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UNIVERSIDAD DE GUAYAQUIL
FACULTAD DE CIENCIAS NATURALES
ESCUELA DE BIOLOGÍA
PORTADA
CAMBIOS ESPACIO-TEMPORALES EN LOS RENDIMIENTOS DE PESCA DEL
RECURSO CONCHA (Anadara tuberculosa y A. similis) EN EL
ARCHIPIÉLAGO DE JAMBELÍ, EL ORO, ECUADOR
Eddie René Zambrano Román
Tesis de grado presentada como requisito para la obtención del Título de Biólogo
Guayaquil, 2013
ii
UNIVERSIDAD DE GUAYAQUIL
FACULTAD DE CIENCIAS NATURALES
HOJA DE APROBACIÓN DE TESIS
CAMBIOS ESPACIO-TEMPORALES EN LOS RENDIMIENTOS DE PESCA DEL
RECURSO CONCHA EN EL ARCHIPIÉLAGO DE JAMBELÍ, EL ORO,
ECUADOR.
Eddie René Zambrano Román
Blga. Mirella Cadena Infante
Presidenta del tribunal ___________________________________
Blga. Gladys Rodríguez de Tazán
Miembro del tribunal ___________________________________
Blga. Ruth Chóez de Quezada
Miembro del tribunal ___________________________________
Abg. Jorge Solórzano Cabezas
Secretario ___________________________________
Guayaquil, Junio 2013
iii
AGRADECIMIENTOS
A la Facultad de Ciencias Naturales de la Universidad de Guayaquil, por acogerme
entre sus alumnos. Fue ahí donde empezó mi carrera y adquirí los conocimientos
que expongo en este documento.
Al Instituto Nacional de Pesca, por darme las facilidades para el uso y análisis de
los datos pesqueros del recurso concha, demostrando siempre su predisposición
para colaborar con quien lo requiere.
A Elba Mora y Luis Flores, quienes con su experiencia, conocimiento y amistad,
fueron la guía para cumplir los objetivos planteados en este estudio.
A mis padres por incentivarme y proveerme de lo necesario durante mis estudios y
la realización de este escrito.
A todos aquellos que de alguna forma tuvieron influencia y me colaboraron, les
quedo muy agradecido.
iv
Resumen
La pesquería de concha es una de las pesquerías de moluscos de mayor importancia
socio-económica en Ecuador. El Archipiélago de Jambelí en la Provincia de El Oro,
representa una de las zonas de extracción de mayor relevancia por sus volúmenes de
desembarque. En base a datos de captura y esfuerzo colectados por el Instituto Nacional
de Pesca entre los años 2004-2011 en Puerto Bolívar, Puerto Jelí y Hualtaco, se
analizaron los cambios espacio-temporales en la captura por unidad de esfuerzo (CPUE).
Adicionalmente, se evaluó el impacto de los factores época y marea para el período 2009-
2011. La CPUE, en el Archipiélago de Jambelí, presentó variabilidad interanual y mostró
una reducción del 41% para el período 2005-2009. A partir del 2010, se nota un
incremento entre 4-10%. Se encontraron diferencias significativas en la CPUE tanto a
escala interanual en cada uno de los puertos, así como entre ellos. Además, estas
diferencias fueron notorias entre épocas del año y los períodos de marea. Actualmente,
en la pesquería de concha la CPUE muestra un ligero aumento, después de haber sufrido
una baja considerable; sin embargo, se debe conocer la realidad poblacional (nuestra
escala espacial son los puertos) para tratar de determinar la causa de esta variación. Se
sugiere que los programas de seguimiento de la pesquería de concha, que busquen
evaluar su dinámica pesquera, consideren los factores analizados en este estudio para la
toma de información así como, la recolección de datos de captura y esfuerzo a nivel de
zona de pesca más aún, si se plantea realizar tareas de estandarización de CPUE.
Palabras claves: Anadara, sicigia, cuadratura, época seca, época lluviosa.
v
Abstract
The shell fishery is one of shellfish fisheries of the largest socio-economic
importance in Ecuador. The Archipiélago de Jambelí in the Province of El Oro
represents one of the places of most extraction by its volumes of landing. Based on
catch and effort data collected by the Instituto Nacional de Pesca between 2004-
2011 in Puerto Bolivar, Puerto Jeli and Hualtaco, we analyzed the spatio-temporal
changes in catch per unit effort (CPUE). Additionally, we evaluated the impact of
season and tide factors for 2009-2011. The CPUE, in the Archipiélago de Jambelí,
presented interannual variability and showed a reduction of 41% between 2005-
2009. From 2010, it shows an increase between 4-10%. We found significant
differences in the interannual CPUE in each port and between them. Moreover,
these differences were noticeable between seasons and tidal periods. Currently, in
the shell fishery, the CPUE shows a slight increase after suffering a significant
drop, however, one must know the reality of the population (our spatial scale are
the ports) to try to determine the cause of this increase. It is suggested that the
monitoring programs of the shell fishery, that are searching evaluate the fishery
dynamics, consider the factors discussed in this study in the collect to information
as well as in the data collection of catch and effort to level of fishing places, even
more if arises the task of CPUE standardization.
Keywords: Anadara, syzygy, quadrature, dry season, rainy season.
vi
CONTENIDO
PORTADA .......................................................................................................................................... i
HOJA DE APROBACIÓN DE TESIS ............................................................................................. ii
AGRADECIMIENTOS ...................................................................................................................... iii
Resumen............................................................................................................................................ iv
Abstract ............................................................................................................................................... v
ÍNDICE DE TABLAS Y FIGURAS ................................................................................................ vii
1. INTRODUCCIÓN ......................................................................................................................... 1
2. ANTECEDENTES ........................................................................................................................ 3
3. HIPÓTESIS ................................................................................................................................... 5
4. OBJETIVOS .................................................................................................................................. 6
4.1. OBJETIVO GENERAL ......................................................................................................... 6
4.2. OBJETIVOS ESPECÍFICOS............................................................................................... 6
5. MATERIALES Y MÉTODOS ...................................................................................................... 7
5.1. ÁREA DE ESTUDIO ............................................................................................................ 7
5.2. FUENTE DE DATOS ........................................................................................................... 8
5.3. ANÁLISIS EXPLORATORIOS Y COMPARATIVOS ....................................................... 9
6. RESULTADOS ........................................................................................................................... 10
6.1. ANÁLISIS EXPLORATORIO DE LOS DATOS .............................................................. 10
6.2. COMPARACIONES INTERANUALES ............................................................................ 23
6.3. COMPARACIONES ENTRE PUERTOS ........................................................................ 25
6.4. COMPARACIONES ENTRE ÉPOCAS Y MAREAS ..................................................... 27
7. DISCUSIÓN ................................................................................................................................ 29
8. CONCLUSIONES ...................................................................................................................... 32
9. RECOMENDACIONES ............................................................................................................. 33
10. BIBLIOGRAFÍA ........................................................................................................................ 34
vii
ÍNDICE DE TABLAS Y FIGURAS
Tabla 1. Diferencia significativa entre la captura por unidad de esfuerzo (CPUE)
anual por puertos, estimada con y sin datos atípicos. .................................... 14
Tabla 2. Captura por unidad de esfuerzo (CPUE) anual por puerto, mostrando sus
diferencias significativas [(letras distintas (p<0,0001)]. Diferencia mínima
significativa (DMS). ......................................................................................... 26
Tabla 3. Diferencia significativa (p) anual en la captura por unidad de esfuerzo
(CPUE) por puerto, según la época del año, tanto excluyendo datos atípicos
como incluyéndolos. ....................................................................................... 27
Tabla 4. Diferencia significativa (p) anual en la captura por unidad de esfuerzo
(CPUE) por puerto, según el período de mareas, tanto excluyendo datos
atípicos como incluyéndolos. .......................................................................... 28
Figura 1. Archipiélago de Jambelí y sus principales puertos de desembarque del
recurso concha. A) Puerto Bolívar; B) Puerto Jelí; C) Hualtaco. ...................... 7
Figura 2. Niveles históricos de precipitación promedio (mm), en la Provincia de El
Oro. .................................................................................................................. 8
Figura 3. Diagramas de cajas para Puerto Bolívar, según año/época/marea,
mostrando valores atípicos de captura por unidad de esfuerzo (CPUE). a)
2004, b) 2005, c) 2008, d) 2009, e) 2010, f) 2011. ......................................... 11
viii
Figura 4. Diagrama de cajas para Jelí, según año/época/marea, mostrando valores
atípicos de captura por unidad de esfuerzo (CPUE). a) 2004, b) 2005, c) 2008,
d) 2009, e) 2010, f) 2011. ............................................................................... 12
Figura 5. Diagrama de cajas para Hualtaco, según año/época/marea, mostrando
valores atípicos de captura por unidad de esfuerzo (CPUE). a) 2004, b) 2005,
c) 2008, d) 2009, e) 2010, f) 2011. ................................................................. 13
Figura 6. Distribución anual de los datos de captura (hombre-1/dia-1) en Puerto
Bolívar, excluyendo los valores atípicos. a) 2004, b) 2005, c) 2008, d) 2009, e)
2010, f) 2011. ................................................................................................. 16
Figura 7. Distribución anual de los datos de captura en Jelí excluyendo los valores
atípicos. a) 2004, b) 2005, c) 2008, d) 2009, e) 2010, f) 2011. ...................... 17
Figura 8. Distribución anual de los datos de captura (hombre-1/dia-1) en Hualtaco
excluyendo los valores atípicos. a) 2004, b) 2005, c) 2008, d) 2009, e) 2010, f)
2011. .............................................................................................................. 18
Figura 9. Distribución anual de los datos de captura (hombre-1/dia-1) en Puerto
Bolívar, incluyendo los valores atípicos. a) 2004, b) 2005, c) 2008, d) 2009, e)
2010, f) 2011. ................................................................................................. 19
Figura 10. Distribución anual de los datos de captura (hombre-1/dia-1) en Jelí
incluyendo los valores atípicos. a) 2004, b) 2005, c) 2008, d) 2009, e) 2010, f)
2011. .............................................................................................................. 20
ix
Figura 11.Distribución anual de los datos de captura (hombre-1/dia-1) en Hualtaco
incluyendo los valores atípicos. a) 2004, b) 2005, c) 2008, d) 2009, e) 2010, f)
2011. .............................................................................................................. 21
Figura 12. Residuos versus predichos sin datos atípicos del periodo 2009-2011
según las épocas (a) y mareas (b). Negro) Puerto Bolívar, Azul) Hualtaco y
verde) Jelí. ...................................................................................................... 22
Figura 13. Residuos versus predichos con datos atípicos del periodo 2009-2011
según las épocas (a) y mareas (b). Negro) Puerto Bolívar, Azul) Hualtaco y
verde) Jelí. ...................................................................................................... 22
Figura 14. Captura por unidad de esfuerzo (CPUE) en el Archipiélago de Jambelí.
Período 2004-2011. a) Sin incluir los valores atípicos y b) incluyéndolos. ..... 23
Figura 15. Captura por unidad de esfuerzo (CPUE) en Puerto Bolívar, mostrando
diferencias significativas [(letras distintas) (p<0,0001)]. a) Sin incluir los valores
atípicos y b) incluyéndolos. ............................................................................. 24
Figura 16. Captura por unidad de esfuerzo (CPUE) en Jelí, mostrando diferencias
significativas [(letras distintas) (p<0,0001)]. .................................................... 24
Figura 17. Captura por unidad de esfuerzo (CPUE) en Hualtaco, mostrando
diferencias significativas [(letras distintas) (p<0,0001)]. ................................. 25
1
1. INTRODUCCIÓN
La pesquería artesanal de moluscos más importante en Ecuador, está
representada por dos especies de bivalvos de la familia Arcidae [Anadara
tuberculosa (concha prieta) y A. similis (concha macho) (De Baños, 1980)]; de las
cuales, la mayor proporción de captura en el desembarque corresponde a la
especie A. tuberculosa (Mora et al. 2009).
Este recurso se distribuye en la zona intermareal de las áreas de manglar, a lo
largo de la costa ecuatoriana. Los mayores desembarques de concha, según
datos de captura, se realizan en las Provincias de Esmeraldas (Reserva de
Manglares Cayapas-Mataje, [REMACAM]) y El Oro (Archipiélago de Jambelí) (De
Baños, 1980; Mora, 1990; Mora et al., 2009).
Puerto Bolívar, Puerto Jelí y Hualtaco son los principales puertos de desembarque
adyacentes al Archipiélago de Jambelí y a su vez, de la pesquería a nivel nacional.
En conjunto, aportaron entre el 43 y 58% del total desembarcado entre el 2008 y
2010. Las variaciones observadas en el desembarque total, como en los
rendimientos promedio de pesca (tasa de captura o captura por unidad de
esfuerzo [CPUE]), han sido relacionadas principalmente al esfuerzo pesquero.
Sin embargo, existen otros elementos que de manera directa o indirecta influyen
en los rendimientos pesqueros. La época del año, el periodo lunar, las corrientes
oceánicas, son factores que conllevan características intrínsecas físicas
(temperatura, amplitud de marea, migración) y biológicas (alimentación, períodos
2
de reproducción, desove), que influyen en la dinámica poblacional y pesquera de
los recursos (Méndez y Wolff, 2003; Párraga et al., 2010).
Estos factores no han sido estudiados en el recurso concha pero sí, en otras
pesquerías a nivel internacional. En la langosta espinosa (Panulirus argus), en
Cuba, se estudió la influencia del ciclo lunar en las capturas sin poder detectar
relación; sin embargo, en Australia, trabajando con la langosta de roca (Panulirus
cygnus) si se encontraron relaciones, en dos zonas de las tres estudiadas
(Lopeztegui et al., 2011; Srisurichan et al., 2005). En la pesquería de sardina
(Sardinella aurita) en Venezuela, se mostró una mayor abundancia en el primer
semestre del año, debido a que empieza la época de mayor surgencia (Gonzales
et al., 2007).
En el recurso concha, los cambios en la CPUE pueden estar influenciados por
factores como la época del año y/o el período de mareas que a su vez tiene
interacción con la fase lunar. Además, sus efectos podrían diferir entre zonas y
años. En vista de ello, se hace necesario determinar su influencia para ampliar el
conocimiento en torno a la dinámica de los desembarques de concha, generando
de esta forma, mejores métodos de toma de información de esta pesquería y
evaluaciones pesqueras más precisas.
3
2. ANTECEDENTES
Varios estudios se han realizado desde los años 70’s sobre el recurso concha,
principalmente de su pesquería. De Baños (1980), hace una revisión de las
principales zonas de captura de concha en Ecuador y analizó la información del
período 1975-1979. En este estudio se reporta, ya para esa época, una reducción
del 73 % en las capturas a nivel nacional.
En los años 90’s se comienza a generar información sobre aspectos biológicos de
las especies comercializadas y de la pesquería en sí, por medio de experiencias
colaborativas puntuales. Mora y Bravo (1992) analizaron el engorde de la concha
prieta en dos tipos de sistemas experimentales de cultivo mientras que, Santos y
Moreno (1999) evalúan la pesquería de concha en el Archipiélago de Jambelí y
Estuario del Río Muisne.
Para el 2000 se amplían los estudios al extremo norte de Ecuador y se genera
información relacionada con la pesquería, condición reproductiva, experimentos de
crecimiento en canastas sumergidas, biometría y análisis de la estructura
poblacional, parámetros de crecimiento y mortalidad natural (Flores, 2002; Flores,
2010; Flores y Licandeo, 2010; Flores, 2011).
En vista de la gran importancia socio-económica, del estado poblacional y
pesquero del recurso concha, en el 2004 se inició el seguimiento de las capturas
comerciales por parte del Instituto Nacional de Pesca (INP). Sin embargo, esta
información tiene sus limitaciones debido a la intermitencia en la toma de datos y a
la escasa cobertura temporal que posee. Estimaciones de desembarques, CPUE,
4
caracterización del esfuerzo y zonas de pesca, información biológica como
estructura de tallas y condición reproductiva, son los resultados que han sido
reportados durante la última década (Mora y Moreno, 2009; Mora et al., 2009;
Mora et al., 2010; Mora et al., 2011; Mora et al., 2012). Adicionalmente, se llevaron
a cabo estudios de densidad poblacional y estructuras de tallas de las zonas de
pesca de mayor importancia (Mora y Moreno, 2007; Mora y Moreno, 2008).
Se puede apreciar que los avances obtenidos hasta el momento desde el 2004,
han dependido de la información pesquera generada (e.g., esfuerzo,
desembarques y zonas de pesca) y se han dado en zonas puntuales a lo largo de
su distribución geográfica local. Sin embargo, se observa una carencia del
conocimiento sobre la influencia de factores que provocan cambios en los
rendimientos de pesca o CPUE y la medida en que aportan a su variabilidad.
5
3. HIPÓTESIS
La pesquería del recurso concha está influenciada por factores temporales (época
del año), espaciales (zona de captura) y oceanográficos (periodo de mareas), que
generan cambios en los rendimientos de pesca.
6
4. OBJETIVOS
4.1. OBJETIVO GENERAL
Analizar los cambios espacio-temporales en los rendimientos de pesca del recurso
concha durante el periodo 2004 - 2011.
4.2. OBJETIVOS ESPECÍFICOS
1.- Estimar las tasas de captura en los distintos puertos de desembarque.
2.- Comparar las tasas de captura a distinta escala temporal y de puerto.
3.- Determinar el efecto de los períodos de marea en la pesquería del recurso
concha.
7
5. MATERIALES Y MÉTODOS
5.1. ÁREA DE ESTUDIO
El Archipiélago de Jambelí (03°22’ S; 80°08’ O) se localiza frente a la costa
continental del sur de Ecuador, Provincia de El Oro (Figura 1). Su flora se
compone principalmente de manglares y otras especies asociadas a hábitats
salobres. Posee además, áreas abiertas ocupadas por piscinas camaroneras. En
él, se desarrollan pesquerías artesanales de moluscos, crustáceos y peces que
son la base económica de quienes dependen de su extracción y comercialización.
Los principales puertos de desembarque de la pesquería de concha, asociados al
Archipiélago de Jambelí son Puerto Bolívar, Puerto Jelí y Hualtaco (Figura 1).
Figura 1. Archipiélago de Jambelí y sus principales puertos de desembarque del recurso concha. A) Puerto Bolívar; B) Puerto Jelí; C) Hualtaco.
8
5.2. FUENTE DE DATOS
Datos de captura y esfuerzo de la pesquería de concha, registrados durante los
períodos 2004-2005 y 2008-2011 en cada uno de los puertos de desembarque,
fueron utilizados para estimar la captura por unidad de esfuerzo [CPUE
(conchas/conchero/día-pesca)]. Para fines de este estudio, la CPUE fue
interpretada como el rendimiento promedio de pesca.
Información climatológica (precipitación) y oceanográfica (mareas-fase lunar), fue
revisada con la finalidad de evaluar su efecto sobre los rendimientos de pesca.
Los datos de precipitación, se usaron para identificar la época del año y se
tomaron de tres estaciones meteorológicas del Instituto Nacional de Meteorología
e Hidrología [INMAHI (Pasaje, Arenillas y Granja Santa Inés)]. Los valores se
obtuvieron de los anuarios meteorológicos de los años 1995-2000, 2003, 2006-
2008 disponibles en su página web (www.inamhi.gob.ec). Se consideró como
época lluviosa el periodo noviembre-abril y mayo-octubre época seca (Figura 2).
Figura 2. Niveles históricos de precipitación promedio (mm), en la Provincia de El Oro.
9
El período de mareas de sicigias (mayor amplitud de marea) y cuadraturas (menor
amplitud), se identificó mediante la tabla de mareas interactiva del Instituto
Nacional Oceanográfico de la Armada [(INOCAR) (www.inocar.mil.ec)]. Se
consideró además, la fase lunar por su relación con el período de mareas [Sicigia
(luna llena o nueva) y Cuadratura (cuarto creciente o menguante)].
5.3. ANÁLISIS EXPLORATORIOS Y COMPARATIVOS
Mediante diagramas de cajas, se detectó la presencia de valores atípicos
agrupando los datos por puerto/año/época/marea. En razón a ello, se estimó la
CPUE anual por puerto usando los valores atípicos y descartándolos, seguido de
un Análisis de varianza (ANOVA p< 0,005), para determinar si estos valores
influyen en estas estimaciones. Se observó el comportamiento de los resultados
finales, frente a la presencia y ausencia de los datos atípicos. La distribución de
los datos se verificó mediante Q-Q Plot, mientras que, la linealidad y
homocedasticidad de los datos se probó con un gráfico de residuos versus
predichos de los análisis comparativos entre épocas y mareas.
Para comprobar si existen diferencias significativas de la CPUE nominal entre
años, puertos, épocas y mareas, se utilizó un ANOVA. Los dos últimos factores se
analizaron con datos del período 2009-2011 ya que tienen mejor representación.
Una prueba de comparaciones múltiples (LSD Fisher), fue empleada para
identificar entre quienes se encontraban las diferencias mediante el valor de
diferencia mínima significativa (DMS), cuando las categorías eran superior a dos.
Para los análisis estadísticos se utilizó el software Infostat (Di Rienzo et al., 2012).
10
6. RESULTADOS
6.1. ANÁLISIS EXPLORATORIO DE LOS DATOS
Los diagramas de cajas mostraron la presencia de valores atípicos en los tres
puertos y prácticamente en todos los años, épocas y mareas (Figura 3 a 5). Sin
embargo, se apreció en Hualtaco una mayor presencia de este tipo de datos.
Los valores sospechosos, se encuentran casi en su totalidad por encima del
promedio (Figura 3 a 5); esto podría ser un reflejo de eventos fortuitos en los
cuales el conchero incurrió en algún parche de alta abundancia un determinado
día.
Hay que tomar en cuenta que en conjunto, estos datos representan menos del 3%
del total, por lo que su presencia no revelaría mayor influencia en los análisis
posteriores.
11
Figura 3. Diagramas de cajas para Puerto Bolívar, según año/época/marea, mostrando valores atípicos de captura por unidad de esfuerzo (CPUE). a) 2004, b) 2005, c) 2008, d) 2009, e) 2010, f) 2011.
Lluv: Sic Sec: Cua Sec: Sic0
100
200
300
400
500
600
700
800
CP
UE
Lluv: Cua Lluv: Sic Sec: Sic
Lluv: Sic Sec: Cua Sec: Sic0
100
200
300
400
500
600
CP
UE
Lluv: Cua Lluv: Sic Sec: Cua Sec: Sic
Lluv: Cua Lluv: Sic Sec: Cua Sec: Sic0
100
200
300
400
CP
UE
Lluv: Cua Lluv: Sic Sec: Cua Sec: Sic
a) b)
c) d)
e) f)
12
Figura 4. Diagrama de cajas para Jelí, según año/época/marea, mostrando valores atípicos de captura por unidad de esfuerzo (CPUE). a) 2004, b) 2005, c) 2008, d) 2009, e) 2010, f) 2011.
Lluv: Cua Lluv: Sic Sec: Cua Sec: Sic0
100
200
300
400
500
600
CP
UE
Lluv: Sic Sec: Sic
Lluv: Cua Sec: Cua Sec: Sic0
100
200
300
400
500
CP
UE
Lluv: Cua Lluv: Sic Sec: Cua Sec: Sic
Lluv: Sic Sec: Cua Sec: Sic0
100
200
300
400
CP
UE
Lluv: Cua Sec: Cua Sec: Sic
a) b)
c) d)
e) f)
13
Figura 5. Diagrama de cajas para Hualtaco, según año/época/marea, mostrando valores atípicos de captura por unidad de esfuerzo (CPUE). a) 2004, b) 2005, c) 2008, d) 2009, e) 2010, f) 2011.
Lluv: Sic Sec: Cua Sec: Sic0
100
200
300
400
500
CP
UE
Lluv: Sic Sec: Cua Sec: Sic
Lluv: Cua Sec: Cuad Sec: Sic0
100
200
300
400
500
CP
UE
Lluv: Cua Lluv: Sic Sec: Sic
Lluv: Cua Lluv: Sic Sec: Cua Sec: Sic0
100
200
300
400
500
CP
UE
Lluv: Cua Lluv: Sic Sec: Cua Sec: Sic
a) b)
c) d)
e) f)
14
La CPUE anual estimada por puertos, incluyendo y excluyendo los datos atípicos,
mostraron diferencias significativas comparando los resultados. En los años 2010
y 2011 estas diferencias se apreciaron en todos los puertos mientras que, en el
resto de período fueron puntuales (Tabla 1).
Se ve una relación en el número de datos “sospechosos” y el valor de p, el cual es
menor entre más valores atípicos existan. Además, la CPUE con los datos atípicos
es superior, ya que ellos influyen directamente en la tasa de captura (Tabla 1).
Tabla 1. Diferencia significativa entre la captura por unidad de esfuerzo (CPUE) anual por puertos, estimada con y sin datos atípicos.
Años Puerto CPUE
(sin datos atípicos)
CPUE (con datos atípicos)
P
2004
Bolívar 154 156 0,4129
Jelí 156 160 0,3404
Hualtaco 112 119 0,0002
2005
Bolívar 177 187 0,0213
Jelí 164 167 0,6830
Hualtaco 132 135 0,1814
2008
Bolívar 113 119 0,0038
Jelí 133 134 0,7359
Hualtaco 113 115 0,4634
2009
Bolívar 90 98 0,0002
Jelí 112 113 0,6309
Hualtaco 92 96 <0,0001
2010
Bolívar 103 106 0,0298
Jelí 106 112 0,0376
Hualtaco 93 97 <0,0001
2011
Bolívar 121 127 0,0031
Jelí 119 128 0,0093
Hualtaco 97 104 <0,0001
15
La distribución de los datos se aproximó a una normal, sobre todo, cuando se
excluían de los análisis los valores atípicos (Figura 6 a 8). Por la naturaleza de los
datos (valores discretos), no se obtuvo un mejor ajuste a la línea que propone el
Q-Q plot, pero si se observa una afinidad con ella (Figura 6 a 11).
El Q-Q plot muestra además, que los datos atípicos desentonan en la línea de
normalidad y son una pequeña proporción del total (Figura 9 a 11)
16
Figura 6. Distribución anual de los datos de captura (hombre-1/dia-1) en Puerto Bolívar, excluyendo los valores atípicos. a) 2004, b) 2005, c) 2008, d) 2009, e) 2010, f) 2011.
-48 65 178 292 405
Cuantiles de una Normal(177,17,5146,1)
-48
65
178
292
405n= 745 r= 0,979 (Captura)
-31 64 159 255 350
Cuantiles de una Normal(153,92,3232,5)
-31
64
159
255
350
Cu
an
tile
s o
bse
rva
do
s(C
ap
tura
)n= 1112 r= 0,980 (Captura)
-11 52 115 177 240
Cuantiles de una Normal(112,57,1535,8)
-11
52
115
177
240
Cu
an
tile
s o
bse
rva
do
s(C
ap
tura
) n= 759 r= 0,991 (Captura)
-17 38 92 146 200
Cuantiles de una Normal(89,809,1129,8)
-17
38
92
146
200n= 812 r= 0,989 (Captura)
-25 44 112 181 250
Cuantiles de una Normal(103,08,1469,6)
-25
44
112
181
250
Cu
an
tile
s o
bse
rva
do
s(C
ap
tura
) n= 1506 r= 0,984 (Captura)
c)
-21 51 122 194 265
Cuantiles de una Normal(120,78,1901)
-21
51
122
194
265n= 1047 r= 0,986 (Captura)
f) e)
d)
a) b)
17
Figura 7. Distribución anual de los datos de captura en Jelí excluyendo los valores atípicos. a) 2004, b) 2005, c) 2008, d) 2009, e) 2010, f) 2011.
-2 59 119 179 240
Cuantiles de una Normal(118,96,1687,3)
-2
59
119
179
240n= 375 r= 0,987 (Captura)
-31 38 106 175 243
Cuantiles de una Normal(106,17,1979,9)
-31
38
106
175
243
Cu
an
tile
s o
bse
rva
do
s(C
ap
tura
) n= 593 r= 0,980 (Captura)
-11 61 133 205 276
Cuantiles de una Normal(132,69,2589,9)
-11
61
133
205
276
Cu
an
tile
s o
bse
rva
do
s(C
ap
tura
) n= 263 r= 0,989 (Captura)
-21 47 114 182 250
Cuantiles de una Normal(111,51,2091,5)
-21
47
114
182
250n= 333 r= 0,990 (Captura)
-27 86 199 312 425
Cuantiles de una Normal(155,67,3754)
-27
86
199
312
425C
ua
ntile
s o
bse
rva
do
s(C
ap
tura
) n= 430 r= 0,979 (Captura)
-5 79 164 249 334
Cuantiles de una Normal(164,41,3643,6)
-5
79
164
249
334n= 255 r= 0,970 (Captura)
a) b)
c) d)
e) f)
18
Figura 8. Distribución anual de los datos de captura (hombre-1/dia-1) en Hualtaco excluyendo los valores atípicos. a) 2004, b) 2005, c) 2008, d) 2009, e) 2010, f) 2011.
-5 44 93 142 191
Cuantiles de una Normal(92,985,756,72)
-5
44
93
142
191
Cu
an
tile
s o
bse
rva
do
s(C
ap
tura
) n= 3486 r= 0,993 (Captura)
-7 45 97 150 202
Cuantiles de una Normal(97,444,939,49)
-7
45
97
150
202n= 1967 r= 0,991 (Captura)
-21 47 115 182 250
Cuantiles de una Normal(113,36,1627)
-21
47
115
182
250
Cu
an
tile
s o
bse
rva
do
s(C
ap
tura
) n= 1435 r= 0,991 (Captura)
0 46 92 138 184
Cuantiles de una Normal(91,923,730,69)
0
46
92
138
184n= 1931 r= 0,991 (Captura)
-10 51 112 174 235
Cuantiles de una Normal(111,94,1376,6)
-10
51
112
174
235C
ua
ntile
s o
bse
rva
do
s(C
ap
tura
) n= 1273 r= 0,988 (Captura)
2 69 136 203 270
Cuantiles de una Normal(131,79,1762,5)
2
69
136
203
270n= 619 r= 0,972 (Captura)
a) b)
c) d)
e) f)
19
Figura 9. Distribución anual de los datos de captura (hombre-1/dia-1) en Puerto Bolívar, incluyendo los valores atípicos. a) 2004, b) 2005, c) 2008, d) 2009, e) 2010, f) 2011.
a)
-43 105 254 402 550
Cuantiles de una Normal (155,97,3716,7)
-43
105
254
402
550C
ua
ntile
s o
bse
rva
do
s (
Ca
ptu
ra)
n= 1115 r= 0,971 (Captura)
-85 111 308 504 700
Cuantiles de una Normal (186,57,7406,1)
-85
111
308
504
700
Cu
an
tile
s o
bse
rva
do
s (
Ca
ptu
ra)
n= 770 r= 0,959 (Captura)b)
-35 73 182 291 400
Cuantiles de una Normal (119,11,2390)
-35
73
182
291
400
Cu
an
tile
s o
bse
rva
do
s (
Ca
ptu
ra)
n= 792 r= 0,966 (Captura)
c)
-59 81 221 360 500
Cuantiles de una Normal (97,668,2422,6)
-59
81
221
360
500
Cu
an
tile
s O
be
rva
do
s (
Ca
ptu
ra)
n= 852 r= 0,915 (Captura)
d)
-35 44 123 201 280
Cuantiles de una Normal (106,26,1771,9)
-35
44
123
201
280
Cu
an
tile
s o
bse
rva
do
s (
Ca
ptu
ra)
n= 1536 r= 0,977 (Captura)
e) f)
-41 50 142 233 325
Cuantiles de una Normal (126,95,2691,9)
-41
50
142
233
325
Cu
an
tile
s o
bse
rva
do
s (
Ca
ptu
ra)
n= 1070 r= 0,980 (Captura)
20
Figura 10. Distribución anual de los datos de captura (hombre-1/dia-1) en Jelí incluyendo los valores atípicos. a) 2004, b) 2005, c) 2008, d) 2009, e) 2010, f) 2011.
-46 91 227 364 500
Cuantiles de una Normal (159,92,4759,6)
-46
91
227
364
500C
ua
ntile
s o
bse
rva
do
s (
Ca
ptu
ra)
n= 430 r= 0,964 (Captura)
a)
-9 81 170 260 350
Cuantiles de una Normal (166,64,3912,7)
-9
81
170
260
350
Ob
se
rve
d q
ua
ntile
s(C
ap
tura
)
n= 253 r= 0,969 (Captura)
b)
-21 84 189 295 400
Cuantiles de una Normal (134,26,3038,1)
-21
84
189
295
400
Cu
an
tile
s o
bse
rva
do
s (
Ca
ptu
ra)
n= 259 r= 0,974 (Captura)
c)
-23 48 119 189 260
Cuantiles de una Normal (113,24,2205,6)
-23
48
119
189
260
Ob
se
rve
d q
ua
ntile
s(C
ap
tura
)
n= 333 r= 0,989 (Captura)
d)
-49 42 133 224 315
Cuantiles de una Normal (111,99,2730,9)
-49
42
133
224
315
Cu
an
tile
s o
bse
rva
do
s (
Ca
ptu
ra)
n= 613 r= 0,967 (Captura)
e)
-20 60 140 220 300
Cuantiles de una Normal (127,56,2486,1)
-20
60
140
220
300
Ob
se
rve
d q
ua
ntile
s(C
ap
tura
)
n= 398 r= 0,983 (Captura)
f)
21
Figura 11.Distribución anual de los datos de captura (hombre-1/dia-1) en Hualtaco incluyendo los valores atípicos. a) 2004, b) 2005, c) 2008, d) 2009, e) 2010, f) 2011.
c)
-39 58 155 253 350
Cuantiles de una Normal (118,73,2286)
-39
58
155
253
350O
bse
rve
d q
ua
ntile
s(C
ap
tura
)n= 1326 r= 0,964 (Captura)
a)
-19 85 190 295 400
Cuantiles de una Normal (135,28,2494,5)
-19
85
190
295
400
Ob
se
rve
d q
ua
ntile
s(C
ap
tura
)
n= 637 r= 0,955 (Captura)
b)
-32 63 159 254 350
Cuantiles de una Normal (114,53,1950,1)
-32
63
159
254
350
Cu
an
tile
s o
bse
rva
do
s (
Ca
ptu
ra)
n= 1390 r= 0,977 (Captura)
-19 86 191 295 400
Cuantiles de una Normal (96,07,1126,2)
-19
86
191
295
400
Ob
se
rve
d q
ua
ntile
s(C
ap
tura
)
n= 2036 r= 0,968 (Captura)
d)
-29 78 185 293 400
Cuantiles de una Normal (97,153,1245)
-29
78
185
293
400
Cu
an
tile
s o
bse
rva
do
s (
Ca
ptu
ra)
n= 3579 r= 0,954 (Captura)
e)
-35 61 158 254 350
Cuantiles de una Normal (103,19,1623)
-35
61
158
254
350
Ob
se
rve
d q
ua
ntile
s(C
ap
tura
)
n= 2056 r= 0,960 (Captura)f)
22
Se observa el cumplimiento de los supuestos de linealidad y homocedasticidad de
los datos, según los gráficos de residuos versus predichos resultantes de la
comparación entre épocas y mareas en todos los puertos (Figura 12 y 13).
Figura 12. Residuos versus predichos sin datos atípicos del periodo 2009-2011 según las épocas (a) y mareas (b). Negro) Puerto Bolívar, Azul) Hualtaco y verde) Jelí.
Figura 13. Residuos versus predichos con datos atípicos del periodo 2009-2011 según las épocas (a) y mareas (b). Negro) Puerto Bolívar, Azul) Hualtaco y verde) Jelí.
75 85 95 105 115 125
PRED_Captura
-150
-75
0
75
150
RE
S_
Ca
ptu
ra
80 90 100 110 120 130
PRED_Captura
-150
-75
0
75
150
RE
S_
Ca
ptu
ra
a) b)
75 87 99 111 123 135
PRED_Captura
-420
-210
0
210
420
RE
S_
Ca
ptu
ra-J
eli
80 92 104 116 128 140
PRED_Captura
-425
-213
0
213
425
RE
S_
Ca
ptu
ra
a) b)
23
6.2. COMPARACIONES INTERANUALES
Los rendimientos de pesca promedio en el Archipiélago de Jambelí, disminuyeron
desde el 2005 (CPUE 158) hasta el 2009 (CPUE 93) en un 41%. A partir de este
año, hubo un ligero incremento en la CPUE entre 4-10% (Figura 14a). El mismo
patrón y con valores muy cercanos, se observó cuando en los análisis se
incluyeron los datos atípicos (Figura 14b). La diferencia anual de CPUE entre
ambos casos, estuvo en un rango de 2-5%.
Figura 14. Captura por unidad de esfuerzo (CPUE) en el Archipiélago de Jambelí. Período 2004-2011. a) Sin incluir los valores atípicos y b) incluyéndolos.
Se encontraron variaciones interanuales significativas de la CPUE en cada puerto
(p< 0,0001). El LSD de Fisher mostró que estas diferencias son notorias en Puerto
Bolívar y Jelí mientras que en Hualtaco, fueron puntuales (Figura 15 a 17).
Las Figuras 15 y 17, muestran una importante reducción de la CPUE en Puerto
Bolívar y Hualtaco entre el 2005-2009. En Puerto Jelí, esta disminución se
extiende hasta el 2010 (Figura 16). Posterior a esos años se observó un aumento
en los rendimientos de pesca nominales en todos los puertos (Figura 15 a 17).
a) b)
24
2004 2005 2008 2009 2010 2011
DE
CF
A
B
DE
CF
A
B
Figura 15. Captura por unidad de esfuerzo (CPUE) en Puerto Bolívar, mostrando diferencias significativas [(letras distintas) (p<0,0001)]. a) Sin incluir los valores atípicos y b) incluyéndolos.
Figura 16. Captura por unidad de esfuerzo (CPUE) en Jelí, mostrando diferencias significativas [(letras distintas) (p<0,0001)].
2004 2005 2008 2009 2010 20110
50
100
150
200
CP
UE
D
EC
F
A
B
D
EC
F
A
Ba) b)
2004 2005 2008 2009 2010 20110
50
100
150
200
AA
BB
CC
AA
BB
CC
2004 2005 2008 2009 2010 20110
50
100
150
200
CP
UE D
DEE
C
AB
DDE
E
C
AB
a) b)
25
Figura 17. Captura por unidad de esfuerzo (CPUE) en Hualtaco, mostrando diferencias significativas [(letras distintas) (p<0,0001)].
6.3. COMPARACIONES ENTRE PUERTOS
Anualmente, se encontraron diferencias significativas en las estimaciones de
CPUE entre cada uno de los puertos (ANOVA, p<0,0001). La prueba LSD de
Fisher mostró que en el 2005, sin datos atípicos, estas diferencias se dieron entre
todos los puertos. Para el resto del período se encontraron diferencias específicas
(Tabla 2). Cabe destacar que la diferencia porcentual de los rendimientos
pesqueros entre puertos, por año, muestra un descenso desde el 2004 (26%)
hasta el 2011 (16%) (Tabla 2).
Hualtaco fue el puerto con la menor CPUE en casi todo el período de estudio. Por
otro lado, Puerto Jelí posee los mayores rendimientos pesqueros en la mayoría de
años a pesar que, existen pocas diferencias con Puerto Bolívar (Tabla 2).
2004 2005 2008 2009 2010 20110
50
100
150
CP
UE
D DE
A A
B
D DE
A A
B
2004 2005 2008 2009 2010 20110
50
100
150
A AB
CD
E
A AB
CD
E
a) b)
26
Cuando se estimó la CPUE incluyendo los datos atípicos, el comportamiento de
los resultados fue muy similar exceptuando los años 2008 y 2010 donde también
se encontraron diferencias entre todos los puertos (Tabla 2).
Tabla 2. Captura por unidad de esfuerzo (CPUE) anual por puerto, mostrando sus diferencias significativas [(letras distintas (p<0,0001)]. Diferencia mínima significativa (DMS).
Años Puerto CPUE
(sin datos atípicos)
DMS Diferencias CPUE
(con datos atípicos)
DMS Diferencias
2004
Bolívar 154 A 156 A
Jelí 156 4,73 A 160 5,36 A
Hualtaco 112 B 119 B
2005
Bolívar 177 A 187 A
Jelí 164 7,53 B 167 8,77 B
Hualtaco 132 C 135 C
2008
Bolívar 113 A 119 A
Jelí 133 4,45 B 134 5,08 B
Hualtaco 113 A 114 C
2009
Bolívar 90 A 98 A
Jelí 112 3,06 B 113 3,82 B
Hualtaco 92 A 96 A
2010
Bolívar 103 A 106 A
Jelí 106 2,38 A 112 2,81 B
Hualtaco 93 B 97 C
2011
Bolívar 121 A 127 A
Jelí 119 3,32 A 128 4,05 A
Hualtaco 97 B 103 B
27
6.4. COMPARACIONES ENTRE ÉPOCAS Y MAREAS
Se observaron diferencias significativas en la CPUE entre las épocas del año. En
el 2009 se dieron en todos los puertos mientras que, en años posteriores, estas
diferencias fueron puntuales (Tabla 3). Cabe destacar que la diferencia porcentual
de los rendimientos pesqueros entre épocas, por año, mostró una disminución
desde el 2009 (8%) hasta el 2011 (3%) de manera general (Tabla 3).
En Hualtaco la mayor CPUE se la estimó en la época lluviosa pero, en Puerto
Bolívar y Puerto Jelí, esta varió entre años (Tabla 3).
Cuando se incluyeron los datos atípicos en el análisis, se observó un
comportamiento similar de los resultados, de excepto en Hualtaco 2009, Bolívar y
Jelí 2011.
Tabla 3. Diferencia significativa (p) anual en la captura por unidad de esfuerzo (CPUE) por puerto, según la época del año, tanto excluyendo datos atípicos como incluyéndolos.
Año Puerto
Época lluviosa
(CPUE sin datos
atípicos)
Época seca
(CPUE sin datos atípicos)
P
Época lluviosa (CPUE
con datos atípicos)
Época seca
(CPUE con datos atípicos)
P
2009
Bolívar 86 94 0,0008 93 103 0,0037
Jelí 105 119 0,0055 106 121 0,0022
Hualtaco 93 90 0,0043 96 96 0,7154
2010
Bolívar 103 102 0,7311 107 105 0,3537
Jelí 111 98 0,0007 116 106 0,0294
Hualtaco 98 87 <0,0001 103 89 <0,0001
2011
Bolívar 117 123 0,0379 124 129 0,1105
Jelí
Jelí
118 120 0,5874 121 133 0,0147
Hualtaco 98 97 0,1756 103 104 0,5599
28
El período de mareas mostró diferencias significativas en la CPUE, con excepción
de Puerto Bolívar en el 2011. Los valores más altos de CPUE se encontraron
principalmente en la marea de sicigia para Hualtaco y Jelí. Sin embargo, en Puerto
Bolívar se observó un comportamiento diferente en el 2010 y 2011; la mayor
CPUE estuvo en cuadratura, así como en Jelí en 2011 (Tabla 4).
Cabe destacar que la diferencia porcentual de los rendimientos pesqueros entre
sicigia y cuadratura, por año, descendió progresivamente desde el 2009 (20%)
hasta el 2011 (6%) en todos los puertos (Tabla 4).
Cuando se incluyeron los datos atípicos en el análisis, se observó un
comportamiento similar de los resultados de p exceptuando Jelí 2010 y el año
2011 donde en ningún puerto se encontró diferencias significativas.
Tabla 4. Diferencia significativa (p) anual en la captura por unidad de esfuerzo (CPUE) por puerto, según el período de mareas, tanto excluyendo datos atípicos como incluyéndolos.
Año Puerto
Marea Cuadratura
(CPUE sin datos
atípicos)
Marea Sicigia
(CPUE sin datos
atípicos)
P
Marea Cuadratura
(CPUE con datos
atípicos)
Marea Sicigia (CPUE
con datos
atípicos)
P
2009 Bolívar 83 97 <0,0001 91 104 <0,0001 Jelí 91 117 <0,0001 93 119 <0,0001
Hualtaco 79 95 <0,0001 83 99 <0,0001
2010 Bolívar 108 100 <0,0001 109 105 0,0371 Jelí 97 110 0,0012 106 115 0,0559
Hualtaco 86 97 <0,0001 89 101 <0,0001
2011 Bolívar 122 119 0,3929 129 123 0,0857 Jelí 122 110 0,0139 127 129 0,7915
Hualtaco 95 102 <0,0001 102 105 0,0871
29
7. DISCUSIÓN
La CPUE, en el Archipiélago de Jambelí, muestra un patrón negativo en un
período específico; sin embargo, actualmente (2011) se muestra una tendencia
ligeramente positiva en su incremento (Mora et al., 2012). A nivel de puertos de
desembarque, se encontraron diferencias significativas en la captura nominal de
conchas entre años, puertos, épocas y mareas. Además, cabe destacar que las
interpretaciones finales de este estudio, no muestran mayor influencia de los datos
atípicos.
Las variaciones en la CPUE, no necesariamente corresponden a cambios en la
abundancia del recurso concha ya que este indicador pesquero, no refleja la
verdadera abundancia relativa ni sus cambios (Prince & Hilborn, 1998; Shelton et
al., 2001). El descenso en la captura nominal se podría deber al aumento del
esfuerzo de pesquero y la baja densidad poblacional (Mora et al., 2009; Mora, et
al., 2011). Por otro lado, el incremento de la CPUE observado en los últimos años,
se puede relacionar a un agotamiento de los bancos naturales que conllevan a la
rotación del esfuerzo entre áreas de captura, de acuerdo a los perfiles de
concentración (Prince & Hilborn, 1998).
A escala espacial, referida en este estudio como los puertos de desembarque,
puede notarse que la realidad difiere si los comparamos entre sí. Esto podría
deberse a la heterogeneidad espacial inherente de las pesquerías “S” sumado a
las características pesqueras propias de cada puerto (e.g. esfuerzo pesquero y
facilidad para el desplazamiento entre áreas de capturas).
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Las capturas nominales y por ende las capturas totales, están influenciadas por
factores externos a la pesquería como la época del año y el período de mareas,
los cuales poseen sus propias características. En razón a ello, la temperatura y
precipitación de cada época, puede influir de manera indirecta en la CPUE. Sin
embargo, estos efectos no son apreciados inmediatamente, existiendo un tiempo
de desfase como lo ha reportado Borda & Cruz (2004) para el Pacífico
Colombiano.
El período de marea también influye en la captura nominal, generando una CPUE
más alta en marea de sicigia. Esto se debería a la disponibilidad de un mayor
tiempo para la faena de pesca y a la exposición de áreas que estuvieron cubiertas
en marea de cuadratura (Solís & Mendívez, 2001; Borda & Cruz, 2004; Nishida et
al., 2006). A pesar de la variabilidad que se produce en cada época del año y el
período de mareas en la CPUE, se desconoce el nivel porcentual que explicaría
cada factor en una tasa de captura estandarizada. La influencia de estos factores
podría explicar un bajo valor porcentual de variabilidad, como lo sucedido en el
Puerto El Morro con el período de marea (Flores 2011).
Hay que tener en cuenta que el origen de los datos, posee una limitada cobertura
temporal y el diseño de muestreo no ha sido definido para evaluar estas variables.
Otro punto de consideración, es que podría existir un cruce de personas entre
áreas de captura de cada puerto, que podría estar interviniendo en los resultados.
Puede notarse la importancia de estudios que relacionen la parte pesquera y
ambiental, para ampliar el conocimiento en torno a las reacciones de las
31
poblaciones sometidas a pesca, frente a las variaciones del medio ambiente.
Además, los factores aquí analizados deben tomarse en cuenta para tareas de
estandarización de la CPUE y cuantificar el aporte que tienen en la variabilidad de
la tasa de captura.
32
8. CONCLUSIONES
La pesquería de concha evidenció un decaimiento progresivo de la CPUE
hasta el 2009, pero en la actualidad se nota un leve incremento.
La captura por unidad de esfuerzo anual, posee variación interanual
significativa a nivel de puertos de desembarque.
La época del año y el período de mareas influyen en la variabilidad de la
CPUE.
La diferencia porcentual de los rendimientos pesqueros nominales entre
épocas y entre mareas, presenta una reducción hacia el 2011 (del 8 al 3% y
del 20 al 6% respectivamente).
En marea de sicigia se obtuvo la mayor CPUE para el 2009 en todos los
puertos y en el 2010, a excepción de Puerto Bolívar; mientras que en el
2011 el mayor rendimiento se obtuvo en marea de cuadratura, a excepción
de Hualtaco.
No se pudo definir una época en la que los rendimientos de pesca, sean
mayores. Sin embargo, en Hualtaco se observó un leve incremento en la
CPUE en la época lluviosa.
Los datos atípicos no mostraron mayor influencia en los resultados finales.
33
9. RECOMENDACIONES
Realizar el seguimiento de la pesquería de concha, empleando un modelo
de toma de información, con amplia cobertura temporal y estructurada a
nivel de bancos de pesca.
Obtener información in situ, como estudios de densidad poblacional y
factores medioambientales, para determinar el real estado poblacional del
recurso concha y posibles agentes de variación en las capturas.
34
10. BIBLIOGRAFÍA
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