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When can we reliably estimate the productivity of fish stocks?

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Abstract:

In modern fishery stock assessments, the productivity of exploited stocks is frequently summarized by a scale-invariant “steepness” parameter. This parameter, which describes the slope of the spawner–recruit curve, determines resilience of a stock to exploitation and is highly influential when estimating maximum sustainable yield. In this study, we examined conditions under which steepness can be estimated reliably. We applied a statistical catch-age model to data that were simulated over a broad range of stock characteristics and exploitation patterns and found that steepness is often estimated at its upper bound regardless of underlying productivity. The ability to estimate steepness reliably was most dependent on the true value of steepness, the exploitation history of the stock, natural mortality, duration of the time series, and quality of an index of abundance; this ability was relatively unaffected by levels of stochasticity in recruitment and sampling intensity of age compositions. We further explored the method of inverse prediction to improve estimates of steepness and conclude that this approach holds promise. We illustrate the utility of simulation and inverse prediction methods with two fish stocks located off the southeastern United States, greater amberjack (Seriola dumerili) and gag grouper (Mycteroperca microlepsis).

Dans les évaluations modernes des stocks, la productivité du stock exploité est souvent résumée par un paramètre d’«inclinaison» qui est invariable à toutes les échelles. Ce paramètre, qui décrit la pente de la courbe reproducteurs–recrues, détermine la résilience d’un stock à l’exploitation et est très important dans la détermination du rendement maximum durable. Notre étude examine les conditions dans lesquelles l’inclinaison peut être estimée de façon fiable. Nous avons utilisé un modèle statistique des captures en fonction de l’âge avec des données simulées présentant un vaste éventail de caractéristiques des stocks et de patrons d’exploitation et avons découvert que l’inclinaison est souvent estimée à sa limite supérieure, quelle que soit la productivité sous-jacente. La possibilité d’estimer l’inclinaison de manière fiable dépend surtout de la valeur réelle de l’inclinaison, de l’histoire d’exploitation du stock, de la mortalité naturelle, de la durée de la série chronologique et de la qualité de l’indice d’abondance; cette possibilité est relativement peu affectée par les niveaux de stochasticité dans le recrutement et l’intensité de l’échantillonnage de la composition en âge. Nous avons éprouvé en plus la méthode de prédiction inverse pour améliorer les estimations de l’inclinaison et concluons que la méthode est prometteuse. Nous illustrons l’utilité de la simulation et de la prédiction inverse à l’aide de deux stocks de poissons du large du sud-est des États-Unis, ceux de la grande sériole (Seriola dumerili) et de la badèche baillou (Mycteroperca microlepis).

Document Type: Research Article

Publication date: March 1, 2010

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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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