TUNPOP, a computer simulation model of the yellowfin tuna population and the surface tuna fishery of the Eastern Pacific Ocean

ENGLISH: Mathematical documentation of TUNP0P, an age-structured computer simulation model of the yellowfin tuna population and surface tuna fishery of the eastern Pacific Ocean, is described. Example runs of the model are presented and discussed, and the sensitivity of the model output to changes in various parameters is examined. SPANISH: Se describe la documentación matemática de TUNP0P, un modelo computador de simulación basado en la edad de la población del atún aleta amarilla y de la pesca atunera epipelágíca del Océano Pacífico oriental. Se presentan y se discuten ejemplos de las pasadas del modelo, y se examina la sensibilidad de los resultados de salida con relación a los cambios de varios parámetros. (PDF contains 47 pages.)

TUNPOP: A simulation of the dynamics and structure of the yellowfin tuna stock and surface fishery of the Eastern Pacific Ocean

ENGLISH: Three distinct versions of TUNP0P, an age-structured computer simulation model of the eastern Pacific yellowfin tuna, Thunnus albacores, stock and surface tuna fishery, are used to reveal mechanisms which appear to have a significant effect on the fishery dynamics. Real data on this fishery are used to make deductions on the distribution of the fish and to show how that distribution might influence events in the fishery. The most important result of the paper is that the concept of the eastern Pacific yellowfin tuna stock as a homogeneous unit is inadequate to represent the recent history of the fishery. Inferences are made on the size and distribution of the underlying stock as well as its potential yield to the surface fishery as a result of alterations in the level and distribution of the effort. SPANISH: Se han empleado tres versiones diferentes de TUNP0P, un modelo de simulación de la computadora (basado en la estructura de la edad) de la población y la pesca epipelágica del atún aleta amarilla, Tbunnus albacares, del Pacífico oriental, para revelar los mecanismos que parecen tener un efecto importante en la dinámica pesquera. Se emplean los datos verdaderos de esta pesca para hacer deducciones sobre la distribución de los peces y para mostrar cómo puede influir esta distribución en los eventos de pesca. La conclusión más importante de este estudio es que el concepto de que la población del aleta amarilla del Pacífico oriental es una unidad homogénea, es inadecuado para representar la historia reciente de pesca. Se teoriza sobre la talla y distribución de la población subyacente como también sobre su producción potencial en la pesca epipelágica al cambiar el nivel y distribución del esfuerzo.

Catches per unit of effort of bigeye tuna: a new analysis with regression trees and simulated annealing

ENGLISH: We analyzed catches per unit of effort (CPUE) from the Japanese longline fishery for bigeye tuna (Thunnus obesus) in the central and eastern Pacific Ocean (EPO) with regression tree methods. Regression trees have not previously been used to estimate time series of abundance indices fronl CPUE data. The "optimally sized" tree had 139 parameters; year, month, latitude, and longitude interacted to affect bigeye CPUE. The trend in tree-based abundance indices for the EPO was similar to trends estimated from a generalized linear model and fronl an empirical model that combines oceanographic data with information on the distribution of fish relative to environmental conditions. The regression tree was more parsimonious and would be easier to implement than the other two nl0dels, but the tree provided no information about the nlechanisms that caused bigeye CPUEs to vary in time and space. Bigeye CPUEs increased sharply during the mid-1980's and were more variable at the northern and southern edges of the fishing grounds. Both of these results can be explained by changes in actual abundance and changes in catchability. Results from a regression tree that was fitted to a subset of the data indicated that, in the EPO, bigeye are about equally catchable with regular and deep longlines. This is not consistent with observations that bigeye are more abundant at depth and indicates that classification by gear type (regular or deep longline) may not provide a good measure of capture depth. Asimulated annealing algorithm was used to summarize the tree-based results by partitioning the fishing grounds into regions where trends in bigeye CPUE were similar. Simulated annealing can be useful for designing spatial strata in future sampling programs. SPANISH: Analizamos la captura por unidad de esfuerzo (CPUE) de la pesquería palangrera japonesa de atún patudo (Thunnus obesus) en el Océano Pacifico oriental (OPO) y central con métodos de árbol de regresión. Hasta ahora no se han usado árboles de regresión para estimar series de tiempo de índices de abundancia a partir de datos de CPUE. EI árbol de "tamaño optimo" tuvo 139 parámetros; ano, mes, latitud, y longitud interactuaron para afectar la CPUE de patudo. La tendencia en los índices de abundancia basados en árboles para el OPO fue similar a las tendencias estimadas con un modelo lineal generalizado y con un modelo empírico que combina datos oceanográficos con información sobre la distribución de los peces en relación con las condiciones ambientales. EI árbol de regresión fue mas parsimonioso y seria mas fácil de utilizar que los dos otros modelos, pero no proporciono información sobre los mecanismos que causaron que las CPUE de patudo valiaran en el tiempo y en el espacio. Las CPUE de patudo aumentaron notablemente a mediados de los anos 80 y fueron mas variables en los extremos norte y sur de la zona de pesca. Estos dos resultados pueden ser explicados por cambios en la abundancia real y cambios en la capturabilidad. Los resultados de un arbal de regresión ajustado a un subconjunto de los datos indican que, en el OPO, el patudo es igualmente capturable con palangres regulares y profundos. Esto no es consistente con observaciones de que el patudo abunda mas a profundidad e indica que clasificación por tipo de arte (palangre regular 0 profundo) podría no ser una buena medida de la profundidad de captura. Se uso un algoritmo de templado simulado para resumir los resultados basados en el árbol clasificando las zonas de pesca en zonas con tendencias similares en la CPUE de patudo. El templado simulado podría ser útil para diseñar estratos espaciales en programas futuros de muestreo. (PDF contains 45 pages.)