PARAMETRIZACION AMBIENTAL EN MODELOS BIOLOGICO-PESQUEROS: UNA REVISION

Se revisa la incorporación de la variabilidad ambiental en los modelos biológico-pesqueros comúnmente utilizados en evaluación de stock, desde un punto de vista biológico y cuantitativo. Este artículo está enfocado principalmente a la parametrización del ambiente físico y químico del hábitat. Los pr...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Wiff,Rodrigo, Quiñones,Renato A.
Lenguaje:Spanish / Castilian
Publicado: Facultad de Ciencias Naturales y Oceanográficas, Universidad de Concepción 2004
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Acceso en línea:http://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0717-65382004000100008
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PARAMETRIZACION AMBIENTAL EN MODELOS BIOLOGICO-PESQUEROS: UNA REVISION
description Se revisa la incorporación de la variabilidad ambiental en los modelos biológico-pesqueros comúnmente utilizados en evaluación de stock, desde un punto de vista biológico y cuantitativo. Este artículo está enfocado principalmente a la parametrización del ambiente físico y químico del hábitat. Los principales modelos biológico-pesqueros analizados dicen relación con: crecimiento individual, producción, reclutamiento y estandarización de la captura por unidad de esfuerzo. Existen tres principales enfoques que se han utilizado para la parametrización del ambiente en el contexto de los modelos biológico-pesqueros: (i) modelación teórico-mecanicista del ambiente, (ii) modelación estocástica de connotación ambiental, y (iii) modelación a través de series de tiempo con autocorrelación del ambiente. La parametrización ambiental puede contribuir a disminuir la incertidumbre en la evaluación de stocks y, en consecuencia, puede potencialmente mejorar el manejo de los recursos. Se requiere más desarrollo matemático y computacional para generar modelos multiparamétricos que incorporen explícitamente la variabilidad ambiental, disminuyendo de esta forma la varianza no explicada por los métodos convencionales de evaluación de stock. Modelos biológico-pesqueros espacialmente explícitos y ecosistémicos parecieran proveer el enfoque más promisorio para enfrentar este desafío
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