Sviluppo di un modello socio-economico di reti trofiche marine

Abstract

La presente tesi tratta lo sviluppo di un algoritmo per la gestione delle risorse marine nel Mar Mediterraneo. L’area di studio scelta è l’Area Marina Protetta (AMP) di Tavolara-Punta Coda Cavallo e le aree limitrofe dove è permessa e regolamentata la piccola pesca artigianale. Al fine di ottimizzare la sostenibilità e la redditività di tale attività è stato sviluppato nella tesi un algoritmo di ottimizzazione multi-obiettivo che sia in grado di generare il Fronte di Pareto che descrive il trade-off ottimale tra la massimizzazione dei profitti e la conservazione della biomassa al di sopra dei limiti di sicurezza ecologica. L’algoritmo di ottimizzazione utilizza al suo interno un modello bio-economico che integra il software di modellazione ecologica Ecopath with Ecosim (EwE) con i dati commerciali ed economici della flotta locale. Il modello biologico ha permesso di simulare le interazioni di una complessa rete trofica composta da 39 gruppi, di cui 29 rappresentano diverse specie di pesci e gli altri 10 rappresentano componenti trofici come zooplancton, decompositori e detrito, prevedendo l’evoluzione temporale della biomassa sotto differenti scenari di sforzo di pesca. Successivamente, l’analisi economica ha quantificato i ricavi e i costi operativi, traducendo le catture simulate in profitti. I risultati mostrano che l’estremizzazione di un singolo obiettivo conduce al collasso biologico o al fallimento economico, evidenziando invece come uno scenario di compromesso possa garantire una redditività costante nel lungo periodo senza intaccare la resilienza dell’ecosistema marino.

This thesis presents the development of an algorithm for the management of marine resources in the Mediterranean Sea. The selected study area is the Tavolara-Punta Coda Cavallo Marine Protected Area (MPA) and the adjacent areas where small-scale artisanal fishing is permitted and regulated. In order to optimize the sustainability and profitability of this activity, a multi-objective optimization algorithm was developed in this thesis, capable of generating the Pareto Front that describes the optimal trade-off between profit maximization and the conservation of biomass above ecological safety limits. The optimization algorithm employs a bio-economic model that integrates the ecological modeling software Ecopath with Ecosim (EwE) with the commercial and economic data of the local fleet. The biological model allowed for the simulation of interactions within a complex food web consisting of 39 groups, 29 of which represent different fish species, while the remaining 10 represent trophic components such as zooplankton, decomposers, and detritus, predicting the temporal evolution of biomass under various fishing effort scenarios. Subsequently, the economic analysis quantified revenues and operational costs, translating the simulated catches into profits. The results demonstrate that the extremization of a single objective leads to biological collapse or economic failure, highlighting instead how a compromise scenario can ensure consistent long-term profitability without affecting the resilience of the marine ecosystem.