A behavioral ecology of fishermen : hidden stories from trajectory data in the Northern Humboldt Current System

par Rocío Joo Arakawa

Thèse de doctorat en Ecosystèmes et sciences agronomiques

Sous la direction de Sophie Bertrand et de Ronan Fablet.

Le président du jury était Roger Pradel.

Le jury était composé de Sophie Bertrand, Ronan Fablet, Roger Pradel, Stéphanie Mahévas, Jan-Jaap Poos, David Nérini.

Les rapporteurs étaient Stéphanie Mahévas, Jan-Jaap Poos.


  • Résumé

    Ce travail propose une contribution originale à la compréhension du comportement spatial des pêcheurs, basée sur les paradigmes de l'écologie comportementale et de l'écologie du mouvement. En s'appuyant sur des données du 'Vessel Monitoring System', nous étudions le comportement des pêcheurs d'anchois du Pérou à des échelles différentes: (1) les modes comportementaux au sein des voyages de pêche (i.e. recherche, pêche et trajet), (2) les patrons comportementaux parmi les voyages de pêche, (3) les patrons comportementaux par saison de pêche conditionnés par des scénarios écosystémiques et (4) les patrons spatiaux des positions de modes comportementaux, que nous utilisons pour la création de cartes de probabilité de présence d'anchois. Pour la première échelle, nous comparons plusieurs modèles Markoviens (modèles de Markov et semi-Markov cachés) et discriminatifs (forêts aléatoires, machines à vecteurs de support et réseaux de neurones artificiels) pour inférer les modes comportementaux associés aux trajectoires VMS. L'utilisation d'un ensemble de données pour lesquelles les modes comportementaux sont connus (grâce aux données collectées par des observateurs embarqués), nous permet d'entraîner les modèles dans un cadre supervisé et de les valider. Les modèles de semi-Markov cachés sont les plus performants, et sont retenus pour inférer les modes comportementaux sur l'ensemble de données VMS. Pour la deuxième échelle, nous caractérisons chaque voyage de pêche par plusieurs descripteurs, y compris le temps passé dans chaque mode comportemental. En utilisant une analyse de classification hiérarchique, les patrons des voyages de pêche sont classés en groupes associés à des zones de gestion, aux segments de la flottille et aux personnalités des capitaines. Pour la troisième échelle, nous analysons comment les conditions écologiques donnent forme au comportement des pêcheurs à l'échelle d'une saison de pêche. Via des analyses de co-inertie, nous trouvons des associations significatives entre les dynamiques spatiales des pêcheurs, des anchois et de l'environnement, et nous caractérisons la réponse comportementale des pêcheurs selon des scénarios environnementaux contrastés. Pour la quatrième échelle, nous étudions si le comportement spatial des pêcheurs reflète dans une certaine mesure la répartition spatiale de l'anchois. Nous construisons un indicateur de la présence d'anchois à l'aide des modes comportementaux géo-référencés inférés à partir des données VMS. Ce travail propose enfin une vision plus large du comportement de pêcheurs: les pêcheurs ne sont pas seulement des agents économiques, ils sont aussi des fourrageurs, conditionnés par la variabilité dans l'écosystème. Pour conclure, nous discutons de la façon dont ces résultats peuvent avoir de l'importance pour la gestion de la pêche, des analyses de comportement collectif et des modèles end-to-end.

  • Titre traduit

    Une écologie du comportement des pêcheurs : histoires cachées à partir des données de trajectoires dans le système de Courant de Humboldt


  • Résumé

    This work proposes an original contribution to the understanding of fishermen spatial behavior, based on the behavioral ecology and movement ecology paradigms. Through the analysis of Vessel Monitoring System (VMS) data, we characterized the spatial behavior of Peruvian anchovy fishermen at different scales: (1) the behavioral modes within fishing trips (i.e., searching, fishing and cruising); (2) the behavioral patterns among fishing trips; (3) the behavioral patterns by fishing season conditioned by ecosystem scenarios; and (4) the computation of maps of anchovy presence proxy from the spatial patterns of behavioral mode positions. At the first scale considered, we compared several Markovian (hidden Markov and semi-Markov models) and discriminative models (random forests, support vector machines and artificial neural networks) for inferring the behavioral modes associated with VMS tracks. The models were trained under a supervised setting and validated using tracks for which behavioral modes were known (from on-board observers records). Hidden semi-Markov models performed better, and were retained for inferring the behavioral modes on the entire VMS dataset. At the second scale considered, each fishing trip was characterized by several features, including the time spent within each behavioral mode. Using a clustering analysis, fishing trip patterns were classified into groups associated to management zones, fleet segments and skippers' personalities. At the third scale considered, we analyzed how ecological conditions shaped fishermen behavior. By means of co-inertia analyses, we found significant associations between fishermen, anchovy and environmental spatial dynamics, and fishermen behavioral responses were characterized according to contrasted environmental scenarios. At the fourth scale considered, we investigated whether the spatial behavior of fishermen reflected to some extent the spatial distribution of anchovy. Finally, this work provides a wider view of fishermen behavior: fishermen are not only economic agents, but they are also foragers, constrained by ecosystem variability. To conclude, we discuss how these findings may be of importance for fisheries management, collective behavior analyses and end-to-end models.


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