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J-GLOBAL ID：201802229089727384   整理番号：18A0260798

中西部の貯水池における2魚食魚の収量あたり加入モデリング:ベイズ的アプローチ【Powered by NICT】

Yield-per-recruit modeling of two piscivores in a Midwestern reservoir: A Bayesian approach

著者 (3件)： Doll Jason C. (Aquatic Biology and Fisheries Center, Department of Biology, Ball State University, 2000 W University Ave, Muncie, IN 47306, United States) ,  Lauer Thomas E. (Aquatic Biology and Fisheries Center, Department of Biology, Ball State University, 2000 W University Ave, Muncie, IN 47306, United States) ,  Clark-Kolaks Sandra (Division of Fish and Wildlife, Indiana Department of Natural Resources, Bloomington Field Office, 5596 East State Road 46, Bloomington, IN 47401, United States)
資料名： Fisheries Research  (Fisheries Research)
巻： 191  ページ： 200-210  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1938A  ISSN： 0165-7836  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ウォールアイSander vitreusと雑種シマスズキMorone chrysopsxM.saxatilis漁業は多くの米国中西部の貯水池における年間ストッキングによって支持された。釣り人への復帰を最大化するために,加入量当り漁獲量モデルはしばしば期待収率を評価し,管理者実行に調節決定するために,一般的に長さやバッグ限界を支援するために使用した。しかし,加入量当り漁獲量モデルは典型的には生活史パラメータの点推定,不確実性を無視すると定式化した。本研究では,種々の収穫戦略(例えば,代替最小長さ限界と条件付き漁獲死亡率)でウォールアイと雑種シマスズキの加入量当り漁獲量モデルからの収率を推定した入力モデルパラメータに関する不確実性を組み込んだ。Bayes推論を使用した年齢と成長,及び体重 身長モデルのパラメータを推定した。これらモデルパラメータ推定値の全後分布には,収率を推定した。収率は高条件付き漁獲死亡で両種の長さ限界間で異なっていたことを見出した。低条件付き漁獲死亡の増加した最小長さ限界として両種のための減少した収率を見出した。最後に,最小長さ限界と条件付き漁獲死亡を変え最大収率の70 90%を達成する確率をどのように影響するかを決定するために確率的フレームワークを示した。著者らの結果は,異なる最小長さ限界とバッグ限界下で期待される収量に対する洞察を提供し,モデル入力における不確実性を組み込んだ,雑種シマスズキ個体群動態に対するスパース文献に加えた。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *モデリング ,  モデル ,  漁獲量 ,  アメリカ合衆国 ,  体重 ,  漁業 ,  加入量 ,  Bayes推定 ,  死亡率 ,  漁獲 ,  不確実性 ,  *貯水池 ,  ポピュレーションダイナミックス
準シソーラス用語： モデルパラメータ ,  ウォールアイ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： ウォールアイ ,  ハイブリッドstriped bass ,  モデリング ,  管理

分類 (2件)： 魚類  (FH02020K) ,  個体群生態学  (EE03030S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 貯水池 ,  収量 ,  モデリング ,  ベイズ的アプローチ