[論文レビュー] A Bayesian approach to recover the theoretical temperature-dependent hatch date distribution from biased samples: the case of the common dolphinfish (Coryphaena hippurus)

Vicenç Moltó, Andrés Ospina‐Álvarez+3 more|ArXiv.org|Mar 30, 2020

Marine and fisheries research参考文献 29被引用数 4

ひとこと要約

本論文では、漁業に依存するデータにおける時間的サンプリングバイアスを是正するためのベイジアン階層モデルを提示し、一般的なドルフィンフィッシュ（Coryphaena hippurus）の真の温度依存性産卵日分布を正確に再構築することを可能にする。オトウリズミ年齢データ、性腺体積比（GSI）、および衛星海水表面温度（SST）を統合することで、死亡率および漁獲シーズンバイアスを是正し、生データが示唆するよりもより正確な産卵フェノロジーを明らかにする。

ABSTRACT

Reproductive phenology, growth and mortality rates are key ecological parameters that determine population dynamics and are therefore of vital importance to stock assessment models for fisheries management. In many fish species, the spawning phenology is sensitive to environmental factors that modulate or trigger the spawning event, which differ between regions and seasons. In addition, climate change may also alter patterns of reproductive phenology at the community level. Usually, hatch-date distributions are determined back-calculating the age estimated on calcified structures from the capture date. However, these estimated distributions could be biased due to mortality processes or time spaced samplings derived from fishery. Here, we present a Bayesian approach that functions as a predictive model for the hatching date of individuals from a fishery-dependent sampling with temporal biases. We show that the shape and shift of the observed distribution is corrected. This model can be applied in fisheries with multiple cohorts, for species with a wide geographical distribution and living under contrasting environmental regimes and individuals with different life histories such as thermo-dependent growth, length-dependent mortality rates, etc.

研究の動機と目的

• 漁業に依存するサンプリングおよび差別の死亡率によって引き起こされる観察された産卵日分布のバイアスを是正すること。
• バイアスのある現地データから、一般的なドルフィンフィッシュ（Coryphaena hippurus）の真の理論的温度依存性産卵フェノロジーを回復すること。
• 複数のコhortを有する種、多様なライフコース、対照的な環境条件を有する種に適用可能な、移植可能なベイジアンフレームワークの開発。
• データが乏しい漁業において、より正確な生殖フェノロジー推定値を提供することで、資源評価モデルの改善。
• 環境的駆動要因（特に海水表面温度）と生物学的指標（GSI）および捕獲時の年齢データを統合し、より良い集団動態の推論を実現すること。

提案手法

• モデルは、個体のオトウリズミ読みと捕獲日をもとに、特定の日付に産卵する確率を推定するベイジアン階層的手法を用いる。
• 季節的産卵パターンと関連付けるために、集団の産卵状態の代理指標として性腺体積比（GSI）データを統合する。
• 衛星画像からの海水表面温度（SST）データを用いて、産卵のための熱的トリガーをモデル化し、環境条件と生殖時期を結びつける。
• モデルは、各コhortについて2つの主要パラメータを推定する：平均産卵日（μj）と分布の広がり（σj）、これらは生物学的および環境的データによって情報提供される。
• 尤度関数は、真の産卵日および成長・死亡プロセスを条件として、個体の捕獲時の年齢を観察する確率をモデル化する。
• マルコフ連鎖モンテカルロ（MCMC）サンプリングを用いて、年齢推定とサンプリングバイアスの不確実性を考慮した産卵日パラメータの事後分布を推論する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 漁業に依存するデータにおける時間的サンプリングバイアスは、どのように是正され、魚集団の真の産卵日分布が回復されるか？
• RQ2 海水表面温度（SST）を統合することで、ドルフィンフィッシュにおける再構築された産卵フェノロジーの正確性はどの程度向上するか？
• RQ3 死亡プロセスおよび漁獲シーズンのタイミングは、年齢0のドルフィンフィッシュにおける産卵日分布の観察された分布にどのように歪みをもたらすか？
• RQ4 ベイジアンモデルは、オトウリズミ年齢データ、GSI、SSTを効果的に統合し、潜在的な産卵分布を予測できるか？
• RQ5 環境変動は、広く分布する魚種における推定された産卵イベントのタイミングと広がりにどのような影響を及ぼすか？

主な発見

• ベイジアンモデルは、観察された産卵日分布を効果的に是正し、生データが示唆するよりも正確で歪みの少ない産卵ピークを明らかにした。
• モデルは、NW地中海集団において7月に主要な産卵ピーク、8月下旬に二次ピークを特定し、これは熱的およびGSIデータと整合的であった。
• SSTを統合することでモデルの適合度が向上し、熱的条件が産卵のタイミングと持続時間に強く影響することを示した。
• モデルはサンプリングバイアスに対して頑健であり、特に高い死亡率に起因する早期産卵個体の代表不全を是正する点で優れた性能を示した。
• μjおよびσjの事後分布は、信頼性の高い不確実性推定値を提供し、再構築された産卵フェノロジーの信頼性を高めた。
• 本アプローチは、複数のコhort、変動する成長、長さに依存する死亡率を有する他の種に移植可能であり、特にデータが乏しい漁業において有効である。