Jeunes Equipes AIRD (JEAI) ECOLOGIA MARINA CUANTITATIVA DEL ECOSISTEMA DE AFLORAMIENTO PERUANO “EMACEP”

• Duración: 2014-2016 • Presupuesto: 45000 euros • Home institución 1: INSTITUTO DEL MAR DEL PERU (IMARPE) • Home institución 2: INSTITUTO DE MATEMATICAS Y CIENCIAS AFINES (IMCA) • Partner research unit: Écosystèmes Marins Exploités (EME) • Permanent team members: UNI, UNALM, PUCP, UPCH, UNMSM…

Apoyo a tesistas (1 año x 8)

JEAI EMACEP

Co-asesoramiento de expertos (4)

Publicaciones conjuntas

UNIVS IMARPE IRD IMCA, UNI, PUCP Otros (UK, Canada, etc…)

Cronograma

TIMELINE : JEAI EMACEP Year Month 1 2 3 4 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Spatial ecology in a changing climate Research thesis (M.Sc.) International mission Population dynamics under high environmental variability Research thesis (M.Sc.) International mission Ecosystem modeling for the ecosystem approach to fisheries Research thesis (M.Sc.) International mission Quantitative support tools for the management of socio-ecological systems Research thesis (M.Sc.) International mission Workshop x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x

Líneas de investigación

(Rocío Joo) (Jorge Tam) (Ricardo Oliveros) (Eladio Ocaña)

1. Ecología espacial en un clima cambiante

• • • Objetivos específicos Caracterizar la distribución espacial de recursos pesqueros y sus depredadores, y relacionarlos con factores ambientales.

Caracterizar la evolución de estas distribuciones espaciales y relaciones a diferentes escalas temporales.

Analizar las variaciones temporales en la distribución de especies en el contexto del calentamiento global.

• • • Metodología Para datos puntuales (aves, mamíferos, embarcaciones con datos GPS), herramientas estadísticas como Kde Ripley y kernels de densidad, así como Poisson, procesos de Markov, y modelos de estado-espacio.

Para datos de área (remolinos, filamentos), análisis de Fourier y wavelets, y técnicas PCNM. Para datos contínuos (acústica, para peces y zooplancton), herramientas geostadísticas.

2. Dinámica poblacional bajo alta variabilidad ambiental

• • • Objetivos específicos Implementar modelos de dinámica de poblaciones deterministas y estocásticos.

Desarrollar nuevos modelos integrados incluyendo factores ambientales para analizar las variaciones temporales de la capacidad de carga y otros parámetros biológicos, así como sus depredadores.

Implementar modelos de evaluación de stock bayesianos y reconstrucción de biomasas a partir de estadísticas de capturas.

• • Metodología Diferentes modelos de evaluación de stock y dinámica poblacional sintéticos y globales, analíticos y estructurados, para modelar especies pelágicas y costeras, artesanal es de importancia para la seguridad alimentaria. En el caso de la anchoveta, modelos que incluyen factores ambientales para analizar variaciones en la capacidad de carga y otros parámetros, usando análisis integrado y técnicas bayesianas.

3. Modelado para el enfoque ecosistémico de las pesquerías

Objetivos específicos • Implementar modelos ecosistémicos (E2E) para simular el efecto del ambiente y la pesca.

• Ejecutar evaluaciones de estrategias de manejo usando el enfoque ecosistémico para las pesquerías.

• Simular el efecto de áreas marinas protegidas sobre la supervivencia y rendimiento pesquero.

• • • Metodología Modelos físicos, biogeoquímicos y biológicos .

Modelos ecotróficos y basados en el individuo .

Estrategias de manejo bajo escenarios de cambio climático. • Los modelos ecosistémicos se alimentarán de parámetros de modelos monoespecíficos, y los modelos de distribución espacial permitirán relacionar las variables ambientales.

4. Herramientas cuantitativas de soporte para el manejo de sistemas socio-ecológicos

Objetivos específicos • • Implementar modelos multiobjetivos, incluyendo objetivos ecológicos, económicos y sociales.

Establecer puntos de referencia y controles viables que satisfagan los objetivos.

• • • Metodología Teoría de viabilidad, para mantener el sistema de control dentro de estados deseables, definidos por restricciones ecológicas, económicas y sociales. Cuotas en el contexto de enfoque ecosistémico, bajo diferentes escenarios ambientales. Herramientas de soporte para el manejo (análisis de ciclo de vida, sistemas expertos) podrán usarse para modelar sistemas socio-ecológicos • Modelos multiobjetivo para pesquerías mono- o multi específicas, basadas en modelos de dinámica poblacional previos.

Productos potenciales

• • • • • • • • • • Modelos operacionales de distribución espacial de especies, en función de variables ambientales.

Proyecciones de distribución de especies bajo diferentes escenarios de cambio climático.

Modelos de dinámica poblacional operacional de los principales recursos pesqueros incluyendo alta incertidumbre ambiental.

Distribuciones prior de parámetros biológicos y pesqueros.

Reconstrucción de biomasas basadas en datos de captura.

Forzamiento y acoplamiento de modelos físicos y biogeoquímicos.

Modelos extremo-a-extremo operacionales.

Análisis socio-ecológicos de pesquerías artesanales.

Modelos bioecónómicos multiobjetivos.

Recomendaciones para el manejo basados en el enfoque ecosistémico.

! Gracias !