以下是引用本文的既定格式:
Rambo, H., A. Ospina-Alvarez, A. Catalán, F. Maynou, V. Stelzenmüller 2022。揭示社会政治和气候变化对西地中海手工小规模渔业的综合影响。beplay竞技生态与社会27(1):43。摘要
全球气候变化将影响已beplay竞技开发鱼类种群的空间分布和状况,其影响方式往往不确定,并对依赖于它们的社会-生态系统产生级联效应。同样,影响消费者需求、燃料和鱼类价格的社会政治条件的变化也可能危及渔业的生存。在数据匮乏的渔业中,预测现有管理系统是否能够适应这些变化是关键,也是尤其具有挑战性的。在地中海,热带及亚热带海豚(Coryphaena hippurus)位于其最北端的繁殖分布区,自古以来一直维持着季节性的0岁手工小规模渔业。我们构建了一个量化贝叶斯信念网络(BBN)模型,整合了一系列生态、社会和经济输入数据,以评估可信的中期未来(2040-2059)对马洛卡岛(巴利阿里群岛,西地中海)海豚鱼渔民季节性经济利润的影响。根据IPCC全球预测、海豚种群动态和增长、未来鱼类和燃料价格的经济预测,以及利益攸关方对当地管理系统可行调整的意见,这些未来情景考虑了海洋表面温度的上升。在12种情况中,有7种都指向渔民的盈利能力增加。到目前为止,虽然在更广泛的欧盟监管框架内,但渔业仍在当地进行管理,而为了应对气候引起的海豚生长和体型变化,提前捕鱼季开放日期等选择可能会带来经济效益。然而,这将主要取决于未知因素的进化,如其他目标物种的变化、人们的消费习惯和市场动态。我们在此表明,即使在没有关于鱼类状况的资料的渔业中,也有可能对管理系统的适应能力进行综合和全面的评估。介绍
世界范围内的气候变化beplay竞技将对鱼类、渔业以及开发和依赖鱼类的渔业社区产生深远影响(Brander 2007, Friedman et al. 2020, Godfray et al. 2010, Perry et al. 2005)。这些渔业社会-生态系统(SES)直接受到生态系统状态的相对稳定性及其适应状态变化的能力的影响(Salgueiro-Otero和Ojea 2020)。特别是近年来,气候变化对小规模渔业的影响已经引起了关注beplay竞技(Jara等人2020年,Krumhansl等人2017年,Nurse 2011年,Pranovi等人2013年)。不可否认,小规模渔业对数百万人的文化特征和生计以及对粮食供应和就业都很重要;在世界范围内,90%的渔民供应了人类捕捞的一半海鱼(Kolding et al. 2014)。这些渔业不仅会受到气候变化的影响,还会受到人口、政策、需求和全球市场动态的变化的影响,所有这些都增加了未来的不确定性。这些社会政治驱动因素的发展可能对这些渔业的利润和前景发挥同样重要的作用(Pinnegar等人,2021年)。尽管最近的研究受到了关注,但预测甚至量化这些变化如何影响它们的适应能力仍然是一个挑战,即适应潜在损害的能力,利用机会的能力,或响应后果的能力(IPCC 2014, WGII,词汇表),以及现有的管理系统是否足够灵活,以应对这些变化。
地中海是全球气候变化热点地区,预计到本世纪末,该地区的水温将上升4°beplay竞技C以上(Hertig和jacobit, 2008年)。地中海小型渔业占整个船队的81%,提供了船上总就业人数的近55%(粮农组织2020a),因此气候变化是一个令人担忧的威胁。beplay竞技新出现的证据显示了这些变化的条件的后果,如鱼类物种的重新分布、丰度、生育能力、生存、物候和食物网结构的变化、深海鱼类产卵栖息地的丧失,或外来和入侵物种的急剧增加(Albouy等人2013,Durrieu de Madron等人2011,Lasram等人2010,Marbà等人2015)。毫无疑问,会有很多”失败者”(例如,缩小或转移其分布的物种)但也有一些”赢家”(例如,扩大分布的物种)(Moullec等人,2019年)。因此,如果只考虑到与海水温度上升有关的鱼类的发展和生长,以暖水物种为基础的渔业就可以从全球变暖中受益。因此,识别这些物种是了解当地小规模渔业适应能力的关键。可通过管理干预措施加强适应能力,从而带来社会经济效益,并降低相关社会经济状况的总体脆弱性(Lauerburg等,2020年)。
常见的海豚(Coryphaena hippurus)自古以来就支持着地中海的小规模渔业,具有深厚的文化价值(Massutí和Morales-Nin 1997, Moltó等。2020a)。海豚是一种嗜热物种,栖息在世界热带和亚热带表层水域,首选在21°C至30°C之间,其繁殖分布最北端在地中海(粮农组织2019年,Maguire等人2006年,Quigley和Flannery 1996年);因此,这可能是气候变化beplay竞技”赢家”.一项结合气候、生物地球化学和食物网模型的研究预测,在高温室气体排放情景和目前的渔业死亡率下,地中海海豚的生物量到本世纪末可能增加34% (Moullec等人,2019年)。最近的另一项研究也预测了在变暖情景下平均捕获长度的增加(Moltó et al. 2021)。
在这里,我们展示了在巴利阿里群岛的马洛卡岛(当地人称之为“马洛卡岛”),海豚渔业可能面临的复杂和多重权衡llampuga渔业,作为许多类似系统未来可能发生的变化的一部分。在西地中海,海豚鱼从春末到夏初产卵,它们的幼鱼被认为在冬季开始时离开这些水域前往大西洋(Besbes Benseddik等人2015,Gatt等人2015,Massutí和Morales-Nin 1995)。在巴利阿里群岛,这些0岁的幼鱼生长极快,大约。第一个月的鱼鳍长为20厘米(Morales-Nin et al. 1999),在8月至11月期间通过手工小规模渔业操作鱼类聚集装置(FADs)进行季节性捕捞。意大利(西西里岛)、马耳他和突尼斯也有这种渔业活动。在马略卡岛,海豚鱼主要被当地人食用,作为一种未加工的鱼。
由于产卵和生长的热需求(21°C以上,Moltó等,2020a),升温的增加可能会影响:1)物候变化导致产卵的持续时间和空间范围(Asch等,2019年);2)该物种每年在地中海出现的时间(Moltó et al. 2020a);3) 8月底渔业开放时达到的生长和平均规模(Moltó et al. 2021)。可以想象的对渔业的影响包括:在渔业开放日期开始时,鱼的平均尺寸增加,由于有市场尺寸可用的天数增加,可以捕捞该物种的天数发生变化(Moltó等人2021年,Peck等人2020年),以及取决于后两个点的潜在市场行为变化(Peck等人2020年)。这可能导致采取适应性管理措施,以加强这些渔业在面对变化时的生存能力,包括改变捕鱼季节的时间,并计划鼓励对海豚的消费超过当地需求,从而可能增加收入。
如上所述,适应性管理方案的评估需要基于对渔业SES的相互联系和动态的深刻认识(Friedman等人2020年,Salgueiro-Otero和Ojea 2020年)。将SES的关键组成部分和相互联系和动态的不确定性转移到定量模型中,可以调查管理措施的风险。此外,通过探索多种压力源下的不同情景下的社会-生态权衡(Katsanevakis等2011,Stelzenmüller等2013),可以进一步探索管理行动对提供生态系统服务(如食物供应)的逻辑后果(Baeta等2018,Fronzek等2012,Polasky等2011,Stelzenmüller等2011)。在这里,我们遵循这种方法,并对未来经济和环境条件的变化对马略卡岛周围传统和文化上重要的海豚渔业的影响提供定量预测。具体而言,我们使用贝叶斯信念网络(BBN)来整合海洋表面温度(SST)的数据,这些数据基于全球政府间气候变化专门委员会(IPCC)在不同情景下的预测、海豚种群动态和增长的信息、未来鱼类和燃料价格的经济预测,以及利益相关者对当地管理系统可行调整的看法。beplay竞技bbn是一种强大的基于图的概率模型,它使用条件概率分布解释变量(节点)之间的因果关系。这些模型已被应用于若干管理小规模渔业的管理系统(Coccoli等人2018年,Mulazzani等人2016年,Naranjo-Madrigal等人2015年,van Putten等人2013年)。此外,BBN方法可以帮助在部分数据丰富(登陆和经济统计)和部分数据贫乏(资源的丰富和分布)的环境中建立渔业的社会-生态模型。
我们的研究是首批对代表SES的模型进行充分量化的研究之一,该模型在缺乏正式的种群评估的情况下,纳入了气候变化的潜在影响以及小规模渔业中鱼类和燃料价格的变化。beplay竞技
方法
马略卡岛的海豚渔业
这种古老的手工小规模渔业是由渔民操作小船(约10米)和特殊的围网(船网)来捕捞在FADs下方聚集的幼年海豚(Morales-Nin et al. 2000)。渔民拥有一艘渔船,通常在船上雇用一名员工,因此按每天渔船的数量计算,执照的数量相当于捕鱼工作量(Morales-Nin et al. 2005)。每年只有不到10%的努力(船日)用于这种渔业,季节性海豚渔业产生了巴利阿里群岛所有上岸鱼类的26%和13%的收入(Palmer et al. 2017)。
马略卡岛海豚渔业的管理体系相当全面。该渔业由西班牙农业、食品和环境部和渔业部管理(遵循欧盟指令),并由巴利阿里群岛地区政府渔业部提供建议(奥登OAA/1688/2013)。现行规定包括:1)确定渔业开放日期,目前定为25日th8月;2)将周末和公休日定为无渔日;3)限制许可证数量,并为马略卡岛周围的FAD区域分配一个系统;4)在既定的捕鱼季节,这些船只不得使用渔具。此外,自2012年以来,渔民自行制定每日捕捞限额,每艘船150公斤左右波动,以控制价格(Moltó等,2020a)。
BBN发展
我们选择bbn作为建模环境是因为几个属性。bbn非常灵活;在同一个框架中可以考虑多个压力源和端点,它们能够结合来自不同来源的定性和定量数据。因此,bbn可以跨学科整合信息,它们可以处理小型和不完整的数据集,而它们的概率性质解释了不确定性和执行场景分析的机会(Benson和Stephenson 2018, Farmani等人2009,Grêt-Regamey等人2013,Marcot 2012, Sperotto等人2017,Stelzenmüller等人2010)。此外,bbn集成专家意见的能力直接包括建模过程中的利益相关者(Laurila-Pant等人,2019年)。易于理解的图形输出也有助于与涉众沟通结果。bbn由两个结构模型组成:1)一个概念模型(一个有向无环图,DAG)代表了关于系统功能的最佳可用知识,代表了模型变量(称为节点)之间的依赖关系;2)表示图中链接强度的条件概率表(cpt) (McCann et al. 2006)。有向箭头表示系统变量之间的因果关系,表示不同节点之间的统计相关性。每个箭头都始于父节点,结束于子节点。 The graph is acyclic and, therefore, no feedback arrows from child nodes to parent nodes are allowed. The DAG can be developed either by experts and based on system understanding and/or via empirical observations. The resulting DAG structure forms the basis for developing an operational BBN. The probabilistic relationships between model nodes are then specified in CPTs. CPTs can be parameterized based on expert opinion, derived from mathematical or logical equations, or learned from the correlative structure in empirical data. Each node is constrained to a finite number of states that describe the probability distribution of the system variables (as an example this could be”增加”而且”减少”对于离散或1-10;10 ~ 30;连续变量为30-100)。一个变量(节点)的每个给定状态都与0到1之间的概率相关联,因此状态概率之和为1(100%)。
在这里,专家科学家,包括本出版物的作者,被选为最可靠和完整的知识来源,以重建具体的生物、环境和社会经济成分之间的联系,这些成分将被包括在DAG结构的初稿中。在完成了DAG结构的第一份草案后,于2018年1月举行了第一次互动研讨会,主要渔业部门巴利阿里群岛渔业总局的主要负责人参加了该研讨会,就DAG中绘制的社会-生态系统与当地相关的相互联系进行了头脑风暴。本署就开发海洋生物网络的事宜,共谘询了五名科学家和三名渔业管理代表。这组科学家,也就是本文的作者,基于收集的利益相关者建议,开发了一种新的DAG结构,以量化变量之间的关系。数据范围确定和数据分析进一步推动了模型的开发,以选择最终的精简节点集来填充cpt。2019年5月,BBN与相同的利益攸关方分享了讨论真实情况场景、汇报结果和完善有用结果的内容。我们只与来自渔业总局、消息灵通的利益攸关方进行交流,这些利益攸关方直接参与本地渔业管理,其中一些过去是渔民。这些利益攸关方在从地方到国际治理层面的渔业政策和法规、当地市场行为以及渔业动态和技术等方面都具有丰富的背景。鉴于他们非常熟悉海豚鱼渔业的各个方面,我们相信这些关键的利益相关者提供了适当的信息来开发BBN的关键组成部分。在接下来的段落中,我们将详细描述BBN开发和场景分析的不同组成部分的数据源和处理方法(见图1)。所有BBN节点将在表1中进一步描述。
BBN的生态成分
关于该物种的生态和空间动态的机制和经验知识明显缺乏,种群状况未知(Moltó et al. 2020a)。因此,我们通过对温度如何影响产卵物候和生长的估计,通过气候和渔业之间的联系来定义生态成分。对于给定的热环境(见下文),我们计算了海豚平均大小在哪一天变得易受渔业影响的概率。该研究部分由作者在Moltó等人(2021)中进行,并在下文简要说明。
首先,利用(1)幼鱼每日耳石数据数据库,(2)世界各地的性腺体指数(GSI)估计数据库(表明平均种群产卵状态),以及(3)每个位置和日期的卫星图像提取的海面温度(SST)估计,建立了个体孵化日期概率作为温度函数的模型。这个孵化日期概率模型建立在两个贝叶斯子模型的基础上:一个是预测一个属于同一队列的个体在特定日期出生的概率(通过耳石读数和考虑死亡率影响);另一组预测了在特定月份处于特定产卵状态的种群比例。两种子模型均与产卵高峰期的时间位置和实际出生日期分布的扩展有关。两个子模型以贝叶斯方法耦合,该方法作为一个预测模型,用于预测来自具有时间偏差的渔业取样个体的孵化日期(Moltó et al. 2020b)。其次,我们使用了一个温度和光周期依赖的生长模型,该模型基于收集的0岁个体耳石,这些个体在不同的热约束条件下出生(和生长),或在确定的区域内的季节早期或晚期,或在不同区域的相似日期出生(Moltó et al. 2021)。第三,个体的预测孵化日期(第一个模型)被整合到个体生长模型(第二个模型)中,以及在一个基于个体的模型中对大小分布的其他关键并发影响,如死亡率来源,该模型能够在热约束条件下计算任何日期模拟海豚种群的平均体长(Moltó等,2021年)。
最后,对于每个热情景,根据上述耦合模型,分别对100万条模拟鱼的个体生长轨迹进行独立估计。我们提取了平均分叉长度达到20厘米的每日概率的预测,这是约。市场鱼的最小平均长度,因此这里作为渔业的脆弱性大小(图2)。运行生物成分所需的每日温度数据的来源和处理在附录1中解释。为了将生长模型的输出包括为BBN节点,每日的概率(加起来为1)被分组成间隔(见图2),然后用作BBN节点(”日历日,其中d.=20厘米”).
BBN的社会经济组成部分
我们使用渔业的每日登陆和价格统计数据,以及燃料成本和生产成本的外部信息来扩大社会经济成分。每日鱼类销售数据由集中码头负责代理提供给中船重工,统计时间为2004年至2016年。在马略卡岛,所有登陆的商业化都是通过一个单一的中央渔港(OPMallorcaMar)实现的,这个渔港是由岛上所有船主组成的一个合作码头。此外,渔民通过港口与行会(Confraries)相联系,而这些行会又与巴利阿里渔民联盟(Federació Balear de Confraries de Pescadors)相联系。码头被渔民们安排在标准的箱子里,每天以递减的价格拍卖(荷兰式拍卖)。自2004年开始实施的一项自动销售程序,记录每个箱子的商业类别、公斤重、价格和船名等数据。我们收集了每天船只数量(努力程度)、海豚登陆和附带捕获的数据,以及每年获得许可证的数量。为减少变异和传播,对3个种群的日数据进行了季节性汇总理查德·道金斯和图4th季度显示更具有代表性的季节性日平均数据。我们的鱼价、燃料价格、人工成本以及固定和可变成本的来源有四个:1)靠岸价值、鱼价和日工作量(第三季度和第四季度的船只数量)直接从2004-2016年的销售账单数据库中获得;部分发表于Palmer et al. 2017);2)目前的燃料价格是从欧盟统计局(Eurostat)维持的每周国家燃料价格数据库(https://ec.europa.eu/energy/en/data-analysis/weekly-oil-bulletin);3)西班牙地中海手工船队的生产成本(劳动力成本,固定和可变成本)来自STECF经济数据库对应的年份,经努力调整(2个季度而不是一整年)和船队类型(https://stecf.jrc.ec.europa.eu/dd/fleet);4)这些成本进一步进行小规模校准llampuga之前收集的对渔民的采访片段,发表在Maynou等人(2013年)。对于后两个来源,参数估计的方法在年度经济报告附件6中给出(AER 2018, pp. 524-554)。
最后,通过与利益相关者协商,收集管理系统的数据。最终的基线模型包括与海豚鱼渔业相关的主要组成部分,BBN使用上述解释数据进行训练。模型端点为”每艘船的季节性利润”这关系到每个许可证持有者的利润。生态成分由一个生物生长模型的产出来表示,该模型计算了海豚鱼平均长度达到可销售的20厘米的一年中的哪一天;管理制度包括现行的配额和许可制度,以及捕捞季节的开始和一年内的捕捞天数。海豚捕获量代表着渔业产量,而经济成分包括副渔获的收入、鱼和燃料价格、成本、收入和利润。
我们进行了敏感性分析,以确定其后验概率分布的变异性在多大程度上可以由其他变量(即秩序)解释(Marcot et al. 2006)。因此,我们对模型节点进行了熵约简”季节性的利润”.所有计算均使用商业软件Netica (Norsys,版本5.24)完成。
场景
我们根据地平线2020项目CERES (Peck et al. 2020)开发的欧洲水生资源的四种社会政治情景构建了我们的情景。Pinnegar等人(2021年)发布的这些情景,受到了IPCC排放情景特别报告框架(SRES, IPCC 2001)的启发,并将新的社会经济共享路径系统(SSPs, O 'Neill等人,2014)与代表性浓度路径系统(rcp)结合起来。ssp本身是为到2100年预计的全球社会经济变化提供叙述的情景。SSP 1、SSP 2、SSP 3和SSP 5根据对社会和政治未来的不同假设,用于应对缓解和适应气候变化的不同挑战。beplay竞技此外,RCP 4.5、RCP 6.0和RCP 8.5代表中等、相对较高和较高的温室气体浓度,使地球上的辐射强迫增加4.5 W m-2, 6.0 W m-28.5 W m-2在21年结束的时候圣世纪,分别(Moss et al. 2010)。这产生了四个通用场景,即地方管理(RCP 6.0和SSP2),世界市场(RCP 8.5和SSP5),国家企业(RCP 8.5和SSP3),和全球可持续发展(RCP 4.5和SSP1)(详见下文),它们的不同之处在于消费主义vs环境目标,它们的地方vs全球前景,技术发展以及全球变暖的严重程度。此外,哈蒙等人(2021年)基于宏观经济一般均衡模型MAGNET (Woltjer和Kuiper 2014)对这四种情景分别进行了未来燃料和鱼类价格的名义价格预测。为了解释这些估计的不确定性,我们分析了历史价格变化率,以提供与MAGNET价格预测的95%置信区间的上界和下界对应的趋势(Hamon等人2021年,Pinnegar等人2021年)。这些情景已应用于一系列不同的欧洲渔业(Hamon等人,2021年)和水产养殖(Kreiss等人,2020年)。
我们将这些情景区域化,以便使其适用并与巴利阿里群岛区域渔业理事会的渔业科学家和管理人员的海豚渔业的具体案例相关,如前所述。这些利益相关者结合生物生长模型的产出,如登陆的潜在变化和捕鱼季节的开放日期,提出了不同的当地管理方案。每一种情况的设想都是在2040年至2059年,因为这一时期之后的经济和其他预测都高度不确定。除了下面描述的场景的社会和经济影响外,每个场景都有一个直接依赖于三个rcp的生物组成部分。基本上(见前面的部分),三个RCPs的变暖将影响产卵和生长,从而影响一年中队列平均长度易受FAD渔业影响的日子。结合所有想象的这种渔业未来的区域化情景定义如下。
“地方管理”(LS)方案的重点是保护海豚幼鱼(已捕捞部分)用于喂养的沿海栖息地。更好地控制沿海捕鱼做法将改善资源状况,但沿海手工渔业无法捕捞到的海豚将无法得到有效管理(包括长线渔船的副渔获,Macías等,2016)。手工渔业的自我管制和鼓励当地消费的政策将有利于渔业。然而,在缺乏可靠的需求数据的情况下,我们推测,在足够的种群规模和激励市场消费的假设下,捕获量可能增加10%。
在世界市场(WM)的情况下,由于捕捞(如金枪鱼,有价值的底栖鱼类),高价值的顶级捕食者数量下降,可能会增加成年海豚的猎物。另外,不受控制的长线渔船造成的副渔获物死亡可能会增加大型渔业企业的竞争力,这可能会淹没当地市场,模糊当地的烹饪传统,从而影响对海豚的需求。海豚鱼的大部分价值将被转移到休闲渔业。我们推测,受手工渔民的驱动,捕获量将减少10%,以保持利润。
根据国家企业(NE),环境退化和捕鱼努力将控制在与目前类似的水平。手工捕鱼活动可能受益,因为它们提供了相当数量的就业机会,而且进出口在经济上受到阻碍。由于代表共享资源的该物种的高流动性,可能会产生关于资源属性的冲突(Moltó et al. 2020a)。休闲渔业将会减少,注重可持续性的国家标签制度将会存在。预计可能在法律上将捕鱼期延长两个星期(10个渔日)。
全球可持续发展(GS)将导致对许多物种的捕捞努力减少,对海豚的影响不确定。对海豚的评估将是强制性的,捕捞配额将由欧盟执行,在西地中海的国家间管理计划将被强制执行。产卵鱼的捕捞压力减少可能会增加种群的规模。手工渔民将获得丰厚的报酬,因为渔业将是可持续的(捕获幼鱼)和极具选择性的,几乎不会丢弃。生态标签将增加这些优势。
在表2中,我们总结了在四个区域化场景下对各自模型节点所做的更改。我们考虑了哈蒙等人(2021年)对全球燃料和鱼类年度价格的低、中和高预测,共得出了12种情景。我们使用2015年作为基准年,并使用名义值预测2050年(时间切片的中间点)之前的价格。不同场景之间的预期价格差异不大;只在低,中,高投影之间。因此,从2015年起,所有鱼类和燃料价格(6.905欧元/公斤和0.295欧元/升)都被提高到各自的2050年价格(适用年度变化率(表2)),并归因于它们以100%概率下降的状态。有两个例外情况是,GS下的鱼价格比其他所有情景都要低,而NE下的燃料价格则更高。在这里,一般情况下的中等和高鱼类价格预测归因于一个较低的州,东北邦下的中等和高燃料价格预测归因于一个高于其他所有情况的州。WM和GS情景对燃料价格的预测相同(每年+2.59%),NE和LS情景对鱼类价格的预测相似(见表2)。综合来看,NE情景下鱼类和燃料价格最高,GS情景下最低。因此,WM和LS预测总体上是最相似的。 Marginal differences between both could not be displayed by the BBN (both scenario projections were attributed to the same states for fish and fuel price). However, landings are simulated to decrease and increase by 10%, respectively. Therefore, all changes in seasonal profit between these two scenarios can be attributed to the differences in daily landings. Price projections were given in nominal prices. Hence, mean labor costs as well as fixed and variable costs and revenue from bycatch were corrected for inflation by an annual increase of 2% in all scenarios and were attributed to the highest state.
为节点”日历日,其中d. = 20厘米”,根据生物生长模型的运行,在不同的rcp下假设不同的温度升高来更新概率。基本上,到2059年底,与RCP 8.5相关的海温增加将使海豚幼鱼达到脆弱平均长度的日期提前10-20天。在RCP 4.5下,预测将提前5到15天。
对于每种情况,我们计算了与2015年相比的盈利能力的相对变化,定义为净利润除以收入。
结果
图3给出了表示海豚渔业关键动态的衍生BBN,包括编译后的模型的后概率分布。这些分布反映了每个节点状态的平均过去条件,也称为基线场景。在这些历史条件下,每艘船或许可证持有人的平均季节性利润为32800欧元,标准差几乎相同。然而,在BBN的框架中,概率的分布和变化就更有意义了。该节点的最高可能状态表明季节性利润在€18,000 -€45,000之间,概率为44%,而收益超过€100,000的概率极低,小于2%,这表明这些数字的潜在范围和不确定性。
图4a和4b分别总结了季节利润的概率分布(季节利润处于图4和表1中定义的S1-S6六种状态之一的概率)和4种情景(WM、NE、GS、LS)和3种价格预测(低、中、高)下的盈利能力相对于基线情景(BL)的概率分布和平均值的相对变化。
季度利润大于10万欧元的概率(处于最高状态;S6,图4a)对于低价格预测为2.6% (WM)至8% (NE),对于高价格预测为23% (GS)至43.2% (NE)(图4a)。在所有低价格预测的情况下,概率与基线情况相似,并在1.8万欧元至4.5万欧元之间保持最高。在预测价格中等和较高的假设下,全球(GS和WM)与地方/全国(LS和东北)前景之间的差异变得明显。就前者而言,季度利润最可能出现的降幅在4.5万至7.5万之间(S4)。对于后者,LS下的中高价方案和NE下的高价方案最有可能产生超过10万欧元的利润(S6)。在基线情景下,每艘船的每日总成本在210 - 280欧元之间,概率为48.5%,而在未来,可能会翻倍至420 - 562欧元,概率为61% - 100%。
绝对季节性利润在所有场景中都有增长,从18% (WM_low)到263% (LS_high和NE_high)。然而,考虑到我们计算的名义价值包括通货膨胀,而没有考虑价值损失,我们还研究了日常收入相对于日常成本的相对变化,以及盈利能力的相对变化。虽然在所有情况下总成本都翻了一番,但收入却从1.2倍不对称地增长到3倍。在所有低价格预测的情况下,收入增长低于成本,导致利润净亏损。这也证实了相对盈利能力的下降,从LS下的-3.8%到WM下的-12.7%(图4b)。中等价格预测的GS情景没有变化,营收成本比和盈利能力都没有变化(-0.6%可以解释为没有变化)。对于所有其他情况,收入相对于成本增加,盈利能力提高了3% (WM_med)至11.8% (LS_high)。在LS方案下实现了最好的盈利能力,其次是NE,确认了具有地方或国家未来前景的方案(LS和NE)的业绩优于以全球为重点的方案(WM和GS)。在这里,WM场景的表现略好于GS,除了低价格预测场景。
预测结果表明,所得经济节点日收入、日利润和季节利润的不确定性较高;标准偏差在35%到99%之间。此外,在所有节点中,最可能的状态预计只会发生在30%到43%之间,这表明落入其余5种状态的总体可能性为70%到53%。相反,成本节点的不确定性较低。
BBN的敏感性分析表明,登陆和鱼价分别占到方差减少的23%和14%”季节性的利润”而燃油价格只贡献了0.03%。所有管理节点合计占4%。不足为奇的是,方差的降幅最大的是日利润和营收节点,分别为74%和56%。
预计的生态变化,如果将捕鱼季节提前两周,会产生12%的季节性利润变化。大致来说,提前两周开始捕鱼季节与增加10%的登陆量所带来的经济效益是相同的。
讨论
我们的研究提供了气候和社会政治变化下与手工小规模渔业有关的SES完全量化模型的少数例子之一。在深度情景分析的帮助下,我们展示了潜在利益相关者对当前管理系统的适应性,以缓解未来的经济和环境变化(水温升高导致海豚生长的变化)。这些调整能够提高盈利能力,包括推进当前的渔业开放(如LS方案)或将登陆次数增加10%(如东北方案)。虽然我们将模型的重点放在了这些适应上,但该模型进一步实现了对所有其他主要管理策略的变化的模拟,例如通过船只数量(捕鱼工作量)提供许可证,调整每艘船的每日靠岸次数,或共同决定超过目前每艘船150公斤的每日配额系统。
总体而言,网元和LS场景的性能优于a”全球”前景。这在很大程度上是由于利益相关者在特定管理适应中的选择。利益攸关方认为,只有在这些以国家为重点的情景下,政府才会给予足够的支持,以支持当地渔业,并允许增加登陆或延长捕鱼季节,尽管增长模式表明,在所有情景下都可以提前捕鱼季节。东北情景下预测的燃料成本较高的增长并没有改变这些情景下的积极结果。这是因为燃料消耗是适度的,燃料成本只与访问靠近其基本港口的fad有关,而不是需要花更长时间去寻找鱼来捕获。一般来说,与基于工业船队的渔业不同,小规模渔业的能源消耗不是主要成本(Guyader等,2013年)。然而,这种捕鱼方法对恶劣天气(强洋流、极端大风)很敏感,导致FAD损失或阻碍渔具部署,从而导致更高的可变成本和收入损失。气候模式对风暴的预测高度不确定,并表明南欧的风暴实际上可能减少(Kay等人,2018年)。如果能够获得更多的数据,就可以通过调整成本节点或每个季节的捕鱼日数,很容易地将这些数据纳入模型。
与此相反,鱼的价格对未来的利润有很大的影响,并在当地管理规范的登岸,以保持价格稳定的关键作用。这是尽管在这些情景下的整体未来是可持续的,但GS情景表现较差的主要原因。然而,根据MAGNET模型预测的鱼类价格在GS下的下降幅度最大。因此,GS_med情景下的季节性利润和盈利能力低于WM_med情景,尽管在这个没有政府控制的全球化未来下,利益相关者假定着陆减少10%。假设在所有低价格预测场景中,鱼价处于相同状态,则WM_low的表现不如GS_low。
尽管鱼类价格仅在高价格情景下(高于每年平均2%的通货膨胀率)预计会上涨,但所有中等价格情景的盈利能力都在管理调整的缓冲下有所提高,或保持不变。这表明,渔民实际上可以容忍鱼类价格(按实际价值计算)的轻微下降,而不会威胁到这种渔业的可行性。
必须提到的是,所有用标准差和概率分布衡量的情景预测的不确定性都很高。这是相当普遍的,因为该模型是用渔业统计数据进行校准的,这些数据往往有很大的值范围,而且容易误报。此外,该模型集成了大量不同的数据和假设,以说明不同的未来可能如何影响渔业。所有结果都应被解释为可能趋势的迹象,而不是只看表面价值。
最后,由于缺乏对鱼类数量的估计,渔业是通过价格而不是数量评估来管理的,这就是为什么目前的模型缺乏关于鱼类数量的指标。因此,不可能预测这些情景(例如,登陆的变化或捕鱼季节的开始)对海豚种群的影响。地中海渔业总委员会(GFCM)最近开始努力通过数据有限的方法对鱼类进行评估(粮农组织2020b)。在此之前,建议采取预防性措施之后的过渡性措施。虽然我们的模型包含了一些气候变暖对种群数量的影响,但还有很多需要改进的地方,例如,在未来的条件下,这种物种与其他物种的相互作用。目前的模型显示,到本世纪末,地中海海豚的生物量将增加(Moullec等人,2019年)。
BBN股东的总体看法是积极的。不仅没有对该物种进行定量的种群评估,而且也没有定性的方法来检查鱼类和渔民对气候变化(或任何其他外部刺激)的潜在反应。beplay竞技利益相关者非常积极地提供了系统的其他状态,特别是就渔民将如何应对价格或储量的突然增加或减少给出了他们的意见。他们发现,关于气候变化对渔业影响的总体假设是合理的,但更不愿意相信(经济、社会和生物)预测可能太过了。beplay竞技他们都认为,渔业面临的最大问题是缺乏对渔民的吸引力。自1974年以来,许可证减少了三分之二(Barrientos等人,2020年)。总的来说,巴利阿里群岛的渔业自20世纪50年代以来一直在下降(Maynou et al. 2013)。
另一个问题是需求不足。例如,捕获量不可能太高,因为目前还没有超过当地消费的市场来吸收它们。目前,捕鱼季节不会持续到12月31日圣因为当地的消费模式也转向了圣诞节的其他物种。秋季风暴和海豚幼鱼数量向冬季减少使得这种渔业不太有利。利益相关者的普遍观点是,假设海豚在未来几十年的气候上会像增长模型预测的那样受到青睐,只有需求的大幅增长才能让渔民从更长的捕鱼季节中受益。如果需求不能改善,对渔民的激励就会降低,以增加整体的渔获量。例如,可以通过对游客积极的营销活动来实现需求的改善,因为游客可能还没有完全欣赏这种本地物种。这可以通过政府支持的消费激励或新鲜产品加工激励来实现。此外,还可以考虑将海豚鱼(目前只在当地消费,未经加工的鱼)出口到其他鱼类高度赞赏的地区。
海豚渔业在地方层面得到了全面管理,包括许可证制度以及对捕鱼方式、时间和地点的限制等措施都得到了很好的实施。在未来的气候中,不仅我们的生物模型,而且对物候的其他预测(例如,Asch等人,2019年)表明产卵物候将提高约两周,捕捞季节的长度可能会略有增加。在这种具体情况下,两周的提前时间可以由西班牙农业、食品和环境部和渔业部在巴利阿里群岛地方政府渔业部的建议下在地方/国家层面进行(Orden OAA/1688/2013)。然而,欧盟已经将强制开放的最低日期设定为8月15日th.配额并没有到位,但渔民们对每艘船施加自己的每日配额来控制价格。然而,这些配额并不能保证价格的维持:海豚价格在其建立后波动很大,这表明配额并没有稳定价格(Grau和Camiñas 2011;Camiñas et al. 2016)。在任何情况下,这些配额的变化都应该有效地传达给管理者。鉴于一些国家在地中海利用FADs开发幼海豚的事实,未来可能需要跨国(配额)协议来管理这一共享种群(Moltó et al. 2020a)。需要对其种群动态和存量状况有更多的了解,以减少模型中的不确定性,并评估未来整体登陆的潜在增长是否在安全的生态限度内。
总而言之,现有的管理制度迄今确保了渔业的商业生存能力,即使没有正式的种群评估,这可能是由于渔业的手工小规模性质只以满足当地的需求为目标。然而,渔民是否可能意识到气候变化带来的好处,将主要取决于其他因素,如其他目标物种的进化、人们的beplay竞技消费习惯和市场动态。通过促进海豚认证计划,改善海豚的品牌和营销,使其超越本地消费,同时保持产品的文化遗产,并鼓励年轻人参与到这种渔业中来,可以提高海豚的市场占有率。这将需要当地政府的协助。因此,最强烈的预期变化更多地依赖于社会、政治和营销问题,而不是预计的生物变化。
结论
beplay竞技毫无疑问,气候变化将在未来几十年影响渔业,往往带来负面后果,但正如本文和其他作品所示,仍有空间”赢家”(Moullec等人,2019)。然而,通常对赢家和输家的定义往往依赖于纯粹的生物成分。从渔业的角度来看,必须考虑到许多其他因素,如价格、成本和需求的变化。此外,这些渔业可能产生的未来社会经济效益只能通过强调投资于渔业SES的适应能力的重要性的适应性管理行动来加以利用。
在这里,我们提供了一个示例方法,该方法允许集成各种数据源,以完全量化与海豚渔业相关的SES及其对可信场景的响应。我们的结果显示了影响渔业适应能力的许多因素之间的相互联系,因此这里用季节性利润来表示。此外,我们举例说明了与选定的、知识渊博的利益相关者一起发展对SES的认知的相关性。
人们常常认为,基于传统鱼类评估的正式渔业管理目标(例如最高可持续产量)对于管理渔业是必不可少的。我们在这里表明,数据相对匮乏的渔业,如手工小型海豚渔业,可以通过整合不同的数据源进行分析,以绕过对鱼类状况缺乏正式知识的情况,提供具体的管理建议。然而,对种群丰度、物种相互作用和更好的物理预测的进一步了解将有助于改进这种概率方法。
致谢
该研究获得了欧盟“地平线2020”研究和创新项目的资助,资助协议号为678193 (CERES -气候变化和欧洲水生资源)。beplay竞技HR部分由CERES项目支持,部分由bmbf资助的项目SeaUseTip(资助代码:01LC1825A-C)支持。AOA由H2020 Marie Skłodowska-Curie Actions(746361)支持。IC开展的部分工作得益于Fundación Biodiversidad和生态过渡部的合作,以及FEMP共同资助的PLEAMAR项目。
我们感谢OPMallorcaMar和Federació Balear de Confraries de Pescadors的支持和合作。我们还感谢巴利阿里群岛渔业总局的A. Grau和F. Riera提供了有益的投入。此外,我们感谢C. Kreiss关于价格预测的有用讨论。本研究使用的部分数据来自FAO-Copemed和FAO-Copemed II项目(http://www.faocopemed.org/)以及欧盟哥白尼海洋服务信息系统。
数据可用性
支持这项研究结果的汇总数据和BBN模型在www.openagrar.de/receive/openagrar_mods_00074060上公开。
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表1
表1.概述所有贝叶斯信念网络(BBN)模型节点,它们的节点状态,描述和数据源。
BBN节点 | 州(年代) | 描述及数据来源 |
渔季开始 | 25.08。 18.08。 11.08。 04.08。 28.07. |
目前巴利阿里群岛的捕鱼季节是8月25日。该节点提供了管理选项,以每周间隔提前开放最多4周。考虑到周末不允许钓鱼,一周相当于5天。 |
日历日,其中d.=20cm | 01.01.- 06.05。 06.05.- 17.06。 从17.06开始的每周间隔。- 23.09。 23.09.- 07.10。 07.10.- 28.10。而且 28.10.- 30.12。 |
这个节点表示一年中每一天(更具体地说,是它所处的一周或更大的间隔)海豚的平均长度(d.)达到20厘米的可销售尺寸的概率。年初的概率为0%,年底的概率为100%。概率(接近)为零的日子被分组到几周或几个月的大状态中,而其他概率更高的日子被分组到每周间隔中。 |
实际钓鱼的日子 | 64 - 60;69年到74年;74年到78年;78年到83年;83年到88年;88年到93年;93年到98年 | 每个捕鱼季节进行捕鱼活动的天数(至少有一艘船在捕鱼的天数)。2004年至2016年的数据表明,渔业活动在64至78天内进行,从可能的88天(8月25日至12月31日)减去禁止捕鱼的周末和银行假日。如选择提早两星期开放渔季,则“实际捕鱼日”的范围将增加10天。 |
钓鱼的努力 (船/天) |
10到16;16 - 21;21到25 | 平均每3艘船(执照持有人)的数量理查德·道金斯和图4th每日运作的四分之一(本地渔业统计数字) |
鱼的价格(欧元/千克) | 3.3 - 5.4;5.4 - 7.5;7.5 - 9.6;9.6 - 12;12 - 14.4;14.4到16.3 | 历史(2004年至2016年)每公斤海豚价格的季节性聚合(第三和第四季度)数据(Palmer等人,2017年) |
配额(公斤/船/天) | < = 150; > 150 |
自2012年开始实行的配额制度目前规定每艘船每天150公斤。该节点表示根据季节性综合渔获量数据(当地渔业统计)渔获量超过这一限额的频率。 |
登陆(公斤/船/天) | 40到88;88年到107年;107年到177年 | 每艘船每天捕获的海豚数量。每日登陆数据按季节汇总每3次理查德·道金斯& 4th二零零四年至二零一六年的季度(本地渔业统计)。 |
收入 (欧元/船/天) |
140年到350年;350年到650年;650年到1000年;1000年到1450年;1450年到1900年;> 1900 | Landings and Fish价格节点的乘积 |
捕获 (欧元/船/天) |
28日至50;50到100;100年到240年 | 二零零四年至二零一六年每艘船每日出售副渔获物的收入按季节合计,每第三及第四季度(本地渔业统计)。 |
劳动力成本 (欧元/船/天) |
75年到116年;116年到158年;158年到210年;210年到300年 | 劳动力成本的历史(2004年至2016年)季节性合计(第三和第四季度)数据(根据STECF数据调整) |
固定和可变成本 (欧元/船/天) |
41 - 64;64年到87年;87年到115年;115年到166年 | 根据STECF数据调整的固定和可变成本的历史(2004年至2016年)季节性合计(第三和第四季度)数据 |
燃料价格 (欧元/ L) |
0.21 - 0.36;0.36 - 0.58;0.58 - 0.8;0.8 - 1.02;1.02 - 1.3;1.3到1.42 | 历史(2004年至2016年)季节性聚集(3理查德·道金斯& 4th每升燃料价格数据(欧盟统计局) |
燃料成本 (欧元/船/天) |
14到25;25到37;37岁至49岁;49 - 63;63年到89年;89年到97年 | 燃料价格乘以每艘船平均每日燃料消耗(68.39升),根据STECF数据调整 |
总成本 (欧元/船/天) |
130年到210年;210年到280年;280年到350年;350年到420年;420年到562年 | 所有代价节点的和 |
每日利润 (欧元/船) |
负利润;0到290;290年到590年;590年到1000年;1000年到1600年;超过1600 | 收益节点和副捕获节点的总和减去总成本节点 |
季节性的利润 (欧元/船) |
负利润(S1);0 ~ 18,000 (S2);1.8万~ 4.5万名(S3);45,000至45,000 (S4);7.5万至10万(S5);> 100000 (S6) | 日利润与实际捕鱼日节点的乘积 |
表2
表2.贝叶斯信念网络(BBN)节点在各种场景下(d.:海豚;RCP:代表性浓度途径;SSP:共享社会经济路径;WM:世界市场;东北:国家企业;LS:当地的管理;g:全球可持续性)。在所有12种情况下,人工成本、固定和可变成本以及副渔获物收益节点(未在此表中显示)预计将以每年2%的速度增长。
BBN节点 | ||||||
社会政治的场景<圣rong> (2041 - 2060) |
场景名称 | 日历日,其中d. = 20cm | 渔季开始 | 登陆 | 鱼的价格对此,1 | 燃料价格对此,1 |
世界市场<圣rong> (RCP 8.5, SSP5) |
WM_med WM_low WM_high |
模型输出 | 没有变化 | 减少10% | + 1.57% + 0.84% + 2.31% | + 2.59% + 1.04% + 4.16% |
国家企业<圣rong> (RCP 8.5, SSP3) |
NE_med NE_low NE_high |
模型输出 | 2星期前 | 没有变化 | + 1.67% + 0.94% + 2.41% | + 2.89% + 1.33% + 4.47% |
当地的管理<圣rong> (RCP 6.0, SSP2) |
LS_med LS_low LS_high |
模型输出 | 没有变化 | 增加10% | + 1.64% + 0.91% + 2.37% | + 2.61% + 1.06% + 4.18% |
全球可持续发展<圣rong> (RCP 4.5, SSP1) |
GS_med GS_low GS_high |
模型输出 | 没有变化 | 没有变化 | + 1.33% + 0.60% + 2.06% | + 2.59% + 1.04% + 4.16% |
__2016年至2050年期间名义价值的年变化率。 1Hamon等人(2021),Pinnegar等人(2021) |