4.5 Métodos de previsão e modelos gerais/empíricos

Tamanhos de stock podem ser previstos com base nos modelos adequados (por exemplo modelo de sobrevivência do crescimento e modelos de correlação) com os resultados da avaliação da pré-temporada conduzida através de métodos experimentais como redes de arrasto de meia água para observar a abundância de cefalópodes na fase juvenil (Brunetti e Ivanovic, 1992; Kawabata et al, 2006; Kidokoro et al., 2014) e redes de plâncton a serem utilizadas nos levantamentos da distribuição paralarval (Bower et al., 1999a; Goto, 2002; Murata, 1989; Yamamoto et al., 2007). Para a pesca japonesa do Pacífico T. pacificus, os inquéritos paralarvais são realizados há mais de 40 anos (Goto, 2002; Murata, 1989; Okutani e Watanabe, 1983). No plano original, esses levantamentos foram realizados com o objetivo de prever o tamanho do estoque no ano seguinte. No entanto, as densidades paralarvais obtidas nesses levantamentos tinham pouco poder para prever o tamanho do estoque no ano seguinte, parecendo altamente relacionadas com o tamanho do estoque reprodutor (número de população fugida) na geração anterior (Goto, 2002; Murata, 1989). Esses resultados significaram que as densidades paralares têm quase o mesmo poder de previsão do tamanho do estoque no ano seguinte que os métodos de previsão baseados nas relações entre desova e recrutamento, porque a taxa de sobrevivência nos estágios de pré-criação é altamente variável. Se a abundância de prerecrutas de cefalópodes pode ser estimada com precisão pouco antes da abertura de uma época de pesca, o tamanho do estoque pode ser estimado pela abundância de prerecrutas usando um modelo simples (por exemplo, modelo proporcional). Levantamentos visando a abundância de prerecrutas usando redes de arrasto de meia água têm sido realizados na pesca japonesa de T. pacificus durante uma década (Kidokoro et al., 2014). Os levantamentos de arrasto de meia água para a avaliação quantitativa das populações de cefalópodes oceânicos são susceptíveis de fornecer subestimações graves da densidade populacional, bem como da frequência de tamanho e composição das espécies (Boyle e Rodhouse, 2005; Wormuth e Roper, 1983), resultantes principalmente da evasão das redes. Portanto, o alvo das pesquisas de T. pacificus é limitado nos indivíduos de 3-10 cm de tamanho ML, que não são os estágios com forte poder de natação (Kidokoro et al., 2014). No entanto, a taxa de evasão líquida permanece pouco clara, portanto o tamanho do estoque não é quantificado usando os dados obtidos nestes levantamentos. Em vez disso, o tamanho do estoque é mostrado como um índice (por exemplo, a média de indivíduos/mês) obtido nestes levantamentos. A relação entre os resultados da avaliação pré-temporada e o tamanho do estoque de recrutas pode não ser proporcional, porque essas avaliações pré-temporadas geralmente contêm grandes erros de observação. No exemplo das avaliações de T. pacificus, esta relação é ajustada com um modelo linear com grande intercepção (Kidokoro et al., 2013). Embora existam alguns problemas e dificuldades nos métodos de previsão baseados em avaliações pré-época, estes métodos têm a vantagem de não necessitarem de dados históricos, o que pode ser uma característica útil para os stocks de cefalópodes recentemente avaliados.

Dados de avaliações pré-época e conhecimentos sobre mudanças sazonais nos pesqueiros com padrões de migração podem ser usados para prever capturas em pesqueiros individuais. Na pesca de T. pacificus, os padrões de migração detalhados têm sido examinados há muito tempo devido à necessidade de prever a condição das capturas em cada pesqueiro (Kasahara, 1978; Kidokoro et al., 2010; Murata, 1989; Okutani, 1983). Os pesqueiros de T. pacificus mudam sazonalmente de acordo com as rotas de migração (Figura 2.13). Portanto, os métodos de previsão das capturas em cada zona de pesca foram examinados pela relação entre as capturas em cada zona de pesca e a relação entre as condições oceanográficas e o CPUE (Kasahara, 1978). O local de pesca dos pesqueiros de jigging e suas condições oceanográficas são capazes de ser monitorados pelas imagens de satélite (Kiyofuji e Saitoh, 2004; Rodhouse et al., 2001), portanto pode ser fácil de entender a área de distribuição das lulas, que está altamente relacionada com os pesqueiros de jiggers de lulas. Os modelos de dinâmica oceânica (ex.: Sistema de Modelação Oceânica Regional http://www.myroms.org/; Instituto de Pesquisa para Mecânica Aplicada Modelo Oceânico http://dreams-i.riam.kyushu-u.ac.jp/vwp/) permitem previsões das condições oceanográficas em alta resolução (principalmente temperaturas), que se tornaram amplamente aplicadas em pescarias. Com base nestes métodos, as mudanças nos pesqueiros podem ser previstas para a próxima semana ou próximo mês (Figura 2.14), com conhecimento sobre a relação da distribuição das espécies de cefalópodes com as condições oceanográficas. Tais previsões da distribuição dos estoques pesqueiros (Figura 2.14) são consideradas úteis para os pescadores pesquisarem os pesqueiros a baixo custo.

Figure 2.13. Diagramas esquemáticos das rotas de migração de T. pacificus autumn cohort e winter cohort.

Modified from Kidokoro et al. (2010).

Figure 2.14. Sistema de previsão para distribuição de T. pacificus no Mar do Japão. Neste sistema a distribuição da densidade de T. pacificus (número de indivíduos/km2) são temperaturas da água da superfície do mar e 50 m de profundidade que são previstas com base no modelo dinâmico oceânico de assimilação de dados (http://jade.dc.affrc.go.jp/jade/). A distribuição de densidade de T. pacificus (número de indivíduos/km2) é capaz de ser prevista dentro do próximo mês e pode ser usada livremente através de trabalho em rede (http://jsnfri.fra.affrc.go.jp/shigen/kaikyo2/).

Relable spawner-recruitment relationships are quite important and useful for stock forecasting and management of cephalopod stocks. Entretanto, não há uma relação clara entre a abundância de estoques de cefalópodes e seu posterior recrutamento (Basson et al., 1996; Pierce e Guerra, 1994; Uozumi, 1998). A variabilidade anual nas condições oceanográficas causa variabilidade no recrutamento (ex. Dawe et al., 2000; Waluda et al., 2001a), o que leva a que as relações entre desova e recrutamento não sejam confiáveis. Em alguns casos, as relações entre cefalópodes reprodutores-recrutadores foram encaixadas nos modelos de Ricker (1975) e Beverton e Holt (1957) para prever o recrutamento no ano seguinte (Agnew et al., 2000; Kidokoro, 2009). Contudo, os parâmetros de estimação nestes modelos não lineares usando dados de spawner-recruitment geralmente contêm problemas estatísticos que são derivados principalmente de erros de observação nas variáveis explicativas (Walters e Martell, 2004). Esses problemas levam a uma tendência de sobrestimação do tamanho do estoque, particularmente no caso do baixo tamanho do estoque reprodutor, o que tende a enganar as estratégias de gestão do estoque (Walters e Martell, 2004). Modelos de espaço-estado que podem ser usados para estimar tanto o processo como o erro de observação podem ser promissores para a estimação de parâmetros em modelos de dinâmica de estoques, tais como as relações desova/crutamento (Bolker, 2008).

Modelos empíricos baseados em dados oceanográficos são frequentemente usados para prever a força de recrutamento para cefalópodes, particularmente para espécies ommastrefídeas. Nos modelos empíricos, a força de recrutamento é normalmente prevista com base nos índices oceanográficos que estão frequentemente disponíveis como uma série temporal longa. Embora estes modelos empíricos possam ser úteis, os mecanismos que explicam como estas condições oceanográficas influenciam a variabilidade do recrutamento são necessários para uma previsão fiável. A força de recrutamento para D. gigas está altamente correlacionada com eventos ENSO. As capturas comerciais de D. gigas ao largo do Peru tendem a ser pequenas no ano do El Niño quando a produtividade primária tende a ser baixa (Waluda e Rodhouse, 2006). Estas características são úteis para aplicar métodos de previsão da força de recrutamento. Os intervalos de distribuição (Field et al., 2007) e o tamanho do corpo (Keyl et al., 2011) variaram muito durante os últimos 20 anos juntamente com a variabilidade de recrutamento em D. gigas, e é importante determinar como as condições oceanográficas afetam tais mudanças.

As condições oceanográficas em torno dos locais de desova são frequentemente identificadas como um fator contribuinte nas flutuações de tamanho do estoque da espécie Illex (O’Dor, 1998b; Waluda et al, 2001a) e T. pacificus (Okutani e Watanabe, 1983; Sakurai et al., 2000). O sucesso no recrutamento de I. illecebrosus é considerado relacionado ao transporte larvar pela corrente do Golfo (Dawe et al., 2000, 2007), o que pode ser um indicador para prever a força de recrutamento. As flutuações do tamanho do estoque de T. pacificus são hipotéticas a serem influenciadas pelas condições favoráveis para os locais de desova inferidas pela temperatura ideal da água, conforme estimado com experimentos de cultivo (Sakurai et al., 1996). Esta hipótese foi verificada por comparação com a relação entre o tamanho do estoque e as variações das condições oceanográficas e dos locais de desova inferidos (Rosa et al., 2011; Sakurai et al.., 2000) e pode ser particularmente útil para a previsão do tamanho do estoque em decadal ou interdecadal.

No procedimento japonês de manejo de estoque para T. pacificus, a captura anual total permitida (TAC) é definida com base em uma captura biológica permitida (ABC), que é calculada a partir da mortalidade por pesca (Flim) e a abundância prevista do estoque em um ano alvo. Neste procedimento, é usada uma relação desova/recrutamento para prever o tamanho do estoque no ano alvo, que é composto apenas de novo recrutamento. Na relação spawner-recruitment para T. pacificus, modelos proporcionais foram aplicados para prever recrutas e estimar um ponto de referência biológico (Fmed), evitando ao mesmo tempo a superestimação derivada de enviesamentos apontados por Walters e Martell (2004). Em um modelo proporcional no qual um efeito dependente da densidade é ignorado, estimativas do tamanho do estoque serão relativamente altas (às vezes não confiáveis) mas são consideradas mais seguras usando parâmetros estimados a partir de modelos proporcionais do que usando aqueles dos modelos dependentes da densidade (Hiramatsu, 2010).

As mudanças de decadal ou interdecadal nas condições ambientais são assumidas para influenciar o status do estoque e as relações de reprodução-recrutamento de T. pacificus (Kidokoro, 2009; Kidokoro et al, 2013; Sakurai et al., 2000; Yamashita e Kaga, 2013). Portanto, os parâmetros utilizados nas relações de desova/recrutamento são estimados a partir de dados coletados desde 1990 após uma aparente mudança de regime (Hare e Mântua, 2000), mas quando o regime atual muda, tais parâmetros devem ser revisados de acordo. Infelizmente, o mecanismo exato com o qual as mudanças nas condições ambientais influenciam o tamanho do estoque de T. pacificus permanece pouco claro, e é difícil prever quando mudanças de regime podem ocorrer. Entretanto, os resultados das investigações mostram que as áreas de desova (Goto, 2002), rotas de migração (Kidokoro et al., 2010; Nakata, 1993) e tamanho do corpo (Takayanagi, 1993), todos mostram mudanças que coincidem com a mudança de tamanho do estoque. Assume-se que estas mudanças estão intimamente ligadas à mudança das condições ambientais (por exemplo, mudança de regime). Portanto, as previsões das condições oceanográficas que podem ser favoráveis ou desfavoráveis para a dimensão do stock com base nas mudanças nas características ecológicas podem ser mais fáceis de observar em relação à estimativa da própria dimensão do stock. Continua a ser necessário compreender o mecanismo com que essas mudanças ecológicas afectam a dimensão da unidade populacional, a fim de permitir melhores previsões das tendências futuras da dimensão da unidade populacional. Entretanto, deve-se ter cautela ao derivar relações empíricas estoque-ambiente na ausência de séries longas (Solow, 2002).

Em sua revisão profunda dos métodos de avaliação de estoques cefalópodes, Pierce e Guerra (1994) observaram a promessa de modelos de séries temporais incorporando informações ambientais e modelos multiespecíficos incorporando dinâmicas tróficas. Georgakarakos et al. (2006) aplicaram técnicas autoregressivas de média móvel integrada, redes neurais artificiais e modelos dinâmicos Bayesianos incorporando fatores ambientais para prever os desembarques de lulas em águas gregas. Usando um modelo estático de balanço de massa, Gaichas et al. (2010) demonstraram a utilidade da informação de predação derivada da teia alimentar para informar avaliações de estoques de lulas capturadas incidentalmente para as quais a mortalidade predatória excede a mortalidade por pesca.