Un equipo del Departamento de Ciencias Agroforestales de la Universidad de Huelva, con la colaboración del Instituto Español de Oceanografía, ha desarrollado un modelo que simula la influencia de variables ambientales en la mayor o menor abundancia del voraz, que supone la principal pesquería del Estrecho.

Ejemplares de voraz, el tipo de besugo pescado en el Estrecho.

Uno de los principales retos que plantea la gestión de las pesquerías es que sólo cuenta con información de la cantidad de pesca capturada. “Nuestro trabajo ha analizado seis variables oceanográficas y dos climatológicas, en una serie desde 1983, que son integradas en una aplicación de ordenador que simula la biomasa total disponible en el Estrecho”, señala a la Fundación Descubre el investigador de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería onubense Juan Carlos Gutiérrez-Estrada, autor del estudio ‘Improving de interpretability of the effects of environmental factors on abundance of fish stocks’, publicado en la revista Ecological Indicators.

La aproximación al objetivo se ha realizado desde otro ángulo. Parten del conocimiento de las condiciones biológicas de las poblaciones y su evolución simulada en ausencia de pesca. Los datos mensuales de los peces capturados por la flota sí se utilizan, pero para restarlos de ese total teórico.

Después de relacionarlos con los parámetros ambientales han constatado que los más influyentes en el volumen de pesca son la temperatura del mar y la salinidad, variable muy fluctuante en el Estrecho dado el trasiego a dos profundidades de masas de agua con sal diluida en muy distintas proporciones, mayor en el Mediterráneo. Los otros condicionantes cruzados son el flujo de salinidad, flujo de calor, concentración de clorofila –un indicador de la cantidad de fitoplancton, es decir, de micro-organismos vegetales en el mar-, y los índices NAO y AO, indicadores de presión atmosférica entre dos puntos del Atlántico norte.

El investigador Juan Carlos Gutiérrez-Estrada, responsable del estudio, y dos de sus colaboradores.

Para conseguir un resultado fiable consultaron los datos estadísticos que dispone desde 1983 el Instituto Español de Oceanografía. Después de cruzarlos con las cifras de pesca durante esas temporadas, la nueva aplicación permite conocer el peso de las variables ambientales y su momento de mayor relevancia. El programa genera numerosas simulaciones de las cuales una parte significativa se aproxima a la realidad. “Lo que evidenciamos es que la evaluación de las pesquerías se puede afrontar de forma distinta a la habitual”, afirma el científico.

¿Cómo calcular los peces?

Lo que se suele hacer para evaluar el estado de las pesquerías es transformar los datos de pesca en un índice de abundancia conocido como Captura por Unidad de Esfuerzo (CPUE). “Se trata de un parámetro compuesto por la captura dividida entre el esfuerzo, es decir, el número de barcos, su potencia nominal o número de artes de pesca. Sin embargo, la CPUE es sólo un buen reflejo de la abundancia en condiciones muy particulares, como que los peces estén homogéneamente repartidos”, añade Gutiérrez-Estrada. Esa forma de análisis sirve cuando se cumplen situaciones que no resultan habituales con el voraz, una especie que vive a notable profundidad.

Flota pesquera amarrada en el puerto de Tarifa.

El estudio se centra en una especie concreta: el conocido como besugo de la pinta. A partir de ahora los científicos intentan solucionar uno de los cuellos de botella: cómo limitar el número de simulaciones y seleccionar aquellas que tienen mayor probabilidad de ser próximas a la realidad.

La investigación comenzó en 2015 y se prolongará hasta 2022. En principio obtuvo financiación a través de la Fundación Biodiversidad –con el proyecto ‘Herramienta para la gestión pesquera sostenible en distintos escenarios ambientales y climáticos para el área del estrecho de Gibraltar’- y también mediante una beca del Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades.

Referencias

Gutiérrez-Estrada, J.C.; Sanz-Fernández, V.; Pulido-Calvo, I.; Gil-Herrera, J.. ‘Improving de interpretability of the effects of environmental factors on abundance of fish stocks’. Ecological Indicators. 2020.

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