Estimating fishing effort across the landscape: A spatially extensive approach using models to integrate multiple data sources
Estimating fishing effort across the landscape: A spatially extensive approach using models to integrate multiple data sources
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估计整个景观的捕捞量：使用模型集成多个数据源的空间广泛方法
DOI：
10.1016/j.fishres.2020.105768
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发表时间：
2021
影响因子：
2.4
通讯作者：
Jensen, Olaf P.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Trudeau, Ashley;Dassow, Colin J.;Iwicki, Carolyn M.;Jones, Stuart E.;Sass, Greg G.;Solomon, Christopher T.;van Poorten, Brett T.;Jensen, Olaf P.
衡量捕捞努力量是有效管理休闲渔业的一个重要因素。传统的密集垂钓拦截调查方法每年收集一些水体的许多观察结果，以产生高度准确的捕捞努力量估计。然而，扩大这种方法来了解许多系统的景观，如湖区，是有问题的。在这些情况下，空间广泛的采样可能比传统的密集采样方法更可取。在这里，我们验证了一个基于模型的方法，使用较少的观测收集使用多种方法从许多渔业网站，以估计整个渔业景观的总捕捞努力。我们分布在现场和空中观测44个湖泊在维拉斯县，威斯康星州的捕捞努力，然后使用广义线性混合模型（GLP10），以占季节和每日的趋势，以及湖泊的具体差异，平均捕捞努力。由GLSTE预测的夏季总捕捞努力量的估计值平均在传统平均扩展产生的估计值的11%以内。这些估计需要更少的采样工作，每个湖泊，并可以产生更多的湖泊每年。尽管根据较少的观测数据进行的基于模型的估计存在较高的不确定性，但每个湖泊仅增加三次空中观测所带来的改进突出表明，在增加相对较少的观测数据的情况下，有可能提高精度。因此，在无法对所有捕鱼地点进行密集数据收集的区域，例如湖泊丰富的景观，可将全球捕捞活动与从多个来源收集的广泛数据相结合，用于估计捕捞努力量。通过使用这些广泛的数据收集和基于模型的分析方法，管理人员可以对系统状态进行经常更新的评估，这对于制定积极主动的动态管理政策非常重要。
Measuring fishing effort is one important element for effective management of recreational fisheries. Traditional intensive angler intercept survey methods collect many observations on a few water bodies per year to produce highly accurate estimates of fishing effort. However, scaling up this approach to understand landscapes with many systems, such as lake districts, is problematic. In these situations, spatially extensive sampling might be preferable to the traditional intensive sampling method. Here we validate a model-based approach that uses a smaller number of observations collected using multiple methods from many fishing sites to estimate total fishing effort across a fisheries landscape. We distributed on-site and aerial observations of fishing effort across 44 lakes in Vilas County, Wisconsin and then used generalized linear mixed models (GLMMs) to account for seasonal and daily trends as well as lake-specific differences in mean fishing effort. Estimates of total summer fishing effort predicted by GLMMs were on average within 11 % of those produced by traditional mean expansion. These estimates required less sampling effort per lake and can be produced for many more lakes per year. In spite of the higher uncertainty associated with model-based estimates from fewer observations, the improvements associated with the addition of only three aerial observations per lake highlighted the potential for improved precision with relatively few additional observations. Thus, the combination of GLMMs and extensive data collection from multiple sources could be used to estimate fishing effort in regions where intensive data collection for all fishing sites is infeasible, such as lake-rich landscapes. By using these methods of extensive data collection and model-based analysis, managers can produce frequently updated assessments of system states, which are important in developing proactive and dynamic management policies.
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