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Modelos probabilísticos para dados de captura inflacionados de zeros e superdispersos em pescarias comerciais

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro de Ciências Biológicas, Programa de Pós-Graduação em Ecologia, Florianópolis, 2011 / Made available in DSpace on 2012-10-26T07:14:39Z (GMT). No. of bitstreams: 1
290775.pdf: 11353099 bytes, checksum: 644386f7a4e9869059eb273284226edf (MD5) / As capturas incidentais (i.e. espécies capturadas sem intenção) geram, além do impacto ambiental, um problema econômico de larga escala em diversas pescarias comerciais. A pescaria com espinhel de superfície é uma das mais rentáveis do mundo, pois têm como alvo espécies de grande valor comercial como os atuns e o espadarte. No entanto, além destas espécies-alvo, também são capturadas espécies com populações frágeis e ameaçadas, como é o caso dos agulhões branco (Tetrapturus albidus) e negro (Makaira nigricans). A International Commission for the Conservation of Atlantic Tunas (ICCAT), instituição responsável pelo gerenciamento dos estoques de atuns e afins no oceano Atlântico, vêm solicitando para que seus países membros adotem medidas para a redução da captura destas espécies, devido à fragilidade dos estoques. Portanto, com a finalidade de dar apoio à medidas de manejo que possam auxiliar na redução da captura incidental, neste trabalho foram analisados dados da captura dos agulhões branco e negro no oceano Atlântico sul. Foram utilizados modelos com a intenção de se obter as probabilidades de captura (maior do que zero) destas espécies por área e época do ano. Com a identificação de áreas com probabilidades elevadas de captura, medidas de manejo baseadas em fechamento de áreas para a pesca em determinados períodos do ano podem ser utilizadas. Dados de espécies capturadas incidentalmente apresentam como característica um número de zeros excessivo, e frequentemente, também, superdispersão. Por esse motivo, modelos que consideram tanto o excesso de zeros quanto a superdispersão foram utilizados. Nesta abordagem, os modelos são chamados de "modelos de mistura" quando a variável resposta é modelada como uma mistura de uma distribuição de Bernoulli para a presença/ausência de zeros e uma outra distribuição para os valores positivos, e "modelos condicionais" quando a modelagem da variável resposta é feita em duas etapas, utilizando uma distribuição discreta truncada para os valores positivos e uma regressão logística tradicional para os valores nulos. Em ambas as abordagens, as distribuições de Poisson e binomial negativa (BN) foram utilizadas. A comparação entre os modelos foi feita através dos critérios de informação de Akaike (AIC) e bayesiano (BIC). O modelo com o menor valor destes critérios foi então selecionado para a continuidade das análises. Foram calculadas a Captura Por Unidade de Esforço (CPUE) padronizada pelo modelo, e as probabilidades de captura por ano, trimestre e área. Os resultados mostraram que para ambas as espécies, o padrão anual de CPUE está em queda, sugerindo também a redução dos estoques destas populações. As áreas com maiores probabilidades de captura são aquelas localizadas nas regiões tropicais do oceano Atlântico sul, especialmente nos meses do verão austral. Áreas mais centrais e à oeste, próximas à costa do Brasil, também mostraram valores elevados de probabilidade. Com estes resultados, pode-se concluir que os modelos utilizados foram apropriados, e devem ser considerados quando a intenção for modelar a captura de espécies capturadas incidentalmente, onde predominam o excesso de zeros e a superdispersão.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufsc.br:123456789/95930
Date26 October 2012
CreatorsMayer, Fernando de Pol
ContributorsUniversidade Federal de Santa Catarina, Andrade, Humber Agrelli
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Format76 p.| il., grafs., tabs.
Sourcereponame:Repositório Institucional da UFSC, instname:Universidade Federal de Santa Catarina, instacron:UFSC
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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