RESUMEN
Se estimaron valores de la talla de madurez gonadal (L50) de la caballa (Scomber japonicus peruanus) para los años 1994 - 2017 en el litoral peruano. El análisis se realizó para el periodo noviembre - marzo donde ocurre la mayor actividad reproductiva. La proporción de hembras maduras en relación a la talla se ajustó mediante un modelo logístico binomial, para ello se utilizaron modelos lineales generalizados con efectos mixtos (MLGM) que asumieron efectos aleatorios asociados a los periodos. El ajuste con el MLGM, mediante sus efectos fjos estimó una L50 de 24.8 cm de longitud a la horquilla (LH) (24.69 cm - 24.9 cm), mientras que con cambios entre periodos, mediante sus efectos aleatorios, los valores oscilaron entre 20.4 cm y 27.0 cm de LH en promedio. Se observó que un aumento en la temperatura causó la disminución de la L50 en los periodos 1997 - 1999 y 2015 - 2016, los cuales coinciden con la presencia de eventos El Niño. Una correlación positiva fue encontrada entre las L50 y la biomasa desovante, estos cambios en las L50 podrían indicar un efecto de denso-dependencia. No se mostró una tendencia en la serie de L50, por tanto no habría un efecto de la presión de pesca, traducida como la tasa instantánea de mortalidad por pesca (F) sobre la L50. Sin embargo, creemos que estas disminuciones de la L50, en relación a una baja densidad poblacional y principalmente a un incremento en la F deben darse como un efecto a largo plazo y no en eventos puntuales como se reflejaron en nuestros resultados.
The values of size-at-gonad maturity (L50) of chub mackerel (Scomber japonicus peruanus) were estimated for the years 1994 - 2017 in the Peruvian littoral. The analysis was performed for the period November - March where the highest reproductive activity occurs. The proportion of mature females was ftted using a logistic binary model, through generalized linear mixed models (MLGM), which assumes random effects associated with the periods. The GLMM, with fixed effects estimated a L50 of 24.8 cm of fork length (FL) (24.69 cm - 24.9 cm), while with changes between periods, with random effects, L50 ranged between 20.4 cm and 27.0 cm FL. It was observed that an increase in temperature caused the decrease of the L50 in the years 1997 - 1999 and 2015 - 2016, which coincides with El Niño events. A positive correlation was found between the L50 and spawning biomass, so changes in L50 may be a density-dependent effect. There was no trend in the L50 series, so there would be no effect of the fishing mortality (F) on the L50. However, we think that the decrease in the L50 in relation to a low population density and mainly an increase in F should be given as a long-term effect and not in isolated events as our results showed.
RESUMEN
El monitoreo de la pesquería de anchoveta en el Perú es de suma importancia para la sostenibilidad del ecosistema de Humboldt. El Programa de observadores a bordo Bitácoras de Pesca constituye una rica plataforma de recolección de datos de las embarcaciones durante sus viajes de pesca, y donde se recopila información acerca de las capturas en cada lance, distribuciones de tallas, descartes, captura incidental, captura por unidad de esfuerzo, entre otros. Para que los indicadores obtenidos a partir de esta información tengan robustez es preciso contar con un método de solidez estadística para el cálculo del número necesario de viajes a muestrear. Este trabajo presenta un método con estas características, para calcular el número óptimo de viajes de manera independiente para cada una de las variables y a diferentes escalas de tiempo. Se muestra que, dependiendo del objetivo y de la escala temporal, la cantidad óptima de viajes a muestrear varía. A partir de estos resultados, se proporcionan recomendaciones prácticas sobre el tamaño de muestra para el Programa Bitácoras de Pesca. También se discute la aplicabilidad de esta metodología para otros recursos pelágicos.
Monitoring the anchovy fishery is of great importance for assuring the sustainability of the Humboldt ecosystem. The on-board observers program constitutes a rich platform for data collection for monitoring, as it consists of the collection of data from vessels during their fishing trips, regarding catches, size distribution, discards, catch per unit of effort, among others. To get robust indicators from these data, it is necessary to use a solid statistical procedure for computing the number of fishing trips to sample. This work presents a method with those characteristics, for computing each indicator independently and at different time scales. We show that the optimum size varies depending on the objective (indicator) and the time scale. Based on these results, practical recommendations for fixing the sample size are given. We finally discuss the aplicability of this methodology for other pelagic resources.