Estandarización de la CPUE de la flota industrial de cerco del stock norte - centro de anchoveta peruana (Engraulis ringens Jenyns 1842) entre 1996 y el 2008

Abstract

La pesquería de la anchoveta peruana (Engraulis ringens), considerada como la pesquería monoespecífica más grande del mundo, genera beneficios sociales y económicos de gran relevancia para el Perú. Por esto, es especialmente importante implementar un adecuado manejo de esta pesquería. En este sentido, es muy útil contar con indicadores de biomasa que permitan tener una idea del estado del stock. La CPUE (captura por unidad de esfuerzo), es considerada como un índice relativo de la biomasa en una unidad de tiempo porque la teoría asume que la CPUE y la biomasa son directamente proporcionales, sin embargo, en la práctica esta proporcionalidad casi nunca se cumple. Las razones que intentan explicar la no proporcionalidad van desde la influencia de factores relacionados a los pescadores (como las características de las embarcaciones), hasta factores relacionados a la distribución de los peces. Se asume que una manera de remover tales efectos es por medio de la estandarización. La metodología en el presente trabajo para estandarizar la CPUE se baso en la teoría de los Modelos Lineales Generalizados (GLM) con el cual se trata de reproducir los valores observados en función a una serie de variables explicativas; para este propósito también se utilizaron los Modelos Aditivos Generalizados (GAM) para observar el comportamiento de las variables. La medida a estandarizar fue la captura por duración de viaje, y las variables explicativas fueron el año, mes, capacidad de bodega, latitud, inercia espacial y distancia a la costa. La fuente de información para este proceso provino del Programa Bitácoras de Pesca (PBP) desarrollado en el IMARPE. El modelo obtenido explicó el 48.5% de la variabilidad del CPUE observado, lo cual es un resultado satisfactorio proviniendo de datos de la pesquería; siendo la variable con mayor influencia en el modelo la capacidad de bodega (49%), debido posiblemente a que la flota de anchoveta posee una capacidad elevada de captura y que los recursos pelágicos tienden a hiper-agregarse incluso cuando están siendo fuertemente explotados. A su vez las correlaciones obtenidas entre la CPUE estandarizada y datos de biomasa (0.55) nos indican que el GLM es un buen método para obtener series estandarizadas de CPUE.

The Peruvian anchovy (Engraulis ringens) fishery, considered the biggest monospecific fishery in the world, produces very relevant social and economic benefits for Peru. Therefore, it is especially important to implement an adequate management of this fishery. In that sense, it is very useful to count with biomass indicators that provide an idea of the stock state. The CPUE (catch by unit effort) is considered a biomass relative index in a unit of time since theory assumes that the CPUE and the biomass are directly proportional; however, in the practice, this proportionality is hardly ever accomplished. The reasons that try to explain the no proportionality goes from the influence of the factors related to the fishermen (as the characteristics of the boats) to the influence of the factors related to fish distribution. It is assumed that one way to remove those effects is through the standardization. The methodology to standardize the CPUE used in the present study was based in the theory of the Generalized Linear Models (GLM) with reproduces the observed values in function of a series of explicative variables. For this purpose, the Generalized Linear Models (GLM) was also used to observe the performance of the variables. The measure to standardise was catch per journey length and the explicative variables were year, month, storage capacity, latitude, spatial inertia and distance to coastline. The information source for this process came from a Programme developed by the IMARPE: Programa Bitácoras de Pesca (PBP) (Programme of Fishery Logbooks). The obtained model explained the 48.5% of the observed CPUE variability, which is a satisfactory result since it came from fishery data; being the storage capacity the variable which influenced the most (49%) in the model, probably due to the elevated capture capacity of the anchovy fleet and the hyper - aggregation of the pelagic sources which occurs even when they are been highly exploited. Besides, the correlations obtained in the standardized CPUE and the biomass data (0.55) indicate that the GLM is a good method to obtain CPUE standardized series.