Estudo da Análise Espacial Utilizando um Modelo Baseado em Indivíduo



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Estudo da Análise Espacial Utilizando um Modelo Baseado em Indivíduo

Mainara Biazati Gouveia




  1. Introdução

A sardinha verdadeira (Sardinella brasiliensis) é a principal atividade pesqueira marinha do Brasil (Cergole, 1995). Sua espécie contribui com até 15% do estoque realizado por traineiras (Dias-Neto et al., 2011). A série histórica desses desembarques comerciais é caracterizado por oscilações estudadas desde a década de 1950 (Castello, 2007). Extremos estes, atribuídos ao efeito da sobrepesca e fatores ambientais (Matsuura, 1996; Jablosnki e Legey, 2004).

Contudo, muitas teorias têm tentado explicar o sucesso do recrutamento da espécie (Cole; McGlade, 1998) e não há atualmente, consenso, de quais fatores influenciam simultaneamento no recrutamento (Cury; Roy, 1989; Bakun, 1996) para gerenciar adequadamente as pescarias e garantir uma exploração sustentável (Fréon et al., 2005). Portanto, o desenvolvimento de novas abordagens para o estudo da dinâmica da sardinha, incluindo o uso de dados de sensoriamento remoto, análise de autocorrelação espacial, simulações numéricas, modelos hidrodinâmicos e modelos baseados no indivíduo (MBI), permitem analisar a influência das condições oceânicas e a sua flutuabilidade interanual da pesca (Hugget et al., 2003; Van Der Lingen, 2005; Bernal et al., 2007; Ibaibariaga et al., 2007; Planque et al., 2007, Dias et al., 2014). Fatores que contribuem na descrição e visualização das distribuição espacial entre eles.

Dessa forma, o presente trabalho investiga a relação entre a circulação superficial oceânica na PCSE no período de reprodução da sardinha e os extremos de desembarques comerciais registrados entre 1980 a 2007 utilizando dados de sensoriamento remoto, simulações numéricas em modelos hidrodinâmicos, modelos baseados no indivíduo (MBI) e análise de autocorrelação espacial.

Portanto, a ideia central é comparar os valores normalizados do atributo numa área com a média dos seus vizinhos, utilizando-se o Índice de Moran, na representação da estatística-territorial e sucessiva visualização de padrões de correlação espaciais dos índices analisados.


  1. Metodologia de Trabalho

Foram utilizados dois modelos para simular a influência dos processos de circulação oceânica na Plataforma Continental do Sudeste do Brasil (PCSE) na sobrevivência dos ovos e larvas da sardinha no período de desova anterior aos extremos de seus desembarques comerciais (totais de biomassa em toneladas métricas), entre 1980 e 2007. Os processos físicos da PCSE foram simulados pelo modelo tridimensional ROMS (Regional Ocean Modeling System) e o padrão das desovas, dispersão e sobrevivência dos ovos e larvas pelo modelo baseado no indivíduo (MBI – Ichthyop). Ambas abordagens foram semelhantes nos estudos de Brochier et al., (2011); Mbaye et al., (2015); Dias et al., (2014); Da Silva et al., (2015) e Rose et al., (2015). Os dados de desembarque comercial da sardinha consolidados pela na Food and Agriculture Organization (FAO, INDICAR O ENDEREÇO DOS DADOS) foram utilizados de forma agrupada para toda a área onde ocorre a captura e são considerados adequados para representar a variabilidade interanual do estoque (Sunyé e Servain (1998) e Soares et al. (2011).




    1. Configuração e avaliação do modelo hidrodinâmico tridimensional (ROMS)

O domínio da grade do modelo localiza-se entre 20ºS a 30ºS e 40ºW a 50ºW, definido para coincidir com aquele utilizado no estudo realizado por Dias et al., (2014), cujos cenários das desovas foram validados com dados de ictioplâncton coletados em cruzeiros oceanográficos. Sua resolução na horizontal é de 1/12º (~9,2 km) e na vertical, um discretização de 30 níveis sigma. A batimetria foi elaborada a partir da base global do SRTM30 plus, com resolução de 30 segundos de arco e a linha de costa da World Coast Line da NOAA, cuja resolução espacial é de 1:5.000.000. Os fluxos na interface oceano/atmosfera, necessários para forçar o modelo, foram obtidos do Climate Forecast System Reanalysis (CFSR) interpolados para a grade com informações de fluxo incidente de onda longa, fluxo incidente de radiação solar de superfície, taxa de precipitação, pressão superficial, umidade e temperatura do ar a 2 metros e as componentes zonal e meridional do vento a 10 metros (Saha et al., 2010). As condições oceânicas iniciais do experimento e contornos laterais para as bordas abertas da grade foram obtidos do Simple Ocean Data Assimilation (SODA) versão 2.0.2-4 (Carton e Giese, 2008). Um experimento de Spin-up de 5 anos (1980-1985) foi realizado, sendo o último mês utilizado como condição inicial para o experimento longo de 27 anos. Destes, foram selecionados 18 anos, com base em testes estátisticos, para serem utilizadas como forçantes físicas do MBI, dos quais foram utilizadas saídas de médias horárias dos meses de dezembro e janeiro, referentes aos anos anteriores àqueles selecionados. Essa defasagem de 12 meses se refere ao período a partir do qual ocorre o recrutamento dos indivíduos ao estoque de adultos, que foram pescados nos anos de máximas ou mínimas capturas comerciais. As soluções do modelo foram comparadas com dados de temperatura da superfície do mar (TSM) , anomalia da superfície do mar (ASM) e Corrente Superfícial do Mar (CSM) obtidos por satélite.




    1. Análise da série temporal dos desembarques comerciais da sardinha verdadeira

Os dados de desembarques comerciais (Figura 1), disponíveis na Food and Agriculture Organization (FAO), foram destendenciados e as amostras selecionadas com base na Distribuição Generalizada de Valores Extremos (ou GEV, Generalized Extreme Value) (Cox et al., 2002). A forma assintótica dessa distribuição que melhor estima estes eventos é a Weibull (ε = -0, 0,369162) (Jenkinson, 1995; Behrens et al., 2004).


Figura 1- Série histórica anual (destendenciada) da captura média, em toneladas por ano, da sardinha na PCSE entre 1980 e 2007, consolidada pela FAO.


Para testar a suposição de que esses dados realmente seguem a referida distribuição (Zar, 1999), foi aplicado o teste de aderência de de Kolmogorov-Smirnov (KS) (Dobs = 0,25 e Dtab = 0,7960). Os anos de desembarques mínimos foram: 1988, 1989, 1990, 1993, 1995, 1999-2003, 2005 e 2007 e desembarques máximos ocorridos em 1983, 1986, 1996 e 1997. A decisão se as duas amostras, máximos e mínimos, provêm de populações diferentes é realizada pelo teste não paramétrico de Kruskal-Wallis (KW).


    1. Configuração do modelo baseado em indivíduo (MBI)

Foi realizado um experimento (Figura 2) onde, a desova ocorreu ocorreu em zonas específicas de acordo com as zonas de probabilidade definidas por Gigliotti et al., (2010). Em cada experimento foram rastreadas 30 mil partículas lançadas nos primeiros 30 metros de coluna de água durante 45 dias (período de máxima desova da sardinha). As simulações registraram os passos de cada indivíduo, quantos viveram, e a taxa de mortalidade por advecção ou por temperatura letal (Yoneda, 1987).



Figura 2 – Experimento MBI por zonas de acordo com as zonas de probabilidade definidas por Gigliotti et al., (2010). Fonte: Adaptado Dias et al., (2014).


Para analisar a desova, foram incluídos processos de: i) advecção horizontal e vertical; ii) dispersão horizontal e vertical; iii) movimento vertical dos ovos; iv) a migração vertical diurna de larvas e; vi) mortalidade por temperatura (menor que 17ºC para o ovo e de 16,5ºC para a larva) e mortalidade por advecção (caso a partícula seja transportada para regiões fora da PCSE).


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