Desembarques pesqueros del Pacífico colombiano se estimarán con mayor eficacia

“Uno de los desafíos para las autoridades sectoriales y gubernamentales es pronosticar el comportamiento de las series temporales de desembarque para tomar buenas decisiones sobre los recursos pesqueros y marinos, ya que estos se enfrentan a factores como sobreexplotación, contaminación y cambio climático”, afirma el profesor John Josephraj Selvaraj, de la Universidad Nacional de Colombia (UNAL) Sede Tumaco.

Así, los modelos autorregresivos de medias móviles (ARMA) y autorregresivos de medias móviles integradas (ARIMA), diseñados por investigadores de la UNAL, las Universidades de Nariño y de Manitoba (Canadá) y la Autoridad Nacional de Acuicultura y Pesca (Aunap), se convierten en valiosas herramientas para la gestión y el aprovechamiento sustentable del recurso pesquero. Los resultados de su estudio se publicaron en la revista Regional Studies in Marine Science.

El profesor Selvaraj, quien además es el director del Instituto de Estudios del Pacífico, menciona que “dichos modelos estadísticos permiten comprender, y ante todo predecir futuros valores de una serie temporal de datos. Están formados por dos partes, una autorregresiva (AR) y otra de media móvil (MA), además de un parámetro de estacionalidad que permite capturar la variación que se repite cada año, –como por ejemplo los periodos de invierno y verano– y que impacta los ciclos de reproducción de las especies”.

Las especies de atún aleta amarilla, atún barrilete, pargo lunarejo y rojo, corvina y cherna rosada son de alta relevancia socioeconómica debido su aporte para el consumo y comercialización; además contribuyen al desarrollo sostenible y a la seguridad alimentaria.

De igual manera, representan el sustento para unas 300.000 familias de pescadores del Pacífico colombiano. Los puertos de Tumaco, Guapi, Buenaventura y Bahía Solano son las principales zonas de pesca y desembarque.

El 38 % de la producción pesquera se destina al comercio internacional, y según el Servicio Estadístico Pesquero Colombiano (Sepec), entre 2012 y 2020 desembarcaron 94.000 toneladas de pescado, de las cuales el atún aleta amarilla registró 4.181 toneladas, el atún barrilete 174 toneladas, el pargo lunarejo 983 toneladas, la corvina 519 toneladas, el pargo rojo 196 toneladas y la cherna rosada 283 toneladas.

Aprendizaje de máquina y pesca

El objetivo del estudio era pronosticar los desembarques de seis especies de peces marinos entre 2020 y 2024 utilizando series temporales mensuales de 2012 a 2020 proporcionadas por el Sepec, autoridad gubernamental colombiana encargada de la acuicultura y la pesca.

Estos pronósticos consistieron en la construcción, el ajuste y la evaluación de modelos Sarima, ya que todas las series temporales eran no estacionarias.

Ellos se enfocaron en evaluar el cambio porcentual promedio de los desembarques entre los periodos históricos y de pronósticos exclusivamente en los meses pico de desembarques.

Ante la necesidad de tomar decisiones sobre la gestión de estos recursos marinos –fundamentadas en pronósticos razonables para respaldar su sostenibilidad y aumentar las resiliencias de las pesquerías a entornos cambiantes–, los investigadores se basaron en reportes mensuales de desembarques de pescado realizadas por embarcaciones industriales y artesanales.

Para procesar los datos usaron series temporales de varios municipios de Nariño, Cauca, Valle del Cauca y Chocó, sumando los valores de todos para obtener una serie temporal final para cada especie a lo largo de todo el Pacífico.

“Todas las series temporales contenían datos faltantes no aleatorios que oscilaron entre el 19 y 30 %. Por lo general este es un problema muy limitante para los modelos de pronóstico, y por lo tanto se debía buscar la mejor solución para proceder con la investigación”, manifiesta el profesor Selvaraj.

Según el profesor Iván Felipe Benavides, doctor en Manejo de Recursos Pesqueros, “dichos valores son el resultado de la falta de recolección de datos durante los primeros meses de año. Para encontrar el mejor método para la imputación de datos faltantes para cada serie temporal utilizamos el algoritmo de subsecuencias conocidas (KSSA)”.

Este algoritmo de machine learning –o aprendizaje de máquina– fue desarrollado por estos mismos investigadores e implementado como un paquete del software R-studio, el cual se encuentra registrado en la Dirección Nacional de Derechos de Autor del Ministerio del Interior.

¡Cuidado con la sobrepesca!

Dado que las series de tiempo pesqueras son complejas, una ventaja de los modelos estacionales frente a otros es la posibilidad de controlar las estructuras dependientes del tiempo en los datos, incluso aquellas relacionadas con externalidades de alta incertidumbre.

Lo anterior permitió lograr un ajuste mayor al 95 % entre los datos históricos observados y predichos, y por lo tanto tener un buen nivel de confianza para los datos pronosticados hacia 2024.

El modelo Sarima mostró desembarques en declive para el atún aleta amarilla, el atún barrilete y el pargo lunarejo hasta 2024, con reducciones de hasta el 14, 20 y 28 %, respectivamente.

Los desembarques en aumento fueron para la corvina y el pargo lunarejo, estimada en 1 y 1,7 toneladas al año en cada caso, y desembarques estables para la cherna rosada. Sin embargo, estas proyecciones dependerán tanto del comportamiento de las pesquerías como de factores climáticos.

Según los investigadores, “por tratarse de un primer intento de pronosticar los desembarques para múltiples especies de pesca simultáneamente en especies del Pacífico colombiano, los resultados se deben tratar con cuidado, como insumos para guiar nuevas investigaciones sobre el comportamiento futuro de las pesquerías.

El equipo de investigadores que estuvo al frente de este aporte está conformado por los profesores Benavides y Selvaraj de la UNAL Sede Tumaco, Marlon Santacruz de la Universidad de Nariño, Jhoana Romero de la Universidad de Manitoba, y Carlos Barreto y Vladimir Puentes de la Aunap.