Modelo bayesiano de producción excedente con autocorrelación serial
DOI:
https://doi.org/10.47193/mafis.3212019061803Palabras clave:
Producción excedente, autocorrelación serial, evaluación de recursos, estimación bayesiana, Micropogonias furnieriResumen
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.
† El Lic. Daniel R. Hernández falleció el 25 de enero de 2019.
Descargas
Métricas
Citas
Bernardo JM, Smith AFM. 2000. Bayesian Theory. Chichester: Wiley & Sons. 586 p.
Harvey AC. 1981. Time Series Models. Oxford: Philip Allan Publishers Limited. 229 p.
Hilborn R, Walters CJ. 1992. Quantitative Fisheries Stock Assessment. Choice, Dynamics and Uncertainty. Nueva York: Chapman & Hall. 570 p.
McAllister M, Kirchner C. 2002. Accounting for structural uncertainty to facilitate precautionary fishery management: illustration with namibian orange roughy. Bull Mar Sci. 70 (2): 499-540.
Punt E, Hilborn R. 1996. BIODYN. Biomass dynamic models. User’s manual. FAO Comput Inf Ser (Fish). 62 p.
Walters C, Ludwig D. 1994. Calculation of Bayes Posterior Probability Distributions for Key Population Parameters. Can J Fish Aquat Sci. 51: 713-722.
Zellner A. 1987. An Introduction to Bayesian Inference in Econometrics. Malabar: Robert E. Krieger Publishing Company. 431 p.
Publicado
Cómo citar
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2020 Daniel Hernández †, Julieta Rodríguez
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0.
Los autores de los artículos publicados en Marine and Fishery Sciences conservan los derechos de autor de sus artículos, a excepción de las imágenes de terceros y otros materiales añadidos por Marine and Fishery Sciences, que están sujetos a los derechos de autor de sus respectivos propietarios. Por lo tanto, los autores son libres de difundir y volver a publicar sus artículos, sujeto a los requisitos de los propietarios de derechos de autor de terceros y sujeto a que la publicación original sea completamente citada. Los visitantes también pueden descargar y reenviar artículos sujetos a los requisitos de citas. La capacidad de copiar, descargar, reenviar o distribuir cualquier material siempre está sujeta a los avisos de derechos de autor que se muestran. Los avisos de copyright deben mostrarse de manera prominente y no pueden borrarse, eliminarse u ocultarse, total o parcialmente. El autoalmacenamiento en servidores y repositorios de preimpresión está permitido para todas las versiones.
Esta revista ofrece a los autores una política de acceso abierto. Los usuarios pueden leer, descargar, copiar, distribuir, imprimir, buscar o vincular los textos completos de los artículos, o usarlos para cualquier otro propósito legal dentro de la licencia Creative Commons 4.0 (BY-NC-SA), sin solicitar permiso previo del editor o del autor. Esto está de acuerdo con la definición BOAI de acceso abierto.