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Environmental drivers of commercial blue swimmer crab (Portunus armatus) catch rates in Western Australian fisheries
Fisheries Research ( IF 2.4 ) Pub Date : 2021-03-01 , DOI: 10.1016/j.fishres.2020.105827
Danielle J. Johnston , Daniel E. Yeoh , David C. Harris

Abstract Sustainable fisheries management requires accurate stock assessment and an understanding of how targeted populations vary over space and time and respond to external stressors. Commercial fishery catch rate data (i.e. catch per unit of effort; CPUE) are widely used to assess fishery performance and can provide a measure of stock abundance. However, changes in environmental conditions can influence the two determinants of CPUE, i.e. catchability (q) and abundance (N). We explore the influence of environmental variables (water temperature, wind speed, rainfall, freshwater flow, wave height, lunar illumination, tide height and depth) on commercial blue swimmer crab Portunus armatus CPUE in five Western Australian fisheries. Generalised additive mixed models (GAMMs) were used to identify which variables had the greatest influence on CPUE, and enabled predictions of how these can vary with environmental change. Water temperature had a significant positive effect on CPUE in all fisheries, although some fisheries exhibited a CPUE decline above an optimal temperature range. Wind speed and tide height had significant and generally positive (but lower magnitude) effects in three of the five fisheries investigated, while lunar illumination and freshwater flow caused a decline in CPUE in two or less fisheries. When annual CPUE were standardised for these significant environmental effects, they displayed clear variation from nominal (raw) CPUE. These results highlight the importance of measuring and accounting for environmental effects (e.g. through catch rate standardisation) when using CPUE for fishery assessments.

中文翻译:

西澳大利亚渔业商业蓝鲎(Portunus armatus)捕捞率的环境驱动因素

摘要 可持续渔业管理需要准确的种群评估,并了解目标种群如何随空间和时间变化以及如何应对外部压力。商业渔业捕捞率数据(即每单位努力的捕捞量;CPUE)被广泛用于评估渔业绩效,并可提供种群丰度的衡量标准。然而,环境条件的变化会影响 CPUE 的两个决定因素,即可捕性 (q) 和丰度 (N)。我们探讨了环境变量(水温、风速、降雨量、淡水流量、波高、月球照明、潮汐高度和深度)对西澳大利亚五个渔业中的商业蓝蟹 Portunus armatus CPUE 的影响。广义加性混合模型 (GAMM) 用于确定哪些变量对 CPUE 影响最大,并能够预测这些如何随环境变化而变化。水温对所有渔业的 CPUE 都有显着的积极影响,尽管一些渔业的 CPUE 下降超过最佳温度范围。在所调查的五个渔业中的三个渔业中,风速和潮汐高度具有显着且普遍积极(但幅度较小)的影响,而月球光照和淡水流量导致两个或更少渔业的 CPUE 下降。当针对这些显着的环境影响对年度 CPUE 进行标准化时,它们显示出与名义(原始)CPUE 的明显差异。这些结果强调了在使用 CPUE 进行渔业评估时衡量和解释环境影响(例如通过捕捞率标准化)的重要性。水温对所有渔业的 CPUE 都有显着的积极影响,尽管一些渔业的 CPUE 下降超过最佳温度范围。在所调查的五个渔业中的三个渔业中,风速和潮汐高度具有显着且普遍积极(但幅度较小)的影响,而月球光照和淡水流量导致两个或更少渔业的 CPUE 下降。当针对这些显着的环境影响对年度 CPUE 进行标准化时,它们显示出与名义(原始)CPUE 的明显差异。这些结果强调了在使用 CPUE 进行渔业评估时衡量和解释环境影响(例如通过捕捞率标准化)的重要性。水温对所有渔业的 CPUE 都有显着的积极影响,尽管一些渔业的 CPUE 下降超过最佳温度范围。在所调查的五个渔业中的三个渔业中,风速和潮汐高度具有显着且普遍积极(但幅度较小)的影响,而月球光照和淡水流量导致两个或更少渔业的 CPUE 下降。当针对这些显着的环境影响对年度 CPUE 进行标准化时,它们显示出与名义(原始)CPUE 的明显差异。这些结果强调了在使用 CPUE 进行渔业评估时衡量和解释环境影响(例如通过捕捞率标准化)的重要性。尽管一些渔业在最佳温度范围以上表现出 CPUE 下降。在所调查的五个渔业中的三个渔业中,风速和潮汐高度具有显着且普遍积极(但幅度较小)的影响,而月球光照和淡水流量导致两个或更少渔业的 CPUE 下降。当针对这些显着的环境影响对年度 CPUE 进行标准化时,它们显示出与名义(原始)CPUE 的明显差异。这些结果强调了在使用 CPUE 进行渔业评估时衡量和解释环境影响(例如通过捕捞率标准化)的重要性。尽管一些渔业在最佳温度范围以上表现出 CPUE 下降。在所调查的五个渔业中的三个渔业中,风速和潮汐高度具有显着且普遍积极(但幅度较小)的影响,而月球光照和淡水流量导致两个或更少渔业的 CPUE 下降。当针对这些显着的环境影响对年度 CPUE 进行标准化时,它们显示出与名义(原始)CPUE 的明显差异。这些结果强调了在使用 CPUE 进行渔业评估时衡量和解释环境影响(例如通过捕捞率标准化)的重要性。而月球照明和淡水流量导致两个或更少渔业的 CPUE 下降。当针对这些显着的环境影响对年度 CPUE 进行标准化时,它们显示出与名义(原始)CPUE 的明显差异。这些结果强调了在使用 CPUE 进行渔业评估时衡量和解释环境影响(例如通过捕捞率标准化)的重要性。而月球照明和淡水流量导致两个或更少渔业的 CPUE 下降。当针对这些显着的环境影响对年度 CPUE 进行标准化时,它们显示出与名义(原始)CPUE 的明显差异。这些结果强调了在使用 CPUE 进行渔业评估时衡量和解释环境影响(例如通过捕捞率标准化)的重要性。
更新日期:2021-03-01
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