Bioeconomic modeling fo tuna fisheries : implementation of high seas marine areas to Indian Ocean

• Auteur / Autrice : Jeanne Marie Rose Fortilus
• Direction : Patrice Guillotreau, Christian Mullon
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences économiques
• Date : Soutenance en 2012
• Etablissement(s) : Nantes
• Ecole(s) doctorale(s) : Ecole doctorale Droit, Economie-Gestion, Sociétés, Territoires (Nantes)

Mots clés

Mots clés contrôlés

Parcs marins

Modèles mathématiques

Indien, Océan

Pêches -- Gestion

Résumé

En introduction de la thèse, j'expose tout d'abord les enjeux biologiques et économiques de la gestion des pêcheries, puis la problématique des aires marines protégées (AMPs), notamment en haute mer. Dans une seconde partie, la description de la structure en réseau du système bioéconomique a été réalisée: des stocks jusqu'aux di#érents marchés. Je présente ensuite comment la prise en compte de cette structure m'a permis d'homogénéiser les données de captures issues de la base de données Sardara et celles de commerce issues de la base de données Fishstat. Je propose alors une analyse succincte des données homogénéisées. Dans la dernière partie de la thèse, je développe un modèle bioéconomique de l'ensemble de la filière. Ce modèle est basé sur la notion d'équilibre de réseau lequel est reconnu comme de grande taille puis qu'il implique environ 1000 liens biologiques ou économiques. Les algorithmes que j'utilise pour le calcul de l'équilibre du réseau tout en itérant le principe sur plusieurs années sont fournis en annexe. Enfin, je montre que ce travail est capable de développer et d'analyser différents scénarii, de la mise en place d'AMPs au large, entre autres, dont les résultats sont analysés avant de conclure.

In this current work, to introduce, the biological and economic stakes in the fishery management have been outlined, then the marines protected areas (MPAs) issues notably in high seas has been presented. In its second part, the network structure of the bioeconomic system, from tuna stocks to markets, has been illustrated. It shows how to homogenize catch data extracted from Sardara database and markets data from Fishstat database taking into account the network structure drawn. A detailed analysis of data already homogenized is hence suggested. In the last part, a bioeconomic model of the global chain is implemented. This model is based on the network equilibrium concept. The network considered is described as large scale because it includes about 1000 biological and economic links. The algorithms used to compute the network equilibrium are provided in appendix and the iterative process are made for several years. Indeed, this work is designed to develop and analyze di#erent scenarios including the implementation of MPAs. Results of scenarios tested are then presented before concluding.