4.5 Metodi di previsione e modelli generali/empirici

Le dimensioni degli stock possono essere previste sulla base di modelli adeguati (ad es. modello di crescita-sopravvivenza e modelli di correlazione) con i risultati della valutazione precampionato condotta utilizzando metodi sperimentali come reti a strascico per osservare l’abbondanza di cefalopodi nella fase giovanile (Brunetti e Ivanovic, 1992; Kawabata et al, 2006; Kidokoro et al., 2014) e reti da plancton da utilizzare per indagini sulla distribuzione paralarvale (Bower et al., 1999a; Goto, 2002; Murata, 1989; Yamamoto et al., 2007). Per la pesca del T. pacificus giapponese, le indagini paralarvali sono state condotte per oltre 40 anni (Goto, 2002; Murata, 1989; Okutani e Watanabe, 1983). Nel piano originale, queste indagini sono state condotte al fine di prevedere le dimensioni dello stock nell’anno successivo. Tuttavia, le densità paralarvali ottenute in queste indagini avevano un debole potere di predire la dimensione dello stock nell’anno successivo, mentre apparivano altamente correlate con la dimensione dello stock riproduttivo (numero di popolazione sfuggita) nella generazione precedente (Goto, 2002; Murata, 1989). Questi risultati significano che le densità paralarvali hanno quasi lo stesso potere di prevedere le dimensioni dello stock nell’anno successivo rispetto ai metodi di previsione basati sulle relazioni tra riproduttori e reclutamento perché il tasso di sopravvivenza negli stadi di prereclasse è altamente variabile. Se l’abbondanza di pre-succedenti di cefalopodi può essere stimata con precisione appena prima dell’apertura di una stagione di pesca, la dimensione dello stock può essere stimata dall’abbondanza di pre-succedenti usando un modello semplice (per esempio, un modello proporzionale). Indagini mirate all’abbondanza di pre-soldati utilizzando reti a strascico sono state condotte nella pesca del T. pacificus giapponese per un decennio (Kidokoro et al., 2014). Indagini con reti a strascico per la valutazione quantitativa delle popolazioni di cefalopodi oceanici sono suscettibili di fornire gravi sottostime della densità della popolazione, nonché biased size-frequency e composizione delle specie (Boyle e Rodhouse, 2005; Wormuth e Roper, 1983), derivanti principalmente da net avoidance. Pertanto, l’obiettivo delle indagini midtrawl per T. pacificus è limitato negli individui che vanno principalmente 3-10 cm ML classe di dimensioni, che non sono le fasi con forte potere di nuoto (Kidokoro et al., 2014). Tuttavia, il tasso di evitamento netto rimane poco chiaro, quindi le dimensioni dello stock non sono quantificate utilizzando i dati ottenuti in queste indagini. Invece, le dimensioni dello stock sono mostrate come un indice (ad esempio, individui medi/tow) ottenuto in queste indagini. La relazione tra i risultati della valutazione pre-stagionale e le dimensioni dello stock di reclute potrebbe non essere proporzionale perché queste valutazioni pre-stagionali contengono solitamente grandi errori di osservazione. Nell’esempio delle valutazioni di T. pacificus, questa relazione si adatta con un modello lineare con grande intercetta (Kidokoro et al., 2013). Anche se ci sono alcuni problemi e difficoltà nei metodi di previsione basati sulle valutazioni precampionato, questi metodi hanno il vantaggio di non richiedere dati storici, il che può essere una caratteristica utile per gli stock di cefalopodi appena valutati.

I dati delle valutazioni in stagione e la conoscenza dei cambiamenti stagionali nelle zone di pesca con i modelli di migrazione possono essere utilizzati per prevedere le catture nelle singole zone di pesca. Nella pesca del T. pacificus, i modelli di migrazione dettagliati sono stati esaminati per molto tempo a causa della necessità di prevedere le condizioni di cattura in ogni zona di pesca (Kasahara, 1978; Kidokoro et al., 2010; Murata, 1989; Okutani, 1983). Le zone di pesca del T. pacificus si spostano stagionalmente secondo le rotte di migrazione (Figura 2.13). Pertanto, i metodi di previsione delle catture in ogni zona di pesca sono stati esaminati in base alla relazione tra le catture in ogni zona di pesca e la relazione tra le condizioni oceanografiche e la CPUE (Kasahara, 1978). Il sito delle zone di pesca della pesca jigging e le loro condizioni oceanografiche possono essere monitorate dalle immagini satellitari (Kiyofuji e Saitoh, 2004; Rodhouse et al., 2001), quindi può essere facile capire l’area di distribuzione dei calamari, che è altamente correlata con le zone di pesca dei pescatori di calamari. I modelli di dinamica oceanica (per esempio Regional Ocean Modeling System http://www.myroms.org/; Research Institute for Applied Mechanics Ocean Model http://dreams-i.riam.kyushu-u.ac.jp/vwp/) permettono di prevedere le condizioni oceanografiche ad alta risoluzione (soprattutto le temperature), che è diventato ampiamente applicato nella pesca. Sulla base di questi metodi, si possono prevedere spostamenti nelle zone di pesca nella prossima settimana o nel prossimo mese (Figura 2.14), con la conoscenza della relazione della distribuzione delle specie di cefalopodi alle condizioni oceanografiche. Tali previsioni sulla distribuzione degli stock di pesca (Figura 2.14) sono considerate utili ai pescatori per cercare zone di pesca a basso costo.

Figura 2.13. Diagrammi schematici delle rotte di migrazione della coorte autunnale e invernale di T. pacificus.

Modificato da Kidokoro et al. (2010).

Figura 2.14. Sistema di previsione della distribuzione di T. pacificus nel Mar del Giappone. In questo sistema la distribuzione della densità di T. pacificus (numero di individui/km2) sono le temperature dell’acqua della superficie del mare e di 50 m di profondità che sono previste sulla base dell’assimilazione dei dati del modello oceanico dinamico (http://jade.dc.affrc.go.jp/jade/). La distribuzione della densità di T. pacificus (numero di individui/km2) è in grado di essere prevista entro il mese successivo e può essere utilizzata liberamente attraverso il lavoro in rete (http://jsnfri.fra.affrc.go.jp/shigen/kaikyo2/).

Relazioni affidabili tra riproduttori e reclutamento sono molto importanti e utili per la previsione e la gestione degli stock di cefalopodi. Tuttavia, non c’è una chiara relazione tra l’abbondanza dei riproduttori e il successivo reclutamento negli stock di cefalopodi (Basson et al., 1996; Pierce e Guerra, 1994; Uozumi, 1998). La variabilità annuale delle condizioni oceanografiche causa la variabilità del reclutamento (per esempio Dawe et al., 2000; Waluda et al., 2001a), che porta le relazioni tra riproduttori e reclutamento ad essere inaffidabili. In alcuni casi, le relazioni di reclutamento dei cefalopodi sono state inserite nei modelli Ricker (1975) e Beverton e Holt (1957) per prevedere il reclutamento nell’anno successivo (Agnew et al., 2000; Kidokoro, 2009). Tuttavia, i parametri di stima in questi modelli non lineari che utilizzano i dati di reclutamento dei riproduttori di solito contengono problemi statistici che derivano principalmente da errori di osservazione nelle variabili esplicative (Walters e Martell, 2004). Questi problemi portano a una tendenza a sovrastimare le dimensioni dello stock, in particolare nel caso di basse dimensioni dello stock di riproduttori, il che tende a fuorviare le strategie di gestione dello stock (Walters e Martell, 2004). I modelli state-space che possono essere usati per stimare sia l’errore di processo che quello di osservazione possono essere promettenti per la stima dei parametri nei modelli di dinamica degli stock come le relazioni tra riproduttori e reclutamento (Bolker, 2008).

I modelli empirici basati sui dati delle condizioni oceanografiche sono spesso usati per prevedere la forza di reclutamento per i cefalopodi, in particolare per le specie ommastrephid. Nei modelli empirici, la forza di reclutamento è solitamente prevista sulla base degli indici oceanografici che sono spesso disponibili come una lunga serie temporale. Anche se questi modelli empirici possono essere utili, i meccanismi che spiegano come queste condizioni oceanografiche influenzano la variabilità del reclutamento sono necessari per una previsione affidabile. La forza di reclutamento di D. gigas è altamente correlata agli eventi ENSO. Le catture commerciali di D. gigas al largo del Perù tendono ad essere piccole nell’anno di El Niño quando la produttività primaria tende ad essere bassa (Waluda e Rodhouse, 2006). Queste caratteristiche sono utili per applicare metodi di previsione della forza di reclutamento. Gli intervalli di distribuzione (Field et al., 2007) e le dimensioni del corpo (Keyl et al., 2011) sono variati ampiamente durante gli ultimi 20 anni insieme alla variabilità di reclutamento in D. gigas, ed è importante determinare come le condizioni oceanografiche influenzano tali cambiamenti.

Le condizioni oceanografiche intorno alle zone di riproduzione sono spesso identificate come un fattore che contribuisce alle fluttuazioni delle dimensioni degli stock delle specie Illex (O’Dor, 1998b; Waluda et al, 2001a) e T. pacificus (Okutani e Watanabe, 1983; Sakurai et al., 2000). Il successo di reclutamento di I. illecebrosus è considerato legato al trasporto larvale da parte della Corrente del Golfo (Dawe et al., 2000, 2007), che può essere un indicatore per prevedere la forza di reclutamento. Si ipotizza che le fluttuazioni delle dimensioni degli stock di T. pacificus siano influenzate dalle condizioni favorevoli per le zone di deposizione delle uova dedotte dalla temperatura ideale dell’acqua stimata con esperimenti di allevamento (Sakurai et al., 1996). Questa ipotesi è stata verificata dal confronto con la relazione tra le dimensioni dello stock e le variazioni delle condizioni oceanografiche e le zone di riproduzione dedotte (Rosa et al., 2011; Sakurai et al, 2000) e può essere particolarmente utile per prevedere le dimensioni dello stock su scale temporali decadali o interdecadali.

Nella procedura giapponese di gestione dello stock di T. pacificus, il totale annuo delle catture ammesse (TAC) è fissato sulla base di un totale ammissibile di catture biologiche (ABC), che è calcolato dalla mortalità per pesca (Flim) e dall’abbondanza prevista dello stock in un anno obiettivo. In questa procedura, una relazione tra riproduttori e reclutamento viene utilizzata per prevedere le dimensioni dello stock nell’anno obiettivo, che è composto solo da nuovi reclutamenti. Nella relazione riproduttore-reclutamento per T. pacificus, sono stati applicati modelli proporzionali per prevedere le reclute e stimare un punto di riferimento biologico (Fmed) evitando la sovrastima derivata dalle distorsioni evidenziate da Walters e Martell (2004). In un modello proporzionale in cui un effetto dipendente dalla densità è ignorato, le stime della dimensione dello stock saranno relativamente alte (a volte inaffidabili) ma sono considerate più sicure usando parametri stimati da modelli proporzionali che usando quelli da modelli dipendenti dalla densità (Hiramatsu, 2010).

Si suppone che cambiamenti decadali o interdecadali nelle condizioni ambientali influenzino lo stato dello stock e le relazioni di riproduzione-re-reclutamento di T. pacificus (Kidokoro, 2009; Kidokoro et al, 2013; Sakurai et al., 2000; Yamashita e Kaga, 2013). Pertanto, i parametri utilizzati nelle relazioni spawner-recruitment sono stimati dai dati raccolti dal 1990 a seguito di un apparente cambio di regime (Hare e Mantua, 2000), ma quando il regime attuale cambia, tali parametri dovrebbero essere rivisti di conseguenza. Sfortunatamente, l’esatto meccanismo con cui il cambiamento delle condizioni ambientali influenza le dimensioni dello stock di T. pacificus rimane poco chiaro, ed è difficile prevedere quando potrebbero verificarsi dei cambiamenti di regime. Tuttavia, i risultati delle indagini mostrano che le zone di riproduzione (Goto, 2002), le rotte di migrazione (Kidokoro et al., 2010; Nakata, 1993) e le dimensioni del corpo (Takayanagi, 1993) mostrano tutti cambiamenti che coincidono con il cambiamento delle dimensioni dello stock. Si presume che questi cambiamenti siano strettamente connessi con il cambiamento delle condizioni ambientali (per esempio il cambio di regime). Pertanto, le previsioni delle condizioni oceanografiche che possono essere favorevoli o sfavorevoli per le dimensioni dello stock basate sui cambiamenti dei tratti ecologici possono essere più facili da osservare rispetto alla stima delle dimensioni dello stock stesso. Rimane necessario comprendere il meccanismo con cui questi cambiamenti ecologici influenzano le dimensioni dello stock per consentire migliori previsioni delle tendenze future delle dimensioni dello stock. Tuttavia, bisogna essere cauti nel derivare relazioni empiriche stock-ambiente in assenza di lunghe serie temporali (Solow, 2002).

Nella loro revisione approfondita dei metodi di valutazione degli stock di cefalopodi, Pierce e Guerra (1994) hanno notato la promessa di modelli a serie temporale che incorporano informazioni ambientali e modelli multispecie che incorporano dinamiche trofiche. Georgakarakos et al. (2006) hanno applicato tecniche di media mobile integrata autoregressiva, reti neurali artificiali e modelli dinamici bayesiani che incorporano fattori ambientali per prevedere gli sbarchi di calamari nelle acque greche. Utilizzando un modello statico di equilibrio di massa, Gaichas et al. (2010) hanno dimostrato l’utilità delle informazioni sulla predazione derivate dalla rete alimentare per informare le valutazioni degli stock di calamari catturati accidentalmente per i quali la mortalità da predazione supera la mortalità da pesca.