Bajeso metodu paremtas sugavimų standartizacijos modelis
Įvadas
Žvejybos sugavimai laike dažniausiai koreliuoja - t.y., sugautų žuvų kiekis priklauso nuo to, koks buvo laimikis prieš metus. Idealiu atveju į tai turėtų būti atsižvelgta, tačiau CPUE standartizacija, pagrįsta GLM modeliais to nedaro, nepaisant to, kad tai yra populiarus ir dažnai naudojamas metodas. Todėl sukūrėme kitokį modelį, kuris atspindi sugavimų koreliaciją erdvėje ir laike.
Šiame modelyje parametrus įvertinsime naudodami aproksimuotą Bajeso išvadą, kaip įdiegta INLA pakete. Bajeso metodas įvykdomas daug greičiau nei klasikinis MCMC, o naudojant INLA paketą Bajeso metodą galima taikyti įvairiems pasiskirstymams. Norėdami daugiau sužinoti apie Bajeso metodą ir kodėl jis naudingas, žiūrėkite mokymo skaidres čia.
Skaidrės ir modelis, kartu su išsamiu visų modeliavimo žingsnių aprašymu buvo pateikti paskutinėje CPUE standartizacijos kursų paskaitoje, todėl prieš taikant modelį rekomenduojame ją pažiūrėti. Be to, prieš pradėdami standartizuoti CPUE, įsitikinkite, kad atidžiai įvertinote savo duomenis. Tam paruošėme du kursus ir kodus, kuriuos rasite mūsų svetainėje.
Modelis parašytas R aplinkoje, todėl jums reikės instaliuoti R ir RStudio. Jei jums reikia trumpo įvado apie R, peržiūrėkite šį įvadinį puslapį iš mūsų kurso apie dydžiu pagrįstą modeliavimą.
Modelio kodas
Pagrindinis modelio kodas pasiekiamas šiame R markdown; čia naudojamas duomenų rinkinys su 22 metų versliniais starkių (Sander lucioperca) sugavimais Baltijos jūroje. Galite atsisiųsti modelį ir modifikuoti kodą pagal savo poreikius. Prieš paleisdami modelį turėsite įdiegti visus R paketus, kaip paaiškinta šiame R kode.
Jei norite peržiūrėti modelio kodą ir išvestis nepaleidžiant kodo, galite spustelėti čia. Pritaikę modelį turėtumėte nubraižyti CPUE ir jo neapibrėžtumą laikui bėgant, kaip parodyta paveiksle žemiau.
Modelio taikymas
Šiuo metu dirbame su šio modelio pritaikymu ilgalaikės stebėsenos duomenims iš Kuršių ir Kauno marių. Jei norite daugiau sužinoti, sekite naujienas ar susisiekite su mumis lydekaipaliepus@gamtc.lt
