajo distintas tasas de explotación constantes. Políticas BD 219 /BD 29 1,73 1,24,87,6 BD 219 /BD F=,47,34,24,16 p(bd 219 /BD F= <,4),4, p(bd 219 /BD F= <,2),6,95 p(bd 219 /BD 29 <1,),2,89 1 CTP De acuerdo con los indicadores, en el mediano y largo plazo, la aplicación de tasas de explotación inferiores a,1 promueve la recuperación de la biomasa desovante, lo que depende del horizonte de tiempo y la tasa explotación particular que se adopte. Por otro lado, en el corto plazo sólo tasas de explotación que se aproximen a,5 promueven una recuperación relativamente rápida de la población y en el largo plazo, esta tasa presenta una alta probabilidad de producir una biomasa desovante cercana al objetivo de 4% del potencial máximo sin explotación. Según los resultados de la evaluación del stock y el análisis de riesgo, la actual tasa de explotación se encuentra cercana a,8, lo que permitiría un crecimiento de la población en el mediano plazo. De este modo, si el objetivo es promover un crecimiento de la población se recomienda adoptar una política de u <,1, lo que implica una reducción en la actual cuota de captura a niveles inferiores al desembarque producido en el año 28. La reducción dependerá indudablemente del nivel de riesgo que se este dispuesto a asumir y de otros objetivos no biológicos. Desde este último punto de vista y considerando que a mediano plazo se tiene mayor incertidumbre, un nivel de captura aceptable podría estar cercano a las 47 mil toneladas. 71

74 8. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES De los análisis de evaluación, estatus y proyección del stock de merluza común, se concluye: Los reclutamientos de merluza común son de mayor magnitud a partir del año 199, sugiriendo el transito del stock a un régimen de mayor producción extendido entre los años 199 y 29. Los reclutamientos en este último período son más variables que los estimados para el primer período. La producción de clases anuales exitosas con posterioridad al año 199 permitió el crecimiento continuo del stock, el que alcanzo altos niveles de abundancia entre los años 1995 y 22, sustentando un incremento en las cuotas globales anuales de pesca y los desembarques. De acuerdo con la hipótesis de proporcionalidad entre la abundancia relativa de jibia y un factor adicional de mortalidad natural variable, la mortalidad máxima por esta causa fue alcanzada en el año 23, donde habría sido removido el 48% de la población con un equivalente en peso de toneladas. Para el año 28 se estimó una biomasa desovante cercana a las 321 mil toneladas y para el año 29, esta puede alcanzar las 396 mil toneladas. La recuperación tanto del potencial reproductivo como de la estructura de edades del stock desde su condición de mayor deterioro alcanzada en el año 25 no es significativa. Tasas de explotación iguales o inferiores a 1% tienen en el mediano plazo una baja probabilidad de reducir el stock reproductor por debajo del nivel estimado para el año 29. De todos los escenarios de explotación analizados y bajo el régimen actual de reclutamientos, sólo una tasa de explotación de 5% permitiría en el largo plazo recuperar la biomasa desovante a un nivel cercano al 4% del máximo potencial reproductivo en ausencia de explotación. Para promover un crecimiento del stock se recomienda adoptar una política de u <,1, lo que implica una cuota de captura al menos igual al desembarque producido en el año

75 9. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS Aguayo, M. y V. Ojeda Estudios de la edad y crecimiento de merluza común (Merluccius gayi gayi Guichenot, 1848) (Gadiformes - Merlucciidae). Invest. Pesq. (Chile) 34: Aguayo, M Biology and fisheries of Chilean hakes )M. gayi and M australis. En: Alheit, J. and T. Pitcher (Eds) Hake Fisheries, ecology and markets.. Chapman y Hall. 478 p. Alarcón, R. y H. Arancibia Talla de primera madurez sexual y fecundidad parcial en la merluza común, Merluccius gayi gayi (Guichenot, 1848), Cs. y Tec. Mar, (CONA) 16: Alheit, J. and T. Pitcher (Eds) Hake Fisheries, ecology and markets.. Chapman y Hall. 478 p. Arancibia, H. y M. Fuentealba Análisis de la alimentación de Merluccius gayi gayi (Guichenot, 1848) de Chile central, en el latgo plazo. Biol. Pesq., 22:5-11. Arancibia, H., M. Catrilao y B. Farías Evaluación de la demanda de alimento en merluza común y análisis de su impacto en pre-reclutas. Informe Final Proyecto N FIP 95-17, Universidad de Concepción, Fondo de Investigación Pesquera (FIP), Informe Técnico IT/ p. Arancibia, H. y L. Cubillos Evaluación de stock de merluza común (Merluccius gayi) de Chile centro-sur en el período por análisis de población virtual. Investigaciones Marinas, Valparaíso. 21: Beverton, R. J. H Patterns of reproductive strategy parameters in some marine teleost fishes. Journal of Fish Biology. 41: Bustos, L., R. Alarcón y P. Barraza. 26. Análisis de contenido estomacal. En: Tascheri, R., J. Sateler, H. Rebolledo, R. Alarcón, Bustos, L., P. Barraza, S. Nuñez, A. Sepúlveda y J. González. 26. Monitoreo de las Capturas de merluza común, Año 25. Informe Final FIP p. Alarcón, R. y H. Arancibia Talla de primera madurez sexual y fecundidad parcial en la merluza común, Merluccius gayi gayi (Guichenot, 1848), Cs. y Tec. Mar, (CONA) 16: Alarcón, R., L. Cubillos and C. Gatica. 28. Estimation of the biomass of jumbo squid (Dosidicus gigas) off Central Chile and its impact on Chilean hake (Merluccius gayi). CalCOFI Rep., Vol. 49:

76 Arancibia, H and S. Neira. 26. Assessing the potential role of predation by jumbo squid (Dosidicus gigas) and fishing on small pelagics (common sardine Strangomera bentincki and anchovy Engraulis ringens) and common hake (Merluccius gayi) in Central Chile, S In Olson, R. and Young, W. 26. The role of squid in open ocean ecosystems. Globec Report N 24. Report of GLOBEC-CLIOTOP/PFRP workshop, November 26, Honolulu, Hawaii, USA. 94 p. Balbontín F. y W. Fischer Ciclo sexual y fecundidad de la merluza, Merluccius gayi gayi, en la costa de Chile. Rev. Biol. Mar. Inst. Oceanol. Univ. Valparaíso. 17(3): Cerna, F. y C, Oyarzún Talla de primera madurez sexual y fecundidad parcial de la merluza común (Merluccius gayi, Guichenot 1848) del área de la pesquería industrial de la zona de Talcahuano, Chile. Invest. Mar. U.C.V. 26:31-4. Canales, C. P. Gálvez, C. Montenegro y S. Sateler. 27. Investigación Evaluación de Stock y CTP Merluza Común, 28. Informe Final proyecto BIP N IFOP-SUBPESCA. 56 p. Clark, W.G Groundfish exploitation rates based on life history parameters. Can. J. Fish. Aquat.Sci., 48: Cubillos, L. y H. Arancibia Evaluación del recurso merluza común (Merluccius gayi) de la zona centro-sur de Chile por análisis de reducción de stock. Revista de Biología Pesquera. 21: Cubillos, L., P. Sobarzo y H. Arancibia Análisis retrospectivo de la evalaución de merluza común (Merluccius gayi) utilizando análisis secuencial de la pobalción sintonizado. Biología Pesquera. 23: 19-3 Cubillos, L., R. Alarcón and A. Brante Empirical estimates of natural mortality for the Chilean hake (Merluccius gayi): evaluation of precision. Fisheries Research. 42: Ehrhardt, N.M Potencial impacts of a seasonal migratory jumbo squid (Dosidicus gigas) stock on a Gulf California sardine (Sardinops sagax caerulea). Bull. Mar. Sci. 49 (1-2), Fernández, F. y J. Vásquez La jibia gigante Dosidicus gigas (Orbigny, 1835) en Chile: Análisis de una pesquería efimera. Estudios Oceanológicos (Chile). 14: Field, J. C., A. J. Philips and W. A. Walker. 27. Range expansion and trophic interactions of the jumbo squid, Dosidicus gigas, in the California Current. CalCOFI Rep. Vol 48:

77 Francis, R.I.C.C Monte Carlo evaluation of risks for biological reference points used in New Zealand fishery assessments. Can. Spec. Publ. Fish. Aquat. Sci., 12: Froese, R. 24. Keep it simple: three indicators to deal with overfishing. Fish and Fisheries. 5: Galvez, P., J. Sateler, V. Escobar, J. Olivares, J. González y P. Toledo. 27. Programa de Seguimiento del Estado de Situación de las Principales Pesquerías Nacionales. Proyecto: Pesquería Demersal Zona Centro Sur y Aguas Profundas, 26. Sección II: Pesquería Demersal, 26. Informe Final SUBPESCA, Valparaíso, Chile, IFOP:136p. + Anexos. Gálvez M., A. Sepúlveda, C. Díaz, L. Miranda, H. Rebolledo y C. Cuevas Biomasa estacional de merluza común por área barrida por la flota industrial pesquera en la zona centrosur. FIP 96-33, 226 páginas. Gálvez, P., J. Sateler, J. Olivares, V. Escobar, V. Ojeda, C. Labrín, Z. Young y J. González. 28a. Programa de Seguimiento del Estado de Situación de las Principales Pesquerías Nacionales. Proyecto: Pesquería Demersal Zona Centro Sur y Aguas Profundas, 27. Sección II: Pesquería Demersal, 27. Informe Final SUBPESCA, Valparaíso, Chile, IFOP:164p. + Anexos. Gálvez, P., F. Balbontín, G. Claramunt y J. Sateler. 28b. Monitoreo de las condiciones reproductivas de merluza común durante la veda biológica, 27. Pre Informe Final FIP 27-28: 93p + FIGURAS; TABLAS Y ANEXOS. Gálvez, P, R. Wiff, J. Sateler, E. Diaz, A. Flores, V. Ojeda, C. Labrin, C. Vera, J. González y C. Bravo. 29. Programa de seguimiento del estado de situación de las principales pesquerías nacionales, Proyecto: Investigación Situación Pesquería Demersal Centro Sur y Aguas Profundas, 28, Sección II: Pesquería Demersal, 28. Informe Final SUBPESCA, Valparaíso, Chile, IFOP:19p. + Anexos. Ibáñez, C. and L. Cubillos. 27. Seasonal variation in the length structure and reproductive condition of the jumbo squid Dosidicus gigas (d Orbigny, 1835) off central-south Chile. Scientia Marina. 71(1): Harley, S. J. and M. N. Maunder. 23. Recommended diagnostics for large statistical models. 16 th Meeting of the Standing Committee on Tuna and Billfish. Inter-American Tropical Tuna Commision. SCTB16 Working Paper. MWG p. Harley, S. J. and M. N. Maunder. 25. Staus of bigeye tuna in the eastern Pacific Ocean. Pages in Stock Assessment Report 4. Inter-American Tropical Tuna Commision, La Jolla. 75

78 Holey S. and M. Maunder, 25. Status of Yellowfin tuna in the eastern pacific ocean in 24 and outlook for 25. Inter-Amer. Trop. Tuna Comm., Stock Assessment Report, 5:-. Jurado-Molina, J., Gatica, C y L. Cubillos. 26. Incorporating cannibalism into ana ge structured model for the Chilean hake. Fisheries Research. 82: 3-4. Lillo, S., V. Ojeda, J. Olivares, A. Saavedra, R. Tascheri, M. Braun, F. Balbontín, L. Cubillos, R. Bravo, S. Núñez, J. Ortiz y P. Torres. 22. Evaluación hidroacústica de merluza común, 21. Informe Final proyecto FIP p. Lillo, S., J. Olivares, M. Braun, E. Díaz, S. Núñez, A. Saavedra, J. Saavedra, R. Tascheri. 25. Evaluación hidroacústica de merluza común, año 24. Informe Final proyecto FIP Instituto de Fomento Pesquero. 166 p. Lillo, S., J. Olivares, M. Braun, S. Nuñez, A. Saavedra, J. Saavedra y E. Molina. 26. Evaluaciones hidroacústicas de merluza común, año 25. Informe Final proyecto FIP p. Lillo, S., M. Braun, E. Díaz, J. Olivares, S. Nuñez, A. Saavedra, J. Saavedra. 27. Evaluación hidroacústica de merluza común, año 26. Informe Final proyecto FIP Instituto de Fomento Pesquero. 166 p. Lillo, S., J. Olivares y E. Molina. 29a. Evaluación hidroacústica de merluza común, año 28. Informe Final proyecto FIP Instituto de Fomento Pesquero. 29 p. Lillo, S., E. Molina, J. Saavedra, J. Olivares, E. Díaz, J. Olivares, S. Nuñez, E. Navarro, S. Vásquez, R. Alarcón, A. Sepúlveda, M. Braun y A. Saavedra. 29b. Evaluaciones hidroacústicas de merluza común, año 29. Informe de Avance proyecto FIP Instituto de Fomento Pesquero. 87 p. Mace, P Relationships between common biological reference points used as thresholds as targets of fisheries management strategies. Can. J. Fish. Aquat. Sci.:51: Nigmatullin Ch.M., K.N. Nesis y A.I. Arkhipkin. 21. A review of the biology of the jumbo squid Dosidicus gigas (cephalopoda: Ommastrephidae). Fisheries Research 54: Ojeda, V.; J. Olivares; F. Balbontín; D. Garland; L. Cubillos; R. Alarcón; M. George-Nascimiento y A. Sepúlveda Validación de los métodos aplicados en la estimación de edad y crecimiento, y determinación de la mortalidad en merluza común en la zona centro-sur. Informe Final FIP 95-15, 129 p. 76

79 Payá, I., J. Sateler, M. Donoso y S. Mora Diagnóstico de las principales pesquerías nacionales Pesquerías Demersales. Peces Zona Centro-Sur. CORFO-IFOP (SGI- IFOP 92/3). 32 p. Paya, I., C. Oyarzun, R. Galleguillos y M. Oliva Unidades de stock en el recurso merluza común de la zona centro sur. Informe Final FIP Instituto de Fomento Pesquero. 72 p. Payá., I., R. Tascheri, C. Montenegro y H. Pool. 21. Investigación CTP merluza común, 22. Informe Final. Instituto de Fomento Pesquero. 58 p. Payá I., R. Tascheri, J. González, J. Sateler y J. Olivares. 25. Investigación captura total permisible merluza común, 26. Informe Final. Instituto de Fomento Pesquero. 4p. Payá I. 27. Investigación CTP merluza común, 26. Instituto de Fomento Pesquero. 42 páginas y 3 anexos. Payá I. 26. Investigación CTP merluza común, 25. Fase II. Instituto de Fomento Pesquero. 4 páginas y 3 anexos. Pope, J. G An investigation of the accuracy of virtual population analysis using cohort analysis. ICNAF Research Bulletin 9, Poulsen, E Informe al Gobierno de Chile sobre investigaciones biológicas acerca de los peces alimenticios de Chile, con referencia especial a la merluza. Informe FAO/ETAP Nº 45: Quinn II., T. J. and R. B. Deriso Quantitative Fish Dynamics. Oxford University Press. 542 p. Stratoudakis, Y., R. Fryer, R. Cook and G. J. Pierce Fish discarded from Scottish demersal vessels: estimators of total discards and annual estimates for targeted gadoids. ICES Journal of Marine Science. 56: Taipe, A., C. Yamashiro, L. Mariategui, P. Rojas and C. Roque. 21. Distribution and concetration of jumbo flying squid (Dosidicus gigas) off the Peruvian coast between 1991 and Fisheries Research. 69: Tascheri, R., S.Lillo, M. Rojas, R. Gamboa, P. Gálvez, C. Monytenegro, M. Braun, V. Valenzuela, H. Miles, M. Gálvez, H. Rebolledo, C. Cuevas, I. Paya Dinámica espacial y batimétrica del stock de merluza común en relación a su ciclo de vida en la zona centro sur. Informe Final FIP Instituto de Fomento Pesquero. 161 p. 77

80 Tascheri, R. J. Sateler, J. Merino, O. Carrasco, J González, E. Díaz, V. Ojeda, J. Olivares, R. Gili, R. Bravo, L. Cid. 23. Programa de Seguimiento del Estado de Seguimiento de las Principales Pesquerías Nacionales. Informe Final 22. Investigación Situación Pesquería Demersal Zona Centro-Sur. SUBPESCA - IFOP. 39 p. Tascheri, R., J. Sateler, H. Rebolledo, R. Alarcón, Bustos, L., P. Barraza, S. Nuñez, A. Sepúlveda y J. González. 26. Monitoreo de las Capturas de merluza común, Año 25. Informe Final FIP p. Thompson, G.G A proposal for a threshold stock size and maximum fishing mortality rate. Can. Wiff, R., J.C. Quiroz, R. Tascheri y F. Contreras. 28. Efecto de las tácticas de pesca en la estandarización de las tasas de captura de besugo (Epigonus crassicaudus) en la pesquería demersal multiespecífica en Chile central. Ciencias Marinas. 34(2): 1: 12. Zeidberg, L and B. Robinson. 27. Invasive range expansion by the Humboldt squid, Dosidicus gigas, in the eastern North Pacific. PNAS 14(31):

81 A N E X O S

82

83 A N E X O 1 Estandarización del esfuerzo de pesca industrial de la pesquería de merluza común

84

85 INSTITUTO DE FOMENTO PESQUERO / DIVISIÓN DE INVESTIGACIÓN PESQUERA 1 Introducción Las medidas de conservación y manejo que se basan en una asesoría científica, necesitan contar con información acerca de los cambios de la abundancia del recurso a través del tiempo, debido a que ésta es requerida por la mayoría de los modelos de evaluación de stock (Maunder y Punt, 24). El método de evaluación empleado en el caso del stock de merluza común es un modelo estadístico de captura a la edad, el cual es ajustado a la información de proporción de edades del desembarque y los cruceros hidroacústicos y también a las señales de abundancia relativa, producidas por los cruceros de evaluación hidroacústica y las derivadas de la pesquería con base en los datos de captura y esfuerzo de la flota industrial (Canales et al., 27; Tascheri et al., 28). En la generación de este último tipo de índice, se asume que las tasas de captura de la flota industrial son proporcionales a la abundancia del recurso y por esta razón, los datos de captura y esfuerzo deben ser estandarizados para remover posibles efectos de factores que influyen en la capturabilidad, haciendo que ésta no sea constante en el tiempo y/o espacio (Hinton y Maunder, 24). De acuerdo con lo anterior, se efectuó un análisis de estandarización empleando los datos de las bitácoras de pesca y características de la flota recopiladas por el IFOP entre los años 1983 y 28 (Gálvez et al., 29). La flota industrial que desarrolla la pesquería demersal en la zona centro sur Chile, se compone de barcos arrastreros hieleros con puerto base en Talcahuano (36 41 L.S.), San Vicente (36 44' L.S.) y San Antonio (33 35 L.S.), con una potencia de motor principal de aproximadamente 198 hp a 2.4 hp que efectúan sus operaciones de pesca en caladeros localizados sobre la plataforma continental y en la Unidad de Pesquería de merluza común, definida en el área marítima comprendida entre el paralelo 29 1,58 S. (límite norte de la IV Región) y el paralelo 41 28,6 S. (Punta Puga en la X Región). Los datos de captura y esfuerzo fueron sometidos a una validación detallada, luego de lo cual la flota que registró operación entre los años 1984 y 28 se compuso de 89 embarcaciones. De estos barcos, se seleccionaron un total de 33 como los más representativos y estables de la pesquería. Sin perjuicio de lo anterior, el conjunto definitivo de datos considerado para el análisis fue seleccionado mediante un criterio basado en la probabilidad de encontrar merluza común en la captura de los lances, dado la composición específica de su captura. Este método permitió identificar un conjunto de operaciones de pesca con una mayor intencionalidad de captura hacia el recurso. El modelo de estandarización asume una distribución normal del logaritmo de las tasas de captura condicionado de este modo los datos a las observaciones positivas de captura. Este supuesto fue fundamentado con base en un análisis descriptivo de los lances con captura cero registrados en ésta pesquería. 1 ANEXO 1

86 INSTITUTO DE FOMENTO PESQUERO / DIVISIÓN DE INVESTIGACIÓN PESQUERA Los factores e interacciones incluidos en el modelo de estandarización fueron seleccionados mediante un análisis de devianza, conservando en el modelo sólo los que explicaron un 5% o más de la devianza residual. Se probaron 3 modelos lineales generalizados mixtos, definiendo los factores asociados a los barcos y a la interacción entre los barcos y el efecto principal año, como efectos aleatorios e interacciones aleatorias, respectivamente. El modelo de estandarización definitivo fue luego elegido empleando el criterio de información de Schwarz. La serie de abundancia relativa estimada mostró una leve tendencia ascendente entre los años 1983 y 1993 y un incremento en el período , alcanzando un máximo entre los años 1999 y 22. El índice describió la caída de la abundancia del stock observada en los años 23 y 24 y sugirió un incremento entre los años 25 y ANEXO 1

87 INSTITUTO DE FOMENTO PESQUERO / DIVISIÓN DE INVESTIGACIÓN PESQUERA 2 Metodología 2.1 Datos Los datos empleados corresponden a los registros de lances de pesca de arrastre recopilados por el proyecto de monitoreo de la pesquería demersal centro sur y que es conducido por el Instituto de Fomento Pesquero (IFOP). Estos datos son registrados en las bitácoras de cada viaje de pesca, las que son recopiladas a bordo de los barcos por observadores del IFOP o en los puertos por el Servicio Nacional de Pesca (SERNAPESCA). En la actualidad, aproximadamente un 6% de las bitácoras es recopilado directamente por los observadores del IFOP (Gálvez et al., 28). Las bases de datos registran para cada lance de pesca, la localización geográfica en latitud y longitud, la fecha y las horas de fin de calado e inicio de virado, además de los detalles de la captura (captura retenida total y por especie) 2. Otras variables como la tasa de captura o la duración de los lances, son calculadas a partir de las ya disponibles. 2.2 Proceso de los datos Los datos de bitácoras de pesca, comúnmente contienen gran cantidad de códigos inválidos, valores no disponibles para determinadas variables o valores improbables. Antes de efectuar un mayor análisis, estos errores fueron revisados del modo que se indica a continuación: Para la revisión, limpieza y validación de los datos, se adoptaron una serie de criterios y rangos válidos para las variables a ser incluidas en la estandarización del esfuerzo. Las condiciones iniciales que debieron cumplir los datos fueron las siguientes: 1. El lance fue ejecutado entre los años 1984 y El lance presentaba un registro de tiempo de arrastre. 3. Todos los lances que no registraban la latitud y longitud inicial fueron excluidos. 4. El lance debió registrar una captura menor o igual a 6 t. 2 Sólo para un conjunto limitado de registros existe información acerca de las características (tipo de red, modelo, longitud de la relinga superior) y operación del arte (abertura de alas, altura de la relinga superior, de la red, profundidad de fondo), esto ocasiona que este tipo de variables no puedan ser incorporadas como predictores para un número significativo de años. 3 ANEXO 1

88 INSTITUTO DE FOMENTO PESQUERO / DIVISIÓN DE INVESTIGACIÓN PESQUERA 5. Todos los lances con captura inferior a 2 kg (1 cajas), fueron considerados no exitosos y convertidos a captura cero. 6. Los lances con una duración menor a 2 minutos o mayor a 6 h fueron excluidos. Los datos de la posición de inicio de cada lance de pesca, fueron validados seleccionando para el análisis sólo aquellos contenidos en el polígono que representa la unidad de pesquería de merluza común (D.S. N , MINECOM), cuyo límite sur fue extendido hasta el paralelo 42º S (Figura 1). Finalmente se calculó la cpue nominal (toneladas por hora de arrastre, t/h.a) y se eliminaron todos los datos por fuera de una banda de 3.5 desviaciones estándar. 2.3 Identificación de los barcos estables Los datos validados de operaciones de pesca contenían registros para un total de 89 barcos, los que operaron por un período que iba entre 1 y 2 años, en el cual efectuaron entre 1 y 591 lances por año (Tabla 1). Con base en esta información, se seleccionaron todos los buques que operaron en la pesquería como mínimo 6 años (con capturas de merluza común) y que durante este período hubiesen efectuado un mínimo de 199 lances por año (Tabla 1). 2.4 Definición de estratos espaciales y categorías de barco Las zonas consideradas en los modelos de estandarización, corresponden a los estratos de muestreo del crucero de evaluación directa de merluza común (Lillo et al., 22) (Figura 1). Zona I: ; Zona II: Zona III: ; Zona IV: Los buques a su vez fueron clasificados en las siguientes categorías de potencia de motor: 1) ; 2) ; 3) ; 4) Estas categorías dividen la flota en embarcaciones mayores a 1. hp y menores a este valor de potencia, subdividiéndolos a su vez en dos sub-categorías, las que se basan en antecedentes acerca del poder de pesca relativo de cada embarcación. Estas categorías se han empleado en prácticamente todos los modelos de estandarización para la flota industrial de merluza común construidos con anterioridad a este estudio. 4 ANEXO 1

89 INSTITUTO DE FOMENTO PESQUERO / DIVISIÓN DE INVESTIGACIÓN PESQUERA Figura 1. Izquierda: polígono que define la Unidad de Pesquería de merluza común, mostrando en rojo los lances de pesca cuyo posición fue considerada válida para la pesquería demersal centro sur. Derecha: lances de pesca dirigidos a merluza común, según los estratos espaciales empleados en la estandarización. 5 ANEXO 1

90 INSTITUTO DE FOMENTO PESQUERO / DIVISIÓN DE INVESTIGACIÓN PESQUERA Tabla 1. Código de barco, años de operación (con captura de merluza común) y lances efectuados por año de los barcos arrastreros que operaron en la pesquería de merluza común entre 1984 y 28. Datos de bitácoras de pesca (Fuente:IFOP). N orden Código buque Años Lances año N orden Código buque Años Lances año N orden Código buque Años Lances año ANEXO 1

91 INSTITUTO DE FOMENTO PESQUERO / DIVISIÓN DE INVESTIGACIÓN PESQUERA 2.5 Metodología de selección de registros El desarrollo de un índice de abundancia relativa basado en datos de captura y esfuerzo de una pesquería multiespecífica, involucra como primer paso la selección de los datos que son relevantes e informativos (este es un subconjunto de los datos disponibles; Punt et al., 2). Por relevantes e informativos, entendemos aquellos lances de pesca dirigidos a la especie de interés, dado que los cambios en la intencionalidad de captura son uno de los factores que comúnmente causan que la capturabilidad no sea constante en el tiempo (Maunder et al., 26; Quirijns et al., 28). Para seleccionar un conjunto de datos relevantes a la estandarización del esfuerzo, se empleó regresión logística para estimar la probabilidad de encontrar merluza común en la captura de cada lance, dada su composición de especies (Stephens y MacCall, 24). Esta composición fue definida como aquellas especies que representaron el 99,9% de la captura acumulada, ordenada por especie. El modelo logístico empleado fue el siguiente: S j π j = Pr{ Y j = 1} = 1+ S (1) j Donde, 1si secapturo merluza común en el lance j Y k = j sino se capturo merluza común en el lance j ; Sj = exp xijβi i= x ij : describe la presencia o ausencia de especies no objetivo en la captura; Los coeficientes βi cuantifican el impacto predictivo de cada especie, en tanto que el intercepto β, cuantifica la probabilidad de captura de la especie objetivo en ausencia de otras especies. El conjunto de lances utilizado en la estandarización, fue determinado usando un valor crítico, definido como el valor de π que minimizó el número de predicciones incorrectas. Los lances de pesca con valores de π por sobre este valor critico, fueron seleccionados para el análisis (Stephens y MacCall, 24). 2.6 Modelos estadísticos de las tasas de captura Inicialmente se ajustó un modelo lineal generalizado asumiendo una distribución normal para el componente estocástico e incluyendo todos los predictores que se consideraron podían influir las tasas de captura de esta flota y cuya información se encuentra disponible y es confiable. Se incluyeron además todas las interacciones (en los casos en que el balance de los datos así lo permitió) de primer orden con el efecto principal año. Se construyó una tabla de análisis de devianza, mediante un algoritmo que incrementó la complejidad del modelo en una manera secuencial (partiendo de un modelo que contenía sólo el efecto año), 7 ANEXO 1

92 INSTITUTO DE FOMENTO PESQUERO / DIVISIÓN DE INVESTIGACIÓN PESQUERA evaluando la reducción en la devianza residual por cada término agregado. Los predictores fueron seleccionados si la reducción en devianza resulto ser igual o mayor a un 5%. La tabla incluyó para cada variable explicatoria (factores, covariables e interacciones), el número de grados de libertad de cada factor adicional, la devianza residual, el cambio en la devianza debido a la incorporación de la variable explicatoria adicional, el porcentaje de la devianza total explicado por cada variable y el criterio de información de Akaike (AIC). Una vez seleccionados los predictores, los modelos de estandarización fueron definidos como modelos lineales generalizados mixtos (GLMM), incluyendo los factores asociados a los barcos y a la interacción entre los barcos y el efecto principal año, como efectos aleatorios e interacciones aleatorias respectivamente. Los efectos aleatorios probados incluyeron: i) las 4 categorías de barco como efecto aleatorio y su interacción con el efecto fijo año como interacción aleatoria; ii) un factor para cada barco como efecto aleatorio y su interacción con el efecto año; iii) sólo el factor barco como efecto aleatorio. Los modelos GLMM presentaron la forma siguiente: y/ ζ ~ GLM( ηφ, ) donde : η = X β + Zζ y ζ ~ N(, ( θ)) (2) Donde la matriz de diseño esta expresada en dos partes, X para los efectos fijos y Z para los efectos aleatorios (barco o categoría de barco y las interacciones con el efecto año). El uso de un modelo mixto, equivalió a asumir que las interacciones de un factor con el efecto año han surgido de cambios aleatorios en la población. La definición de las interacciones con el efecto año como interacciones aleatorias, permitió usar el efecto fijo año como un índice de abundancia (Candy, 24; Ortiz y Arocha, 24). La respuesta y en todos los modelos correspondió a la captura en toneladas, condicional al logaritmo del esfuerzo (horas de arrastre) que fue incluido en el modelo como un offset (Candy, 24). El modelo de estandarización fue escogido de entre estos 3 candidatos empleando el Criterio de información bayesiano o de Schwarz (BIC): D( ˆ θ ) + Kln( n) (3) MLE donde D( ˆ θ ) es -2 log verosimilitud, K es el número de parámetros y n es el tamaño de la muestra. MLE 8 ANEXO 1

93 INSTITUTO DE FOMENTO PESQUERO / DIVISIÓN DE INVESTIGACIÓN PESQUERA Se construyeron intervalos de confianza de 95% para la captura estandarizada de merluza común, usando el estimado de la varianza de la suma de predictores lineales empleados para formar las estimaciones de captura, calculado empleando la matriz de varianza-covarianza de los efectos fijos del modelo, calculando la estadística t, utilizando los estimados de captura en la escala del predictor lineal y transformando los límites del intervalo de confianza a la escala original, usando la función de enlace inversa. 2.7 Software Todos los algoritmos usados para producir los resultados incluidos en este anexo, fueron implementados en el lenguaje y ambiente para la computación estadística y gráfica R (R Development Core Team 29) y utilizando los paquetes siguientes: lme4 (Bates et al., 28); PBSmapping (Schnute et al., 28) y sp (Pebesma y Bivand, 25). 9 ANEXO 1

94 INSTITUTO DE FOMENTO PESQUERO / DIVISIÓN DE INVESTIGACIÓN PESQUERA 3 Resultados 2.8 Análisis de regresión logística Para el análisis de regresión logística se seleccionaron un total de 22 especies acompañantes de las capturas de merluza común (Figura 2A): merluza de cola (Macruronus magellanicus, cod.4), besugo (Espigonus crassicaudus, cod 54), congrio negro (Genypterus maculatus, cod. 111), pejegallo (Callorhynchus callorhynchus, cod. 11), jurel (Trachurus murphyi, cod. 26), merluza austral (Merluccius australis, cod. 2), congrio dorado (Genypterus blacodes, cod. 6), reineta (Brama australis, cod. 27), jibia (Dosidicus gigas, cod. 27), camaron nailon (Heterocarpus reedi, cod. 48), cojinoba (Seriolella violacea, cod. 41), raya volantín (Psammobatis chilensis, cod. 81), blanquillo (Prolatilus jugularis, cod. 47), raya (Raja sp, cod. 56), langostino colorado (Pleuroncodes monodon, 135), chancharro (Helicolenus lengerichi, cod. 7), cabrilla (Paralabrax humeralis, cod. 118), cojinoba moteada (Seriolella punctata, 29), cojinoba (Seriolela porosa, cod. 94), cabrilla (Sebates capensis, cod. 226), raya espinosa (Dipturus trachyderma, cod. 13) y cojinoba del sur (Seriolella caerulea, cod. 96). Los coeficientes de regresión logístico miden el poder predictivo de las especies acompañantes (Figura 2B). Los recursos merluza de cola, besugo, pejegallo, merluza austral, camaron nailon y langostino colorado, se encontraron asociados a la ausencia de merluza común en la captura, en tanto que la cabrilla, la raya espinosa y la raya volantín, se asociaron a la presencia de merluza común en la captura (Figura 2B). El valor crítico de probabilidad sobre el cual los lances se consideraron dirigidos a merluza común, estuvo claramente definido en,6, lo que condujo a seleccionar el 94,3% de los datos registrados en las bitácoras de la pesquería demersal centro sur (Figura 2C). Esto muestra que un alto número de registros contenidos en estas bitácoras, presentan potencial para entregar información acerca de la abundancia de merluza común. Esto se puede apreciar mejor en el histograma de las probabilidades de encontrar merluza común en la captura de los lances (Figura 2D). 1 ANEXO 1

95 INSTITUTO DE FOMENTO PESQUERO / DIVISIÓN DE INVESTIGACIÓN PESQUERA Figura 2. Resumen del análisis de regresión logistica: A) selección de las especies que representan el 99,9% de la captura acumulada; B) coeficientes del modelo logístico; C) Identificación del valor critico de selección de los registros; D) histograma de la probabilidad de encontrar merluza común en la composición de especies de los lances. 2.9 Descripción de los datos La distribución de los lances de pesca a través de las celdas espacio-tiempo por categoría de potencia de motor, permite apreciar que las zonas 2 y 3 ( S) presentan una mejor cobertura por parte de ambos componentes de potencia de motor de la flota, mientras que por el contrario, la zona 1 presenta una pobre cobertura por parte de ambas flotas (Tabla 2). 11 ANEXO 1

96 INSTITUTO DE FOMENTO PESQUERO / DIVISIÓN DE INVESTIGACIÓN PESQUERA Tabla 2. Distribución de los lances de pesca de la flota industrial de la pesquería demersal centro sur, por categoría de potencia de motor y zona, entre los años 1983 y 28. Datos de bitácoras de pesca (Fuente: IFOP). Potencia de motor menor a 1 hp mayor a 1 hp ZONAS ZONAS AÑO I II III IV I II III IV De esta tabla también se desprende que el estrato de barcos con potencia de motor mayor a 1. hp muestra mejor cobertura de la zona 4, respecto del componente de menor potencia (Tabla 2). También es evidente un incremento en el número de lances efectuados en esta zona por ambos subconjuntos de la flota a partir del año 24. En el año 28 el total de la flota redujo el esfuerzo de pesca en la zona 4 (Tabla 2). 12 ANEXO 1

97 INSTITUTO DE FOMENTO PESQUERO / DIVISIÓN DE INVESTIGACIÓN PESQUERA Una revisión de la proporción de lances con captura cero registrados en las bitácoras de la pesquería demersal centro sur, revela que su frecuencia anual es muy baja (<.9 %) y su tendencia no es coherente con las fluctuaciones de la abundancia de merluza común (Figura 3A). El producto entre el complemento de la proporción de lances nulos y la cpue calculada con los lances positivos (Figura 3B), produce una serie prácticamente igual a la serie original de cpue. Esto se debe a la baja frecuencia anual de lances nulos, lo que resulta en un efecto despreciable sobre las tasas de captura de merluza común (Figura 3C). Figura 3. (A): Tendencia temporal de la proporción de lances con captura cero en la pesquería demersal centro sur; (B): Evolución temporal de la cpue nominal; (C): Captura por unidad de esfuerzo nominal, multiplicada por el complemento de la proporción de lances nulos. Datos de bitácoras recopiladas en la pesquería demersal centro sur entre los años 1983 y 28. En acuerdo con el análisis descriptivo de los datos, la zona 1 ( S) fue excluida del análisis y los lances ceros no fueron considerados en la estandarización. Esto se asume de poca consecuencia para el resultado de la estandarización, dado que la biomasa del recurso se distribuye principalmente en las zonas 2 y 3 (Lillo et al., 22) y los lances cero registrados en las bitácoras de esta pesquería parecen no contener información acerca de la probabilidad de observar el stock. Su baja frecuencia podría deberse a que no son reportados, su captura es combinada con la captura de los lances exitosos o una combinación de esas causas. 13 ANEXO 1

98 INSTITUTO DE FOMENTO PESQUERO / DIVISIÓN DE INVESTIGACIÓN PESQUERA 2.1 Construcción del modelo de estandarización Los modelos lineales evaluados para proceder a la selección de las variables fueron los siguientes: ~ 1 ~ año ~ año + mes ~ año + mes + cat.hp ~ año + mes + cat.hp + zona ~ año + mes + cat.hp + zona + año:mes ~ año + mes + cat.hp + zona + año:mes + año:cat.hp ~ año + mes + cat.hp + zona + año:mes + año:cat.hp + año:zona El porcentaje de la la devianza total explicada por el modelo con el mayor número de predictores fue de un 48 %, lo que se considera alto para un modelo de tasas de captura. Tomando como referencia una devianza explicada igual o mayor a un 5%, los predictores retenidos fueron, la categoría de potencia de motor (CAT.HP) y la interacción entre el factor año y la categoría de potencia de motor. La interacción entre los factores año y mes no fue retenida, porque se consideró que su importancia es inflada por el factor año, a juzgar por el bajo valor de devianza explicado por efecto principal mes. Esto también se consideró apropiado, porque el modelo presentó singularidades en las interacciones de algunos de los meses con el año. Una situación similar se produjo en las interacciones entre algunos de los niveles de la categoría de potencia de motor y el factor año. Por esta razón, las 4 categorías de potencia de motor fueron posteriormente combinadas en dos categorías, definidas por las potencias de motor mayores y menores a 1. hp (Tabla 2). Tabla 3. Grados de libertad, devianza residual, cambio en devianza, porcentaje de la devianza total explicada y criterio de información de Akaike para cada factor e interacción de un modelo lineal generalizado de las tasas de captura de merluza común, asumiendo una distribución normal. Factor G.L Dev. res. delta dev. % dev. expl AIC p-value AÑO MES CAT.HP ZONA AÑO:MES AÑO:CAT.HP AÑO:ZONA Devianza total: ANEXO 1

99 INSTITUTO DE FOMENTO PESQUERO / DIVISIÓN DE INVESTIGACIÓN PESQUERA Los modelos de estandarización analizados fueron los siguientes: logu = log E + βa + H ζ + Y H ζ + ε (4) i 1i 26i 2i 26i 2 i logu = log E + βa + B ζ + Y B ζ + ε (5) i 1i 26i 33i 26i 33 i logu = log E + βa + B ζ + ε (6) i 1i 26i 33i i ε σ ζ θ 2 ~ N(, ); ~ N(, ( )) Donde U es la captura de merluza común en toneladas, E es el esfuerzo en horas de arrastre, A es el efecto fijo año, H el efecto aleatorio categoría de potencia, B es el efecto aleatorio buque, YH la interacción aleatoria año: categoría de potencia eyb la interacción aleatoria año:buque. Los valores de BIC para los modelos 4, 5 y 6 fueron, 38674, 36179, 37316, respectivamente. Los gráficos de los efectos aleatorios estimados para los buques y la distribución de los BLUP (best linear unbiased predictors) para la interacción buque:año correspondientes al modelo 5, permite sostener que la suposición de estos efectos como aleatorios es razonable (Figura 4). Figura 4. Efectos aleatorios estimados para los buques y distribución de las interacciones aleatorias buque:año, para un modelo lineal de las tasas de captura de merluza común registradas en la pesquería demersal centro sur entre los años 1984 y 28. Datos de bitácoras de pesca (Fuente: IFOP). 15 ANEXO 1

100 INSTITUTO DE FOMENTO PESQUERO / DIVISIÓN DE INVESTIGACIÓN PESQUERA La serie de abundancia relativa estimada empleando el modelo 5 mostró una leve tendencia ascendente con escasas variaciones entre los años 1983 y 1993 (Figura 5). Posteriormente, la abundancia se incrementó en el período y alcanzó un máximo entre los años 1999 y 22. El índice describe la caída de la abundancia del stock observada en los años 23 y 24 y sugiere un incremento entre los años 25 y 28 (Figura 5). Figura 5. Estimados puntuales de las tasas de captura anuales de merluza común registradas por la flota de arrastre que operó en la pesquería demersal centro sur entre los años 1983 y 28. Las estimaciones fueron obtenidas usando un modelo lineal generalizado mixto y asumiendo una distribución normal. Datos de bitácoras de pesca (Fuente: IFOP). 16 ANEXO 1

101 INSTITUTO DE FOMENTO PESQUERO / DIVISIÓN DE INVESTIGACIÓN PESQUERA 4 Referencias Bates, D., M. Maechler and Bin Dai. 28. lme4: Linear mixed-effects models using S4 classes. R package version Canales, C. P. Gálvez, C. Montenegro y S. Sateler. 27. Investigación Evaluación de Stock y CTP Merluza Común, 28. Informe Final proyecto BIP N IFOP-SUBPESCA. 56 p. Candy, S. 24. Modelling catch and effort data using generalised linear models, the Tweedie distribution, and random vessel effects: Longline fishery for Dissostichus eleginoides in CCAMLR Area CCAMLR document WG-FSA SAM-3/12:36 p. Gálvez, P, R. Wiff, J. Sateler, E. Diaz, A. Flores, V. Ojeda, C. Labrin, C. Vera, J. González y C. Bravo. 29. Programa de seguimiento del estado de situación de las principales pesquerías nacionales, Proyecto: Investigación Situación Pesquería Demersal Centro Sur y Aguas Profundas, 28, Sección I: Pesquería de Aguas Profundas, 28. Informe Final SUBPESCA, Valparaíso, Chile, IFOP:19 p. + Anexos. Hinton, M. and M. Maunder. 23. Methods for standardizing cpue and how to select among them. Inter-American Tropical Tuna Commission USA. SCTB16 Working Paper. MWG p. Lillo, S., V. Ojeda, J. Olivares, A. Saavedra, R. Tascheri, M. Braun, F. Balbontín, L. Cubillos, R. Bravo, S. Núñez, J. Ortiz y P. Torres. 22. Evaluación hidroacústica de merluza común, 21. Informe Final proyecto FIP p. Maunder, M.N. and A.E. Punt. 24. Standardizing catch and effort data: a review of recent approaches. Fish. Res., 7: Maunder, M. N., J. R. Sibert, A. Fonteneau, J. H. Hampton, P. Kleiber and S. J. Harley. 26. Interpreting catch per unbit effort data to assess the status of individual stocks and communities. ICES J. mar. Sci. 63: Ortiz, M and F. Arocha. 24. Alternative error distribution models for the standardization of catch rates of non-target species from a pelagic longline fishery: billfish species in the Venezuelan tuna longline fishery. Fisheries Research. 7: Pebesma, E.J. and R.S. Bivand, 25. Classes and methods for spatial data in R. R News 5. Punt, E. A., T. I. Walker, B. L. Taylor and F. Pribac. 2. Standardization of catch and effort data in a spatially-structured shark fishery. Fisheries Research. 45: ANEXO 1

102 INSTITUTO DE FOMENTO PESQUERO / DIVISIÓN DE INVESTIGACIÓN PESQUERA Quirijns, F. J., Poos, J. J. and Rijnsdorp, A. D. 28. Standardizing commercial CPUE data in monitoring stock dynamics. Accounting for targeting behaviour in mixed fisheries. Fisheries Research, 89(1): 1-8. R Development Core Team. 29. R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. ISBN , URL Schnute, J. T., N.Boers, R. Haigh and and A. Couture-Beil. 28. PBSmapping: PBS Mapping R package version Stephens, A. and MacCall, A. 24. A multispecies approach to subsetting logbook data for purposes of estimating CPUE. Fisheries Research 7: Tascheri, R., C. Canales, P. Gálvez, J. Sateler y J. C. Saavedra. 28. Investigación evaluación de stock y CTP merluza común, 29. SUBPESCA-IFOP. 78 p. 18 ANEXO 1

103 A N E X O 2 Formulación del modelo de evaluación

104

105 INSTITUTO DE FOMENTO PESQUERO / DIVISIÓN DE INVESTIGACIÓN PESQUERA 1. Condiciones iniciales El vector de abundancia a la edad (a=2-13) para el primer año de la serie es un parámetro resuelto por el modelo en condiciones de no-equilibrio: N = θ a, Dinámica de la población La abundancia es determinada como sigue,5m t 1 N ˆ a 1, t 1e Ca 1, t Na, t =,5M t 1 N + ˆ a, t 1 Na, t 1e C M t = M o + mt. Donde M o =,33 y m t =M + α cpue jibia ( ) ( ) 1 e a, t 1,5M t 1 e,5m t 1 a = 2 13 a = Reclutamientos Los reclutamientos son estimados por el modelo en torno a una relación stock recluta Ricker ε t Rt = αsbt 2 exp( βsbt 2) e donde la biomasa desovante se estima a inicios de agosto luego de descontada la captura como: SB t = M ( t ) a t N te Cˆ, a, a e 1 M t 12 siendo O la ojiva de madurez sexual a la edad y w el peso medio. O a w a, t 4. Capturas Las capturas son modeladas en términos proporcionales con el stock explotable a mitad de año μ t = Cˆ a, t = μ a, t Na, te μ a, t = μt Sa Yt Y = BMV N e t a 1,5M t t,5m t donde a indexa la edad, t el año. Asimismo, μ es la tasa de explotación, Y es el desembarque observado, w el peso medio y S el efecto edad-específico modelado en los siguientes términos: ANEXO 2. a, t S a w a, t

106 INSTITUTO DE FOMENTO PESQUERO / DIVISIÓN DE INVESTIGACIÓN PESQUERA S a = 1 + e a a5% ln(19) Δf 1 Este patrón de explotación considera dos períodos ; Índices de abundancia relativa Captura por unidad de esfuerzo (CPUE) de la flota arrastrera CPUE ˆ t = q f a N a, t e,5m f siendo q el coeficiente de capturabilidad de la flota determinado a través de su estimador maximoverosímil; f 1 CPUEt q = exp ln,5m t n1 t N a, te S a wa, t a n 1 es el número de años con información de CPUE Biomasa estimada en cruceros hidroacústicos Bha q c t = 1 c = q S a c a,5m t ( N e Cˆ ) a, t a, t e t S a w 1 M 12 t a, t w a, t c q el coeficiente de capturabilidad en cruceros hidroacústicos y específica en el crucero de la forma: 1 c S a es el efecto de eficiencia edad c a a5% ln(19) c = Δ 1 + c S a e En algunos escenarios la eficiencia edad específica del método de evaluación se asumió diferente para el período La componente estadística del modelo se relaciona con los supuestos acerca de los errores de observación y procesos. 2 ANEXO 2.

107 INSTITUTO DE FOMENTO PESQUERO / DIVISIÓN DE INVESTIGACIÓN PESQUERA ANEXO Modelo de error de las estructuras de edades de capturas por flota ) ˆ ln( ln,, f t a f t a p p p n L f = Donde = a t a t a f t a C C p,,, n=5 (tamaño de muestra efectivo) 7. Modelo de error de las estructuras de edades en los cruceros. ) ˆ ln( ln,, c t a c t a p p p L c = n Donde = a c t a c t a c t a N N p,,, y = a M t a M t a c a M t a M t a c a c y a t t t t e C e N S e C e N S p 2 1,.5, 2 1,.5,, ) ˆ ( ) ˆ ( ˆ, siendo c N la abundancia observada en los cruceros y n=5 (tamaño de muestra efectivo). 8. Modelo de error de los índices de abundancia relativa Captura por unidad de esfuerzo (CPUE) de la flota arrastrera 1 2,,5, 2 1 ln 2 1 ln cte w S e N q CPUE cv L a y a f a M t a f f y CPUE t f y + = 1.2 cv = Biomasa proveniente de cruceros hidroacústicos 2 2,,5,,5, 2 2 ) ˆ ( ln 2 1 ln cte w e C e N S q Bha cv L a y a M t a M t a c a c y B t t c y + = 2.1 cv = 9. Distribución de desvíos Reclutamientos ) (,.5 ~ 2 N ε

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109 INSTITUTO DE FOMENTO PESQUERO Unidad de Ediciones y Producción Blanco 839, Fono Valparaíso, Chile

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