8ème Forum Halieumétrique 19/21 juin 2007 La Rochelle

Technical University of DenmarkDanish Institute for Fisheries Research

8ème Forum Halieumétrique 19/21 juin 2007La Rochelle

L’utilisation de FLR dans les évaluations des scénarios de

gestion : un choix irréversible ? ;-)Katell Hamon, Clara Ulrich – simples utilisatrices!


Évaluation de scénarios de gestion – Pourquoi?

• Echec de la gestion Européenne actuelle

– Diminution des stocks objectifs non atteints

– gestion à court terme, monospécifique

– Crise de crédibilité scientifique

• Majorité des stocks Européens gérés par quotas

– F réel ≠ F cible

– Retard 2 ans

– Interactions techniques

• Système de gestion complexe CIEM, STECF, Commission, nombreuses sources d’incertitudes dans le système.

• Alternative aux projections traditionnelles MSE


Stock

Modèle opératoire=

“en mer”

Evaluation

Gestion

?

?

??

?Procédure de gestion

=“à terre”

Flottilles

Application


Modèles vs boite à outils

• Jusqu’à présent : développement de nombreux modèles plus ou moins génériques

– Utilisateur ≠ développeur

– Développés pour un certain type d’approche

– Interface utilisateur et/ou rapidité de calcul plutôt que transparence du code

– Modèles faciles à utiliser pour gestionnaires MAIS en pratique toujours utilisés par les scientifiques

• Boite à outils FLR : langage commun plutôt que modèle

– Utilisateur = Développeur (du modèle / des outils)

– Open Source. Accès, transparence, contrôle, échange

– Utilisation des outils statistiques (paramétrage) et graphiques de R

– équilibre entre facilité d’utilisation et flexibilité


Les lego FLR

PROCEDURE DE GESTIONEvalue l’état du stock et applique des options de

gestion dépendantes de l’état perçu du(es) stock(s) exploité(s)

Etape décisionnelle

Points de référence

Biologiques (e.g. MSY)

FLBRP

Procédure de gestion

FLHCR

MODELE OPERATOIRE

Représente le “vrai” système par rapport auquel les performances

vont être mesurées

Dynamique des flottilles

FLFleet

CONDITIONNEMENT DU MODELE

CONDITIONS INITIALES

IMPLEMENTATION MODEL

FLEcon

Procédure d’évaluation

Hypothèses d’évaluation

Informationauxiliaire

(e.g. tuning indices)

FLIndices

Stock perçu

FLStock

Evaluation de stock (e.g.

VPA)

FLAssess

Population biology

Dynamiques du stock

FLBiol

Mécanismes du stock

e.g. Recrutement

FLSR

RESUME STATISTIQUE

Utilisé pour évaluer les

performance des procédures de

gestion par rapport aux

objectifs.

MODELE D’ERREUR D’

OBSERVATION Génère des

données de flottilles et de stock.

FLOE

Kell et al, 2007


Cas d’étude gadidés de Mer du Nord - Présentation

• Pêcheries mixtes, multispécifique: 2 espèces, morue et églefin

• 11 flottilles (5 pays) + 1 flottille (NN) / 49 métiers

• Modèle Opératoire: – Estimation du recrutement par modèle SR

– Effort des flottilles estimé à max ou min de l’effort espèce

– Model économique d’entrée/sortie des navires

• Procédure de Gestion:– Evaluation de stock basée par XSA

– Règles de contrôle de l’exploitation (HCR): basé sur les accords UE-Norvège

• Prise en compte de l’incertitude– Erreur de mesures: CPUE de flottilles de tuning

– Erreur de process : recrutement

– Erreur d’estimation : utilisation de XSA pour estimer N et F

– Erreur dans l’application:

• Régulation par quota (HCR)

• Arrêt de la pêche au premier/dernier quota atteintBasé sur les définitions de Rosenberg et Restrepo, 1994


Cas d’étude gadidés de Mer du Nord - Résultats

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

0e+0

02e

+05

4e+0

5

Blim

Bpa

cod ssb

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

0e+0

04e

+05

cod rec

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

Fmsy

Fpa

cod fbar

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

020

000

4000

0

cod catch

OM with min effort rule; MP with HCR

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

0e+0

04e

+05

Blim

Bpa

had ssb

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

0e+0

03e

+07

6e+0

7

had rec

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

Fmsy

Fpa

had fbar

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

040

000

8000

0

had catch

OM with min effort rule; MP with HCR

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

050

000

1500

00

Blim

Bpa

cod ssb

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

0e+0

02e

+05

4e+0

5

cod rec

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

Fmsy

Fpa

cod fbar

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

040

000

1000

00

cod catch

OM with max effort rule; MP with HCR

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

0e+0

02e

+05

4e+0

5

Blim

Bpa

had ssb

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

0e+0

03e

+07

6e+0

7

had rec

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

Fmsy

Fpa

had fbar

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

040

000

1000

00

had catch

OM with max effort rule; MP with HCR

Résultats du scénario de gestion EU avec 2 scenarios d’application: arrêt au premier (droite) ou au dernier (gauche) quota atteint.

Stock réel en noir, stock perçu en vert


Avantages vs inconvénients

•Open Source: accès libre, transparence, échanges•Boite à outils: Adaptabilité, flexibilité, diversité•Large utilisation : WG, projets européens, STECF•Interactivité avec les acteurs, centre de discussion: hypothèses / sortie•Utilisateur = Développeur

•Open source: jamais stable, dépendant de R•Besoin d’apprendre le langage ”steep learning curve”•Lenteur de R /FLR

•Pas un modèle!! Temps de développement d’1 MSE

•Utilisateur = Développeur


En savoir plus sur FLR :

Wiki:

http://flr-project.org/doku.php

Papier:

Kell, L. T., Mosqueira, I., Grosjean, P., Fromentin, J-M., Garcia, D., Hillary, R., Jardim, E., Mardle, S., Pastoors, M. A., Poos, J. J., Scott, F., and Scott, R. D. 2007. FLR: an open-source framework for the evaluation and development of management strategies. – ICES Journal of Marine Science, 64: 640–646.

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