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A statistical model for in-season forecasts of sockeye salmon (Oncorhynchus nerka) returns to the Bristol Bay districts of Alaska

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Abstract:

We developed a model for in-season age-specific forecasts of salmon returns using preseason return forecasts, age composition of in-season returns, cumulative in-season returns by fishing district, and age composition and an index of abundance from an in-season test fishery. We apply this method to the sockeye salmon (Oncorhynchus nerka) fishery in the Bristol Bay districts of Alaska. The model generates point estimates and Bayesian probability distributions for return numbers by age and river, and it provides an integrated framework for including all of the major data sources currently used in in-season forecasting. We evaluated model performance using early-season data from 1999–2001 and compared the effects of four information sets on forecast accuracy. The four information sets were as follows: I, district-specific inshore return data; II, inshore return data and test fishery data; III, inshore return data and preseason forecasts; IV, inshore return data, test fishery data, and preseason forecasts. Forecasts from information sets II, III, and IV were less biased than those from information set I. However, in terms of the forecast interval, forecasts from information set II were best because the 95% highest posterior density regions of forecasts from information set II covered the actual returns most frequently.

Nous avons élaboré un modèle spécifique à l'âge qui prédit les retours des saumons pendant la saison même à l'aide des prédictions des retours faites avant la saison, de la composition en âges des retours pendant la saison, des retours cumulatifs pendant la saison selon les districts de pêche, ainsi que de la composition en âge et d'un indice d'abondance provenant d'une pêche expérimentale durant la saison. Nous appliquons la méthode à la pêche de saumons rouges (Oncorhynchus nerka) des districts de la baie de Bristol en Alaska. Le modèle fournit des estimations ponctuelles et des distributions de probabilité bayésienne des nombres de retours en fonction de l'âge et de la rivière et il procure un cadre intégré pour l'inclusion de toutes les sources principales de données couramment utilisées pour faire des prédictions au cours de la saison. Nous avons évalué la performance du modèle en utilisant des données récoltées tôt dans la saison en 1999–2001 et comparé les effets de quatre séries de données sur la justesse de la prédiction. Les quatre séries de données étaient : I, les données de retour au bord en fonction des districts; II, les données de retour au bord et les données de la pêche expérimentale; III, les données de retour au bord et les prédictions faites avant la saison; et IV, les données de retour au bord, les données de la pêche expérimentale et les prédictions d'avant la saison. Les prédictions obtenues des séries de données II, III et IV ont moins de distorsion que celles provenant de la série I. Cependant, en ce qui a trait à l'intervalle de prédiction, les prédictions obtenues de la série de données II sont les meilleures, parce que 95 % des régions de densité a posteriori la plus élevée (HPD) des prédictions obtenues à partir de la série II correspondent le plus souvent aux retours réels.[Traduit par la Rédaction]

Document Type: Research Article

Publication date: July 1, 2005

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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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nrc/cjfas/2005/00000062/00000007/art00017
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