I pescatori non hanno modo di separare il pesce che catturano quando gettano le reti in mare. Specie protette e pesci senza valore di mercato:lo squalo martello, per esempio, finiscono per essere intrappolati e morire senza motivo. Nel tentativo di ridurre al minimo questa pesca accidentale, statistici dell'Università di Ginevra (UNIGE, Svizzera), Dalhousie University (Halifax, Canada) e l'Australian National University (Canberra) hanno ideato un nuovo metodo statistico per prevedere in modo più accurato le catture accessorie in futuro. La tecnica, che è spiegato per intero nel giornale Annali di statistica applicata , può essere applicato anche ad altri campi di ricerca, compresa l'economia sanitaria, medicina e scienze dell'educazione.
Quando i pescatori partivano per le loro spedizioni in mare, specie protette vengono impigliate accidentalmente nelle reti accanto ai pesci destinati alla vendita. I biologi stanno raccogliendo set di dati sul numero di pesci e sui dati sulla conservazione delle specie in modo da poter studiare il volume della pesca accidentale e il suo impatto sulla fauna marina. La struttura di questi dati, noto come "nidificato", è complesso perché integra una mole di informazioni tecniche, come il numero di spedizioni o il tipo di barche utilizzate. I dati registrano anche la quantità di pesce protetto catturato nelle reti in ogni battuta di pesca. Però, alcune specie - lo squalo martello è uno di questi casi - di solito non vengono catturate, rendendo difficile stabilire modelli che includano il numero di catture nulle per ciascuna specie. "Fino ad ora, non esisteva un metodo statistico generale che combinasse una struttura di dati annidata con una grande quantità di zeri nelle osservazioni", spiega Eva Cantoni, professore presso il Centro di ricerca per la statistica presso la Geneva School of Economics and Management (GSEM) dell'UNIGE. "Quindi questa lacuna doveva essere colmata, cosa che abbiamo fatto mettendo a punto un modello molto generale e flessibile, chiamato il modello a ostacoli ad effetti casuali."
La complessità della generalità
Gli statistici hanno sviluppato un nuovo metodo con l'obiettivo finale di introdurre la pesca gestita e ridurre le catture accessorie. "Abbiamo dovuto prendere in considerazione una serie di dinamiche, " continua Cantoni. "L'obiettivo non era solo quello di analizzare i cambiamenti nel numero di catture nel tempo ma anche di studiare le diverse stagioni e il tempo, pur tenendo conto delle condizioni tecniche:la profondità delle reti, le stagioni (come ho già detto), il tipo di ganci utilizzati, se sono stati usati o meno bastoncini di luce, e il tipo di nave." Sulla base di questi dati, i ricercatori hanno identificato le condizioni facilmente influenzabili (come la profondità degli ami) che ridurrebbero il volume delle specie non commerciabili catturate.
Gli statistici hanno quindi creato una nuova metodologia che combinava modelli precedenti specializzati in strutture nidificate o gestione zero. "La difficoltà stava nel mettere insieme questi due aspetti assicurando che il modello fosse il più generale possibile in modo che potesse adattarsi a molte situazioni, "dice Joanna Mills Flemming, dal Dipartimento di Matematica e Statistica della Dalhousie University. Più un modello è generale, più è complesso da elaborare. Sono state utilizzate moderne tecniche di simulazione per stimare i parametri del modello (relativi, Per esempio, alla profondità degli uncini) e la loro variabilità. Gli autori hanno dimostrato teoremi che determinano e quantificano i margini di errore per il modello e le sue previsioni. Prevenire le catture accidentali e sostenere la politica ambientale. Questa modellazione significa che ora è possibile stimare potenziali catture accessorie per una spedizione di pesca. "Quando i pescatori ci forniscono i dati del loro viaggio, possiamo prevedere la cattura accidentale degli squali martello, Per esempio, con più precisione, " afferma Cantoni. "Il metodo può essere utilizzato a sostegno delle politiche ambientali vietando la pesca a una certa profondità in un determinato periodo dell'anno poiché comporterebbe troppe catture accessorie, " aggiunge Alan Welsh dell'Australian National University.
Il modello colma una lacuna statistica:in precedenza, non esisteva un modello generale in grado di scomporre contemporaneamente in strutture dati complesse e nidificate e un numero elevato di osservazioni pari a zero. Oggi, il nuovo modello non serve solo alla pesca commerciale:può essere utilizzato anche in altre aree con struttura dati complessa, compresa l'economia sanitaria, medicina e scienze dell'educazione.
