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A general model for reconstructing salmon runs

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Abstract:

A general model is developed for salmon run reconstruction based on catch, escapement, and age composition data. The model is based on “groups” of salmon, each of which share the same characteristics but can differ from other groups in run timing, abundance, gear selectivity, and migration routes. The model is highly flexible so that it can be adapted to a variety of fisheries and can compare the fits of alternative hypotheses to available data. The model is applied to three sockeye salmon (Oncorhynchus nerka) districts in Bristol Bay, Alaska, USA, to show the effect of allowing age classes to arrive at different times and the impact of including process errors to mimic day-to-day arrival variability. The model predicts that in 2005, Wood River salmon comprised only 54% of the catch in the Nushagak fishing district (but 71% of the escapement), although these predictions are contradicted by genetic data for 2006–2008 showing high harvest rates of Wood River and Nushagak River fish but only light harvest rates of Igushik River fish. The genetics highlight the importance of including stock-specific availability parameters in future versions of the model to account for differences in harvest rates among stocks caught in the same fishing district.

Nous mettons au point un modèle général de reconstitution de la montaison des saumons basé sur les données de capture, d’échappement et de composition en âge. Le modèle se fonde sur des «groupes» de saumons, qui partagent tous les mêmes caractéristiques, mais qui peuvent se distinguer des autres groupes par le moment de la montaison, l’abondance, la sélectivité des engins de pêche et les routes de migration. Le modèle est très flexible et peut donc s’adapter à une variété de types de pêches et il peut comparer les ajustements d’hypothèses de rechange aux données disponibles. Nous appliquons le modèle aux saumons rouges (Oncorhynchus nerka) de trois districts de la baie de Bristol, Alaska, É.-U., pour montrer les conséquences de permettre l’arrivée des diverses classes d’âge à des moments différents et les impacts d’inclure les erreurs de traitement afin de mimer la variation d’un jour à l’autre des arrivées. Le modèle prédit que les saumons de la rivière Wood en 2005 représentaient seulement 54 % des captures dans le district de pêche de Nushagak (mais 71 % de l’échappement), bien que ces prédictions soient contredites par les données génétiques de 2006–2008 qui montrent des taux élevés de récolte des poissons des rivières Wood et Nushagak, mais des récoltes faibles des poissons de l’Igushik. L’analyse génétique souligne l’importance d’inclure des variables sur la disponibilité spécifiques aux stocks dans les versions futures du modèle pour tenir compte des différences dans les taux de récolte entre les stocks capturés dans le même district de pêche.

Document Type: Research Article

Publication date: May 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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