研究概要 |
【目的】従来のコホート解析は年齢別に行われるが、体長組成から年齢組成を推定したり、網目規制など体長に関する漁獲規制を検討する場合は、体長階級ごとにコホート解析を行う方が簡単であり、また体長-年齢変換に伴う誤差も除くことができる。演者らは、既に体長組成によるシングルコホート解析を提案したが、この方法では多くのパラメータを与える必要があった。そこで本講演では、Pope & Shepherd(1982)のマルチコホート解析の原理を応用した体長によるマルチコホート解析法を提案し、その精度を検討した。 【方法】まず、体長組成の推移を表現する遷移行列を作成する。個体の成長の履歴が分かる場合は直接、推移行列を推定できるが、年齢での平均体長と分散さえ得られれば、粗解析は可能である。次に、年ごとの漁獲強度を示すパラメータf_iと体長階級ごとの漁獲選択性を示すパラメータs_jを、以下の方法により推定する。最終年の漁獲量とf・sから最終年の資源量を計算し、これに遷移行列をかけ、自然死亡分をたし、前年の体長別資源量を計算する。これとf・sから前年の理論漁獲量が得られる。以上の手順を、データのある全ての年について順次行い、全期間の理論漁獲量を得る。理論漁獲量と実測漁獲量の残差平方和が最小になるようなf_i,s_jを、Apple社製Power Macintosh 6100/60上で非線形最適化法(シンプレックス探索法)を計算して求める。また、この方法の妥当性と精度を検討するために、さまざまなパラメータに誤差を導入した模擬データを作成し、設定した値と推定された値の誤差を検討した。 【結果】誤差を与えない模擬データを推定過程にかけると、設定した資源量などの値が高い精度で偏りなく推定された。また、成長曲線のまわりの偏差、成長曲線のパラメータの個体差、加入量の変動などを与えても、精度良く推定された。
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