Revista de Ciencias del Mar y Acuicultura “YAKU”: Vol. 8 (Núm. 14) (ene – jun 2025). ISSN: 2600-5824.
Research Article/Artículo de Investigación DOI: https://doi.org/10.56124/yaku.v8i14.004
42
INFLUENCIA DEL EVENTO EL NIÑO OSCILACIÓN DEL SUR (ENOS) EN LA
VARIABILIDAD DE LA ABUNDANCIA DEL CAMARÓN POMADA (PROTRACHYPENE
PRECIPUA) DESEMBARCADO POR LA FLOTA INDUSTRIAL ARRASTRERA EN POSORJA,
GUAYAS, ECUADOR
INFLUENCE OF THE EL NIÑO-SOUTHERN OSCILLATION (ENSO) ON THE VARIABILITY
OF THE RELATIVE ABUNDANCE OF THE TITI SHRIMP (PROTRACHYPENE PRECIPUA)
LANDED BY THE INDUSTRIAL TRAWLING FLEET IN POSORJA, GUAYAS, ECUADOR
Mario Vélez-Cedeño
1*
, Gabriela Flores-Rivera
2
,
José Javier Alio
3
1
Maestría en Recursos Acuáticos, con mención en Gestión Pesquera. Universidad Laica Eloy Alfaro de Manabí, Ecuador.
2
Viceministerio de Acuacultura y Pesca. Dirección de Política Pesquera y Acuícola. Manta, Ecuador.
3
Departamento de Procesos Químicos, Alimentos y Biotecnología. Facultad de Ingeniería y Ciencias Aplicadas,
Universidad Técnica de Manabí, Portoviejo, Ecuador.
*
Autor correspondencia: mariovelez805@yahoo.com
Resumen
Abstract
El camarón pomada (Protrachypene precipua) es un
recurso pesquero de importancia ecológica y económica en
Ecuador, especialmente en el Golfo de Guayaquil. Su
abundancia presenta alta variabilidad asociada a la
temperatura superficial del mar (TSM) y a los eventos El
Niño–Oscilación del Sur (ENOS), lo que introduce
incertidumbre en su manejo sostenible. El objetivo de este
estudio fue analizar la variabilidad estacional e interanual
de la captura por unidad de esfuerzo (CPUE) del camarón
pomada en el puerto de Posorja, principal sitio de
desembarque de la especie, evaluando la influencia del
ENOS y de factores ambientales asociados. Se analizaron
desembarques de la flota industrial de arrastre entre 2015
y 2022, estandarizando la CPUE mediante modelos
aditivos generalizados (GAM) que incorporaron variables
temporales y climáticas. Los resultados mostraron un
patrón estacional marcado, con valores máximos de CPUE
estandarizada (CPUEe) en marzo y abril. Se detectó una
correlación positiva entre la TSM y la CPUEe, con un
desfase de un mes entre ambas variables. Los eventos El
Niño leve favoreció la abundancia del recurso, mientras
que condiciones extremas (El Niño fuerte) redujo la
CPUEe, y La Niña fuerte mostró efectos limitados/no
significativos. Estos hallazgos resaltan la necesidad de
incorporar la variabilidad climática en la gestión pesquera
y sugieren que el ENOS debe considerarse en futuras
estrategias de manejo para asegurar la sostenibilidad del
recurso.
Palabras clave: TSM, ONI, pesca industrial, arrastre,
Pacífico oriental
The Titi shrimp (Protrachypene precipua) is an
ecologically and economically important fishery
resource in Ecuador, particularly in the Gulf of
Guayaquil. Its abundance is highly variable and strongly
influenced by environmental factors such as sea surface
temperature (SST) and El Niño–Southern Oscillation
(ENSO) events, creating uncertainty for sustainable
management. This study analyzed the seasonal and
interannual variability of catch per unit effort (CPUE) of
P. precipua at Posorja, the main landing site of the
species, evaluating the influence of ENSO and associated
environmental factors. Industrial trawl fleet landings
between 2015 and 2022 were examined, and CPUE was
standardized using generalized additive models (GAM)
incorporating temporal and climatic variables. Results
showed a clear seasonal pattern, with standardized CPUE
(sCPUE) peaking in March and April. A positive
correlation was detected between SST and sCPUE, with
a one-month lag in SST’s effect. Moderate El Niño event
enhanced resource abundance, whereas extreme El Niño
conditions reduced sCPUE, while strong La Niña
showed limited/non-significant effects. These findings
highlight the importance of integrating climatic
variability into fisheries management and suggest that
ENSO-related fluctuations should be considered in
conservation and sustainability strategies.
Keywords: SST, ONI, industrial fishing, trawling,
eastern Pacific
Recibido: 2025-06-21 Aceptado: 2025-09-17 Publicado: 2025-09-18
Revista de Ciencias del Mar y Acuicultura “YAKU”: Vol. 8 (Núm. 14)
43
1. Introducción
El camarón pomada (Protrachypene precipua
(Burkenroad, 1934); Crustacea: Decapoda:
Penaeidae) se distribuye en la costa del Pacífico
oriental tropical, desde Costa Rica hasta el norte
de Perú (Fischer et al., 1995). Al igual que otros
peneidos, es una especie detritívora y omnívora
(Dall, 1968; Loneragan et al., 1997; Nandakumar
& Damodaran, 1998), asociada a fondos fangosos
o arenosos entre 15 y 40 m de profundidad. Desde
el punto de vista trófico, ocupa un segundo nivel
dentro de la cadena alimentaria, alimentándose de
copépodos, anfípodos y otros consumidores
primarios, mientras que constituye un importante
recurso presa para crustáceos y peces demersales
(Calle & Galván, 2017).
Su distribución es particularmente abundante en
las desembocaduras de ríos (Fischer et al., 1995),
destacando el río Guayas en Ecuador, donde los
sedimentos del estuario presentan contenidos
elevados de materia orgánica y los manglares
aportan detrito que es consumido por
invertebrados y peces, integrándose a la red
trófica estuarina, lo que favorece su alimentación
(INP, 1994–1996; Pontón-Cevallos et al., 2021).
En el Golfo de Guayaquil, el camarón pomada
representa un componente clave del ecosistema
bentónico y una de las principales pesquerías
demersales, especialmente en el puerto de
Posorja, principal centro de desembarque de la
especie en Ecuador (Chicaiza et al., 2009;
Nicolaides et al., 2014, 2016; González, 2022).
Además de su relevancia ecológica, P. precipua
tiene un alto valor económico para el país. Su
explotación industrial se desarrolla desde 1956
(Cobo & Loesch, 1966; Nicolaides, 2012),
actualmente mediante una flota arrastrera de
aproximadamente 40 embarcaciones de madera y
fibra de vidrio, con esloras promedio de 15 m.
Cerca del 80 % del volumen capturado se exporta,
generando ingresos significativos para la
economía nacional (MPCEIP, 2022).
En paralelo, existe una pesquería artesanal
desarrollada con artes pasivos —principalmente
bolsos sostenidos por estacas durante mareas
vivas— distribuida entre las provincias de El Oro
y Guayas, donde operan alrededor de 617
pescadores registrados (SRP, 2022). De forma
independiente, se reporta una pesquería artesanal
de arrastre en Esmeraldas, basada en redes de
pequeño tamaño (changas), que continúa
operando informalmente a pesar de su prohibición
(Acuerdo Ministerial MPCEIP-SRP-2019-0030-
A) (Rebolledo, 2010; Rebolledo et al., en
preparación). Cabe resaltar que ninguna de estas
pesquerías artesanales aporta datos al presente
estudio, el cual se enfoca exclusivamente en la
flota industrial de Posorja.
Las pesquerías dirigidas al camarón pomada
registran también tres especies acompañantes:
Xiphopenaeus riveti, Penaeus vannamei y
Trachypenaeus byrdi. Sin embargo, X. riveti y P.
precipua representan más del 99% de los
desembarques, aunque las estadísticas oficiales
reportan ambas bajo el nombre de P. precipua. En
la pesquería artesanal de Esmeraldas se ha
documentado adicionalmente una alta incidencia
de fauna asociada —más de 70 especies entre
peces e invertebrados— y evidencia de
reducciones poblacionales en algunos grupos
(Farías, 2017; Chinga, 2018; Rebolledo et al., en
prensa).
Desde una perspectiva biológica, P. precipua
presenta actividad reproductiva durante todo el
año, con un pico marcado entre febrero y abril —
especialmente en marzo— periodo crítico para el
reclutamiento y la sostenibilidad del recurso
(Chicaiza, 2014). Debido a su dieta
zooplanctónica, la especie es especialmente
sensible a variaciones fisicoquímicas del agua, lo
que la convierte en un bioindicador del
ecosistema. Sus volúmenes de descarga se ven
afectados por cambios en temperatura, salinidad,
estacionalidad y por la influencia de corrientes y
surgencias costeras.
Revista de Ciencias del Mar y Acuicultura “YAKU”: Vol. 8 (Núm. 14) (ene – jun 2025). ISSN: 2600-5824.
Vélez et al. 2025.: Influencia del ENOS en el Camarón Pomada en Ecuador
44
El evento El Niño–Oscilación del Sur (ENOS)
altera significativamente la dinámica planctónica
del Pacífico oriental (Yockteng et al., 1983;
Rangel, 2023), lo que puede repercutir
directamente en la abundancia de P. precipua. No
obstante, en Ecuador actualmente se evalúa aún
de manera específica el vínculo entre la
variabilidad climática y la abundancia de esta
especie, lo cual limita la capacidad de anticipar
fluctuaciones y dificulta la formulación de
estrategias de manejo.
En este contexto, el presente estudio analiza la
variabilidad estacional e interanual de la
abundancia relativa del camarón pomada, con
base en los desembarques de la flota industrial del
puerto de Posorja, estandarizando la captura por
unidad de esfuerzo (CPUE) mediante modelos
que incorporan factores ambientales físicos
asociados a la variabilidad oceánica.
2. Materiales y Métodos
La información utilizada fue proporcionada por la
Subsecretaría de Recursos Pesqueros de Ecuador
y corresponde a los registros recolectados por
inspectores de pesca durante los desembarques de
la flota industrial arrastrera en el puerto de Posorja
entre 2015 y 2022. Cada viaje fue considerado
como una salida de pesca de un día, que puede
incluir varios lances, pero cuya captura total se
registra como una única descarga diaria. La flota
arrastrera pomadera mantiene operaciones
relativamente homogéneas en duración del
arrastre y tamaño de la red, lo que permitió
estandarizar la captura por unidad de esfuerzo
(CPUE) como kilogramos por viaje al mes.
El arte utilizado es la red de arrastre industrial
pomadera, operada en las zonas permitidas del
Golfo de Guayaquil denominadas “corralitos”
(Figura 1). Los datos de temperatura superficial
del mar (TSM) y del Índice Oceánico del Niño
(ONI) fueron obtenidos de NOAA para el mismo
periodo del estudio. Tanto la información del
Índice Oceánico de El Niño (ONI) como los datos
de TSM fueron obtenidos de las coordenadas
correspondientes al Golfo de Guayaquil
(aproximadamente Latitud: -3.0 a -2.0, Longitud:
-81.5 a -80.0). Los datos de TSM utilizados
corresponden a promedios semanales.
Para modelar la relación entre la captura por
unidad de esfuerzo (CPUE) y las variables
predictoras (mes, año y categorías de fenómenos
climáticos), se utilizó un modelo aditivo
generalizado (GAM). Este enfoque permite
capturar posibles relaciones no lineales entre las
variables, garantizando flexibilidad en el ajuste de
los datos (Aguilar, 2019). Se consideró que la
variable de respuesta (CPUE) tenía una
distribución continua y se modeló utilizando la
familia Gaussian con una función de enlace
identidad, ya que la distribución de los residuales
fue consistente con los supuestos de normalidad
(prueba de Lilliefors) y homogeneidad de la
varianza (Breusch–Pagan).
𝐶𝑃𝑈𝐸𝑒 = 𝐶𝑃𝑈𝐸 ~ 𝑀𝑒𝑠 + 𝐴ñ𝑜 + 𝐸𝑣𝑒𝑛𝑡𝑜 𝐶𝑙𝑖𝑚á𝑡𝑖𝑐𝑜
donde:
Mes: variable temporal categórica
Año: variable temporal categórica
Evento climático: clasificación de eventos
climáticos relacionados con el índice ONI,
categórica.
Revista de Ciencias del Mar y Acuicultura “YAKU”: Vol. 8 (Núm. 14)
45
Figura 1. Área de estudio: comprende el puerto de desembarque industrial de Posorja y las zonas de
pesca permitidas para la flota arrastrera de camarón pomada (P. precipua) en el Golfo de Guayaquil,
Provincia del Guayas - Ecuador.
El modelo se ajustó con el paquete mgcv en R
(Wood, 2011) y se utilizó el criterio de
información de Akaike (AIC) y la devianza
explicada para la selección del modelo más
parsimonioso.
El comportamiento de la CPUE estandarizada fue
descrito a través de análisis de cuartiles,
identificando patrones estacionales e interanuales.
Para comparar las variaciones en la CPUEe entre
eventos El Niño, La Niña y Neutral, se utilizó la
prueba no paramétrica de Kruskal–Wallis,
adecuada para evaluar diferencias en los datos que
no cumplen con los supuestos de normalidad
(prueba de Lilliefors). Adicionalmente, se
exploraron las diferencias bajo condiciones
climáticas neutras, evaluando el grado de
influencia del ENOS en la variabilidad de la
abundancia relativa del camarón pomada.
Para considerar si un año se caracterizó por el
fenómeno de El Niño (caliente) o La Niña (frío)
en el Pacífico oriental, se utilizó el Índice
Oceánico de El Niño (ONI, por sus siglas en
inglés) (Null, 2025). Este índice es la anomalía de
la temperatura superficial del mar (TSM)
promedio de 3 meses en curso para la región Niño
3.4 (es decir, 5°N-5°S, 120°-170°W). Los
eventos se definen como cinco períodos
consecutivos superpuestos de 3 meses con una
anomalía de +0.5° o más para eventos cálidos (El
Niño) y con una anomalía de -0.5° o menos para
eventos fríos (La Niña). El umbral se divide
además en eventos Débiles (con una anomalía de
TSM de 0.5 a 0.9), Moderado (1.0 a 1.4), Fuerte
(1.5 a 1.9) y Muy Fuerte (≥ 2.0). Para que un
evento se considere como débil, moderado, fuerte
o muy fuerte debe haber igualado o superado el
Revista de Ciencias del Mar y Acuicultura “YAKU”: Vol. 8 (Núm. 14) (ene – jun 2025). ISSN: 2600-5824.
Vélez et al. 2025.: Influencia del ENOS en el Camarón Pomada en Ecuador
46
umbral de la categoría más alta durante al menos
3 períodos consecutivos de 3 meses superpuestos.
3. Resultados
Estadísticas de esfuerzo y desembarques
Durante el período de estudio, se analizaron un
total de 24 057 viajes de pesca, con un
desembarque total acumulado de 32 341 t de
camarón pomada (P. precipua). El desembarque
anual mostró una variación significativa,
alcanzando su máximo en el año 2021, con 9 145
t, y su mínimo en el año 2017, con 432 t. La
captura promedio por viaje fue de 1.34 ± 2.04 t.
Existe una correlación positiva entre la
abundancia relativa y los desembarques totales (r
= 0.93) (Tabla 1).
Estandarización de la CPUE
Se evaluaron tres modelos GAM para
estandarizar la CPUE, mostrando un aumento
progresivo en la devianza explicada: 39.48% para
el modelo con Mes, 54.10% al incluir el Año, y
57.84% al añadir el Evento Climático ENOS en
sus diferentes fases. Aunque el modelo con las
tres variables presentó un AIC algo mayor
(1354.587) y un GCV superior (432 533.3), su
inclusión fue necesaria para capturar
correctamente la variación asociada con el evento
ENOS. Esto permitió analizar la influencia
climática en la CPUE, a pesar de que el ajuste
general del modelo no mejoró significativamente.
Tabla 1. Esfuerzo pesquero y desembarques de camarón pomada (P. precipua) de la flota arrastrera en Posorja
durante los años 2015-2022.
Año
Desembarque Total (t)
CPUE t/viaje
DE
2015
2845.82
1.08
3.80
2016
1481.41
0.68
0.62
2017
431.66
0.97
3.51
2018
2461.68
1.12
1.94
2019
4774.59
1.40
1.29
2020
4659.26
1.17
1.17
2021
9145.83
1.93
2.32
2022
6540.76
1.47
1.30
Tabla 2. Variables aplicadas en el modelo GAM (Generalized Additive Model) con distribución gaussiana
ajustados para estandarizar la variabilidad en la CPUE (kg/viaje) de camarón pomada (P. precipua).
Modelo
AIC
GCV
Deviance_explicada
Mes
1363.68
450049.24
39.48
Mes + Año
1353.90
416359.07
54.10
Mes + Año + Evento Climático
1354.59
432533.25
57.84
Análisis temporal de la CPUE
e
y la TSM
La CPUE
e
mostró un patrón estacional
claramente definido, con valores máximos
registrados durante marzo y abril, mientras que
los valores mínimos se observaron entre
noviembre y enero. Este comportamiento
estacional fue estadísticamente significativo (H =
56.11; p<0.05), evidenciando diferencias
marcadas en la abundancia a lo largo del año
relacionadas directamente con el comportamiento
de la TSM. Las temperaturas más altas se
registraron entre febrero y marzo, mientras que
las más bajas se observaron entre agosto y
septiembre y es evidente una relación entre ambas
Revista de Ciencias del Mar y Acuicultura “YAKU”: Vol. 8 (Núm. 14)
47
variables con un desfase aproximado de un mes.
La relación entre la Temperatura Superficial del
Mar desfasada (TSM -1) y la CPUE
e
promedio
mostró una correlación positiva fuerte (r = 0.82, p
< 0.05), indicando que un aumento en la TSM está
asociado con un incremento en la abundancia
relativa del camarón pomada un mes después
(Figura 2a). El modelo lineal ajustado (r
2
= 0.67)
explicó el 67% de la variabilidad en la CPUE
e
,
con una pendiente de 238.29 kg/viaje por cada
aumento de 1 °C en la TSM -1. Este patrón
sugiere que la TSM -1 actúa como un predictor
importante de la abundancia del recurso,
alcanzando su punto máximo cuando la TSM
llega a los 26 °C (Figura 2b).
Figura 2. Relación de la CPUE
e
y la TSM: a) Variación mensual de la
CPUE
e
(kg/viaje) y el promedio de TSM (°C). b) Relación entre la TSM -
1 (°C) y el promedio de CPUE
e
(kg/viaje), incluyendo la regresión lineal y
el intervalo de confianza (IC) al 95%.
Influencia de evento ENOS en la dinámica de
la CPUE
El análisis de los eventos climáticos clasificados
según el índice ENOS (H=12.96; p<0.05)
confirma la influencia significativa de El Niño y
La Niña sobre la abundancia relativa del camarón
pomada. Los resultados de la prueba de
comparaciones múltiples de Dunn muestran que,
durante El Niño leve, alcanzaron las CPUE
e
más
altas, siendo significativamente mayores que las
registradas en La Niña leve (p < 0.05). Esto indica
que los incrementos moderados en la temperatura
a)
b)
Revista de Ciencias del Mar y Acuicultura “YAKU”: Vol. 8 (Núm. 14) (ene – jun 2025). ISSN: 2600-5824.
Vélez et al. 2025.: Influencia del ENOS en el Camarón Pomada en Ecuador
48
superficial del mar (TSM) parecen favorecer la
abundancia o accesibilidad del recurso.
Por otro lado, los eventos de El Niño muy fuerte
mostraron una CPUE
e
menor que en El Niño leve,
aunque esta diferencia no fue estadísticamente
significativa (p > 0.05) sugiere un posible umbral
crítico en el que las condiciones extremas de
calentamiento oceánico afectan negativamente la
disponibilidad del camarón.
En contraste, durante La Niña leve, se registraron
las CPUE
e
más bajas, lo que sugiere que
condiciones de enfriamiento pueden limitar la
abundancia.
En La Niña de intensidad media, la CPUE
e
presentó una variabilidad más amplia; mostró una
tendencia a valores más altos que en La Niña leve,
pero sin diferencias significativas respecto a La
Niña leve ni a condiciones neutras (p > 0.05 en
ambos casos). Finalmente, las condiciones
neutrales mostraron una mediana intermedia de
CPUE
e
, reflejando la estabilidad relativa de estos
periodos en comparación con los eventos
extremos (Figura 3).
Figura 3. Variación de la CPUEe (kg/viaje) según los eventos climáticos ENOS en
sus diferentes fases provenientes de la pesca de arrastre de camarón pomada (P.
precipua) en el Golfo de Guayaquil, mostrando la mediana general como línea
discontinua roja.
Relación de la CPUE
e
y el Índice Niño
Oceánico (ONI)
Las relaciones entre la CPUE
e
y el índice ONI
tienen tres fases en la línea de tiempo
comprendida entre 2015 y 2022, identificadas por
patrones en magnitud de la intensidad del evento
que reflejan diferencias significativas entre si
(Figura 4). Durante el periodo 2015-2016,
caracterizado por un evento de El Niño fuerte, se
observó una correlación negativa fuerte y
significativa (r = −0.67; p < 0.05) (Figura 5a).
Esto indica que los valores extremos de
calentamiento oceánico asociados al ENOS
resultaron en una disminución significativa de la
CPUE
e
, reflejando un impacto adverso de estas
condiciones climáticas extremas sobre la
abundancia o accesibilidad del recurso. En
contraste, durante el periodo 2017-2019, que
incluyó condiciones de El Niño débil, La Niña
débil y Neutro, la relación fue positiva moderada
y significativa (r = 0.41; p < 0.05) (Figura 5b).
Este resultado sugiere que incrementos positivos
del ENOS, asociados a aumentos moderados en la
temperatura superficial del mar (TSM),
favorecieron un incremento en la CPUE
e
,
mientras que una disminución de la TSM en este
periodo también resultó en una reducción
uniforme en las capturas, reflejando una relación
más lineal y estable. Finalmente, en el periodo
2020-2022, dominado por un evento de La Niña
fuerte, la correlación fue positiva pero débil y no
significativa (r = 0.31; p > 0.05) (Figura 5c).
Revista de Ciencias del Mar y Acuicultura “YAKU”: Vol. 8 (Núm. 14)
49
4. Discusiones
La pesca de arrastre de camarón pomada (P.
precipua) es una de las pesquerías industriales
más estables de Ecuador, con una flota activa fija
que ha operado ininterrumpidamente desde 1960.
Los registros de desembarques reflejan una
actividad intensa en el puerto de Posorja,
principal centro de operaciones en el Golfo de
Guayaquil (MPCEIP, 2022; Nicolaides et al.,
2016).
Los resultados obtenidos muestran una alta
correlación (r = 0.93) entre los desembarques
totales y la abundancia, lo cual respalda la
suposición de que la CPUE refleja
proporcionalmente los cambios en la abundancia
poblacional. Este hallazgo coincide con lo
señalado por Canales et al. (2021), quienes
también identificaron consistencia entre las
señales de la CPUE, las composiciones de tallas y
la variabilidad de los desembarques.
Entre 2015 y 2022, los desembarques han
mostrado fluctuaciones significativas, con picos y
caídas influenciadas por factores
socioeconómicos, climáticos y operativos. En
2021, se registró el mayor desembarque del
período, atribuible a la reactivación económica
postpandemia y al aumento en el esfuerzo
pesquero (Coello, 2021), además de la influencia
del fenómeno La Niña, que favoreció la
productividad primaria y, posiblemente, el
incremento de la biomasa disponible. En este año,
la CPUEe también mostró un incremento
marcado, lo que confirma que el pico de
desembarques respondió tanto al aumento del
esfuerzo como a una mayor disponibilidad del
recurso. Por otro lado, el menor registro de
desembarques ocurrió en 2017, cuando una
reducción significativa en el esfuerzo pesquero
derivó en una disminución cercana al 80% en el
número de viajes respecto al año previo.
Figura 4. Relación temporal entre el Índice ONI (Oscilación del Niño) y la CPUEe (kg/viaje) de
la pesca de arrastre de camarón pomada (P. precipua) en el Golfo de Guayaquil en el periodo 2015-
2022.
La estandarización de la CPUE fue fundamental
para diferenciar las variaciones atribuibles al
esfuerzo pesquero de aquellas relacionadas con
factores ambientales y climáticos. En este
análisis, las variables seleccionadas —Mes, Año
y Evento Climático ENOS— capturaron patrones
estacionales e interanuales, así como los efectos
de las fluctuaciones oceanográficas (Canales et
al., 2021). Aunque el modelo final presentó
limitaciones estadísticas en términos de AIC y
GCV, explicó el 57.84% de la devianza,
destacando la influencia del ENOS en la
variabilidad de la CPUE. Este enfoque pone de
relieve la necesidad de equilibrar la relevancia
Revista de Ciencias del Mar y Acuicultura “YAKU”: Vol. 8 (Núm. 14) (ene – jun 2025). ISSN: 2600-5824.
Vélez et al. 2025.: Influencia del ENOS en el Camarón Pomada en Ecuador
50
ecológica con el ajuste estadístico, especialmente
en sistemas complejos influenciados por
múltiples factores interactuantes.
Figura 5. Relación entre el Índice ONI y la CPUEe
(kg/viaje) del camarón pomada (P. precipua)
proveniente de red de arrastre en el Golfo de
Guayaquil. a) Fase 1: El Niño Fuerte (2015–2016). b)
Fase 2: El Niño Débil, La Niña Débil y Neutro (2017–
2019). c) Fase 3: La Niña Fuerte (2020–2022).
El análisis evidenció una relación significativa
entre la CPUEe y la TSM, con un desfase de un
mes: los valores más altos de CPUEe se
registraron en marzo y abril, mientras que los más
bajos se observaron entre noviembre y enero. Este
desfase puede deberse a la dinámica reproductiva
de la especie, que podría migrar hacia áreas más
accesibles para la pesca o presentar un
crecimiento acelerado en respuesta a temperaturas
más altas (Álvarez et al., 2009). De forma
consistente, estudios sobre peneidos en México y
Australia han reportado desfases similares entre la
temperatura superficial del mar y los picos de
reclutamiento o disponibilidad en pesquerías
industriales (Schlenker et al., 2023; Santamaría-
del-Ángel et al., 2011). La correlación positiva
significativa entre la CPUEe y la TSM-1 (r = 0.8)
sugiere que temperaturas dentro del intervalo
óptimo estimado para la especie (23–26 °C)
favorecen su metabolismo, crecimiento y
probabilidad de retención en las redes de arrastre.
Sin embargo, temperaturas superiores al intervalo
óptimo, como las registradas durante eventos El
Niño fuerte (2015–2016), se asociaron con
reducciones significativas en la CPUEe. En esta
fase, se observó una correlación negativa
moderada entre el índice ONI y la abundancia
relativa (r² = 0.45; p < 0.05), indicando que el
calentamiento oceánico pronunciado puede
superar el umbral fisiológico de tolerancia de la
especie y afectar negativamente su
disponibilidad. Este resultado es consistente con
estudios en otras pesquerías de peneidos, donde
eventos El Niño fuerte también ha mostrado
impactos significativos en la reducción de
capturas, como lo reportan López-Martínez et al.
(2002) para el camarón café en el Golfo de
California y Santamaría-del-Ángel et al. (2011),
así como Fujiwara et al. (2016), quienes destacan
la sensibilidad de las pesquerías de peneidos a
anomalías térmicas y a la variabilidad ambiental
asociada al ENSO.
En contraste, eventos El Niño leves o moderados
no presentaron efectos negativos sobre la CPUEe,
y en algunos casos incluso la favorecieron, como
se observó entre 2017–2019 (r = 0.41; p < 0.05).
Esta diferencia entre fases intensas y moderadas
del ENOS refleja la sensibilidad particular del
camarón pomada a anomalías térmicas extremas,
mientras que fluctuaciones moderadas parecen
crear condiciones favorables para su crecimiento
y accesibilidad.
a)
b)
c)
Revista de Ciencias del Mar y Acuicultura “YAKU”: Vol. 8 (Núm. 14)
51
Durante eventos La Niña leve y moderada, la
CPUEe fue generalmente baja, aunque se
observaron periodos importantes, indicando que
las corrientes marinas provenientes del norte, que
elevan moderadamente la TSM durante los meses
cálidos (febrero, marzo y abril) que pueden
favorecer la CPUEe en esos meses, sin embargo,
la mediana indica tendencia general a reducción.
Por otro lado, el impacto de La Niña fuerte (2020–
2022) fue limitado y variable, con una correlación
débil y no significativa (r=0.31; p > 0.05). Este
comportamiento sugiere que las fluctuaciones
regulares de la TSM, más que las fases extremas
de ENOS, desempeñan un papel determinante en
la dinámica de este recurso.
En condiciones neutras, la estabilidad relativa de
la TSM favoreció valores intermedios de CPUEe,
lo que refleja un balance entre la disponibilidad
del recurso y el esfuerzo pesquero. Aunque el
ENOS influye significativamente en la CPUE,
este no es el único factor determinante,
coincidiendo con lo señalado por Nicolaides et al.
(2016), quienes documentan efectos positivos y
negativos según la fase del fenómeno. De manera
consistente, Santamaría-del-Ángel et al. (2011)
reportan que las capturas de camarones peneidos
están fuertemente asociadas a la TSM y que las
anomalías extremas de El Niño generan
respuestas contrastantes entre especies, mientras
que los años sin anomalías térmicas muestran
relaciones más estables entre temperatura y
abundancia.
5. Conclusiones
La pesca de arrastre de camarón pomada (P.
precipua) en Ecuador representa una actividad
estable y de gran importancia económica, con
desembarques destacados en el puerto de Posorja,
principal centro operativo para las capturas
provenientes del Golfo de Guayaquil.
Entre 2015 y 2022, las fluctuaciones en la CPUEe
evidenciaron la interacción de factores
ambientales, operativos y socioeconómicos,
destacándose 2017 como el año con el menor
esfuerzo pesquero y desembarque, mientras que
2021 marcó el mayor registro, reflejando una
reactivación significativa de la actividad.
La variabilidad de la CPUEe está estrechamente
relacionada con la temperatura superficial del mar
(TSM) presentando una correlación positiva y un
desfase estacional. Los meses de mayor
abundancia, marzo y abril, coinciden con
incrementos de la TSM, lo que favorece el
metabolismo, crecimiento y disponibilidad del
recurso. Este patrón se ve influenciado por las
vedas al inicio de la temporada de pesca
(diciembre a marzo), que contribuyen a una
mayor abundancia relativa y desembarques al
reactivarse las actividades pesqueras.
Eventos climáticos como El Niño y La Niña
afectan la dinámica de la pesquería de manera
diferenciada. Mientras que El Niño leve o
moderado genera condiciones favorables para la
CPUEe, eventos extremos, como El Niño muy
fuerte, superan los umbrales fisiológicos del
camarón, reduciendo su disponibilidad; se
determinó que las fluctuaciones regulares de la
TSM y los patrones cíclicos interanuales ejercen
una influencia apreciable en la dinámica del
recurso.
Se recomienda mantener las vedas temporales
entre diciembre y marzo, coincidiendo con las
mayores abundancias observadas demostradas en
el presente estudio. Es crucial investigar cómo los
límites térmicos afectan el reclutamiento del
camarón pomada, dado su influencia en los ciclos
de abundancia y mortalidad. Además, se sugiere
incorporar estudios espaciales de la CPUE para
identificar áreas de mayor abundancia y diseñar
medidas de ordenamiento espacial más efectivas.
6. Declaración de intereses
Los autores declaran no tener conflicto de
intereses.
Revista de Ciencias del Mar y Acuicultura “YAKU”: Vol. 8 (Núm. 14) (ene – jun 2025). ISSN: 2600-5824.
Vélez et al. 2025.: Influencia del ENOS en el Camarón Pomada en Ecuador
52
7. Referencias
Aguilar, P. (2019). Modelos aditivos
generalizados [Tesis de pregrado, Universidad
de Sevilla, España].
Álvarez, R., Díaz, J., & Ñáñez, E. (2009).
Ecosistemas de manglar, variabilidad
climática y producción de camarones en el área
costera del Pacífico colombiano. Ciencia y
Mar, 13(37), 3–20.
Calle, M., & Galván, F. (2017). Dieta y hábitos
alimenticios de la corvina amarilla Cynoscion
albus en el Pacífico ecuatoriano. La Técnica,
17, 72–83.
Canales, C., Ibarra, M., & Chicaiza, D. (2021).
Evaluación de la población de camarón
pomada (Protrachypene precipua) del Golfo de
Guayaquil, Ecuador. Sustainable Fisheries
Partnership Foundation; Instituto Público de
Acuicultura y Pesca.
https://institutopesca.gob.ec/wp-
content/uploads/2018/01/Evaluacion-Stock-
camaron-pomada.pdf
Chicaiza, D. (2014). Análisis de aspectos
biológicos del camarón pomada
(Protrachypene precipua) durante la veda 2014
[Informe técnico]. Instituto Nacional de Pesca
del Ecuador.
Chicaiza, D., García, R., & Mendívez, W. (2009).
La pesquería de arrastre del camarón pomada
(Protrachypene precipua) en la zona de
Posorja-Ecuador durante 2008. Boletín
Científico y Técnico, Instituto Nacional de
Pesca, 20(3), 1–13.
Chinga, B. (2018). Estudio de los invertebrados
acuáticos presentes en la captura incidental de
la pesca artesanal del camarón pomada en las
costas norte de Esmeraldas, Ecuador [Tesis de
pregrado, Pontificia Universidad Católica del
Ecuador, Sede Esmeraldas].
Cobo, M., & Loesch, H. (1966). Estudio
estadístico de la pesca del camarón en el
Ecuador y de algunas características biológicas
de las especies explotadas. Boletín Científico y
Técnico, Instituto Nacional de Pesca, 1(6).
Coello, H. (2021). Análisis de la exportación de
camarón a China en época de Covid-19 [Tesis
de pregrado, Universidad Tecnológica
Empresarial de Guayaquil].
Dall, W. (1968). Food and feeding of some
Australian penaeid shrimp. FAO Fisheries
Report, 2, 251–258.
Farías, R. (2017). Análisis de la pesca artesanal
del camarón pomada en las costas de Limones
y Camarones en el norte de Esmeraldas [Tesis
de pregrado, Pontificia Universidad Católica
del Ecuador, Sede Esmeraldas].
Fischer, W., Krupp, F., Schneider, W., Sommer,
C., Karpenter, K., & Niem, V. (Eds.). (1995).
Guía FAO para la identificación de especies
para los fines de la pesca: Pacífico centro-
oriental (Vol. 1: Plantas e invertebrados).
FAO.
Fujiwara, M., Zhou, C., Acres, C., & Martínez-
Andrade, F. (2016). Interaction between
penaeid shrimp and fish populations in the
Gulf of Mexico: Importance of shrimp as
forage species. PLOS ONE, 11(11), e0166479.
https://doi.org/10.1371/journal.pone.0166479
González, M. (2022). Análisis de los
desembarques anuales de las principales
especies de camarón capturadas por la flota
arrastrera, Guayas y Esmeraldas 2005–2015
[Tesis de pregrado, Universidad Estatal
Península de Santa Elena].
Instituto Nacional de Pesca. (1994–1996).
Evaluación de los recursos demersales y del
ambiente marino en el Golfo de Guayaquil.
Instituto Nacional de Pesca, Guayaquil,
Ecuador.
Loneragan, N., Bunn, S. E., & Kellaway, D.
(1997). Are mangroves and seagrasses sources
of organic carbon for penaeid prawns in a
tropical Australian estuary? A multiple stable-
isotope study. Marine Biology, 130, 289–300.
López-Martínez, J., Arreguín-Sánchez, F.,
Hernández-Vázquez, S., Herrera-Valdivia, E.,
Nevárez-Martínez, M. O., Morales-Azpeitia,
R., Lluch-Cota, S., & Lluch-Cota, D. B.
(2002). Effects of the El Niño events on the
brown shrimp fishery in the Gulf of California,
Mexico. Investigaciones Marinas, 30(1), 160–
161. https://doi.org/10.4067/S0717-
71782002030100081
Revista de Ciencias del Mar y Acuicultura “YAKU”: Vol. 8 (Núm. 14)
53
Ministerio de Producción, Comercio Exterior,
Inversiones y Pesca. (2022). Plan de acción
nacional para el manejo y la conservación del
recurso camarón pomada. PNUD; WWF-
Ecuador.
Nandakumar, G., & Damodaran, R. (1998). Food
and feeding habits of the speckled shrimp
Metapenaeus monoceros (Fabricius). Journal
of the Marine Biological Association of India,
40(1–2), 30–43.
NOAA. (2025). Oceanic Niño Index (ONI)
[Datos del índice ONI]. https://www.noaa.gov
NOAA/NESDIS/OSPO. (2025). Sea-surface
temperature, NOAA ACPSO NOAA-20
VIIRS CoastWatch co-gridded 4 km daily
(degrees C).
Nicolaides, F., Chicaiza, D., García, R., &
Mendívez, W. (2016). Aspectos biológicos del
recurso camarón pomada durante la veda en
2016. Boletín Científico y Técnico, Instituto
Nacional de Pesca, 9(4), 1–46.
Nicolaides, F., Mendívez, W., García, R., &
Chicaiza, D. (2014). Pesca de la flota
langostinera artesanal en el Golfo de
Guayaquil y Esmeraldas, Ecuador durante
2012 (Informe Técnico 2017-7). Instituto
Nacional de Pesca, Guayaquil, Ecuador.
Nicolaides, F., Mendívez, W., García, R., &
Chicaiza, D. (2012). Indicadores biológico-
pesqueros y parámetros poblacionales del
camarón pomada (Protrachypene precipua)
durante 2011 en Posorja y Esmeraldas,
Ecuador. Boletín Científico y Técnico,
Instituto Nacional de Pesca, 22(3), 1–21.
Null, J. (2025). El Niño and La Niña years and
intensities: Based on Oceanic Niño Index
(ONI). https://ggweather.com/enso/oni.htm
Pontón, C. J. R., Marín, J., Rosado, M., Bonifaz,
M., Quiroga, M., Espinoza, M., Cordoba, M.,
Cajas, L., & Goethals, P. L. M. (2021). Spatio-
temporal variability of Brachyura larval
assemblages in mangroves of the Gulf of
Guayaquil's inner estuary.
Rangel, D. M. (2023). Cambios interanuales de la
distribución y abundancia de los crustáceos
componentes de la fauna acompañante del
camarón y su relación con el ambiente en el
Golfo de California [Tesis de maestría, Centro
de Investigaciones Biológicas del Noroeste,
SC].
Rebolledo, E. (2010). Diagnóstico del subsector
pesquero artesanal de los cantones Rioverde,
Eloy Alfaro y San Lorenzo [Informe].
Programa de Desarrollo Rural del Norte de
Ecuador; Pontificia Universidad Católica del
Ecuador, Sede Esmeraldas.
Rebolledo, E., Velasco, J., Alió, J., & Chicaiza,
D. (en prensa). Evaluation of bycatch
reduction devices in artisanal shrimp trawl
fisheries of the northern coast of Ecuador.
Latin American Journal of Aquatic Research.
Santamaría-del-Ángel, E., Millán-Núñez, R.,
González-Silvera, A., Callejas-Jiménez, M.,
Cajal-Medrano, R., & Galindo-Bect, M. S.
(2011). The response of shrimp fisheries to
climate variability off Baja California,
Mexico. ICES Journal of Marine Science,
68(4), 766–772.
Schlenker, L. S., Stewart, C., Rock, J., Heck, N.,
& Morley, J. W. (2023). Environmental and
climate variability drive population size of
annual penaeid shrimp in a large lagoonal
estuary. PLOS ONE, 18(5), e0285498.
https://doi.org/10.1371/journal.pone.0285498
Vargas, R., & Wehrtmann, I. (2009). Decapod
crustaceans. En I. S. Wehrtmann & J. Cortés
(Eds.), Marine biodiversity of Costa Rica,
Central America (pp. 209–228). Springer.
Wood, S. (2011). Fast stable restricted maximum
likelihood and marginal likelihood estimation
of semiparametric generalized linear models.
Journal of the Royal Statistical Society: Series
B, 73(1), 3–36.
Yockteng, J., Velarde, E., & Sacio, A. (1983).
Efectos del fenómeno El Niño sobre los
mariscos en el departamento de Tumbes, Perú.
Simposio El Niño y su impacto en la fauna
marina, Boletín extraordinario. Instituto del
Mar del Perú.