Los capítulos precedentes perseguían revisar la información requerida para la evaluación de los recursos y la definición de las condiciones de explotación óptimas (datos biológicos, estadísticas de pesca, parámetros de población, etc.). Estos datos, de los cuales depende ámpliamente la calidad final de las valoraciones y los diagnósticos se utilizan en modelos que no han sido especialmente diseñados para los peneidos, pero por el contrario se utilizan generalmente para los peces tropicales y no tropicales.
Se pueden distinguir los modelos globales (o modelos de producción), modelos analíticos (rendimiento por recluta, técnicas de simulación) y métodos aproximativos (de las estimaciones de biomasa por comparación, etc.). Más que detenernos sobre la fórmula matemática y la justificación biológica de los modelos, que están bien cubiertas en los textos básicos, examinaremos las hipótesis implícitas en estos modelos y la justificación para su utilización en el caso particular de los peneidos. Una discusión interesante del caso más general de los invertebrados se encontrara en Hancock (1979).
El modelo de Schaefer (1954) y sus derivados (Fox, 1970; Pella y Tomlinson, 1969) son comparables a aquellos utilizados para el estudio de las relaciones predador-presa. Ellos consideran a la población como una entidad en la cual la abundancia depende de la acción predadora ejercida por el hombre. Si se expresa la biomasa como la captura por unidad de esfuerzo y la predación por el hombre por el esfuerzo de pesca, se observa generalmente una relación lineal o no lineal negativa entre estas dos cantidades. La relación entre la captura total (igual a la producción en exceso) y el esfuerzo, es una curva que puede ser parabólica, y pasa a través de un nivel máximo e intermedio de abundancia.
El análisis de estas relaciones permite calcular el rendimiento máximo sostenible (MSY) y el correspondiente nivel de esfuerzo (FMSY) a ser calculado. Estos modelos también forman las bases para la administración de pesquerías por cuota de captura o limitación de esfuerzo. Su uso general implica ciertas hipótesis, que se aceptan comúnmente, aunque es sabido que algunas veces no son realistas. Es interesante revisarlas aquí para ver hasta donde son aplicables a los peneidos.
11.1.1 Las Hipótesis Propias de los Modelos
Se referirá aquí al trabajo de Pella y Tomlinson (1969) y al de Fox (1974).
(a) Determinación de los modelos. Los mecanismos de producción se consideran generalmente como procesos determinantes. Todas las variaciones en la producción anual que no sean aquellas debidas a las variaciones en el esfuerzo de pesca se ignoran1. Para los peneidos, las variaciones de producción se han anotado, las cuales son probablemente de naturaleza climatológica. Sin embargo, las variaciones generales parecen tener una amplitud que varía considerablemente de acuerdo con las poblaciones examinadas. Para aquellas poblaciones donde la variación es tal que la relación entre cpue y esfuerzo está completamente enmascarada, evidentemente el modelo no es aplicable, ya que es demasiado impreciso (Geibel y Heimann, 1976). Para otros, las variaciones anuales parecen ser pequeñas pero puede haber una tendencia periódica a largo plazo ligada a fluctuaciones en el clima.
Aquí el peligro reside mayormente en el uso de unas series de datos demasiado cortas que puedan llevar a falsear las conclusiones en la valoración. En cualquiera de los dos casos, el modelo no se puede utilizar para una política de administración basada en las cuotas de captura, ya que la composición de una población en un año no nos permite predecir aquellas composiciones de los años siguientes, cuando faltan los datos suplementarios.
(b) Condiciones de equilibrio. Se asume que a cada unidad de esfuerzo corresponde un estado estable en la composición demográfica. Esto supone que en cada caso, el factor principal que controla el tamaño de la población es el esfuerzo de pesca. Se debería anotar que cuando existen numerosas poblaciones pequeñas vecinas y las flotas se pueden mover de una población a otra, sucede algunas veces que es la abundancia de la población la que controla la unidad de esfuerzo y no al contrario. La relación cpue/esfuerzo no da en este caso la imagen requerida del desarrollo de la población como un efecto de la mortalidad por pesca. Un ejemplo de este tipo de fenómeno se puede encontrar en el golfo de Exmouth en Australia (IOFC, 1973).
(c) Poblaciones individuales. Se asume a menudo que existe solamente una población o más aún que el total de las poblaciones examinadas actúan como una entidad individual; la interacción entre las poblaciones entonces no se tiene en cuenta deliberadamente. Fox (1974) demostró la importancia del índice de mezcla entre las poblaciones para la validez de una estimación completa hecha sobre un grupo de poblaciones conjuntas. El problema es particularmente agudo cuando el recurso se realiza a partir de un gran número de pequeñas poblaciones con interrelaciones muy poco conocidas o desconocidas como en Madagascar (ver Marcille, 1978), y para las poblaciones donde los datos no permitan que se haga una distinción entre las poblaciones vecinas (Figura 78).
(d) Características de la población estable. Se asume que la producción depende de la biomasa de la población considerada como un todo, o en otras palabras, que producción y captura son independientes de la composición demográfica de la población. Es obvio que en realidad la explotación de una población induce al rejuvenecimiento de la población y modifica sus características de producción. El fenómeno puede conducir a englobar en el mismo modelo datos que, de hecho, siguen modelos diferentes (Daget y Le Guen, 1974; Fox, 1974).
En suma, se debería anotar que en los peneidos, la población explotada, su biomasa teórica y su composición de edad, según la reflejada, por ejemplo, en las capturas anuales nunca existen como tales. En el nivel anual solamente se obtiene una imagen virtual de la población como mucho, ya que la población de peneidos consiste en una clase de edad individual y tiene una naturaleza extramadamente dinámica, ya que la biomasa, edad media, fertilidad, etc. varían considerablemente durante el año. Este hecho nos lleva lejos de las condiciones básicas del modelo de Schaefer.
En los peneidos, una dificultad adicional es que la pesquería marina tiene lugar en una población con una producción anual que depende en gran parte de las capturas de los juveniles en los estuarios, por pesquerías más o menos artesanales. Un cambio en la tasa de esta explotación falsificaría la relación cpue/esfuerzo en el mar, al modificar el reclutamiento independientemente de la población matriz y el nivel de esfuerzo en el mar.
11.1.2 Hipótesis con Respecto a los Datos
(a) Capturabilidad constante. Este es uno de los puntos más delicados de este tipo de modelo. La captura está siempre más o menos bien definida (aunque los cambios progresivos en las prácticas descartadas puedan ser una aportación de pautas) y se toma el esfuerzo para cumplir la ecuación F = qf sobre todo el período estudiado. La referencia a la Sección 4.1.1.2 demuestra que hay muchas aportaciones de pautas identificadas para los camarones (cambios en la duración del tiempo de la pesca efectiva diaria, cambios en la distribución diaria o por temporada del esfuerzo de pesca, mejoras en la eficacia del mecanismo, etc.).
La definición del esfuerzo aplicada a cada especie en una pesquería multiespecífica es otra gran dificultad más. Cuando no existen datos precisos, el esfuerzo total se emplea, aunque la verdadera distribución por especie está sujeta a cambios progresivos en el tiempo, asociados con variaciones relativas en la abundancia de las especies examinadas. Se da un ejemplo de un intento de solución para este problema por Hall and Penn (1979) para la pesquería del camarón de la bahía de Shark (Australia).
De hecho Hancock (1979) ha señalado que para los camarones, tales como los Penaeus merguiensis, con un comportamiento gregario muy marcado, el concepto de “tiempo de búsqueda” se debe incluir (como es el caso de las especies pelágicas) cuando se determine el esfuerzo de pesca, ya que una disminución en el tamaño de la población origina un cambio en la proporción del tiempo de búsqueda y tiempo de arrastre.
(b) Sin tiempo de retraso. Se asume que la población reacciona a todas las variaciones en el esfuerzo, al alcanzar su estado de equilibrio inmediatamente. Este es un aspecto de lo más expuesto a causar distorsión si la especie tiene una larga duración de vida, si la edad en la primera captura es alta y si las variaciones del esfuerzo de pesca son amplias.
Este problema que fue deliberadamente descartado en la aproximación de Schaefer (1954, 1957) y Pella y Tomlinson (1969), se soluciona parcialmente por la forma en que Gulland (1969), Le Guen y Wise (1967), Fox (1974) y Walter (1975) se aproximaron al problema. Las condiciones de equilibrio son aproximadas al relacionar la captura anual con el esfuerzo del año corriente y de los precedentes, combinado de diferentes maneras por los diferentes autores.
Puesto que las poblaciones de peneidos se componen generalmente de una clase de edad anual individual, se puede decir que no hay tiempo de retraso. Cuando existen variaciones ambientales importantes en el reclutamiento, los datos se pueden refinar al no considerar los años calendarios sino más bien años biológicos, empezando con el tiempo de reclutamiento, en estos términos, correspondiendo prácticamente a las capturas hechas en una generación.
Figura 78 Aplicación del modelo de Schaefer a los camarones peneidos de EL Salvador (según Ellis, 1968). Se trata de una mezcla de Penaeus occidentalis, Penaeus vannamei y Penaeus stylirostris
11.1.3 Conclusiones
Durante la revisión de las diferentes hipótesis implícitas en los modelos de producción, se han presentado objeciones tendentes a limitar su aplicación a los peneidos. No obstante, a causa de una frecuente falta de información detallada más apropiada, se han utilizado a menudo los modelos de producción (FAO/UN, 1961; Boerema, 1969; Joseph, 1971; Cadima et al., 1972; Marcille, 1972; Marcille y Stequert, 1974; García y Lhomme, 1977, 1979; Marcille, 1978). El uso de este modelo por Griffin, Nichols y Lacewell (1973) en las pesquerías del golfo de México ha sido criticado por Eldridge (1974). Klima y Parrak (1978) sin embargo lo utilizaron de nuevo en la misma región.
Se da un ejemplo de la aplicación del modelo en las pesquerías de El Salvador en la Figura 78.
La calidad de la evaluación y el rendimiento potencial dependerá ampliamente de la calidad de los datos de la captura anual, y la del nivel de explotación dependerá de la verdadera estabilidad de la relación entre F y f durante el desarrollo de la pesquería.
La evaluación obtenida con este modelo será más válida cuanto mayores sean las series de datos en las cuales se basa. Puesto que la producción del camarón está sujeta a variaciones asociadas con el clima, hay un peligro con la evaluación basada en períodos cortos de confusión compuesta entre las variaciones asociadas al clima y aquellas debidas al esfuerzo, lo que podría conducir hacia una evaluación falsa (Hancock (1975) da un ejemplo de ello).
El de este tipo de modelo es que es imposible integrar los datos de la pesca de juveniles estuaria con aquellos de la pesquería marina de adultos. Muy a menudo, a causa de falta de datos, solamente se tiene en cuenta la pesquería marina (siendo implícito que el nivel de la pesca artesanal no ha cambiado durante el período de observación). Se intentó una integración de los datos de los dos tipos de pesquerías al sumar las capturas anuales artesanales e industriales y calcular el esfuerzo total consecuente dividiendo el resultado de la captura total por el cpue de los arrastreros en el mar (FAO, 1973). Este método, de hecho, sólo se puede aplicar estríctamente cuando la composición de edad de las capturas de las dos pesquerías son idénticas, lo que no es el caso aquí. El esfuerzo así calculado subestima de hecho la mortalidad por pesca que debería representar.
El último, pero no el menor de los defectos de los modelos de producción, es aquel que no permite predecir las consecuencias de los cambios en la mortalidad por pesca como una función de la edad, por ejemplo para regulaciones de malla, vedas, etc. Su aplicación como herramientas de administración se considera en el capítulo siguiente donde se discutirán sus ventajas y desventajas.
Como se ha mencionado varias veces, los camarones peneidos se explotan generalmente en dos etapas diferentes de su ciclo vital (juvenil y adulto) por dos pesquerías que son a menudo muy diferentes desde el punto de vista socio-económico. La producción de cada fase explotada puede depender teóricamente del nivel de explotación en la otra fase. Es deseable el intentar optimizar el total de las dos pesquerías, y el desarrollar los modelos que le permitan a uno resolver este problema (se debería anotar que aunque la explotación juvenil tiene un efecto directo sobre la producción de la población adulta, lo contrario no ha sido aún demostrado).
11.2.1 Modelos de Rendimiento por Recluta
El ciclo vital de una cohorte se divide en dos partes. La primera, que se extiende desde la eclosión hasta el reclutamiento, es generalmente poco conocida y difícil de poner en una ecuación ya que los parámetros son difíciles de estimar. La segunda que se extiende desde el reclutamiento hasta el final de la vida de la fase explotable se puede expresar como un modelo si los parámetros de crecimiento y mortalidad son conocidos. Puesto que el reclutamiento es más a menudo desconocido, los resultados se expresan como un valor relativo, como rendimiento por recluta.
Los dos modelos usados más a menudo son aquellos de Beverton y Holt (1957) y Ricker (1958). El primero es matemáticamente más elegante pero el segundo es más flexible y permite una representación más fácil de la realidad, especialmente desde que el uso de las computadoras se ha hecho más general (Paulik y Bayliff, 1967). El modelo de Thompson y Bell (1934 y en Ricker, 1975) ha sido menos empleado aunque su fundamento es bastante cercano al de Ricker, ya que se basa en la división del ciclo vital en cortos períodos de tiempo donde los parámetros se toman como constantes. Berry adoptó este modelo para Penaeus duorarum en Florida (en Lindner, 1966).
Las hipótesis básicas para estos modelos son las siguientes:
(a) Parámetros biológicos constantes. En las versiones más simples las divisiones de crecimiento y mortalidad natural se asumen como constantes de un año al siguiente e independientemente del nivel de explotación y por tanto de la densidad de la población (factores independientes de densidad). El modelo de Beverton y Holt asume en añadidura que M y F no varían con la edad. En realidad las variaciones se pueden tener en cuenta dividiendo la vida de la cohorte en segmentos en los cuales los parámetros sean constantes. (cf. Beverton y Holt, 1966). Las anteriores pueden ser funciones de densidad o de ambiente, pero a costa de la extrema complejidad de los cálculos.
La idea de rendimiento por recluta permite evitar el problema de la relación población-reclutamiento a menudo desconocida. Desafortunadamente la aplicación de este concepto a veces conduce a considerar la relación entre captura total y esfuerzo como la misma que-aquella entre rendimiento por recluta y esfuerzo, lo que sucede únicamente si el reclutamiento anual es constante e independiente del tamaño de la población.
(b) Determinación del modelo. A pesar de que todos los parámetros de los modelos pueden teóricamente ser considerados como variables aleatorias, esta posibilidad se utiliza raramente y los parámetros se consideran en general como fijos e idénticos para todos los individuos de una cohorte.
(c) Condiciones de equilibrio. El uso cada vez más frecuente de los modelos de rendimiento por recluta supone que la población está en equilibrio y que todas las condiciones son estables. En este caso, la producción anual de todas las clases de edad presentes en la pesquería es igual a la producción de una sóla clase de edad durante toda la fase explotada. La variable temporal utilizada en las ecuaciones de captura es, en general el año, para los peces de vida larga. En el caso de los peneidos de vida corta, esta variable debe ser inferior al año, y el mes o la semana son utilizados más frecuentemente (para los estudios de crecimiento, mortalidad, reclutamiento, etc.), lo que implica la necesidad de tomar en consideración las variaciones estacionales de los parámetros de la población. El reclutamiento es una función continua del tiempo, pero se puede admitir, como una primera aproximación, el reclutamiento de 12 cohortes mensuales de importancia desigual. El rendimiento de cada cohorte dependerá de su patrón de crecimiento estacional (ligado a la fecha de nacimiento) y de la explotación (asociada con variaciones estacionales en q y f). La producción global de los 12 cohortes, o producción de la generación anual, dependerá del nivel global de reclutamiento y de las variaciones estacionales en el esfuerzo pesquero, suponiendo fijos todos los otros factores y sus variaciones estacionales.
La adopción de la hipótesis de equilibrio para los peneidos implica una estabilidad de todas las variaciones estacionales y, particularmente las de la explotación.
En consecuencia el uso de un modelo simple de rendimiento por recluta supone que se puede enfocar la producción compleja de 12 cohortes mensuales, durante un año, como la producción de una generación ideal teórica que tenga parámetros dinámicos “medios”. La calidad de los resultados dependerá mucho de la representabilidad de los últimos.
(d) Conclusiones. Si están disponibles los datos necesarios (mortabilidad natural y por pesca, constantes o en función de la edad, crecimiento, talla de reclutamiento y selectividad), se pueden calcular la evolución del rendimiento por recluta, de la fecundidad teórica por recluta (Le Guen, 1971) en función de la mortalidad por pesca y la edad de primera captura. Así se pueden obtener los medios para predecir las consecuencias de una ordenación de la pesquería, por medio la regulación de esfuerzo, la reglamentación de mallas, establecimientos de zonas vedadas, etc.
No obstante, estos modelos no permiten en el caso, los peneidos, tomar fácilmente en consideración las variaciones estacionales (de crecimiento, reclutamiento, capturabilidad, etc.) y por lo tanto prever las consecuencias precisas de una modificación de la distribución estacional de esfuerzo (por veda estacional, por ejemplo) sobre el vector “medio” de la mortalidad por pesca en función de la edad, y sobre la producción global. Las técnicas de simulación que se abordarán en el capítulo siguiente, permitirán resolver el problema.
Los modelos de este tipo han sido utilizados en el golfo de México por Kutkhun1 (1966) y Berry (1967) para camarones de Tortugas (Florida). Los resultados obtenidos por este último se reproducen en las Figuras 79 y 80. Un estudio preliminar se realizó con un modelo de Thompson y Bell (Lindner, 1966).
Los modelos de Ricker, Thompson y de Bell también permiten calcular la fecundidad teórica por recluta (concepto introducido por Le Guen, 1971) y particularmente su evolución en función de F y 1c, integrando en el modelo los datos sobre la fecundidad en función de la edad (Figura 81). La utilidad de este dato teórico fue expuesto en el Capítulo 10.1.3. Expresada como un valor relativo respecto a la fecundidad teórica de la población virgen, es un índice del estado de degradación del potencial reproductor por efecto de la pesca.
Para permitir una ordenación mejor adaptada, se debe igualmente poder expresar las consecuencias de una medida de ordenación, no sólo en términos de producción ponderal (absoluto o por recluta) sino también en términos económicos: valor de la captura, costes, productos marginales, etc. (ver siguiente capítulo).
Los modelos de rendimiento por recluta pueden utilizarse para este propósito (Figura 79 B). Kutkhun (1966), por ejemplo, reemplaza la ecuación de crecimiento en peso en el modelo de Beverton y Holt, por la de crecimiento en valor. Este artificio le permitió expresar sus resultados en valor por recluta.
Los modelos más flexibles de Thompson, Bell y Ricker se prestan mejor a esta aplicación ya que no es necesario adoptar ningún modelo matemático, particularmente el de Von Bertalanffy, para representar la relación entre el valor y la edad y es más fácil utilizar simplemente los valores observados (Figura 81).
11.2.2 Las Técnicas de Simulación
Estas, cada vez más aplicadas desde la popularización de computadoras, permiten superar ciertas limitaciones impuestas por los modelos precedentes. Como en el caso de los modelos analíticos, las técnicas de simulación usan muy a menudo un enfoque analítico.
Cuando existen datos, estos permiten una mayor aproximación a la realidad que los simples modelos de rendimiento por recluta. Una clase anual de camarones, por ejemplo, puede ser subdividida en 12 cohortes mensuales de tamaño desigual reproduciendo así el esquema-estacional de migración y el de reclutamiento. Cada cohorte puede seguir su propio patrón estacional de crecimiento y mortalidad, en función de la edad. Como hay un crecimiento diferencial entre los sexos (lo que implica edades de primera captura desiguales y una evolución diferente de la biomasa), estos serán considerados separadamente. A pesar de la complicación de los cálculos las fórmulas básicas son idénticas y los resultados tienen el mismo carácter que anteriormente. Si se conocen las variaciones estacionales del reclutamiento, se conocen en valor relativo (porcentaje mensual del número total de reclutas, por ejemplo), se puede calcular la producción para un número dado de reclutas. (1 000 por ejemplo). Los resultados serán de hecho, de una naturaleza similar a aquellos de la sección anterior y estarán sujetos a las mismas retricciones con respecto a la forma real, y desconocida, de la verdadera relación población-reclutamiento.
Si se dispone de los medios para estimar el valor absoluto del reclutamiento anual, la simulación puede ser más completa y los resultados calculados (captura total, mensual y anual, captura por unidad de esfuerzo, con posiciones de talla y edad, variaciones estacionales de la abundancia, etc.), pueden compararse con los datos observados en el pasado. Si la reconstrucción de resultados pasados es satisfactoria el modelo puede utilizarse con un medio de previsión para evaluar las consecuencias de los diversos esquemas de ordenación posibles.
La introducción de una relación población-reclutamiento, dentro de la simulación, permite la construcción de un modelo “autogenerativo”. No obstante, en el caso de los camarones peneidos esta relación se desconoce y su utilidad es cuestionable (ver Capítulo 10.1.3).
Los parámetros, usados para simulación, son sólo estimaciones; se recomienda un estudio de la sensibilidad de la simulación con variaciones de los diferentes parámetros. Este procedimiento permite desmostrar cuales son los parámetros más “sensibles” que condicionan la calidad de los resultados en los que se debe concentrar posteriormente el esfuerzo de investigación.
Debe recordarse que la simulación con parámetros obtenidos del análisis de cohortes debe dar automáticamente una buena superposición de los resultados simulados y observados, pero esta concordancia es trivial y no es una prueba de la buena representatividad del modelo.
Las técnicas de simulación han sido aplicadas, por ejemplo, por Abramson y Tomlinson (1972) con un camarón carideo (Pandalus sp.), y están empezando a usarse para peneidos (Lluch, 1975; García, 1977, 1978; García y N'Diaye, 1977; Blomo et al., 1978; Grant y Griffin, 1979; Clark y Kirkwood, 1979).
En el caso de los peneidos tienen la ventaja de permitir la integración, dentro de un sólo modelo, la explotación de los juveniles y adultos, para evaluar los resultados globales de un esquema de ordenación integrado (Figura 82). Pueden encontrarse ejemplos en García (1978) y Grant y Griffin (1979). El diagrama del modelo bio-económico establecido por este autor se da a título de ejemplo (Figura 83).
Estas técnicas también permiten la construcción de modelos e investigar la estrategia óptima para la explotación simultánea de varias poblaciones independientes. De esta forma, Clark y Kirkwood (1979) en Australia hicieron estudios de simulación del desarrollo de una pesquería de entrada libre que incluía dos tipos de bonos diferentes, y explotando dos poblaciones compuestas de especies de interés económico desigual para definir la óptima distribución espacio-temporal y la mejor composición de la flota.
1: F = 0,193 y M = 0,024
2: F = 0,227 y M = 0,039
3: F = 0,160 y M = 0,061
Figura 79 Evolución del rendimiento por recluta en peso (A) y en valor (B) en función de la edad de primera captura, para diversas combinaciones observadas de F y M (por semana), en Penaeus duorarum de Florida (Berry, 1967)
Figura 80 Evolución del rendimiento por recluta ponderal en función de F para dos valores de M (por semana) (según Berry, 1967).
Figura 81 Evolución del índice de fecundidad (A) y del precio (B) en función de la edad relativa de Penaeus notialis (García, 1977)
Figura 82 Evolución de la captura total (mar + laguna), en peso y en valor, en función de la tasa de explotación en la laguna y del esfuerzo anual en el mar (trazos oblicuos). Se indica la situación de la pesquería en 1973 (según García, 1978)
Figura 83 Organigrama del modelo bioeconómico elaborado por Grant y Griffin (1979) para la pesquería camaronera americana del Golfo de México (símbolos según Forrester, 1961)
En el caso de los animales de vida corta, son importantes las variaciones estacionales de la estructura de población, de su biomasa, del número de ejemplares, de su potencial reproductor. La simulación de estas variaciones es de gran interés para el entendimiento de los mecanismos biológicos. García (1977) simuló las variaciones estacionales teóricas del número de hembras “adultas” (con una talla superior a la de primera madurez) en una población y demostró la importancia de este fenómeno para la interpretación de las variaciones estacionales en la reproducción.
En realidad, el único límite para la aplicación de modelos de simulación es la disponibilidad y calidad de los datos, siempre procurando ser prudente y no alejarse mucho de la realidad pretendiendo más de los modelos que lo que los datos básicos garantizan.
Los desarrollos de la explotación de los recursos son generalmente más rápidos que aquellos del potencial investigador que tiene la misión de suministrar a los administradores con las bases científicas de una ordenación racional. Existe, por lo tanto, siempre el riesgo de que la información científica exacta, pero tardía, sólo permita un diagnóstico “post mortem”.
En el capítulo siguiente se destacará que es preferible ordenar un recurso desde el principio de su propio desarrollo sin esperar a una explotación anárquica que lleve a una situación de crisis difícil de resolver.
Como indica Troadec (1977) “cuando se trata de seguir el desarrollo de una pesquería, exactitud, precisión y oportunidad son tres cualidades interdependientes de una importancia variable a lo largo del desarrollo de una pesquería”. Cuando hay un excesivo énfasis en la búsqueda de una mayor precisión, el incremento de la información necesaria “y por lo tanto su coste y retrasos en su obtención, crecen más rápidamente que la precisión que se deriva, y puede entenderse que la precisión puede ser antagónica a la exactitud y, sobre todo, a la oportunidad”.
Se pueden utilizar métodos aproximados para la evaluación de parámetros básicos, aspecto que ha sido estudiado en el Capítulo 7, o para una primera apreciación de los potenciales y de los niveles de explotación. Un resumen de las posibilidades se puede encontrar en Saetersdal (1973) o Troadec (1977), y tan sólo tomaremos aquí aquellos aspectos aplicables a peneidos, con alguna esperanza de éxito.
11.3.1 Relación entre la Biomasa Obtenida Mediante Prospecciones de Pesca y el Potencial
Este método implica conocimiento de la biomasa de la población obtenible a través de prospecciones de arrastre.
11.3.1.1 Comentarios sobre las prospecciones
Estas pueden aportar unas buenas evaluaciones preliminares. Permiten identificar especies interesantes, su distribución y su abundancia relativa. Si se planifica adecuadamente, proporcionan una estimación de la biomasa de la población, si se conoce la verdadera eficiencia del arte del arrastre utilizado, lo que, se debe reconocer, es raro. Si se asume, debido a la falta de datos exactos, que la eficacia del arte es total y que todos los peces presentes en la trayectoria son capturados, la biomasa calculada debe considerarse como una estimación mínima. Como destaco en el Capítulo 7.7.3, esta hipótesis no es verosímil y la eficacia podría bién estar más cerca de 0,5 que de 1,0.
Existe mucha documentación básica sobre la teoría de las prospecciones: Alverson y Pereyra (1969), Alverson (1971), Mackett (1973), Holden y Raitt (1974), Gulland (1975) y Ulltang (1977), etc., y estos no serán aquí revisados. Sólo recordaremos que cuando las prospecciones son repetidas regularmente con técnicas estándar durante varios años, aportan una herramienta de control del estado de los recursos. El índice de abundancia obtenido por el buque de investigación puede sustituir la pesca por unidad de esfuerzo de la flota cuando los datos de la pesca comercial no tienen la calidad esperada, y cuando la flota y el buque de investigación están verdaderamente explotando la misma población.
También debe destacarse que el rendimiento medio obtenido por un buque de investigación, durante una prospección bién diseñada de una población virgen, no puede compararse con el rendimiento de un barco de pesca en operación comercial porque la distribución de los esfuerzos respectivos es probablemente diferente, al seleccionar la pesca profesional los estratos más ricos. Si se requiere una compensación, una selección de las estaciones de arrastre, con el mejor rendimiento puede corregir el error pero en ecceso ya que el rendimiento así calculado será superior al que obtendría de media una flota camaronera compitiendo en la misma zona.
De hecho, el rendimiento calculado por la selección de las mejores zonas en una población virgen se aproxima al índice teórico de abundancia para F = 0 (en un modelo de producción) y es necesario notar que este valor puede ser diferente (sobre todo para animales de vida corta) de la media obtenida más tarde por la pesquería bien desarrollada. Lindner (1971) recordó que aunque los rendimientos obtenidos en poblaciones vírgenes en el golfo de México alcanzaron 2 t de colas/día en 1936, estas bajaron a 450 kg/día en 1946. García (no publicado) también señaló durante el inicio de la pesquería en Côte d'Ivoire, unos rendimientos muy altos que alcanzaron en ciertos días 700 kg/h y una caída muy rápida en los primeros meses de la explotación regular. Los rendimientos actuales a un nivel cercano al de explotación óptima son de 30 kg/h.
11.3.1.2 Utilización de los resultados de prospecciones para evaluar el potencial o el nivel de explotación
Cuando se dispone de una evaluación de la biomasa Bo de una población virgen, Gulland (1970a) indicó que, si se asume que el recurso obedece al modelo de Schaefer y que a un nivel de producción máximo las mortalidades naturales y por pesca son similares (M cerca de Fmax)1, y que la biomasa a este nivel (Bmax) es igual a Bo/2, la expresión clásica Cmax = Fmax.Bmax se convierte en
Cmax ≃ 
≃ 0,5 M.B. ≃ X M Bo
donde M puede obtenerse según uno de los métodos aproximativos indicados en el Capítulo 7. El coeficiente X, fijado arriba en 0,5, puede afinarse para tomar en cuenta las características dinámicas de las especies consideradas y en particular 1c/1oo y M/K. Entonces se puede poner:
Si se toma el caso del modelo de reclutamiento constante, las tablas IV de Beverton y Holt (1964) dan (Y'/F)Emax/(Y'/F)o igual a Bmax/Bo y el correspondiente (Fmax/M) para cada valor de M/K y 1c/1oo.
En el caso de los peneidos, los valores más verosímiles de M (ver Capítulo 7) y de K, conducen a una relación M/K comprendida entre 1 y 2 mientras que 1c/1oo se aproxima a 0,4 – 0,5 para la pesca en el mar. Si la referimos a la Tabla 1 de Gulland (1970a), ello da unos valores de X comprendidos entre 0,32 y 0,44. Debe señalarse que, en una primera aproximación, el error cometido utilizando X = 0,5 es ciertamente inferior que los errores en la estimación de la misma biomasa. Igualmente debe señalarse que el cálculo conduce a unas producciones máximas que son del orden de magnitud de la biomasa virgen cuando M es superior a 3,0 sobre una base anual (o 0,25/mes). En consecuencia, es interesante destacar que para tasas de explotación desconocidas pero comprendidas entre 0 y Emax el rango de posibles valores del potencial se sitúa aproximadamente entre B (para E = 0) y MB (para E = Emax).
Cuando la población ya ha sido explotada, uno se encuentra con grandes dificultades. Las ecuaciones simples precedentes no se pueden aplicar. Si se conoce la captura anual realizada; podemos recordar que Ci = Fi.Bi y por ello que Ci/Bi = Fi y comparar este valor de Fi con una estimación de M para la especie considerada. Si Fi esta próximo a M, se puede pensar que la captura total difícilmente se podrá aumentar. Por el contrario, si Fi es netamente inferior a M, el esfuerzo ejercido puede ser multiplicado por M/Fi para aproximarse al nivel de producción máxima equilibrada. Esta última no se puede determinar así pero se sabe, por la curva del modelo de producción que el aumento de la captura será inferior al del esfuerzo y, por lo tanto, que Cmax será inferior a Ci.M/Fi.
Por otra parte, también se puede deducir que Cmax estará comprendida entre B y MB según la tasa de explotación ejercida sobre la pesquería en el momento de la prospección (si M es igual o superior a 0,25/mes).
11.3.1.3 Observaciones sobre el método
Conviene finalizar esta sección con algunas observaciones importantes. La primera concierne a la evaluación de la biomasa. Se trata de un valor medio anual. Conocemos que para animales de vida corta, como los peneidos, la biomasa está sujeta a grandes variaciones estacionales y, por lo tanto, es necesario determinar la biomasa media y sus límites de confianza por medio de repetidas observaciones durante un ciclo anual completo. Por otra parte, la captura realizable sobre una población dada dependerá de las variaciones estacionales del esfuerzo. Estos comentarios, unidos a las observaciones precedentes sobre las dificultades de evaluar la verdadera eficiencia del arrastre utilizado para determinar la densidad, indican que los valores obtenidos, tanto para la biomasa como para el potencial de captura, deben ser considerados como unas primeras aproximaciones que deben ser utilizadas con precaución y tomando en cuenta los márgenes de seguridad suficientes.
La segunda observación trata de las bases fundamentales del método, que supone que, a un nivel máximo de producción, M es próxima a F. Este teorema ha sido discutido por Francis (1974), que demostró que solamente se puede aceptar en el caso de un reclutamiento independiente de la densidad de la población (relación “población-reclutamiento” del tipo Beverton y Holt). En el Capítulo 9 se indicó que la forma de la relación población-reclutamiento de los peneidos no se conoce pero que había la tendencia a considerar el reclutamiento como independiente de la población parental. Si esto se verifica, estaría plenamente justificado el uso de la fórmula aproximada Cmax = X.M.Bo para los peneidos.
11.3.2 Evaluación a Partir de los Indices de Productividad
Siempre es tentador el intentar reducir el tiempo y la información necesaria para evaluar los potenciales de captura de una región comparándola con otra bien conocida, de productividad y características ecológicas análogas.
11.3.2.1 Indices morfoedáficos
Estos han sido utilizados en sistemas lacustres y en los ríos y permiten, a partir de algunas características morfoedáficas simples (contenido en sólido disuelto, profundidad media de un lago, longitud del curso de agua, superficie de la cubeta), calcular la producción (en kg/ha/año, por ejemplo) de unos sistemas situados en contextos climáticos análogos y expuestos a idénticas tasas de explotación. Una exposición detallada de las hipótesis sobre las que se apoya la utilización de estos índices se puede encontrar en Ryder et al. (1974) y un ejemplo concerniente a los ríos africanos en Welcomme (1976).
La diversificación de los medios marinos y la complejidad de su estudio no ha permitido aún la generalización de tales índices. Uno puede encontrar en el trabajo de Cushing (1969) un ejemplo de las dificultades que presenta el cálculo de los potenciales haliéuticos de zonas de afloramiento1 a partir de datos de productividad planctónica.
En lo que concierne a los camarones peneidos, ha sido examinada su evidente relación con los manglares del océano Indico por MacNae (1974). La producción capturada varía entre 1,3 y 10,6 t/km de manglar según las regiones. Esta dispersión de valores no es sorprendente cuando se considera que una misma especie aparece estrechamente ligada a los manglares de una región dada pero también abunda en otros lugares donde no existen los manglares. Consideramos, por ejemplo, que los peneidos juveniles se pueden encontrar en playas de arena pura (en Japón), asociados con fanerógamas marinas (en el golfo de México y Kuwait) o en los manglares (en Malasia, India y Africa Occidental). Por otra parte, y en una misma región, géneros próximos (Penaeus y Parapenaeopsis por ejemplo) tienen exigencias diferentes.
La única ligazón común es que en todas partes los peneidos juveniles están asociados a la interfase mar-continente. Así, Turner (1977) ha demostrado, dentro de una misma región, la relación entre la producción de camarones de las lagunas y la superficie de las zonas intermareales.
Es evidente que la producción de camarones depende de numerosos factores indicados tales como la temperatura, lluvias y aportes fluviales, reproducción, crecimiento, tamaño del estuario y de la zona de distribución de los adultos, etc. Está claro que existe un gradiente latitudinal de estos parámetros y que las zonas cálidas y húmedas son también aquellas donde los aportes fluviales son importantes y donde abundan las lagunas, deltas y fondos arrenosos, donde el crecimiento es rápido y la reproducción continua. Turner (1977) ha demostrado, a nivel mundial, una buena correlación entre la producción camaronera (Y) de una región (en kg/ha/año) y la latitud en grados (X) de la forma
Y = 159 e - 0,070 (X)
Esta relación explica sólo el 55 % de la variación observada, lo que es importante. Esta es interesante desde un punto de vista teórico pero poco utilizable desde el punto de vista práctico debido a que, aunque la varianza alrededor de la curva no sea proporcionada, los valores de Y observados para una latitud dada varían de 1 a 10, “precisión” muy inadecuada para una evaluación aproximada del potencial de una región.
Finalmente, debemos señalar que estos estudios deberían utilizar para la producción biológica unos índices estándar (potenciales y capturas máximas equilibradas, por ejemplo), y no las capturas anuales, que son las que introducen una variabilidad adicional.
11.3.2.2 Las comparaciones directas de las producciones
También se puede igualmente examinar la relación que existe, en una región dada, entre la superficie de los fondos de pesca conocidos y su producción máxima equilibrada, para servir como instrumento de predicción del potencial de los recursos poco conocidos. García y Lhomme (1979) y Lhomme (1980) notaron que para diversos fondos de camarones rosados (P. notialis) de la costa occidental africana, la producción potencial máxima media (RMS/milla cuadrada/año) varía solamente de 1,6 (en el límite septentrional de la distribución de la especie) a 4,5 t/milla cuadrada/año. Es interesante comparar estos valores con aquellos obtenidos en el océano Indico (FAO, 1973a). Si se consideran los datos disponibles de Mozambique a Tailandia, incluida Australia, las capturas “óptimas” varían de 1,7 a 3,8 t/milla cuadrada/año, siendo el valor medio de 2,4 t/milla cuadrada/ año. Los valores extremos solamente por un factor de 2 ó 3.
El uso de índices tan simples deberá permitir evaluar el orden de magnitud del potencial de una población conociendo el área de distribución del recurso. Este enfoque ha sido utilizado, por ejemplo, por García y Lhomme (1979) sobre la costa occidental africana.
No obstante, hay evidentes dificultades ligadas al uso de este tipo de aproximación. Estas son las siguientes:
Si la superficie de las poblaciones explotadas no son siempre conocidas y, por ello, son imprecisas, las de los recursos no explotados son posiblemente aún más difíciles de definir. Se pueden utilizar cartas sedimentológicas si se conoce la bionomía de la región pero, la adaptabilidad relativa aparente de las gambas para los distintos tipos de sedimentos muebles, hace muy arriesgada la delimitación de los fondos sobre la base de sólo esta información.
La producción máxima media real de la población dependerá finalmente mucho de la distribución del esfuerzo de pesca anual en el espacio y sobre las distintas especies, del nivel de la pesca artesanal y de los descartes, que varían con las especies, regiones, tipos de explotación y mercados. En realidad, en aquellos casos donde esta ha sido calculada, la captura total (artesanal sobre los juveniles e industrial sobre los adultos) es poco sensible a variaciones razonables de la tasa de explotación sobre los juveniles (ver Sección 12.5).
A pesar de todas estas fuentes de error, los resultados concernientes a la productividad (observados sobre una quincena de poblaciones) son suficientemente semejantes como para dar algún valor a este método, bien entendido que el resultado deberá ser considerado como provisional y debe ser verificado, mediante prospecciones antes del inicio de la explotación (ver secciones precedentes) o por las técnicas clásicas de evaluación.
El enfoque propuesto aquí para evaluar muy groseramente los potenciales ha sido igualmente sugerido por Boerema (1974) para evaluar el nivel de esfuerzo que no se debe sobrepasar. El indica que se puede suponer que la mortalidad por unidad de intensidad de pesca aplicada por un arrastrero estándar es la misma para todas las especies con un comportamiento equivalente (y, se podría añadir, en latitudes similares). Además, si estas especies tienen propiedades biológicas próximas (K, L∞, M, fecundidad, etc.) el nivel de producción máximo debería ser obtenido para intensidades de pesca equivalentes.
Este método, evidentemente grosero, permite fijar, al principio de una explotación, el orden de magnitud de esfuerzo a no sobrepasar y así limitar el número de licencias a un nivel razonable. Tal medida, aplicada en 1968 en Côte d'Ivoire permitió, comparando los fondos de pesca de este país con los de Senegal y los de Florida, limitar a 10 el número de barcos autorizados cuando el número de solicitudes llegaba a 32 (García, no publicado). Un poco más tarde, los resultados de un estudio analítico de simulación, basado sobre años de investigación, confirmaron las previsiones (García, 1977).
11.3.3 Conclusiones
La necesidad de proporcionar, en muchos casos, un primer diagnóstico rápido para evitar una lamentable sobreinversión apoya el uso (prudente) de métodos simples, rápidos y poco costosos en información. No obstante, los resultados obtenidos deberán ser considerados como poco precisos y muy provisionales, que dan solamente unos órdenes de magnitud y están destinados a evitar graves errores de relación. Su uso debe ser solamente el primer paso de un programa de investigación dirigido a identificar mejor el recurso y sus reacciones a la explotación, así como a mejorar el diagnóstico y facilitar elementos de ordenación más sofisticados, en caso de que sea necesario.
