A Bayesian hierarchical formulation of the De Lury stock assessment model for abundance estimation of Falkland Islands' squid (Loligo gahi)

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Abstract:

In stock assessments of short-lived species, De Lury depletion models are commonly applied in which commercial catches and changing catch rates are used to estimate resource abundance. These methods are applied within fishing seasons to decide when to close the fishery and can be reliable if the data show a distinct decline in response to the catch removals. However, this is not always the case, particularly when sampling error variation masks trends in abundance. This paper presents a Bayesian hierarchical formulation of the De Lury model in which data from previous years are combined hierarchically in the same stock assessment model to improve parameter estimation for future stock assessments. The improved precision in parameter estimates is demonstrated using data for the Falkland Islands' Loligo gahi squid fishery.

Les modèles d'épuisement de De Lury sont couramment appliqués aux prises commerciales et aux taux de capture changeants pour estimer l'abondance de la ressource dans l'évaluation des stocks des espèces à vie brève. Ces méthodes sont utilisées au cours de la saison de pêche pour décider quand mettre fin à la pêche et elles sont fiables lorsque les données montrent un net déclin en réaction aux retraits dus à la pêche. Cependant, cela n'est pas toujours le cas, surtout lorsque la variation de l'erreur d'échantillonnage masque les tendances dans l'abondance. Nous présentons une formulation hiérarchique bayésienne du modèle de De Lury dans laquelle les données des années antérieures sont combinées de façon hiérarchique dans un même modèle d'évaluation du stock afin d'améliorer l'estimation des paramètres pour les évaluations futures. Des données provenant de la pêche commerciale du calmar Loligo gahi des îles Falklands nous servent à démontrer l'amélioration obtenue dans l'estimation des paramètres.[Traduit par la Rédaction]

Document Type: Research Article

Publication date: June 1, 2004

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