{"id":73,"date":"2025-01-15T19:22:04","date_gmt":"2025-01-15T19:22:04","guid":{"rendered":"https:\/\/www.ifop.cl\/eem\/?page_id=73"},"modified":"2025-02-11T13:47:50","modified_gmt":"2025-02-11T13:47:50","slug":"evaluacion-de-estrategias-de-manejo","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.ifop.cl\/eem\/evaluacion-de-estrategias-de-manejo\/","title":{"rendered":"Evaluaci\u00f3n de Estrategias de Manejo"},"content":{"rendered":"

La Evaluaci\u00f3n de Estrategias de Manejo (EEM) es el uso de simulaci\u00f3n para evaluar el desempe\u00f1o de combinaciones de m\u00e9todos de evaluaci\u00f3n de stock y reglas de control de captura (estrategias de manejo) en presencia de incertidumbre, dados los objetivos de manejo que se han adoptado (<\/i>Smith et al. 1999<\/a>). La EEM involucra el desarrollo de modelos que describen el sistema de manejo completo, incluidas la din\u00e1mica subyacente de la poblaci\u00f3n, el esquema de recopilaci\u00f3n de datos, el m\u00e9todo de evaluaci\u00f3n de stock empleado para prestar asesor\u00eda al manejo y la(s) regla(s) de control de captura. El enfoque de la administraci\u00f3n pesquera mediante la EEM es completamente coherente con el enfoque precautorio<\/a> del manejo pesquero recomendado por FAO (Punt 2008<\/a>).<\/p>\n


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\nFigura 1. Esquema conceptual del proceso de modelaci\u00f3n de la evaluaci\u00f3n de estrategias de manejo (Punt et al. 2014<\/a>).
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Componentes de la EEM<\/h4>\n
Modelos operativos (MO)<\/h5>\n

Los modelos operativos contienen una descripci\u00f3n matem\u00e1tica del sistema pesquero, incluida la biolog\u00eda de la poblaci\u00f3n de peces, el patr\u00f3n hist\u00f3rico de explotaci\u00f3n de la(s) flota(s) pesquera(s) y los procesos de monitoreo empleados para recopilar los datos pesqueros. Los MO tambi\u00e9n incluyen los supuestos para el proceso de monitoreo de datos futuros empleados en las proyecciones y cualquier error de implementaci\u00f3n de las decisiones de manejo.<\/p>\n

Un proceso de EEM generalmente incluye un conjunto de MO diferentes, cada uno de los cuales representa una hip\u00f3tesis diferente sobre la posible din\u00e1mica de la pesquer\u00eda. 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.<\/p>\n

Estrategia de manejo (EM)<\/h5>\n

Las estrategias de manejo<\/a> (tambi\u00e9n denominadas procedimientos de manejo PM; Rademeyer 2007<\/a>) son un conjunto de reglas que convierten los datos pesqueros en recomendaciones de manejo (e.g., una captura total permisible (CTP), una talla m\u00ednima de extracci\u00f3n o alguna combinaci\u00f3n de reglas de control). El objetivo principal de la EEM es evaluar el desempe\u00f1o de diferentes EM a fin de identificar una EM que sea robusta a la incertidumbre del sistema pesquero.<\/p>\n

M\u00e9tricas de desempe\u00f1o (MD)<\/h5>\n

Las MD son expresiones cuantitativas de un objetivo de manejo que se utilizan como indicadores de la proximidad del valor actual de un indicador al objetivo, que suele ser un punto de referencia. Las MD pueden ser calculadas dentro del contexto de una EEM y de este modo se emplean para evaluar y comparar el desempe\u00f1o de un conjunto de EM candidatas.<\/p>\n

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Software <\/h5>\n

En el presente existe una escasez de cient\u00edficos calificados en evaluaci\u00f3n de poblaciones de peces, al mismo tiempo que la EEM se ha transformando en un tema dominante en este campo que requiere de la habilidad de realizar simulaciones de manera r\u00e1pida y eficiente. Una mayor demanda para este tipo de an\u00e1lisis no puede cubrirse con una oferta limitada de analistas sin un aumento de la eficiencia. Esto necesariamente requiere de una plataforma estandarizada, accesible y bien documentada para la implementaci\u00f3n de EEM que permita realizar sistem\u00e1ticamente estas pruebas permitiendo de este modo avanzar con mayor rapidez en este campo (Schnute et al. 2007<\/a>). <\/p>\n

Esta conclusi\u00f3n confluye con las gu\u00edas t\u00e9cnicas de buenas pr\u00e1cticas para la conducci\u00f3n de EEM que est\u00e1n soportadas en una s\u00edntesis de la experiencia acumulada de la implementaci\u00f3n de este tipo de estudios en los \u00faltimos 30 a\u00f1os, las que recomiendan construir los modelos operativos e implementar los procedimientos de manejo usando software que haya sido desarrollado para ser aplicado en una amplia variedad de situaciones, haya sido probado extensamente y que, idealmente, haya sido desarrollado espec\u00edficamente para evaluar estrategias de manejo (Punt et al. 2014).<\/p>\n

Con este fin, la SUBPESCA ha adoptado el uso de openMSE (Carruthers y Hordyk 2018<\/a>), una plataforma de software que ofrece numerosas ventajas para extender la implementaci\u00f3n de estudios de EEM, expeditando de este modo el proceso de formalizaci\u00f3n de los procedimientos de manejo en los planes de manejo pesqueros mandatados por la LGPA.<\/p>\n

OpenMSE<\/a> es un paquete de software desarrollado en la plataforma R (R Core Team 2023<\/a>) que se compone de tres librer\u00edas: para construir modelos operativos y simular la din\u00e1mica de una pesquer\u00eda (MSEtool<\/a>; Hordyk et al. 2023), condicionar modelos operativos con datos y aplicar m\u00e9todos de evaluaci\u00f3n de stock intensivos en datos (SAMtool<\/a>; Huynh et al. 2023) o aplicar estrategias de manejo en situaciones limitadas en datos (DLMtool<\/a>; Carruthers y Hordyk 2018). Estas librer\u00edas de software han sido aplicadas en un amplio rango de tipos diferentes de pesquer\u00edas, incluidas las pesquer\u00edas chilenas de merluza com\u00fan (Hordyk y Newman 2019<\/a>), anchoveta norte, camar\u00f3n nailon, merluza del sur y sardina austral.<\/p>\n

Los paquetes del software est\u00e1n dise\u00f1ados para implementar la simulaci\u00f3n de la din\u00e1mica de una pesquer\u00eda y el estudio del desempe\u00f1o de estrategias de manejo alternativas en un ciclo cerrado, simplemente interactuando con nueve objetos (Figura 2). El software incluye tambi\u00e9n un conjunto de res\u00famenes gr\u00e1ficos muy efectivos para visualizar los resultados.<\/p>\n


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Figura 2. Dise\u00f1o de openMSE, flujo de trabajo y proceso de EEM (MSE). El texto en rojo representa clases de objetos openMSE que contienen los par\u00e1metros necesarios para especificar la din\u00e1mica relacionada. El texto en azul representa los 6 pasos de las buenas pr\u00e1cticas de EEM seg\u00fan Punt et al. (2014) y est\u00e1n numerados en el orden en que se presentan en ese art\u00edculo. Modificado de Carruthers y Hordyk 2018<\/a>.<\/p>\n

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Los resultados se pueden visualizar en Slick<\/a>, una aplicaci\u00f3n para la presentaci\u00f3n de resultados de EEM y an\u00e1lisis de decisiones. Esta aplicaci\u00f3n est\u00e1 implementada como una plataforma en l\u00ednea (disponible gratuitamente y dirigida a un p\u00fablico general) para resumir los resultados de cualquier EEM a trav\u00e9s de 4 ejes principales:<\/p>\n