XIX Concurso de Proyectos de Investigación y Desarrollo

XIX Concurso de Proyectos de Investigación y Desarrollo

SISTEMA DE PRONÓSTICOS DE PESQUERÍAS PELÁGICAS CHILENAS FRENTE A DIVERSOS ESCENARIOS DEL

CAMBIO CLIMÁTICOCliPesca

Taller de Trabajo N°2 17 de Abril 2014, IFOP

PROYECTO FONDEF D11I1137

BeneficiariaPrincipal

BeneficiariasAsociadas

Entidades Socias Nacionales

Entidad SociaExtranjera

1. RECORDATORIO DE OBJETIVOS Y ETAPAS DEL PROYECTO. Claudio Silva

2. CREACION DE BASES DE DATOS PESCA-AMBIENTE ESPACIO-TEMPORALES. Claudio Silva

3. AVANCES EN LA MODELACIÓN. Eleuterio Yáñez (jurel P-S), Felipe Sánchez (sardina común C-S), Francisco Plaza (anchoveta ZN), Claudio Silva (pez espada Ch) y Tesistas (Carola Hernández y Francisco Leiva).

4. AVANCES DE LA MODELACION ROMS. Luis Soto5. PROYECCIONES: MODELACIÓN, PRESENTACIONES (Congresos

Antofagasta y Osorno; Reunión Pacifico-Sur; Reunión Innovación FONDEF; Congreso Lima, Simposio Florida, Congreso Brasil); PUBLICACIONES (Libro, ISI, difusión), PAGINA WEB (en construcción).

6. Reunión Tripartita


Programa


1. RECORDATORIO DE OBJETIVOS Y ETAPAS DEL PROYECTOClaudio Silva

OBJETIVO GENERAL DE CLIPESCA

Desarrollar un sistema de pronóstico para explorar cómo el CC va a afectar la abundancia futura de los recursos pesqueros pelágicos a nivel nacional, regional y la local.

Objetivo Específico 1.- Consolidar bases de datos pesqueras y ambientales


Objetivo Específico 2.- Adaptar y ajustar un modelo regional (ROMS), desde modelos de circulación global.

Objetivo Específico 3. Determinar la relación entre el ambiente y los recursos pesqueros a través de distintos modelos probabilisticos y heurísticos basados en la base de datos histórica (Objetivo 1).

Objetivo Específico 4. Pronosticar el desembarque de los principales recursos pesqueros pelágicos bajo diferentes escenarios del cambio climático.


Objetivo Específico 5. Transferencia tecnológica del conocimiento para el uso y diseminación de los resultados del sistema de pronóstico mediante el desarrollo de una aplicación que permita la predicción de la actividad pesquera.

Áreas de estudio y pesquerías


Anchoveta(Engraulis ringens)

Sardina común(Clupea bentincki)

Pez espada(Xiphias gladius)

Flota redera, palangre

Flota cerquera

Flota cerquera

a)

b)c)

a) Zona norte

b) Zona centro-sur

c) Zona Económica Exclusiva

Sardina(Sardinops sagax)( )

Anchoveta(Engraulis ringens)( )


Plan de trabajojun ago oct dic feb abr jun ago oct dic feb abr jun ago octjul sep nov ene mar may jul sep nov ene mar may jul sep nov

Resultados de produccion 1. Bases de datos actualizada y validadasHito 1: Base de datos pesquera temporalHito 2: Base de datos ambiental temporalHito 3: Base de datos pesca-ambiente temporalHito 4: Base de datos pesquera espacio-temporalHito 5: Base de datos ambiental espacio-temporalHito 6: Base de datos pesca-ambiente espacio-temporal

2. Modelo Regional de Circulacion Oceanica ROMS implementado para el Pacifico Sur Hito 7: Construccion Modelo ROMS

3. Pronosticos regionales de circulacion realizados por un modelo numerico regionalHito 8: Mapas de pronostico ambiental forzados con escenarios de cambio climatico

4. Modelos ecosistemicos basados en herramientas matematicas y estadisticasHito 9: Modelos ecosistemicos pesqueria anchoveta zona norteHito 10: Modelos ecosistemicos pesqueria sardina comun zona centro-surHito 11: Modelos ecosistemicos pesqueria pez espada ZEE de Chile

5. Pronostico de la abundancia y distribucion de pesquerias bajo cambio climatico Hito 12: Pronostico temporal anchoveta zona norteHito 13: Mapas de pronostico anchoveta zona norteHito 14: Pronostico temporal sardina comun centro-surHito 15: Mapas de pronostico sardina comun centro-surHito 16: Pronostico temporal pez espada en ZEEHito 17: Mapas de pronostico pez espada en ZEE

6. Sistema informático de prediccion de pesquerias bajo cambio climatico Hito 18: Sistema de pronosticos de pesquerias pelagicas bajo cambio climatico

PROYECTO FONDEF: SISTEMA DE PRONÓSTICOS DE PESQUERÍAS PELÁGICAS CHILENAS FRENTE A DIVERSOS ESCENARIOS DEL CAMBIO CLIMÁTICO

Hoy


2. CREACION DE BASES DE DATOS PESCA-AMBIENTE ESPACIO-TEMPORALES.

Fecha Hito: 30/04/2014


CLOA TSM

PP SSH

GRT

PESQUERÍAS

AMBIENTE

BASES DE DATOS PESCA-AMBIENTE ESPACIO-TEMPORALES

CapturaEsfuerzoCPUE

Año, Mes, Latitud, Longitud, Captura, Esfuerzo, CPUE, TSM,

Clorofila, PP, SSH, GRT

SIG

Registros mensuales de variables pesqueras y ambientales que se obtienen del cruce (proceso de extracción) de las bases de datos relacionales pesqueras y ambientales. Productos: Matrices en Excel.

ZN

ZEE

ZCS

INFORMACION HISTORICA (2001-2011)


3. AVANCES EN LA MODELACIÓN. Eleuterio Yáñez (jurel P-S),Felipe Sánchez (sardina común C-S), Francisco Plaza (anchoveta ZN), Claudio Silva (pez espada Ch)

Bases de datos TEMPORAL

Zona norte 1980-2012 y zona C-S 1983-2012

•Desembarque mensual IFOP (toneladas)•CBD mensual IFOP (m3) •CPUE promedio mensual IFOP (toneladas/CBD)• •Desembarque mensual SERNAPESCA

•CPUEpromedio mensual IFOP•Esfuerzo de pesca mensual SERNAPESCA

Aplicación de RNAs

•Correlación cruzada•ACP•CORN•Modelos RNAs•Selección modelo

TABLA 1. Variables ambientales y pesqueras utilizadas.Símbolo

Índice de Turbulencia ITTransporte de Ekman TETemperatura Superficial del Mar TSMTemperatura Superficial del Mar NOAA TSM-NOAATemperatura del Aire TANivel Medio del Mar NMMOscilación Decadal del Pacífico ODPTSM en la región Niño 1+2 NIÑO 1+2TSM en la región Niño 3.4 NIÑO 3.4Índice de Oscilación del Sur IOSÍndice de Humboldt HCIOscilación Antártica AAOÍndice de Lengua Fría ILFDesembarque DesEsfuerzo de pesca E

Variable

Locales

Globales

Pesqueras

Modelo Jurel C-S

Figura 1. Desembarques observados y estimados jurel C-S.

Modelo Jurel C-S

Figura 2. Dispersión entre desembarques observados y estimados jurel C-S.

Modelo Jurel C-S

Variable Ratio Ranking

Esfuerzo (t-0) 2.836 1

TSM-NOAA (t-38) 1.562 2

Esfuerzo (t-12) 1.412 3

Esfuerzo(t-24) 1.368 4

TSM-NOAA (t-14) 1.307 5

Esfuerzo (t-36) 1.301 6

TSM-NOAA (t-26) 1.276 7

TSM-NOAA (t-50) 1.213 8

TSM-NOAA (t-2) 1.208 9

TSM-NOAA (t-62) 1.201 10

Tabla 2. Desembarques observados y estimados de jurel C-S.

Modelo Sardina común C-S

Figura 3. Desembarques observados y estimados de sardina común C-S.


Figura 4. Dispersión entre desembarques observados y estimados sardina común C-S.


Variable Ratio RankingEsfuerzo (t-0) 6.697999 1TSM-NOAA (t-6) 2.334170 2Esfuerzo (t-11) 1.970693 3NMM(t-5) 1.783595 4NMM(t-17) 1.767456 5Esfuerzo (t-22) 1.359752 6TSM-NOAA (t-0) 1.251949 7NIÑO34 (t-3) 1.250935 8TSM-NOAA (t-18) 1.190400 9IT (t-20) 1.16425 10IT (t-8) 1.13407 11TSM-NOAA (t-12) 1.04681 12

Tabla 3. Desembarques observados y estimados de sardina común C-S.

Figura 5. Desembarques observados y estimados de anchoveta norte.

MODELO ANCHOVETA NORTE

Figura 6. Dispersión entre desembarques observados y estimados anchoveta norte.


Tabla 4. Análisis de sensibilidad.

Variable Ratio RankingEsfuerzo (t-0) 1.924823 1

IT (t-9) 1.160187 2

TSM (t-7) 1.036887 3


MODELO JUREL CLIMPROD

Figura 7. Desembarque en función de E y tres valores de TSM-NOAA


Claudio Silva1, Eleuterio Yáñez1, Claudio Bernal2 y M.A. Barbieri2

1Pontificia Universidad Católica de Valparaíso, Valparaíso, Chile2Instituto de Fomento Pesquero, Valparaíso, Chile

Bases de datos pesca industrial (palangre)-ambiente espacio-temporales (2001-2011) Cuadrículas 1° lat * 1° long n=2131

Modelo Relaciones ambiente-recursoModelo GAM (Generalized Additive models)

Modelo de predicción recursoModelo GLM (General Lineal models)

Parametrización relaciones GAMLogcpue = f(ambiente)

Predicciones de la TSM de modelos climáticos globales IPCC regionalizados (4 km2) con Delta de downscaling estadístico TSM 2065 CPUE 2065

Explorar relaciones funcionales no-linealesForma (curva) relaciónLogcpue = f(ambiente)

PRONÓSTICO DE LA PESQUERÍA DE PEZ ESPADA (Xiphias gladius) FRENTE A CHILE BAJO ESCENARIOS DEL CAMBIO CLIMÁTICO

Año, Mes, Latitud, Longitud, Captura, Esfuerzo, CPUE,

TSM, GRT, Clorofila, PP, SSH

Selección variables relac. significativas

p<0.05

Ecuación de predicción


Splin e line and 9 5% conf ide nce b and fo r sstRespon se : logC PUE

14 16 18 20 22 24

TS M

-0 .5

-0 .4

-0 .3

-0 .2

-0 .1

0.0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

Parti

al re

sidu

al

Fit summary (palangre-ambiente-2001-2011-mar-oct) Response: logCPUE Distribution: Normal; link function: Identity

Variable Degr. Of freedom GAM coef. Standard

error Std. score Non-Linear p-value

Intcpt 0 1.000000 1.722588 0.245786 7.00849mes 1 4.001952 0.000203 0.006661 0.03041 0.000000Latitud 2 4.002090 -0.013965 0.003161 -4.41790 0.005166TSM 3 4.003730 0.020075 0.007516 2.67094 0.037355

Sp line line a nd 95% co n fidence ba nd fo r la tResponse : logC PUE

-4 0 -35 -30 -25 -20

L atitud

-0 .5

-0.4

-0.3

-0.2

-0.1

0.0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

Parti

al re

sidu

al

Sp line line a nd 95 % con fidence ba nd fo r mesR espon se : logC PUE

2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

Mes

-0 .5

-0 .4

-0 .3

-0 .2

-0 .1

0.0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

Parti

al r

esid

ual

Modelo Relaciones ambiente-recursoModelo GAM (Generalized Additive models)

MES LATITUD TSM


Modelo de predicción recursoModelo GLM (General Lineal models)

LogCPUE(mes, latitud, TSM)= 42.7717916 + .133468954 * mes - .01088150 * mes^2 + 1.61816003 * lat + .053521715 * lat^2 + .580380E-3 * lat^3 - 4.0375605 * sst + .220364024 * sst^2 - .00398898 * sst^3 + 0.00000000 * sst^4

Sp lin e lin e a n d 9 5 % co nfid en ce b a n d fo r me sRe sp on se: lo g CP UE

2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 1

Me s

-0 .5

-0 .4

-0 .3

-0 .2

-0 .1

0.0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

Par

tial r

esid

ual

-0.5

-0.4

-0.3

-0.2

-0.1

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

GAM

GLM

Splin e line and 9 5% co n fid ence ba n d fo r la tRe sp on se: lo gC PUE

-40 -35 -3 0 -2 5 -20

Latitud

-0.5

-0.4

-0.3

-0.2

-0.1

0.0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

Par

tial r

esid

ual

-0.5

-0.4

-0.3

-0.2

-0.1

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

-40 -35 -30 -25 -20

Splin e lin e a n d 9 5 % co nfide n ce b a nd fo r sstRe sp on se: lo gC PUE

14 16 18 20 22 2 4

T S M

-0 .5

-0.4

-0.3

-0.2

-0.1

0 .0

0 .1

0 .2

0 .3

0 .4

0 .5

Par

tial r

esid

ual

-0.5

-0.4

-0.3

-0.2

-0.1

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

14 16 18 20 22

Sp lin e lin e a n d 9 5 % co nfid en ce b a n d fo r me sRe sp on se: lo g CP UE

2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 1

Me s

-0 .5

-0 .4

-0 .3

-0 .2

-0 .1

0.0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

Par

tial r

esid

ual

Sp lin e line and 9 5% co n fid ence ba n d fo r la tRe sp on se: lo gC PUE

-40 -35 -3 0 -2 5 -20

Latitud

-0.5

-0.4

-0.3

-0.2

-0.1

0.0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

Par

tial r

esid

ual

Splin e lin e a n d 9 5 % co nfide n ce b a nd fo r sstRe sp on se: lo gC PUE

14 16 18 20 22 2 4

T S M

-0 .5

-0.4

-0.3

-0.2

-0.1

0 .0

0 .1

0 .2

0 .3

0 .4

0 .5

Par

tial r

esid

ual

MES LATITUD TSM

PROYECTO FONDEF D11I1137DOWNSCALING: REGIONALIZACION (1.5° -> 4km) de TSM OAGCM IPCC AR4 Escenarios B1 (baja emision CO2), A1B (media), A2 (alta)

anom-ts-ncar-b1-2065enets-ncar-b1-2065-ene ts-ncar_prom-ene1961-2000

wanom-ts-ncar-b1-2065ene

Kriging

ts-clim2003-2013enets-ncar-modis-b1-2065ene

DOWNSCALING ESTADÍSTICO: METODO DELTA

IPCC NCAR TSM 1.5° ClimatologíaTSM 1961-2000 ANOM NCAR TSM 1.5°

TSM NCAR 4 KM Climat. TSM MODIS 2003-2013


CPUE= exp(42.7717916 + .133468954 * mes - .01088150 * mes^2 + 1.61816003 * lat + .053521715 * lat^2 + .580380E-3 * lat^3 - 4.0375605 * sst + .220364024 * sst^2 - .00398898 * sst^3 + 0.00000000 * sst^4)

200

250

300

350

400

450

500

550

ene-20 ene-25 ene-30 ene-35 ene-40 ene-45 ene-50 ene-55 ene-60 ene-65

CPU

E (k

g/10

00 a

nzue

los)

Figura 2. Perfil temporal del pronóstico de la CPUE extraído para la zona de estudio para el escenario NCAR-A2 entre enero 2020 y diciembre 2065. La línea roja indica el promedio móvil de 12 meses.

mes

latitud

TSM Donwscaling


4. AVANCES DE LA MODELACION ROMS. Luis Soto


5. PROYECCIONES:

MODELACIÓN

TEMPORALREDES NEURONALES, OTROS?

ESPACIO-TEMPORALGAM, GLM, FUZZY/MCE, OTROS?

ROMS: INPUT PARA MODELOS PREDICCION PESQUERÍAS


5. PROYECCIONES:

PRESENTACIONES Congresos CCMAR Antofagasta 2013 Osorno 2014

REUNION “Oportunidades de Colaboración en Investigación sobre Cambio Climático en los países de la Alianza del Pacífico”


5. PROYECCIONES:

Reunión Innovación FONDEF PAC

Congreso Ciencias del Mar Lima, Jun2014

Simposio Fishery GISTampa,Florida,Agosto 2014


5. PROYECCIONES:

Third International Symposium Effects of Climate Change on the World's Oceans

Santos, Brazil, Marzo 2015 Brasil


5. PROYECCIONES:

PUBLICACIONES (Libro, ISI, difusión),

SISTEMA DE PRONOSTICO: PAGINA WEB (en construcción)www.clipesca.cl

http://www.clipesca.cl/


6. Reunión Tripartita


PROXIMOS HITOS POR CUMPLIR

RESULTADO DE PRODUCCIÓN 2: Modelo Regional de Circulacion Oceanica ROMS implementado para el Pacifico Sur

XIX Concurso de Proyectos de Investigación y Desarrollo

SISTEMA DE PRONÓSTICOS DE PESQUERÍAS PELÁGICAS CHILENAS FRENTE A DIVERSOS ESCENARIOS DEL

CAMBIO CLIMÁTICOCliPesca

Taller de Trabajo N°2 17 de Abril 2014, IFOP


BeneficiariaPrincipal

BeneficiariasAsociadas

Entidades Socias Nacionales

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XIX Concurso de Proyectos de Investigación y Desarrollo

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