[논문 리뷰] 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‐Álvarez외 3명|ArXiv.org|2020. 03. 30.

Marine and fisheries research참고 문헌 29인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 어업에 의존하는 데이터에서 시간적 표본 추출 편향을 보정하기 위해 베이지안 계층 모델을 제시하며, 일반 돌고래고기(\textit{Coryphaena hippurus})의 진짜 온도 의존성 부화 일자 분포를 정확하게 재구성할 수 있도록 한다. 나이가 지난 귀개체의 데이터, 생식선량지수(GSI), 인공위성 해면도 온도를 통합하여 어획 및 생존률 편향을 보정함으로써, 원시 표본이 시사하는 것보다 더 정확한 번식 시기 패턴을 드러낸다.

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.

연구 동기 및 목표

• 어업에 의존하는 표본 추출에 의한 관측된 부화 일자 분포의 편향을 해결하기 위해.
• 어획에 의존하는 표본에서 편향된 데이터로부터 일반 돌고래고기(\textit{Coryphaena hippurus})의 진짜 이론적 온도 의존성 번식 시기 패턴을 복원하기 위해.
• 다수의 집단, 다양성 있는 생애사, 대조적인 환경 조건을 가진 종에 적용 가능한 이식 가능한 베이지안 프레임워크를 개발하기 위해.
• 데이터가 부족한 어업에서 보다 정확한 생식 시기 추정치를 제공함으로써 자원 평가 모델을 향상시키기 위해.
• 환경적 영향요인(특히 해면도 온도)을 생물학적 지표(GSI)와 어획 시기의 나이 데이터와 통합하여 개선된 인구역학적 추론을 가능하게 하기 위해.

제안 방법

• 모델은 베이지안 계층적 접근을 사용하여, 귀개체 읽기 결과와 어획 일자를 바탕으로 개체별로 특정 일자에 부화할 확률을 추정한다.
• 생식선량지수(GSI) 데이터를 계절적 번식 패턴과 연결된 인구의 번식 상태의 대체 지표로 통합한다.
• 인공위성 영상에서 확보한 해면도 온도(SST) 데이터를 사용하여 번식을 유도하는 열역학적 자극을 모델링하고, 환경 조건과 번식 시기 간의 연관성을 설정한다.
• 모델은 각 집단에 대해 두 가지 핵심 매개변수를 추정한다: 평균 부화 일자(\mu_j)와 분포의 산포도(\sigma_j)이며, 이는 생물학적 및 환경적 데이터에 의해 영향을 받는다.
• 우도 함수는 진짜 부화 일자와 성장/생존 과정을 조건으로 하여 어획 시기의 나이를 관측할 확률을 모델링한다.
• 마르코프 체인 몬테카를로(MCMC) 표본 추출을 사용하여 부화 일자 매개변수의 사후 분포를 추론하며, 나이 추정의 불확실성과 표본 추출 편향을 고려한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 어업에 의존하는 데이터에서 시간적 표본 추출 편향을 어떻게 보정하여 어류 집단의 진짜 부화 일자 분포를 복원할 수 있는가?
• RQ2 해면도 온도(SST)를 통합할 경우, 돌고래고기의 재구성된 번식 시기 정확도는 어느 정도 향상되는가?
• RQ3 생존 과정과 어획 시기 조절이 연령 0의 돌고래고기에서 관측된 부화 일자 분포에 어떻게 왜곡을 초래하는가?
• RQ4 베이지안 모델이 귀개체 나이 데이터, GSI, SST를 효과적으로 통합하여 기저의 번식 분포를 예측할 수 있는가?
• RQ5 환경 변동성이 광범위하게 분포한 어류 종의 추론된 번식 시기와 분포의 넓이에 어떤 영향을 미치는가?

주요 결과

• 베이지안 모델은 관측된 부화 일자 분포를 성공적으로 보정하여, 원시 데이터가 시사하는 것보다 더 정확하고 왜곡이 적은 번식 피크를 드러냈다.
• 모델은 북서 지중해 어족 집단에서 7월에 주요 번식 피크를 식별하였으며, 8월 말에 보조 피크가 존재하여 열역학적 및 GSI 데이터와 일치하였다.
• SST를 통합함으로써 모델 적합도가 향상되었으며, 이는 열역학적 조건이 번식 시기와 지속 기간에 강력한 영향을 미친다는 것을 보여주었다.
• 모델은 표본 추출 편향에 대해 뛰어난 내성 보존력을 보였으며, 특히 높은 생존률을 보이는 초기 부화 개체의 부족을 보정하는 데 효과적이었다.
• \mu_j와 \sigma_j의 사후 분포는 신뢰할 수 있는 불확실성 추정치를 제공하여 재구성된 번식 시기 패턴의 신뢰성과 신뢰도를 높였다.
• 이 접근법은 다수의 집단, 다양성 있는 성장 패턴, 길이에 따른 생존률을 가진 종에 적용 가능하며, 특히 데이터가 부족한 어업에 유용하다.