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A Bayesian approach for overcoming inconsistencies in mortality estimates using, as an example, data for Acanthopagrus latus

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Reliable estimates of natural (M) and total mortality (Z) are essential for effective fisheries management. However, estimates of M, which are frequently determined from life history parameters, are imprecise and often inconsistent with the values of Z derived from life history parameters and other analyses. This is exemplified by the mortality estimates derived for Acanthopagrus latus in a large marine embayment. Thus, such estimates, calculated for M for this population from a growth parameter and from growth parameters and water temperature, were both 0.70·year–1, whereas those for Z, calculated from maximum recorded age, relative abundance analysis, and a simulation based on maximum age and sample size, ranged from 0.18 to 0.30·year–1. These results are clearly inconsistent. A Bayesian approach was therefore developed that combines the posterior probability distributions of the various mortality estimates and thereby produces integrated and consistent estimates for M and Z. The application of our Bayesian approach to the data for A. latus yielded lower values for M than for Z. Our approach is equally applicable to other fish species.

Des estimations fiables de la mortalité naturelle (M) et de la mortalité totale (Z) sont essentielles pour une gestion efficace des pêches. Cependant, les estimations de M qui sont fréquemment déterminées à partir de variables démographiques sont imprécises et souvent incompatibles avec les valeurs de Z dérivées aussi de variables démographiques et d'autres analyses. Nous donnons en exemple les estimations de mortalité calculées chez Acanthopagrus latus dans une grande baie marine. Ainsi, les estimations calculées de M chez cette population à partir d'un paramètre de croissance ainsi que des paramètres de croissance et de la température sont toutes deux de 0,70·an–1, alors que les estimations de Z calculées d'après l'âge maximal enregistré, une analyse d'abondance relative et une simulation basée sur l'âge maximal et la taille des échantillons varient de 0,18 à 0,30·an–1. Ces résultats sont nettement incompatibles. Nous avons donc mis au point une approche bayésienne qui combine les distributions de probabilité a posteriori des différentes estimations de mortalité et produit ainsi des estimations intégrées et compatibles de M et de Z. Nous avons appliqué notre approche bayésienne aux données d'A. latus et obtenu des valeurs de M inférieures à celles de Z. Notre approche s'applique aussi à d'autres espèces de poissons.[Traduit par la Rédaction]

Document Type: Research Article

Publication date: 2004-07-01

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  • Published continuously since 1901 (under various titles), this monthly journal is the primary publishing vehicle for the multidisciplinary field of aquatic sciences. It publishes perspectives (syntheses, critiques, and re-evaluations), discussions (comments and replies), articles, and rapid communications, relating to current research on cells, organisms, populations, ecosystems, or processes that affect aquatic systems. The journal seeks to amplify, modify, question, or redirect accumulated knowledge in the field of fisheries and aquatic science. Occasional supplements are dedicated to single topics or to proceedings of international symposia.
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