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A Bayesian state–space mark–recapture model to estimate exploitation rates in mixed-stock fisheries

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A Bayesian state–space mark–recapture model is developed to estimate the exploitation rates of fish stocks caught in mixed-stock fisheries. Expert knowledge and published results on biological parameters, reporting rates of tags and other key parameters, are incorporated into the mark–recapture analysis through elaborations in model structure and the use of informative prior probability distributions for model parameters. Information on related stocks is incorporated through the use of hierarchical structures and parameters that represent differences between the stock in question and related stocks. Fishing mortality rates are modelled using fishing effort data as covariates. A state–space formulation is adopted to account for uncertainties in system dynamics and the observation process. The methodology is applied to wild Atlantic salmon (Salmo salar) stocks from rivers located in the northeastern Baltic Sea that are exploited by a sequence of mixed- and single-stock fisheries. Estimated fishing mortality rates for wild salmon are influenced by prior knowledge about tag reporting rates and salmon biology and, to a limited extent, by prior assumptions about exploitation rates.

Nous élaborons un modèle bayésien de marquage–recapture de type état–espace pour estimer le taux d'exploitation des stocks de poissons capturés dans des pêches commerciales qui récoltent des stocks mixtes. Nous incorporons les connaissances des spécialistes et les données publiées sur les paramètres biologiques, les taux de signalisation des étiquettes et d'autres variables essentielles dans l'analyse de marquage–recapture par des modifications de la structure du modèle et l'utilisation de distributions de probabilité a priori informatives pour les paramètres du modèle. Des renseignements sur les stocks apparentés sont incorporés grâce à l'utilisation de structures hiérarchiques et de paramètres qui représentent les différences entre le stock étudié et les stocks apparentés. Les taux de mortalité due à la pêche sont modélisés par l'utilisation des données d'efforts de pêche comme covariables. Nous adoptons une formulation état–espace afin de tenir compte des incertitudes dans la dynamique du système et du processus d'observation. Nous appliquons notre méthodologie à des stocks sauvages du saumon atlantique (Salmo salar) de rivières situées dans le nord-est de la Baltique qui sont exploités par des pêches commerciales qui récoltent successivement des stocks mixtes et purs. Les taux estimés de mortalité due à la pêche chez les saumons sauvages sont influencés par la connaissance préalable des taux de signalisation des étiquettes, de la biologie des saumons et, jusqu'à un certain point, des présuppositions concernant les taux d'exploitation.[Traduit par la Rédaction]

Document Type: Research Article

Publication date: February 1, 2006

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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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