Integrering og visualisering av data for fiske og havbunnsforhold i Lofoten - Vesterålen

Abstract

Interessekonflikter og økt bruk av norske kyst- og havområder fører til større behov for kunnskap om havbunnsforhold, noe kartleggingsprogrammet Mareano (Mareano, u.å.-c) har som formål å bidra med. Mareano har produsert detaljerte havbunnskart for norske kyst- og havområder, og MARfisk, et samarbeid mellom Mareano og noen fiskebåtrederier, har forsøkt å spre kunnskap om kartene og evaluere deres nytteverdi. Denne studien er en oppfølging av MARfisk og undersøker hvordan data fra Mareano (havbunnsforhold) sammen med data over fisket fra 2011 – 2020 kan integreres og visualiseres. Ved å integrere disse store datasettene og visualisere dem i et geografisk informasjonssystem (GIS) (ArcGIS Pro), kan mønstre bli identifisert og statiske analyser, slik som korrelasjonsanalyser, bli utført. Lofoten – Vesterålen er brukt som studieområde. Geografiske variasjoner i fisket (dato, redskapstype, GPS-posisjoner og arter) var basert på VMS-data (vessel monitoring systems) og kombinert med havbunnsforholdene bunnsediment, bunnens helning og bunnstrøm. For å organisere ERS-data og utforske de integrerte dataene er det brukt programvare for statistisk databehandling (R-studio). Den metodiske tilnærmingen for å integrere og visualisere data kan brukes i andre områder og for andre fiskeredskaper og arter.

Resultatene viser tydelige mønstre mellom fisket og havbunnforhold. For eksempel fisker snurrevad og bunntrål på belter av sandholdig grus langs kontinentalskråningen, mens garn- og linefisket er spredt over skråninger, flate banker og ulike sedimenttyper. Mulige årsaker til trendene mellom fisket (VMS-data) og havbunnsforhold er knyttet til: redskapstyper, redskapsskader og brukskollisjoner, og arters preferanser når det gjelder bunnforhold, føde og gyteområder. Fremfor å konkludere hvorfor funnene viser de ulike mønstrene, fokuserer studien mer på å vise at slike datasett kan integreres, visualisere og brukes for å identifisere mønstre. Denne kunnskapen kan være verdifull for forvaltning av havområder og for fiskerinæringen. Ved å identifisere områder hvor fisken oppholder seg og som er tilgjengelig for fiske argumenteres det for at fiskere kan ha fordeler ved å ta i bruk informasjonen som Mareano leverer. Den metodiske tilnærmingen for dataintegreringen legger til rette for at fremtidige studier kan verifisere funnene i denne studien ved å undersøke hvilke sammenhenger det er og hvorfor.

The increased use of the Norwegian marine and coastal areas as well as conflicts of interest in these areas has created a greater need for knowledge about the seabed conditions, which the mapping program Mareano (Mareano, u.å.-c) aims to contribute towards. The Mareano project has produced detailed maps of the seabed for the Norwegian marine and coastal areas and MARfisk, which is a collaboration between Mareano and several commercial fishing businesses, has strived to spread knowledge regarding the seabed maps and evaluate their value. This study builds on MARfisk through the development of methods for the effective visualization of data from Mareano (seabed conditions) together with the fisheries data from 2011 - 2020. By combining these large datasets and visualizing them in a geographical information system (GIS) (ArcGIS Pro), broad patterns may be identified and more sophisticated statistical analyses, such as correlation, can be executed. Lofoten – Vesterålen was used as a pilot study area for the visualization. Geographical variations in fishing activity (dates of fishing activity, fishing boat GPS tracks, equipment used, species fished, and catch in kg) were based on VMS-data (vessel monitoring system) and combined with seabed conditions, including bottom sediment, slope, and bottom currents. Statistical computing (R-studio) was used to organize the data and for exploratory analysis. Methods developed in this thesis for integrating and visualizing these datasets can also be used in other areas and for other fishing equipment and species.

The main findings of the visualization of the data show clear patterns between areas where fishing takes place and seabed conditions. For example, Danish seine and bottom trawling are mostly carried out on belts of sandy gravel along the continental slope, while gillnet and line fishing is spread over different slopes, flat banks and various sediment cover types. Possible reasons for the trends observed between fishing (VMS) data and bottom conditions are linked to: type of equipment used, damage to equipment related to specific seabed conditions, and species’ preferences in terms of seabed conditions, availability of food and spawning areas. Rather than concluding why the findings show the various trends, the study focuses more on showing that such diverse, large datasets can be successfully integrated, visualized, and used to identify patterns. This knowledge is valuable for the management of marine areas as well as the fishing industry. By identifying areas where there are fish available as well as being allowable for fishing, it is argued that fishermen may benefit from use of the information provided by Mareano. The proposed data integration framework can facilitate future studies to verify the findings in the study by investigating which connections there are and why.