Comparison of abundance index of the Southern blue whiting (Micromesistius australis) from two sources of information by applying mixed linear models

Authors

  • Francisco Zumpano Instituto Nacional de Investigación y Desarrollo Pesquero (INIDEP), Paseo Victoria Ocampo Nº 1, Escollera Norte, B7602HSA - Mar del Plata, Argentina
  • Gonzalo Troccoli Instituto Nacional de Investigación y Desarrollo Pesquero (INIDEP), Paseo Victoria Ocampo Nº 1, Escollera Norte, B7602HSA - Mar del Plata, Argentina
  • Federico Gorini Instituto Nacional de Investigación y Desarrollo Pesquero (INIDEP), Paseo Victoria Ocampo Nº 1, Escollera Norte, B7602HSA - Mar del Plata, Argentina
  • Anabela Zavatteri Instituto Nacional de Investigación y Desarrollo Pesquero (INIDEP), Paseo Victoria Ocampo Nº 1, Escollera Norte, B7602HSA - Mar del Plata, Argentina
  • Emiliano Di Marco Instituto Nacional de Investigación y Desarrollo Pesquero (INIDEP), Paseo Victoria Ocampo Nº 1, Escollera Norte, B7602HSA - Mar del Plata, Argentina

DOI:

https://doi.org/10.47193/mafis.3322020301101

Keywords:

Fishery biology, CPUE, Fishery statistics, On-board observers

Abstract

In this work, the standardization of the catch per unit effort (CPUE) of the Southern blue whiting (Micromesistius australis) captured by the surimi fleet that operated in the Southwestern Atlantic Ocean during the period 1993-2018 was carried out. Linear mixed models (LMM) were applied to standardize catch and effort data from two different information sources: fishery statistics (LMMEST) and the observers on board of commercial fleet (LMMOBS). These models were compared between them and with that used nowadays to estimate abundance indices. LMM fit better and no significant change was observed in the index tendency, which would allow more accurate prediction of the mean standardized CPUE values over the years. LMMOBS showed a better adjust and greater explained variability than the LMMEST. With the aim of obtaining accurate estimations and, in this way to be able to adequately calibrate the stock assessment model of the species, it is recommended to use both sources of information, taking into account the greater or lesser degree of representativeness of the data. 

Downloads

Download data is not yet available.

Metrics

Metrics Loading ...

References

Aguayo M, Chong J, Payá I. 2010. Edad, crecimiento y mortalidad natural de merluza de tres aletas, Micromesistius australis en el Océano Pacífico suroriental. Rev Biol Mar Oceanogr. 45: 723-735.

Akaike H. 1973. Information theory and an extension of the Maximum Likelihood Principle. En: Petrov, BN, Csaki F, editores. Second International Symposium on Information Theory. p. 267-281.

Bates D. 2010. lme4: mixed-effects modeling with R. http://lme4.r-forge.r-project.org/book.

Bates D, Maechler M. 2009. lme4 Linear Mixed-Effects Models Using S4 Classes. R package version 0.999375-32.

Bolker B, Brooks M, Clark C, Geange S, Poulsen J, Stevens HS, White J. 2009. Generalized Linear Mixed Models: a practical guide for ecology and evolution. Trends Ecol Evol. 24 (3): 127-135.

Burnham KP, Anderson DR. 2002. Model selection and multimodel inference: a practical information-theoretic approach. 2da ed. Nueva York: Springer. 488 p.

Céspedes R, Adasme L, Gálvez P, Boré D, Tascheri R, Montenegro C, Bravo C, Robotham H, Zuleta A. 1998. Análisis de la pesquería de merluza de tres aletas en la zona sur-austral. Informe Final Proyecto FIP 1996-39. Fondo de Investigación Pesquera, Valparaíso, Chile.

Chiechomsky JD, Erlich MD, Lasta CA, Sánchez RP. 1981. Distribución de huevos y larvas de peces en el Mar Epicontinental Argentino y evaluación de los efectivos desovantes de anchoíta y merluza. Contrib Inst Nac Invest Desarr Pesq (Mar del Plata). Nº 383: 59-79.

Cohen D, Inada T, Iwamoto T, Scialabba N. 1990. Gadiform fishes of the world (Order Gadiformes). FAO Species Catalogue. FAO Fish Synop. 125 (10): 1-442.

Cordo HD, Wöhler OC. 1998. Estimación de índices de abundancia de la polaca (Micromesistius australis) a partir de información proveniente de la flota comercial argentina. Inf Téc INIDEP N° 119/1998. 14 p.

Cousseau MB. 1993. Las especies del Orden Gadiformes del Atlántico Sudamericano comprendido entre 34° y 55°S y su relación con las de otras áreas. Frent Marít. 13 (A): 7-108.

Crawley MJ. 2002. Statistical computing: an introduction to data analysis using S-Plus. Chichester: John Wiley and Sons Ltd. 772 p.

Di Marco E, Troccoli G, Martínez PA. 2019. Estandarización de la captura por unidad de esfuerzo de merluza negra (Dissostichus eleginoides) derivada de la flota arrastrera argentina mediante la aplicación de un modelo lineal mixto. Período 2010-2017. Inf Invest INIDEP N° 65/2019. 19 p.

Giussi AR, Di Marco E, Wöhler O, Zavatteri A. 2012. Validation of statistics cpue index of southern blue whiting (Micromesistius australis) by scientific observer data. 6th World Fisheries Congress “Sustainable Fisheries in a Changing World” (Sexto Congreso Mundial de Pesquerías); 7 y 11 de mayo de 2012; Edimburgo, Escocia. Pesentación en formato póster electrónico.

Giussi AR, Di Marco E, Zavatteri A, Wöhler O. 2013. Estimación del índice de abundancia de polaca (Micromesistius australis) a partir de la captura por unidad de esfuerzo de buques surimeros argentinos. Período 1992-2012. Inf Téc INIDEP Nº 24/2013. 11 p.

Giussi AR, Zavatteri A. 2017. Estimación del índice de abundancia de polaca (Micromesistius australis) a partir de la captura por unidad de esfuerzo de buques surimeros argentinos. Período 1992-2016. Inf Téc INIDEP Nº 27/2017. 12 p.

Giussi AR, Zavatteri A, Di Marco E. 2016. Estimación del índice de abundancia de polaca (Micromesistius australis) a partir de la captura por unidad de esfuerzo de buques surimeros argentinos. Período 1992-2014. Inf Téc INIDEP Nº 3/2016. 10 p.

Gorini FL, Giussi AR. 2018. Estadística pesquera de peces demersales australes en el Atlántico Sudoccidental (Período 2005-2017). Inf Téc INIDEP Nº 25/2018. 62 p.

Gorini FL, Giussi AR. 2019. Estadística pesquera de peces demersales australes en el Atlántico Sudoccidental (Período 2006-2018). Inf Téc INIDEP Nº 33/2019. 62 p.

Hernández DR. 2004. Estimación de índices de abundancia relativa, estimación del poder de pesca y estandarización del esfuerzo a partir de modelos multiplicativos. Notas de Divulgación Año 2004. Revisión y ampliación de notas del 2002. Biblioteca INIDEP. 55 p.

Kock KH, Duhamel G, Hureau JC. 1985. The biology and present status of exploited Antarctic fish stocks: a review. Biomass Sci Ser. 6: 1-143.

Lillo S, Céspedes R, Barbieri M. 1999. Evaluación directa del stock de merluza de tres aletas (Micromesistius australis) y monitoreo de sus procesos biológicos y migratorios. Informe Final, IFOP. 48 p.

Lillo S, Céspedes R, Ojeda V, Saavedra A. 2005. Evaluación hidroacústica del stock parental de merluza de tres aletas em su unidad de pesquería, año 2004 (Fase I). Informe Final, Proyecto FIP 2004-08-1: 1-104.

Nakagawa S, Schielzeth H. 2013. A general and simple method for obtaining R² from Generalized Linear Mixed-effects Models. Methods Ecol Evol. 4: 133-142.

Perrotta, RG. 1982 Distribución y estrutura poblacional de la polaca (Micromesistius australis). Rev Invest Desarr Pesq. 3: 35-50.

Pinheiro JC, Bates DM. 2000. Mixed-effectsmodels in S and S-PLUS. Nueva York: Springer. 528 p.

R Core Team. 2019. R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. https://www.r-project.org/.

Weiss G. 1974. Hallazgo y descripción de larvas de polaca (Micromesistius australis) en aguas del sector patagónico (Pisces, Gadidae). Physis A. 33 (87): 537-542.

Wöhler OC, Cassia MC, Hansen JE. 2004. Caracterización biológica y estado de explotación de la polaca (Micromesistius australis). En: Sánchez RP, Bezzi SI, editores. El Mar Argentino y sus recursos pesqueros. Tomo 4. Los peces marinos de interés pesquero. Caracterización biológica y evaluación del estado de explotación. Mar del Plata: Instituto Nacional de Investigación y Desarrollo Pesquero (INIDEP): 283-305.

Wöhler OC, Cordo HD, Hansen JE, Cassia MC. 2001. Análisis secuencia de la población de polaca (Micromesistius australis) en el período 1987-1997, ajustado con valores de rendimiento por unidad de esfuerzo de pesqueros comerciales. Rev Invest Desarr Pesq. 14: 37-56.

Wöhler OC, Hansen JE, Cassia MC, Cordo HD. 2007. Evaluación de polaca (Micromesistius australis) en el Atlántico Sudoccidental. Período 1987-2001. INIDEP Inf Téc. 62: 27-52.

Zavatteri A, Giussi AR. 2018. Estimación del índice de abundancia de polaca (Micromesistius australis) a partir de la captura por unidad de esfuerzo de buques surimeros argentinos. Periodo 1992-2017. Inf Téc INIDEP Nº 42/2018. 11 p.

Zavatteri A, Giussi AR. 2019. Estimación del índice de abundancia de polaca (Micromesistius australis) a partir de la captura por unidad de esfuerzo de buques surimeros argentinos. Período 1992-2018. Inf Téc INIDEP Nº 50/2019. 12 p.

Zuur AF, Ieno EM, Smith GM. 2007. Analysing ecological data. Nueva York: Springer. 672 p.

Zuur AF, Ieno EN, Walker N, Saveliev A, Smith G. 2009. Mixed Effect Models and extensions in ecology with R. doi:10.1007/978-0-387-87458-6

Published

2020-10-20

How to Cite

1.
Zumpano F, Troccoli G, Gorini F, Zavatteri A, Di Marco E. Comparison of abundance index of the Southern blue whiting (Micromesistius australis) from two sources of information by applying mixed linear models. Mar Fish Sci [Internet]. 2020Oct.20 [cited 2020Nov.30];33(2):137-50. Available from: https://ojs.inidep.edu.ar/index.php/mafis/article/view/145