Mixed data clustering for analysis of artisanal fishing activity in the Araguaia-Tocantins basin
DOI:
https://doi.org/10.5335/rbca.v11i3.10061Keywords:
Adaptive Fisheries Monitoring, Clustering, Araguaia-Tocantins Basin, SIEPEAbstract
This paper presents the application of an Adaptive Fisheries Monitoring model in conjunction with mixed data clustering techniques related to records of fishing activity in the Araguaia-Tocantins basin between 2016 and 2017. Data records of fishery landings were obtained through the Integrated Fishery Statistics System (SIEPE), which presents itself as a tool proposal capable of streamlining the process of collecting and analyzing data from Amazonian fishing basins. Through the SIEPE data exploration interface several categorical and numerical variables were extracted. From the application of the k-prototypes algorithm, it was revealed that the most significant numerical variables in the study were fishing yield and vessel engine power, while the most expressive categorical variables were popular name species and fishing environment. These variables should be taken into account in fisheries monitoring programs in the Araguaia-Tocantins basin, as well as the use of SIEPE to support fisheries management at different scales.
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