Dynamic Modelling and Simulation of Blue Crab (Callinectes Sapidus) Populations

Callinectes sapidus, commonly known as blue crab, is an ecologically and economically significant species that has recently emerged as an invasive presence in the Mediterranean Sea. This thesis presents a continuous-time dynamical model that captures the population dynamics of juvenile and adult blue crabs, incorporating both biological processes - such as recruitment, growth, natural mortality, predation and cannibalism - and anthropological impacts, like fishing pressure. The model is formulated as a system of ordinary differential equations (ODEs) and includes temperature-dependent effects on recruitment and growth. A mathematical analysis is conducted to identify equilibrium points, assess their stability and ensure positivity of solutions. Sensitivity analysis is performed to evaluate the influence of key parameters on system behavior. Those key parameters are then calibrated using genetic algorithms and the resulting model is tested to assess its predictive capability. For this purpose, empirical data from the blue crab Winter Dredge Survey in the Chesapeake Bay and NOAA temperature records are used. The model is implemented in MATLAB and designed to support both predictive simulations and future control strategies for population management.

Il granchio blu (Callinectes sapidus), è una specie recentemente emersa come presenza invasiva nel Mar Mediterraneo, che ha velocemente assunto una grande rilevanza ecologica ed economica. Questa tesi presenta un modello dinamico a tempo continuo che ne descrive la dinamica di popolazione. Il modello divide la popolazione in individui giovanili e individui adulti e ne descrive le interazioni integrando sia processi biologici - come il reclutamento, la crescita, la mortalità naturale, la predazione e il cannibalismo - che pressioni antropiche, come lo sfruttamento da pesca. Il modello è formulato come un sistema di equazioni differenziali ordinarie (ODE) e include effetti dipendenti dalla temperatura sul reclutamento e sulla crescita. All'interno di questo lavoro è stata condotta un’analisi matematica per identificare i punti di equilibrio, valutarne la stabilità e successivamente garantire la positività delle soluzioni. Un’analisi di sensitività è stata poi eseguita, per determinare l’influenza dei parametri chiave sul comportamento del sistema. Tali parametri sono stati poi calibrati mediante algoritmi genetici e il modello risultante è stato testato per verificarne la capacità predittiva. A tal fine, sono stati utilizzati dati empirici provenienti dal Winter Dredge Survey della Chesapeake Bay e dai registri di temperatura della NOAA. Il modello è stato implementato in MATLAB ed è progettato per supportare sia simulazioni predittive che future strategie di controllo per la gestione della popolazione.