Пространственно-временная стандартизация индекса запаса при выполнении исследовательских съёмок (на примере камчатского краба в Баренцевом море)
https://doi.org/10.36038/0234-2774-2024-25-3-181-196
Аннотация
Представлены результаты пространственно-временной стандартизации индекса численности промыслового запаса камчатского краба в ИЭЗ России Баренцева моря с помощью обобщенной аддитивной модели со смешанными эффектами (GAMM), реализованной в библиотеке sdmTMB статистической среды R. Пространственно-временной подход к моделированию распределения вида (SDM) в рамках GAMM позволяет учитывать различные факторы среды и орудия лова, тем самым повышая точность оценки особенно на акваториях, где наблюдался недостаток данных. При этом моделируемая плотность запаса в районах, где наблюдения отсутствовали, учитывает пространственную и временную автокорреляцию между тралениями.
Об авторах
С. В. Баканев
Полярный филиал Всероссийского научно-исследовательского института рыбного хозяйства и океанографии
Россия
Россия
Мурманск, 183038
А. В. Стесько
Полярный филиал Всероссийского научно-исследовательского института рыбного хозяйства и океанографии
Россия
Россия
Мурманск, 183038
Список литературы
1. Бабаян В.К. Предосторожный подход к оценке общего допустимого улова (ОДУ): анализ и рекомендации по применению. М.: Изд-во ВНИРО. 2000. 192 с.
2. Бизиков В.А., Гончаров С.М., Поляков А.В. Новая географическая информационная система «КартМастер» для обработки данных биоресурсных съёмок // Мат. VII Всерос. конф. по пром. беспозвоночным (памяти Б.Г. Иванова). Мурманск, 9–13 октября 2006 г. М.: Изд-во ВНИРО. 2006. С. 18–24.
3. Виноградов Л.Г. Годичный цикл жизни и миграции краба в северной части западнокамчатского шельфа // Изв. ТИНРО. 1945. Т. 19. С. 3‒54
4. Виноградов Л.Г. Камчатское стадо крабов // Природа. 1968. № 7. С. 43–50.
5. Доспехов Б.А. Методика полевого опыта (с основами статистической обработки результатов исследований). 5-е изд., доп. и перераб. М.: Агропромиздат. 1985. 351 с.
6. Изучение экосистем рыбохозяйственных водоёмов, сбор и обработка данных о водных биологических ресурсах, техника и технология их добычи и переработки. Выпуск 1. Инструкции и методические рекомендации по сбору и обработке биологической информации в морях Европейского севера и Северной Атлантики. 2-е изд., испр. и доп. М.: Изд-во ВНИРО, 2004. 300 с.
7. Левин В.С. Камчатский краб Paralithodes camtschaticus Биология, промысел, воспроизводство. СПб.: Ижица, 2001. 198 с.
8. Матюшкин В.Б. Сезонные миграции камчатского краба в Баренцевом море // Камчатский краб в Баренцевом море. Мурманск: Изд-во ПИНРО, 2003. С. 70–78.
9. Методическое пособие по проведению инструментальных съёмок запасов промысловых гидробионтов в районах исследований ПИНРО. Мурманск: Изд-во ПИНРО, 2006. 163 с.
10. Паршин-Чудин А.В., Борисов Р.Р., Ковачева Н.П. и др. Влияние солёности на выживаемость камчатского краба Paralithodes camtschaticus (Tilesius, 1815) на ранних стадиях онтогенеза // Экология. 2014. № 2. С. 154–156.
11. Стариков Ю.В., Спиридонов В.А., Наумов А.Д., Зуев Ю.А. Первая находка и возможности формирования популяции камчатского краба Paralithodes camtschaticus (Crustacea Decapoda Lithodidae) в Белом море // Российский журнал биологических инвазий. 2015. № 1. С. 79–95.
12. Стесько А.В., Буяновский А.И. Функциональная структура популяции камчатского краба // Камчатский краб в Баренцевом море. Изд. 3-е, перераб. и доп. Москва: ФГБНУ «ВНИРО», 2021. C. 123–162.
13. Стесько А.В., Жак Ю.И. Распространение камчатского краба / Камчатский краб в Баренцевом море. Изд. 3-е, перераб. и доп. Москва: ФГБНУ «ВНИРО». 2021. C. 18–22.
14. Стесько А.В., Сентябов Е.В., Соколов К.М. Изменчивость ловушечных уловов камчатского краба в прибрежной части Баренцева моря в 2008–2018 гг. // Тр. ВНИРО. 2021 а. Т. 183. С. 5–26.
15. Стесько А.В., Манушин И.Е., Соколов К.М. Перспективы дальнейшего распространения камчатского краба / Камчатский краб в Баренцевом море. Изд. 3-е, перераб. и доп. Москва: ФГБНУ «ВНИРО», 2021 б. C. 163–172.
16. Anderson S.C., Ward E.J. Black swans in space: modeling spatiotemporal processes with extremes // Ecology, 2019. V. 100: e02403
17. Anderson S.C., Ward E.J., English P.A., Barnett L.A.K. sdmTMB: an R package for fast, flexible, and user-friendly generalized linear mixed effects models with spatial and spatiotemporal random fields, bioRxiv 2022.03.24.485545. 2020. 35 p.
18. Barnett L.A., Ward E.J., Anderson S.C. Improving estimates of species distribution change by incorporating local trends // Ecography. 2021. V. 44. N. 3. P. 427–439.
19. Brown R.W., Fogarty M., Legault C., et. al. Survey transition and calibration of bottom trawl surveys along the northeastern continental shelf of the United States // Int. Council Explor. Sea. CM200. Q: 20. 2007. 25 p.
20. Cadigan N., Yin Y., Benoît H.P., Walsh S.J. A nonparametric-monotone regression model and robust estimation for paired-tow bottom-trawl survey comparative fishing data // Fisheries Res. 2022. V. 254. P. 236–249.
21. Chen Y., Chen L., Stergiou K.I. Impacts of data quantity on fisheries stock assessment // Aquat. Sci. 2003. V. 65. № 1. P. 92–98.
22. De Filippo L.B., Thorson J.T., O’Leary C.A., et al. Characterizing dominant patterns of spatiotemporal variation for a transboundary groundfish assemblage // Fisheries Oceanography. 2023. V. 32. № 6. P. 541–558.
23. Dulvy N.K., Rogers S.I., Jennings S., et. al. Climate change and deepening of the North Sea fish assemblage: a biotic indicator of warming seas // J. Appl. Ecol. 2008. V. 45. № 4. P. 1029–1039.
24. Fall J., de Lange Wenneck T., Bogsta B., et. al. Fish investigations in the Barents Sea winter 2022. IMR/PINRO Joint Report Series: 1–2023, 2023. 93 p.
25. Francis R., Hurst R.J., Renwick J.A. An evaluation of catchability assumptions in New Zealand stock assessments // New Zealand Fisheries Assessment Report. 2001. V. 1. P. 1–37.
26. Godo O.R. Factors affecting the reliability of groundfish abundance estimates from bottom trawl surveys // Marine fish behavior in capture and abundance estimation. Hoboken New Jersey: Wiley and Sons, 1994. P. 166–199.
27. Gunderson D.R. Surveys of fisheries resources. New York: John Wiley & Sons, 1993. 248 p.
28. ICES. Workshop on unavoidable survey effort reduction (WKUSER). ICES Sci. Rep. 2020. 92 p.
29. ICES. Workshop on unavoidable survey effort reduction 2 (WKUSER2). ICES Sci. Rep. 2023. 103 p.
30. Kimura D.K., Somerton D.A. Review of statistical aspects of survey sampling for marine fisheries // Rev. Fisheries Sci. 2006. V. 14. № 3. P. 245–283.
31. Kotwicki S., Ianelli J.N., Punt A.E. Correcting density-dependent effects in abundance estimates from bottom-trawl surveys // ICES J. Mar. Sci. 2014. V. 71. № 5. P. 1107–1116.
32. Kotwicki S., Ressler P.H., Ianelli J.N., et. al. Combining data from bottom-trawl and acoustic-trawl surveys to estimate an index of abundance for semipelagic species // Can. J. Fisheries Aquatic Scie. 2018. V. 75. № 1. P. 60–71.
33. Maureaud A., Frelat R., Pécuchet L., et al. Are we ready to track climate-driven shifts in marine species across international boundaries? A global survey of scientific bottom trawl data // Global Change Biol. 2021. V. 27. № 2. P. 220–236.
34. Oyafuso Z.S., Barnett L.A., Kotwicki S. Incorporating spatiotemporal variability in multispecies survey design optimization addresses trade-offs in uncertainty // ICES J. Mar. Sci. 2021. V. 78. № 4. P. 1288–1300.
35. Oyafuso Z.S., Barnett L.A.K., Siple M.C., Kotwicki S. A flexible approach to optimizing the Gulf of Alaska groundfish bottom trawl survey design for abundance estimation // NOAA Tech. Memo. 2022. NMFS-AFSC-434. 142 p.
36. Pinsky M.L., Mantua N.J. Emerging adaptation approaches for climate-ready fisheries management // Oceanography. 2014. V. 27. № 4. P. 146–159.
37. Pope J.G., Shepherd J.G. A comparison of the performance of various methods for tuning VPAs using effort data // Ices J. Mar. Sci. 1985. V. 42. № 2. P. 129–151.
38. Santora J.A., Rogers T.L., Cimino M.A., et. al. Diverse integrated ecosystem approach overcomes pandemic-related fisheries monitoring challenges // Nat. Commun. 2021. V. 12. № 1. P. 1–10.
39. Shelton A.O., Thorson J.T., Ward E.J., Feist B.E. Spatial semiparametric models improve estimates of species abundance and distribution // Can. J. Fisheries Aquat. Sci. 2014. V. 71. № 11. P. 1655–1666.
40. Shono H. Application of the Tweedie distribution to zero-catch data in CPUE analysis // Fisheries Research. 2008. V. 93. P. 154–162.
41. Thompson P. L., Anderson S. C., Nephin J., et. al. Integrating trawl and longline surveys across British Columbia improves groundfish distribution predictions // Can. J. Fisheries and Aquatic Sciences. 2023. V. 80. № 1. P. 195–210.
42. Thorson J.T., Clarke M.E., Stewart I. J., Punt A.E. The implications of spatially varying catchability on bottom trawl surveys of fish abundance: a proposed solution involving underwater vehicles // Can. J. Fisheries Aquat. Sci. 2013. V. 70. № 2. P. 294–306.
43. Tweedie M.C. An index which distinguishes between some important exponential families. In Statistics: Applications and New Directions: Proc. Indian Statistical Institute Golden Jubilee International Conference, 1984. P. 579–604.
44. Quinn T.J., Deriso R.B. Quantitative fish dynamics. New York: Oxford University Press, 1999. 560 p.
45. Wilberg M.J., Thorson J.T., Linton B.C., Berkson J. Incorporating time-varying catchability into population dynamic stock assessment models // Rev. Fisheries Sci. 2009. V. 18 № 1. P. 7–24.
46. Yalcin S., Anderson S.C., Regular P.M., English P.A. Exploring the limits of spatiotemporal and design-based index standardization under reduced survey coverage // ICES J. Mar. Sci. 2023. V. 80. № 9. P. 2368–2379.
Рецензия
Для цитирования:
Баканев С.В., Стесько А.В. Пространственно-временная стандартизация индекса запаса при выполнении исследовательских съёмок (на примере камчатского краба в Баренцевом море). Вопросы рыболовства. 2024;25(3):181-196. https://doi.org/10.36038/0234-2774-2024-25-3-181-196
For citation:
Bakanev S.V., Stesko A.V. The spatiotemporal standardization of the stock index and reduction of hauls in research surveys (on the example of red king crab in the Barents Sea). Problems of Fisheries. 2024;25(3):181-196. (In Russ.) https://doi.org/10.36038/0234-2774-2024-25-3-181-196
Послать статью по эл. почте 