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Proyecto H.1.e - Construir índices de abundancia y datos de composición para flotas palangreras

01 jun. 2019 - 31 dic. 2020

Completado
Objetivos
Construir índices de abundancia relativa de datos de palangre para el aleta amarilla y el patudo, idealmente usando modelos espaciotemporales
Antecedentes
  • Los índices de abundancia relativa derivados de datos de CPUE palangrera son la información más importante en las evaluaciones de las poblaciones de aleta amarilla y patudo
  • Actualmente se usan solamente datos japoneses para crear estos índices
  • En febrero de 2019 se celebró un taller para analizar los datos de otros CPC que se podrían usar para mejorar los índices de abundancia (WSLL-01)
  • Los índices resultantes se usarán en las evaluaciones de referencia del aleta amarilla y patudo previstas para 2020
Importancia para la ordenación
Los índices tienen un impacto directo sobre la evaluación de las poblaciones, y cualquier mejora de los índices mejorará directamente el asesoramiento de ordenación para el aleta amarilla y patudo
Duración
18 meses
Plan de trabajo y estatus
  • Jun-sep 2019: trabajo preparatorio (depende de la disponibilidad de datos operacionales)
  • Oct-dic 2019: trabajo colaborativo y taller
  • Ene-mayo 2019: preparación de documentos
Colaboradores externos
  • Científicos de Japón, Corea, Taipéi Chino, China
  • investigadores invitados
Productos
  • Índices de abundancia relativa
  • Documentos para el Comité Científico Asesor
Fecha de actualización: 01 oct. 2020
Resumen de los avances en el periodo del informe
  • This project was not funded but some activities took place:
  • Japanese (Dr. Keisuke Satoh) and Korean (Dr. Sung-Il Lee) scientists visited the IATTC for a second tome to continue the collaborative work
  • The longline indices of abundance by size class for bigeye and yellowfin tuna were obtained using spatiotemporal models. The indices were used in the benchmark assessment for bigeye tuna (SAC11-06), in models for yellowfin tuna done in preparation for the external review of the yellowfin tuna assessment, and as indicators for both species (SAC-11-05)
Retos y principales lecciones aprendidas
  • The operational data essential for improving the assessment are not permanently available to the staff.
  • Matching size-composition and operational data for Japan proved difficult, and is not yet completed, the indices were obtained by modelling data aggregated into a 1° latitude by 1° longitude
  • Adding the data for Korea to the standardized indices proved difficult for two reasons: 
    • the comparison with the Japanese data could not be done as operational data was only available to the staff when the scientists were present, and the visits took place in different times,
    • the aggregated data indicated that the two fleets may have different size distributions, but this differences may be due to changes in the sampling protocol (Japan changed from fishermen sampling to observer sampling after 2011, and after 2014 all measurement were taken by observers, Korean data include both fishermen and observer sampling, after 2013 a larger proportion of the data comes from observers), or small sample size (the observer coverage is less than 5%).
  • SAC-11-06 Benchmark assessment for bigeye tuna
  • External review of the yellowfin tuna assessment
  • SAC-11-05 Indices used as indicators for yellowfin and bigeye tuna
Comentarios
Peer review papers resulting from the collaborative work are in preparation