Simple representation of the dynamics of biomass error propagation for stock assessment models

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Abstract

Errors in estimates of current exploitable biomass from age-structured stock assessment models typically propagate over time as though they had been computed by using a very simple Kalman filter equation. This equation shows that persistent overestimates of biomass during stock declines are caused mainly by three factors: first-order autoregressive effects of past errors, hyperstability in relative abundance indices, and overestimates of current recruitment. Besides exposing these main causes of bias in biomass estimation, the equation can be used to develop very efficient closed-loop or management performance simulations and to provide timely biomass estimates in situations where it is not practical or economical to carry out full assessments every year.

Les erreurs des estimations de biomasse courante exploitable dans les modèles d'évaluation de stock avec structure en âge se répercutent généralement dans le temps comme si elles avaient été calculées à l'aide d'une équation très simple du filtre de Kalman. Cette équation démontre que des surestimations répétées de la biomasse alors que les stocks diminuent peuvent être dues à trois facteurs, soit, les effets d'autorégression de premier ordre des erreurs du passé, l'hyperstabilité des indices d'abondance relative et la surestimation du recrutement actuel. En plus de mettre en lumière ces causes principales d'erreur dans les estimations de biomasse, l'équation peut servir à mettre au point des simulations très efficaces en boucle fermée ou de performance de gestion et elle peut fournir des estimations de la biomasse en temps opportun lorsqu'il n'est pas pratique ou économique de faire une évaluation complète chaque année.

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