Modelos estadísticos aplicados a la pesca Anchovetera

UNIVERSIDAD NACIONAL DE SAN AGUSTÍN  

FACULTAD DE CIENCIAS BIOLÓGICAS  

         ESCUELA PROFESIONAL DE  INGENERIA PESQUERA  

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CURSO:  

PROCESAMIENTO DE DATOS EN INGENIERIA PESQUERA  

TRABAJO DE INVESTIGACION FORMATIVA:  

MODELOS ESTADISTICOS APLICADOS A LA PESCA ANCHOVETERA  

DOCENTE:  

ALVAREZ RIVERA, JOSE LINO   

ESTUDIANTES:  

• CÓRCEGA / MACHACA, FREDY ANGEL                 100%  
• LOPEZ / MENDOZA, CRISTIAN EDU                        100%  
• LIMA / PUQUIO, CARLOS DANIEL                           100%  
• CCALA / ACHAHUANCO, JHONATHAN MOISES   100%  

FECHA DE ENTREGA:  

14 / 02 / 2024   

AREQUIPA - PERÚ  

2023 – B  

1. INTRODUCCION  

La aplicación de modelos estadísticos en el ámbito de la pesca y la acuicultura representa una herramienta indispensable para abordar los desafíos complejos asociados con la gestión y la explotación sostenible de los recursos acuáticos. Estos modelos desempeñan un papel crucial en la toma de decisiones informadas, permitiendo a los científicos, gestores y acuicultores entender, prever y mitigar diversos aspectos relacionados con la captura de peces y el desarrollo de operaciones acuícolas.  

En el sector pesquero, los modelos estadísticos se utilizan para evaluar la dinámica de las poblaciones de peces, determinar la abundancia de especies, y estimar parámetros biológicos esenciales, como tasas de crecimiento y mortalidad. La comprensión precisa de estos factores es esencial para establecer límites de captura que eviten la sobreexplotación de las poblaciones y fomenten la conservación a largo plazo. La aplicación de técnicas estadísticas avanzadas en el análisis de datos pesqueros, que abarcan desde las capturas y los esfuerzos de pesca hasta las interacciones ecológicas, proporciona una visión integral de los ecosistemas marinos, facilitando la formulación de estrategias de gestión adaptativas.  

En el ámbito de la acuicultura, los modelos estadísticos desempeñan un papel esencial en la optimización de las prácticas de cultivo. Estos modelos se utilizan para predecir y controlar variables clave, como la calidad del agua, la alimentación, y el crecimiento de las poblaciones acuáticas. La capacidad de anticipar las condiciones óptimas para el desarrollo de especies específicas permite a los acuicultores maximizar la eficiencia productiva y minimizar los impactos ambientales asociados con la actividad acuícola. Además, los modelos estadísticos en acuicultura son esenciales para la gestión de riesgos, ya que ayudan a prever y mitigar posibles brotes de enfermedades, optimizando así la salud general de las poblaciones acuáticas cultivadas.  

La anchoveta peruana (Engraulis ringens) es una especie de peces de la familia Engraulidae, ampliamente reconocida por su importancia económica y ecológica en el ecosistema marino del Pacífico suroriental. Su abundancia y distribución hacen de esta especie un objeto de estudio crucial para comprender y gestionar adecuadamente los recursos pesqueros en la región. En este contexto, los modelos estadísticos juegan un papel fundamental al proporcionar herramientas analíticas para comprender la dinámica poblacional, prever cambios en la biomasa y evaluar el impacto de la pesca sobre esta especie.

Los modelos estadísticos aplicados a la anchoveta peruana abarcan una amplia gama de técnicas, desde modelos simples hasta complejos sistemas de ecuaciones diferenciales. Estos modelos se basan en datos recopilados a lo largo del tiempo mediante cruceros de investigación, capturas comerciales y otros métodos de monitoreo. La disponibilidad de datos detallados sobre la captura, la biomasa y las condiciones ambientales permite desarrollar modelos que capturan la complejidad de la dinámica poblacional de la anchoveta.

Uno de los modelos estadísticos más comunes aplicados a la anchoveta peruana es el modelo de evaluación de stock. Este tipo de modelo utiliza datos de captura y esfuerzo pesquero para estimar la biomasa actual y prever su evolución futura. Estas estimaciones son cruciales para establecer cuotas de pesca sostenibles que permitan mantener la salud de la población de anchoveta a largo plazo. Además, los modelos de evaluación de stock pueden integrar información ambiental, como la temperatura del agua y la disponibilidad de alimento, para mejorar la precisión de las predicciones.

1. OBJETIVOS   

2.1 Objetivos principales.  

• Desarrollar modelos estadísticos para evaluar la dinámica de las poblaciones de la anchoveta.  
• Aplicar la dinámica de Stock en población de anchovetas en los años 1961 y 2009
• Evaluar el rendimiento de las operaciones acuícolas mediante la recopilación de datos y la aplicación de modelos, con el objetivo de mejorar la eficiencia productiva y reducir los impactos ambientales asociados.  

2.2 Objetivos secundarios.  

• Investigar el impacto de tecnologías avanzadas, como la telemetría y los sistemas de monitoreo en tiempo real, en la recopilación de datos para modelos estadísticos, evaluando su precisión y eficacia en la mejora de la información disponible.  
• Utilizar modelos estadísticos para analizar patrones y relaciones en los datos recopilados, contribuyendo al avance del conocimiento en ecología marina, biodiversidad acuática y comportamiento de las especies.  

1. ASPECTOS DE LA PROBLEMÁTICA  

3.1 Descripción de la realidad problemática:  

La aplicación de modelos estadísticos en la pesca y la acuicultura se enfrenta a diversas realidades problemáticas que complican la gestión efectiva de los recursos acuáticos y el desarrollo sostenible de la acuicultura. Estas problemáticas reflejan desafíos en la recopilación de datos, la complejidad de los ecosistemas marinos, y la necesidad de adaptarse a cambios ambientales y tecnológicos. Algunas de las principales dificultades incluyen  

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