p Os pescadores não têm como separar os peixes que pescam quando lançam as redes no mar. Espécies protegidas e peixes sem valor de mercado - o tubarão-martelo, por exemplo - acabar preso e morrer sem motivo. Na tentativa de minimizar essa pesca acidental, estatísticos da Universidade de Genebra (UNIGE, Suíça), Dalhousie University (Halifax, Canadá) e a Australian National University (Canberra) desenvolveram um novo método estatístico para prever capturas acessórias com mais precisão no futuro. A tecnica, que é explicado na íntegra no jornal Anais de Estatística Aplicada , também pode ser aplicado a outros campos de pesquisa, incluindo economia da saúde, medicina e ciências da educação. p Quando os pescadores partem em suas expedições no mar, as espécies protegidas são apanhadas acidentalmente nas redes junto com os peixes destinados à venda. Os biólogos estão coletando conjuntos de dados sobre o número de peixes e números de conservação das espécies para que possam estudar o volume da pesca incidental e seu impacto na fauna marinha. A estrutura desses dados, conhecido como "aninhado", é complexo porque integra uma grande quantidade de informações técnicas, como o número de expedições ou o tipo de barcos usados. Os dados também registram a quantidade de peixes protegidos capturados nas redes em cada pescaria. Contudo, algumas espécies - o tubarão-martelo é um desses casos - geralmente não são capturadas, dificultando o estabelecimento de modelos que incluam o número de capturas nulas para cada espécie. "Até agora, não houve nenhum método estatístico geral que combine uma estrutura de dados aninhada com uma grande quantidade de zeros nas observações ", explica Eva Cantoni, professor do Centro de Pesquisa de Estatística da Escola de Economia e Gestão de Genebra da UNIGE (GSEM). "Portanto, essa lacuna precisava ser preenchida, o que fizemos estabelecendo um modelo muito geral e flexível, chamado de modelo de obstáculos de efeitos aleatórios. "

p A complexidade da generalidade

p Os estatísticos desenvolveram um novo método com o objetivo final de introduzir a pesca gerenciada e reduzir a captura acidental. "Tivemos que levar em consideração uma série de dinâmicas, "continua Cantoni." O objetivo não era apenas analisar as mudanças no número de capturas ao longo do tempo, mas também estudar as diferentes estações do ano e o clima, ao mesmo tempo levando em consideração as condições técnicas:a profundidade das redes, as estações (como já mencionei), o tipo de ganchos usados, se bastões de luz foram usados ​​ou não, e o tipo de embarcação. "Com base nesses dados, os pesquisadores identificaram as condições facilmente influenciáveis ​​(como a profundidade dos anzóis) que reduziriam o volume de espécies não comercializáveis ​​que são capturadas.

p Os estatísticos então criaram uma nova metodologia que combinava modelos mais antigos especializados em estruturas aninhadas ou gerenciamento zero. "A dificuldade estava em reunir esses dois aspectos e, ao mesmo tempo, garantir que o modelo fosse o mais geral possível para que pudesse se adaptar a muitas situações, "diz Joanna Mills Flemming, do Departamento de Matemática e Estatística da Dalhousie University. Quanto mais geral for um modelo, mais complexo é o processamento. Técnicas de simulação modernas foram usadas para estimar os parâmetros do modelo (relacionados, por exemplo, profundidade dos ganchos) e sua variabilidade. Os autores demonstraram teoremas que determinam e quantificam as margens de erro do modelo e suas previsões. Prevenir as capturas acidentais e apoiar a política ambiental. Essa modelagem significa que agora é possível estimar as capturas acessórias potenciais para uma expedição de pesca. "Quando os pescadores nos fornecem os dados da viagem, podemos prever a captura acidental de tubarões-martelo, por exemplo, com mais precisão, "afirma Cantoni." O método pode ser usado para apoiar as políticas ambientais, proibindo a pesca em certa profundidade em uma determinada época do ano, uma vez que envolveria muitas capturas acessórias, "acrescenta Alan Welsh da Australian National University.

p O modelo preenche uma lacuna estatística:anteriormente, não havia nenhum modelo geral capaz de fatorar simultaneamente em estruturas de dados complexas e aninhadas e um grande número de observações igual a zero. Hoje, o novo modelo não serve apenas à pesca comercial:também pode ser usado em outras áreas com estrutura de dados complexa, incluindo economia da saúde, medicina e ciências da educação.