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J-GLOBAL ID：201802224413924694   整理番号：18A1583610

ベイジアンのバイオマス動態モデルを用いて,マグロの資源を評価した。【JST・京大機械翻訳】

Assessment of the Indian Ocean yellowfin tuna (Thunnus albacares) using a Bayesian biomass dynamic model

著者 (3件)： Guan Wenjiang (上海海洋大学 海洋科学学院,上海 201306;大洋漁業資源可持続開発省部共建教育部重点実験室,上海 201306) ,  Zhu Jiangfeng (上海海洋大学 海洋科学学院,上海 201306;大洋漁業資源可持続開発省部共建教育部重点実験室,上海 201306) ,  Tian Siquan (上海海洋大学 海洋科学学院,上海 201306;大洋漁業資源可持続開発省部共建教育部重点実験室,上海 201306)
資料名： Zhongguo Shuichan Kexue  (Zhongguo Shuichan Kexue)
巻： 25  号： 3  ページ： 621-631  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2255A  ISSN： 1005-8737  CODEN： ZSKEFS  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： ベイジアンのバイオマス動態モデルを利用して、インド洋黄鰭のマグロ(Thunnusalbacares)資源を評価し、異なる標準化単位の漁獲量(catchperuniteffort,CPUE)を分析した。評価の結果に及ぼす固有の成長率(r)の事前分布の影響を研究した。その結果;(1)モデルは日本延縄漁業の標準化CPUEに良く適合できるが、中国台湾延縄漁業の標準化CPUEに適合が悪い。モデル単独で日本の標準化CPUEを使った場合、評価結果はインド洋のマグロが過度に漁獲されたことを示した。モデル単独で中国台湾の標準化CPUEを使用すれば、結果は逆に、インド洋黄鰭のマグロは過度に漁獲されないことを示した。2つの標準化CPUEを同時に使用するとき,日本の標準化CPUEデータの推定量は大きく,従って,評価結果は日本の標準化CPUEの結果に類似している。(2)rが無情報の先験を採用する時、rの推定はやや小さいが、環境収容量(K)の推定は大きすぎ、パラメータの推定は不合理である。rとKの事後分布の推定は,rが情報の先験を使用するとき,妥当である。rとKの間に顕著な負の相関関係が存在するため、バイオマス動態モデルは同時に有効にこれらの2つのパラメーターを推定でき、特にデータの品質が悪い状況において、情報の先験を用いて、バイオマス動態モデルのパラメータ推定の品質を高めることができる。(3)本研究では、偏差情報基準(DevianceInformationCriterion,DIC)と平均二乗誤差(MeanSquareError,MSE)統計を用いてモデルを比較した。モデルS8を用いて,マグロの資源状態を評価した。評価の結果、インド洋のマグロは過度に漁獲され、かつて漁獲型の過度の漁獲、資源型の過度の漁獲も存在し、これは資源の合成(Stocksynthesisversion3,SS3)などのモデルの評価結果と一致した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *モデル ,  日本 ,  *バイオマス ,  台湾 ,  漁獲 ,  標準化 ,  *ダイナミックモデル ,  漁獲量 ,  品質 ,  パラメータ推定 ,  インド洋 ,  推定量 ,  CPUE
準シソーラス用語： 事後分布 ,  事前分布 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Indian Ocean ,  Thunnus albacares ,  Bayesian ,  biomass dynamic model ,  stock assessment

分類 (2件)： 魚類  (FH02020K) ,  漁場・漁況  (FH03020R)

タイトルに関連する用語 (6件)： ジアン ,  バイオマス ,  動態モデル ,  マグロ ,  資源 ,  評価