ANÁLISIS DE SERIES TEMPORALES MULTIVARIANTES CORTAS

ANÁLISIS DE SERIES TEMPORALES
MULTIVARIANTES CORTAS: APLICACIÓN DE MAFA
(ANÁLISIS DE AUTOCORRELACIÓN MIN/MAX
FACTORIAL) Y DFA (ANÁLISIS DINÁMICO
FACTORIAL) A LAS CPUE DE PALANGREROS
BRASILEÑOS E ÍNDICES CLIMÁTICOS
Humberto G. Hazin1, Karim Erzini2,
1
Laboratorio de Oceanografia Pesqueira (LOP), Departamento de Pesca e Aquicultura
(DEPAQ),
Universidade
Federal
Rural
de
Pernambuco
(UFRPE),
Brazil;
[email protected]
2
Centro de Ciências do Mar (CCMAR), Faculdade de Ciências do Mar e do Ambiente,
Universidade do Algarve, 8005 – 139 Faro, Portugal; [email protected]
Resumen
Las tendencias en capturas por unidad de esfuerzo (CPUE) en series temporales desde
1978 hasta el año 2000 en las cuatro principales especies capturadas por la flota
pesquera brasileña en el Suroeste Atlántico fueron analizados en relación a cuatro
variables climáticas (Índices de circulación atmosférica zonal y meridional - ACIm,
ACIz, anomalía de la temperatura de la superficie del mar – SSTA, y anomalía de la
temperatura del aire – ATA) y una geofísica (Índice de la longitud del día – LOD). Para
poder extraer las tendencias de las series temporales de las CPUE y poder investigar la
influencia de esas variables en las series de CPUE, dos técnicas de análisis multivariante
fueron empleadas: MAFA (Análisis de Autocorrelación Min/Max Factorial) y DFA
(Análisis Dinámico Factorial). Estas dos técnicas son particularmente útiles para el
análisis de series temporales multivariantes, permitiendo la evaluación de la influencia
de variables explicativas. Los resultados demostraron que las dos técnicas están
coinciden en una disminución de los valores de CPUE desde finales de los 70. La
influencia de las variables climáticas, especialmente en términos de la asociación entre
eventos calientes y el descenso en las capturas, es mostrado por las relaciones entre las
variables y las tendencias obtenidas (los 2 ejes MAFA significativos y la tendencia
común DFA).
Abstract
Trends in catch per unit effort (CPUE) time series from 1978 to 2000 for the four main
species caught by the Brazilian longline fleet in the south-west Atlantic were analyzed
in relation to four climatic (Meridional and Zonal Atmospheric Circulation Index –
ACIm, ACIz; Sea Surface Temperature Anomaly – SSTA; and Air Temperature Anomaly
– ATA) and one geophysical (Length of the Day – LOD) variables. To extract the main
trends in the CPUE series and to investigate the influence of these variables on the
CPUE time series, two alternative multivariate techniques were employed: MAFA
(Min/Max Autocorrelation Factor Analysis) and DFA (Dynamic Factor Analysis).
These two techniques are particularly useful for the analysis of short, multivariate time
series, allowing the evaluation of the influence of explanatory variables. The results
demonstrate that both techniques are in agreement, with both identifying a main trend
of a decline in CPUE values since the late 1970s. The influence of the climatic
variables, especially in terms of the association between warm events and decreased
catch rates, is shown by the relationships between the variables and extracted trends (
the two significant MAFA axes and the DFA single main common trend).