Bruk av ny sjøbunnsinformasjon: Kunnskapsstatus og nytteverdi for fiskeriene (forprosjekt)

Sammendrag fra prosjektets foreløpige fagrapport
Litteraturstudie
Det dominerende temaet i den vitenskaplige litteraturen som omhandler kombinasjonen av sjøbunnsinformasjon og fiskeri, er den mulige negative påvirkningen fiskeredskap har på bunnhabitat og organismer som lever der.

Gjennom store sjøbunnkartleggingsprogrammer, som det norske MAREANO, har man de siste årene oppnådd økt kunnskap om havbunnen i områder der det drives omfattende fiskeaktivitet.

Foreløpige analyser av norske data
Litteraturgjennomgangen viser at det finnes flere mulige metoder som kan brukes til å kombinere data fra fiskeriaktivitet med sjøbunnsinformasjon. I tillegg må det som oftest utføres et tidkrevende og komplisert arbeid for å klargjøre data før selve kombineringen. Nâr det gjelder data fra fiskeriaktivitet så er dette som regel basert på detaijerte fangstdagbøker og/eller satellittsporingsdata. For Norges del så eksisterer begge disse datakildene, men den elektroniske databasen med fangstdagbøker  har ikke høy nok oppløsning til å kunne brukes til detaljerte romlige analyser (høyeste oppløsning er døgn og statistisk lokasjon). I tillegg eksisterer det kun elektroniske fangstdagbokdata fra konsum- og reketrålflåten, dvs. ikke for andre store redskapsgrupper som garn, snurrevad, industritrål og line. Derfor må romlige analyser av fiskeriaktivitet baseres på satellittsporingsdata. I Norge administreres sporingssystemet av Fiskeridirektoratet, men havforskere har tilgang på lagrede data. Norske fiskefartøyer over 24 meter blir sporet og systemet har vært i drift siden juli 2000. Fartøyene sender sin posisjon, fart og kursretning en gang per time hele døgnet.

De viktigste problemene når det gjelder å bruke disse dataene i forskning er at det mangler informasjon om aktivitetstype (fisking vs. ikke-fiskng) og redskapstype. Denne informasjonen må derfor beregnes indirekte, noe som tilfører usikkerhet. For å tilegne redskapstype til sporingsdata må disse flettes med sluttseddeldata  (som inneholder fangst,  redskap, etc. for hver tur), eventuelt  med fangstdagbokdata  for de flåtegruppene der dette eksisterer. Denne kombineringen kan sies å resultere i en slags “pseudo-fangstdagbøker” på turnivâ.

Kiassifiseringen av sporingsobservasjonene i kategoriene “fisking” og “ikke-fisking” kan, som nevnt i litteraturgjennomgangen, gjøres med ulike metoder med de fleste baserer seg på fart samt eventuelt kursendringer og geografisk område. For å vite om en slik metode er brukbar må man ha såkalte valideringsdata, det vil si sporingsdata der man har mer nøyaktig informasjon om fartøyenes aktivitet. Dette gjør at treffsikkerheten til ulike metoder og valg av parametere i en gitt metode kan brukes som seleksjonskriterium for vaig av “optimal” metode og parametere.

Et mulig valideringsdatasett er de detaljerte fangstdagbøkene (på fangstoperasjonsnivå) til Referanseflåten som samarbeider med Havforskningsinstituttet. Referanseflåten består av 17 havgående fiskefartøyer fra redskapsgruppene ringnot, torsketrål, industritrål, snurrevad, garn og line. For trålerne registreres start- og stopptidspunktet for hvert trålhal slik at når disse kombineres med sporingsdata i forhold til tid kan en gitt metode for klassifisering av sporingsobservasjoner i “tråling” og “ikke-tråling” valideres i henhold til andelen av observasjonene som blir korrekt klassifisert. Når det gjelder de andre redskapene så er kriteriene som definerer hvorvidt et fartøy fisker eller ikke mye mer diskuterbare siden selve fangstoperasjonen er vanskelig å definere i tid (skal for eksempel både setting, trekking, brukets ståtid inkluderes?). En mulig valideringsmetode for disse redskapsgruppene er relasjonen (eller korrelasjonen) mellom summert fiskeinnsats fra fangstdagbok og innsats basert på tid (mellom posisjoner) fra sporingsdata, for eksempel summert over hvert døgn. Fiskeinnsatsen fra dagbok er hensiktsmessig å angi som antall hal for snurrevad og antall satte garn og linekrok etc. for passive redskap. Denne “korrelasjonsmetoden” kan også brukes på trålere der innsatsen både fra fangstdagbok og sporingsdata måles i tauetid. For den norske konsumtrålflåten er tauetid per døgn også angitt i Fiskeridirektoratet sin fangsdagbokdatabase noe som muliggjør analyser for hvert enkelt fartøy.

Foreløpige resultater fra analyser der sluttseddeldata, satellittsporingsdata og fangstdagbøker fra referanseflåten kombineres indikerer følgende:
• Det er viktig å fjerne sporingsdata fra områder der man vet at det ikke forekommer fiskeriaktivitet som i havner og leia. Dette gjøres enklest ved å fjerne observasjoner som ligger innenfor polygoner som definerer slike “no fishing”-områder.

• Den enkleste  metoden for å klassifisere  sporingsobservasjonene i kategoriene “fisking” og “ikke fisking” er å bruke hastighetsintervall, og å finne det hastighetsintervallet  som gir høyest “treffrate”  i valideringsdatasettet.

• Den tilhørende farten for en gitt sporingsobservasjon kan angis på ulike måter: (1) farten fartøyet har det øyeblikket posisjonen sendes, (2) gjennomsnittsfarten i antatt rettlinjet bevegelse til den forrige posisjonen, (3) gjennomsnittsfarten i antatt rettlinjet bevegelse til den neste posisjonen, (4) gjennomsnittet av 2 og 3, (5) minimumsverdier av 2 og 3.

Bruk av den beskrevne korrelasjonsmetoden for 2 trålere i referanseflåten viser at alternativ 1 gir best resultat, og at hastighetsintervallet for tråling er 3–6 knop. Ulempen med dette målet er at den registrerte farten mangler på en del av observasjonen slik at noe informasjon går tapt.

• Bruk av korrelasjonsmetoden og gjennomsnittsfarten i antatt rettlinjet bevegelse til den forrige posisjonen antyder følgende “optimale” hastighetsintervall for andre aktuelle redskapsgrupper (medianen av intervallgrensene til flere fartøyer), line: 1,4–2,9 knop, garn: 0,7–6,7 knop og snurrevad: 0,1–3,6 knop.

Når beslutning om metode er tatt og sporingsdata som representerer fiske med tilhørende redskapstype er tilgjengelig er neste steg å kombinere disse med sjøbunnsinformasjon. Dette er ikke utført, men noen betraktninger er foretatt.

For det første vil det være hensiktsmessig å basere analysene pa et rutenett, som i Nilsson og Ziegler (2007) og Piet og cuirijns (2009), spesielt siden dette er en lett forståelig organisering av data. Oppløsningen på rutenettet bør avgjøres av oppløsningen på sjøbunnsdata. Det er videre fornuftig å ikke anta noe om et fartøys aktivitet mellom sporingsobservasjoner da dette vil tilføre mye usikkerhet, det vil si at analysene kun bør baseres på registrerte posisjoner (ikke estimerte). Når tilhørende sjøbunnstype skal estimeres for en gitt sporingsobservasjon kan dette defineres som den dominerende bunntypen i den aktuelle ruta (Stelzenmüller et al. 2008). Et slikt datasett gir grunnlag for å beregne hvor mye fiskeri som foregår på hver sjøbunnstype, der resultatene kan presenteres på tilsvarende måte som i Nilsson og Ziegler (2007) og Stelzenmüller et al. (2008). Analyser som kan gjøres for å avdekke hvorvidt noen sjøbunnstyper er assosiert med høyere fangstrate enn andre kan i prinsippet utføres ved å bruke en statistisk modell (for eksempel GLM) der fangstrate er responsvariabel og sjøbunnstype inngår som forklaringsvariabel (eventuelt sammen med andre forklaringsvariabler som kan tenkes å påvirke fangstrate). Når det gjelder fangstrateinformasjon så eksisterer dette på dagnivå for alle norske konsumtrålere (Fiskeridirektorates fangstdagbokdatabase), men for de andre redskapsgruppene må man enten basere seg på referanseflåten og/eller de ovennevnte “psaudo-dagbøkene“ på turnivå.

Prosjektet ble avbrutt før det var ferdig sluttført, så dette er et sammendrag av oppnådde resultater før avbrytelsen. Det var hensiktsmessig å avslutte prosjektet da prosjektleder ved Havforskningsinstituttet sluttet, og det heller ikke kom inn nye ressurser med tilsvarende kompetanse.