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Creators/Authors contains: "White, J. Wilson"

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  1. Abstract Entender las respuestas de la población a perturbaciones ambientales, específicamente a pulsadas individuales, es esencial para la conservación y la gestión adaptativa. Las poblaciones de interés pueden reducirse a niveles bajas debido a la perturbación, y es necesario entender las diferencias interespecíficas en las trayectorias de recuperación para evaluar las opciones de gestión. Analizamos modelos para especies individuales para investigar los factores demográficos y de gestión que determinan los dos componentes de la ‘resiliencia’ de la población: la magnitud del impacto inicial sobre la abundancia de la población y la duración del tiempo de recuperación. Simulamos poblaciones estructuradas por edad con reclutamiento que depende de la densidad, las sometimos a una perturbación pulsada que consiste en un período de mayor mortalidad del grupo etário juvenil o de todos los grupos etários, y calculamos tanto el impacto como el tiempo de retorno. A modo de ilustración, utilizamos parámetros demográficos de un conjunto de 16 especies de peces. Formulamos el modelo como una ecuación de renovación, lo que nos permite describir matemáticamente los impactos de las perturbaciones como una convolución. También incluimos dinámicas no lineales que representan poblaciones que se recuperan hacia un estado estable; esto es más realista (en la mayoría de los casos) que los análisis previos de resiliencia en modelos lineales sin la dependencia de la densidad. Cuando la perturbación ha afectado a uno o a algunos pocos grupos etários jóvenes, la longevidad fue el principal determinante de la historia de vida del impacto y el tiempo de recuperación. Las especies de vida más corta sufrieron mayores impactos cuando fueron perturbadas porque cada grupo etáreo representa una mayor proporción de la población. Sin embargo, las especies con vidas más cortas también tuvieron tiempos de recuperación más rápidos, por la misma razón. Cuando la perturbación afectó a los grupos etários adultos, el impacto fue más inmediato y ya no se vio afectado por la longevidad de las especies, aunque se mantuvo el efecto de la longevidad sobre el tiempo de recuperación. Estos resultados mejoran nuestra comprensión de las diferencias interespecíficas de la resiliencia y aumentan nuestra capacidad para hacer predicciones con fin a la gestión adaptativa. Además, formular el problema como una ecuación de renovación y usar convoluciones matemáticas nos permite cuantificar cómo las perturbaciones con distintos lapsos de tiempo (no solo un nivel de perturbación constante e inmediato, sino niveles de perturbación que aumentan o disminuyen gradualmente) tendrían diferentes efectos sobre la resiliencia de la población: respuestas tardías para especies en las que la biomasa se concentra en grupos etários de mayor edad y para perturbaciones que se vuelven progresivamente más severas. 
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  2. Anderson, Emory (Ed.)
    Abstract Adaptive management of marine protected areas (MPAs) to determine whether they are meeting their intended goals requires predicting how soon those goals will be realized. Such predictions have been made for increases in fish abundance and biomass inside MPAs. However, projecting increases in fishery yield (“fishery spillover”) is more complex because it involves both how the fishery is managed and uncertainty in larval connectivity. We developed a two-patch, age-structured population model, based on a renewal equation approach, to project the initial timing of increase in fishery yield from larvae exported from a no-take MPA. Our results link our understanding of the predicted timing of increases in biomass (and thus reproduction) in MPAs with the time-lags associated with new recruits entering the fishery. We show that the time-lag between biomass peaking within the MPA and the increased fishery yield outside the MPA reaching its maximum depends, in a predictable way, on the age-dependent patterns of growth, natural mortality, and fishing mortality. We apply this analysis to 16 fishery species from the US Pacific coast; this difference ranged from 7 to 18 years. This model provides broadly applicable guidance for this important emerging aspect of fisheries management. 
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