Linijiniais modeliais paremta sugavimų standartizacija

Author

Egle Jakubavičiūtė ir Asta Audzijonyte

Įvadas

Prieš pradėdami standartizuoti CPUE, įsitikinkite, kad atidžiai įvertinote savo duomenis. Tam paruošėme kursus ir kodus, kuriuos rasite mūsų svetainėje.

Vienas dažniausiai naudojamų CPUE standartizavimo metodų - apibendrinti tiesiniai modeliai (GLM). Čia modeliuojame visus kintamuosius, galinčius turėti įtakos sugavimams, ir išskiriame metinius nuokrypius bei jų neapibrėžtumą. Iš to galime sudaryti standartizuotą santykinio populiacijos gausumo laiko eilutę.

Čia rasite pagrindinę informaciją apie CPUE standartizaciją naudojant GLM.

Pavyzdžius, kaip šis metodas buvo pritaikytas kitoms rūšims, galite rasti šioje ir šioje publikacijose.

Modelio kodas

GLM pagrįstą modelį pritaikėme penkioms paplitusioms Lietuvos gėlavandenių žuvų rūšims iš Kuršių ir Kauno marių. Norėdami naudoti mūsų modelius savo duomenims, pirmiausia turite konvertuoti duomenų rinkinį į formatą, kuriame kiekviena eilutė atitinka unikalų įrašą, nurodantį sugavimus pagal įrankius, akių dydį, tinklo ilgį, sezoną, vietovę ar kitus kintamuosius, kuriuos norite įtraukti į modelį. Duomenų konvertavimui galite naudoti šį kodą.

Norėdami pritaikyti mūsų GLM pagrįstą standartizacijos modelį, galite naudoti šį kodą, kur pritaikysite apibendrintus tiesinius modelius su Tweedie pasiskirstymu ir įvertinsite svarbius kintamuosius prognozei. Ištraukę metines liekanas (annual residuals) ir su jais susijusią neapibrėžtį, galėsite sudaryti standartizuoto santykino gausumo laiko eilutes, kaip parodyta paveikslėlyje žemiau. Jei norite peržiūrėti modelio kodą ir išvestis nepaleidžiant kodo, galite spustelėti čia.

Modelio taikymas

Norėdami daugiau sužinoti apie šio CPUE standartizacijos modelio pritaikymą Kauno marių žuvų populiacijoms, skaitykite šią publikaciją žurnale Fishes.

Taip pat galite peržiūrėti šį pranešimą konferencijoje.

Atlikus CPUE standartizaciją, gautas reikšmes galite naudoti perteklinės produkcijos modeliuose, kaip paaiškinta šiame puslapyje.