Modelo bayesiano de producción excedente con autocorrelación serial
Se presenta un modelo simple de producción excedente al que se denomina Modelo de Producción Excedente con Autocorrelación Serial (MPECAS) debido a que considera como único supuesto que la producción excedente presenta correlación serial y no tiene una relación funcional explícita con la biomasa. Su aplicación se logra solo con un índice de abundancia proporcional a una potencia dada de la abundancia media real del recurso y la serie de capturas anuales correspondientes. La estimación de los parámetros del modelo se plantea en un contexto bayesiano utilizando el algoritmo SIR (Sampling Importance Resampling). Se proponen criterios de riesgo sencillos para estimar la Captura Máxima Biológicamente Aceptable (CMBA) y los riesgos asociados a cada nivel de captura hipotética considerada. Se llevó a cabo un ejercicio de simulación para evaluar la capacidad estadística del MPECAS para reproducir la información proporcionada por un modelo operacional de producción excedente de Schaefer considerado como real. Finalmente, se presenta un ejemplo de aplicación con el recurso corvina rubia (Micropogonias furnieri) y se muestran las CMBA para el 5 y 10% de riesgo de disminución de biomasa en el año siguiente al de evaluación calculadas con el modelo de Schaefer y el MPECAS.
| Main Authors: | , |
|---|---|
| Format: | article biblioteca |
| Language: | ? |
| Published: |
2019
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| Subjects: | Biology, Fisheries, Planning, |
| Online Access: | http://hdl.handle.net/1834/41300 |
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| Summary: | Se presenta un modelo simple de producción excedente al que se denomina Modelo de Producción Excedente con Autocorrelación Serial (MPECAS) debido a que considera como único supuesto que la producción excedente presenta correlación serial y no tiene una relación funcional explícita con la biomasa. Su aplicación se logra solo con un índice de abundancia proporcional a una potencia dada de la abundancia media real del recurso y la serie de capturas anuales correspondientes. La estimación de los parámetros del modelo se plantea en un contexto bayesiano utilizando el algoritmo SIR (Sampling Importance Resampling). Se proponen criterios de riesgo sencillos para estimar la Captura Máxima Biológicamente Aceptable (CMBA) y los riesgos asociados a cada nivel de captura hipotética considerada. Se llevó a cabo un ejercicio de simulación para evaluar la capacidad estadística del MPECAS para reproducir la información proporcionada por un modelo operacional de producción excedente de Schaefer considerado como real. Finalmente, se presenta un ejemplo de aplicación con el recurso corvina rubia (Micropogonias furnieri) y se muestran las CMBA para el 5 y 10% de riesgo de disminución de biomasa en el año siguiente al de evaluación calculadas con el modelo de Schaefer y el MPECAS. |
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