PROGRAMMA NAZIONALE RACCOLTA DATI ALIEUTICIdcf-italia.cnr.it/assets/docs/doc10/Coord naz Livorno...

1 di 10 CNR-DTA 20-01-2016

PROGRAMMA NAZIONALE RACCOLTA DATI ALIEUTICI

Riunione Coordinamento Nazionale 2015 3 e 4 Dicembre 2015

Livorno, Hotel Gran Palazzo - Viale Italia, 195

PARTECIPANTI CNR-DTA

1. BORSETTA Germana 2. CARLONI Rodolfo (solo 1a giornata) 3. MIGLIORINI Sonia

CNR-IAMC

4. COLLOCA Francesco 5. FIORENTINO Fabio (Coord. Scient.

Programma) 6. GANCITANO Vita 7. PATTI Bernardo 8. PULEO Maria

CNR-ISMAR

13. BIAGIOTTI Ilaria 14. COSTANTINI Ilaria 15. LEONORI Iole 16. MARINI Mauro 17. MARTINELLI Michela 18. PANFILI Monica 19. SANTOJANNI Alberto

CIBM

20. DE RANIERI Stefano 21. MANNINI Alessandro 22. MARIO Sofia 23. MUSUMECI Claudia 24. SARTOR Paolo 25. SBRANA Mario 26. SILVESTRI Roberto 27. VIVA Claudio

COISPA

28. CARBONARA Pierluigi 29. LEMBO Giuseppe 30. SPEDICATO Maria Teresa

ITAFISHSTAT

31. ACCADIA Paolo 32. CIOFFI Alfonso 33. LABANCHI Lucio 34. MARZOCCHI Bianca Maria

MiPAAF – D.G. PEMAC

35. BEDIN Luca UGS – Unità di Gestione e Supporto

36. CARPENTIERI Paolo 37. DIOMEDE Alessandro 38. SABATELLA Evelina (Corrispondente

Nazionale Programma) UNIMAR

35. MARIANI Adriano 36. D’AMBRA Roberto

Università degli Studi di Bari “Aldo Moro”

37. MAIORANO Porzia Università di Bologna Alma Mater Studiorum

37. MANFRIN Gabriella 38. PICCINETTI Corrado

Università degli Studi di Cagliari

40. FOLLESA Maria Cristina 41. PESCI Paola

Università degli Studi di Roma “Tor Vergata”

42. CICCOTTI Eleonora (solo 2a giornata) 43. LEONE Chiara 44, RUSSO Tommaso

APLYSIA Soc. Coop a r.l.

45. ROSSETTI Ilaria 46. SARTINI Marina 47. DE CARLO Francesco 48. MASSARO Andrea

ARPAT

49. SERENA Fabrizio 50. VOLIANI Alessandro

2 di 10 CNR-DTA 20-01-2016

AGENDA

Giovedì 3 dicembre – Ore 14:30-19:45

1. Interventi di apertura. 2. Approvazione dell’agenda. 3. Programma Nazionale 2015: stato di attuazione e principali criticità. 4. Programma Nazionale 2016: programmazione delle attività ed eventuali criticità. 5. Aggiornamento e sviluppo della banca dati esistente (www.dcf-italia.cnr.it). Presentazione dell’analisi di

fattibilità. 6. Presentazione dei processi di validazione dei dati della rilevazione campionaria (dati trasversali ed

economici) e possibile integrazione con i dati del regolamento controllo. 7. Richieste di dati da parte di utilizzatori esterni e calendario dei data call (DGMARE, GFCM, ICCAT,

RCM MED&BS).

Venerdì 4 dicembre – Ore 9:00-17:00

8. Proposte metodologiche per la revisione e la validazione delle metodologie e dei protocolli applicati al campionamento biologico e alla produzione dei dati di sintesi di cattura.

9. Presentazione dei Progetti: a. Strengthening regional cooperation in the area of fisheries data collection in the Mediterranean

and Black Sea - Reference: MARE/2014/19. b. Evaluation of specific management scenarios for the preparation of multi-annual management

plans in the Mediterranean and the Black Sea: MARE/2014/27. 10. Stato dell’arte sulla revisione del regolamento DCF e del Data Collection Multi Annual Plan (DCMAP)

per il periodo 2017-2020. 11. Principali output delle riunioni di coordinamento internazionale del 2015: Regional Coordination

Meeting (RCM MED&BS-LP), Planning Group on Economic Issues (PGECON), Liaison Meeting, ICES working groups.

12. Situazione finanziaria. 13. Varie ed eventuali.

Interventi di apertura

Quest’anno la riunione è stata organizzata dal CIBM di Livorno e Paolo Sartor ha svolto il compito di moderatore della riunione.

La DGMARE, invitata alla riunione, non è presente e non lo sarà neppure nella videoconferenza programmata nella seconda giornata. Ha comunque provveduto ad inviare una presentazione in .ppt relativa al Data Collection Framework.

Dopo una breve illustrazione sullo svolgimento delle due giornate (coffee break, pranzo, cena, connessione wireless, …) viene approvata l’Agenda che comunque è piuttosto elastica poiché trattasi di una riunione interattiva.

Fabio Fiorentino, Coordinatore Scientifico del Programma Raccolta Dati, ringrazia il CIBM per l’ospitalità offerta e per la bella sede scelta per l’incontro e ribadisce l’importanza della riunione dovuta anche al fatto che l’anno scorso la Riunione di Coordinamento nazionale non ha avuto luogo. Augura un buon lavoro a tutti i presenti anche da parte del Direttore del CNR-DTA che non è potuto intervenire a causa di impegni improrogabili precedentemente assunti.

Fiorentino sottolinea che numerosi aspetti relativi al Programma Raccolta Dati necessitano di un aggiornamento anche considerando il nuovo FEAMP e la nuova proposta di regolamento. Auspica che in questa fase di transizione tra il vecchio ed il nuovo regolamento si approfondiscano varie questioni, in primo luogo quelle legate all’integrazione delle diverse fonti di dati, inclusi quelli dei regolamenti sui controlli per giungere alla formulazione del Programma 2017-2020 con maggiore efficacia rispetto al passato.

http://www.dcf-italia.cnr.it/

3 di 10 CNR-DTA 20-01-2016

Aspetti finanziari

Dà avvio alla riunione Luca Bedin intervenuto in rappresentanza del MiPAAF.

Con riguardo alla situazione finanziaria del Programma informa che per quanto concerne il saldo relativo all’annualità 2012 il Ministero ha provveduto ad effettuare il versamento della somma spettante all’ATS. Per quanto riguarda il saldo 2013, questo verrà erogato entro il prossimo gennaio 2016. Per quanto concerne l’anticipo del 2015, l’Amministrazione provvederà a versarlo non appena ottenuta la conferma della validità delle polizze fidejussorie dei partner privati dell’ATS; prevede di farlo entro la prossima settimana.

Relativamente alla rendicontazione delle spese sostenute dal Programma nel 2014, siamo in attesa dell’approvazione da parte della CE del Programma Operativo italiano. Comunque sia, non dovrebbero esserci stravolgimenti delle regole, ma anzi il nuovo Programma dovrebbe prevedere varie agevolazioni. Il MiPAAF illustrerà bene la questione con le Linee Guida che invierà a breve alla Mandataria e a tutte le Unità Operative (UU.OO.) dell’ATS.

Bedin precisa che la fatturazione delle spese sostenute nel 2015 potrà essere successiva al 31 dicembre 2015, essenziale sarà però fare riferimento ad attività svolte, come da Programma, nel 2015. Il FEAMP richiede che le fatture, ancorché emesse dopo il 31 dicembre, riportino in oggetto la specifica che le attività sono state svolte entro il 31 dicembre.

Anche per quanto riguarda le spese di personale, i cedolini degli stipendi potranno essere imputati al 2015 pur se emessi nel 2016.

Bedin informa, infine, che Luigi Polizzi, Dirigente PEMAC I - Affari generali e ricerca scientifica, è stato trasferito e che al momento la sua posizione è vacante.

Programma Nazionale 2015: stato di attuazione e principali criticità.

Si parte quindi con il 1° punto all’OdG “Stato di attuazione del Programma 2015”. Le UU.OO. presentano l’attività svolta per i moduli di competenza, come elencato di seguito:

• Sbrana Mario: Campbiol GSA9 e MEDITS • Carbonara Pierluigi: Campbiol demersali e piccoli pelagici GSA 10 e 19; Campbiol demersali

GSA 18; MEDITS GSA 10 e 18 • Maiorano Porzia: MEDITS GSA19 • Follesa Maria Cristina: Campbiol GSA11 e MEDITS • Fiorentino Fabio: GSA16, demersali e MEDITS • Patti Bernardo: GSA 16, piccoli pelagici e MEDIAS • Piccinetti Corrado: MEDITS GSA 17 • Leonori Iole: MEDIAS GSA 17-18 • Santojanni Alberto: Campbiol GSA 17 e piccoli pelagici GSA 18 • Labanchi Lucio: dati trasversali, dati economici e industria di trasformazione • Russo Tommaso: VMS e indicatori relativi alla pressione di pesca • Mariani Adriano: grandi pelagici, pesca ricreativa tonno rosso e dati economici acquacoltura • Leone Chiara: anguilla (pesca ricreativa e Campbiol)

In allegato al presente verbale vengono fornite le schede di sintesi con le informazioni relative alle attività svolte nel 2015 redatte sulla base di un template inviato alle Unità Operative prima della riunione (Allegato 1).

4 di 10 CNR-DTA 20-01-2016

Dalle presentazioni è emerso che il Programma, grazie al costante lavoro di tutte le UU.OO., nonostante le difficoltà di tipo amministrativo-finanziario incontrate quest’anno, è stato svolto quasi regolarmente, a parte il ritardo dell'inizio delle attività di campionamento biologico che ha interessato soprattutto il primo trimestre.

Il campionamento biologico delle catture commerciali è risultato soddisfacente (è stato anche possibile imbarcare un maggior numero di personale), mentre per quanto riguarda il rilevamento dei dati trasversali ed economici 2015 sussistono molte criticità. Le attività di rilevamento infatti non sono ancora iniziate; il Coordinatore Scientifico ha comunicato che il perfezionamento del bando per i rilevatori dovrebbe avvenire intorno a metà gennaio.

A tale proposito si è sviluppata un'ampia discussione dalla quale è emersa la notevole criticità relativa alle carenze di una base informativa indispensabile per produrre i dati trasversali relativi al 2015, considerato, inoltre, che tali dati sono fondamentali per il corretto svolgimento anche di altri moduli, in particolare il campionamento biologico delle catture commerciali. Tali dati sono infatti utilizzati nell’ambito degli specifici gruppi di lavoro del GFCM e dello STECF per la valutazione dello stato di sfruttamento degli stock.

Un'altra problematica che è stata evidenziata da molte UU.OO. riguarda le pratiche amministrative per l'autorizzazione all'imbarco degli osservatori a bordo. E' stato fatto esplicito invito all'Amministrazione per il rilascio di un documento unico di riferimento, con i requisiti delle imbarcazioni. L'Amministrazione si è impegnata a rispondere in tal senso.

I dati delle campagne in Adriatico (sia MEDITS che MEDIAS) si estendono anche a Paesi extra EU (Montenegro, Albania). Tali campagne vengono svolte nelle acque territoriali di tali Paesi dai battelli di ricerca delle Unità Operative italiane e nella maggior parte dei casi questi campionamenti aggiuntivi rientrano in accordi stipulati con ADRIAMED. Inoltre, le Unità Operative coinvolte trattano i dati acquisiti in questi contesti in maniera disomogenea (alcune li includono nel data call, altre no). È necessario approfondire tale aspetto e, se necessario, stipulare dei protocolli di accordo tra le Amministrazioni dei Paesi interessati per decidere come trattare i dati (anche in funzione dell’archiviazione nelle banche dati).

Si viene informati che le attività Medias sono state svolte anche nelle GSA 9 e 10 dal CNR-IAMC sulla base di una convenzione “ad hoc” stipulata con l’Amministrazione.

Sono emerse le difficoltà per il campionamento biologico del tonno catturato dalla tonnara volante in quanto le catture sono destinate quasi esclusivamente alle gabbie e tali attività sono soggette all’obbligo di monitoraggio da parte dell’ICCAT.

L’utilizzo dei dati VMS all’interno del Programma Nazionale sta producendo risultati molto interessanti ed utili per la formulazione di pareri scientifici a supporto delle scelte gestionali. Allo stato attuale il monitoraggio copre la flotta obbligata dal regolamento controllo ad attivare il VMS. Inoltre dati importanti possono essere acquisiti tramite il sistema Automatic Identification System (AIS).

E' stato evidenziato che non esiste un protocollo per il trasferimento dei dati VMS dall’Amministrazione all’ATS. Tale problema riguarda anche gli altri dati derivanti dal regolamento controllo (giornale di bordo, note di vendita, dichiarazioni di sbarcato) o da altre fonti amministrative (come i trasferimenti finanziari). È necessario quindi definire un protocollo di trasferimento dei dati, in modo da avere tempi certi di consegna e formati standard. Ad esempio il trasferimento potrebbe avvenire su base semestrale.

Programma Nazionale 2016: programmazione delle attività ed eventuali criticità.

Paolo Carpentieri presenta le attività da svolgere nel corso del 2016, sottolineando le modifiche rispetto a quanto svolto nel 2015.

Viene presentata, inoltre, la lista dei metier da campionare per ciascuna GSA. Tale lista è il risultato dell’esercizio di ranking che classifica i metier in base allo sforzo (giorni di pesca), alla produzione (tonnellate nello sbarcato), e al valore (ricavo in euro). L’esercizio di ranking è stato condotto sulla base

5 di 10 CNR-DTA 20-01-2016

dei dati delle annualità 2013 e 2014. I risultati hanno evidenziato come le modifiche rispetto all’anno precedente siano minime e riguardano solo alcuni metier di minore impatto in alcune GSA (es.: FPO_DES GSA 18). Tale presentazione ha evidenziato tuttavia un problema trasversale ad alcune UU.OO. e che riguarda la difficoltà di raccolta dati biologici per quei metier che hanno una attività sporadica (sia spaziale che temporale) sul territorio nazionale. A tal proposito è stato ricordato che se la pesca è stagionale il campionamento, seguendo le indicazioni della Dec. 93/2010, può essere concentrato solo nel periodo (es.: mesi e/o trimestri) durante il quale si svolge l’attività di pesca.

Viene inoltre ricordato che nel 2016 andranno prodotte le stime triennali sui parametri biologici non solo per le specie del gruppo 1 ma anche per quelle del gruppo 2 (sesso, maturità, peso ed etá).

Infine, Carpentieri ricorda che la pesca ricreativa deve coprire non solo l’anguilla e il tonno rosso ma anche gli squali. Ad oggi non è stata svolta alcuna attività e lo STECF ha notato questa problematica. Adriano Mariani interviene informando che in realtà i dati di cattura degli squali nell’ambito della pesca ricreativa vengono raccolti dalle associazioni di pesca sportiva. Quindi, UNIMAR si rende disponibile ad acquisire tale informazione contestualmente alla raccolta dei dati sulla pesca sportiva del tonno rosso.

L’Unità di Gestione e Supporto (UGS) rammenta che la scadenza per la presentazione del rapporto annuale dell’attività 2015 è fissata a maggio 2016. Rispetto all’anno scorso la DGMARE ha aggiornato le Linee Guida per la presentazione del rapporto annuale. Di conseguenza, a inizio anno, l’UGS aggiornerà il template per la redazione dei rapporti tecnici sulla base delle nuove Linee Guida della DGMARE e invierà tale template alle Unità Operative, che dovranno inviare le relazioni entro il 31 marzo o 30 aprile a seconda dei moduli. Viene ricordato che è importante giustificare qualsiasi deviazione dal Programma Nazionale.

Per quanto riguarda le relazioni finali 2014, la cui scadenza era stata fissata al 30 novembre, mancano ancora le relazioni di alcune UU.OO.

Aggiornamento e sviluppo della banca dati esistente (www.dcf-italia.cnr.it). Presentazione dell’analisi di fattibilità.

Francesco Colloca presenta una sintesi dello stato dell’arte della banca dati, strumento fondamentale per l’Amministrazione. Suggerisce di costituire un Gruppo di Lavoro di 2-3 persone con un referente per lavorare insieme a tutte le UU.OO. al fine di valutare lo stato attuale della banca dati e di caricare i dati mancanti.

Sarebbe anche utile iniziare a lavorare per disegnare una nuova banca dati, interrogabile e flessibile.

Necessario un Protocollo dettagliato per l’elaborazione dei dati ed eliminare le ridondanze anche al fine di diminuire i margini di errore.

Anche se la banca dati restasse una sorta di repository bisognerà inserire dei controlli supplementari.

L’Amministrazione ad oggi non è purtroppo in grado di ottenere facilmente i dati, occorre invece rendergli questo compito più semplice affinché possa poi fornirli agli “end users”. La banca dati deve essere uno strumento capace di rispondere alle data call, cosa più agevole per i dati primari Medits che per i dati aggregati di Campbiol.

Occorrerà contrattualizzare alcune unità di personale da dedicare alla banca dati poiché, comunque, al momento è fondamentale adattare alle varie necessità lo strumento di cui disponiamo, che è ormai solo in parte rispondente ai parametri richiesti, e soprattutto coordinare e controllare l’immissione dei dati mancanti, che è un compito di tutte le UU.OO. dell’ATS.

Le attività relative alla banca dati si svolgono su due binari paralleli: a) aggiornare l’attuale banca dati sulla base delle richieste pervenute al CNR dalle varie Unità Operative; b) predisporre un progetto da presentare all’Amministrazione per una banca dati ampliata rispetto ai contenuti e alle funzionalità e che sia in grado di recepire gli aggiornamenti derivanti dall’evoluzione del quadro normativo e al rafforzamento del coordinamento regionale.

http://www.dcf-italia.cnr.it/

6 di 10 CNR-DTA 20-01-2016

Riguardo all’aggiornamento dell’attuale banca dati interviene Lucio Labanchi ricordando che:

• l’attuale banca dati 199, in termini tecnici, è una banca dati a tutti gli effetti e non un semplice repository. Come fisiologico, è necessario un lavoro di manutenzione che ne consenta l’adeguamento a modifiche o estensioni del Regolamento di riferimento;

• la banca dati risponde perfettamente a quanto richiesto dal Regolamento 199, come evidenziato dalla verifica di un Ente esterno quale Devstat che, nell’ambito di un Progetto della DGMARE, ha espresso giudizi estremamente positivi sullo strumento sviluppato in Italia, raccomandando la sua estensione anche ad altri SM UE.

Spedicato ricorda tuttavia che: • la banca dati 199 non risponde più alle necessità di essere in linea con i formati dei file prodotti

per i vari moduli del programma Raccolta Dati, sia CAMPBIOL (campionamento biologico delle catture), che MEDITS;

• nella banca dati 199, i formati per la data call, relativi ai moduli del campionamento biologico, sono obsoleti, infatti tali dati devono essere riprodotti dalle singole Unità Operative per rispondere alle data call e non possono essere richiamati dalla banca dati 199, proprio per la non rispondenza dei formati;

• il caricamento dei dati MEDITS da parte delle UU.OO. richiede manipolazioni dei dati stessi, per renderli compatibili con i formati della banca dati 199. Tali manipolazioni comportano disallineamenti nella restituzione dei dati quando richiesti da qualunque data call;

• la banca dati 199 non effettua alcuni necessari controlli di coerenza dei dati relativi ai moduli del campionamento biologico e MEDITS.

In sostanza, è opportuno procedere su due direttrici che solo con il tempo potranno convergere. Da un lato assicurare il rispetto del Regolamento 199, con la manutenzione dell’attuale banca dati, dall’altro procedere rapidamente alla stesura di un Progetto che definisca cosa deve fare la nuova banca dati e, solo successivamente, interpellare un team di informatici per procedere all’analisi di fattibilità. Labanchi, inoltre, comunica che ITAFISHSTAT ha svolto un’analisi di fattibilità delle richieste di modifica intervenute a seguito della riunione dell’ATS dello scorso mese di luglio. Tale analisi di fattibilità è riportata nell’Allegato 2. Inoltre ITAFISHSTAT propone di aggiungere all’attuale banca dati un insieme di “metadati” che servono come corredo ai dati prodotti, così come previsto dalle linee guida di EUROSTAT sulla produzione statistica. Tale proposta è riportata nell’Allegato 3.

Dopo una discussione articolata viene deciso di istituire un gruppo di lavoro sulla banca dati che sarà coordinato da Colloca. Tale gruppo di lavoro dovrà fornire le indicazioni per implementare ed armonizzare la banca dati per rispondere in primo luogo alle esigenze delle varie data call. I risultati di tale lavoro dovranno essere presentati entro 3 mesi.

Presentazione dei processi di validazione dei dati della rilevazione campionaria (dati trasversali ed economici) e possibile integrazione con i dati del regolamento controllo.

Lucio Labanchi e Paolo Accadia del Consorzio ITAFISHSTAT presentano le modalità di validazione dei dati della rilevazione campionaria, sottolineando le modifiche apportate agli usuali strumenti di controllo per far fronte al ritardo nell’avvio delle operazione di rilevamento dei dati campionari. Inoltre, sono state presentate delle analisi comparative tra i dati del rilevamento campionario con i dati di altre fonti (logbook, VMS, dichiarazioni di sbarco, ecc.). Le presentazioni (Allegato 4) evidenziano che gli approcci metodologici proposti (in particolare l’utilizzo dei modelli ARIMA e RegARIMA) oltre che utili nella fase di controllo e validazione dei dati potrebbero essere utilizzati a fini previsionali. In questo senso Labanchi precisa che nell’ipotesi dovesse venire meno la rilevazione 2015, ITAFISHSTAT, nel

7 di 10 CNR-DTA 20-01-2016

rispetto dei compiti ad esso affidati, si farà carico di produrre sia i dati trasversali che quelli economici, utilizzando tali metodologie statistiche.

Tommaso Russo interviene illustrando il lavoro svolto per integrare i dati di sforzo con le fonti del rilevamento satellitare. La fonte primaria dei dati è il rilevamento; tuttavia i dati del regolamento controllo possono essere molto utili, ad esempio nella fase di stratificazione della flotta.

Il Coordinatore Scientifico propone, al fine di avere una più ampia e corretta visione dei dati trasversali, di pensare ad un sistema che permetta di incrociare i diversi dati ottenuti. Tutto ciò partendo dalle differenti tipologie di dati raccolti (Campbiol, sforzo di pesca, rete di rilevamento dati trasversali, etc.) e tenuto conto delle logiche del nuovo Regolamento di Raccolta Dati in corso di preparazione.

Il nuovo Regolamento Raccolta Dati e il futuro EU MAP conterranno disposizioni volte a una maggiore integrazione dei dati amministrativi (ad esempio del regolamento controllo) con quelli raccolti nell’ambito del Programma Nazionale. Sarebbe, quindi, utile sviluppare uno studio pilota per approfondire questi aspetti anche in relazione al nuovo regolamento raccolta dati (assestare i dati di logbook e VMS e verificare le discordanze rispetto ai dati campionari e al camp biol). Tale studio potrebbe essere sviluppato nel 2016 e fornire elementi utili per la redazione del Programma Raccolta Dati dal 2017. Lo studio è finanziabile nell’ambito dell’articolo 77 del FEAMP. In alternativa, si potrebbe istituire un Gruppo di Lavoro presso l’Amministrazione.

Viene tuttavia ribadita, da diversi interventi, la necessità di disporre di dati campionari trasversali affidabili, considerata la criticità che le differenti fonti presentano in termini di coerenza, come peraltro evidenziato dalla stessa analisi svolta da ITAFISHSTAT.

Richieste di dati da parte di utilizzatori esterni e calendario dei data call (DGMARE, GFCM, ICCAT, RCM MED&BS).

Il Corrispondente Nazionale, Evelina Sabatella, presenta brevemente l’elenco dei data call ufficiali a cui bisognerà fornire i dati nel corso del 2016:

DGMARE

Acquaculture

Maggio-Giugno

FleetEconomic

Febbraio-Marzo

Med.&BS

Giugno-Luglio

Proc. Industry

Luglio-Agosto

GFCM, TASK 1

Maggio GFCM, TEST

Gennaio-Marzo

ICCAT

Maggio-Giugno RCM MED&BS

Luglio

Le attività relative ai data call richiedono molto tempo e precisione nel rispondere alle richieste di chiarimento da parte della DGMARE. Il mancato invio dei dati è una delle ipotesi di inosservanza grave che possono comportare un'interruzione dei termini di pagamento o la sospensione dei pagamenti nell'ambito del FEAMP.

A maggio 2016 bisognerà inviare i dati alla GFCM ancora secondo il protocollo della task 1. Sempre a maggio 2016 la Commissione della GFCM dovrebbe approvare in via definitiva un nuovo programma di raccolta dati (Data Collection Reference Framework - DCRF) che dovrebbe rendere più semplice l’invio dei dati al segretariato della GFCM. L’Italia si è offerta di partecipare alla fase di test del nuovo sistema nel periodo compreso tra gennaio e marzo 2016.

A prescindere dai data call ufficiali, l’Amministrazione riceve molte richieste di dati (da marzo a novembre 2015 circa 30 richieste pervenute da Progetti di Ricerca, Università, Associazioni di

8 di 10 CNR-DTA 20-01-2016

categoria). Le richieste dei dati e le risposte fornite vanno archiviate e devono essere rintracciabili, così come richiesto dai regolamenti comunitari.

In tale contesto la pubblicazione dell’annuario delle strutture produttive e dello stato delle risorse (SIBM, NISEA, 2015) finanziato dal MiPAAF rappresenta uno strumento divulgativo essenziale. I partecipanti invitano l’Amministrazione a valutare la possibilità di finanziare tale volume su base sistematica annualmente.

Il Corrispondente Nazionale invita quindi le Unità Operative a verificare che i dati siano correttamente caricati sulla banca dati 199. Nel caso siano intervenute delle revisioni alle serie di dati già comunicate all’Amministrazione è necessario aggiornare i dati con tempestività. Inoltre, ogni utilizzo dei dati raccolti nell’ambito del PNRDA in qualsiasi contesto deve essere comunicato all’Amministrazione (articoli 19 e 20 Reg. CE 199/08).

Proposte metodologiche per la revisione e la validazione delle metodologie e dei protocolli applicati al campionamento biologico e alla produzione dei dati di sintesi di cattura.

Nel corso della riunione viene costituito il seguente Gruppo di Lavoro tecnico al fine di aggiornare i protocolli di acquisizione dei campionamenti biologici e il trattamento dei dati raccolti: Alessandro Mannini (CIBM), Pierluigi Carbonara (COISPA), Maria Cristina Follesa (Univ. di Cagliari). Per adempiere a quanto stabilito tutte le UU.OO. dovranno coordinarsi per trattare i dati.

Tale attività è propedeutica all’invio dei dati alla DGMARE nell’ambito dei gruppi di lavoro dello STECF che dovranno preparare gli stock assessment. È necessario coordinarsi per poter superare i problemi incontrati nel corso del 2015.

Presentazione dei Progetti: Strengthening regional cooperation in the area of fisheries data collection in the Mediterranean and Black Sea - Reference: MARE/2014/19 e Evaluation of specific management scenarios for the preparation of multi-annual management plans in the Mediterranean and the Black Sea: MARE/2014/27.

Maria Teresa Spedicato, in qualità di coordinatore, presenta i due progetti finanziati dalla DGMARE e che hanno notevoli implicazioni per il PNRDA. Le presentazioni sono riportate nell’Allegato 5.

Stato dell’arte sulla revisione del regolamento DCF e del Data Collection Multi Annual Plan (DCMAP) per il periodo 2017-2020.

La Commissione Europea ha presentato una proposta di revisione del Regolamento CE n. 199/08. Tale revisione è resa necessaria per adeguare il contesto normativo alle nove esigenze e obiettivi individuati dalla PCP (Reg. UE 1380/13), in particolare per quanto riguarda: rafforzamento del coordinamento in ambito regionale, approccio ecosistemico, l’integrazione delle fonti di dati raccolte nell’ambito di diversi regolamenti, impatto della pesca sull’ambiente, sostenibilità dell’acquacoltura, maggiore facilità di accesso ai dati. La proposta della Commissione è attualmente in fase di discussione presso il Parlamento Europeo.

La Commissione invita gli Stati Membri a porre l'accento sul miglioramento dei loro sistemi di raccolta dei dati (in particolare per semplificare l’organizzazione e migliorare i sistemi di archiviazione e trasmissione dei dati), sugli investimenti destinati a migliorare il controllo della qualità dei dati e sul lavoro di preparazione necessario per adeguarsi ai nuovi requisiti in materia di dati.

Parallelamente la Commissione sta preparando la proposta per la decisione sul nuovo Programma Pluriennale (MAP, Multi Annual Program) che definirà i contenuti minimi obbligatori dei Programmi che gli Stati Membri dovranno presentare entro ottobre 2016. Ancora maggiore enfasi è posta sulle questioni metodologiche (armonizzazione in ambito regionale) e di controllo della qualità del dato (tramite l’utilizzo di procedure di validazione internazionali).

9 di 10 CNR-DTA 20-01-2016

La DGMARE, non potendo intervenire alla riunione, ha inviato una presentazione sulla proposta del nuovo regolamento raccolta dati e sul futuro EU MAP che coprirà il periodo 2017-2020. La presentazione è riportata nell’Allegato 6.

Il regolamento relativo al DCF e l’EU MAP si limiteranno a stabilire regole e criteri di base per quanto riguarda i dati che devono essere raccolti e a garantire che il contenuto del Programma Pluriennale dell’UE e le relative modifiche siano basati sui principi enunciati all’articolo 25 del regolamento sulla PCP. Elementi quali le esatte variabili, le specie, i segmenti, le dimensioni nonché il livello di aggregazione (quali dati raccogliere) e la metodologia (come raccoglierli) dovrebbero essere specificati in un documento di linee guide (redatto da gruppi di esperti designati dalla DGMARE) e dai gruppi di coordinamento regionale. Il piano di lavoro da preparare entro ottobre 2016 dovrà recepire tuti questi elementi.

L’agenda di lavoro per i prossimi mesi è molto intensa e ci saranno molti tavoli tecnici a cui l’Italia sarà chiamata a partecipare. È necessario che anche l’ATS si faccia promotrice di iniziative a sostegno della preparazione del piano di lavoro per le annualità 2017-2020.

Alcuni aspetti come la lista dei survey scientifici e l’elenco degli stock da campionare sono stati già affrontati durante la riunione di coordinamento regionale (Roma, settembre 2015).

A proposito delle richieste della Commissione di aumentare le specie da valutare mediante l’analisi delle catture commerciali con metodi di dinamica di popolazione, Fabio Fiorentino esprime le sue perplessità sulla possibilità di avere buoni dati sulla struttura delle catture per specie minori che costituiscono by catch delle attività di pesca e sono spesso soggette a forte scarto. Piuttosto che estendere il numero di specie sottoposte a valutazioni analitiche riconducibili alla VPA, sarebbe meglio limitarle alle specie che costituiscono il bersaglio delle attività di pesca e valutare lo stato delle popolazioni a mare delle altre specie facendo dinamica di popolazione sui dati ottenuti con le campagne scientifiche.

Principali output delle riunioni di coordinamento internazionale del 2015: Regional Coordination Meeting (RCM MED&BS-LP), Planning Group on Economic Issues (PGECON), Liaison Meeting, ICES working groups.

Il Corrispondente Nazionale, riferendo sul RCM MED&BS tenutosi presso il CNR lo scorso settembre, informa sulle raccomandazione ricevute. Sia nel RCM che nel LM si è molto discusso del Regional Data Base. L’Italia potrà fornire un importante contributo a questo riguardo. Informa che la prossima riunione si terrà in Spagna a settembre 2016. Sia il verbale del RCM MED&BS-LP che il verbale del PGMED saranno caricati sul sito web del raccolta dati.

DCF (revised EC 199/2008

Regulation)

EU MAP (previously

Decision 93/2010 and 665/2008)

Guidelines - detailled list and

descriptons of methodology et

al

Regional Workplan

(established in RCG)

National Workplans

10 di 10 CNR-DTA 20-01-2016

Pierluigi Carbonara presenta i lavori svolti nell’ambito dei seguenti gruppi di lavoro:

• Working Group on Biological Parameters (WGBIOP) - 7-11 settembre 2015 Malaga, Spagna. • Workshop on Age Reading of Horse Mackerel, Mediterranean Horse Mackerel and Blue Jack

Mackerel (Trachurus trachurus, T. mediterraneus and T. picturatus) (WKARHOM2) - 26–30 ottobre 2015 Santa Cruz de Tenerife, Isole Canarie, Spagna.

• Workshop on Maturity Staging of Mackerel and Horse Mackerel (Scomber scombrus, Scomber colias, Trachurus mediterraneus and Trachurus trachurus) (WKMSMACS2) - 28 settembre-2 ottobre 2015- Lisbona, Portogallo.

Nell’Allegato 7 sono riportate le schede con le conclusioni principali di tali gruppi di lavoro.

Nell’ambito di tale attività, sono stati prodotti due importanti volumi: uno sui protocolli per la lettura degli otoliti e un altro sulle scale di maturità. I partecipanti hanno sottolineato la rilevanza scientifica del materiale prodotto e sostengono la proposta di Carbonara di chiedere all’Amministrazione la disponibilità di finanziare la stampa di tali volumi.

Varie ed eventuali

Il resoconto di questa riunione verrà allegato alla Relazione Annuale come previsto dalla normativa comunitaria.

Mauro Marini del CNR-ISMAR riporta quanto avvenuto durante la prima riunione del Comitato di Sorveglianza del FEAMP, che sarà operativo da giugno 2016, di cui lui è membro in rappresentanza del CNR. 50 sono i Membri con diritto al voto tra Enti pubblici e privati. La CE ha raccomandato di utilizzare tutti i fondi messi a disposizione.

Stefano De Ranieri fa presente che, insieme a Lucio Labanchi, è stato indicato dal CNR DTA quale membro del nucleo di valutazione previsto dalla convenzione tra il Ministero e l’ATS. Si è ancora in attesa della nomina dei componenti da parte dell’Amministrazione. De Ranieri auspica che il nucleo di valutazione possa essere costituito al più presto per poter svolgere i propri compiti.

La riunione termina alle ore 17:00

LETTO E APPROVATO DAI PRESENTI ALLA RIUNIONE

ALLEGATO 1 (Verbale Riunione di Coordinamento nazionale – Livorno, 3-4 dicembre 2015)

1 di 30

Programma Nazionale 2015 “Stato di attuazione”

Unità operativa: Università di Bari - GSA 19 – Mar Ionio nord-occidentale Modulo/i: MEDITS (Modulo III.G); Modulo V (Valutazione dell’impatto del settore della pesca

sull’ecosistema marino. Indicatori ecosistemici)

Responsabile: Porzia Maiorano Attività svolta/programmata: specificare le attività condotte nel corso del 2015 indicando la data di inizio attività e la copertura geografica interessata (se una o più GSA o l’intero territorio nazionale)

*Indicatore Data inizio attività GSA** Previsione da

PN 2015

Percentuale di realizzazione (rapporto effettuato/previsto al

30/11/2015) Totale numero di campionamenti

effettuati (a bordo+sbarcato

Camp biol)

70 22/06/2015 19 70 100% Totale numero di miglia

nautiche per transetti idroacustici

(Medias)

Numero di questionari inviati

(per i moduli: dati trasversali, economici, acquacoltura, industria

trasformazione)


(per la pesca ricreativa)

*Riempire in base al proprio modulo **Eventualmente aggiungere una riga nel caso più di GSA. Se l’attività è condotta su territorio nazionale riportare: “tutte le GSA”. Solo per il Modulo V “Indicatori eco-sistemici” indicare di seguito quelli calcolati per il proprio modulo:

1. Conservation status of fish species 2. Proportion of large fish 3. Mean maximum length of fishes 4. Size at maturation of exploited fish species

Criticità: La campagna si è svolta regolarmente senza inconvenienti e tutte le attività sono state effettuate secondo quanto previsto dal protocollo sperimentale. Indicazioni: Sarebbe opportuno effettuare il survey MEDITS all’interno dell’arco temporale previsto, evitando qualunque deviazione dal protocollo originario. Si ritiene indispensabile allineare tutti i file di trasmissione dei dati previsti dal programma in un format unico e coerente con le versioni più aggiornate del manuale.


2 di 30


Unità operativa: CNR IAMC Campbiol GSA16 - Piccoli pelagici Modulo/i: specificare il proprio modulo/i di competenza PN III.C Responsabile: Bernardo Patti Attività svolta/programmata: specificare le attività condotte nel corso del 2015 indicando la data di inizio attività e la copertura geografica interessata (se una o più GSA o l’intero territorio nazionale)


PN 2015




Camp biol)

11/02

16 12+12 92%


1. Conservation status of fish species 2. Proportion of large fish 3. Mean maximum length of fishes 4. Size at maturation of exploited fish species 5. Distribution of fishing activities 6. Aggregation of fishing activities 7. Areas not impacted by mobile bottom gear 8. Discarding rates of commercially exploited species 9. Fuel efficiency of fish capture

Criticità: inserire una breve esposizione (non più di 20 righe) su eventuali difficoltà incontrate nella raccolta dei dati/informazioni previste dal PN e se sono state intraprese azioni per correggere problemi/complicazioni incontrati nell’implementazione del programma di raccolta dati. La principale criticità riguarda il campionamento a bordo, in relazione alle procedure richieste per l'imbarco di personale addetto a tale attività. Indicazioni: inserire eventuali proposte/suggerimenti (non più di 20 righe) per una futura ottimizzazione delle attività di raccolta dati. Individuazione di modalità che permettano di semplificare l'ottenimento dei necessari permessi per l'imbarco di personale tecnico/scientifico a bordo dei pescherecci.


3 di 30


Unità operativa: CNR IAMC Modulo/i: GSA16

• Moduli C-E (Campionamento biologico delle catture commerciali - Metier related and Stock related);

• Modulo V (indicatori ecosistemici); • Modulo G ( campagna di ricerca in mare)

Responsabile: F. Fiorentino, M. Gristina, G. Garofalo Attività svolta/programmata: specificare le attività condotte nel corso del 2015 indicando la data di inizio attività e la copertura geografica interessata (se una o più GSA o l’intero territorio nazionale)

*Indicatore Data inizio attività GSA16 - Demersali Previsione da PN 2015

Percentuale di realizzazione

(rapporto effettuato/previsto

al 30/11/2015)

Totale numero di campionamenti


Camp biol)

Inizio attività gennaio 2015 Al 31/10/2015

153 di cui 105 sbarcato Campbiol e 48 a bordo

179 86%

Totale numero di cale Medits Inizio campagna Giugno 120 100%

Totale numero di miglia nautiche per

transetti idroacustici (Medias)



trasformazione)



*Riempire in base al proprio modulo **Eventualmente aggiungere una riga nel caso più di GSA. Se l’attività è condotta su territorio nazionale riportare: “tutte le GSA”.


4 di 30

Solo per il Modulo V “Indicatori eco-sistemici” indicare di seguito quelli calcolati per il proprio modulo:

5. Conservation status of fish species 6. Proportion of large fish 7. Mean maximum length of fishes 8. Size at maturation of exploited fish species 9. 10. 11. 12. Discarding rates of commercially exploited species 13. 14. Criticità:

Le criticità hanno riguardato essenzialmente il modulo campbiol e sono dovute al fatto che i ritardi nell’inizio del programma non consentono la rendicontazione di campionamenti svolti prima di luglio 2015. Indicazioni: Si propone di rivedere l’approccio attuale alla rilevazione dei dati trasversali tenendo conto delle sinergie possibili tra gli altri moduli del DCF (campbiol), i regolamenti controlli (VMS e E-logbook) e le nuove tecnologie esistenti per la rilevazione e trasmissione “intelligente” di dati di cattura ed ambientali.


5 di 30


Unità operativa: CNR IAMC Modulo/i: GSA 16 - MEDIAS Responsabile: ANGELO BONANNO Attività svolta/programmata: specificare le attività condotte nel corso del 2015 indicando la data di inizio attività e la copertura geografica interessata (se una o più GSA o l’intero territorio nazionale)


PN 2015



effettuati (abordo+sbarcato

Camp biol)

Totale numero di cale (Medits e Medias)

Inizio echosurvey 10/07/2015

16 Non è

specificato nel PN 2015

100%

Totale numero di miglia nautiche per transetti

idroacustici (Medias)

Inizio echosurvey 10/07/2015

16 900 100%



trasformazione)



……

…… *Riempire in base al proprio modulo **Eventualmente aggiungere una riga nel caso più di GSA. Se l’attività è condotta su territorio nazionale riportare: “tutte le GSA”. Solo per il Modulo V “Indicatori eco-sistemici” indicare di seguito quelli calcolati per il proprio modulo:

1. Conservation status of fish species 2. Proportion of large fish 3. Mean maximum length of fishes 4. Size at maturation of exploited fish species 5. Distribution of fishing activities 6. Aggregation of fishing activities 7. Areas not impacted by mobile bottom gear 8. Discarding rates of commercially exploited species 9. Fuelefficiency of fishcapture


6 di 30

Criticità: inserire una breve esposizione (non più di 20 righe) su eventuali difficoltà incontrate nella raccolta dei dati/informazioni previste dal PN ese sono state intraprese azioni per correggere problemi/complicazioni incontrati nell’implementazione del programma di raccolta dati. Indicazioni: inserire eventuali proposte/suggerimenti (non più di 20 righe) per una futura ottimizzazione delle attività di raccolta dati.


7 di 30


Unità operativa: Università di Bologna-Laboratorio di Biologia Marina e Pesca Fano Modulo/i: Medits – GSA 17 Responsabile: Prof. Corrado Piccinetti Attività svolta/programmata: specificare le attività condotte nel corso del 2015 indicando la data di inizio attività e la copertura geografica interessata (se una o più GSA o l’intero territorio nazionale)


PN 2015




Camp biol)


180

07/07/2015 17 180 100%





trasformazione)



……


1. Conservation status of fish species 2. Proportion of large fish 3. Mean maximum length of fishes 4. Size at maturation of exploited fish species 5. Distribution of fishing activities 6. Aggregation of fishing activities 7. Areas not impacted by mobile bottom gear


8 di 30

8. Discarding rates of commercially exploited species 9. Fuel efficiency of fish capture

Criticità: Nella GSA 17 gli stock delle principali specie sono comuni tra Italia e Croazia; è indispensabile, per avere una visione completa, collegare i dati della campagna Medits italiana con quelli croati. Ciò presenta problemi di modalità di pesca. Indicazioni: E’ necessario un continuo contatto tra l’Istituto croato e la parte italiana della GSA 17 in modo da uniformare al massimo le modalità operative nel corso dei prelievi, le analisi dei campioni biologici ed effettuare congiuntamente le elaborazioni per l’intera GSA 17.


9 di 30


Unità operativa: CNR-ISMAR, Ancona. Moduli: Campbiol GSA 17, Campbiol GSA 18 - Piccoli pelagici, Indicatori ecosistemici GSA 17. Responsabile: Alberto Santojanni. Attività svolta/programmata: specificare le attività condotte nel corso del 2015 indicando la data di inizio attività e la copertura geografica interessata (se una o più GSA o l’intero territorio nazionale)


PN 2015




Camp biol)

1 gennaio 2015 17 247 78%



Camp biol)

1 gennaio 2015

18 Piccoli pelagici

24 75%






trasformazione)




1. Conservation status of fish species (con dati Medits e Medias) 2. Proportion of large fish (con dati Medits) 3. Mean maximum length of fishes (con dati Medits e Medias) 4. Size at maturation of exploited fish species (con dati Medits) 5. Distribution of fishing activities 6. Aggregation of fishing activities 7. Areas not impacted by mobile bottom gear 8. Discarding rates of commercially exploited species (con dati Campbiol) 9. Fuel efficiency of fish capture


10 di 30

Criticità: inserire una breve esposizione (non più di 20 righe) su eventuali difficoltà incontrate nella raccolta dei dati/informazioni previste dal PN e se sono state intraprese azioni per correggere problemi/complicazioni incontrati nell’implementazione del programma di raccolta dati. Tutta l’attività è stata messa in difficoltà (e lo è tuttora) a causa del ridotto flusso del budget previsto dal DCF (anno 2015 e non solo). In relazione al Campbiol GSA 17, si sono riscontrate difficoltà nel campionamento del metier DRB_MOL_0_0_0 (draga o vongolara) dovute ai periodi di fermo biologico. Inoltre, per quel che riguarda il metier GTR_DES_>=16_0_0 (tremaglio) permangono difficoltà nel reperire contatti con pescatori che praticano tale attività, poiché, in base all’esperienza dell’unità scrivente, questa è poco presente nella GSA 17. In relazione al Campbiol GSA 18 - Piccoli pelagici, va ricordato che nella GSA 18 è difficile individuare imbarcazioni dei metier PTM_SPF_>=20_0_0 (volante) e PS_SPF_>=14_0_0 (lampara o circuizione) da campionare, perché, in base all’esperienza dell’unità scrivente, queste tendono fortemente a pescare nella GSA 17, dove ci sono maggiori densità delle specie in questione. Indicazioni: inserire eventuali proposte/suggerimenti (non più di 20 righe) per una futura ottimizzazione delle attività di raccolta dati. Si ricorda l’importanza di poter iniziare l’attività del modulo Campbiol sin dai primi giorni dell’anno, per ovvi motivi sia scientifici che organizzativi. Si sottolinea l’utilità della cosiddetta lettera del Ministero alla Capitanerie, avente come oggetto, nel 2015, “Esecuzione del Programma Nazionale raccolta dati statistici 2015 ai sensi del Regolamento del Consiglio (EC) n.199/2008, Regolamento del Commissione (EC) n.665/2008 e decisione della Commissione n.93 del 18 dicembre 2009: Campionamento biologico delle catture in relazione ai “metier” per le specie demersali e per i piccoli pelagici”. Nell’anno in corso, tale lettera, con protocollo 12514 DGPEMAC Q - MIPAAAF del 18 giugno 2015, è pervenuta all’unità scrivente in estate: si ritiene invece che sia prezioso poter disporre del documento in questione alla “naturale” partenza dell’attività di campionamento, ossia in gennaio.


11 di 30


Unità operativa: CNR ISMAR Ancona Modulo/i: MEDIAS GSA 17 e GSA 18 specificare il proprio modulo/i di competenza Responsabile: Iole Leonori Attività svolta/programmata: specificare le attività condotte nel corso del 2015 indicando la data di inizio attività e la copertura geografica interessata (se una o più GSA o l’intero territorio nazionale)


PN 2015




Camp biol)


12/06/2015 17 Non è previsto in MEDIAS un

numero prefissato di

cale


04/06/2015 18 Non è previsto in MEDIAS un

numero prefissato di

cale



12/06/2015 17

1650 100%



04/06/2015 18

350 100%



trasformazione)



……

…… *Riempire in base al proprio modulo **Eventualmente aggiungere una riga nel caso più di GSA. Se l’attività è condotta su territorio nazionale riportare: “tutte le GSA”.


12 di 30

Solo per il Modulo V “Indicatori eco-sistemici” indicare di seguito quelli calcolati per il proprio modulo:

1. Conservation status of fish species

Per l’indicatore 1.1 vengono fornite le stime di abbondanza e biomassa dei piccoli pelagici in totale dell’area (principalmente Engraulis encrasicolus, Sardina pilchardus, Sprattus sprattus) valutate mediante metodologia acustica con dati MEDIAS.

2. Proportion of large fish 3. Mean maximum length of fishes

E’ stato calcolato l’indicatore 3 con i dati delle serie storiche MEDIAS.

4. Size at maturation of exploited fish species 5. Distribution of fishing activities 6. Aggregation of fishing activities 7. Areas not impacted by mobile bottom gear 8. Discarding rates of commercially exploited species 9. Fuel efficiency of fish capture

Criticità: inserire una breve esposizione (non più di 20 righe) su eventuali difficoltà incontrate nella raccolta dei dati/informazioni previste dal PN e se sono state intraprese azioni per correggere problemi/complicazioni incontrati nell’implementazione del programma di raccolta dati. Malgrado le difficoltà legate alla mancanza di fondi su cui poter contare si è cercato di portare avanti nel migliore dei modi tutte le fasi del progetto. Indicazioni: inserire eventuali proposte/suggerimenti (non più di 20 righe) per una futura ottimizzazione delle attività di raccolta dati.


13 di 30


Unità operativa: ITAFISHSTAT Modulo/i: Dati Trasversali Responsabile: Lucio Labanchi Attività svolta/programmata:

*Indicatore Data inizio attività GSA** Previsione da PN

2015


30/11/2015) Sforzo e Catture 2014: Campione e numero di

questionari

01/01/2015 Tutte le GSA

1496 Unità campionarie attese

1496 unità ricevute (100%) 43820 schede, 291000 records

Capacità 01/01/2015 Tutte le

GSA 4 aggiornamenti

annuali della flotta

100%

Sforzo e Catture 2015: Campione e numero di

questionari

01/06/2015 Tutte le GSA 1519 unità attese _

Criticità: L’attività di rilevazione 2015 non è ancora iniziata


14 di 30

Unità operativa: ITAFISHSTAT Modulo/i: Dati Economici Responsabile: Rosaria F. Sabatella Attività svolta/programmata:

*Indicatore Data inizio attività GSA** Previsione da PN

2015


30/11/2015)

Stima dati economici annualità 2014 tramite indagine campionaria: ampiezza del campione e tasso di risposta


1496 Unità campionarie attese

1496 unità ricevute (100%) 3224 schede che, tradotte in microdati, considerando per ciascuna scheda la presenza media di ca. 108 microdati, comporta un valore di ca. 348 mila informazioni

Stima dati economici annualità 2014 da altre fonti: numero di variabili da stimare


Sussidi, investimenti, posizione finanziaria, valore del capitale, costi del capitale, numero imprese di pesca

100%

Stima dati economici annualità 2015tramite indagine campionaria: ampiezza del campione e tasso di risposta


1519 unità attese

Il software di rilevazione è stato aggiornato ed è pronto per la trasmissione dei dati relativi all’annualità 2015

Criticità: L’attività di rilevazione 2015 non è ancora iniziata Informazioni sull’attività di pesca fuori del Mediterraneo (“oceanica”) non pervenute


15 di 30

Modulo/i: Dati industria di trasformazione Responsabile: Loretta Malvarosa Attività svolta/programmata:

*Indicatore Data inizio attività Regioni** Previsione da PN

2014-2016 Percentuale di realizzazione

Dati economici industria

trasformazione 2013, segmento MAIN:

Campione e numero di questionari

01/01/2015 Tutte le regioni

100 Unità campionarie attese (piano di campionamento modificato: dettagli riportati nel RT 2015).

• 366 unità rilevate • copertura campione 47% • metodologia di rilevazione

modificata rispetto a quanto previsto dal PN 2014-2016


trasformazione 2013, segmento NON MAIN: Campione e numero di

questionari

01/01/2015 Tutte le regioni

Stima

• 122 unità rilevate • 106 risposte • copertura campione 57% • metodologia di rilevazione

modificata rispetto a quanto previsto dal PN


trasformazione 2014, segmento MAIN e NON

MAIN: Campione e numero di questionari

01/05/2015 Tutte le regioni • 350 unità

MAIN • 110 unità

NON MAIN

in corso, consegna dati prevista per Aprile 2016

Criticità: Nessuna


16 di 30


Unità operativa: Unimar Modulo/i: Campbiol Grandi pelagici Responsabile: Adriano Mariani Attività svolta/programmata: specificare le attività condotte nel corso del 2015 indicando la data di inizio attività e la copertura geografica interessata (se una o più GSA o l’intero territorio nazionale)


PN 2015


30/11/2015) Circa 200 (ancora da

ultimare) Tutto il 2015

Tutte le GSA 2015 100%






trasformazione)



……




17 di 30

Criticità: Le principali criticità riguardano essenzialmente il campionamento del tonno rosso e la difficoltà a raggiungere l’ingente numero di campioni previsti, visto che la maggioranza della pesca viene effettuata con la pesca a circuizione, destinata totalmente al mantenimento in gabbia, quindi con esemplari vivi; anche gli eventuali esemplari morti sono comunque campionati secondo regolamento dagli osservatori Iccat. Altra criticità anche per la lampuga; anche in questo caso elevati numeri previsti a fronte di pesca molto concentrata nel tempo, e in gran parte a carico di una sola classe d’età. Oltre a questo la lampuga si continua a considerare come demersale, con indicazione della GSA, pur essendo un grande pelagico, quindi non riferibile ad una singola GSA: nelle data call la lampuga viene considerata come demersale e quindi anche la suddivisione per GSA è richiesta. Indicazioni: inserire eventuali proposte/suggerimenti (non più di 20 righe) per una futura ottimizzazione delle attività di raccolta dati.


18 di 30

Unità operativa: Unimar Modulo/i: Pesca ricreativa tonno rosso Responsabile: Adriano Mariani Attività svolta/programmata: specificare le attività condotte nel corso del 2015 indicando la data di inizio attività e la copertura geografica interessata (se una o più GSA o l’intero territorio nazionale)


PN 2015


30/11/2015)

Censimento imbarcazioni 495 porti

censiti Autorizzazioni ufficiali

e dichiarazioni di cattura

Tutto il 2015 (ultimi due mesi per

il censimento)

Tutte le GSA Circa 800 porti per il

censimento, almeno 1 porto per i principali

litorali, dichiarazioni

ufficiali di cattura per

tonno e pesce spada

Circa 60 %






trasformazione)


(per la pesca ricreativa)114

……




19 di 30

Criticità: Per quanto riguarda la pesca sportiva e ricreativa, la difficoltà del rilevamento consiste nell’estensione del territorio da campionare e nel numero di imbarcazioni. Molte barche non sono nemmeno immatricolate, appartenendo alla categoria dei natanti. Il censimento della flotta nei porti viene effettuato con visite periodiche, che possono dare per esito stime con ampio intervallo di confidenza. Similmente per la stima delle catture, la rilevazione effettuata tramite le interviste ai pescatori è caratterizzata da grande soggettività nell’accuratezza delle risposte. C’è una forte difficoltà a ottenere dati di cattura visto l’obbligo delle dichiarazioni di cattura e dei permessi di pesca, a fronte di una notevole inadempienza dei suddetti obblighi, anche per quanto riguarda la taglia minima ed il periodo di pesca. La possibilità di effettuare la pesca tutto l’anno con la pratica del “catch and release” aumenta di fatto la confusione sull’informazione riguardante l’entità delle catture. Quasi nullo il numero di richieste di permessi per la pesca del pesce spada, anche a fronte di una scarsa diffusione dell’informazione specifica. Indicazioni: inserire eventuali proposte/suggerimenti (non più di 20 righe) per una futura ottimizzazione delle attività di raccolta dati.


20 di 30

Unità operativa: UNIMAR Modulo/i: IV.A Collection of data concerning the aquaculture Responsabile: Dr Mariani Attività svolta/programmata: specificare le attività condotte nel corso del 2015 indicando la data di inizio attività e la copertura geografica interessata (se una o più GSA o l’intero territorio nazionale)

*Indicatore Data inizio attività GSA** Previsione da PN 2015

Percentuale di realizzazione (rapporto

effettuato/previsto al 30/11/2015)



Camp biol)






trasformazione)

Novembre 2015

Selezionate 180 imprese

per segmento

Territorio nazionale

Relazione tecnica entro il 30/3/2015 Dati 2014 in DB entro il 30/5/2016 Relazione scientifica entro il 30/9/2016

100%



……



Criticità: Il Programma Nazionale considerava un campione di 180 aziende su una popolazione complessiva di circa 650 imprese. I dati sulle variabili economiche delle aziende, ricavabili da bilancio, del campione suddivise


21 di 30

per segmento non sempre sono disponibili e in numerosi casi si registra una difficoltà nel separare la parte economica da quella spesso presente e strettamente commerciale. Per tali ragioni si possono registrare discrepanze nel raggiungimento della percentuale di campionamento rispetto al PN anche perché spesso, le aziende nazionali operano in diversi segmenti, con diverse tecnologie, tra le quali anche attività come la lavorazione e la commercializzazione. La diversa segmentazione delle imprese tra il Censimento Eurostat e la raccolta dati 199, pone dei seri problemi di attribuzione delle imprese ai segmenti di produzione previsti nel programma nazionale Indicazioni: Di seguito si segnalano le seguenti indicazioni al fine di risolvere i problemi sorti nelle annualità precedenti. Aggiornamento della popolazione delle aziende di acquacoltura sulla base del Censimento EUROSTAT, al fine di rappresentare meglio il settore in relazione alla raccolta dei dati economici.

• Selezione delle aziende di ogni segmento con bilanci che si riferiscono solo ad una attività economica e non cumulativi con altre attività economiche come, ad esempio, lavorazione e commercializzazione di altri prodotti. Sulla base della selezione casuale, le aziende che non soddisfano questo principio, vengono sostituite ma con notevole difficoltà

• Trovare una forma di obbligatorietà per le imprese nel fornire i dati economici, per evitare possibili inadempienze e sanzioni allo stato membro

• Aggiornare l’universo delle imprese e quindi i segmenti di produzione 199, sulla base dei censimenti annuali EUROSTAT.


22 di 30


Unità operativa: Università Tor Vergata Modulo/i: Modulo III.D Pesca ricreativa dell’anguilla Modulo III.E Pesca commerciale dell’anguilla e campionamenti biologici Responsabile: Prof. Stefano Cataudella (responsabile scientifico) Dott.ssa Eleonora Ciccotti (responsabile della sottounità) Attività svolta/programmata: specificare le attività condotte nel corso del 2015 indicando la data di inizio attività e la copertura geografica interessata (se una o più GSA o l’intero territorio nazionale)

Modulo III.D Pesca ricreativa

Modulo III.E Pesca ricreativa e Campionamenti

biologici

Data inizio attività GSA** Previsione da PN 2015

Percentuale di

realizzazione (rapporto

effettuato/previsto al

30/11/2015)



Camp biol)

Individuati i siti rappresentativi. Campionamento effettuato sullo sbarcato. Luglio 2015: Effettuato esame delle biometrie su campione anguille gialle: ca. 50 ind/sito. Prevista la campagna argentine entro Gennaio 2016

UG

35%

Totale numero di cale (Medits e

Medias)

- -

Totale numero di miglia nautiche per

transetti idroacustici (Medias)

- -

Numero di questionari inviati (per i moduli: dati

trasversali, economici,

acquacoltura, industria

trasformazione)

Settembre 2015: effettuato il rilevamento per interviste e l’invio di ca. 850 questionari previsto rientro dei questionari per Dicembre 2015

UG

35%



Settembre 2015: individuato il campione rappresentativo ed effettuato l’invio di ca. 3000 questionari previsto rientro dei questionari per Dicembre 2015

UG

35%

*Riempire in base al proprio modulo **Eventualmente aggiungere una riga nel caso più di GSA. Se l’attività è condotta su territorio nazionale riportare: “tutte le GSA”.

Criticità: Le peculiarità concernenti il programma Raccolta Dati Pesca Anguilla sono da imputare alla particolarità del ciclo biologico della specie, alla sua distribuzione frammentata e alle tipologie di sfruttamento estremamente eterogenee.


23 di 30

La spiccata stagionalità delle attività di cattura, a sua volta modulata dalle tendenze migratorie dei vari stadi dell’anguilla, per cui la gran parte delle attività di pesca si svolgono negli ultimi giorni di dicembre dell’anno solare, implica che le interviste ai pescatori, i campionamenti e l’esame dei campioni si trovano ad essere spostati nei mesi successivi. L’estrema eterogeneità delle modalità di pesca e frammentazione delle realtà di pesca rende difficile operativamente stabilire i contatti con i pescatori i quali si mostrano totalmente diffidenti verso qualsiasi forma di coinvolgimento. Ciò continua a determinare difficoltà rispetto alle scadenze di rendicontazione delle attività, sia da un punto di vista tecnico-scientifico che amministrativo.

Questo insieme di aspetti fa sì che il censimento delle attività di pesca professionale nelle acque interne e lagunari, presupposto per pianificare opportunamente i campionamenti biologici, e la valutazione della pesca ricreativa, anch’essa eterogenea e estremamente dispersa sul territorio, risultano molto dispendiosi, per il momento, in termini di tempo e di investimenti, e che vi siano notevoli incompatibilità nel coordinamento delle attività condotte nell’ambito del presente modulo con le attività condotte dalle altre Unità Operative nell’ambito del Programma Nazionale Italiano per la Raccolta Dati della Pesca.


24 di 30


Unità operativa: Università degli Sudi di Roma “Tor Vergata” – Dipartimento di Biologia - LESA Modulo V: Indicatori 5-7. Valutazione degli effetti del settore della pesca sugli ecosistemi marini Responsabile: Stefano Cataudella Attività svolta/programmata: specificare le attività condotte nel corso del 2015 indicando la data di inizio attività e la copertura geografica interessata (se una o più GSA o l’intero territorio nazionale)

*Indicatore Data inizio attività GSA** Previsione

da PN 2015


30/11/2015) 5.Distribution of fishing

activities 10/1/2015 tutte le GSA

100%

6.Aggregation of fishing activities

10/1/2015 tutte le GSA 100%

7.Areas not impacted by mobile bottom gear

10/1/2015 tutte le GSA 100%

Criticità: Le uniche criticità riscontrate sono state, come già negli anni precedenti, limitate ai tempi di accesso al dato. Infatti, sebbene si siano ridotte le tempistiche per l’accesso dal dato VMS (sono necessari comunque alcuni mesi dall’inizio dell’anno prima di ottenere il trasferimento dei dati VMS relativi all’annualità precedente) si sono allungati quelli per l’accesso ai dati Logbook. Di concerto con altre unità operative si sta valutando la possibilità di richiedere la costituzione di un canale “strutturato” per l’accesso ai dati. Indicazioni: Le esperienze degli ultimi anni indicano che lo sviluppo dell’attività e/o una sua revisione possa passare da una maggiore integrazione ed utilizzo dei dati provenienti dal regolamento controlli (VMS, Logbook).


25 di 30


Unità operativa: Consorzio per il Centro Interuniversitario di Biologia Marina ed Ecologia Applicata G. Bacci (CIBM) Modulo/i: Campagna di ricerca MEDITS Campionamenti bilogici della pesca commerciale di specie demersali e piccoli pelagici - CAMPBIOL Indicatori ecosistemici Responsabile: Dott. Stefano De Ranieri Attività svolta/programmata: specificare le attività condotte nel corso del 2015 indicando la data di inizio attività e la copertura geografica interessata (se una o più GSA o l’intero territorio nazionale)


PN 2015




Camp biol)

20/01/2015 09 179 99%

Totale numero di cale (Medits) 29/06/2015 09 120 100%





trasformazione)




1. Conservation status of fish species X 2. Proportion of large fish X 3. Mean maximum length of fishes X 4. Size at maturation of exploited fish species X 5. Distribution of fishing activities 6. Aggregation of fishing activities 7. Areas not impacted by mobile bottom gear 8. Discarding rates of commercially exploited species X 9. Fuel efficiency of fish capture


26 di 30

Criticità: Le maggiori criticità sono state riscontrate nello svolgimento del modulo relativo ai campionamenti biologici della pesca di specie demersali e dei piccoli pelagici. Il protocollo dei campionamenti biologici prevedeva che le attività di campionamento venissero svolte da gennaio a dicembre con un numero di campioni predefinito per trimestre. Sfortunatamente i ritardi nell’erogazione del finanziamento necessario per lo svolgimento delle attività non ha permesso di rispettare le tempistiche previste. I campionamenti sono infatti cominciati, secondo lo schema previsto, solo a partire dal secondo trimestre. Nonostante tali difficoltà, i campionamenti non effettuati nel primo trimestre sono stati svolti nella restante parte dell’anno. In totale sono stati effettuati 180 campioni rispetto ai 182 previsti dal PN per tutto il 2015. Per quanto concerne i campionamenti effettuati, come già emerso dai campionamenti degli anni precedenti, una delle principali difficoltà è costituita dalla dinamicità della flottiglia da pesca: in alcuni casi le imbarcazioni indicate per il campionamento hanno esercitato la pesca con attrezzi non previsti dal piano di campionamento, oppure mirando alla cattura di specie che non rientravano nella lista di specie bersaglio del Programma Nazionale. La realizzazione di giornate di imbarco sui motopesca professionali si è rivelata un ottimo mezzo per acquisire campioni e per conoscere ed analizzare più accuratamente la composizione in taglia della cattura totale. Tuttavia, è da sottolineare il fatto che si siano presentate delle difficoltà anche per quanto riguarda l’imbarco di personale scientifico a bordo dei motopesca professionali. Molte imbarcazioni, infatti, non possiedono i requisiti e le dotazioni di sicurezza necessarie all’imbarco di personale aggiuntivo rispetto al normale equipaggio. Indicazioni: inserire eventuali proposte/suggerimenti (non più di 20 righe) per una futura ottimizzazione delle attività di raccolta dati.


27 di 30


Unità operativa: GSA 11 - Università degli Studi di Cagliari - Dipartimento di Scienze della Vita e dell'Ambiente Modulo/i: III.C Biological - metier-related variables III.E Biological - stock-related variables III.G Research surveys at sea V Module of evaluation of the effects of the fishing sector on the marine ecosystem Responsabile: Maria Cristina Follesa Attività svolta/programmata:


PN 2015


30/11/2015)



Camp biol)

15/04/2015 11 95

FPO: 100% GNS: 158% GTR: 113% LLS: 50%

OTBDES: 75% OTBMDD: 83% OTBDWS: 83%

Totale numero di cale (Medits)

23/06/2015 (terminata il 17/7/2015)

11 100 100%


1. Conservation status of fish species 2. Proportion of large fish 3. Mean maximum length of fishes 4. Size at maturation of exploited fish species 5. Discarding rates of commercially exploited species

Per il 2015 si prevede di calcolare come ogni anno tutti e 5 gli indicatori richiesti non appena si concluderanno le fasi di campionamento (CAMPBIOL), inputazione dati e verifica degli stessi. Criticità: Nel primo trimestre non è stato possibile effettuare alcun campionamento a causa della firma tardiva dell’ATS. FPO: non è stato possibile effettuare le uscite del primo e quarto trimestre in quanto, oltre che per la problematica sopra citata, generalmente l’utilizzo delle nasse per i polpi in Sardegna viene effettuato solo in primavera/estate. Tali campionamenti sono stati spostati al secondo e terzo trimestre, sia per il market che per lo sbarcato. LLS: come già ribadito altri anni, risulta sempre difficile coprire i campionamenti relativi a questo metier, in quanto la pesca a palamiti in Sardegna viene svolta esclusivamente nel periodo tardo-invernale (dicembre-febbraio) quando non è possibile utilizzare altri attrezzi (nasse e tramagli) generalmente più redditizi.


28 di 30

Laddove possibile si è proceduto ad effettuare un numero maggiore di campionamenti rispetto a quelli previsti dal piano nazionale, al fine di avere un copertura campionaria sempre più rappresentativa. Indicazioni: Come già ribadito in più occasioni negli anni passati, riteniamo che il metier LLS non possa essere campionato in maniera esaustiva in Sardegna (GSA 11) in quanto oggetto nella maggior parte delle marinerie di una pesca occasionale/stagionale.


29 di 30


Unità operativa: COISPA Modulo/i: Campionamento biologico delle catture commerciali. Sezione III.C - Variabili biologiche relative al mestiere e Sezione III.E - Variabili biologiche relative agli stock Campagne di ricerca in mare. Sezione III.G MEDITS Valutazione dell’impatto del settore pesca sull’ecosistema marino: indicatori ecosistemici. Sezione V Responsabile: M.T. Spedicato GSA10 (CAMPBIOL, Indicatori ecosistemici) G. Lembo GSA18 (CAMPBIOL/MEDITS/Indicatori ecosistemici) P. Carbonara GSA19 (CAMPBIOL/ indicatore ecosistemico 8 nella GSA19) P. Carbonara GSA10 (MEDITS) Attività svolta/programmata:

*Indicatore Data inizio attività

Data fine attività GSA** Previsione da

PN 2015




Camp biol)

05/05/2015 10

184 76%



Camp biol)

16/04/2015 18

147 79%



Camp biol)

07/05/2015 19

163 78%


07/06/2015 22/06/2015 10 70 100%


08/07/2015 07/08/2015 18 90 100%

“Indicatori eco-sistemici” calcolati:

19. Conservation status of fish species 20. Proportion of large fish 21. Mean maximum length of fishes 22. Size at maturation of exploited fish species 8. Discarding rates of commercially exploited species


30 di 30

Criticità: Anche quest’anno si sono riscontrate difficoltà nel campionare alcuni metier nel modulo Campbiol. Questo è dovuto a diverse problematiche:

• I problemi di mis-classificazione dei metier nella fase di raccolta dei dati di produzione influisce sul ranking system e sulla selezione dei mestieri da campionare. Questo aspetto può comportare il sovra-campionamento di alcuni metier rispetto alla loro reale consistenza (GNS/GTR per le GSA10 e 18; OTB_MDD/OTB_DWS per le GSA10 e 19, ecc.).

• Ci sono delle tipologie di pesca tipicamente stagionali con fluttuazioni molto ampie tra gli anni che sono difficilmente campionabili e intercettabili, come ad es. la pesca con le volanti (OTM_SPF) nella GSA 19.

• Alcuni metier, come il GNS_SLP, che teoricamente rientrano nel modulo di campionamento dei piccoli pelagici, possono essere selezionati dal ranking system sulla base di catture di specie che non sono target per questo modulo (ad es. alcuni Tunnidi).

Per quanto concerne la modalità di campionamento come osservatori a bordo, in alcuni Compartimenti Marittimi le pratiche amministrative per l’imbarco dei ricercatori sono diventate sempre più complicate e farraginose, non essendoci una procedura standard. Tanto che in alcuni Compartimenti è stata richiesta l’ispezione del RINA prima di ogni singolo imbarco, nonostante il numero dell’equipaggio, più il numero di ricercatori a bordo, fosse minore del numero massimo consentito dal certificato di stabilità. Purtroppo fattori interpretativi legati ad alcune rigidità procedurali complicano notevolmente le procedure di imbarco e scoraggiano le imbarcazioni selezionate come unità campionarie a partecipare al campionamento.

Indicazioni

Si auspica un maggiore raccordo tra chi si occupa di raccogliere i dati di produzione e le unità operative che raccolgono i dati biologici. Inoltre, il ranking system dovrebbe tener conto anche degli aspetti biologici e della stagionalità.

Sarebbe auspicabile, rispetto alle difficoltà amministrative, che il Ministero fornisse, a tutti i Compartimenti Marittimi, indicazioni sulla procedura standard da seguire per l’imbarco dei ricercatori.


1 di 3

Analisi fattibilità delle modifiche e integrazioni della Banca Dati 199

Le proposte di modifica e integrazione della banca dati pervenute a Itafishstat sono riassunte nella tabella sottostante.

modifica proposta impatto su tabelle 1 introduzione dei dati per strato tabelle I1- I3 - I4 -I5 - I6 - I7 - I8

2 sostituire la tab C8 con due tabelle B_landings_medbs e C_Discards_medbs tabella C8

3 sostituire la tab C9 con due tabelle A_catch_medbs tabella C9

4 aggiornamento del formato delle tabelle per renderle conformi a "nuovo protocollo"

dati primari MEDITS TA - TB - TC - TD - TT

5 aggiornamento del vocabolario delle specie Medits dati primari MEDITS TA - TB - TC - TE

6 modifica del campo BARCA dati primari tabella PI 7 introduzione di mappe di sforzo -- 8 controlli incrociati su tabelle di uno stesso modulo o di moduli diversi varie, da definire con le U.O.

9 riclassificazione e risintonizzazione del sistema tabelle C1- C2 - C3 - C4 -C5 - C6 - C7

10 stratificazione per classe di addetti e per regione tabella I12 - I13

11

inserimento di una nuova tabella per il segmento delle aziende che fanno trasformazione dei prodotti della pesca come attività non principale --

Punti 1, 2, 3, 4, 10, 11 – introduzione di nuovi formati per tabelle esistenti e dei dati per strato - Per l’introduzione di nuove tabelle e per sostituire quelle obsolete con tabelle più attuali e rispondenti ai nuovi formati richiesti dalle Data Call è necessario avere i formati delle nuove tabelle con tutti i campi e tutte le specifiche così come definite nel Vol. 1 – Formato e codifiche per l’archiviazione dei dati biologici, pesca ricreativa anguilla e tonno rosso, indicatori ecosistemici e dati primari – Versione ottobre 2011.

Nome colonna Formato Modalità di compilazione Note ID_Tabella Valori ammessi: Campo identificativo della tabella Nazione Stringa (3) Valori ammessi: ITA Codice nazione GSA Numero (2) Valori ammessi: Codice geographical sub area (GSA) FAO Anno Numero (4) Valori ammessi: Anno di riferimento dei dati Specie Stringa (4+3) Valori ammessi:

Nel momento in cui sono disponibili i nuovi formati in DB le U.O. possono effettuare l’upload dei dati pregressi.


2 di 3

Punto 5 – aggiornamento del vocabolario delle specie Medits – L’aggiornamento sarà effettuato non appena sarà fornito il nuovo elenco di specie. Successivamente le U.O. possono effettuare l’upload delle tabelle interessate.

Punto 6 - modifica del campo BARCA della tabella PI - Si può effettuare la sostituzione del Numero Ue con un ID. E’ opportuno che l’ID venga fornito dalla U.O..

Punto 7 – introduzione di mappe di sforzo – Le mappe di sforzo possono essere inserite nel menù Documenti o nel menù Relazioni creando una sottosezione Mappe. Si ricorda che la sezione Documenti è un’area ad accesso pubblico mentre la sezione Relazioni è visibile solo alle Unità Operative per cui il posizionamento della sottosezione determinerà gli utenti che possono accedere alle Mappe. In ogni caso sarà necessario definire il "document manager" che si occuperà di aggiornare, caricare / eliminare le mappe nella sottosezione.

Punto 8 - controlli incrociati su tabelle di uno stesso modulo o di moduli diversi – I controlli incrociati rappresentano un secondo livello di verifica che può essere eseguito dopo i controlli effettuati in fase di caricamento e soprattutto su tabelle già presenti nel DB.

E’ necessario definire le tabelle o i gruppi di tabelle sulle quali si vogliono incrociare i dati e quindi stabilire il tipo di controllo che si vuole effettuare.

Per procedere al controllo, nel menù Gestione Dati sarà presente la voce Controlli incrociati che porterà ad una schermata nella quale sarà possibile scegliere l’invio delle tabelle e/o gruppi di tabelle sul quale si vuole fare il controllo. Se l’operazione di incrocio-dati dovesse dare esito negativo (vale a dire che i dati delle tabelle non sono allineati tra loro) le tabelle interessate vengono segnalate con un segno di spunta visibile nell’elenco del menù Stato invii.

Punto 9 - riclassificazione e risintonizzazione del sistema – il lavoro di riclassificazione e sintonizzazione del sistema può essere effettuato sulla base delle indicazioni provenienti dalle diverse U.O..

Addendum

Sulla base delle richieste di modifiche proposte è necessario che si proceda ad un aggiornamento dei formati, delle codifiche e delle tabelle di riferimento per l’archiviazione dei dati presenti in banca dati (Vol1 e Vol2 Codifiche_Parametri_Data_Collection_Reg_199).

Inoltre, per l’inserimento delle relazioni e/o altri documenti sarebbe bene avere un responsabile che si incarichi del corretto e tempestivo aggiornamento delle sezioni che non sono di diretta competenza delle U.O.


3 di 3

Per quanto riguarda la tempistica è difficile fare una valutazione precisa sulla base degli elementi esaminati, orientativamente la parte tecnica può essere realizzata in 4 mesi di lavoro, tuttavia si tratta di stime che possono essere influenzate, in meglio o in peggio, da altri fattori come ad esempio:

• cosa si intende per ‘riclassificazione e risontinazzazione del sistema’ • eventuale complessità delle nuove tabelle di cui si richiede l’introduzione • tipologie di controlli e tabelle coinvolte • numero di revisioni e correzioni durante lo sviluppo • coordinamento con le varie U.O.


1

RIFERIMENTI DESCRITTIVI DEGLI ELEMENTI DI METADATI ( EURO SDMX METADATA STRUCTURE)

Nome Campo Descrizione Linee Guida ESS

1 Contatto

Punti di contatto individuali o organizzativi per i dati o i metadati, comprese le

informazioni su come raggiungere i punti di contatto.

1.1 Organizzazione Responsabile Il nome dell'organizzazione dei punti di contatto per i dati o i metadati. Il nome dell'organizzazione

1.2 Unità operativa dell'organizzazione L'unità di riferimento dell'organizzazione. Il nome dell'unità operativa responsabile del file di metadati.

1.3 Persona di contatto Il nome dei punti di contatto per i dati o i metadati.

Il nome della persona responsabile del settore statistico (nome e cognome)

1.4 Funzione della persona di contatto

L'area di responsabilità tecnica del contatto , come ad esempio "metodologia", "gestione database" o " diffusione".

Il titolo della persona responsabile del settore statistico ( questo titolo può contenere l'area precisa di responsabilità come metodologo o database manager).

1.5 Indirizzo postale di contatto L'indirizzo postale dei punti di contatto per i dati o i metadati . L'indirizzo postale della persona responsabile del settore statistico.

1.6 Indirizzo email di contatto Indirizzo e-mail dei punti di contatto per i dati oi metadati.

L'indirizzo email della persona responsabile del settore statistico (un indirizzo di posta individuale o una cassetta postale relativa alla funzione).

1.7 Telefono di contatto Il numero di telefono dei punti di contatto per i dati o i metadati.

Il numero di telefono della persona responsabile del settore statistico.

1.8 Fax di contatto Il numero di fax dei punti di contatto per i dati o i metadati. Il numero di fax della persona responsabile del settore statistico.

2 Aggiornamento Metadata La data in cui l'elemento di metadati è stato inserito o modificato nel database.

2.1 Ultima data di certificazione

Data dell'ultima certificazione fornita dal gestore del dominio per confermare che i metadati inviati sono ancora aggiornati, anche se il contenuto non è stato modificato.

La data dell'ultima certificazione di questo file di metadati in modo da verificare che il file di metadati prodotto è ancora vigente. Tale certificazione può anche essere fatta se il contenuto del file di metadati non è stato modificato.


2

2.2 Ultima data di diffusione Data dell'ultima diffusione di metadati. La data in cui il file di metadati è stato diffuso.

2.3 Ultima data di aggiornamento Data dell'ultimo aggiornamento del contenuto dei metadati. La data in cui il file di metadati è stato aggiornato l'ultima volta.

3 Presentazione statistica Illustrazione dei riferimenti statistici.

3.1 Descrizione dei dati Caratteristiche principali della serie di dati descritte in modo facilmente comprensibile, relativi ai dati e agli indicatori diffusi.

Descrivere le caratteristiche principali del set di dati in modo facilmente comprensibile , con riferimento ai dati principali e agli indicatori diffusi . Questa breve descrizione dovrebbe essere compresa immediatamente e facilmente dagli utenti.

3.2 Sistema di classificazione Disposizione o divisione degli oggetti in gruppi in base alle caratteristiche che gli oggetti hanno in comune.

Elencare tutte le classificazioni che vengono utilizzate per il set di dati prodotti (con i loro nomi dettagliati).

3.3 Settore di riferimento Principali settori economici oggetto delle statistiche.

Elencare i principali settori economici del set di dati prodotti , anche aggiungendo le classi di dimensione utilizzate.

3.4 Concetti e definizioni statistiche Caratteristiche statistiche delle osservazioni statistiche.

Descrivere in breve le principali variabili statistiche fornite . Definizione e tipi di variabili forniti devono essere elencati, nonché tutte le informazioni relative ad eventuali discrepanze rispetto alle norme internazionali.

3.5 Unità statistica Entità di cui si chiede informazioni e per le quali le statistiche sono compilate.

Elencare le unità di base di osservazione statistica per i quali si dispone di dati. Queste unità di osservazione ( ad esempio, la impresa , l'unità locale, , ... ) possono essere diverse dalle unità di reporting utilizzate nelle indagini statistiche sottostanti.

3.6 Popolazione statistica Il totale o di una popolazione o "universo" di una classe definita di persone, oggetti o eventi.

Descrivere la popolazione statistica bersaglio ( uno o più) cui si riferisce il set di dati, ovvero la popolazione per la quale si cercano informazioni.

3.7 Area geografica Il Paese o area geografica in cui il fenomeno statistico misurato si riferisce.

Il paese, le GSA e le regioni, o altre aree teritoriali, coperte dalla serie di dati diffusi.

3.8 Tempo di copertura L'intervallo di tempo in cui i dati sono disponibili.

I periodi di tempo coperti dal set di dati ( cioè il periodo di tempo per il quale è diffusa insieme di dati, ad esempio, 2002-2014 per alcuni dati annuali ).

3.9 Periodo base degli indici Il periodo di tempo utilizzato come base di un numero di indice, o al quale si riferisce una serie costante.

Il periodo di tempo utilizzato come base di un numero di indice , o al quale una serie temporale si riferisce (anno base 2004 ad esempio per alcuni dati annuali ).


3

4 Unità di misura L'unità in cui vengono misurati i valori dei dati.

Le unità di misura utilizzate per il set di dati diffusi (ad esempio unità di misure di Euro , % , il numero di persone ) . Inoltre va aggiunto il corretto utilizzo di grandezza ( ad esempio migliaia , milioni di euro).

5 Periodo di riferimento Il periodo di tempo o punto nel tempo per cui l'osservazione misurata intende riferirsi.

Le variabili statistiche si riferiscono a periodi di tempo specifici, che possono essere un giorno specifico o un periodo specifico ( ad esempio, un mese, un anno fiscale , un anno di calendario o più anni di calendario ) . Quando vi è una mancata corrispondenza tra il tempo target e il periodo di riferimento effettivo, per esempio quando i dati non sono disponibili per il periodo di riferimento target, la differenza deve essere evidenziata.

6 Mandato di riferimento

Set di regole o altre istruzioni formali che conferiscono la responsabilità e l'autorità a

un'organizzazione per la raccolta, l'elaborazione e la diffusione di statistiche.

Una legge o altro insieme formale di istruzioni che assegnano responsabilità e l'autorità a un organismo per la raccolta, l'elaborazione e la diffusione di statistiche (inclusi gli accordi o le procedure per facilitare la condivisione dei dati e lo scambio tra le agenzie di dati di produzione)

6.1 Atti legali e altri accordi

Atti giuridici o altri accordi formali o informali che assegnano la responsabilità e l'autorità a un organismo per la raccolta, l'elaborazione e la diffusione di statistiche.

Leggi nazionali o altri atti giuridici tra cui vanno considerati gli accordi e l'attuazione di direttive comunitarie.

6.2 Agenzie condivisione dati Accordi o procedure per la condivisione dei dati e il coordinamento tra le agenzie che producono i dati.

Solo a livello europeo: gli accordi relativi alla condivisione dei dati e lo scambio tra dati internazionali produttrici di agenzie dovrebbero essere descritte (ad esempio dati per l'Eurostat per la raccolta dati o di dati di produzione, che sono in comune con l'OCSE, l'ONU, ecc.

7 Diritti di proprietà dei dati

Una proprietà di dati che indicano la misura in cui la loro divulgazione non autorizzata

potrebbe pregiudicare o essere dannosa per l'interesse della sorgente o di altre parti

interessate.

La normativa (o qualsiasi altra disposizione formale) relativa al segreto statistico applicato per il set di dati in questione, così come il trattamento di riservatezza dei dati effettivi (anche per quanto riguarda i dati aggregati diffusi).

7.1 Confidenzialità – politica

Misure legislative o altre procedure formali che impediscono la divulgazione non autorizzata dei dati che identificano una persona o un'entità economica, direttamente o indirettamente.

Devono essere indicate le legislazioni europee e nazionali in materia di segreto statistico.


4

7.2 Confidenzialità – trattamento dati

Regole applicate per il trattamento dei dati per garantirne la riservatezza ed impedirne la divulgazione non autorizzata.

Devono essere riportate le regole applicate per il trattamento dei set di dati in materia di segreto statistico.

8 Politica dei rilasci Regole per la diffusione dei dati statistici alle parti interessate. Regole per la diffusione dei dati statistici alle parti interessate.

8.1 Calendario di rilascio ll calendario delle date di rilascio delle statistiche.

Va riportata la pianificazione in materia di rilascio delle statistiche secondo un calendario preannunciato . Va ricordato anche se un calendario di rilascio per il set di dati in questione esiste e se questo calendario è accessibile al pubblico.

8.2 Calendario di accesso ai rilasci L'accesso alle informazioni del calendario di rilascio. Riportare il link o il riferimento al calendario di rilascio.

8.3 Accesso degli utenti

La politica per il rilascio dei dati agli utenti , l'ambito di diffusione (es. al pubblico , a utenti selezionati ) , come gli utenti sono informati che i dati vengono rilasciati e se la politica incentiva la diffusione dei dati statistici a tutti gli utenti.

Deve essere riportata la politica per il rilascio dei dati agli utenti. Riportare l'ambito di diffusione (ad esempio per il pubblico, per gli utenti selezionati), le modalità con cui gli utenti sono informati che i dati è stato rilasciato, e se la politica di rilascio determina la diffusione dei dati statistici a tutti gli utenti allo stesso tempo.

9 Frequenza di disseminazione

L'intervallo di tempo in cui sono diffuse le statistiche in un determinato periodo di

tempo.

Va indicata la frequenza con cui i dati vengono diffusi (ad esempio mensile , trimestrale, annuale).

10 Formati di disseminazione Mezzi di comunicazione con i quali i dati e i metadati statistici sono diffusi.

I vari mezzi di diffusione utilizzati per rendere i set di dati disponibili per gli utenti dovrebbero essere descritti (compresi i vari formati di diffusione disponibili così come la loro accessibilità) .

10.1 Comunicati stampa Comunicati stampa periodici o ad hoc legati ai dati.

Descrivere se è prevista la pubblicazione regolare di comunicati stampa.

10.2 Pubblicazione Pubblicazioni periodiche o ad hoc , in cui i dati sono messi a disposizione del pubblico

Descrivere brevemente le pubblicazioni in cui i dati diffusi sono usati.

10.3 Database on line Informazioni sui database on-line in cui i dati diffusi sono accessibili. Riportare il dominio del sito web.

10.4 Accesso ai microdati Le informazioni relative all'eventuale diffusione dei microdati.

Descrivere se e come il set di dati è accessibile a livello di micro-dati (ad esempio per i ricercatori) . Anche le regole di anonimato dei microdati devono essere descritte in breve.


5

10.5 Altre fonti di disseminazione I riferimenti alla più importante diffusione di altri dati.

Riportare altri principali mezzi di diffusione dei dati (ad esempio, all'interno di altre pubblicazioni , documenti politici, ecc.).

11 Accesso alla documentazione

La disponibilità di documenti esplicativi sulle caratteristiche qualitative dei dati.

11.1 Documentazione o metodologia Il testo descrittivo e i riferimenti ai documenti metodologici disponibili .

Descrivere la disponibilità di documenti di riferimento nazionali ai metadati (importanti documenti metodologici , documenti di sintesi o altri manuali importanti).

11.2 Documentazione sulla qualità Documentazione sulle procedure applicate per la gestione della qualità e valutazione della qualità.

Descrivere la disponibilità di relazioni e studi sulla qualità.

12 Gestione della qualità Sistemi e strutture in atto presso

un'organizzazione per gestire la qualità dei prodotti e dei processi statistici.

Descrivere brevemente il sistema di gestione della qualità utilizzato per l'organizzazione ( EFQM , ISO- serie ecc.).

12.1 Garanzie di qualità

Tutte le attività sistematiche realizzate che possano essere dimostrata per assicurare che i processi soddisfano i requisiti di una pubblicazione statistica.

Collegamenti ipertestuali al quadro generale di assicurazione della qualità (o simili) e una breve descrizione di come vengono implementate le attività di assicurazione della qualità specifici del dominio (l'uso delle migliori pratiche , recensioni di qualità, autovalutazioni, controllo della conformità , ecc.).

12.2 Valutazione di qualità Valutazione complessiva della qualità dei dati , in base a criteri di qualità standard.

Fornire una valutazione qualitativa sulla qualità complessiva dei principali risultati statistici, riassumendo i principali punti di forza e le eventuali carenze di qualità. Qualsiasi compromesso tra gli aspetti qualitativi possono essere citati così come i miglioramenti qualitativi previsti.

13 Rilevanza La capacità con cui le informazioni

statistiche soddisfano le esigenze attuali e potenziali degli utenti.

13.1 Bisogni degli utenti Descrizione di utenti e le loro rispettive esigenze rispetto ai dati statistici.

Fornire una classificazione degli utenti con qualche indicazione sulla loro rilevanza, l'indicazione degli usi per i quali desiderano i risultati statistici così come eventuali esigenze particolari. Da riportare anche indicazioni in merito alla difficoltà a soddisfare le esigenze degli utenti.


6

13.2 Soddisfazione degli utenti Le misure volte a determinare la soddisfazione degli utenti.

Descrivere il modo con cui si raccolgono le opinioni e i pareri degli utenti. Riportare i principali risultati riguardanti la soddisfazione degli utenti ( sotto forma di un indice di soddisfazione degli utenti se disponibile) e la data dell'indagine più recente sulla soddisfazione degli utenti.

13.3 Completezza La misura in cui tutte le statistiche che sono necessari sono disponibili.

Fornire informazioni sulla completezza rispetto alle normative vigenti / linee guida.

14 Accuratezza e affidabilità

Precisione: approssimazione dei calcoli o delle stime ai valori esatti o reali che le statistiche si propongono di misurare .

Affidabilità : la vicinanza del valore stimato iniziale al valore stimato successivo.

14.1 Precisione generale La valutazione di accuratezza , legata a un certo insieme di dati o di dominio, che sintetizza i diversi componenti.

Fornire una sintesi sulle principali fonti di errore e una valutazione del potenziale di bias (segno e ordine di grandezza) per ciascun indicatore chiave, in termini quantitativi o qualitativi.

14.2 Errore campionario

Quella parte della differenza tra un valore della popolazione e una sua stima che , derivata da un campione casuale, è dovuta al fatto che solo un sottoinsieme della popolazione si enumera.

- Se si utilizza un campionamento probabilistico, occorre prevedere stime della accuratezza, normalmente sotto forma di CV, errori standard e intervalli di confidenza. In presenza di rettifiche di mancata risposta, di errori di classificazione e di altre fonti di incertezza, va precisato quale trattamento dei valori anomali viene utilizzato. - Se si utilizza un campionamento non probabilistico, il responsabile del settore statistico dovrebbe fornire stime di precisione e una motivazione sul modello applicato per questa stima e una breve discussione sul campionamento bias.

14.3 Errore non campionario Errore nella stima che non può essere attribuito a fluttuazioni del campione.

Fornire una valutazione, preferibilmente quantitativa, sugli errori non campionari.

15 Tempestività e puntualità Rispondenza dei tempi di consegna alle esigenze degli utenti.


7

15.1 Tempestività Periodo di tempo tra la disponibilità dei dati e l'evento o il fenomeno che essi descrivono.

Fornire, per i rilasci annuali o più frequenti, il tempo di produzione medio per ogni rilascio dei dati.

15.2 Puntualità Intervallo di tempo tra la consegna effettiva dei dati e la data prevista per la loro consegna.

Fornire, per le emissioni annuali o più frequenti: - La percentuale di rilasci consegnati in tempo , in base alle date di uscita prevista . - Spiegare I motivi di rilasci non – puntuali.

16 Confrontabilità

Misurazione dell'impatto delle differenze tra i concetti statistici applicati, gli strumenti e

le procedure di misurazione quando le statistiche si comparano per aree geografiche

o periodi di tempo.

16.1 Confrontabilità geografica La possibilità con cui le statistiche sono comparabili tra aree geografiche.

Descrivere eventuali problemi di comparabilità tra i paesi o regioni. I motivi per i problemi devono essere descritte e pure l' ordine di grandezza degli effetti delle principali fonti di errori.

16.2 Confrontabilità temporale La possibilità con cui le statistiche sono paragonabili a diversi periodi di tempo.

Fornire informazioni sulla lunghezza delle serie storiche confrontabili , i periodi di riferimento e le eventuali interruzioni di serie che si sono verificate. Riportare le ragioni delle interruzioni di serie e il trattamento delle stesse.

17 Coerenza Adeguatezza delle statistiche a essere

attendibilmente combinate in modi diversi e per vari usi.

17.1 Coerenza – altre fonti La possibilità con cui le statistiche sono conciliabili con quelli ottenuti attraverso altre fonti di dati statistici o domini.

Descrivere le differenze dei risultati statistici in questione con altri risultati statistici correlati . Valutare pure l'ordine di grandezza degli effetti delle differenze.

17.2 Coerenza – interna La possibilità con cui le statistiche sono coerenti all'interno di un dato insieme di dati.

Descrivere se i risultati statistici entro il set di dati in questione non sono fra loro coerenti e le ragioni per la pubblicazione di tali risultati.

18 Costi e oneri Costi associati con la raccolta e la

produzione di un prodotto statistico e l'onere sui rispondenti.

Presentare una sintesi dei costi per la produzione di dati statistici e l'onere sui rispondenti (in generale misurata in tempo utilizzato).


8

19 Revisione dei dati Qualsiasi modifica di un valore di una statistica resa pubblica.

19.1 Revisione dei dati – politica Politica volta a garantire la trasparenza dei dati diffusi , laddove sono pubblicati dati preliminari che vengono poi modificati.

Descrivere la politica di revisione generale adottata per l'organizzazione e per la diffusione dei dati.

19.2 Revisione dei dati – pratica Informazioni sulla prassi di revisione dei dati.

Descrivere revisioni importanti in programma, nonché la loro dimensione media prevista. Per quanto necessario anche le revisioni minori dovrebbero essere descritte.

20 Elaborazioni Statistiche I processi di trattamento dei dati che portano alle elaborazioni statistiche

20.1 Fonte dei dati Caratteristiche e componenti dei dati statistici grezzi utilizzati per la compilazione di aggregati statistici.

Indicare se il set di dati si basa su un sondaggio o su fonti di dati amministrativi . Se si usano indagini campionarie, fornire alcune caratteristiche del campione (ad esempio, dimensione del campione previsto e campione effettivo, il tipo di schema di campionamento , dominio relazioni, ecc.). Se si utilizzano registri amministrativi , fornire la descrizione dei registri (fonte, anno, scopo primario, potenziali carenze, ecc.)

20.2 Frequenza della raccolta dati Frequenza con cui i dati di origine vengono raccolti.

Indicare la frequenza di raccolta dei dati (ad esempio mensile, trimestrale, annuale , continua).

20.3 Raccolta dati Metodologia di raccolta dei dati per le statistiche ufficiali.

Descrivere il metodo utilizzato per raccogliere i dati (ad esempio indagine postale, CAPI, sondaggi on-line, ecc.); fornire alcune informazioni aggiuntive sulla progettazione del questionario, sul relativo collaudo e sulla formazione degli intervistatori, sui metodi utilizzati per monitorare la mancata risposta.

20.4 Data di validazione Processo di monitoraggio dei risultati dell'elaborazione dei dati e di garanzia della qualità dei risultati statistici.

Descrivere le procedure per verificare e convalidare i dati di origine e di come i risultati di queste convalide sono monitorati e utilizzati.

20.5 Data di compilazione Operazioni eseguite sui dati per ricavare nuove informazioni secondo un dato. insieme di regole.

Descrivere il processo di elaborazione dei dati (ad esempio, la modifica dei dati, l'imputazione, ponderazione, regolazioni per mancata risposta, la calibrazione, modello utilizzato, ecc.) .


9

20.6 Trattamento

L' insieme di procedure utilizzate per modificare i dati statistici per consentirle di conformarsi a norme nazionali o internazionali o per affrontare le differenze di qualità dei dati durante la compilazione di insiemi di dati specifici.

Descrivere le procedure statistiche utilizzate per la regolazione dei dati ( quali i metodi di regolazione stagionale , decomposizione delle serie storiche, o altri metodi simili).

21 Commenti Testo descrittivo supplementare che può essere collegato a dati o metadati.

Fornire eventuali informazioni utili che possono contribuire a completare la presentazione dei metadati


1

PROGETTAZIONE, INTEGRAZIONE E UTILIZZO DI INFORMAZIONI DI CONTROLLO PER IL

MIGLIORAMENTO DELLA QUALITA' DEI DATI RELATIVI ALLE VARIABILI TRASVERSALI ED ECONOMICHE DEL

PNRDA 2015

Applicazione di modelli ARIMA per la stima di indicatori di controllo per la validazione dei dati di

rilevazione 2015

ITAFISHSTAT

Dicembre 2015


2

Sommario Utilizzo ................................................................................................................................................. 7

Esempio di calcolo ............................................................................................................................... 8

Strato 172 reti e passivi minori | campania | < 6 m | ............................................................................ 8

Dati di strato ..................................................................................................................................... 8

Dati di attrezzo ............................................................................................................................... 20

Attrezzo 16 ................................................................................................................................. 20

Dati di specie .................................................................................................................................. 25

Strato 172 reti e passivi minori | campania | < 6 m | Attrezzo 16 Specie 129 ............................ 25






3

IDENTIFICAZIONE DEI PROCESSI CRUCIALI E DELLE VARIABILI CHIAVE

L'approccio “preventivo” sulla qualità delle statistiche, presuppone lo sviluppo di un sistema di gestione improntato al controllo e all’esigenza di valutare la qualità dei dati a monte fino alla notifica finale di quelli trasmessi. La performance dell'indagine campionaria alla base del PNRDA è, pertanto, sempre più valutata sulla tempestività e sulla qualità dei dati per cui diventa necessario implementare processi di miglioramento della qualità che consentano una più efficiente gestione dei processi di produzione e diffusione in una ottica di sistema. In quest'ambito l'esperienza dell'indagine campionaria 2014 torna utile a focalizzare le problematiche relative ad alcuni processi cruciali. Il primo riguarda il reclutamento della rete di rilevatori. Considerata la necessità di procedere a procedure pubbliche annuali e di assicurare la selezione di rilevatori esperti e affidabili, i tempi dello start-up della fase di raccolta dati rappresentano un vincolo che può impattare sulla qualità dei dati. La difficoltà nel poter garantire l'avvio della rilevazione ad inizio dell'anno solare impone l'esigenza di richiedere ai rilevatori selezionati di procedere ad un processo di ricostruzione dei dati relativi al periodo che intercorre fra l'inizio dell'anno e l'assegnazione dell'incarico. Ciò impone l'esigenza di rafforzare il sistema di controllo dei dati in modo da avere dei parametri che consentano di ottenere “benchmark di precisione” che consentano di validare i dati mediante un ulteriore livello di verifica qualitativa dei dati della rilevazione 2015.

Per il raggiungimento dell'obiettivo prefissato si è ritenuto opportuno procedere con l'analisi di serie storiche univariate attraverso la procedura Box e Jenkins, procedura di tipo iterativo per l'identificazione, la stima e la verifica di un modello ARIMA. I modelli ARIMA vengono, infatti, utilizzati ai fini previsivi e l'ipotesi sottostante è che la storia passata della serie aiuti a spiegare l'andamento futuro della serie stessa e fornire una serie di parametri di attendibilità.

La possibilità di soddisfare l' esigenza di assicurare l'approccio preventivo alla qualità delle statistiche del PNRDA è, pertanto, subordinata alla disponibilità delle serie storiche relative alle seguenti variabili disaggregate per ambito geografico e sistema di pesca:

tipologia di attività svolta dai natanti da pesca;

giorni trascorsi in mare;

catture, prezzi e fatturato per specie;

variabili economiche.

In questo contesto la presente relazione illustra la metodologia per stimare gli indicatori idonei a costituire un efficace supporto decisionale nella fase di controllo ed elaborazione dei microdati campionari.

In particolare, considerate le premesse ed il fabbisogno informativo dei Moduli III.B. (variabili economiche) e III.F. (variabili trasversali),i dati per l’analisi previsionale, disponibili nel periodo 2008-2014 con cadenza mensile per le variabili trasversali ed annuale per quelle economiche, consentono di stimare il dati per l’anno 2015. La scelta di operare con serie mensili per le variabili trasversali permette di tenere esplicitamente conto, nel processo di previsione, di tutte le componenti sistematiche, ciclo-trend e stagionalità, che determinano l’evoluzione futura del fenomeno.

Le seguenti variabili chiave sono su base mensile:

1. Numero battelli operativi dello strato 2. Giorni di pesca dello strato 3. Numero bordate dello strato 4. Numero battelli utilizzanti un attrezzo 5. Giorni di utilizzo di un attrezzo


4

6. Giorni di attrezzo per la cattura di una specie 7. Quantità di cattura con un attrezzo di una specie 8. Ricavo dalla cattura con un attrezzo di una specie

Le principali variabili economiche disponibili su base annuale sono:

1. Costo e consumo di carburante;

2. Costo del lavoro;

3. Spese commerciali;

4. Spese di manutenzione: manutenzione del battello, manutenzione dell’attrezzo;

5. Altri costi variabili;

6. Altri costi fissi;

7. Numero di occupati;

8. Investimenti;

9. Altri ricavi non connessi alla produzione.

Una prima e delicata fase è stata quella della rielaborazione dei dati, costruendo nuove variabili a partire da quelle originarie che rappresentino una serie di indicatori indipendenti dalle numerosità assolute.

Sono stati ricercati, rispettivamente, i seguenti indicatori per le variabili trasversali:

Per i dati di strato:

1. la percentuale dei battelli operativi rispetto al campione 2. i giorni di pesca per battello operativo 3. il numero di bordate per battello operativo

Per i dati relativi agli attrezzi:

4. la percentuale dei battelli utilizzanti l'attrezzo rispetto agli operativi 5. i giorni di utilizzo attrezzo per battello operativo

Per i dati di specie:

6. la percentuale dei giorni attrezzo per la specie rispetto al complessivo utilizzo attrezzo 7. catture per giorno utilizzo attrezzo per la specie 8. ricavi per giorno utilizzo attrezzo per la specie Relativamente alle variabili economiche, si è proceduto al calcolo di indicatori che fossero al contempo indipendenti dalla numerosità della flotta e legati funzionalmente alle stime operate sulle variabili trasversali. In particolare, sono stati utilizzate come variabili di depurazione e collegamento il numero di giorni di pesca ed i ricavi totali. L’analisi, svolta per strato campionario, ha prodotto i seguenti indicatori da sottoporre a previsione tramite i modelli ARIMA:

1. consumo di carburante giornaliero; 2. spese commerciali per ricavi; 3. spese di manutenzione per battello e per giorno; 4. costo del lavoro giornaliero per imbarcato;


5

5. altri costi variabili giornalieri; 6. altri costi fissi per battello; 7. numero di occupati per battello; 8. investimenti per battello; 9. altri ricavi per battello.


6

MATERIALI E METODI

1. ANALISI PRELIMINARI I principali strumenti impiegati in tale fase comprendono: • Grafici della serie • Analisi esplorative • Identificazione di valori anomali • Trasformazione per rendere stazionaria la serie (differenze e differenze stagionali di ordine opportuno

e trasformazione Box-Cox). L’analisi preliminare della serie ha lo scopo di individuare eventuali effetti deterministici imputabili a fenomeni quali la presenza di festività fisse o “mobili”, l’esistenza di valori anomali (outliers) legati a fenomeni accidentali o straordinari (scioperi, calamità naturali, ecc.), il diverso numero di giorni lavorativi (nei mesi o nei trimestri) ed effettuare opportune trasformazioni dei valori originari; la presenza di questi valori anomali può avere un impatto diretto sull'adeguatezza del modello ARIMA per la serie osservata e sull'efficienza della sua stima; pertanto è molto importante eliminare il loro effetto prima di procedere all'identificazione del modello. 2. IDENTIFICAZIONE DEL MODELLO ARIMA (p,d,q)(P,D,Q) • Varianza della serie differenziata • Analisi delle funzioni di autocorrelazione globale e parziale stimate • Identificazione automatica indici AIC, BIC. La fase di identificazione del modello consente di specificarne gli ordini dei polinomi AR e MA e l'eventuale grado di integrazione del modello ARIMA che abbiamo indicato con (p, d, q) per la parte non stagionale e con (P, D, Q) per la parte stagionale; la serie, qualora si renda necessario, viene resa stazionaria applicando, rispettivamente, d volte e D volte gli operatori differenza prima e differenza stagionale. Si procede confrontando i vari modelli stimati e utilizzando criteri standard sviluppati in letteratura. In particolare vengono considerati il criterio BIC (Bayesian Information Criterion) e AIC (Akaike Information Criterion). Dati più modelli per gli stessi dati si preferisce quello che minimizza l’indice AIC (o il BIC), espresso in funzione dei parametri del modello. Nella modellistica ARIMA la varianza stimata dei residui diminuisce sempre con l'introduzione di un nuovo parametro, per cui i due criteri sono un compromesso fra una funzione (decrescente) della varianza dei residui e una funzione (crescente) del numero dei parametri. Tali criteri di valutazione della bontà complessiva del modello ci consentono di selezionare il modello più performante, verrà scelto il modello che riporta il minor valore della statistica espressa dal BIC e dall'AIC. 3. STIMA E VERIFICA DEL MODELLO • Stime iniziali dei parametri • Stime di massima verosimiglianza esatte e condizionate • Analisi dei residui • Test sui parametri • Cancellazione fra operatori • Test Portmanteau.

Si procede con la stima del modello ARIMA identificato, utilizzando il metodo della massima verosimiglianza, nonchè all'elaborazione di test statistici per verificare se il modello individuato sia una buona rappresentazione del processo stocastico che ha generato la serie osservata. Queste fasi possono essere iterate finché non si perviene al modello ritenuto migliore. Individuato quest’ultimo, si procede al calcolo della previsione per i periodi successivi.

4. PREVISIONE Se il modello supera la fase di verifica e viene accettato allora lo si può utilizzare per generare le previsioni. La previsione rappresenta uno degli obiettivi prioritari dell'analisi in serie storiche. Un


7

metodo per valutare la capacità previsiva del modello è l'utilizzo di previsioni ex-post, relative cioè ai valori noti del fenomeno. In effetti si calcolano i valori predetti per le osservazioni interne alla serie di dati (quindi già note). Le previsioni ex-ante si differenziano invece in quanto i valori predetti fanno riferimento a valori futuri, e quindi non noti, del fenomeno.

Di seguito vengono riportate le principali misure utilizzate per valutare la capacità previsiva del modello:

• MSE (Mean Square Error) che indica la discrepanza quadratica media fra i valori dei dati osservati ed i valori dei dati stimati

• La sua radice quadrata fornisce un ulteriore indice statistico, la cosiddetta Radice dell'Errore Quadratico Medio (Root Mean Square Error)

Questi non sono indici assoluti dell'affidabilità della stima effettuata, ma dipendono dal range di variazione dei dati (acquisiti e stimati).

• Altra misura della capacità previsiva del modello è il MAPE (Mean Absolute Percentage Error) che non può essere utilizzato, però, in presenza di valori pari a zero

UTILIZZO

I dati dei limiti così ottenuti sono memorizzati in una tabella del DB per definire i benchmark di precisione e consentire la verifica di "attendibilità" del dato inviato dalla rilevazione.


8

ESEMPIO DI CALCOLO

STRATO 172 RETI E PASSIVI MINORI | CAMPANIA | < 6 M |

Dati di strato

Battelli Operativi (relativi al numero di battelli totali)

Caricamento della serie

Analisi tramite decomposizione


9

Analisi dei correlogrammi


10

Definizione del modello

## Series: serie ## ARIMA(1,0,0) with non-zero mean ## ## Coefficients: ## ar1 intercept ## 0.6811 0.7420 ## s.e. 0.0795 0.0316 ## ## sigma^2 estimated as 0.008946: log likelihood=78.59 ## AIC=-151.19 AICc=-150.89 BIC=-143.9

Analisi del modello Verifichiamo se i residui del modello ARIMA sono normalmente distribuiti e con varianza costante (white-noise) e se ci sono correlazioni tra residui successivi Utilizziamo il correlogramma per i residui del modello

ed eseguiamo il test di Ljung-Box

## ## Box-Ljung test


11

## ## data: modello$residuals ## X-squared = 0.19488, df = 1, p-value = 0.6589

Visto che il correlogramma mostra che nessuna delle correlazioni per l'intervallo 1-24 eccede i limiti di significatività e che il p-value del test di Ljung-Box è 0.6588823, possiamo concludere che ci sono ben poche prove per autocorrelazioni diversi da zero negli errori di previsione. Per visualizzare che i residui sono normalmente distribuiti con media 0 e varianza costante possiamo vedere l'istogramma dei residui rapportato ad una normale di pari sigma.

Sviluppo previsioni con limiti del 25% e del 50%


12

Giorni Mare (rapportati al numero di battelli operativi)

Caricamento della serie



13



14

Definizione modello

## Series: serie ## ARIMA(1,1,1) ## ## Coefficients: ## ar1 ma1 ## 0.5613 -0.9629 ## s.e. 0.1021 0.0365 ## ## sigma^2 estimated as 10.37: log likelihood=-215.55 ## AIC=437.1 AICc=437.41 BIC=444.36



## ## Box-Ljung test ## ## data: modello$residuals ## X-squared = 0.1105, df = 1, p-value = 0.7396

Visto che il correlogramma mostra che nessuna delle correlazioni per l'intervallo 1-24 eccede i limiti di significatività e che il p-value del test di Ljung-Box è 0.7395759, possiamo concludere che ci sono ben poche prove per autocorrelazioni diversi da zero negli errori di previsione sui lag 1-24 Per visualizzare che i residui sono normalmente distribuiti con media 0 e varianza costante possiamo vedere l'istogramma dei residui rapportato ad una normale di pari sigma.


15


Numero Bordate (sempre rispetto ai battelli operativi) Caricamento della serie Analisi tramite decomposizione


16


17

e correlogrammi

Definizione modello

## Series: serie ## ARIMA(1,1,0)


18

## ## Coefficients: ## ar1 ## -0.2380 ## s.e. 0.1065 ## ## sigma^2 estimated as 12.5: log likelihood=-222.61 ## AIC=449.22 AICc=449.37 BIC=454.06




Visto che il correlogramma mostra che nessuna delle correlazioni per l'intervallo 1-24 eccede i limiti di significatività e che il p-value del test di Ljung-Box è 0.8654504, possiamo concludere che ci sono ben poche prove per autocorrelazioni diversi da zero negli errori di previsione sui ritardi 1-24 Per visualizzare che i residui sono normalmente distribuiti con media 0 e varianza costante possiamo vedere l'istogramma dei residui rapportato ad una normale di pari sigma.


19



20

Dati di attrezzo

Attrezzo 16

Battelli utilizzanti l'attrezzo 16 (relativi al numero di battelli operativi)



21


Definizione modello

## Series: serie ## ARIMA(0,1,1) ## ## Coefficients: ## ma1 ## -0.4461 ## s.e. 0.1065 ##


22

## sigma^2 estimated as 0.008642: log likelihood=79.29 ## AIC=-154.57 AICc=-154.42 BIC=-149.74

Analisi del modello




23

Giorni Utilizzo Attrezzo (rapportati al numero di battelli operativi)



24


Definizione modello

## Series: serie ## ARIMA(3,0,2)(1,0,0)[12] with non-zero mean ## ## Coefficients: ## ar1 ar2 ar3 ma1 ma2 sar1 intercept ## -0.3065 -0.2999 0.2954 0.7648 0.9389 0.2782 10.9554 ## s.e. 0.2070 0.1918 0.1409 0.1447 0.0902 0.1591 1.0392 ##


25

## sigma^2 estimated as 12.59: log likelihood=-227.13 ## AIC=470.27 AICc=472.19 BIC=489.71

Analisi del modello



Dati di specie

Strato 172 reti e passivi minori | campania | < 6 m | Attrezzo 16 Specie 129

Giorni Specie (relativi ai giorni di utilizzo l'attrezzo 16) Cerchiamo quindi i parametri ottimali per il modello

## Series: serie ## ARIMA(0,0,1) with non-zero mean ## ## Coefficients: ## ma1 intercept


26

## 0.3612 0.7832 ## s.e. 0.1017 0.0337 ## ## sigma^2 estimated as 0.05195: log likelihood=4.95 ## AIC=-3.9 AICc=-3.6 BIC=3.39


applicando il modello scelto otteniamo

Catture Kg/GiornoBattello (rapportati ai giorni specie)

## Series: serie ## ARIMA(2,0,0) with non-zero mean ## ## Coefficients: ## ar1 ar2 intercept ## 0.7041 -0.1668 3.5232 ## s.e. 0.1072 0.1069 0.3555 ## ## sigma^2 estimated as 2.316: log likelihood=-154.71 ## AIC=317.42 AICc=317.93 BIC=327.14



27

Ricavi Euro/GiornoBattello (rapportati ai giorni specie)

## Series: serie ## ARIMA(2,0,0) with non-zero mean ## ## Coefficients: ## ar1 ar2 intercept ## 0.7212 -0.1886 38.5374 ## s.e. 0.1066 0.1061 3.8974 ## ## sigma^2 estimated as 283.7: log likelihood=-356.66 ## AIC=721.33 AICc=721.83 BIC=731.05

## ## Box-Ljung test ## ## data: modello$residuals ## X-squared = 9.7613e-05, df = 1, p-value = 0.9921


28

Andamento del prezzo Euro/Kg



## Series: serie ## ARIMA(0,1,2)(0,0,1)[12] ## ## Coefficients: ## ma1 ma2 sma1 ## -0.4269 -0.3683 0.1971 ## s.e. 0.1145 0.1164 0.1214 ## ## sigma^2 estimated as 0.08456: log likelihood=-15.91 ## AIC=39.83 AICc=40.34 BIC=49.5




29


## Series: serie ## ARIMA(1,0,0) with non-zero mean ## ## Coefficients: ## ar1 intercept ## 0.5157 1.0814 ## s.e. 0.0925 0.2262 ## ## sigma^2 estimated as 1.033: log likelihood=-120.72 ## AIC=247.44 AICc=247.74 BIC=254.73



30






31



## Series: serie ## ARIMA(1,1,2)(0,0,1)[12] with drift ## ## Coefficients: ## ar1 ma1 ma2 sma1 drift ## -0.1134 -0.3633 -0.5007 -0.1847 0.0099 ## s.e. 0.2841 0.2673 0.1841 0.1084 0.0032 ## ## sigma^2 estimated as 0.05446: log likelihood=2.03 ## AIC=7.94 AICc=9.04 BIC=22.45






32






33




## Series: serie ## ARIMA(0,1,2) ## ## Coefficients: ## ma1 ma2 ## -0.3908 -0.3215 ## s.e. 0.1051 0.1078 ## ## sigma^2 estimated as 0.0703: log likelihood=-7.9 ## AIC=21.8 AICc=22.1 BIC=29.06

## ## Box-Ljung test ##


34

## data: modello$residuals ## X-squared = 0.0001612, df = 1, p-value = 0.9899



## Series: serie ## ARIMA(1,1,0)(0,1,1)[12] ## ## Coefficients: ## ar1 sma1 ## -0.5979 -0.3895 ## s.e. 0.0943 0.2396 ## ## sigma^2 estimated as 1.255: log likelihood=-110.02 ## AIC=226.05 AICc=226.41 BIC=232.84



35


## Series: serie ## ARIMA(1,1,0)(1,1,0)[12] ## ## Coefficients: ## ar1 sar1 ## -0.5478 -0.2904 ## s.e. 0.0989 0.1816 ## ## sigma^2 estimated as 120: log likelihood=-271.42 ## AIC=548.84 AICc=549.2 BIC=555.63



36




## Series: serie ## ARIMA(0,1,2)(0,0,1)[12] ## ## Coefficients: ## ma1 ma2 sma1 ## -0.6124 -0.2771 0.2224 ## s.e. 0.1130 0.1107 0.1176 ## ## sigma^2 estimated as 0.0812: log likelihood=-14.52 ## AIC=37.03 AICc=37.54 BIC=46.71




37





38





Strengthening regional cooperation for fisheries data collection

Mediterranean and Black Sea project

Project MARE/2014/19 Med&BS

Project coordinator: Maria Teresa Spedicato COISPA, Italy

Liaison Meeting Brussels, October 8-9 2015

Project MARE 2014/19 Med&BS – background

The evolution of a regional approach of Data Collection Framework (DCF, EU Reg. 199/2008) is in line with the shift towards a more regionalised management of fish stocks (Council Regulation 1380/2013 Common Fishery Policy -CFP).

Addressing needs from the current implementation focuses on:

improving quality and availability of data; improving relevance for end-users; introducing flexibility for a timely adaptation of the system to emerging data collection needs.

Overall aim of the Project MARE 2014/19 Med&BS : laying out a Multiannual Regional Work Programme - MRWP - including a Regional Sampling Programme for 2016

Project MARE 2014/19 Med&BS – macro-objectives

The MRWP components: a Regional Sampling Programme for 2016 covering Commercial Fisheries - RSP-CF; a Regional Sampling Programme for 2016 covering the Data Collection on Fisheries Impacts on the Ecosystem - RSP-DCFIE; Procedures to Quality Assessment of Biological Data at regional level - PQA-BD.

MARE 2014/19 Med&BS – the partners

Project MARE 2014/19 Med&BS – macro-organization

6 Working Packages 13 tasks

16 Milestones 21 Deliverables 3 Meetings 1 Workshop open to end-

users and stakeholders

support tools

1 sharepoint 1 platform

Duration: 12 months

Collaboration with the twin project FishPi “Strengthening Regional cooperation in the area of Fisheries Data Collection in the North Sea and Eastern Arctic (NS/EA) – Coordinator USTAN”

Joint kick-off meeting; Participation to the meeting held in Port-en-Bessin (France) to define the structure and content of the guidelines and the R functions to be developed for the compilation of quality checks for national and regional data; combined skype Project Liaison Meeting to exchange information at different steps and between common tasks; Forthcoming midterm meeting.

Project MARE 2014/19 Med&BS – WP 0 outline

Work Package 0 - Project Coordination, management and Synthesis of project results.

Project MARE 2014/19 Med&BS – WP 0 outline

These three parts are integrated with a set of rules and recommendations to Member States and any additional activity to be carried out within the region to further strengthen regional cooperation.

Setting the project sharepoint

Synthesis focused on the preparation of the Multiannual Regional Work Programme (MRWP) based on RSP-CF, RSP-DCFIE and PQA-BD.

Project focus: biological data of demersals and small pelagics species/fisheries Methods and approaches Extended reviews of the RCMMed&BS, PGMED, Liaison Meetings, ICES, STECF, GFCM reports, National programs and Annual Reports Questionnaires to National Correspondents, End Users, Stakeholders, Experts Data call, data processing, data elaboration and statistical analysis, R routine development

Project MARE 2014/19 Med&BS– WP 1 outline

Regional Sampling Programme for 2016 covering Commercial Fisheries - RSP-CF Selected Case studies: European hake and red mullet in GSA7 (French and Spain fisheries data) Common sole and European hake in GSA17 Turbot in the Black Sea only if detailed data for resampling exercise will be suitable and available


Work Package 1 - An analysis of the main coordination activities and tools developed so far in the region, in the context of the existing Regional Coordination Meeting (leader Paolo Carpentieri, NISEA)

• reviewing achievements and failures using reports and questionnaire

• identify areas that could lead to improved coordination, collaboration, standardisation and efficiencies in the region.


Task 1.1 - SWOT analysis to develop inputs and suggestions for possible changes/improvements in the future regional coordination activities. Task 1.2 - Inventory and analysis of the main existing tools developed so far in support of the existing DCF.

Work Package 1


deploying a more appropriate sampling at regional scale improving methods and procedures

biological data collection coverage is sometimes insufficient or non-representative

integrate the end users role from the collection to the analysis of the data

strengthening the regional cooperation in case of shared resources

sharing the best tools/methods of quality evaluation

implementation of a common regional database

Coordination of data calls

Work Package 1 – task 1.1 Analysis of the main existing tools


All Member States have developed DataBases: • divergences in data storage systems and data transmission. • IT systems are generally not compatible. • Documentation is often incomplete.

• Improving interoperability of databases, • ensuring data availability through better interconnection

of IT systems • Standard files format for data exchange

Work Package 1 – task 1.1 Analysis of the main existing tools


Quality control procedures

the levels of control and methods used vary between Member States; a large number of quality controls are run with different software tools; formal quality assurance procedures not implemented. there are no standards for fisheries data quality reporting shared by supra-national institutions.

Working Package 2 - A regional sampling program for 2016 covering commercial fisheries (leader Tristan Rouyer, IFREMER) • assess methods and procedures, already in place, for data

collection and data management, to design an harmonised end-users oriented RSP-CF.

• proposes a framework to optimise the sampling effort across

stocks and countries, through an analysis of trade-offs between effort and precision.


In WP2, 5 tasks are foreseen

Task 2.1 - Identifying and agreeing on guidelines and best practice methodologies for sampling, processing, analysing and managing biological data. Task 2.2 - Assessing availability and quality of transversal data. Task 2.3 - A methodological framework for sampling optimization, accounting for cost and precision trade-offs. Task 2.4 - Agreeing on reference (or code) lists. Task 2.5 - Evaluating the cost implications.


. Task 2.2 - Assessing availability and quality of transversal data.


• strong need for guidance and identification of standards with regards to provision of transversal data.

• several misunderstandings from the effort data call and the economic data call.

• an investigation into landings data revealed inconsistencies and discrepancies, including mismatch between gears and values.

• different calculation methodologies when estimating effort variables - days at sea and fishing days across MS and sometimes within a MS.

• transversal WS January 2015 agreed to set up common standards for calculating the number of days at sea and number of fishing days and recommends that all MS use this common standard when calculating days at sea and fishing days.

Project MARE 2014/19 Med&BS–WP 2 task 2.3

Example: preliminary run on Hake in GSA 07 ● Generate large sampling dataset (several years) ● Bootstrap so that sampling size vary and raise (COST tools) ● Extract the associated coefficient of variation (CV) ● Select criteria for trade-offs

Task 2.3 - A methodological framework for sampling optimization, accounting for cost and precision trade-offs.

Working Package 3 - A Regional Sampling program for the collection of data on fisheries impacts on the ecosystem (leader Paolo Sartor, CIBM) Specific objectives:


• to build a sampling program targeted to gather data on stomach contents of fish, in order to collect information on diet spectra and resource partitioning, which are required for multi-species stock assessments.

• to design a sampling program aimed at increasing the collection of data on by-catch, especially of non -target species, such as protected, endangered or threatened species.

• to propose additional ecosystem indicators, which can be useful to improve the assessment of the ecosystem impact due to fishing activity.

3 tasks are identified in WP3: Task 3.1. Identifying, in consultation with the relevant end users in the region, the exact data to be collected. Task 3.2. Developing methodologies for the collection of these new data Task 3.3. Allocating tasks to Member States for the collection and analysis of these data


Task 3.1. Identifying, in consultation with the relevant end users in the

region, the exact data to be collected.


Review on the characteristics of the main stocks and fisheries of Mediterranean and Black Sea,

advices of the primary End Users, selection of stocks and fisheries for the RSP-DCFIE in 2016.

Work Package 4 - Procedures to assess the quality of fisheries and biological data at regional level (leader George Tserpes, HCMR) • identifying possible bottlenecks in the current approach of checking data

classifying the checks to be carried out both at national and regional level for improving the data quality.

• develop a practical framework for detecting and flagging potential sources of bias in biological data at regional level.

3 tasks are implemented


Task 4.1. Preparing a compilation of national quality checks Task 4.2. Preparing a compilation of regional quality checks Task 4.3. Implementing quality indicators

Project MARE 2014/19 Med&BS–WP 4

new functions for data quality checks will be developed under the R language environment the relevant work has already started and coordinated among the two projects to avoid duplication of effort. the developed functions will be reviewed and finalized in a common meeting that will be held in January 2016.

Work Package 4 - progress towards quality checks

WP5 - Inputs from a regional consultation (leader Pino Lembo, COISPA) collecting inputs from end-users and stakeholders:

Setting a stakeholder web platform to interact with MSs representatives, other end-users and stakeholders, such as STECF, GFCM, FAO Regional Programs, MEDAC and Black Sea Advisory Council. The platform will be populated with project results and deliverables. Planning of 2 days Workshop to discuss with MSs, end-users and stakeholders the final project results.


WP5 - Inputs from a regional consultation


http://mare19stakeholder.coispa.eu

Criteria, trajectories and MSY approach for the preparation of multiannual management plans in the Mediterranean and Black Sea

Maria Teresa Spedicato COISPA, Italy

Malta, November 10, 2015

EASME/EMFF/2014/1.3.2.7/SI2.703193 Call MARE/2014/27 -

Mal

ta, N

ovem

ber

10,

2015

achieve maximum sustainable yields (MSY) for all stocks at the latest by 2020

multiannual approach to fisheries management, establishing as a priority multiannual plans reflecting the specificities of different fisheries.

Common Fishery Policy aims

7 partners and 2 external experts

Mal

ta, N

ovem

ber

10,

2015

Mal

ta, N

ovem

ber

10,

2015

Project structure

characterise stocks, fisheries, current management measures

stock status and exploring different management options to achieve MSY by 2018 and 2020

Communicate results, engage stakeholders

1

The DCFDG MARE

The recast of the DCF regulation

2

MAIN PARAMETERS

Art. 25 CFP Regulation: objectives

Art. 19 & 21 EMFF Regulation: programming by

Member States + funding

Keep the successful elements of the current

system

Strengths and WeaknessesData quantity and harmonisation – New policyobjectivesData quality – Strengthen quality control and assuranceData availability – Key area for progress. No access or lack of awareness is detrimental to:

Assessment of fisheries impacts on other parts of the ecosystem Marine & coastal planning Fundamental scientific research Dissemination to public

Prescriptive legal set-up – Need for flexibilityComplexity – Remove duplicationsRegional cooperation – Build on success

3

WHAT DOES NOT CHANGE

Architecture: EU MAP → National programmes +

Workplans – All decided by COM

Data management: databases, processing, quality

control done by MS

All fisheries data, whether collected under DCF or else, to be provided to end-users

Role of STECF: assists COM in evaluation &

monitoring

MAIN CHANGES – DATA FOR NEW CFP

Contents of EU-MAP defined by legislator

Impacts of fisheries on ecosystem

Effects of the landing obligation

Sustainable aquaculture

Socio-economic data for impact assessment

4

MAIN CHANGES – STRENGTHENED REGIONAL COOPERATION

Building on RCMs: Regional Coordination Groups Minimum set of tasks + enhanced joint work

(regional workplans)

Consultation by COM for EU-MAP

Consultation between MS for national workplans

MAIN CHANGES – SIMPLIFICATION

A framework regulation: deletion of provisions on methods, replaced by process on their determination (RCGs, workplans)

Remove duplications and overlaps with other EU laws: only data not collected under other EU legislation

Collect only what will be used: provisions for inclusion in EU MAP

Rationalise level of decisions: Simplify EU-MAP : what data are collected Simplify national programme - replaced by EMFF OP +

supplemented by workplan : how data are collected

5

TIMELINE

EU-MAP 2014-2016: expires 31/12/2016

Deadline for MS to submit new workplans:

31/10/2016

Preparation through regional coordination

EU-MAP: ideally to be adopted 1st quarter 2016

EU MAP - What data for what needs ?

• Review of each category of data• Analysis of overlaps and duplications• Links to MSFD• Role of end-users• Outline of EU MAP contents + process for its

establishment

6

EU MAP - Process


1 di 10

Working Group on Biological Parameters (WGBIOP)

7-11 September 2015 Malaga, Spain

Chair: Lotte Worsøe , Francesca Vitale Pedro Torres

30 Partecipanti: 17 Nazioni – 22 Istituti di Ricerca

Partecipazione Italiana: Pierluigi Carbonara (COISPA); Cristina Follesa (Università di Cagliari)

Il Planning Group on Commercial Catches, Discards and Biological Sampling (PGCCDBS) che in passato sovraindendeva alla pianificazione valutazione degli aspetti biologici, campionari, statistici dei capionamenti sulla produzione e/o biologici è stato suddiviso in tre Working Group: Working Group on Commercial Catches (WGCATCH); Planning Group on Data Needs for Assessment and Advice (PGDATA) e Working Group on Biological Parameters (WGBIOP).

WGBIOP è dedicato a tutti gli aspetti dei parametri biologici (miglioramenti metodologici, implementazione data quality, analisi statistica) a un livello regionale e/o nazionale. Questo WG dovrebbe costituire un ponte tra chi raccoglie i dati e gli utenti finali (assessment) che è stato spesso carente. Quindi a questo gruppo c’è una partecipazione molto eterogenea: statistici, biologi, assessment scientist, coordinatori nazionali di età e maturità ecc. Il lavoro di questo WG è organizzato su base pluriennale (tre anni) e quello di Malaga del settembre 2015 è stato il primo incontro annuale. Il lavoro è stato organizzato in Term of references (ToR). Questi riguardavano il consolidamento del gruppo (ToR a), lo sviluppo di un sistema di valutazione della qualità dei nuovi ed esistenti parametri biologici raccolti sia per i sigle stock-assessment” che per gli “integrated stock-assessment” (ToR b, c ed e).

ToR a ha riguardato il consolidamento del WGBIOP con messa a punto di un organizzazione pluriennale e di responsabilità definite per ogni singolo argomento con una serie di step intermedi. Nell’ambito del ToR b sono stati identificati i gruppi di parametri biologici nuovi ed esistenti che hanno una importanza per l’implementazione dei modelli di assessment. Un database descrittivo è stato messo a punto con i dettagli dei dati necessari per tipologia di modello sigle stock/ecosystem. Le discussioni su questo Tor ha portato a definire una «road-mapp» che potrà guidare sulla raccolta dei dati, la loro potenziale utilità ed i differenti approcci utilizzati sui nuovi parametri biologici. Nell’ambito del Tor c e e sono stati definiti criteri, procedure ed indicatori per il «data quality» dei parametri biologici già implementati (maturità e età). Questi indicatori di qualità si basano soprattutto: CV, % agreement, diffusione spaziale, tecniche di analisi, data di compleanno arbitaria utilizzata, schema di assegnazione dell’età. Inoltre è stato data molta rilevanza alla presenza di manuali che possa raccogliere e codificare le procedure messe in campo per la raccolta dei dati biologici (come ad esempio: ICES cooperative research report CRR - Protocols on the ageing of different fish species in the ICES area). Nell’ambito del Tor d sono state definite le linee guida e le procedure per la realizzazione di scambi, workshop e specifici studi riguardanti i parametri biologici esistenti nel DCF (età e maturità). Inoltre sono state stabiliti come organizzare gli output di tali attività attraverso una griglia in modo che le raccomandazione sia chiare e che vengano recepetite in maniera certa dagli organismi a cui sono indirizzati (per esempio ACON, altri gruppi di lavoro ecc). All’interno di questo sub-group sono stati, inoltre, analizzati e valutati i report dei workshop/scambi già effettuati e proposti di nuovi. Inoltre i vari input/raccomandazioni provenienti dai LM, RCM e WGs sono stati discussi, infatti all’indirizzo del WGBIOP vengono raccolte una serie di raccomandazioni sui parametri biologici. Ovviamente il flusso di informazione attraverso i vari organismi e EG va implementato e facilitato. Inoltre in alternativa al “central lab” per l’analisi dell’eta sono stati creati dei Task-Sharing per macro area (Mediterraneo, Atlantico) per lo scambio


2 di 10

di materiale (otoliti, maturità) ed esperienze (reader, aggiornamenti, confronti) tra laboratori. Per quanto riguarda il Tor f è stata identificata la necessità di standardizzare l'approccio per la formulazione di raccomandazioni per WGBIOP attraverso una griglia in cui siano chiare competenze e responsabilità. Infatti in passato le raccomandazioni erano spesso generiche e non prevedevano un certo processo di feed-back. Per qunto riguarda i nuovi strumenti da implementare (Tor g) è stato evidenziato come uno strumento fondamentale, sviluppato negli ultimi anni, è stata la piattaforma WebGR, attraverso la quale sono stati realizzati numerosi scambi/workshop. Questa piattaforma necessita comunque di aggiornamenti e revisioni che saranno implementati con un finanziamento richiesto dal WG all’ICES.

Per quanto riguarda il prossimo meeting del WGBIOP è stata richiesto di organizzarlo in Italia.


3 di 10

Workshop on Age reading of Horse Mackerel, Mediterranean Horse Mackerel and Blue Jack Mackerel (Trachurus trachurus, T. mediterraneus and T. picturatus) (WKARHOM2)

26–30 Ottobre 2015 Santa Cruz de Tenerife, Isole Canarie, Spagna

Chair: Kelig Mahé e Pierluigi Carbonara

14 Partecipanti: 9 laboratori – 5 Nazioni

Partecipazione Italiana: Pierluigi Carbonara – COISPA; Andrea Massaro - CBM/Aplysia

Il WKMSMAC2 si è tenuto dal 26 settembre 2015 al 2 ottobre 2015 a Santa Cruz de Tenerife (Isole Canarie, Spagna). 14 esperti da 5 nazioni in rappresentanza di 9 differenti istituti hanno partecipato al meeting. Lo scopo del meeting era innanzitutto quello di valutare i risultati dello scambio di otoliti tenuto nel 2014-2015 su Trachurus trachurus, Trachurus mediterraneus e Trachurus picturatus e una volta individuati le ragioni dei bias per quanto riguarda l’analisi dell’età sono stati proposti dei criteri di lettura condivisi e schemi di assegnazione dell’età atti a superare i bias per questo tipo di analisi.

Scambio 2014-2015

Lo scambio effettuato su queste specie ha messo in evidenza diverse problematiche riguardanti la lettura dell’età di queste specie. La percentuale di agreement per queste specie si rivelato abbastanza basso e variava da 47.1 per il T. mediterraneus e 55.8 per T. trachurus (tab. 1).

Tab. 1 – Numero di otoliti, numero di readers range di età, % di agreement e CV per specie.

Per quanto riguarda il Trachurus trachurus in tabella 2 sono riportati le percentuali di agreement per i vari campioni analizzati. In generale gli agrement dei campioni atlantici risultavano più alti. Inoltre il campione Ligure di otoliti preparati con due tecniche non presentava differenze significative nella % di agreement e CV per quanto riguarda la tecnica di preparazione: interi sezionati.

Tab. 2 – Numero di otoliti, numero di readers range di età, tecnica di preparazione, % di agreement e CV per area di provenienza dei campioni di T. trachurus

Per quanto riguarda il T. mediterraneus le % di agreement sembrano più elevati nei campioni mediterranei.


4 di 10

Tab. 2 – Numero di otoliti, numero di readers range di età, tecnica di preparazione, % di agreement e CV per area di provenienza dei campioni di T. mediterraneus

Nel caso dei campioni del T. picturatus l’agreement elevato per quanto riguarda il campione Adriatico è

dovuto alla presenza in questo campione di individui giovanili (età 0 e 1).

Tab. 2 – Numero di otoliti, numero di readers range di età, tecnica di preparazione, % di agreement e CV per area di provenienza dei campioni di T. mediterraneus

Fonti di Bias e schemi di assegnazione età

Per quanto riguarda questa sessione vengono riportati i risultati per T. trachurus e T. mediterraneus che sono tra le specie target del DCF in Mediterraneo.

Per T. trachurus le più importanti cause di bias sono:

• L’identificazione del prima anello per la presenza di diversi falsi anelli prima del primo anello invernale;

• L’overlapping degli anelli trasparenti dopo il 4-5° anello invernale. Infatti la distanza tra gli annnulus a partire dal 4-5 anello si riduce a tal punto che diventa difficile la stima dell’età soprattutto negli individui più grandi.

Per quanto riguarda la metodologia di preparazione sia nel caso di otoliti interi che di sezioni sottili la luce riflessa su fondo scuro risultava essere la tecnica più efficace.

Per T. mediterraneus le più importanti cause di bias sono:

• Identificazione del prima anello per la distanza tra il core ed il primo anello che sembra essere più o meno la stessa di quella tra il primo ed il secondo anello; inoltre spesso sono presenti falsi anelli prima del primo anello invernale

• Possibile presenza di un falso anello dopo il secondo invernale che potrebbe rappresentare un anello riproduttivo (pima maturità).


5 di 10

• Overlapping degli anelli trasparenti dopo il 3° anello invernale. Infatti la distanza tra gli annnulus a partire dal 4-5 anello si riduce a tal punto che diventa difficile la stima dell’età soprattutto negli individui più grandi.

La tecnica di preparazione più efficace è risultata quella dei otoliti interi immersi in un luquido chiarificante (acqua di mare letti con luce riflessa su fondo scuro

Sulla base della discussione e dell’analisi dei risultati dello scambio sono stati messi a punto delle guide per specie per l’interpretazione degli annelli e l’assegnazione dell’età.

L’analisi statistica delle %agreement per otoliti analizzati interi vs sezioni sottili non mostrava differenze significative indicando che non c’è una tecnica preferenziale almeno per quanto riguarda il T. trachurus

La rilettura degli otoliti dopo la discussione su bias e criteri d’interpretazione portava ad un notevole miglioramento % agreement e CV sia per T. trachurus che T. picturatus mentre per T. mediterraneus rimanevano pressochè identici. Per questo motivo nel prossimo workshop (Livorno, 2018) verrà dedicata un’attenzione particolare a questa specie.

Trachurus trachurus

Catch Date Otolith edge Age1January-30 June Transparent N -1

Opaque N-11July-31 December Transparent N-1

Opaque N

Trachurus mediterraneus


6 di 10

Workshop on Maturity Staging of Mackerel and Horse Mackerel (Scomber scombrus, Scomber colias, Trachurus mediterraneus and Trachurus trachurus) (WKMSMACS2)

Lisbona, 28 Settembre - 2 Ottobre 2015

Chair: Cindy van Damme e Pierluigi Carbonara

32 Partecipanti: 13 laboratori – 8 Nazioni

Partecipazione italiana: Pierluigi Carbonara (COISPA); Walter Zupa (COISPA); Cristina Porcu (Università di Cagliari)

Il WKMSMAC2 si è tenuto dal 28 settembre 2015 al 2 ottobre 2015 a Lisbona (Portogallo). 32 esperti da 8 nazioni in rappresentanza di 13 differenti istituti hanno partecipato al meeting. Lo scopo del meeting era innanzitutto quello di verificare la validità della scala di maturità internazionale per Scomber scombrus, Scomber colias, Trachurus trachurus and Trachurus mediterraneus secondo quanto proposto durante il WKMSMAC nel 2007 e di fornire tabelle di conversione con le scale di maturità utilizzate dai vari istituti ed una scala internazionale.

Valutazione delle scale di maturità

La scala di maturità proposta dal WKMSMAC nel 2007 non è stata recepita da tutti i paesi. Infatti i diversi istituti afferenti all’ICES non utilizzano tutti questa scala di maturità e soprattutto non forniscono i dati così come viene riportata in quella stadiazione. Quindi, in ambito ICES, gli stadi di maturità degli sgombri e dei sugarelli, forniti dai diversi istituti dal 2007 ad oggi, non corrispondono. Gli istituti Mediterranei, invece, concordano tutti sull’utilizzo della scala MEDITS.

Quindi durante il workshop attraverso il lavoro di sub-group per specie sono state elaborate delle scale internazionali a partire dalla scala internazionale di maturità del 2007. Le scale elaborate sono specifiche per ogni singola specie introducendo quindi elementi di specificità che la vecchia scala 2007 non aveva. Un elemento importante delle nuove scale è che viene chiaramente distinta la fase giovanile (stadio 1) con la fase adulta del resting/regenerating (stadio 4), questo aspetto è di grande importanza soprattutto nella determinazione della taglia di prima maturità e quindi nella stima della Stock Spawning Biomass (SSB). In linea generale quando un istitito/nazione si orienta verso nuove chiavi di maturità, questo potrebbe portare ad una variazione della stima della SSB a causa delle differenze che possono intercorrere nella definizione degli stadi. Per questo è molto importante che ci siano delle tabelle di conversione in grado di far comunicare le basi date dei singoli istituti/nazioni.

Nuove scale di maturità

Le scale di maturità proposte sono state definite per ogni singola specie apportando i cambiamenti necessari nella descrizione di ogni singolo stadio. La descrizione degli stadi ha tenuto conto di criteri basati soprattutto su campioni che subiscono lo scongelamento dato che gran parte del lavoro di stadiazione viene svolto non “a fresco”.


7 di 10

Di seguito vengono riportate le scale per singola specie:

Scomber scombrus

Stage Name Female Male1 Immature From a small translucent thread-like

to a ribbon-like a structure, no oocytes visible or rough texture in ovary tissue.

Testes small, flattened and transparent.

2 Developing From a torpedo-like shape structure with granulated texture in the ovary tissue that gives pale pink or yellow color to a bag structure with clearly visible oocytes with a yellow or orange color. Ovaries are firm. No hydrated oocytes inside in any case. Occupying ¼ to almost filling the body cavity. Blood vessels are visible.

Testes occupying ¼ to almost filling the body cavity. Testes has creamy white coloration with a firm consistency.

3 Spawning Hydrated oocytes visible externally or when gonad is cut, no matter how few. Between spawning batches, ovaries may have no hydrated oocytes but with a bloodshot aspect, with opaque oocytes and empty spaces between them. The area near the anus can have a bloody aspect. Not as firm as late stage 2. Ovary size variable from full to more than ¼ of body cavity.

Testes filling to < ¼. Milt freely running or runs under slight pressure. Testes may have a slight reddish coloration between spawning batches. Later the testes turns to light purple and decreases in size.

4 Regressing Regenerating

In the beginning of this stage the ovary is reddish, loose with a few residual oocytes inside or none at all. Size less than ¼ of the body cavity. Then the ovary becomes more firm before it starts to regenerate to stage 2.

Testes occupying ¼ or less of body cavity. Testes opaque with brownish tint. There may be a slight trace of milt. In some cases testes color turns to reddish or dark purple and has a thin ribbon like structure.

5 Omitted spawning

No evidence of omitted spawning No evidence of omitted spawning

6 Abnormal Hard parts (connective tissue), only one lobe developed, intersex, or similar. Fecundity at least partly reduced.

Hard parts (connective tissue), only one lobe developed, intersex, or similar.


8 di 10

Scomber colias

Trachurus trachurus

Stage Name Substage Female Male1 Immature Ovaries small. Ovaries clear, torpedo

shape.Testes small. Males pale, flattened and transparent.

2 Developing Ovaries occupying ¼ to almost filling body cavity. Opaque oocytes visible in ovaries giving pale pink to yellow to orange coloration. Largest oocytes may have oil globules. Late developing ovaries firm and oocytes densely packed.

Testes occupying ¼ to almost filling body cavity. Testes off-white to creamy white, firm and milt not running.

3a Actively spawning

Ovaries characterized by prevailing externally visible hyaline oocytes.

3b Spawning capable

Ovaries size variable from full to < ¼, losing firmness and increasing empty spaces between oocytes. May have hyaline oocytes when cutting. Ovaries can be bloodshot.


Ovaries occupying ¼ or less of body cavity. Ovaries reddish and often murky (dark and gloomy) in appearance, flaccid, sometimes with a scattering or patch of opaque oocytes or absence of visible oocytes.

Testes occupying ¼ or less of body cavity. Testes opaque with brownish tint and no trace of milt. Testes becoming translucent.

5 Omitted spawning


6 Abnormal No evidence of abnormal ovaries No evidence of abnormal testes

3 Spawning Testis from filling to < ¼ of body cavity, milt running either freely or under light pressure. Testes can be shriveled (wrinkled and contracted) at anus.

Stage Name Female Male1 Immature Ovaries small. Ovaries wine red and

clear, torpedo shaped.Testes small, when fresh pale flattened and transparent. When frozen it may be opaque.

2 Developing Ovaries occupying 1/4 to almost filling body cavity. Opaque eggs visible in ovaries giving pale pink to yellow to orange coloration. Largest oocytes may have oil globules.

Gonads occupying 1/4 to to almost filing body cavity. Testes off-white to creamy white., milt not running. When frozen testes can be bleuish.

3 Spawning Ovaries characterized by externally visible hyaline oocytes no matter how few or how early the stage of hydration. Ovary size variable from full to < 1/4 of body cavity. Ovaries can be bloodshot.

Testes from filling to < 1/4 of body cavity, milt freely running. Testes can be shrivelled (wrinkled and contracted) at anus. When frozen there might be a change of structure and the testes needs a little pushing before running.


Ovaries occupying 1/4 or less of body cavity. Ovaries reddish and often murky (dark and gloomy) in appearance, sometimes with a scattering or patch of opaque eggs. The empty ovaries will ripple when pushed together.

Ovaries occupying 1/4 or less of body cavity. Testes opaque with brownish tint and no trace of milt. When frozen testes can be bleuish ore purple.

5 Omitted spawning




9 di 10

Trachurus mediterraneus

Poiché tutte le specie studiate in occasione di questo workshop sono batch spawners con una sospetta fecondità interminata, non si hanno evidenze di ommitted spawner (stage 5). Per questa ragione, non è stata fornita una descrizione per questo stadio. In alcune specie non sono state osservate gonadi abnormi (stadio 6), e la descrizione dello stadio 6 per queste specie è stata lasciata in bianco.

Esercizi di stadiazione

Durante il workshop sono stati condotti tre esercizi di stadiazione:

• I° round di stadiazione, utilizzando le foto degli stadi per tutte 4 le specie ogetto del workshop • Utilizzando esemplari di Trachurus trachurus sia freschi che scongelati ed esemplari scongelati di

Scomber scombrus • II° round di stadiazione, utilizzando foto di gonadi di esemplari di Trachurus trachurus e Scomber

scombrus di cui era stato validato lo stadio istologicamente.

L’agreement (stadio modale) ottenuto durante il primo round di lettura delle immagini per S. scombrus, S. colias, T. trachurus e T. mediterraneus è stato rispettivamente del 67.3%, 71.2% (pochi esemplari: 10), 68%, e 69.6%.

Generalmente i partecipanti hanno avuto la sensazione che lo sgombro fosse più facile da stadiare rispetto alle altre specie. Inoltre, i partecipanti hanno trovato più facile stadiare pesci a fresco piuttosto che congelati o stadiare utilizzando immagini, dato che: (a) il tatto costituisce una componente importante della stadiazione e (b) gli oociti ialini sono più facilmente riconoscibili in campioni freschi o congelati piuttosto che nelle immagini. Ad ogni modo, solo per lo sgombro si è ottenuto una percentuale di

Stage Name Substage Female Male1 Immature Small ovaries (< 1/4 of the body

cavity), reddish and translucent, torpedo shaped. Eggs not visible by naked eye.

Small testes (< 1/4 of the body cavity), pale, flattened and transparent.

2 Developing Ovaries occupying 1/3 to almost filling body cavity. Opaque eggs are visible by naked eye trough the ovaric tunica, giving pale pink to yellow to orange coloration.

Whitish to creamy testes occupying > 1/2 to almost filling body cavity. Milt not running.

3a Actively spawning

Turgid, yellow-orange ovaries characterized by externally visible hyaline eggs. Ovary size variable from full to 1/3 of the body cavity.

Whitish-creamy testis long from 2/3 to full length of the body cavity. Milt freely running.

3b Spawning capable

Ovaries occupying 3/4 to < 1/4 body cavity, slacker than in stage 3a and often bloodshot. Hyaline eggs visible. Free spaces between eggs could be discernible.

Soft testes occupying 3/4 to 1/2 body cavity. Testes shrivelled at anus end. Milt freely running.

4a Regressing Ovaries occupying about 1/2 of the body cavity. Flaccid ovaries that may contain residuals of opaque and/or hyaline eggs.

Bloodshot, flabby with brownish tint testes progressively shortening to about 1/3 of the body cavity. No trace of milt.

4b Regenerating Ovaries occupying from 1/2 to 1/3 of the body cavity. Gonads varied from reddish to orange pink in colour. Blood vessels visible. Eggs not visible by naked eye.

Whitish/pinkish testes, long from 1/3 to 1/2 of the body cavity. No trace of milt.

5 Omitted spawning



3 Spawning



10 di 10

agreement (stadio modale) degli stadi di maturità più elevato nei campioni congelati piuttosto nella stadiazione delle immagini. L’agreement ottenuto dai lettori esperti in occasione della stadiazione di campioni congelati di Scomber scombrus è stato del 77.1%. Per Trachurus trachurus, tra i lettori esperti l’agreement per i campioni di pesce fresco è stato del 56.0%, per i pesci congelati del 61.7%.

Inoltre sono stati discussi soprattutto i casi più controversi. In generale gli esperti hanno maggiormente confuso lo stadio 2 con lo stadio 3 o lo stadio 3 con lo stadio 4 (tutti pesci adulti), mentre i lettori inesperti hanno anche confuso lo stadio 1 (giovanili) e lo stadio 4 (adulti).

L’agreement (stadio istologico) durante il secondo round di stadiazione è stato per S. scombrus del 61.4% e per T. trachurus 50.6%. Durante il workshop sono stati discussi i casi con più bassi % di agreement. Comunque, durante le discussioni è stato evidenziato che i criteri istologici per discriminare tra stadio 1 e stadio 4 non sono chiari. Il WKMSMAC2 raccomanda che si organizzi un workshop per stabilire criteri istologici da utilizzare a livello internazionale per il riconoscimento degli stadi di maturità e la lettura dei preparati istologici.

WebGr

Durante il workshop è stata utilizzata la piattaforma WebGR per realizzare gli esercizi. Questo rappresenta un’eccellente strumento per la calibrazione degli stadi di maturità mediante le immagini. Al momento il problema che è stato riscontrato è la lentezza del server nel gestire un numero elevato (>10) di utenti connessi allo strumento ed il numero di immagini che negli gli anni si è accumulato. WebGr ha lavorato lentamente durante il primo round di immagini mentre si è bloccato completamente durante il secondo round. Anche l’estrazione dei risultati da WebGr, per effettuare le analisi statistiche, non è stata possibile.

I problemi riscontrati sul server di WebGr ha portato a non pochi inconvenienti, quindi si auspica che al più presto questo strumento venga aggiornata e/o trasferito su un server adeguato che possa supportare un carico d’immagini e/o utenti ingenti.

Il prossimo meeting

Il prossimo incontro si terrà nel giro dei prossimi 3 anni e che il gruppo non venga esteso a allo studio di più specie (ed a più partecipanti). Inoltre è auspicabile che gli istituti continuino a realizzare immagini degli stadi di maturità poiché per realizzare questo tipo di workshop il contributo delle immagini è fondamentale.

PROGRAMMA NAZIONALE RACCOLTA DATI ALIEUTICIdcf-italia.cnr.it/assets/docs/doc10/Coord naz Livorno...

Documents

Transcript of PROGRAMMA NAZIONALE RACCOLTA DATI ALIEUTICIdcf-italia.cnr.it/assets/docs/doc10/Coord naz Livorno...