Resumen del trabajo fin de master

El objetivo de la gestión de pesquerías es garantizar el uso sostenible de los recursos, permitiendo que la explotación proporcione los máximos beneficios y, al mismo tiempo, reduciendo al máximo el riesgo de sobrepesca. Un elemento fundamental en este proceso de evaluación es la incertidumbre, que se define como el conocimiento incompleto sobre el estado de las poblaciones, pasado, presente o futuro. La incertidumbre surge de la manera como observamos el sistema, de la variabilidad natural de las poblaciones o del uso de modelos, y su consecuencia es el aumento de riesgo en la toma de decisiones de gestión. Sobre la incertidumbre se puede actuar (1) identificando su origen y reduciéndola; (2) cuantificando el riesgo que causa o (3) desarrollando medidas de gestión robustas frente a ella. El principal problema para evaluar medidas de gestión reduciendo riesgos es la imposibilidad de probarlas mediante diseño experimental debido a vasta la escala espacial y temporal del problema. La alternativa es la simulación en ordenador. Este esquema de simulación incluye: (1) un modelo operativo que representa la realidad de una población; (2) un modelo de observación, que representa la manera de como obtenemos información de esa realidad; (3) un modelo de evaluación que valora el estado de la población; (4) la medida de gestión que es la consecuencia de aplicar una regla a los resultados de la evaluación y (5) el efecto de esta medida sobre la realidad, el Modelo Operativo. De este Modelo Operativo extraemos indicadores que nos permiten evaluar el comportamiento del sistema. En el presente trabajo estudiaremos indicadores socio-económicos. Con este esquema permite evaluar medidas de gestión que sean robustas frente a la incertidumbre. El candidato se incorporará en el Grupo de Investigación METMAR (Métodos en Ecología y Evaluación de Recursos Marinos Vivos), un grupo multidisciplinar compuesto por biólogos, matemáticos y politólogos. El candidato realizará un trabajo de investigación contribuyendo a este esquema de simulación atendiendo el plazo socioeconómico. Dada la naturaleza del trabajo se comenzará con (1) revisión y análisis de datos pesqueros socio-económicos (2) una introducción a dinámica de poblaciones; (2) se desarrollarán habilidades estadísticas asociadas al análisis de datos (3) habilidades de computación mediante programación en R, programación colaborativa (GitHub) y uso de superordenadores (CESGA – Finisterrae) para abordar un caso de estudio que permita mejorar la calidad del consejo científico reduciendo la incertidumbre para la gestión sostenible de los recursos pesqueros.