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Resumen de Bayesian state-space models with multiple CPUE data: the case of a mullet fishery

Rodrigo Sant-Ana, Paul Gerhard Kinas, Laura Villwock de Miranda, Paulo Ricardo Schwingel, Jorge Pablo Castello, João Paes Vieira

  • English

    We propose a novel Bayesian hierarchical structure of state-space surplus production models that accommodate multiple catch per unit effort (CPUE) data of various fisheries exploiting the same stock. The advantage of this approach in data-limited stock assessment is the possibility of borrowing strength among different data sources to estimate reference points useful for management decisions. The model is applied to thirteen years of data from seven fisheries of the lebranche mullet (Mugil liza) southern population, distributed along the southern and southeastern shelf regions of Brazil. The results indicate that this modelling strategy is useful and has room for extensions. There are reasons for concern about the sustainability of the mullet stock, although the wide posterior credibility intervals for key reference points preclude conclusive statistical evidence at this time.

  • português

    Proponemos una nueva estructura jerárquica bayesiana para modelos de producción excedente espacio-temporales que permite incorporar datos de captura por unidad de esfuerzo (CPUE) de diversas fuentes para varias pesquerías que explotan el mismo stock. La ventaja de este enfoque en la evaluación de stocks con datos limitados es la posibilidad de reforzar las estimaciones a partir de diferentes fuentes de datos para estimar puntos de referencia útiles para las decisiones de gestión. El modelo se aplica a trece años de datos de siete pesquerías de la población meridional de lebranche (Mugil liza), distribuidas a lo largo de las regiones sur y sudeste de Brasil. Los resultados indican que esta estrategia de modelado es útil y puede formar la base de futuras extensiones. En cuanto a la sostenibilidad del efectivo de lebranche, hay razones para preocuparse, aunque los amplios intervalos de credibilidad posterior en los puntos clave de referencia excluyen evidencia estadística concluyente en este momento.


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