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Combined Spatial-Temporal Models and Decadal Climate Predictions for Tuna Fisheries

Descrizione del progetto

Un nuovo approccio per la previsione delle catture di tonno

Il tonno, che costituisce il 10% delle catture marine globali e sostiene numerosi posti di lavoro, si trova ad affrontare sfide dovute alla pesca eccessiva e ai cambiamenti climatici. Il progetto CST-TUNA, finanziato dal programma di azioni Marie Skłodowska-Curie, affronterà questi problemi utilizzando modelli spaziali bayesiani, in particolare quello noto come INLA (integrated nested Laplace approximation, letteralmente approssimazione integrata nidificata di Laplace). Il progetto, che prevede la dinamica delle catture e dei prezzi del tonno tenendo conto di vari fattori ambientali, incorporerà anche le previsioni del modello di previsione climatica norvegese al fine di fornire previsioni accurate sulle catture di tonno e sulle fluttuazioni dei relativi prezzi nel prossimo decennio. Inoltre, CST-TUNA svilupperà un’applicazione web per fornire approfondimenti scientifici, fornendo risultati che faranno progredire la nostra comprensione della pesca del tonno e delle vulnerabilità climatiche, rafforzeranno gli sforzi di sostenibilità, potenzieranno le comunità costiere e si allineeranno agli obiettivi di sviluppo sostenibile delle Nazioni Unite.

Obiettivo

Tuna, a cornerstone of global fisheries, representing 10% of marine catches and sustaining numerous jobs, confronts pressing challenges from overfishing and climate change. To address these issues comprehensively, our proposal outlines a three-fold strategy: 1 - Advanced Spatial Modeling: We will employ Bayesian spatial models, specifically INLA (Integrated Nested Laplace Approximation), to predict tuna catch and price dynamics while considering vital environmental factors. This approach will unveil intricate relationships between catch, prices, and environmental variables, providing a deeper understanding of the complex interplay; 2 - Climate-Based Predictions: Building upon the insights gained from our spatial models, we will integrate predictions from the Norwegian Climate Prediction Model (NorCPM). This integration will allow us to provide skillful forecasts for tuna catch and price fluctuations over the next decade. These forecasts are invaluable for anticipating and responding to dynamic changes in the tuna industry, enhancing its resilience; 3 - User-Friendly Web Application: In collaboration with experts from ICES (International Council for the Exploration of the Sea) and the Norwegian IMR (Institute of Marine Research), we will develop a user-friendly web application. By developing this tool, we aim to make our scientific insights accessible to a wide audience, including researchers, managers, and policymakers. This project not only enhances our understanding of tuna fisheries and climate vulnerabilities but also empowers coastal communities, supports sustainability, and aligns with the Sustainable Development Goals. Our commitment to open-science practices ensures lasting impact through readily available project code and results.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

Parole chiave

Programma(i)

Argomento(i)

Meccanismo di finanziamento

HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo schema di finanziamento

Invito a presentare proposte

(si apre in una nuova finestra) HORIZON-MSCA-2023-PF-01

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Coordinatore

UNIVERSITETET I BERGEN
Contributo netto dell'UE
€ 226 751,04
Indirizzo
MUSEPLASSEN 1
5020 Bergen
Norvegia
Regione
Norge Vestlandet Vestland
Tipo di attività
Higher or Secondary Education Establishments
Collegamenti
Costo totale
Nessun dato