5.1 Proporción de las poblaciones de peces dentro de niveles biológicamente sostenibles.

import datetime
now = datetime.datetime.now()
print(f"Última actualización de este notebook: {now}")

Última actualización de este notebook: 2026-03-13 12:36:23.800538

El Indicador de Cabecera 5.1 evalúa la sostenibilidad de la extracción de los recursos marinos. Su objetivo es medir el porcentaje de las poblaciones de peces (o pesquerías) sometidas a explotación comercial cuya abundancia se encuentra en niveles ecológicamente viables. De acuerdo con el glosario oficial del CBD y la FAO, se considera que una población está en un “nivel biológicamente sostenible” cuando su abundancia estimada es igual o superior al nivel necesario para producir el Rendimiento Máximo Sostenible (RMS o MSY, por sus siglas en inglés). Los metadatos oficiales del indicador se encuentran disponibles aquí.

Metodología de Cálculo¶

El cálculo de este indicador se basa en la evaluación del estado de situación de las principales pesquerías nacionales respecto a sus Puntos Biológicos de Referencia (PBR). Para determinar la proporción, se clasifica el estado de cada pesquería evaluada. En el sistema chileno, las pesquerías categorizadas como “Subexplotadas” o en estado de “Plena Explotación” cumplen con el estándar global de sostenibilidad (abundancia > RMS). Por el contrario, aquellas categorizadas como “Sobreexplotadas” o “Agotadas/Colapsadas” se encuentran por debajo de los umbrales biológicos seguros. El indicador final se obtiene dividiendo el número de pesquerías en estado sostenible por el total de pesquerías con PBR evaluados en el año de reporte, multiplicado por 100.

Capa 1: Observación y recolección¶

Fuentes de datos utilizadas¶

Los datos que sustentan este indicador son producidos oficialmente por la Subsecretaría de Pesca y Acuicultura (SUBPESCA), entidad encargada de la determinación anual del estatus de las pesquerías en Chile basándose en los informes técnicos del Instituto de Fomento Pesquero (IFOP) y los Comités Científicos Técnicos. Para el presente reporte del 7NR, la información fue obtenida y sistematizada a partir del Reporte del Estado del Medio Ambiente 2025, publicado por el Sistema Nacional de Información Ambiental (SINIA) del Ministerio del Medio Ambiente (disponible en: https://sinia.mma.gob.cl/estado-del-medio-ambiente/reporte-del-estado-del-medio-ambiente-2025/ ). El set de datos consolidado presenta el estado de 20 especies marinas asociadas a la actividad extractiva nacional, cubriendo un total de 27 pesquerías (o unidades de pesquería) sujetas a Puntos Biológicos de Referencia.

from pathlib import Path
import pandas as pd

pd.set_option("display.max_columns", 200)
pd.set_option("display.width", 160)

# --- Configuración ---
BASE_DIR = Path.cwd()
BASE_DIR.exists(), BASE_DIR.resolve()

# Listar archivos esperados
csv_files = sorted(BASE_DIR.glob("*.csv"))
xlsx_files = sorted(BASE_DIR.glob("*.xlsx"))

csv_files, xlsx_files

# Leer CSV por año (o por nombre de archivo)
dfs_csv = {}

for fp in csv_files:
    key = fp.stem  # ej: '2022'
    try:
        df = pd.read_csv(fp)
    except UnicodeDecodeError:
        # fallback común si viene en latin-1
        df = pd.read_csv(fp, encoding="latin-1")
    dfs_csv[key] = df

print("Años con datos de pesca sostenible:", list(dfs_csv.keys())[:10])

Años con datos de pesca sostenible: ['2018', '2019', '2020', '2021', '2022', '2023', '2024']

# Concatenar todos los CSV (agrega columna source_file)
if dfs_csv:
    df_csv_all = (
        pd.concat(
            [df.assign(source_file=k) for k, df in dfs_csv.items()],
            ignore_index=True
        )
    )
else:
    df_csv_all = pd.DataFrame()

df_csv_all.shape

Capa 2: Análisis y síntesis¶

Tabla extraída y concatenada desde SINIA

df_csv_all.head(30)

# 1) Estandarizar categorías
map_estatus = {
    "Sobrexplotada": "Sobreexplotada",
    "Subexplotación": "Subexplotada",
}

df_csv_all["Estatus_std"] = df_csv_all["Estatus"].replace(map_estatus)

# chequeo rápido: deberían quedar 5-6 categorías (según si mantienes Indeterminado)
sorted(df_csv_all["Estatus_std"].unique())

# Conteo
counts = (
    df_csv_all
    .groupby(["source_file", "Estatus_std"])
    .size()
    .reset_index(name="n_especies")
)

# Total por año (usando transform)
counts["total_especies"] = counts.groupby("source_file")["n_especies"].transform("sum")
counts["proporcion"] = counts["n_especies"] / counts["total_especies"]

prop = counts[["source_file", "Estatus_std", "proporcion"]]
prop.head()

Capa 3: Repporte Digital¶

Resultados¶

De acuerdo con la evaluación oficial, de las 27 pesquerías con Puntos Biológicos de Referencia determinados en el país, aproximadamente el 40% se encuentran en un estado de explotación biológicamente sostenible (clasificadas como subexplotadas o en plena explotación). Esto significa que cerca de 11 de las 27 pesquerías monitoreadas para este indicador cumplen con los estándares de sostenibilidad global definidos por el Convenio sobre la Diversidad Biológica y la FAO. Por otro lado, alrededor del 60% de las unidades pesqueras (aproximadamente 16 pesquerías) se categorizan como sobreexplotadas o agotadas, requiriendo o manteniendo planes de recuperación, reducción de cuotas o medidas de manejo restrictivo. El análisis de la evolución temporal del estado de las pesquerías a nivel nacional muestra una tendencia persistente a altos niveles de no sostenibilidad durante la última década. Entre 2014 y 2024, la proporción de especies o unidades pesqueras en condición no sostenible ha oscilado mayormente entre 60% y 70%, evidenciando un desafío estructural para la recuperación de las poblaciones explotadas. En contraste, la categoría de pesquerías con estado indeterminado disminuye progresivamente hasta desaparecer desde 2018, lo que sugiere un fortalecimiento del conocimiento científico y de los procesos de evaluación de stock en el país. Esta mejora en la capacidad de diagnóstico permite contar con evaluaciones más robustas para orientar las decisiones de manejo. Durante el mismo período, la proporción de pesquerías en condición sostenible ha mostrado una relativa estabilidad, fluctuando entre 30% y 40% del total evaluado. En 2014, cerca del 35% de las especies (7 de 20) se encontraban en categorías compatibles con niveles sostenibles de explotación (“Plena explotación” o “Subexplotada”). Esta proporción se mantiene en rangos similares a lo largo de la década, alcanzando aproximadamente 40% para el año 2024.

tabla_prop = (
    prop
    .pivot(index="source_file", columns="Estatus_std", values="proporcion")
    .fillna(0)
    .sort_index()
)

tabla_prop_fmt = tabla_prop.map(lambda x: f"{x:.1%}")
encabezado = "Distribución de Registros por Estatus y Año"

tabla_prop_fmt

Brechas¶

Una de las principales limitaciones identificadas para el cálculo y seguimiento de este indicador es la ausencia de una fuente de datos dinámica y estructurada que permita realizar consultas automatizadas sobre el estado de las pesquerías a nivel nacional. Si bien la Subsecretaría de Pesca y Acuicultura (SUBPESCA) y el Instituto de Fomento Pesquero (IFOP) generan evaluaciones periódicas del estado de las pesquerías, la información consolidada se publica principalmente a través de informes técnicos o reportes institucionales, lo que dificulta su integración directa en flujos de procesamiento automatizados para el monitoreo de indicadores. El desarrollo de infraestructuras de datos abiertos y servicios de consulta interoperables (por ejemplo, APIs o repositorios de datos estructurados) permitiría mejorar significativamente la trazabilidad, actualización y reproducibilidad del indicador. Avanzar en esta dirección facilitaría la integración de los resultados de evaluación de pesquerías en sistemas nacionales de monitoreo de biodiversidad y en futuros ciclos de reporte del Convenio sobre la Diversidad Biológica. Actualmente, la sistematización utilizada para este reporte se basa en datos compilados en el Reporte del Estado del Medio Ambiente 2025 (SINIA), que actúa como una fuente consolidada de información. Sin embargo, este mecanismo no permite consultas programáticas ni actualizaciones automáticas del indicador a partir de los registros primarios de evaluación de pesquerías.