ETD

Archivio digitale delle tesi discusse presso l'Università di Pisa

Tesi etd-08272013-144138


Tipo di tesi
Tesi di laurea magistrale
Autore
SPONGANO, ANTONIO
URN
etd-08272013-144138
Titolo
Analisi dello stato di sfruttamento di Mullus barbatus sulla base di dati biologici e della pesca utilizzando modelli e simulazioni.
Dipartimento
BIOLOGIA
Corso di studi
BIOLOGIA MARINA
Relatori
relatore Prof. De Ranieri, Stefano
relatore Dott. Abella, Alvaro Juan
controrelatore Dott. Bulleri, Fabio
controrelatore Prof. Verni, Franco
Parole chiave
  • growth overfishing
  • exploitation patterns
  • sovrasfruttamento
  • pseudocoorte
  • triglia di fango
  • Mullus barbatus
  • SWOT
  • stock assessment
  • stock
  • modelli
  • valutazione
  • red mullet
  • simulazioni
  • projection
  • Porto di Viareggio
  • GSA9
  • mortalità
  • risorse alieutiche
  • scienza della pesca
  • trawl surveys
  • overfishing
  • effort
  • sforo di pesca
  • criteri gestionali triglia di fango
  • reference points
  • curva di cattura (catch curve)
  • Maximum Sustainable Yield
  • yield per recruit
  • exploitation rate
Data inizio appello
16/09/2013
Consultabilità
Non consultabile
Data di rilascio
16/09/2053
Riassunto
Le risorse biologiche marine rappresentano un’importantissima fonte di cibo che fino a qualche decennio fa si credeva inesauribile, ma che oggi, a causa dello sfruttamento irresponsabile, si trovano in molte aree prossime al collasso. La biologia della pesca si propone di valutare lo stato delle risorse marine, al fine di individuare e pianificare misure di gestione che garantiscano uno sfruttamento sostenibile. In particolare, i biologi sono interessati ad ottenere stime accurate dell’abbondanza, della struttura demografica, del reclutamento e dell’età delle popolazioni sfruttate, con lo scopo di prevedere la dinamica e l’evoluzione degli stocks di fronte a differenti scenari di sfruttamento.
L’obiettivo del lavoro è quello di servirsi di diversi “strumenti” usati comunemente per valutare lo stato di sfruttamento delle risorse e per fare previsioni sulle conseguenze risultanti dall’applicazione di modalità alternative di sfruttamento delle stesse. Questi strumenti e metodologie scientifiche fanno parte di quello che genericamente è definito come “scienza della pesca”.
Si è ricorso all’uso di modelli alternativi che descrivono i principali fenomeni della dinamica delle popolazioni sfruttate: crescita, mortalità (naturale e da pesca), reclutamento (relativo all'ingresso della nuova generazione all'attività di pesca), ecc. Questi modelli hanno permesso di valutare attraverso simulazioni, in che modo la quantità e le modalità del prelievo possono incidere su queste variabili. Le principali fonti di dati utilizzate per la stima dei parametri da inserire nei modelli sono state quelle delle campagne scientifiche in mare (che forniscono dati sull’abbondanza, dati biologici, oceanografici, ecc.), in particolare i dati provenienti dalle campagne scientifiche internazionali realizzate in diversi paesi Mediterranei finanziate dalla UE (MEDITS) e i dati statistici provenienti dal monitoraggio dello sbarcato commerciale (catture, sforzo di pesca, struttura in taglie delle specie catturate, ecc.). L’analisi dei dati ha permesso di ottenere una fotografia dell'attività di pesca ed in particolare di valutare lo stato di sfruttamento della risorsa nell’area di studio individuata.
I dati di tipo biologico sono stati utilizzati per stimare i più importanti parametri popolazionistici, utili per l’applicazione di modelli di valutazione (modello di crescita individuale in taglia, relazione taglia-peso, tassi di mortalità naturale, ecc.).
I modelli di valutazione dello stato di sfruttamento delle risorse utilizzati si avvalgono dell'informazione raccolta da queste due fonti. Sono stati testati in primo luogo modelli che focalizzano l’attenzione sull’andamento delle biomasse nel tempo senza considerare la struttura demografica dello stock.
Questi approcci utilizzano informazioni storiche dall’attività commerciale di pesca, confrontando inputs e outputs a modo di “scatola chiusa” senza tentare di conoscere né di modellizzare i fenomeni interni di questi processi tali come la crescita, il reclutamento, la diversa vulnerabilità per taglia, ecc. Per l’utilizzo degli approcci denominati “modelli globali” o “di produzione”, l’informazione base che è stata usata è relativa alla cattura della specie in studio e lo sforzo di pesca specificamente impiegato per ottenerla.
Sono stati testati anche alcuni metodi appartenenti ad un secondo gruppo di approcci che tentano di conoscere e di descrivere attraverso modelli tutti i fenomeni che possono incidere sull’abbondanza, la struttura della popolazione e le rese (crescita, mortalità naturale e da pesca, reclutamento) e di stimare, inoltre, i cambiamenti che si possono verificare come conseguenza ad interventi sulle variabili sotto controllo umano (pressione di pesca, selettività dell’attrezzo in uso). Questi tipi di modelli sono in genere conosciuti come “modelli strutturali” o “analitici”.
Una gestione precauzionale dell’attività di pesca richiede la definizione di chiari obiettivi e particolare attenzione sarà dedicata all’uso di appropriati punti di riferimento (RP, Reference Point). I punti di riferimento sono valori convenzionali dello stato di un’attività di pesca o di una popolazione considerati desiderabili da raggiungere (RP target) o in alternativa, livelli di sfruttamento che non dovrebbero essere raggiunti od oltrepassati (R limit).
Sono stati discussi, inoltre, i criteri per la scelta di indici del livello di sfruttamento, misurabili, che rappresentano un buon compromesso fra un’approssimazione alle migliori rese e ricavi ottenibili e una buona probabilità di evitare il collasso dello stock.
Obiettivo del seguente lavoro non è stato esclusivamente quello di stimare le abbondanze in mare o di fornire indicazioni gestionali per massimizzare le rese, ma anche quello di valutare se queste scelte garantiscono la sostenibilità nel tempo. Quindi, le conoscenze relative agli aspetti riproduttivi sono considerati, quando possibile, per definire quantitativi massimi da prelevare o limiti dello sforzo da pesca che garantiscano buone rese pur mantenendo una biomassa riproduttrice sufficiente.
Particolare attenzione è stata dedicata ai punti di riferimento legati allo MSY (Maximum Sustainable Yield) corrispondente ad un livello di mortalità o di sforzo di pesca che produce in media una dimensione dello stock compatibile con le rese massime sostenibili. Questo Punto di Riferimento è stato adottato per valutare lo stato di sfruttamento e per gestire l’attività di pesca in diverse sedi internazionali e in particolare è il RP usato nelle valutazioni realizzate a livello nazionale e internazionale, seguendo le direttive della FAO, UE, Nazioni Unite.
I dati utilizzati per questo lavoro di tesi, sono quelli relativi alle catture per unità di sforzo di pesca (LPUE), che provengono dal monitoraggio condotto sullo sbarcato commerciale presso il Porto di Viareggio, Mar Ligure Sud-orientale, relativo alla sub-area Versiliana, appartenente alla GSA9 (FAO).
Nell’area di studio sono state realizzate interviste ai pescatori durante le operazioni di sbarco del pesce e i dati raccolti sono stati utilizzati per quantificare le catture per le diverse specie e per le diverse imbarcazioni, sia della flotta a strascico e sia delle barche da pesca artigianale. Inoltre, sono state raccolte informazioni riguardo alle caratteristiche delle imbarcazioni, ore effettive di pesca (sforzo), attrezzo utilizzato, area, profondità di pesca, ecc.
Le informazioni sono state inserite in un data base specificamente disegnato e analizzati i dati pregressi contenuti in esso, per identificare la presenza di trends di cattura/sforzo, relativo alla cattura della specie in studio, ecc.
La specie scelta per fare queste analisi è stata la triglia di fango Mullus barbatus (Linneaus, 1758), una delle specie di maggiore interesse commerciale nei porti della Toscana e anche in tutta Italia.
È stata fatta una discussione sulle diverse metodologie usate per stimare i parametri e per fare le valutazioni. Sono stati descritti i loro pregi e le loro limitazioni di uso in base ai dati disponibili ed è stata anche quantificata, ove possibile, l’incertezza dovuta sia alla qualità dei dati sia ai modelli scelti (errori di misura o di processo).
Quando l’approccio ha fornito qualche punto di riferimento biologico (BRP, biological reference points), questo è stato descritto come la capacità del modello di fare simulazioni e previsioni a breve o lungo termine.
Si sono, inoltre, elencati i pro e contro dell’approccio, le principali assunzioni, e il modo in cui vengono misurate la precisione e l’incertezza che sono presenti in tutti i processi di valutazione e gestione: nelle stime dei parametri, nella variabilità dovuta a fattori abiotici e biotici, ad errori di misura, nella performance della valutazione, nella fase dell’impostazione delle misure gestionali.
È stata, inoltre, analizzata la sensitività del modello riguardo alle variabili di input.
Le osservazioni effettuate sullo sbarcato commerciale hanno fornito i dati necessari per l’analisi delle distribuzioni di frequenza/lunghezza e per analizzare le progressioni modali (uso di approcci per la determinazione dei parametri del modello di crescita come il metodo di Bhattacharya, ecc.), la costruzione di un modello relativo alla relazione lunghezza/peso ed età/peso e la stima del tasso di mortalità naturale (M) e mortalità totale (Z) mediante l’uso di modelli ed equazioni empiriche per costruire modelli della dinamica di popolazione della specie (equazione di Beverton e Holt o la variante di Gedamke e Hoenig, ecc.).
I dati commerciali, inoltre, sono stati usati per rappresentare la distribuzione spaziale dello sforzo di pesca per le diverse modalità di pesca e per stimare reference points utilizzati successivamente come punti di riferimento nella valutazione dello stato di sfruttamento (Y/R, LCA, VPA, ecc.)
I dati provenienti dalle campagne scientifiche in mare (trawl surveys), invece, sono stati sfruttati per una mappatura di distribuzione di abbondanza per classi di età della triglia di fango. Le informazioni, inoltre, hanno consentito di effettuare una descrizione sulle distribuzioni in taglia per la stima della mortalità M (es.Surba) e per ottenere informazioni sulla selettività degli attrezzi da pesca.
Infine, tutte le informazioni provenienti dalle due fonti di dati sono state usate per fare una valutazione completa, includendo proiezioni a breve e lungo termine di catture e biomassa sotto scenari alternativi, procedendo per ultimo ad una descrizione e discussione generale sui pro e contro dei diversi approcci attraverso un metodo di confronto tipo SWOT (Strength, Weaknesses, Opportunities, and Threats).


File