¿Estamos evaluando correctamente el riesgo de sobre-explotación de las pesquerías?

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Las grandes explotaciones pesqueras comerciales (pesquerías) se evalúan por medio de agencias internacionales. Estas agencias de carácter multinacional proporcionan recomendaciones científicas sobre la explotación del recurso basadas en la evaluación del estado del recurso (el cálculo del número de peces, de cada edad, que hay en el mar).

¿Cómo se evalúan los recursos? La idea básica es muy simple. Imagínense que se quiere calcular la “tasa promedio de fecundidad de un pueblo” (conocerla nos permitirá calcular el potencial de reproducción de esa población). Para ello necesitas calcular una serie temporal de la pirámide de población (el número de individuos de cada edad) ¿Cómo la calcularías? Es muy fácil, vas al cementerio y anotas las edades de los muertos. Así sabes cuántas personas nacieron cada año, y cuál es el promedio de número de hijos por mujer en edad fértil (la tasa de fecundidad).

Con los peces es igual. A partir del cálculo de la edad/talla de los peces capturados se calcula la capacidad de reproducción y las tasas de supervivencia de la población de peces (estos son los parámetros básicos del modelo que estimar –es decir, buscar un valor numérico).

Conocidos estos parámetros, se calcula cuál sería la población óptima –la deseable. Esta población se conoce como MSY (la población que permite obtener el máximo rendimiento sostenible). La mayora de los países están adherida a un tratado internacional  de la ONU que obliga a recuperar las pesquerías –que estén sobre explotadas- y situarlas en el MSY.

Por tanto, para evaluar el estado del recurso -en cada momento del tiempo- se calculan dos estadísticos:

  • ¿Cuántos peces –con capacidad de reproducirse- hay en el mar? (Cuyo nombre técnico es SSB, biomasa del stock de reproductores)
  • ¿Cuántos peces estamos pescando? Que medimos utilizando el cálculo de la mortalidad por pesca (cuyo nombre técnico es F – de mortalidad por pesca en inglés)

Si la pesquería estuviese en el MSY, al realizar la evaluación, el modelo debería decirnos que la SSB y la F están en los valores de de MSY. Pero como las pesquerías están sujetas a variaciones medioambientales, lo normal es estar “fluctuando”. Si

  • la SSB < SSB de MSY: la pesquería FUE sobre explotada en el pasado y debe recuperarse, y si
  • la F > F de MSY: la pesquera ESTA SIENDO sobre explotada ahora mismo y no podemos pensar que – en el caso de haber sido sobre explotada en el pasado, no estamos yendo en el sentido correcto ..

Esta es la clasificación básica del estado de los recursos. Parece sencillo, pero contar peces en el mar no es fácil! No observamos a todos los peces que hay, y aunque lo hiciésemos, no llevamos muchos años evaluando recursos. Así que sólo conocemos lo que pasa en alguna de las zonas de la dinámica del recurso. (Solo tenemos algunos puntos del espacio SSB, F).  Con tan pocos datos, no estamos seguros de estar usando el “modelo correcto” que explica los datos. Es decir, tenemos “incertidumbre sobre el modelo”. Por ello, las agencias internacionales utilizan métodos robustos para estimar los parámetros. Esas técnicas evalúan el impacto de nuestras recomendaciones en muchos mundos alternativos –“que tienen distintas dinámicas de la población”- todos ellos posibles. Sin embargo, a pesar de que somos conscientes de que existen muchas “dinámicas” posibles, la recomendación que se hace del status del stock esta basada siempre en la misma regla. Si SSB y F están por encima o por debajo de los objetivos que determinan el centro de la Diana.

En un reciente trabajo [1] mostramos que los cuadrantes que determinan lo sano que está el recurso depende de la incertidumbre que tenemos sobre el modelo. No solo debemos utilizar métodos robustos para evaluar el punto del cuadrante –el punto del plano donde estamos- , sino que también debemos utilizar métodos robustos para determinar dónde está la zona “sana” y cómo debemos dirigirnos a ella.

¿Cómo podemos clasificar los recursos usando reglas “robustas”? Es fácil, reescribiendo el problema de tal modo que apliquemos los métodos de control robusto aplicados por dos premios Nobel en Economía: Lars Peter Hansen (profesor de la Universdad de Chicago) y Thomas Sargent (profesor de New York University). La idea es muy sencilla. Se trata de desarrollar reglas que nos permitan llegar al centro de la Diana, cuando existe un ser maligno –la naturaleza- que utiliza nuestra ignorancia para conseguir que la pesquería vaya al peor de los mundos posibles.

Este ser “maligno” -la naturaleza- no se comporta de un modo caprichoso: es maligna pero no tonta! Es decir luchamos contra nuestra propia ignorancia  como si fuésemos personajes de “Juego de Tronos”. Por vencerla podemos utilizar su ambición en su contra. Calculamos cual es la mejor regla que utiliza para empeora lo máximo possible nuestras recomendaciones. Una vez que la conocemos , diseñamos una estrategia que la anule lo máximo posible. Es un aplicación inteligente de la teoría de juegos a los problemas de incertidumbre de modelo. Con razón son premios Nóbel !

Nuestros resultados preliminaries, [1], muestran que al tener en cuanta la incertidumbre de modelaje, algunos de los stocks evaluados por ICES  (International Council for the Exploitation of the Seas) como sobreexplotados podrían reclasificarse y serían considerados que no están siendo sobre explotados. Ello significaría que seria posible no reducir el número de días de pesca de las flotas que pescan esos stocks y las capturas recomendadas deberían ser mayores.

 

[1] J.M. Da-Rocha, J. García-Cutrín, and M.J. Gutierrez, Harvesting Control Rules that deal with Scientific Uncertainty, http://econpapers.repec.org/paper/pramprapa/72059.htm (2016).

 

 

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