تحلیل هزینه-فایده مدلسازی اکوسیستم برای مدیریت شیلات

1. مقدمه و مرور کلی

این مقاله دیدگاهی با عنوان تحلیل هزینه-فایده مدلسازی اکوسیستم برای پشتیبانی از مدیریت شیلات، به یک تنش بنیادین در علم و مدیریت شیلات می‌پردازد: مبادله بین سادگی و پیچیدگی مدل. برای بیش از یک قرن، مدل‌های ساده، ایستا و تک‌گونه‌ای به دلیل سهولت استفاده و کالیبراسیون، بر مدیریت تاکتیکی شیلات تسلط داشته‌اند. با این حال، در عصر تغییرات سریع آب‌وهوا و افزایش فشارهای اکوسیستمی، کفایت این مدل‌های ساده زیر سؤال رفته است. نویسندگان پیشنهاد می‌کنند که تحلیل هزینه-فایده (CBA) چارچوب حیاتی اما کم‌استفاده‌شده‌ای است که برای ارزیابی عینی ارزش سرمایه‌گذاری در مدل‌های پیچیده‌تر اکوسیستم مورد نیاز است. این مقاله شکاف قابل توجهی در ادبیات موضوع برجسته می‌کند: در حالی که گاهی اوقات مزایای پیچیدگی مورد بحث قرار می‌گیرد، هزینه‌های واقعی توسعه، نگهداری و اجرای این مدل‌ها به ندرت گزارش یا تحلیل می‌شود.

2. معضل پیچیدگی مدل در شیلات

انتخاب پیچیدگی مدل صرفاً یک بحث آکادمیک نیست؛ پیامدهای مستقیمی بر نتایج مدیریت، تخصیص منابع و پایداری اکولوژیکی دارد.

3. چارچوب تحلیل هزینه-فایده

این مقاله از یک CBA رسمی برای هدایت انتخاب مدل دفاع می‌کند. این امر مستلزم فراتر رفتن از بحث‌های کیفی به مقایسه‌های کمی است.

4. داده‌های تجربی هزینه و مثال فرضی

برای عینی کردن بحث، نویسندگان داده‌های هزینه اولیه از سازمان‌های استرالیایی ارائه می‌دهند.

5. جزئیات فنی و فرمول‌بندی ریاضی

هسته یک CBA برای انتخاب مدل را می‌توان به صورت ریاضی فرمول‌بندی کرد. فایده خالص ($NB$) انتخاب یک مدل پیچیده‌تر ($M_c$) نسبت به یک مدل پایه ساده‌تر ($M_s$) به این صورت است:

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

جایی که:

• $B(M)$ کل فایده تنزیل‌شده (مانند NPV صید شیلات) است که تحت مدیریت آگاه‌شده توسط مدل $M$ حاصل می‌شود.
• $C(M)$ کل هزینه تنزیل‌شده توسعه، نگهداری و عملیاتی کردن مدل $M$ است.

یک رویکرد ظریف‌تر، ریسک و عدم قطعیت را که در شیلات رایج است، در بر می‌گیرد. فایده خالص مورد انتظار را می‌توان با انتگرال‌گیری روی توزیع‌های احتمالی پارامترهای کلیدی (مانند بازسازی آینده، قیمت بازار، سناریوی آب‌وهوایی) محاسبه کرد:

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

جایی که $\theta$ نشان‌دهنده یک بردار از پارامترهای نامطمئن و $p(\theta)$ توزیع احتمال مشترک آن‌ها است. این امر با اصول ارزیابی استراتژی مدیریت (MSE) همسو است، جایی که مدل‌ها در طیف وسیعی از مدل‌های عملیاتی که نشان‌دهنده حالت‌های "واقعی" سیستم هستند، آزمایش می‌شوند.

6. چارچوب تحلیل: یک مثال موردی بدون کد

سناریو: یک شورای مدیریت شیلات باید تصمیم بگیرد که آیا توسعه یک مدل Ecopath with Ecosim (EwE) را برای یک شیلات ماهیان کف‌زی مختلط که در حال حاضر با ارزیابی‌های تک‌گونه‌ای مدیریت می‌شود، تأمین مالی کند.

کاربرد چارچوب:

1. تعریف گزینه‌ها: الف) وضع موجود (تک‌گونه‌ای). ب) توسعه مدل EwE برای اطلاع‌رسانی به محدودیت‌های صید چندگونه‌ای.
2. شناسایی هزینه‌ها و فواید:
   • هزینه‌ها (B): ۲ سال نیروی انسانی تمام‌وقت برای توسعه مدل (با نرخ ۱۵۰ هزار دلار در سال) = ۳۰۰ هزار دلار؛ نگهداری سالانه مستمر (۵۰ هزار دلار در سال).
   • فواید (B): کمی‌سازی شده از طریق شبیه‌سازی. با استفاده از داده‌های تاریخی و سناریوهای پیش‌بینی‌شده، برآورد می‌شود که مدل EwE می‌تواند با در نظر گرفتن بهتر تعاملات شکارگر-طعمه، صید پایدار بلندمدت را ۵٪ افزایش دهد. برای یک شیلات ۱۰ میلیون دلاری در سال، این معادل ۵۰۰ هزار دلار در سال درآمد اضافی است.
3. انجام تحلیل: در یک افق ۲۰ ساله با نرخ تنزیل ۳٪:
   • NPV(هزینه‌ها) = ۳۰۰ هزار دلار + PV(سالانه ۵۰ هزار دلار) ≈ ۳۰۰ هزار دلار + ۷۴۳ هزار دلار = ۱.۰۴۳ میلیون دلار.
   • NPV(فواید) = PV(سالانه ۵۰۰ هزار دلار) ≈ ۷.۴۳ میلیون دلار.
   • فایده خالص = ۷.۴۳ میلیون دلار - ۱.۰۴۳ میلیون دلار = ۶.۳۸۷ میلیون دلار. BCR ≈ ۷.۱.
4. انجام تحلیل حساسیت: نتایج را در صورتی که افزایش صید فقط ۲٪ باشد (BCR ≈ ۲.۸) یا اگر هزینه‌های توسعه دو برابر شود (BCR ≈ ۳.۵) آزمایش کنید. سرمایه‌گذاری تحت سناریوهای محتمل همچنان مطلوب باقی می‌ماند.
5. توصیه: با توسعه مدل EwE ادامه دهید، زیرا فواید مورد انتظار به طور قابل توجهی از هزینه‌ها بیشتر است.

7. کاربردهای آینده و جهت‌های پژوهشی

فراخوان مقاله برای اقدام، چندین مسیر پژوهشی حیاتی را باز می‌کند:

• گزارش‌دهی استاندارد هزینه: ایجاد قالب‌ها یا پایگاه‌های داده برای گزارش هزینه‌های مدلسازی (پرسنل، محاسبات، زمان) در بین مؤسسات، مشابه تلاش‌ها در ژنومیک یا فیزیک انرژی بالا.
• کمی‌سازی "ارزش اطلاعات" (VOI): پیوند دادن دقیق پیچیدگی مدل به نتایج تصمیم‌گیری بهبودیافته تحت عدم قطعیت عمیق. این امر شامل تکنیک‌های پیشرفته شبیه‌سازی مانند تصمیم‌گیری مقاوم (RDM) یا نظریه شکاف اطلاعات است.
• ادغام با مدیریت تطبیقی: چارچوب‌بندی توسعه مدل نه به عنوان یک هزینه یک‌باره، بلکه به عنوان یک سرمایه‌گذاری تکراری در چرخه مدیریت تطبیقی، جایی که خود یادگیری یک فایده است.
• کاربردهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین: استفاده از ابزارهایی مانند شبیه‌سازها (مدل‌های جایگزین) برای کاهش هزینه محاسباتی اجرای مدل‌های پیچیده اکوسیستم برای CBA و MSE، و امکان‌پذیرتر کردن این تحلیل‌ها. تکنیک‌هایی از حوزه‌هایی مانند مدلسازی آب‌وهوا، جایی که از شبیه‌سازها برای تقریب مدل‌های گران‌قیمت سیستم زمین استفاده می‌شود، مستقیماً قابل اعمال هستند.
• ادغام سیاستی: تدوین دستورالعمل‌هایی برای سازمان‌های نظارتی (مانند NOAA، FAO) در مورد اینکه چه زمانی یک CBA برای سرمایه‌گذاری مدلسازی برای طرح‌های مدیریت شیلات مورد نیاز است.

8. منابع

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. تحلیل اصلی و تفسیر کارشناسی