Una activa participación tuvieron los investigadores del Centro de Investigación Aplicada del Mar (CIAM) en el XXXIX Congreso de Ciencias del Mar “Recuperación y Protección de la Biodiversidad en un Escenario de Cambio Global”, realizado entre el 27 y el 31 de mayo y organizado por la Facultad de Recursos Naturales de la Universidad Arturo Prat en conjunto con la Sociedad Chilena de Ciencias del Mar.

Los aportes más significativos de los miembros de la entidad fueron dos charlas realizadas relacionadas a la concurrencia de cetáceos en zonas de pesca industrial en el norte del país y al sistema de Big Data y modelo predictivo basado en el aprendizaje automático.

Concurrencia de cetáceos en zonas de pesca industrial en el norte de Chile: implicancias tróficas y ecológicas

Andrea Auger

Presentado por Andrea Auger, el estudio propuso realizar un catastro de las especies de cetáceos presentes en las costas del norte de Chile, y relacionar su distribución con las zonas de pesca industrial de cerco de anchoveta y evaluar −de cierto modo−, la interacción que podría darse durante la actividad de pesca de los cetáceos, la importancia que tendría su presencia en las zonas de pesca y el rol trófico que estas especies desempeñan.

La investigación registró diez especies de cetáceos, representados por las familias delphinidae, physeteridae, phocoenidae y balaenopteridae, destacando la presencia del delfín oscuro para los odontocetos y de ballena fin para los misticetos.

Como conclusión, se observó que las zonas de forrajeo, alimentación−sociabilización y tránsito de cetáceos, co−ocurren con las zonas de pesca donde realizan los lances de pesca y las rutas de navegación de las embarcaciones, para la búsqueda de anchoveta, principalmente dentro de las primeras 20 millas náuticas, por lo que cualquier medida de mitigación debería aplicarse dentro de esta franja.

Sistema de Big Data y modelo predictivo basado en el aprendizaje automático para la gestión sustentable de la pesquería de anchoveta

Presentado por los investigadores Carlos Hurtado, Oscar Latorre y Elier Arma, el objetivo de este estudio tiene como foco generar conocimiento a partir de datos para apoyar la gestión sustentable de pesca de la anchoveta.

Con los datos de más de 15 años de operación pesquera, integrados con otras fuentes de datos como la oceanografía, la geografía y la biología, entre otras métricas que ya existen, o que se podrían comenzar a levantar, se podría construir una base de observaciones útil para comprender y modelar qué condiciones restringen o favorecen, la disponibilidad de la anchoveta.

Con la aplicación de herramientas de última tecnología de visualización y análisis de información, la idea es que los expertos de la industria como lo son los oceanógrafos, biólogos marinos, analistas pesqueros y otros, interactúen eficientemente con la información levantada por dicho sistema.

Todo lo anterior se puede lograr mediante el desarrollo de algoritmos de aprendizaje automático para la estimación y predicción de variables críticas para la gestión de pesca y sustentabilidad.

Carlos Hurtado

Elier Armas

Oscar Latorre