Исследование уловов определило лучший метод оценки
Исследователи из Университета Эдит Коуэн разрабатывают инструменты для улучшения будущего управления рыболовством и охраны природы, создавая эффективные геостатистические методы для моделирования пространственного распределения показателей улова в рекреационном рыболовстве.
Группа по моделированию и симуляции природных ресурсов и исследователи центра морских экосистем сравнили точность трех методов интерполяции: индикаторного кригинга (IK), пуассоновского кригинга и обычного кригинга при оценке показателей улова в рекреационном рыболовстве.
Они использовали данные 12-месячного опроса Департамента рыболовства, в котором участвовали 2 977 рекреационных рыбаков с лодок, вылавливавших морского окуня (Pagrus auratus), балдчин гропера (Choerodon rubescens) и голубого плавающего краба (Portunus armartus).
Применимость каждого метода кригинга оценивалась с помощью процедуры перекрестной проверки "leave-one-out", при которой часть данных удаляется, а показатели улова пересчитываются.
Аспирант ECU и ведущий автор исследования Эрик Айду заявляет, что IK оказался наиболее точным методом для оценки показателей улова в рекреационном рыболовстве.
"Для IK используется более одной модели для описания пространственной структуры показателя улова, в отличие от двух других подходов кригинга, которые используют только одну модель для описания всего набора данных по конкретному виду", — говорит он.
"То есть в IK разные классы данных могут описываться разными модельными структурами, эти индивидуальные модели затем объединяются для построения локального распределения показателей улова.
"IK является непараметрическим, и, учитывая характер данных об уловах [сильно асимметричных и с избытком нулей], использование такого подхода кажется лучше, чем параметрического".
Данные рекреационного рыболовства становятся все важнее
Г-н Айду отмечает, что это особенно важно в ситуации, когда к данным нельзя применить простую технику преобразования, такую как логарифмическое преобразование, что и было в данном исследовании.
Соавтор исследования, доцент Уте Мюллер, говорит, что данные рекреационного рыболовства мало анализировались в прошлом, но становятся все более важными.
"[Это] исследование… может быть использовано для постоянного мониторинга, так что в следующем году, когда вы получите результаты опроса, вы сможете проанализировать, были ли какие-либо изменения в пространственном распределении показателей улова", — говорит она.
"В этом смысле пространственная статистика, и в частности геостатистика, является важным инструментом оценки, позволяющим увидеть, произошли ли какие-либо серьезные изменения в рыболовстве, и найти для них объяснения".
Это исследование является частью более широкой работы по моделированию рыболовства с использованием геостатистических методов, проводимой группой по моделированию и симуляции природных ресурсов ECU.