Introducción

El pulpo rojo (Octopus maya) es una especie endémica bentónica que es capturada en las costas de los estados de Campeche, Yucatán y Quintana Roo (^{DOF 2014}) como parte de la pesquería de pulpo en México. Esta pesquería tiene como especies objetivo al pulpo rojo y al pulpo común (Octopus vulgaris). Genera cerca de 15,000 empleos directos y una ganancia económica anual de Mex$360 millones, basada en la exportación del 80% de la captura de pulpo al mercado europeo y al mercado japonés (^{Juárez et al. 2010}). La pesca del pulpo se ha vuelto una de las principales actividades económicas en Campeche y Yucatán. En cuanto a la magnitud de la captura, esta pesquería ocupa el duodécimo lugar a nivel nacional. En el golfo de México, es la cuarta pesquería más importante, y desde el punto de vista económico, es la tercera más importante del país, solo por detrás de las pesquerías de atún y camarón (^{SEMARNAP 2001}).

La pesquería mexicana de pulpo se compone de 3 flotas. Dos de estas flotas, una en Campeche y otra Yucatán, son flotas artesanales (embarcaciones menores que miden 5.5-9.0 m de eslora) que operan en aguas someras, y la tercera es una flota de barcos de tamaño mediano (12.0-22.0 m de eslora) que opera en aguas más profundas y captura tanto pulpo rojo como pulpo común. En la flota artesanal, las embarcaciones menores funcionan como buques nodriza que transportan 1 o 2 botes más pequeños (3.0 m de largo) llamados “alijos”. Los barcos medianos de la flota que opera en aguas profundas llevan a bordo entre 7 y 9 alijos y entre 10 y 12 personas, incluidos 3 tripulantes y 1 pescador por alijo (^{SEMARNAP 2001}). Para esta pesquería, no existe un reporte de esfuerzo pesquero sistemático, pero sí existen datos esporádicos disponibles. De acuerdo con el Plan de Manejo Pesquero de Pulpo, en 2006 había 3,676 embarcaciones menores en Yucatán; en 2007 el número aumentó a 5,610 embarcaciones pesqueras (^{DOF 2014}). En Campeche había 1,591 embarcaciones menores en 2008 (^{DOF 2014}). Por su parte, la Carta Nacional Pesquera reportó 5,290 embarcaciones pesqueras menores en 2004 (3 estados) (^{DOF 2004}) y 5,444 embarcaciones menores en 2014 (^{DOF 2018}).

Las 3 flotas pesqueras operan durante el día, a la deriva, con un arte de pesca denominado localmente “jimba”, que consiste en una caña de 5 m con 6 líneas, con cangrejo vivo como carnada (^{Arreguín-Sánchez et al. 2000}). Las 2 flotas artesanales capturan alrededor del 80% del total de los desembarques anuales de pulpo rojo. Para la flota de barcos de tamaño mediano, el pulpo rojo representa entre el 70% y el 80% de sus desembarques. En cuanto a los registros de captura, de acuerdo con la NOM-008-SAG/PESC-2015 (^{DOF 2016}), los pescadores deben registrar la captura en los bitácoras de pesca que deben entregar mensualmente a las oficinas regionales de pesca (subdelegación de pesca y oficinas de pesca), donde se procesan y se reportan los datos.

Las Normas Oficiales Mexicanas NOM-008-SAG/PESC-2015 (^{DOF 2016}) y NOM-009-PESC-1993 (^{DOF 1993}) regulan la pesquería de pulpo. La primera norma establece el tamaño mínimo del manto (110 mm) y la segunda define la veda (16 de diciembre a 31 de julio). Desde 2002, las autoridades pesqueras establecieron una cuota anual basada en estimaciones de biomasa anuales; cabe señalar que esta es una de las pocas pesquerías reguladas por cuotas en México. Para estimar la biomasa de pulpo, el Instituto Nacional de Pesca y Acuacultura (INAPESCA; anteriormente conocido como Instituto Nacional de la Pesca, INP) de México realiza campañas de muestreo de mayo a julio en un área de 5,200 km² dividida en 5 estratos: Champotón-Seybaplaya, Campeche-Tenabo, isla Arenas-Celestún, Telchac-Dzilam y Río Lagartos-El Cuyo (^{INP 2002}). INAPESCA utiliza las estimaciones de biomasa, los datos de captura, el esfuerzo, el modelo de Schaefer y la estimación de máxima verosimilitud (EMV) para estimar el rendimiento máximo sostenible, el cual se utiliza para determinar la cuota anual, mantener los mismos niveles de biomasa y asegurar la sostenibilidad del recurso pesquero (Fig. 1) (^{INP 2002}, ²⁰⁰⁴, ²⁰⁰⁷; ^{INAPESCA 2008}, ²⁰¹³).

Figura 1 Tendencia temporal de la biomasa estimada, la cuota anual propuesta y la captura anual (toneladas) de pulpo rojo en la península de Yucatán. Los datos de captura y cuota fueron tomados de INP (2002-2007) e ^{INAPESCA (2008}, 2011-2014). 

El Plan de Manejo Pesquero de Pulpo entró en vigencia el 28 de febrero de 2014, y establece objetivos sociopolíticos, de manejo, económicos y de calidad del producto (^{DOF 2014}). Además, establece estrategias y medidas de gestión (tamaño mínimo, vedas y cuotas de pesca) y sugiere indicadores y puntos de referencia para el manejo. Aunque las autoridades pesqueras dedican un gran esfuerzo al manejo de la pesquería de pulpo, no incorporan aspectos económicos. La literatura gris incluye 2 publicaciones sobre la economía de esta pesquería. En la primera de estas dos, ^{Gómez (2016)} comparó los aspectos técnicos y económicos de las pesquerías de pulpo de Chile y México y concluyó que la productividad es mayor en Chile, pero que la producción de este molusco en México supera en más del 80% las capturas chilenas, lo que implica que el valor actual neto y la tasa de retorno fueron mayores para México. En la segunda, ^{Consultores en Ecosistemas (2009)} desarrolló el “Programa maestro de pulpo en el estado de Yucatán”, que incluyó el análisis de varios aspectos económicos, como la presentación del producto, el precio, los costos, la capacidad de almacenamiento, la seguridad y las certificaciones de calidad. En el presente trabajo se desarrollaron 2 modelos bioeconómicos (determinista y estocástico) para estimar el máximo ingreso sostenible (π), la máxima ganancia sostenible (β) y el esfuerzo pesquero para el punto de equilibrio económico (a). En el modelo estocástico incluimos la incertidumbre de los parámetros r y K para realizar simulaciones mediante métodos Bayesianos para estimar la distribución posterior de r, K, π, β, a y sus esfuerzos de pesca correspondientes. Este enfoque permite explorar algunas implicaciones económicas en la gestión de este recurso pesquero.

Materiales y métodos

Modelamos la dinámica de la población de pulpo rojo con 3 expresiones diferentes. En la primera se usó el modelo de ^{Schaefer (1954)}:

donde B _t es la biomasa en el año t, r es la tasa intrínseca de crecimiento, K es la capacidad de carga y C _t la captura anual. Para la segunda, se usó el modelo Fox modificado (^{Fox 1970}, ^{Haddon 2001}):

El tercer modelo utilizado fue el modelo de Pella-Tomlinson (^{Pella y Tomlinson 1969}):

donde p es un término de asimetría. Se supuso que la población inicial, B ₀ , en 1998 era un porcentaje de K. En el ajuste del modelo se supuso un error de observación en estimaciones del índice de abundancia anual con distribución logarítmica normal, I _obs,t (^{Hilborn y Mangel 1997}):

donde LL es el logaritmo negativo de la verosimilitud, σ es el error estándar (ES) asociado a la estimación del índice de abundancia, e I _est,t es el índice de abundancia estimado. El logaritmo negativo total de la verosimilitud es la suma de los n componentes. I _obs,t se muestreó a mediados del año; por tanto, I _est,t se estimó de la siguiente manera:

Usamos datos de desembarques de 1998 a 2013 (^{INAPESCA 2013}, ²⁰¹⁴; ^{DOF 2014}). También se utilizó el índice de abundancia reportado por ^{INP (2002}-²⁰⁰⁷) e ^{INAPESCA (2008}, ²⁰¹¹-²⁰¹³). Usamos la subrutina “optim” del paquete estadístico R para el ajuste del modelo. Los parámetros estimados fueron r, K, B ₀ , p, q, σ y sus ES. Usamos el criterio de información de ^{Akaike (AIC, por sus siglas en inglés) (Akaike 1973)} para la selección del modelo:

donde L _max es el valor de máxima verosimilitud y P es el número de parámetros en el modelo.

Una vez que se determinó el mejor modelo, se usó el modelo bioeconómico determinista de equilibrio de Gordon-Schaefer, el cual establece que el ingreso neto sostenible (Π) depende de la diferencia entre el ingreso total sostenible (ITS) y los costos totales (CT):

donde el ITS depende del esfuerzo pesquero (f):

donde C _eq es la captura de equilibrio, P* es el precio de venta por tonelada, y q* es la capturabilidad de la pesquería. CT es una función lineal del f:

donde C _barco es el costo por barco por temporada. Realizamos un total de 10 encuestas con pescadores de la flota artesanal en los estados de Yucatán (4 encuestas) y Campeche (6 encuestas), y utilizamos esos datos (hielo, cebo, aceite, gasolina, jimba, mantenimiento de embarcaciones, permisos, centro de acopio y precio de venta) para estimar el C _barco y P*. Cabe señalar que el bajo número de encuestas se debe a la dificultad de los pescadores para divulgar información económica que consideran privada. Según los pescadores encuestados, no hay diferencia en el precio de venta del pulpo rojo y el pulpo común. Este resultado concuerda con la opinión de ^{Consultores en Ecosistemas (2009)}.

Usamos 3 puntos de referencia: π, β y α. El esfuerzo pesquero para a (f _α ) está dado por:

El esfuerzo pesquero para el máximo ingreso sostenible (f _π ) se estimó maximizando la Ecuación 8:

El esfuerzo pesquero para la ganancia máxima sostenible (f _β ) requiere maximizar la Ecuación 7:

Desarrollamos el modelo determinista de Gordon-Schaefer en Microsoft Excel utilizando las EMV de r, K, q*, el valor de C _barco y el P* de pulpo rojo.

No incluimos la incertidumbre de P* y C _barco . En cambio, llevamos a cabo un análisis de sensibilidad para el modelo bioeconómico determinista, donde se perturbaron estos 2 predictores en ±10%. Siguiendo la metodología del Grupo de Trabajo sobre la Evaluación Multiespecífica del Consejo Internacional para la Exploración del Mar (^{Report...c1991}, ^{Jurado-Molina et al. 2004}), una variable de respuesta se consideró no sensible a una perturbación del 10% si el efecto producido era menor que el 3%. Los escenarios se muestran en la Tabla 1. El cambio porcentual relativo de π, β, f _α y f _β se seleccionaron como variables de respuesta.

Desarrollamos un modelo estocástico basado en las Ecuaciones 7-10. Usamos el método de cadenas de Markov Monte Carlo suponiendo una distribución normal para los parámetros K y r y utilizando las EMV y sus ES. Estimamos la distribución posterior (Pr{H _i |datos}) para β, π y sus esfuerzos siguiendo a ^{Hilborn y Mangel (1997)}:

donde L es la verosimilitud de los datos dada la hipótesis y Prior es la distribución de probabilidad a priori de cada hipótesis (valores de los parámetros) que resume el conocimiento previo. Supusimos valores fijos para q, C _barco y el precio de venta al público. Debido a la falta de información previa de r y K para el pulpo rojo, decidimos utilizar distribuciones uniformes no informativas para esos parámetros. Supusimos que r ~ U(0.8, 1.47) y K ~ U(35,000, 60,000). Los valores aleatorios de las distribuciones uniformes K y r se insertaron en las Ecuaciones 7, 8 y 11-13 para estimar la distribución posterior de los parámetros r y K y los indicadores bioeconómicos β, π, f _α , f _β y f _π . Las distribuciones de probabilidad posteriores de los parámetros y los índices económicos se estimaron utilizando simulaciones de cadenas de Markov Monte Carlo. En total, realizamos 1 millón de corridas usando Excel-Visual Basic con un “quemado” de 2,000 vectores de parámetros.

Resultados

Todos los modelos se ajustaron bien al índice de abundancia observado de INP/INAPESCA (Fig. 2). Los parámetros estimados y sus incertidumbres se muestran en la Tabla 2. La estimación de K tuvo el mismo orden de magnitud en todos los modelos. Un escenario similar resultó para q y σ. La r más alta correspondió al modelo Pella-Tomlinson, mientras que la r más pequeña correspondió al modelo Fox. Los resultados sugieren que en 1998 la biomasa del pulpo rojo estaba por encima del 50% de la capacidad de carga (Tabla 2). Se seleccionó el modelo de Schaefer basado en los valores de AIC (Tabla 2).

Figura 2 Modelo ajustado al índice de abundancia de pulpo rojo observado por el Instituto Nacional de Pesca y Acuacultura en Yucatán, México. Obs, datos del índice de biomasa observado. 

Respecto al modelo bioeconómico, los resultados de las encuestas sugieren que, durante la temporada de pesca de 2017, el costo promedio diario fue de Mex$1,099.00 y el costo de la temporada (137 d) fue de $150,562.67. El valor promedio de la tonelada de pulpo fue $63,333.33. La estimación de q* para la flota fue 1.56 × 10^-4. Los resultados del modelo determinista de Gordon-Schaefer indicaron que π fue de $851.70 millones (f = 3,650 embarcaciones pesqueras), β fue de $390.80 millones (f = 2,472 embarcaciones pesqueras) y f _α fue de 4,945 embarcaciones pesqueras (Fig. 3).

Figura 3 Modelo bioeconómico determinista (Gordon-Schaefer) para la pesquería de pulpo rojo en la península de Yucatán. 

Con respecto al análisis de sensibilidad para el modelo determinista, f _α y f _β fueron sensibles a las perturbaciones en C _barco y P*. El cambio porcentual relativo máximo para ambas variables de respuesta fue del 10.6% y el valor mínimo fue del 0.0%; la mayoría de los valores fueron superiores al 3.0% (Tabla 1). La variable π depende directamente de P*, por lo que cualquier perturbación en el precio de venta afecta la variable de respuesta. Por otro lado, β fue sensible a las perturbaciones; el cambio porcentual mínimo fue del 9.3% y el máximo del 29.9% (Tabla 1).

Sobre el modelo estocástico, no se pudo observar ninguna coincidencia entre las distribuciones a priori y a posteriori de r y K (Fig. 4); sus modas fueron 1.35 y 47,000 t, respectivamente. Estos valores concuerdan con las EMV anteriores. La distribución a posteriori de π tuvo un promedio de $856.80 millones (ES 2.10); su moda fue de $850.90 millones y el intervalo de probabilidad del 95% fue de $831.70 a $883.40 millones. La probabilidad de que π estuviera entre $840.00 y $880.00 millones fue de 0.81 (Fig. 5). La distribución f _π tuvo una media de 3,462.20 embarcaciones pesqueras (ES 12.30) y una moda de 3,428.50 embarcaciones pesqueras (Fig. 6).

Figura 4 Distribución a posteriori de la tasa intrínseca de crecimiento (a) y la capacidad de carga (b) para el modelo de Schaefer.  

Figura 5 Distribución acumulada a posteriori del máximo ingreso sostenible para la pesquería de pulpo rojo en la península de Yucatán. 

Figura 6 Distribución a posteriori del esfuerzo pesquero correspondiente al máximo ingreso sostenible de la pesquería de pulpo rojo en la península de Yucatán. 

La distribución β tuvo un promedio de $389.80 millones (ES 0.75) y una moda de $389.90 millones. La distribución acumulada (Fig. 7) sugiere que el intervalo de probabilidad del 95% varió de $378.60 a $397.80 millones. Además, la probabilidad de que β estuviera entre $380.00 y $400.00 millones fue de 0.94. La distribución f _β tuvo una media de 2,577.20 embarcaciones pesqueras (ES 3.50) y una moda de 2,571.40 embarcaciones pesqueras.

Figura 7 Distribución acumulada a posteriori del máximo beneficio sostenible para la pesquería del pulpo rojo en la península de Yucatán. 

La distribución de f _α tuvo una media de 4,995.80 embarcaciones pesqueras (ES 1,760.50) y una moda de 4,935.00 embarcaciones pesqueras. La frecuencia acumulada de f _α sugiere que el intervalo de probabilidad del 95% varió de 4,708.00 a 5,336.00 embarcaciones de pesqueras. La probabilidad de que f _α estuviera entre 4,700 y 5,200 embarcaciones pesqueras fue de 0.92 y la probabilidad de que estuviera entre 4,800.00 y 5,100.00 embarcaciones pesqueras fue de 0.72.

Discusión

El manejo pesquero tradicionalmente utiliza modelos monoespecíficos. Sin embargo, una pesquería es una actividad económica, por lo que las autoridades pesqueras deben incorporar factores y objetivos económicos en su evaluación de los recursos pesqueros. Por ejemplo, ^{Timmermann et al. (2014)} desarrollaron un modelo bioeconómico para explorar las consecuencias de las reducciones de la carga de nutrientes para una pesquería de mejillón y las posibles opciones de manejo para obtener una pesquería económicamente y ecológicamente sostenible. ^{Larkin et al. (2011)} propusieron y discutieron el uso de modelos bioeconómicos como parte del manejo pesquero para desarrollar estrategias de reconstrucción de pesquerías y poblaciones. En este trabajo, exploramos algunos aspectos económicos de la pesquería de pulpo rojo.

La biomasa de pulpo rojo estimada presentó una tendencia decreciente. En 2013, la biomasa fue el 49.9% de la capacidad de carga. Esta tendencia a la baja podría ser el resultado de capturas elevadas. Durante varios años, las capturas superaron el 50.0% de la biomasa estimada; por ejemplo, se capturó el 63.7% de la población pesquera en 2004 y el 83.5% de la población pesquera en 2006. Nuestros resultados sugieren que se deben implementar medidas adicionales para disminuir f y detener la tendencia actual a la disminución de la biomasa.

Cuando se analizaron los aspectos económicos, nuestras estimaciones de costo diario concuerdan con la información reportada por ^{Consultores en Ecosistemas (2009)}. Por otro lado, el precio de la tonelada del pulpo rojo varía mucho dentro de la temporada y entre temporadas (^{Consultores en Ecosistemas 2009}). Nuestro análisis de sensibilidad indicó que π y β eran sensibles; por tanto, una mejora del presente estudio debería considerar este aspecto. Además, las capturas de pulpo rojo varían significativamente, por lo que es necesario analizar cómo la variación de las capturas afecta el precio por la baja oferta y la alta demanda e incorporar la información al modelo bioeconómico.

Los resultados de los modelos bioeconómicos sugieren que está en el mismo orden de magnitud que los valores reportados por la Comisión Nacional de Acuacultura y Pesca (CONAPESCA) (^{CONAPESCA 2015}). Asimismo, está en el mismo orden de magnitud que los valores reportados para el ingreso anual (^{Juárez et al. 2010}). Es importante mencionar que f _β y f _π son menores que el número de barcos que operan actualmente en la pesquería. Además, desde 2012, existen permisos para 5,444 embarcaciones artesanales que operan en la pesquería (^{INAPESCA 2012}; ^{DOF 2014}, ²⁰¹⁸), valor que sobrepasa la moda estimada para f _α , lo que sugiere que la pesquería podría estar operando con pérdidas. Sin embargo, se desconoce el valor de f real para cada temporada. Mejorar la gestión en la pesquería de pulpo rojo requeriría estimar f en términos de viajes de pesca/alijos o el número de jimbas utilizadas.

Aunque no podemos tomar nuestros resultados como un escenario real debido al supuesto de equilibrio, podemos identificar tendencias generales que sugieren disminuir el f para incrementar la ganancia anual y mejorar el estado de la población pesquera. Implementar este enfoque sería difícil, ya que de acuerdo con ^{Berkes et al. (2001)}, los objetivos de la pesca se dividen en 3 grupos: sostenibilidad de los recursos, eficiencia y equidad. En este aspecto, ni la normatividad para la pesquería del pulpo rojo (NOM-008-SAG/PESC-2015, ^{DOF 2016}) ni la Carta Nacional Pesquera (^{DOF 2018}) incluyen objetivos económicos (eficiencia o equidad).

El Plan de Manejo Pesquero de Pulpo (^{DOF 2014}) se centra en la sustentabilidad de la pesca de pulpo en el golfo de México y el mar Caribe. También incluye 2 puntos que podrían considerarse objetivos generales de equidad: la rentabilidad y los beneficios económicos para la sociedad y la buena calidad de los productos pesqueros. Establecer objetivos de eficiencia, como maximizar las ganancias, probablemente enfrentará la resistencia de algunos pescadores y autoridades pesqueras y requerirá un amplio consenso entre las partes interesadas.

Bajo un régimen de acceso abierto, no hay restricciones para la entrada y salida de la pesquería y f podría expandirse hasta el punto en que las rentas de los recursos naturales podrían reducirse a cero. Por otro lado, con una ordenación óptima, se podrían maximizar los beneficios económicos de la pesca. Entre estos, hay varios regímenes mixtos, como el acceso abierto regulado (^{Homans y Wilen 1997}). Actualmente, en la pesquería de pulpo existen algunas normativas para proteger la reproducción de la especie (talla mínima y épocas de veda) y controlar el esfuerzo (permisos de pesca). Aunque hay una cuota, la mayoría de las veces la captura anual la supera porque el f y las capturas aumentan hasta que finaliza la temporada (^{Jurado-Molina 2010}). Hasta donde sabemos, no existe una regla de control de captura que active el cierre de la temporada de pesca cuando la pesquería alcanza la cuota o un punto de referencia límite. Este aspecto es central en el proceso de la potencial certificación de esta pesquería; la falta de una regla de control de la captura podría ser un impedimento para obtener la certificación. El desarrollo de un programa de seguimiento para proporcionar información de captura en tiempo real y permitir el cierre de la temporada de pesca cuando se alcance la cuota anual podría mejorar el manejo de la pesquería. Esta información también podría ser útil para establecer una regla de control de captura. En México, este tipo de programa de monitoreo fue implementado para la pesquería de curvina en el norte del golfo de California (^{IAES 2014}), por lo que las autoridades pesqueras podrían adoptar este enfoque para la pesquería de pulpo. El manejo de la pesquería también podría mejorar con la asignación de cuotas individuales que ayudaran a lograr la asignación óptima de este recurso (^{Schmid 1978}). Bajo este escenario, los derechos estarían completamente especificados y efectivamente vigilados. Este enfoque ha sido exitoso para la pesquería de loco en Chile (^{Hilborn y Hilborn 2012}) y ayudaría a establecer objetivos de eficiencia como maximizar las ganancias.

Con respecto a las mejoras del modelo, las autoridades pesqueras deben tener en cuenta 5 fuentes de incertidumbre (^{Francis y Shotton 1997}), esto es, incertidumbre del proceso, incertidumbre de la observación, incertidumbre del modelo, incertidumbre de la estructura del error e incertidumbre de la implementación. Según ^{Nøstbakken y Conrad (2007)}, la mayoría de los estudios bioeconómicos se centran en los 2 primeros tipos de incertidumbre. En nuestro trabajo, agregamos incertidumbre del modelo. El principal defecto de nuestro análisis es el supuesto de equilibrio. Aunque este supuesto facilita el cálculo y el análisis, las poblaciones no están en equilibrio. Según ^{Haddon (2001)}, las evaluaciones de la pesca deberían evitar los métodos de equilibrio. Cuando se utilizan modelos de producción excedente, si una población de peces está en declive, los métodos de equilibrio sobrestiman persistentemente el rendimiento sostenible. Los modelos bioeconómicos desarrollados en nuestro trabajo podrían tener un efecto similar. El enfoque adoptado en este trabajo es útil para establecer algunos puntos de referencia clave y es un primer paso para desarrollar un modelo bioeconómico dinámico más complejo que no suponga el equilibrio. Dicho modelo podría incluir el error de observación, error de modelo, error de implementación y el uso de tecnología de punta, además de incluir la evaluación de la población pesquera y el análisis de decisiones dentro de un marco bayesiano, como el propuesto por ^{Jurado-Molina (2010)}. Además, dado que se descartará el supuesto de equilibrio, el nuevo enfoque requerirá explorar y adoptar nuevos puntos de referencia. Este enfoque permitirá a las autoridades pesqueras reevaluar la pesquería periódicamente y establecer estrategias de ordenación. Lograr esta tarea requerirá la mejora de la calidad de los datos económicos. Actualmente, es difícil recopilar esta información; necesitamos trabajar en colaboración con los pescadores y las instituciones. Debemos presentar los resultados de la evaluación de la población pesquera y los modelos bioeconómicos para que los pescadores y las autoridades pesqueras comprendan la ventaja de brindar información más precisa para el desarrollo de modelos bioeconómicos que puedan producir información que asegure la explotación sostenible de la población y la viabilidad económica de la flota pesquera.