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，但当从体长构成估计年龄构成或考虑与体长相关的捕捞法规（例如网目尺寸规定）时，按体长等级进行队列分析也更容易。可以消除与身长-年龄转换相关的错误。演讲者已经提出了基于体长组成的单一队列分析，但该方法需要提供许多参数。因此，在本次演讲中，我们应用Pope & Shepherd (1982)的多队列分析原理，提出了一种基于体长的多队列分析方法，并检验了其准确性。 [方法] 首先，创建表达体长组成变化的转移矩阵。如果知道个体的生长史，可以直接估计转移矩阵，但只要获得每个年龄的平均体长和分散度，就可以进行粗略分析。接下来，使用以下方法来估计表示每年捕捞强度的参数f_i和表示每个体长等级的捕捞选择性的参数s_j。根据最后一年的捕获量和 f·s 计算最后一年的丰度，将其乘以过渡矩阵，加上自然死亡率，然后根据体长计算前一年的丰度。上一年的理论渔获量可以通过 this 和 f·s 获得。上述程序对所有年份的数据依次执行，以获得整个时期的理论渔获量。通过在 Apple Power Macintosh 6100/60 上计算非线性优化方法（单纯形搜索方法），找到使理论渔获量与测量渔获量之间的残差平方和最小化的 f_i,s_j。此外，为了检验该方法的有效性和准确性，我们创建了引入各种参数误差的模拟数据，并检验了设定值与估计值之间的误差。 [结果]当将不会产生误差的模拟数据应用于估计过程时，资源量等设定值的估计精度较高且无偏差。此外，即使考虑到生长曲线的偏差、生长曲线参数的个体差异以及招募的变化，也可以获得准确的估计。