[논문 리뷰] Extracting abundance indices from longline surveys : method to account for hook competition and unbaited hooks

Marie‐Pierre Étienne, Shannon Grace Obradovich외 2명|arXiv (Cornell University)|2010. 05. 06.

Marine and fisheries research참고 문헌 4인용 수 7

한 줄 요약

이 논문은 장구 조사 기반의 어족 밀도 지수를 향상시키기 위해 확률적 모델링 프레임워크를 제안한다. 이 프레임워크는 전통적인 어획량 단위 effort(CPUE) 추정치를 왜곡시키는 요인인 도구 경쟁과 빈 도구(비어 있는 도구)를 동시에 고려한다. 최대우도추정과 시뮬레이션 연구를 통해 빈 도구를 忽시할 경우 심각한 편향이 발생하며, 특히 베이지안 방법을 통해 도구 환류 메커니즘을 명시적으로 모델링할 것을 권장한다. 이를 통해 퇴적어(Quillback rockfish)와 같은 종의 더 신뢰할 수 있는 인구 추세를 도출할 수 있다.

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.

연구 동기 및 목표

• 장구 어획량 단위 effort(CPUE)의 편향을 해결하기 위해 종 간 도구 경쟁과 비어 있는 도구가 초래하는 원인을 다루는 것.
• 도구 경쟁과 빈 도구를 동시에 고려하는 통합된 확률적 모델링 프레임워크를 개발하는 것.
• 다양한 수준의 경쟁과 빈 도구 발생률 하에서 다양한 추정기의 성능을 평가하는 것.
• 어구 환류와 회피에 관한 생물학적 지식에 기반해 적절한 식별 가능성 제약 조건을 선택하는 데 실용적 지침을 제공하는 것.
• 브리티시 컬럼비아(2003–2009)의 퇴적어(Sebastes maliger)에 실제 데이터를 적용하여 신뢰할 수 있는 어족 밀도 지수를 도출하는 것.

제안 방법

• 최대우도추정을 사용하여 도구 경쟁과 빈 도구를 동시에 고려하면서 상대 어족 밀도 지수를 공동 추정하는 일반화된 모델을 제안한다.
• 단순 지수 모델(Simple Exponential Model, SEM)을 적응하고, 빈 도구의 원인을 식별 가능성 제약 조건을 통해 명시적으로 모델링하는 수정 지수 모델(Modified Exponential Model, MEM)을 도입한다.
• 어류의 회피 및 도구 환류에 관한 생물학적 지식을 베이지안 프레임워크에 통합하여 비정규성 문제를 줄인다.
• 2003년부터 2009년까지 퇴적어에 대한 장구 조사 데이터를 사용하여 관측된 어획량 단위 도구와 침수 시간을 기반으로 모델을 적용한다.
• 경쟁과 빈 도구 발생률의 다양한 시나리오에서 추정기 성능을 비교하기 위해 시뮬레이션 연구를 수행한다.
• 추정기의 渐近 공분산 행렬을 유도하여 불확실성의 정도를 정량화하고 정밀도를 평가한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 장구 조사에서 도구 경쟁과 비어 있는 도구가 동시에 전통적인 CPUE 추정치에 어떤 방식으로 편향을 초래하는가?
• RQ2 어족 밀도 지수 추정에서 도구 경쟁과 비어 있는 도구를 동시에 고려할 수 있는 확률적 모델링 접근법은 무엇인가?
• RQ3 생물학적 정보가 제한된 상황에서 비어 있는 도구에 대한 식별 가능성 제약 조건의 선택에 따라 어족 밀도 지수 추세가 얼마나 민감하게 변하는가?
• RQ4 제안된 모델은 표준 CPUE나 SEM만 사용하는 것보다 더 신뢰할 수 있고 편향이 적은 인구 추세 추정치를 도출할 수 있는가?
• RQ5 회피에 관한 생물학적 지식을 포함할 경우, 도출된 어족 밀도 지수의 신뢰성은 어떻게 향상되는가?

주요 결과

• 모든 시뮬레이션 시나리오에서 도구 경쟁과 빈 도구가 존재할 경우 전통적인 CPUE는 성능이 열 劣하며, 어족 밀도 추세에 심각한 편향을 초래한다.
• 특히 생물학적 지식에 기반한 식별 가능성 제약 조건을 통해 빈 도구를 명시적으로 모델링할 경우 추정기의 신뢰성이 크게 향상된다.
• 단순 지수 모델(Simple Exponential Model, SEM)은 목표 종과 비목표 종 어획량 간의 독립성을 암묵적으로 가정하지만, 이는 경쟁으로 인해 생물학적으로 비현실적이다.
• 수정 지수 모델(Modified Exponential Model, MEM)은 목표 종과 비목표 종 어획량 간의 의존성을 더 잘 반영하지만, 빈 도구의 원인에 대한 명시적 가정이 필요하다.
• 시뮬레이션 결과에 따르면 추정기 선택은 비목표 종 발생률에 대해 중간 수준의 민감도를 보이며, 적절한 모델링이 적용된 경우 전체 추세는 여전히 강건하다.
• 제안된 방법론은 특히 생물학적 데이터와 베이지안 프레임워크를 결합할 경우 장구로 모니터링되는 어족 인구의 더 신뢰할 수 있는 어족 밀도 지수를 구축하는 데 기여한다.