Comparación entre dos modelos estructurados por edades, aplicados a la pesquería de langosta, Panulirus argus (Latreille, 1804), en la región suroriental de Cuba

La langosta común, Panulirus argus, es una de las especies con mayor valor comercial en el Atlántico Centro Occidental. En Cuba se han realizado numerosos estudios para conocer y actualizar su estado de explotación y recomendar medidas de manejo. A pesar de estas medidas, las capturas continúan dism...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores principales: Alzugaray-Martínez, Romina, Puga-Millán, Rafael
Formato: Online
Idioma:spa
Publicado: Universidad Nacional, Costa Rica. 2012
Acceso en línea:https://www.revistas.una.ac.cr/index.php/revmar/article/view/4804
Descripción
Sumario:La langosta común, Panulirus argus, es una de las especies con mayor valor comercial en el Atlántico Centro Occidental. En Cuba se han realizado numerosos estudios para conocer y actualizar su estado de explotación y recomendar medidas de manejo. A pesar de estas medidas, las capturas continúan disminuyendo, por lo que el objetivo del presente estudio consistió en evaluar la dinámica de la población de langosta en la región suroriental de Cuba, a través de dos estrategias analíticas diferentes. A partir de datos de captura y esfuerzo pesquero de 1979-2010, se aplicaron un análisis de población virtual (VPA) y un análisis estadístico de captura por edades (SCA). Se examinó la relación lineal entre los datos primarios y las variables estimadas por los modelos. El ajuste de los modelos lineales de los datos se evaluó mediante el Criterio de Información de Akaike corregido (AICc). Según ambos métodos de captura por edades, el tamaño poblacional y el reclutamiento de langostas con un año de edad han disminuido en la región en el período estudiado, aunque el SCA muestra estabilización en la última década. Mientras, la biomasa poblacional disminuyó hasta estabilizarse en la última década, lo cual puede relacionarse con el comportamiento histórico de la captura por unidad de esfuerzo. Existen asociaciones lineales significativas entre los datos primarios y las variables estimadas. Según los valores de Δi, el modelo VPA garantiza el mejor ajuste de las variables a las relaciones lineales estimadas.