Doskonalsze modele dla rybołówstwa

Modelowanie biologiczne populacji ryb jadalnych jest dla naukowców niezwykle ważne, gdyż stanowi podstawę do zapewnienia zrównoważonego gospodarowania tymi zasobami. Tymczasem aktualne modele bazują na niedokładnych założeniach lub niekompletnych danych, co wypacza szacunki dotyczące wielkości i siły populacji.

Finansowany ze środków UE projekt ECOKNOWS (Effective use of ecosystem and biological knowledge in fisheries) wykorzystał dane biologiczne do wygenerowania wstępnych modeli probabilistycznych do oceny zasobów rybnych. W ramach inicjatywy włączono i wykorzystano dane z wcześniejszego projektu, FISHBASE, dotyczącego baz danych ryb.

Przeanalizowano aktualne modele rybołówstwa i na tej podstawie wysunięto wniosek, że bazy danych do oceny zasobów muszą być obszerniejsze od tych dostępnych obecnie. Dlatego powstał nowy model probabilistyczny, wykorzystujący dane z bazy FISHBASE, w którym uwzględnione zostały parametry biologiczne, takie jak dynamika reprodukcyjna i naturalna śmiertelność.

Metodologia i ustalenia projektu ECOKNOWS wzbogaciły bazę danych FISHBASE, a modele zostały upublicznione. Naukowcy zbudowali również narzędzie z wbudowaną funkcją kontroli jakości danych, umożliwiające innym ośrodkom dodawanie danych do bazy FISHBASE. Nowe modele zastosowano do studiów przypadku nad anchois, łososiem, morszczukiem i krewetką w różnych europejskich basenach wodnych.

Ogólne modele dynamiki populacji opracowane przez konsorcjum w sposób realistyczny wypełniają dotychczasowe luki w wiedzy na temat aktualnego i przyszłego stanu zasobów rybnych. Te modele mogą zostać zaadaptowane przez grupy zajmujące się oceną zasobów łowisk na całym świecie i wykorzystane w celu uniknięcia przeławiania, a w konsekwencji strat społeczno-ekonomicznych.

Ponadto zastosowanie bardziej realistycznych założeń do oceny zasobów rybnych poprawi wiarygodność wyników oceny i zwiększy zaangażowanie interesariuszy w działania związane z gospodarowaniem w oparciu o te wyniki.