Mejora de los predictores de hábitat de atún rojo (Thunnus thynnus) a partir de datos de oceanografía operacional

Abstract

[eng] Bluefin tuna (Thunnus thynnus) has a deeply rooted background as a commercial benchmark species in the Mediterranean. However, the appearance of continuous depleting capture trends dating back from the 70´s gave rise to an increasing concern on the species´ sustainability. Ever since, large effort has been invested on improving its management starting by declaring the species as worldwide overfished. A recent example deals with the implementation of a larval index in the Mediterranean Sea aiming to assess the spawning stock biomass by using non-related fisheries´ datasets. This larval index allows observing Bluefin tuna spawning trends and it standardizes the larvae captures according to the fishing gears, the effort, the time of sampling and the local oceanographic variables. Therefore, widening the knowledge on oceanographic variables considered as larvae habitat drivers is likely to enhance the index´s accuracy. The present research proves that including horizontal mixing, estimated with the Lyapunov exponents, within models describing larval habitats boosts scientists´ capability on demarcate the spatial distribution of spawning areas. The observations provided by the Lyapunov exponents are tightly bound to the spatial scale applied which allows to outline algorithms maximizing the actual relevance of the data towards the issue of concern. Besides, a relationship between the mixing speed and the breeding season is established according to the range of Lyapunov values found to be preferred by Bluefin tuna larvae. Thus, this report not only allows a better comprehension on the species interaction with the environment but also contributes on the index´s standardization which implies a breakthrough in the species´ management field.

[spa] El atún rojo (Thunnus thynnus) ha sido explotado durante miles de años en el Mar Mediterráneo. Sin embargo, la continua disminución de las capturas a partir de los años setenta generó preocupación sobre su sostenibilidad. Por esta razón, en los siguientes años, y tras declarar a esta especie en situación de sobrepesca, se han invertido grandes esfuerzos en mejorar su gestión. Un ejemplo es la reciente aplicación en el Mar Mediterráneo del índice larvario, que sirve para evaluar la biomasa del stock reproductor ofreciendo información independiente de la pesca. Este índice permite observar las tendencias de desove de la especie y estandariza las capturas de larvas en relación a los artes de pesca, el esfuerzo, el momento en el que se realiza el muestreo y las variables oceanográficas locales. Por tanto, mejorar el conocimiento sobre las variables oceanográficas que influyen en el hábitat de las larvas redundaría en un aumento de la calidad este índice. En este trabajo demostramos que incluir la mezcla horizontal, estimada a partir de los exponentes de Lyapunov, en los modelos de hábitat larvario mejora nuestra capacidad para identificar la distribución espacial de las zonas de desove del atún rojo. Además, los resultados muestran que la capacidad de identifcar estos habitats depende de la escala espacial de observación de los exponentes de Lyapunov, lo que permite diseñar algoritmos que maximicen el valor de esta fuente de datos para su aplicación en estudios de habitat de atún rojo. Por último, se propone que existe una relación entre los procesos de de mezcla superficial y la época de reproducción. Por tanto, este estudio no sólo nos permite avanzar en la comprensión de cómo el atún percibe su entorno, sino que además ayuda a estandarizar este índice, avazando en la gestión de la especie para asegurar su sostenibilidad