Fiskeriforvaltning med 'open source'

Hvert år mødes fiskeribiologer fra hele Europa og Nordamerika via Det Internationale Havundersøgelsesråd, ICES, for at bestemme fiskebestandenes tilstand og udforme den biologiske rådgivning for det kommende år. Det er på baggrund af blandt andet ICES’ rådgivning, at EU forhandler og fastsætter kvoter og andre regler for de forskellige landes fiskeri.

Fisk i havet er af natur svære at tælle, så statistiske modeller er afgørende for bestandsvurderingerne. Og samtidig er processerne, der bestemmer udviklingen i bestandene, dynamiske, blandt andet fordi fisk spiser fisk, og fordi fiskerne hele tiden udvikler deres fiskeri og redskaber. Så statistikere inden for fiskeriforvaltning arbejder i et udfordrende felt af ikke-lineære sammenhænge, spredte data og mange parametre. Samtidig kan konsekvenserne af modelleringerne blive store for både fiskere og fremtidens fiskebestande, når kvoterne efterfølgende bliver fastlagt.

Når fiskeribiologerne hvert år mødes på tværs af landegrænser i ICES for at afgøre, hvor stort et fiskeri på sild eller torsk, Nordsøen kan tåle, er det en danskudviklet model lavet af to forskere på DTU Aqua, som man bruger. Det er seniorforsker Anders Nielsen og postdoc Casper W. Berg, der står bag modellen, som har fået navnet SAM (State-space Assessment Model). Den bruges i dag til at estimere udviklingen i mindst ti af de økonomisk vigtigste fiskerier i Europa.

At én model på få år har opnået så bred anvendelse og gennemslagskraft er ikke en selvfølge. Hver fiskebestand følges i ICES af en særskilt arbejdsgruppe af internationale eksperter. Og det er hver af de grupper, der via detaljerede diskussioner, beregninger og argumenter afgør, hvilke beregninger og antagelser de vil foretage deres vurderinger på baggrund af, og der skal meget til, for at en helt ny model bliver lukket ind.

Gennemskuelige processer

Den helt store forskel mellem SAM og tidligere modeller består i, at alle helt med ’open source’ ned i mindste detalje kan se, hvordan man kommer frem til et estimat på en fiskebestand, fordi alle data og de parametre, man måler på, er transparente.

"Oprindeligt lavede vi programmet, så fiskere kunne gå ind og indtaste data og se, hvordan man når frem til en bestandsvurdering," siger den ene af forskerne bag modellen, Anders Nielsen.

Den gennemsigtighed har vist sig at være en kæmpe fordel også for forskerne selv, fortæller postdoc Casper W. Berg, der har udviklet modellen sammen med Anders Nielsen.

"Man kan spole alle resultater tilbage og se, hvilke data man bruger, for at nå frem til et resultat. Derfor bliver det lettere at peer reviewe hinandens arbejde og stille spørgsmål ved de parametre, der bliver brugt. Det øger transparensen og er med til at kvalitetssikre vurderingerne," siger Casper W. Berg.

Modellen er webbaseret, så man kan taste data ind i en brugerflade på internettet. Hele processen er åben, og alle har mulighed for at se og teste mellemregningerne og de tal, der bruges til at komme frem til et resultat. Og det er helt unikt, fortæller Jean-Jacques Maguire, der netop er afgået som formand for ICES’ rådgivende komité:

"Det er ekstremt vigtigt med gennemskuelighed i processen, når vi fastsætter anbefalinger for fiskeri, og SAM gør det muligt at åbne processen op for alle. Det sikrer en mere valid og dokumenteret fastsættelse af bestandene," siger Jean-Jacques Maguire.

Tilfredse fiskere

Programmet er et såkaldt open source-softwareprogram, og det kræver ikke en særlig licens at bruge. Og netop brugervenligheden er en af de store styrker ved modellen, hvis man spørger José De Oliveira fra The Centre for Environment, Fisheries and Aquaculture Science, som er den engelske myndighed, der arbejder med fiskeri i Storbritannien.

"Tidligere udregningsmodeller har været komplicerede at bruge og implementere, og SAM er en stor forbedring på det punkt. Fordi estimaterne er af bedre kvalitet, er de også mere stabile end med hidtidige modeller. Det er fiskerne meget tilfredse med, da de bedre kan planlægge deres fiskeri," siger José De Oliveira.

En lignende melding kommer fra Danmarks Fiskeriforening, hvor chefkonsulent og biolog Michael Andersen understreger, at SAM giver mere stabile vurderinger end de tidligere modeller.

"Der er mange fordele ved modellen, og selv om den lige som alle andre modeller er afhængig af de data, man putter i den, giver den ikke pludselig store udsving i vurderinger fra det ene år til det andet. Det er også sådan, vi opfatter naturen ude i fiskerbådene," siger han.

Fiskeriet driver udviklingen

SAM er udviklet til fiskerianalyser, men når Anders Nielsen bliver inviteret ud i verden for at undervise i de statistiske metoder, der ligger til grund, tiltrækker kurserne mange andre, end dem der arbejder med fisk. Og at det er havforskningen, der inspirerer f.eks. fugleforskere og andre landkrabber, er Anders Nielsen ikke overrasket over:

"Fiskeriforskning er et af de områder, der er med til at drive udviklingen inden for statistisk modellering generelt. Det skyldes, at de statistiske modeller, som vi arbejder med inden for bestandsvurdering for fisk, er ret unikke, fordi de har så mange modelparametre – hundredvis, nogle gange tusinder, hvilket er rigtig mange i forhold til fleste grene af anvendt statistik. Det har betydet, at de statistiske værktøjer, der er velegnede til at håndtere store modeller, i vid udstrækning er udviklet inden for fiskerimodellering".

Artiklen er skrevet i samarbejde med Christian Blomgreen og har været bragt i DYNAMO nr. 36.