Análisis de la pesquería del voraz (Pagellus bogaraveo, Brünnich, 1768). Selectividad del arte de pesca voracera

Resumen

En esta tesis se estudiaron las capturas del palangre de fondo tradicional usado en la pesca del voraz (Pagellus bogaraveo) en el Estrecho de Gibraltar, con datos de muestreos realizados desde 1999 hasta 2005. Se utilizaron 5 tamaños de anzuelos encamados con sardina (Sardina pilchardus), en tres pescas experimentales, con tres tamaños cada unoSe estimaron las relaciones entre diferentes medidas morfométricas del cuerpo y la boca para las cuatro especies más numerosas. Se compararon las relaciones longitud-peso obtenidas con las publicadas por otros autores para las mismas especies. Para tres de estas especies se encontró una relación lineal altamente significativa entre el tamaño de la boca y la longitud del pez. La posición de enganche del anzuelo se relacionó con el tamaño del anzuelo y la longitud del los voraces capturados, encontrando que los individuos de talla inferior a la mínima legal quedan en su mayoría enganchados en posiciones no letales, permitiendo su supervivencia tras quitarles el anzuelo. La CPUE y la tasa de descartes variaron en función del anzuelo y la pesca experimental. Se capturaron voraces de un amplio rango de tallas. El tamaño medio de los voraces capturados mostró diferencias significativas en función del tamaño del anzuelo en la mayoría de los casos. La comparación de las pescas experimentales indica un desplazamiento hacia tallas menores y un aumento de la CPUE, sugiriendo la sobreexplotación de esta pesquería. Se calcularon modelos de selectividad logísticos (clásicos) y modelos de Redes Neuronales Artificiales RNCs (heurísticos) para las dos últimas pescas experimentales. Al igual que las distribuciones de frecuencias de tallas, los modelos de selectividad ajustados fueron distintos en cada experimento, tanto los logísticos como los de RNCs. Los resultados de este estudio muestran que el arte de pesca puede ser selectivo, en términos del tamaño del pez capturado, en fUnción del tamaño de anzuelo utilizado. Por otro lado los modelos obtenidos con los dos métodos mostraron diferencias entre si. Los resultados obtenidos indican que en el caso de que los modelos clásicos no se ajusten bien, tal vez debido a la calidad inferior de los datos como es el caso de un tamaño de muestra menor, los modelos de RNCs más simples, son adecuados para encontrar las relaciones funcionales entre las variables. Sin embargo, cuando la calidad de los datos permite obtener un buen ajuste con modelos clásicos, los modelos de RNCs, no superan obligatoriamente en precisión a los primeros.