Применение модификации сепарабельной когортной модели в пространстве состояний к оценке запасов тихоокеанской трески Gadus macrocephalus (Gadidae) в Петропавловско-Командорской подзоне
https://doi.org/10.15853/2072-8212.2024.75.53-66
EDN: JNBIHG
Аннотация
Представлены результаты применения когортной модели в пространстве состояний со сглаживающим сигма-точечным фильтром Калмана для оценки запасов и популяционных параметров тихоокеанской трески в Петропавловско-Командорской подзоне. Проведен ряд численных экспериментов с различными вариантами модели для пополнения. Результаты выполненной работы могут быть использованы при подготовке прогнозов ОДУ морских промысловых рыб при условии, что данные наблюдений позволяют использование структурированных по возрасту моделей в пространстве состояний.
Об авторах
Д. А. Терентьев
Камчатский филиал Всероссийского научно-исследовательского института рыбного хозяйства
и океанографии (КамчатНИРО)
Россия
Россия
Терентьев Дмитрий Анатольевич — канд. биол. наук, вед. науч. сотрудник
Петропавловск-Камчатский
О. И. Ильин
Камчатский филиал Всероссийского научно-исследовательского института рыбного хозяйства
и океанографии (КамчатНИРО)
Россия
Россия
Ильин Олег Игоревич — канд. физ.-мат. наук, вед. науч. сотрудник
Петропавловск-Камчатский
Список литературы
1. Антонов Н.П. 2014. Треска Gadus macrocephalus прикамчатских вод / Тихоокеанская треска дальневосточных вод России (под ред. А.М. Орлова). М.: ВНИРО. С. 151–158.
2. Ильин О.И. 2022. О применении фильтров Калмана в когортныхмоделях // Изв. ТИНРО. Т. 202, № 3. С. 601–622. EDN: FWGTMH. doi:10.26428/1606-9919-2022-202-601-622
3. Ильин О.И., Варкентин А.И., Смирнов А.В. 2016. Об одном модельном подходе к оценке состояния запасов минтая Theragra chalcogramma в северной части Охотского моря // Изв. ТИНРО. Т. 186. С. 107–117. EDN: WRJDJJ.
4. Ильин О.И., Сергеева Н.П., Варкентин А.И. 2014. Оценка запасов и прогнозирование ОДУвосточнокамчатского минтая (Theragra chalcogramma) на основе предосторожного подхода // Сб. науч. тр. ВНИРО. Т. 151. С. 62–74. EDN: TFVZUT.
5. Положение по функционированию отраслевой иерархической информационно-аналитической автоматизированной системы управления использованием водных биоресурсов. Прилож. к приказу Госкомрыболовства России от 10.10.1996 № 185. М. 78 с.
6. Ситуация на российском рынке рыбы. Проблемы идрайверы роста. 2024 // Российский продовольственный рынок. № 1. URL: https://foodmarket.spb.ru/archive/2024/222980/222991
7. Терентьев Д.А., Василец П.М., Матвеев А.А. 2019. Структура уловов на различных видах промысла в 2003–2017 гг. и организация многовидового рыболовства на примере Петропавловско-Командорской подзоны // Исслед. водн. биол. ресурсов Камчатки и сев.-зап. части Тихого океана. Вып. 53. С. 5–23. EDN: IEPMDQ. doi:10.15853/2072-8212.2019.53.5-21
8. Терентьев Д.А., Винников А.В., Золотов А.О., Сергеева Н.П. 2010. Промысел и многолетняя динамика запасов тихоокеанской трески Gadus macrocephalus в прикамчатских водах // Исслед. водн. биол. ресурсов Камчатки и сев.-зап. части Тихого океана. Вып. 16. С. 107–116. EDN: MWFACX.
9. Топ-6 видов экспортной рыбопродукции из России по итогам января–июля 2023 года. 2023. 2 августа. URL: https://www.fishnet.ru/news/rynok/top-6-vidov-eksportnoy-ryboprodukcii-iz-rossiipo-itogam-yanvarya-iyulya-2023-goda.
10. Berg C.W., Nielsen A. 2016. Accounting for correlated observations in an age-based state-space stock assessment model // ICES J. of Marine Science. Vol. 73 (7). P. 1788–1797. doi:10.1093/icesjms/fsw046
11. Berg C.W., Nielsen A., Kristensen K. 2014. Evaluation of alternativeage-based method for estimating relative abundance from sur-vey data in relation to assessment models // Fisheries Research. Vol. 151. P. 91–99. URL: https://doi.org/10.1016/j.fishres.2013.10.005
12. Cadigan N.G. 2015. A state-space stock assessment model for northern cod, including under-reported catches and variable natural mortality rates // Canadian J. of Fisheries and Aquatic Sciences. Vol. 73. P. 296–308.
13. Gudmundsson G. 1994. Time series analysis of catchat-age observations // J. of the Royal Statistical Society: Series C (Applied Statistics). Vol. 43. P. 117–126. doi:10.2307/2986116
14. Gudmundsson G., Gunnlaugsson T. 2012. Selection and estimation of sequentialcatch-at-age models // Canadian J. of Fisheries and Aquatic Sciences. Vol. 69. P. 1760. doi:10.1139/f2012-095
15. Hurtado-Ferro F., Szuwalski C.S., Valero J.L., Anderson S.C., Cunningham C.J., Johnson K.F., Licandeo R., McGilliard C.R., Monnahan C.C., Muradian M.L., Ono K., Vert-Pre K.A., Whitten A.R., Punt A.E. 2015. Looking in the rear-view mirror: bias and retrospective patterns in integrated, age-structured stock assessment models // ICES J. of Marine Science, 72: 99–110. doi:10.1093/icesjms/fsu198
16. Julier S.J., Uhlmann J.K., Durrant-Whyte H. 1995. A new approach for fi ltering nonlinear systems / Proc. of the “American Control Conference”. Seattle, WA. P. 1628–1632.
17. Mohn R. 1999. The retrospective problem in sequential population analysis: an investigation using cod fi shery and simulated data // ICES J. of Marine Science, 56: 473–488. doi:10.1006/jmsc.1999.0481
18. Nielsen A., Berg C.W. 2014. Estimation of timevarying selectivity in stock assessments using state-space models // Fisheries Research. Vol. 158. P. 96–101. doi:10.1016/j.fishres.2014.01.014
19. Nielsen A., Hintzen, N.T., Mosegaard H., Trijoulet V., Berg C.W. 2021. Multi-fl eet state-space assessment model strengthens confi dence in single-fl eet SAM and provides fl eet-specifi c forecast options // ICES J. of Marine Science, 78(6). P. 2043–2052. EDN: HCTVNO. doi:10.1093/icesjms/fsab078
20. Särkkä S., Hartikainen J. 2010. On Gaussian optimal smoothing of nonlinear state space models // IEEE Transactions on Automatic Control. Vol. 55 (8). P. 1938–1941. doi:10.1109/TAC.2010.2050017
Рецензия
Для цитирования:
Терентьев Д.А., Ильин О.И. Применение модификации сепарабельной когортной модели в пространстве состояний к оценке запасов тихоокеанской трески Gadus macrocephalus (Gadidae) в Петропавловско-Командорской подзоне. Исследования водных биологических ресурсов Камчатки и северо-западной части Тихого океана. 2024;(75):53-66. https://doi.org/10.15853/2072-8212.2024.75.53-66. EDN: JNBIHG
For citation:
Terentyev D.A., Ilin O.I. Using the state-space separable cohort model modification for assessment of Pacific cod Gadus macrocephalus (Gadidae) stocks in the Petropavlovsk-Komandorskaya subzone. The researches of the aquatic biological resources of Kamchatka and the North-West Part of the Pacific Ocean. 2024;(75):53-66. (In Russ.) https://doi.org/10.15853/2072-8212.2024.75.53-66. EDN: JNBIHG
Просмотров:
86
Послать статью по эл. почте 