Publication
Effects of environmental conditions and seasonality on Barents Sea shrimp dynamics and consequences for stock assessment
| datacite.subject.fos | Ciências Naturais::Outras Ciências Naturais | |
| dc.contributor.advisor | Zimmermann, Fabian | |
| dc.contributor.advisor | Guerreiro, Pedro Miguel Guerreiro da Costa | |
| dc.contributor.author | Casla, Alex Rosa | |
| dc.date.accessioned | 2025-09-04T11:22:54Z | |
| dc.date.available | 2025-09-04T11:22:54Z | |
| dc.date.issued | 2025-06-06 | |
| dc.description.abstract | Northern shrimp (Pandalus borealis) stock can be found across most of the Barents Sea, sustaining a large and valuable trawl fishery with an estimated sustainable catch of around 150,000 tonnes annually. The stock is monitored by Norway and Russia, and scientific advice is provided annually. However, the shrimp fishery in the Barents Sea has remained largely unregulated without any catch restrictions, with changes in catches mostly driven by economic factors, especially white fish accessibility and global shrimp prices. The current Northern shrimp stock assessment uses a biomass index from a spatiotemporal distribution model based on a relatively short survey time series. We evaluated whether including available time series of shrimp survey data from winter and environmental data could improve the model’s predictive potential and, thus, the quality of the assessment. While environmental variables did not provide a significant improvement in the biomass index model, the winter data aligned well with the summer data, providing valuable information on stock trends throughout the year. This research led to the implementation of a winter biomass index in the Barents Sea shrimp stock assessment model. The results showed that the inclusion of winter data provided similar estimates of biomass and fishing mortality com pared to the former model, but with increased predictive performance and accuracy. However, significant spatial and spatiotemporal random effects indicate that shrimp distribution and dynamics are linked to biotic and abiotic processes that are currently not explicitly accounted for in our modelling framework, which should be subject to further research. This project provides an important contribution to an improved stock assessment for the shrimp stock in the Barents Sea and, thus, sustainable catch advice. This is particularly relevant given the species’ important role in a changing arctic marine ecosystem, and the growing fishing pressure Northern shrimp is subjected to. | eng |
| dc.description.abstract | A pescaria do camarão boreal no Mar de Barents tem sido caracterizada pela natureza flutuante dos seus “stocks” desde o início da atividade pesqueira, em 1970. Esta variabilidade, aliada a níveis de exploração irregulares, resultou em taxas de captura instáveis ao longo dos anos, incluindo capturas extremamente baixas no início dos anos 2000. Inicialmente, a pesca concentrava-se em torno de Svalbard, a leste da Ilha do Urso e na Depressão de Hopen. No entanto, nos últimos anos, a atividade nestas zonas tradicionais tem vindo a diminuir, enquanto a pesca tem-se deslocado para áreas mais a leste, em direção ao centro do Mar de Barents e às águas internacionais da chamada “loophole area” uma região no centro do Mar de Barents que está fora das zonas econômicas exclusivas da Noruega e da Rússia, sendo governada apenas pela convenção da Comissão das Pescarias do Atlântico Nordeste. A ausência de regulamentação nestas águas internacionais, combinada com uma gestão pouco rigorosa nas zonas norueguesas e russas, tem levantado preocupações, especialmente perante outros impactos antropogénicos, como as alterações climáticas, que poderão trazer novos desafios, como a deslocação dos stocks e mudanças nas condições ambientais. Os stocks de camarão são monitorizados pela Noruega e pela Rússia, com aconselhamento científico fornecido aos gestores através do Grupo de Trabalho Conjunto Russo-Norueguês para as Pescas Árticas, ativo desde 2004. Este grupo estabeleceu, em 2022, um modelo de avaliação de referência que combina dados de captura com índices de biomassa. O principal índice de biomassa é calculado com base num modelo de distribuição espácio-temporal que utiliza campos aleatórios espaciais e temporais para estimar efeitos aleatórios. Os dados utilizados neste modelo provêm exclusivamente das campanhas conjuntas entra a Rússia e a Noruega para a avaliação do ecossistema do Mar de Barents, realizadas anualmente no verão desde 2004. Contudo, estes dados apenas ficam, em geral, disponíveis tardiamente e por isso estão frequentemente incompletos no momento da avaliação, que ocorre em novembro. Importa ainda referir que, o modelo de referência baseia as suas previsões principalmente na profundidade do fundo marinho, ignorando outras variáveis ambientais que influenciam a biologia do camarão boreal, como a temperatura, a salinidade ou a velocidade das correntes. Neste projeto, o objetivo principal foi avaliar o modelo de referência para o camarão boreal no Mar de Barents e anal isar se este poderia ser melhorado através da adição de dados ambientais e de campanhas de investigação pesqueira adicionais. Para tal, dados ambientais mensais (temperatura do fundo, velocidade das correntes, salinidade e profun didade da camada mista do oceano) foram extraídos do serviço Copernicus, e dados adicionais foram adquiridos da campanha demersal de inverno, realizada desde 2004 como parte da colaboração entre a Noruega e a Rússia. O poten cial preditivo das variáveis ambientais foi analisado utilizando o critério de informação de Akaike, e a relevância dos dados de inverno foi avaliada através da comparação das tendências de biomassa entre o verão e o inverno, de modo a verificar se seguiam padrões semelhantes, de forma que os dados de inverno pudessem servir como sinal antecipado de alterações nos stocks. Após a revisão e extensão do modelo de indexação, os novos índices de biomassa foram utilizados para atualizar o modelo de avaliação de referência. As implicações desta nova configuração para a avaliação e gestão mais abrangente do stock foram avaliadas através da comparação dos pontos de referência fornecidos por ambos os modelos. Os principais pontos de referência utilizados foram o Bmsy e o Fmsy, que indicam, respetivamente, a biomassa ótima do stock e a mortalidade por pesca que permitem o rendimento máximo sustentável. Foi ainda realizada uma análise retrospetiva de ambos os modelos (atualizado e de referência), recuando cinco anos, para simular a situação no final do ano, momento em que a avaliação do camarão é realizada, mas com dados de verão incompletos e dados de inverno disponíveis. As previsões de biomassa e mortalidade por pesca para o ano seguinte foram comparadas com os valores estimados pelo modelo treinado com a série completa de dados. Foram calculados o Rho de Mohn (uma métrica para avaliar o viés das estimativas) e os erros totais de estimativa para ambos os modelos, de forma a identificar o modelo com melhor desempenho. Os modelos de índice de biomassa e de avaliação do stock do camarão do Mar de Barents foram adaptados para incluir, pela primeira vez, dados das campanhas de inverno nas avaliações. As tendências observadas nos dados de inverno alinharam-se bem com os dados de verão, confirmando que a distribuição e densidade dos camarões são relativamente estáveis, possivelmente devido à sua reduzida mobilidade. Esta estabilidade facilitou a integração dos dois conjuntos de dados num único modelo de índice, embora alargado, tendo em conta também os desafios colocados por outliers, inconsistências e problemas de manutenção a longo prazo nos dados de inverno. As previsões de biomassa ao longo do tempo revelaram a evolução da abundância e distribuição dos camarões. As zonas iii com biomassa consistentemente elevada, como a Depressão de Hopen e a “loophole area”, coincidem com as áreas de maior esforço de pesca. Em contraste, regiões com biomassa média ou baixa permanecem praticamente inexploradas, podendo funcionar como refúgios que sustentam a produtividade do stock a longo prazo. Por outro lado, as variáveis ambientais não melhoraram o desempenho do modelo e, portanto, foram excluídas. Uma possível explicação é o limitado contraste nos dados, que abrangem apenas partes relativamente homogéneas do Mar de Barents, representando, maioritariamente, habitats potenciais de camarão. A análise, por esta razão, não incluiu muitas observações nas extremidades ou fora do intervalo ambiental habitada pelo camarão. Além disso, a utilização de médias mensais para os dados ambientais representa uma limitação adicional, pois pode atenuar variações de curto prazo que afetam significativamente as comunidades marinhas. Ao comparar o modelo de avaliação alargado com o modelo de referência, observou-se que ambos produziram estima tivas semelhantes para o Bmsy e Fmsy. No entanto, ambos os modelos apresentaram níveis elevados de incerteza, o que é comum na estimativa de valores absolutos em avaliações de stocks. Estes modelos tendem a ter um desempenho melhor na avaliação de tendências relativas, especialmente porque os índices em que se baseiam são normalizados. Os resultados da análise retrospetiva com dados parciais demonstraram que o modelo de avaliação alargado teve um melhor desempenho do que o modelo de referência, apresentando erros de previsão mais baixos para a biomassa e a mortalidade por pesca. Isto sublinha o valor da integração de dados de inverno para melhorar a precisão das previsões, especialmente quando os dados de verão estão incompletos ou indisponíveis. Por fim, embora a pesca do camarão no Mar de Barents seja atualmente considerada sustentável, a crescente pressão de impactos antropogénicos, como as alterações climáticas, representa riscos sérios para os ecossistemas marinhos árticos. Este cenário deve incentivar os gestores e responsáveis políticos a adotarem uma gestão mais ativa e preventiva deste recurso valioso, com ênfase na sustentabilidade ecológica, social e económica a longo prazo. | por |
| dc.identifier.tid | 203977203 | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10400.1/27663 | |
| dc.language.iso | eng | |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | |
| dc.subject | Camarão boreal | |
| dc.subject | Modelos de distribuição espaço-temporal | |
| dc.subject | Pandalus borealis | |
| dc.subject | Pescarias do Ártico | |
| dc.title | Effects of environmental conditions and seasonality on Barents Sea shrimp dynamics and consequences for stock assessment | eng |
| dc.type | master thesis | |
| dspace.entity.type | Publication | |
| thesis.degree.grantor | Universidade do Algarve. Faculdade de Ciências e Tecnologia | |
| thesis.degree.level | Mestre | |
| thesis.degree.name | Mestrado em Aquacultura e Pescas |