[論文レビュー] Extracting abundance indices from longline surveys : method to account for hook competition and unbaited hooks

Marie‐Pierre Étienne, Shannon Grace Obradovich+2 more|arXiv (Cornell University)|May 6, 2010

Marine and fisheries research参考文献 4被引用数 7

ひとこと要約

本稿では、長時間漁網調査に基づく個体数インデックスの精度を向上させるため、ランダム化されたモデルフレームワークを提案している。このフレームワークは、従来の「単位労力あたりの捕獲数」（CPUE）推定値を歪める要因である、釣り針の競合と未装備（空の）釣り針の両方を同時に考慮する。最尤推定法とシミュレーション研究を通じて、空の釣り針を無視すると顕著なバイアスが生じることを示し、特にベイズ的手法による、釣り針の戻り方の明示的モデル化を推奨することで、キイクチマス（Sebastes maliger）のような種の個体数推移をより信頼性高く得られるようにしている。

ABSTRACT

The most commonly used relative abundance index in stock assessments of longline fisheries is catch per unit effort (CPUE), here defined as the number of fish of the targeted species caught per hook and minute of soak time. Longline CPUE can be affected by interspecific competition and the retrieval of unbaited or empty hooks, and interannual variation in these can lead to biases in the apparent abundance trends in the CPUE. Interspecific competition on longlines has been previously studied but the return of empty hooks is ignored in all current treatments of longline CPUE. In this work we propose some different methods to build indices to address the interspecific competition that relates to empty hooks. We show that in the absence of information about empty hooks, the relative abundance estimates have constant biases with respect to fish density and this is typically not problematic for stock assessment. The simple CPUE index behaves poorly in every scenario. Understanding the reasons for empty hooks allows selection of the appropriate index. A scientific longline survey is conducted every two years in the Strait of Georgia, British Columbia by Fisheries and Oceans Canada. The above methods are applied to build the time-series of indices from 2003 to 2009 for quillback rockfish (Sebastes maliger). Due to variation in the incidence of non-target species, the index trend obtained is moderately sensitive to the choice of the estimator.

研究の動機と目的

• 長時間漁網調査における「単位労力あたりの捕獲数」（CPUE）推定値に及ぼす、種間の釣り針競合と未装備釣り針のバイアスを是正すること。
• 両者を同時に考慮する統一された確率的モデルフレームワークを構築すること。
• 競合と未装備釣り針の発生率が変動する状況下での、さまざまな推定手法の性能を評価すること。
• 釣り針の戻り方や逃走に関する生物学的知識に基づいて、適切な識別可能性制約を選択するための実用的指針を提供すること。
• ブリティッシュコロンビア（2003–2009年）におけるキイクチマス（Sebastes maliger）の実データにこの手法を適用し、信頼性の高い個体数インデックスを導出すること。

提案手法

• 最尤推定法を用いた一般化モデルを提案し、釣り針競合と未装備釣り針の両方を同時に考慮しながら、相対的個体数インデックスを推定する。
• 単純指数モデル（SEM）を適応させるとともに、識別可能性制約を用いて空の釣り針の原因を明示的にモデル化する修正指数モデル（MEM）を導入する。
• 生物的知識（魚の逃走や釣り針の戻り）をベイズ的枠組みに組み込むことで、非識別性の問題を軽減する。
• キイクチマスの長時間漁網調査データ（2003–2009年）を用い、観察された「1本あたりの捕獲数」と「浸漬時間」に基づいてモデルを適用する。
• シミュレーション研究を実施し、競合と空の釣り針の発生状況ごとに推定手法の性能を比較する。
• 推定値の漸近的分散共分散行列を導出し、不確実性の程度と精度の評価を定量的に測定する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 長時間漁網調査において、釣り針競合と未装備釣り針が、従来のCPUE推定値にどのように同時にバイアスをもたらすか？
• RQ2 個体数インデックス推定において、釣り針競合と未装備釣り針の両方を同時に考慮する確率的モデリングアプローチは何か？
• RQ3 生物学的情報が限られる状況下でも、空の釣り針の識別可能性制約の選択が、個体数インデックスのトレンドにどれほど感度に影響を及ぼすか？
• RQ4 提案されたモデルは、標準的なCPUEやSEM単独よりも、より信頼性が高くバイアスの少ない個体数トレンド推定を可能にするか？
• RQ5 逃走に関する生物学的知識を組み込むことで、得られる個体数インデックスの信頼性はどのように向上するか？

主な発見

• すべてのシミュレーション状況において、従来のCPUEは、釣り針競合と未装備釣り針の影響を受けて著しく性能が劣り、個体数トレンドにバイアスが生じる。
• 生物学的知識に基づいた識別可能性制約を用いた、空の釣り針の明示的モデリングが、推定値の信頼性を顕著に向上させる。
• 単純指数モデル（SEM）は、標的種と非標的種の捕獲の独立性を暗黙のうちに仮定しているが、これは競合の存在により生物学的に現実的ではない。
• 修正指数モデル（MEM）は、標的種と非標的種の捕獲の依存関係をよりよく捉えるが、空の釣り針の原因に関する明示的な仮定を必要とする。
• シミュレーション結果から、推定手法の選択は非標的種の発生率に対して中程度の感度を示すが、適切なモデリングがなされていれば、全体的なトレンドは安定している。
• 提案手法により、特に生物学的データとベイズ的枠組みを組み合わせることで、長時間漁網で監視される魚類個体群のより信頼性の高い個体数インデックスの構築が可能になる。