Estimación estocástica de la capturabilidad y el reclutamiento del calamar gigante Dosidicus gigas (D’Orbigny, 1835) del Golfo de California, México

Resumen

En este trabajo se analizó el desempeño de un modelo de extracción sucesiva con dos diferentes enfoques (determinístico y estocástico), para comparar las hipótesis de error de observación en los datos de captura por unidad de esfuerzo (CPUE), y el error de proceso en el modelo, así como su efecto sobre las estimaciones de reclutamiento y capturabilidad en la pesquería de calamar gigante del Golfo de California, México. Los resultados mostraron una subestimación de la capturabilidad (q) con el enfoque determinístico. El error de observación mostró un sesgo en q (+31%) más grande que en el reclutamiento (+8%), mientras que la simulación Monte Carlo estimó un sesgo negativo para q y sesgo positivo en el reclutamiento. El cálculo del valor esperado de la capturabilidad (E(ˆq_CPUE/Ci)) fue de 2.8 × 10^–4, mientras que los intervalos de confianza con el modelo determinístico fueron 3.3 × 10^–4 < q < 4.1 × 10^–4, mostrando que la estimación de  E(ˆq_CPUE/Ci) no se encontraba dentro de estos intervalos de confianza.  E(ˆq_CPUE/Ci) ajustó el modelo a los datos, describiendo la tendencia del índice de CPUE a través del tiempo, y sus implicaciones en el manejo de la pesquería de calamar gigante.