Spatial hierarchical Bayesian models for stock-recruitment analysis of pink salmon (Oncorhynchus gorbuscha)

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Abstract:

To improve the understanding of effects of environmental factors on spawner-to-recruit survival rates of pink salmon (Oncorhynchus gorbuscha), we developed several spatial hierarchical Bayesian models (HBMs). We applied these models to 43 pink salmon stocks in the Northeast Pacific. By using a distance-based, spatially correlated prior distribution for stock-specific parameters, these multistock models explicitly allowed for positive correlation among nearby salmon stocks in their productivities and coefficients of early summer coastal sea surface temperature (SST). To our knowledge, this is the first time that such distance-based, spatial prior probability distributions for parameters have been applied to fisheries problems. We found that the spatial HBMs produce more consistent and precise estimates of effects of SST on productivity than a single-stock approach that estimated parameters for each stock separately. Similar to earlier results using mixed-effects models for the same stocks, we found significant positive effects of SST on survival rates of northern pink salmon stocks, but weaker negative effects of SST on survival rates of southern pink salmon stocks. However, we show a smoother transition in magnitude of effects between these regions.

Afin de mieux comprendre les effets des facteurs du milieu sur les taux de survie reproducteurs-recrues du saumon rose (Oncorhynchus gorbuscha), nous avons mis au point plusieurs modèles spatiaux hiérarchiques bayésiens (HBMs). Nous avons appliqués ces modèles à 43 stocks de saumons roses du nord-ouest pacifique. En utilisant des distributions a priori basées sur la distance et corrélées spatialement pour les paramètres spécifiques aux stocks, ces modèles multi-stock permettent explicitement une corrélation positive entre les stocks voisins de saumons, en ce qui a trait à leurs productivités et les coefficients de température de surface de la mer (SST) sur la côte en début d'été. C'est à notre connaissance la première fois qu'une telle distribution de probabilité spatiale a priori basée sur les distances des paramètres est utilisée dans une étude sur les poissons. Les HBMs spatiaux produisent des estimations plus concordantes et plus précises des effets de SST sur la productivité qu'une méthodologie qui estime les paramètres séparément pour chaque stock. Comme dans nos résultats obtenus à l'aide de modèles d'effets mixtes sur les mêmes stocks, il y a des effets positifs significatifs de SST sur la survie des stocks plus nordiques de saumons roses et des effets négatifs plus faibles de SST sur la survie des stocks de saumons roses plus au sud. Cependant, nous montrons une transition plus graduelle de l'importance de ces effets ente les deux régions.[Traduit par la Rédaction]

Document Type: Research Article

Publication date: December 1, 2004

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