Abstract

JURADO-MOLINA, J. Enfoque bayesiano con error de implementación para mejorar el manejo de la pesquería de pulpo rojo (Octopus maya) en la Península de Yucatán . Cienc. mar [online]. 2010, vol.36, n.1, pp.1-14. ISSN 0185-3880.

El pulpo rojo (Octopus maya) es una especie endémica de la Península de Yucatán. La suya es una de las pesquerías más importantes de la costa Atlántica de México; su explotación comercial inicio en 1949, y desde 2002 se ha estimado su índice de abundancia. Este índice se usó para llevar a cabo una valoración del stock y un análisis de decisión usando el modelo de Schaefer. Se usó un enfoque Bayesiano para la estimación de los parámetros del modelo y para proyectar la población de esta especie bajo dos escenarios de manejo con una tasa de explotación constante y un error de implementación positivo. Los resultados sugieren que en 1995 la biomasa correspondía al 23% de la capacidad de carga de la población K y que el stock actual es sólo 14% de K. Los resultados sugieren que la población podría estar sobreexplotada y que podría ser necesario un plan de reconstrucción del recurso. Cuando se usó error de implementación en el análisis de decisión, las simulaciones de cadenas de Markov-Monte Carlo sugieren que el nivel actual de explotación (tasa de explotación del 50%) podría producir una tendencia decreciente en la biomasa, con un valor de biomasa más probable de 9679 t, una esperanza de captura de 7920 t en 2018 y una probabilidad de 0.82 de que la población sea menor que 40% de K. Por el contrario, una tasa de explotación del 30% incrementaría la esperanza de la captura en 2018 (12,058 t), también reduciendo la probabilidad de que la población sea menor al 40% de K. La inclusión del error de implementación proporciona un escenario más realista y representa una opción más conservadora; por consiguiente se recomienda usar este tipo de datos auxiliares en un marco Bayesiano para la toma de decisión. Si las autoridades pesqueras mexicanas adoptan el método usado en este trabajo se puede mejorar el manejo de este recurso, manteniendo su explotación en niveles sustentables.

Keywords : tasa de explotación constante; distribución posterior; Cadenas de Markov Monte Carlo; error de implementación; sobreexplotación.

        · abstract in English     · text in Spanish     · Spanish ( pdf )