INTRODUCCIÓN
Generalidades de tiburones
Debido a la fuerte presión pesquera sobre los tiburones, tanto dirigida como incidental, sus poblaciones han disminuido significativamente en todo el mundo (Dulvy et al., 2021). Como resultado, el 31,2% de los tiburones están actualmente clasificados como vulnerables a la extinción según la Lista Roja de la UICN (Dulvy et al., 2021). A pesar de los esfuerzos mundiales de concienciación y conservación, las poblaciones de tiburones siguen disminuyendo en la mayoría de las regiones (Worm et al., 2013).
Biodiversidad de tiburones y Áreas Naturales Protegidas en México
Sin embargo, la pesca sigue siendo un problema de conservación en México (como en muchas otras partes del mundo), tanto para las especies objetivo como para las capturas incidentales. Una de las especies de tiburones más capturadas en México y a nivel mundial es el tiburón sedoso (Carcharhinus falciformis) (Bonfil, 2009), por lo que es una prioridad de conservación.
Tiburón sedoso (Carcharhinus falciformis, Bibron, 1839)
- Taxonomía y Morfología
- Historia de Vida
El período completo de gestación de la especie dura 12 meses, seguidos de 12 meses de descanso (Branstetter, 1987; Cadena, 2001). Además, Hutchinson et al., 2015 descubrieron que los tiburones sedosos se mueven principalmente dentro de los 100 m superiores de la columna de agua, con inmersiones ocasionales por debajo de la termoclina (>300 m). Estos resultados parecen ser consistentes con los del Océano Índico, donde Curnick et al. 2020) encontró que los tiburones sedosos pasan el 99% de su tiempo en los 100 m superiores de la columna de agua.
Pesquerías Mexicanas y su impacto ecológico
- Impactos de las pesquerías en México
- Impactos de las pesquerías de tiburones en México
Dentro de la ZEE del Pacífico mexicano se pueden encontrar 63 especies de tiburones, de las cuales 51 son explotadas comercialmente (Saldaña-Ruiz et al., 2019). México es miembro de dos Organizaciones Regionales de Ordenación Pesquera (OROP): la Comisión Internacional para la Conservación del Atún Atlántico (CICAA) y la Comisión Interamericana del Atún Tropical (CIAT) (Saldaña-Ruiz et al., 2019). Dentro de la ZEE del Pacífico mexicano se pueden encontrar 63 especies de tiburones, de las cuales 51 son explotadas comercialmente (Saldaña-Ruiz et al., 2019).
Modelos de Distribución de Especie como herramienta para la conservación
A nivel internacional, el tiburón sedoso está clasificado como vulnerable en la Lista Roja de la UICN (Rigby et al., 2017) y el Apéndice I de la CITES a partir de 2022 (Sosa-Nishizaki, 2022). Se han aplicado en estudios de gestión de conservación marina, como superponer el patrón de distribución de una especie con pesquerías, lo que puede ayudar a evitar la captura incidental (López et al. Además, superponer los dos patrones de distribución de diferentes especies para ayudar a identificar mejor cuándo establecer límites de pesca sin agotar ninguna de las especies (Hartog et al., 2011).
ANTECEDENTES
JUSTIFICACIÓN
Finalmente, utilizar una superposición espacial del modelo regional con las pesquerías de 2015 y 2016 para determinar si existe una relación significativa y comenzar a comprender cómo se pueden utilizar estos modelos para la conservación.
HIPÓTESIS
OBJETIVOS
Objetivo general
Objetivos particulares
MATERIAL Y MÉTODOS
- Área de estudio
- Datos
- Datos de ocurrencia del tiburón sedoso
- Datos ambientales
- Datos de las pesquerías
- Modelado
- Modelo regional
- Modelo de Distribución de Especie
- Modelo combinado
- Correlación con el esfuerzo de pesca
Para el modelo global, los datos de ocurrencia se descargaron de la base de datos del Ocean Biodiversity Information System (disponible en https://obis.org/) (OBIS, 2020) y las capas ambientales se obtuvieron del Global Ensemble Marine Environmental Data (GMED), disponible en (http://gmed.auckland.ac.nz/) (Basher et al., 2018). Los datos de dirección actual se convirtieron a velocidad actual para las capas globales usando la misma ecuación que el modelo regional (1). Los datos de pesca se descargaron de la base de datos Global Fishing Watch del esfuerzo de pesca de atún con palangre y cerco en el área de estudio.
Los bosques aleatorios (RF) se basan en una técnica de "embolsado" que calcula los árboles promedio (o subconjuntos de datos) construidos a partir de datos de entrenamiento. Finalmente, se extrajeron datos de cada capa en ese espacio y tiempo para pseudoausencias. Los datos de entrenamiento se utilizan para calibrar el modelo y los datos de prueba para estimar su rendimiento.
El enfoque tradicional del modelo global es dividir los datos en datos de prueba y datos de entrenamiento. El 70% de los datos se utilizó para entrenar el modelo y el 30% restante para probarlo, esto se hizo 3 veces, cada vez con un subconjunto diferente de datos de entrenamiento y prueba. Luego, los datos del conjunto de entrenamiento se utilizan para ajustar el modelo y evaluarlo en los datos de prueba.
Para medir la correlación entre los datos del esfuerzo pesquero y el índice de idoneidad del tiburón sedoso (usando el modelo regional) en el Pacífico tropical mexicano.
RESULTADOS
- Modelo regional
- Modelo global
- Modelo combinado
- Correlación con el esfuerzo de pesca
La temperatura de la superficie del mar (SST) fue la segunda variable más informativa, seguida por la altura de la superficie del mar (SST) y la concentración de clorofila (CLO), que tuvieron la menor importancia en todas las ejecuciones y en todos los algoritmos (Fig. 10). Después de ejecutar el modelo por separado para cada uno de los algoritmos, los resultados se combinaron para producir un modelo conjunto. Para el modelo global, se utilizaron los mismos parámetros de evaluación que para el modelo regional (ROC y TSS) para evaluar la precisión de las predicciones del modelo.
La variable más importante determinada para el algoritmo fue la temperatura de la superficie del mar (SST), y el orden de importancia de las demás variables dependía del modelo. Para el GAM, la segunda variable más importante fue la altura de la superficie del mar (ASM), seguida de la velocidad de la corriente (VC) y, finalmente, la concentración de clorofila (CLO). Mientras que para el modelo MaxEnt, la segunda variable más importante fue la concentración de clorofila (CLO), luego la altura de la superficie del mar (ASM) y finalmente la velocidad de la corriente (VC).
Y finalmente, para RF, la segunda variable más importante fue la altura de la superficie del mar (ASM), luego la concentración de clorofila (CLO) y finalmente la velocidad de la corriente (VC) (Fig. 15). Para las proyecciones combinadas, se utilizó el modelo global para proyectar sobre las capas de datos regionales. El modelo global se creó con puntos de presencia global de OBIS, lo que significa que captura toda la gama de especies a nivel mundial; Sin embargo, también es creado por las climatologías, por lo que no tiene en cuenta el espacio en el tiempo, por lo que sólo tiene en cuenta el espacio geográfico.
El diagrama de dispersión muestra los valores de las celdas de la cuadrícula tanto para el esfuerzo pesquero como para el IIH.
DISCUSIÓN
- Idoneidad del planteamiento de modelización
- Modelo regional
- Preferencias ambientales
- Patrones espacio-temporales
- Modelo global
- Preferencias ambientales
- Patrones espaciales
- Modelo combinado
- Esfuerzo pesquero e índice de idoneidad del hábitat del tiburón sedoso
Los resultados de este estudio indican que la velocidad actual y la temperatura de la superficie del mar son las variables que más influyen en las proyecciones de distribución del tiburón peregrino a escalas regionales de alta resolución espacial y temporal para el Pacífico Tropical mexicano. La velocidad actual probablemente sea importante porque refleja eventos oceanográficos de mesoescala, como los remolinos, que desempeñan un papel importante en la distribución vertical de nutrientes y la productividad primaria (McGillicuddy, 2016). En base a esto, la velocidad actual puede afectar indirectamente la relación entre la productividad primaria y la presencia del tiburón zorro.
Las proyecciones diarias cambian según los cambios en la temperatura y la velocidad de la corriente (Fig. 11). Durante este período, la TSM en el área de estudio aumentó más de 2,5 °C por encima del promedio (Carlowicz y Schollaert, 2017), lo que coincidió con una distribución ligeramente más amplia del tiburón sedoso en comparación con el resto de años (Fig. 12). . El modelo global sugiere que existe una fuerte relación entre la distribución de los tiburones sedosos y las temperaturas de la superficie del mar en los trópicos.
La altura de la superficie del mar y la velocidad de la corriente fueron la tercera y cuarta variables más importantes para el modelo global, respectivamente (Figura 15). Estos resultados contrastan con los resultados del modelo regional en el que la variable más importante era la velocidad instantánea. La velocidad actual representa indirectamente el fenómeno de mesoescala asociado con el proceso de alta productividad.
En cambio, el modelo regional fue creado para una región muy específica que no abarca toda la distribución de la especie.
CONCLUSIONES
Finalmente, aunque el valor de correlación entre el IIH del tiburón sedoso y el esfuerzo de pesca para el Pacífico tropical mexicano no fue alto, sí fue positivo y significativo, lo que indica que las áreas con alta idoneidad de hábitat para el tiburón sedoso tienen más probabilidades de tener un mayor esfuerzo de pesca. Es probable que los mapas de idoneidad del hábitat, especialmente en resoluciones temporales altas, sean útiles para los tomadores de decisiones, ayudando a mejorar las estrategias de conservación de esta especie para reducir su captura incidental y la consiguiente tasa de mortalidad. La aplicación directa a la planificación de la conservación demuestra la importancia de los estudios MDE y el potencial de estos tipos de estudios para las estrategias de manejo de especies, y se recomiendan más estudios MDE de alta resolución.
LITERATURA CITADA
Reef use and residence patterns of a scavenger population of thresher sharks, Carcharhinus falciformis, in the Red Sea. Environmental preferences of sharks caught by the tuna purse seine fishery in the Eastern Pacific Ocean. The ecology of silky sharks, Carcharhinus falciformis, caught by the tuna purse seine fishery in the eastern Pacific Ocean.
Ecological measures of biomass removed by three methods of tuna fishing for tuna in the eastern tropical Pacific. Movements and habitat use of juvenile Pacific basking sharks inform conservation strategies. Current and future potential habitat distribution of Carcharhinus falciformis and Canthidermis maculata bycatch species in the tropical tuna purse seine fishery under climate change.
Using fisheries data to model the oceanic habitats of juvenile silky sharks (Carcharhinus falciformis). The feeding habitat of the whale shark Rhincodon typus in the northern Gulf of Mexico has been determined using species distribution models. Mortality rate of silky sharks (Carcharhinus falciformis) caught in the tropical tuna purse seine fishery in the Indian Ocean.
Shark bycatch in the eastern Pacific purse seine fishery reported by observers of the Inter-American Tropical Tuna Commission, 1993-2004.
