Documento de Especificación de las pruebas de EEM en Anchoveta Norte
1 Introducción
En febrero del año 2013, se publicó en el Diario Oficial de Chile la Ley 20.657, Ley General de Pesca y Acuicultura (LGPA), que cambió el paradigma predominante de manejo pesquero en Chile, debido a que el estado de explotación de las principales pesquerías nacionales se encontraba en su mayoría sobreexplotadas e incluso algunas en estado de colapso, siendo urgente poner a la conservación y el uso sostenible de los recursos como uno de los ejes rectores de la regulación de la actividad pesquera (Reyes et al. 2017). Entre estos cambios, fue la adopción del enfoque de precautorio para la pesca (FAO 1995), el enfoque ecosistémico para la pesca (FAO 2003) y el rendimiento máximo sostenible (RMS) basados en objetivos de manejo pesquero (Maunder 2008). Con esta legislación, además se establecieron los comités científicos técnicos y de manejo pesquero (Reyes et al. 2017) y se confirió mayor peso al asesoramiento científico en el proceso de toma de decisiones para establecer los niveles de captura total permisibles (Leal et al. 2010).
La LGPA introdujo el requisito de planes de manejo pesqueros obligatorios (PMP; Título II Párrafo 3° LGPA). Estos instrumentos de manejo vinculante y constituyen un documento fundamental en el actual marco de gobernanza institucional para la gestión de las pesquerías nacionales. Estos deben especificar los objetivos, las metas y el período para reconstruir o mantener las poblaciones de peces al nivel del RMS junto con las estrategias para alcanzar los objetivos y metas establecidos. El PMP para la anchoveta y sardina española de las Regiones Arica y Parinacota, Tarapacá hasta la Región de Antofagasta fue aprobado mediante Res. Ex. N° 1.197 del 9 de abril del 2018. El PMP declara una serie de objetivos operacionales asociados a estándares de manejo (indicador y punto de referencia) con los cuales se debe medir el progreso de la pesquería como consecuencia de la aplicación de medidas y/o acciones de manejo. Estos objetivos fueron sistematizados en cuatro dimensiones, biológica, ecológica, económica y social.
Para el caso de la dimensión biológica, el PMP declara llevar y mantener el stock de anchoveta a un nivel que permita asegurar la sustentabilidad biológica del recurso. Para tal efecto, el objetivo N°1.1 es llevar y mantener el recurso al RMS, y la medida de manejo asociada a este objetivo es establecer una captura biológicamente aceptable (CBA) basada en los puntos biológicos de referencia (PBR, Res. Ex. N° 291 del año 2015). Para el caso del stock de anchoveta del norte de Chile se establecieron proxies al RMS (Payá et al. 2014), los cuales fueron ratificados por el comité científico técnico de pequeños pelágicos (CCT-PP). Para la biomasa desovante al RMS (BDRMS) se estableció un valor igual al 50% de la biomasa desovante virginal (BD0) y para la mortalidad por pesca al RMS (FRMS) se estableció aquella mortalidad por pesca que en el largo plazo produce el 55% de la biomasa desovante por recluta (F55%BDPR). La regla de control para este objetivo es aplicar una mortalidad por pesca constante al nivel del RMS.
La evaluación de la estrategia de manejo (EEM) es el uso de la simulación para evaluar el desempeño de una combinación de métodos de evaluación de poblaciones y reglas de control de captura (estrategias de ordenación) ante la incertidumbre de objetivos pre-acordados (Smith et al. 1999). El enfoque de EEM implica el desarrollo de un marco que considere el sistema de manejo pesquero en su totalidad, incluida la dinámica poblacional de los peces, el esquema de recopilación de datos, el método de evaluación de poblaciones utilizado al proporcionar asesoramiento para el manejo pesquero y cualquier regla de control de captura. El enfoque EEM es totalmente consistente con el enfoque precautorio de la FAO para la ordenación pesquera (Punt, 2008). Sin embargo, aún no se ha evaluado formalmente el desempeño de las estrategias de manejo candidatas para la anchoveta del sur de Perú y el norte de Chile. En este escenario, los objetivos de una correcta EEM deben estar consensuados entre el equipo de científicos (IFOP), los miembros del comité de manejo (CM) y por los administradores pesqueros (SUBPESCA).
2 Especie estudiada
Engraulis ringens es una especie pelágica (Figura 1) que se distribuye principalmente entre los 4° LS hasta los 42° LS, distinguiéndose tres stocks; uno que va desde el norte y centro del Perú, otro que va desde el sur del Perú al norte de Chile y el último en la zona central de Chile (Claramunt et al. 2012). Para este estudio, el área de distribución de la anchoveta está comprendida entre el sur de Perú y norte de Chile (16°LS – 24°LS, Figura 2) en la cual la especie constituye una unidad stock independiente del norte-centro de Perú, norte-centro y centro-sur de Chile, siendo unaunidad de stock y pesquería independiente (Cubillos et al. 2007).
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\[\\[0.1cm]\] Es importante señalar que el stock de anchoveta del sur de Perú y norte de Chile se plantea como un stock independiente del stock de anchoveta de la III y IV región (Leal y Canales, 2014). Canales y Leal (2009) plantean que la anchoveta centro-norte podría corresponder a una unidad poblacional independiente de la ubicada al norte de los 25° LS, que recluta, crece y se reproduce en el área. Los cruceros oceanográficos desarrollados en la década de 1980 muestran focos discretos de desove (huevos y larvas) de anchoveta en las bahías de Caldera y Coquimbo (Rojas et al. 1983). Esto sugiere que la zona centro-norte de Chile podría representar un hábitat favorable para la anchoveta particularmente en las bahías de Caldera y Coquimbo, donde existen patrones de circulación y focos de surgencia (Valle-Levinson y Moraga, 2006) que podrían facilitar la retención y desarrollo de la anchoveta en estas bahías. Serra y Gil (1975) estudiaron la migración del stock de la anchoveta del sur de Perú y norte de Chile mostrando la ocurrencia de intensos y amplios movimientos migratorios hacia el sur de Perú en invierno y verano. Menos intensos y amplios son los movimientos migratorios de anchoveta con dirección hacia los 24° LS. Un estudio similar fue realizado por Martínez et al. (1998) reportaron resultados similares en términos de dirección e intensidad de las migraciones. Se plantea que en la zona comprendida entre los 24° LS y 25° LS al parecer no existirían las condiciones oceanográficas para permitir un flujo continuo que permita la residencia de focos anchoveta entre ambas zonas (Serra, com. pers.). Las poblaciones de Caldera y Coquimbo habrían surgido cuando en algunos años (y por razones ambientales, e.i. El Niño), la anchoveta de la zona norte expande su distribución hacia el sur de los 24° LS, colonizando las bahías de Caldera y Coquimbo donde procesos oceanográficos permiten el crecimiento y desarrollo de la anchoveta. Sin embargo, esta hipótesis no ha sido demostrada aún.
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3 Fundamentación de la EEM
Con el propósito de asegurar la pertinencia, confiabilidad y robustez de los PMP, la gestión técnica para el proceso de toma de decisión en pesquerías requiere avanzar desde el actual enfoque basado en la mejor evaluación de stock, hacia la Evaluación de Estrategias de Manejo (EEM), en consideración a sus capacidades para evaluar el desempeño de los procedimientos de manejo candidatos incluyendo el actual. En este contexto, los datos, la evaluación y la regla de control de captura (procedimiento de manejo) requieren ser evaluados a la luz de los requerimientos del manejo y del sector.
El Instituto de Fomento Pesquero (IFOP) es la institución de investigación encargada de brindar asesoramiento científico sobre los niveles de CBA que son consistentes con el objetivo del RMS. El modelo de evaluación de stock que actualmente es usado con propósitos de manejo pesquero en Chile ocupa información biológica-pesquera del sur de Perú y norte de Chile. El modelo de evaluación base es estructurado a la edad con información en tallas, para lo cual se emplea una clave talla-edad dinámica en tiempo y por fuente de información, el modelo asume una escala temporal semestral con dos reclutamientos y dos desoves por año, debido al extenso período de desove (6 a 8 meses) y el rápido crecimiento observado a través de anillos diarios de otolitos (Cerna y Plaza, 2016). Además, incorpora las biomasas totales acústicas del sur de Perú y norte de Chile, la biomasa desovante estimada a través del método de producción diaria de huevos de Chile, los desembarques y composiciones de longitud de las flotas comerciales para el sur de Perú y norte de Chile, y la abundancia a la talla del crucero acústico del norte de Chile (Espíndola, 2023). La evaluación de stock de anchoveta es actualizada dos veces al año, la primera ocurre en octubre de cada año (i) donde el stock es proyectado dos años con un supuesto en los reclutamientos futuros (4 semestres) y la segunda ocurre en marzo del año siguiente (i+1) con información actualizada completa del año anterior (i), el stock se proyecta un año incorporando una penalización en el último reclutamiento estimado por el modelo y el supuesto en los reclutamientos futuros (2 semestres).
Este procedimiento en el establecimiento de la CBA tiene un alto grado de incertidumbre. Esto se debe porque para la primera actualización (dos año proyectados), la CBA sólo depende del supuesto de reclutamiento que es ingresado en la proyección del stock. Y para la segunda actualización (un año proyectado), la CBA depende de la forma en que es penalizado el último reclutamiento estimado por el modelo de evaluación. Esta penalización se debe a un patrón retrospectivo positivo en los reclutamientos que estima el modelo de evaluación de stock. Para la penalización del último reclutamiento se ocupan dos relaciones basadas en los reclutamientos históricos estimados por el modelo de evaluación de stock y la biomasa de juveniles (<11.5 cm) que estima el crucero acústico del norte de Chile que se realiza a fines de cada año. Estas relaciones se diferencian según las condiciones ambientales (anomalías de la temperatura superficial del mar) que dominan la zona de estudio cuando se realiza el crucero acústico del norte de Chile.
La Evaluación de Estrategias de Manejo (EEM) es el uso de la simulación para evaluar el desempeño de combinaciones de métodos de evaluación de stock y reglas de control de captura (estrategia de manejo) en presencia de incertidumbre (Radeneyer et al. 2007), dados los objetivos de menejo que se han adoptado (Smith et al. 1999). La EEM implica el desarrollo de un marco que considere el sistema de manejo pesquero en su totalidad, incluida la dinámica poblacional de los recursos y de las flotas, el esquema de recopilación de datos, el método de evaluación de poblaciones utilizado al proporcionar asesoramiento para el manejo pesquero, y cualquier regla de control de captura. El desarrollo del marco de EEM para la administración pesquera chilena es totalmente consistente con el enfoque precautorio de la FAO para la ordenación pesquera (Punt 2008). El desempeño de estrategias de manejo actual y candidatas para la anchoveta del norte de Chile, incluida aquella definida en el PM, no han sido aún formalmente evaluadas mediante una EEM. La regla de control que actualmente se utiliza en anchoveta del norte de Chile es modelo basada (Rademeyer et al. 2007) y se encuentra definida en el PMP (Res. Ex. 1197/2018). Sin embargo, aún no se ha evaluado formalmente el desempeño de estrategias de manejo candidatas para esta pesquería.
El diseño preliminar para el estudio de la EEM de la anchoveta del norte de Chile consistió en i) identificar los principales ejes de incertidumbre biológica para el recurso anchoveta de manera de definir un conjunto acotado de modelos operativos referenciales (MO), ii) identificar un conjunto de procedimientos de manejo (PM) pesquero y iii) identificar un conjunto adecuado de métricas de desempeño (MD). Estos tres principales puntos del diseño del EEM fueron acordados junto a los científicos del IFOP, administradores pesqueros de la SSPA y miembros de los CCT-PP. Este documento describe las especificaciones técnicas del proceso de implementación de EEM en la pesquería de anchoveta norte y se considera en permanente revisión, y fue desarrollado en el taller presencial “Evaluación de Estrategias de Manejo para la implementación del Enfoque Precautorio en Anchoveta norte en el Contexto de la LGPA” desarrollado en Valparaíso entre el 31 de julio al 4 de agosto del 2023.
4 Introducción a openMSE
La SSPA es la institución responsable de la redacción de los términos técnicos de referencia (TTR) del proyecto de determinación del estatus y posibilidades de explotación biológicamente sustentables de anchoveta y sardina española, Región de Arica y Parinacota a la Región de Antofagasta, CBA al año 2024. Este proyecto señala un nuevo objetivo específico (V) que requiere explícitamente la participación de los expertos internacionales que desarrollan y mantienen el software openMSE y el uso de dicho software en la ejecución del mismo proyecto.
La librería openMSE es un paquete de software desarrollado en la plataforma R (R Core Team 2023), el cual es considerado como un paraguas, ya que contiene tres librerías principales para construir modelos operativos y simular la dinámica de una pesquería:
MSEtoolCorrespondiente al núcleo del paquete openMSE, el cual permite construir modelos operativos y simular la dinámica de una pesquería (Hordyk et al. 2023).SAMtoolCondicionar modelos operativos con datos y aplicar métodos de evaluación intensivos en datos (Huynh et al. 2023).DLMtoolAplicar estrategias de manejo en situaciones limitadas en datos (Carruthers and Hordyk 2018).
Los paquetes del software están diseñados para hacer simulaciones de la dinámica de la pesquería y el estudio del desempeño de estrategias de manejo alternativas en un ciclo cerrado, lo más simple y eficiente posible. Debido a que es una suite de aplicaciones desarrollada en R, los usuarios de openMSE se pueden beneficiar de todas las ventajas que el ambiente R ofrece (e.g., efectivo manejo de datos, una amplia colección de herramientas para el análisis de datos, librerías de análisis y representación gráfica).
Los paquetes que forman parte de openMSE poseen además buena documentación, gráficos de salida bien diseñados y un diseño orientado a hacer la EEM asequible a todos los usuarios, independientemente de su nivel de dominio de R. Estas características han hecho que este software sea atractivo para los administradores de las pesquerías chilenas. El hecho de que openMSE es software libre y de fácil acceso a través de la red de repositorios CRAN, contribuye a la facilidad en la comunicación y a la transparencia necesarias para un proceso exitoso de EEM.
5 Componentes de una EEM
5.1 Modelos operativos (MO)
Los modelos operativos contienen una descripción matemática del sistema pesquero, incluida la biología de la población de peces, el patrón histórico de explotación de la(s) flota(s) pesquera(s) y los procesos de monitoreo empleados para recopilar los datos pesqueros. Los MO también incluyen los supuestos para el proceso de monitoreo de los datos a futuro empleados en las proyecciones y cualquier error de implementación de las decisiones de manejo en las proyecciones.
Un proceso de EEM generalmente incluye un conjunto de MO diferentes, cada uno de los cuales representa una hipótesis diferente sobre la posible dinámica de la pesquería. Los MO deben representar las principales fuentes de incertidumbres del sistema pesquero. De este modo la EEM permite identificar una estrategia de manejo que sea robusta a este rango de incertidumbre.
5.2 Estrategía de manejo (EM)
Las estrategias de manejo (también denominadas procedimientos de manejo, PM) son un conjunto de reglas que convierten los datos pesqueros en recomendaciones de manejo (e.g. una captura biológicamente aceptable (CBA), una talla mínima de extracción o alguna combinación de reglas de control). El objetivo principal de la EEM es evaluar el desempeño de diferentes EM a fin de identificar un EM que sea robusta a la incertidumbre del sistema pesquero.
5.3 Métricas de desempeño (MD)
Las métricas o indicadores de desempeño se utilizan para evaluar el desempeño de los procedimientos de manejo. Las MD son indicadores cuantitativos que pueden ser calculados dentro del contexto de una EEM y de este modo se emplean para evaluar y comparar el desempeño de un conjunto de EM candidatas.
La EEM prueba recursivamente el impacto de los PMC a través de un período de tiempoproyectado mediante la simulación de datos y modelando el impacto de las recomendacionesde manejo del PM en el sistema simulado (representado por el modelo operativo que combinalas dinámicas de la población, explotación, observación e implementación). Basado en el de-sempeño en las simulaciones de la EEM un procedimiento puede ser seleccionado y utilizarsepara calcular una recomendación de manejo (Carruthers and Hordyk, 2018).
6 Desarrollo de modelos operativos
Durante el taller presencial se identificaron un conjunto de cuatro modelos operativos (MO). Estos cuatro MOs consideró las principales fuentes de incertidumbres discutidas con mayor frecuencia en el marco de los CCT-PP, entre las que se encuentran aspectos tales como: los parámetros de crecimiento (Cerna and Plaza, 2016), la mortalidad natural y la ojiva de madurez sexual a la talla (Hernández et al. 2023). De acuerdo con lo anterior, el MO1 corresponde al modelo base de evaluación de stock usado en el proceso actual de manejo pesquero de la anchoveta norte. El modelo base de evaluación stock es estructurado a la edad con información en tallas, para lo cual se emplea una clave talla-edad dinámica en tiempo y por fuente de información, el modelo asume una escala temporal semestral con dos reclutamientos y dos desoves por año, debido al extenso período de desove (6 a 8 meses) y el rápido crecimiento observado a través de micro incrementos diarios en los anillos de los otolitos (Cerna and Plaza, 2016). Además, incorpora las biomasas totales acústicas del sur de Perú y norte de Chile, la biomasa desovante estimada a través del método de producción diaria de huevos de Chile, los desembarques y composiciones de longitud de las flotas comerciales para el sur de Perú y norte de Chile, y la abundancia a la talla del crucero acústico del norte de Chile (Espíndola, 2023).
Dado el corto tiempo contemplado para la ejecución del proyecto EEM para la anchoveta norte se ha considerado esencial que el número MO’s posibles se mantenga asociado solamente con las principales fuentes de incertidumbre del MO1 que han emergido en las discusiones internas de los CCT-PP. En función de esto, se identificaron tres MO’s que se entregan en la Tabla 6.1. A sugerencia del experto, la identificación de MO’s está en función de dos ejes de incertidumbre (parámetro de crecimiento y patrón de madurez sexual), fue organizada en una grilla de incertidumbre la que se resume en la Tabla 6.2, Figura 3 y Figura 4.
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| Indetificador | Descripción |
|---|---|
| MO1 | Condicionado con el modelo base de evaluación de stock, incluye los parámetros de crecimiento y mortalidad natural basado en micro incrementos diarios (Cerna and Plaza, 2016) y ojiva de madurez estimada por Martínez et al. (2009) |
| MO2 | Condicionado a los parámetros de crecimiento y mortalidad natural basado en macro anillos (Serra y Canales, 2012; Plaza et al. 2012) y la ojiva de madurez del modelo operativo MO1 |
| MO3 | Condicionado a la ojiva de madurez presentada por Hernández et al. (2023) usando los parámetros de crecimiento y mortalidad natural del modelo operativo MO1 |
| MO4 | Condicionado a los parámetros de crecimiento y mortalidad natural basado en macro anillos (Serra y Canales, 2012; Plaza et al. 2012) y la ojiva de madurez presentada por Hernández et al. (2023) |
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| Crecimiento actual | Crecimiento alternativo | |
|---|---|---|
| ojiva de madurez actual | MO1 | MO2 |
| ojiva de madurez nueva | MO3 | MO4 |
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Durante el taller presencial se presentaron los nuevos antecedentes sobre la ojiva de madurez sexual a la longitud estimados por el Programa de Seguimiento de las Principales Pelágicas de la Zona Norte de Chile (Hernández et al. 2023) que dan cuenta de una madurez más temprana de los individuos para los años 2022, 2021 y 2020. Además, se muestra la ojiva de madurez empleada en el actual modelo base de evaluación de stock (Martínez et al. 2009). Para los MOs 1-2 se emplea la ojiva de madurez actual (modelo base) y para los MOs 3-4 se emplea la ojiva de madurez del año 2022 (Figura 4).
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7 Supuestos de la dinámica en el MO
7.1 Error de proceso del reclutamiento
El error de proceso en el modelo operativo utiliza la misma desviación estándar del modelo base y considera la autocorrelación de los reclutamientos históricos tomados de las estimaciones del modelo base de evaluación de stock. Durante el taller presencial, se discutió la distribución del reclutamiento durante dos eventos al año. Con relación a lo anterior, se distribuyeron valores promedios para el primer y segundo semestre, respectivamente. Las desviaciones de los reclutamientos para el período de la proyección son generadas de una distribución log-normal, con una desviación estándar (Figura 5) igual a 0.82 y factor de autocorrelación al primer retraso reportadas por el modelo de evaluación. Se observó que había una autocorrelación negativa de retraso -1 en los reclutamientos semestrales (independiente de la estructura anual). Por lo tanto, el reclutamiento proyectado fue muestreado con autocorrelación negativa (p=-0.25) con base al reclutamiento estimado para el período 2000-2022 a partir del condicionamiento de MO1. Posteriormente, los valores muestreados se ajustaron de manera que la media aritmética en el primer y segundo semestre sea igual al promedio histórico del primer y segundo semestre. En la Figura 6 se muestra un ejemplo de los reclutamientos proyectados para nueve simulaciones.
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7.2 Parámetros de historia de vida
Respecto a este tema, la discusión estuvo asociada a los parámetros de crecimiento y la ojiva de madurez. Los parámetros de crecimiento supuestos (Figura 3) para el acondicionamiento de los modelos operativos se basaron en la lectura de macro anillos (Plaza et al. 2012), y la lectura de micro anillos diarios (Cerna and Plaza, 2016). Una vez definidos los parámetros de crecimiento, se discutió sobre la ojiva de madurez presentada por Hernández et al. (2023). Estos resultados fueron expuestos durante el taller, donde se confirma una disminución de la longitud media de madurez (L50), con una determinada variabilidad interanual (ver Figura 4 para el detalle de los escenarios alternativos).
7.3 Selectividad
El patrón de selectividad para cada flota se mantuvo de acuerdo con la configuración y cambio temporal incluidos en el actual modelo de evaluación de stock de la anchoveta.
7.4 Error de implementación
No hay errores de implementación explícitos en el MO. Sin embargo, de la manera que está diseñado, este error se encuentra implícito en el PM actual. La “hiper-regla”, que opera en la pesquería de la anchoveta norte, determina que sin importar la CBA recomendada (en el hito 1 o 2), la CBA final siempre será la mayor de estas. De acuerdo con lo anterior, el error de implementación tiene lugar cuando la CBA adoptada es la recomendada en el primer hito (mayor que el valor en el segundo hito).
7.5 Error de observación
El error de la captura e índices de abundancia es tomado de los residuos del condicionamiento del MO. Los tamaños muestrales para la función de las muestras corresponden a los modelos de evaluación principalmente para la estructura de tamaño de la flota y crucero. Hay una diferencia entre la función de los tamaños muestrales y la función de probabilidad. El tamaño de muestra para la distribución multinomial de la composición para todas las flotas y el crucero fue fijado en 500 para representar un nivel de muestreo con alta precisión.
8 Procedimiento de manejo (PM)
La LGPA introdujo los PMP obligatorios, estos deben especificar los objetivos, las metas y el período para reconstruir o mantener las poblaciones de peces al nivel del RMS junto con las estrategias para alcanzar los objetivos y metas establecidos. El PMP para la anchoveta norte fue aprobado el 9 de abril del 2018 (Res.Ex. N° 1.197), este declara una serie de objetivos operacionales asociados a estándares de manejo (indicador y punto de referencia) con los cuales se debe medir el progreso de la pesquería como consecuencia de la aplicación de medidas y/o acciones de manejo. El PMP declara llevar y mantener el stock de anchoveta a un nivel que permita asegurar la sustentabilidad biológica del recurso. Para tal efecto, el objetivo N°1.1 es llevar y mantener el recurso al RMS, y la medida de manejo asociada a este objetivo es establecer una captura biológicamente aceptable (CBA) basada en los puntos biológicos de referencia (PBR, Res. Ex. N° 291 del año 2015).
Para el caso del stock de anchoveta del norte de Chile se establecieron proxies al RMS (Payá et al. 2014), se ópto por usar PBRs sustitutos y no los PBR al RMS directamente, dado que son de fácil interpretación y su probada robustez y precautoriedad. Posteriormente, estos PBRs fueron ratificados por el comité científico técnico de pequeños pelágicos (CCT-PP) y recomendó los siguientes:
\[\begin{equation} B_{RMS}=0.5B_{0} \end{equation}\] \[\begin{equation} B_{LIM}=0.5B_{RMS} \approx 0.25B_{0} \end{equation}\] \[\begin{equation} F_{RMS}=F_{55\%BDPR} \end{equation}\]donde, BRMS es la biomasa desovante en el RMS, BLIM es la biomasa desovante límite, B0 es la biomasa desovante en equilibrio en ausencia de pesca, F55%BDPR es la mortalidad por pesca que en el largo plazo produce el 55% de la biomasa desovante por recluta (BDPR) y FRMS es la mortalidad por pesca en el RMS. La regla de control para este objetivo es aplicar una mortalidad por pesca constante al nivel del RMS.
Dado que el stock compartido de anchoveta es manejado en forma independiente por cada país y no existe actualmente un manejo pesquero conjunto, es necesario asumir algunas suposiciones sobre el procedimiento de manejo para la pesquería peruana. Las recomendaciones de captura para la zona sur del Perú son frecuentemente realizadas por científicos del IMARPE, y en su última recomendación aplicaron el modelo de producción excedentaria de Pella-Tomlinson (1969) re-parametrizado, estocástico y diferenciable usando información anual de la biomasa acústica estimada para la zona sur y de las capturas (PRODUCE, 2021). Las recomendaciones de captura hechas por el IMARPE para la zona sur del Perú son equivalentes a una tasa de explotación cercana al 0.30.
La evaluación de stock hecha por el IMARPE podría no ser replicada en el actual EEM debido a las diferentes series de datos usadas, es decir, los datos de captura comienzan el año 1969 y la configuración detallada del modelo de evaluación SPiCT no es conocida. Entonces para la pesquería peruana se asume una tasa de explotación constante igual a 0.3. En el modelo operativo, la captura anual es de un 30% de la biomasa vulnerable para la pesquería peruana, calculada al comienzo del primer semestre. La CBA que los PM producirán será asignada a la pesquería chilena y la captura adicional peruana corresponderá al supuesto descrito anteriormente. La captura peruana en el primer semestre es de un 75% de la captura anual basada en los porcentajes históricos durante 2000-2022.
Los procedimientos de manejo identificados, a partir de las discusiones internas del taller y entre los miembros de la Subsecretaría de Pesca y Acuicultura, sobre las prioridades de los PM para la pesquería de anchoveta norte se identificaron los siguientes:
Sin captura
Se evalúa el nivel de abundancia máximo y variabilidad en el reclutamiento que puede alcanzar el stock bajo una condición sin captura (ver Figura 11).
Manejo perfecto
Se considera una mortalidad por pesca al 55% de la biomasa desovante por recluta combinada para la pesquería de Chile y Perú (ver Figura 11).
8.1 PM actual: no se ajusta el patrón retrospectivo para la CBA
La evaluación de stock de anchoveta es actualizada dos veces al año. La primera actualización ocurre en octubre de cada año (i) donde el stock es proyectado cuatro semestres (dos años) haciendo un supuesto acerca de los reclutamientos diferenciados por semestre y la captura igual a la CBA del año i (la captura del primer semestre ha ocurrido y la del segundo semestre es la diferencia con respecto a la CBA del año i). La segunda actualización ocurre en marzo del año siguiente (i+1) con información completa del año anterior (i), donde el stock se proyecta dos semestres (un año) nuevamente haciendo un supuesto en los reclutamientos futuros diferenciados por semestre. Para una futura exploración de PM se realizará un ejercicio con un solo reclutamiento (como caso excepcional, por ejemplo, para escenarios del ENSO), señalado por la Subsecretaría de Pesca y Acuicultura.
La CBA es calculada en cada uno de los hitos de asesoría. Administrativamente, la CBA oficial es el valor determinado en el segundo hito, pero la pesquería operará basada en el valor más alto de los dos hitos de asesoría. Las recomendaciones de la CBA son realizadas en escala anual. En la proyección, la captura de la pesquería chilena en el primer semestre es un 56% de la captura anual basada en las proporciones históricas durante el período 2000-2022.
8.2 PM actual con rho de Mohn - se ajusta el patrón retrospectivo para la CBA
El procedimiento de manejo actual tiene un alto grado de incertidumbre, ya que en la segunda actualización la CBA depende si el último reclutamiento estimado por el modelo de evaluación es penalizado o no. Esto se debe a que el modelo de evaluación actual presenta un patrón retrospectivo positivo en los reclutamientos (Espíndola, 2023). Anticipando a que este patrón sea incorporado en la proyección, se aplica el estadístico de rho de Mohn (Mohn, 1999; Hurtado-Ferro et al. 2015; Huynh, 2022) para la estimación de la CBA. Durante la proyección del stock de anchoveta, los reclutamientos estimados al último semestre se corrigen en base al parámetro de rho de Mohn:
\[\begin{equation} \tilde{R}=\frac{\hat{R}}{1+\rho} \end{equation}\]Donde \(\tilde{R}\) es el reclutamiento ajustado, \(\hat{R}\) es el último reclutamiento estimado por elcmodelo de evaluación, y el estadístico rho de Mohn (\(\rho\)) para el reclutamiento es calculado acpartir de un análisis retrospectivo, el cual consiste en ir eliminando series de datos hasta los últimos 5 años más recientes (en pasos anuales). Las estimaciones de un modelo consistente a lo largo del tiempo (sin patrón retrospectivo) debería tener un \(\rho=0\). El ajuste rho de Mohn se realiza en ambos pasos de tiempo del procedimiento de manejo.
El modelo de evaluación utilizado en este PM es el Modelo de Acondicionamiento Rápido (RCM), codificado en TMB y distribuido en el paquete SAMtool de R, y es una aproximación de la evaluación de stock actual de anchoveta codificada en ADMB. No es técnicamente factible probar la evaluación actual en una simulación de circuito cerrado debido al tiempo de ejecución del modelo. Dado el mismo conjunto de datos, las tendencias y la magnitud de las estimaciones históricas de la biomasa desovante son similares entre los dos modelos (Figura 7). Es importante destacar que RCM tiene el mismo comportamiento retrospectivo (Figura 8) que el modelo base de evaluación de stock.
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8.3 PM basado en una aproximación empírica, modelo basado simple
Este PM emplea la regla empírica propuesta por Canales and Cubillos (2021) la que se basa en los valores de referencia en la captura y los valores de los cuantiles para la biomasa desovante estimada en el crucero de huevos. Los niveles de capturas representan los niveles históricos en las capturas anuales de diferentes períodos. Durante el taller presencial se acordó implementar esta regla de control usando tanto datos del crucero de huevos como del crucero acústico. El nivel de captura de referencia fue acordado para ambos casos como un valor de referencia anual de 570 mil t. como representativo de los últimos años (2008-2022). Y los valores de los índices para cada caso corresponderá a los mismos criterios empleados por Canales and Cubillos (2021) (Figura 9). El índice de referencia promedio (Iref) para las series históricas de los cruceros acústicos y el crucero de huevos alcanza un valor promedio 456 mil t.
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\[\\[0.1cm]\] En la Tabla 8.1 se resumen los diferentes procedimientos de manejo detallados anteriormente y acordados por los participantes durante el taller presencial.
| Nombre | Descripción |
|---|---|
| PM_actual | No se ajusta el patrón retrospectivo para la CBA |
| PM_rho | Se ajusta el patrón retrospectivo para la CBA con rho de Mohn |
| Empirico_570 | PM basado en los índices. La referencia en la captura es de 570 mil t. |
| Empirico_430 | PM basado en los índices. La referencia en la captura es de 430 mil t. |
| 75% del PM empírico 570 | |
| Empirico_710 | PM basado en los índices. La referencia en la captura es de 710 mil t. |
| 125% del PM empírico 570 | |
| Sin_captura | Procedimiento de referencia con F=0. |
| Manejo_Perfecto | Procedimiento de referencia con conocimiento perfecto de la abundancia y |
| puntos de referencia al RMS, F55%BDPR (valor del modelo operativo) |
9 Medidas de desempeño (MD)
A partir del diálogo en torno a los potenciales intereses que la Subsecretaría de Pesca y Acuicultura considera prioritarios, se definieron métricas que serán revisadas una vez que las estimaciones hayan evaluado la condición del recurso anchoveta norte. Lo anterior, se realizará en tres períodos de tiempo: corto (1-2 años), medio (3-7 años) y largo plazo (8-15 años).
Para el criterio de la selección de un PM se pondrá atención en la revisión de largo plazo. Sin embargo, el corto y mediano plazo podrá ser revisado como parte del proceso de evaluación del comportamiento del PM. No obstante, los analistas expertos advierten que, dada las características biológicas de la historia de vida de la anchoveta norte, a corto plazo es imposible poder testear la robustez de una medida de desempeño ya que los plazos serían muy breves para lograr una estabilización del stock proyectado. Las medidas de desempeño fueron clasificadas en tres ejes prioritarios, estos son resumidos en la Tabla 9.1. En la Figura 12 se muestran los niveles de probabilidad asociados a los procedimientos de manejo y medidas de desempeño para los ejercicios evaluados durante el transcurso del taller.
9.1 Objetivos asociados a la sustentabilidad del recurso
- Probabildiad de que el stock, tal como se representa en los modelos operativos individuales,se encuentre en la región verde (BD \(>\) 0.9 BDRMS y F \(<\) 1.1FRMS) en el diagrama de fase o Kobe plot (Figura 10 y 11).
- Probabilidad de alcanzar una biomasa asociada al RMS (BD \(>\) 0.9 BDRMS).
- Probabilidad de no estar en un escenario de sobrepesca (F \(<\) 1.1 FRMS).
- Probabilidad de no encontrarse en la región de agotamiento (BD \(>\) 0.5BDRMS).
9.2 Objetivos asociados a la estabilidad
- Maximizar la CBA (captura media).
- Minimizar la variabilidad de la captura. La variabilidad de la captura no supere un cierto valor de referencia.
9.3 Objetivos asociados al PM actual
- Evaluación de la tolerancia del error de implementación en el PM actual. Este objetivo busca evaluar cuántas veces la CBA del segundo hito es mayor que la CBA del primer hito.
| Nombre | Objectivo de manejo | Medida de desempeño | Categoría |
|---|---|---|---|
| NSE | Evitar que el stock se encuentre en sobre-explotación | P(BD > 0.9 BDRMS) | Biológica |
| NSP | Evitar que el stock se encuentre en sobrepesca | P(F < 1.1 FRMS) | Biológica |
| NZR | Evitar que el stock se encuentre en la zona de agotamiento | P(BD > BDRMS) | Biológica |
| ZV | El stock se encuentre en la región verde del diagrama de fase | P(BD > 0.9 BDRMS) y P(F < 1.1 FRMS) | Biológica |
| CBAprom | Maximizar la CBA | Captura promedio | Pesquera |
| CBAav | Estabilidad en la CBA | Variabilidad de la captura promedio entre años | Pesquera |
| CBAcon | Consistencia en la CBA | P(CBAH2 > CBAH1) | Pesquera |
Nota: NSE=no sobre-explotación, NSP=no sobrepesca, NZR=no zona roja, ZV=zona verde (ver Figura 10).
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