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Modelagem matemática aplicada às capturas das principais lagostas desembarcadas em Pernambuco

Authors :
Severino Adriano de Oliveira Lima
Humber Agrelli Andrade
Source :
Biotemas, Vol 34, Iss 2 (2021)
Publication Year :
2021
Publisher :
Universidade Federal de Santa Catarina, 2021.

Abstract

A extração de lagostas é considerada a atividade pesqueira mais atrativa economicamente na região Nordeste do Brasil. Neste trabalho, foram avaliadas as variações das capturas das lagostas Panulirus meripurpuratus (lagosta vermelha), Panulirus laevicauda (lagosta verde) e Scyllarides brasiliensis (lagosta sapata) no estado de Pernambuco, nos anos de 1999 a 2006, com intuito de verificar tendências nas produções mensais e a relação entre as capturas realizadas nos meses de defeso e na temporada de pesca. As capturas por temporada foram estudadas a partir de modelos exponenciais e análises de correlações. Modelos exponenciais foram significativos com coeficientes de determinação acima de 0,65 para lagosta vermelha em todos os anos e para a lagosta verde a partir de 2002, e descreveram os decaimentos das capturas do início até o final da temporada. A biomassa da lagosta verde mostrou um decaimento mais acentuado do que a da vermelha, possivelmente porque o coeficiente de capturabilidade seria maior. Já para a lagosta sapata, os modelos tiveram valores dos coeficientes de determinação sempre inferiores a 0,40. A correlação entre a captura legal e ilegal foi significativa apenas para a lagosta verde e apresentou tendência positiva. A magnitude inicial das capturas para a lagosta vermelha com valores abaixo de 25 toneladas no início da temporada de pesca pode ser um indício alarmante, enquanto para lagosta verde, esse valor pode ser de 10 toneladas. Estudos com modelos de excedente de produção são necessários para melhor avaliar os estoques e verificar a hipótese de que a lagosta verde teria um coeficiente de capturabilidade maior que o da lagosta vermelha.

Details

Language :
English, Spanish; Castilian, Portuguese
ISSN :
21757925 and 01031643
Volume :
34
Issue :
2
Database :
Directory of Open Access Journals
Journal :
Biotemas
Publication Type :
Academic Journal
Accession number :
edsdoj.4e6d362217fe42189cd4204f636b4e45
Document Type :
article
Full Text :
https://doi.org/10.5007/2175-7925.2021.e77381