A state-space length-based assessment model for the Korea chub mackerel (Scomber japonicus) stock

Abstract

본 연구를 통해, 어류의 체장 자료를 이용하는 자원평가 모델인 상태공간 체장기반 모델을 개발하였다. 어류의 연령 자료가 이용가능한 경우에는 연령구조 모델을 이용하여 자원을 평가하는 것이 일반적이다. 하지만, 어류의 연령 자료를 수집하는 것은 체장 자료를 수집하는 것에 비해 시간 및 비용적 측면에서 훨씬 더 부담이 크기 때문에, 대부분의 수산자원에 대해 이용가능한 연령 자료가 부재한 경우가 일반적이다. 이러한 이유로, 우리나라에서는 어류의 연령 자료에 비해 체장 자료가 잘 수집이 되어 있는 실정이며, 이는 우리나라 자료 수집 현황에 적합한 체장기반 모델 개발 연구에 대한 직접적인 동기가 되었다. 본 연구의 또 다른 동기는, 자료를 수집하는 과정에서 일어날 수 있는 관측 오차(observation error)와 몇몇 시간 변이성을 갖는 모수에 의해 일어날 수 있는 과정 오차(process error)를 명확하게 구분하는 자원평가 모델을 개발하고자 하는 것이었다. 이를 위해, 시간 변이성을 갖는 모수를 random effects (state variable)로 취급하는 상태기반(state-space) 체계를 도입하였으며, 특히 해당 연구에서는 연도별 연령별 마릿수를 random effects로 간주하였다. 해당 모델의 주요 특징으로는 개체군 내 연급군의 체장 빈도 분포를 연령 및 연도별로 동일하게 가정하는 것이 아니라, 가입연령의 체장 빈도 분포로부터 사망과 확률론적 von Bertalanffy 모델을 이용한 체장 계급별 체성장을 고려하여 가입연령 이후의 체장 빈도 분포를 직접적으로 유도한다는 것이다. 또한, 일반적인 자원평가 모델에서 추정이 잘 되지 않아 입력값으로써 선언되는 자연 사망률 값을 자유 모수로써 추정한다는 특징이 있다. 본 연구를 통해 모델을 개발하면서, 모델 내 몇몇 가정에 따른 모델 성능을 비교, 분석하였다. 이에, 모델 내 산란-가입 관계식 유무 및 과정 오차 고려 여부에 따라 총 6개의 시나리오를 구성하였으며, 자료에 대한 적합도, retrospective 패턴, 모의 실험(simulation study)의 결과를 이용하여 모델을 검증하였다. 본 연구에서 개발한 자원평가 모델은 TMB언어로 직접 코딩하였으며, 모수의 점추정치 뿐만 아니라 추정치의 표준 오차를 제시하였다. 자원평가를 위해 모델에 적용된 자료는 우리나라 연근해에서 대형선망 어업에 의해 주로 어획되는 고등어(Scomber japonicus)의 2000년부터 2019년 까지의 연도별 어획 체장 조성 자료, 단위노력당 어획량 자료(CPUE), 총 어획량 자료이다. 종합적인 결과로써, 산란-가입 관계식이 고려되지 않으면서, 모든 연령별 연도별 마릿수에 대한 과정오차를 고려한 모델(시나리오)이 가장 우수하였다. 해당 시나리오에서 자연 사망률 값은 약 0.1/년으로 추정되었으며, 추정된 고등어의 자원량과 산란 어미 생체량은 각각 약 5.0 x 105 ~ 10.0 x 105 MT, `1.0 x 105 ~ 2.2 x 105 MT의 범위에서 나타났다.