Bayesian stock assessment using catch-age data and the sampling - importance resampling algorithm

Abstract

Une approche bayesienne a l'evaluation des stocks de poissons exploites par la peche est souhaitable parce qu'elle donne une densite de probabilite (dp) des parametres du modele de population. Cette dp peut aider les gestionnaires des peches a cerner les consequences d'autres politiques de recolte et vehiculer l'incertitude au sujet des quantites d'interet, comme la biomasse de la population. Toutefois, il existe peu d'analyses des prises par âge qui font appel aux methodes de Bayes. Dans le present article, nous etendons l'algorithme echantillonnage - reechantillonnage d'importance de sorte que l'on puisse estimer une dp des parametres du modele de population en utilisant les donnees sur les prises par âge et les indices d'abondance relative. Nous illustrons la methode en estimant une dp a 54 parametres pour la limande a nageoires jaunes (Limanda aspera) dans l'est de la mer de Bering. L'exemple demontre comment les donnees sur les prises par âge peuvent servir a ameliorer grandement l'estimation bayesienne et, egalement, illustre la possibilite d'introduire des biais significatifs lorsqu'on traite les indices d'abondance obtenus a l'aide de releves par chalutage comme etant des mesures absolues de la taille des stocks.