Algoritmo de predicción para detectar las zonas de veda ante la pesca indiscriminada de anchoveta, Callao

Resumen

La pesca indiscriminada de anchoveta en Perú amenaza la sostenibilidad de esta especie y el equilibrio del ecosistema marino. El estudio propone un algoritmo de predicción desarrollado en Python para identificar zonas de veda, evaluando variables como cantidad de peces, temperatura del agua y edad de las anchovetas. La metodología CRISP-DM guía el proceso, dividiéndose en fases de comprensión, preparación y modelado de datos, seguidas de evaluación y despliegue del modelo. Los resultados muestran que zonas como Chorrillos superan el umbral del 20% de captura de juveniles, indicando la necesidad de medidas más estrictas de protección. Además, se observa una tendencia ascendente en la captura total de anchovetas, sugiriendo un aumento en la demanda o cambios en el ecosistema marino. El análisis de probabilidad acumulada revela una estabilidad en la población juvenil, y los gráficos de dispersión destacan la relación entre coordenadas geográficas y capturas, ayudando en la gestión pesquera. La conclusión general subraya la urgencia de una gestión sostenible, la implementación de tecnologías de seguimiento y la promoción de prácticas pesqueras responsables para proteger la biodiversidad marina y garantizar la viabilidad económica y alimentaria del sector pesquero peruano.