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1.
Catch per unit of eff ort(CPUE) data can display spatial autocorrelation. However, most of the CPUE standardization methods developed so far assumes independency of observations for the dependent variable, which is often invalid. In this study, we collected data of two fisheries, squid jigging fishery and mackerel trawl fishery. We used standard generalized linear model(GLM) and spatial GLMs to compare the impact of spatial autocorrelation on CPUE standardization for different fisheries. We found that spatialGLMs perform better than standard-GLM for both fisheries. The overestimation of precision of CPUE estimates was observed in both fisheries. Moran's I was used to quantify the level of autocorrelation for the two fisheries. The results show that autocorrelation in mackerel trawl fishery was much stronger than that in squid jigging fishery. According to the results of this paper, we highly recommend to account for spatial autocorrelation when using GLM to standardize CPUE data derived from commercial fisheries.  相似文献   
2.
根据2012年5~7月东南太平洋秘鲁外海(探捕海域在83°W~87°W、10°S~14°S)鲯鳅资源的探捕调查资料,对其生物学特性作了初步分析。结果表明:秘鲁外海鲯鳅的叉长范围为31~121cm,优势叉长为30~50cm,占57.4%;在个体大小的空间分布上,探捕海域北部比南部个体略微偏大;雌性叉长(l)与体质量(m)关系式为m=5×10-4·l2.236 2(R2=0.940 5;n=104 9),雄性为m=5×10-4l2.209 6(R2=0.958 0,n=851);雌性鲯鳅比例稍高,占55.2%。探捕海域鲯鳅鱼资源密度较高,CPUE值范围为2~23.6 kg/(人·h),平均为11.6 kg/(人·h);不同区域资源密度有所差异,其中CPUE最高的区域在84°W~86°W、12°30′S~13°30′S附近;探捕期间6月份的最高平均CPUE为16.37 kg/(人·h)。  相似文献   
3.
基于Schaefer模型的东南太平洋茎柔鱼资源评估和管理   总被引:2,自引:0,他引:2  
东南太平洋茎柔鱼(Dosidicus gigas)是世界范围内最重要的经济头足类之一,也是我国鱿钓渔船的重要捕捞对象。本文根据2003—2012年中国大陆的渔业数据和FAO统计的东南太平洋茎柔鱼产量数据,利用Schaefer模型,基于贝叶斯统计方法,分基准方案和敏感性分析方案对东南太平洋茎柔鱼资源进行评估,并对其管理策略做了风险分析。结果表明,年渔获量和CPUE数据为贝叶斯资源评估模型提供了足够多的信息。2003—2012年捕捞死亡率低于目标参考点F0.1,渔获量小于最大可持续产量,资源量大于目标参考点Bmsy,资源状况良好,未遭受过度捕捞。在基准方案下,最大可持续产量为142.9万吨,维持最大可持续产量的资源量为214.7万吨,此时的捕捞死亡率为0.682;在敏感性分析方案下,最大的可持续产量为152.5万吨,维持最大可持续产量的资源量为229.6万吨,此时的捕捞死亡率为0.691。决策分析和风险分析表明,当捕获率设定为0.3以下时,资源能够得到较好的养护,资源崩溃的可能性很低。将捕获率设定在0.3左右是最适的管理策略,此时的持续产量为99万吨左右。  相似文献   
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