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<article-title xml:lang="es"><![CDATA[Comparación entre el uso de dos derechos de acceso pesquero, concesiones y permisos, en la pesquería de erizo rojo de mar, Strongylocentrotus franciscanus (Agassiz), en Santo Tomás, Baja California, México]]></article-title>
<article-title xml:lang="en"><![CDATA[Modelling the use of two fishery access rights, concessions and licences, in the red sea urchin, Strongylocentrotus franciscanus (Agassiz), fishery at Santo Tomás, Baja California, Mexico]]></article-title>
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<abstract abstract-type="short" xml:lang="en"><p><![CDATA[Various stages of the red sea urchin, Strongylocentrotus franciscanus (Agassiz), fishery were simulated to evaluate the effect of two types of access rights under Mexican law: concessions and licences. The resource biomass was evaluated using the critical depensation and Schaefer models. Each model was evaluated as a static or dynamic system. The parameters required for each model were determined from government data and by generating stochastic numbers using the Monte Carlo method to adjust to a dynamic model. In general, both models predicted catches smaller than those observed. The five-year-period simulation for both models showed a drop in biomass when licences are issued, whereas a similar simulation for concessions resulted in increased biomass, except when high temperatures occurred. Our results suggest that issuing concessions rather than licences is the best option to conserve the fishery.]]></p></abstract>
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</front><body><![CDATA[ <p align="justify"><font face="verdana" size="4">Art&iacute;culos</font></p>      <p align="center"><font face="verdana" size="4"><b>Comparaci&oacute;n entre el uso de dos derechos de acceso pesquero, concesiones y permisos, en la pesquer&iacute;a de erizo rojo de mar, <i>Strongylocentrotus franciscanus</i> (Agassiz), en Santo Tom&aacute;s, Baja California, M&eacute;xico</b></font></p>     <p align="center">&nbsp;</p>      <p align="center"><font face="verdana" size="3"><b>Modelling the use of two fishery access rights, concessions and licences, in the red sea urchin, <i>Strongylocentrotus franciscanus</i> (Agassiz), fishery at Santo Tom&aacute;s, Baja California, Mexico</b></font></p>     <p align="center">&nbsp;</p>      <p align="center"><font face="verdana" size="2"><b>Evlin Ram&iacute;rez&#45;F&eacute;lix<sup>1</sup>*, H&eacute;ctor G. Manzo&#45;Monroy<sup>2</sup></b></font>      <p align="center">     <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><sup><i>1</i></sup> <i>Direcci&oacute;n General de Investigaci&oacute;n Pesquera en el Pac&iacute;fico Norte Instituto Nacional de la Pesca Apartado postal 1177 Mazatl&aacute;n, CP 82010, Sinaloa, M&eacute;xico.</i> *E&#45;mail: <a href="mailto:evlinr@yahoo.com.mx">evlinr@yahoo.com.mx</a></font></p>      <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><sup><i>2</i></sup> <i>Facultad de Ciencias Marinas Universidad Aut&oacute;noma de Baja California Apartado postal 453 Ensenada, CP 22800, Baja California, M&eacute;xico.</i></font></p>     <p align="justify">&nbsp;</p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">Recibido en junio de 2003;    <br>  aceptado en mayo de 2004.</font></p>     <p align="justify">&nbsp;</p>        <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Resumen</b></font></p>       <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Se simularon diversos escenarios pesqueros con situaciones de riesgo para la pesquer&iacute;a del erizo rojo de mar, <i>Strongylocentrotus franciscanus,</i> y se evalu&oacute; el efecto de dos tipos de derechos de uso en la legislaci&oacute;n pesquera mexicana: permisos y concesiones. La biomasa del recurso se calcul&oacute; con dos modelos, el de depensaci&oacute;n cr&iacute;tica y el de Schaefer, tanto din&aacute;mica como est&aacute;ticamente. Los par&aacute;metros requeridos por cada modelo se determinaron por dos v&iacute;as: informaci&oacute;n de oficinas gubernamentales y generando n&uacute;meros estoc&aacute;sticos por el M&eacute;todo Monte Carlo ajust&aacute;ndose a un modelo din&aacute;mico. El ajuste de los valores de los par&aacute;metros de ambos modelos fue por medio de generaci&oacute;n de n&uacute;meros estoc&aacute;sticos por el m&eacute;odo de Monte Carlo. En general, ambos modelos pronosticaron capturas menores a las obsevadas. En las simulaciones hechas para cinco a&ntilde;os con ambos modelos para el sistema de permisos la biomasa disminuye y con concesiones se mantiene al alza con excepci&oacute;n de los a&ntilde;os con temperaturas altas, por lo que la mejor opci&oacute;n para preservar la pesquer&iacute;a es otorgar concesiones en comparaci&oacute;n con permisos.</font></p>       <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Palabras clave:</b> erizo rojo de mar, efecto Allee, depensaci&oacute;n cr&iacute;tica, Schaefer, Bayes, concesi&oacute;n, permiso.</font></p>     <p align="justify">&nbsp;</p>       <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Abstract</b></font></p>        <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Various stages of the red sea urchin, <i>Strongylocentrotus franciscanus</i> (Agassiz), fishery were simulated to evaluate the effect of two types of access rights under Mexican law: concessions and licences. The resource biomass was evaluated using the critical depensation and Schaefer models. Each model was evaluated as a static or dynamic system. The parameters required for each model were determined from government data and by generating stochastic numbers using the Monte Carlo method to adjust to a dynamic model. In general, both models predicted catches smaller than those observed. The five&#45;year&#45;period simulation for both models showed a drop in biomass when licences are issued, whereas a similar simulation for concessions resulted in increased biomass, except when high temperatures occurred. Our results suggest that issuing concessions rather than licences is the best option to conserve the fishery.</font></p>        <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Key words:</b> red sea urchin, Allee effect, critical depensation, Schaefer, Bayes, concessions, licences.</font></p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify">&nbsp;</p>      <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Introducci&oacute;n</b></font></p>      <p align="justify"><font face="verdana" size="2">El erizo rojo de mar, <i>Strongylocentrotus franciscanus</i> (Agassiz), se distribuye geogr&aacute;ficamente desde Alaska, EUA, hasta Isla Cedros, Baja California (BC), M&eacute;xico (Mottet, 1976). Su extracci&oacute;n en Baja California inici&oacute; en la d&eacute;cada de 1960 (Malagrino&#45;Lumare, 1972). A partir de los a&ntilde;os setenta se otorgaron permisos para su explotaci&oacute;n comercial y, hacia fines de 1994, aparecieron publicadas en el Diario Oficial de la Federaci&oacute;n (DOF, 23 de diciembre de 1994) concesiones pesqueras del recurso. Las capturas (en peso entero) de erizo en Baja California han presentado grandes fluctuaciones con m&aacute;ximos en 1979 (5700 t) y 1986 (8500 t), y capturas m&iacute;nimas en 1981 y 1983 (de 986 y 929 t respectivamente). De 1987 a 2001, de acuerdo a la Carta Nacional Pesquera, la producci&oacute;n ha oscilado entre 1000 y 5500 t (DOF, 15 de marzo, 2004). A partir de 1993 se estableci&oacute; la &eacute;poca de veda en Baja California del 1ro. de marzo al 30 de junio de cada a&ntilde;o (DOF, 18 de octubre de 1993).</font></p>      <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Los equinodermos son animales exclusivamente marinos. Todos los miembros de este filo son di&oacute;icos y su fecundaci&oacute;n es externa (Barnes, 1977). Com&uacute;nmente se localizan en mantos de macroalgas <i>(Macrocystis pyrifera)</i> por ser &eacute;stas su alimento preferido, aunque tambi&eacute;n pueden habitar sustratos rocosos (Palleiro, 1987) a profundidades entre diez a treinta metros (o mayores) (Mottet, 1976) creciendo hasta un di&aacute;metro de testa cercano a 18 cm (Palleiro, 1982).</font></p>      <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Las medidas administrativas com&uacute;nmente empleadas en la pesquer&iacute;a del erizo en algunos pa&iacute;ses como M&eacute;xico y Estados Unidos incluyen l&iacute;mite de talla, cierres temporales/&aacute;rea y acceso limitado (Haaker, 1992; Halman y Rudie, 1992; Botsford <i>et al.,</i> 1993; Botsford y Quinn, 1994), pero estas var&iacute;an de pa&iacute;s a pa&iacute;s. Con la finalidad de promover la conservaci&oacute;n de las poblaciones de invertebrados, los administradores han definido como componentes de su conservaci&oacute;n los siguientes: protecci&oacute;n del potencial reproductivo, control del esfuerzo e incremento del reclutamiento y sobrevivencia (Jamieson y Caddy, 1986).</font></p>      <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Existen dos tipos de derechos de uso comercial de recursos pesqueros en la legislaci&oacute;n mexicana: permisos y concesiones (Ley de Pesca y su Reglamento, 1999). La diferencia entre permisos y concesiones es la temporalidad de los derechos. La concesi&oacute;n requiere del solicitante cumplir con un mayor n&uacute;mero de requistos como (1) un estudio econ&oacute;mico, (2) la solicitud debe explicar qu&eacute; se va a hacer con el recurso, (3) deber&aacute; indicar cu&aacute;l ser&aacute; la inversi&oacute;n y su tasa de recuperaci&oacute;n y (4) deber&aacute; demostrar la propiedad o disposici&oacute;n legal de las artes de pesca y embarcaciones (redes, barcos) requeridas. Los permisos solamente requieren los n&uacute;meros 2 y 4 (Ley de Pesca y su Reglamento, 1999) y, mientras que &eacute;stos tienen una duraci&oacute;n de hasta 4 a&ntilde;os, las concesiones pueden durar hasta 50 a&ntilde;os. Por ello, es menos frecuente que se solicite una concesi&oacute;n que un permiso. Las concesiones se otorgan regularmente para recursos bent&oacute;nicos y en una &aacute;rea definida geogr&aacute;ficamente.</font></p>      <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Con una concesi&oacute;n el poseedor asegura la explotaci&oacute;n de una zona adquieriendo cierto sentido de propiedad de la misma, lo que le brinda una mayor seguridad al invertir e incentiva en &eacute;l la protecci&oacute;n y el uso eficiente del recurso. En cambio, al caducar la vigencia del permiso de extracci&oacute;n su poseedor no tiene ninguna seguridad de que &eacute;ste se renueve, lo que puede traer consigo un uso ineficiente o abuso del recurso. Esto se conoce tambi&eacute;n como el valor del recurso en el tiempo que, para el caso de las concesiones es a futuro (largo plazo) y para los permisos vale m&aacute;s en el presente (corto plazo).</font></p>      <p align="justify"><font face="verdana" size="2">El aprovechamiento del erizo rojo en M&eacute;xico se regula con la Norma Oficial Mexicana (NOM) 007&#45;PESC&#45;1993, misma que establece una talla m&iacute;nima de 8 cm de di&aacute;metro de caparaz&oacute;n, el uso de una embarcaci&oacute;n menor de hasta 7.3 metros (24 pies) de eslora con motor fuera de borda equipada con compresor para buceo semi aut&oacute;nomo, y con una tripulaci&oacute;n que no exceda de tres personas (DOF, 16 de diciembre de 1993). Adem&aacute;s, la extracci&oacute;n del erizo ser&aacute; &uacute;nicamente mediante buceo semiaut&oacute;nomo y los organismos deber&aacute;n entregarse enteros a las plantas de procesamiento, entre otras reglas. Por su parte, la Carta Nacional Pesquera estipula que no se deber&aacute;n otorgar nuevas concesiones adem&aacute;s de disminuir el esfuerzo de pesca hasta que la pesquer&iacute;a muestre signos de recuperaci&oacute;n (DOF, 15 de marzo, 2004).</font></p>      <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Entre los modelos m&aacute;s sencillos usados en pesquer&iacute;as se encuentran los de din&aacute;mica de biomasa, que requieren pocos par&aacute;metros y variables observadas. En los modelos de producci&oacute;n pesquera com&uacute;nmente se emplea una funci&oacute;n de producci&oacute;n biol&oacute;gica de tipo compensatoria, sin embargo, para organismos bent&oacute;nicos y de poca movilidad se ha propuesto la existencia de mortalidad de tipo depensatoria y el efecto Allee. Los adultos ofrecen un refugio parcial a los juveniles (Tegner y Dayton, 1981), lo cual indica que el reclutamiento es denso&#45;dependiente con un gran asentamiento en &aacute;reas donde existe un gran n&uacute;mero de adultos (Baker, 1973). Al dispersarse las larvas existen dos posibles causas del efecto Allee en su reclutamiento: la eficiencia de fertilizaci&oacute;n disminuye con densidades bajas de desovantes (Levitan, 1991; citado por Botsford y Quinn, 1994); y el grado de protecci&oacute;n de nuevos reclutas bajo las espinas de los adultos tambi&eacute;n disminuye cuando &eacute;stos presentan menor densidad (Tegner y Dayton, 1977, citado por Botsford y Quinn, 1994). Ambos factores hacen a la especie muy susceptible a la sobrepesca (Botsford y Quinn, 1994).</font></p>      <p align="justify"><font face="verdana" size="2">La relaci&oacute;n depensatoria en la funci&oacute;n de crecimiento poblacional puede ser causada tanto por una relaci&oacute;n depredador&#45;presa como por una disminuci&oacute;n en el &eacute;xito de la fertilizaci&oacute;n en densidades muy bajas de organismos adultos (efecto Allee). Estos dos mecanismos pueden actuar simult&aacute;neamente, o a&uacute;n m&aacute;s, reforzarse. Neave (1953) fue el primero en utilizar el t&eacute;rmino depensaci&oacute;n y propuso tres tipos de mortalidad: (1) compensatoria, cuando la poblaci&oacute;n tiende a equilibrarse en un nivel de capacidad de carga; (2) depensatoria, cuando la mortalidad tiende a ser muy alta conforme la densidad de poblaci&oacute;n disminuye; y (3) extrapensatoria, la mortalidad es densoindependiente.</font></p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">La depredaci&oacute;n total se ve afectada por dos variables esenciales, la densidad de la presa y la del depredador. Las caracter&iacute;sticas principales de la depredaci&oacute;n pueden entenderse por los cambios din&aacute;micos de ambas variables. La respuesta funcional se define como el incremento en el n&uacute;mero de presas consumidas por depredador, conforme la densidad de la presa se incrementa. El cambio en la densidad del depredador se denomina respuesta num&eacute;rica (Solomon, 1949 citado por Holling, 1959).</font></p>      <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Ricker (1954) identific&oacute; que el proceso de mortalidad depensatoria puede resultar de que la l&iacute;nea de reemplazo cruce la curva de reproducci&oacute;n (reclutamiento) en dos o tres puntos, lo cual da origen a m&aacute;s de un punto de equilibrio de la poblaci&oacute;n. Si la curva de crecimiento cruza la l&iacute;nea de reemplazo por abajo existe un equilibrio inestable y el tama&ntilde;o de la poblaci&oacute;n tiende a cambiar hasta otro punto de equilibrio estable, el cual se alcanza cuando la curva de crecimiento cruza la de reemplazo por arriba. &Eacute;stos son los llamados dominios de atracci&oacute;n de la poblaci&oacute;n (Peterman, 1977).</font></p>      <p align="justify"><font face="verdana" size="2">El presente trabajo eval&uacute;a los efectos de una concesi&oacute;n pesquera, en comparaci&oacute;n con los de un permiso de extracci&oacute;n, en la pesquer&iacute;a de erizo del &aacute;rea de Santo Tom&aacute;s a Punta China, Baja California (M&eacute;xico), y calcula la biomasa por medio de los modelos de depensaci&oacute;n cr&iacute;tica y de Schaefer.</font></p>     <p align="justify">&nbsp;</p>      <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Materiales y m&eacute;todos</b></font></p>      <p align="justify"><font face="verdana" size="2">El &aacute;rea de estudio comprendi&oacute; de Punta Santo Tom&aacute;s a Punta China, BC, M&eacute;xico, a aproximadamente 55 km al sur del Puerto de Ensenada. Es una zona protegida de la acci&oacute;n de las corrientes y el oleaje, con grandes zonas con fondo arenoso pero con una franja rocosa de bajo relieve y con mantos de algas caf&eacute;s, <i>Macrocystis pyrifera</i> (Agardh), que dependiendo de las condiciones ambientales pueden cubrir gran parte del &aacute;rea (Romero y Bertsch, 1984).</font></p>      <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Los par&aacute;metros se calcularon para el per&iacute;odo de 1983&#45;1994, sin embargo, la informaci&oacute;n para estimarlos se obtuvo de diferentes fuentes para distintos per&iacute;odos. Para el periodo de 1983&#45;1987 se obtuvo con base en la contribuci&oacute;n porcentual de la zona a la captura estatal, para el de 1988&#45;1992 de Palleiro <i>et al.</i> (1994), y para el de 1993&#45;1994 de la Subdelegaci&oacute;n Federal de Pesca en Baja California. El coeficiente de capturabilidad <i>(q)</i> se obtuvo con los datos de biomasa determinados para la zona por Palleiro (1982).</font></p>      <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Para describir el comportamiento de la biomasa poblacional en el tiempo y predecir las capturas con el modelo de producci&oacute;n de Schaefer y de depensaci&oacute;n cr&iacute;tica tanto est&aacute;tica como din&aacute;micamente, se determinaron los par&aacute;metros para cada uno de los modelos: tama&ntilde;o de la poblaci&oacute;n en equilibrio natural <i>(k),</i> biomasa de la poblaci&oacute;n capturable <i>(B),</i> tasa intr&iacute;nseca de crecimiento poblacional <i>(r),</i> coeficiente de capturabilidad <i>(q)</i> y poblaci&oacute;n cr&iacute;tica <i>(k<sub>o</sub>).</i> El modelo de Schaefer no utiliza este &uacute;ltimo par&aacute;metro.</font></p>      <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Para determinar los par&aacute;metros poblacionales se generaron n&uacute;meros estoc&aacute;sticos por el M&eacute;todo Monte Carlo (S&oacute;bol, 1983). El rango de cada uno de ellos fue <i>r</i> = 0.3&#45;1.1, <i>k</i> = 1800&#45;5500 t, <i>B</i> = 1300&#45;3000 t, <i>k<sub>o</sub></i> = 65&#45;200 t, y <i>q</i> = 7x10<sup>&#45;5</sup>&#45;1.4 X 10<sup>&#45;4</sup>, y por medio de un ajuste de m&iacute;nimos cuadrados se determin&oacute; el valor &oacute;ptimo de cada par&aacute;metro, al que se le denomin&oacute; par&aacute;metro base.</font></p>      <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Para el modelo est&aacute;tico de Schaefer (Hilborn y Walters, 1992):</font></p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="center"><font face="verdana" size="2"><i>Y</i> = <i>q k</i> &#91;1&#45; <i>q/r E</i>&#93; = <i>q k E</i> &#45; <i>k q<sup>2</sup>/r E<sup>2</sup></i> = <i>a E</i> &#45; <i>b E<sup>2</sup></i></font></p>      <p align="justify"><font face="verdana" size="2">donde <i>Y</i> es la captura en equilibrio &oacute; la producci&oacute;n sustentable que le corresponde al esfuerzo <i>E, k</i> es la capacidad de carga, <i>r</i> la tasa intr&iacute;nseca de crecimiento poblacional, <i>q</i> el coeficiente de capturabilidad, <i>a</i> el intercepto y <i>b</i> la pendiente. Para el modelo est&aacute;tico de depensaci&oacute;n cr&iacute;tica (Clark, 1976) la biomasa en equilibrio est&aacute;tico est&aacute; dada por:</font></p>      <p align="center"><img src="/img/revistas/ciemar/v30n4/a5ec1.jpg"></p>      <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Para el modelo din&aacute;mico de Schaefer (Hilborn y Walters, 1992) tenemos:</font></p>          <p align="center"><font face="verdana" size="2">x<sub><i>t+1</i></sub> = x<sub>t</sub> + <i>r</i> x<sub>t</sub> &#91;1 &#45; x<sub>t</sub>/k&#93; &#45; c<sub>t</sub></font></p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2">donde <i>c<sub>t</sub></i> es la captura observada en el tiempo <i>t, x<sub>t</sub></i> es la biomasa en el tiempo <i>t</i> y <i>x<sub>t+1</sub></i> es la biomasa en el tiempo <i>t</i> + 1.</font></p>          <p align="justify"><font face="verdana" size="2">La captura calculada es</font></p>          <p align="center"><font face="verdana" size="2"><i>&#264;</i> <sub>t</sub> = <i>q x<sub>t</sub> E<sub>t</sub></i></font></p>          <p align="justify"><font face="verdana" size="2">donde <i>&#264;</i> <sub>t</sub> es la captura calculada y E<sub>t</sub> el esfuerzo observado en el tiempo <i>t.</i></font></p>          <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Para el modelo din&aacute;mico de depensaci&oacute;n la biomasa es</font></p>          ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="center"><font face="verdana" size="2"><i>x<sub>t+1</sub></i> = <i>x<sub>t</sub></i> + <i>r (x<sub>t</sub></i> &#45; <i>k<sub>0</sub>)</i> (1 &#45; <i>x<sub>t</sub>/k)</i> &#45; <i>c<sub>t</sub></i></font></p>          <p align="justify"><font face="verdana" size="2">La captura calculada en el tiempo es &#265;<sub>t</sub> = <i>q</i> x<sub>t</sub> E<sub>t</sub>.</font></p>          <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Para predecir la biomasa y captura con eventos riesgosos se utiliz&oacute; la probabilidad de Bayes en situaci&oacute;n de explotaci&oacute;n pesquera con permisos y concesiones s&oacute;lo con los par&aacute;metros base.</font></p>          <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Para determinar los riesgos asociados se realizaron encuestas entre los actores involucrados en la pesquer&iacute;a incluyendo permisionarios, industriales, buzos y administradores. A partir de ello se definieron posibles escenarios con relaci&oacute;n a los porcentajes de pesca furtiva, riesgo de cambio de zona al renovar permisos y ocurrencia de temperaturas an&oacute;malas (<a href="#f1">fig. 1</a>). Sobre la cuota de captura previamente establecida se definieron dos porcentajes de pesca furtiva, 30% y 10%, y para ambos casos tres posibles intervalos de temperatura (alta, baja y normal). Con relaci&oacute;n al comportamiento de los permisionarios se consideraron dos alternativas, que el permisionario capture 30% m&aacute;s de la cuota de captura establecida (P en la <a href="#f1">fig. 1</a>) o que respete y ejerza &uacute;nicamente su cuota de captura (I en la <a href="#f1">fig. 1</a>). La combinaci&oacute;n de estas alternativas da un total de doce posibles escenarios para cada modelo (<a href="#f1">fig. 1</a>). De estos posibles escenarios solamente se tomaron en cuenta el 5, el m&aacute;s negativo y el 10, el m&aacute;s benigno.</font></p>              <p align="center"><a name="f1"></a><img src="/img/revistas/ciemar/v30n4/a5f1.jpg"></p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Para calcular la biomasa con los modelos din&aacute;micos en el caso de permiso de pesca se utilizaron los par&aacute;metros base con informaci&oacute;n de captura y esfuerzo de 1994 y se consider&oacute; una mortalidad por pesca del 20% de la biomasa como captura calculada y posteriormente rest&aacute;ndola a la biomasa calculada para el a&ntilde;o posterior. En todos los casos se calcul&oacute; el riesgo con base en la biomasa para obtener la captura asociada a la misma.</font></p>          <p align="justify"><font face="verdana" size="2">En el caso de la pesca furtiva se sumaron los porcentajes de extracci&oacute;n ilegal (estimado de las encuestas, 30% y 10%) a la captura observada, se corrieron los nuevos valores de captura con cada modelo y se determin&oacute; la probabilidad previa para 0, 10%, 20% y 30% de pesca ilegal asociada al valor de la nueva biomasa con una prueba z, posteriormente se multiplic&oacute; por la funci&oacute;n de verosimilitud (con los par&aacute;metros base y ambos modelos) y se dividi&oacute; por la probabilidad total para obtener la probabilidad posterior de Bayes y sus capturas asociadas.</font></p>          <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Para determinar el riesgo debido al cambio de zona se calcularon las probabilidades previas de manera similar a lo explicado anteriormente, s&oacute;lo que aqu&iacute; el supuesto es que, dada la incertidumbre de cambiar de &aacute;rea la siguiente temporada, el permisionario tiende a capturar 30% m&aacute;s de su cuota asignada. Estas probabilidades previas se multiplicaron por las anteriormente obtenidas.</font></p>          <p align="justify"><font face="verdana" size="2">En los casos de las temperaturas an&oacute;malas altas y bajas se consider&oacute; que estos fen&oacute;menos tuvieron una duraci&oacute;n de dos a&ntilde;os a partir de 1997 (Wolter y Timlin, 1997). Con respecto al efecto por variabilidad ambiental, las encuestas mencionaron que en a&ntilde;os c&aacute;lidos la calidad de la g&oacute;nada de erizo disminuye porque <i>M. pyrifera,</i> el principal alimento del erizo, decae por una inhibici&oacute;n de nutrientes relacionada con temperaturas altas (Zimmerman y Robertson, 1985; Dean y Jacobsen, 1986). Se busc&oacute; una asociaci&oacute;n entre las capturas anuales de <i>S. franciscanus</i> y <i>M. pyrifera</i> durante 1977&#45;1993 (Molina, 1986) para Baja California, as&iacute; como de &eacute;stas con la temperatura (NOAA, 1991) media anual superficial del mar de 1960&#45;1990, con correlaciones de Pearson a un nivel de significancia del 95%.</font></p>          <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Se determinaron los niveles de biomasa asociados con temperaturas bajas (&lt;16&deg;C), normales (entre 16 y 18&deg;C) y altas (&gt;18&deg;C) obteniendo tambi&eacute;n sus probabilidades previas, que se multiplicaron por las dos anteriores para obtener los nuevos valores esperados de biomasa y captura con cada escenario.</font></p>          ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">En el caso de la concesi&oacute;n solamente se consideraron los riesgos relacionados a fen&oacute;menos naturales (temperaturas), por lo que se obtuvo la probabilidad previa asociada a la biomasa en cada rango de temperatura, despu&eacute;s la total y, con &eacute;stas y la funci&oacute;n de verosimilitud, la probabilidad posterior (Bayes).</font></p>          <p align="justify"><font face="verdana" size="2">La descripci&oacute;n completa de la simulaci&oacute;n con modelos din&aacute;micos, riesgos y par&aacute;metros base es:</font></p>          <p align="justify"><font face="verdana" size="2">1. Una vez obtenidos los par&aacute;metros base se determinaron los riesgos asociados a la pesquer&iacute;a.</font></p>      <p align="justify"><font face="verdana" size="2">2. Se calcul&oacute; la probabilidad previa con los riesgos mencionados en las encuestas.</font></p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2">3. Se obtuvo la funci&oacute;n de verosimilitud con los modelos de Schaefer y de depensaci&oacute;n cr&iacute;tica con par&aacute;metros base utilizando una mortalidad de 20% de la biomasa para considerarla en la captura calculada.</font></p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2">4. Se multiplic&oacute; la probabilidad previa de los escenarios 5 y 10 (<a href="#f1">fig. 1</a>) por la funci&oacute;n de verosimilitud y se dividi&oacute; entre la probabilidad total.</font></p>          <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Para comparar los escenarios 5 y 10 (<a href="#f1">fig. 1</a>) y los derivados de concesiones con temperaturas normal, baja y alta, se calcularon los valores esperados haciendo la sumatoria de los valores obtenidos de multiplicar la probabilidad de cada escenario por la captura esperada en el mismo (Berry, 1996) de acuerdo a la siguiente ecuaci&oacute;n:</font></p>      <p align="center"><font face="verdana" size="2"><i>VE</i> = &#931; capt<sub><i>i</i></sub>, X prob. capt<sub><i>i</i></sub></font></p>      <p align="justify"><font face="verdana" size="2">donde capt<sub><i>i</i></sub> es la captura calculada de cada escenario y prob. capt<sub>i</sub> la probabilidad de que la captura se obtenga en ese escenario particular.</font></p>     <p align="justify">&nbsp;</p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Resultados</b></font></p>      <p align="justify"><font face="verdana" size="2">El modelo est&aacute;tico de depensaci&oacute;n cr&iacute;tica con par&aacute;metros base (<a href="/img/revistas/ciemar/v30n4/a5f2.jpg" target="_blank">fig. 2</a>; <a href="/img/revistas/ciemar/v30n4/a5t1.jpg" target="_blank">tablas 1</a> y <a href="#t2">2</a>) presenta dos puntos de equilibrio poblacional para el mismo nivel de esfuerzo y muestra que el tama&ntilde;o de la poblaci&oacute;n cambia con diferentes niveles de esfuerzo hasta llegar al esfuerzo cr&iacute;tico de 3500 viajes de pesca alcanzando una captura sostenible cercana a 180 t. Con par&aacute;metros provenientes de la fuente oficial, tenemos un esfuerzo cr&iacute;tico m&aacute;ximo cercano a 5000 viajes de pesca con una captura de casi 270 t y 400 t de biomasa poblacional.</font></p>      <p align="center"><a name="t2"></a><img src="/img/revistas/ciemar/v30n4/a5t2.jpg"></p>      <p align="justify"><font face="verdana" size="2">El modelo est&aacute;tico de Schaefer con los par&aacute;metros base muestra el nivel de esfuerzo en que ocurre un tama&ntilde;o poblacional en equilibrio y muestra una relaci&oacute;n inversa entre el esfuerzo pesquero y el tama&ntilde;o de la poblaci&oacute;n en equilibrio. En los 2500 viajes de pesca se alcanza la m&aacute;xima captura sostenible de casi 400 t (<a href="/img/revistas/ciemar/v30n4/a5f2.jpg" target="_blank">fig. 2</a>, <a href="/img/revistas/ciemar/v30n4/a5t1.jpg" target="_blank">tablas 1</a> y <a href="#t2">2</a>), mientras que con los par&aacute;metros calculados a partir de una fuente oficial se encuentra casi en los 4000 viajes de pesca con cerca de 470 t de captura.</font></p>      <p align="justify"><font face="verdana" size="2">La <a href="/img/revistas/ciemar/v30n4/a5f3.jpg" target="_blank">figura 3</a> muestra la biomasa calculada con el modelo de depensaci&oacute;n cr&iacute;tica y, a temperaturas altas, se observa un marcado decremento en la biomasa. El comportamiento de las curvas de captura para las predicciones de biomasas anteriores son similares y menores, con un m&iacute;nimo de captura esperada menor a 200 t. Comparado con el modelo de Schaefer son muy similares e iguales para el &uacute;ltimo a&ntilde;o.</font></p>      <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Las biomasas (<a href="/img/revistas/ciemar/v30n4/a5f4.jpg" target="_blank">fig. 4</a>) con temperaturas normales muestran un ligero descenso con el modelo de Schaefer y son casi constantes con el de depensaci&oacute;n. Sus correspondientes capturas calculadas oscilan entre 400 y 500 t para ambos modelos.</font></p>      <p align="justify"><font face="verdana" size="2">En los escenarios de concesi&oacute;n (<a href="#f5">fig. 5</a>) la biomasa baja al simular una temperatura alta durante dos a&ntilde;os con ambos modelos, y despu&eacute;s aquella se incrementa al normalizarse &eacute;sta. Con el modelo de depensaci&oacute;n sus capturas son menores a 400 t, pero son poco mayores con el de Schaefer. En el escenario de una concesiones pesqueras, si la temperatura es baja durante dos a&ntilde;os, ambos modelos siempre aumentan sus biomasas (casi 3000 t) al igual que sus capturas (casi 600 t) aunque la condici&oacute;n se normalice. Con temperaturas normales el comportamiento es similar pero de menor magnitud.</font></p>      <p align="center"><a name="f5"></a><img src="/img/revistas/ciemar/v30n4/a5f5.jpg"></p>     <p align="center">&nbsp;</p>      <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Discusi&oacute;n</b></font></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">Hace aproximadamente 10 a&ntilde;os en M&eacute;xico era dif&iacute;cil obtener una concesi&oacute;n, por lo que era necesario determinar si en t&eacute;rminos de conservaci&oacute;n del recurso &eacute;sta es una mejor opci&oacute;n de manejo que los permisos de extracci&oacute;n. Se eligieron los modelos descritos porque muchos investigadores utilizan el modelo de Schaefer para la pesquer&iacute;a del erizo rojo de mar y, debido al comportamiento particular de esta especie (efecto Allee) era necesario considerar una poblaci&oacute;n cr&iacute;tica con el modelo de depensaci&oacute;n para despu&eacute;s comparar los resultados de ambas aproximaciones.</font></p>      <p align="justify"><font face="verdana" size="2">La curva de equilibrio poblacional de los modelos est&aacute;ticos de depensaci&oacute;n cr&iacute;tica muestra cu&aacute;nto cambiar&aacute; la poblaci&oacute;n a diferentes niveles de esfuerzo, mostrando el nivel de esfuerzo que producir&aacute; una captura igual a la tasa de crecimiento para varios tama&ntilde;os de la poblaci&oacute;n y, alternativamente, los tama&ntilde;os de equilibrio poblacional que corresponder&aacute;n a varios niveles de esfuerzo. Con ambos par&aacute;metros, la parte con pendiente positiva de la curva, a bajos tama&ntilde;os de poblaci&oacute;n, muestra una disminuci&oacute;n de la poblaci&oacute;n a la que se debe oponer otra en el esfuerzo para asegurar que el nuevo tama&ntilde;o de la poblaci&oacute;n est&eacute; en equilibrio. Esto no significa que un incremento en el esfuerzo aumente el tama&ntilde;o de la poblaci&oacute;n en equilibrio. Un incremento en el esfuerzo en un punto de equilibrio poblacional dado har&aacute; disminuir la poblaci&oacute;n debido a que la captura ser&aacute; mayor que el crecimiento.</font></p>      <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Las curvas de captura sostenible muestran dos capturas para cada nivel de esfuerzo menor a 3500 viajes (o 5000 viajes, dependiendo los par&aacute;metros), en donde solamente hay un equilibrio poblacional y, por lo tanto, una captura sostenible (esfuerzo cr&iacute;tico). Por lo mismo, para niveles de esfuerzo mayores a 3500 viajes (o a 5000 viajes) no existe poblaci&oacute;n en equilibrio, y de aqu&iacute; que la captura sostenible sea cero.</font></p>      <p align="justify"><font face="verdana" size="2">En la porci&oacute;n de la curva sobre la parte de la curva de equilibrio poblacional con pendiente negativa, al incrementar el esfuerzo decrece la curva de equilibrio poblacional de manera que la captura es mayor que el crecimiento. No se puede decir cu&aacute;l de los dos modelos es mejor debido a que hay que alcanzar los l&iacute;mites cr&iacute;ticos del esfuerzo para compararlos y ver c&oacute;mo se ajustan. Quiz&aacute; ambos son buenos en la parte casi lineal de la curva superior de biomasa del de depensaci&oacute;n cr&iacute;tica antes de llegar a la inflexi&oacute;n como en el de Schaefer ya que son muy similares sus pendientes; probablemente el primero es mejor por tener mayores consideraciones (como la poblaci&oacute;n m&iacute;nima viable) ya que los erizos requieren densidades m&iacute;nimas en su reclutamiento (Botsford y Quinn, 1994).</font></p>      <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Entre los factores f&iacute;sicos que pueden afectar la capacidad de carga de la pesquer&iacute;a del erizo est&aacute; la disminuci&oacute;n de alimento disponible debida a la variabilidad de temperaturas (Tegner, 1980) y a tormentas (Dayton y Tegner, 1984). Otro efecto denso&#45;dependiente es la presencia o ausencia de erizos adultos, ya que los j&oacute;venes utilizan las espinas de los adultos para protegerse de los depredadores y compartir su alimento.</font></p>      <p align="justify"><font face="verdana" size="2">El nivel de esfuerzo necesario para extinguir el recurso en el &aacute;rea de estudio, seg&uacute;n el modelo de Schaefer y los par&aacute;metros obtenidos de la fuente oficial, es m&aacute;s de la mitad del esfuerzo anual medio observado. De acuerdo con el modelo log&iacute;stico y los valores de los par&aacute;metros provenientes de la fuente oficial, el nivel de esfuerzo para eliminar completamente el recurso es m&aacute;s de la mitad del esfuerzo medio calculado para Baja California (12000 viajes de pesca). Este esfuerzo es excesivo para un &aacute;rea tan peque&ntilde;a en relaci&oacute;n al &aacute;rea total de pesca de erizo.</font></p>      <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Cuando se determinaron los par&aacute;metros a partir de una fuente oficial solamente se cont&oacute; con cuatro a&ntilde;os de capturas y sus esfuerzos respectivos, lo cual es un per&iacute;odo corto de tiempo para obtener par&aacute;metros poblacionales. Otra fuente de error tambi&eacute;n puede deberse a que la extracci&oacute;n de macroalgas se realiza durante todo el a&ntilde;o, mientras que la de erizo rojo s&oacute;lo es durante 8 meses al a&ntilde;o.</font></p>      <p align="justify"><font face="verdana" size="2">El c&aacute;lculo de los par&aacute;metros de crecimiento y sobrevivencia de los erizos j&oacute;venes es dif&iacute;cil debido a que la tasa intr&iacute;nseca de crecimiento poblacional es espec&iacute;fica para su tama&ntilde;o, creciendo los peque&ntilde;os m&aacute;s lentamente (Tegner, 1989).</font></p>      <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Si el alga a la deriva est&aacute; limitada, los erizos abandonar&aacute;n su h&aacute;bitat escondido y ramonear&aacute;n en las algas fijas (Tegner, 1989) lo cual los hace m&aacute;s vulnerables a la depredaci&oacute;n. Adem&aacute;s, con el incremento de la temperatira del agua debido a El Ni&ntilde;o, el erizo disminuye su tasas de alimentaci&oacute;n (Kato y Schroeter, 1985). Tambi&eacute;n, el tiempo de fase planct&oacute;nica depende de la temperatura (Tegner, 1989).</font></p>      <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Las simulaciones de riesgo se hicieron para seis a&ntilde;os debido a que se consider&oacute; que la condici&oacute;n ambiental an&oacute;mala de temperatura tardar&iacute;a dos a&ntilde;os en desaparecer, que las tasas de reclutamiento de los erizos son muy lentas durante y despu&eacute;s de El Ni&ntilde;o (Tegner, 1992) y que les toma de 4 a 5 a&ntilde;os en alcanzar la talla comercial (Kato y Schroeter, 1985). Por otra parte, el promedio de vida de las embarcaciones menores utilizadas para su pesca seg&uacute;n las encuestas es de siete a&ntilde;os y de los motores de tres.</font></p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">Al simular una situaci&oacute;n an&oacute;mala de temperatura alta, era de esperar que el escenario de permisos arrojara las biomasas m&aacute;s bajas, sin embargo llama la atenci&oacute;n que &eacute;stas no se recuperan a&uacute;n despu&eacute;s de que la condici&oacute;n an&oacute;mala haya terminado.</font></p>          <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Al simular temperaturas bajas, el modelo de depensaci&oacute;n despu&eacute;s de los ligeros incrementos de biomasa por las bajas temperaturas, &eacute;stas tienden a descender y al igual que en los casos anteriores las probabilidades posteriores son menores que las que resultan del modelo de Schaefer. En el escenario de concesi&oacute;n solamente se incluy&oacute; lo relacionado con riesgos en los cambios de temperatura y como se esperaba, las temperaturas altas hacen que la biomasa disminuya m&aacute;s con el modelo de depensaci&oacute;n cr&iacute;tica que con el de Schaefer y, en general, sus probabilidades previas y posteriores son ligeramente mayores para este &uacute;ltimo, pero con ambos modelos tiende a recuperarse. Las probabilidades previas con temperaturas bajas y normales fueron similares para ambos modelos y la tendencia es a elevar la biomasa.</font></p>          <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Es muy dif&iacute;cil determinar las probabilidades previas de todos los escenarios de riesgo porque interviene la subjetividad, pero puede ser &uacute;til cuando se desea simular una situaci&oacute;n dif&iacute;cilmente cuantificable, como es el efecto de la pesca furtiva y de los cambios de zona al renovar permisos. En este caso particular, es evidente (con ambos modelos y par&aacute;metros) que de manera general la biomasa de la poblaci&oacute;n de erizo rojo se encuentra disminuyendo y esto habr&aacute; que tomarlo en consideraci&oacute;n dependiendo de los eventos adversos que se prevea que puedan afectar cada temporada.</font></p>          <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Desafortunadamente no existen trabajos similares para el erizo rojo de mar. Es importante recalcar que si no se toman medidas de manejo adecuadas para el recurso, debido a la presi&oacute;n que representa su alto valor comercial y su importancia econ&oacute;mica para Baja California &eacute;ste podr&iacute;a acabarse o disminuir dr&aacute;sticamente su captura.</font></p>     <p align="justify">&nbsp;</p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Agradecimientos</b></font></p>          <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Se agradece a los revisores an&oacute;nimos, a los pescadores de Baja California que proporcionaron informaci&oacute;n, comentarios y gentilmente respondieron la encuesta. A Ellis Glazier por traducir el escrito. ERF agradece la beca otorgada por CONACYT.</font></p>     <p align="justify">&nbsp;</p>              <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Referencias</b></font></p>          <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Baker, S. (1973). Growth of the red sea urchin <i>Strongylocentrotus franciscanus</i> (Agassiz) in two natural habitats. M.Sc. thesis, California State University, San Diego, 83 pp.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1879543&pid=S0185-3880200400050000500001&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>          <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Barnes, D.R. (1977). Zoolog&iacute;a de los Invertebrados. 3ra ed. Interamericana, M&eacute;xico, DF, 826 pp.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1879545&pid=S0185-3880200400050000500002&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>          <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Berry, A.D. (1996). Statistics. A Bayesian Perspective. Duxbury Press. Wadsworth Co., 518 pp.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1879547&pid=S0185-3880200400050000500003&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>          <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Botsford, L.W. and Quinn, J.F. (1994). Spatial management of the northern California red sea urchin fishery. University of California, Davis, R/F&#45;150, 4 pp.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1879549&pid=S0185-3880200400050000500004&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>              <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Botsford, L.W., Quinn, J.F., Wing S.R. and Brittnacher, J.G. (1993). Rotating spatial harvest of a benthic invertebrate, the red sea urchin, <i>Strongylocentrotus franciscanus.</i> Proceedings of the International Symposium on Management Strategies of Exploited Fish Populations. Alaska Sea Grant College Program, AK&#45;SG&#45;93&#45; 02. pp. 409&#45;428.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1879551&pid=S0185-3880200400050000500005&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>          <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Clark, C.W. (1976). Mathematical Bioeconomics. John Wiley, 352 pp.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1879553&pid=S0185-3880200400050000500006&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>      <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Dayton, P.K. and Tegner, M. (1984). Catastrophic storms, El Ni&ntilde;o, and patch stability in a southern California kelp community. Science, 224(4646): 283&#45;285.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1879555&pid=S0185-3880200400050000500007&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>      <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Dean, T.A. and Jacobsen, F.R. (1986). Nutrient limited growth of juvenile kelp, <i>Macrocystis pyrifera,</i> during the 1982&#45;1984 "El Ni&ntilde;o" in southern California. Mar. Biol., 90: 597&#45;601.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1879557&pid=S0185-3880200400050000500008&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>      <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Haaker, P. (1992). The southern California red sea urchin: A case history. The management and enhancement of sea urchins and other kelp bed resources: A Pacific rim perspective publication. T&#45;CSGCP&#45;028. California Sea Grant College, University of California, pp. 1&#45;43.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1879559&pid=S0185-3880200400050000500009&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>      <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Halman, P. and Rudie, D. (1992). The southern California red sea urchin fishery, 1972&#45;1992. The management and enhancement of sea urchins and other kelp bed resources: A Pacific rim perspective publication. T&#45;CSGCP&#45;028. California Sea Grant College, University of California, pp. 1&#45;43.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1879561&pid=S0185-3880200400050000500010&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>      <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Hilborn, R. and Walters, C.J. (1992). Quantitative Fisheries Stock Assessment: Choice, Dynamics and Uncertainty. Chapman and Hall, New York, 570 pp.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1879563&pid=S0185-3880200400050000500011&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>      <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Holling, C.S. (1959). The components of predation as revealed by a study of small&#45;mammal predation of the European pine sawfly. Can. Entomol., XCI: 293&#45;320.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1879565&pid=S0185-3880200400050000500012&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>      <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Jamieson, G.S. and Caddy, J.F. (1986). Research advice and its application to management of invertebrate resources: An overview. In: G.S. Jamieson and N. Bourne (eds.), North Pacific Workshop on Stock Assessment and Management of Invertebrates. Can. Spec. Publ. Fish. Aquat. Sci., pp. 416&#45;424.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1879567&pid=S0185-3880200400050000500013&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>      <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Kato, S. and Schroeter, S.C. (1985). Biology of the red sea urchin, <i>Strongylocentrotus franciscanus,</i> and its fishery in California. Mar. Fish. Rev., 47(3), 1&#45;19.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1879569&pid=S0185-3880200400050000500014&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>      <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Ley de Pesca y su Reglamento (1999). Secretar&iacute;a de Medio Ambiente, Recursos Naturales y Pesca. M&eacute;xico, DF, 113 pp.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1879571&pid=S0185-3880200400050000500015&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>      <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Malagrino&#45;Lumare, G. (1972). Extracci&oacute;n y preservaci&oacute;n de las g&oacute;nadas de erizo. Tesis de licenciatura, Universidad Aut&oacute;noma de Baja California, Ensenada, M&eacute;xico, 79 pp.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1879573&pid=S0185-3880200400050000500016&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>      <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Molina, M.J. (1986). Notas sobre tres especies de algas marinas: <i>Macrocystis pyrifera, Gelidium robustum</i> y <i>Gigartina canaliculata</i> de inter&eacute;s comercial en la costa occidental de Baja California, M&eacute;xico. Contribuciones Biol&oacute;gicas y Tecnol&oacute;gico&#45;Pesqueras. SEPESCA, Instituto Nacional de la Pesca. Ensenada, BC. Doc. T&eacute;c. No. 3, 39 pp.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1879575&pid=S0185-3880200400050000500017&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>      <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Mottet, M.C. (1976). The fishery biology of the sea urchin in the family Strongylocentrotidae. Washington Dept. Fish. Tech. Rep., No. 20, 66 pp.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1879577&pid=S0185-3880200400050000500018&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>      <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Neave, F. (1953). Principles affecting the size of pink and chum salmon populations in British Columbia. J. Fish. Res. Board Can., 9(9): 450&#45;491.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1879579&pid=S0185-3880200400050000500019&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>      <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">NOAA (1991). CD&#45;ROMs NODC&#45;02 and NODC&#45;03: Global ocean temperature and salinity profiles. US Dept. Commerce, Washington, DC, Informal Rep. No. 12.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1879581&pid=S0185-3880200400050000500020&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>      <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Palleiro, J. (1982). Estimaci&oacute;n de la densidad y crecimiento del erizo rojo <i>Strongylocentrotus franciscanus</i> (Agassiz) para la zona de Santo Tom&aacute;s, Baja California, M&eacute;xico. Tesis de licenciatura, Universidad Aut&oacute;noma de Baja California, Ensenada, M&eacute;xico, 68 pp.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1879583&pid=S0185-3880200400050000500021&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>      <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Palleiro, J. (1987). Biolog&iacute;a del erizo rojo <i>Strongylocentrotus franciscanus</i> y su pesquer&iacute;a en Baja California. Proyecto: Erizo de Mar. Instituto Nacional de la Pesca, Centro Regional de Investigaciones Pesqueras de Ensenada. Documento Interno, 19 pp.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1879585&pid=S0185-3880200400050000500022&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>      <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Palleiro, J., Aguilar, D. y Navarrete, M. (1994). Cambios en la densidad de poblaci&oacute;n de erizo rojo <i>Strongylocentrotus franciscanus,</i> en un &aacute;rea sujeta a explotaci&oacute;n comercial, Santo Tom&aacute;s, BC. Instituto Nacional de la Pesca, Centro Regional de Investigaci&oacute;n Pesquera de Ensenada. Documento Interno, 17 pp.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1879587&pid=S0185-3880200400050000500023&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>      <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Peterman, R.M. (1977). A simple mechanism that causes collapsing stability regions in exploited salmon populations. J. Fish. Res. Board Can., 34: 1130&#45;1142.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1879589&pid=S0185-3880200400050000500024&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>      <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Ricker, W.E. (1954). Stock and recruitment. J. Fish. Res. Board Can., 11(5): 559&#45;623.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1879591&pid=S0185-3880200400050000500025&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>      <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Romero, J. and Bertsch, H. (1984). Efectos de la pesquer&iacute;a del erizo rojo, <i>Strongylocentrotus franciscanus</i> (Echinordermata), sobre la estructura de su poblaci&oacute;n en Santo Tom&aacute;s, Baja California, M&eacute;xico, con una comparaci&oacute;n de m&eacute;todos de muestreo. Cienc. Mar., 10(2): 85&#45;95.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1879593&pid=S0185-3880200400050000500026&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>      <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">S&oacute;bol, I.M. (1983). M&eacute;todo de Montecarlo. Ed. MIR, Moscow, 79 pp.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1879595&pid=S0185-3880200400050000500027&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>      <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Tegner, M.J. (1980). Multispecies considerations of resource management in southern California kelp beds. Can. Tech. Rep. Fish. Aquat. Sci., No. 954: 125&#45;143.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1879597&pid=S0185-3880200400050000500028&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>      <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Tegner, M.J. (1989). The feasibility of enhancing red sea urchin, <i>Strongylocentrotus franciscanus,</i> stocks in California: An analysis of the options. Mar. Fish. Rev., 51(2): 1&#45;22.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1879599&pid=S0185-3880200400050000500029&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>      <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Tegner, M.J. (1992). Red urchin recruitment patterns in southern California. In: The Management and Enhancement of Sea Urchins and Other Kelp Bed Resources: A Pacific Rim Perspective. Calif. Sea Grant. Rep. No. T&#45;CSGCP&#45;028, 43 pp.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1879601&pid=S0185-3880200400050000500030&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>      <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Tegner, M.J. and Dayton, P.K. (1981). Population structure, recruitment and mortality of two sea urchins: <i>Strongylocentrotus franciscanus</i> and <i>S. purpuratus,</i> in a kelp forest near San Diego, California. Mar. Ecol. Prog. Ser., 5: 255&#45;268.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1879603&pid=S0185-3880200400050000500031&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>      <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Wolter, K. and Timlin, M. (1997). Multivariate ENSO index for the six strongest historic El Ni&ntilde;o events vs. the current event. NOAA&#45;CIRES. Climate Diagnostics Center, University of Colorado at Boulder, USA. Internet (<a href="http://www.srh.noaa.gob/lch/research/BPTLCH.HTM" target="_blank">www.srh.noaa.gob/lch/research/BPTLCH.HTM</a>).    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1879605&pid=S0185-3880200400050000500032&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>      <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Zimmerman, R.C. and Robertson, D.L. (1985). Effects of El Ni&ntilde;o on local hydrography and growth of the giant kelp, <i>Macrocystis pyrifera,</i> at Santa Catalina Islands, California. Limnol. Oceanogr., 30(6): 1298&#45;1302.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=1879607&pid=S0185-3880200400050000500033&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>       ]]></body><back>
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