Mejorando los datos pesqueros en las Azores

La Pesca es esencial para muchas comunidades alrededor del mundo. Proporciona comida y trabajos a millones de personas. Sin embargo, la forma en que pescamos puede dañar el medio ambiente y reducir las Poblaciones de peces. Estudiar las prácticas pesqueras y sus efectos es crucial para mantener poblaciones de peces saludables y asegurar que las futuras generaciones puedan disfrutar del marisco.

Este artículo habla sobre un proyecto enfocado en mejorar los Datos de pesca en las Azores, un grupo de islas en Portugal. El objetivo es crear mejores métodos para recopilar y analizar datos de pesca para ayudar a quienes están a cargo de gestionar las poblaciones de peces. El proyecto utiliza técnicas especiales de Aprendizaje automático, que es un tipo de tecnología informática que permite a las computadoras aprender de los datos.

#El Estado Actual de las Pesquerías

La demanda de pescado ha crecido mucho en los últimos años. En 2018, el mundo produjo alrededor de 179 millones de toneladas de pescado. La mayoría de este pescado se capturó para el consumo humano. Si bien esta demanda trae beneficios económicos, también plantea serios riesgos para la vida marina. Estudios han mostrado que las poblaciones de peces en el océano han disminuido drásticamente, con algunas estimaciones sugiriendo una pérdida de hasta el 80% en ciertas áreas.

Muchas especies de peces ahora están sobreexplotadas, lo que significa que se capturan más peces de los que pueden reproducirse. Esta situación es alarmante. En 1974, el 90% de las poblaciones de peces se consideraban estables, pero para 2017, ese número había caído al 65.8%. Muchas especies están clasificadas como sobreexplotadas, y un gran número opera más allá de los límites biológicos seguros. Estas estadísticas destacan la urgente necesidad de mejores prácticas de gestión en la pesca.

En las Azores, la pesca es principalmente a pequeña escala y artesanal. Los esfuerzos pesqueros de la región apuntan a muchas especies utilizando varias técnicas de pesca. La zona económica exclusiva de las Azores es una de las más grandes de Europa, lo que le da un papel significativo en la industria pesquera. Sin embargo, como muchas áreas, la región enfrenta desafíos, incluyendo vacíos de datos e información inadecuada sobre las poblaciones de peces.

#Importancia de Buenas Datos en las Pesquerías

Los buenos datos son vitales para entender las poblaciones de peces y tomar decisiones de gestión. En las Azores, recopilar datos sobre las capturas de peces-la cantidad de pescado que se lleva a la costa después de ser capturado-es parte de un esfuerzo de monitoreo más amplio. A pesar de las encuestas en curso, hay vacíos significativos en la información disponible sobre varias especies de peces. Esta falta de datos dificulta que los gestores implementen políticas efectivas.

Estudiar las poblaciones de peces involucra entender su biología y ecología, incluyendo tasas de crecimiento, hábitos reproductivos y mortalidad. También requiere saber cómo y dónde se está pescando. Para evaluar con precisión las poblaciones de peces, es crucial tener datos completos y confiables sobre estos factores.

#Desafíos con la Recopilación de Datos Actuales

La recopilación de datos en las pesquerías suele ser complicada. Los métodos tradicionales para completar información faltante pueden llevar a simplificaciones excesivas, lo que resulta en estimaciones sesgadas. Los investigadores han recurrido a técnicas de aprendizaje automático para abordar estos problemas. Estas técnicas han demostrado ser efectivas en varios campos, incluyendo la ciencia ambiental.

El uso de aprendizaje automático en las pesquerías implica algoritmos que pueden analizar grandes conjuntos de datos y encontrar patrones. Por ejemplo, en un estudio, los investigadores utilizaron aprendizaje automático para predecir la expresión génica basada en otros datos genéticos. En otro caso, se empleó el aprendizaje automático para mejorar la gestión de datos en sistemas energéticos. Estos ejemplos muestran que el aprendizaje automático puede ser una herramienta poderosa para lidiar con datos faltantes o incompletos.

En el contexto de las pesquerías, el aprendizaje automático puede ayudar a llenar los vacíos en los datos de captura. Al usar algoritmos para analizar tendencias pasadas, los investigadores pueden predecir capturas futuras y entender mejor la dinámica de las especies. Este enfoque puede llevar a evaluaciones más confiables, que son cruciales para una gestión efectiva.

#Objetivos del Estudio

El objetivo principal de este estudio es mejorar la base de datos pesquera existente en las Azores reconstruyendo datos faltantes. La investigación se centra en utilizar métodos de aprendizaje automático para mejorar la calidad de los datos recopilados entre 2010 y 2017. El estudio busca llenar los vacíos de información y mejorar las evaluaciones de las poblaciones de peces, apoyando así una toma de decisiones mejor para una gestión sostenible.

El énfasis del estudio está en mejorar la comprensión de cómo diferentes métodos de pesca afectan las poblaciones de peces a lo largo del tiempo. Al aplicar técnicas de aprendizaje automático, la investigación busca proporcionar información valiosa sobre los patrones y comportamientos de pesca que pueden informar futuras estrategias de gestión.

#Visión General de la Recopilación de Datos

Los datos utilizados en este estudio provienen de dos fuentes principales: el conjunto de datos de desembarcos diarios LOTAÇOR/OKEANOS-UAc y la base de datos de encuestas nacional. Estos conjuntos de datos se generan a partir de muestras aleatorias recopiladas en puertos pesqueros en toda la región de las Azores. Las encuestas capturan información importante sobre las actividades de pesca, como los tipos de equipo de pesca utilizados, la cantidad de esfuerzo puesto en la pesca y las características específicas de cada captura.

Los datos abarcan un período de ocho años, lo que permite un análisis integral de las tendencias y patrones en los desembarcos de peces. Sin embargo, persisten desafíos como la falta de datos. Por ejemplo, solo un número limitado de especies de peces se monitorea de forma consistente, lo que lleva a vacíos en el conjunto de datos general.

#Preparación y Limpieza de Datos

Para asegurar la calidad de los datos utilizados en este análisis, es necesario un proceso de limpieza exhaustivo. Esto implica varios pasos clave:

1. Selección de Características: Identificar y eliminar variables que tienen un alto porcentaje de datos faltantes para asegurar que el conjunto de datos restante sea confiable.

2. Transformación de Datos: Estandarizar los nombres de las variables para asegurar consistencia en el conjunto de datos, especialmente para las clasificaciones de equipo de pesca que han cambiado con el tiempo.

3. Consolidación: Transformar la estructura de los datos para tener una entrada por desembarque de pescado, lo que simplifica el análisis y asegura que cada registro se trate de manera independiente.

4. Codificación: Convertir atributos categóricos en valores numéricos para permitir que los modelos de aprendizaje automático procesen los datos de manera efectiva.

5. Conjunto de Datos Finalizado: Después de estos pasos, el conjunto de datos resultante contiene un número significativo de desembarcos y características que se utilizarán para el análisis.

#Analizando la Dinámica de las Poblaciones de Peces

Para entender la dinámica de las poblaciones de peces, los investigadores deben analizar el peso total de los peces capturados a lo largo de los años. Una disminución en las capturas totales puede indicar sobrepesca o prácticas de gestión ineficaces. Evaluar la captura por unidad de esfuerzo (CPUE) puede proporcionar indicadores más confiables de la salud de las poblaciones de peces, ya que considera la cantidad de esfuerzo puesto en la pesca.

Sin embargo, obtener datos precisos de CPUE puede ser un desafío. La mayor parte de la información proviene de programas de muestreo que dependen de métodos estadísticos. Esta dependencia del muestreo crea sesgos potenciales, lo que hace necesario mejorar la calidad y cobertura de los datos.

#Aplicaciones de Aprendizaje Automático en Pesquerías

Las técnicas de aprendizaje automático pueden mejorar significativamente la gestión de los datos pesqueros. Estos métodos pueden identificar patrones y llenar información faltante, permitiendo a los investigadores tomar decisiones mejor informadas. Este estudio prueba varios aspectos clave de las aplicaciones de aprendizaje automático:

• Desempeño a Través de Marcos Temporales: Se pueden probar diferentes algoritmos para encontrar el mejor enfoque para predecir valores faltantes. Diferentes marcos temporales de entrenamiento y prueba pueden dar resultados variados.

• Variables Contextuales: Agregar información relevante, como los pesos históricos de especies de peces, puede mejorar la precisión del modelo. Esta información contextual ayuda a capturar relaciones complejas en el conjunto de datos.

• Eliminación de Características: Investigar el impacto de eliminar características que no contribuyen significativamente a las predicciones puede mejorar el desempeño del modelo. Identificar características que añaden ruido o redundancia puede optimizar los datos para mejores resultados.

• Equilibrio de Datos: Muchos conjuntos de datos sufren de desbalance de clases, lo que significa que algunas especies de peces están subrepresentadas. Técnicas como el sobre muestreo o sub muestreo pueden ayudar a crear un conjunto de datos más equilibrado, mejorando las predicciones del modelo.

• Aprendizaje por Conjunto: Combinar múltiples modelos puede llevar a un mejor desempeño. Esta técnica puede mejorar las predicciones al aprovechar las fortalezas de diferentes algoritmos.

#Evaluación del Desempeño y Resultados

El estudio explora la efectividad de varios modelos de aprendizaje automático en la predicción de los desembarcos de peces. Diferentes enfoques de entrenamiento y prueba revelan qué combinaciones producen los mejores resultados.

Después de evaluar los modelos, se encontró que ciertos métodos de aprendizaje automático podrían mejorar la precisión de las predicciones sobre los desembarcos de peces. Agregar más características ayudó a proporcionar un mejor contexto para los modelos.

Un hallazgo significativo fue la importancia de equilibrar el conjunto de datos. Al asegurarse de que tanto las clases mayoritarias como las minoritarias estén representadas con precisión, el desempeño general mejoró. Además, los modelos de conjunto mostraron promesas para mantener la precisión mientras mejoran las predicciones para las clases subrepresentadas.

La evaluación general del desempeño del modelo utilizó varias métricas para obtener una comprensión integral de cuán bien funcionaron los modelos. Las métricas incluyeron precisión, media geométrica y promedios balanceados.

#Implicaciones para la Gestión de Pesquerías

Los hallazgos de este estudio tienen varias implicaciones importantes para la gestión de pesquerías. Al usar técnicas de aprendizaje automático para reconstruir datos faltantes en los registros pesqueros, los gestores pueden tomar decisiones más informadas. La mejora en la calidad de los datos puede llevar a mejores evaluaciones de las poblaciones de peces y, en última instancia, ayudar en prácticas de gestión sostenible.

Con la información adecuada, los gestores de pesquerías pueden implementar regulaciones y prácticas efectivas para preservar los ecosistemas marinos. Entender la dinámica de las poblaciones de peces permite estrategias de conservación más específicas y efectivas, ayudando a prevenir la sobrepesca y proteger especies vulnerables.

#Conclusión

La pesca juega un papel crucial en las economías y la seguridad alimentaria de muchas regiones alrededor del mundo. Sin embargo, la necesidad de una gestión responsable y prácticas sostenibles nunca ha sido tan crítica. Este estudio destaca los desafíos de los datos incompletos en las pesquerías y el potencial de usar el aprendizaje automático para abordar estos problemas.

Reconstruir datos faltantes usando técnicas avanzadas puede proporcionar una gran cantidad de información sobre las tendencias pesqueras. Las implicaciones se extienden más allá de las Azores, proporcionando lecciones aplicables en comunidades pesqueras de todo el mundo. Al aprovechar la tecnología y los enfoques impulsados por datos, los tomadores de decisiones pueden dar pasos significativos hacia la garantía de la salud a largo plazo de los ecosistemas marinos y las poblaciones de peces.

Al seguir explorando la relación entre las prácticas pesqueras y la dinámica de las poblaciones de peces, la investigación futura puede basarse en estos hallazgos para promover prácticas de pesca sostenibles a nivel mundial. La integración del aprendizaje automático y la ciencia de datos en la gestión de pesquerías representa un paso vital hacia el equilibrio entre las necesidades económicas y la sostenibilidad ecológica, beneficiando tanto a las personas como al medio ambiente.