Can Seasonal Forecasts of Ocean Conditions Aid Fishery Managers? Experiences from 10 Years of J-SCOPE
Notice bibliographique
Résumé
Multiple stressors co-occurring in coastal waters are of increasing concern to local fisheries. Many economically, culturally, or ecologically important species (e.g., oysters, crabs, pteropods) in the Pacific Northwest are already directly affected by ocean acidification (OA), warming, and hypoxia. Additional indirect economic impacts on the finfish industry are possible due to losses of prey species. Because of strong seasonal and interannual variations in ocean conditions, capability for predicting degrees of acidification and hypoxia, as well as relevant indices of impact for species of interest, could be of considerable benefit to managers. Over the past 10 years, we have developed a seasonal ocean prediction system, JISAO’s Seasonal Coastal Ocean Prediction of the Ecosystem (J-SCOPE), for the coastal waters of the Pacific Northwest. The goal has been to provide seasonal (six-month) predictions of ocean conditions that are testable and relevant to management decisions regarding fisheries, protected species, and ecosystem health. The results of this work include publicly available seasonal forecasts of OA variables, hypoxia, temperature, and ecological indicators that are tailored for decision-makers involved in federal, international, state, and tribal fisheries. We codesigned J-SCOPE model products with state and tribal managers, and now federal managers at the Pacific Fishery Management Council receive J-SCOPE forecasts of OA and hypoxia within their annual Ecosystem Status Reports. US and Canadian managers of Pacific hake (Merluccius productus) are now briefed on J-SCOPE-driven forecasts of hake distribution. Most recently, new ocean acidification indices specific to Dungeness crab (Metacarcinus magister) have been co-produced with state and tribal managers. In each of these cases, the team has also investigated the sources of skill in forecasting ocean conditions to assess applicability of the forecasts to the variables, depths, and seasons relevant to these high-value fisheries. Observations from NOAA’s Pacific Marine Environmental Laboratory and other regional partners have provided critical validation of model performance throughout the model development process. We offer a retrospective look at the first 10 years of forecasting to provide perspective on its successes and limitations, and the potential global applicability of seasonal forecasting to inform flexible management responses to rapidly changing climate and ocean conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».