ABSTRACT
Catch data comprises important information for assessing the status of several fisheries. However, it is not always available. A modeling approach using generalized linear models was performed to rebuild catch data supported by environmental variables. Catch information was provided by fisheries' statistical bulletins about pink (Farfantepenaeus subtilis, F. brasiliensis, and F. paulensis), white (Litopenaeus schmitti), and seabob shrimp (Xiphopenaeus kroyeri). Sea surface temperature and rainfall information were collected from open-access databases by meteorological agencies. Due to low species discrimination over time, a general shrimp catch category was added to the models to help disaggregate quantities for each species. The general category was the most relevant variable, whereas temperature indices showed reduction patterns in catches over time, which may indicate the likely effects of temperature increase on shrimp fisheries. Beyond that, extreme peaks and falls tested through residual analysis indicate low reliability mainly in the 1970s and '80s reports. Information gain varied according to the discrimination ability. States that took longer to discriminate the species presented predictions far from the reports, so the information gains were greater than 100%. Accordingly, reconstructions can be an alternative to restore outdated or missing information and help judge the reliability of official data.(AU)
Dados de captura compreendem informações importantes para avaliar a situação das pescarias, porém nem sempre estão disponíveis. Uma abordagem de modelagem com modelos lineares generalizados foi realizada para reconstruir dados de captura utilizando variáveis ambientais. As informações de captura foram extraídas de boletins pesqueiros acerca dos camarões-rosa (Farfantepenaeus subtilis, F. brasiliensis e F. paulensis), branco (Litopenaeus schmitti) e sete-barbas (Xiphopenaeus kroyeri). As informações de temperatura superficial do mar e precipitação foram extraídas de agências meteorológicas. Por causa da baixa discriminação de espécies, uma categoria geral de captura de camarões foi adicionada nos modelos para desagregar as quantidades entre espécies. Essa categoria foi a variável mais relevante, enquanto os índices de temperatura causaram reduções nas capturas, indicando efeitos do aumento da temperatura na pesca de camarões. Além disso, picos e quedas extremos testados mediante a análise residual apontaram baixa confiabilidade principalmente nos anos 1970 e 80. O ganho de informação variou de acordo com a habilidade de discriminação. Estados que demoraram mais para discriminar as espécies apresentaram predições distantes dos reportes, e os ganhos foram superiores a 100%. Assim, as reconstruções podem ser uma alternativa para recuperar informações desatualizadas ou ausentes e julgar a confiabilidade dos dados oficiais.(AU)