South Dakota Game Fish and Parks biologi Dave Lucchesi e Todd St. Sauver, davanti; Matt Hennen, studente laureato della South Dakota State University, in berretto arancione, e membri dell'equipaggio della Dave Raw Fish Company in Minnesota, rimuovere le carpe dal lago Norden nella contea di Hamlin, Sud Dakota. Credito:South Dakota State University
Avvolgere un grosso pesce e scoprire che è una carpa comune è spesso un'esperienza deludente per i pescatori. "Sono una specie invasiva, " ha spiegato lo scienziato della pesca della South Dakota State University Michael Brown. Uno dei metodi principali per ridurre l'abbondanza di tali specie invasive è rimuoverle fisicamente dal lago, ma il tempismo è fondamentale.
Però, la collaborazione tra gli statistici dello stato del South Dakota e i ricercatori sulla gestione delle risorse naturali può aiutare i gestori della pesca a determinare il momento e il luogo migliori per catturare e rimuovere un numero massimo di questa specie invasiva dai sistemi lacustri.
Ecosistema lacustre dannoso
Le carpe si nutrono di macroinvertebrati che vivono sul fondo, come i bloodworms, aspirando il fango, quindi selezionando il loro cibo ed espellendo la maggior parte della porzione non alimentare. Questa tecnica di alimentazione rimuove la vegetazione e solleva sedimenti, che rende l'acqua torbida e provoca rilascio di nutrienti e fioriture algali, Brown ha spiegato. Queste azioni degradano la qualità dell'acqua del lago e hanno un impatto sulle popolazioni ittiche autoctone.
"Le carpe non sono una specie preferita, quindi non vengono sfruttati in termini di raccolto di pesca sportiva, " ha spiegato Brown. Di conseguenza, la raccolta commerciale è uno dei metodi utilizzati per ridurre le popolazioni di carpe. Ma capire dove e quando "gettare le reti" per raccogliere un numero massimo di carpe richiede una modellazione complessa:è qui che gli statistici possono aiutare.
Matt Hennen, studente laureato in fauna selvatica e pesca, a sinistra e il biologo del South Dakota Game Fish and Parks Brian Blackwell, che ha conseguito il dottorato presso SDSU, inserire un trasmettitore ad ultrasuoni in una carpa adulta. Credito:South Dakota State University
"Gli scienziati della pesca possono rispondere a domande di base, ma quando si tratta di approcci di modellazione estesi che aggiungono certezza alle tue conclusioni, è saggio consultarsi con le persone che lo fanno quotidianamente, " disse Bruno.
Per monitorare il movimento dei pesci, Matthew Hennen, studente laureato in fauna selvatica e pesca, ha impiantato trasmettitori a ultrasuoni in 19 carpe nei laghi Round e Brant, che sfociano nel fiume Big Sioux e infine nel fiume Missouri nel South Dakota orientale. Utilizzando la stazione fissa, ricevitori sotto ghiaccio, Hennen ha raccolto dati sul movimento delle carpe per 168 giorni a partire da novembre 2007 e per 128 giorni a partire da novembre 2008.
La ricerca è stata finanziata dal South Dakota Game, Fish and Parks attraverso un sussidio federale per il ripristino del pesce sportivo.
Valutare gli approcci di modellazione
Dopo aver fatto le sue prime analisi, Hennen ha portato i dati al Dipartimento di Matematica e Statistica. Professore associato Chris Saunders, la cui ricerca si concentra sullo sviluppo di algoritmi computazionalmente efficienti per l'apprendimento statistico e il riconoscimento di modelli, e lo studente laureato Doug Armstrong ha valutato due approcci di modellazione:il modello multinomiale e il modello gerarchico di Markov bayesiano.
Dieci ricevitori sommergibili fissi sono stati collocati nel lago Brant per tracciare il movimento di carpe adulte dotate di trasmettitori a ultrasuoni. Credito:South Dakota State University
Per ridurre la complessità della modellazione, gli statistici hanno trasformato i dati grezzi in una funzione del tempo discreto misurato in giorni e zone di rilevamento combinate per ridurre il numero da 10 a cinque.
Il modello di Markov assume che dove si trova una carpa in un dato giorno è una funzione della sua posizione (s) il giorno precedente, mentre il modello multinomiale prevede il movimento indipendentemente dalla posizione corrente, che lo rende meno sensibile ai cambiamenti nel sistema. Di conseguenza, il modello Markov più complicato ha rilevato un improvviso aumento dell'attività di dispersione delle carpe a metà febbraio 2007 che l'altro modello non ha rilevato. Perciò, il modello di Markov era migliore nel prevedere il movimento della carpa.
La simulazione di Markov ha mostrato che le carpe segregavano in un piccolo, zona profonda nella parte nord-ovest del lago Brant durante le ultime due settimane di gennaio, che è quando gli sforzi per rimuovere la carpa sarebbero più produttivi.
"Come con qualsiasi approccio alla modellazione, esaminarlo attraverso più studi aumenta il livello di inferenza e il grado di certezza in modo che quando il modello viene applicato in casi successivi, avrà lo stesso risultato, " ha detto Brown. "Questa collaborazione ci ha dato più fiducia nelle nostre scoperte".
Da allora il Dipartimento delle risorse naturali del Minnesota ha applicato questo approccio impiantando tag di telemetria in alcune carpe, indicato come pesce "Giuda", per localizzarli durante il periodo di segregazione sotto il ghiaccio, secondo Brown. Una volta individuato, i pescatori commerciali possono schierare grandi reti da circuizione che circondano l'area e rimuovono efficacemente una gran parte della popolazione di carpe.
