Reporte sobre el taller GCFI. Evaluación de la situación actual, aplicación y métodos de análisis de poblaciónes con limitación de datos en la región del gran Caribe. 4 al 8 de Noviembre, 2013 Corpus Christi, Texas
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Reporte sobre el taller GCFI.
Evaluación de la situación actual, aplicación y métodos de análisis de poblaciónes con limitación de datos en la región del gran Caribe. 4 al 8 de Noviembre, 2013 Corpus Christi, Texas
Reporte sobre el taller GCFI.
Evaluación de la situación actual, aplicación y
métodos de análisis de poblaciónes con limitación
de datos en la región del gran Caribe.
Organizado por la
66ava Conferencia del Instituto de Pesquerías del Golfo y el Caribe 4 al 8 de Noviembre, 2013
Corpus Christi, TX
Nancie J. Cummings, Mandy L. Karnauskas, William L. Michaels, y Alejandro Acosta, Editores
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El Documento debería citarse como:
Cummings, NJ, M. Karnauskas, WL Michaels, y A. Acosta. (Editores). 2014. Reporte sobre el taller GCFI.
Evaluación de la situación actual, aplicaciones y métodos de análisis de poblaciónes con limitación de
datos en la region del Gran Caribe. Corpus Christi, Texas, 4 al 8 de Noviembre de 2013.
Patrocinado por:
Administración Nacional del Oceáno y la Atmósfera NOAA número de concesión NA13NMF4720236 fue
presentadó por Instituto de Pesquerías del Golfo y el Caribe, con el financiamiento de la Oficina del
Servicio Nacional para la Pesca Marina. Instituto de Pesquerías del Golfo y el Caribe fue la sede de la
sesión especiales y del taller “Evaluación y aplicación de métodos de análisis de población con limitación
de datos en la región del golfo y el gran Caribe.
Aviso legal:
Las opiniones aquí expresadas no representan necesariamente al Servicio Nacional para la Pesca Marina
o al Instituto de Pesquerías del Golfo y el Caribe.
La foto de la portada es un ejemplo de la pesca artesanal a lo largo de la costa de Santa Marta
Colombia. Las fotografías fueron un aporte de William Michaels.
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Agradecimientos
Este taller fue posible gracias a la Junta de Directores del Instituto de Pesquerías del Golfo y el
Caribe (GCFI) y a la donación de NOAA presentada por Instituto de GCFI, y al apoyo fianciero de la
Oficina de Servicio Nacional para la Pesca Marina (NMFS). Robert Glazer y Alejandro Acosta merecen
un reconocimiento especial por la adjudicación de la donación de NOAA y su en la asistencia
organización de la session especial y el taller de trabjo “Evaluación de poblaciones con limitación de
datos” en la 66ava Conferencia del GCFI, celebrada en Corpus Christi , Texas , durante Noviembre 4‐8,
2013. También damos las gracias a la Dra. Elizabeth Babcock, de la Universidad de Miami en Florida,
por proporcionar la presentación inagural. Nancie Cummings y Mandy Karnauskas del Centro de
Ciencias Pesqueras del Sudeste NMFS y Bill Michaels de la Oficina de NMFS de Ciencia y Tecnología
quienes sirvieron como coordinadores durante la sesión especial del GCFI y el taller de trabajo. Tara
Dolan quien asistió como reportera para resumir las actas del taller. Traducción de Inglés a Español
realizada por Emilia Cortes Gomez.
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TabladeContenidoPag.
Resúmen Ejecutivo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
Antencendentes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
Bienvenida y presentación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
Descripción y objetivos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
Cuestionario previo al taller . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
Términos de Referencia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
Conferencistas Invitados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
Tiempo para las Presentaciones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
Modelo de captura promedio por agotamiento (DCAC) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
Regla de Control de relación por densidad . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
Modelo Estadístico de captura por longitud (SCALM) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
Indicadores de marco Bayesiano basados en longitud . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
Incertidumbre en las estimaciones basadas en longitud . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
Gestión con escasez de datos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
MSC un modelo marco basado en vulnerablidad . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
Simulación de Pesca generalizada Modelo (FISMO) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
Priorización de actividades en grupos separados. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
Sesiones por grupo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
Síntesis de las discusiones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
Conclusiones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
Apéndice 1: Lista de presentaciones orales sesión especial del GCFI . . . . . . . . . . . 23
Apéndice 2: Lista de participantes durante el taller GCFI Evaluación de
problaciones con limitación de datos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
Apéndice 3: Agenda del taller de Evaluación de problaciones con
limitación de datos GCFI . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
Apéndice 4: Pre‐taller ‐Cuestionario . . . . . . . . .. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
Referencias . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
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Una sesión especial y un taller sobre
métodos de evaluación de datos limitados, se
celebró en la 66ava conferencia anual del
Instituto de Pesquerías del Golfo y el Caribe
(GCFI) en Corpus Christi, Texas entre el 4 y 8
Noviembre 2013. Las contribuciones al GCFI en
las sesiones extraordinarias y presentaciones
aportaron una variedad de enfoques analíticos
que pueden ser aplicados en las evaluaciones
de poblaciones con limitación datos de los
recursos marinos vivos en la región del gran
Caribe y otros habitats similares fuera de la
muestra.
El taller de un día GCFI fue una oportunidad
para los científicos, gestores y partes
interesadas en examinar el uso de algunos de
los métodos analíticos utilizados en la
evaluación de las poblaciones con datos
limitados y los enfoques que identificaban las
fuentes de incertidumbre en estas
evaluaciones. Se empleó una encuesta previa al
taller para la obtención de información sobre la
disponibilidad de herramientas de análisis con
limitación de datos y las prioridades de
científicos internacionales, gerentes y
reguladores en la aplicación de herramientas,
en situaciones de gestión pesquera con datos
deficientes.
Los participantes al taller, a través de
sesiones de trabajo evaluaron estos métodos,
dirigiendo preguntas claves sobre qué prácticas
están siendo utilizadas en la actualidad para
minimizar la incertidumbre en las evaluaciones
de poblaciones con limitación de datos. Durante
el taller, los participantes evaluaron los
requisitos mínimos de datos para la realización
de evaluaciones de poblaciones con limitación
de datos para cada herramienta de evaluación.
Los participantes al taller resaltaron los
atributos clave de los métodos que
potencialmente se pueden aplicar a los diversos
tipos de poblaciones, y además priorizaron sus
recomendaciones con base en el grado de
esfuerzo y potencial impacto en el
mejoramiento de las evaluaciones de
poblaciones con datos limitados en la región del
gran Caribe
ResumenEjecutivo
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Este especial taller fue propuesto como
parte de una serie de talleres, para apoyar el
desarrollo y construcción de la capacidad en la
extensa región del gran Caribe a través del
mejoramiento de métodos de evaluación de
poblaciones con datos deficientes y mayor
eficiencia en la recolección de datos. El taller
fue organizado por el Instituto de Pesquerías
del Golfo y el Caribe (GCFI), que ha servido
desde la década de 1940 como un centro
internacional entre los científicos y
administradores que se esfuerzan por mejorar
la salud ecológica y la sostenibilidad socio‐
económica de los recursos marinos vivos en la
región. Los fondos para el taller fueron
proporcionados por el Servicio Nacional para la
Pesca Marina (NMFS), con el reconocimiento de
la importancia de la pesca comercial y
recreacional, las cuales tienen una conectividad
significativa a través de las diversas
jurisdicciones internacionales de ésta región. El
tema central de éste taller y de los talleres
posteriores, que tendrán como base éste
trabajo, es el desarrollo de un esfuerzo de
colaboración internacional para mejorar la
disponibilidad, la calidad y oportunidad de la
información científica utilizada en la evaluación
de poblaciones marinas, incluyendo las
apropiadas inferencias extraídas de ésta
información.
El modelamiento es importante tanto para
el pronóstico cómo para direccionar las
necesidades de datos requeridos, por lo tanto,
es apropiado que el primer taller se inicie con la
identificación y evaluación de los métodos de
modelamiento que pueden ser aplicados a las
situaciones más frecuentes de limitación de
datos en las extensa región del gran Caribe. En
el Golfo de México y el Caribe, el alcance de las
encuestas es un desafío por el tamaño y la
diversidad de recursos del área, los costos
operativos de la realización de la encuesta, los
sesgos asociados con el tipo de muestreo, la
complejidad en los patrones de vida históricos
de los organismos marinos, y las dificultades en
los hábitats de muestreo que son inaccesibles y
vulnerables a las artes de muestreo
convencional, como las redes de arrastre. Las
dificultades en la gestión de recursos marinos
en éstas regiones subtropicales se complican
aún más por los efectos ambientales en los
ANTECEDENTES
… apoyar el desarrollo y construcción
de la capacidad en la región del gran
Caribe a través del mejoramiento de
métodos de evaluación de poblaciones
con datos deficientes y mayor
eficiencia en la recolección de datos.
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ecosistemas marinos, la diversidad de pesca y la
complejidad política a través de los límites
jurisdiccionales.
La evaluación de las poblaciones en ésta
región a menudo no proporcionan información
suficiente para gestionar de forma eficaz la
pesca, y algúnas de éstas preocupaciones se
pusieron de relieve durante las presentaciones
previstas durante el período extraordinario de
sesiones GCFI titulado "Metodos de Evaluación
de poblaciones con limitación de datos" (Anexo
1). En el ámbito de ésta sesión temática, el
taller proporcionó una oportunidad para el
mejoramiento de la información científica a
través de la evaluación y las recomendaciones
de uso de datos limitados en la región del gran
Caribe. El taller aportó una visión global de
todos los métodos existentes de evaluación de
poblaciones con limitación de datos. Para éste
tipo de resúmenes, los lectores deben consultar
los resultados de los talleres anteriores, así
como la literatura (por ejemplo, (Consejo de
administración pesquera para el Caribe, 2011;
Pilling, et al, 2009; Honey, Moxley, y Fujita,
2010).
Durante un día de taller, se desarrollaron
debates sobre la utilización de las herramientas
presentadas sobre limitación de datos, y se
crearon nuevas relaciones de colaboración
entre los participantes para promover el
mejoramiento de las herramientas que
permitan hacer frente a las evaluaciones de
poblaciones con datos insuficientes en la
extensa región del gran Caribe.
Los coordinadores agradecieron a los
moderadores por las contribuciones para el
GCFI durante la sesión especial de Evaluación
de poblaciones con limitación de datos (Anexo
1), se dió la bienvenida a los participantes
(Anexo 2) a éste taller de evaluación de
poblaciones con limitación de datos GCFI. Se
señaló que los asistentes representaban a un
grupo diverso de científicos en pesca,
administradores de recursos naturales,
pescadores y organizaciones no
gubernamentales de diversos países de la
región del gran Caribe. Este esfuerzo de
colaboración es considerado fundamental para
orientar la voluntad política a través de la
creación de consenso entre los científicos,
gerentes e interesados en dirigir inversiones
inteligentes para mejorar la información
científica inlcuyendo la necesidad de evaluar las
herramientas analíticas adecuadas para hacer
frente a los desafíos de limitación de datos en
ésta región.
Un esquema general del programa para
taller fue revisado (Anexo 3) y hubo acuerdo en
que la estructura del taller se construiría con
base en las presentaciones ofrecidas con
anterioridad durante el simposio formal GCFI
(Apéndice 1).
Bienvenidaypresentaciones
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La capacidad para llevar a cabo
evaluaciones de las poblaciones en la región del
gran Caribe es a menudo limitada por la
insuficiencia en la recopilación de datos, tales
como los obtenidos en cortos periódos de
tiempo de la pesca y tamaño.
Independientemente de la deficiencia de datos,
aún así, los administradores deben tomar
decisiones políticas para mantener la
sostenibilidad de los recursos marinos como la
pesca. Este taller brindó la oportunidad de
evaluar el escaso espectro de métodos de
evaluación y la escasez de datos.
Nuestro desafío será definir el mínimo de
datos requeridos para estos planteamientos
analíticos de limitación de datos, así también,
cómo caracterizar las incertidumbres en éstos
métodos y su aplicabilidad para la
administración. Los coordinadores del taller
aportaron una breve descripción de los
objetivos del taller y los productos esperados.
Este taller es considerado como el primero
de una serie de talleres de GCFI desarrollados
sobre la premisa de consolidar la capacidad
científica para la conservación sostenible de los
recursos pesqueros con ecosistemas marinos
saludables en la extensa region del gran Caribe.
Este incluye como requisito fundamental el
mejoramiento de los programas de monitoreo
de datos y herramientas de análisis.
Por lo tanto, los participantes deben
considerarse a sí mismos como un grupo de
estudio que va a seguir trabajando en éste
esfuerzo más allá del taller y ayudaran a guiar la
dirección de los siguientes talleres que
abordarán los requerimientos de datos
dependientes e independientes de la pesca.
Descripciónyobjetivos
La capacidad para llevar a cabo
evaluaciones de las poblaciones en la
region del gran Caribe es a menudo
limitada por la insuficiencia en la
recopilación de datos …
Los participantes estuvieron de acuerdo en los
siguientes objetivos para el taller:
i. Identificar las herramientas primarias de
evaluación que actualmente estan en uso
en el país y el tipo de recursos.
ii. Identificar las técnicas de evaluación de
poblaciones con limitación de datos y
entender las necesidades y retos
relacionados con cada tipo de evaluación.
iii. Esquematizar posibles relaciones sinérgicas
que podrían resultar en mejoras inmediatas
a las evaluaciones de poblaciones (por
ejemplo, la capacidad técnica para mejorar
la recolección biológica de datos,
herramientas analíticas y experticia entre
los países de la region.
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Tabla 1. Categorías de instrumentos para el mejoramiento de la evaluación de las poblaciones con
datos limitados presentados durante la sesión especial del GCFI, la lista de presentaciones de la sesión
especial GCFI se proporciona en el Apéndice 1.
Categoría Método Ejemplos
Métodos cuantitativos basados en la biomasa
Depleted Correction Average Catch (MacCall, 2009)
MSY from catch (Martell & Froese, 2012)
Density‐based methods
Métodos cuantitativos basados en longitud
Pmat, Popt, Pmega (Froese, 2004)
Pobj (Cope & Punt, 2009)Mortality estimators (Ehrhardt & Ault, 1992; Gedamke & Hoenig, 2006)
Length‐based ecosystem indicators (Shin, Rochet, Jennings, Field, & Gislason, 2005)
Length‐based CPUE decision trees (Prince, Dowling, Davies, Campbell, & Kolody, 2011; Wilson, Prince, & Lenihan, 2010)
Métodos semi‐cuantitativos Participatory Fisheries Stock Assessment (Walmsley, Medley, & Howard, 2005)
"Robin Hood" approach
Herramientas de apoyo a la evaluación
Productivity and Susceptibility Assessment (PSA)
Spawning Aggregation Monitoring Protocol (Heyman & Adrien, 2006)
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Antes de éste taller GCFI, se distribuyó un
cuestionario para consultar a los expertos en
evaluación de poblaciones (Anexo 4) , métodos
de levantamiento y la tecnología utilizada, así
tambien a los administradores de recursos,
sobre los avances y desafíos relacionados con
las evaluaciones de poblaciones con limitación
de datos en la actualidad, dentro de la extensa
región del gran Caribe. Estas preguntas y
respuestas harían parte de la estructura final
del taller.
Un resúmen de las respuestas a los
cuestionarios en las sesiones previas, fué
presentado al iniciar el taller para abrir las
discusiones entre los participantes acerca de los
términos de referencia y objetivos del taller y la
separación en grupos para el desarrollo de otras
actividades. La mayoría de las encuestas fueron
presentadas por expertos en el diseño de
encuestas, análisis de datos o en la recolección
de datos (Fig. 1).
Los participantes en la encuesta eran
científicos y gestores pesqueros representantes
de los gobiernos, organizaciones no
gubernamentales e instituciones académicas.
Cuando se les preguntó qué deseaban lograr en
Figura 1. Respuestas de los participantes a la
pregunta: ¿En qué capacidad está usted
involucrado con la gestión de la pesca?
CuestionarioPrevioaltaller
Las preguntas de discusión giraron en
torno a temas esenciales, tales como:
i. La identificación de las principales
pesquerías por país,
ii. Identificación del tipo de gestión y / o
procedimientos de evaluación en uso,
iii. Identificar los tipos de datos
relevantes (por ejemplo, la
recolección de datos dependiente de
pesca, datos de desembarque reales y
de datos de pesca independientes)
utilizados principalmente en las
apreciaciones.
iv. Identificar los datos primarios o
muestreos con vacios de información
que causan incertidumbre en las
evaluaciones.
v. Identificar la cantidad y la calidad
relativa de la información disponible
(por país, grupo de recursos) para las
principales pesqueras que podrían ser
utilizados en la realización de un taller
de evaluación utilizando métodos
analíticos con limitación de datos.
GCFItallerevaluacióndemétodoscondatoslimitados Page7
el taller, el objetivo más popular era aprender
nuevas herramientas en el ámbito de las
evaluaciones de población con limitación de
datos. Otros participantes querían compartir
herramientas y colaborar con otros en el
desarrollo de las herramientas de evaluación de
poblaciones de datos limitados (Fig. 2). Cuando
se preguntó a los encuestados si estarían
interesados en colaborar en otras
participaciones después del taller, la mayoría
respondió afirmativamente (Fig. 3).
Una vez hecha la revisión de los
resultados del cuestionario previo al
taller y los objetivos del mismo, los
coordinadores del taller presentaron
los Términos de Referencia. Después
de una breve discusión entre los
participantes del taller, hubo un
acuerdo unánime sobre los siguientes
términos de referencia.
Figura 2. Respuestas de los participantes al
enunciado: Describa brevemente lo que quiere
lograr al asistir a éste taller.
Figura 3. Respuestas de los participantes a la pregunta: ¿Estaría usted interesado en trabajar en conjunto periódicamente por sesiones (entre las conferencias anuales de GCFI) con investigadores de otra región para evaluar datos de una mala pesca?
TérminosdeReferencia
Términos de Referencia
i. Identificar herramientas y métodos de evaluación
de datos limitados que actualmente estan en uso
en la región.
ii. Definir las necesidades y los retos relacionados con
cada herramienta de evaluación de datos.
iii. Identificar las relaciones sinérgicas que pueden
originar el mejoramiento en las evaluaciones de la
población.
iv. Proporcionar recomendaciones para el
mejoramiento de la técnica de datos limitados.
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La Dra. Elizabeth Babcock de la Universidad de Miami, quien ofreció el discurso de presentación e invitación para el GCFI a principios de semana, durante la sesión especial sobre métodos de evaluación para datos limitados. Dió una breve reseña sobre el tema de las herramientas de evaluación de poblaciones con limitación de datos a los participantes del taller. La charla de la Dra. Babcock incluyó varios aspectos del tema del taller que van desde la formulación de evaluaciones de población con limitación de datos hasta la interpretación de los resultados.
Algunos puntos claves en el tema de la
conferencia ofrecida por la Dra. Babcock
fueron: 1) ¿cómo justificar a los
administradores los modelos con escasez de
datos? y 2) Debemos ajustar los modelos a los
datos y a las preguntas de los administradores y
partes interesadas. Explicó que cuando se
utilizan métodos con escasez de datos, los
científicos deben realizar simulaciones con los
modelos apropiados para entender el
funcionamiento del mismo y de las
incertidumbres, y evaluar los resultados de
diversos modelos para asegurar el enfoque más
adecuado a utilizar en cada situación con
escasez de datos.
ConferencistasInvitados,Tema
... debemos ajustar los modelos a los
datos y a las preguntas de los
administradores y partes interesadas.
La posterior discusión incluyó lo siguiente:
i. La identificación de enfoques con
limitación de datos y los diferentes
resultados que proporciona cada
método.
ii. Las herramientas analíticas y los
resultados pueden ir desde
cualitativos a cuantitativos. (Tabla 1).
iii. Categorización de herramientas
analíticas cuantitativas (por ejemplo,
muchas de ellas basadas en la
biomasa o con base en la longitud).
iv. Métodos que requieren menos datos
rígidos de entrada (por ejemplo, los
métodos semi‐cualitativos) se pueden
incluir herramientas de soporte en la
toma de decisiones.
GCFItallerevaluacióndemétodoscondatoslimitados Page9
El tiempo de las presentaciones se limitó a
cinco minutos, ofreciendo a los participantes
una breve visión general de las herramientas de
evaluación en datos limitados, y estas
descripciones estructuraron la base para las
siguientes sesiones de discusiones y trabajo.
Estas específicas herramientas fueron
identificadas por los participantes del taller a
través del cuestionario previo a la sesión de
trabajo. En el cuestionario previo a la sesión, se
les preguntó a los participantes: (1) Qué
herramientas estaban en uso y (2) Ellos debían
dar una breve reseña de la herramienta en
cuanto al mecanismo de entrada de datos, retos
y limitaciones. Las siguientes ocho
presentaciones fueron ofrecidas.
Claudia Friess presentó el método de
captura promedio por agotamiento
desarrollado por MaCall (2009). Este
método,está disponible en las herramientas de
consulta de NOAA Evaluación de las Poblaciones
de Pesca (http://nft.nefsc.noaa.gov/) utiliza
entradas de series históricas de tiempo de
captura, M y FMSY/M, and BMSY/B0 así como el
reducción de series de tiempo de capturas, para
estimar un rendimiento sostenible. El método
utiliza entradas de datos mínimos, pero no es
útil para las especies con altas tasas de
mortalidad natural, y es sensible a supuestos
sobre el valor reducción delta dado.
La Señora Friess presentó el método que
utiliza el Golfo de México para ejemplos de
mero Aleta amarilla y pargo. El método DCAC
está relacionada con la reducción de análisis
basado en el agotamiento de existencias (DB‐
SRA) y un método de captura similar basado en
el MSY ha sido explorado por el Consejo de
Administración Pesquera del Golfo de México
(Martell y Froese, 2012).
Hubo discusiones en los supuestos de los
modelos DCAC, como el desafío de cumplir con
el supuesto de que los datos de captura se
adecuan a la gama completa de la población.
Por ejemplo, éste enfoque no funciona bien con
el Corvineta ocelado por las dificultades con el
muestreo de sus distribuciones al interior
costero. Existe la posibilidad de poner entre
paréntesis el grado del valor de agotamiento a
TiempoparalasPresentaciones
1. Modelodecapturapromedioporagotamiento(DCAC)
GCFItallerevaluacióndemétodoscondatoslimitados Page10
analizar y de la incertidumbre, para entender si
usted está obteniendo mejores o peores
resultados, pero es evidente que la mayor
limitación en la captura de datos es la
necesidadde mejorar el tamaño de la muestra.
Un enfoque basado en la talla es probablemnte
el primer método para empezar.
La Dra. Beth Babcock presentó el método
de la regla de control relación por densidad,
que utiliza la comparación de datos entre las
reservas marinas protegidas frente a las áreas
no protregidas para luego generar un informe a
la gestión pesquera. El método funciona a
través de una regla de control mediante el cual
se recomienda la reducción de la pesca, si la
relación de densidad entre el exterior y el
interior de las áreas en reserva cae por debajo
de cierto nivel. El método es atractivo desde la
perspectiva que no require grandes conjuntos
de datos, sino más bien se puede aplicar
cuando sólo se dispone de mínimos datos de
entrada.
El método ha sido probado en una
evaluación simulada de gestión estrategíca para
(Babcock & MacCall, 2011). El método es
ventajoso porque no requiere específico
tamaño o información de edad, ni tampoco
información de referencia. El método requiere
algunos supuestos que deben ser considerados
en la selección de los adultos, pero la dispersión
de larvas es sólo un problema situacional donde
la supervivencia es inversamente proporcional a
la biomasa de los adultos.
Se recomendó que las medidas de gestión
basadas en éste método regla de
racionamiento‐control de la densidad se
introdugera con cautela y gradualmente, para
permitir un tiempo de espera necesario para la
reserva a fin que surta efecto. Durante la
presentación regla de control de densidad, se
hizo una analogía con la gestión de la pesca de
concha en el Banco de Pedro, que utiliza la
'densidad por área' para efectos de
administración. Una discusión adicional, se llevó
a cabo sobre el tema de cuál era el óptimo
procedimiento para la obtención de una buena
(robusta) estimación de densidad.
Las discusiones concluyeron en el
reconocimiento de que éste enfoque podría
funcionar mejor en algunas especies que en
otras. El programa de monitoreo debería
proporcionar adecuada información sobre la
densidad, y cantidad de dispersión de las larvas
no será tan importante como la selección de los
adultos. La ventaja de éste enfoque es la
simplicidad de hacer cálculos de relación de
densidad. La desventaja es la dificultad de
obtener estimaciones de densidad imparciales
de programas de muestreo de pesca
dependientes.
2. Regladecontrolderelaciónpordensidad
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El Dr. Josh Nowlis desarrolló un modelo
estadístico de captura por longitud (Williams &
Shertzer, 2005) éste último basado en los
métodos estadísticos de captura por edad. El
modelo utiliza el crecimiento y la supervivencia
para estimar la abundancia y la incorporación
en el tiempo. Las entradas incluyen la
mortalidad natural, los parámetros de
crecimiento, las conversiones de peso‐talla,
cambios de madurez por la edad, los decensos,
tipos de longitud e índices de abundancia. Sin
embargo, no todos estos datos son necesarios y
gran parte de éstos datos se puede obtener a
partir de fuentes no convencionales.
El modelo SCALM se ha implementado en
Excel e incluye reportes gráficos y es accesible a
las personas que no tienen fundamentos de
modelado. Es menos rígido que un modelo de
producción excedente con relación a las
hipótesis de selección ‐ población y por lo tanto
puede ser ventajoso cuando se tiene
información de fuentes tales como el muestreo
en puerto. Hubieron discusiones sobre la
importancia de llevar a cabo simulaciones con
datos de peso y evaluar las relaciones selección
‐ población para poblaciones de las diferentes
regiones.
La Dr. Mandy Karnauskas presentó una
implementación bayesiana de la pendiente de
nivel del indicador espectro de tamaño
comunitario, que ha demostrado servir como
un indicador potencialmente robusto de la
presión pesquera global (Daan, Gislason, el
Papa, y Rice, 2005; Graham, Dulvy, Jennings, y
Polunin, 2005) (Graham, Dulvy, Jennings, y
Polunin, 2005). Dado el supuesto de que la
pesca suele eliminar los grandes individuos
primero (que no siempre puede ser cierto) La
disminución de la pendiente en el espectro de
tamaño de la comunidad puede indicar un
mayor impacto en la pesca. Por lo tanto, el
indicador puede ser usado para dar una
dirección de referencia, pero no una magnitud
exacta en puntos de referencia. La
implementación Bayesiano del indicador
permite variables aleatorias al ser incorporadas
en el cálculo de la pendiente y también permite
3. Modeloestadísticodecapturaporlongitud(SCALM)
4. Indicadoresbasadosenlongitud‐marcoBayesiano
GCFItallerevaluacióndemétodoscondatoslimitados Page12
la cuantificación de la varianza alrededor de las
estimaciones de la pendiente.
Se presentó un ejemplo en el cual se calcula
el indicador sobre la base de un conjunto de
datos tomados bajo el agua a través de un
muestreo visual, que incluyó variables
aleatorias de sesgo tales como el tipo de hábitat
y el juicio del buceador. La pendiente de nivel
comunitario Bayesiano está disponible en
WinBugs y una versión R se encuentra en
desarrollo. Se reconoció que éste enfoque
permite la evaluación de un cambio en la
pendiente en las distribuciones de longitud para
detectar los impactos de la sobre explotación.
Una población compuesta principalmente
de pequeños peces, sugiere a los
administradores que hay una sobreexplotación
pesquera, pero pueden haber dificultades con
esta conclusión para series de tiempo corto que
tienen menos probabilidad de detectar el
reclutamiento por año. Hubieron discusiones
sobre las incertidumbres en los enfoques
basados en la longitud y los beneficios de un
muestreo representativo de captura por
permutación (bootstrapping).
La Dra. Beth Babcock presentó la
implementación de los indicadores de pesca
basados en la longitud originalmente
introducida por Froese (2004) y la Cope y Punt
(2009). Sobre la base de una muestra
representativa de la longitud de los peces en la
pesca, los indicadores se utilizan para
determinar si las distintas especies han sido
sobre explotadas y/o experimentando
demasiada pesca. Los parámetros de entrada
para éste enfoque incluyen la longitud de
madurez, los parámetros de crecimiento de Von
Bertalanffy, mortalidad natural Lopt Estas
estimaciones asúmen condiciones de equilibrio.
La Dra. Babcock transmitió la importancia
de comprender la incertidumbre en estas
estimaciones de estados de administración que
a menudo se derivan con datos limitados de los
parámetros del ciclo de vida. En particular, la
escasez de datos en las especies de arrecifes, las
estimaciones de los parámetros de historia de
5. Incertidumbreenlasestimacionesbasadasenlongitud
GCFItallerevaluacióndemétodoscondatoslimitados Page13
vida pueden abarcar una gama muy amplia, lo
que conduce a una alta incertidumbre en torno
a las estimaciones para la administración. Las
estimaciones son implementadas en el software
R.
Dr. Josh Nowlis presentó un enfoque que él
ha desarrollado, en el que utilizó un modelo de
población dinámica con una función de
crecimiento logístico y de desarrollo lineal
utilizado para calcular un objetivo de biomasa y
pesca en diferentes escenarios de gestión. La
premisa detrás de éste enfoque consiste en que
los administadores escojan un nivel de
recolección que responda a la gestion deseada.
Dr. Nowlis describió cómo el asesoramiento de
ordenación se puede proporcionar con cuidado,
en ausencia de una evaluación precisa de la
población.
La ventaja de éste enfoque es que puede
ser utilizado para la pesca con incertidumbre
alta en situaciones con mínimo de datos. El
modelo beta tiene una interfaz de usuario y
está disponible, pero todavía en desarrollo. Las
discusiones enfatizaron que el objetivo es
utilizar un modelo sencillo y apropiado en
situaciones de escasez de datos y en la
determinación de los requisitos mínimos de
datos para obtener los puntos de referencia que
los administradores necesitan para hacer frente
a las regulaciones de control de pesca.
La Dra. Monica Valle presentó ante el
Consejo de Administración Marina (MSC) el
modelo marco basado en vulnerabilidad (RBF),
que es un conjunto de métodos de evaluación
desarrollados inicialmente para hacer frente a
la evaluación pesquera en pequeña escala y
con datos deficientes. El enfoque de dos niveles
cualitativos evalúa primero la información de
las partes interesadas y después aplica una
evaluación semi ‐ cuantitativa con base en la
productividad y la susceptibilidad de pesca de
una especie. Este método tiene en cuenta
indicadores tales como la condición de la
población, los impactos ambientales y la gestión
de gobernabilidad, al determinar el grado de
susceptibilidad de una población dada. La
productividad de una población se obtiene
gracias al conocimiento histórico de vida de las
especies.
6. Gestiónconescasezdedatos
7. MSCunmodelomarcobasadoenvulnerablidad
GCFItallerevaluacióndemétodoscondatoslimitados Page14
El método es útil para determinar si los
enfoques de precaución están garantizados,
donde no hay datos suficientes para la
evaluación de la población estándar. El RBF se
puede utilizar para todo tipo de pesca que
requiera certificación. En principio, los
resultados con menos datos disponilbes en el
modelo RBF estan siendo de mayor precausión
en la prevención de la sobre pesca.
El Dr. Ernesto Chávez presentó el modelo
de simulación de la pesca (FISMO), que fue
desarrollado para abordar situaciones con
limitación de datos por reconstrucción de la
estructura de la biomasa y edad de una
población, utilizando datos públicos disponibles
de las bases de datos de captura FishBase y de
la FAO. El modelo fue desarrollado en EXCEL y
de uso relativamente automatizado. Las
ventajas del modelo es que es sensible a los
cambios de edad de la primera captura y
mortalidad por pesca. Se puede utilizar para
evaluar el impacto de las diversas tasas de
explotación sobre el rendimiento y las
caracteristicas de las capturas, e incorpora
parámetros económicos tales como los costos
de la pesca y las ganancias por pescador. El
modelo está disponible gratuitamente.
8. Unasimulacióndepescageneralizadamodelo(FISMO)
GCFItallerevaluacióndemétodoscondatoslimitados Page15
Después de la sesión de presentaciones en
la mañana sobre herramientas con limitación de
datos, los organizadores reunieron a los
participantes en una actividad interactiva que
condujo a la priorización de las herramientas de
evaluación que serían abordadas por los grupos
de trabajo. Se pidió a los participantes del taller
seleccionar la primera y segunda herramienta
de preferencia para luego ser explorada más a
fondo en las sesiones de grupo. Los
participantes también recibieron instrucciones
de que a cada grupo de trabajo se le daría una
serie de preguntas para estudio en relación con
cada herramienta. Las preguntas tenían por
objeto proporcionar una base de partida para
las discusiones de grupo.
Priorizacióndeactividadesengruposseparados
Las preguntas discutidas en la actividad de
priorización fueron:
1. ¿Cuáles son los insumos mínimos de éste
método?
2. ¿Qué tipo de recomendación de gestión
es resultado de éste método?
3. ¿Cuáles son las fortalezas y debilidades
de éste método?
4. ¿Qué principales supuestos se hacen en
éste método?
5. ¿Qué tipo de software se utiliza para
implementar el método? ¿Hasta qué
punto es automatizado?
6. ¿En qué circunstancias puede que éste
método sea más útil?
GCFItallerevaluacióndemétodoscondatoslimitados Page16
Los resultados del ejercicio de priorización
por grupos fueron revisados y cuatro tipos de
herramientas para datos limitados fueron
seleccionadas por los participantes del taller
para las discusiones en los grupo de trabajo.
Tras una breve caracterización de la
herramienta de datos, los insumos necesarios ,
los pros y los contras de cada herramienta,
estos atributos se clasificaron (Tabla 2) para los
siguientes métodos de evaluación de
poblaciones con limitación de datos:
Sesiones por grupo
Cuatro métodos de evaluación de
poblaciones con limitación de datos fueron
analizados en sesiones por grupo:
1. Modelo Reducción de captura promedio
corregida (DCAC)
2. Regla –control de relación de densidad
3. Modelo estadístico de captura por
longitud (SCALM)
4. Indicadores basados en longitud ‐ marco
Bayesiano
GCFItallerevaluacióndemétodoscondatoslimitados Page17
Tabla 2 Comparación de los atributos para cuatro de los métodos discutidos durante la sesión de trabajo
en grupo.
(1) DCAC (2) Density‐control ratio rule
(3) SCALM (4) Bayesian length‐based indicators
Entradas mínimas
‐ sum of catches over a period ‐ estimate of M, FMSY/M,
BMSY/B0, and relative depletion (delta) over catch period
‐ lengths from representative sample of the community, preferably fishery‐independent
‐ life‐history parameters
‐ observed age comps
‐ catch ‐ index of abundance
‐ LM, LINF, K, M ‐ length‐frequency sample of the catch
Respuestas para gestión
‐ level of catch that is likely to be sustainable (or range of likely sustainable catch)
‐ reference direction of overall fishing mortality
‐ total mortality ‐ predicted landings ‐ predicted length and age comps
‐ SSB and S‐R relationship
‐ status, overfished and/or experiencing overfishing
Fortalezas
‐ minimal data input ‐ don't need to know full catch
history ‐ ability to run Monte Carlo
simulations ‐ relatively robust to
misspecification of M and FMSY/M
‐ integrates over many species, community metric
‐ few inputs, or as many as available
‐ gives sense of stock‐recruitment relationship
‐ accounts for uncertainty in life‐history parameter estimates
‐ simple conceptually
Debilidades
‐ not necessarily good MSY proxy
‐ sensitive to assumptions about depletion delta
‐ doesn't work if M > 0.2
‐ no quantitative management targets
‐ no sensitivity or uncertainty measures
‐ assumes equilibrium
software usado y (grado de automatzación)
NOAA fisheries toolbox (high) WinBUGS, R (low) Excel (medium) R (low)
Consideraciones adicionales
‐ need information to inform delta ‐ any CPUE data, even qualitative or anecdotal information
‐ managers should collect info (length and/or effort) to inform adjustments to DCAC‐based catch limits
‐ length‐frequency assumes it is representative of catch
GCFItallerevaluacióndemétodoscondatoslimitados Page18
Después del almuerzo, los coordinadores
del taller convocaron a los participantes
brevemente para determinar si los participantes
querían continuar sus discusiones en los grupos
iniciales de la mañana o participar en nuevos
grupos. Los participantes querían continuar el
desarrollo de sus discusiones. La tabla 2 resúme
las caracterizaciones globales hechas por los
participantes a las herramientas con limitación
de datos consideradas en el taller. Durante las
discusiones en grupo, algunos participantes
también tuvieron la oportunidad de trabajar
con sus propios conjuntos de datos y obtener
asesoramiento acerca de la adecuación de
ciertos métodos con respecto a los datos
disponibles.
GCFItallerevaluacióndemétodoscondatoslimitados Page19
Para estimular más discusión y síntesis, se
llevó a cabo otro ejercicio interactivo. Se solicitó
a los participantes intercambiar ideas de
respuesta a la pregunta: En un mundo perfecto
donde el dinero y el tiempo no tienen
limitaciones, como usted mejoraría la
evaluación con datos limitado? Los
participantes se dirigieron a ignorar la respuesta
quizás la más obvia ‐ “simplemente obtener los
datos necesarios para hacer las evaluaciones de
valores tradicionales” y pensar sobre que
acciones podrían conducir a mejoramientos en
el uso de las técnicas de datos limitados.
Se pidió a cada participante que identificara
su recomendación clave para la mejora de las
evaluaciones de datos limitados en la región del
gran Caribe y luego esas recomendaciones
fueron clasificadas dentro de una tabla de
contingencia Esfuerzo‐Impacto (Tabla 3). Cada
idea se calificó con respecto a la cantidad de
dinero o de recursos requeridos para cumplir la
tarea (esfuerzo) y por la magnitud de la mejoría
esperada.
Tabla 3. El esfuerzo – La tabla de contingencia / impacto utilizada para categorizar las recomendaciones
para mejorar la evaluación de las poblaciones de datos limitados a partir de la actividad taller de
priorización.
Nivel de
Costos/Recursos Nivel de Costos/Recursos
Mayor
Mejoramiento
Impacto
1. Fácil / Mayor 3. Dificil / Mayor
Menor Mejoramiento
2. Fácil / Menor 4. Dificil / Menor
Esfuerzo
Síntesisdelasdiscusiones
GCFItallerevaluacióndemétodoscondatoslimitados Page20
Desde éste marco, los elementos de acción
son fácilmente priorizados por los participantes.
Por ejemplo, las recomendaciones que fueron
registradas en el "mayor fácil/" categoría de
Esfuerzo/Impacto más fácilmente podrían ser
implementadas y tener mayor impacto con
mejoras, por lo tanto, deben recibir prioridad.
Después de que todos los participantes habían
terminado la categorización, las ideas en la
sección Fácil/Mayor fueron revisadas en grupo.
Concretamente, las Ideas viables para luego
formular la base de una mayor discusión con
recomendaciones. Los resultados de la
asignación de prioridades se presentan en la
Tabla 4.
Tabla 4. Las recomendaciones por grado de esfuerzo e impacto como resultado de la actividad grupal
“lluvia de Ideas” del taller trabajo de datos limitados del GCFI 2013
Impacto
1. Fácil / Mayor • Un par de datos ecológicos recolectados en un modelado efectivo. • Desarrollar y utilizar modelos adecuados con los datos disponibles para tomar lo más valioso de ellos.
• Integración de métodos basados en la comunidad con métodos analíticos.
• Centrarse en datos de frecuencia de longitud con algunos CPUE, datos básicos históricos de vida, crecimiento, longevidad, zonas de desarrollo y reproducción.
• Obtener anualmente datos de longitud y frecuencia para especies clave.
• Tener más talleres. • Recopilar datos básicos históricos de vida de las regiones poco estudiadas.
• Datos de series de tiempo de captura y esfuerzo más precisos. • Capacitar al personal técnico existente en la FMCs para realizar evaluaciones con escasez de datos para satisfacer la necesidad de establecer las ACL específicas de la especie (por MSA).
• Volver a examinar la aplicación del concepto de RMS y en particular centrarse en la definición de OY, que incluye aspectos ecológicos, sociales y económicos.
Construir una sección de recomendaciones de gestión para NFT y tomar resultados comunes y traducirlos en asesoramiento útil específico acerca de las ventajas y desventajas que enfrentamos.
3. Difícil / Mayor Diseñar e implementar un buen estudio independiente de la pesquería que recoge abundancia relativa y datos de longitud que abarca la acción en todo su rango en una distribución espacial temporal y relevante.
Ubica las herramientas en un formato accesible para todos los administradores de las pesquerías.
Recibir información actualizada de edad, crecimiento y datos de reproducción.
2. Fácil / Menor / Moderado
Valida el auto‐reporte de captura y esfuerzos estadísticos a través de varios sectores .1
4. Difícil / Menor / Moderado N/A
Esfuerzo
1 Nota La validación adecuada de captura y esfuerzo de las estadísticas dependen de la suficiente financiación para cubrir los principales lugares de pesca.
GCFItallerevaluacióndemétodoscondatoslimitados Page21
Fue interesante observar que la mayoría de
los participantes consideraron que sus
sugerencias se consideraron en el ámbito de las
acciones de gran impacto y fácilmente
implementadas. Sin embargo, cuando fueron
organizadas en listas, se hizo evidente que
algunas de las acciones serían más difíciles de
implementar que otras. Por ejemplo, muchas de
las sugerencias se centraron en datos
incompletos, que claramente sólo se podrían
implementar con muestreos más eficientes y un
incremento en la financiación. Otras
sugerencias se centraron en la capacidad de
construcción e integración de los métodos
existentes. Una sugerencia que se marcó en la
categoría de " fácil / menor " fue considerada
como una recomendación clave para validar las
estadísticas de captura y esfuerzo de auto‐
reporte a través del sector en varios regiones
del gran Caribe. Gran parte de la discusión de la
actividad final se centró en la falta general de
datos sobre la pesquería, y la necesidad de
mejoras en la recopilación de datos.
En concreto, los datos de captura y esfuerzo
precisos, información histórica de vida y los
datos de frecuencia de longitud se observaron
como carentes. Se señaló que el taller GCFI del
próximo año se centrará en la recopilación de
datos dependientes de pesca y que algunos de
los resultados del taller en curso se
incorporarán a la preparación para el trabajo
futuro sobre el tema. La discusión también se
centró en el desarrollo de la capacidad técnica y
la construcción de resultados útiles para la
gestión. Se observó que los métodos de
evaluación de poblaciones con pocos datos son
raramente usados y que tal vez ésto demuestra
una necesidad creciente de interrelacionar la
ciencia con las necesidades de los interesados.
En relación con esto, también se mencionó que
los indicadores de medición pueden necesitar
ser reevaluados con métodos de escasez de
datos, ya que muchos de los métodos no
suministran los valores de referencia basados
en MSY utilizados normalmente.
Varios participantes estaban interesados en
ser parte de estas iniciativas y se acordó que los
participantes debían mantenerse en contacto a
través de e‐mail durante un período temporal.
… una recomendación clave para validar
las estadísticas de captura y esfuerzo de
auto‐reporte a través del sector en varios
regiones del gran Caribe.
Se identificaron dos principales puntos
de acción:
1. Continuos debates en el
mejoramiento temporal de los
protocolos de recogida de datos.
2. Exploración de un enfoque de
simulación para evaluar el
desempeño de los diversos métodos
de escasez de datos.
GCFItallerevaluacióndemétodoscondatoslimitados Page22
Concluyendo la discusión giró en torno a la
necesidad de validar y aprobar la evaluación de
poblaciones con limitación de datos con
enfoques de evaluación más amplios por parte
de la comunidad. En lo que respecta a la
aplicación de estos métodos de evaluación de
datos limitados para que se conviertan en una
práctica regular, el punto planteadó que "los
datos limitados" se considera a menudo ser
sinónimo de " menos deseables. "Sin embargo,
desde una perspectiva de gestión de pesca, las
herramientas de datos limitados pueden ser
más deseables que los complejos métodos en
las evaluacionnes de poblaciones. Esto es
especialmente cierto si ofrecen el mismo
resultado sin necesidad de la extensa
recolección de datos o el esfuerzo de
construcción del modelo. La recomendación del
grupo fue poner mayor atención en la búsqueda
de “el modelo de tamaño adecuado" para
cualquier evaluación de población en particular.
Varios participantes estaban interesados en
la realización de trabajos de simulación con el
fin de validar o probar algunas de las
herramientas de evaluación de poblaciones con
limitación de datos. Una idea era llevar a cabo
comparaciones de los métodos de datos
suficientes y datos limitados sobre poblaciones
que ya habían sido evaluadas con métodos para
datos abundantes e investigar los requisitos
mínimos de datos para cada enfoque basado en
datos limitados. Otra idea era poner a prueba
diferentes enfoques utilizando una población
simulada de peces para entender las
circunstancias en las que ciertos modelos
funcionan mejor que otros.
Se acordó que los particpantes al taller,
serían contactados después del taller con una
invitación a colaborar en estos esfuerzos. Por
último, el taller concluyó con las discusiones
sobre la vinculación de los resultados de éste
taller con el taller propuesto para el próximo
año y que las recomendaciones de los
participantes serían incorporados a la
propuesta que tiene como enfoque central la
mejora de la recolección de datos dependientes
de la pesquería para la evaluación de
poblaciones de datos limitados.
Conclusiones
… la necesidad de validar y aprobar la
evaluación de poblaciones con
limitación de datos con enfoques de
evaluación más amplios por parte de
la comunidad.
GCFItallerevaluacióndemétodoscondatoslimitados Page23
Apéndice1.ListadepresentacionesoralesdelasesiónespecialdelGCFI2013titulada"EvaluaciónyAplicacionesdemétodosdeevaluacióndepoblacióncondatos‐limitados"quesellevóacaboenconjuntoconeltallerdemétodoscondatoslimitadosGCFI..Michaels, William. La construcción de una estratégia colaborativa para la evaluación de poblaciones con datos deficientes en las pesqueras de la región del gran Caribe. Babcock, Elizabeth. La influencia de la incertidumbre en los parámetros de historia de vida sobre el análisis con metodos de evaluación con escasez de datos. Benson, Kristopher. La evaluación de enfoques para el mejoramiento de la evaluación de las poblaciones con limitación de datos en todas las jurisdicciones del Caribe. Fujita, Rod. Un marco para la aplicación de métodos con datos limitados para el análisis y la gestión de la pesca. Karnauskas, Mandy. Generando asesorías en la gestión de pesca en situaciones con limitación de datos. Ejemplos Atlántico Sur de los EE.UU. y el Caribe . Cooper, Wade. Análisis de la encuesta de evaluación a una pesca modificada de cangrejos azules en el Golfo de México Keithly, Walter. Limitaciones asociadas con el establecimento del programa de cuotas de pesca con una base de datos de escasez: Estudio de caso de pesca de profundidad para el pargo en aguas puertorriqueñas. Nowlis, Josh. Modelando más profunda y ampliamente para presenter valores concretos, en las evaluaciones de la pesca cuando los datos son escasos. Richardson, Laura. Islas Caimán Áreas Marinas Protegidas, mejorando un legado de 27 años. Heyman, William. Déjelos que vengan a usted: Mejorar la evaluación y gestión de pesca con escasez de datos en el complejo pargo ‐ mero. Pavlowich, Tyler. Utilizando datos de actualidad de la pesca de arrecifes de coral, incluyendo taxonomía, tamaño y estructura, para apoyar la gestión de la pesca basada en el ecosistema en el Parque Nacional Montecristi , República Dominicana.
Estos resúmenes y manuscritos serán puestos a disposición a través de los trabajos de la 66ava
Conferencia del Instituto de Pesquerías del Golfo y el Caribe en www.gcfi.org
GCFItallerevaluacióndemétodoscondatoslimitados Page24
Apéndice2.ListadeparticipanteseneltallerdeevaluacióndedatoslimitadosGCFI.
Last Name First Organization Email address Acosta Alejandro Florida Fish and Wildlife [email protected] xAppeldoorn Richard University of Puerto Rico [email protected] x
Babcock Elizabeth University of Miami [email protected] x
Benson Kristopher NOAA Restoration Center [email protected] x
Berkson Jim NOAA Fisheries [email protected]
Bush Phillippe Dept. of Environment, Cayman [email protected]
Chavez Ernesto IPN CICMAR, La Paz, México [email protected] x
Cummings* Nancie NOAA Fisheries, Miami Lab [email protected] x
Dolan Tara NOAA Fisheries, HQ [email protected] x
Dunmire Leda Pew Charitable Trust [email protected] x
Ellis Robert Florida State University [email protected]
Farchette Carlos Caribbean Fishery Management [email protected] x
Friess Claudia Ocean Conservancy [email protected] x
Fujita Rod Environmental Defense Fund [email protected]
Goyert Wendy World Wildlife Fund [email protected] x
Graham Rachel Wildlife Conservation Society [email protected]
Granados‐Dieseldorff Pablo Private [email protected]
Guillen George University of Houston [email protected] x
Heyman Will LGL Research Associates [email protected]
Hill Ron NOAA Fisheries, Galveston Lab [email protected] x
Ingram Walter NOAA Fisheries, Pascagoula Lab [email protected] x
Karnauskas* Mandy NOAA Fisheries, Miami Lab [email protected] x
Keithly Walter Louisiana State University [email protected]
Lugar Jay Marine Stewardship Council [email protected] x
Matthews Tom Florida Fish and Wildlife [email protected] x
Mehaffie Nicole Chesapeake Biological Laboratory [email protected] x
Michaels* William NOAA Fisheries, HQ [email protected] x
Nowlis Josh Bridge Environment [email protected] x
Olsen David St. Thomas Fishermen’s [email protected] x
Pavlowich Tyler Dartmouth College [email protected] x
Pitt Joanna Bermuda Dept. of Environmental [email protected] x
Pollack Adam NOAA Fisheries, Pascagoula Lab [email protected]
Prada Martha CORIS [email protected] x
Rader Douglas Environmental Defense Fund [email protected] x
Rindone Ryan Gulf of Mexico Fishery [email protected] x
Russell Martin Australian Government [email protected]
Sadovy Yvonne University of Hong Kong [email protected]
Stein Will University of New Orleans [email protected] x
Sutton Glen Texas Parks and Wildlife [email protected] x
Valle‐Esquivel Monica MRAG Americas, Ltd. [email protected] x
van Baren Pieter Ministry of Economic Affairs, [email protected] x
* Organizadores del taller.
GCFItallerevaluacióndemétodoscondatoslimitados Page25
Apéndice3.AgendaparaeltallerEvaluacióndepoblacionesdedatoslimitadosGCFI "Evaluación de la situación y las aplicaciones de los métodos de evaluación de poblaciones de pesca con datos limitados en la región del gran Caribe" el 06 de Noviembre de 2013 en Corpus Christi, TX
8:15 – 8:30 Llegada y café 8:30 – 9:00 Bienvenida y presentaciones 9:00 – 9:30 Descripción general de los objetivos del taller, respuestas al cuestionario y presentación de
herramientas de datos limitados 9:30 – 10:15 Tiempo para las presentaciones‐Breve reseña sobre los diferentes instrumentos de
evaluación (5 min cada uno). Metodos basados en la Biomasas: Ernesto Chavez ‐ Simulación de pesca generalizada modelo (FISMO). Claudia Friess ‐ Modelo de captura promedio por agotamiento (DCAC) Beth Babcock ‐ Regla de control de relación densidad Metodos basados en longitud: Josh Nowlis – Modelo de distribución por longitud. Mandy Karnauskas ‐ Indicadores basados en Longitud‐marco Bayesiano. Beth Babcock Incertidumbre en las estimaciones basadas en longitud. Otros Métodos: Josh Nowlis‐ Herramienta cualitativa‐ captura y abundancia Monica Valle‐MSC un modelo marco basado en vulnerablidad. 10:15 – 10:30 Actividad de priorización y definición de pequeños grupos de trabajo. 10:30 – 11:00 Receso 11:00 – 12:00 Sesión 1 de trabajo en grupo
Los participantes se separaron en pequeños grupos, en función de sus intereses individuales y de las herramientas presentadas. Los miembros del grupo trabajaran juntos para obtener una mayor comprensión de los métodos de evaluación, así como discutir los retos y las limitaciones de los mismos. Los participantes tendrán la oportunidad de analizar sus propios datos, o trabajar con conjuntos de datos de ejemplo.
12.00 – 1.15 Almuerzo 1:15 – 1:20 Se convoca nuevamente a los grupos durante 5 minutos para discutir el progreso de la sesión
de la mañana 1.20 – 2.30 Sesión 2 de trabajo en grupo
Los participantes tendrán la opción de continuar en el grupo de trabajo de la mañana, o de cambiar a nuevos grupos para que se familiaricen con otras herramientas.
2.30 – 3:00 Los participantes del taller se reúnen nuevamente para proporcionar las conclusiones de
los pequeños grupos de trabajo. 3:00 – 3:30 Descanso 3:30 – 4:00 Actividades de sinergia para un futuro interactivo 4:00 – 4:20 Discusión de análisis. 4.20 – 4.30 Evaluaciones
GCFItallerevaluacióndemétodoscondatoslimitados Page26
Apéndice4.Pre‐tallercuestionario. Encuesta a los participantes GCFI Taller especial evaluación de poblaciones con limitación de datos. Objectivo de la encuesta: Recopilar información relativa a la disponibilidad y aplicación de metodologías de evaluación con limitación de datos en el gran Caribe. Nombre y afiliación:_________________________________________________________ En calidad de qué estás involucrado con la gestión de la pesca? (Marque todas las que apliquen) Diseño de la encuesta de pesca __________ Analista de datos de pesca _________ Recopilación de datos de pesca _________ Gerente de pesca ____________ Organización de conservación ________ Gobierno _________________ Pescador________________ Representante (e.j.,, comprador, distribuidor) ________ ¿Tiene acceso a herramientas cuantitativas (por ejemplo, software) que se utilicen para las evaluaciones de pesca con limitación de datos que usted sea capaz de llevar al taller GCFI? SI / NO En caso afirmativo, por favor describa brevemente estas herramientas cuantitativas (e.j., software): ¿Tiene datos sobre pesca que considere son datos limitados y que puedan servir como un caso de estudio para comparar los resultados de usar diferentes herramientas de análisis? Los ejemplos incluyen los datos de desembarques, datos de encuestas independientes de la pesca, los datos de seguimiento, tales como encuestas de SCUBA, los datos de marcado, o los datos biológicos (crecimiento, envejecimiento, madurez, etc.) SI / NO En caso afirmativo, describa brevemente los conjuntos de datos disponibles: Por favor describa brevemente lo que quiere lograr al asistir a éste taller.
¿Estaría usted interesado en trabajar en grupo entre períodos de sesiones (entre las conferencias anuales de GCFI) con investigadores de otra región para evaluar una deficiente recolección de datos de pesca? SI / NO
GCFItallerevaluacióndemétodoscondatoslimitados Page27
Referencias
Babcock, E. A., & MacCall, A. D. (2011). How useful is the ratio of fish density outside versus inside no‐
take marine reserves as a metric for fishery management control rules? Canadian Journal of
Fisheries and Aquatic Sciences, 68, 343‐359.
Caribbean Fishery Management Council. (2011). Exploring tools for managing data‐poor stocks CFMC
workshop. San Juan, Puerto Rico: Caribbean Fishery Management Council.
Cope, J. M., & Punt, A. E. (2009). Length‐based reference points for data‐limited situations: applications
and restrictions. Marine and Coastal Fisheries: Dynamics, Management, and Ecosystem Science,
1, 169–186.
Daan, N., Gislason, H., Pope, J. G., & Rice, J. C. (2005). Changes in the North Sea fish community:
evidence of indirect effects of fishing? ICES Journal of Marine Science, 62, 177‐188.
Ehrhardt, N. M., & Ault, J. S. (1992). Analysis of two length‐based mortality models applied to bounded
catch length frequencies. Transactions of the American Fisheries Society, 121, 115‐122.
Froese, R. (2004). Keep it simple: three indicators to deal with overfishing. Fish and Fisheries , 5(1), 86‐
91.
Gedamke, T., & Hoenig, J. M. (2006). Estimating mortality from mean length data in nonequilibrium
situations, with application to the assessment of goosefish. Transactions of the American
Fisheries Society, 135, 476‐487.
Graham, N., Dulvy, N., Jennings, S., & Polunin, N. (2005). Size‐spectra as indicators of the effects of
fishing on coral reef fish assemblages. Coral Reefs, 24, 118‐124.
Heyman, W. D., & Adrien, G. (2006). A protocol and database for monitoring transient multi‐species reef
fish spawning aggregations in the Meso‐American Reef. 57th Gulf and Caribbean Fisheries
Institute, (pp. 445‐462). St. Petersburg, FL.
Honey, K. T., Moxley, J. H., & Fujita, R. M. (2010). From rags to fishes: data‐poor methods for fishery
managers. Managing Data‐Poor Fisheries: Case Studies, Models & Solutions, 1, 159–184.
MacCall, A. (2009). Depletion‐corrected average catch: a simple formula for estimating sustainable
yields in data‐poor situations. ICES Journal of Marine Science, 66, 2267–2271.
Martell, S., & Froese, R. (2012). A simple method for estimating MSY from catch and resilience. Fish and
Fisheries, 14(4), 504–514.
Referencias
GCFItallerevaluacióndemétodoscondatoslimitados Page28
Pilling, G. M., Apostolaki, P., Failler, P., Floros, C., Large, P. A., Morales‐Nin, B., et al. (2009). Assessment
and Management of Data‐Poor Fisheries. In J. C. A. Payne, Advances in Fisheries Science: 50
years on from Beverton and Holt (p. Ch. 12). Oxford, UK: Blackwell Publishing Ltd.
Prince, D. P., Dowling, N. A., Davies, C. R., Campbell, R. A., & Kolody, D. S. (2011). A simple cost‐effective
and scale‐less empirical approach to harvest strategies. ICES Journal of Marine Science, 68(5),
947‐960.
Shin, Y.‐J., Rochet, M.‐J., Jennings, S., Field, J. G., & Gislason, H. (2005). Using size‐based indicators to
evaluate the ecosystem effects of fishing. ICES Journal of Marine Science, 62, 384‐396.
Walmsley, S., Medley, P., & Howard, C. (2005). Fisheries management decisions with limited resources
and data: ParFish Synthesis Document. London, UK: MRAG Ltd.
Williams, E. H., & Shertzer, K. W. (2005). Effects of fishing on growth traits: a simulation analysis. Fishery
Bulletin, 103, 392‐403.
Wilson, J. R., Prince, J. D., & Lenihan, H. S. (2010). management strategy for sedentary nearshore species
that uses marine protected areas as a reference. Marine and Coastal Fisheries: Dynamics,
Management, and Ecosystem Science, 2, 14‐27.
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