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J-GLOBAL ID：201802246146398880   整理番号：18A0347526

実用的アプローチを用いた沿岸に設計された人工礁の魚のレクリエーション漁獲量の推定【Powered by NICT】

Estimating the recreational harvest of fish from a nearshore designed artificial reef using a pragmatic approach

著者 (9件)： Keller Krystle (Ecology & Evolution Research Centre, School of Biological Earth & Environmental Sciences, University of New South Wales, Sydney 2052, Australia) ,  Keller Krystle (Institute of Marine Science, Chowder Bay Road, Mosman, NSW 2088, Australia) ,  Steffe Aldo S. (Fishing Survey Solutions Pty. Ltd., 3 Payten Street, Kogarah Bay, NSW 2217, Australia) ,  Lowry Michael B. (Port Stephens Fisheries Institute, Locked Bag 1, Nelson Bay, NSW 2315, Australia) ,  Murphy Jeffrey J. (NSW Department of Primary Industries, PO Box 5106, Wollongong, NSW 2520, Australia) ,  Smith James A. (Ecology & Evolution Research Centre, School of Biological Earth & Environmental Sciences, University of New South Wales, Sydney 2052, Australia) ,  Smith James A. (Institute of Marine Science, Chowder Bay Road, Mosman, NSW 2088, Australia) ,  Suthers Iain M. (Ecology & Evolution Research Centre, School of Biological Earth & Environmental Sciences, University of New South Wales, Sydney 2052, Australia) ,  Suthers Iain M. (Institute of Marine Science, Chowder Bay Road, Mosman, NSW 2088, Australia)
資料名： Fisheries Research  (Fisheries Research)
巻： 187  ページ： 158-167  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： 設計された人工礁(AR)は,レクリエーション漁業の増強を含む種々の目的のために展開した。レクリエーション収穫を評価する能力はAR配置の有効性を決定するために重要である。AR漁業で収穫推定は多くの物流と予算課題を提起している。シドニー沿岸,オーストラリア沖のAR,二つの異なる時間期間からの既存のデータセットと費用対効果の高いサンプリング設計を組み合わせたで収穫を推定するための実際的アプローチを提示した。2013年6月2014年5月から採取された漁獲努力量データはARのディジタル画像から直接誘導され,直接観察により検証した。多重データセットは,AR地域内の趣味の釣り人によって捕獲されていることを分類群のリストを得るために統合した。2009年2月に2007年3月からARの展開前に行った確率ベースの一連の調査からのデータは,これらの分類群のための収穫速度の推定値を得るために用いた。礁での収穫は漁獲努力とこれらの収穫速度を掛けあわせることで推定した。2013年6月-2014年5月中のARからの全年間レクリエーション収穫は1016±82魚数,重量による魚類の700±59kg,km~2 12,504kgと推定された。シドニーARで標準化された収穫は,釣られ面積が知られている他の漁業地域と比較して相対的に高い(2.3 43.6倍)であった。ARでの収穫は6種類の官能基(待ち伏せ捕食者,ガガンボ,大きな中遠洋魚,小型浮魚類,中底生捕食者と大型底生捕食者),数による全年間収穫の92%を占め,重量で全年間収穫の95%が支配的であった。シドニーARと他の漁業地域間の標準化された収穫の比較が二種の確実なグループ,a)ARとSwanseaチャネル,大きな河口への海洋が優位を占める入口,とb)他の全ての漁業地域を明らかにした。収穫組成と収穫速度はARの実行前に収集したデータを用いて計算したので漁業における電流条件を表すように以前の期間からの既存のデータセットの使用は,潜在的入なバイアスを受ける可能性がある。しかし,確率調査法の実装であるロジスティック複雑で法外に高価なとき,この実用的アプローチは実行可能な選択肢であるかもしれない。大きな人口中心近くに位置する小さな離散AR漁業で収穫を推定しようとする今後の研究は,それ故,現存するデータセットで費用対効果に優れたサンプリング設計を組み合わせた統合的方法論を考慮すべきである。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： *礁 ,  海洋 ,  漁業 ,  *レクリエーション ,  *漁獲量 ,  河口 ,  捕食者 ,  標準化 ,  オーストラリア連邦 ,  *沿岸 ,  バイアス
準シソーラス用語： 分類群 ,  費用対効果 ,  シドニー ,  *人工リーフ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 人工礁 ,  レクリエーションフィッシング ,  収穫推定 ,  サンプリング設計

分類 (5件)： 水産生物学一般  (FH02010Z) ,  水産土木  (FH01030O) ,  自然保護  (SB06000L) ,  漁労一般  (FH03010G) ,  個体群生態学  (EE03030S)

タイトルに関連する用語 (7件)： 沿岸 ,  設計 ,  人工礁 ,  魚 ,  レクリエーション ,  漁獲量 ,  推定