A NOVEL METHOD TO ESTIMATE RELATIVE ABUNDANCE FROM PURSE-SEINE CATCH-PER-SET DATA USING KNOWN ABUNDANCE OF ANOTHER SPECIES by Mark N.

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1 A NOVEL METHOD TO ESTIMATE RELATIVE AUNDANCE FROM PURSE-SEINE CATCH-PER-SET DATA USING KNOWN AUNDANCE OF ANOTHER SPECIES by Mark N. Maunder and Smon D. Hoyle CONTENTS 1. Absrac Inroducon Mehods Applcaon Resuls Dscusson Fgures Table References ASTRACT A mehod s developed o generae ndces of relave abundance from purse-sene cach-per- daa. The raos hrough me of caches of he speces of neres o a speces for whch relable esmaes of abundance are avalable are used o creae he ndex, whch s adjused by he abundance of he second speces. The mehod s pu no a general lnear model (GLM) conex o elmnae varaon caused by oher facors (e.g. laude). The mehod s appled o skpjack una n he easern Pacfc Ocean caugh n purse-sene s on floang objecs, usng he abundance of bgeye una from sock assessmens. Addonal analyses for yellowfn una are used as a es of he mehod by comparng he ndex of relave abundance obaned by hs new mehod wh sock assessmen esmaes of abundance. The resuls show some conssency wh he sock assessmen. However, adjusng for he abundance of bgeye una reduced he correlaon. Includng addonal explanaory varables n he GLM had lle nfluence on he ndex of relave abundance. 2. INTRODUCTION Indces of relave abundance esmaed from cach-per-un-of-effor (CPUE) daa are one of he mos commonly used daa ypes n sock assessmens. However, here are many problems wh usng CPUE daa o creae ndces of relave abundance (Hlborn and Walers 1992; Hampon e al. 2005; Maunder e al. 2006). Analyses ha aemp o overcome hese problems are frequenly appled n sock assessmen (Maunder and Pun 2005). For example, general lnear models (GLMs) are frequenly used o sandardze CPUE for facors such as monh and area. Purse-sene CPUE daa are parcularly problemac, as s dffcul o denfy he approprae un of effor. In general, effor s defned as he amoun of searchng me requred o fnd a school of fsh on whch o he purse sene. There are hree ypes of s n he una purse-sene fsheres n he easern Pacfc Ocean (EPO): 1) on una assocaed wh dolphns; 2) on una assocaed wh floang objecs; and 3) on unassocaed schools of una. These dfferen ypes of s have dfferen characerscs and cach dfferen speces and/or szes of una. Therefore, he applcably of each ype of purse-sene o sandard CPUE analyss vares. Snce abou 1993, mos floang objecs are man-made devces, called fsh-aggregang devces (FADs), whch are planed by he fshermen and have locaor beacons so ha hey can be found easly. These s are parcularly unsuable for developng ndces of abundance, because here s essenally no me spen searchng for he FADs. Currenly, here s no relable ndex of relave abundance for skpjack una n he EPO. Ths means ha he sock assessmens (e.g. Maunder and Harley 2005) are unceran. Few skpjack are caugh n he 283

2 longlne fsheres or n purse-sene s on una assocaed wh dolphns. Purse-sene s on unas n unassocaed schools are generally nermngled wh floang-objec or dolphn-assocaed s. Therefore, he only daa ha can be used o esmae a ndex of relave abundance for skpjack s ha for he floang-objec purse-sene fshery. A mehod o analyze he CPUE daa from purse-sene s on una assocaed wh floang objecs s requred o mprove he assessmens of skpjack una n he EPO. We presen a mehod o esmae relave abundance of skpjack, usng purse-sene cach daa from s on una assocaed wh floang objecs. The mehod works on he change n rao of skpjack o a speces for whch here are relable esmaes of abundance (henceforh referred o as known abundance). In hs analyss we use esmaes of abundance of bgeye una from a recen sock assessmen (Maunder and Hoyle 2006). To es wheher he mehod works, we apply he approach o yellowfn una and compare he resuls o a recen yellowfn sock assessmen (Hoyle and Maunder 2006). 3. METHODS We develop a mehod o esmae an ndex of relave abundance from cach daa ha are ndependen of effor. The mehod s based on he assumpon ha he rao of he abundance of he speces of neres A (A) o he known abundance of speces () s he same n he purse-sene cach ( ) as n he A ulaon ( ), or a leas ha he relaonshp beween he raos s ndependen of he ulaon sze of eher speces. A A = q Therefore, he abundance of speces A s proporonal o he known quanes A A A smple ndex of relave abundance can be calculaed by I = A Summng he cach over all s n a me perod for each speces, raher han averagng he rao of he speces n each, avods dvdng by-zero problems n cases for whch here s no cach of speces. However, each may have dfferen characerscs, so hs should be aken no consderaon. A general lnear modelng approach can be used o model q. q s modeled usng a log-lnear model whch ensures ha he predced rao s posve where r A = 2 where ε ~ N ( 0, σ ) [ ] A rˆ = exp[ βx ] ln r = βx + ln A ln + ε The logarhm of he rao can be modeled, usng a lnear model wh an off equal o he negave of he 284

3 logarhm of he abundance of speces and a me caegorcal varable o represen ln [A ]. If eher A or s zero, numercal problems occur. Therefore, a small consan (e.g. 0.1) s added o each. 4. APPLICATION The change-n-rao mehod s appled o skpjack n he EPO, usng daa from he purse-sene fshery dreced a fsh assocaed wh floang objecs. Inally, he raw cach raos are compued, and hen he full GLM analyss s appled. For he GLM analyss, all he s ha have a combned cach of speces A (skpjack) and speces (bgeye) equal o zero are removed. We used only daa for class-6 purse seners (over 363 ons carryng capacy) whch made a leas 50 qualfyng s for whch daa on laude, longude, and sea-surface emperaure (SST) were avalable. The GLM uses a monhly me sep, bu he sock assessmens are run on a quarerly me sep. Therefore, he bgeye abundance for each quarer from he sock assessmen s appled o each monh n ha quarer for he regresson. In addon, he mehod s appled o yellowfn so ha he resuls can be compared o esmaes of abundance from a sock assessmen. 5. RESULTS The numbers of floang-objec s grealy ncreased durng he 1990s (Fgure 1), and caches of unas also ncreased durng ha perod (Fgure 2). (In Fgures 2-9 and Table 1, ET, SKJ, and YFT refer o bgeye, skpjack, and yellowfn una, respecvely.) However, was no unl lae 1994 ha he cach of bgeye ncreased (Fgure 2), whch s evden n he cach-per- daa (Fgure 3). Ths s probably because of he nroducon of FADs a abou hs me. The lower cach raes of bgeye durng he early perod caused he raos of he yellowfn and skpjack caches o he bgeye caches o be much hgher n he earler perod (Fgure 4). Therefore, daa before 1995 were no used n he analyses. The rao of yellowfn o bgeye cach n a shows a rend smlar o he relave abundance for floangobjec vulnerable yellowfn from he sock assessmen (Fgure 5). However, he rao s more varable, and he coeffcen of correlaon squared (r-square) beween he rao of yellowfn o bgeye n a and he relave abundance for floang-objec vulnerable yellowfn s only The low r-square s probably due o he large spke n The relaonshp appears o deerorae when he rao s adjused by he known bgeye abundance (Fgure 6), bu has a hgher r-square value of The full GLM appears slghly beer (Fgure 7). The nfluence of he known bgeye abundance s less obvous for skpjack, alhough s he same because uses he same bgeye abundance daa (Fgure 8). For he GLM analyss he daa s reduced, and hs may nfluence he resuls. However, f only a me effec s added o he GLM, here s lle nfluence on he ndex of relave abundance (Fgure 8). The frs varable ncluded n he model based on he AIC crera s laude ncluded as a facor, followed by SST as a quadrac and hen vessel (Table 1). The model selecon was sopped a hs sage despe changes n AIC due o he large number of daa pons n he analyss and he lack of change n he ndex of relave abundance. For all models, he me effec was auomacally ncluded. The fnal ndex of relave abundance s smlar o he ndex of relave abundance when only he me effec s ncluded (Fgure 9). Changng he added consan o 1.0 or 0.01 had essenally no mpac on he relave year effec. 6. DISCUSSION There s a marked change n he cach raes of bgeye n he floang-objec fshery around Ths s probably due o he ncrease n he proporon of FADs n he fshery. Fuure applcaons of hs mehod should focus jus on he FAD fshery (.e. no usng he daa for s on flosam) or he ype of floang 285

4 objec should be ncluded as an explanaory varable n he GLM analyss. Zero caches n a for he speces of neres or he speces wh known abundance causes numercal problems n he analyss. A consan was added o boh caches o avod hs problem. The analyss was no sensve o he value of hs consan. However, daa from perods before 1995 have many more zero caches, parcularly for bgeye, and hese zero values may cause greaer problems for an exended analyss. The rao of yellowfn cach o bgeye cach showed rends smlar o hose for he abundance of floangobjec-vulnerable yellowfn from he sock assessmen, bu s more varable. However, hs relaonshp n rends was degraded when he rao was adjused for he known bgeye abundance. Ths may ndcae ha he mehod s nadequae, or some nadequaces n he yellowfn or bgeye abundance esmaes from he sock assessmens. Improvemens o he analyss may nclude ncorporang spaal srucure or fsh sze no he analyss, as larger fsh may show more varaon n spaal dsrbuon. Oher explanaory varables could be ncluded n he analyss (e.g. he cach of oher speces). There may be a sauraon effec n schools around FADs. Ths can be aken no consderaon by modelng he logarhm of cach of speces A, raher han he rao, and ncludng he cach of speces as an explanaory varable, possbly as a hgher-order erm. 2 = βx + β2 + β ln A ln ln ln A ln ε The esmaed ndex of relave abundance for skpjack ndcaes ha he ulaon s hghly varable. There s an order of magnude dfference beween he hgh and low abundance. The abundance was parcularly hgh n 1999, wh peaks n 2003 and 2004, whch s conssen wh he sock assessmen (Maunder and Harley 2005). 286

5 FIGURE 1. Number of s on fsh assocaed wh floang objecs n he daa base. FIGURA 1. Número de lances sobre peces asocados con objeos floanes en la base de daos. FIGURE 2. Caches of unas, by speces, n he easern Pacfc Ocean by purse-sene vessels wh carryng capaces greaer han 363 merc ons. = merc ons. FIGURA 2. Capuras de aunes, por espece, en el Océano Pacífco orenal por buques cerqueros de más de 363 oneladas mércas de capacdad de acarreo. = oneladas mércas. 287

6 FIGURE 3. Caches per of unas, by speces, n he easern Pacfc Ocean by purse-sene vessels wh carryng capaces greaer han 363 merc ons. = merc ons. FIGURA 3. Capuras por lance de aunes, por espece, en el Océano Pacífco orenal por buques cerqueros de más de 363 oneladas mércas de capacdad de acarreo. = oneladas mércas. 288

7 FIGURE 4. Rao of skpjack and yellowfn o bgeye n he cach, usng all floang-objec daa for he enre me perod (upper panel) and he perod afer he FAD fshery had expanded (lower panel). FIGURA 4. Proporcón de barrlee y alea amarlla a paudo en la capura, usando odos los daos de objeos floanes del período de empo enero (panel superor) y el período después de la expansón de la pesquería sobre planados (panel nferor). 289

8 FIGURE 5. Comparson of he rao of yellowfn o bgeye n he cach (YFT/ET), usng all floangobjec daa for he perod afer he expanson of he FAD fshery, wh he relave abundance of floang objec-vulnerable fsh from he 2005 assessmen (YFT 2005). FIGURA 5. Comparacón de la proporcón de alea amarlla a paudo en la capura (YFT/ET), usando odos los daos de objeos floanes durane el período después de la expansón de la pesquería sobre planados, con la abundanca relava de la evaluacón de 2005 (YFT 2005) de los peces vulnerables a los objeos floanes. FIGURE 6. Comparson of he rao of yellowfn o bgeye n he cach, usng all floang-objec daa for he perod afer he expanson of he FAD fshery, adjusng for he known bgeye abundance ((YFT/ET)*ET) wh he relave abundance of floang objec-vulnerable fsh from he 2005 assessmen (YFT 2005). FIGURA 6. Comparacón de la proporcón de alea amarlla a paudo en la capura, usando odos los daos de objeos floanes durane el período después de la expansón de la pesquería sobre planados ajusando para la abundanca conocda de paudo ((YFT/ET)*ET), con la abundanca relava de los peces vulnerables a los objeos floanes de la evaluacón de 2005 (YFT 2005). 290

9 FIGURE 7. Comparson of he ndex of relave abundance from he GLM for yellowfn (YFT GLM) wh he relave abundance of floang objec-vulnerable fsh from 2005 assessmen (YFT 2005). FIGURA 7. Comparacón del índce de abundanca relava del MLG de alea amarlla (YFT GLM) con la abundanca relava de los peces vulnerables a los objeos floanes de la evaluacón de 2005 (YFT 2005). FIGURE 8. Comparson of he rao of skpjack o bgeye n he cach, usng all floang-objec daa over he perod afer he expanson of he FAD fshery wh ((SKJ/ET)*ET) and whou (SKJ/ET) adjusng for he known abundance of bgeye, wh he relave abundance esmaed from he GLM on he lmed daa usng only he me effec. FIGURA 8. Comparacón de la proporcón de barrlee a paudo en la capura usando odos los daos de objeos floanes durane el período después de la expansón de la pesquería sobre planados con ((SKJ/ET)*ET) y sn (SKJ/ET) un ajuse por la abundanca conocda de paudo, con la abundanca relava de paudo esmada a parr del MLG sobre el conjuno lmado de daos que usa el efeco de empo solamene. 291

10 FIGURE 9. Comparson of he ndex of relave abundance from he full model wh ha usng only he me effec. FIGURA 9. Comparacón del índce de abundanca relava del modelo compleo con aquél que usa el efeco de empo solamene. TALE 1. AIC values for models esed for skpjack. SST = sea-surface emperaure). TALA 1. Valores de AIC de los modelos probados para el barrlee. TSM = emperaura superfcal del mar. Model Modelo AIC SKJ.me SKJ.empo SKJ.me.La SKJ.empo.La SKJ.me.Lon SKJ.empo.Lon SKJ.me.SST SKJ.empo.TSM SKJ.me.Vessel SKJ.empo.uque SKJ.me.SST2 SKJ.empo.TSM SKJ.me.La2 SKJ.empo.La SKJ.me.Lon2 SKJ.empo.Lon SKJ.me.LaF SKJ.empo.LaF SKJ.me.LonF SKJ.empo.LonF SKJ.me.LaLon SKJ.empo.LaLon SKJ.me.LaF.SST2 SKJ.empo.LaF.TSM SKJ.me.LaF.Vessel SKJ.empo.LaF.uque SKJ.me.LaF.SST2.Vessel SKJ.empo.LaF.TSM2.uque

11 UN MÉTODO NOVEDOSO PARA ESTIMAR LA AUNDANCIA RELATIVA A PARTIR DE DATOS DE CAPTURA CERQUERA POR LANCE USANDO LA AUNDANCIA CONOCIDA DE OTRA ESPECIE por Mark N. Maunder y Smon D. Hoyle ÍNDICE 1. Resumen Inroduccón Méodos Aplcacón Resulados Dscusón Referencas Fguras Tabla RESUMEN Se elabora un méodo para generar índces de abundanca relava a parr de daos de capura cerquera por lance. Para crear el índce, se usan los cocenes por el empo de las capuras de la especes de nerés a una espece para la cual se dspone de esmacones fdedgnas de abundanca; ese índce es ajusado por la abundanca de la segunda espece. El méodo es ncorporado en un conexo de modelo lneal general (MLG) para elmnar varacón causada por oros facores (laud, por ejemplo). Se aplca el méodo al aún barrlee en el Océano Pacífco orenal capurado en lances cerqueros sobre objeos floanes, usando la abundanca del aún paudo de la evaluacón de poblacones. Se usan análss adconales del aún alea amarlla como prueba del méodo medane una comparacón del índce de abundanca relava obendo con ese nuevo méodo con las esmacones de abundanca de la evaluacón de poblacones. Los resulados muesran cera conssenca con la evaluacón de poblacones, pero el ajuse por la abundanca del aún paudo redujo la correlacón. La nclusón de varables explcaoros adconales en el MLG ejercó poca nfluenca sobre el índce de abundanca relava. 2. INTRODUCCIÓN Los índces de abundanca relava esmados a parr de daos de capura por undad de esfuerzo (CPUE) daos son uno de los pos de daos de uso más común en la evaluacón de poblacones. No obsane, exsen muchos problemas con el uso de daos de CPUE para crear índces de abundanca relava (Hlborn y Walers 1992; Hampon e al. 2005; Maunder e al. 2006). Análss que procuran superar esos problemas son aplcados frecuenemene en la evaluacón de poblacones (Maunder y Pun 2005); por ejemplo, se usan a menudo modelos lneales generales (MLG) para esandarzar la CPUE para facores ales como mes y área. Los daos de CPUE cerquera son parcularmene problemácos, ya que es dfícl denfcar la undad de esfuerzo apropada. En general, se defne el esfuerzo como la candad de empo necesaro para enconrar un cardumen de peces sobre el cual calar la red de cerco. Se efecúan res pos de lance en las pesquerías auneras de cerco en el Océano Pacífco orenal (OPO): 1) sobre aunes asocados con delfnes; 2) sobre aunes asocados con objeos floanes; y 3) sobre aunes no asocados. Esos dsnos pos de lances enen caraceríscas dferenes y capuran aunes de dferenes especes y/o amaños. Por lo ano, la aplcabldad de cada po de lance cerquero al análss de CPUE esándar varía. Desde aproxmadamene 1993, la mayoría de los objeos floanes son los llamados planados, objeos arfcales sembrados por los pescadores que llevan balzas localzadoras para permr enconrarlos fáclmene. Esos lances son parcularmene nadecuados para elaborar índces 293

12 de abundanca, porque esencalmene no se pasa nngún empo buscando el planado. Acualmene, no exse un índce fdedgno de abundanca relava para el barrlee en el OPO. Eso sgnfca que las evaluacones de poblacones (por ejemplo, Maunder y Harley 2005) son nceras. Se capura poco barrlee en las pesquerías palangreras o en lances cerqueros sobre aunes asocados con delfnes. Los lances cerqueros sobre aunes no asocados esán generalmene enremezclados con lances sobre objeos floanes o delfnes. Por lo ano, el únco conjuno de daos que se puede usar para esmar un índce de abundanca relava para el barrlee es aquél de la pesquería cerquera sobre objeos floanes. Es necesaro un méodo para analzar los daos de CPUE de lances cerqueros sobre aunes asocados con objeos floanes para mejorar las evaluacones del barrlee en el OPO. Presenamos un méodo para esmar la abundanca relava del barrlee, usando daos de capura cerquera de lances sobre aunes asocados con objeos floanes. El méodo funcona sobre el cambo en el cocene de barrlee a una espece para la cual exsen esmacones fdedgnas de abundanca (en lo sucesvo la abundanca conocda ). En el presene análss usamos esmacones de abundanca del paudo de una evaluacón de poblacones recene (Maunder y Hoyle 2006). Para probar s el méodo funcona, lo aplcamos al alea amarlla y comparamos los resulados a una evaluacón de poblacones recene de esa espece (Hoyle y Maunder 2006). 3. MÉTODOS Elaboramos un méodo para esmar un índce de abundanca relava de los daos de capura que son ndependenes del esfuerzo. El méodo se basa en el supueso que el cocene de la abundanca de la A espece de nerés (A) a la abundanca conocda de la espece () es gual en la capura cerquera ( ) A que en la poblacón ( ), o al menos que la relacón enre los cocenes es ndependene del amaño de la poblacón de cualquera de las dos especes. A A = q Por lo ano, la abundanca de la espece A es proporconal a las candades conocdas A A Se puede calcular un senclla índce de abundanca relava con I = A Sumar la capura sobre odos los lances en un período de empo para cada espece, en lugar de promedar la proporcón de la espece en cada lance, eva problemas de dvdr por cero en los casos en los cuales no hay capura de espece. Sn embargo, cada lance puede ener caraceríscas dferenes, y se debería omar eso en consderacón. Se puede usar un enfoque de modelo lneal general para modelar q. Se modela q usando un modelo lneal logarímco que asegura que el cocene predcho es posvo A rˆ = exp[ βx ] 294

13 donde r A = 2 donde ε ~ N ( 0, σ ) [ ] ln r = βx + ln A ln + ε El logarmo del cocene puede ser modelado, usando un modelo lneal con un reraso gual al negavo del logarmo de la abundanca de la espece y una varable caegórca de empo para represenar ln [A ]. S A o es cero, ocurren problemas numércos. Por lo ano, se añade una pequeña consane (por ejemplo, 0,1) a cada uno. 4. APLICACIÓN Se aplca el méodo de cambo en cocene al barrlee en el OPO, usando daos de la pesquería cerquera drgda haca peces asocados con objeos floanes. Incalmene, se compuan los cocenes bruos de capura, y enonces se aplca el análss MLG compleo. Para el análss MLG, se elmnan odos los lances con una capura combnada de espece A (barrlee) y espece (paudo) gual a cero. Usamos solamene los daos de cerqueros de clase 6 (de más de 363 oneladas de capacdad de acarreo) que realzaron al menos 50 lances calfcados de los cuales conamos con daos de laud, longud, y emperaura superfcal del mar (TSM). El MLG usa períodos mensuales, menras que la evaluacón de poblacones se basa en rmesres. Por lo ano, la abundanca del paudo en cada rmesre de la evaluacón de poblacones es aplcada a cada mes en ese rmesre para la regresón. Además, se aplca el méodo al alea amarlla para que los resulados puedan ser comparados con las esmacones de abundanca de una evaluacón de poblacones. 5. RESULTADOS El número de lances sobre objeos floanes aumenó mucho durane los años 1990 (Fgura 1), y las capuras de aunes ambén aumenaron durane esa década (Fgura 2), pero no fue sno hasa fnes de 1994 que aumenó la capura de paudo (Fgura 2), lo cual es evdene en los daos de capura por lance (Fgura 3). (En las Fguras 2-9 y la Tabla 1, las sglas ET, SKJ, y YFT sgnfcan aún paudo, barrlee, y alea amarlla, respecvamene.) Eso se debe probablemene a que los planados fueron nroducdos en ese empo. Las asas de capura menores de paudo durane el período emprano causaron que las proporcones de las capuras de alea amarlla y barrlee a las capuras de paudo fuesen mucho más alas en el período más emprano (Fgura 4). Por lo ano, no se usaron los daos de anes de 1995 en los análss. La proporcón de capura de alea amarlla a paudo en un lance muesra una endenca smlar a la abundanca relava en el caso del alea amarlla vulnerable a los objeos floanes de la evaluacón de poblacones (Fgura 5). Sn embargo, la proporcón es más varable, y el coefcene de correlacón cuadrado (r cuadrado) enre la proporcón de alea amarlla a paudo en un lance y la abundanca relava del alea amarlla vulnerable a los objeos floanes es solamene 0,11. El r cuadrado bajo se debe probablemene al gran pco en La relacón parece deerorar cuando se ajusa la proporcón por la abundanca conocda del paudo (Fgura 6), pero ene un valor de r cuadrado mayor de 0,15. El MLG compleo parece lgeramene mejor (Fgura 7). La nfluenca de la abundanca conocda del paudo es menos obva en el caso del barrlee, aunque es gual porque usa los msmos daos de abundanca de paudo (Fgura 8). Para el análss de MLG el conjuno de daos es reducdo, y eso podría afecar los resulados. No obsane, s se añade al MLG un efeco de empo solamene, hay poca nfluenca sobre el índce de abundanca relava (Fgura 8). 295

14 La prmera varable ncluda en el modelo basado en los creros AIC es laud ncluda como facor, seguda por TSM como cuadráco y luego buque (Tabla 1). La seleccón del modelo fue parada en esa eapa a pesar de cambos en AIC debdo al gran número de punos de daos en el análss y la fala de cambo en el índce de abundanca relava. Para odos los modelos, el efeco de empo fue ncludo auomácamene. El índce de abundanca relava fnal es smlar al índce de abundanca relava cuando se ncluye solamene el efeco de empo (Fgura 9). Cambar la consane añadda a 1,0 o 0,01 no ejercó esencalmene nngún mpaco sobre el efeco relavo de año. 6. DISCUSIÓN Hay un cambo marcado en las asas de capura de paudo en la pesquería sobre objeos floanes alrededor de Eso se debe probablemene al ncremeno en la proporcón de planados en la pesquería. Las aplcacones fuuras de ese méodo debería enfocar solamene en la pesquería sobre planados (o sea, sn usar los daos de lances sobre objeos floanes naurales) o el po de objeo floane debería ser ncludo como varable explcava en el análss MLG. Capuras nulas en un lance de la espece de nerés o la espece de abundanca conocda causa problemas numércos en el análss. Se añadó una consane a ambas capuras para evar ese problema. El análss no fue sensble al valor de esa consane. Los daos de los períodos anes de 1995 enen muchas más capuras nulas, parcularmene de paudo, y esos valores nulos podrían causar mayores problemas para un análss exenddo. La proporcón de capura de alea amarlla a capura de paudo mosró endencas smlares a aquéllas de la abundanca relava en el caso del alea amarlla vulnerable a la pesca sobre objeos floanes de la evaluacón de poblacones, pero esa relacón en endencas fue degradada cuando la proporcón fue ajusada por la abundanca conocda del paudo. Eso podría ndcar que el méodo es nadecuado, o ceras nsufcencas en las esmacones de abundanca del alea amarlla o paudo de la evaluacón de poblacones. Las mejoras del análss podrían nclur la ncorporacón de esrucura especal o amaño del pescado en el análss, ya que los peces de mayor amaño podrían mosrar más varacón en la dsrbucón espacal. Oras varables explcavas podrían ser ncludas en el análss (por ejemplo, la capura de oras especes). Podría haber un efeco de sauracón en los cardúmenes asocados con planados. Eso puede ser omado en consderacón medane el modelado del logarmo de la capura de espece A, en lugar del cocene, y la nclusón de la capura de la espece como varable explcava, posblemene como érmno de orden mayor. 2 = βx + β2 + β ln A ln ln ln A ln ε El índce de abundanca relava esmado para el aún barrlee ndca que la poblacón es alamene varable. Hay una dferenca de un orden de magnud enre la abundanca ala y baja. La abundanca fue parcularmene ala en 1999, con pcos en 2003 y 2004, lo cual es conssene con la evaluacón de poblacones (Maunder y Harley 2005). 296

15 REFERENCIAS Hampon, J., J.R. Sber, P. Kleber, M.N. Maunder, and S.J. Harley Declne of Pacfc una ulaons exaggeraed? Naure, 43 (7037): E1-E2. Hlborn, R. and C.J. Walers Quanave Fsheres Sock Assessmen: Choce, Dynamcs and Uncerany. Chapman and Hall, New York: 570 p. Hoyle, S.D. and M.N. Maunder Saus of yellowfn una n he easern Pacfc Ocean n 2004 and oulook for Iner-Amer. Trop. Tuna Comm., Sock Assess. Rep. 6: Maunder, M.N. and S.J. Harley Saus of skpjack una n he easern Pacfc Ocean n 2003 and oulook for Iner-Amer. Trop. Tuna Comm., Sock Assess. Rep. 5: Maunder, M.N. and S.D. Hoyle Saus of bgeye una n he easern Pacfc Ocean n 2004 and oulook for Iner-Amer. Trop. Tuna Comm., Sock Assess. Rep. 6: Maunder, M.N. and A.E. Pun Sandardzng cach and effor daa: a revew of recen approaches. Fsh. Res., 70 (2-3): Maunder, M.N., J.R. Sber, A. Foneneau, J. Hampon, P. Kleber, and S. Harley Inerpreng cach-per-un-of-effor daa o assess he saus of ndvdual socks and communes. ICES Jour. Mar. Sc., 63 (8):

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