Gegevens van vissers, voor vissers

www.visserijnieuws.nl/nieuws/algemeen/39733/gegevens-van-vissers-voor-vissers

In 2020 is een samenwerkingsverband van VisNed, Wageningen Universiteit en de Beheerscoöperatie Insula Urk, gestart met een onderzoek naar de mogelijkheden, gefinancierd door het Europees Fonds voor Maritieme Zaken en Visserij. Vanuit de visserijsector wordt bovendien de noodzaak gevoeld om data te verzamelen en zo vast te leggen welke effecten de industrialisatie van de Noordzee zal hebben. Anderzijds zijn er ook grote zorgen over het mogelijk gebruik van deze data voor doeleinden die de visserij mogelijk schaden.

Het project heeft, met behulp van EU-subsidie en in samenwerking met ILVO, de mogelijkheden voor het verzamelen en bundelen van gegevens aan boord van schepen verkend. In 2020 is gestart met een pilot op vijf schepen: TX 1, KW 145, UK 135, UK 64 en de TX 43.

De vijf schepen zijn uitgerust met Omni-C ‘concentrators’ om gegevens te verzamelen aan boord. Deze moesten vervolgens gebundeld naar de wal gestuurd worden voor verwerking. Met de concentrators zijn ook sensoren geplaats voor het meten van watertemperatuur, diepte en zoutgehalte.

De verzamelde gegevens worden direct inzichtelijk en bruikbaar gemaakt voor de schipper, zodat deze directe meerwaarde voor de bedrijfsvoering opleveren. Deze gegevens kunnen ook geschikt gemaakt worden voor levering aan onderzoeksinstellingen en andere partijen. Die kunnen gegevens inzetten ten behoeve van de beantwoording van actuele vraagstukken.

Als laatste is in het project onderzocht of de verzamelde gegevens gecombineerd met trekkracht en vangstgegevens inzicht kunnen geven in het vangstsucces van tarbot.

Het verzamelen, combineren en mogelijk delen van data levert een aantal uitdagingen op. Het project heeft zich gericht op vragen over standaardisatie, eigendom, visualisatie en terugkoppeling. Het realiseren van goede visualisatie is noodzakelijk gebleken om de terugkoppeling richting de vissers te realiseren. Om vissers te ondersteunen bij de uitvoering van de visserij is een goede terugkoppeling essentieel.

De dataverzameling

Bij aanvang van het project werd al snel duidelijk dat er nog veel winst te behalen viel bij de standaardisatie van data. Dit was noodzakelijk om data goed uit te wisselen tussen partijen en om ervoor te zorgen dat de visualisatie van de gegevens van verschillende schepen correct wordt weergegeven. We hebben vele datastandaarden onderzocht, maar aangezien dataverzameling in de visserij relatief nieuw is, konden we geen formaat vinden dat alle mogelijke waarden die een visserschip kan verzamelen omvatte.

We besloten om een geheel nieuw formaat te introduceren, genaamd Poseidat. Dit is open-source en dus vrij te gebruiken door iedereen. Ondertussen maken meerdere partijen, waaronder wetenschappelijke instellingen, gebruik van dit formaat. Meer informatie is te vinden op poseidat.org.

Toen we eenmaal deze data op een universele manier verzamelden, begonnen we met het interpreteren en visualiseren ervan. Daarbij kwamen we verschillende uitdagingen tegen. Enkele voorbeelden zijn het goed organiseren van de datadoorstroming van het schip, het waarborgen dat alle apparatuur blijft functioneren en het voorkomen van dataverlies. Lege batterijen van sensoren en updates van hardware fabrikanten waren enkele van de uitdagingen.

Een van de ontwikkelingen die we hebben gerealiseerd, is het automatisch detecteren van visreizen en trekken op basis van verschillende gegevens. De visualisatie (Figuur 1) kan een hulpmiddel zijn voor vissers om bewuste keuzes te maken, maar dat kan alleen als deze voorzien is van correcte informatie.

De tarbot vangstgegevens

Om de toepassing van de vangstgegevens voor de vissers te kunnen laten zien, wilden we in het project vangstgegevens voor tarbot verzamelen aan boord. Deze zouden geanalyseerd worden aan wal, om zo voor individuele schepen kaarten te maken over de ruimtelijke verdeling van tarbot. Daarbij is tarbot gekozen omdat deze regelmatig worden gewogen aan boord, maar voor de meeste vissers niet een doelsoort zijn.

Helaas bleek het niet mogelijk om de tarbot vangstgegevens op te halen via de apparatuur aan boord. Daarom is gekozen om gebruik te maken van de vangstgegevens die eerder in het puls-project gebruikt werden. Via VisNed werd toegang tot de puls-logboeken gevraagd aan individuele visserijschepen. Deze puls-logboeken bevatten naast de tarbotvangsten ook gegevens over de datum, tijd en locatie van vistrekken.

Deze gegevens werden gecombineerd met publiek beschikbare gegevens over windsnelheid, golfhoogte en bodemsoort. Relaties tussen de tarbotvangsten, omgevings-variabelen, vislocatie en de tijd van het jaar werden bepaald met een statistisch model dat ook gebruikt wordt voor onderzoek aan boord van de onderzoeksschepen (Figuur 2). Zo kon, op basis van de puls logboeken, voor elk moment van het jaar een kaart gemaakt worden over de verdeling van de verwachte tarbotvangsten op de Noordzee, rekening houdend met bijvoorbeeld de windsnelheid en windrichting.

Kwaliteitsaspecten en knelpunten

Dataverzameling door en voor de visserij is een thema dat al langere tijd rondzingt. Omdat vissersschepen vaak op zee zijn en veel verschillende gebieden bezoeken, lijkt er in potentie veel meerwaarde geboekt te kunnen worden.

Belangrijke aandachtspunten daarbij zijn de continuïteit en kwaliteit van verzamelde gegevens. Als je bijvoorbeeld temperatuurmetingen van de bodem wil inzetten voor analyses, dan moet het duidelijk zijn welk meetapparaat is gebruikt, of dat apparaat gekalibreerd is en of het is gebruikt volgens de richtlijnen. Dit proces van kwaliteitsborging was beoogd als onderdeel van het begin van het Catching Data project, maar door verschillende oorzaken is het pas aan het eind van het project beschreven.

Kwaliteitsborging blijkt een algemeen probleem is bij dataverzameling op en met vissersschepen. Dat wordt mede veroorzaakt doordat je werkt met meerdere schepen die verschillende apparatuur kunnen hebben. Dus is standaardisatie een belangrijke vereiste.

Verder is het van groot belang dat er een duidelijke beschrijving is van de doelstellingen, de verantwoordelijkheden, de procedures en richtlijnen. Maar het is vooral van groot belang dat er een goede en directe aansturing is in de vorm van een data-manager. De data-manager houdt overzicht over de gegevens die worden verzameld, controleert of die gegevens voldoen aan de kwaliteitsstandaarden en zorgt voor terugkoppeling naar de deelnemende schepen.

Voor een duurzame dataverzameling in de visserij is het van belang om expliciet rekening te houden met gegevens die voor de visserij-operaties zelf van belang kunnen zijn. De betrokkenheid van schippers en bemanningsleden bij de dataverzameling is essentieel en die betrokkenheid wordt voor een groot deel bepaald door de bruikbaarheid van de gegevens en wisselwerking tussen onderzoek en praktijk. Het genereren van reisoverzichten kan daarbij zorgen voor een directe feedback naar de schippers en is tegelijkertijd ook een belangrijk onderdeel van de kwaliteitscontrole van de gegevens.

Voorafgaand en gedurende het Catching Data project werden er binnen de visserij zorgen geuit over de bescherming van de verzamelde gegevens. Onderzoek heeft laten zien dat er op data geen auteursrechtelijke bescherming rust en ook geen eigendom kan worden geclaimd. Toch zou een vorm van bescherming kunnen worden gevonden in de combinatie van een databank met een geheimhoudingsovereenkomst tussen gebruikers.

Perspectieven toekomst

De lessen die geleerd zijn in het project Catching Data vertalen we graag naar perspectieven voor de toekomst. Met data is veel mogelijk, maar de uitvoering van toekomstige projecten vraagt om een realistische aanpak. Langs vier lijnen komen we daarom op de volgende aanbevelingen:

1. Zorg voor directe meerwaarde voor de vissers: direct inzicht in brandstofverbruik, maar ook overzichtelijke relaties tussen het verbruik en de vangst kan een visser helpen om de juiste keuzes te maken. Door langere tijd met meerdere schepen vangstdata bij te houden en dit te koppelen aan GPS locatie, zoutgehalte, weerdata en bodemsoort, kan er een betere vangstvoorspelling worden gedaan. Wanneer dit gekoppeld wordt aan (dag)prijzen, helpt dit keuzes te maken. Ook kan dataverzameling helpen om de invloeden van bouw van windmolens op zee te monitoren.

2. Zorg voor een centrale coördinatie vanuit de sector. Data krijgt meerwaarde als alle gegevens op dezelfde manier verzameld zijn. Het data-uitwisselingsformat PoseiDat is een goed voorbeeld van uniforme data verzameling, wat vanuit het project Catching Data is ontwikkeld en nu al breder gebruikt wordt (bij o.a. ILVO vistools projecten).

3. Zorg dat de techniek op orde is. Er zijn een beperkt aantal sensoren beschikbaar in de markt die bestand zouden zijn tegen de omstandigheden op zee. Goede en snelle support vanuit leveranciers is cruciaal. Het is het onderzoeken waard om als sector zelf een sensor te ontwikkelen waarin belangrijke variabelen aan boord worden verzameld.

4. Zorg dat de kosten in verhouding staan tot de opbrengsten. Goede dataverzameling vraagt om een investering in sensoren aan boord en een eenmalige installatie. De kosten voor moderne schepen, waar relatief weinig aangepast dient te worden, zijn daarbij waarschijnlijk lager dan voor de oudere schepen. Er worden ook kosten gemaakt voor de opslag van de gegevens. Dat kan betekenen dat er maandelijkse abonnementskosten zijn. Ook kan langere termijn onderhoud van de sensoren een kostenpost zijn. Het advies is daarom om klein te beginnen. Voor de eenmalige investering en de langere termijn ondersteuning van de dataverzameling pleiten we daarom voor een passende subsidieregeling. Dat kan helpen de overstap te maken en de voordelen van vissen op basis van data optimaal te benutten.

Conclusies

Tijdens het project is duidelijk geworden dat het verzamelen van gegevens van goede, betrouwbare data in de praktijk niet eenvoudig was. Uit de problemen is wel veel lering getrokken. Voor de beoordeling van de haalbaarheid en de eisen die aan de kwaliteit gesteld moeten worden zijn het waardevolle lessen. Een goed raamwerk met afspraken over het verzamelen en borgen van dataverzamelingen (Quality Assurance Raamwerk) lijkt een belangrijke randvoorwaarde. Het centraal coördineren en organiseren is een belangrijke aanbeveling vanuit het project. Een andere belangrijke aanbeveling is eerst te concentreren op de toegevoegde waarde voor de eigen bedrijfsvoering.

Als project zien we wel toekomst voor dataverzameling door en voor de Nederlandse vissersvloot, waarbij we de aanbevelingen zoals hierboven beschreven in acht genomen moeten worden.

Teun de Boer,

Richard Martens,

August Eckhardt,

Martin Pastoors,

Jeroen van Dijk,

Jan Jaap Poos