A Bayesian state-space production model for Korean chub mackerel (Scomber japonicus) stock

Abstract

수산자원 관리를 위해서는 어업이나 과학조사를 통해 수집된 자료에 자원평가 모델을 적용하여 환경수용력이나 개체군의 고유성장률과 같은 개체군에 대한 정보(모수)를 추정하는 단계가 필요하다. 이 단계에서 얻은 모수 추정치들은 수산자원 관리자가 자원 관리방안을 설정하는 데 도움을 준다. 자료의 수집 여부에 따라 다양한 자원평가 모델을 적용할 수 있으나, 그 중에서도 잉여생산량 모델은 타 자원평가 모델에 비해 자료의 요구량이 적고(어획량 자료와 단위노력당 어획량 혹은 과학조사지수 자료), 추정해야 할 모수의 개수가 적다는 장점으로 현재까지도 연구가 되어 왔다. 그러나 잉여생산량 모델을 적용하여 모수를 추정하는 대부분의 연구에서는 단위노력당 어획량자료가 전체적으로 단순하게 증가하거나 감소하는 추세를 보인 반면, 1976년부터 2017년까지 한국에서 수집된 고등어의 단위노력당 어획량자료는 뚜렷한 변동(fluctuation)을 보였다. 본 연구는 뚜렷한 변동을 보이는 고등어 자료를 적합시키고, 모델의 모수들을 추정하고자 상태공간 잉여생산량 모델을 적용하였다. 잉여생산량 모델에 상태공간 구조를 적용함으로써, 모델이 설명하지 못하는 자원량의 자연적인 변동(natural variability)과 자료를 수집하는 과정에서 발생하는 오차를 동시에 고려하였다. 또한, 수치적 최적화(Numerical optimization)를 만족시키는 사전확률 분포를 고려하여 사후확률분포를 얻었고, 이를 통해 모수의 점추정치(point estimates)및 추정치들에 대한 불확실성을 제시하였다. 모델이 자료를 잘 설명하는 지 비교하기 위해 다른 잉여생산량 모델을 비교하였으며, 본 논문에서 사용된 상태공간 잉여생산 모델이 주어진 고등어 자료를 가장 잘 설명하였다.