DESAFÍOS FUTUROS PARA EL ASESORAMIENTO EN ORDENACIÓN PESQUERA Y PRESERVAR LA SALUD DE LOS OCÉANOS

Manuel Correia (Recopilación) - Asesor FUNDATUN - 21 de diciembre de 2022

La ordenación pesquera engloba en términos generales un proceso integral de creación de políticas basadas en el asesoramiento científico fundamentado en pruebas para garantizar la explotación sostenible de los recursos marinos, esto incluye la recopilación de datos y la investigación con la participación de las partes interesadas para la implementación de acciones de gestión. retroalimentación dentro y entre los componentes para garantizar la mejora continua y la optimización de las herramientas científicas y el asesoramiento resultante.

Tabla 1.- Resumen de nuevas fuentes de datos y cómo se pueden utilizar en modelos de pesca. (modificado de Goethel y col., 2022)

Figura 1.- Guía estratégica para implementar un marco de gestión pesquera integrado y basado en evidencia (mod. de Goethel y col., 2022)

Las evaluaciones realizadas de la biodiversidad en las últimas décadas muestran una pérdida sin precedentes de especies, ecosistemas y diversidad genética en la tierra, pero no está claro qué tan extendidos pueden estar estos patrones en los océanos. Con base a las pesquerías oceánicas altamente monitoreadas (que comprenden atunes, peces picos y depredadores topes como tiburones - Figura 2) se brinda una importante oportunidad para rastrear los cambios anuales que permitirían evaluar la salud de esa biodiversidad oceánica. Desde la década de 1950, el riesgo de afectación global de los peces depredadores oceánicos había empeorado continuamente, como resultado de la presión pesquera creciente y excesiva; por el contrario, desde finales de la década de 2000, cuando las acciones de gestión redujeron la mortalidad por pesca, que se consolida la recuperación de atunes y peces picudos (Figura 3).

Figura 2.- Estimación global de los principales peces depredadores oceánicos asociados a pesquerías: (A) Número total por océano y (B) proporción de población evaluada por taxones principales (Juan-Jordá y col. 2022)

Figura 3. Índice de Lista Roja (ILR) para: (A) 18 especies de peces depredadores oceánicos (atunes, peces picudos y tiburones oceánicos), (B) atunes, (C) peces picudos y (D) tiburones. La línea continua indica la mediana y los polígonos sombreados indican el IC del 95 %. Un valor ILR de 1.0 indica que todas las especies califican como de Preocupación Menor (Juan-Jordá y col. 2022)

Sin embargo, con base a todas las estadísticas recopiladas, tanto de las Organizaciones Regionales de Ordenación Pesquera (OROP´s) atuneras como de la Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura (FAO), los tiburones siguen estando subgestionados y su riesgo de extinción sigue aumentando. Mientras que las especies objetivo se gestionan de forma cada vez más sostenible para garantizar los máximos rendimientos, las especies de tiburones funcionalmente importantes, que son capturadas incidentalmente por las mismas pesquerías, continúan disminuyendo como resultado de acciones de gestión insuficientes (Figura 3). Recientemente, la Convención Internacional de Especies Amenazadas de Fauna y Flora Silvestre (CITES), considerado el tratado más importante sobre la protección de especies a nivel mundial, aprobó una propuesta para regular el comercio de aletas y carne de 54 especies de tiburones. La inclusión de estas especies significa que por primera vez el comercio mundial de tiburones de la familia Carcharhinidae, comercializados principalmente por sus aletas, estará bajo regulación. Los países incluidos en el acuerdo tendrán un año para acatar la nueva disposición.

Existe una necesidad urgente de desarrollar indicadores de vigilancia para rastrear la salud de los ecosistemas en el ámbito marino, incluido el cambio en el riesgo de extinción de las especies marinas. Estos permitirán evaluar el progreso hacia el logro de los objetivos y compromisos globales establecidos por el Convenio sobre la Diversidad Biológica (CDB) y los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) para detener y revertir la pérdida de biodiversidad marina. Mientras se realizan las revisiones necesarias en las diferentes disciplinas, se han listado una serie de temas que podrían ayudar a identificar los desafíos que quedan para mejorar el suministro de asesoramiento de gestión pesquera basado en la mejor evidencia (Tabla 1 y Figura 1). Sobre esta base se realizaron varias sesiones durante el 8vo Congreso Mundial de Pesca de 2021, titulado "Tierra de abundancia: avances y direcciones futuras en el modelado de la dinámica de la población para apoyar la gestión pesquera".

NUEVOS DATOS PARA ESTIMULAR MEJORAS EN EL ASESORAMIENTO CIENTÍFICO

La comprensión científica del entorno marino y la capacidad de modelarlo de manera realista requiere de la recopilación de una cantidad considerable de datos. La tecnología, en constante mejora, ha contribuido para obtener una mayor recopilación y mejor resolución de información, una más amplia aplicabilidad y mejor interoperabilidad de los conjuntos de datos; adicional a una recopilación y difusión de datos más rápida. Sin embargo, la capacidad científica para modelar y utilizar eficazmente las crecientes cantidades y flujos de datos a menudo se retrasa; porque la mayoría de los modelos de pesca aprovechan el contraste en series temporales a largo plazo. Muchos tipos de “datos nuevos” apenas comienzan a surgir, de los protocolos de recopilación experimental, para integrarse e institucionalizarse más ampliamente. Sin embargo, se espera que haya una inmediata incorporación de esa variedad de tipos de “datos nuevos" dentro de los modelos de pesca en el futuro próximo. Dado que la recopilación de datos (y el conocimiento asociado adquirido) es la piedra angular para desarrollar un asesoramiento de gestión basado en la mejor evidencia, se debe comenzar con una discusión de los avances de datos que probablemente estimulen las mejoras en el modelado y la gestión de pesquerías (Tabla 1).

DATOS DE SEGUIMIENTO DE LA PESCA

Se pueden utilizar datos robustos dependientes de la pesca de una combinación de programas de observadores humanos en el mar, de sistemas de Monitoreo Electrónico (ME) de pesca introducidos recientemente, de muestreos en puerto y de cuadernos de bitácora autoinformados para desarrollar índices de abundancia, comprender las distribuciones de especies, identificar puntos críticos de captura incidental y dilucidar la composición por edad o tamaño de la población (Gilman y col., 2017). Los sistemas ME pesqueros se utilizan cada vez más para complementar los programas convencionales de observadores a bordo y para iniciar el monitoreo donde antes no existía (van Helmond y col., 2020). Si bien los sistemas ME aún no pueden recopilar todos los tipos de datos recopilados por los programas de observadores convencionales, éstos pueden proporcionar datos más seguros (van Helmond y col., 2020); porque superan las fuentes de sesgo de muestreo estadístico que enfrentan los programas de observadores (por ejemplo, cambios en las prácticas de pesca, la coerción o el engaño cuando hay observadores presentes) (Gilman y col., 2019). A diferencia de los observadores, los analistas de ME pueden ver múltiples campos de visión simultáneamente mientras monitorean continuamente la plataforma de pesca; por lo tanto, aumentar la implementación de sistemas ME ayudará a proporcionar programas de muestreo más consistentes y dedicados a nivel mundial, aunque los costos generales (por ejemplo, análisis de video) pueden impedir la aplicación en regiones con recursos limitados. Para las pesquerías recreativas y de pequeña escala, el sistema de ME puede colocarse en diferentes sitios de muelles deportivos o comerciales, como las áreas de rampas para botes o en las gradas donde se resguardan las embarcaciones menores, permitiendo estimar el esfuerzo de pesca y la captura potencial. Cada vez más, los datos de geoposicionamiento de los barcos pesqueros también se pueden obtener, sea de Sistemas de Seguimiento de Barcos (VMS) basados en satélites o de Sistemas de Identificación Automatizados (AIS), y se pueden utilizar en la identificación patrones espacio-temporales en la distribución de las especies y los esfuerzos pesqueros. Con el avance de la tecnología (es decir, miniaturización continua y costos reducidos) se prevé que será posible un monitoreo similar en las aguas costeras, a través de informes de los Sistemas de Posicionamiento Global (GPS) en embarcaciones pequeñas, informes recreativos de ubicaciones precisas de captura desde aplicaciones basadas en teléfonos e incluso datos recopilados de buzos o pescadores con arpón (p. ej.: incluidos los perfiles de profundidad y temperatura a partir de etiquetas electrónicas adheridas a los peces). A medida que la recopilación de datos de VMS y del ME continúa expandiéndose, la investigación debe centrarse en identificar patrones a escala más detallada de la extracción de recursos y así permitir una mejor comprensión de los vínculos entre las tasas de captura y el hábitat, las variables oceanográficas y las distribuciones de especies (Gardner y col., 2022). A pesar de los beneficios innegables de la resolución cada vez más detallada de los datos (de extracción, del comportamiento y la distribución de la pesca), la capacidad de utilizar esa gran cantidad de información, de fuentes dependientes de la pesca, es limitada si los datos no se pueden compartir o acceder fácilmente por los investigadores, debido a las crecientes preocupaciones sobre la confidencialidad; por lo tanto se necesita la colaboración entre científicos, administradores y partes interesadas para mejorar la confianza, la transparencia y el intercambio de información que garantice el desarrollo de protocolos que permitan que los datos dependientes de la pesca se utilicen por completo.

CONOCIMIENTO ECOLÓGICO LOCAL, COLABORACIÓN ABIERTA Y DATOS SOCIOECONÓMICOS AUTOINFORMADOS

Comprender el funcionamiento ecológico y la dinámica socioeconómica a menudo requiere de la observación de primera mano y de tamaños de muestra adecuados; los cuales son costosos y difíciles de obtener de las plataformas científicas. En particular, los datos socioeconómicos pueden ser difíciles de conseguir para todos los niveles del sector pesquero (artesanal, industrial, deportivo) y es posible que no estén accesibles, incluso cuando se recopilan, debido a al grado de confidencialidad que pudiera aplicarse; a pesar de ser imprescindibles para desarrollar modelos biosocioeconómicos, comprender el desempeño de los pescadores y desarrollar medidas de gestión adecuadas.

Cada vez se reconoce más que las partes interesadas (comerciales, recreativas, indígenas y tradicionales) poseen una riqueza de conocimientos ecológicos y de sistemas, gracias a sus observaciones y experiencias de primera mano. En particular, el Conocimiento Ecológico Local (CEL) puede ser útil para desarrollar hipótesis sobre el funcionamiento del ecosistema, mapear las distribuciones de recursos y esfuerzo de pesca, llenar vacíos de datos espacio-temporales, establecer líneas base de población o ecosistemas y ayudar a comprender más ampliamente el sistema biosocioeconómico; particularmente cuando dichos datos no se informan formalmente en los libros de registro.

Del mismo modo, el uso cada vez mayor de programas de recolección de investigación colaborativa, a través de datos recopilados por la ciencia ciudadana o datos autoinformados por los pescadores (por ejemplo, en forma de informes basados en aplicaciones o envío voluntario de muestras), está demostrando ser una forma rentable de mejorar los tamaños de muestra y la cobertura de datos espacio-temporales. Los enfoques de autoinforme basados en aplicaciones han sido particularmente útiles para recopilar datos socioeconómicos y pueden ayudar a mejorar la participación de las partes interesadas y su disposición a compartir información que de otro modo sería confidencial.

En el futuro, la capacidad de extraer datos pesqueros, analizarlos y ponerlos disponibles de formas digital (p. ej.: publicaciones en redes sociales y tendencias de búsqueda) permitirá una recopilación rápida de información para líneas base y conseguir patrones en factores socioeconómicos y ecológicos. Sin embargo, los datos autoinformados a veces pueden no ser representativos, cuando existen factores económicos o sociales y cada una de estas fuentes de datos está asociada con posibles sesgos de muestreo. Por lo tanto, los datos autoinformados deben examinarse cuidadosamente para garantizar la calidad de los datos; a efectos de evitar las trampas de la evidencia anecdótica y las muestras no representativas que pueden sesgar los resultados del modelo y aumentar la incertidumbre científica. Aunque existen métodos para abordar muchos tipos de sesgos asociados con los datos autoinformados, se debe hacer más hincapié en investigaciones similares (es decir, para superar las limitaciones de muestreo) para garantizar una utilización más amplia de la abundancia de recursos pesqueros y la disponibilidad de datos dependientes de los ciudadanos. Además, una mayor expansión de las iniciativas de modelado participativo promovería un mayor intercambio de datos socioeconómicos, al tiempo que desarrollaría vías para una mayor accesibilidad (es decir, entre grupos de investigación y organizaciones gubernamentales) y el análisis posterior de flujos de datos; que de otro modo serían confidenciales.

MUESTREO AUTÓNOMO

Aunque las prospecciones independientes de la pesquería son deseables, existen muchas situaciones que hacen que las prospecciones sean inviables debido a las grandes áreas de prospección (p. ej.: cuencas oceánicas enteras para especies de túnidos), mano de obra limitada, condiciones peligrosas o áreas que son inaccesibles para el equipo de prospección (p. ej.: hábitat de alto relieve). La capacidad de realizar levantamientos acústicos desde plataformas no tripuladas podría ayudar a aumentar las evaluaciones y reemplazar los costosos levantamientos basados en embarcaciones, abordando así muchas de estas preocupaciones y utilizando un enfoque más rentable; aunque la falta de antigüedad (información histórica comparativa), o los datos de composición por tamaño (tallas), de estudios acústicos siguen siendo un problema Los estudios de video remotos pueden proporcionar índices de abundancia y composición de tallas, aunque la aplicación puede estar limitada a especies sésiles o especies con una fuerte afinidad por el hábitat (p. ej.: peces de arrecife). De manera similar, las redes acústicas pasivas están disponibles, a escala de cuenca, para rastrear la fenología y la distribución de especies protegidas móviles; lo que permite una mejor inferencia sobre la superposición estacional entre las poblaciones y las encuestas convencionales. Los sistemas biohíbridos (por ejemplo, 'FishBots' que pueden imitar a sus homólogos biológicos) también son prometedores para permitir la recopilación de datos in situ. La futura investigación de muestreo autónomo debe centrarse en la evolución de plataformas de encuestas conjuntas que combinen múltiples métodos de recopilación sin aumentar sustancialmente los días de barco o los requisitos de mano de obra (p. ej.: recopilación simultánea de datos acústicos, de video, oceanográficos y de ADN ambiental). Por ejemplo, estudios piloto recientes demuestran ser prometedores para combinar el muestreo de presencia del ADN de los organismos en el agua (ADN ambiental o eDNA) y el muestreo acústico de redes de arrastre en aguas medias.

REDES INTEGRADAS DE SEGUIMIENTO DE LOS OCÉANOS

La tecnología mejorada ha llevado a una proliferación de datos de registro biológico a través de etiquetas satelitales, etiquetas de archivo y telemetría acústica; mismas que brindan información sobre el movimiento, la distribución, la abundancia y la mortalidad (por ejemplo, estimaciones directas de la mortalidad natural, que es un parámetro problemático para modelos de población). A medida que estos datos se integren mejor en los sistemas de monitoreo oceánico, la capacidad de rastrear animales a nivel mundial y a través de conjuntos de sensores regionales (por ejemplo, para datos de telemetría) continuará mejorando la capacidad de vincular los movimientos de animales con variables biofísicas. Además, los animales marinos pueden convertirse en muestreadores oceanográficos autónomos cuando se les colocan etiquetas electrónicas y sensores oceánicos asociados; lo que proporciona datos de ubicaciones históricamente submuestreadas (p. ej.: mares polares cubiertos de hielo y regiones costeras tropicales remotas). De manera similar, los sistemas de medición in situ y de teledetección ahora permiten obtener información sinóptica casi en tiempo real sobre una variedad de variables oceanográficas (p. ej.: temperatura, concentraciones de clorofila, campos de velocidad, datos de hábitat, etc.). Los datos oceanográficos operativos han mejorado en gran medida los modelos oceanográficos críticos para comprender la historia de vida temprana y la dispersión de los peces, así como de la dinámica del ecosistema y los posibles vínculos ambientales; al tiempo que mejoran la capacidad de informar la gestión dinámica del océano. Los recursos para garantizar el mantenimiento a largo plazo y las actualizaciones anuales de los modelos oceanográficos deben ser una prioridad, especialmente a medida que los modelos biofísicos se integran aún más en el asesoramiento científico.

MARCADORES NATURALES Y ÓMICAS

Los recientes y rápidos avances en las ciencias “ómicas” , particularmente la capacidad de realizar una secuenciación genética de alto rendimiento, permite un monitoreo rentable, a menudo no letal, de la estructura de la población de especies y la composición genética de la captura; determinando presencia-ausencia (p. ej.: eDNA) y/o abundancia absoluta (p. ej.: marcado de genes, Marcaje-Recaptura de Parientes Cercanos conocido como CKMR). Además, al analizar el ADN del contenido del estómago, los análisis genéticos pueden proporcionar información sobre la dieta y las interacciones depredador-presa. Los datos genéticos también se pueden combinar con el análisis de marcadores naturales (p. ej.: infestación de parásitos o microquímica de otolitos) para comprender mejor la estructura de la población, los patrones de migración y el uso del hábitat a lo largo de todo el ciclo de vida; incluidos los lugares de nacimiento, la deriva de las larvas, los juveniles. áreas de crianza, áreas de alimentación de adultos y migraciones de desove. Sin embargo, quizás lo más revolucionario sea la capacidad de estimar la abundancia absoluta utilizando el CKMR o el marcado de genes; lo que representa un cambio radical potencial en el monitoreo de las tendencias de la población marina y puede aumentar poderosamente los enfoques de evaluación de poblaciones estructuradas por edad. La investigación continua para abordar el sesgo potencial asociado con el análisis de los datos de CKMR (p. ej.: debido a las limitaciones de muestreo espacial y la necesidad de información demográfica adicional) Esto debe ser una alta prioridad, porque existe una innegable utilidad de los datos de CKMR para respaldar la gestión pesquera.

UNA DIRECCIÓN FUTURA CLAVE: RECOPILACIÓN DE DATOS BASADA EN HIPÓTESIS

Históricamente, tanto los recopiladores de datos como los analistas/modeladores no solían colaborar durante las fases de diseño del estudio de recopilación de datos. El resultado ha sido que no todos los datos recopilados pueden utilizarse de manera efectiva dentro de los marcos de modelado o gestión. Sin embargo, se está poniendo cada vez más énfasis en la realización de investigaciones y recopilación de datos con base en hipótesis; lo que requiere una comunicación cuidadosa entre los observadores y los modeladores. A través de una comunicación clara entre disciplinas, los diseños experimentales para la recopilación de datos pueden adaptarse a las necesidades de la gestión; al mismo tiempo que respaldan el desarrollo de un sólido asesoramiento científico. Los aportes de las partes interesadas y el Conocimiento Ecológico Local (CEL), junto con una mayor utilización de la investigación cooperativa y la colaboración colectiva, pueden ser particularmente útiles para implementar protocolos de recolección que sean factibles y rentables. Al adaptar y ajustar la recopilación de datos, al mismo tiempo que se desarrollan vías claras para la comunicación y el intercambio de conocimientos, es probable que haya un efecto sinérgico que conduzca al desarrollo de modelos más automáticos y ágiles de variables ambientales y climáticas más cercanas a los principios fundamentales de la pesca responsable. Además, los análisis de simulación (p. ej.: MSE) se pueden utilizar para priorizar los tipos de datos e identificar los diseños experimentales de recopilación de datos que tienen más probabilidades de generar resultados de gestión robustos y rentables. Sin embargo, dadas las redistribuciones de especies debido al cambio climático, se debe considerar cuidadosamente la optimización de las ubicaciones de muestreo. Por ejemplo, los protocolos de recopilación de datos deben mejorarse adecuadamente para garantizar que el muestreo se produzca en los márgenes de distribución que permitan la detección de cambios de rango; lo que puede requerir una mayor utilización de datos no tradicionales (p. ej.: ciencia ciudadana o eDNA). En última instancia, los estudios visuales calibrados por CKMR, que brindan estimaciones directas de la abundancia de peces, son un gran avance con respecto a los métodos de estudio históricos que brindan solo un indicador de las tendencias de abundancia; estimaciones deberían ayudar a mejorar en gran medida el asesoramiento científico en los próximos años.

LITERATURA RECOMENDADA:

Gardner C., D.R. Goethel, M. Karnauskas, M.W. Smith, L. Perruso & J.F. Walter (2022). “Artificial attraction: linking vessel monitoring system and habitat data to assess commercial exploitation on artificial structures in the Gulf of Mexico”. Front Mar Sci (9): 772292 https://doi.org/10.3389/fmars.2022.772292

Gilman E , G Legorburu, A Fedoruk, C Heberer, M Zimring& A Barkai (2019) Increasing the functionalities and accuracy of fisheries electronic monitoring systems. Aquat Conserv Mar Freshwat Ecosyst 29:901–926 https://doi.org/10.1002/aqc.3086

Gilman E , M Weijerman & P Suuronen (2017) Ecological data from observer programs underpin ecosystem-based fisheries management. ICES J Mar Sci 74:1481–1495 https://doi.org/10.1093/icesjms/fsx032

Juan-Jordá M.J., H. Murua, H. Arrizabalaga, G. Merino, N. Pacoureau & N. K. Dulvy (2022). "Seventy years of tunas, billfishes, and sharks as sentinels of global ocean health" Science 378(6620) https://doi.org/10.1126/science.abj0211

Pacoureau N., C.L. Rigby, P.M. Kyne, R,B. Sherley, H. Winker, J.K. Carlson, S.V. Fordham, R. Barreto, D. Fernando, M.P. Francis, R.W. Jabado, K.B. Herman, Kwang-Ming Liu, A.D. Marshall, R.A. Pollom, E.V. Romanov, C.A. Simpfendorfer, J.S. Yin, H.K. Kindsvater & N.K. Dulvy (2021). “Half a century of global decline in oceanic sharks and rays” Nature 589: 567–571. https://doi.org/10.1038/s41586-020-03173-9

van Helmond A T M, L O Mortensen, K S Plet‐Hansen, C Ulrich, C L Needle, D Oesterwind, L Kindt‐Larsen, T Catchpole, S Mangi, C Zimmermann, H J Olesen, N Bailey, H Bergsson, J Dalskov, J Elson, M Hosken, L. Peterson, H McElderry, J Ruiz, J P Pierre, C. Dykstra & J J Poos. (2020). “Electronic monitoring in fisheries: Lessons from global experiences and future opportunities” Fish and Fisheries 21 (1):162–189. https://doi.org/10.1111/faf.12425