La pesquería del erizo rojo (Strongylocentrotus franciscanus) es importante para la economía de Baja California (México). Su pesca comercial se inició a principios de los años 70 como resultado de la expansión de su mercado de exportación; sin embargo, se ha detectado una baja sustancial en sus capturas y abundancia desde 1986. Dada la falta de un índice de abundancia relativa independiente de la pesquería para todas las áreas de captura, se utilizaron datos de CPUE y captura para llevar a cabo una valoración del stock del erizo rojo y realizar un análisis de decisión con relación a su pesquería. La dinámica poblacional fue descrita mediante el modelo de biomasa excedente de Schaefer usando métodos Bayesianos para estimar los parámetros del modelo y para proyectar la dinámica poblacional de la especie bajo diferentes escenarios de manejo, los cuales incluyeron estrategias de tasas de explotación constantes y capturas constantes. Los resultados sugieren que el stock actual es sólo 17% de la bioma virgen y que, para una estrategia de captura constante, un incremento del 10% en el nivel de captura actual podría causar el colapso de la pesquería en 20 años. Los resultados de las simulaciones sugieren que una estrategia de tasa de explotación constante entre 15% y 25% causaría que la población se recuperara y la captura se maximizara en 2024. Mayores niveles de explotación incrementarían la probabilidad de que la biomasa sea menor al 40% de la capacidad de carga de la población.
The red sea urchin (Strongylocentrotus franciscanus) fishery is of importance to the economy of Baja California (Mexico). The commercial fishery started in the early 1970s as a result of expanding export markets, but has experienced substantial decline in landings and abundance since 1986. Fishery-independent surveys have not been conducted for all fishing areas, thus CPUE and catch data were used to conduct a stock assessment and decision analysis for the red sea urchin stock. The red sea urchin population dynamics was described with the Schaefer biomass dynamic model. Bayesian approaches were used for the estimation of the model parameters and for projecting the population dynamics of the species under different management scenarios, including constant harvest rate and constant catch strategies. This study suggests that the current stock is only 17 % of the virgin stock biomass and that, for a constant catch policy, a 10% increase in the current catch rate could potentially cause the collapse of the fishery in 20 years. Simulation results suggested that a constant harvest rate between 15% and 25% would cause the population to recover and maximize the catch in 2024. Higher harvest rate levels would increase the probability of the biomass being less than 40% of the population carrying capacity.
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