Análisis bioeconómico de la pesquería de sardina monterrey, Sardinops sagax caeruleus (Girard, 1854), en la costa occidental de Baja California Sur, México

La pesquería de la sardina monterrey, Sardinops sagax caeruleus, en Bahía Magdalena fue modelada usando la simulación de sistemas. Primero se ajustó la ecuación de stock-reclutamiento de Ricker a datos obtenidos de la literatura del área, incorporándole el índice multivariado del ENSO (IME) como variable ambiental; logrando explicar el 55% de la variación encontrada. Dicha ecuación se incorporó a un modelo basado en el método de supervivencia de cohortes, agregando una serie de componentes biológicos, pesqueros y económicos para lograr un modelo con un enfoque bioeconómico. Logrando una representación apropiada del sistema. Corroborando esto último con un Análisis de Varianza, no encontrando diferencias entre la partes simulada y la observada para captura y esfuerzo. Se incorporó incertidumbre en la mortalidad natural, el precio y las condiciones ambientales futuras, y se realizaron proyecciones a 7 años -que equivalen a una generación de sardina- en 5 estrategias de manejo diferentes: acceso abierto, esfuerzo en máximo rendimiento económico (fMRE), captura en máximo rendimiento sostenible (CMRS), esfuerzo igual al aplicado en el 2004 (f2004) y una cuota de captura arbitrariamente asignada a 40,000 toneladas (C40000). Todo se expresó en el Valor Presente Neto (VPN) de la pesquería para el periodo simulado. De manera general, se observó que, a pesar de la incertidumbre, las estrategias que involucran una regulación del esfuerzo (fMRE y f2004) son las que ofrecen el mayor VPN. No así las que involucran regulación en la captura, debido a que estas predicen un incremento sustancial en el esfuerzo para lograr el nivel de captura deseado. Al realizar una análisis de riesgo usando simulación MonteCarlo mediante la incorporación de Puntos de Referencia Limite y Objetivo (PRL y PRO) en esfuerzo, captura y renta se observa que las estrategias que ofrecen nula o bajas probabilidades de exceder un PRL y elevadas de alcanzar un PRO, son las que involucran de nueva cuenta regulación en el esfuerzo. Este trabajo es la primera aproximación a la ordenación pesquera de la zona, y se sugiere un mayor trabajo en aspectos como en la obtención de mejores parámetros poblaciones y puntos de referencia, y el uso de una serie de datos mayor en referencia a la relación stock-reclutamiento.

The Pacific sardine fishery in Magdalena Bay was modeled with the system simulation approach. Initially, Ricker´s stock recruitment equation was fitted to data obtained from the literature of this area. The Multivariate ENSO Index (MEI) was then incorporated as an environmental variable. This explained 55% of the variations. The equation was then incorporated into a model based on the cohort survival method with the addition of biological, fishery, and economic components to the latter model, which was used to create a bio-economic model. This model was an approximate representation of the system, and was corroborated with by Analysis of Variance methodology. We found no significant differences between observed and modeled data for catch and effort. Uncertainty was incorporated with natural mortality and price and environmental fluctuations and conditions. Seven-year projections were computed. The time span of the projections is equivalent to one sardine generation. Five management options were considered in the projections: open access, effort in achieve maximum economic yield (fMSY), catch for maximum sustainable yield (CMSY), equivalent effort level applied in the year 2004 (f2004), and an arbitrary catch quota of 40,000 metric tons (C40000). Projections were expressed as the Net Present Value (NPV) of the fishery for the modeled period. Regardless of the uncertainty, the strategies that involved some regulation in the effort level (fMSY and f2004), these yielded the greatest NPV. However, catch quotas strategies, besides the lower NPV, predict a substantial increase in the effort to achieve the desired catch level. A risk analysis, using a Monte Carlo simulation that incorporated Limit and Target Reference Points (LRP, TRP) in effort, catch, and rent was performed. As in the previous case, the strategies that offered low or null probabilities of exceeding a LRP and high probabilities of reaching a TRP are the ones that involved some restriction in effort. This study is the first bio-economic approach for a fishery management plan in this area. These results suggest that more research in population parameters and establishing reference points and better and longer data series related to the stock recruitment relationships would improve the model that was developed.