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Evaluación del sistema pesquero artesanal de la ciénaga de la
Zapatosa desde la dinámica de sistemas[ac1]
ANDRES CAMILO CASTAÑO BARRETO
Universidad Nacional de Colombia Facultad de Ciencias Agropecuarias
Palmira- Colombia 2019
Evaluación del sistema pesquero
artesanal de la ciénaga de la Zapatosa desde la dinámica de
sistemas
ANDRES CAMILO CASTAÑO BARRETO
Tesis o trabajo de investigación presentada(o) presentado como requisito parcial para
optar al título de Magister en Ciencias Agrarias
Director:
Ztc. M.Sc. PhD (c). Carlos Alberto Jaramillo Cruz
Línea de Investigación:
Producción Animal Tropical
Grupo de investigación: "ICTIAP" Ciencia, Tecnología e Innovación en Acuicultura y Pesca
Universidad Nacional de Colombia Facultad de Ciencias Agropecuarias
Palmira- Colombia 2019
Dedicatoria
A mi familia, mi mama, mi papa, mi hermano, mi abuela y mi
abuelo, porque sin ellos esto no hubiera sido posible. Con amor
y esfuerzo podemos lograr nuestras metas.
A mis profesores, por la paciencia, por aportar conocimiento,
valores, por guiarme en este camino. Por apoyar y permitir que
se materialicen las ideas.
A mi Universidad, porque permitirme aprender más allá de las
aulas y vivir experiencias enriquecedoras, me siento orgulloso y
agradecido de ser egresado de la mejor universidad del país.
Agradecimientos
A la Universidad Nacional de Colombia, en especial a la Sede Palmira, por prestar su
campus para alcanzar este logro.
A Carlos Alberto Jaramillo, docente de la Universidad Nacional de Colombia, por su
orientación, paciencia y por apoyarme siempre, por motivarme a ir más allá y lograr mis
metas.
A el Doctor Alberto Stanislao Atzori profesor de la Università Degli Studi di Sassari por
su orientación y apoyo en la modelación, por toda la ayuda brindada en mi proceso de
movilidad que permitió finalizar este trabajo y enriquecerme como profesional.
A todo el equipo de profesionales y estudiantes del proyecto “Consolidación de las
Capacidades de Ciencia y Tecnología e Innovación del Sector Agropecuario del
Departamento del Cesar, Área de Acuicultura y Pesca” por el apoyo en la toma de datos
y en el desarrollo de labores de campo.
Resumen
La ciénaga de la Zapatosa ubicada en Colombia, es un ecosistema diverso y complejo,
que en los últimos años ha sufrido los efectos negativos de actividades antrópicas como
la pesca. El objetivo de este trabajo es evaluar el sistema de pesca artesanal en la
ciénaga utilizando como herramienta la dinámica de sistemas, comparando el estado
de las poblaciones de peces y el dinero disponible de los pescadores. Se diseñó un
diagrama causal y un diagrama de flujos y niveles que explican la dinámica de la
actividad pesquera en la zona. Se simularon datos obtenidos a través de la “Encuesta
acuícola y pesquera artesanal del departamento del Cesar” y se compararon con 3
políticas alternativas de manejo, en la política 1 se aplica la prohibición de pesca que
existe para la especie Prochilodus magdalenae, al igual que la prohibición para las
especies de bagres (Pseudoplatystoma magdaleniatum, Pimelodus blochii y Sorubim
cuspicaudus); en la política 2 se sigue aplicando las mismas prohibiciones, pero se
adiciona un pago o subsidio a los pescadores durante el periodo de veda; y en la política
3 los pescadores dejan de realizar la pesca y se dedican a otra actividad por la cual
recibirán un ingreso de un salario mínimo mensual legal vigente en Colombia. Se realizó
la simulación a 10 años, y el modelo pudo reproducir datos históricos en las pruebas de
validación y mostró la disminución de las poblaciones de peces, la variación y
estacionalidad de la pesca que ocasiona que los pescadores no puedan solventar sus
gastos familiares como reportan diferentes autores. En todas las políticas la situación
económica de los pescadores no es la mejor, sin embargo, la política 2 muestra una
leve recuperación en las poblaciones de peces a pesar que la tendencia sigue siendo la
disminución y no afecta situación económica para los pescadores. Se recomienda
realizar simulaciones en mayores periodos de tiempo y la inclusión de la acuicultura
familiar.
Palabras clave: pesca artesanal, políticas de manejo sostenible, humedal Ramsar,
modelos de simulación.
Abstract
The swamp of the Zapatosa located in Colombia, is a diverse and complex ecosystem,
which in recent years has suffered the negative effects of anthropic activities such as
fishing. The objective of this work is to evaluate the system of artisanal fishing in the
swamp using as a tool the dynamics of systems, comparing the state of the fish
populations and the available money of the fishermen. A causal diagram and a flow and
level diagram that explain the dynamics of fishing activity in the area were designed.
Data obtained through the “Artisanal Aquaculture and Fisheries Survey of the
Department of Cesar” were simulated and compared with 3 alternative management
policies, in policy 1 the fishing ban that exists for the species Prochilodus magdalenae is
applied, as well as the ban on catfish species (Pseudoplatystoma magdaleniatum,
Pimelodus blochii and Sorubim cuspicaudus); in policy 2 the same prohibitions are still
applied, but a payment or subsidy is added to fishers during the closed period; and in
policy 3, fishermen stop fishing and engage in another activity for which they will receive
an income from a legal monthly minimum wage in force in Colombia. The 10-year
simulation was carried out, and the model was able to reproduce historical data in the
validation tests and showed the decrease in fish stocks, the variation and seasonality of
fishing that causes fishermen to not be able to pay their family expenses as they report.
Different authors in all policies, the economic situation of fishermen is not the best,
however, policy 2 shows a slight recovery in fish stocks although the trend is still
decreasing and does not affect the economic situation for fishermen. Simulations are
recommended for longer periods of time and the inclusion of family aquaculture.
Keywords: artisanal fisheries, sustainable management policies, ramsar wetland,
simulation models
Contenido
1. Introducción ........................................................................................................ 11
2. Planteamiento del problema ................................................................................ 14
3. Objetivos ............................................................................................................. 16
3.2 Objetivos específicos ........................................................................................ 16
4. Revisión de literatura .......................................................................................... 17
4.1 Marco teórico y estado del arte ..................................................................... 17
4.1.1 La pesca en aguas continentales de Colombia ...................................... 17
4.1.2 El pensamiento sistémico y las ciencias agropecuarias ......................... 19
4.1.3 Dinámica de sistemas ............................................................................ 20
4.1.4 Software de simulación y la elaboración de un modelo de dinámica de sistemas .............................................................................................................. 21
4.1.4.1 Conceptualización ............................................................................... 22
4.1.4.2 Formulación del modelo ...................................................................... 22
4.1.4.3 Pruebas de validación ......................................................................... 23
4.1.5 La dinámica de sistemas y los sistemas pesqueros ............................... 23
5. Materiales y métodos .......................................................................................... 29
5.1 Recolección de información .............................................................................. 30
5.2 Dinámica de sistemas ....................................................................................... 32
5.2.1 Conceptualización ...................................................................................... 32
5.2.1.1 Ciclos de balance ................................................................................ 36
5.2.1.2 Ciclos de refuerzo................................................................................ 39
5.2.2 Formulación del modelo ............................................................................. 40
5.2.2.1 Población de pescadores .................................................................... 40
5.2.2.2 Poblaciones de peces ......................................................................... 43
5.2.3 Pruebas de validación ................................................................................ 50
5.2.3.1 Prueba de reproducción de comportamiento ....................................... 50
5.2.3.2 Prueba estructura ................................................................................ 53
5.2.3.3 Prueba de sensibilidad ........................................................................ 53
5.2.4 Simulaciones y políticas ............................................................................. 53
5.2.4.1 Política 1: Aplicación de las vedas ....................................................... 56
5.2.4.2 Política 2: “Guarda ciénagas” .............................................................. 56
5.2.4.3 Política 3: Sin pesca ............................................................................ 57
6. Resultados y discusión ....................................................................................... 58
6.1 Encuesta acuícola y pesquera artesanal del departamento del Cesar .............. 58
6.2 Pruebas de validación ....................................................................................... 60
6.2.1 Prueba de reproducción de comportamiento .............................................. 60
6.2.2 Prueba de estructura .................................................................................. 62
6.2.3 Prueba de sensibilidad ............................................................................... 62
6.3 Simulaciones y políticas .................................................................................... 66
6.3.1 Simulación de los datos de la encuesta .................................................. 67
6.3.2 Política 1: Aplicación de las vedas .......................................................... 72
6.3.3 Política 2: “Guarda ciénagas” ................................................................. 75
6.3.4 Política 3: Sin pesca ............................................................................... 76
6.3.5 Comparación de las políticas .................................................................. 78
7. Conclusiones ...................................................................................................... 82
8. Recomendaciones .............................................................................................. 84
9. Referencias ......................................................................................................... 85
A. Anexo: Diagrama de causal del sistema de pesca artesanal de la ciénaga de la Zapatosa. ................................................................................................................ 92
Lista de tablas Tabla 1. Elementos del diagrama de flujos y niveles. ................................................. 22 Tabla 2. Dimisiones de la “Encuesta acuícola y pesquera artesanal del departamento del Cesar”. .................................................................................................................. 30 Tabla 3. Variables para la construcción del modelo. ................................................... 32 Tabla 4. Ecuaciones en el diagrama de la población de pescadores. ......................... 42 Tabla 5. Ecuaciones en el diagrama de la población que representa otras especies de peces. ......................................................................................................................... 44 Tabla 6. Ecuaciones del diagrama de la población de bocachicos. ............................ 46 Tabla 7. Ecuaciones del diagrama de la población de bagres. ................................... 48 Tabla 8. Valores iniciales para la prueba de reproducción de comportamiento. .......... 51 Tabla 9. Valores iniciales para las simulaciones. ........................................................ 54
Lista de figuras Figura 1. Localización de la ciénaga de la Zapatosa. Tomado de (Viloria, 2008) ....... 29 Figura 2. Resumen del diagrama de causal del sistema de pesca artesanal de la ciénaga de la Zapatosa. .............................................................................................. 34 Figura 3. Diagrama causal del submodelo de la población de pescadores. ............... 35 Figura 4. Diagrama causal del submodelo de la población de otras especies. ........... 35 Figura 5. Diagrama causal del submodelo de la población de bocachico. .................. 36 Figura 6. Diagrama causal del submodelo de la población de bagres. ....................... 36 Figura 7. Ciclos de balance de la población de personas. a) Población del Cesar; b) Población de pescadores. ........................................................................................... 37 Figura 8. Ciclos de balance 4,7 y 10 de las poblaciones de peces. a) Población de otras especies; b) Población de bagres; c) Población de bocachico. ................................... 38 Figura 9. Ciclos de balance de las poblaciones de peces. a) Población de otras especies; b) Población de bagres; c) Población de bocachico. ................................... 38 Figura 10. Ciclos de refuerzo de la población de personas. a) Población del Cesar; b) Población de pescadores. ........................................................................................... 39 Figura 11. Ciclos de refuerzo de las poblaciones de peces. a) Población de otras especies; b) Población de bagres; c) Población de bocachico. ................................... 40 Figura 12. Diagrama de flujos y niveles de la población de pescadores. .................... 41 Figura 13. Variables de la situación económica de los pescadores. ........................... 41 Figura 14. Diagrama de flujos y niveles de la población de otras especies de peces. 44 Figura 15. Diagrama de flujos y niveles de la población de bocachicos. .................... 46 Figura 16. Diagrama de flujos y niveles de la población de bagres. ........................... 48 Figura 17. Variable "Kilogramos totales para comercializar". ..................................... 50 Figura 18. Valores mensuales en hectáreas del área de la ciénaga de la Zapatosa. . 55 Figura 19. Valores mensuales en milímetros de precipitación en la ciénaga de la Zapatosa. .................................................................................................................... 55 Figura 20. Ubicación de la variable "Pago mensual por servicios". ............................ 57 Figura 21. Composición de la captura según la población encuestada. ..................... 59 Figura 22. Calibración de la población del departamento del Cesar. .......................... 61 Figura 23. Calibración del total de kilogramos capturados para comercializar. .......... 61 Figura 24. Prueba de estructura del modelo en el software VENSIM® PLE. .............. 62 Figura 25. Efecto de la prueba de sensibilidad en el nivel “Población del departamento del Cesar". .................................................................................................................. 63 Figura 26. Efecto de la prueba de sensibilidad en el nivel “Población de pescadores". ................................................................................................................................... 63
Figura 27. Efecto de la prueba de sensibilidad en la variable “Kilogramos totales para comercializar". ............................................................................................................ 64 Figura 28. Efecto de la prueba de sensibilidad en el nivel "Población de otras especies". ................................................................................................................................... 65 Figura 29. Efecto de la prueba de sensibilidad en el nivel "Población de bocachico". 65 Figura 30. Efecto de la prueba de sensibilidad en el nivel "Población de bagres". ..... 66 Figura 31. Efecto de la segunda parte de la prueba de sensibilidad en la variable "Kilogramos totales para comercializar". ..................................................................... 66 Figura 32. Nivel "Población del departamento del Cesar" en la simulación de los datos de la encuesta. ........................................................................................................... 68 Figura 33. Nivel "Población de pescadores" y la variable “Precipitación” en la simulación de los datos de la encuesta. ....................................................................................... 68 Figura 34. Variable "Kilogramos totales para comercializar" y la variable “Precipitación” en la simulación de los datos de la encuesta. ............................................................. 69 Figura 35. Variable "Dinero disponible por pescador" en la simulación de los datos de la encuesta. ................................................................................................................ 69 Figura 36. Nivel “Población de otras especies de peces" en la simulación de los datos de la encuesta. ........................................................................................................... 70 Figura 37. Nivel “Población de bocachico" en la simulación de los datos de la encuesta. ................................................................................................................................... 71 Figura 38. Nivel “Población de bagres" en la simulación de los datos de la encuesta.71 Figura 39. Comportamiento de la población total de peces y la población de pescadores en la simulación de los datos de la encuesta. ............................................................. 72 Figura 40. Capturas de bocachico con aplicación de veda contrastado con la simulación de línea base. ............................................................................................................. 73 Figura 41. Capturas de bagres con aplicación de veda contrastado con la simulación de línea base. .................................................................................................................. 73 Figura 42. Kilogramos totales para comercializar con aplicación de vedas contrastado con la simulación de línea base. ................................................................................. 74 Figura 43. Comportamiento de la población total de peces con la aplicación de vedas contrastado con la simulación de línea base. .............................................................. 74 Figura 44. Dinero disponible por pescador con aplicación de vedas contrastado con la simulación de línea base. ........................................................................................... 75 Figura 45. Pago mensual por servicios de "Guarda ciénagas" en tiempos de veda. .. 75 Figura 46. Dinero disponible por pescador como "Guarda ciénagas" contrastado con la simulación de línea base. ........................................................................................... 76 Figura 47. kilogramos totales para comercializar sin actividad pesquera contrastado con la simulación de línea base. ........................................................................................ 76 Figura 48. Comportamiento de la población total de peces sin actividad pesquera contrastado con la simulación de línea base. .............................................................. 77 Figura 49. Costo operativo promedio mensual sin actividad pesquera contrastado con la simulación de línea base. ........................................................................................ 77 Figura 50. Ingreso mensual de los pescadores sin actividad pesquera contrastado con la simulación de línea base. ........................................................................................ 78 Figura 51. Dinero disponible por pescador sin actividad pesquera contrastado con la simulación de línea base. ........................................................................................... 78 Figura 52. Variable "Kilogramos totales para comercializar" en las diferentes políticas. ................................................................................................................................... 79 Figura 53. Comportamiento de las poblaciones de peces en las diferentes políticas: a) Población de otras especies; b) Población de bocachico; c) Población de bagres. .... 80 Figura 54. Comportamiento del dinero disponible por pescador en las diferentes políticas. ..................................................................................................................... 81
1. Introducción
Los sistemas acuáticos naturales en Latinoamérica se caracterizan por estar
constituidos en términos generales, por un canal principal (ríos de pequeño, mediano y
gran caudal) y un plano inundable (Arias, 1988). Son precisamente estas planicies
inundables las receptoras globales de las masas de aguas provenientes de las lluvias a
lo largo de las cuencas (Arias, 1988). Comúnmente dichos receptores son denominados
humedales, término que reúne una serie de hábitats continentales, costeros y marinos
que comparten diferentes características climáticas y geológicas, así como una
hidrología y una edafología singular (Hernández, 2010).
Los humedales son las zonas de transición entre los sistemas acuáticos y terrestres,
constituyen áreas de inundación temporal o permanente (Hernández, 2010). Esta
dinámica se rige por los ciclos hidrológicos de cada región, estableciéndose un
comportamiento de dependencia a los cambios de nivel de agua por parte de algunas
poblaciones de peces, para efectos de completar sus ciclos biológicos, especialmente
en sus migraciones con objeto de reproducirse (Arias, 1988). Las variaciones del nivel
de agua son un factor de enriquecimiento nutritivo de los sistemas, por el arrastre y
lavado de las áreas adyacentes de material vegetal y detritos orgánicos (Arias, 1988).
Al momento de retener los sedimentos y nutrientes en el sistema que son transportados
por agua de escorrentía, ríos y arroyos, cobra importancia la vegetación de los
humedales, que extrae los nutrientes provenientes del suelo o del agua y los dejan fijos
en su estructura hasta que sean liberados al ambiente nuevamente (Yepes, 2015)
La región Caribe colombiana cuenta con riqueza en humedales y contiene el 82% de
las ciénagas del país (Aguilera, 2011). Las ciénagas son humedales de importancia
ambiental, son reguladores de los ciclos hidrológicos, por ser zonas de amortiguación y
control de inundaciones, con una alta productividad de nutrientes, que se convierten en
alimento para las diferentes especies de la fauna y flora, de igual manera las ciénagas
forman corredores biológicos de apareamiento, reproducción y alimentación para
especies migratorias y reofílicas (Viloria, 2008). Para la cuenca del río Magdalena, las
lagunas adyacentes formadas se comunican con los ríos por medio de canales
(Ducharme, 1975).
La mayor disponibilidad de agua y cobertura vegetal hace de las ciénagas un hábitat
permanente o transitorio de numerosas especies de fauna y flora (Neiff & Malvárez,
2004), muchas de las cuales tienen un importante valor económico, ya que generan
bienestar e ingresos a las poblaciones (Aguilera, 2011). Las ciénagas son ambientes
con alta productividad forrajera, lo que ha llevado a una generalizada presión de uso
ganadero (Neiff & Malvárez, 2004), al ser una de las actividades más importantes en
estas zonas, pero en los municipios que están alrededor de estos cuerpos de agua se
presentan otras actividades económicas en torno a la pesca, la agricultura, el comercio
y los servicios (Aguilera, 2011). Algunas de estas actividades ejercen presión sobre el
ecosistema por la sobreexplotación, la deforestación y la construcción de diques, que
han conducido a su degradación y a la disminución de la biodiversidad (Aguilera, 2011).
Otras actividades que se destacan en menor medida en la economía de estas
ecorregiones son las artesanías y el ecoturismo, donde la primera hace parte de una
tradición cultural y la segunda es una actividad reciente que busca explotar los atractivos
naturales, pero que requiere de una mejor infraestructura de vías y alojamiento para
atraer a los turistas (Aguilera, 2011).
El sistema cenagoso de la Zapatosa, considerada la ciénaga continental más grande de
Colombia, hace parte de la Depresión Momposina y del delta del río Magdalena, que
recibe las aguas de los ríos Cesar, Magdalena y de otros ríos menores, quebradas y
caños, cuenta con aproximadamente 1.900 ciénagas y una superficie que puede llegar
hasta las 320.000 hectáreas (Viloria, 2008). Los recursos naturales de esta ciénaga se
han agotado por diversos problemas como la pobreza y la falta de oportunidades
laborales, dificultades que llevan a que cada vez más personas se conviertan en
pescadores artesanales. Algunos de ellos usan artes de pesca ilegales que capturan
peces por debajo del tamaño mínimo exigido y causan problemas de sobreexplotación
(Aguilera, 2011).
Una región como la Zapatosa puede y debe hacer uso de sus recursos naturales, pero
cuando su economía pasa a depender exclusivamente de éstos, su aparato productivo
se torna poco eficiente y de baja sustentabilidad (Viloria, 2008). Para lograr un cambio
es necesario el esfuerzo mancomunado entre el estado y sus diferentes instituciones
con la comunidad (Viloria, 2008). Algunas alternativas se presentan en el estudio
ambiental y el plan de manejo elaborado por la Universidad Nacional y la Corporación
Autónoma Regional del Cesar (CORPOCESAR) en el 2007, donde se proponen vedas
por sectores y temporales, así como zonas de reserva y recuperación para el cultivo de
mangle y gramalote, con costos que están al alcance de las corporaciones autónomas
y de los municipios. Así mismo, recomiendan establecer un programa de “pescadores
guarda-ciénagas”, adecuando para ello el programa de familias guardabosques que
deberá ser impulsado por el gobierno nacional de turno.
Con programas y proyectos de esta naturaleza, financiados de manera conjunta por el
gobierno nacional, departamentos y municipios, regalías directas e indirectas y la
cooperación internacional, es posible que en el mediano plazo las prácticas extractivas
de subsistencia sean reemplazadas por una economía sostenible en todo el complejo
cenagoso de Zapatosa (Viloria, 2008).
2. Planteamiento del problema
La ciénaga de la Zapatosa es parte de un complejo sistema de ciénagas formadas por
la confluencia del río Cesar con el río Magdalena, denominado Complejo cenagoso de
la Zapatosa, complejo que fue declarado humedal Ramsar en abril del 2018 según el
decreto 1190 del 12 de julio del 2018 del Ministerio de Ambiente y Desarrollo Sostenible.
La convención Ramsar es un tratado global adoptado en 1971, para cooperación
internacional en la conservación y el uso racional de los humedales que se incluyan en
la lista de humedales de importancia internacional. El complejo de la Zapatosa tiene una
extensión de 123 624 hectáreas, con zonas de inundación que varían según sea la
época y funciona como amortiguador de las crecientes del río Magdalena (Paz, 2018).
Está ubicado entre los municipios de El Banco (Magdalena) y nueve municipios del
departamento del Cesar; que abarca el valle del río Cesar, aproximadamente con el
39% del territorio, donde están los principales yacimientos carboníferos, de igual
manera, el valle del río Magdalena, que es una zona con grandes ventajas comparativas
para el desarrollo de la actividad agropecuaria, que construye un eje fundamental de
desarrollo del sur del departamento según informa la Comisión Regional de
Competitividad (CRC) en el 2011.
El Complejo cenagoso cuenta con más de 500 plantas vasculares, 45 especies de
peces, 30 especies de mamíferos, además de cientos de aves migratorias provenientes
de Canadá (Paz, 2018). Esta biodiversidad se ha visto afectada, en los últimos 50 años,
dado que el complejo ha sufrido transformaciones, debido al aumento en la tasa
demográfica y a la aparición de situaciones como: el uso de las áreas inundadas, el
aumento de la ganadería extensiva, el establecimiento de plantaciones y la pesca de
subsistencia. El modelo de ganadería extensiva se apropió de las áreas pantanosas y
las convirtió en propiedades privadas, con lo cual se suprimió la tradición de cultivos y
se dejó a gran parte de la población abocada a vivir dentro de la ciénaga, contando
únicamente con los recursos del área pantanosa (Morelo, 2015).
De los nueve municipios del departamento del Cesar entre los que está la ciénaga de la
Zapatosa, solo tres tienen jurisdicción directa sobre la ciénaga, donde el recurso hídrico
es importante (Viloria, 2008). Según el Censo General de 2005, “las actividades de
comercio y servicios concentran cerca del 80% de las unidades económicas de los
municipios de la ecorregión de Zapatosa” (Viloria, 2008). Además, las actividades
ganaderas y pesqueras en estos municipios ejercen gran presión sobre el ecosistema
(Viloria, 2008).
El fenómeno de la sobreexplotación pesquera ha sido evidente en la cuenca del
Magdalena desde hace varios años. En 1973 las capturas fueron alrededor de 79 mil
toneladas, siete años más tarde descendieron a 65 mil y en 2006 escasamente se
llegaron a seis mil, cuando en condiciones normales las capturas podrían alcanzar las
20.000 toneladas (INCODER, 2007). La pesca fluvial en Colombia, siempre se basó en
especies migratorias (doradas, bagre rayado y bocachico, entre otras) (CSB, 2002), que
en general remontan el rio y regresan a la ciénaga produciendo los fenómenos
destacados en la pesca denominados subienda, bajanza y mitaca (INCODER, 2007).
La Autoridad Nacional de Acuicultura y Pesca (AUNAP) reporta para el 2018 un total de
2533 pescadores para el departamento del Cesar, sin embargo, Rangel (2007) informa
que solo para el municipio de Chimichagua hay alrededor de 3500 organizados en 6
asociaciones y que cuentan con 325 canoas. De igual manera en el Tercer Censo
Nacional Agropecuario de Colombia realizado por el DANE en los años 2013-2014, se
habla que para el departamento del Cesar existen 310 Unidades Productivas
Pesqueras. A pesar de las inconsistencias en la cifra de esta población para el
departamento, es claro que las condiciones sociales de los pescadores son críticas. Un
censo elaborado por CORMAGDALENA estima que el 20% de las personas dedicadas
a la pesca son analfabetas (Alcaldía de Chimichagua, 2006). Del mismo modo, un
estudio realizado por el INPA (2002) calculó que su ingreso promedio, para esa época
era del orden cercano al salario mínimo, alrededor de $319.000. El problema es que la
producción no es constante, por el contrario, es estacional, esta es la razón por la cual
los ingresos de estas comunidades son variables a lo largo del año, dependiendo de las
condiciones climáticas en la ciénaga. Esta situación ocasiona un endeudamiento
durante parte del año, obligándolos a vender su producto pesquero al comercializador
que les presta dinero y elimina sus posibilidades de crecimiento económico (Viloria,
2008).
Este tipo de consideraciones evidencian la necesidad de entender la estructura y la
dinámica del sistema bioeconómico pesquero artesanal de la ciénaga de la Zapatosa
en el departamento del Cesar. Lo anterior sumado a la nueva categoría de conservación
que se le dio a la ciénaga como Humedal Ramsar en el 2018, favorecen la construcción
de elementos valiosos que permitan gestionar y diversificar la actividad pesquera
artesanal en este sistema cenagoso. Surgen entonces las siguientes preguntas: ¿Cuál
es la estructura del sistema pesquero artesanal en la ciénaga de la Zapatosa en el
Cesar? Y ¿Cuáles son los efectos de la estructura sobre los ingresos de los pescadores
y en las poblaciones de peces si se cambia el manejo y la intensidad de la actividad
extractiva en la ciénaga?
3. Objetivos
3.1 Objetivo general
Determinar la estructura del sistema pesquero artesanal y modelar su dinámica
acorde con las políticas sociales, económicas y ambientales de la actividad
pesquera en la ciénaga de la Zapatosa.
3.2 Objetivos específicos
Caracterizar la estructura dinámica del sistema pesquero artesanal de la ciénaga
de la Zapatosa.
Diseñar un modelo de dinámica de sistemas que permita evaluar políticas para
la actividad pesquera en la ciénaga de la Zapatosa.
Comparar los aspectos económicos de los pescadores y el estado de las
poblaciones de peces, en las diferentes políticas para el sistema pesquero
artesanal de la ciénaga de la Zapatosa.
4. Revisión de literatura
4.1 Marco teórico y estado del arte
El marco teórico se desarrolló teniendo en cuenta el enfoque sistémico del trabajo, bajo
dos premisas. En primer lugar, el pescador está inmerso en una estructura compleja y
dinámica, con factores en permanente interacción entre el sistema natural, económico
y político, que definen el sistema pesquero y sus alternativas de gestión (hipótesis 1).
En segundo lugar, que la disminución de la actividad pesquera ocasiona perjuicios
económicos en los pescadores y una recuperación de las poblaciones de peces
(hipótesis 2)
A partir de esas premisas se pretende establecer una posición que guíe el abordaje
coherente de esta problemática. Iniciando con la revisión de la actividad pesquera en
aguas continentales de Colombia. Posteriormente se examinará los fundamentos del
pensamiento sistémico en las ciencias agropecuarias y para finalizar se explorará la
aplicación de la dinámica de sistemas en diferentes sistemas de pesca en el mundo.
4.1.1 La pesca en aguas continentales de Colombia
La actividad pesquera a nivel mundial tuvo sus orígenes en las aguas continentales
(FAO, 2010). La FAO afirma que:
Mucho antes de comenzar a cultivar alimentos o criar ganado el ser humano ya
pescaba, inicialmente en ríos, estanques, humedales y lagunas. Pasaron
décadas antes de que se aventurara a navegar en las aguas abiertas de los
grandes lagos o en el mar, con embarcaciones construidas específicamente para
ello. (FAO, 2010)
Situación que es aplicable al territorio colombiano, donde la pesca continental aportó los
mayores volúmenes de pescado, hasta el surgimiento de la actividad pesquera en el
mar, soportada en sus inicios fundamentalmente en camarones y luego en atunes, rubro
que para el 2017 más aporto a la producción nacional (Lasso et al, 2017). Actualmente
la producción acuícola supera los volúmenes de pescado obtenidos en la pesca
continental (Lasso et al, 2017).
A nivel continental Colombia cuenta con 6 macro-cuencas o vertientes, 45 cuencas y
742.668 micro-cuencas (Esquivel et al, 2014). Los recursos provenientes de las cuencas
colombianas son el soporte de una población que a nivel nacional puede involucrar a
más de 150.000 pescadores, que en la última década aportaron en promedio el 17,3%
de la producción nacional, que constituye una fuente de soporte alimentario e ingresos
económicos muy variable según la región (Lasso et al, 2017). Dichos ingresos
disminuyen con el paso del tiempo por la declinación de la oferta pesquera, que en
aguas continentales en promedio se ha reducido un 60% (Lasso et al, 2017).
En Colombia, los recursos hidrobiológicos continentales, han sido escasamente
considerados respecto a su manejo, administración y control por parte de las
autoridades ambientales (Gaitán, 2017). Como consecuencia la pesca continental
continúa bajando, principalmente en la cuenca del Río Grande de la Magdalena, San
Jorge y la cuenca del Cauca. Las causas son múltiples, dentro de las que se encuentran:
el deterioro de los ecosistemas, la sobreexplotación de los recursos y la destrucción de
las ciénagas, ocurrida entre 1970 y el 2010, ocasionando la pérdida de casi el 90% de
la captura, pasando de un valor promedio cercano a las 80 mil toneladas (t)
comercializadas a las 7.000 t/ año incluyendo nativas trasplantadas y especies foráneas
(Gaitán, 2017). “Para 2009, los desembarcos reportados fueron 11.664 t haciendo la
salvedad que al contrario de otros años en éste se incluyó la producción del embalse de
Betania en el departamento del Huila” (Incoder, 2010). Siendo significativos los
descensos para el bagre rayado (Pseudoplatystoma magdaleniatum), el nicuro
(Pimelodus clarias) y el bocachico (Prochilodus magdalenae) (Incoder 2010).
Igualmente ocurre en los ríos Cauca, Sinú y San Jorge en parte debido al
aprovechamiento excesivo, en el caso del Sinú debe agregarse los impactos generados
por el proyecto hidroeléctrico Urrá I (Incoder 2010). Para todas las aguas continentales
el volumen de producto pesquero en 2009 fue de 22.927 toneladas (CCI—MADR 2009).
En Colombia la pesca artesanal en aguas continentales no solo se realiza en los grandes
ríos y sus vertientes, también se pesca en las ciénagas. Se considera que el país posee
1.900 ciénagas con un área total de 478.418 ha, donde el más importante es el complejo
cenagoso de la Zapatosa (Moreno & Aguirre, 2009). Este tipo de ecosistemas aporta
cerca del 42% del volumen de la pesca continental en el país, sin embargo, el
desabastecimiento de muchas ciénagas, el mal uso de artes pesqueras, la alteración de
la vegetación y la construcción de obras civiles, son algunas de las razones por las que
ha disminuido considerablemente la producción pesquera (Moreno & Fonseca, 1987).
Según Acosta y colaboradores (2015) “Las comunidades pesqueras de la Ciénaga de
Zapatosa se ubican principalmente, en la cabecera municipal de Chimichagua y los
corregimientos de Saloa, Candelaria, Santo Domingo, Zapatí, La Mata y La Brillantina”.
En cuanto a las especies capturadas se refiere, las de mayor importancia económica
incluyen blanquillo (Sorubim cuspicaudus), bocachico (Prochilodus magdalenae),
mojarra amarilla (Caquetaia kraussii), doncella (Ageneiosus caucanus), pacora
(Plagioscion magdalenae) y nicuro (Pimelodus clarias) (ONF Andina, 2013). En el
periodo comprendido entre los años 2007 y 2010 se registraron capturas alrededor de
3576 toneladas de pescado, con un promedio anual de 895 toneladas distribuidas en un
59% en el Banco y 40 % en Chimichagua (ONF Andina, 2013).
4.1.2 El pensamiento sistémico y las ciencias agropecuarias
El pensamiento sistémico surgió como alternativa al modelo mecanicista, mientras uno
se guía por una forma de pensamiento sintético, el otro lo hace de forma analítica
(Ackoff,1994). La diferencia es que mediante el análisis se dividen los problemas de
estudio en partes pequeñas y se tratan aisladamente las relaciones entre ellas (Andrade
et al, 2001). Por otra parte, mediante la forma sistémica de pensamiento el objeto de
estudio se explica en función de su papel en un todo que lo contiene (Andrade et al,
2001).
Para hablar de pensamiento sistémico es necesario definir que es un sistema. Según
Ogata & Sanchez (1987) “Un sistema es una combinación de componentes que actúan
conjuntamente para alcanzar un objetivo, por su parte un componente es una unidad
particular con función en un sistema”. Para estos autores el concepto no está limitado
a los sistemas físicos, por el contrario, afirman que este se puede ampliar a fenómenos
dinámicos abstractos, tales como los que se encuentran en el transporte, el crecimiento
de la población, la economía y la biología.
La aplicación del pensamiento sistémico en la academia y en ambientes prácticos
establece un marco conceptual que ayuda a realizar el primer acercamiento a los
problemas (Senge, 1990). Una cantidad grande de principios, métodos y herramientas
abarcan el pensamiento sistémico, todos con la meta de entender las relaciones dentro
del sistema y de establecer las propiedades emergentes del mismo (Martínez &
Londoño, 2013). El pensamiento sistémico ha sido aplicado a lo largo del tiempo en
diferentes disciplinas científicas, entre las que destacan, la ingeniería, la medicina, la
psicología, la administración, los negocios y la economía (Martínez & Londoño, 2013).
El razonamiento en términos de sistemas desempeña un papel dominante en muy
variados campos, desde las empresas industriales y los armamentos hasta temas
reservados a la ciencia pura (Von Bertalanffy,1993). Es una herramienta que permite a
los profesionales abordar múltiples situaciones problemáticas y le ayuda a construir
modelos de la realidad con el fin de plantear políticas de mejora (Martínez & Londoño,
2013). De igual manera, ayuda a ampliar el racionamiento humano, contribuye en la
eliminación de paradigmas mentales que dificultan la comprensión de los procesos y
sistemas, y fomenta la apertura a nuevo conocimiento y a la práctica científica (Martínez
& Londoño, 2013).
El desarrollo teórico del pensamiento sistémico fue avanzando lentamente en el campo
de las ciencias agropecuarias (Diaz, 2014). Tradicionalmente, las investigaciones
agropecuarias eran de orientación reduccionista e intentaban analizar las partes por
separado de los sistemas (Darnhofer, Gibbon, & Dedieu, 2012). Por otra parte, el
enfoque de investigación en sistemas agropecuarios antepone entender como es la
interacción e influencia entre los actores del sistema (Díaz, 2014).
En sus inicios la investigación de tipo sistémica en el sector agropecuario tomó la finca
como principal punto de análisis de sistemas (Díaz, 2014). Sin embargo, con el paso del
tiempo se generó la necesidad de ampliar el concepto de sistema, de forma que se
lograra comprender a los sistemas de producción como partes de sistemas económicos,
ecológicos y sociales más grandes (Díaz, 2014). En la actualidad las investigaciones en
sistemas agropecuarios engloban temas como la producción de semillas, el manejo de
animales, problemáticas relacionadas con las diversas actividades de los agricultores,
redes cívicas de comida sana, estudios de paisaje y prácticas agrícolas (Darnhofer et
al, 2012).
4.1.3 Dinámica de sistemas
Para hablar de dinámica de sistemas, primero se debe tener claro el concepto de
sistema dinámico, según Ogata & Sanchez (1987) un sistema es llamado dinámico si
su salida en el presente depende de una entrada en el pasado, de lo contrario si su
salida en curso depende solamente de su entrada en curso, el sistema será estático.
Estos mismos autores afirman que en un sistema dinámico, la salida cambia con el
tiempo cuando no está en su estado de equilibrio.
Por su parte Aracil, & Gordillo (1995) sostienen que en un sistema dinámico existen
magnitudes que cambian con el tiempo, siendo este cambio una trayectoria. El conjunto
de trayectorias de las magnitudes asociadas a un sistema da cuenta de su
comportamiento durante un periodo de tiempo determinado y muestra una imagen
gráfica de que ha hecho el sistema durante dicho periodo (Aracil, & Gordillo, 1995).
La dinámica de sistemas es un método de modelación que permite crear simulaciones
computacionales de sistemas complejos (Sterman, 2000). “En primer lugar, hay que
señalar que la dinámica de un sistema, es la variación de su comportamiento a lo largo
del tiempo, de modo que siempre tendremos una misma variable independiente: el
tiempo” (Izquierdo, Ordax, Santos, & Martínez. 2008). “El segundo aspecto que hay que
destacar es que, de un momento a otro, las condiciones del sistema pueden cambiar,
de modo que solo se puede conocer el comportamiento en pequeños intervalos de
tiempo” (Izquierdo et al, 2008). Dicho de otro modo, lo que se hace es describir el
comportamiento del sistema en un instante. Luego, el ordenador se encargará de ir
reproduciendo la sucesión de instantes para dar los resultados de la evolución del
sistema durante un periodo de tiempo largo.
4.1.4 Software de simulación y la elaboración de un modelo de dinámica de sistemas
Este software es una herramienta para crear diagramas causales y modelos, en el que
se pueden crear múltiples vistas de un modelo donde cada vista contiene un segmento
de la estructura total del modelo. VENSIM® PLE permite crear y simular modelos con
cientos de miles de variables, capaces de reproducir entornos diversos, desde los
sistemas físicos a sistemas relativos a la empresa o a ámbitos sociales y
medioambientales, así como son la base para analizar el comportamiento en diferentes
plazos de tiempo de políticas que se desea implantar.
De igual manera, es necesario seguir un orden en el proceso de diseñar un modelo de
simulación basado en dinámica de sistemas (García, 2017). El proceso se divide en tres
fases: La conceptualización, la formulación del modelo y las pruebas de validación del
modelo (Aracil, & Gordillo, 1995).
4.1.4.1 Conceptualización Esta etapa inicia con la familiarización del problema que se va a estudiar, para definir
con precisión los aspectos a resolver y describirlos en forma precisa y clara (Aracil, &
Gordillo, 1995). En esta fase se elabora un diagrama causal que muestra de manera
explícita el problema e identifica las relaciones entre los componentes de la estructura,
dicho diagrama permite capturar la hipótesis dinámica del trabajo, además de dilucidar
las retroalimentaciones (ciclos, bucles) que pueden ser responsables del problema
(Guimarães, 2007).
Las retroalimentaciones muestran los efectos positivos o negativos sobre el sistema y
su naturaleza depende de si la relación entre las diferentes variables es positiva o
negativa, es decir, si la relación es directamente proporcional esta es positiva, pero, si
es inversamente proporcional, la relación es negativa (Guimarães,2007). Un bucle es
positivo o de refuerzo cuando las todas las interacciones son positivas o tiene un numero
par de interacciones negativas, si se presenta algo contrario se estaría en presencia de
un bucle negativo o de balance, el número de bucles de refuerzo y balance definirá si el
sistema está en equilibrio, o si por el contrario es un sistema desbalanceado con una
tendencia negativa o referencia (Guimarães, 2007).
4.1.4.2 Formulación del modelo
El modelo se formula tomando los elementos del diagrama causal ya elaborado,
además, de agregar otros elementos auxiliares que permitan especificar la estructura y
reglas de decisión del modelo de simulación (Aracil, & Gordillo, 1995). En este diagrama
se identifican elementos como los niveles, flujos y las variables, tabla 1.
Tabla 1. Elementos del diagrama de flujos y niveles.
Elemento Descripción Representación grafica
Variable
auxiliar o
constante
Son elementos del sistema que se
relacionan con otros sin que se
produzca en esa relación una
transferencia de materia o energía,
Variable auxiliar o
constante
pueden tomar valores fijos
(constantes) o modificables.
Nivel
Flujo
Elementos fundamentales de los
modelos dinámicos, que
generalmente se pretende estudiar
su evolución en el tiempo. Suelen
representar “depósitos” de materia
o energía que pueden recibir
entradas o generar salidas en la
dirección de otros elementos del
sistema.
Representan transferencias de
materia o energía entre dos
elementos del sistema.
Influencia
simple
Permite relacionar cualquier tipo
de elementos del sistema sin que
representen un flujo de materia o
energía entre ellos.
Fuente: Elaborado a partir de información de García, 2017
4.1.4.3 Pruebas de validación
Las pruebas de validación del modelo tienen como finalidad poner a prueba la estructura
diseñada. El propósito de esta fase es evaluar la confiabilidad del modelo según el
propósito para el cual se diseña, dentro de estas pruebas están: el test de sensibilidad,
de desempeño en condiciones extremas y de frontera, de reproducción de
comportamiento, de evaluación de estructura, de error de integración, entre otras (Diaz,
2014).
4.1.5 La dinámica de sistemas y los sistemas pesqueros
La dinámica de sistemas surgió para resolver un problema concreto: el que presentaba
una empresa de productos electrónicos que, teniendo pocos clientes, con pedidos
Nivel
Flujo
Variable auxiliar o
constante
Flujo
estables y previsibles, se registraba considerables oscilaciones en la línea de
producción (Aracil, & Gordillo, 1995). La adopción de este enfoque permitió una mejor
comprensión del sistema objeto de análisis y del problema de partida al permitir la
obtención de una visión global del mismo, facilitando el uso de medidas alternativas que
eliminaran las fluctuaciones y permitieran la consecución del equilibrio (González,
1999). Como consecuencia del éxito alcanzado, Forrester sistematizó esta nueva
metodología, dándole la denominación de dinámica industrial (González, 1999). La
dinámica industrial trata del sistema central subyacente en la actividad industrial y tiene
como objetivo el "diseño de empresa", cuya meta es crear mejores políticas de dirección
y mejores estructuras organizativas (Forrester & Pereiro de Manzanal, 1972). De este
modo, a partir de fines de la década de los 50, la dinámica industrial comenzó a ser
aplicada sistemáticamente a la resolución de casos prácticos, pudiendo ser considerada
hoy en día como una metodología convencional (González, 1999). Posteriormente fue
implantado en diferentes campos como la parte urbana, la justicia, la economía y en el
manejo de recursos naturales, convirtiéndose en lo que se conoce hoy como dinámica
de sistemas (Aracil & Gordillo, 1995).
Precisamente esa última aplicación en el manejo de recursos naturales es la que
compete a este trabajo, particularmente el recurso pesquero. Los modelos para
pesquerías se basan en una de las tres formas de interacción poblacional supuestas
por el modelo de Lotka-Volterra, que son: depredación, competencia, y mutualismo. Es
precisamente la depredación representada en un modelo denominado presa-predador
donde “Si la tasa de crecimiento de una población N1 decrece y la otra población N2
incrementa” (Mejía, Mejía & Arcos, 2013). Dinamuro, Cellesi & Pulina (2011) se refieren
a los modelos para pesquerías como un “Modelo bioeconomico pez-pescador”, basado
en el modelo ya mencionado, donde el predador es representado por un grupo de
pescadores en un lago y su presa es el pez. El equilibrio biológico en este modelo estará
regido, además, de la interacción entre pez y pescadores, por los factores económicos.
Los mismos autores dan el siguiente ejemplo:
Una compañía de pesca opera en un gran lago. La población de peces, en
ausencia de pescadores, aumenta, con una tasa específica de crecimiento,
hasta el límite dictado por la capacidad de carga. Este límite es constante y está
determinado por la posibilidad de alimentos para peces presentes en el lago en
forma de algas, fitoplancton, zooplancton, etc. La cantidad promedio de peces
capturados depende de la cantidad de botes y la cantidad de peces disponibles.
Teniendo en cuenta las condiciones favorables, cada barco pescará una cierta
cantidad de peces que resultará en ingresos para la empresa. Los gastos
también se verán afectados en el balance de la empresa, como, por ejemplo, los
costos de mantenimiento de la embarcación. Además, parte de las ganancias se
utiliza para comprar nuevos barcos para reemplazar los que no se usan y
también para aumentar la flota disponible. Esto dará como resultado un aumento
en el pescado capturado, lo que a la larga podría destruir al pez (colapso
ecológico) y, por lo tanto, no producir más ganancias, también la posibilidad de
comprar nuevos barcos depende del precio del pescado que, por diversas
razones, puede oscilar (colapso económico). (Dinamuro et al, 2011)
Por otra parte, Dudley (2008) propone en lugar de un modelo de presa- predador con
número de individuos, un modelo simple, pero aceptablemente complejo de población
de peces que se combina con las actividades de pesca y la toma de decisiones de
gestión de pesquerías, donde el componente de población se basa en el modelo
dinámico de biomasa. Este mismo autor plantea que existe una necesidad de modelos
que permitan examinar problemas complejos de pesca de manera transparente y
comprensible sin centrarse demasiado en los detalles de la dinámica de la población.
De igual manera, resalta que en el modelado de pesquerías se utilizan muchos modelos
especializados que no son apropiados para la comprensión grupal y que el modelo
dinámico de biomasa proporciona un marco general para examinar los muchos factores
interactivos que dificultan el manejo exitoso de las pesquerías de acceso abierto.
Por estas razones se han realizado diferentes investigaciones en sistemas pesqueros a
nivel mundial, generalmente de tipo marítimo y usando como herramienta la dinámica
de sistemas. En la represa Tucuruí en Brasil Camargo & Petrere (2004) elaboraron un
modelo dinámico con información de los pescadores y las reservas pesqueras, en el
que crearon escenarios donde aumentó el esfuerzo de pesca con el fin de prever
momentos de conflicto por escasez del recurso pesquero. Tuvieron en cuenta variables
como la cantidad de pesca, las zonas de pesca, los conflictos, los sistemas de reserva
de agua y los ingresos económicos. Estas variables fueron agregadas al modelo para
un período de 10 años desde 1999, al simular, los resultados indicaron que la pesca con
anzuelo es la más rentable y que pueden existir posibles conflictos a corto plazo,
específicamente para el año 2005 debido a la escasez de recursos.
En Colombia Fadul (2008) realizó el “modelo dinámico del sistema sociobiológico de la
Ciénaga Grande de Santa Marta”, donde, logró comprender la dinámica de las variables
más importantes que describen la pesca artesanal, considerando el contexto social y
biológico en la que se desarrolla, a partir de la Dinámica de Sistemas. En dicho trabajo
observaron la dinámica de la ciénaga bajo diferentes políticas y escenarios, dentro de
las cuales, la restricción de la pesca de juveniles como política, muestra el
comportamiento deseado, tanto en la actividad pesquera como en la población de
peces, posibilitando la conservación de la población de peces debido a que se protegen
a los individuos en desarrollo (Fadul, 2008). Además, asegurar la conservación de
especies ícticas, permite a las comunidades pesqueras lograr un aumento en la
abundancia de pesca a lo largo de todo el año e individuos con un peso mayor, para
asegurar que cubran sus costos de operación (Fadul, 2008).
En Manacaparu, un municipio en el Amazonas brasilero de Souza & de Carvalho en el
año 2010 modelaron un sistema de pesca con dos tipos de pescadores, comerciales y
de subsistencia, que realizaban su actividad en los lagos de las llanuras aluviales
amazónicas. En el primer modelo, estos autores insertaron oscilaciones del ciclo
hidrológico, y para el segundo modelo se basaron en la respuesta funcional del
depredador en relación con el comportamiento de la población de la presa, teniendo en
cuenta el ciclo hidrológico. En ambos modelos, los pescadores comerciales y los
consumidores directos locales, fueron considerados los únicos depredadores que
actúan sobre las poblaciones de pesca (de Souza & de Carvalho, 2010). Los datos
primarios se recolectaron en 48 hogares ribereños a lo largo de 2006, donde el número
total de entrevistados corresponde al 69.6% del universo de hogares en la comunidad
definida como área de estudio (de Souza & de Carvalho, 2010). El mejor escenario
obtenido en estos modelos con respecto al número de presas, fue el que mostró solo
pescadores comerciales en la región, además, las simulaciones muestran que la
coexistencia es posible entre los depredadores, y entre los depredadores y sus presas
(de Souza & de Carvalho, 2010). El modelo estacional con respuesta funcional también
mostró un mejor patrón de respuesta en todos los escenarios, con oscilaciones que
ocurren más gradualmente, tanto para variaciones asociadas con el pulso de inundación
como para las relaciones entre depredadores y presas (de Souza & de Carvalho, 2010).
Por otra parte, en Estados Unidos Garrity (2011) usó un modelo de dinámica de
sistemas para los sistemas de cuotas transferibles individuales (ITQ, por sus siglas en
inglés) con el fin de evaluar los distintos ITQs de las capturas totales permitidas (TAC)
en la pesca de atún rojo. Los sistemas de ITQ ofrecen incentivos para la administración
a largo plazo, pero cuando las pesquerías se administran al límite, los incentivos son
inadecuados para la reconstrucción de las poblaciones (Garrity, 2011). El diseño de libre
mercado significa que los pescadores pueden estar en conflicto con los objetivos de
sostenibilidad pública a largo plazo de la gestión pesquera (Garrity, 2011). Los autores
proponen un esquema de control adaptativo con una transferencia pública / privada
contingente para mejorar los resultados a largo plazo tanto para la comunidad local
como para el público en general (Garrity, 2011).
En el 2015 en Portugal se usó la dinámica de sistemas para la simulación del
comportamiento de la pesquería artesanal de dragado en la costa sur de este país,
incluyendo cuatro especies y dos flotas principales. Los dos panoramas se simularon
para asesorar el impacto de las regulaciones en el sistema de sostenibilidad. El
panorama 1 simula la permanente reducción del esfuerzo de pesca y el panorama 2
simula el cierre de una especie para el período de un año para permitir su recuperación
(Martins, Camanho, Oliveira, & Gaspar, 2015). Encontraron que el rendimiento de las
industrias pesqueras decrece en el año, en que el sistema no puede volver a los niveles
promedio de ingresos de tres años después del cierre (Martins et al, 2015). De igual
manera, en Alaska se usó un modelo dinámico para estudiar la industria pesquera del
salmón rojo, donde se crearon varios escenarios con diferentes modelos de gestión que
sirven como base para tomar decisiones en cuento a la temporada de pesca y los
métodos más favorables para el pescador y el ecosistema (Cenek, Franklin, Trammell,
& Dahl, 2017).
Storch, Glaser, Ye, & Rosenberg (2017) examinaron dos tipos de modelos, que
incluyeron la evaluación de stock pesquero de una sola especie y modelos de
ecosistemas marinos de múltiples especies. Los autores afirman que ambos son
esfuerzos para predecir las trayectorias de las poblaciones y los ecosistemas para
informar el manejo pesquero y la comprensión conceptual. Sin embargo, muchos de
estos ecosistemas exhiben dinámicas no lineales, que pueden no estar representadas
en los modelos, es así, como los resultados del modelo pueden subestimar la
variabilidad y sobreestimar la estabilidad (Storch et al, 2017). Utilizando métodos de
pronóstico no lineales, compararon la previsibilidad y la no linealidad de los resultados
del modelo, utilizando datos y modelos para el Sistema Actual de California. En
comparación con las entradas del modelo, las series de tiempo de las salidas
procesadas por el modelo muestran más previsibilidad, pero una mayor prevalencia de
linealidad, lo que sugiere que los modelos tergiversan la previsibilidad real de los
sistemas modelados (Storch et al, 2017). Por lo tanto, se debe tener precaución en el
uso de tales modelos para la gestión o la exploración de escenarios, ya que puede
producir consecuencias imprevistas, especialmente en el contexto de impactos futuros
desconocidos (Storch et al, 2017).
En el 2018 Inomata, Gonzalez, Román, de Souza, & de Carvalho Freitas analizaron la
propuesta de un modelo alternativo para el manejo de la pesca comercial en la región
del río Negro medio. El modelo fue desarrollado utilizando Stella®9.0, simulando dos
escenarios para investigar la dinámica de la población de peces, en el primero
consideraron una reducción de los valores de reemplazo de la población a la mitad de
los valores iniciales, un 50 % de aumento en el esfuerzo de pesca, y los costos variables
y los precios promedio mensuales del pescado, y en el segundo analizaron el efecto de
prohibir la pesca comercial. El horizonte de planificación utilizado fue de 120 meses,
dados los resultados logrados por las simulaciones, sería interesante para las
autoridades de la región tener un control efectivo sobre el acceso a la pesca y que los
usuarios estén conscientes de que estos recursos naturales, aunque sean renovables,
son susceptibles de agotarse (Inomata et al, 2018).
Este tipo de estudios permite identificar las dinámicas y variaciones del sistema
pesquero para tomar medidas apropiadas en pro de la preservación de los ecosistemas
y la estabilidad socioeconómica de las comunidades pesqueras (Martins et al, 2015).
5. Materiales y métodos
El abordaje de este proyecto es de tipo sistémico. Se estudia el sistema pesquero
artesanal de la ciénaga de la Zapatosa holísticamente. Este sistema cenagoso está
ubicado al norte de Colombia, su jurisdicción corresponde al municipio de El Banco, en
Magdalena y a 3 municipios del departamento del Cesar (Figura 1). La extensión
promedio de la ciénaga varía según la época, sea de sequía o época de inundación
(Viloria, 2008). El complejo cenagoso de la Zapatosa, del cual es parte la ciénaga de la
Zapatosa es considerado como la ciénaga continental más grande de Colombia,
además de ser el mayor cuerpo receptor de aguas del Departamento del Cesar, su
estabilidad depende de la sostenibilidad de las otras ecorregiones (Ministerio de
Ambiente y Desarrollo Sostenible, 2015).
Figura 1. Localización de la ciénaga de la Zapatosa. Tomado de (Viloria, 2008)
Para representar la estructura y función del sistema pesquero artesanal de la ciénaga
de la Zapatosa en el área del Cesar, fue necesario usar una herramienta para la
modelación que permita representar los distintos componentes e interacciones que dan
forma a la estructura de la pesca artesanal en esta ciénaga (Diaz, 2014), además, que
posibilite por medio de simulaciones observar el comportamiento del sistema.
Para cumplir los objetivos del proyecto, el trabajo se realizó en dos etapas. La primera
etapa consistió en la recolección de información de fuentes primarias y secundarias. La
segunda, fue la elaboración del modelo usando la dinámica de sistemas como
herramienta para la modelación del sistema pesquero artesanal.
5.1 Recolección de información El principal insumo para la elaboración del modelo, son los datos obtenidos a través de
la aplicación de la “Encuesta acuícola y pesquera artesanal del departamento del cesar”
durante los meses de noviembre y diciembre del 2018, elaborada por el Equipo de
Coordinación y Gestión del Proyecto (ECGP- CTA) en el proyecto “Consolidación de las
capacidades de ciencia y tecnología e innovación del sector agropecuario del
departamento del Cesar, Área de Acuicultura y Pesca”. Fue aplicada a una muestra de
la población obtenida de la siguiente manera:
𝑛 = (𝑁 ∗ 𝑍^2 ∗ 𝑝 ∗ 𝑞)/(𝑑2 ∗ (𝑁 − 1) + 𝑍^2 ∗ 𝑝 ∗ 𝑞) (Ecuación 1)
Donde:
N= tamaño de la población
Z= nivel de confianza (1,96)
p= probabilidad de éxito (0,5)
q= probabilidad de fracaso (0,5)
d= máximo error permitido
Con un 95% de confianza y un máximo error del 5%, la muestra encuestada de la zona
de influencia de la ciénaga fue de 334 pescadores correspondiente al 13,18 % de una
población total reportada por la Autoridad Nacional de Acuicultura y Pesca (AUNAP) en
el 2018 de 2533 pescadores en la zona. La encuesta brindo información general del
pescador (edad, años dedicados a la pesca, acceso a servicios públicos) y de su grupo
familiar, además, de datos en diferentes dimensiones, como lo muestra la tabla 2.
Tabla 2. Dimisiones de la “Encuesta acuícola y pesquera artesanal del departamento
del Cesar”.
Dimensión Descripción
Dimensión productiva
Se obtuvieron datos de ítems principales como:
duración y numero de faenas en el mes, captura
en kilogramos de pescado por faena; costos de la
operación pesquera, transformación y valor
agregado, composición de la captura y artes de
pesca.
Dimensión ambiental
Este módulo fue diseñado para registrar
información sobre aspectos como: El
conocimiento y la implementación de las medidas
de ordenamiento pesquero emitidas por los entes
de control, como son las temporadas de veda y
las tallas mínimas de captura.
Dimensión empresarial
Se recolecto información a través de elementos
como: La identificación del estado de la
asociatividad en el sector pesquero artesanal, la
participación en asociaciones u organizaciones,
vigencia de las asociaciones, causas de
inactividad o liquidación de las asociaciones y el
apoyo de las entidades públicas o privadas para
el fomento de la asociatividad. El registro de
información sobre la actividad de comercialización
de los productos.
Fuente: Tomado de ECGP- CTA (2017)
La información de la ciénaga se solicitó al Instituto De Hidrología, Meteorología y
Estudios Ambientales (IDEAM) exactamente datos de los niveles mensuales de la
ciénaga de los últimos 10 años de la estación “25027720 Barrancones” ubicada en el
municipio de Chimichagua y datos de precipitación de la estación “25021240
Chimichagua” en este mismo municipio, para la estimación del área de la ciénaga se
usó el modelo empleado por Aristizabal, Víctor en el 2016 en su tesis de maestría
titulada “Lineamientos hidrológicos para la delimitación de humedales. casos de estudio:
ciénaga de la Zapatosa y complejo de esteros paz de Ariporo”.
Los datos de reproducción y mortalidad de las poblaciones de peces fueron tomados de
la tesis de doctorado “Modelo de dinámica de poblaciones migratorias con factores de
reclutamiento, depredación y captura” de la doctora Lilia Mercedes Ladino Martínez
publicada en el 2012. De la misma manera, los pesos de las especies de la ciénaga
fueron tomados de las tesis de maestría de Acosta, (2019); Arias, (2019) y Contreras,
(2019), para el desarrollo de sus respectivos trabajos titulados “Impacto ecológico de la
contaminación orgánica en la dinámica de la comunidad íctica en la ciénaga de
Zapatosa”, “Variación espacio-temporal en la concentración de mercurio del bagre
rayado Pseudoplatystoma magdaleniatum en la ciénaga de Zapatosa” e “Influencia de
condiciones antrópicas sobre la reproducción en hembras de Prochilodus magdalenae
(Steindachner, 1879) en el complejo cenagoso de la Zapatosa”, realizaron muestreos
mensuales de las diferentes especies en la ciénaga de la Zapatosa durante un año.
5.2 Dinámica de sistemas
En este trabajo el diagrama causal y el modelo formal se realizaron en el software
VENSIM® PLE.
5.2.1 Conceptualización
El modelo se basa en el de presa-predador, donde la población de los pescadores es
una fracción de la población del departamento del Cesar, que actúa como predador
sobre la población de peces, que para este modelo está divida en tres poblaciones. Una
población de la especie Prochilodus magdalenae (bocachico) de importancia económica
relevante y con un periodo de veda estipulado por la AUNAP, la segunda población
representa a tres especies de bagre, la especie Pseudoplatystoma magdaleniatum
(bagre rayado) que también tiene un periodo de veda dictado por la UNAP y las especies
Pimelodus blochii (nicuro, barbul) y Sorubim cuspicaudus (blanquillo), y una última
población que representa a las demás especies capturadas en la ciénaga de la
Zapatosa. Por otra parte, la reproducción de las poblaciones de peces, está determinada
por la densidad y la capacidad de carga de la ciénaga.
Las variables presentes en el sistema de pesca en la ciénaga de la Zapatosa están
agrupadas como internas, externas y excluidas, las primeras son aquellas propias del
sistema e inherentes en la actividad pesquera, las segundas son de tipo ambiental y
afectan a las variables internas; las ultimas corresponde a variables que afectan el
sistema pero para el desarrollo del modelo no se tienen en cuenta debido a la dificultad
de tener datos sobre ellas y poder cuantificar su influencia en el sistema, esta
agrupación se muestra en la tabla 3.
Tabla 3. Variables para la construcción del modelo.
Variables internas Variables externas Variables excluidas
Población de peces (tasa
máxima de reproducción,
Precipitación
Población de reptiles,
mamíferos y aves otros
tasa de eclosión,
mortalidad, densidad,
peso promedio)
animales que habitan en la
Ciénaga.
Actividad pesquera
(Captura promedio por
pescador, duración de la
faena, numero de faenas
por mes, ingresos
económicos, captura
potencial , porcentaje de la
captura para
autoconsumo)
Área de la ciénaga de la
Zapatosa.
Sistema de producción de
ganado bovino, bufalino y
de palma africana en la
ciénaga.
Población de personas
(Cantidad de pescadores,
población del
departamento del Cesar,
natalidad, mortalidad edad
de inicio en la pesca,
pescadores por
fenómenos de subienda y
bajanza)
El diagrama de causal que explica el comportamiento del sistema está en el Anexo A.
El resumen de los bucles presentes en el sistema y las interacciones entre pescadores
y la población de peces en la ciénaga de la Zapatosa se muestran en la figura 2.
Figura 2. Resumen del diagrama de causal del sistema de pesca artesanal de la ciénaga de la Zapatosa.
Tasa máxima dereproducción de los
peces
Densidad relativa
Área de la Ciénaga
de la zapatosa
Capacidad máxima
de peces
Capacidad de
carga
Precio por kilogramo
de pescado
Ingresos por peces
vendidos
Utilidad
Costo operativo
promedio mensual
+
++
+
Peso promedio de
los peces
Porcentaje de peces
para autoconsumoGastos familiares
totales
Dinero disponible
total
-
+
Tasa de
mortalidad
Captura potencial en
unidades de peces-
Tasa de mortalidad
población
Tasa de natalidad
población
<Tasa de mortalidad
población>
Captura promedio por
faena por pescador
Numero promedio defaenas por pescador al
mes
Nacimientos Muertes
Proporcion de
pescadores
Población del
cesar+
+
+
+
Nuevos
pescadores
Pescadores por
subienda
Pescadores por
bajanza
Población de
pescadores
+
+
+ +
-
Población de
peces
Tasa de eclosión de
los peces
++
+
+
Mortalidad natural
Peces capturados+ +
+-
+
+
-
+
-
++
Muerte de
pescadores+
-
+
Porcentaje de adicion a laactividad en meses de
subienda
+
Porcentaje de abandono dela actividad en meses de
bajanza
+
R
B
B
R B
B
Captura promedio
mensual por pesador
+
+
+
Kilogramos de pescado
para comercializar
+
-
+
+
-
Precipitación
Población de peces que
entra a la ciénaga
Captura adicional
de peces
+
+
+
-
+
R
B
-
+
+
R
B
+
Influencia de laprecipitación en el
crecimiento poblacional
+
+
+
Este diagrama causal del sistema pesquero artesanal de la ciénaga de la Zapatosa se
puede entender mejor en los submodelos que lo conforman. En la figura 3 se muestran
las interacciones entre las variables del submodelo de la población de pescadores.
Figura 3. Diagrama causal del submodelo de la población de pescadores.
Los pescadores generan presión sobre los tres submodelos que corresponden a los
grupos de poblaciones de peces. En las figuras 4, 5 y 6 se muestran las interacciones
entre las variables que componen a cada submodelo.
Figura 4. Diagrama causal del submodelo de la población de otras especies.
Figura 5. Diagrama causal del submodelo de la población de bocachico.
Figura 6. Diagrama causal del submodelo de la población de bagres.
5.2.1.1 Ciclos de balance
El ciclo de balance B1, corresponde a las muertes de la población del departamento del
Cesar, que está determinada por la tasa de mortalidad y a medida que esta tasa es más
alta, las muertes aumentan y la población sufre disminución en su número de habitantes;
de igual manera el ciclo de balance B2 hace referencia a las muertes de la población,
específicamente a la población de pescadores artesanales en el departamento que
realizan su actividad extractiva en la ciénaga de la Zapatosa y el ciclo B3 representa la
disminución porcentual de los pescadores en meses de bajanza donde las capturas
bajas de pescado hacen que un porcentaje de la población de pescadores deje la
actividad pesquera (Figura 7).
Figura 7. Ciclos de balance de la población de personas. a) Población del Cesar; b)
Población de pescadores.
Los ciclos de balance B4, B7 y B10 corresponden a la disminución en la población de
otras especies de peces, población de bocachicos y población de bagres
respectivamente, por efecto de la captura por parte de los pescadores en sus faenas
(Figura 8).
a)
b)
Figura 8. Ciclos de balance 4,7 y 10 de las poblaciones de peces. a) Población de
otras especies; b) Población de bagres; c) Población de bocachico.
De igual manera los ciclos de balance B6, B9 y B12 corresponden respectivamente a
las mismas poblaciones de peces ya mencionadas, estos ciclos representan el aumento
en las capturas por parte de los pescadores, porque los peces quedan atrapados cuando
pasa la temporada de lluvia y son más susceptibles a ser capturados (Figura 9).
Figura 9. Ciclos de balance de las poblaciones de peces. a) Población de otras
especies; b) Población de bagres; c) Población de bocachico.
a) b)
a)
c)
b)
c)
Por otra parte, están los ciclos B5, B8 y B11 que corresponden a la disminución de estas
poblaciones de peces por efecto de la mortalidad natural, causada por diferentes
circunstancias y predadores diversos, que en este modelo no son tenidos en cuenta,
pero, esta mortalidad ha sido estimada por diferentes autores.
5.2.1.2 Ciclos de refuerzo
El ciclo de refuerzo R1, representa el aumento en la población del departamento del
Cesar por causa de los nacimientos, determinados por una tasa de natalidad, que, al
ser más alta, la población aumentara en mayor proporción, por su parte, el ciclo de
refuerzo R2 representa el aumento porcentual de los pescadores en meses de subienda
donde las capturas altas de pescado hacen que un porcentaje de la población de
pescadores ingrese a la actividad pesquera (Figura 10).
Figura 10. Ciclos de refuerzo de la población de personas. a) Población del Cesar; b)
Población de pescadores.
Los ciclos de refuerzo R3, R5 y R7 corresponden al aumento en la población de otras
especies de peces, población de bocachicos y población de bagres respectivamente,
por influencia de las tasas máximas de reproducción de estos grupos de peces y de la
a)
b)
densidad relativa, ya que estas poblaciones no pueden crecer de forma indefinida,
porque existen restricciones de espacio y alimento que regulan dicho crecimiento. De
igual manera, los ciclos de refuerzo R4, R6 y R8 (Figura 11) corresponden
respectivamente a las mismas poblaciones de peces ya mencionadas, haciendo
referencia a la entrada de peces a estas poblaciones de la ciénaga, debido a las
precipitaciones, que permiten la comunicación entre la ciénaga y otros cuerpos de agua
cercanos como son los ríos Cesar y Magdalena, otros caños asociados a estas cuencas
y pequeñas ciénagas cercanas.
Figura 11. Ciclos de refuerzo de las poblaciones de peces. a) Población de otras
especies; b) Población de bagres; c) Población de bocachico.
5.2.2 Formulación del modelo
5.2.2.1 Población de pescadores Teniendo en cuenta la población de pescadores registrada pare el año 2018, se estima
que esta población corresponde al 0,24% de la población del departamento. Dicha
población tiene dinámicas propias como natalidad y mortalidad, además, del ingreso o
salida de personas a la actividad pesquera de acuerdo a las épocas de subienda y
bajanza. La figura 12 muestra los niveles, flujos y variables de la población.
a) b)
c)
Figura 12. Diagrama de flujos y niveles de la población de pescadores.
La población de pescadores realiza la actividad extractiva de peces de forma artesanal,
en la que tienen unos costos operativos e ingresos por la venta del pescado, que les
permiten solventar los gastos que demanda su grupo familiar con la utilidad obtenida
con la pesca, además, para compilar la información económica de cada pescador, se
usan variables sombra, con el fin de tener los datos necesarios para el análisis, como lo
muestra la figura 13.
Figura 13. Variables de la situación económica de los pescadores.
Las ecuaciones respectivas para los niveles, flujos y variables ya mostradas que
interactúan con la población de pescadores aparecen reflejadas en la tabla 4.
Tabla 4. Ecuaciones en el diagrama de la población de pescadores.
Variable Ecuación Unidad Fuente Observaciones
Población del departamento del Cesar
INTEG (Nacimientos-Muertes-Proporción de pescadores)
Personas
Nacimientos Población del Cesar* Tasa de natalidad de la población
1/mes
Muertes Población del Cesar* Tasa de mortalidad de la población
1/mes
Proporción de pescadores
(población del Cesar*0.0024)/edad inicio pesca
Personas El porcentaje fue estimado de acuerdo a la población del cesar y a los pescadores registrado(0.24%)
Población de pescadores
INTEG (Nuevos pescadores +Pescadores por subienda - Muertes de pescadores - Pescadores por bajanza)
Personas
Pescadores por subienda
PULSE TRAIN(11, 3 , 12 , 36)*pescadores*porcentaje de adición a la actividad
Personas Encuesta Los meses para el pulso y su duración fueron sacados de la encuesta.
Pescadores por bajanza
PULSE TRAIN(3, 4, 12, 36)*pescadores*porcentaje de abandono de la actividad
Personas Encuesta Los meses para el pulso y su duración fueron sacados de la encuesta.
Gastos familiares
Gastos por familia*Población de pescadores
Pesos* Personas
Costo de la pesca
Población de pescadores*Costo operativo promedio mensual
Pesos*Personas
Ingresos totales
Ingresos por los bagres vendidos + Ingresos por los bocachicos vendidos + Ingresos por peces vendidos
Pesos
Utilidad Ingresos por pescador-costo operativo promedio mensual
Pesos
Dinero disponible total
Utilidad - Gastos familiares Pesos
5.2.2.2 Poblaciones de peces Las poblaciones de peces fueron representadas con 3 submodelos, debido a las
características de las especies y a las vedas de cada una, con el fin de poder probar las
vedas en las diferentes políticas. El primer submodelo representa la población de peces
compuesta por las especies: Andinoacara latifrons, Caquetaia kraussii, Curimata
mivartii, Hoplias malabaricus, Leporinus muyscorum, Plagioscion magdalenae,
Triportheus magdalenae y Piaractus brachypomus, que representan según la encuesta
el 40% de la captura (Figura 14). La población de peces está definida por la tasa de
reproducción y un aumento de la población por la entrada de nuevos individuos o
reclutas provenientes de otros cuerpos de agua gracias a la influencia de la
precipitación, el crecimiento de la población está limitado por la densidad relativa que
es definida por la capacidad máxima de peces de acuerdo al aérea de la ciénaga que
varía cada mes. La población disminuye por la mortalidad natural y por la captura que
está influenciada por la captura promedio que cada pescador en un mes, determinada
por la captura de cada faena y por el número de faenas realizadas al mes, de igual
manera para representar el impacto de los pescadores, la captura potencial debe ser
influenciada por la población de pescadores.
Ingresos por pescador
Ingresos totales/Población de pescadores
Pesos/Personas
Utilidad por pescador
Ingresos por pescador-Costo operativo promedio mensual
Pesos
Dinero disponible por pescador
Utilidad por pescador-Gastos por familia
Pesos
Gastos por familia
RANDOM UNIFORM(250000, 1000000, 0 )
Pesos Encuesta
Figura 14. Diagrama de flujos y niveles de la población de otras especies de peces.
Las ecuaciones para cada uno de los elementos del diagrama que representa a las
diferentes especies de peces de la ciénaga que no son bocachico ni bagres, aparecen
reflejadas en la tabla 5.
Tabla 5. Ecuaciones en el diagrama de la población que representa otras especies de
peces.
Variable Ecuación Unidad Fuente
Población de otras especies
INTEG (Población de peces que entra a la ciénaga +Tasa de eclosión de los peces-Mortalidad natural-Peces capturados -Captura adicional de peces)
Peces
Mortalidad natural
Población de otras especies de peces*Tasa de mortalidad
1/mes
Tasa de eclosión de los peces
Tasa máxima de reproducción de otras especies*Población de otras especies de peces*(1-Densidad relativa)
1/mes
Carga máxima de peces
Capacidad de carga*Área de la ciénaga de la Zapatosa
Peces/hectárea
Densidad relativa
Población de otras especies de peces/Capacidad máxima de peces
Peces/hectárea
Población de peces que entra a la ciénaga
Influencia de la precipitación en el crecimiento poblacional*Población de
Dmnl
El segundo submodelo (Figura 15) representa a la especie Prochilodus magdalenae,
que corresponde al 42% de la captura, presenta las mismas dinámicas que el diagrama
anterior, pero con valores diferentes propios para la especie en cuanto a reproducción,
mortalidad, peso promedio y precio por kilogramos.
otras especies de peces*(1-Densidad relativa)
Captura adicional de peces
DELAY FIXED(Población de peces que entra a la ciénaga, Época de aumento de captura, 0)
Dmnl
Peces capturados
Captura potencial en unidades de peces*Densidad relativa
Peces
Captura promedio por pescador
Captura promedio por faena por pescador*Numero promedio de faenas por pescador al mes
kilogramos
Captura promedio por faena por pescador
RANDOM NORMAL(2, 32, 11.5, 6.32, 0)
Kilogramos Encuesta
Captura potencial en unidades de peces
((Captura promedio mensual por pescador*Porcentaje de captura que corresponde a otras especies )/Peso promedio de los peces)*Población de pescadores
Peces
Kilogramos de pescado para comercializar
((Peces capturados + Captura adicional de peces)-Porcentaje de peces para autoconsumo)*Peso promedio de los peces
Kilogramos
Peso promedio de los peces
RANDOM NORMAL (0.006, 0.95,0.10002, 0.0403 ,0 )
kilogramos Acosta, 2019
Precio por kilogramo de pescado
RANDOM NORMAL( 400, 6000, 2297.7, 821.4, 0)
Pesos Encuesta
Ingresos por peces vendidos
Precio por kilogramo de pescado* Kilogramos de pescado para comercializar
Pesos*kilogramo
Figura 15. Diagrama de flujos y niveles de la población de bocachicos.
De la misma manera que el diagrama anterior, este presenta unas ecuaciones para cada
elemento como lo muestra la tabla 6.
Tabla 6. Ecuaciones del diagrama de la población de bocachicos.
Variable Ecuación Unidad Fuente
Población de bocachico
INTEG (Población de bocachico que entra a la ciénaga +Tasa de eclosión del bocachico-Captura adicional de bocachico-Bocachicos capturados-Mortalidad natural del bocachico)
Peces
Mortalidad natural del bocachico
Población de bocachico*Tasa de mortalidad del bocachico
1/mes
Tasa de eclosión del bocachico
Tasa máxima de reproducción del bocachico*Población de bocachico*(1-Densidad relativa del bocachico)
1/mes
Carga máxima de bocachico
Capacidad de carga de bocachico*Área de la ciénaga de la Zapatosa
Peces/hectárea
Densidad relativa del bocachico
Población de bocachico/Capacidad máxima de bocachico
Peces/hectárea
El ultimo submodelo (Figura 16) agrupa las especies de bagres
Pseudoplatystoma magdaleniatum, Pimelodus blochii y Sorubim cuspicaudus, que
representan el 18% de la captura. Presenta la misma dinámica ya mencionada con
cambios en los valores de reproducción, mortalidad, peso promedio y precio por
kilogramo, propios de estas especies.
Población de bocachico que entra a la ciénaga
Influencia de la precipitación en el crecimiento poblacional*Población de bocachico*(1-Densidad relativa del bocachico)
Dmnl
Captura adicional de bocachico
DELAY FIXED( Población de bocachico que entra a la ciénaga Época de aumento de captura, 0)
Dmnl
Bocachicos capturados
Captura potencial en unidades de bocachico*Densidad relativa del bocachico
Peces
Captura potencial en unidades de bocachico
((Captura promedio mensual por pescador*Porcentaje de la captura que corresponde a bocachico )/Peso promedio del bocachico)*Población de pescadores
Peces
Kilogramos de bocachico para comercializar
((Bocachicos capturados +Captura adicional de bocachico)-Porcentaje de bocachicos para autoconsumo)*Peso promedio del bocachico
Kilogramos
Peso promedio del bocachico
RANDOM NORMAL( 0.119 , 0.558 , 0.226 , 0.0741, 0)
Kilogramos Contreras, 2019
Precio por kilogramo de bocachico
RANDOM NORMAL( 1000, 4000, 2461.6, 585.1, 0)
Pesos Encuesta
Ingresos por bocachicos vendidos
Precio por kilogramos de bocachico* kilogramos de bocachico para comercializar
Pesos*kilogramo
Figura 16. Diagrama de flujos y niveles de la población de bagres.
Finalmente, las ecuaciones del último diagrama que representa a las especies de
bagres en la ciénaga se reflejan en la tabla 7.
Tabla 7. Ecuaciones del diagrama de la población de bagres.
Variable Ecuación Unidad Fuente
Población de bagres
INTEG (Población de bagres que entra a la ciénaga +Tasa de eclosión de los bagres-Captura adicional de bagres-Bagres capturados-Mortalidad natural de bagres)
Mortalidad natural de bagres
Población de bagres*Tasa de mortalidad de los bagres
1/mes
Tasa de eclosión de los bagres
Tasa máxima de reproducción de los bagres*Población de bagres*(1-Densidad relativa de los bagres)
1/mes
Carga máxima de bagres
Capacidad de carga de los bagres*Área de la ciénaga de la Zapatosa
Peces/hectárea
Densidad relativa de bagres
Población de bagres/Capacidad máxima de bagres
Peces/hectárea
Adicionalmente para la prueba de reproducción de comportamiento y el análisis de las
simulaciones se agregó la variable “Kilogramos totales para comercializar” que es
resultados de la suma de las variables “Kilogramos de bocachico para comercializar”,
“Kilogramos de bagre para comercializar” y “Kilogramos de pescado para comercializar”
como lo muestra la figura 17.
Población de bagres que entra a la ciénaga
Influencia de la precipitación en el crecimiento poblacional*Población de bagres*(1-Densidad relativa de los bagres)
Dmnl
Captura adicional de bagres
DELAY FIXED( Población de bagres que entra a la ciénaga , Época de aumento de captura, 0)
Dmnl
Bagres capturados
Captura potencial en unidades de bagres*Densidad relativa de los bagres
Peces
Captura potencial en unidades de bagres
((Captura promedio mensual por pescador*Porcentaje de la captura que corresponde a bagres)/Peso promedio de los bagres)*Población de pescadores
Peces
Kilogramos de bagre para comercializar
((Bagres capturados + Captura adicional de bagres)-Porcentaje de bagres para autoconsumo)*Peso promedio de los bagres
Kilogramos
Peso promedio de los bagres
RANDOM NORMAL(0.136, 2.25 , 0.50653 , 0.2965 , 0 )
Kilogramos Arias, 2019
Precio por kilogramo de bagres
RANDOM NORMAL(800, 4000, 2141.25, 730.5, 0)
Pesos Encuesta
Ingresos por los bagres vendidos
Precio por kilogramo de bagres* kilogramos de bagre para comercializar
Pesos*kilogramo
Figura 17. Variable "Kilogramos totales para comercializar".
5.2.3 Pruebas de validación
5.2.3.1 Prueba de reproducción de comportamiento
Esta prueba se realiza para ver el comportamiento del modelo y evaluar si puede
reproducir valores históricos en sus diferentes variables. En este caso se realizó con
valores reportados por diferentes instituciones de algunas de las variables del modelo.
Las variables empleadas fueron la población del departamento del Cesar y el total de
kilogramos capturados por los pescadores en la ciénaga. Debido a la ausencia de
muchos datos y a ciertas limitantes, entre estas, la disponibilidad de datos hasta el año
2016 para las variables área de la ciénaga y la precipitación, importante para la dinámica
de la población de peces, se tomó entonces la decisión de hacer la prueba con datos
entre los años 2012 y 2016, periodo de tiempo en el cual se reúne la mayor cantidad de
información para las diferentes variables.
Como ya se mencionó en el planteamiento del problema, no hay un seguimiento a la
población de pescadores de la ciénaga de la Zapatosa por parte de las instituciones y
por esta razón no existe una certeza de sus cambios a través del tiempo, sin embargo,
el Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE) tiene seguimiento de
las poblaciones de los departamentos y municipios de Colombia, es así, que para la
prueba se usó datos de la población del departamento del Cesar del periodo
comprendido entre el año 2011 y el 2016, tomando como dato para el primer mes del
2012 la población final del año anterior.
La otra variable que se usó fue “Kilogramos totales para comercializar” que comprende
la captura para comercialización de las diferentes especies de peces en la ciénaga. El
Servicio Estadístico Pesquero Colombiano (SEPEC) de la AUNAP, es el encargado de
llevar este tipo de datos, solo registran información desde el año 2012 hasta el año 2016
y no de forma completa, ya que hay únicamente datos para 46 meses en este periodo
de tiempo. En cuanto a los puntos donde se recolecta la información, son 3 puertos de
desembarque los usados por el SEPEC para la recolección de datos de los peces
desembarcados para comercializar. Cabe mencionar que la ciénaga de la Zapatosa
tiene un total de 22 puertos de desembarque según esta misma entidad excluyendo al
municipio de El Banco en el departamento del Magdalena, lo que corresponde al 13,6
% de los puertos. Por esta razón, para los valores iniciales de las poblaciones de peces,
población de pescadores y variables como el área de la ciénaga, fueron reducidos al
13,6 %, con el fin de representar estos datos en la calibración, debido a la ausencia de
datos en literatura para algunas variables, se tomaron datos de la encuesta para esta
simulación. Además, las poblaciones iniciales de los peces y las capturas de pescado
por día fueron estimadas según la capacidad de carga y el área inicial de la ciénaga en
la simulación, los valores iniciales se presentan en la tabla 8.
Tabla 8. Valores iniciales para la prueba de reproducción de comportamiento.
Variable Dato Unidad Fuente
Población del Cesar 979015 Personas DANE, 2011
Tasa de natalidad 0.005 1/mes DANE, 2018
Tasa de mortalidad 0.00341 1/mes DANE, 2018
Edad de inicio de la pesca 240 Mes Encuesta
Población de pescadores 344 Personas AUNAP, 2018
Porcentaje de adición a la
actividad
0.01 1/mes Encuesta
Porcentaje de abandono de la
actividad
0.01 1/mes Encuesta
Costo operativo promedio
mensual
120042 Pesos
colombianos
Encuesta
Numero promedio de faenas por
pescador al mes
25 Días Encuesta
Captura promedio por faena por
pescador
3.67 Kilogramos*día Estimado según
datos del
SEPEC,2018
Población de otras especies 11950000 Peces
Capacidad de carga 726 Peces Estimado de
(Lasso, et al.
2004)
Variable Dato Unidad Fuente
Tasa máxima de reproducción
de los peces
0.1 1/mes Ladino, 2012
Tasa de mortalidad 0.0074 1/mes Olaya, et al,2014
Porcentaje de peces para
autoconsumo
0.083 1/mes Encuesta
Peso promedio de los peces 0.10002 kilogramos Acosta, 2019
Época de aumento de la captura 7 Meses
Porcentaje de captura que
corresponde a otras especies
0.4 1/mes Encuesta
Precio promedio por kilogramo
de pescado
2297 Pesos Encuesta
Población Prochilodus
magdalenae
12123000 Peces
Capacidad de carga de
Prochilodus magdalenae
763 Peces Estimado de
Lasso, et al, 2004
Tasa máxima de reproducción
de Prochilodus magdalenae
0.05 1/mes Ladino, 2025
Tasa de mortalidad de
Prochilodus magdalenae
0.0063 1/mes Ladino, 2025
Porcentaje de Prochilodus
magdalenae para autoconsumo
0.083 1/mes Encuesta
Peso promedio de Prochilodus
magdalenae
0.226 Kilogramos Contreras, 2019
Porcentaje de captura que
corresponde a Prochilodus
magdalenae
0.42 1/mes Encuesta
Precio promedio por kilogramo
de Prochilodus magdalenae
2461 Pesos Encuesta
Población de bagres 5817900 Peces
Capacidad de carga de los
bagres
145 Peces Estimado de
Lasso, et al, 2004
Tasa máxima de reproducción
de los bagres
0.05 1/mes Ladino, 2012
Tasa de mortalidad de los
bagres
0.002132 1/mes Ladino, 2012
Porcentaje de bagres para
autoconsumo
0.083 1/mes Encuesta
Peso promedio de los bagres 0.50653 Kilogramos Arias, 2019
Porcentaje de captura que
corresponde a bagres
0.18 1/mes Encuesta
Precio promedio por kilogramo
de bagres
2141 Pesos Encuesta
Se realizó una comparación entre datos simulados y datos reales en términos de
patrones y con regresiones lineales de valores observados hacia previstos y calculado
el coeficiente de determinación como índice de precisión de las estimaciones (Tedeschi,
2011).
5.2.3.2 Prueba estructura
Se revisó la estructura del modelo con la opción “Ctrl +T” ofrecida por el software
VENSIM® PLE.
5.2.3.3 Prueba de sensibilidad
La prueba de sensibilidad se realiza para observar la capacidad que tiene el modelo de
reaccionar a diferentes valores extremos en algunas variables, permitiendo saber si el
modelo es sensible a cambios. Se usaron los valores de la calibración sin tener en
cuenta la reducción porcentual que se empleó para la reproducción de datos históricos.
Se utilizaron valores de 0,02 1/mes (alto) y 0,001 1/mes (bajo) para la “Tasa de natalidad
de la población”, se realizó la simulación y se reanudaron los valores iniciales, luego se
hizo el cambio de datos para la “Tasa de mortalidad de la población” empleando 0,01
1/mes (alto) y 0,0002 1/mes (bajo), y se observó cómo influyeron estos cambios en los
niveles “Población del departamento del Cesar”, “Población de pescadores” y en la
variable “kilogramos totales para comercializar”.
Luego de retomar los valores iniciales, se realizó el cambio en las variables “Tasa
máxima de reproducción del bocachico”, “Tasa máxima de reproducción de los bagres”
y “Tasa máxima de reproducción de otras especies”, usando los mismos datos para las
tres 0,7 1/mes (alto) y 0,0003 1/mes (bajo), después de la simulación, los variables
volvieron a su valor inicial y se realizó el cambio en las variables “Tasa de mortalidad”,
“Tasa de mortalidad del bocachico” y “Tasa de mortalidad de los bagres” a los valores
de 0,1 1/mes (alto) y 0,00004 1/mes (bajo), con el fin de observar el comportamiento en
los niveles de las “Población de otras especies de peces”, “Población de bocachico” y
“Población de bagres”, además del impacto en la variable “kilogramos totales para
comercializar”.
5.2.4 Simulaciones y políticas
La modelación se realizó de forma mensual a un horizonte de 120 meses (10 años),
iniciando en el mes 1, con un TIME STEP de 1 y con método de integración Euler. El
horizonte de simulación se definió teniendo en cuenta que los datos ambientales
utilizados estaban completos de forma mensual para este periodo de tiempo. Se simuló
en primera instancia la información recolectada por la encuesta y posteriormente se
simularon las diferentes políticas.
Los datos iniciales para simular los resultados de la encuesta aparecen reflejados en la
tabla 9. Los demás valores de variables que fueron tomados de fuentes secundarias y
de la encuesta ya se mostraron en la tabla 8 de las pruebas de validación.
Tabla 9. Valores iniciales para las simulaciones.
Variable Dato Unidad Fuente
Población del Cesar 1065670 Personas DANE, 2018
Población de
pescadores
2533 Personas AUNAP, 2018
Población de otras
especies
99502900 Peces
Población
Prochilodus
magdalenae
104574000 Peces
Población de bagres 44145000 Peces
Para todas las simulaciones en la variable denominada “Área de la ciénaga de la
Zapatosa” se usaron valores mensuales estimados a partir del modelo empleado por
Aristizabal, Víctor en el 2016 en su tesis de maestría titulada “Lineamientos hidrológicos
para la delimitación de humedales. casos de estudio: ciénaga de la Zapatosa y complejo
de esteros paz de Ariporo” tomando datos del Instituto de Hidrología, Meteorología y
Estudios Ambientales (IDEAM) para el tiempo de simulación y se ingresaron con la
función LOOKUP, que en español significa búsqueda, que se usa para ingresar una
serie de datos con una relación no lineal, en este caso van en función del tiempo, como
lo muestra la figura 18.
Figura 18. Valores mensuales en hectáreas del área de la ciénaga de la Zapatosa.
De igual manera, para la variable denominada “Precipitación”, se usaron datos de
valores mensuales del Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales
(IDEAM) para el mismo tiempo de simulación y con la función LOOKUP (Figura 19).
Figura 19. Valores mensuales en milímetros de precipitación en la ciénaga de la
Zapatosa.
Esta variable junto con otra denominada “Influencia de la precipitación en el crecimiento
poblacional” y los flujos “Población de bocachico que entra a la ciénaga”, “Población de
peces que entra a la ciénaga” y “Población de bagres que entra a la ciénaga”, fueron
agregados en la realización de las pruebas de validación en el diagrama de flujos y
niveles, y sumadas con sus respectivos ciclos en el diagrama causal que ya se mostró
en la conceptualización del modelo.
5.2.4.1 Política 1: Aplicación de las vedas
En esta política se aplicó la prohibición de pesca establecida por el gobierno colombiano
de la especie Prochilodus magdalenae durante los meses de mayo y junio como lo indica
el acuerdo 031 del 17 de mayo de 1991. De igual manera la prohibición de pesca en el
mes de mayo y el mes de septiembre para la especie Pseudoplatystoma magdaleniatum
según el acuerdo 09 de 1996 del Instituto Nacional De Pesca Y Acuicultura (INPA)
reglamentado Mediante resolución 0242 de 1996 del INPA, pero extendida para las
otras dos especies de bagres que componen esta población en el modelo. Para que sea
efectiva la política en la simulación, se agregó la función PULSE TRAIN ({start},
{duration}, {repeattime}, {end}), que en español traduce tren de pulsos, y es
precisamente para generar pulsos de un valor y un tiempo determinado que se repetirán
según se indique, dicha función se usó para las variables “Captura potencial en unidades
de bocachico” y “Captura potencial en unidades de bagres”, donde, start: indica el mes
de inicio, duration: los meses de duración del pulso, repeattime: identifica cada cuanto
se repite el pulso y end: el mes de finalización, multiplicado por la ecuación que da valor
a esas variables.
5.2.4.2 Política 2: “Guarda ciénagas”
Para este caso, se dejaron aplicadas las prohibiciones de pesca de la política 1,
adicionando para estos periodos de veda un pago de un Salario Mínimo Mensual Legal
Vigente a los pescadores por realizar labores de limpieza y cuidado de la ciénaga, este
salario corresponde a 828.116 pesos colombianos según portafolio en el 2018, y la
variable se denominó “Pago mensual por servicios” y se agregó donde lo muestra la
figura 20.
Figura 20. Ubicación de la variable "Pago mensual por servicios".
Para que el valor de esta variable solo se presente en los tiempos de veda se utilizó la
función PULSE TRAIN como en las variables de captura, y se multiplico por el valor del
salario; de igual manera se crea una variable llamada “Dinero para gastos familiares”,
que tiene la suma de la “Utilidad por pescador” y el “Pago mensual por servicios”.
5.2.4.3 Política 3: Sin pesca
En esta política los pescadores dejan de realizar la pesca artesanal y se dedican a otra
actividad por la cual recibirán un ingreso de un Salario Mínimo Mensual Legal Vigente.
Para lograrlo, se le dio valor de cero a las variables “Captura promedio mensual por
pescador” y “Costo operativo promedio mensual”, además, la variable “Pago mensual
por servicios” deja de tener la función PULSE TRAIN y pasa a tener un valor constante
de 828.116 pesos colombianos.
6. Resultados y discusión
6.1 Encuesta acuícola y pesquera artesanal del departamento del Cesar
De las 334 personas dedicadas a la pesca artesanal que fueron encuestadas el 96 %
fueron hombres y el 4 % mujeres, con una edad promedio de 44 años, donde la persona
con menos edad encuestada fue de 20 años y la mayor de 82 años. Según el sistema
de estadísticas regionales TERRIDATA del Departamento Nacional de Planeación en el
departamento del Cesar la población está distribuida 49,9% hombres y 50,1 % mujeres,
mientras el municipio de Chimichagua es un 53,6% de hombre y 46,4 % de mujeres.
Los encuestados que reportan ingresos familiares entre los 250 mil pesos y un millón
son el 67% y con ingresos menores a 250 mil pesos el 33%, de igual manera el 97 %
de los encuestados afirman tener gastos familiares entre 250 mil pesos y un millón de
pesos para un grupo familiar compuesto en promedio por 5 integrantes. El 99 % de los
pescadores encuestados respondió que se dedica a la pesca artesanal de forma
permanente, mientras el 1% solo lo hace por temporada. Su nivel educativo no es el
más alto, donde el 67% de los encuestados sabe leer y escribir, en cuanto al último nivel
educativo aprobado el 39% reporta haber cursado básica primaria, el 32% no reporta
estudios, el 19% afirma haber terminado básica secundaria y el 10% media técnica.
La edad promedio de inicio en la actividad de la pesca artesanal fue de 20 años, con un
valor mínimo de 5 años. Los encuestados afirmaron que en promedio su faena de pesca
dura 1 día, con un valor máximo de 4 días, y en promedio realizan 25 faenas en un mes
y respondieron que en promedio el 92 % de esa captura por faena se destina para la
comercialización y el 8 % lo destinan para el autoconsumo. De igual manera los
encuestados respondieron que en promedio capturaban 11,5 kilogramos de pescado
por faena con un valor mínimo de 2 kilogramos y un máximo de 21 kilogramos, con una
desviación entandar de 6,32 kilogramos. Estos valores son más altos a los reportados
por el monitoreo pesquero realizado por De Turris, et al (2018) con una captura por
faena alrededor de los 4,2 kilogramos. La composición de dicha captura se muestra en
la figura 21.
Figura 21. Composición de la captura según la población encuestada.
Es de resaltar la importancia del bocachico, que representa el 42 % de captura, seguidos
de la mojarra lora con el 13 % y del nicuro, la cachama, el comelón y el blanquillo, cada
uno representando el 8 %. Agrupando todas las especies consideradas como bagres
suman un total del 18% de la captura y las demás especies (excluyendo el bocachico)
completan un total del 40% de la pesca en la ciénaga. Estos resultados coinciden con
lo reportado por el SEPEC en 2016, donde el bocachico era la especie más capturada
representando cerca del 65 %, también De Turris y colaboradores en el 2018 en su
documento “Diagnóstico integral de la actividad pesquera en la Ciénaga de la Zapatosa
norte de Colombia” reportan para la ciénaga de la Zapatosa que el bocachico representa
el 56,7% de la pesca.
El 87 % de los encuestados respondió que la venta del pescado se realiza en kilogramos
y el 13 % afirmó que la unidad de venta es la arroba. El precio promedio general por
kilogramo según los encuestados es de 4.624 pesos, pero si lo dividimos por especies,
tenemos que el promedio del precio del kilogramo de bocachico está en 2.461 pesos,
3,5%
8%
8%
2%
2%
42%
13%
4%
8%
1%
8%
0,5%
Triportheus magdalenae Leporinus muyscorum
Pimelodus blochii Curimata mivartii
Pseudoplatystoma magdaleniatum Prochilodus magdalenae
Caquetaia kraussii Plagioscion magdalenae
Piaractus brachypomus Andinoacara latifrons
Sorubim cuspicaudus Hoplias malabaricus
con un valor mínimo de mil pesos y un máximo de 4 mil pesos, el promedio del precio
para el kilogramo de los bagres es de 2.141 pesos y el de las otras especies en 2.297
con un valor máximo de 6 mil pesos.
Referente a los costos de la actividad pesquera el 76% de los encuestados reportaron
como principal arte de pesca el trasmallo, valor cercano al reportado por De Turris, et al
(2018) donde esta arte de pesca es empleada por un 81,2% de los pescadores. Por otra
parte, diferentes encuestados no respondieron algunas preguntas porque no
contabilizan o no tienen presente dichos costos, pero de las respuestas obtenidas se
tiene que: las preguntas con menor número de respuestas fueron el costo del
combustible y el costo de la mano de obra, con 9 y 13 respuestas respectivamente, el
promedio para estos costos fue de 34.222 pesos para el combustible y de 15.348 pesos
para la mano de obra. Por otra parte, el costo del arte de pesca contó con 302 respuesta,
el costo del hielo con 180 y el costo de la embarcación con 190 respuestas. El promedio
del costo del arte de pesca fue de 21.226 pesos, el del hielo fue de 2.755 pesos y el
promedio del costo de la embarcación fue den 368.178 pesos. Finalmente 71 personas
respondieron sobre el costo del arriendo de la embarcación, que en promedio fue de
29.866 pesos.
En cuanto a la normativa pesquera se refiere, el 99 % de los encuestados, afirmó que,
si conoce los periodos de veda, sin embargo, en cuanto al cumplimiento de los tiempos
de veda, el 99 % de los pescadores respondió que no los respeta y que siguen pescando
las especies vedadas en dichos periodos.
6.2 Pruebas de validación
6.2.1 Prueba de reproducción de comportamiento
Se evaluó la capacidad que tiene el modelo para reproducir datos históricos en
diferentes variables. La comparación de la simulación de la población del departamento
del Cesar se muestra en la figura 22, con un coeficiente de determinación (R cuadrado)
de 0.9921.
Figura 22. Calibración de la población del departamento del Cesar.
En la figura 23, se muestra el resultado de la simulación para la captura total en
kilogramos de pescado, con un coeficiente de determinación (R cuadrado) de 0.29, pero
al agrupar los datos por promedios en temporadas de 3 meses, el R cuadrado subió a
0.5516.
Figura 23. Calibración del total de kilogramos capturados para comercializar.
A pesar de que hay vacíos en la información más preciso cerca de un 23,3% de datos
faltantes para los kilogramos capturados para la zona sumado a que la autoridad
pesquera no toma registros en todos los puertos como ya se mencionó en el punto
5.2.3.1, esta situación no es exclusiva de la zona, como lo afirman Campling, Havice, &
940000
950000
960000
970000
980000
990000
1000000
1010000
1020000
1030000
1040000
1050000
Enero Diciembre Diciembre Diciembre Diciembre Diciembre
2012 2013 2014 2015 2016
Población del Cesar Simulación
0
20000
40000
60000
80000
100000
120000
140000
En
ero
Mar
zo
May
o
Juli
o
Sep
tiem
bre
No
vie
mb
re
En
ero
Mar
zo
May
o
Juli
o
Sep
tiem
bre
No
vie
mb
re
En
ero
Mar
zo
May
o
Juli
o
Sep
tiem
bre
No
vie
mb
re
En
ero
Mar
zo
May
o
Juli
o
Sep
tiem
bre
No
vie
mb
re
En
ero
Mar
zo
May
o
Juli
o
Sep
tiem
bre
No
vie
mb
re
2012 2013 2014 2015 2016
SEPEC-AUNAP(Kg) Simulación(Kg)
McCall Howard (2012) en la ciencia pesquera en la mayoría de los casos se trabaja con
datos incompletos sobre capturas de buques en el caso de la pesca mariana y también
de las reportadas en diferentes puertos tanto continentales como marinos.
6.2.2 Prueba de estructura
Se verificó la estructura del modelo, el software mostró que las variables “Dinero
disponible total”, “Dinero disponible por pescador” y “Kilogramos totales para
comercializar” no son usadas en el modelo, debido a que recopilan información
resultante de la simulación para realizar un mejor análisis. A estas variables se les activo
en su ecuación la opción “Supplementary” para que el software las reconozca en la
función ya mencionada. En la figura 24 se muestra la verificación de la estructura del
modelo.
Figura 24. Prueba de estructura del modelo en el software VENSIM® PLE.
6.2.3 Prueba de sensibilidad
En la prueba de sensibilidad se cambiaron los valores de las variables “Tasa de
natalidad de la población” y “Tasa de mortalidad de la población” por valores altos y
bajos, como ya se explicó en la metodología. En la figura 25, se muestra cómo afecta
estos cambios al nivel “Población del departamento del Cesar”.
Figura 25. Efecto de la prueba de sensibilidad en el nivel “Población del departamento
del Cesar".
Este nivel muestra sensibilidad, que cambia si se modifican los valores de variables
auxiliares que lo afectan directamente. Otro nivel que es afectado directamente por
estas variables es el de la población de pescadores, de igual forma mostró variación de
acuerdo a los cambios, como se observa en la figura 26.
Figura 26. Efecto de la prueba de sensibilidad en el nivel “Población de pescadores".
Al aumentar o disminuir las tasas de natalidad y mortalidad que afectan la población que
ejerce presión sobre un recurso natural como son los peces, se espera cambios en los
kilogramos capturados, en la figura 27 se muestra el efecto de los cambios
mencionados.
Figura 27. Efecto de la prueba de sensibilidad en la variable “Kilogramos totales para
comercializar".
Al contrario de la población de pescadores y del departamento del Cesar, la variable
“Kilogramos totales para comercializar” cambio poco, debido a que es afectada por más
variables como “Captura promedio mensual por pescador”, “Numero promedio de
faenas por pescador al mes” y otras variables que afectan a las poblaciones de peces,
que mantuvieron sus valores y por esta razón no mostró sensibilidad alta frente a los
cambios realizados.
También en esta prueba de sensibilidad se realizaron cambios en las variables “Tasa
máxima de reproducción del bocachico”, “Tasa máxima de reproducción de los bagres”,
“Tasa máxima de reproducción de otras especies”, “Tasa de mortalidad”, “Tasa de
mortalidad del bocachico” y “Tasa de mortalidad de los bagres”, como se detalló en la
metodología. En la figura 28 se muestra el efecto de dichos cambios en el nivel
“Población de otras especies”.
Figura 28. Efecto de la prueba de sensibilidad en el nivel "Población de otras
especies".
A pesar de mostrar ser sensible, el crecimiento en este nivel está restringido por la
densidad impidiendo crecimientos exponenciales o lineales, ya que los peces viven en
un hábitat con un área que impide ese crecimiento desbordado de las poblaciones y una
capacidad de carga en el cuerpo de agua, que para este modelo solo está determinada
por el área y la densidad natural de las especies que ya ha sido estudiada por otros
autores, esta situación ocurre de igual manera en los niveles “Población de bocachico”
y “Población de bagres” como se muestra en las figuras 29 y 30.
Figura 29. Efecto de la prueba de sensibilidad en el nivel "Población de bocachico".
Figura 30. Efecto de la prueba de sensibilidad en el nivel "Población de bagres".
Finalmente se revisó el efecto de los cambios realizados en la variable “Kilogramos
totales para comercializar” (Figura 31), que mostró mayor sensibilidad a estas variables
de las poblaciones de los peces que a las mencionadas en la primera parte de esta
prueba, sin embargo, esta variable tiene poca sensibilidad a una sola variable y por el
contrario es afectada por muchas como ya se afirmó anteriormente.
Figura 31. Efecto de la segunda parte de la prueba de sensibilidad en la variable
"Kilogramos totales para comercializar".
6.3 Simulaciones y políticas
Para entender las simulaciones es necesario aclarar, que el modelo presenta ciertos
límites, en primer lugar, no toma en cuenta las actividades antrópicas adicionales que
generan un impacto en la ciénaga de la Zapatosa y que pueden afectar de una u otra
manera el sistema pesquero, como son la ganadería, la deforestación y la
contaminación. De igual manera, no se mide la pesca en cuerpos de agua cercanos,
como en el río Magdalena cerca al municipio de El Banco, que también influencia lo que
pueda pasar en la ciénaga. Además, en el modelo no se toma en encueta el fenómeno
de la migración de personas de Venezuela a Colombia en el último año, que afecta la
dinámica de la población de personas, más aun, que el departamento del Cesar recibe
un número considerable de migrantes venezolanos. En la parte económica no se tuvo
en cuenta elementos como la depreciación de la moneda, el aumento de la inflación, el
aumento anual del salario mínimo y del costo de vida, dado que existe poca información
sobre variación de precios e insumos propios de la pesca artesanal para esa zona.
Por otro lado, la falta de datos en algunas variables hizo que el único registro fuera el
obtenido a través de la encuesta, impidiendo una comparación de lo reportado por los
pescadores. A pesar de esto, la estructura del modelo logra representar el sistema
pesquero, en sus componentes mayoritarios, a pesar de que se asume diferentes
criterios como:
Todos los pescadores se esfuerzan igual y pescan en periodos de tiempo
iguales.
Los pescadores no realizan selección de los peces y por lo tanto no devuelven
ningún pez a la ciénaga.
Los pescadores usan el mismo arte de pesca y no se hace diferencia en las artes
de pesca.
Las especies agrupadas como bagres, presentan los mismos datos
reproductivos del bagre rayado (Pseudoplatystoma magdaleniatum).
Las especies agrupadas en la población de otras especies presentan los mismos
datos reproductivos de mojarra amarilla (Caquetaia kraussii).
La tasa de mortalidad de los pescadores es igual a la tasa de mortalidad de la
población del departamento del Cesar.
6.3.1 Simulación de los datos de la encuesta
A pesar, de estas limitaciones y supuestos, la simulación con los datos obtenidos de la
encuesta y otros trabajos de investigación realizados en la zona por diferentes autores,
muestran el crecimiento de la población del departamento (Figura 32) como se ha venido
presentando en los últimos años según los datos del DANE y como se vio en la
calibración.
Figura 32. Nivel "Población del departamento del Cesar" en la simulación de los datos
de la encuesta.
En lo que respecta a la población de pescadores muestra variaciones como las
reportadas por la comunidad, de entrada y salida de personas a la actividad pesquera,
de igual manera Aguilera en el año 2011 afirma que en las ciénagas existen pescadores
por temporada que aprovechan la subienda, además, al contrastar con la precipitación,
se aprecia como cuando las precipitaciones van disminuyendo ingresan pescadores al
sistema para aprovechar la acumulación de peces debido a la disminución del nivel del
agua, como se ve en la figura 33.
Figura 33. Nivel "Población de pescadores" y la variable “Precipitación” en la
simulación de los datos de la encuesta.
En la parte de capturas, los kilogramos totales para comercializar son variables como lo
reporta Viloria (2008) quien afirma que la producción pesquera no es constante durante
el año, en la simulación se muestra que las capturas presentan este comportamiento
(Figura 34). Al contrastar con la precipitación se observa que unos meses luego de
temporadas de lluvia considerables y al comenzar a bajar el nivel de la ciénaga, los
kilogramos capturados para comercializar tienen picos altos conocidos como épocas de
subienda.
Figura 34. Variable "Kilogramos totales para comercializar" y la variable “Precipitación”
en la simulación de los datos de la encuesta.
Esta característica en el ecosistema que hace que la extracción del producto pesquero
sea cambiante, se ve reflejada en el dinero que los pescadores tienen disponibles
después de solventar los costos de salir a pescar y de responder por los gastos de su
familia, se evidencia que en diferentes meses del año no logran tener el dinero suficiente
para cubrir los gastos de su familia teniendo un balance negativo en la variable “Dinero
disponible por pescador” como se observa en la figura 35.
Figura 35. Variable "Dinero disponible por pescador" en la simulación de los datos de
la encuesta.
Este fenómeno es reportado por Viloria en el 2008, quien, además, asegura que los
pescadores se deben endeudar constantemente para poder cubrir los gastos de su
familia y que esta situación evita que exista un avance en su economía familiar,
encerrando a esta población en un ciclo de permanente endeudamiento.
Las capturas por parte de los pescadores afectan las poblaciones de peces, y para
efectos de análisis se separaron las especies de peces en grupos, el primer grupo
denominado “Población de otras especies de peces” aglomera diferentes especies
como ya se explicó en el punto 5.2.2.2, en la figura 36 se observa la disminución de esta
población de peces por la pesca artesanal, así como lo menciona Camargo & Petrere
en el 2004 en su modelo de dinámica de sistemas para el manejo de la pesquería en el
embalse Tucuruí en Brasil, donde las poblaciones de peces bajan por la presión
pesquera.
Figura 36. Nivel “Población de otras especies de peces" en la simulación de los datos
de la encuesta.
Por su importancia económica en la región y su alto porcentaje de captura según el
SEPEC de la AUNAP (2016), el bocachico (Prochilodus magdalenae) esta en un nivel
aparte de las demás especies, ya que se evidencia el efecto de la pesca artesanal en
su poblacion, que bajo rapidamente a través del tiempo de simulacion como se refleja
en la figura 37.
Figura 37. Nivel “Población de bocachico" en la simulación de los datos de la
encuesta.
El último nivel de población de peces, es el que representa a las poblaciones de bagres,
que tienen una importancia económica considerable por su tamaño y el sabor de su
carne, sin embargo, su captura es menor con respecto al bocachico. Al igual que en las
poblaciones anteriores, en la figura 38 se evidencia la disminución causada por la pesca
y la mortalidad natural, aunque con unas leves recuperaciones de las poblaciones,
debido a la entrada de peces a la ciénaga en época de lluvia, un poco más evidentes
que en las poblaciones de bocachico y de otras especies.
Figura 38. Nivel “Población de bagres" en la simulación de los datos de la encuesta.
Adicionalmente se agregó una variable auxiliar que compila la suma de los niveles para
observar el comportamiento de toda la población de peces, en la figura 39 se observa
el comportamiento de la población de peces contrastado con el de la población de
pescadores.
Figura 39. Comportamiento de la población total de peces y la población de
pescadores en la simulación de los datos de la encuesta.
Teniendo en cuenta que el modelo tiene variables propias de la ciénaga de la Zapatosa,
por fenómenos y eventos que ocurren tanto a nivel ambiental como antrópico, no se
puede alejar del comportamiento típico de otros sistemas pesqueros que también tienen
sus particularidades. En este caso, la población de pescadores va creciendo a través
del tiempo, mientras la población de peces va en disminución en gran medida por el
aumento de la extracción del recurso pesquero al existir más pescadores. Este
comportamiento es similar al registrado por el modelo de Garrity (2011), donde se
trabaja a los peces en biomasa y a los pescadores en unidades pesqueras como
embarcaciones, el comportamiento inicial de dicho modelo antes de proponer políticas
de manejo, muestra que al aumentar las embarcaciones hay una disminución progresiva
de la biomasa de peces.
6.3.2 Política 1: Aplicación de las vedas
La aplicación de vedas se introdujo al modelo con la funcion PULSE TRAIN, como se
mencionó en la metodología, en la figura 40 se observa la captura con valor de cero de
la especie Prochilodus magdalenae para los meses de mayo y junio en toda la
simulación, al compararlo con los resultados base de la encuesta se observa que la
aplicación de la veda coincide con los picos más altos de captura de esta especie.
Figura 40. Capturas de bocachico con aplicación de veda contrastado con la simulación de línea base.
De igual manera se aplicó la veda para el grupo poblacional de los bagres en los meses
de mayo y septiembre, en la figura 41 se evidencia el efecto de la veda en los kilogramos
capturados de este grupo de peces durante a simulación, comparado con la línea base
se evidencian unos picos altos de captura en esta y que con la veda no existirían.
Figura 41. Capturas de bagres con aplicación de veda contrastado con la simulación de línea base.
La aplicación de dichas restricciones a la pesca, causa efectos en la captura total de los
pescadores para comercializar, ya que se muestra un desplome en los kilogramos
capturados especialmente en mayo, que es el mes donde existe vedas para dos grupos
de poblaciones de peces, además, que en general los kilogramos para comercializar
son menos al contrastarlos con la simulación de los datos base como se observa en la
figura 42.
Figura 42. Kilogramos totales para comercializar con aplicación de vedas contrastado con la simulación de línea base.
En cuanto al total de la población de peces, la política de aplicación de vedas genera
una leve recuperación en esta, sin embargo, la tendencia sigue siendo hacia su
disminución como se observa en la figura 43.
Figura 43. Comportamiento de la población total de peces con la aplicación de vedas contrastado con la simulación de línea base.
Esa disminución en los kilogramos capturados genera repercusiones a nivel económico,
en la figura 44 se muestra en términos generales una disminución en el dinero disponible
por pescador, situación que se esperaba ocurriera ya que no existe ningún tipo de
subsidio para las épocas de veda.
Figura 44. Dinero disponible por pescador con aplicación de vedas contrastado con la simulación de línea base.
.
6.3.3 Política 2: “Guarda ciénagas” En la segunda politica se mantienen las mismas vedas por lo que no hay un cambio en
las capturas, pero, se adicionó un pago para los meses de veda correspondiente a un
salario minimo mensual legal vigente, denominado “Pago mensual por servicios” como
lo muestra la figura 45.
Figura 45. Pago mensual por servicios de "Guarda ciénagas" en tiempos de veda.
La aplicacion de este pago mensual por realizar actividades referentes al cuidado del
ecosistema como reforestacion y destaponamiento de caños, genera una leve mejora
en el dinero disponible por pescador con más picos altos de dinero para ahorrar como
lo evidencia la figura 46.
Figura 46. Dinero disponible por pescador como "Guarda ciénagas" contrastado con la simulación de línea base.
6.3.4 Política 3: Sin pesca
En esta política no se realiza actividad pesquera, en la figura 47 se muestran las
capturas totales con valor cero durante toda la simulación.
Figura 47. kilogramos totales para comercializar sin actividad pesquera contrastado con la simulación de línea base.
El hecho de que los pescadores no realicen su actividad estractiva genera efectos en
las poblaciones de peces, en la figura 48, se muestra el comportamiento del total de la
poblacion de peces, que al compararlo con los datos de la encuesta, se evidencia una
diferencia amplia. Si bien, existe una disminucion en la población, es necesario resaltar
que el valor inicial de esta para la simualcion es una estimación de acuerdo a la
capacidad de carga, ademas existe un proceso de mortalidad natural y un efecto
climático por parte de la precipitación y la disminución del área de la ciénaga que causa
fluctuaciones en la población de peces.
Figura 48. Comportamiento de la población total de peces sin actividad pesquera contrastado con la simulación de línea base.
Al no salir a pescar, el costo operativo promedio mensual que trae consigo la actividad
es cero en toda la simulación (Figura 49).
Figura 49. Costo operativo promedio mensual sin actividad pesquera contrastado con
la simulación de línea base.
Los pescadores al dedicarse a otra actividad, reciben un pago fijo correspondiente a
un salario mínimo, en la figura 50 se muestra este pago durante toda la simulación,
como único ingreso monetario para esta población.
Figura 50. Ingreso mensual de los pescadores sin actividad pesquera contrastado con la simulación de línea base.
En cuanto a lo que respecta a los gastos familiares, se dejó el intervalo de gastos
reportado por los pescadores en la encuesta, por esta razón el dinero disponible por
pescador sigue siendo variable a lo largo de la simulación a pesar de existir un ingreso
constante en esta política (Figura 51).
Figura 51. Dinero disponible por pescador sin actividad pesquera contrastado con la simulación de línea base.
6.3.5 Comparación de las políticas
La aplicación de diferentes políticas para el sistema pesquero de la ciénaga de la
Zapatosa mediante la dinámica de sistemas permite observar el panorama de diferentes
variables involucradas en la pesca, entre estas variables se destaca los kilogramos de
pescado para comercializar que es medida por las autoridades estatales en los puertos
de desembarco. Es así que con la política sin pesca no se registran kilogramos de
pescado, por otra parte, las políticas 1 y 2 que corresponden a la aplicación de vedas y
a “Guarda ciénagas”, respectivamente, existe una disminución en los kilogramos de
pescado para comercializar con respecto a los datos provenientes de las fuentes de
información, además, no se presentan picos altos de captura como si ocurre en la
simulación de los datos de la encuesta (Figura 52).
Figura 52. Variable "Kilogramos totales para comercializar" en las diferentes políticas.
Esta presión pesquera causa disminución de las poblaciones naturales de peces. En las
distintas políticas este efecto negativo es diferente debido al manejo de la actividad
extractiva, en el grupo poblacional que en el modelo representa diferentes especies de
peces, a las cuales no se les aplicaron vedas, es notoria la diferencia entre la población
impacta por la pesca y la población que no sufre presión pesquera (Figura 53- a)). Por
otra parte, la población de bocachicos y el grupo poblacional que representa a los bagres
en el modelo, presentan una leve recuperación en las políticas 1 y 2 que presentan
épocas de veda (Figura 53 – b) y c))
Figura 53. Comportamiento de las poblaciones de peces en las diferentes políticas: a)
Población de otras especies; b) Población de bocachico; c) Población de bagres.
Se hace necesario realizar un análisis de las temporadas de veda, para que en la
práctica logren una verdadera recuperación de las poblaciones de peces, si bien las
poblaciones de peces no se vieron afectas en la política 3, esta política no es fácil de
lograr en el corto ni en el mediano plazo, sumándole que la actividad pesquera en la
zona es más que sólo una forma de ganar dinero, es un estilo de vida y hace parte de
las raíces culturales de la región. Del mismo modo, seguir pescando de manera
constante sin darle descanso a las poblaciones de peces, proporciona una presión al
recurso que cada año va disminuyendo y que en un largo plazo no se podrán hacer
capturas que comercialmente sean viables, además, progresivamente las capturas se
irán reduciendo y las subiendas serán más escasas y con menores volúmenes de
pescado.
En lo que respecta al dinero disponible para cada pescador y teniendo en cuenta que
los gastos familiares en el modelo corresponden a un intervalo, en todas las políticas el
valor es cambiante a lo largo de la simulación y presenta valores negativos en diferentes
meses. En la política 3 por presentar un ingreso constante, los valores negativos son
menos y es menos variable el dinero disponible, sin embargo, la política 2 presenta más
meses con dinero disponible que la política 1 y que la simulación con datos de la
encuesta como lo muestra la figura 54.
a)
c)
b)
Figura 54. Comportamiento del dinero disponible por pescador en las diferentes políticas.
Es preciso realizar un manejo del recurso pesquero en la ciénaga de la Zapatosa, sin
embrago, la solución no es sólo imponer vedas o restricciones en la pesca sin presentar
alternativas a los pescadores. En la política 1, se puede ver el efecto negativo en la
economía familiar y esto ocasiona que se presente omisión a las normas, con el fin de
llevar alimento y sustento a su grupo familiar, como ocurre en la actualidad y como fue
manifestado en la encuesta. Por consiguiente, una política que genera soluciones a
corto y mediano plazo, ocasionando mejorías no solo en los ingresos económicos de
las personas, si no también, una leve recuperación de las poblaciones de peces es la
política 2, a pesar de que en el modelo no se miden los efectos positivos de las
actividades de limpieza y cuidado de la ciénaga.
7. Conclusiones
El sistema pesquero artesanal de la ciénaga de la Zapatosa en el departamento del
Cesar ocasiona presión sobre el ecosistema, donde un alto porcentaje de personas
tiene como principal fuente de ingresos la actividad pesquera, con ingresos bajos y
gastos familiares variables de acuerdo al tamaño de su grupo familiar, alrededor del 8%
de la captura es destinada para el consumo en la familia y las especies más
aprovechadas son el bocachico (Prochilodus magdalenae), el bagre rayado
(Pseudoplatystoma magdaleniatum), el nicuro o barbul (Pimelodus blochii) y el
blanquillo (Sorubim cuspicaudus), que en conjunto suman el 60% de la captura en la
zona.
La estructura dinámica del sistema pesquero artesanal de la ciénaga de la Zapatosa
muestra una influencia alta de un factor ambiental como la precipitación sobre las
poblaciones de peces en este ecosistema, y por consiguiente un efecto en las capturas
de los pescadores, además, se evidencia el efecto negativo de la actividad pesquera en
las poblaciones de peces en la ciénaga.
El modelo de dinámica de sistemas diseñado para evaluar el sistema pesquero
artesanal de la ciénaga de la Zapatosa mostró la capacidad de reproducir el
comportamiento de los valores históricos de la población del departamento del Cesar y
de los kilogramos de peces capturados para comercialización, a pesar, de que para la
segunda variable el (R cuadrado) fue mucho menor, es necesario resaltar que los datos
disponibles tienen vacíos en 14 meses de los 60 meses usados para la prueba, es decir,
un 23,3% de datos faltantes, teniendo en cuenta esta situación de falta de datos en la
zona el (R cuadrado) de 0,29 y de 0,5516 para los datos agrupados por tres meses es
aceptable.
El modelo presenta los fenómenos reportados por diferentes autores para este sistema
pesquero, donde en primer lugar, mostró la disminución de las poblaciones de peces de
la ciénaga debido a la presión ejercida por la pesca artesanal, en segundo lugar, se
evidencia la estacionalidad de la pesca artesanal y como varían los volúmenes de
pescado capturado a lo largo de cada año, por último, el efecto de dicha estacionalidad
que genera ingresos variables para las familias de los pescadores lo que impide la
posibilidad de ahorro y que el dinero sea suficiente para solventar los gastos familiares
en diferentes meses del año.
Al comparar los aspectos económicos de los pescadores y el estado de las poblaciones
de peces, en las 3 políticas evaluadas para el sistema pesquero artesanal es evidente
que se debe hacer un manejo de la pesca y aplicar tiempos de veda que permitan la
recuperación de las poblaciones naturales de peces, pero también es necesario
desarrollar alternativas económicas para los pescadores y sus familias, ya que, al
respetar las vedas, sus ingresos disminuyen considerablemente y no se incentiva el
respeto por la norma como lo mostró la política 1. La política 2: referente a los “Guarda
ciénagas” que nació de la comunidad se presenta como la mejor alternativa de manejo
a corto y mediano plazo, existiendo una recuperación leve de las poblaciones de peces
a pesar de que la tendencia de estas es a seguir bajando, pero no se afecta la economía
familiar de los pescadores.
8. Recomendaciones
Para tener una mejor aproximación a la realidad se hace necesario incluir otras
perturbaciones antrópicas presentes en el humedal como la ganadería, la actividad
agrícola y la construcción de carreteras, que permitan tomar decisiones políticas que no
solo regulen la pesca si no también estas actividades que afecten a la ciénaga.
Es preciso hacer un análisis a las temporadas de veda, para que sean más eficientes y
logren una recuperación significativa de las poblaciones de peces, se deben hacer
simulaciones en periodos de tiempo mayores, generar una política de veda total en dos
o tres meses del año, como ocurre en la cuenca del Orinoco en Colombia, pero
presentando alternativas para los pescadores en ese periodo de tiempo donde la pesca
sea prohibida. Plantear políticas donde los pescadores pasen a realizar actividades
productivas como la acuicultura a escala familiar en un periodo del año, mientras en el
otro periodo se dedican a la pesca y también donde se dediquen de forma permanente
a esta promisoria actividad productiva.
9. Referencias
Ackoff, R. (1994). Systems thinking and thinking systems. System Dynamics Review,
175-188
Acosta, A. L., Ortiz, C., Corrales, E., Sarmiento, A., Nieto, O., Restrepo, S., Pena, A.,
Niño, L., & Pinzón, A. (2015). La Caracterización Socioecológica de Tres Ventanas
de Estudio: Ciénaga de Zapatosa, Ciénaga de La Virgen, Humedales de Paz de
Ariporo & Hato Corozal. Bogotá, D. C. Colombia.
Acosta Murgas, L. A. (2019). Impacto ecológico de la contaminación orgánica en la
dinámica de la comunidad íctica en la ciénaga de Zapatosa (Tesis de maestría),
Universidad Nacional de Colombia-Sede Palmira.
Aguilera Díaz, M. M. (2011). La economía de las ciénagas del Caribe colombiano. Banco
de la Republica de Colombia.
Alcaldía de Chimichagua. (2006). Plan de Desarrollo Municipal 2006-2007.
Chimichagua: un territorio en marcha, Chimichagua, p. 38
Andrade, H., Dyner, I., Espinosa, A., López, H., & Sotaquirá, R. (2001). Pensamiento
Sistémico: Diversidad en búsqueda de unidad. Bucaramanga: Ediciones
Universidad Industrial de Santander.
Aracil, J., & Gordillo, F. (1995). Dinámica de sistemas (pp. 10-12). Madrid: Isdefe
Arias Arias, P. (1988). Artes y métodos de pesca en aguas continentales de América
Latina (No. CIDAB-SH1-F62c-4). Organización de las Naciones Unidas para la
Agricultura y la Alimentación.
Arias Vanegas, E. J. (2019). Variación espacio-temporal en la concentración de
mercurio del bagre rayado Pseudoplatystoma magdaleniatum en la ciénaga de
Zapatosa (Tesis de maestría) Universidad Nacional de Colombia-Sede Palmira.
Aristizábal Murillo, V. M. (2016). Lineamientos hidrológicos para la delimitación de
humedales. Casos de estudio: Ciénaga de la Zapatosa y Complejo de Esteros Paz
de Ariporo (tesis de maestria) Universidad Nacional de Colombia-Sede Manizales.
Camargo, S. A. F. D., & Petrere Jr, M. (2004). Análise de risco aplicada ao manejo
precaucionário das pescarias artesanais na região do reservatório da UHE-Tucuruí
(Pará, Brasil). Acta Amazonica, 473-485.
Campling, L., Havice, E., & McCall Howard, P. (2012). The political economy and
ecology of capture fisheries: market dynamics, resource access and relations of
exploitation and resistance. Journal of agrarian change, 12(2‐3), 177-203.
Cenek, M., Franklin, M., Trammell, E. J., & Dahl, S. (2017). How will the Kenai fisheries
respond to changing environmental conditions: Scenario based studies of coupled
socio-ecological systems dynamics using an agent-based model. In OCEANS–
Anchorage, 2017 (pp. 1-8). IEEE.
CCI–MADR. (2009). Estadísticas pesqueras. Corporación Colombia Internacional,
Ministerio de Agricultura y Desarrollo Rural. Bogotá, D.C. 60 pp.
Comisión Regional de Competitividad (CRC). (2011). Perfil de Competitividad del
departamento del Cesar – Programa de asistencia técnica a la CRC. Valledupar.
Contreras Almanza, I. A. E. (2019). Influencia de condiciones antrópicas sobre la
reproducción en hembras de prochilodus magdalenae (steindachner, 1879) en el
complejo cenagoso de la zapatosa (Tesis de maestría) Universidad Nacional de
Colombia-Sede Palmira.
Corpocesar, Universidad Nacional de Colombia, 2007. Plan de Manejo Ambiental del
Complejo Cenagoso de Zapatosa, Valledupar
Corporación autónoma regional del sur de Bolívar, CSB, (Coordinación General).
(2002). Plan de Manejo Integral de los Humedales, subregión de la Depresión
Momposina y Cuenca del Río Sinú. Ministerio del Medio Ambiente, CBS,
Corpomojana, Corantioquia, Corpomag y CVS. Magangué, Bolívar, Colombia.
Darnhofer, I., Gibbon, D., & Dedieu, B. (2012). Farming Systems Research: An approach
to inquiry. En I. Organizadores (Darnhofer, D. Gibbon, & B. Dedieu, Farming
Systems Research into the 21 Century: The New Dynamic (pág. 490). Springer.
de Souza, L. A., & de Carvalho Freitas, C. E. (2010). Fishing sustainability via inclusion
of man in predator–prey models: A case study in Lago Preto, Manacapuru,
Amazonas. Ecological Modelling, 221(4), 703-712.
De Turris, K., Alvarez, T., Hernandez, S., Lizcano, R., Barrera, A., Gallardo, N., Rans,
E., & Puentes Granada, V. (2018). Diagnóstico Integral de la Actividad Pesquera
en la Ciénaga de Zapatosa, Norte de Colombia.
Díaz Manrique, M. A. (2014). Estudio de la variabilidad climática y los agroecosistemas
cafeteros desde la dinámica de sistemas (Tesis de maestría) Universidad Nacional
de Colombia. Bogota D.C., Colombia.
Dinamuro, C., Cellesi, M. & Pulina G. (2011). Modelle matematici per le scienze animali.
Pp 125-127.
Ducharme, A. (1975). Informe Técnico de Biología Pesquera. (Limnología). Proyecto
para el Desarrollo de la Pesca Continental, INDERENA-FAO/FI:DP/COL/71/552/4.
Bogotá.
Dudley, R. G. (2008). A basis for understanding fishery management dynamics. System
Dynamics Review: The Journal of the System Dynamics Society, 24(1), 1-29.
ECGP- CTA. (2017). ENCUESTA ACUÍCOLA Y PESQUERA ARTESANAL DEL
DEPARTAMENTO DEL CESAR” Convenio especial de cooperación no. 2015-03-
0051 gobernación del departamento del cesar y Universidad Nacional de Colombia.
Esquivel, M. A., AUNAP, A. I., Merino, M. C., Restrepo, J. J., Narváez, A., Polo, C., ... &
Puentes, V. (2014). La pesca y la Acuicultura en Colombia.
Incoder. (2007). Pesca y acuicultura Colombia 2006, Bogotá, p. 55.
Incoder. (2010). Documento Técnico de Cuotas 2010. Propuesta presentada al Comité
Ejecutivo para la Pesca. Instituto Colombiano de Desarrollo Rural Integrado.
Subgerencia de Pesca y Acuicultura. Bogotá, D. C. 322 pp.
Inomata, S. O., Gonzalez, A. M. G. O., Román, R. M. S., de Souza, L. A., & de Carvalho
Freitas, C. E. (2018). Sustainability of small-scale fisheries in the middle Negro
River (Amazonas–Brazil): A model with operational and biological variables.
Ecological modelling, 368, 312-320.
Izuierdo, L. R., Ordax, J. M. G., Santos, J. I., & Martínez, R. D. O. (2008). Modelado de
sistemas complejos mediante simulación basada en agentes y mediante dinámica
de sistemas. Empiria. Revista de metodología de ciencias sociales, (16), 85-112.
Fadul, V. O. (2008). Modelo dinámico del sistema sociobiológico Ciénaga Grande de
Santa Marta (Tesis de maestría). Universidad de los Andes. Bogotá D.C.,
Colombia.
FAO. (2010). Estado mundial de la pesca y acuicultura 2010. FAO. Roma. 219 pp.
FAO. (2014). Política integral para el desarrollo de la pesca sostenible en Colombia.
Recuperado el 6 de mayo del 2018 de:
http://www.aunap.gov.co/2018/politica-integral-para-el-desarrollo-de-la-pesca-
sostenible-en-colombia.pdf.
Forrester, J. W., & Pereiro de Manzanal, M. (1972). Dinámica industrial. Biblioteca de
ciencias económicas
Gaitán Uribe, M. M. (2017). Los recursos hidrobiológicos y pesqueros continentales en
Colombia.
García, J. M. (2017). Teoría y ejercicios prácticos de Dinámica de Sistemas: Dinámica
de Sistemas con VENSIM PLE. Juan Martín García.
Garrity, E. J. (2011). System Dynamics Modeling of individual transferable quota
fisheries and suggestions for rebuilding stocks. Sustainability, 3(1), 184-215.
González-Busto Múgica, B. (1999). La dinámica de los sistemas como metodología para
la elaboración de modelos de simulación. Documentos de trabajo (Universidad de
Oviedo. Facultad de Ciencias Económicas).
Guimarães, V. (2007). Modelagem de uma unidade de produção para caprinos leiteiros
utilizando a dinâmica de sistemas. (Doctoral dissertation, Tese (Doutorado em
Zootecnia)-Universidade Federal de Viçosa, Viçosa, MG).
Hernández, M. E. (2010). Suelos de humedales como sumideros de carbono y fuentes
de metano. Terra Latinoamericana, 28(2), 139-147.
Ladino Martínez, L. M. (2012). Modelos de Dinámicas Migratorias con factores de
reclutamiento, depredación y captura.(Tesis de doctorado) Universidad de Castilla
la Mancha.
Lasso, C., O. Lasso-Alcalá, C. Pombo Y M. Smith. 2004. Composición, abundancia y
biomasa de la ictiofauna béntica del delta del río Orinoco (caño y boca de
Pedernales, Manamo, Manamito, boca de Bagre) y golfo de Paria (río Guanipa,
caño Venado), Venezuela Pp. 85-102.
Lasso, C. A., Morales-Betancourt, M. A., González-Cañón, G., Ajiaco-Martínez, R. E.,
Valderrama Barco, M., Hernández Barrero, S., ... & Bonilla-Castillo, C. A. (2017).
II. Pesquerías continentales de Colombia: cuencas del Magdalena-Cauca, Sinú,
Canalete, Atrato, Orinoco, Amazonas y vertiente del Pacífico.
Martínez, F. L., & Londoño, J. E. (2013). El pensamiento sistémico como herramienta
metodológica para la resolución de problemas. Revista Soluciones de
Postgrado, 4(8), 43-65
Martins, J. H., Camanho, A. S., Oliveira, M. M., & Gaspar, M. B. (2015). A system
dynamics model to support the management of artisanal dredge fisheries in the
south coast of Portugal. International Transactions in Operational Research, 22(4),
611-634.
Mejía, V. D. J., Mejía, A. F. J., & Arcos, E. D. (2013). Aproximación matemática a los
modelos bioeconómicos: análisis de caso para el modelo mutualista de Lotka-
Volterra. Tendencias, 14(2), 98-119.
Ministerio de Ambiente y Desarrollo Sostenible. (2015). Plan Integral de Gestión del
Cambio Climático Territorial del Departamento de Cesar. UT CAEM-E3 (consultor).
Bogota, D.C.: Colombia
Morelo, L. (2015). Caracterizaciones biológicas. Informe final-producto doce-requerido
para el tercer desembolso del convenio de cooperación no. 15-12-067-
002ce entre el instituto de investigación de recursos biológicos alexander
von humboldt y la fundación fluvialia. Recuperado el 8 de abril del 2018 de:
http://repository.humboldt.org.co/bitstream/handle/20.500.11761/9345/11Fluvialia
_Cienaga_Zapatosa.pdf?sequence=1&isAllowed=y
Moreno, L. F., & Fonseca, C. (1987). Las Ciénagas: polos potenciales para el
desarrollo. Actualidades Biológicas, 16(60), 57-68.
Moreno, Y. M., & Aguirre, N. (2009). Estado del arte de la limnología de lagos de planos
inundables (ciénagas) en Colombia. Gestión y ambiente, 12(3), 85-106.
Neiff, J. J., & Malvárez, A. I. (2004). Grandes humedales fluviales. Documentos del
Curso Taller Bases Ecológicas para la clasificación e inventario de humedales en
Argentina (AI Malvárez y RF Bó, comp.). Buenos Aires, 77-85.
Nieto Moreno, O. (2016). Propuesta de límite funcional del humedal ventana piloto
Ciénaga de Zapatosa. Propuesta de límite de la ciénaga de la Zapatosa. Bogotá,
D. C. 21 pp.
Ogata, K., & Sanchez, G. L. P. (1987). Dinámica de sistemas. Prentice-Hall
Hispanoamericana.
Olaya-Nieto, C. W., Ubarnes-Coronado, G. M., & Ensuncho-Morales, J. E. (2014).
Crecimiento y mortalidad de mojarra amarilla caquetaia kraussii en la ciénaga
Grande de Lorica, Colombia. Revista Logos Ciencia & Tecnología, 5(2), 202-212.
ONF Andina. (2013). Plan de Manejo Ambiental del Complejo Cenagoso de Zapatosa,
en los Departamentos del Cesar y Magdalena. Valledupar, Cesar. Colombia.
Recuperado el 7 de marzo de 2018, a partir de
https://www.corpocesar.gov.co/files/PMA_ZAPATOSA_Ces y Mag_FINAL_15
Enero_2014.pdf
Paz, A. (2018). Complejo cenagoso de Zapatosa: nuevo sitio Ramsar de Colombia.
Recuperado el 29 de abril del 2018 de
https://es.mongabay.com/2018/04/zapatosa-nueva-area-protegida-colombia/
Rangel, J. (2007). Informe final de actividades. Estudio de inventario de fauna, flora,
descripción biofísica y socioeconómica y línea de base ambiental Ciénaga de
Zapatosa, Corpocesar-Universidad Nacional de Colombia, Bogotá.
Safiih, L. M., Afiq, M. N., Naeim, A. R., Ikhwanuddin, A. M., Madzli, H., Syerrina, Z., &
Marzuki, I. (2016, June). A system dynamics model for analyzing the eco-
aquaculture system with policy recommendations: Case study on Integrated
Aquaculture Park (i-Sharp), Setiu Terengganu, Malaysia. In AIP Conference
Proceedings (Vol. 1750, No. 1, p. 060003). AIP Publishing.
Senge P. (1990). The Fifth Discipline: The Art and Practice of the Learning Organization.
Doubleday: New York.
SEPEC. (2018). Informes gráficos y tabulares. Recuperado el 7 de marzo de 2018, a
partir de http://sepec.aunap.gov.co/
Sistema de Estadisticas Terrtoriales (TERRIDATA).(2017). Ficha 20175. Recuperado el
23 de marzo de 2019, a partir de https://terridata.dnp.gov.co/#/perfiles/20175
Sistema de Estadisticas Terrtoriales (TERRIDATA).(2017). Ficha 20000. Recuperado el
23 de marzo de 2019, a partir de https://terridata.dnp.gov.co/index-
app.html#/perfiles/20000
Sterman, J. (2000). Business Dynamics: systems thinking and modeling for a complex
world. McGraw-Hill.
Storch, L. S., Glaser, S. M., Ye, H., & Rosenberg, A. A. (2017). Stock assessment and
end-to-end ecosystem models alter dynamics of fisheries data. PloS one, 12(2),
e0171644.
Tedeschi, L., Nicholson, C., Rich, E. (2011). Using system dynamics modelling approach
to develop management tools for animal production with emphasis on small
ruminants. Small Rumin. Res, 98, 102–110.
Viloria, J. (2008). Economía extractiva y pobreza en la ciénaga de Zapatosa.
Banco de la República de Colombia Documentos de Trabajo.
Von Bertalanffy, L. (1993). Teoría general de los sistemas. Fondo de cultura económica.
Yepes, G. Y. F. (2015). Servicios ecosistémicos y variables sociambientales
determinantes en ecosistemas de humedales altoandinos. Sector el ocho y paramo
de letras Manizales Colombia. Revista Mexicana de Ciencias Agrícolas, 1, 173-
179.
http://atc-innova.com/atc_vensim_todo.htm
A. Anexo: Diagrama de causal del sistema de pesca artesanal de la ciénaga de la Zapatosa.
