Spatially stratified integrated population models (IPMs) can account for fine-scale demographic processes and support spatial management for complex, heterogeneous populations. Although spatial IPMs may provide a more realistic representation of true population dynamics, few studies have evaluated the consequences associated with incorrect assumptions regarding population structure and connectivity. We utilized a simulation-estimation framework to explore how mismatches between the true population structure (i.e. uniform, single population with spatial heterogeneity or metapopulation) and various parametrizations of an IPM (i.e. panmictic, fleets-as-areas or a spatially explicit, tag-integrated model) impacted resultant fish population estimates. When population structure was incorrectly specified in the IPM, parameter estimates were generally unbiased at the system level, but were often biased for sub-areas. Correctly specifying population structure in spatial IPMs led to strong performance, whereas incorrectly specified spatial IPMs performed adequately (and better than spatially aggregated counterparts). Allowing for flexible parametrization of movement rates (e.g. estimating age-varying values) was more important than correctly identifying the population structure, and incorporation of tag-recapture data helped movement estimation. Our results elucidate how incorrect population structure assumptions can influence the estimation of key parameters of spatial IPMs, while indicating that, even if incorrectly specified, spatial IPMs can adequately support spatial management decisions.

中文翻译：

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寻找完美的不匹配：评估空间显式综合人口模型中人口结构的错误指定

空间分层综合人口模型 (IPM) 可以解释精细的人口统计过程，并支持复杂、异质人口的空间管理。尽管空间 IPM 可以提供真实人口动态的更真实的表示，但很少有研究评估与关于人口结构和连通性的错误假设相关的后果。我们利用模拟估计框架来探索真实种群结构（即具有空间异质性或元种群的统一的单一种群）与 IPM 的各种参数化（即泛泛的、作为区域的舰队或空间明确的、标记的）之间的不匹配。综合模型）影响由此产生的鱼类种群估计。当 IPM 中错误地指定种群结构时，参数估计在系统级别通常是无偏的，但对于子区域通常有偏倚。正确指定空间 IPM 中的人口结构会带来强大的性能，而错误指定的空间 IPM 表现得足够好（并且比空间聚合的对应物更好）。允许移动速率的灵活参数化（例如估计年龄变化值）比正确识别人口结构更重要，并且结合标签重新捕获数据有助于移动估计。我们的结果阐明了不正确的人口结构假设如何影响对空间 IPM 关键参数的估计，同时表明，即使指定不正确，空间 IPM 也可以充分支持空间管理决策。正确指定空间 IPM 中的人口结构会带来强大的性能，而错误指定的空间 IPM 表现得足够好（并且比空间聚合的对应物更好）。允许移动速率的灵活参数化（例如估计年龄变化值）比正确识别人口结构更重要，并且结合标签重新捕获数据有助于移动估计。我们的结果阐明了不正确的人口结构假设如何影响对空间 IPM 关键参数的估计，同时表明，即使指定不正确，空间 IPM 也可以充分支持空间管理决策。正确指定空间 IPM 中的人口结构会带来强大的性能，而错误指定的空间 IPM 表现得足够好（并且比空间聚合的对应物更好）。允许移动速率的灵活参数化（例如估计年龄变化值）比正确识别人口结构更重要，并且结合标签重新捕获数据有助于移动估计。我们的结果阐明了不正确的人口结构假设如何影响对空间 IPM 关键参数的估计，同时表明，即使指定不正确，空间 IPM 也可以充分支持空间管理决策。而错误指定的空间 IPM 表现良好（并且比空间聚合对应物更好）。允许移动速率的灵活参数化（例如估计年龄变化值）比正确识别人口结构更重要，并且结合标签重新捕获数据有助于移动估计。我们的结果阐明了不正确的人口结构假设如何影响对空间 IPM 关键参数的估计，同时表明，即使指定不正确，空间 IPM 也可以充分支持空间管理决策。而错误指定的空间 IPM 表现良好（并且比空间聚合对应物更好）。允许移动速率的灵活参数化（例如估计年龄变化值）比正确识别人口结构更重要，并且结合标签重新捕获数据有助于移动估计。我们的结果阐明了不正确的人口结构假设如何影响对空间 IPM 关键参数的估计，同时表明，即使指定不正确，空间 IPM 也可以充分支持空间管理决策。