Para abordar las incertidumbres sobre cómo las comunidades de peces en los mares costeros de China amenazados responden a factores estresantes como la sobrepesca y el cambio climático, este estudio aplicó el Modelado Jerárquico de Comunidades de Especies (HMSC) para desentrañar las reglas de ensamblaje que dan forma a estas comunidades, llenando una brecha crítica en la comprensión de su dinámica espaciotemporal. Analizamos datos sobre 384 especies de peces (1980-2018) y factores ambientales clave, con la partición de varianza revelando que el filtrado ambiental dominó las distribuciones de peces (explicando más del 99% de la varianza), superando con creces los efectos aleatorios (0.60%). Entre los factores ambientales, la temperatura de la superficie del mar (49.00%) y la salinidad de la superficie del mar (33.25%) fueron los más influyentes, mientras que el sustrato del fondo marino y la profundidad del agua desempeñaron roles secundarios; notablemente, menos especies ocuparon hábitats de arena fina, y más prefirieron hábitats de limo. Las asociaciones residuales de especies, indicativas de posibles interacciones bióticas, fueron más frecuentes dentro de Gobiidae, probablemente debido a la utilización especializada de recursos y la amplia distribución de este taxón altamente diverso, destacando que el filtrado biótico está concentrado y es ecológicamente relevante dentro de este grupo. Este trabajo demuestra la utilidad de HMSC para desentrañar el ensamblaje de comunidades de peces costeros, proporcionando una base sólida para predecir cambios en la comunidad y guiar los esfuerzos de conservación de la biodiversidad que apoyan la salud del océano y las actividades humanas dependientes.