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Drawing the lines: resolving fishery management units with simple fisheries data

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Abstract:

The task of assessing marine resources should begin with defining management units. Often this step is overlooked or defined at temporal scales irrelevant to management needs. Additionally, traditional methods to define stock structure can be data intensive and (or) cost prohibitive and thus not available for emerging or data-limited fisheries. We present an approach that uses commonly available fisheries data (catch and effort) to delineate management units for dynamically independent populations. Spatially explicit standardized indices of abundance are grouped using a two-step partitioning cluster analysis that includes abundance index uncertainty. This “management unit estimator” is tested via simulation and found generally to recover the true number of management units across data of different temporal length, sample size, and quality. Management units are then determined for four species with varying ecologies, fishery histories, and data issues that exemplify the challenges of applying this method to messy data sets. Defining management units via relative abundance incorporates changes in population connectivity in relation to current removals and environmental conditions and creates consistency of index use within assessments. The two-step clustering approach is simple and widely applicable to situations wherein the clustering metric contains uncertainty.

La tâche d’évaluer les ressources marines devrait débuter par une définition des unités de gestion. Cette étape est souvent négligée ou alors définie à des échelles temporelles qui ne sont pas pertinentes aux besoins de la gestion. De plus, les méthodes traditionnelles de définition de la structure des stocks peuvent exiger beaucoup de données et(ou) représenter un coût inabordable et donc ne pas être accessibles aux pêches en émergence ou aux pêches pauvres en données. Nous présentons une méthode qui utilise des données de pêche couramment disponibles (capture et effort) pour définir les unités de gestion chez des populations dynamiquement indépendantes. Une analyse de groupement avec partition en deux étapes qui inclut un indice d’incertitude de l’abondance sert à regrouper des indices standardisés d’abondance qui sont spatialement explicites. Cet «estimateur des unités de gestion» a été testé par simulation; il arrive généralement à retrouver le nombre réel d’unités de gestion dans des ensembles de données différant par leur étendue temporelle, la taille des échantillons et la qualité. Nous avons ensuite déterminé les unités de gestion pour quatre espèces qui sont distinctes par leur écologie, leur histoire passée de pêche et leurs problèmes de données afin de mettre en lumière les défis qu’il y a à appliquer la méthode à des ensembles d’éléments désordonnés. La définition des unités de gestion au moyen de l’abondance relative incorpore des changements dans la connectivité de la population en relation avec les retraits actuels et les conditions environnementales; elle crée aussi une cohérence dans l’utilisation des indices au cours des évaluations. La méthode de groupement en deux étapes est simple et peut s’appliquer facilement à des situations dans lesquelles la métrique de regroupement contient de l’incertitude.

Document Type: Research Article

Publication date: August 1, 2009

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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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