La pesca es importante para nosotros desde el punto de vista ecológico, social y económico: hace parte de la biodiversidad siendo un eslabón de la cadena trófica y cada día billones de personas alrededor del mundo logran subsistir gracias a la pesca como fuente de alimento y de ingresos.
A principios del siglo XX algunos científicos postularon que era imposible que los peces se acabaran, en una época donde no se explotaba el mar de la forma en que se hace ahora, ya en esta época sabemos que eso no es cierto. Cuando las especies con valor comercial son sobreexplotadas, otras especies que comparten el mismo ecosistema se ven afectadas. Se distorsiona la red trófica y el equilibrio se ve amenazado. Uno de los ejemplos más representativos de sobrepesca sucedió en el Atlántico Canadiense con el bacalao en 1990, donde se llegó al extremo del colapso y como consecuencia aproximadamente 40000 personas perdieron su trabajo y el ecosistema quedo en un completo estado de decadencia.
Por un lado sabemos que es un recurso que se puede agotar pero por otro que muchas familias dependen de el para subsistir, por lo tanto, si sabemos cuántos peces hay, podemos encontrar un límite para dejar un número de peces suficiente que se reproduzca con éxito para la próxima temporada (pesca sostenible) y que a su vez ese número haga que la pesca sea rentable económicamente.
Responder a esta pregunta de forma exacta con los medios que se tienen actualmente es imposible, los peces se mueven constantemente, algunos en grandes grupos (bancos) y no disponemos de un sistema de monitorización en una extensión tan grande como la que ocupa el mar, lo único que podemos hacer es aproximar y es aquí donde las matemáticas empiezan a ser útiles. La cantidad de peces en un área se aproxima usando modelos matemáticos.
Modelos matemáticos que estiman cuantas madres (hembras ponedoras) había la temporada pasada, cuantos huevos pusieron esas hembras, cuántos de ellos sobrevivieron hasta ser adultos, e incluso miden el efecto de otros factores en el ecosistema que afectan la supervivencia de los peces.
Esos modelos necesitan datos con los cuales se contrastan las estimaciones que se hacen. Por un lado los pescadores están obligados a registrar todo lo que pescan y esta es una de las principales fuentes de información de las que disponemos, pero por otro lado los organismos de investigación realizan periódicamente campañas oceanográficas en las cuales un barco con una ecosonda traza una ruta delimitando una zona determinada, y este barco a su vez pesca pequeñas cantidades para hacerse una idea del tamaño, peso, madurez y edad de los peces que se ven con la ecosonda. Toda la información proveniente de las capturas y de las campañas son el alimento de los modelos matemáticos.
En el caso de la anchoa (conocido también como boquerón) en el Golfo de Cádiz, una pesquería destacada en España y que ha reportado capturas valoradas por encima de los 13 millones de euros en 2014, algunos de estos modelos han permitido por un lado estimar el efecto de factores ambientales sobre la supervivencia y por otro comparar estrategias de gestión en las cuales se omite o se incluye la influencia de dichos factores.
Estudios previos han demostrado las conexiones entre los fuertes vientos de levante y la mortalidad de los boquerones cuando estos aún son muy pequeños: el viento los arrastra con fuerza hacia grandes corrientes donde su supervivencia es muy difícil. También sabemos que hacen la puesta de huevos cuando las temperaturas son altas y que lo hacen cerca de la desembocadura del río Guadalquivir donde el agua es muy rica en nutrientes favoreciendo su desarrollo y que si al contrario viene poca agua dulce del río (por ejemplo cuando llueve muy poco) su mortalidad es mayor (Fig. 1).
Los modelos matemáticos que hemos desarrollado sugieren que los vientos son el factor que produce una mayor variabilidad en el tamaño de la población y que si se redujera la pesca cuando hay temporadas de vientos de levante fuertes durante el verano, esto generaría menores ingresos pero haría que la pesca fuese más estable y menos riesgosa en términos económicos. Por ejemplo, la Figura 2 muestra el resultado de unas simulaciones de varios escenarios llevadas a cabo en el marco del proyecto europeo MareFrame: El escenario actual (Bussiness as usual), un escenario donde se pesca menos si el viento es muy fuerte durante el verano (Adaptive), un escenario de la pesquera con una póliza de seguro (Insurance) y otro que mezcla los dos últimos (Adaptation and Insurance), resultados en terminos del beneficio, de la estabilidad de ese beneficio, número de trabajos en riesgo, riesgo de colapso de la pesquería y costo de la prima del seguro. Los resultados de estas simulaciones se pueden ver de forma interactiva en https://mareframe.github.io/dsf/gulf-of-cadiz-modeloutput.html
En resumen, la importancia biológica, social y económica de los peces y de la pesca ha incentivado el desarrollo de modelos matemáticos que permiten por un lado, sintetizar el ciclo de vida de los peces incluyendo la influencia del ecosistema y el efecto de la pesca, y por otro, estimar cuantos peces hay en el presente y predecir cuantos habrá en el futuro. Estos modelos permiten convertir ecuaciones en un beneficio tangible para la sociedad y el ecosistema. (Fig. 2)
Rincón, M. M., Mumford, J. D., Levontin, P., Leach, A. W., Ruiz, J., 2016. The economic value of environmental data: a notional insurance scheme for the European anchovy. ICES Journal of Marine Sciences, 73: 1033–1041.
Rincón, M. M., Catalán, I. A., Mäntyniemi, S., Macias, D., Ruiz, J., 2018. Embedding anchovy survival in the environment with a dual time resolution: A Bayesian state-space size-structured population dynamics model. Fish. Bull. 116: 34-49.
Ruiz, J., García-Isarch, E., Navarro, G., Prieto, L., Juárez, A., Muñoz, J. L., Sánchez-Lamadrid, A., Rodríguez, S., Naranjo, J. M., Baldó, F., 2006. Meteorological forcing and ocean dynamics controlling Engraulis encrasicolus early life stages and catches in the Gulf of Cadiz. Deep Sea Research Part II, 53 (11–13): 1363–1376.
Ruiz, J., González-Quirós, R., Prieto, L., Navarro, G., 2009. A Bayesian model for anchovy (Engraulis encrasicolus): the combined forcing of man and environment. Fish. Oceanogr. 18(1): 62-76.
Ruiz, J., Rincón, M.M., Castilla, D., Ramos, F., del Hoyo, J. J. G., 2017. Biological and economic vulnerabilities of fixed TACs in small pelagics: An analysis of the European anchovy (Engraulis encrasicolus) in the Gulf of Cadiz. Marine Policy, 78: 171-180.
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