Estimation of age composition from length data by posterior probabilities based on a previous growth curve: application to Sebastes schlegelii

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Abstract:

We developed a system to estimate the age composition of a fish population (Sebastes schlegelii) from length data by considering fish growth, length variation, proportion of age classes, and sexual dimorphism. Reasonable interpolations allowed age composition to be estimated when length data and age–length relationships were measured in different seasons. A growth curve was fitted to the mean length growth using a maximum likelihood method with an assumption of a normal distribution in length variation. Posterior probabilities were constructed with normal distributions according to Bayes’ theorem, and age composition and its confidence limits were reasonably estimated from the posterior probabilities and by bootstrap resampling. The influence of annual fluctuations of population properties was assessed by cross-validation, which was improved by updating the prior probabilities. While the new system was more robust than the age–length key for small numbers of aging data, it was impossible to improve the system by focusing on the length data alone because the correlation between the estimation error and the likelihood calculated from the length data alone was weak.

Nous avons mis au point une méthode pour estimer la composition en âge d’une population de poissons (Sebastes schleglii) à partir des données de longueurs, qui tient compte de la croissance du poisson, de la variation des longueurs, des proportions des classes d’âge et du dimorphisme sexuel. Des interpolations raisonnables permettent d’estimer la composition en âge lorsque les données de longueur et les relations âge–longueur ont été mesurées dans des saisons différentes. Nous avons ajusté une courbe de croissance à la croissance moyenne en longueur à l’aide d’une méthode de vraisemblance maximale qui présuppose une distribution normale de la variation des longueurs. Nous avons déterminé des probabilités a posteriori avec des distributions normales d’après le théorème de Bayes; la composition en âge et ses limites de confiance ont pu être estimées de façon raisonnable à partir des probabilités a posteriori et en réechantillonnant par bootstrap. Une validation croisée, améliorée par la mise à jour des probabilités a priori, a permis d’évaluer l’influence des fluctuations annuelles des caractéristiques de la population. Bien que cette nouvelle méthodologie soit plus robuste que la clé âge–longueur dans le cas d’un petit nombre de données de détermination d’âges, il est impossible de l’améliorer en se concentrant sur les seules données de longueur parce que la corrélation entre l’estimation de l’erreur et la vraisemblance calculée à partir des seules données de longueur est faible. [Traduit par la Rédaction]

Document Type: Research Article

Publication date: November 1, 2005

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