Distribuição de frequência Histograma do conjunto de dados de velocidade Distribuição de frequência da embarcação nº 1 no período de 01/03/2008 até onde as colunas representam a frequência absoluta e a linha a frequência acumulada.
INTRODUÇÃO
- Apresentação
- Objetivos do Trabalho
- Objetivo Geral
- Objetivos Específicos
- Escopo do Trabalho
- Motivação
- Estrutura do Trabalho
Propor e implementar uma ferramenta de identificação de cruzeiros de pesca e análise geoespacial para o Programa Nacional de Rastreamento de Embarcações Pesqueiras (PREPS) para gerar mapas de densidade dinâmica de registros de pesca para o ambiente web. Modelar conceitualmente uma ferramenta de identificação de cruzeiros de pesca e análise geoespacial para o Programa Nacional de Rastreamento de Embarcações Pesqueiras (PREPS) de acordo com padrões definidos;
REVISÃO BIBLIOGRÁFICA
Pesca
- Gestão Pesqueira
- Estatística Pesqueira
- Programa Nacional de Rastreamento de Embarcações Pesqueiras por Satélite9
O Programa Nacional de Rastreamento de Embarcações Pesqueiras por Satélite (PREPS) foi criado através da criação de um grupo de trabalho técnico interministerial (GTTI ad hoc para rastreamento) coordenado pelo MPA (antigo SEAP/PR) e integrado pelo IBAMA/MMA e pela Marinha do Brasil . O Fishing Vessel Tracking System (RASTRO) é um sistema de informação baseado em tecnologias de código aberto e WebGIS para monitoramento da pesca no Brasil.
Informação Geográfica
- Dados Geoespaciais
- Sistemas de Informação Geográficas
- WebGIS
- Vessel Monitoring System - VMS
- Rastreamento Satelital
- Análise Geoespacial
Recentemente, a utilização deste sistema para estudo e monitoramento da fauna tornou-se uma ferramenta essencial em ambientes de difícil acesso ou em estudos onde a presença humana é indesejável (MANTOVANI, SANTOS et al., 2003). Exemplos de aplicações incluem a influência de medidas de gestão pesqueira na proporção do gênero albatrozes - Diomedea exulans (PRINCE, WOOD et al., 1992), rotas de migração de tartarugas (MORTIMER e CARR, 1987; LUSCHI, PAPI et al., 1996) ; PAPI, LUSCHI et al., 1997) e baleias jubarte no Oceano Atlântico Sul – Megaptera novaeanglia (ZERBINI, ANDRIOLO et al., 2006), a análise dos hábitos alimentares de colônias de aves limícolas na África do Sul (GRÉMILLET, DELL'OMO) et al., 2004), e as áreas de busca de leões marinhos – Artochephagus gazella (BONADONNA, LEA et al., 2000) e pinguins de Magalhães – Spheniscus magelklanicus (PÜTZ, INGHAM et al., 2000) e desova de atum no Atlântico Norte . (LUTCAVAGE, BRILL et al., 1999), entre outros. Cada vez mais estudos sobre os diversos aspectos da pesca comercial têm sido desenvolvidos utilizando o rastreamento por satélite (Vessel Monitoring System - VMS), que tem se mostrado eficaz como ferramenta no controle e monitoramento das pescarias demersais, tais como: pesca de arrasto de árvores - arrasto de macaco (Placopecten magellanicus) no leste do Canadá (MATTHEWS, 1999), arrasto demersal multiespecífico em Pilbara, nordeste da Austrália (JOLL, CASEY et al., 1999) e arrasto duplo de camarão no Golfo do México (MEJIAS, 1999).
Outras aplicações importantes do VMS são a avaliação da microdistribuição do esforço pesqueiro no Mar do Norte e seu impacto nos organismos bentônicos (RIJNSDORP, BUYS et al., 1996) e a calibração de imagens de satélite para identificar o movimento dos navios (KOURTI, SHEPHERD e outros, 2005). Outros que beneficiam da utilização de dados VMS são os modelos de esgotamento utilizados na avaliação da abundância do stock, que fornecem informações fiáveis sobre o esforço, taxas de remoção, intensidade de pesca e esgotamento populacional no stock de vieiras Georges Banks (GEDAMKE, DUPAUL et al., 2005). e no leste da Austrália (GEDAMKE, DUPAUL et al., 2004; DENG, DICHMONT et al., 2005). Na mesma década, a pesca de arrasto no Brasil sofreu uma mudança nas características das atividades tradicionais e uma diversificação dos objetivos da pesca, diretamente relacionada ao grande número de embarcações, à exploração extensiva e à falta de recursos na plataforma continental (PEREZ, WARHLICH et al ., 2002).
Estudos revelaram recursos de potencial modesto e incerteza quanto à viabilidade de tecnologias de pesca adequadas e mercados consumidores incertos, tais como: tubarão (Galeorhinus galeus), lula argentina (Illex argentinus), garoupa de profundidade (Zenopsis conchifer) e garoupa comum (Polyprion americanus) (HAIMOVICI, MARTINS et al., 2007). Tais medidas forneceram subsídios para a avaliação dos estoques e da pesca, que serviram de referência para o planejamento da pesca de caranguejos de profundidade (Chaceon notialis) e sapos (Lophius gatrophisus) (PEREZ, PEZZUTO, ANDRADE et al., 2002; SEAP, 2005 ;SEAP/IBAMA, 2005).
MATERIAL E MÉTODOS
Fonte de Dados
SIT_EMBARCACAO Indica o status da embarcação: (C) Cadastrada, (A) Ativa, (T) Desativada Temporariamente, (I) Suspensa Permanentemente, (S) Suspensa e (D) Desativada. TIP_BOARD Indica se a embarcação é destinada à pesca (P) ou à realização de testes (T). MAX_SPEED_VAL Velocidade máxima em nós.
Modelo Conceitual
- Tratamento preliminar de dados
- Análise de Cruzeiros
- Estatística
- Análise Geoespacial
- Dependência e Evolução
Em relação às modalidades, espécies-alvo e áreas de atuação, é possível avaliar a distribuição de frequência, estimativa de densidade de núcleos e participação percentual de registros em função da velocidade. A distribuição de frequência do conjunto de dados de velocidade (azul) representa a frequência absoluta (número de elementos relativos ao eixo Y) contida em um determinado intervalo de classe (eixo X), e a linha (cinza) representa a frequência acumulada.
O uso da Estimativa de Densidade do Kernel (EDK) para eventos pontuais tornou-se um dos métodos matemáticos mais populares nos últimos 25 anos. A partir de K pode-se construir a estimativa de densidade do kernel (EDK) em um determinado ponto x pela expressão. O EDK também pode ser aplicado em relação ao posicionamento de registros de pesca em busca de áreas com maior densidade de pontos.
Também é possível gerar mapas via Kernel Density Estimation, que utiliza apenas dados identificados como pesca, rastreando assim as áreas com maior densidade de pesca. A partir deste conjunto de dados é possível gerar gráficos percentuais de participação e mapas dinâmicos de fluxo e densidade pesqueira.
Protótipo
- Tecnologias Adotadas
- Desenvolvimento em camadas
- Implementação
Um sistema de gerenciamento de banco de dados (SGBD) é um recurso de software que consiste em utilitários e programas destinados a gerenciar um sistema de banco de dados. Na prática, o uso de um SGBD tornou a administração do banco de dados mais segura, pois toda a comunicação com a aplicação é analisada e processada antes de ser executada. Este fato faz com que o uso de arquivos de texto como banco de dados se torne cada vez menos frequente (KROENKE, 1999).
PostgreSQL é um sistema de gerenciamento de banco de dados relacional (SGBD), usado para organizar e armazenar grandes quantidades de dados e é o mais amplamente adotado. A necessidade de armazenar grandes quantidades de dados em SIG exigiu o uso de sistemas de gerenciamento de banco de dados que pudessem armazenar dados espaciais e atributos não espaciais associados ao objeto. PostGIS5 é uma extensão gratuita do sistema de banco de dados objeto-relacional PostgreSQL, desenvolvido pela Refractions Research Inc., empresa especializada em integração de dados e desenvolvimento de software customizado (REFRACTIONS, 2010).
Em um banco de dados simples, seria necessário criar uma função de pontos representando os centróides para então calcular o buffer e fazer a interseção. As principais vantagens do Symfony são: fácil instalação e configuração em diversas plataformas (Unix e Windows), mecanismo de banco de dados independente, compatibilidade com diversas bibliotecas, simplicidade e flexibilidade no desenvolvimento. GDAL é uma biblioteca para copiar e processar dados geográficos por meio da leitura e gravação de arquivos de imagens raster.
A camada visual desenvolvida no Flex 3.0 representa a interface de usuário da aplicação e é responsável por executar tarefas e visualizar dados.
RESULTADOS e DISCUSSÃO
Estimativa de Densidade de Kernel
- Implementação
- Validação
O próximo passo foi calcular a diferença entre o desvio padrão da densidade entre os pixels das duas imagens utilizando a ferramenta Cell Statistics, que também está presente no GIS. Comparação gráfica entre a estimativa de densidade do kernel programada para o algoritmo (a) e a do software ArcGIS (b), variando de 0 a 747.115. Nas mesmas condições do experimento anterior, a imagem gerada revelou valores de densidade de 0 a 742.986, que, comparados à função Quartic previamente implementada no algoritmo, representaram um desvio padrão variando de 0 a 30.935 na densidade de registros.
Aplicação Prática
- Uma Embarcação
- Embarcações do PREPS
- Limitações do Modelo
O resultado visual desta identificação é a Figura 4.5, onde a curva (preta) representa a variação da velocidade em função do tempo e as colunas (azul) representam registros identificados como cruzeiro. O resultado foi um mapa (Figura 4.6) no qual o comportamento da embarcação depende do espaço, com os registros dos peixes sendo pontos (verde), os dados de ancoragem sendo triângulos (azul) e os dados de deslocamento sendo losangos (branco). Localização dos trechos de cruzeiro identificados pelo modelo entre 1/03/2008 e onde os pontos (verdes) representam a pesca, os losangos (brancos) o deslocamento e os triângulos (azuis) a ancoragem.
Participação percentual dos registros tratados em relação às espécies-alvo, com destaque para: peixes diversos não controlados (17,5%), fauna acompanhante (16,1%), camarão rosa (12,5%), em que espécies com menor participação até 1% incluídas no a categoria Outros. Bottom Drag (33,6%) e Rede de Espera (21,3%), em que as modalidades com share inferior a 1% estão incluídas na categoria Outros. Águas Internacionais (41,9%), Sul/Sudeste (39,5%) e Norte/Nordeste (13,7%), nas quais estão incluídas na categoria Outras regiões com participação inferior a 1%.
A percentagem de dados identificados refere-se aos períodos de navegação, em que os períodos de navegação e portuário representaram aproximadamente 74,29 e 25,71% respetivamente. A percentagem de dados identificados diz respeito às fases de cruzeiro, em que as fases de fundeio, pesca e deslocamento representaram aproximadamente 2,5% respetivamente.
Implicações Técnicas
Modalidades em que a velocidade não é fator decisivo para o seu comportamento ou com características únicas que requerem estudo aprofundado e implementação de algoritmo especial; Contudo, as aplicações disponíveis para a web estão expostas principalmente a questões de segurança, tanto da plataforma de desenvolvimento como da própria aplicação, bem como a problemas relacionados com o tráfego de dados. Uma forma de reduzir esse problema é desenvolver aplicações que requeiram o mínimo possível de processamento e tráfego de informações.
Uma das alternativas encontradas foi a utilização da Linguagem Flex, que possibilita realizar parte do processamento na própria máquina do usuário, o que reduz significativamente o uso de recursos do servidor e o tráfego de dados. Para testar as principais funcionalidades do protótipo em termos de volume e tempo de resposta, foi necessário instalar a ferramenta Apache JMeter13 diretamente no servidor web e definir o cenário para cálculos de volume e tempo de dados. Listar Taxas (Distribuição de Frequência), Identificar Registros (Etapas e Períodos do Cruzeiro), Salvar Registros Identificados (Períodos do Cruzeiro) e Visualização (WebGIS) foram consideradas as operações com maior volume e tempo de dados.
Para minimizar esse problema, é feita apenas uma solicitação por navio e período de tempo, e essa quantidade de dados é armazenada no cache do navegador do cliente (usuário). Ou seja, a menos que o usuário queira fazer uma nova solicitação ou selecionar uma nova embarcação e/ou período de tempo, não haverá tráfego de dados ou novo processamento.
CONCLUSÕES
Conclusões sobre os objetivos
Recomendações para trabalhos futuros
A clear spatial analysis of open ocean decoys to assess gear efficiency in the dredging fishery for the sea scallop Placopecten magellanicus. Long-distance migration and post-relocation housing in the green turtle Chelonia mydas: a satellite tracking study. From logs to laptops; Benefits arising from a management crisis on the Canadian East Coast, the offshore scallop fishery and the introduction of fleet monitoring.
Satellite tracking of experiments on the navigational ability and migration behavior of the turtle Caretta caretta. Quantal properties of spontaneous EPSCs in neurons of the guinea pig dorsal lateral geniculate nucleus. Satellite tracking of winter migration of Magellanic penguins Spheniscus mangellanicus breeding in the Falkland Islands.
Anais da sexta Conferência Internacional SIAM sobre Mineração de Dados [SI], p. Prospecção pesqueira de espécies demersais com palangres na zona econômica exclusiva do Sudeste e Sul do Brasil. Distribuição em microescala dos esforços de pesca de arrasto em árvores no sul do Mar do Norte entre 1993 e 1996 em relação à frequência da pesca de arrasto no fundo do mar e ao impacto nos organismos bentónicos.
