[en] Several studies have revealed the effect of climate oscillations on fisheries. Small pelagic fishes are very important to the world economy and they are very sensitive to fluctuations in the physical environment in which they live. The main aim of this study was to analyze the causal relationship between the climate oscillations (NAO, AO and EA) and small pelagic (anchovy, sardine and mackerel) landings and first sale price. Climate oscillations were used as explanatory variables in different statistical models (multiple linear regression, GLM and GAM) generated to explain the highest possible percentage of variance in the landings of each species. Subsequently, landings were included as explanatory variables in a new statistical model which could explain the highest possible percentage of variance in the first sale prices to analyze the indirect effect of climate oscillations on the prices. The GLM was the model which fitted better to anchovy landings. This model (75.99% variance explained) was generated using the winter NAO (lagged three years) cubed, and AO and EA (both lagged three years). This relationship can be explained by the effect of climate oscillations on the nutrient mixture and temperature of the water. The bioeconomic model generated for anchovy explained the 48.20% of variance in anchovy first sale prices using landings and AO and EA (lagged three years). This result confirms the indirect effect between climate oscillations and prices. The GLM was the model which fitted better to sardine landings. This model (74.85% variance explained) was generated using the winter NAO (lagged one year), summer AO (lagged one year) cubed and winter EA (lagged three years) cubed. This relationship can be explained by the effect of climate oscillations on the water temperature. For the mackerel, the GAM model was the better fitted. This model (94.4% variance explained) was generated using summer NAO and winter AO (both lagged three years). This relationship can be explained by the effect of climate oscillations on the water temperature. None bioeconomic model could be generated with availability in sardine nor mackerel. The first sale prices of this species were related between each other and with anchovy prices.

[es] Diferentes estudios han evidenciado el efecto que tienen las oscilaciones climáticas sobre las pesquerías. Los pequeños pelágicos son un grupo de peces de especial importancia económica mundial y muy sensible a fluctuaciones del medio físico en el que habitan. El objetivo de este estudio fue analizar la relación causal de las oscilaciones climáticas (NAO, AO y EA) sobre las descargas y precios de primera venta de los pequeños pelágicos (boquerón, sardina y caballas). Se generaron modelos estadísticos de regresión lineal múltiple, GLM y GAM utilizando como variables explicativas las oscilaciones climáticas para explicar el mayor porcentaje posible de varianza en las descargas de cada especie. Posteriormente, las descargas se incluyeron como variables explicativas para generar un modelo que explicara el mayor porcentaje de varianza posible en el precio, analizando la existencia de un efecto indirecto de las oscilaciones sobre el precio de primera venta. El modelo que mejor se ajustó a las descargas de boquerón fue el GLM, que utilizó la NAO invernal con tres años de desfase transformada al cubo, y la AO y la EA con tres años de desfase (75,99% de varianza explicada). Esta relación es explicada por el efecto de las oscilaciones sobre la mezcla de nutrientes y la temperatura en la columna de agua. El modelo bioeconómico generado a partir de éste explicó el 48,20 % de la variación del precio de boquerón, utilizando las descargas, y la AO y EA con tres años de desfase, confirmando un efecto indirecto entre oscilaciones climáticas y precio. El modelo que mejor se ajustó a las descargas de sardina fue el GLM, que utilizó la NAO invernal con un año de desfase, la AO estival con un año de desfase al cubo y el EA invernal con tres años de desfase al cubo (74,85 % de varianza explicada). Esta relación es explicada por el efecto de las oscilaciones sobre la mezcla de nutrientes en la columna de agua y la modulación de los vientos. En el caso de las descargas de caballas el mejor modelo fue el GAM, que utilizó la NAO estival y la AO invernal, ambas con un desfase de tres años (94,4 % de varianza explicada). La relación es explicada por el efecto de las oscilaciones sobre la temperatura del agua. Ningún modelo bioeconómico se generó con validez para la sardina ni para las caballas, estando estos modulados entre sí y por el precio de boquerón.