Introducción:

El flujo de datos y la dificultad de simulación de escenarios, ha venido aumentando proporcionalmente con la complejidad de los modelos que se usan actualmente para evaluar el estado de las poblaciones y proveer asesoramiento científico para la gestión de los recursos pesqueros.

Los modelos que permiten procesar toda la información disponible con una gran flexibilidad, conocidos como modelos integrados, son particularmente complejos y requieren un conocimiento matemático muy especializado. Sin embargo, una gran parte del proceso puede ser automatizada mediante la creación de nuevas herramientas que faciliten el desarrollo de modelos monoespecíficos matemático-estadísticos alternativos para un mismo stock, así como modelos multiespecíficos y entornos de simulación que permitan evaluar planes de gestión diseñados conjuntamente con representantes del sector.

Esto permitiría, por ejemplo, tener implementaciones de modelos integrados para stocks con datos limitados y también el caso contrario, modelos usados para stocks con pocos datos que podrían validar resultados y servir de soporte para los modelos integrados. Por otra parte, estas herramientas facilitarían la transición entre distintos modelos de evaluación integrados para ciertos stocks que por razones de limitación de datos o problemas de convergencia pudieran requerir el uso alternativo de distintos modelos en el proceso de evaluación. Adicionalmente, la creación del entorno para automatizar tareas de modelado favorecería la incorporación de resultados en un entorno de evaluación de estrategias de explotación donde se pueda diagnosticar la sostenibilidad de las mismas.

Este proyecto desarrollará e implementará una infraestructura virtual de información robusta, transparente, eficiente y reproducible que atenderá las mayores necesidades de expertos en modelado matemático para el asesoramiento pesquero. Necesidades generales respecto a:

1. Organización y automatización de la incorporación de datos dentro de los modelos, incluyendo diferentes fuentes de incertidumbre en dichos datos;

2. Migración entre modelos de evaluación pesquera, con énfasis en modelos integrados (implementación de varios modelos para un mismo stock);

3. Visualización de resultados;

4. Integración de resultados de modelos en entornos de simulación de estrategias o planes de gestión (MSE, Management Strategy Evaluation).

Durante el periodo de ejecución del proyecto se realizarán reuniones junto con el proyecto “Conocimiento científico para la adaptación al cambio climático del sector pesquero español” que involucren a todas las partes interesadas (científicos, gestores y representantes del sector pesquero) para definir conjuntamente las estrategias de gestión a simular en entornos MSE, de cara al desarrollo de un plan de gestión que ayude al sector a enfrentarse y adaptarse a los cambios futuros en su actividad. Dichas estrategias podrían estar definidas considerando diferentes patrones de explotación o efectos del hábitat sobre las especies consideradas en escenarios de cambio climático.

Se demostrará la aplicabilidad de la infraestructura en casos de estudio específicos:

· Merluza (Merluccius merluccius), stock Sur, divisiones ICES 8c and 9a, líder: Santiago Cerviño SC
· Lenguado (Solea solea), divisiones ICES 8c and 9a, líder: María Grazia Pennino MGP
· Sardina, Sardina pilchardus (divisiones ICES 8c and 9a) y anchoa (9a) líder: Margarita María Rincón MMR con la colaboración de Fernando Ramos, Susana Garrido, Isabel Riveiro y Laura Wise.
· Bacalao (Gadus morhua) , camarón (Pandalus borealis) y gallineta (Sebastes spp), enfoque multiespecífico, área NAFO 3M, líder: Diana González DG.
· Besugo (Pagellus bogaraveo), subárea ICES 8, líder: Pablo Abaunza PA.