Metodologia di analisi dei dati
Dalla posizione delle imbarcazioni alla ricostruzione delle attività
L’analisi utilizza i dati trasmessi attraverso l’Automatic Identification System — AIS — per ricostruire gli spostamenti delle imbarcazioni da pesca e distinguere le fasi di navigazione da quelle di effettiva attività di pesca.
L’analisi utilizza i dati trasmessi attraverso l’Automatic Identification System — AIS — per ricostruire gli spostamenti delle imbarcazioni da pesca e distinguere le fasi di navigazione da quelle di effettiva attività di pesca.
I messaggi AIS contengono informazioni quali posizione geografica, velocità, rotta, identificativo e caratteristiche dell’imbarcazione. Le posizioni successive di ciascun peschereccio vengono ordinate temporalmente e collegate per formare delle traiettorie. I dati puntuali originari sono così trasformati in segmenti omogenei, corrispondenti alle principali condizioni operative dell’imbarcazione: navigazione, pesca o manovra.
Classificazione delle attività
La ricostruzione dell’attività viene realizzata attraverso una procedura articolata in quattro fasi.
In una prima fase, le posizioni AIS consecutive vengono raggruppate sulla base delle variazioni di velocità e di rotta. Questo permette di individuare tratti caratterizzati da un comportamento relativamente uniforme e di separare le attività principali dalle manovre eseguite prima o dopo una bordata di pesca.
Successivamente viene analizzata, per ogni imbarcazione, la distribuzione delle velocità medie registrate lungo le diverse traiettorie. Poiché la velocità mantenuta durante la pesca è generalmente diversa da quella di trasferimento, è possibile definire uno specifico intervallo di velocità associato all’attività di pesca. Tale intervallo viene determinato separatamente per ciascuna unità, tenendo conto delle sue caratteristiche operative.
La terza fase è finalizzata al riconoscimento dell’attrezzo utilizzato. Il modello considera diversi parametri: velocità media durante la pesca, durata delle bordate, rapporto tra percorsi di pesca e percorsi complessivi, distribuzione dell’attività tra ore diurne e notturne e caratteristiche geometriche delle traiettorie. Queste ultime consentono di descrivere, ad esempio, quanto il percorso sia rettilineo, articolato o concentrato nello spazio.
I parametri vengono elaborati attraverso modelli di regressione logistica, sviluppati separatamente per le principali tipologie di pesca a strascico considerate: rapido o sfogliara, strascico a divergenti e volante a coppia. A ogni traiettoria viene attribuita una probabilità di appartenenza alle diverse categorie; l’attività e l’attrezzo sono quindi assegnati sulla base della probabilità più elevata.
Nella quarta fase, la segmentazione iniziale viene ripetuta utilizzando intervalli di velocità e variazione della rotta più specifici per il tipo di attrezzo riconosciuto. Questo passaggio consente di affinare ulteriormente la distinzione tra pesca, navigazione e manovra.
Elaborazione dello sforzo di pesca
Una volta individuati i tratti corrispondenti alla pesca, le traiettorie vengono convertite in campioni temporali regolari. La presenza di un’imbarcazione in attività all’interno di ciascuna cella della griglia viene conteggiata e aggregata per periodo, porto o tipologia di attrezzo.
Lo sforzo di pesca rappresentato nelle mappe non corrisponde quindi alla quantità di pescato, ma al tempo stimato di attività delle imbarcazioni all’interno di una determinata area. L’aggregazione su griglia permette di tutelare il dettaglio dei singoli percorsi e, allo stesso tempo, di evidenziare le zone maggiormente frequentate dalla flotta.
Verifica del modello
L’affidabilità della classificazione automatica è stata verificata confrontando i risultati ottenuti dai dati AIS con osservazioni dirette effettuate in mare. Durante le campagne di monitoraggio sono stati registrati il nome dell’imbarcazione, il tipo di attrezzo e l’attività svolta; le osservazioni sono state inoltre documentate mediante fotografie ad alta risoluzione.
Nel lavoro di Bonizzoni e collaboratori sono stati considerati 583 incontri con pescherecci di lunghezza pari o superiore a 15 metri. L’associazione tra osservazioni e dati AIS è stata effettuata utilizzando l’identità dell’imbarcazione, il codice MMSI, la data, l’ora e la posizione, ammettendo una tolleranza di 10 minuti e 2 chilometri per tenere conto di eventuali interruzioni della trasmissione e delle incertezze di localizzazione.
Quando il segnale AIS era disponibile, il modello ha identificato correttamente la tipologia di peschereccio nel 100% dei casi. La classificazione dell’attività è risultata corretta nel 100% dei casi per i pescherecci a rapido e per quelli a strascico con divergenti, e nel 97,4% dei casi per le volanti a coppia. Considerando complessivamente le imbarcazioni osservate in navigazione, l’accuratezza è stata pari al 98,2%.
Questi risultati indicano un’elevata affidabilità del metodo nel distinguere le principali attività operative, purché il segnale AIS sia presente e sufficientemente continuo.
Limiti dell’analisi
L’interpretazione delle mappe deve comunque tenere conto di alcuni limiti. Le imbarcazioni non dotate di AIS, quelle che non trasmettono o che interrompono temporaneamente il segnale non possono essere rappresentate. Nel campione utilizzato per la validazione, il 6% degli incontri con pescherecci di almeno 15 metri non disponeva di informazioni AIS utilizzabili.
La copertura può inoltre essere meno completa per le unità di dimensioni minori, per le quali l’installazione dell’AIS non è sempre obbligatoria. La qualità dei risultati dipende anche dalla frequenza e dalla continuità delle trasmissioni, dalla copertura delle stazioni riceventi e dalla correttezza delle informazioni associate alle singole imbarcazioni.
Le mappe devono pertanto essere considerate come una stima dell’attività rilevabile attraverso il sistema AIS e non come una rappresentazione esaustiva di tutte le operazioni di pesca svolte in mare.
Riferimenti bibliografici
Bonizzoni, S., Gramolini, R., Furey, N.B. & Bearzi, G. (2023). Bottlenose dolphin distribution in a Mediterranean area exposed to intensive trawling. Marine Environmental Research, 188, 105993. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0141113623001216
Natale, F., Gibin, M., Alessandrini, A., Vespe, M. & Paulrud, A. (2015). Mapping fishing effort through AIS data. PLOS ONE, 10, e0130746. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0130746
Shepperson, J.L., Hintzen, N.T., Szostek, C.L., Bell, E., Murray, L.G. & Kaiser, M.J. (2018). A comparison of VMS and AIS data: the effect of data coverage and vessel position recording frequency on estimates of fishing footprints. ICES Journal of Marine Science, 75, 988–998. https://doi.org/10.1093/icesjms/fsx230
Taconet, M., Kroodsma, D. & Fernandes, J.A. (2019). Global Atlas of AIS-based Fishing Activity: Challenges and Opportunities. FAO, Roma.