Preview

Известия ТИНРО

Расширенный поиск

Стандартизация уловов на усилие минтая в северной части Охотского моря с учетом некоторых факторов среды

https://doi.org/10.26428/1606-9919-2020-200-819-836

Полный текст:

Аннотация

Улов минтая в России максимален в северной части Охотского моря, он составлял в среднем 24 % общего вылова, или около 0,94 млн т с 1962 по 2017 г. Общая биомасса запаса и биомасса нерестового запаса минтая в 21-м веке растут с 2002 г., но вылов на единицу усилия (CPUE) значительно снизился в начале 2018 г., несмотря на ожидаемые высокие уровни биомассы. Предполагалось, что температура поверхности моря, концентрация льда и штормовые погодные условия стали одной из причин низкой эффективности промысла в 2018 г. Мы сравнили обобщенные линейные модели и обобщенные аддитивные модели и выяснили, что последняя с учетом пространственно-временных факторов, кодов судов, а также температуры поверхности моря и метеообстановки объясняет дисперсию уловов лучше остальных (61,6 %), имея при этом минимальный информационный критерий Шварца-Байеса. Оценено насыщение орудий лова, которое показало нелинейную зависимость от времени траления. Мы нашли свидетельства гиперчувствительности CPUE. Биомасса промыслового запаса оказалась теснее связана с CPUE через степенную зависимость (γ = 0,94, r = 0,923), чем через линейную (γ = 1,00, r = 0,910), но незначительно. Таким образом, мы рекомендуем использовать CPUE, стандартизированный в обобщенной аддитивной модели, и отслеживать необходимость коррекции гиперчувствительности для дальнейшей оценки запаса минтая в северной части Охотского моря.

Об авторах

В. В. Кулик
Тихоокеанский филиал ВНИРО (ТИНРО)
Россия

Кулик Владимир Владимирович, кандидат биологических наук, начальник отдела 

690091, г. Владивосток, пер. Шевченко, 4



А. И. Варкентин
Камчатский филиал ВНИРО (КамчатНИРО)
Россия

Варкентин Александр Иванович, кандидат биологических наук, заместитель руководителя филиала 

683000, г. Петропавловск-Камчатский, ул. Набережная, 18



О. И. Ильин
Камчатский филиал ВНИРО (КамчатНИРО)
Россия

Ильин Олег Игоревич, кандидат физико-математических наук, ведущий научный сотрудник 

683000, г. Петропавловск-Камчатский, ул. Набережная, 18



Список литературы

1. Антонович К.М. Использование спутниковых радионавигационных систем в геодезии: в 2 т. : моногр.— М. : Картгеоцентр, 2005. — Т. 1. — 334 с.

2. Бабаян В.К., Бобырев А.Е., Булгакова Т.И. и др. Методические рекомендации по оценке запасов приоритетных видов водных биологических ресурсов. — М : ВНИРО, 2018. — 312 с.

3. Варкентин А.И., Коломейцев В.В. Некоторые итоги охотоморской минтаевой путины в 2018 г. // Рыб. хоз-во. — 2018. — № 5. — С. 40–51.

4. Варкентин А.И., Сергеева Н.П. Промысел минтая (Theragra chalcogramma) в прикамчатских водах в 2003–2015 гг. // Исслед. водн. биол. ресурсов Камчатки и сев.-зап. части Тихого океана. — 2017. — Вып. 47. — С. 5–45. DOI: 10.15853/2072-8212.2017.47.5-45.

5. Зверькова Л.М. Минтай. Биология, состояние запасов : моногр. — Владивосток: ТИНРОцентр, 2003. — 248 с.

6. Ильин О.И., Варкентин А.И., Смирнов А.В. Об одном модельном подходе к оценке запасов минтая Theragra chalcogramma в северной части Охотского моря // Изв. ТИНРО. — 2016. — Т. 186. — С. 107–117. DOI: 10.26428/1606-9919-2016-186-107-117.

7. Ильин О.И., Сергеева Н.П., Варкентин А.И. Оценка запасов и прогнозирование ОДУ восточнокамчатского минтая (Theragra chalcogramma) на основе предосторожного подхода // Тр. ВНИРО. — 2014. — Т. 151. — С. 62–74.

8. Кулик В.В., Пранц C.В., Будянский М.В. и др. Связь запасов черного палтуса в Охотском море с факторами внешней среды // Изв. ТИНРО. — 2020. — Т. 200, вып. 1. — С. 58–81. DOI: 10.26428/1606-9919-2020-200-58-81.

9. Пырков В.Н., Солодилов А.В., Дегай А.Ю. Создание и внедрение новых спутниковых технологий в системе мониторинга рыболовства // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. — 2015. — Т. 12, № 5. — С. 251–262.

10. Савенков В.В., Шпигальская Н.Ю., Варкентин А.И. и др. Дифференциация минтая Theragra chalcogramma Охотского моря по микросателлитным локусам // Исслед. водн. биол. ресурсов Камчатки и сев.-зап. части Тихого океана. — 2018. — Вып. 48. — С. 5–18. DOI: 10.15853/2072-8212.2018.48.5-18.

11. Савенков В.В., Шпигальская Н.Ю., Варкентин А.И. и др. Изменчивость микросателлитных локусов в выборках минтая из нерестовых скоплений Охотского, Берингова морей и тихоокеанских вод, прилегающих к Северным Курильским островам // Исслед. водн. биол. ресурсов Камчатки и сев.-зап. части Тихого океана. — 2014. — Вып. 34. — С. 72–80.

12. Савенков В.В., Шпигальская Н.Ю., Варкентин А.И. и др. Полиморфизм популяционно-генетических маркеров минтая северной части Охотского моря // Мат-лы Всерос. науч. конф. «Водные биологические ресурсы северной части Тихого океана: состояние, мониторинг, управление», посвящ. 80-летнему юбилею ФГУП «КамчатНИРО». — Петропавловск-Камчатский : КамчатНИРО, 2012. — С. 439–447.

13. Шунтов В.П., Волков А.Ф., Темных О.С., Дулепова Е.П. Минтай в экосистемах дальневосточных морей : моногр. — Владивосток: ТИНРО, 1993. — 426 с.

14. Bannerot S.P., Austin C.B. Using Frequency Distributions of Catch per Unit Effort to Measure Fish-Stock Abundance // Trans. Am. Fish. Soc. — 1983. — Vol. 112, Iss. 5. — P. 608–617. DOI: 10.1577/1548-8659(1983)112<608:UFDOCP>2.0.CO;2.

15. Battaile B.C., Quinn II T.J. Catch per unit effort standardization of the eastern Bering Sea walleye pollock (Theragra chalcogramma) fleet // Fish. Res. — 2004. — Vol. 70, Iss. 2–3. — P. 161–177. DOI: 10.1016/j.fishres.2004.08.029.

16. Bentley N., Kendrick T.H., Starr P.J., Breen P.A. Influence plots and metrics: tools for better understanding fisheries catch-per-unit-effort standardizations // ICES J. Mar. Sci. — 2011. — Vol. 69, Iss. 1. — P. 84–88. DOI: 10.1093/icesjms/fsr174.

17. Beverton R.J.H., Holt S.J. On the dynamics of exploited fish populations. — L. : Chapman and Hall, 1957. — 533 p.

18. Box G.E.P., Cox D.R. An Analysis of Transformations // J. R. Statist. Soc. B (Methodological). — 1964. — Vol. 26, № 2. — P. 211–252.

19. Bürkner P.-C. Advanced Bayesian Multilevel Modeling with the R Package brms // The R Journal. — 2018. — Vol. 10, № 1. — P. 395–411. DOI: 10.32614/RJ-2018-017.

20. Bürkner P.-C. brms: An R Package for Bayesian Multilevel Models Using Stan // J. Statistical Software. — 2017. — Vol. 80, Iss. 1. — P. 1–28. DOI: 10.18637/jss.v080.i01.

21. Dunn P.K., Smyth G K. Series evaluation of Tweedie exponential dispersion model densities // Stat. Comput. — 2005. — Vol. 15, Iss. 4. — P. 267–280. DOI: 10.1007/s11222-005-4070-y.

22. Fisher R. The Analysis of Variance with Various Binomial Transformations // Biometrics. — 1954. — Vol. 10, № 1. — P. 130–139. DOI: 10.2307/3001667.

23. Hastie T., Tibshirani R. Generalized Additive Models : Wiley StatsRef: Statistics Reference Online, 2014. DOI: 10.1002/9781118445112.stat03141.

24. Hilborn R., Walters C.J. Quantitative fisheries stock assessment: choice, dynamics and uncertainty. — N.Y. : Chapman and Hall, 1992. — 570 p. Jørgensen B. The Theory of Dispersion Models : Monogr. Stat. Appl. Probab. (Book 76). — L. : Chapman and Hall, 1997. — 256 p.

25. Maunder M.N., Punt A.E. Standardizing catch and effort data: a review of recent approaches // Fish. Res. — 2004. — Vol. 70, Iss. 2–3. — P. 141–159. DOI: 10.1016/j.fishres.2004.08.002.

26. Nelder J.A., Wedderburn R.W.M. Generalized Linear Models // J. R. Statist. Soc. A (General). — 1972. — Vol. 135, № 3. — P. 370–384. DOI: 10.2307/2344614.

27. Peña E.A., Slate E.H. Global validation of linear model assumptions // J. Am. Stat. Assoc. — 2006. — Vol. 101, Iss. 473. — P. 341–354. DOI: 10.1198/016214505000000637.

28. Quinn T.J., Collie J.S. Alternative population models for eastern Bering Sea pollock // Int. North Pac. Fish. Comm. Bull. — 1990. — Vol. 50. — P. 243–258.

29. Quinn T.J., Deriso R.B. Quantitative Fish Dynamics. — N.Y. : Oxford Univ. Press, 1999. — 542 p.

30. Sakamoto Y., Ishiguro M., Kitagawa G. Akaike Information Criterion Statistics : Mathematics and its Applications. — Springer Netherlands, 1986. — 290 p.

31. Sprugel D.G. Correcting for bias in log-transformed allometric equations // Ecology. — 1983. — Vol. 64, Iss. 1. — P. 209–210. DOI: 10.2307/1937343.

32. Strobl C. PostGIS // Encyclopedia of GIS / eds S. Shekhar, H. Xiong. — Springer, Boston, MA, 2008. — P. 891–898. DOI: 10.1007/978-0-387-35973-1_1012.

33. Venables W.N., Dichmont C.M. GLMs, GAMs and GLMMs: an overview of theory for applications in fisheries research // Fish. Res. — 2004. — Vol. 70, Iss. 2–3. — P. 319–337. DOI: 10.1016/j.fishres.2004.08.011.

34. Wood S.N. Fast stable restricted maximum likelihood and marginal likelihood estimation of semiparametric generalized linear models // J. R. Statist. Soc. B (Statistical Methodology). — 2011. — Vol. 73, № 1. — P. 3–36. DOI: 10.1111/j.1467-9868.2010.00749.x.

35. Wood S.N. Generalized Additive Models: An Introduction with R. — N.Y. : Chapman and Hall/CRC, 2017. 2nd ed. — 496 p. DOI: 10.1201/9781315370279.

36. Wood S.N. Stable and Efficient Multiple Smoothing Parameter Estimation for Generalized Additive Models // J. Am. Stat. Assoc. — 2004. — Vol. 99, Iss. 467. — P. 673–686. DOI: 10.1198/016214504000000980.

37. Wood S.N. Thin plate regression splines // J. R. Statist. Soc. B (Statistical Methodology). — 2003. — Vol. 65, № 1. — P. 95–114. DOI: 10.1111/1467-9868.00374.


Для цитирования:


Кулик В.В., Варкентин А.И., Ильин О.И. Стандартизация уловов на усилие минтая в северной части Охотского моря с учетом некоторых факторов среды. Известия ТИНРО. 2020;200(4):819-836. https://doi.org/10.26428/1606-9919-2020-200-819-836

For citation:


Kulik V.V., Varkentin A.I., Ilyin O.I. Standardization of CPUE for walleye pollock in the Okhotsk Sea with inclusion of some environmental factors. Izvestiya TINRO. 2020;200(4):819-836. (In Russ.) https://doi.org/10.26428/1606-9919-2020-200-819-836

Просмотров: 88


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1606-9919 (Print)
ISSN 2658-5510 (Online)