Revista de Ciencias del Mar y Acuicultura “YAKU”: Vol. 9 (Núm. 16) (ene – jun 2026). ISSN: 2600-5824.
Research Article/Artículo de Investigación DOI: https://doi.org/10.56124/yaku.v9i16.003
19
DINÁMICA DE LA ABUNDANCIA RELATIVA DE LA MERLUZA COMÚN (Merluccius gayi)
CAPTURADA CON PALANGRE DE FONDO EN ZONAS DE AGREGACIÓN ROCOSAS FRENTE A
LA PENÍNSULA DE SANTA ELENA, ECUADOR
DYNAMICS OF THE RELATIVE ABUNDANCE OF THE SOUTH PACIFIC HAKE (Merluccius
gayi) CAUGHT WITH BOTTOM LONGLINE IN ROCKY AGGREGATION ZONES OF THE
SANTA ELENA PENINSULA, ECUADOR
Diego Ureta-Briones
1,*
, Gabriela Flores-Rivera
2,
, Walter Tigrero-González
2,
1
Universidad de Guayaquil, Facultad de Ciencias Naturales, Cdla. Universitaria, Av. Delta y Av. Kennedy,
Guayaquil, Ecuador.
2
Viceministerio de Acuacultura y Pesca. Facilidad Pesquera del Puerto de Santa Rosa, Ecuador.
*
Autor de correspondencia: uretadiego@yahoo.com
Resumen
Abstract
Este estudio evaluó los patrones espacio-temporales de
la abundancia relativa de merluza común (Merluccius
gayi) explotada por la flota artesanal palangrera de
fondo del puerto de Santa Rosa–Salinas (Ecuador),
concentrándose en diez zonas de agregación rocosas
entre 2012 y 2015. La Captura por Unidad de Esfuerzo
estandarizada (CPUEe; kg·1000 anzuelos⁻¹) se modeló
mediante Modelos Aditivos Generalizados (GAM) para
identificar la influencia de la temperatura superficial del
mar (TSM), añ os, meses, profundidad, carnada, gasto
por viaje, flota activa diaria y zona de pesca. Las
capturas mensuales oscilaron entre 407,96 t (septiembre
2012) y 111 t (agosto 2015). La selectividad del arte fue
alta (98.9%). El mejor GAM explicó 44.8% de la
devianza e incluyó como predictores significativos la
TSM (con desfase de 2 meses), la zona de pesca, la
profundidad, meses, años, carnada, gasto y flota activa;
el SOI no presentó efecto relevante. La CPUEe mostró
disminución interanual y fuerte estacionalidad, con
valores más altos entre julio y noviembre. Siete de las
diez zonas evidenciaron reducción significativa de la
CPUEe, mientras que “La Milla” se mantuvo como la
zona más productiva, aunque con tendencia decreciente.
Estos resultados sugieren agotamiento local en
múltiples bajos rocosos y resaltan la importancia de
incorporar variabilidad ambiental y manejo espacial en
la regulación de la pesquería artesanal de M. gayi.
Palabras clave: CPUE; palangre de fondo; zonas de
agregación; merluza común; Puerto Artesanal de Santa
Rosa
This study evaluated the spatio-temporal patterns of the
relative abundance of South Pacific hake (Merluccius
gayi) exploited by the artisanal bottom longline fleet
from the port of Santa Rosa–Salinas (Ecuador), focusing
on ten rocky aggregation zones between 2012 and 2015.
Standardized Catch Per Unit Effort (CPUEs; kg·1000
hooks⁻¹) was modeled using Generalized Additive
Models (GAMs) to identify the influence of sea surface
temperature (SST), years, months, depth, bait, trip
expenditures, daily active fleet, and fishing zone.
Monthly catches ranged from 407.96 t (September 2012)
to 111 t (August 2015). Gear selectivity was high
(98.9%). The best GAM explained 44.8% of the
deviance and included as significant predictors SST
(with a 2-month lag), fishing zone, depth, months, years,
bait, expenditures, and active fleet; the SOI showed no
relevant effect. The CPUEs showed an interannual
decline and strong seasonality, with the highest values
between July and November. Seven of the ten zones
showed a significant reduction in CPUEs, while “La
Milla” remained the most productive zone, albeit with a
decreasing trend. These results suggest local depletion
across multiple rocky reefs and highlight the importance
of incorporating environmental variability and spatial
management into the regulation of the M. gayi artisanal
fishery.
Keywords: CPUE; bottom longline; aggregation zones;
south pacific hake; Santa Rosa Artisanal Port
Recibido: 2026-05-22 Aceptado: 2026-06-17 Publicado: 2026-06-29
Revista de Ciencias del Mar y Acuicultura “YAKU”: Vol. 9 (Núm. 16) (ene – jun 2026). ISSN: 2600-5824.
Ureta-Briones et al., 2026. Dinámica de CPUE de merluza en Santa Elena
20
1. Introducción
La merluza común (Merluccius gayi) es un pez
demersal distribuido en el Pacífico suroriental,
incluyendo las costas de Ecuador, Perú y Chile
(McCosker & Rosenblatt, 2010). Habita fondos
rocosos entre 50 y 500 m de profundidad y realiza
migraciones verticales nocturnas para alimentarse
de peces, calamares y eufáusidos (Nakamura et al.,
1986; Lloris & Matallanas, 2003). Presenta
segregación batimétrica ontogénica y
comportamiento carnívoro, con evidencia de
canibalismo (Gatica, 2002). La madurez sexual
ocurre cerca de los 37.5 cm LT en hembras y 34,9
cm en machos (Morales-Tejeda, 2021).
En Ecuador, la pesquería artesanal dirigida a M.
gayi con palangre de fondo se desarrolla desde
2010, con puntos principales de desembarque en
Santa Rosa y Anconcito, y actividad
complementaria en Manta y San Lorenzo (Coello
et al., 2017; Pilay & Torres, 2018). La flota
industrial de arrastre también captura esta especie
con 42 embarcaciones activas desde 2013 (García
et al., 2014). Ambas pesquerías son altamente
selectivas, con bajos niveles de fauna
acompañante. La biomasa exploratoria estimada en
2010 (~328.250 t; González, 2010) motivó el
establecimiento de una pesquería piloto con redes
de arrastre, convirtiéndola en una de las pesquerías
más rentables del país (Suárez et al., 2022). Las
medidas de manejo incluyen vedas estacionales
desde el inicio de la pesquería.
Las zonas rocosas de agregación (“bajos”) frente a
la Península de Santa Elena constituyen hábitats
esenciales para la merluza, pero reportes de
reducción de capturas y de CPUE sugieren señales
de agotamiento local en estas áreas. La
estandarización de CPUE mediante GAM permite
evaluar la influencia de variables ambientales y
pesqueras en la disponibilidad relativa del recurso.
El objetivo es evaluar la variabilidad espacial y
temporal de la CPUEe de M. gayi entre 2012–2015
e identificar los factores ambientales (TSM, SOI),
pesqueros (profundidad, carnada, gastos, flota
activa) y espaciales (zonas de agregación) que
explican su variación mediante GAM.
2. Materiales y Métodos
2.1 Descripción de la pesquería
La flota artesanal utiliza embarcaciones de madera
recubiertas de fibra de vidrio (~8 m de eslora, ~1,8
m de manga) con motores fuera de borda de 75 HP.
El palangre de fondo se compone de una línea
madre que contiene 150–600 anzuelos tipo J #8–9,
separados 1 - 1,5 m sobre una línea madre. Los
reinales (0.8–1 m) terminan en un anzuelo. Se
utilizan como carnadas Ophistonema libertate,
Hemiramphus sp., Dosidicus gigas,
Chloroscombrus orqueta, Lepidocybium
flavobrunneum y ocasionalmente M. gayi. La línea
se lastra con pesos al inicio, final y cada 30
anzuelos; boyas superficiales señalan el arte. Las
faenas duran ~12 h y la captura se realiza por las
madrugadas.
2.2 Área de estudio y recopilación de datos
Los datos se obtuvieron mediante encuestas a pie
de playa en Santa Rosa–Salinas (80°94’S; 2°21’W)
entre septiembre 2012 y agosto 2015. Se
consideraron para el análisis diez zonas de
agregación rocosas (Figura. 1). Se registró por
viaje: número de lances, profundidad, anzuelos
totales, zona de pesca, captura total (kg), gasto
(USD), flota activa diaria y tipo de carnada. La
TSM mensual (MODIS-AQUA, 4 km) se obtuvo
de NASA Giovanni y el SOI de NOAA. El análisis
de correlación identificó un desfase de 2 meses
entre TSM y CPUEe.
Revista de Ciencias del Mar y Acuicultura “YAKU”: Vol. 9 (Núm. 16)
21
Figura 1. Áreas de agregación de M. gayi visitadas por
pescadores de palangre del Puerto Artisanal de Santa
Rosa (2012-2015), Península de Santa Elena-Ecuador
2.3 Cálculo de CPUE y modelación GAM
La CPUEe se calculó como: CPUE = (Σ kg × 1000)
/ (Σ anzuelos). Se ajustaron GAM (paquete mgcv,
familia binomial negativa, γ = 1.4) incorporando
progresivamente variables ambientales, de
esfuerzo, pesqueras y temporales. Se evaluó AIC,
devianza explicada y significancia de
suavizadores. Para comparaciones entre zonas,
meses, años y carnadas se aplicaron pruebas de
Kruskal-Wallis y Dunn post-hoc.
3. Resultados
Se registraron 2020 viajes en 36 meses. La flota
operó hasta con 46 embarcaciones activas/día
(17.90 ± 6.72 en promedio), pescando ~26
días/mes (Tabla 1). Se calaron 1–4 lances diarios
con 1148 ± 99 anzuelos/viaje. Las capturas
mensuales variaron entre 407.96 t (septiembre
2012) y 111 t (agosto 2015), con máximos entre
julio – noviembre y mínimos entre enero–junio. La
selectividad del arte fue 98.9 %.
Tabla 1. Resumen del esfuerzo pesquero realizado por la flota de palangre de fondo del Puerto Artesanal de
Santa Rosa, Salinas, 2012-2015
Año
Viajes
muestreados
Meses
muestreados
Anzuelos/día/viaje
Lances/día
Gasto
Promedio/día
Flota activa
viajes/día
Captura
total
estimada/año
Promedio ± Sd
Mín-Máx
Promedio ±
sd
Promedio ±
sd
(t)
2012
67
4
1231.01±125.01
1 – 4
68.80 ± 5.11
32.75±3.10
1880.75
2013
1168
12
1131.23±72.36
1 – 4
78.62 ± 8.96
17.85±6.19
3029.44
2014
533
12
1103.18±95.38
1 – 4
81.51 ± 2.53
14.63±1.17
2160.14
2015
252
8
1194.55±97.88
1 – 4
83.13 ± 1.68
15.49±2.92
1165.94
Modelo GAM
El mejor modelo (AIC = 4308.41) retuvo TSM
(desfasada), zona de pesca, profundidad, año, mes,
carnada, gasto y flota activa, explicando 44.8 % de
la devianza (Tabla 2). El SOI fue excluido. La TSM
mostró efecto negativo no lineal con mayor
influencia al +2 meses. La profundidad presentó
relación positiva no lineal (> 120 brazas). La
CPUEe disminuyó interanualmente. “La Milla”
registró los valores más altos, pero con tendencia
decreciente; siete zonas mostraron reducciones
significativas.
La CPUEe osciló entre 221.45 y 754.74 kg/1000
anzuelos (Q2 = 336.75, mediana = 401.21,
Q = 473.21), presentó reducción interanual
progresiva (H = 25.11; p < 0.05), con mayor
significancia entre el 2012 y 2015
(σ = 7.35; p < 0.05). Adicionalmente, mostró
diferencias estacionales en el transcurso del año
(H = 100.93; p < 0.05) con significancia entre los
meses de febrero-junio (σ = 4.79; p < 0.05) y
mayo-octubre (σ = 2.82; p < 0.05) que obtuvieron
las medianas más distantes entre sí; se observa el
aumento progresivo de la mediana desde julio a
diciembre que se asocian con la variación de la
TSM que tiene correlación inversa con el aumento
de la CPUEe. Se evidenciaron diferencias
significativas entre los tipos de carnadas utilizados
(H = 32.75; p < 0.05) existiendo preferencias por
peces pelágicos como el pámpano (Peprilus
medius) y la pinchagua (Ophistonema libertate).
La merluza también obedece a mayor abundancia a
mayores profundidades (H = 26.93; p < 0.05), con
mayor abundancia en profundidades superiores a
120 fth (219 m). (Figura 3).
Revista de Ciencias del Mar y Acuicultura “YAKU”: Vol. 9 (Núm. 16) (ene – jun 2026). ISSN: 2600-5824.
Ureta-Briones et al., 2026. Dinámica de CPUE de merluza en Santa Elena
22
Tabla 2. Variables ambientales, pesca y esfuerzo pesquero, y períodos de tiempo aplicados progresivamente al
Modelo GAM, con criterios estadísticos (family = negbin (1), gamma = 1.4).
Modelo
GCV
R
2
Acumm.
Dev.
(%)
AIC
CPUE ~ s(TSMc),
31542
0.06
8.12%
4963.8
CPUE ~ CARNADA
32533
0.12
2.92%
4975.62
CPUE ~ BAJOS
29756
0.01
13.50%
4941.86
CPUE ~ s(SOI)
31982
0.05
6.63%
4969.03
CPUE ~ AÑO
30612
0.07
8.07%
4952.75
CPUE ~ MES
31312
0.07
9.97%
4960.91
CPUE ~ GASTOS
29815
0.1
10.60%
4942.84
CPUE ~ S(DEEP)
28416
0.11
13.20%
4387.74
CPUE ~ s(FA)
30677
0.07
10.60%
4953.35
CPUE ~ s(TSMc) + AÑO
30572
0.1
12.30%
4951.89
CPUE ~ s(TSMc) + AÑO + MES
30045
0.13
18.30%
4944.43
CPUE ~ s(TSMc) + AÑO + MES + s(FA)
29343
0.16
20.30%
4935.57
CPUE ~ s(TSMc) + AÑO + MES + s(FA)+GASTO
23978
0.13
35.60%
4859.33
CPUE ~ s(TSMc) + AÑO + MES + s(FA)+GASTO+CARNADA
23983
0.32
37%
4858.83
CPUE ~ s(TSMc) + AÑO + MES + s(FA)+s(GASTO)+CARNADA +BAJOS
24021
0.34
40.10%
4857.76
CPUE ~ s(TSMc) + AÑO + MES + s(FA)+s(GASTO)+CARNADA +BAJOS + s(DEEP)
22867
0.36
44,80%
4308.41
Figura 3. CPUEe de M. gayi expresada en kg/1000
anzuelos de palangre de fondo del Puerto Artesanal de
Santa Rosa-Salinas, comparada con: a) Período de
estudio (años), b) Estacionalidad, c) Tipo de carnada, d)
Profundidad
La CPUEe difirió entre zonas de agregación
(H = 55.05; p < 0.05) con puntos más eficientes
para la pesca que otros, siete puntos evidenciaron
reducción significativa en la CPUEe, “La Milla”
fue el punto de pesca más productivo, por encima
de la tendencia central del CPUEe general, sin
embargo, también evidenció tendencia a disminuir
con el transcurso de los años (H = 31.06; p < 0.05).
Durante el primer año de estudio todas las zonas de
pesca tienen la mediana de la CPUEe por encima
de la mediana general mientras que en el último
año de estudio solo una zona de pesca se mantiene
por encima de este indicador (Figura 4).
Revista de Ciencias del Mar y Acuicultura “YAKU”: Vol. 9 (Núm. 16)
23
Figura 4. Abundancia relativa interanual de las zonas de agregación (bajos rocosos) de M. gayi,
proveniente de la pesca de palangre de fondo en la Península de Santa Elena.
4. Discusión
La flota merlucera palangrera de Santa Rosa en el
periodo 2012-2016 constaba con 46 embarcaciones
activas, las cuales podían reducir o aumentar de
acuerdo a la temporada de pesca del puerto o por la
abundancia de pesca en las zonas de agregación,
muestra de ello es el aumento del número de viajes
cuando la CPUEe de merluza aumentaba (Figura
5), en ocasiones el desfase anticipado podría
evidenciar el conocimiento del pescador de las
fechas de mayor abundancia.
Figura 5. Series de tiempo de la CPUEe y de la flota activa mensual (Número total de viajes mensuales)
200
300
400
500
600
700
800
900
1000
200
300
400
500
600
700
800
900
1000
SEP OCT NOV DIC ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SEP OCT NOV DIC ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SEP OCT NOV DIC ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO
2012 2012 2012 2012 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015
ESF. PESQUERO (VIAJES FLOTA ACTIVA/MES)
CPUEe Kg/1000anz
FLOTA ACTIVA TOTAL/MES CPUE Kg-1000 anz
Revista de Ciencias del Mar y Acuicultura “YAKU”: Vol. 9 (Núm. 16) (ene – jun 2026). ISSN: 2600-5824.
Ureta-Briones et al., 2026. Dinámica de CPUE de merluza en Santa Elena
24
Los descensos observados tanto en capturas como
en CPUEe sugieren agotamiento local en varios
bajos rocosos explotados intensivamente, un
patrón consistente con reducciones previas
documentadas para M. gayi en Ecuador y Perú
(Coello et al., 2017; Barriga, 2017). La
estacionalidad observada, con máximos en el
segundo semestre, coincide con la mayor
influencia de la Corriente de Humboldt, fenómeno
reportado en pesquerías de merluza del Pacífico
suroriental (Lloris & Matallanas, 2003).
El GAM confirmó que la TSM fue el principal
controlador ambiental de la abundancia relativa. El
análisis de correlación previo determinó que la
TSM presenta una influencia desfasada de dos
meses sobre la producción de merluza, con
correlación negativa, lo que significa que los
cambios térmicos no se reflejan inmediatamente en
la CPUEe, sino que afectan la disponibilidad del
recurso con un retraso temporal (Figura 6). Este
patrón coincide con hallazgos en pesquerías de
Chile (San Martín, 2011) y Perú (Barriga, 2017),
donde la variabilidad térmica también modula el
comportamiento espacial y vertical de M. gayi. Las
variables de esfuerzo (flota activa, gasto)
mostraron asociación positiva con la CPUEe,
reflejando la respuesta operativa del pescador
frente a una mayor disponibilidad del recurso,
coherente con lo reportado por Gatica &
Hernández (2003) en pesquerías demersales.
Figura 6. Ajuste lineal de la (CPUEe) con la Temperatura Superficial del Mar (TSM) de M. gayi en Ecuador.
a) TSM sincrónica en comparación con los promedios de la CPUEe. b) TSM asincrónica (con un desfase de +
2 meses con respecto al tiempo real) en comparación con los promedios de la CPUEe.
La profundidad de pesca fue un predictor
significativo, con mayor abundancia en zonas
> 120 brazas, coherente con la segregación
ontogénica batimétrica descrita para Merluccius
spp. (Lloris & Matallanas, 2003; San Martín,
2011). Las diferencias entre zonas de agregación
también concuerdan con patrones espaciales
observados previamente en Santa Rosa, donde los
bajos muestran niveles de uso y productividad
diferenciados (Coello et al., 2017).
La ausencia de un efecto significativo del SOI
contrasta con estudios del Pacífico suroriental
donde ENOS afecta el reclutamiento o distribución
de merluza (Payá & Ehrhardt, 2005). Esta
diferencia puede explicarse por el hecho de que la
flota artesanal palangrera ecuatoriana explota
principalmente individuos adultos en zonas
costeras rocosas, menos sensibles a variaciones
amplias de productividad primaria asociadas al
ENOS (Pilay & Torres, 2018).
Revista de Ciencias del Mar y Acuicultura “YAKU”: Vol. 9 (Núm. 16)
25
En conjunto, los resultados evidencian la necesidad
de fortalecer el manejo espacial, implementar
esquemas de rotación de bajos, mejorar los
controles del esfuerzo y mantener monitoreo
ambiental continuo para prevenir deterioro
adicional del stock local de merluza en Santa
Elena.
La pesca de arrastre que se mueve en zonas
aledañas a estas zonas que empezó a operar desde
el año 2010 podría explicar la disminución de la
CPUEe en todos los puntos de pesca que no logra
explicar el modelo aplicado en el presente estudio
(> 50 %), ya que la pesca con anzuelo ha
demostrado ser selectiva, no solo en poca
incidencia de bycatch, sino también por la captura
casi exclusiva de tallas grandes (Castro et al., 2024)
a diferencia de la flota arrastrera que captura
individuos pequeños (Toledo-Delgado, 2024).
5. Conclusiones
La pesquería artesanal de Merluccius gayi operada
sobre bajos rocosos frente a la Península de Santa
Elena mostró señales consistentes de agotamiento
local durante el periodo 2012–2015, reflejadas en
la disminución sostenida de la CPUEe y en la
pérdida progresiva de productividad en la mayoría
de las zonas de agregación evaluadas. Si bien los
datos disponibles no permiten extender
formalmente esta tendencia más allá del periodo de
estudio, la evidencia de sobreutilización espacial es
clara: los bajos son explotados de manera
secuencial e intensiva desde el momento en que
son identificados, lo que reduce rápidamente su
rendimiento y limita las posibilidades de
recuperación natural del recurso. Este patrón es
especialmente preocupante considerando que los
bajos rocosos constituyen hábitats críticos para la
especie, asociados a concentraciones de individuos
adultos que sostienen la pesquería.
La influencia ambiental, particularmente el efecto
rezagado de la TSM (identificado como un desfase
aproximado de dos meses entre la variabilidad
térmica y la respuesta de la CPUEe), modula la
disponibilidad del recurso y debe ser considerada
como un componente crítico en el manejo. Sin
embargo, este efecto no atenúa el impacto directo
del esfuerzo pesquero concentrado en espacios
reducidos. Dado que el arte palangrero de fondo es
altamente selectivo, la disminución observada
responde principalmente a la presión dirigida sobre
agregaciones de adultos, incrementando el riesgo
de agotamiento local.
Estos resultados subrayan la necesidad de
implementar un enfoque de manejo espacial
basado en la rotación de zonas de pesca, cuotas y/o
límites de captura complementado con monitoreo
continuo de la abundancia en los bancos en los
fondos rocosos y promover condiciones que
permitan la conservación y recuperación de las
zonas históricamente impactadas documentadas en
el presente estudio.
6. Agradecimientos
A los pescadores artesanales y comerciantes del
Puerto de Santa Rosa por su colaboración. A
Jimmy Nelson Martínez Ortiz (†) por su aporte
inicial al diseño de la investigación, y al Dr. César
Gabriel Meiners Mandujano por sus sugerencias
técnicas.
7. Declaración de intereses
Los autores declaran no tener conflicto de
intereses.
8. Referencias
Barriga, E. (2017). Variación en los patrones de
distribución y abundancia de merluza
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Mar y Acuicultura, 6(11), 1–12.
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Revista de Ciencias del Mar y Acuicultura “YAKU”: Vol. 9 (Núm. 16) (ene – jun 2026). ISSN: 2600-5824.
Ureta-Briones et al., 2026. Dinámica de CPUE de merluza en Santa Elena
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