A-SCALA: an age-structured statistical catch-at-length analysis for assessing tuna stocks in the eastern tropical Pacific Ocean

摘要

English:udWe describe an age-structured statistical catch-at-length analysis (A-SCALA) based on the MULTIFAN-CL model of Fournier et al. (1998). The analysis is applied independently to both the yellowfin and the bigeye tuna populations of the eastern Pacific Ocean (EPO). We model the populations from 1975 to 1999, based on quarterly time steps. Only a single stock for each species is assumed for each analysis, but multiple fisheries that are spatially separate are modeled to allow for spatial differences in catchability and selectivity. The analysis allows for error in the effort-fishing mortality relationship, temporal trends in catchability, temporal variation in recruitment, relationships between the environment and recruitment and between the environment and catchability, and differences in selectivity and catchability among fisheries. The model is fit to total catch data and proportional catch-at-length data conditioned on effort. The A-SCALA method is a statistical approach, and therefore recognizes that the data collected from the fishery do not perfectly represent the population. Also, there is uncertainty in our knowledge about the dynamics of the system and uncertainty about how the observed data relate to the real population. The use of likelihood functions allow us to model the uncertainty in the data collected from the population, and the inclusionudof estimable process error allows us to model the uncertainties in the dynamics of the system. The statistical approach allows for the calculation of confidence intervals and the testing of hypotheses. We use a Bayesian version of the maximum likelihood framework thatudincludes distributional constraints on temporal variation in recruitment, the effort-fishing mortality relationship, and catchability. Curvature penalties for selectivity parameters and penalties on extreme fishing mortality rates are also included in the objective function. The mode of the joint posterior distribution is used as an estimate of the model parameters. Confidence intervals are calculated using the normal approximation method. It should be noted that the estimation method includes constraints and priors and therefore the confidence intervals are different from traditionally calculated confidence intervals. Managementudreference points are calculated, and forward projections are carried out to provide advice for making management decisions for the yellowfin and bigeye populations.udSpanish:udDescribimos un análisis estadístico de captura a talla estructurado por edad, A-SCALAud(del inglés age-structured statistical catch-at-length analysis), basado en el modelo MULTIFAN-udCL de Fournier et al. (1998). Se aplica el análisis independientemente a las poblacionesudde atunes aleta amarilla y patudo del Océano Pacífico oriental (OPO). Modelamos lasudpoblaciones de 1975 a 1999, en pasos trimestrales. Se supone solamente una sola poblaciónudpara cada especie para cada análisis, pero se modelan pesquerías múltiples espacialmenteudseparadas para tomar en cuenta diferencias espaciales en la capturabilidad y selectividad.udEl análisis toma en cuenta error en la relación esfuerzo-mortalidad por pesca, tendenciasudtemporales en la capturabilidad, variación temporal en el reclutamiento, relaciones entre eludmedio ambiente y el reclutamiento y entre el medio ambiente y la capturabilidad, y diferenciasuden selectividad y capturabilidad entre pesquerías. Se ajusta el modelo a datos de capturaudtotal y a datos de captura a talla proporcional condicionados sobre esfuerzo. El métodoudA-SCALA es un enfoque estadístico, y reconoce por lo tanto que los datos obtenidos de laudpesca no representan la población perfectamente. Además, hay incertidumbre en nuestrosudconocimientos de la dinámica del sistema e incertidumbre sobre la relación entre los datosudobservados y la población real. El uso de funciones de verosimilitud nos permite modelar laudincertidumbre en los datos obtenidos de la población, y la inclusión de un error de procesoudestimable nos permite modelar las incertidumbres en la dinámica del sistema. El enfoqueudestadístico permite calcular intervalos de confianza y comprobar hipótesis. Usamos una versiónudbayesiana del marco de verosimilitud máxima que incluye constreñimientos distribucionalesudsobre la variación temporal en el reclutamiento, la relación esfuerzo-mortalidad porudpesca, y la capturabilidad. Se incluyen también en la función objetivo penalidades por curvaturaudpara los parámetros de selectividad y penalidades por tasas extremas de mortalidadudpor pesca. Se usa la moda de la distribución posterior conjunta como estimación de losudparámetros del modelo. Se calculan los intervalos de confianza usando el método de aproximaciónudnormal. Cabe destacar que el método de estimación incluye constreñimientos y distribucionesudprevias y por lo tanto los intervalos de confianza son diferentes de los intervalosudde confianza calculados de forma tradicional. Se calculan puntos de referencia para el ordenamiento,udy se realizan proyecciones a futuro para asesorar la toma de decisiones para eludordenamiento de las poblaciones de aleta amarilla y patudo.