تحليل التكلفة والعائد لنمذجة النظم البيئية لدعم إدارة المصايد

1. المقدمة والنظرة العامة

يتناول هذا المقال التحليلي، بعنوان تحليل التكلفة والعائد لنمذجة النظم البيئية لدعم إدارة المصايد، التوتر الأساسي في علم وإدارة المصايد: المفاضلة بين بساطة النموذج وتعقيده. لأكثر من قرن، سيطرت النماذج البسيطة والثابتة أحادية النوع على الإدارة التكتيكية للمصايد نظراً لسهولة استخدامها ومعايرتها. ومع ذلك، في عصر التغير المناخي السريع وزيادة الضغوط على النظم البيئية، يتم التشكيك في مدى كفاية هذه النماذج البسيطة. يقترح المؤلفون أن تحليل التكلفة والعائد هو الإطار الحاسم، وغير المستغل بالقدر الكافي، اللازم لتقييم قيمة الاستثمار في نماذج النظم البيئية الأكثر تعقيداً بشكل موضوعي. يسلط البحث الضوء على فجوة كبيرة في الأدبيات: بينما يتم مناقشة فوائد التعقيد أحياناً، نادراً ما يتم الإبلاغ عن التكاليف الفعلية لتطوير هذه النماذج وصيانتها وتشغيلها أو تحليلها.

2. معضلة تعقيد النموذج في المصايد

اختيار مستوى تعقيد النموذج ليس مجرد مسألة أكاديمية؛ بل له آثار مباشرة على نتائج الإدارة، وتخصيص الموارد، والاستدامة البيئية.

3. إطار تحليل التكلفة والعائد

يدعو البحث إلى اعتماد تحليل تكلفة وعائد رسمي لتوجيه اختيار النموذج. وهذا يتضمن الانتقال من النقاشات النوعية إلى المقارنات الكمية.

4. بيانات التكلفة التجريبية والمثال الافتراضي

لترسيخ النقاش، يقدم المؤلفون بيانات تكلفة أولية من منظمات أسترالية.

5. التفاصيل التقنية والصياغة الرياضية

يمكن صياغة جوهر تحليل التكلفة والعائد لاختيار النموذج رياضياً. صافي الفائدة ($NB$) لاختيار نموذج أكثر تعقيداً ($M_c$) مقارنة بخط أساس أبسط ($M_s$) هو:

$$NB = B(M_c) - B(M_s) - [C(M_c) - C(M_s)]$$

حيث:

• $B(M)$ هي الفائدة الإجمالية المخصومة (مثل صافي القيمة الحالية NPV لصيد الأسماك) المتحققة تحت إدارة تسترشد بالنموذج $M$.
• $C(M)$ هي التكلفة الإجمالية المخصومة لتطوير النموذج $M$ وصيانته وتشغيله.

نهج أكثر دقة يتضمن المخاطرة وعدم اليقين، الشائعين في المصايد. يمكن حساب صافي الفائدة المتوقع من خلال التكامل على توزيعات الاحتمال للمعلمات الرئيسية (مثل التجنيد المستقبلي، سعر السوق، سيناريو المناخ):

$$E[NB] = \int_{\Theta} \big( B(M_c | \theta) - B(M_s | \theta) - \Delta C \big) p(\theta) d\theta$$

حيث يمثل $\theta$ متجه معلمات غير مؤكدة و$p(\theta)$ هو توزيع الاحتمال المشترك لها. يتوافق هذا مع مبادئ تقييم استراتيجية الإدارة (MSE)، حيث يتم اختبار النماذج عبر مجموعة من النماذج التشغيلية التي تمثل حالات النظام "الحقيقية".

6. إطار التحليل: مثال حالة بدون كود برمجي

السيناريو: يجب على مجلس إدارة مصايد أن يقرر ما إذا كان سيُمول تطوير نموذج Ecopath مع Ecosim (EwE) لمصيدة أسماك قاعية مختلطة الأنواع تُدار حالياً بتقييمات أحادية النوع.

تطبيق الإطار:

1. تحديد البدائل: أ) الوضع الراهن (أحادي النوع). ب) تطوير نموذج EwE لإعلام حدود الصيد متعددة الأنواع.
2. تحديد التكاليف والفوائد:
   • التكاليف (C): سنتان من العمل بدوام كامل لتطوير النموذج (@ 150,000 دولار/سنة) = 300,000 دولار؛ صيانة سنوية مستمرة (50,000 دولار/سنة).
   • الفوائد (B): قياسها عبر المحاكاة. باستخدام البيانات التاريخية والسيناريوهات المتوقعة، قدّر أن نموذج EwE يمكن أن يزيد العائد المستدام طويل الأجل بنسبة 5% من خلال مراعاة أفضل لتفاعلات المفترس والفريسة. بالنسبة لمصيدة بقيمة 10 ملايين دولار/سنة، هذا يعني 500,000 دولار/سنة إيرادات إضافية.
3. إجراء التحليل: على مدى أفق 20 عاماً بمعدل خصم 3%:
   • صافي القيمة الحالية للتكاليف NPV(Costs) = 300,000 دولار + القيمة الحالية لقسط سنوي بقيمة 50,000 دولار ≈ 300,000 دولار + 743,000 دولار = 1.043 مليون دولار.
   • صافي القيمة الحالية للفوائد NPV(Benefits) = القيمة الحالية لقسط سنوي بقيمة 500,000 دولار ≈ 7.43 مليون دولار.
   • صافي الفائدة = 7.43 مليون دولار - 1.043 مليون دولار = 6.387 مليون دولار. نسبة الفائدة إلى التكلفة BCR ≈ 7.1.
4. إجراء تحليل الحساسية: اختبر النتائج إذا كان زيادة العائد 2% فقط (نسبة الفائدة إلى التكلفة BCR ≈ 2.8) أو إذا تضاعفت تكاليف التطوير (نسبة الفائدة إلى التكلفة BCR ≈ 3.5). يبقى الاستثمار مواتياً تحت سيناريوهات معقولة.
5. التوصية: المضي قدماً في تطوير نموذج EwE، حيث أن الفوائد المتوقعة تفوق التكاليف بشكل كبير.

7. التطبيقات المستقبلية واتجاهات البحث

تفتح دعوة البحث إلى العمل عدة مسارات بحثية حاسمة:

• الإبلاغ المعياري عن التكاليف: إنشاء قوالب أو قواعد بيانات للإبلاغ عن تكاليف النمذجة (الأفراد، الحوسبة، الوقت) عبر المؤسسات، على غرار الجهود في علم الجينوم أو فيزياء الطاقة العالية.
• قياس "قيمة المعلومات" (VOI): ربط تعقيد النموذج بشكل صارم بتحسين نتائج القرار تحت عدم اليقين العميق. يتضمن ذلك تقنيات محاكاة متقدمة مثل صنع القرار المتين (RDM) أو نظرية فجوة المعلومات (info-gap theory).
• التكامل مع الإدارة التكيفية: صياغة تطوير النموذج ليس كتكلفة لمرة واحدة ولكن كاستثمار تكراري داخل دورة الإدارة التكيفية، حيث يكون التعلم نفسه فائدة.
• تطبيقات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي: الاستفادة من أدوات مثل المحاكيات (النماذج البديلة) لتقليل التكلفة الحسابية لتشغيل نماذج النظم البيئية المعقدة لتحليل التكلفة والعائد وتقييم استراتيجية الإدارة MSE، مما يجعل هذه التحليلات أكثر جدوى. التقنيات من مجالات مثل نمذجة المناخ، حيث تُستخدم المحاكيات لتقريب نماذج نظام الأرض باهظة الثمن، قابلة للتطبيق مباشرة.
• التكامل مع السياسات: تطوير إرشادات للهيئات التنظيمية (مثل NOAA، FAO) حول متى يكون تحليل التكلفة والعائد لاستثمار النمذجة مطلوباً لخطط إدارة المصايد.

8. المراجع

1. Holden, M.H., et al. (2024). Cost-benefit analysis of ecosystem modelling to support fisheries management. Journal of Fish Biology. https://doi.org/10.1111/jfb.15741
2. Walters, C. J., & Maguire, J. J. (1996). Lessons for stock assessment from the northern cod collapse. Reviews in Fish Biology and Fisheries, 6(2), 125–137.
3. Fulton, E. A. (2010). Approaches to end-to-end ecosystem models. Journal of Marine Systems, 81(1-2), 171–183.
4. Punt, A. E., et al. (2016). Management strategy evaluation: best practices. Fish and Fisheries, 17(2), 303–334.
5. Hilborn, R., & Walters, C. J. (1992). Quantitative fisheries stock assessment: choice, dynamics and uncertainty. Chapman and Hall.
6. National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA). (2021). Guidelines for Conducting Fisheries Stock Assessments. NOAA Technical Memorandum NMFS-F/SPO-XXX.
7. Food and Agriculture Organization (FAO). (2020). The State of World Fisheries and Aquaculture 2020. FAO.

9. التحليل الأصلي والتعليق الخبير