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Jeunes Equipes AIRD (JEAI)

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)

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Jeunes Equipes AIRD (JEAI)

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Presentation Transcript

  1. JeunesEquipes 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: ÉcosystèmesMarinsExploités (EME) • Permanent team members: UNI, UNALM, PUCP, UPCH, UNMSM…

  2. UNIVS ECOLOGIA MARINA JEAI EMACEP IMARPE IRD Co-asesoramiento de expertos (4) Apoyo a tesistas (1 año x 8) IMCA, UNI, PUCP CUANTITATIVA Publicaciones conjuntas Otros (UK, Canada, etc…)

  3. Cronograma

  4. Líneas de investigación (Ricardo Oliveros) (RocíoJoo) (Jorge Tam) (EladioOcaña)

  5. 1. Ecología espacial en un clima cambiante Objetivosespecíficos • Caracterizar la distribuciónespacial de recursospesqueros y sus depredadores, y relacionarlos con factoresambientales. • 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 datospuntuales (aves, mamíferos, embarcaciones con datos GPS), herramientasestadísticascomoKde Ripley y kernels de densidad, asícomo Poisson, procesos de Markov, y modelos de estado-espacio. • Para datos de área (remolinos, filamentos), análisis de Fourier y wavelets, y técnicas PCNM. • Para datoscontínuos (acústica, para peces y zooplancton), herramientasgeostadísticas.

  6. 2. Dinámica poblacional bajo alta variabilidad ambiental Objetivosespecíficos • Implementarmodelos de dinámica de poblacionesdeterministas y estocásticos. • Desarrollarnuevosmodelosintegradosincluyendofactoresambientales para analizarlasvariacionestemporales de la capacidad de carga y otrosparámetrosbiológicos, asícomo sus depredadores. • Implementarmodelos de evaluación de stock bayesianos y reconstrucción de biomasas a partir de estadísticas de capturas. • Metodología • Diferentesmodelos de evaluación de stock y dinámicapoblacionalsintéticos y globales, analíticos y estructurados, para modelarespeciespelágicas y costeras, artesanales de importancia para la seguridadalimentaria. • En el caso de la anchoveta, modelosqueincluyenfactoresambientales para analizarvariaciones en la capacidad de carga y otrosparámetros, usandoanálisisintegrado y técnicasbayesianas.

  7. 3. Modelado para el enfoque ecosistémico de las pesquerías Objetivosespecíficos • Implementarmodelosecosistémicos (E2E) para simular el efecto del ambiente y la pesca. • Ejecutar evaluaciones de estrategias de manejo usando el enfoque ecosistémicopara las pesquerías. • Simular el efecto de áreas marinas protegidas sobre la supervivencia y rendimiento pesquero. • Metodología • Modelosfísicos, biogeoquímicos y biológicos. • Modelosecotróficos y basados en el individuo. • Estrategiasde manejobajoescenarios de cambioclimático. • Los modelosecosistémicos se alimentarán de parámetros de modelosmonoespecíficos, y los modelos de distribuciónespacialpermitiránrelacionarlas variables ambientales.

  8. 4. Herramientas cuantitativas de soporte para el manejo de sistemas socio-ecológicos Objetivosespecíficos • Implementarmodelosmultiobjetivos, incluyendoobjetivosecológicos, económicos y sociales. • Establecerpuntos de referencia y controlesviablesquesatisfagan los objetivos. • Metodología • Teoríade viabilidad, para mantener el sistema de control dentro de estadosdeseables, definidosporrestriccionesecológicas, económicas y sociales. • Cuotasen el contexto de enfoqueecosistémico, bajodiferentesescenariosambientales. • Herramientasde soporte para el manejo (análisisde ciclo de vida, sistemasexpertos) podránusarse para modelarsistemassocio-ecológicos • Modelosmultiobjetivo para pesquerías mono- o multi-específicas, basadas en modelos de dinámicapoblacionalprevios.

  9. Productos potenciales • Modelosoperacionales de distribuciónespacial de especies, en función de variables ambientales. • Proyecciones de distribución de especiesbajodiferentesescenarios de cambioclimático. • Modelosde dinámicapoblacionaloperacionalde los principalesrecursospesquerosincluyendoaltaincertidumbreambiental. • Distribuciones prior de parámetrosbiológicos y pesqueros. • Reconstrucción de biomasasbasadas en datos de captura. • Forzamiento y acoplamiento de modelosfísicosy biogeoquímicos. • Modelosextremo-a-extremooperacionales. • Análisis socio-ecológicos de pesqueríasartesanales. • Modelosbioecónómicosmultiobjetivos. • Recomendaciones para el manejobasados en el enfoqueecosistémico.

  10. ! Gracias !

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