English
Ocena zasobów rybnych stanowi fundament efektywnego zarządzania rybołówstwem. Mimo to, szacowanie populacji ryb w oceanach stanowi ogromne wyzwanie ze względu na dynamiczne zmiany ich liczebności. Te fluktuacje są wynikiem wielu czynników, takich jak dostępność pożywienia, zmiany klimatyczne, presja ze strony drapieżników oraz zanieczyszczenia środowiska. Najnowsze badanie, opublikowane w czasopiśmie Science, sugerują, że modele używane do zarządzania rybołówstwem mogą przeszacowywać ilości ryb dostępnych do zrównoważonego połowu. Taka sytuacja zagraża ekosystemom morskim prowadząc do ich degradacji.
Modele komputerowe jako narzędzie zarządzania rybołówstwem
Modele komputerowe odgrywają kluczową rolę w zarządzaniu zasobami morskimi. Pomagają one naukowcom i decydentom przewidywać zmiany w populacjach ryb oraz ustalać limity połowowe, które mają na celu ochronę tych zasobów. Modele te są opracowywane na podstawie szerokiego zakresu danych, obejmujących dynamikę populacji, śmiertelność, tempo reprodukcji, migracje ryb oraz wpływ działalności człowieka, w tym intensywność połowów.
W teorii, modele komputerowe pozwalają na zrównoważone zarządzanie zasobami morskimi, minimalizując ryzyko nadmiernych połowów i utraty bioróżnorodności. Rzeczywistość jest jednak bardziej skomplikowana, a modele, mimo że zaawansowane technologicznie i analitycznie, nie odzwierciedlają przecież pełnej złożoności ekosystemów morskich.
Założenia do modelowania
Jednym z głównych wyzwań związanych z wykorzystaniem symulacji komputerowych w zarządzaniu rybołówstwem jest ich podatność na błędy wynikające z niepełnych lub nieadekwatnych danych wejściowych. Innymi słowy, jakie dane wprowadzimy do modelu – takie otrzymamy wyniki. Modele często opierają się na uproszczonych założeniach, które nie uwzględniają dynamicznych i skomplikowanych interakcji w ekosystemach morskich. Przykładem jest zmiana klimatu, która odgrywa coraz większą rolę w kształtowaniu środowisk oceanicznych, a której wpływ na populacje ryb nie jest w wystarczającym stopniu uwzględniany w dokonywanych analizach.
Zmiana temperatury wód, która wpływa na rozmieszczenie gatunków, zakwaszenie oceanów utrudniające rozwój skorupiaków oraz zmiany w prądach morskich wpływające na dostępność pożywienia, to tylko niektóre z czynników, które mogą powodować, że rzeczywista dynamika populacji ryb odbiega od prognoz modelowych. Niedoszacowanie tych czynników w modelach prowadzi do błędnych decyzji, które skutkują przełowieniem.
Dokładność szacunków
Badanie przeprowadzone przez zespół naukowców miało na celu analizę dokładności szacunków biomasy ryb w momencie ich oceny oraz identyfikację potencjalnych błędów systematycznych w tych szacunkach. Naukowcy przeanalizowali dane dotyczące 230 łowisk, porównując historyczne szacunki biomasy (na przestrzeni średnio 47 lat) z późniejszymi prognozami retrospektywnymi dla tego samego roku, uzyskanymi z bardziej aktualnych modeli oceny zasobów. Dzięki temu, mogli oni ocenić, czy początkowe szacunki były trafne, czy też istniała tendencja do przeszacowywania stanu zasobów.
Przeszacowanie połowów – norma, a nie wyjątek
Wyniki badania wykazały, że historyczne szacunki biomasy były na ogół zawyżone w porównaniu z aktualnymi ocenami. Oznacza to, że modele oceny zasobów, które były używane w przeszłości, często dawały zbyt optymistyczne prognozy dotyczące stanu ichtiofauny, co mogło prowadzić do zbyt liberalnego ustalania kwot połowowych.
Przeszacowanie to było szczególnie widoczne w ocenie zasobów w ostatnim roku przed publikacją raportu. Analiza wykazała, że 66 proc. ocen zawyżyło wartość biomasy w porównaniu do późniejszych szacunków retrospektywnych. Co więcej, dla 17 proc. ocen szacunki te były ponad 1,5 razy wyższe niż wartości uzyskane w późniejszych analizach, a w 8,5 proc. przypadków były one dwukrotnie wyższe.
Konsekwencje przeszacowania połowów
Przeszacowanie ilości dostępnych do połowu ryb, stanowi poważny problem, który może prowadzić do drastycznego zmniejszenia liczebności określonych gatunków. Skutki są szczególnie dotkliwe dla tych, które mają długi cykl życia i wolne tempo reprodukcji.
W swoim badaniu naukowcy wykazali, że 29 proc. stad ryb, które FAO uznaje za eksploatowane w sposób zrównoważony, w rzeczywistości jest przełowionych. Dodatkowo obliczyli, że 85 proc. z tych stad prawdopodobnie załamie się, co oznacza, że ich populacje mogą spaść poniżej 10 proc. pierwotnej liczebności. Tak niska liczebność znacznie utrudnia regenerację i odbudowę populacji.
Potrzeba rewizji podejścia do modelowania
W obliczu tych wyzwań konieczne jest przeprowadzenie rewizji i udoskonalenia modeli stosowanych w zarządzaniu rybołówstwem. Naukowcy sugerują, że przyszłe modele powinny lepiej uwzględniać zmienność środowiskową, w tym wpływ zmiany klimatu na ekosystemy morskie. Ważnym krokiem jest także zwiększenie dokładności danych wejściowych, na przykład poprzez lepsze monitorowanie populacji ryb i ich środowisk oraz rozwój metod zbierania danych, które umożliwią bardziej precyzyjne prognozy. Tylko dzięki holistycznemu podejściu do zarządzania rybołówstwem, które uwzględnia zarówno złożoność ekosystemów morskich, jak i wpływ działalności człowieka, możemy zapewnić, że nasze oceany pozostaną pełne zasobów.
