Evaluación de modelos dinámicos de biomasa para el manejo de la pesquería mexicana de abulón azúl (Haliotis fulgens): Un estudio de caso

En el presente trabajo se ajustaron los modelos dinámicos de Schaefer, Deriso, Clark y el modelo de Pella y Tomlinson, utilizando técnicas de máxima verosimilitud y estadística Bayesiana para determinar cual de ellos es el que mejor describe el comportamiento del índice de abundancia de abulón azul...

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Detalhes bibliográficos
Autor: Mario Roberto Ramade Villanueva
Formato: tesis de maestría
Estado:Versión publicada
Fecha de publicación:2004
País:México
Recursos:Centro de Investigación Científica y de Educación Superior de Ensenada
Repositorio:Repositorio Institucional CICESE
Idioma:español
OAI Identifier:oai:cicese.repositorioinstitucional.mx:1007/3346
Acesso em linha:http://cicese.repositorioinstitucional.mx/jspui/handle/1007/3346
Access Level:acceso abierto
Palavra-chave:info:eu-repo/classification/Autor/Pesquería del abulón,Abulón azul,Haliotis fulgens,México,Ciencias del mar
info:eu-repo/classification/cti/6
info:eu-repo/classification/cti/31
info:eu-repo/classification/cti/3105
Descrição
Resumo:En el presente trabajo se ajustaron los modelos dinámicos de Schaefer, Deriso, Clark y el modelo de Pella y Tomlinson, utilizando técnicas de máxima verosimilitud y estadística Bayesiana para determinar cual de ellos es el que mejor describe el comportamiento del índice de abundancia de abulón azul (Haliotis fu/gens) expresado como densidad (kilogramos de callo de abulón por metro cuadrado), para un usuario que opera en la Zona II de pesca. Los cuatro modelos fueron ajustados utilizando los métodos de error de proceso y error de observación. Se encontró que la metodología del error de observación fue la que mejor desempeño presentó. Se exploraron además los efectos de variables ambientales como la Índice de la Oscilación Decadal del Pacífico, Índice Multivariado de "El Niño", Temperatura Superficial del Mar e Índice de Surgencias. Como variable ambiental se utilizó la anomalía del índice de Surgencias, lo cual mejoró significativamente las estimaciones de verosimilitud total calculada para los cuatro modelos. Mediante el uso de los criterios de información Akaike y Bayesiana, se determinó que el modelo de Schaefer que incluyó el efecto de la variable ambiental es el más parsimonioso.