Effects of misrepresentative length samples on individual growth and stock condition estimates

• Villa-Diharce, Enrique R. ^[1] ; Cisneros-Mata, Miguel Á. ^[2] ; Ramírez-Félix, Evlin A. ^[2]
  1. [1] Mathematics Research Center

     Mathematics Research Center

     México

     
  2. [2] Instituto Nacional de Pesca y Acuacultura
• Localización: Scientia Marina, ISSN 0214-8358, Vol. 87, Nº. 2, 2023, pág. 62
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Efectos de muestras de tallas erróneas sobre los valores estimados del crecimiento individual y la condición de los stocks
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• Resumen
  • español

    A pesar de su importancia en los estudios de pesquerías, aún no se comprende lo suficiente el efecto del error o del sesgo del muestreo en los parámetros de crecimiento individual y otros indicadores poblacionales. Utilizando un ejemplo, aquí se muestra la influencia de las distribuciones muestrales de longitud en las estimaciones de parámetros poblacionales. Para la jaiba café, simulamos muestreo de longitud en cinco configuraciones y estimamos parámetros de von Bertalanffy (k, L∞L∞ , t0), peso asintótico ( W∞W∞ ), relación peso-longitud (a, b), eficiencia de crecimiento (ϕ’), y factor de condición (Kn). Las estimaciones de los parámetros se compararon con valores de referencia utilizando el sesgo relativo, el error estándar y el error cuadrático medio. Los resultados muestran cómo la precisión y el sesgo de las estimaciones de parámetros dependen de las longitudes muestreadas. Por ejemplo, el sesgo y la precisión de L∞L∞ y W∞W∞ , varían inversamente con la longitud muestreada, mientras que la combinación de segmentos de longitud produce sesgos de k y t0 más pequeños que los de L∞L∞ y W∞W∞ . En general, la precisión de las estimaciones de los parámetros no siempre depende del muestreo de todo el rango de tallas disponible, y los errores no son los mismos para todos los parámetros. Estos resultados son útiles para guiar el muestreo cuando los recursos son escasos. Discutimos las posibles razones de la estructura de la muestra de longitud incompleta y ofrecemos recomendaciones para obtener las mejores estimaciones para los parámetros de interés.

  • English

    Despite its importance in fisheries studies, there is insufficient understanding on the effect of sampling error or bias on individual growth and other stock indicators. We show the influence of sample length distributions on parameter estimates, illustrating with an example. For the brown swimming crab, we simulated length samples in five configurations and estimated parameters of von Bertalanffy (k, L∞L∞ , t0), asymptotic weight ( W∞W∞ ), weight-length relationship (a, b), growth performance (ϕ’) and condition factor (Kn). Parameter estimates were compared with baseline values using relative bias, standard error and root mean square error. The results show that the accuracy and bias of parameter estimates depend on the lengths sampled. For example, the bias and accuracy of L∞L∞ and W∞W∞ vary inversely with sampled length, whereas combining length segments yields smaller biases of k and t0 than those of L∞L∞ and W∞W∞ . In general, the accuracy of parameter estimates does not always depend on sampling the entire length range, and errors are not the same for all parameters. These results are useful to guide sampling when resources are scarce. We discuss potential reasons for incomplete length sample structure and offer recommendations to obtain best estimates for parameters of interest.