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。

[客观]常规队列分析是按年龄进行的，但是当基于体长的成分估算年龄组成或考虑与身体长度有关的捕获法规（例如净调节）时，对于每个长度等级进行队列分析就更容易，并且还可以消除与身体长度转换相关的错误。表演者已经提出了具有体长组成的单个队列分析，但是此方法需要提供许多参数。因此，在本讲座中，我们根据Pope＆Shepherd（1982）采用多核管分析原理的身体长度提出了一种多核病分析方法，并检查了其准确性。 [方法]首先，创建了一个表达体长组成进展的过渡序列。如果已知个体的生长历史，则可以直接估算过渡序列，但是只要在年龄时获得平均体长度和方差，则可以进行粗分析。接下来，使用以下方法估算了指示每个长度类的捕获选择性的参数f_i，该参数s_j表示每个长度类别的捕获选择性。去年的收获和去年的资源数量是根据去年和F s的收集计算的，去年的资源数量是由过渡序列计算的，导致自然死亡，并计算出上一年的体长度的资源。这和F.S提供了前一年的理论捕获。上述步骤在所有年份都依次执行数据，以在整个时期获得理论捕获。 f_i，s_j，它可以通过计算Apple Power Macintosh 6100/60上的非线性优化方法（单纯形搜索方法）来计算理论捕获和实际测量捕获量之间的剩余平方之和。此外，为了检查该方法的有效性和准确性，创建了模拟数据，其中将错误引入各种参数，并检查了设定值和估计值之间的误差。 [结果]当模拟没有任何错误的模拟数据乘以估计过程时，设定的资源量和其他值以高准确性而没有偏差估算。此外，即使在生长曲线周围的偏差，生长曲线参数的个体差异，加入量的差异等也得到了准确估计。