A-SCALA: an age-structured statistical catch-at-length analysis for assessing tuna stocks in the eastern tropical Pacific Ocean

English: We describe an age-structured statistical catch-at-length analysis (A-SCALA) based on the MULTIFAN-CL model of Fournier et al. (1998). The analysis is applied independently to both the yellowfin and the bigeye tuna populations of the eastern Pacific Ocean (EPO). We model the populations from 1975 to 1999, based on quarterly time steps. Only a single stock for each species is assumed for each analysis, but multiple fisheries that are spatially separate are modeled to allow for spatial differences in catchability and selectivity. The analysis allows for error in the effort-fishing mortality relationship, temporal trends in catchability, temporal variation in recruitment, relationships between the environment and recruitment and between the environment and catchability, and differences in selectivity and catchability among fisheries. The model is fit to total catch data and proportional catch-at-length data conditioned on effort. The A-SCALA method is a statistical approach, and therefore recognizes that the data collected from the fishery do not perfectly represent the population. Also, there is uncertainty in our knowledge about the dynamics of the system and uncertainty about how the observed data relate to the real population. The use of likelihood functions allow us to model the uncertainty in the data collected from the population, and the inclusion of estimable process error allows us to model the uncertainties in the dynamics of the system. The statistical approach allows for the calculation of confidence intervals and the testing of hypotheses. We use a Bayesian version of the maximum likelihood framework that includes distributional constraints on temporal variation in recruitment, the effort-fishing mortality relationship, and catchability. Curvature penalties for selectivity parameters and penalties on extreme fishing mortality rates are also included in the objective function. The mode of the joint posterior distribution is used as an estimate of the model parameters. Confidence intervals are calculated using the normal approximation method. It should be noted that the estimation method includes constraints and priors and therefore the confidence intervals are different from traditionally calculated confidence intervals. Management reference points are calculated, and forward projections are carried out to provide advice for making management decisions for the yellowfin and bigeye populations. Spanish: Describimos un análisis estadístico de captura a talla estructurado por edad, A-SCALA (del inglés age-structured statistical catch-at-length analysis), basado en el modelo MULTIFAN- CL de Fournier et al. (1998). Se aplica el análisis independientemente a las poblaciones de atunes aleta amarilla y patudo del Océano Pacífico oriental (OPO). Modelamos las poblaciones de 1975 a 1999, en pasos trimestrales. Se supone solamente una sola población para cada especie para cada análisis, pero se modelan pesquerías múltiples espacialmente separadas para tomar en cuenta diferencias espaciales en la capturabilidad y selectividad. El análisis toma en cuenta error en la relación esfuerzo-mortalidad por pesca, tendencias temporales en la capturabilidad, variación temporal en el reclutamiento, relaciones entre el medio ambiente y el reclutamiento y entre el medio ambiente y la capturabilidad, y diferencias en selectividad y capturabilidad entre pesquerías. Se ajusta el modelo a datos de captura total y a datos de captura a talla proporcional condicionados sobre esfuerzo. El método A-SCALA es un enfoque estadístico, y reconoce por lo tanto que los datos obtenidos de la pesca no representan la población perfectamente. Además, hay incertidumbre en nuestros conocimientos de la dinámica del sistema e incertidumbre sobre la relación entre los datos observados y la población real. El uso de funciones de verosimilitud nos permite modelar la incertidumbre en los datos obtenidos de la población, y la inclusión de un error de proceso estimable nos permite modelar las incertidumbres en la dinámica del sistema. El enfoque estadístico permite calcular intervalos de confianza y comprobar hipótesis. Usamos una versión bayesiana del marco de verosimilitud máxima que incluye constreñimientos distribucionales sobre la variación temporal en el reclutamiento, la relación esfuerzo-mortalidad por pesca, y la capturabilidad. Se incluyen también en la función objetivo penalidades por curvatura para los parámetros de selectividad y penalidades por tasas extremas de mortalidad por pesca. Se usa la moda de la distribución posterior conjunta como estimación de los parámetros del modelo. Se calculan los intervalos de confianza usando el método de aproximación normal. Cabe destacar que el método de estimación incluye constreñimientos y distribuciones previas y por lo tanto los intervalos de confianza son diferentes de los intervalos de confianza calculados de forma tradicional. Se calculan puntos de referencia para el ordenamiento, y se realizan proyecciones a futuro para asesorar la toma de decisiones para el ordenamiento de las poblaciones de aleta amarilla y patudo.

A model of the pelagic ecossystem in the eastern tropical Pacific Ocean

English: Recent calls for a more holistic approach to fisheries management have motivated development of trophic mass-balance models of ecosystems that underlie fisheries production. We developed a model hypothesis of the pelagic ecosystem in the eastern tropical Pacific Ocean (ETP) to gain insight into the relationships among the various species in the system and to explore the ecological implications of alternative methods of harvesting tunas. We represented the biomasses of and fluxes between the principal elements in the ecosystem with Ecopath, and examined the ecosystem's dynamic, time-series behavior with Ecosim. We parameterized the model for 38 species or groups of species, and described the sources, justifications, assumptions, and revisions of our estimates of the various parameters, diet relations, fisheries landings, and fisheries discards in the model. We conducted sensitivity analyses with an intermediate version of the model, for both the Ecopath mass-balance and the dynamic trajectories predicted by Ecosim. The analysis showed that changes in the basic parameters for two components at middle trophic levels, Cephalopods and Auxis spp., exert the greatest influence on the system. When the Cephalopod Q/B and Auxis spp. P/B were altered from their initial values and the model was rebalanced, the trends of the biomass trajectories predicted by Ecosim were not sensitive, but the scaling was sensitive for several components. We described the review process the model was subjected to, which included reviews by the IATTC Purse-seine Bycatch Working Group and by a working group supported by the National Center for Ecological Analysis and Synthesis. We fitted the model to historical time series of catches per unit of effort and mortality rates for yellowfin and bigeye tunas in simulations that incorporated historical fishing effort and a climate driver to represent the effect of El Niño-Southern Oscillation-scale variation on the system. The model was designed to evaluate the possible ecological implications of fishing for tunas in various ways. We recognize that a model cannot possibly represent all the complexity of a pelagic ocean ecosystem, but we believe that the ETP model provides insight into the structure and function of the pelagic ETP. Spanish: Llamamientos recientes hacia un enfoque más holístico al ordenamiento de la pesca han motivado el desarrollo de modelos tróficos de balance de masas de los ecosistemas que sostienen la producción pesquera. Desarrollamos una hipótesis modelo del ecosistema pelágico en el Océano Pacífico oriental tropical (POT) con miras a mejorar los conocimientos de las relaciones entre las distintas especies en el sistema y explorar las implicaciones ecológicas de métodos alternativos de capturar atunes. Con Ecopath representamos las biomasas de los elementos principales en el ecosistema, y los flujos entre los mismos, y con Ecosim examinamos el comportamiento dinámico del ecosistema con el tiempo. Parametrizamos el modelo para 38 especies o grupos de especies (denominados “componentes” del modelo), y describimos las fuentes, justificaciones, supuestos, y revisiones de nuestras estimaciones de los distintos parámetros, relaciones basadas en dieta, capturas retenidas de las pesquerías, y descartes de las mismas en el modelo. Realizamos análisis de sensibilidad con una versión intermedia del modelo, para el balance de masas de Ecopath y las trayectorias dinámicas predichas por Ecosim también. El análisis demostró que cambios en los parámetros básicos para dos componentes en niveles tróficos medianos, Cefalópodos y Auxis spp., ejercieron la mayor influencia sobre el sistema. Cuando se alteraron el Q/B de los Cefalópodos y el P/B de los Auxis spp. de sus valores iniciales y se balanceó el modelo de nuevo, las tendencias de las trayectorias de la biomasa predichas por Ecosim no fueron sensibles, pero la escala fue sensible para varios componentes. Describimos el proceso de revisión al que fue sujeto el modelo, inclusive revisiones por el Grupo de Trabajo sobre Captura Incidental de la CIAT y un grupo de trabajo apoyado por el Centro Nacional para Síntesis y Análisis Ecológicos. Ajustamos el modelo a series de tiempo históricas de capturas por unidad de esfuerzo y tasas de mortalidad de atunes aleta amarilla y patudo en simulaciones que incorporaron esfuerzo de pesca histórico e impulsos climáticos para representar el efecto de variaciones a escala de El Niño-Oscilación del Sur sobre el sistema. El modelo fue diseñado para evaluar las posibles implicaciones ecológicas de la pesca atunera de varias formas. Reconocemos la imposibilidad de que el modelo represente toda la complejidad de un ecosistema oceánico pelágico, pero creemos que el modelo del POT mejora los conocimientos de la estructura y función del POT pelágico.