Evaluación de tres métodos para estimación del crecimiento basados en el análisis de distribuciones de frecuencias de longitudes

Abstract

Se aplico un nuevo método, NHLCA (New Hybrid Length Composition Analysis) para la estimación del crecimiento individual o basado en distribuciones de frecuencias de longitud (DFL) a través de la función de Von Bertalanffy (FCVB). NHLCA combina las mejores propiedades de dos métodos ampliamente aplicados para estimar el crecimiento individual: NSLA (New Shepherd's Lengh Composition Analysis) y ELEFAN I (Electronic Length Frecuency Analysis), estos métodos usan diferentes algoritmos para estimar los mejores parámetros de crecimiento con base en funciones de puntaje. Los parámetros de crecimiento que maximicen dichas funciones son considerados como los más apropiados. Por su parte, NHLCA usa la función sinusoidal de NSLA para extraer los componentes de una DFL la cual es regulada por los parámetros de crecimiento y utiliza la rutina de exploración propuesta para ELEFAN I para obtener la mejor combinación de parámetros. Esto ocurre al maximizar una función de puntaje. el desempeño de los métodos se evaluó bajo tres criterios: 1) la obtención de los parámetros de DFL simuladas con valores iniciales conocidos; 2) con la aplicación de varias especies con diferentes estrategias de vida y su consistencia respecto a sus características biológicas; y 3) a través de los perfiles de las funciones de puntaje. Las DFL simuladas se generaron con todos los grupos de tallas representados (sin selectividad) y considerando selectividad sobre algún grupo de tallas (con selectividad). ELEFAN I obtuvo el mejor desempeño en las DFL simuladas sin selectividad que NSLCA Y NHLCA, sin embargo, los estimados de estos últimos estuvieron ligeramente sesgados. NSLCA y NHLCA tuvieron un mejor desempeño en las DFL con selectividad. Los métodos se aplicaron a diferentes stocks: camarón azul (Litopenaeus stylirostris), sardina monterrey (Sardinops caeruleus), bagre estuarino (Cathortops melanopus), calamar gigante (Dosidicus gigas) y cangrejo rojo (Cancer johngarthi), respondiendo de manera diferente de acuerdo con la estructura de los datos. En términos generales, los estimados fueron consistentes con el ciclo de vida de las especies analizadas. ELEFAN I tuvo un mejor desempeño en ambos casos. Los tres métodos dieron estimaciones razonables para S. caeruleus, mientras que no mostraron convergencia para l. stylirostris y C. johngarthi dado que la estructura de los datos fue insuficiente para estimar el crecimiento. En la mayoría de los casos, los perfiles de la función de puntaje de NHLCA presentaron mejores tendencias que NSDLC Y ELEFAN I. como conclusión de la aplicación de los métodos, NHLCA mostro algunas ventajas sobre ELEFAN I y NSLCA con un mejor desempeño en la estimación del crecimiento bajo los criterios aplicados.