Métodos de aprendizaje automático y datos masivos para modelizar las capturas del verdel del Atlántico noreste
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Nerea Goikoetxea, Ainhoa Caballero, Izaro Goienetxea, Leire Ibaibarriaga e Iñaki Quincoces. Investigadoras de tecnologías pesqueras y gestión pesquera sostenible. AZTI.
El verdel del Atlántico noreste (Scomber scombrus) es una especie pelágica migratoria que se distribuye al oeste de Europa, desde Gibraltar hasta Svalbard en Noruega. Esta especie realiza migraciones estacionales a lo largo de la costa oeste de Europa. El desove tiene lugar entre enero y junio, a lo largo de la plataforma continental europea, desde aguas portuguesas hasta aguas escocesas y el Mar del Norte, con un desplazamiento hacia el norte a medida que se va calentando el agua. Después del desove, a finales de primavera o comienzos del verano, el verdel empieza una migración trófica hacia el norte llegando hasta aguas al oeste de las islas británicas. Entre junio y agosto llegan al Mar del Norte y el Mar de Noruega donde se alimentan durante el verano y el otoño. Terminan la migración estacional volviendo a las zonas de puesta en el Mar Cantábrico en los primeros meses del año. Esta migración del verdel determina el comienzo y el desarrollo de la pesquería de verdel en el Mar Cantábrico.
Como es habitual en las especies pelágicas, la dinámica de la población del verdel depende en gran medida de las condiciones ambientales, destacando: la influencia de la temperatura en la migración, cambios de distribución y el inicio del desove; la importancia de la disponibilidad de presas y patrones oceánicos de gran escala sobre el reclutamiento y la supervivencia de larvas; el efecto de la temperatura y la densidad poblacional en el crecimiento; así como la importancia del nivel de turbulencia en la supervivencia de las larvas y el posterior reclutamiento de los juveniles de verdel.
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Desplazamientos hacia el norte y adelanto en las capturas de verdel
En los últimos años se ha estimado un desplazamiento hacia el norte del centro de gravedad de la producción de huevos de verdel, relacionado tanto con la expansión del área estudiada como con el calentamiento de las aguas del Noreste Atlántico. En concreto, en diferentes estudios se ha estimado un desplazamiento de 28-38 km hacia el norte por cada grado aumentado de la temperatura del mar (Hughes et al., 2014; Bruge et al., 2016). Sin embargo, un estudio reciente de AZTI (Chust et al., 2023) determina que el desplazamiento hacia el norte está siendo de 370 km por cada grado de calentamiento del mar, más rápido que lo que se preveía en estudios anteriores. Este mismo efecto de la temperatura se ha observado en el verdel del Atlántico noroeste con un desplazamiento hacia el norte y este de 250 km (Overholtz et al., 2011). Estos resultados sugieren que la abundancia de verdel puede disminuir en aguas como el golfo de Vizcaya debido al calentamiento de las aguas.
A pesar de que el stock se encuentra en una situación saludable, posibles cambios en su distribución espacial podrían implicar cambios en la correspondiente pesquería. De hecho, entre el año 2000 y 2006, se ha observado que las capturas de verdel se han adelantado 29 días para la pesquería de líneas de mano del Mar Cantábrico, de abril a marzo (Punzón y Villamor, 2009). De la misma manera que se ha identificado un adelanto de la pesca de verdel a estos meses en un estudio realizado para los siguientes años (2006-2018) (Rodríguez-Basalo et al., 2022). También se ha observado que los cambios en la distribución del verdel del Atlántico Noreste han llevado a nuevas oportunidades de pesca en aguas más al noroeste como Islandia. Desde 2008, se ha abierto una nueva pesquería de verdel en el Atlántico central norte que podría ser a consecuencia del desplazamiento hacia el norte de esta especie: se han venido encontrando huevos de verdel en Rockall Bank y Faroe-Iceland Ridge desde 2020 (Gíslason et al., 2020). En el caso de la costera del verdel en el golfo de Vizcaya, los dos últimos años se han observado cambios en su distribución, siendo más difícil la localización de los cardúmenes.
![aprendizaje_automatico_predecir_capturas_verdel](https://www.azti.es/wp-content/uploads/2023/11/aprendizaje_automatico_predecir_capturas_verdel.jpg)
Aprendizaje automático para predecir la distribución del verdel
Conocer y descubrir la variabilidad de su hábitat es primordial para entender los cambios que se están observando en la distribución de este pequeño pelágico y poder así ser capaces de predecir la distribución de la especie durante la costera. Entre las diferentes aproximaciones que se pueden utilizar para construir estos modelos de predicción, destaca el aprendizaje automático. Estos modelos, una vez ajustados y validados a través de datos históricos, pueden realizar predicciones utilizando como entrada al modelo únicamente la información de las variables ambientales. AZTI ha estudiado el caso del verdel, como objetivo del proyecto FDSS-ML-NX (Inteligencia artificial, datos masivos y herramientas de apoyo a la eficiencia pesquera). En concreto, se han construido dos modelos independientes para las artes de pesca de líneas de mano y cerco. Estos modelos llegan a acertar el 72% (para líneas de mano) y el 81% (para cerco) de las veces que ha tenido lugar una captura alta, basándose en información ambiental como las características térmicas y la concentración de oxígeno integrada en la columna de agua, la salinidad en superficie, y la anomalía del nivel del mar, entre otros aspectos. Habida cuenta de la modificación de la distribución de esta especie en los últimos años como consecuencia de los cambios en las condiciones ambientales, y de su posible impacto en la correspondiente pesquería, este tipo de modelos de predicción pueden ser una herramienta de apoyo que reduzca el tiempo de búsqueda y, por tanto, las horas de mar y distancia recorrida. El conocimiento del efecto del cambio de las condiciones ambientales marinas en las especies pelágicas comerciales, junto con una gestión sostenible de los stocks, son dos herramientas fundamentales para garantizar la sostenibilidad de la especie y, por ende, de esta pesquería.
REFERENCIAS
- Bruge, A., Alvarez, P., Fontán, A., Cotano, U., Chust, G., 2016. Thermal niche tracking and future distribution of Atlantic mackerel spawning in response to ocean warming. Front. Mar. Sci., 3: 86. Doi: 10.3389/fmars.2016.00086
- Chust, G., González Taboada, F., Álvarez, P., Ibaibarriaga, L., 2023. Species acclimatization pathways: latitudinal shifts and timing adjustments to track ocean warming. Ecol. Ind. 146. https://doi.org/10.1016/j.ecolind. 2022.109752
- Gíslason, D., Helyar, S.J., Óskarsson, G.J., Ólafsdóttir, G., Slotte, A., Jansen, T., Jacobsen, J.A., Ólafsson, K., Skirnisdottir, S., Dahle, G., Siegstad, H., Joensen, H., Curti, K.L., Grégoire, F., Masse, J., Sveinsson, S., Daníelsdóttir, A.K., Pampoulie, C., 2020. The genetic composition of feeding aggregations of the Atlantic mackerel (Scomber scombrus) in the central north Atlantic: a microsatellite loci approach. Journal of Mar. Sci. 77 (2): 604–612. https://doi.org/10.1093/icesjms/fsaa003
- Hughes, K.M., Dransfeld, L., Johnson, M.P., 2014. Changes in the spatial distribution of spawning activity by north-east Atlantic mackerel in warming seas: 1977-2010. Mar. Bio., 161: 2563-2576. DOI: 10.1007/s00227-014-2528-1.
- Overholtz, W.R., Hare, J.A., Keith, C.M., 2011. Impacts of Interannual Environmental Forcing and climate change on the distribution of Atlantic mackerel on the U.S. Northeast continental shelf. Mar. Coast Fish., 3: 219-232.
- Punzón, A., Villamor, B., 2009. Does the timing of the spawning migration change for the southern component of the Northeast Atlantic Mackerel (Scomber scombrus, L. 1758)? An approximation using fishery analyses. Cont. Shelf Res. 29: 1195-1204. doi: 10.1016/j.csr.2008.12.024
- Rodríguez-Basalo, A., Punzón, A., Ceballos-Roa, E., Jordà, G., Gonzáleza-Irusta, J.M., Massutí, E., 2022. Fisheries-based appriach to disentangle mackerel (Scomber scombrus) migration in the Cantabrian Sea. Fish. Ocean., 31: 443-455.
Artículo publicado en Industrias Pesqueras
[Este proyecto ha sido financiado por los fondos NextGenerationEU, en el marco del Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia Gobierno de España)
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