New methodologies in support of sustainable management of fishery resources (small pelagic fishes) in the Adriatic Sea

The use of numerical models in order to simulate or to predict the behaviour of a particular aspect of the environment is increasing day by day. The purpose of a model is trying to reproduce a natural phenomenon, making it simple and giving the opportunity to study its evolution changing some parameters. Modelling the Sea and the dynamics of the stock of fishes is not really simple because there are many variables and it is not easy to get real data to validate the Model in use. Unfortunately the best way to get information about the Sea is the extrapolation from a validated Model because it is not possible to get on time data of a whole marine basin. For these reasons the science of modelling is always on development and thank to the improvement of the computational power of the machines can give every day better results. So the present work is based on the use of an IBM Model, Ichthyop in particular, in the Adriatic Sea to investigate how the hydrodynamic conditions of this area can affect the dynamics of the populations of the little pelagic fishes, from the spawning up to the moment when they become able to swim against the currents. The task is to check if this model gives reliable results and could be used for the stock assessment year by year, helpful for a more conscious and sustainable management of this fishery resource which is extremely variable and strictly connected with the environmental conditions experimented by every eggs since the first stage of life. The version of the Model used allows to set a big number of parameters, in order to better simulate the behaviour of eggs and larvae from the biological point of view, taking into account the characteristic typical of this species and which can make a big difference between a simple passive transport made by the currents and a more realistic movement dynamics experimented by every larva. The issue is that more specific is the behaviour simulated, bigger is the possible error due to the lack of accuracy in the set of data used as input. For this work it has been used a tool designed to study the effects of physical and biological factors on ichthyoplankton dynamics, but using as input time series of velocity, temperature and salinity fields archived from others oceanic models (in this case, ROMS). The accuracy of the results depends strictly from the accuracy of the input, coming from another model. For this reason, when a Model is used it is important to have the chance to compare the results with real or almost validated data. The Ichthyop Model has big potentiality and one of the purpose of this work was trying to apply the Model in the Adriatic basin with an established but simple strategy and check the reliability of the results. For this, the choices made for this set of simulations has not been too much specific. Through the setting of many different parameters, the effect of hydrodynamics and biological factors on the growth and development of the small pelagic fishes has been investigated. After a post processing analysis of the results it has been checked the reliability of the output data and through a comparison with environmental data, especially connected with the rainfalls and Po River discharge. The task of these comparisons was to find any relations between the success in recruitment of the little larvae and the effects of the changing distribution of the rainfalls, due to effect of the global warming on the regional scale. In fact, observations show less rainy days but more intensive phenomena, so that in spite of the more or less similar mean value of the rainfalls along the year, we have huge quantity of water concentrated in less time. The effects of this phenomena affects the lands but also the sea, especially a close and isolated basin as the Adriatic Sea. In fact it is heavily affected by the temperature, the wind and most of all, by the rivers discharge. Really, one of its distinguishing feature, is the presence of all these rivers bringing freshwaters that can change the main typical marine and oceanographic parameters, like salinity and temperature and then, transporting quite all the nutrients load. So, starting from the present work, it is possible to increase and improve the use of the Models, trying to find the optimal set of parameters to better simulate the real dynamics of the stock. Of course, it is necessary to focus the attention on the measurement of physical and environmental characteristic of the marine areas not only to have more data available to validate the results coming out from the Model but also to have the opportunity to estimate the environmental conditions of the recruitment areas which can guarantee the more suitable condition for the life of the recruited larvae. The hydrodynamic conditions coupled with the salinity and temperature strongly affected the results obtained, so going on and making more analysis it could be possible to get more realistic number of recruits and try to predict every year the abundance of the biomass of anchovies relative to the successive fishing season.

Nell’ambito della Ricerca moderna si fa sempre più spesso uso di Modelli Matematici e Fisici per simulare il comportamento dell’Ambiente che ci circonda, la sua evoluzione nel breve e nel lungo periodo e, dove possibile, valutarne la risposta alle sempre più incisive e rapide sollecitazioni che l’Uomo esercita su di esso. Negli ultimi anni si è fatto più evidente il problema del cambiamento climatico in atto che sempre più spesso ha effetti devastanti per l’ambiente e soprattutto per la vita dell’uomo. L’effetto più rilevante che questo cambiamento sta avendo alle nostre latitudini e in, particolare, nel nostro Paese, è legato all’estremizzazione dei fenomeni atmosferici, per quanto riguarda le temperature, molto più calde o più fredde e le precipitazioni, che si fanno più intense, concentrandosi in eventi di pioggia sempre più violenti e di breve durata, contrapposti a periodi relativamente secchi. Le conseguenze più evidenti sono catastrofiche per la vita dell’uomo ma anche i fiumi ne stanno risentendo, modificando il loro regime idrologico. Anche il Mare sta risentendo di questi effetti, in particolare l’Adriatico che, essendo un bacino chiuso e di piccole dimensioni risulta fortemente condizionato dall’apporto dei fiumi afferenti, sia dal punto di vista idrodinamico che biologico. Acque più calde, differente apporto di sostanze nutrienti, interazione con le correnti di acqua dolce riversate in mare, hanno diretta conseguenza sulle attività di pesca, soprattutto dei piccoli pesci pelagici (Alici e Sardine) che sono le specie più abbondanti e redditizie in Adriatico (41% delle catture totali). Le grandi fluttuazioni annuali nella quantità di pesce pescato, il ciclo di vita breve che permette di stabilire una relazione quasi diretta tra le condizioni ambientali al momento della nascita e del reclutamento dei pesci e l’abbondanza della cattura, hanno spinto a chiedersi se fosse possibile utilizzare dei modelli fisici e biologici di previsione, insieme ad analisi di dati e parametri ambientali, per poter gestire meglio la risorsa ittica, cercando di stabilire se possibile, quali aree tutelare maggiormente per preservare la risorsa e come regolare lo sforzo di pesca, in relazione alle condizioni climatiche e idrodinamiche sperimentate nel corso dell’anno. Il punto di partenza della Ricerca è stato lo studio della letteratura riguardante la vita, la riproduzione e le condizioni ottimali per lo sviluppo e la crescita dei piccoli pesci pelagici per poter utilizzare al meglio il Modello, simulando condizioni il più vicine possibile alla realtà. In particolare si è scelto di concentrare l’attenzione sulle Alici (Engraulis encrasicolus). È stato utilizzato il Modello Lagrangiano, di tipo IBM (Indivual Based Model), Ichthyop, nella Versione 3.2, sviluppato da Philippe Verlay. Lo strumento è nato per studiare la dinamica dell’ictioplancton, in base alle condizioni fisiche (campi di velocità e correnti, temperatura, salinità) e biologiche (crescita, mortalità) che esso incontra dal momento in cui viene rilasciato l’uovo (deposizione, schiusa, movimento) fino al momento in cui la larva raggiunge una dimensione tale da essere considerata “reclutata”. Per ogni istante di “vita” dell’uovo rilasciato, il Modello fornisce la localizzazione (latitudine, longitudine e profondità), le condizioni ambientali in cui si trova (salinità e temperatura), lo stadio della larva e la sua dimensione. In base a studi di letteratura, si definiscono delle cosiddette “Aree di Rilascio”, corrispondenti alle zone dove notoriamente le Alici depongono le uova e si fa partire la simulazione che le trasporterà fintanto che saranno “passive” cioè in balia delle correnti ,perché non abbastanza grandi da nuotare contro. La legge di crescita che il Modello utilizza per le larve è dipendente dal tempo e dalla temperatura. Quando l’Alice raggiunge una dimensione tale da essere considerata, appunto, “reclutata”, il Modello smette di seguirla e la lascia in una zona detta “Area di Reclutamento”. A questo punto bisogna valutare se l’area in questione presenta le condizioni ambientali più adatte alla crescita della recluta, che in determinate condizioni non sopravviverebbe. Le variabili di tipo oceanografiche su cui si basa il Modello Ichtyop sono prese dagli output delle simulazioni del Modello ROMS (Regional Ocean Modeling System), disponibili presso il Dipartimento DiSVA, dell’Università Politecnica delle Marche. Sono state rilasciate 100000 particelle per ogni simulazione, una al giorno, a partire dal 1 marzo fino al 30 novembre, corrispondenti al periodo di deposizione delle uova per le Alici, dall’anno 2008 al 2013. A questo punto sono stati analizzati dati ottenuti dal Modello, scegliendo opportunamente, in base alle condizioni ambientali le aree più adatte al reclutamento, in base alle condizioni di salinità e di temperatura sperimentate dalle larve durante il tempo della simulazione e si è andato a vedere, zona per zona, quante delle uova rilasciate sono riuscite effettivamente e diventare reclute. Si è poi operato un confronto con i dati di portata del Po, per valutare se le piene improvvise avvenute durante i mesi della deposizione potessero avere influito in maniera positiva o negativa sulla quantità di uova reclutate. Infine si sono confrontati i dati di cattura reali di Alici, con i dati ottenuti dal Modello per valutare se ci fosse una corrispondenza tra l’abbondanza della cattura e l’abbondanza delle reclute, considerando che il pesce reclutato, sarà pescato circa due anni dopo. Dopo un’analisi di dati ottenuti da Modello, comparati a dati ambientali e dati reali i risultati sembrano essere positivi. Risultano più fruttuose, come aree di rilascio tutte quelle poste nel Nord Adriatico, sia nella parte orientale che occidentale. In particolare, indipendentemente dalle condizioni climatiche e dal periodo, l’area con il maggior successo di reclutamento è risultata essere la cosiddetta Area 40, situata a Nord della Penisola Istriana. Le altre aree che hanno costantemente dato risultati molto positivi sono tutte quelle a ridosso della penisola e di fronte alla Laguna di Venezia, fino alla foce del Po. Quindi il Modello sembra dare maggiore importanza alle aree occidentali e del Nord rispetto a tutte le altre, soprattutto per quanto riguarda le stagioni invernali, ma questo potrebbe essere dovuto alla natura stessa del Modello. Per quanto riguarda il reclutamento, le aree che sembrano essere più adatte, per posizione e per condizioni di temperatura e salinità risultano essere proprio quelle alla foce del Po. Mano a mano che si scende verso Sud, lungo la costa Italiana, le percentuali di reclutamento diminuiscono, però resta degna di nota, l’area del Golfo di Manfredonia, caratterizzata da temperature leggermente più elevate e da salinità più basse rispetto alle altre aree e che resta, nel Sud Adriatico, l’area con maggiore successo di reclutamento. Tra i fiumi dell’Alto Adriatico è stato analizzato in modo particolare solo il Po, perché nel modello si utilizza la sua portata in tempo reale. Le piene avvenute durante gli anni di simulazione non hanno inciso direttamente sulla quantità di uova reclutate, quanto piuttosto sulla destinazione. Sembrerebbe, da un’attenta osservazione che in corrispondenza di alcuni eventi, le uova deposte in alcune aree siano finite in aree differenti dalle solite. Purtroppo il basso numero di eventi di piena straordinari non permette di fare una buona statistica. L’anno meno adatto per il reclutamento è risultato essere il 2011, mentre il 2008 e il 2010 hanno dato discrete percentuali di reclutamento. Dal confronto con i dati di cattura, considerando i due anni di ritardo, sembrerebbe esserci una buona corrispondenza tra i dati da Modello e dati reali. L’utilizzo di Modelli matematici come sostegno ad una gestione sostenibile della pesca è possibile ma non immediato. Le variabili da prendere in considerazione sono troppe e si hanno a disposizione ancora troppi pochi anni di dati su modello per poter far una buona statistica. Tutto sommato, il modello Ichthyop sembra dare delle buone indicazioni riguardo alle condizioni generali più o meno buone per lo sviluppo e la crescita delle larve di pesce, ma i fattori che non vengono considerati, sono troppi, come ad esempio, la mortalità, i predatori (in particolare le meduse) che negli ultimi anni stanno subendo un vero e proprio boom demografico. Ichthyop considera uno stock parentale costante di anno in anno, mentre nella realtà lo stock è legato all’abbondanza della risorsa. Inoltre, per quanto riguarda i fiumi, sarebbe interessante avere dei dati in tempo reale o dei monitoraggi in corrispondenza degli eventi di piena, il parametro salinità è fondamentale, anche nel modello, per dare una stima più veritiera della crescita e del buon reclutamento delle larve. Un ulteriore risultato, non marginale in una gestione più attenta della risorsa ittica, è l’evidente importanza di alcune aree che sembrano particolarmente indicate per la deposizione delle uova. Sarebbe opportuno monitorare tali aree ed eventualmente creare politiche di gestione che siano sostenibili per tutelare le risorse ittiche.