Resumen de A Bayesian integrated population dynamics model to analyze data for protected species

Simon D. Hoyle, Mark N. Maunder

• español

  Modelo bayesiano integrado de dinámica de poblaciones para el análisis de datos de especies protegidas.¿ La gestión de las interacciones que se producen entre la flora y fauna y los seres humanos requiere disponer de información fiable acerca de las consecuencias probables que generarán las acciones de gestión. Este requisito es de carácter general, con independencia del grupo taxonómico. En el presente artículo describimos un método para estimar parámetros de dinámica de poblaciones y de toma de decisiones, de aplicación general, extremadamente flexible, que utiliza datos de un modo eficiente y proporciona respuestas en un formato útil. Nuestro ejemplo está relacionado con la captura accidental de una especie protegida, el delfín moteado (Stenella attenuata), en las pesquerías de atún de la costa este del océano Pacífico. Una toma de decisiones bien fundamentada requiere disponer de análisis cuantitativos que tomen en consideración toda la información relevante, permitiendo evaluar cómo afecta la captura accidental a estas especies y cómo afecta la normativa a las pesquerías, además de describir la incertidumbre en los análisis. El análisis bayesiano constituye un marco idóneo para proporcionar información sobre la incertidumbre que acompaña al proceso de toma de decisiones. Además de ser adecuado, permite incluir información acerca de otras poblaciones o especies en los análisis, así como un criterio experto. El análisis integrado pretende incluir en un único proceso todos los datos relevantes de una población, combinando análisis, compartiendo parámetros y estimando el conjunto de dichos parámetros de forma simultánea mediante el empleo de una función objetiva combinada. También garantiza que las presuposiciones del modelo y las estimaciones de parámetros sean coherentes a lo largo de todo el análisis, que la incertidumbre se transmita a través del mismo, y que se mantengan las correlaciones entre los distintos parámetros. Quizá el aspecto más relevante del análisis integrado sea el modo en que permite y obliga a considerar el sistema como un todo, de forma que es posible observar y resolver las posibles contradicciones.

• English

  A Bayesian integrated population dynamics model to analyze data for protected species.� Managing wildlife�human interactions demands reliable information about the likely consequences of management actions. This requirement is a general one, whatever the taxonomic group. We describe a method for estimating population dynamics and decision analysis that is generally applicable, extremely flexible, uses data efficiently, and gives answers in a useful format. Our case study involves bycatch of a protected species, the Northeastern Offshore Spotted Dolphin (Stenella attenuata), in the tuna fishery of the eastern Pacific Ocean. Informed decision�making requires quantitative analyses taking all relevant information into account, assessing how bycatch affects these species and how regulations affect the fisheries, and describing the uncertainty in analyses. Bayesian analysis is an ideal framework for delivering information on uncertainty to the decision�making process. It also allows information from other populations or species or expert judgment to be included in the analysis, if appropriate. Integrated analysis attempts to include all relevant data for a population into one analysis by combining analyses, sharing parameters, and simultaneously estimating all parameters, using a combined objective function. It ensures that model assumptions and parameter estimates are consistent throughout the analysis, that uncertainty is propagated through the analysis, and that the correlations among parameters are preserved. Perhaps the most important aspect of integrated analysis is the way it both enables and forces consideration of the system as a whole, so that inconsistencies can be observed and resolved.