Skip to main content

A geostatistical method for assessing biomassof tuna aggregations around moored fish aggregating devices with star acoustic surveys

Buy Article:

$50.00 plus tax (Refund Policy)

Abstract:

Universal kriging was used to model the spatio-temporal variability in the acoustic density of tuna aggregations recorded during star echosounding surveys around moored fish aggregating devices (FADs) in Martinique (Lesser Antilles). The large-scale deterministic drift in the tuna spatial distribution was modeled using an advection–diffusion equation applied to animal grouping. Residuals from the drift were modeled as a random component with small-scale spatial correlation. An estimation variance formula was derived from this deterministic–statistical mixed model to assess the mean precision of density estimates of daytime tuna aggregation. The mean relative error obtained with our star design for daytime surveys was 24%. The methodology was applied to estimate daily maxima of tuna biomass around moored FADs during four monthly sea cruises. The daily peak of tuna biomass aggregated around moored FADs was 9 t on average (standard deviation = 4). Estimation variances for different survey designs were compared for optimizing sampling strategy.

La distribution spatiale d’agrégations de thons autour de dispositifs de concentration de poissons (DCP) ancrés a été étudiée en Martinique (Petites Antilles) au moyen de parcours acoustiques en étoile. Les densités acoustiques géoréférencées attribuées aux thons ont été analysées à l’aide d’un modèle de krigeage universel. Une tendance à large échelle a été identifiée dans la distribution spatiale des thons. Cette tendance a été modélisée de façon déterministe au moyen d’une équation d’advection–diffusion appliquée aux groupes d’animaux. Les résidus de la tendance ont été modélisés comme une composante aléatoire du modèle, spatialement corrélée à faible échelle. De ce modèle, qui contenant une composante déterministe et une composante statistique, a été déduite une formule permettant de calculer la variance d’estimation de la densité diurne moyenne de l’agrégation de thons autour des DCP. L’erreur relative moyenne commise sur l’estimation de la densité de thons lors d’un parcours en étoile diurne a été estimée à 24 %. Cette méthode a été appliquée afin d’estimer les maxima journaliers de biomasse de l’agrégation de thons observés lors de quatre campagnes en mer mensuelles successives autour des DCP ancrés. La biomasse maximale de thons agrégée autour des DCP ancrés durant une phase diurne était en moyenne de 9 t (écart type : 4). Les variances d’estimation obtenues avec différents parcours acoustiques ont été comparées afin d’optimiser la stratégie d’échantillonnage.

Document Type: Research Article

Publication date: 2008-06-01

More about this publication?
  • 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.
  • Information for Authors
  • Submit a Paper
  • Subscribe to this Title
  • Terms & Conditions
  • Sample Issue
  • Reprints & Permissions
  • Ingenta Connect is not responsible for the content or availability of external websites
  • Access Key
  • Free content
  • Partial Free content
  • New content
  • Open access content
  • Partial Open access content
  • Subscribed content
  • Partial Subscribed content
  • Free trial content
Cookie Policy
X
Cookie Policy
Ingenta Connect website makes use of cookies so as to keep track of data that you have filled in. I am Happy with this Find out more