A route into the unforeseeable - Evaluating future perspectives of North Sea demersal fisheries with bio-economic modeling and management strategy analysis

Abstract

The North Sea has one of the longest histories of extensive human use of all oceans of the world, and for generations, its fish stocks have been targeted by fleets of all adjacent nations. In recent years, some of its overexploited stocks have recovered, yet fleet sizes continue to decline, and many fleets are struggling to survive. Economic pressures such as surging fuel costs and dwindling prices for key target species, spatial competition with offshore energy production, marine conservation and other forms of use, and climate-driven ecosystem changes have significant effects on those fleets and call for new strategies in fisheries research and management. In this thesis, a holistic approach towards these pending issues is presented, covering some of the core areas necessary to comprehend the complexity of demersal North Sea fisheries: Data collection schemes, bio-economic modeling, species distribution changes, and alternative management approaches. In the first chapter, a technical improvement of the EU's fisheries Data Collection Framework (DCF) is presented. The DCF is one of the pillars of the Common Fisheries Policy (CFP) of the EU, in which member states coordinate the collection and processing of all relevant fisheries data. One obligation of the member states active in the DCF is, therefore, the collection of socio-economic data of fisheries, a task requiring the separation of a nation’s fishing fleet into fleet segments. Since the current DCF segmentation scheme is solely based on technical characteristics of the vessels, operational characteristics and fishing strategies are not well accounted for, hampering targeted management strategy evaluation and applicability of the collected data in research and management. In order to improve this process, an alternative approach to the segmentation of fishing fleets based on multivariate statistics and applying machine learning functions for automation was developed. To test the approach’s efficiency, it was applied to two decades of German fishing fleet data. This analysis not only revealed distinct fishing strategies in accordance with fleets’ operational reality and thus was better suited for further use, but it also resulted in fewer overall segments compared to the DCF approach, reducing workload for data collectors. To further assess the performance of the novel approach, biological stock health indicators were calculated for fleet segments formed by both segmentation schemes, demonstrating the DCF scheme’s failure to detect fisheries relying on overexploited stocks or wrongfully characterizing segments as unsustainable. The novel approach was designed to be as transferable as possible, it includes highly precise automation, only encountering difficulties when fisheries had overlap in targeted stocks, and hence represents a valuable improvement to fishing fleet data collection, analysis, and management, which was demonstrated by several studies adapting and applying it for their respective case studies and its application in advisory work. The alternative approach to fleet segmentation was also applied for identifying the fleets simulated in the spatially explicit simulation and optimization model FishRent, of which the results are presented in the second Chapter of this thesis. To assess the impact of climate-driven price and management strategy developments as well as different MSP scenarios, the profitability trajectories of three North Sea demersal fishing fleets from Germany, Norway, and the United Kingdom fishing for cod, saithe, and haddock were simulated. Fleet profitability increased in two of the three scenarios, with the most profound increase happening in a scenario focused on economic development, while the sustainable development scenario showed a less pronounced increase. In a scenario focused on national economies, unsustainable fisheries management led to the overfishing of the valuable North Sea cod stock, resulting in the economic collapse of the dependent fisheries. Marine spatial planning had only minor effects on fleet profitability and spatial dynamics, yet effort concentration was distinct, caused by fuel price dynamics and lack of investment in technological development. The model revealed the intricate socio-economic dynamics of fishing fleet profitability and effort distribution, but also highlighted the central necessity of sustainable management and quota allocation for the long-term economic viability of fishing fleets. For the third chapter, these socio-economic dynamics of North Sea demersal fisheries in times of rapid environmental change were further explored, utilizing the emergence of targeted squid fishing in the southern North Sea as a case study and providing its first scientific description. While the first part of the chapter focused on aggregated fleet data, illustrated the overall phenomenon, and identified management strategy gaps, the specific implications for the German North Sea mixed demersal fleet were analyzed in the second part. Despite being a very recent phenomenon with only two fishing seasons undertaken, squid shares in the revenues of the respective fleet surged to 21% in 2024. Spatiotemporal analysis of logbook data showed distinct fishing grounds in the southern North Sea and the eastern English Channel, and a pronounced fishing season in the winter months (October to March). Onboard sampling of a commercial squid trawler revealed strong exclusivity, as only one squid species, Loligo vulgaris, was present in the catches. The ecological reason for the species aggregating remains unknown, as feeding and spawning activity appear plausible, and further ecological research needs to be conducted. Meanwhile, specifically designed, multilateral management approaches need to be developed to safeguard the long-term economic and ecological sustainability of this emerging fishery. In the fourth and final chapter, the role of alternative management strategies was discussed in the context of facilitating Blue Growth in fisheries. It is a common notion of most management frameworks that fisheries have no relevant potential for sustainable growth and are therefore neglected in most such strategies. In the chapter, the potential of supporting extensive growth in fisheries by implementing Community Development Quota (CDQ) systems and supporting small-scale fisheries is highlighted, counteracting consolidation and securing the livelihood of fishery-dependent communities. Therefore, the CDQ program of the Alaska pollock fishery served as an example, and potential benefits of such management approaches for several European fishing nations experiencing quota consolidation and declining small-scale fleets were discussed. This quota allocation scheme, in combination with other management measures presented in the chapter, could play a substantial role in securing the role of fisheries in the envisioned Blue Economy. In conclusion, the presented thesis aimed to provide a holistic collection of insights and opportunities on how to improve fisheries data collection, analysis, and management to support socio-economic and ecological sustainability in unforeseeable times of rapid change. Even though its central findings have the potential to contribute to improvements in all of these fields, essential knowledge gaps and lacking management strategies were identified. Only through additional research, transdisciplinary approaches, and multilateral cooperation, the natural resources of the North Sea ecosystem, as well as the long-term economic viability of fisheries can be safeguarded.

Kaum eine Meeresregion wird so intensiv durch den Menschen genutzt wie die Nordsee und seit Generationen werden ihre Fischbestände von Flotten aller Anrainerstaaten befischt. In den letzten Jahren haben sich einige überfischte Bestände erholt, doch viele Fischereiflotten kämpfen trotzdem ums Überleben. Ökonomische Belastungen wie steigende Treibstoffkosten und sinkende Preise für wichtige Zielarten, räumliche Konkurrenz durch Offshore-Energieerzeugung, Meeresschutz und andere Nutzungsformen sowie klimabedingte Veränderungen des Ökosystems haben erhebliche Auswirkungen auf die Fischerei und erfordern neue Strategien in Forschung und Management. In dieser Thesis werden Lösungsansätze für Probleme in einigen der Kernbereiche präsentiert, welche zum Verständnis der Komplexität in Fischereiforschung und -management notwendig sind: Datenerhebung, bioökonomische Modellierung, klimabedingte Veränderungen in der Verbreitung von Arten und alternative Managementansätze. Im ersten Kapitel wird ein Ansatz zur Verbesserung des Datenerhebungsprogramms (DCF) der EU für die Fischerei vorgestellt. Der DCF ist einer der Grundpfeiler der Gemeinsamen Fischereipolitik (GFP), in dessen Rahmen die Mitgliedstaaten die Erhebung relevanter Fischereidaten koordinieren. Eine Verpflichtung der DCF-Mitgliedstaaten ist die Erhebung sozioökonomischer Flottendaten, wofür die Aufteilung der Fischereiflotten in Flottensegmente nötig ist. Da das derzeitige DCF-Segmentierungsschema auf den technischen Merkmalen der Fahrzeuge basiert, werden operative Charakteristiken und Fischereistrategien kaum berücksichtigt. Dies erschwert die Folgenabschätzung von Managementmaßnahmen und die Verwendung der erhobenen Daten in der Forschung erheblich. Um diesen Prozess zu verbessern, wurde ein alternativer Segmentierungsansatz entwickelt, der auf multivariater Statistik und Maschinellem Lernen basiert. Um die Effizienz des Ansatzes zu testen, wurde er auf Daten der deutschen Fischereiflotte angewendet. Diese beispielhafte Anwendung ergab Segmente, die nicht nur die operative Realität und Fischereistrategie besser widerspiegelten, auch wurde die Anzahl der Segmente verringert. Hierdurch würde der Arbeitsaufwand für die Datenerhebung reduziert werden. Die Berechnung biologischer Bestandsgesundheitsindikatoren zeigte, dass das DCF-Schema Fischereien, die wirtschaftlich auf überfischte Bestände angewiesen waren, nicht verlässlich erkennen konnte oder Segmente fälschlicherweise als nicht nachhaltig einstufte. Durch seinen Fokus auf Übertragbarkeit und seine hochpräzise Automatisierung, die nur bei tatsächlicher Überlappung von Fischereien ungenau arbeitete, stellt der neue Segmentierungsansatz eine wertvolle Verbesserung für die Datenerhebung, -analyse und das für Management von Fischereiflotten dar, was durch mehrere Studien, die ihn für ihre jeweiligen Forschungsfragen adaptierten, belegt wurde. Der alternative Ansatz zur Flottensegmentierung wurde auch zur Identifizierung der Flotten angewendet, die im bio-ökonomischen Flottenmodell FishRent simuliert wurden, dessen Ergebnisse im zweiten Kapitel dieser Arbeit vorgestellt werden. Um die Auswirkungen klimabedingter Preis- und Managementstrategie-Entwicklungen sowie verschiedener MSP-Szenarien zu bewerten, wurde die Profitabilitätsentwicklung von drei Grundfischereiflotten simuliert. Die Profitabilität der Flotten stieg in zwei der drei Szenarien, wobei der stärkste Anstieg in dem auf wirtschaftliche Entwicklung ausgerichteten Szenario zu verzeichnen war, während das Szenario der nachhaltigen Entwicklung einen weniger ausgeprägten Anstieg zeigte. In einem von nationaler Wirtschaft und geringer internationaler Kooperation geprägten Szenario führte eine nicht nachhaltige Bewirtschaftungsstrategie zur Überfischung des Kabeljaubestands, woraufhin die von ihm abhängigen Fischereien zusammenbrachen. Marine Raumentwicklung hatte geringe Auswirkungen auf die Profitabilität und die räumliche Dynamik, trotzdem waren deutliche Konzentrationseffekte des Fischereiaufwands zu beobachten, verursacht durch die Entwicklung der Treibstoffpreise und mangelnde technologische Innovation. Das Modell zeigte die komplexen sozioökonomischen Dynamiken von Fischereiflotten und Fischereiaufwandsverteilung auf, hob aber auch die zentrale Bedeutung einer nachhaltigen Bewirtschaftung für die langfristige Wirtschaftlichkeit von Fischereiflotten hervor. Im dritten Kapitel dieser Arbeit wurde die Veränderungsdynamik der Nordseefischerei tiefergehend untersucht, wofür die neu entstandene gezielte Kalmarfischerei als Fallstudie diente. Während sich der erste Teil des Kapitels auf aggregierte Fischereidaten und das Gesamtphänomen konzentrierte und Verbesserungspotentiale im Management identifizierte, wurden im zweiten Teil spezifische Implikationen für die deutsche gemischte Grundfischereiflotte analysiert. Obwohl es sich um ein neues Phänomen handelt, stieg der Anteil von Kalmaren am Gesamterlös der Flotte im Jahr 2024 auf 21% an. Die räumlich-zeitliche Analyse von Logbuchdaten ermöglichte die Identifikation klarer Fanggründe sowie einer ausgeprägten Fischereisaison in den Wintermonaten (Oktober bis März), während in der Beprobung eines kommerziellen Kalmar-Trawlers eine starke Konzentration auf eine einzelne Kalmarart, Loligo vulgaris, festgestellt wurde. Die Gründe für die Aggregation dieser Art sind noch ungeklärt, da Indikationen sowohl für eine Fraßaggregation als auch für Laichaktivität vorliegen. Weitere ökologische Untersuchungen müssen durchgeführt und multilaterale Managementansätze entwickelt werden, um langfristig die wirtschaftliche und ökologische Nachhaltigkeit dieser aufstrebenden Fischerei zu gewährleisten. Das vierte Kapitel behandelt die Rolle alternativer Managementstrategien im Kontext des Blue-Growth-Konzepts und dessen Bedeutung für die Fischerei. Üblicherweise gehen Strategiekonzepte der Blue Economy davon aus, dass Fischerei kein Potenzial für nachhaltiges Wachstum hat, und vernachlässigen sie. In diesem Kapitel wurde das Potenzial der Förderung eines extensiven Wachstums in der Fischerei durch die Einführung von gemeinschaftlicher Quotenverwaltung und die Unterstützung der kleinen Küstenfischerei untersucht, wodurch Konsolidierung entgegengewirkt und die Lebensgrundlage der von der Fischerei abhängigen Gemeinden gesichert werden kann. Als Beispiel diente das CDQ-Programm der Alaska-Seelachs-Fischerei, und es wurden die potenziellen Vorteile dieses Ansatzes für europäische Fischereinationen diskutiert. Die im Kapitel vorgestellten Managementmaßnahmen können eine wesentliche Rolle bei der Sicherung der Rolle der Fischerei in der angestrebten blauen Bioökonomie spielen. Die vorliegende Thesis hatte zum Ziel, in einem ganzheitlichen Ansatz Verbesserungsmöglichkeiten in der Datenerhebung, der Analyse und im Management zu generieren und wichtige Erkenntnisse zu den sozio-ökonomischen Auswirkungen des Klimawandels und weiterer belastender Faktoren auf die Fischerei zu generieren. Die Ergebnisse haben das Potenzial, zu Verbesserungen in all diesen Bereichen beizutragen, allerdings wurden auch wesentliche Wissenslücken und fehlende Managementstrategien identifiziert. Nur durch zusätzliche Forschung, transdisziplinäre Ansätze und multilaterale Zusammenarbeit können die natürlichen Ressourcen des Ökosystems Nordsee und die langfristige wirtschaftliche Lebensfähigkeit der Fischerei gesichert werden.