Ir al contenido

Documat


Enhancing the utility of known-biomass production models: a case study of the Bay of Biscay and Iberian Coast ecoregion

  • Yosri Zanni, Mohamed [2] ; Cousido-Rocha, Marta [1] ; Cerviño, Santiago [1] ; Pennino, Maria Grazia [1]
    1. [1] Instituto Español de Oceanografía

      Instituto Español de Oceanografía

      Madrid, España

    2. [2] DECOD (Ecosystem Dynamics and Sustainability), IFREMER, INRAE, L’Institut Agro
  • Localización: Scientia Marina, ISSN 0214-8358, Vol. 88, Nº. 1, 2024
  • Idioma: inglés
  • DOI: 10.3989/scimar.05400.083
  • Títulos paralelos:
    • Realzando la utilidad de los modelos de producción de biomasa conocida: un caso de estudio en la Ecorregión del Golfo de Vizcaya y la Costa Ibérica
  • Enlaces
  • Resumen
    • español

      Nuestro objetivo principal es promover el uso de los modelos de producción de biomasa conocida (KBPMs, por su sigla en inglés), destacando su utilidad para abordar la evolución de la producción excedente (SP, por sus siglas en inglés) a lo largo del tiempo y los factores que inciden en ella, como los aspectos ambientales. También demostramos la utilidad de los KBPMs en objetivos de gestión multiespecífica o en la estimación de puntos de referencia vinculados al rendimiento máximo sostenible, prescindiendo de una relación stock-reclutamiento, entre otras aplicaciones de interés. Con este propósito, se exponen diversos usos de los KBPM, ejemplificándolos a través de su aplicación en especies demersales de la zona ICES (International Council for the Exploration of the Sea), específicamente en las poblaciones de gallo, rape blanco y merluza europea. El enfoque analítico propuesto implica el ajuste de KBPM monoespecíficos y multiespecíficos, la realización de análisis retrospectivos y la evaluación de los efectos de la variabilidad ambiental en la SP. Los resultados muestran que, en términos generales, la SP de los stocks ha experimentado un aumento después de una disminución en la biomasa y la SP, con la excepción del rape blanco en la zona sur. Las poblaciones de gallo muestran la menor productividad, mientras que las de merluza y rape del norte son las más productivas. El análisis retrospectivo revela cambios en la SP del stock de merluza norte debidos a razones distintas a la variabilidad en la biomasa. Por lo tanto, se exploró la relación entre la Oscilación del Atlántico Norte (NAO) y la Oscilación Multidecenal del Atlántico (AMO), dos modos clave de variabilidad climática en el Atlántico Norte, y se identificó una relación positiva entre la SP y la AMO. No obstante, es necesario continuar con investigaciones adicionales para comprender completamente este comportamiento. Más allá de los resultados específicos derivados de nuestra aplicación de los KBPM, nuestra conclusión principal es que los KBPM pueden constituir una herramienta complementaria a modelos de evaluación más complejos, tanto para resolver cuestiones no abordadas como para cotejar con los resultados de evaluación disponibles.

    • English

      Our general purpose is to support the use of known-biomass production models (KBPMs), illustrating their usefulness by addressing the evolution of surplus production (SP) over time and the factors affecting it (e.g. environment). We also demonstrate the utility of KBPMs for multispecies management objectives or for estimating maximum sustainable yield reference points without a stock recruitment function, among other worthwhile applications. To do so, we present different uses of KBPMs, illustrating their application on demersal species in the International Council for the Exploration of the Sea (ICES) area, specifically for megrim, white anglerfish and European hake stocks. The proposed analytical approach involved fitting single-species and multispecies KBPMs, conducting retrospective analyses and assessing the effects of environmental variability on SP. The findings show that, in general, stock SP increased after a decline in biomass and SP, except for white anglerfish in the southern area. Megrim stocks are the least productive, while hake and northern anglerfish are the most productive. Retrospective analysis revealed SP shifts in northern hake stock for reasons other than biomass variability. Hence, the North Atlantic Oscillation and the Atlantic Multidecadal Oscillation (AMO), two key climate variability modes in the North Atlantic, were tested for their links to SP, revealing a positive connection between SP and AMO, although further research is necessary. Beyond the specific results of our particular KBPM application, our main conclusion is that KBPMs can serve as a tool complementary to more complex assessment models for resolving unaddressed issues and crosschecking available assessment results.

  • Referencias bibliográficas
    • Abad E., Pennino M.G., Valeiras J., et al. 2020. Integrating spatial management measures into fisheries: The Lepidorhombus spp. case study....
    • Beverton R.J.H., Holt S.J. 1957. On the dynamics of exploited fish populations. Fish. Invest. 19: 1-533.
    • Bundy A., Bohaboy E.C., Hjermann D.O., et al. 2012. Common patterns, common drivers: comparative analysis of aggregate surplus production...
    • Chrysafi A., Kuparinen A. 2015. Assessing abundance of populations with limited data: Lessons learned from data-poor fisheries stock assessment....
    • Colin M., Scott L., Arni M., Pinto C. 2022. icesSAG: Stock Assessment Graphs Database Web Services. R package version 1.4.0. https://CRAN.R-project.org/package=icesSAG
    • Cousido-Rocha M., Cerviño S., Alonso-Fernández A., et al. 2022a. Applying length-based assessment methods to fishery resources in the Bay...
    • Cousido-Rocha M., Pennino M.G., Izquierdo F., et al. 2022b. Surplus Production Models: a practical review of recent approaches. Rev. Fish...
    • Enfield D., Mestas-Nunez A., Trimble P. 2001. The Atlantic multidecadal oscillation and its relation to rainfall and river flows in the continental...
    • Hidalgo M., Massutí E., Guijarro B., et al. 2009. Population effects and changes in life history traits in relation to phase transitions induced...
    • Hilborn R. 2001. Calculation of biomass trend, exploitation rate, and surplus production from survey and catch data. Can. J. Fish. Aquat....
    • Hilborn R., Walters C.J. 1992. Quantitative fisheries stock assessment: Choice dynamics, and uncertainty. London: Chapman & Hall.
    • Hurrell J.W. 1995. Decadal trends in the North Atlantic Oscillation: Regional Temperatures and Precipitation. Science 269: 676-679.
    • Hurrell J.W., Deser C. 2009. North Atlantic climate variability: the role of the North Atlantic Oscillation. J. Mar. Syst. 78: 28-41.
    • Hurtado-Ferro F., Szuwalski C.S., Valero J.L., et al. 2015. Looking in the rear-view mirror: bias and retrospective patterns in integrated,...
    • Fogarty M.J. 2014. The art of ecosystem-based fishery management. Can. J. Fish. Aquat. Sci. 71: 479-490.
    • ICES 2015. Report of the fifth Workshop on the development of quantitative assessment methodologies based on life-history traits, exploitation...
    • ICES 2021. Bay of Biscay and the Iberian Coast ecoregion – Ecosystem Overview. ICES Advice: Ecosystem Overviews. Report.
    • ICES 2023. Benchmark workshop on anglerfish and hake (WKANGHAKE). ICES Scientific Reports. Report.
    • Jacobson L.D., De Oliveira J.A.A., Barange M., et al. 2001. Surplus production, variability, and climate change in the great sardine and anchovy...
    • Jacobson L., Cadrin S., Weinberg J. 2002. Tools for Estimating Surplus Production and FMSY in Any Stock Assessment Model. N. Am. J. Fish....
    • Kerr R.A. 2000. A North Atlantic climate pacemaker for the centuries. Science 288 (5473): 1984-1986.
    • MacCall A. 2002. Use of Known-Biomass Production Models to Determine Productivity of West Coast Groundfish Stocks. N. Am. J. Fish. Manag....
    • Mueter F., Megrey B. 2006. Using multi-species surplus production models to estimate ecosystem-level maximum sustainable yields. Fish. Res....
    • Pedersen M.W., Berg C.W. 2017. A stochastic surplus production model in continuous time. Fish and Fish. 18: 226-243.
    • Pella J. J., Tomlinson P. K. 1969. A generalized stock-production model. Bull I-ATTC 13: 421-58.
    • Pennino M.G., Cousido-Rocha M., Maia C., et al. 2022. This is what we know: Assessing the stock status of the data-poor common sole on the...
    • Prager M.H. 1992. ASPIC: A Surplus-Production Model Incorporating Covariates. Coll. Vol. Sci. Pap. Int. Comm. Conserv. Atl. Tunas (ICCAT)...
    • R Core Team 2021. R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. https://www.R-project.org/
    • Schaefer M. B. 1957. A study of the dynamics of the fishery for yellowfin tuna in the Eastern Tropical Pacific Ocean. Bull I-ATTC 2: 247-285.
    • Sparholt H., Bogstad B., Christensen V., et al. 2021. Estimating Fmsy from an ensemble of data sources to account for density dependence in...
    • Walters C.J., Hilborn R., Christensen V. 2008. Surplus production dynamics in declining and recovering fish populations. Can. J. Fish. Aquat....
    • Winker H., Carvalho F., Kapur M. 2018. JABBA: Just Another Bayesian Biomass Assessment. Fish. Res., 204: 275-288.

Fundación Dialnet

Mi Documat

Opciones de artículo

Opciones de compartir

Opciones de entorno