漁獲物の体長組成データに基づくコホート解析手法の開発と推定精度の評価

基于渔获物体长组成数据的队列分析方法开发及估计精度评估

• 批准号: 06760167
• 负责人: 松石 隆
• 金额: $ 0.58万
• 依托单位: Hokkaido University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
• 财政年份: 1994
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 1994 至 无数据
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-06760167/
• 关键词: コホート解析; 体長組成; 漁獲統計解析

【目的】従来のコホート解析は年齢別に行われるが、体長組成から年齢組成を推定したり、網目規制など体長に関する漁獲規制を検討する場合は、体長階級ごとにコホート解析を行う方が簡単であり、また体長-年齢変換に伴う誤差も除くことができる。演者らは、既に体長組成によるシングルコホート解析を提案したが、この方法では多くのパラメータを与える必要があった。そこで本講演では、Pope & Shepherd(1982)のマルチコホート解析の原理を応用した体長によるマルチコホート解析法を提案し、その精度を検討した。【方法】まず、体長組成の推移を表現する遷移行列を作成する。個体の成長の履歴が分かる場合は直接、推移行列を推定できるが、年齢での平均体長と分散さえ得られれば、粗解析は可能である。次に、年ごとの漁獲強度を示すパラメータf_iと体長階級ごとの漁獲選択性を示すパラメータs_jを、以下の方法により推定する。最終年の漁獲量とf・sから最終年の資源量を計算し、これに遷移行列をかけ、自然死亡分をたし、前年の体長別資源量を計算する。これとf・sから前年の理論漁獲量が得られる。以上の手順を、データのある全ての年について順次行い、全期間の理論漁獲量を得る。理論漁獲量と実測漁獲量の残差平方和が最小になるようなf_i,s_jを、Apple社製Power Macintosh 6100/60上で非線形最適化法(シンプレックス探索法)を計算して求める。また、この方法の妥当性と精度を検討するために、さまざまなパラメータに誤差を導入した模擬データを作成し、設定した値と推定された値の誤差を検討した。【結果】誤差を与えない模擬データを推定過程にかけると、設定した資源量などの値が高い精度で偏りなく推定された。また、成長曲線のまわりの偏差、成長曲線のパラメータの個体差、加入量の変動などを与えても、精度良く推定された。

[目的]传统的队列分析是按年龄进行的，但是在从体长组成或年龄组成或对长度（例如网格长度）中的年龄组成或调节法规时，对每个类别的长类进行队列分析更容易。还可以排除与年龄转换有关的错误。表演者已经提出了使用身体长度进行单个队列分析，但是该方法必须给出许多参数。因此，在本讲座中，我们提出了一种基于Pope＆Shepherd（1982）多模型分析的长度的多菌分析方法，并检查了准确性。 [方法]首先，创建一个过渡矩阵，该矩阵表达体长组成的变化。如果您知道个人增长的历史，可以直接估计过渡矩阵，但是如果您可以获得年龄的平均长度和分散，则可以分析。接下来，通过以下方法估算了每个长度等级的捕获选择的参数f_i，显示了年度捕获强度和参数S_J。计算最后一年的收获以及F. S的最后一年资源量，应用过渡矩阵，计算自然死亡并计算上一年的资源量。这和F. s可以得到上一年的理论理论。上述步骤在所有年份都依次执行数据，并获得了整个时期的理论捕获。 f_i，s_j最小化理论捕获和实际捕获的残留对，是通过在Apple Macintosh 6100/60上计算非线性优化方法（单纯探索方法）来计算的。此外，为了检查该方法的有效性和准确性，创建了一个模拟数据，引入了各种参数，并检查了估计值的错误。 [结果]当在估计过程中应用不给出错误的模拟数据时，设置资源的值将估计而没有偏差。此外，估计了生长曲线周围的偏差，生长曲线参数之间的个体差异以及加入量的波动。