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APLICACIONES DEL ANÁLISIS DE OTOLITOS EN IDENTIFICACIÓN DE STOCK

El concepto de stock en ciencia pesquera ha sido históricamente definido de diferentes maneras (Waldman, 1999), siendo las más comunes la definición “genética” y “operacional”. La primara define “stock” como una unidad reproductivamente aislada, la cual es genéticamente diferente de otros stocks. La segunda responde a una definición más reciente que establece que “stock” es un grupo semi-discreto de peces que comparten algunos atributos característicos que son de interés para la administración pesquera (Begg et al 1996). La definición operacional sugiere que la estructura poblacional de una especie dada, es compleja y dinámica, donde intervienen no sólo factores genéticos, sino también ambientales y donde es posible apreciar también que parámetros claves para la sustentabilidad del recurso como crecimiento, fecundidad y mortalidad aparecen homogéneos (Gauldie, 1988). En el ámbito pesquero se considera generalmente la existencia de un stock si el 90% del recurso se renueva a partir de los adultos presentes en la zona, endonde el 10% del reclutamiento proviene de migraciones de otras zonas. Un intercambio de pocos individuos por generación entre sitios lejanos basta para homogeneizar la composición genética de la especie (Hauser & Ward 1998; Ojeda et al. 2002).


La identificación de stock se ha abordado a través de diversas disciplinas y/o metodologías, tales como merística, patrones en la historia de vida, carga parasitaria, y más recientemente otolimetría, ácidos grasos y genética de poblaciones. La aplicación de merística clásica ha demostrado ser de utilidad en un número de especies (Junquera y Gandaras 1993; Bowering et al. 1998), la que se ha fortalecido por el reciente desarrollo de la morfometría geométrica, técnica robusta en la descripción e interpretación de patrones de variación más allá del nivel especie-especifico (Cadrin 2000, Murta, 2000).


Los patrones en la historia de vida pueden alcanzar un nivel de discriminación cuando existen poblaciones con periodos y zonas de desoves discretos y bien definidos, pero que independiente del nivel de discriminación que ofrecen, otorgan la información necesaria para describir la estructura de stock desde un sentido operacional, el que puedes ser de mucha utilidad cuando se comparan los resultados con métodos de mayor resolución. La carga parasitaria puede proveer información relacionada con los patrones de distribución biogeográfica del huésped y cuando existe información sobre los ciclos de vida de los parásitos identificados, ha demostrado ser una herramienta robusta para identificar stock y migraciones de recursos acuáticos (Mackenzie 1987; Williams et al. 1992). Hasta la fecha los parásitos más comunes usados en peces marinos han sido las larvas de nematodos anisakis (Smith & Wootten 1978; Mackenzie, 1987). LINEA DE INV El análisis de otolitos ofrece dos herramientas alternativas para identificación de stock de peces: análisis de la morfología y microquímica de los otolitos. La primera se basa en el hecho de que la morfología de los otolitos es altamente especie-específica e incluso puede variar entre sub-poblaciones o unidades de stock. En sus inicios esta técnica sólo incluyó parámetros morfológicos relacionados con la dimensión de los otolitos, que ofrecieron un buen nivel de resolución para la identificación de stock en ciertas especies. En la últimas dos décadas, sin embargo, la disponibilidad de nuevas herramientas en análisis de imágenes y algoritmos estadísticos de clasificación ha mejorado la robustez discriminatoria de esta herramienta. Por su parte, la micro-química está basada en el principio de que el otolito al ser metabólicamente inerte (i.e., su material no es reabsorbido) y crecer continuamente a través de la vida del pez, mantiene la composición química del ambiente al cual el pez estuvo expuesto (Campana, 1999). Consecuentemente, esta técnica ha demostrado ser una herramienta eficiente para identificar stock en varias especies (Edmonds et al. 1989; Edmonds et al. 1991; Bickford and Hannigan 1990; Kalish 1990; Edmonds et al. 1992; Campana and Gagne 1995; Campana et al. 1995).