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dc.contributor.advisorMorales Bojórquez, Enrique
dc.contributor.advisorNevárez Martínez, Manuel Otilio
dc.contributor.authorVioleta Estefania, González Máynez
dc.date.issued2026
dc.identifierhttps://cibnor.repositorioinstitucional.mx/jspui/handle/1001/3201
dc.identifier.urihttp://dspace.cibnor.mx:8080/handle/123456789/3426
dc.description.abstract"La pesquería de pelágicos menores del Golfo de California, México, es evaluada acústicamente cada año utilizando un umbral empírico que podría excluir parte de las existencias del recurso al encontrarse cerca o por debajo del umbral seleccionado; dichas evaluaciones se han desarrollado bajo un enfoque que asume una distribución normal de los datos acústicos, utilizando el promedio aritmético de todas las observaciones registradas durante la campaña como una estimación insesgada de la densidad media, la cual se aplica a toda el área de estudio. Sin embargo, las densidades observadas presentan distribuciones altamente asimétricas por lo que el uso del promedio aritmético no garantiza ser el estimador más adecuado. En la primera parte del presente estudio, se diseñaron dos filtros con el objetivo de facilitar la separación espacial de los cardúmenes de pelágicos menores. Estos filtros demostraron ser eficaces para excluir los valores de baja densidad, obteniendo mejores resultados para las especies Engraulis mordax, Sardinops sagax y Oligoplites refulgens, aunque su desempeño fue limitado en el caso de Scomber japonicus. Los resultados de este estudio también aportan un marco teórico para el análisis de la incertidumbre asociada a los valores de biomasa poblacional, derivados del método utilizado para estimar el valor promedio. Las estimaciones de biomasa variaron en función del método estadístico empleado (Bootstrap, Pennington, Kappenman), sin que ninguno se destacara de manera concluyente como superior. Cada estimador presentó fortalezas y limitaciones específicas según la especie, la distribución espacial y la estructura de los datos analizados."es
dc.formatpdfes
dc.language.isospaes
dc.publisherCentro de Investigaciones Biológicas del Noroeste, S. C.es
dc.rightsAcceso abiertoes
dc.subjectPelágicos menores, estimación de biomasa, distribuciones asimétricas, acústicaes
dc.subjectSmall pelagic fish, biomass estimation, skewed distributions, fisheries acousticses
dc.subject.classificationDinámica de poblacioneses
dc.titleANÁLISIS DE LA INCERTIDUMBRE EN LA ESTIMACIÓN DEL ÍNDICE DE BIOMASA ACÚSTICA Y SUS EFECTOS EN LA ABUNDANCIA DE PELÁGICOS MENORES DEL GOLFO DE CALIFORNIAes
dc.typedoctoralThesises
dc.dirtesis.gradoDoctora en Cienciases
dc.dirtesis.disciplinaBiología Marinaes
dc.dirtesis.universidadCentro de Investigaciones Biológicas del Noroeste, S. C.es
dc.dirtesis.facultadDoctorado en Ciencias en el Uso, Manejo y Preservación de los Recursos Naturaleses
dc.description.abstracten"The small pelagic fishery in the Gulf of California, Mexico, is assessed annually using hydroacoustic surveys and an empirical acoustic threshold. However, this threshold may exclude portions of the resource when fish aggregations occur near or below the selected value. Current assessments assume that acoustic data follow a normal distribution and use the arithmetic mean of all survey observations as an unbiased estimator of mean density, which is then extrapolated to the entire study area. Nevertheless, the observed density distributions are highly skewed, suggesting that the arithmetic mean may not always be the most appropriate estimator. In the first part of this study, two filtering approaches were developed to improve the spatial separation of small pelagic fish schools. These filters effectively excluded low-density values and produced improved results for Engraulis mordax, Sardinops sagax, and Oligoplites refulgens. However, their performance was more limited for Scomber japonicus. The results of this study also provide a theoretical framework for evaluating the uncertainty associated with population biomass estimates, particularly the uncertainty arising from the choice of statistical estimator used to derive mean density. Biomass estimates varied depending on the statistical method employed (Bootstrap, Pennington, or Kappenman), and no single estimator consistently outperformed the others. Each method exhibited specific strengths and limitations that depended on species characteristics, spatial distribution patterns, and the structure of the analyzed data."es


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