Financiado
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- Objetivos
- Construir y evaluar un modelo adaptativo de la flota pesquera basado en agentes como herramienta analítica para apoyar la ordenación
- Antecedentes
- POSEIDON es un modelo humano-ecológico acoplado que combina un modelo adaptativo de la flota pesquera basado en agentes con modelos existentes de la pesquería o datos biológicos sencillos, para simular el comporta-miento de buques y resultados de la pesca basados en políticas, influencias de mercado, y factores ambientales.
- POSEIDON brinda una plataforma poderosa para la evaluación de políticas y apoyo de decisiones, con un enfoque fuerte en las dimensiones espacial y humana de la ordenación pesquera.
- POSEIDON fue desarrollada originalmente por un equipo multidisciplinario de la Universidad de Oxford, Ocean Conservancy, Universidad George Mason, la Universidad de California, Santa Barbara, y la Universidad Estatal de Arizona, como parte de un esfuerzo para promover la innovación en la ordenación pesquera.
- El modelo ha sido calibrado y validado para la pesquería de peces de fondo en el litoral oeste de Estados Unidos. Está siendo ahora adaptado para explorar certificación de MSC para la pesquería de pargo en aguas profundas de Indonesia (en asociación con The Nature Conservancy, Indonesia).
- Importancia para la ordenación
- Se usará el modelo para explorar cuestiones actuales de investigación, incluyendo la ordenación de los plantados, la dinámica espacial de la pesquería, así como algunos de los problemas sociales y económicos que afectan la ordenación.
- Duración
- 18 meses
- Plan de trabajo y estatus
- Un investigador posdoctoral se basará en la oficina de la CIAT en La Jolla, y estará encargado de
- Investigar la aplicación del modelo y diseñar y usar casos que apoyen los procesos de evaluación de políticas de la CIAT,
- co-nocer y acceder a conjuntos de datos pertinentes de la CIAT,
- realizar análisis estadísticos de los datos para apoyar el desarrollo del modelo.
- El investigador trabajará estrechamente con el equipo de modelado basado en la Universidad de Oxford y Ocean Conservancy para impulsar el diseño del modelo, la calibración y validación de la herramienta y sus resultados, así como la evaluación de los resultados del modelo.
- Un investigador posdoctoral se basará en la oficina de la CIAT en La Jolla, y estará encargado de
- Colaboradores externos
- Universidad de Oxford,
Ocean Conservancy,
Universidad Estatal de Arizona,
International Seafood Sustainability Foundation - Productos
- Un algoritmo de computadora para realizar simulaciones para explorar opciones de ordenación
- Un informe del proyecto y posiblemente publicaciones en revistas revisadas por pares.
- Fecha de actualización: 01 may. 2023
- Resumen de los avances en el periodo del informe
- Tras el desarrollo de una versión inicial del modelo operativo POSEIDON, el equipo POSEIDON elaboró un plan de investigación conjunto en 2021 para seguir desarrollando la herramienta de simulación en apoyo de las prioridades de la CIAT. Siguiendo ese plan, el equipo POSEIDON completó recientemente una serie de hitos en el desarrollo del modelo. El modelo POSEIDON se amplió para incluir varias expansiones y actualizaciones de características, como se indica a continuación. Para representar una imagen completa de la pesquería de cerco, el equipo POSEIDON revisó el modelo de comportamiento de la flota para incorporar los buques que realizan lances sobre delfines y mejorar el realismo de los lances no asociados en la simulación. También aumentaron el modelo con un modelo de dinámica poblacional estructurado por edad para los atunes aleta amarilla, patudo y barrilete. En consulta con investigadores internacionales especializados en plantados, se implementaron cambios para mejorar la dinámica de agregación de los plantados. Además, se añadió un módulo adicional al modelo para representar la dinámica de la cadena de valor, de manera que el modelo pueda evaluar el impacto económico de los cambios en la pesquería. Se elaboró un plan de diagnóstico conjunto para definir los
estándares que debe cumplir la herramienta para ajustarse al estándar de precisión y rigor científico de la CIAT. Por lo tanto, se llevó a cabo un proceso de selección de modelos para identificar el de mejor desempeño entre un conjunto de diferentes algoritmos de dinámica de plantados y planificación de viajes.
El modelo revisado se utilizó para realizar una calibración completa de los datos de observadores
de 2017 y otros datos de apoyo. Los resultados fueron comparados con una serie de diagnósticos, code sarrollados por el personal de la CIAT y el equipo POSEIDON, para medir el desempeño y la habilidad del modelo para capturar elementos importantes de la pesquería, incluyendo capturas espaciales y no espaciales, acciones, y otros indicadores de planificación de viajes tales como la duración del viaje.
En general, el modelo POSEIDON fue capaz de reproducir las capturas, el esfuerzo y la dinámica general de los viajes con pocos errores. Los resultados espaciales fueron más propensos a errores, pero en general fueron capaces de capturar patrones a gran escala en el esfuerzo de pesca, así como la heterogeneidad de las acciones de los buques pesqueros de clase 6.
El equipo POSEIDON está trabajando actualmente para responder a los comentarios y aclaraciones solicitados por la CIAT para comprender mejor los elementos del proceso de calibración, así como las sugerencias realizadas para mejorar el "ajuste" espacial del modelo calibrado.
Por último, la dinámica y la infraestructura del modelo se están adaptando a las necesidades de ordenación solicitadas por el personal de la CIAT mediante 1) la mejora de la facilidad de uso del modelo mediante el desarrollo de una interfaz R y 2) el perfeccionamiento del proceso de validación del modelo espacial para que sea más flexible, de modo que el personal de la CIAT pueda comprender mejor la capacidad del modelo para una serie de resoluciones espaciales. - Retos y principales lecciones aprendidas
- El mayor reto ha sido identificar un conjunto adecuado de diagnósticos para evaluar el desempeño del modelo, ya que los modelos basados en agentes no suelen utilizarse en la ordenación pesquera. El codesarrollo de estos diagnósticos con POSEIDON y el personal de la CIAT fue una tarea significativa, pero dio lugar a un conjunto tangible y novedoso de diagnósticos para juzgar el modelo. Esperamos que estos parámetros evolucionen con el tiempo, a medida que ambos equipos conozcan mejor las necesidades de ordenación y las capacidades y limitaciones del modelo. Otro reto fue identificar los impulsores secundarios del ajuste espacial en la región del sur del Océano Pacífico oriental.
- EPO POSEIDON model diagnostics. IATTC staff. Jan 2023
- Development of an Agent-Based Bio-Economic Model for Tropical Tunas (POSEIDON). ICCAT SCRS. 2023
- Benefits of an Agent-Based Bio-Economic Model for the Indian ocean Tropical Tunas. 3rd IOTC Ad Hoc Working Group on FADs. 2023
- Modeling fish aggregating device drift in the Eastern Pacific Ocean using estimated ocean currents. 5th IATTC Ad Hoc Working Group on FADs. 2021
- POSEIDON Model of Eastern Pacific Tropical Tunas can inform management issues. 5th IATTC Ad Hoc Working Group on FADs. 2021
- Exploring FAD Management in the Eastern Pacific Ocean using an Agent-Based Bio-Economic Model: POSEIDON. World Fisheries Congress. 2021
- Comentarios
- Dados los resultados positivos de los diagnósticos iniciales del modelo, ha habido cierto interés en
aplicar el modelo POSEIDON de atún del OPO a otras pesquerías de atunes tropicales. El equipo POSEIDON está realizando actualmente un análisis de las deficiencias de datos para implementar un modelo similar en el Océano Atlántico con el objetivo de desarrollar un proyecto conjunto con varias instituciones de investigación