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Previous issue date: 2015-10-28 / From March 2006 to December 2011, four copies of black marlin received marks monitored by satellite (Pop-up satellite tags-PSATs archival), near the continental slope, two in the Northeast (marlin-black I and II February and March respectively) and two in the southeast (black marlin-III and IV in December 2011 and February 2013 respectively). The results demonstrate a clear pattern of habitat use with most of the time spent predominantly near the sea surface, in water with a restricted temperature range. Despite the clear preference for surface water, the sauries often performed dives to deeper layers (> 50 m). Aiming to contribute to a better understanding of the current situation of white marlin and black stocks in the Atlantic Ocean, the catch per unit effort (CPUE) of these two species was analyzed based on 92,766 fishing bids by pelagic longline, carried out by the commercial fleet Brazil from 1978 to 2012, inflated by standard models of zero, negative binomial, delta log normal and generalized linear models (GLM) with distribution tweedie error. The frequency of zero catch was equal to 83% for black marlin and 74% for white marlin. The following factors were considered in the analysis: year, month, area and fleet strategy. The total fishing area ranging from 10 ° C to 35 ° S, was divided into two areas, 15 ° S latitude. Abundance of both species indices showed a strong interannual fluctuation. The CPUE of black marlin, after peaking in 2001, showed a declining trend since then, except for 2010, when it grew back. The CPUE of white marlin, in turn, after peaking in 1996, declined until 2006, remained stable between 2006 and 2009, and as the black marlin, increased again in 2010. Exclusively for white marlin were also used models Additives generalized, incorporating data from the fishery and the following environmental variables: sea surface temperature (SST), depth of the mixed layer (dml), chlorophyll concentration and moon lighting index. The final model explained the variability of CPUE, with dml and sst being the most important environmental factors to explain this variation. Higher CPE values occurred at a water mixture layer stretched up to 50 m deep, while the temperature range that concentrated the highest relative abundance was 26 ° to 29 ° C. There seems to be distinctions in CPUE also during the months of the year, with the highest values were observed during the first and fourth quarter. The analysis of annual spatial prediction for white marlin showed that there were a more representative area located in the central portion of the South Atlantic. However, this area does not remain fixed during all months of a year. These results contribute to a better understanding of spatial-temporal distribution of white marlin and thereby infer the possibilities for fisheries closures that have higher concentrations of this species as a possible fisheries management tool. / No período de março de 2006 a dezembro de 2011, quatro exemplares de agulhão negro receberam marcas monitoradas por satélite (Pop-up satellite archival tags-PSATs), nas proximidades do talude continental, sendo duas no nordeste (agulhão-negro I e II em fevereiro e março de respectivamente) e duas no sudeste (agulhão-negro III e IV em dezembro 2011 e fevereiro de 2013 respectivamente). Os resultados demonstram um padrão claro de utilização do habitat com a maior parte do tempo dispendido predominantemente próximo à superfície do mar, em águas com uma faixa de temperatura restrita. Apesar da clara preferência por águas superficiais, os agulhões frequentemente realizaram mergulhos para camadas mais profundas (> 50 m). Visando a contribuir para uma melhor compreensão da situação atual dos estoques de agulhão branco e negro no Oceano Atlântico, a captura por unidade de esforço (CPUE) dessas duas espécies foi analisada com base em 92.766 lances de pesca com espinhel pelágico, realizados pela frota comercial brasileira no período de 1978 a 2012, padronizada por modelos inflacionados de zero, binominal negativa, delta log normal e modelos lineares generalizados (GLM ) com distribuição de erro tweedie. A frequência de zeros das capturas foi igual a 83% para o agulhão negro e 74% para o agulhão branco. Os seguintes fatores foram considerados na análise: ano, mês, área e estratégia de frota. A área de pesca total, variando de 10°N a 35°S, foi dividida em duas áreas, em 15°S de latitude. Índices de abundância de ambas as espécies mostraram uma forte oscilação interanual. A CPUE do agulhão negro, após um pico em 2001, mostrou uma tendência decrescente desde então, com exceção de 2010, quando voltou a crescer. A CPUE do marlin branco, por sua vez, após um pico em 1996, declinou até 2006, permaneceu estável entre 2006 e 2009, e, como o agulhão negro, aumentou novamente em 2010. Exclusivamente para o agulhão branco, foram utilizados também Modelos Aditivos Generalizados, incorporando dados da pescaria e as seguintes variáveis ambientais: temperatura da superfície do mar (sst), profundidade da camada de mistura (dml), concentração de clorofila e índice de iluminação da lua. O modelo final explicou a variabilidade da CPUE, com a dml e a sst tendo sido as variáveis ambientais mais importantes para explicar esta variação. Os maiores valores de CPUE ocorreram em águas onde a camada de mistura se estendia até 50 m de profundidade, enquanto a faixa de temperatura que concentrou as maiores abundâncias relativas foi de 26° a 29°C. Parece haver distinções na CPUE também durante os meses do ano, com os maiores valores tendo sido observados durante o primeiro e o quarto trimestre. As análises de predição espacial anual para o agulhão branco demonstraram haver uma área mais representativa localizada na porção central do Atlântico Sul. No entanto esta área não permanece fixa durante todos os meses de um ano. Estes resultados contribuem para uma melhor compreensão da distribuição espaço-temporal do agulhão branco e com isto inferir as possibilidades de fechamentos de áreas de pesca que apresentem maiores concentrações de indivíduos desta espécie, como uma possível ferramenta de ordenamento pesqueiro.
Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede2:tede2/7100 |
Date | 28 October 2015 |
Creators | SANTOS, José Carlos Pacheco dos |
Contributors | HAZIN, Fábio Hissa Vieira, OLIVEIRA, Paulo Guilherme Vasconcelos de, HAZIN, Humberto Gomes, VÉRAS, Dráusio Pinheiro, PINHEIRO, Patrícia Barros |
Publisher | Universidade Federal Rural de Pernambuco, Programa de Pós-Graduação em Recursos Pesqueiros e Aquicultura, UFRPE, Brasil, Departamento de Pesca e Aquicultura |
Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
Language | Portuguese |
Detected Language | English |
Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
Format | application/pdf |
Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRPE, instname:Universidade Federal Rural de Pernambuco, instacron:UFRPE |
Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Relation | 8021741564034322547, 600, 600, 600, 7231936942857037408, -6131750198709519811 |
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