Publicação
Modelação geoestatística da abundância de peixes
| Resumo: | A sardinha é um dos símbolos culturais nacional e movimenta parte significativa da Economia do Mar em Portugal. Estudos sobre esta espécie, nomeadamente sobre a distribuição geográfica da espécie e estimação da abundância, são de suma importância para Portugal. O sistema português de monitorização de embarcações por satélite (VMS do inglês Vessel Systems Monitor) combinado com dados dos diários de bordo da pesca produzem abundantes dados para investigação. Apesar destes não serem os tipos ideais de dados para estimar abundância de uma espécie, há métodos que buscam minimizar o enviesamento deste tipo de dados e este é o principal objetivo deste trabalho, ou seja, a partir de dados da pesca pretende-se estimar a abundância da sardinha na costa portuguesa. Este tipo de dados para além de ser abundante possui custo de recolha significativamente inferior ao das campanhas científicas programadas, e por isso são muito úteis. Na tentativa de explicar a variabilidade do volume de sardinha pescada, além das informação do VMS e diários de bordo, foram utilizadas informações ambientais, como a concentração da clorofila a, temperatura superficial do oceano e a profundidade do mar no local da pesca. Para a estimação da abundância da sardinha na costa de Portugal foram utilizadas duas abordagens. A primeira usa uma combinação de modelos lineares mistos com um método clássico da geoestatística, nomeadamente método Krigagem. Já a segunda abordagem usa um método mais integrado, nomeadamente modelos lineares mistos adequados para dados georreferenciados. Na modelação, as variáveis ambientais apresentaram significância estatística, enquanto que a profundidade do oceano não. As duas abordagens foram comparadas ao final do estudo e chegou-se a conclusão de que, neste contexto, os modelos lineares mistos adequados para dados georreferenciados produziram estimativas mais precisas que a primeira abordagem, modelo linear misto combinado com a Krigagem. |
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| Autores principais: | Freitas, Katy Garcia de |
| Assunto: | Sardinha Dados de pesca Modelos lineares mistos para dados georreferenciados Método da Krigagem Sardines Fishing data Mixed linear models for georeferenced data Kriging method |
| Ano: | 2021 |
| País: | Portugal |
| Tipo de documento: | dissertação de mestrado |
| Tipo de acesso: | acesso aberto |
| Instituição associada: | Universidade do Minho |
| Idioma: | português |
| Origem: | RepositóriUM - Universidade do Minho |
| Resumo: | A sardinha é um dos símbolos culturais nacional e movimenta parte significativa da Economia do Mar em Portugal. Estudos sobre esta espécie, nomeadamente sobre a distribuição geográfica da espécie e estimação da abundância, são de suma importância para Portugal. O sistema português de monitorização de embarcações por satélite (VMS do inglês Vessel Systems Monitor) combinado com dados dos diários de bordo da pesca produzem abundantes dados para investigação. Apesar destes não serem os tipos ideais de dados para estimar abundância de uma espécie, há métodos que buscam minimizar o enviesamento deste tipo de dados e este é o principal objetivo deste trabalho, ou seja, a partir de dados da pesca pretende-se estimar a abundância da sardinha na costa portuguesa. Este tipo de dados para além de ser abundante possui custo de recolha significativamente inferior ao das campanhas científicas programadas, e por isso são muito úteis. Na tentativa de explicar a variabilidade do volume de sardinha pescada, além das informação do VMS e diários de bordo, foram utilizadas informações ambientais, como a concentração da clorofila a, temperatura superficial do oceano e a profundidade do mar no local da pesca. Para a estimação da abundância da sardinha na costa de Portugal foram utilizadas duas abordagens. A primeira usa uma combinação de modelos lineares mistos com um método clássico da geoestatística, nomeadamente método Krigagem. Já a segunda abordagem usa um método mais integrado, nomeadamente modelos lineares mistos adequados para dados georreferenciados. Na modelação, as variáveis ambientais apresentaram significância estatística, enquanto que a profundidade do oceano não. As duas abordagens foram comparadas ao final do estudo e chegou-se a conclusão de que, neste contexto, os modelos lineares mistos adequados para dados georreferenciados produziram estimativas mais precisas que a primeira abordagem, modelo linear misto combinado com a Krigagem. |
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