Pronóstico de corto plazo de zonas de pesca de anchoveta (engraulis ringens) en el norte de Chile.
Authors:   , ARMAS LORENZO ELIER 
Published: November 2024

En esta tesis se pronosticó zonas potenciales de pesca de E. ringens en el corto plazo en el norte de Chile, utilizando un modelo de redes neuronales. Se determinaron las variables que explicaron mejor la distribución espacial de E. ringens, y se las utilizó para entrenar el modelo de redes neuronales. Luego se estudió el impacto de la utilización de los pronósticos de zonas de pesca de E. ringens en la eficiencia de la flota cerquera anchovetera industrial del norte de Chile.

E. ringens (anchoveta) es una especie de pez pelágico pequeño perteneciente a la familia Engraulidae, que habita en la zona nerítico-costera y se distribuye desde el norte de Perú (3°N) hasta la isla de Chiloé en el sur de Chile (43°S). La distribución geográfica y batimétrica de esta especie está condicionada por fluctuaciones en las condiciones oceanográficas a diferentes escalas temporales (diaria, semanal, mensual, anual, supra-anual) y por la pesca. En el norte de Chile, E. ringens es un recurso pesquero de gran importancia y es capturado principalmente por el sector industrial, que representa hasta el 80% de los desembarques totales anuales de la flota de cerco. La historia de esta pesquería (1985-2023) muestra una fuerte disminución en los desembarques industriales anuales, especialmente durante eventos extremos del fenómeno El Niño Oscilación del Sur (1997–1998 (muy intenso), 2002–2003 (moderado) y 2015–2016 (muy intenso)). Las mayores caídas en los desembarques en las últimas dos décadas ocurrieron en 2015 (El Niño) y 2020 (La Niña), disminuyendo 65% y 88% en relación a la media histórica, respectivamente.

Dada la disminución de los desembarques de E. ringens en el norte de Chile durante eventos ENSO, principalmente durante El Niño 2015 y La Niña 2020, las flotas pesqueras deben destinar mayor esfuerzo pesquero para la localización de los cardúmenes de E. ringens que sean accesibles a las artes de pesca. Se ha observado una disminución de la captura con relación al esfuerzo de pesca ejercido en años con condiciones típicas de eventos ENSO. La captura por viaje disminuyó con respecto a la media histórica entre 9% y 33% durante el período 2006-2010, caracterizado por condiciones frías típicas de La Niña; también la captura disminuyó 12% durante el evento El Niño 2015 y 46% durante La Niña 2020. También la captura por lance decreció entre 5% y 13% durante el período 2006-2010 y 40% durante La Niña 2020. La captura con respecto a la distancia recorrida por las naves cerqueras industriales cayó entre 13% y 40% durante el período 2006-2010, 53% durante el Niño 2015 y 78% durante La Niña 2020. Esto conduce a aumentar el esfuerzo (viajes, lances, distancia recorrida) para mantener los niveles promedio de captura.

Actualmente, el principal problema de la flota industrial cerquera del norte de Chile consiste en encontrar la forma de reducir costos en las operaciones de localización y captura de E. ringens, y aumentar así la rentabilidad económica. Para esto se requiere optimizar/reducir los viajes de pesca. Una alternativa interesante de explorar es identificar zonas potenciales de pesca y, junto con ello, conocer cómo cambia la probabilidad de captura de E. ringens en función de la variabilidad oceanográfica inlcuyendo eventos ENSO, y determinar si esta probabilidad tiene alguna relación con los desembarques anuales de E. ringens en el área de estudio. Consecuentemente, esta tesis doctoral se enfoca en estudiar el impacto de la utilización de pronósticos de zonas de pesca de E. ringens en la eficiencia de la flota anchovetera del norte de Chile. Las hipótesis planteadas en esta tesis sostienen que si la distribución espacial de E.ringens en el norte de Chile está determinada principalmente por variables oceanográficas y estas relaciones son capturadas correctamente por un modelo de redes neuronales, entonces el modelo desarrollado pronosticaría adecuadamente las zonas de pesca de E. ringens en el norte de Chile en el corto plazo, permitiendo con su aplicación que aumente el rendimiento de la flota industrial cerquera anchovetera. Los resultados obtenidos en esta investigación se presentan en tres capítulos, los que son descritos brevemente a continuación.

En el primer capítulo se analizó la distribución espacial de E.ringens en la zona norte de Chile (18°21” S−27° S) y su asociación con variables oceanográficas disponibles para es zona en el período 2003 a 2020. Como información de presencia de E. ringens se utilizaron los datos georreferenciados de capturas de esta especie disponibles en la base de datos de la empresa pesquera Corpesca S.A. Se consideró como registros de ausencia de la especie las zonas donde transitó la flota y no se capturó E. ringens. Las variables oceanográficas se obtuvieron del modelo Nemo del programa Copernicus, el cual proporciona datos históricos y datos de pronósticos diarios de variables oceanográficas. Se aplicó un modelo de redes neuronales para abordar la relación entre las variables oceanográficas y la distribución de E. ringens, determinando las variables que mejor explican la ubicación de las zonas de pesca de esta especie en el período estudiado. En cuanto al porcentaje de la varianza explicada, la longitud geográfica (23%) fue la variable más relevante para identificar posibles zonas de pesca, seguida de la profundidad de la capa de mezcla (18%), la latitud geográfica (15%), la temperatura superficial del mar (12%), el mes (12%), la altura del mar (9%), la salinidad (9%) y las componentes zonales y meridionales de la velocidad de las corrientes (1% cada una).

En el segundo capítulo de esta tesis se implementó un modelo predictivo de zonas de pesca basado en redes neuronales, el que fue entrenado con datos georreferenciados de capturas diarias de naves cerqueras industriales para el período 2003 a 2020 e información de variables oceanográficas (temperatura superficial del mar, salinidad, profundidad de la capa de mezcla, altura del mar y corrientes) obtenidas de Copernicus (https://marine.copernicus.eu). El rendimiento del modelo de redes neuronales fue 86% (AUC), clasificando correctamente el 76% de las áreas con pesca. Por lo tanto, se recomienda su uso para predecir zonas de pesca para E. ringens en el área de estudio (zona norte de Chile).

En el tercer capítulo se analizó si la disminución actual en los desembarques anuales de E. ringens se asocia con cambios oceanográficos en el norte de Chile durante eventos El Niño o La Niña. Se aplicó el modelo de redes neuronales, desarrollado en el segundo capítulo de esta tesis, para identificar la distribución espacial y temporal de las probabilidades de pesca de E. ringens, particularmente para los años El Niño (2015), La Niña (2007, 2013, 2020) y Neutro (2004). Se encontró que la probabilidad de captura de E. ringens se extendió más hacia el oeste durante eventos de La Niña (excepto en 2020), ocupando un área más grande, pero se limitó a una franja costera de 10 millas náuticas durante el evento de El Niño 2015. Las mayores probabilidades de captura en la condición Neutra estuvieron cerca de la costa, aunque no tan restringida a la misma como ocurrió durante el evento de El Niño 2015. Las probabilidades de captura más altas en el evento La Niña de 2020 también estuvieron cerca de la costa, en contraste con los eventos anteriores de 2007 y 2013, debido a la restricción del hábitat óptimo de E. ringens por cambios en las condiciones oceanográficas. La cantidad anual de zonas potenciales de pesca identificadas por el modelo de redes neuronales es un indicador de qué tan apto es el ambiente para el encuentro de cardúmenes de E. ringens. La aplicación de estos resultados permitiría administrar de mejor forma la flota pesquera industrial, reduciendo los costos operacionales.

Los resultados obtenidos en esta tesis sustentan las hipótesis planteadas, pues el modelo de redes neuronales implementado permitió pronosticar correctamente zonas de pesca de E. ringens en el corto plazo (hasta 3 días). El modelo de redes neuronales implementado fue capaz de replicar la distribución espacial de E. ringens observada durante eventos ENSO. Simulaciones mostraron que el uso de los pronósticos de pesca del modelo de redes neuronales en la operación de la flota habría resultado en disminución del esfuerzo y aumento del rendimiento de la flota. La aplicación de los resultados de este estudio aporta a entender y, probablemente, anticipar las consecuencias que eventos ENSO extremos podrían tener en el rendimiento de las naves cerqueras pertenecientes a la flota anchovetera industrial del norte de Chile. El modelo de redes neuronales utilizado proporciona una herramienta valiosa para la gestión de dicha flota.