Uso de software libre para el estudio del esfuerzo...
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Uso de soſtware libre para el estudio del esfuerzo pesquero en la costa de Cataluña García, J.A. 1 ; Gorelli, G. 1 ; Carretón, M.; Marnez, L.; Company, J.B. 1 1 Instuto de Ciencias del Mar (ICM – CSIC) email: [email protected] Objevo Introducción Conclusiones Figura 1. Diferencias entre flotas de pesca del Atlánco y del Mediterráneo. Las tecnologías geoespaciales suponen un avance en el conocimiento de los ecosistemas marinos, permiendo abordar el estudio del potencial efecto de las flotas pesqueras mundiales en la dinámica ecológica de los mismos. Pese a ello su aplicación a la biología pesquera es muy reciente y su uso se está generalizando a parr de que el ICES (Internaonal Council for the Exploraon of the Sea ) propusiera en el año 2008 una metodología 1 para el estudio de la pesca y su impacto en el medio marino. Este procedimiento se basa en la ulización de los datos de posición procedentes de las “cajas azules” (VMS – Vessel Monitoring System), que por una normava 2 europea obligatoria desde el año 2006, está presente en la mayoría de barcos de pesca. Consiste en el cruce de los datos VMS, los datos de los diarios de abordo y los datos de las descargas en puerto. Así se pueden obtener, entre otros resultados, mapas para el estudio del esfuerzo pesquero de la flota en los caladeros de las costas europeas. Sin embargo su diseño está realizado para grandes barcos arrastreros del Atlánco y para áreas muy extensas. Este hecho hace imposible su aplicación directa en el estudio de la flota y los caladeros de las costas catalanas, debido a que los barcos son mucho más pequeños, enen una movilidad menor y trabajan en áreas espaciales menos extensas (Figura 1). El objevo de este trabajo ha sido adaptar y aplicar, una metodología existente de estudio del esfuerzo pesquero en especies de interés comercial, valiéndonos únicamente de soſtware espacial libre y la sencillez que este nos proporciona. El uso de herramientas estándares de soſtware libre es posible, sin añadir complejidad a la metodología, ya que estas cada vez son más versáles y diversas. El uso de soſtware libre espacial en diferentes disciplinas de la ciencia también se demuestra válido. El siguiente paso es el proceso de creación de la malla de análisis espacial de los datos, mediante QGIS 5 , emulando los rectángulos ICES a una menor escala, y el polígono de filtro por cada especie a estudiar, en base a la profundidad en que habitan. Finalmente, mediante consultas SQL se realiza el cálculo del empo de pesca, la distribución de los datos de capturas por categoría de venta en lonja y el filtrado de los puntos VMS relacionados. Los parámetros de filtro son la velocidad de pesca y el polígono de la especie que se esté analizando en ese momento (Figura 3). Figura 2. Proceso de obtención de los datos pesqueros. Figura 3. Proceso de obtención de las capas espaciales para el análisis del esfuerzo pesquero. MEDITERRÁNEO ESLORA TIEMPO DE PESCA MALLA DE ANÁLISIS ATLÁNTICO CAPTURAS Filtro velocidad, profundidad Kg. especie por categoría Datos VMS Datos capturas Capas espaciales 6 Polígono de filtro isóbatas Crear objetos espaciales Malla de análisis 1 km2 Cálculo del empo de pesca Unir datos por fecha y barco Crear mapas Datos capturas Tiempo de pesca Datos VMS Barco, fecha: KG / Punto VMS Estación receptora Satélite comunicaciones Satélite GPS Barco pesquero Puerto Datos capturas Secretaría de pesca maríma Control Generalitat y Cofradías Datos VMS Bases de datos ICM Control calidad de los datos Filtrar datos Análisis y estudio Mapas esfuerzo Material y métodos El proceso de creación de un mapa para el estudio del esfuerzo pesquero comienza con la obtención de datos procedentes de tres vías principales: VMS, datos de capturas y datos de las lonjas. El mecanismo de obtención de los datos VMS es el que sigue: un barco envía una señal al satélite con su posición, este a su vez envía la señal a una estación receptora en erra y de esta pasa a las bases de datos de la administración correspondiente. Figura 4. Nube de puntos VMS filtrados y relacionados con las descargas de gamba rosada en Blanes y Palamós. Figura 5. Mapa de esfuerzo del año 2013 para la merluza en Rosas. Figura 6. Mapa de esfuerzo del año 2013 para la bacaladilla en Rosas. Agradecimientos 1. Hintzen, N. T., Bastardie, F., Beare, D., Piet, G. J., Ulrich, C., Deporte, N., ... & Degel, H. (2012). VMStools: open-source soſtware for the processing, analysis and visualisaon of fisheries logbook and VMS data. Fisheries Research, 115, 31-43. 2. ORDEN APA/3660/2003, de 22 de diciembre, por la que se regula en España el sistema de localización de buques pesqueros vía satélite y por la que se establecen las bases reguladoras de las ayudas para la adquisición e instalación de los sistemas de localización en los buques pesqueros. 3. Copyright © 2015 The PostgreSQL Global Development Group. hp://www.postgrsql.org 4. Copyright © 2015 Spaal and Geographic objects for PostgreSQL. hp://postgis.net 5. QGIS Development Team, 2015. QGIS Geographic Informaon System. Open Source Geospaal Foundaon Project. hp://qgis.osgeo.org 6. 2005. El mar Catalano-Balear - Mapa bamétrico. www.icm.csic.es/geo/gma/MCB Referencias A la Secretaría General de Pesca Maríma del Gobierno de España por los datos VMS y a la Secretaría de Pesca de la Generalitat de Catalunya por los datos de capturas diarios. A las Cofradías de Pescadores de Blanes, Palamós y Roses por los datos de venta en lonja de las especies ulizadas en este estudio. Los siguientes mapas muestran los resultados de la bacaladilla (Micromesisus poutassou, Risso 1827) y la merluza (Merluccius merluccius, Linnaeus 1758), que se obenen agregando los datos espacialmente mediante la malla de análisis en QGIS. Se pueden disnguir perfectamente las áreas donde actúa principalmente la flota de este puerto, pudiendo separarse claramente las pertenecientes a una especie y de la otra, además de la candad de esfuerzo ejercida en cada una de ellas. Resultados En este apartado mostramos una primera aproximación de una nube de 101.238 puntos procedentes del sistema VMS (2005 – 2013), filtrados por velocidad y polígono espacial para la gamba rosada (Aristeus antennatus , Risso 1816). Esta es una especie que se pesca principalmente entre 400 y 800 metros, siendo esta caracterísca lo que nos ha permido generar el polígono de filtro (Figura 4). Por otro lado las cofradías almacenan todos los datos de las ventas diarias, los cuales se pasan agregados a la administración regional (Figura 2). El conjunto de los datos se solicita anualmente a las diferentes administraciones e instuciones implicadas y se realiza el volcado de los mismos en una base de datos en Postgresql 3 con la extensión Postgis 4 , previa evaluación de la calidad de los mismos.
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Uso de software libre para el estudio del esfuerzopesquero en la costa de Cataluña
García, J.A.1; Gorelli, G.1; Carretón, M.; Martínez, L.; Company, J.B.1
1Instituto de Ciencias del Mar (ICM – CSIC)email: [email protected]
Objetivo
Introducción
Conclusiones
Figura 1. Diferencias entre flotas de pesca del Atlántico y delMediterráneo.
Las tecnologías geoespaciales suponen un avance enel conocimiento de los ecosistemas marinos,permitiendo abordar el estudio del potencial efectode las flotas pesqueras mundiales en la dinámicaecológica de los mismos. Pese a ello su aplicación ala biología pesquera es muy reciente y su uso se está generalizando a partir de que el ICES (InternationalCouncil for the Exploration of the Sea) propusiera enel año 2008 una metodología1 para el estudio de lapesca y su impacto en el medio marino.
Este procedimiento se basa en la utilización de losdatos de posición procedentes de las “cajas azules”(VMS – Vessel Monitoring System), que por unanormativa2 europea obligatoria desde el año 2006,está presente en la mayoría de barcos de pesca.Consiste en el cruce de los datos VMS, los datos delos diarios de abordo y los datos de las descargas enpuerto. Así se pueden obtener, entre otrosresultados, mapas para el estudio del esfuerzopesquero de la flota en los caladeros de las costaseuropeas.
Sin embargo su diseño está realizado para grandesbarcos arrastreros del Atlántico y para áreas muyextensas. Este hecho hace imposible su aplicacióndirecta en el estudio de la flota y los caladeros de lascostas catalanas, debido a que los barcos son muchomás pequeños, tienen una movilidad menor ytrabajan en áreas espaciales menos extensas (Figura1).
El objetivo de este trabajo ha sido adaptar y aplicar,una metodología existente de estudio del esfuerzopesquero en especies de interés comercial,valiéndonos únicamente de software espacial libre yla sencillez que este nos proporciona.
El uso de herramientas estándares de software librees posible, sin añadir complejidad a la metodología,ya que estas cada vez son más versátiles y diversas.
El uso de software libre espacial en diferentesdisciplinas de la ciencia también se demuestraválido.
El siguiente paso es el proceso de creación de lamalla de análisis espacial de los datos, medianteQGIS5, emulando los rectángulos ICES a una menorescala, y el polígono de filtro por cada especie aestudiar, en base a la profundidad en que habitan.
Finalmente, mediante consultas SQL se realiza elcálculo del tiempo de pesca, la distribución de losdatos de capturas por categoría de venta en lonja yel filtrado de los puntos VMS relacionados. Losparámetros de filtro son la velocidad de pesca y elpolígono de la especie que se esté analizando en esemomento (Figura 3).
Figura 2. Proceso de obtención de los datos pesqueros.
Figura 3. Proceso de obtención de las capas espacialespara el análisis del esfuerzo pesquero.
MEDITERRÁNEO
ESLORA
TIEMPO DEPESCA
MALLA DEANÁLISIS
ATLÁNTICO
CAPTURASFiltro velocidad, profundidadKg. especie por categoría
Datos VMS
Datos capturas
Capasespaciales6
Polígono defiltro
isóbatas
Crearobjetos
espaciales
Malla deanálisis 1
km2
Cálculo deltiempo de
pesca
Unir datospor fecha y
barco
Crearmapas
Datos capturas Tiempo de pesca Datos VMS
Barco, fecha: KG / Punto VMS
Estaciónreceptora
Satélite comunicacionesSatélite GPS
Barco pesqueroPuerto
Datos capturas
Secretaría de pescamarítima
Control
Generalitat y Cofradías
Datos VMS
Bases de datos ICM
Control calidad de los datos
Filtrar datosAnálisis yestudio
Mapasesfuerzo
Material y métodosEl proceso de creación de un mapa para el estudiodel esfuerzo pesquero comienza con la obtención dedatos procedentes de tres vías principales: VMS,datos de capturas y datos de las lonjas.
El mecanismo de obtención de los datos VMS es elque sigue: un barco envía una señal al satélite con suposición, este a su vez envía la señal a una estaciónreceptora en tierra y de esta pasa a las bases dedatos de la administración correspondiente.
Figura 4. Nube de puntos VMS filtrados y relacionados conlas descargas de gamba rosada en Blanes y Palamós.
Figura 5. Mapa de esfuerzo del año 2013 para la merluzaen Rosas.
Figura 6. Mapa de esfuerzo del año 2013 para la bacaladillaen Rosas.
Agradecimientos1. Hintzen, N. T., Bastardie, F., Beare, D., Piet, G. J., Ulrich, C., Deporte, N., ... & Degel, H. (2012). VMStools: open-source software for the processing, analysis
and visualisation of fisheries logbook and VMS data. Fisheries Research, 115, 31-43.2. ORDEN APA/3660/2003, de 22 de diciembre, por la que se regula en España el sistema de localización de buques pesqueros vía satélite y por la que se
establecen las bases reguladoras de las ayudas para la adquisición e instalación de los sistemas de localización en los buques pesqueros.3. Copyright © 2015 The PostgreSQL Global Development Group. http://www.postgrsql.org4. Copyright © 2015 Spatial and Geographic objects for PostgreSQL. http://postgis.net5. QGIS Development Team, 2015. QGIS Geographic Information System. Open Source Geospatial Foundation Project. http://qgis.osgeo.org6. 2005. El mar Catalano-Balear - Mapa batimétrico. www.icm.csic.es/geo/gma/MCB
ReferenciasA la Secretaría General de Pesca Marítima del Gobierno de España por los datos VMS y a la Secretaría dePesca de la Generalitat de Catalunya por los datos de capturas diarios.A las Cofradías de Pescadores de Blanes, Palamós y Roses por los datos de venta en lonja de las especiesutilizadas en este estudio.
Los siguientes mapas muestran los resultados de labacaladilla (Micromesistius poutassou, Risso 1827) yla merluza (Merluccius merluccius, Linnaeus 1758),que se obtienen agregando los datos espacialmentemediante la malla de análisis en QGIS. Se puedendistinguir perfectamente las áreas donde actúaprincipalmente la flota de este puerto, pudiendosepararse claramente las pertenecientes a unaespecie y de la otra, además de la cantidad deesfuerzo ejercida en cada una de ellas.
ResultadosEn este apartado mostramos una primeraaproximación de una nube de 101.238 puntosprocedentes del sistema VMS (2005 – 2013),filtrados por velocidad y polígono espacial para lagamba rosada (Aristeus antennatus, Risso 1816).Esta es una especie que se pesca principalmenteentre 400 y 800 metros, siendo esta característica loque nos ha permitido generar el polígono de filtro(Figura 4).
Por otro lado las cofradías almacenan todos losdatos de las ventas diarias, los cuales se pasanagregados a la administración regional (Figura 2).
El conjunto de los datos se solicita anualmente a lasdiferentes administraciones e institucionesimplicadas y se realiza el volcado de los mismos enuna base de datos en Postgresql3 con la extensiónPostgis4, previa evaluación de la calidad de losmismos.
