Modelagem estatística de dados pesqueiros (2019)
- Authors:
- Autor USP: MAYER, FERNANDO DE POL - ESALQ
- Unidade: ESALQ
- Sigla do Departamento: LCE
- Subjects: DINÂMICA DE POPULAÇÕES; ESTATÍSTICA APLICADA; MODELAGEM DE DADOS; PESCA; RECURSOS PESQUEIROS
- Language: Português
- Abstract: A flutuação na abundância de estoques pesqueiros é tema de investigação científica desde o final do século XIX. A ciência pesqueira se estabeleceu para que se pudesse compreender os impactos da exploração da pesca em recursos naturais renováveis, e, principalmente, para evitar colapsos e preservar as populações exploradas. A principal fonte de dados para investigações pesqueiras são provenientes da própria pesca. Um dos problemas associados à esse fato, é que os pescadores procuram sempre por áreas de alto rendimento, o que faz com que os dados de captura analisados sejam de uma amostra não aleatória. Além disso, entre as diversas espécies que são capturadas, algumas poucas são consideradas alvo da pescaria, enquanto que as demais são chamadas de capturas incidentais. Tudo isso faz com que dados pesqueiros possuam características particulares, como assimetria, excesso de zeros e sobredispersão. Tradicionalmente, estes dados são analisados ignorando-se a estrutura de dependência espacial e temporal, reconhecidamente importante devido a natureza das informações. O objetivo deste trabalho foi então utilizar abordagens estatísticas recentes, que são capazes de lidar com as características desafiadoras de dados pesqueiros. Inicialmente, foram utilizados modelos hierárquicos bayesianos para a modelagem da estrutura temporal da captura de uma espécie. Para esta modelagem, foi utilizado a aproximação de Laplace encaixada e integrada (INLA), um método recente na literatura pararealizar inferência no contexto bayesiano através de aproximação, ao contrário dos tradicionais métodos por amostragem. Esta alternativa é computacionalmente mais eficiente, e se mostrou extremamente viável para a análise de dados pesqueiros. Ao final, pode-se concluir que a dependência temporal é de fato importante, e não pode ser ignorada nesse tipo de dado. Seguindo a mesma ideia, foi também desenvolvido um método de estimação em dois estágios para a obtenção dos parâmetros de modelos dinâmicos de biomassa. A estimação em dois estágios permite a consideração de toda a estrutura de dependência espaço-temporal presente nos dados pesqueiros. De fato, os resultados mostraram que quando estas estruturas são levadas em consideração, as estimativas dos parâmetros de interesse são não viesadas e consistentes. Abordagens multivariadas seriam escolhas naturais para a análise da captura de diversas espécies. No entanto, a maioria destas técnicas envolve a suposição de normalidade, o que praticamente torna inviável seu uso em dados de captura. Os Modelos Multivariados de Covariância Linear Generalizada (McGLM) são uma alternativa recente, pois permitem considerar que as respostas possam assumir qualquer distribuição da família exponencial de dispersão. Isso faz com que dados que possuem dependência, excesso de zeros e sobredispersão possam ser considerados de maneira natural. Neste trabalho, os McGLMs foram utilizados para se verificar a influência de um dispositivo que evita acaptura incidental de aves, na captura de duas espécies consideradas alvo da pescaria. Com isso, pôde-se concluir que o artefato, comprovadamente eficiente na redução da captura de aves, não diminui a captura das espécies desejadas
- Imprenta:
- Publisher place: Piracicaba
- Date published: 2019
- Data da defesa: 08.03.2019
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ABNT
MAYER, Fernando de Pol. Modelagem estatística de dados pesqueiros. 2019. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, Piracicaba, 2019. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-02082019-111153/. Acesso em: 19 abr. 2024. -
APA
Mayer, F. de P. (2019). Modelagem estatística de dados pesqueiros (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, Piracicaba. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-02082019-111153/ -
NLM
Mayer F de P. Modelagem estatística de dados pesqueiros [Internet]. 2019 ;[citado 2024 abr. 19 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-02082019-111153/ -
Vancouver
Mayer F de P. Modelagem estatística de dados pesqueiros [Internet]. 2019 ;[citado 2024 abr. 19 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-02082019-111153/
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