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Dynamique et gestion des pĂȘcheries

Une pĂȘcherie dĂ©signe une zone marine dont les ressources halieutiques sont exploitĂ©es par un groupe de pĂȘcheurs. La dynamique des pĂȘcheries, Ă  l'image de la dynamique des populations, rĂ©sulte d'un ensemble de variations qui interviennent au sein d'un Ă©cosystĂšme (taux de natalitĂ© et de mortalitĂ©, flux de migration) et tient compte des diffĂ©rentes contraintes appliquĂ©es par une pĂȘcherie. La pĂȘche Ă©tant une activitĂ© ancienne ancrĂ©e dans les traditions, elle occupe actuellement une place importante dans l'Ă©conomie, il est donc nĂ©cessaire d'Ă©tablir des stratĂ©gies de gestion efficaces Ă  plusieurs niveaux, afin d'Ă©viter l'Ă©puisement des stocks de population naturelles marines, et d'assurer leur pĂ©rennitĂ© pour les annĂ©es Ă  venir.

La gestion de ces pĂȘcheries implique de prendre en compte le plus de facteurs possibles (engins de pĂȘche, profondeur, quotas, efforts de pĂȘche, nombre de pĂȘcheurs dans chaque flotte), en adĂ©quation avec la complexitĂ© de la dynamique des populations exploitĂ©es. À cause de cette complexitĂ©, la mise en place d'une bonne gestion requiert une bonne connaissance de la ressource et de la pĂȘcherie, pour anticiper les variations de l'Ă©cosystĂšme et prĂ©dire l'Ă©volution de cette activitĂ©.

Importance

Société, économie et environnement

La pĂȘche (halieutique) a influencĂ© le dĂ©veloppement de la sociĂ©tĂ©, principalement autour des zones cĂŽtiĂšres et est Ă  l’origine de coutumes ancestrales. Cette activitĂ© est aujourd’hui concernĂ©e par des enjeux socio-Ă©conomiques, politiques et Ă©cologiques. En termes d’économie, les pĂȘcheries fournissent de nombreux emplois, puisqu'elles contribuent au commerce local et international, mais Ă©galement au tourisme de certains pays. D’aprĂšs le dernier rapport de la Food and Agriculture Organization of the United Nations (FAO), l’Asie regroupe 84 % des industriels de la pĂȘche (rapport 2014). D’autre part, avec l’expansion dĂ©mographique de la population humaine, la demande a fortement augmentĂ©. En plus de 50 ans, le produit des pĂȘches a triplĂ© (de 33,9 millions de tonnes en 1960 Ă  91,3 millions de tonnes en 2012) et la consommation de poissons par habitant a doublĂ©, passant alors de 10 kg en 1960 Ă  19 kg en 2012. Au-delĂ  de l’utilisation alimentaire, il existe de nombreux sous-produits de la pĂȘche pouvant ĂȘtre revalorisĂ©s en biogaz, maquillage, engrais, gĂ©latine, etc. ; ce qui augmente le rendement Ă©conomique des industries de pĂȘche.

D’un point de vue social, de nombreux facteurs accentuent la difficultĂ© de gĂ©rer ce secteur d’activitĂ©, comme les traditions, les savoir-faire des pĂȘcheurs, la gastronomie et le patrimoine propre Ă  chaque rĂ©gion. De plus, certaines questions posent des problĂšmes en termes d’éthique et les politiques appliquĂ©es varient d’un pays Ă  l’autre, voire d'une rĂ©gion Ă  l'autre, en adĂ©quation avec la biodiversitĂ© du site. Ces enjeux montrent bien l’importance des pĂȘcheries dans le dĂ©veloppement des populations humaines. Toutefois, le premier paramĂštre affetĂ© par les activitĂ©s de pĂȘche est l’environnement et une exploitation dĂ©mesurĂ©e du milieu risque de faire baisser la rentabilitĂ© du secteur. En 2011, 29 % des stocks de poissons marins issus de pĂȘches commerciales Ă©taient surpĂȘchĂ©s (rapport FAO, 2014).

Les pĂȘches ont des effets directs sur les populations naturelles en rĂ©duisant l’abondance des espĂšces ciblĂ©es, en perturbant leurs cycles de vie et en augmentant la mortalitĂ© des espĂšces non visĂ©es qui sont pĂȘchĂ©es accidentellement. Les effets indirects ont des consĂ©quences Ă  plus grande Ă©chelle, sur l’habitat des espĂšces et l’équilibre de l’écosystĂšme. À la suite de la prise de conscience des impacts Ă©cologiques des pĂȘcheries sur les Ă©cosystĂšmes marins, la gestion intĂšgre des objectifs de maintien de la biodiversitĂ©, pour un respect de l’environnement et une activitĂ© durable[1] - [2].

RĂ©glementation

La pĂȘcherie est une activitĂ© exploitant les populations naturelles, et chaque pĂȘcherie exploite une ressource halieutique spĂ©cifique. Une rĂ©glementation est donc nĂ©cessaire et doit ĂȘtre appliquĂ©e en tenant compte de plusieurs facteurs, notamment en termes de conservation. Des lois permettent de rĂ©guler les quotas de pĂȘche selon diffĂ©rents critĂšres tels que la dynamique de la population visĂ©e, le cycle de vie des espĂšces, mais elles visent aussi le comportement des pĂȘcheurs (engins de pĂȘche adaptĂ©s, limite de la zone d'exploitation, respect du milieu). Les rĂ©glementations et limites imposĂ©es sont spĂ©cifiques de chaque pays en fonction de leurs besoins, ou de leurs habitudes alimentaires (cas du Japon). Au vu de l'ampleur de cette activitĂ©, des traitĂ©s internationaux ont Ă©tĂ© signĂ©s entre plusieurs Ă©tats dans le but de s'engager mutuellement dans l'exploitation d'une ressource de pĂȘche. D'autres formes de rĂ©glementations existent Ă  diffĂ©rents niveaux comme les normes industrielles, mais toutes ces lois sont mises en place dans l'optique d'assurer la pĂ©rennitĂ© des pĂȘcheries[3].

Utilisation de l'information scientifique

La dynamique des pĂȘcheries Ă©tant complexe et variable, il faut des systĂšmes permettant de prĂ©voir leur Ă©volution dans le temps. La gestion doit ĂȘtre spĂ©cifique et conçue en adĂ©quation avec les rĂ©glementations et les objectifs de chaque pĂȘcherie. Plusieurs Ă©tapes sont nĂ©cessaires afin d'avoir une bonne vision de l'ensemble des donnĂ©es et des informations qui sont Ă  prendre en compte. L'amĂ©nagement d'une pĂȘcherie nĂ©cessite une Ă©tude minutieuse.

Plusieurs paramĂštres doivent ĂȘtre inclus lors de sa conception et les gestionnaires doivent avoir une bonne connaissance de leur pĂȘcherie afin d'assurer la mise en place d'une gestion efficace. Les Ă©tudes scientifiques menĂ©es sur les dynamiques des populations exploitĂ©es et des pĂȘcheries constituent un support indispensable pour Ă©tablir de bonnes stratĂ©gies de gestion. Elles fournissent des donnĂ©es essentielles qui peuvent ĂȘtre de types biologiques (quantitĂ© de poissons, effort de pĂȘche, composition par espĂšces, zones exploitĂ©es), et Ă©cologiques (captures d'espĂšces pĂȘchĂ©es accidentellement comme certaines espĂšces indicatrices, impacts des engins de pĂȘche sur la faune et la flore aquatique, modification des habitats naturels, zones protĂ©gĂ©es Ă  prendre en compte pour la conservation des espĂšces). Les scientifiques s'appuient sur ces donnĂ©es, tout en considĂ©rant les aspects Ă©conomiques et sociaux, pour Ă©laborer des modĂšles de gestion des pĂȘcheries, selon diffĂ©rents paramĂštres en jeu. La modĂ©lisation permet aux gestionnaires de visualiser l'Ă©volution d'une stratĂ©gie sur le long terme. Les modĂšles mathĂ©matiques sont ainsi Ă©tudiĂ©s pour garantir un maximum de bĂ©nĂ©fices pour les pĂȘcheurs, tout en prĂ©servant les populations naturelles exploitĂ©es.

ModÚles mathématiques

Dynamique des stocks

Il existe de trĂšs nombreux modĂšles mathĂ©matiques Ă©laborĂ©s selon diffĂ©rents paramĂštres, et permettent de faire des projections sur l’évolution de la pĂȘcherie et des stocks de populations naturelles. La dynamique de ces populations dĂ©pend fortement de facteurs biologiques, comme le taux d'accroissement de la population qui comprend la natalitĂ© et la mortalitĂ©, ainsi que les mouvements d'individus (immigration et Ă©migration). L'activitĂ© humaine constitue Ă©galement un facteur important qui influence la dynamique des populations. Les contraintes majeures Ă  prendre en compte dans la gestion d'une pĂȘcherie sont donc de types Ă©conomiques, comme la demande du marchĂ© qui Ă©volue avec le prix de vente; ou encore comportementales et conservationnistes. Les variables Ă  intĂ©grer dans les modĂšles de gestion sont le taux de croissance de la population, l'effort qui correspond au nombre et Ă  la durĂ©e de l'exploitation, les coĂ»ts liĂ©s Ă  l'effort, la capture dans la ressource (capturabilitĂ©), ainsi que les prix de vente des captures.

Les modĂšles peuvent alors ĂȘtre catĂ©gorisĂ©s en deux parties, ceux purement biologiques qui ne prennent pas en compte les intĂ©rĂȘts Ă©conomiques, et ceux bioĂ©conomiques qui intĂšgrent le rendement et les bĂ©nĂ©fices des pĂȘcheurs. 

ModĂšles biologiques

D'aprĂšs le modĂšle de dynamique de population de Malthus, la densitĂ© de population d’un stock suit l'Ă©quation suivante :

Avec Nt : Densité de population au temps t

(1)

Pour une exploitation durable des ressources, il faut seulement prélever le surplus du stock. Ainsi la population initiale ne sera pas affectée par l'activité et restera à l'équilibre. Sur l'équation (1) cela revient à dire :

(2) soit

(3) En utilisant le modĂšle de Verhulst :

Avec  r : Taux de croissance du stock 

K :CapacitĂ© de charge du systĂšme 

F : MortalitĂ© par exploitation

(4)

D'aprĂšs (2) et (4) il y a une exploitation durable si et seulement si : 

(5)

L'Ă©quilibre est atteint lorsque le recrutement R, est Ă©gal Ă  la mortalitĂ© par exploitation F. L’exploitation du stock peut ĂȘtre soumise Ă  diffĂ©rentes gestions permettant de contrĂŽler le taux de mortalitĂ©. Un quota de capture peut ĂȘtre fixĂ©, indĂ©pendant de la densitĂ© de population, mais il est Ă©galement possible de faire varier le taux de mortalitĂ© en fonction des paramĂštres (biologiques ou Ă©conomiques)  du systĂšme. 

Gestion par quotas

Courbe de dynamique du stock Ă  TAC.

Dans ce modÚle, le nombre total de captures autorisées est fixe, la mortalité par exploitation sera constante :

et

(6)

Il existe deux Ă©quilibres oĂč 

L'Ă©quilibre E2  est stable tandis que E1 est instable. Cela signifie que l'application d'un TAC (Total autorisĂ© de capture) sur une population Ă  forte densitĂ© laisse un stock constant et stable, alors que pour une faible densitĂ© de population, le stock risque de s’effondrer et de disparaĂźtre. 

Plus le TAC va ĂȘtre faible et plus les deux Ă©quilibres seront Ă©loignĂ©s : Ă  forte densitĂ© de population, l’équilibre reste stable. Cet idĂ©al pose un problĂšme d'un point de vue purement Ă©conomique. En effet, un faible TAC pour les pĂȘcheurs, limite leur nombre de captures et limite Ă©galement leurs revenus. Ils ont alors tendance Ă  pĂȘcher plus afin d'arriver Ă  un Rendement d’Exploitation Durable Maximale (Maximum Sustainable Yield, MSY). Dans ce cas les 2 Ă©quilibres se retrouvent confondus en un Ă©quilibre instable. Le modĂšle montre ici une limite puisqu’il ne permet pas d’exploiter au maximum les ressources[4].

Gestion par quotas individuels

AprĂšs l’instauration des TAC, les gestionnaires ont affinĂ© le modĂšle en crĂ©ant le Quota Indiduel Transferable ou Individual Transferable Quota (ITQ). Dans ce type de gestion le gouvernement attribue Ă  chaque acteur de la pĂȘcherie un quota de pĂȘche et chaque quota est entiĂšrement divisible. Les quotas Ă©tant transfĂ©rables, un titulaire peut revendre la totalitĂ© ou des fractions du quota qui lui est allouĂ© Ă  d'autres acteurs de la pĂȘcherie. Le problĂšme que pose cette mĂ©thode est d'aboutir Ă  un risque de monopolisation de la pĂȘcherie par les plus gros acteurs[5].

Gestion par effort constant

Courbe de la dynamique du stock Ă  effort constant

Un autre modĂšle propose d’appliquer un effort constant sur le stock et de contrĂŽler le nombre de captures en fonction de la densitĂ© de population.

D'oĂč :  

Avec q : CapturabilitĂ©

N : Densité de population

E : Effort
(7)

En utilisant cette mĂ©thode, il y a seulement un Ă©quilibre stable et ce, mĂȘme si le MSY est atteint.

Le MSY est au maximum de la fonction de recrutement :

soit

(8)

En remplaçant (8) dans (6) et dans (7), cela donne :



(9)

Pour tendre vers un point d’équilibre N*, il faut que le taux de croissance r soit supĂ©rieur au produit de la capturabilitĂ© et de l’effort de pĂȘche : qEN* > 0 si et seulement si qE < r

Il est possible de calculer la densitĂ© de population Ă  l'Ă©quilibre, N*, en fonction de l'effort, E :

soit

(10)

Ce qui donne une droite d'ordonnée à l'origine K et de pente

On peut également calculer le rendement à l'équilibre en remplaçant (10) dans (7) :

Les paramĂštres K et r peuvent ĂȘtre estimĂ©s d'aprĂšs (9) si q est connu :

GrĂące Ă  ce type de gestion, les ressources peuvent ĂȘtre exploitĂ©es au maximum et cela permet d’estimer les paramĂštres du stock. Cependant, ce modĂšle suppose que K et r sont constants et que l'Ă©quilibre du systĂšme est atteint instantanĂ©ment, alors qu’en rĂ©alitĂ©, la stochasticitĂ© agit sur les paramĂštres du systĂšme. De plus, il est difficile de faire respecter un effort constant, car la densitĂ© de population agit sur l'effort via le prix. La rarĂ©faction d’une espĂšce augmente son prix de vente et tend Ă  augmenter l’effort. Il est possible de complexifier ce modĂšle, en prenant en compte le fait qu'il existe une corrĂ©lation positive entre la densitĂ© du stock et le taux de croissance des individus qui le composent, appelĂ©e effet Allee ou densitĂ© dĂ©pendance positive du systĂšme.

(6) devient :

Avec : coefficient d’accĂ©lĂ©ration
(11)

Et (4) devient :

(12)

Il existe alors deux points d'Ă©quilibres : E1 instable et E2 stable. L'ajout de la densitĂ© dĂ©pendance positive dĂ©stabilise le systĂšme prĂ©cĂ©dent, il faut garder le stock loin du point E1 et donc limiter l’effort pour conserver l’équilibre. S'il y a effet Allee, le stock ne peut plus ĂȘtre exploitĂ© au MSY, car l'Ă©quilibre est semi stable et la population risquerait de s’effondrer Ă  cause des facteurs stochastiques[6] - [7].

ModÚles bioéconomiques

Les modĂšles bioĂ©conomiques permettent d'Ă©valuer la rentabilitĂ© de l'activitĂ©, en incluant les paramĂštres Ă©conomiques. L'aspect commercial des pĂȘches peut ĂȘtre Ă©valuĂ© avec ou sans gestion. La diffĂ©rence entre les bĂ©nĂ©fices va rĂ©sider entre la mise en commun ou non des ressources (assimilable Ă  la thĂ©orie des jeux).

PĂȘcherie en libre service

Courbe du bénéfice en fonction de l'effort.

Dans ce cas, aucune rĂ©gulation de l'activitĂ© n'est considĂ©rĂ©e, les prĂ©dictions portent alors sur les bĂ©nĂ©fices de la pĂȘche selon l'effort et non plus sur la densitĂ© de population du stock. Le bĂ©nĂ©fice B de la pĂȘcherie dĂ©pend du prix de vente, du nombre d’individus capturĂ©s, du coĂ»t de l’effort de pĂȘche et de l'effort.

D’oĂč :  

Avec p : prix de vente

Y : Nombre de captures (Soit F)

c : CoĂ»t d'un Effort
(13)

      Or :

Y=F et 

alors : 

et

Graphiquement, lorsque l'effort correspondant au MSY est dĂ©passĂ©, il y a une diminution des bĂ©nĂ©fices. De plus, l'Ă©quilibre du systĂšme est alors atteint lorsque les revenus sont nuls. Une pĂȘcherie non gĂ©rĂ©e (en libre accĂšs), n'est pas Ă©conomiquement rentable, puisque l'effort de pĂȘche dĂ©passera l'effort au MSY et le systĂšme tendra vers un Ă©quilibre sans bĂ©nĂ©fices.

PĂȘcherie avec gestionnaire

Le modĂšle sans gestion a montrĂ© qu'il Ă©tait impossible de faire des bĂ©nĂ©fices individuels, sans rĂ©duire l'effort collectif  de la pĂȘcherie. Cela  rĂ©vĂšle  un conflit entre intĂ©rĂȘt personnel et intĂ©rĂȘt du groupe, qui aboutit Ă  un Ă©chec Ă©conomique. Il faut donc rĂ©duire l’effort tout en maximisant les gains. Ainsi, le point MEY (Maximum Economic Yield)  est dĂ©fini comme l'effort pour un rendement Ă©conomique maximum. Ce point correspond au maximum de la courbe des bĂ©nĂ©fices, pour le dĂ©terminer, il suffit de trouver le point de la courbe pour lequel la pente est nulle :

soit :

Et d'aprĂšs (14) :

Étant donnĂ© que l'effort pour optimiser le bĂ©nĂ©fice (EMEY) est infĂ©rieur Ă  l'effort du point d'Ă©quilibre(E*), le but est de baisser l’effort pour que le point d’équilibre  tende vers EMEY.

DiffĂ©rentes stratĂ©gies de gestion ont donc Ă©tĂ© Ă©laborĂ©es. La premiĂšre consiste Ă  rĂ©guler l'effort par la mise en place de pĂ©riodes de fermeture des zones de pĂȘche. Cette mĂ©thode a des limites : lors des pĂ©riodes de fermeture les bĂ©nĂ©fices vont diminuer, alors qu’en pĂ©riodes d'ouverture l'effort de pĂȘche va fortement augmenter (via une optimisation des engins et des techniques de pĂȘche par exemple). Cela induit un coĂ»t d’exploitation plus important et un dĂ©clin de la population. Une autre stratĂ©gie consiste Ă  crĂ©er au sein des pĂȘcheries, des Aires Marines ProtĂ©gĂ©es (AMP) permettant de diminuer de maniĂšre efficace et durable l'effort de pĂȘche appliquĂ©[8].

Gestion durable


Aires Marines Protégées (AMP)

Une des stratĂ©gies permettant une gestion durable est la mise en place d'aires marines protĂ©gĂ©es. Les AMP sont intĂ©ressants d'un point de vue Ă©cologique puisqu'elles contribuent Ă  la conservation des ressources naturelles et Ă  la protection de certaines espĂšces menacĂ©es. Ces zones rĂ©glementĂ©es sont interdites aux activitĂ©s de pĂȘche. Leurs intĂ©rĂȘts sont multiples, mais en ce qui concerne la gestion des pĂȘcheries, l'intĂ©rĂȘt majeur est la restauration des milieux naturels, trop longtemps soumis aux exploitations par l'Homme. Ceci permet aux populations de poissons surpĂȘchĂ©es de se reproduire et d'arriver Ă  reconstituer une biomasse importante. En ce sens, les AMP prĂ©sentent un avantage indirect pour les pĂȘcheurs qui vont pouvoir capturer les poissons en surplus, issus des zones protĂ©gĂ©es.

Des scientifiques ont tentĂ© d'Ă©valuer l'efficacitĂ© des AMP sur la reconstitution des stocks de poissons en dĂ©clin, notamment sur l'exemple des populations de cabillaud de la mer Baltique orientale. Des Ă©tudes se basent sur un modĂšle spatio-temporel appelĂ© ISIS-Fish pour tester les performances des zones protĂ©gĂ©es dĂ©jĂ  mises en place, selon diffĂ©rentes conditions de forçages environnementaux. Le recrutement des populations de cabillaud dĂ©pend de la teneur en oxygĂšne dans l'eau, qui est influencĂ©e par les courants ocĂ©aniques et atmosphĂ©riques. Les observations ont donc Ă©tĂ© rĂ©alisĂ©es sur le long terme, prenant en compte des caractĂ©ristiques environnementales favorables et dĂ©favorables. Les rĂ©sultats montrent qu'en conditions favorables (dans un environnement stable), l'effort de pĂȘche sera durable mĂȘme sans aucune fermeture de zones. Or dans des conditions dĂ©favorables, aucun scĂ©nario spĂ©cifique de clĂŽture n'est efficace. Une Ă©valuation des diffĂ©rents moyens de gestion de fermetures a Ă©galement Ă©tĂ© effectuĂ©e, sans prendre en compte cette fois les variations de l'environnement. Les rĂ©sultats montrent que la diminution de l'effort et de la mortalitĂ© due aux saisons de fermeture de pĂȘche, est bĂ©nĂ©fique pour la reconstitution des stocks de poissons[9].

Aquaculture


L'aquaculture permet de restaurer certaines espĂšces de poissons soumises aux pressions de pĂȘche. Il s'agit d'une pratique qui s'est largement dĂ©veloppĂ©e au cours de cette derniĂšre dĂ©cennie, en fonction de la demande du marchĂ©. Aujourd'hui, plus de 200 espĂšces de poissons et de coquillages sont cultivĂ©es par diffĂ©rents types d'aquaculture. Ces Ă©levages localisĂ©s prĂšs des cĂŽtes permettent d'augmenter la production d'une espĂšce de poisson en particulier.

Ce type d'exploitation permet de limiter la pĂȘche industrielle en augmentant considĂ©rablement la production du stock dans les zones cĂŽtiĂšres. Les variations de prix influencent la pĂȘche des populations naturelles, or les poissons issus de l'aquaculture sont en partie nourris grĂące aux stocks sauvages. Ces deux types d'exploitation sont donc liĂ©s et l'aquaculture dĂ©pend de la pĂȘche de stocks sauvages. Pour Ă©viter ce problĂšme, les poissons cultivĂ©s sont souvent de bas niveau trophique car leur rĂ©gime alimentaire est de type herbivore et ne nĂ©cessitent donc pas d'ĂȘtre nourris par les poissons sauvages. L'aquaculture ne peut donc pas remplacer la pĂȘche en pleine mer[10].

RĂ©cifs artificiels

Les rĂ©cifs artificiels sont aujourd'hui largement utilisĂ©s pour reconstituer un Ă©cosystĂšme favorable Ă  la rĂ©habilitation de la faune et la flore aquatiques. Il s'agit d'un outil important pour la gestion des stocks de pĂȘche car dans tous les cas, ce type d'amĂ©nagement augmente la densitĂ© de poissons et la biomasse. La taille des rĂ©cifs et le type de matĂ©riaux utilisĂ©s permet d'attirer diffĂ©rentes espĂšces de poissons, mais surtout diffĂ©rentes classes d'Ăąge.

En effet, aux États-Unis, les rĂ©cifs recrutent des poissons adultes, alors qu'au Japon, les rĂ©cifs artificiels sont construits de maniĂšre Ă  attirer des juvĂ©niles ainsi que des jeunes gĂ©niteurs. Les poissons Ă©tant regroupĂ©s autour d'une mĂȘme structure, les rĂ©cifs diminuent l'effort de pĂȘche et maximisent les captures. On observe donc une augmentation de pĂȘcheurs de loisir dans ces zones. Au Japon, les rĂ©cifs artificiels sont trĂšs Ă©tendus et permettent une pĂȘche commerciale Ă  moindre coĂ»t, car l'effort de pĂȘche est faible. MalgrĂ© une augmentation des stocks de poissons, ces rĂ©cifs n'augmentent pas pour autant la production. La mise en place de ces structures ne doit cependant pas ĂȘtre Ă  l'origine de nouvelles surexploitations des stocks, et nĂ©cessitent une gestion durable et efficace[11].

Notes et références

  1. (en) Louis W. Botsford et al, The Management of Fisheries and Marine Ecosystems, Science, Vol. 277, 25 juillet 1997, p.509-515
  2. (en) Food and Agriculture Organization of the United Nations, The state of world fisheries and agriculture 2014: opportunities and challenges
  3. (en) A. Soliman et al, Fisheries law update, The Fisheries Law Center, Volume II, November 2013, p. 1-16
  4. (en) Clark CW, Fisheries bioeconomics: why is it so widely misunderstood ?, The Society of Population Ecology, 24 février 2006, p.95-98.
  5. (en) Ragnar Arnason, The Icelandic Individual Transferable Quota System : A Descriptive account, Marine Ressource Economics, Volume 8, 1993, p.201-218.
  6. (en) Gordon R.Munro, The optimal management of transboundary renewable resources, Canadian Journal of Economics, XII, No. 3, août 1979.
  7. (en) Robert M.May and George F.Oster, Bifurcations and dynamic complexity in simple ecological models, The American Naturalist, Vol. 110, No. 974, Juillet-août 1976, p.573-599.
  8. (en) Clark CW (1985), Bioeconomic modelling and fisheries management, Wiley, New York.
  9. (en) G.Kraus et al, A model-based evaluation of Marine Protected Areas: the example of eastern Baltic cod (Gradus morhua callarias L.), ICES Journal of Marine Science, janvier 2009, Volume 66, p.109-121
  10. (en) Rosamand L. Naylor et al, Effect of aquaculture on world fish supplies, Nature, Vol 45, 29 juin 2000, p.1017-1024, 2000 Macmillian Ltd
  11. (en) James A. Bohnsack and David L. Sutherland, Artificial reef research : a review with recommandations for future priorities, Bulletin of Marine Science, 37(1):11-39, 1985
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