Variabilidad interanual en el crecimiento del Stock Norte – Centro de la anchoveta peruana (engraulis ringens) durante el período 1960 – 2022
Descripción del Articulo
El crecimiento somático es un proceso clave en la evaluación de stocks pesqueros que afecta la biomasa, la composición de tallas, mortalidad natural y productividad. Sin embargo, en la práctica, el crecimiento suele percibirse como invariable en el tiempo, sin considerar su relación con factores ext...
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Formato: | tesis de grado |
Fecha de Publicación: | 2025 |
Institución: | Universidad Nacional Mayor de San Marcos |
Repositorio: | UNMSM-Tesis |
Lenguaje: | español |
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Variabilidad interanual en el crecimiento del Stock Norte – Centro de la anchoveta peruana (engraulis ringens) durante el período 1960 – 2022 Quispe Salazar, Elmer Ovidio Anchoveta peruana (Pez) Biología marina https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.06.12 |
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El crecimiento somático es un proceso clave en la evaluación de stocks pesqueros que afecta la biomasa, la composición de tallas, mortalidad natural y productividad. Sin embargo, en la práctica, el crecimiento suele percibirse como invariable en el tiempo, sin considerar su relación con factores extrínsecos (como la densodependencia y los factores ambientales) e intrínsecos (como la integridad fisiológica). Este estudio tiene como objetivo cuantificar el crecimiento de la anchoveta del stock norte-centro, analizar su variabilidad interanual y explicar dicha variabilidad en función de variables ambientales y de condición. Para estimar el crecimiento de la anchoveta, se utilizó la ecuación de von Bertalanffy (VBGF) mediante la rutina ELEFAN, que permitió estimar los parámetros de crecimiento (K y L>) a partir de datos de frecuencia de longitudes. Se aplicaron diferentes algoritmos de optimización (ELEFAN/RSA, ELEFAN/SA, ELEFAN/GA) y el remuestreo con reemplazo para evaluar la incertidumbre en los resultados. El análisis de series temporales permitió identifica tendencias y puntos de quiebre, mientras que un análisis de Wavelet examinó fluctuaciones a corto y largo plazo. Los resultados mostraron que ambos parámetros siguen distribuciones normales, con valores promedio de 18.50 ± 0.542 cm para L> y 0.890 ± 0.102 año-1 para K. Las fluctuaciones significativas en los parámetros de crecimiento destacaron la influencia de fenómenos como El Niño-Oscilación del Sur en los regímenes de crecimiento interanuales y multi-decadales. Estas fluctuaciones reflejan la alta variabilidad del ecosistema y la plasticidad fenotípica de la anchoveta frente a diferentes condiciones ambientales. Además, el estudio evidenció que escenarios ambientales con aumento de la temperatura y disminución de la productividad primaria afectan negativamente la longitud asintótica de la anchoveta, sugiriendo que el crecimiento somático se ve reorientado hacia la reproducción temprana como estrategia adaptativa frente a condiciones desfavorables. Por otro lado, la tasa de crecimiento de la anchoveta también está relacionada con la disponibilidad de zooplancton, lo que impacta su factor de condición. La relación positiva entre la tasa de crecimiento y los niveles de zooplancton indica que una mayor disponibilidad de este recurso favorece el crecimiento somático. En resumen, la variabilidad en el crecimiento somático de la anchoveta, en conjunto con otros atributos del stock, podrían influir significativamente en el estado del stock y en sus capturas. Al integrar esta variabilidad en los modelos de evaluación y manejo pesquero se mejorará la precisión de las estimaciones del estado biológico y poblacional de la anchoveta, lo que permitirá un mejor manejo de su pesquería. |
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Este estudio tiene como objetivo cuantificar el crecimiento de la anchoveta del stock norte-centro, analizar su variabilidad interanual y explicar dicha variabilidad en función de variables ambientales y de condición. Para estimar el crecimiento de la anchoveta, se utilizó la ecuación de von Bertalanffy (VBGF) mediante la rutina ELEFAN, que permitió estimar los parámetros de crecimiento (K y L>) a partir de datos de frecuencia de longitudes. Se aplicaron diferentes algoritmos de optimización (ELEFAN/RSA, ELEFAN/SA, ELEFAN/GA) y el remuestreo con reemplazo para evaluar la incertidumbre en los resultados. El análisis de series temporales permitió identifica tendencias y puntos de quiebre, mientras que un análisis de Wavelet examinó fluctuaciones a corto y largo plazo. Los resultados mostraron que ambos parámetros siguen distribuciones normales, con valores promedio de 18.50 ± 0.542 cm para L> y 0.890 ± 0.102 año-1 para K. 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