Compreender o que acontece no mar tem sido, desde sempre, um dos maiores desafios da ciência das pescas. As embarcações operam longe da costa, em áreas vastas e frequentemente com artes de pesca difíceis de monitorizar. As artes passivas, como redes, armadilhas e palangres, representam a maioria das operações de pesca a nível global. Ao contrário de artes ativas, como a pesca de arrasto, estas embarcações podem, ou não, deslocar-se enquanto estas artes estão a operar, o que torna a interpretação dos seus movimentos, através de dados de localização, significativamente mais complexa. Esta limitação tem impacto direto na avaliação das pescas, no ordenamento do espaço marítimo e na eficácia dos esforços de monitorização.
Foi neste contexto que Nuno Sales Henriques, investigador do CCMAR há mais de uma década, desenvolveu, no âmbito do seu doutoramento, novas metodologias que permitem a cientistas, gestores e decisores compreender com uma precisão sem precedentes a atividade das pescas polivalentes de artes passivas. A qualidade científica do trabalho valeu a Nuno uma avaliação final de alta distinção (Summa Cum Laude).
“Em primeiro lugar, desenvolvemos um método de classificação de dados de seguimento de embarcações que permite identificar todos os comportamentos que ocorrem durante uma viagem de pesca, incluindo quando as embarcações estão ou não a pescar”
Após classificar mais de 85 milhões de pontos de dados, Nuno e a sua equipa extraíram informação crítica sobre a frota, identificando toda a sequência de comportamentos (desde a navegação, largada das artes e período de imersão, até à sua recolha e ao regresso ao porto).
Com mais de 20 000 viagens de pesca classificadas, os passos seguintes incluíram mapear e quantificar o esforço de pesca, desenvolver uma metodologia de avaliação de risco para detetar embarcações e épocas do ano com maior probabilidade de desembarques não declarados, e avaliar a qualidade dos diários de pesca reportados pelas próprias embarcações.
Os resultados têm aplicações práticas de grande relevância.
- Ao revelar, com rigor, onde e quando ocorrem as atividades de pesca torna-se possível planear infraestruturas offshore (como parques eólicos ou unidades de aquacultura) evitando áreas de importância crítica para o setor.
As autoridades podem igualmente utilizar esta informação para identificar embarcações e períodos de maior risco de desembarques não declarados, aumentando a eficiência e reduzindo os custos das operações de monitorização, controlo e vigilância.
As estimativas de esforço de pesca em alta resolução constituem ainda um contributo essencial para as avaliações de stocks, apoiando decisões de gestão que garantam uma exploração sustentável dos recursos.
Embora desenvolvido a partir da realidade portuguesa, o trabalho tem potencial de aplicação internacional e pode apoiar melhorias na gestão das pescas e dos oceanos em diversos contextos regionais.
Ao longo do doutoramento, Nuno trabalhou em estreita colaboração com a equipa de Pescas, Biodiversidade e Conservação (FBC) do CCMAR, sublinhando que as discussões diárias, sessões de brainstorming e partilha de conhecimento foram determinantes para o sucesso da investigação. O investigador destaca também a orientação dos seus supervisores (Jorge M. S. Gonçalves e Karim Erzini (CCMAR), e Tommaso Russo, da Universidade de Roma Tor Vergata, um dos principais especialistas em dados de seguimento de embarcações) pelo apoio constante durante todo o percurso académico. “O apoio, a mentoria e o ambiente científico no CCMAR fizeram toda a diferença”, afirma.
“Estes anos foram dos mais significativos e gratificantes da minha vida, tanto a nível profissional como pessoal.” Com a tese concluída, Nuno pretende prosseguir a investigação, com o objetivo de se tornar uma referência na análise de dados das pescas e desenvolver metodologias ainda mais robustas para reforçar o conhecimento e a governação das atividades marinhas.
Reference:
- Sales Henriques N, Russo T, Bentes L, Monteiro P, Parisi A, Magno R, Oliveira F, Erzini K, Gonçalves JMS, (2023) An approach to map and quantify the fishing effort of polyvalent passive gear fishing fleets using geospatial data.
- Sales Henriques N, Erzini K, Gonçalves JMS, Russo T, (2024) Let’s measure it: an approach of high-resolution estimates of bottom fixed net fishing effort at national level
- - Sales Henriques N, Russo T, Erzini K, Gonçalves JMS, (2025) Improving Monitoring, Control and Surveillance efforts through Vessel Tracking and Fishery Dependent data
- Sales Henriques N, Russo T, Erzini K, Gonçalves JMS, (2025) On the accuracy of self-reported data for fishing effort estimates – A case study from a polyvalent
