1. METAPOBLACIONES, MÁXIMO RENDIMIENTO SOSTENIBLE
Y MANEJO PESQUERO DEL JUREL Trachurus murphyi
EN EL PACIFICO SUR
François Gerlotto
Lima, 20 de Marzo de 2013
Manta,
22-23 de Enero de 2013

2. Manejo pesquero: un fracaso global
Estado de las poblaciones marinas explotadas en el mundo, desde 1950
(Pauly, 2007, con datos de la FAO)
¿Un fracaso que se debe a razones coyunturales repetidas, o sistémicas?

3. El jurel del Pacifico Sur: un caso ejemplar
Extensión de las pesquerías internacionales de jurel en el Pacifico Sur
New El cinturón del jurel
Zealand
Perú
Europe + others
USSR
Russia + China + others
(+ Chile offshore)
Chile
CHILE PERU E.U USSR/RUSSIA

4. Los problemas del manejo pesquero del jurel en el Pacifico Sur
A pesar de inversiones importantes
en investigación pesquera, las
pesquerías tuvieron que acompañar
URSS/Rusia
Perú pasivamente una caída :
Centro Chile de 5 M. toneladas (1995)
Norte Chile a 0.5 M. toneladas (2011)
Captura total (en k. toneladas)
Fracaso global del manejo pesquero cuando no se toman en cuenta
la biologia y la ecologia del recurso y que se usan solamente datos
de pesca.

5. SPRFMO:
South Pacific Regional
Fisheries Management
Organization
OROP-PS:
Organisación Regional de
Ordenamiento Pesquero,
Pacífico Sur
ORP-PS :
Organisation Régionale
des Pêcheries du
Pacifique Sud
www.southpacificrfmo.org
OROP: UN INSTRUMENTO INTERNACIONAL DE MANEJO PESQUERO

6. Aplicando modelos basados sobre datos de pesca y fundados sobre el RMS,
la OROP no es libre de los problemas relacionados con el ecosistema
“Low recruitment, low and declining “further declines in stock status are likely
spawning..”En realidad el 2008 fue un año unless fishing mortality is reduced..”
de fuerte reclutamiento tal como se Aunque indicaciones de alto reclutamiento
observo en las muestras de huevos y larvas, se dejaban ver, el ”paradigma” de la presión
pero esta información no se tomó en cuenta pesquera impidió tomarlas en consideración

7. “an increasing stock since 2010… at El reconocimiento de la existencia de
very low levels” Este aumento de la una sub-población en Perú y Ecuador
abundancia del jurel no fue previsto (a obligó a revisar todo el modelo
pesar de indicaciones del ecosistema) aplicado los años anteriores…
y sobre todo no corresponde con la
realidad por no tomaren cuenta el
reclutamiento del 2008-9
DEFINIR LA ESTRUCTURA
DE LA POBLACIÓN ES ESENCIAL

8. Definición de la estructura poblacional del jurel
Manta,
22-23 de Enero de 2013

9. Definición de una población: el triángulo de Harden-Jones
(Harden-Jones, F. 1968. Fish Migration. Edward Arnold Ltd, London)
j
(L)
Ad/H Aa
Ad/H : adultos desovando y huevos
(área de desove)
(L) : larvas (si diferente del área de crianza)
j : juveniles (área de crianza)
Aa : adultos en fase de alimentación
(área de engorda)
Migraciones entre area de desove, zonas de
crecimiento y d ealimentacion (periodo anterior al
Niño 1998) (Arcos et al., 2001).
Aplicación al caso del jurel en Chile

10. ¿Que pasa cuando una misma especie ocupa varios
triángulos de Harden-Jones en zonas vecinas?
J
¿?
(L)
J
Ad/H Aa
(L)
¿?
Ad/H Aa
J
¿?
(L)
Ad/H : adultos desovando y huevos
L: larvas
j : juveniles Aa
Ad/H
Aa : adultos en fase de alimentación

11. Las tres principales estructuras poblacionales
Poblaciones independientes:
D D D triángulos vecinos pero sin
ningún intercambio entre
A j A j A j poblaciones
Metapoblación: triángulos
independientes pero con
D D D conexiones esporádicas a
nivel de individuos
A j A j A j
(intercambio genético)
Patchy population
D j (poblacion en parches): un
solo triángulo aunque
unos de los ángulos (con
A
A excepción del área de
A
desove) pueden ser
Kritzer y Sales, 2004
múltiples

12. Una hipótesis sobre la formación de metapoblaciones
pasando de población simple (I) a metapoblación (IV) en 4 etapas
Population Patchy population Mixed Metapopulation
A adultos
L larvas A A A
J juveniles
R desove
R R J
J J J J
L
J
R R R R
A A A A
A
I II III IV

13. Una descripción del concepto de metapoblación
a través de la “Basin theory” de McCall
Metapopulation Patchy population
Poco
conveniente
óptima
Condición ambiental
Características del nicho
Vida posible
ecológico
promedia
Vida imposible
mala
óptimo
Espacio
Sub-poblaciones Población fuente

14. Condiciones ambientales poco favorables
Metapopulation Patchy population
Poco
conveniente
óptima
Condición ambiental
Características del nicho
Vida posible
ecológico
promedia
Vida imposible
mala
óptimo
Espacio
Sub-poblaciones Población fuente

15. Mejoramiento de las condiciones ambientales
Metapopulation Patchy population
Poco
conveniente
óptima
Condición ambiental
Características del nicho
Vida posible
ecológico
promedia
Vida imposible
mala
óptimo
Espacio
Sub-poblaciones Población fuente

16. Condiciones ambientales óptimas
Metapopulation Patchy population
Poco
conveniente
óptima
Condición ambiental
Características del nicho
Vida posible
ecológico
promedia
Vida imposible
mala
óptimo
Espacio
Sub-poblaciones Población fuente

17. Condiciones ambientales pasando de optimas a promedias
Metapopulation Patchy population
Poco
conveniente
óptima
Condición ambiental
Características del nicho
Vida posible
ecológico
promedia
Vida imposible
mala
óptimo
Espacio
Sub-poblaciones Población fuente

18. Estructura poblacional del jurel
¿una metapoblación?
Distribución espacial de las principales especies del género Trachurus

19. Estructura genética de la población
Los resultados enseñan la existencia de
una población única

20. Las relaciones con las condiciones ambientales (1)
Figure 5 Scatter plot (grey dots) and cubic spline
smoothers fits (black solid lines) of bivariate GAM
models based on jack mackerel (c) log-transformed
fish back-scattered acoustic energy by surface unit
(sA) according to distance to the coast (DC) in
Campagne de prospection acoustique
nautical miles (1 nautical miles ¼ 1852 m), sea
surface temperature (SST) in degree centigrade,
salinity and dissolved oxygen (DO) in mL L)1. The
black dotted lines show the 95% confidence limits
of GAM models. Left y-axis shows the log-
transformed fish sA. The right y-axis are in relative
scale, they corresponds to the spline smoother that
was fitted on the data, so that a y-value of zero is
the mean effect of the environmental variable on
the response. Positive and negative y-values
indicate respectively positive and negative effect
on the response. Tick marks on the x-axis show the
location of data points.
No limitado en su fisiología a
un tipo particular de agua
(aunque principalmente
limitado a las aguas
subtropicales oxigenadas y
Bertrand et al 2004b moderadamente cálidas)

21. Las relaciones con las condiciones ambientales (2)
Límite vertical del hábitat
5
Cardúmenes
Exclusion zone
Physiological limit
densos
Log(sA Echo-trace) 4
Agregaciones 3
medianas
Agregaciones
2
pequeñas
1
Individuos
dispersos
0
4 15 16 17 0 1 2 3 4 5 6 7
(°C) Dissolved Oxygen (mL.L -1)
El oxigeno es un factor limitante de la
distribucion espacial: el jurel no puede pasar
por debajo de la ZMO (la cual es una
característica del área)

22. Las relaciones con las condiciones ambientales (3a)
Reproduccion & Ambiente
Gran plasticidad del jurel
frente a temperatura
para el desove: areas de
desove no unicamente
definidas por
caracteristicas abioticas
Según los años el
preferendum varia de
15º a 19º
Cubillos et al 2008
GAM presentando las relaciones entre abundancia de huevos y
temperatura de superficie (SST)

23. Las relaciones con las condiciones ambientales (3b)
Reproducción , 1972-1995 (síntesis de los datos sobre presencia de huevos)
los resultados ulteriores (y
particularmente los de estos
últimos año) confirmaron estas
observaciones.
En síntesis:
Un área de desove principal al
oeste de 80º W entre latitudes 35-
40ºS
Una (o varias) área(s) de desove
costeras entre 12ºS y 25ºS
Desoves esporádicos dispersos en
toda el área observada

24. Las dinámicas demográficas según las zonas CS Chile N Chile Perú
(vistas a través de los datos de pesca) 0,3
0,2
0,1
1975
0,4
0,2
0 0
0,4 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 0,4 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
0,2
1976 0,2
0 0
0,4 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
0,4
0,2
1977 0,2
0 0
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 0,3 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
0,4
0,2
1978 0,2
0,1
0 0
0,4 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 0,3 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
0,2
1979 0,2
0,1
0 0
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 0,6
Cohortes importantes aparecieron de
0,4 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
0,2
1980 0,3
0,2 0,4
0,1 0,2
0 0 0
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 0,4 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
0,4 0,4
0,2
1981 0,2 0,2
forma diferentes en la pesca chilena y
0 0 0
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
0,3 0,3 0,6
0,2 1982 0,2 0,4
0,1 0,1 0,2
0 0 0
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 0,4 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
0,3
la del “Far North”, demostrando la
0,2 1983 0,2 0,5
0,1
0 0 0
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 0,3 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
0,3 0,6
0,2 1984 0,2 0,4
0,1 0,1 0,2
0 0 0
0,4 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 0,4 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
0,3
existencia de desoves y 0,2
0
0,4
0,2
1 2 3 4 5 6 7 8 9
1985
10
1986
11
0,2
0
0,3
0,2
0,1
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
0,2
0,1
0
0,6
0,4
0,2
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
reclutamientos diferentes según las
0 0 0
0,4 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 0,6 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 0,6 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
0,2
1987 0,4 0,4
0,2 0,2
0 0 0
0,3 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 0,6 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 0,4 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
0,2 1988 0,4
0,2
áreas
0,1 0,2
0 0 0
0,4 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 0,6 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 0,4 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
0,2
1989 0,4
0,2
0,2
0 0 0
0,4 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 0,6 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 0,6 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
0,2
1990 0,4 0,4
0,2 0,2
0 0 0
0,4 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 0,3 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 0,6 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
0,2
1991 0,2 0,4
0,1 0,2
0 0 0
0,3 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 0,3 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 0,4 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
0,2 1992 0,2
0,2
0,1 0,1
0 0 0
0,2 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 0,6 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
0,1
1993 0,5
0,4
0,2
0 0 0
0,2 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 0,4 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
0,6
0,1
1994 0,2
0,4
0,2
0 0 0
0,3 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 0,4 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 0,4 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
0,2 1995 0,2 0,2
0,1
0 0 0
0,3 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 0,4 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 0,4 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
0,2 1996 0,2 0,2
0,1
0 0 0
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 0,6 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 0,6 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
0,4
1997 0,4 0,4
Según los años
0,2
0,2 0,2
0 0 0
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
0,3 1
0,2 1998 0,5 0,5
0,1
0 0 0
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 0,6 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
0,4 1
1999
se pueden
0,4
0,2 0,5
0,2
0 0 0
0,6 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 0,6 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
0,4
0,4 2000 0,2
0,4
0,2 0,2
0 0 0
0,4 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
2001
observar 0,2
0
0,3
0,2
0,1
0
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
2002
11
0,5
0
0,6
0,4
0,2
0
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
0,5
0
0,6
0,4
0,2
0
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
diferencias en la
0,4 0,6 0,4
0,2
2003 0,4
0,2
0,2
0 0 0
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
0,4 1 0,6
0,2
2004 0,5
0,4
0,2
0 0 0
dinámica
0,6 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 0,6 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 0,4 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
0,4 2005 0,4
0,2
0,2 0,2
0 0 0
0,3 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 0,6 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 0,6 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
0,2 2006 0,4 0,4
0,1 0,2 0,2
demográfica por
0 0 0
0,2 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 0,6 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
0,6
0,1
2007 0,4 0,4
0,2 0,2
0 0 0
0,3 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 0,6 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
0,6
0,2 2008 0,4 0,4
0,1 0,2 0,2
área
0 0 0
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 0,6 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
0,3 0,6 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
0,2 2009 0,4
0,4
0,1 0,2 0,2
0 0 0
0,4 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 0,6 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 1,5 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
0,2
2010 0,4 1
0,2 0,5
0 0 0
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
0,3 1 1
0,2 2011 0,5 0,5
0,1
0 0 0
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

25. Metodología para identificar una metapoblación
Características del jurel Condición para una metapoblación
• Especie ubiquista de vida larga (>15 años). • Population size or density is significantly affected by
• Una sola población genética migrations
• Similitud de conductas (Chile y Perú) • Population density is affected by patch areas and
• Comportamiento gregario afectado por El Niño (biomasa isolation
y talla de los cardúmenes)
• Existence of asynchronous local dynamics
• Alta adaptabilidad a las variaciones del ambiente
• Population turnover, local extinctions and
• No tiene exigencias particulares en cuanto a las
características del agua (subtropical) establishment of new populations
• Biomasa altamente variable • Presence of empty habitats
• El oxígeno es el factor limitante principal • Metapopulations persist despite population turnover
• No tiene exigencias particulares para el área de desove • Extinction risk depends on patch area
• Un área de desove principal permanente y zonas • Colonization rate depends on patch isolation
segundarias temporales • Patch occupancy depends on patch area and isolation
• Relaciones predador/presa poco claras • Spatially realistic metapopulation models can be used
• Siempre presente en una zona central (80-120ºW, 30- to make prediction about metapopulation dynamics in
40ºS) particular fragmented landscape
• Reclutamiento probablemente relacionado con los ENSO
• Metapopulation coexistence of competitors
• reclutamiento sumamente exitoso cada 5-10 años
• Metapopulation coexistence of prey and its predator
• Colapso simultaneo en toda el cinturón al fin de los 90
(relacionado con La Vieja ?) • Evidence of genetic linkage
• Bajada luego aumento del área ocupado en el norte • Genetic or morphometric, meristic or
(Perú-Ecuador) biological/behavioural differences
• Etc… • Existence of source/sink populations
• Discrete local populations

26. ¿Está el stock de jurel del Pacífico Sur organizado en metapoblación?
-Población genética única (I)
Una metapoblación requiere (entre otras condiciones): -Áreas de desove separadas (II)
-Reclutamientos independientes III
-Distribuciones espaciales diferentes
0
(I) -5
-10
ϖ -15 (II)
-20
LH >25cm ( % Núm er o) LH <26cm ( % Núm er o) % Peso
20
10
1995 -25
0
20
1996
10
0
20
1997
10
0
20
1998
-30
10
0
10
1999
0
20
2000
10
(III)
0 -35
2001
10
recuenci a (%)
0
2002
10
0
2003
-40
F
10
ϖ
0
2004
10
0
2005
10
0
10
2006 -45
0
20
2007
10
0
10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65
Longi ud H qui ( LH cm)
t or l
a ,
-50
-105 -100 -95 -90 -85 -80 -75 -70
Conclusión: queda confirmado que las condiciones del stock
son las de una metapoblación

27. Consecuencias de la organización en metapoblación para el manejo (1)
Population Patchy population Mixed Metapopulation
A adultos
J juveniles A A A
L larvas
R desove
R R J
J J J J
L
J
R R R R
A A A A
I II III A
IV
Manejo global Manejos diferenciados

28. Consecuencias de la organización en metapoblación para el manejo (2)
Metapopulation Patchy population
óptima
Condición ambiental
Vida posible
promedia
Vida imposible
pésima
características particulares de la población fuente
- Patchy population: es la única y todo el stock se maneja de forma clasica;
-metapoblación: la fuente es la única parte “permanente” del stock y requiere de un
manejo específico : la existencia a largo plazo de las sub-poblaciones depende de su
sobrevivencia
ATENCIÓN: no confundir “manejo independiente” y “manejo
diferenciado”. La metapoblación necesita de un manejo diferenciado
dentro de un sistema global. El manejo independiente sirve para
poblaciones independientes, lo que no es el caso de las metapoblaciones

29. Aplicabilidad de los métodos tradicionales de manejo pesquero
al caso del jurel:
el Rendimiento Maximo Sostenible , RMS
(en inglés Maximal Sustainable Yield, MSY )

30. Manejo pesquero:
MSY, el paradigma dominante
Beverton y Holt
en Lowestoft in
Edad crítica 1954
“.. a fishery will yield its
maximum physical returns
if all fish are allowed to grow
Growth to the point where the rate of
increase in weight just
ceases to outstrip losses due
to natural mortality and then
harvested… Beverton and Holt, 1954
Growth Critical age!
over- Biomass
fishing “This is logical, and is how a farmer would
produce meat, bearing in mind that he must
leave a breeding stock.”
Hillis and Arnason 1995
Mortality
Pero todos sabemos
que hay problemas con
este paradigma …

31. … desde mas de 40 años.
MSY: un muerto …

32. … que es todavía (muy) vivo
«Stocks should be kept at biomass levels that
can produce MSY»
Convención de las Naciones Unidas sobre el Derecho del Mar (UNCLOS)
UNCLOS (1982) – WSSD ( 2002) Declaration § 31 (a)
Un principio criticado desde los 70 por los científicos
pero siempre considerado en todas las cumbres
¿Porque esta diferencia entre lo que se sabe y lo que se hace?

33. “This is logical, and is how a
farmer would produce meat,
bearing in mind that he must leave
a breeding stock.”
Hillis and Arnason 1995
Esquema de una reja de escape en un arrastre, permitiendo pescar
solamente peces grandes (talla de los individuos representada por la
dimensión de las flechas)
Desove importante
(40 000 adultos => 109 huevos por desove)
La “logica” de un
Número de individuos
ganadero no puede ser la
misma que la de un
Mortalidad huevos y larvas pescador
Abundancia por Talla primera reproducción
talla (= talla mínima de captura)
Mortalidad Mortalidad por pesca
por predación
(juveniles) Mortalidad Parte « util » de la cohorte
por predación (stock reproductor: mejor
(adultos) fecundidad, viabilidad de
los huevos, entrenamiento,
etc.)
Edad (=talla)

34. Otro factor limitante del MSY: su reduccionismo determinista
Serie cronológica
de una variable
sometida a un
sistema caótico y
a « atractores
extraños »
(Lorenz, 1963)
Esquema de los "regime
shifts" (Collie et al, 2004)
« … ecological dynamics in the oceans can be characterized by nonlinear
amplification of stochastic physical forcing by biological processes. [That ]
should call into question static conceptions of maximum sustainable yield
[because of ] rapid and unpredictable shifts in response to environmental
stochasticity and human impact. »
Chi-Hao Hsieh et al (2005)

35. Algunas alternativas posibles al MSY cumpliendo con la
necesidad de un enfoque ecosistemico

36. Una nueva estrategia de pesca cumpliendo con el enfoque
ecosistémico: el concepto de “Balanced Harvest”
(conferencia y documentos de Serge Garcia)

37. Balanced harvesting
La estrategia obedeciendo a las reglas del MSY: pescar unicamente los individuos mas grandes
Fishing
Biomass
Size From Serge M. Garcia, 2012
Produce un desequilíbrio en la cadena trófica y en el ecosistema en general

38. Balanced harvesting
Pescar “todas” las especies y las tallas proporcionalmente a su productividad natural
Fishing
Biomass
Size From Serge M. Garcia, 2012
Reconcilia los objetivos de mantener la estructura de la comunidad y maximizar la producción

39. Otra alternativa conceptual al MSY:
El enfoque ecosistémico a través del uso del
comportamiento de las poblaciones
Charles Darwin Jean-Henri Fabre
«…because the [Darwinian evolutionary] trial-and-error procedure has
gone for billions of years, (…) every living thing has or is a machinery for
learning, remembering, and forecasting. The objective is to provide
anticipatory reactions to the interactions with the external world ". Marchetti
(1998)
Primera observación. Las especies animales desarrollaron estrategias de
sobrevivencia para adaptarse a (anticipar) eventos de tipo caótico.
Segunda observación. Los animales seleccionaron señales integradoras del
ambiente (a) a los cuales reaccionan a umbrales inferiores a las
capacidades de medición de los instrumentos actuales o (b) que el hombre
no mide.
Es imposible conocer todo un
ecosistema: dejemos que los peces lo
hagan para nosotros

40. Hacia una « eco-etología pesquera »
« Lo simple es falso; lo complicado es inutilisable » Valéry, 1930?
« No podemos siempre comprender pero podemos medir » Gerlotto, 2002
« DNA is an active memory that learns through hypothesis (mutation in
a broad sense) and experiment (survival value of the mutated offspring). » Marchetti, 1998
La evolución implementa, por el intermedio de patrones comportamentales, algoritmos
analógicos que permiten a los animales desarrollar respuestas simples y eficaces a
situaciones procediendo de dinámicas complejas
Prospection factors Fishery factors Biotic factors
>Survey Ivory Coast Vargget 3/97
65
60
55 Evitement (Senegal) Vuelos de Lévy
•History of the •Species proportions
50
•Surveyed area (geographical
45
fishery •Schooling behaviour (size,
40
characteristics)
P(N(x )) ~ x -a
35
•Fishing power swimming speed and patterns
30
•The vessel: noise, dimension,
F re q u e n c y
25
speed, light, etc •Fishing effort etc.) 20
15
•Period (moonlight, season, •school depth 10
5
•biological cycles (spawning,
rythms, etc.).
0
8 24 40 56 72 88
feeding, migration, etc.)
Distance to the vessel
•The environment: transparency,
•demographic structure
SST, salinity, sound velocity and Behaviour
Survey VARGET 1/97 (Senegal)
-11.5
School characteristics (RESON SEABAT)
•spatial structure
absorption, Chlorophylle, etc.
84
-12.0
•presence of predators
78
72 Evitement (RCI)
66
•learning?
-12.5
60
54
48
-13.0
42
Avoidance Aves 36
F r e q u e n c y
30
-13.5
24
model?
18
Avoidance characteristics: Pescadores
12
-14.0
6
Or Continuous
0
9 29 48 68 88
•vertical components
-14.5
Distance to the vessel (metres)
recording of •horizontal components Raw data -78.5 -78.0 -77.5 -77.0 -76.5
avoidance •speed and patterns (survey)
Complex
parameters? •distance of alarm
Trophic levels Pas d’évitement (Chile)
and multiple Food-Webs with
•school morphology, etc.
Corrected data:
Interactions preferential trophic
Abundance, school characteristics, assessment, distribution, Food-Chain
behaviour etc.
Bertrand S., 2004;
2007 interactions 40

41. Aplicación metodologica
de los conceptos de “eco-etologia pesquera”
(parte inspirada de un trabajo de Jérémie Habasque, robandole figuras)

42. Introducir el animal en su ambiente a traves de la
observacion directa permanente
Eddy kinetic energy in South Pacific
(figura prestada por Demarcq y Habasque)
42

43. Usando los conocimientos y modelos biologicos y ecologicos
y los datos colectados en tiempo real sobre toda el area de distribucion,
…podemos obtener una descripcion del habitat potencial del jurel
SST and CHL-a range estimation
[9-26°C] & >0.07 g/m3

44. Se modeliza la abundancia del jurel con los parametros
ambientales mas relevantes
PERU 1997- CHILE 1998-
2008 1999
sA
Jack Mackerel
SST CHL-a SST CHL-a
44

45. Definicion y mapeo del habitat potencial

46. Una metodología realizable gracias a la riqueza de la información
acústica y oceanográfica colectada a bordo de los barcos de pesca
• posiciones de los barcos de pesca y estrategia de prospección
• distribución espaciotemporal de las presas (micronekton)
• medición en continuo de índices ambientales : termoclina, oxiclina, etc.
• Detección de predadores apicales.
• Identificación especifica en caso de uso de multifrecuencia
• Posibilidad de detección e identificación automatizada.

47. Análizar los datos acústicos colectados
a bordo de un barco durante un viaje de pesca
Echogram of the whole trip
Sv (blue) and NASC per school
(red) during the trip. EDSU: 0.5
nautical mile
A
Drawing of the routes and CJM
abundance
E R
Separating the trip in 3 parts: route to fishing grounds
( A ), exploration/exploitation ( E ), return ( R )

48. Pruebas realizadas durante un taller sobre datos de los pescadores,
Lima, marzo de 2011
Routes of the 25 fishing trips
Datos acústicos sobre jurel proporcionados used for the research (15000 EDSUs).
por 4 Empresas pesqueras (Enero-Marzo
2011) Black: distribution of the CJM schools
observed during the trips. Circles are
proportional to the NASCs
Orange: fishing operations
January-March, 2011
Map of the 150 000 structures
sampled by the 4 main fishing
companies, January-March,
2011

49. Conclusión (1) ¿Y ahora?
¿(Que) podemos predecir en un sistema caótico ?
¿Que metodología desarrollar?
Escenario ¿predecible?
¿predecible?
Historia impredecible
(series temporales)

50. Conclusión (2)
Metodología para un manejo de las pesquerías
dentro de un enfoque ecosistémico
A. Observar la especie en su ecosistema (in situ) y delimitar su habitat
B. Comprender y reproducir (modelar) los algoritmos seleccionados por la
especie en sus estrategias de sobrevivencia y de adaptación para responder a
las presiones del ambiente (ejemplo: estrategia de reproducción)
C. Analizar y modelar sus interacciones (tróficas y no tróficas) con sus presas
/ predadores / competidores / comensales /parásitos /atractores etc.
D. Definir dentro de sus conductas las que son
• Motivaciones autónomas propias a la especie
• Reacciones / adaptaciones a los cambios ambientales
E. Efectuar mediciones lo mas exhaustivas posible (uso de los pescadores
como fuente de información eco—etológicas) y grabar simultáneamente las
características eco-etológicas y ambientales 3D de todos los
compartimientos (desde el plancton hasta los predadores apicales y la pesca)
F. Construir indicadores sobre las métricas obtenidas por los instrumentos de
observación directa
G. Introducir los indicadores en modelos probabilistas con todas las otras
informaciones históricas (escenarios), hidrológicas, climáticas, ecológicas y
pesqueras
H. … Rezar para que funcione.