Self-starting CUSUM approach for monitoring data poor fisheries
Self-starting CUSUM approach for monitoring data poor fisheries
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用于监测数据贫乏渔业的自启动 CUSUM 方法
DOI：
10.1016/j.fishres.2013.02.002
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发表时间：
2013
影响因子：
2.4
通讯作者：
Pazhayamadom D
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Pazhayamadom D
这项研究试图确定，如果没有渔业历史数据，是否可以监测和评估鱼类种群。许多现有的方法需要种群和捕捞压力观测的时间序列来估计参考点以触发决策规则。我们在这里演示了自启动累积和控制图(SS-CUSUM)，其中参考点是在监测时从指标观测中实时校准的。我们使用SS-CUSUM监测模拟渔业的渔获量指标，在那里没有以前的科学数据。在所审议的情景中，SS-CUSUM成功地利用所有指标对捕捞影响作出了反应。对业绩衡量的定性评估表明，该方法与代表上岸渔获量中大鱼成分的指标(大鱼指标)配合使用效果最好。我们的研究表明，既不一定需要参考点，也不一定需要正式的鱼类种群评估来检测捕捞对种群生物量的影响。我们讨论如何将SS-CUSUM纳入对数据贫乏的渔业的评估过程。
This study attempts to determine whether a fish stock can be monitored and assessed if no historical fisheries data are available. Many existing methods require a time series of population and fishing pressure observations to estimate reference points to trigger decision rules. We demonstrate here the self-starting cumulative sum control chart (SS-CUSUM) where reference points are calibrated from indicator observations sequentially in real time as they are monitored. We used SS-CUSUM to monitor catch-based indicators from a simulated fishery where no previous scientific data are available. In the scenarios considered, the SS-CUSUM was successful in producing responses to fishing impacts with all indicators. A qualitative assessment on performance measures showed that the method worked best with indicators that represented the large fish component in landed catches (large fish indicators). Our study implies that neither a reference point nor a formal fish stock assessment is necessarily required to detect the impact of fishing on stock biomass. We discuss how SS-CUSUM could be incorporated into the assessment process for data poor fisheries.
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