Update standardized catch rates in biomass for the North Atlantic stock of blue shark (Prionace glauca) from the Spanish surface longline fleet for the period 1997-2021

• Main Authors: Fernández-Costa, José, Ramos-Cartelle, Ana, García-Cortés, Blanca, Mejuto-García, Jaime
• Format: Article in Journal/Newspaper
• Language: unknown
• Published: International Commission for the Conservation of Atlantic Tunas 2023
• Subjects: Blue shark; CPUE; GLM; abundance; longline; Bleue; North Atlantic
• Online Access: http://hdl.handle.net/10261/337798

[EN] This paper provides an update of standardized catch rates in weight of blue shark using a Generalized Linear Model (GLM) from a total of 7,139 trips carried out by the Spanish surface longline fleet targeting swordfish in the South Atlantic stock for the period 1997-2021. The criteria used to define explanatory variables were similar to those used in previous papers. The main factors considered in the analysis were year, quarter, area, targeting criteria of skippers, gear and the interaction quarter-area. The results indicate that the target criteria of the skippers was the most important factor which explained the CPUE variability followed by gear and in less extent the other factors analyzed. The GLM results explained 84% of CPUE variability in gutted weight. The results showed an increasing trend reaching a peak in 2017 then a slight decrease until 2020 followed by an increased trend in most recent years. [FR] Le présent document fournit une mise à jour des taux de capture standardisés en poids du requin peau bleue en utilisant un modèle linéaire généralisé (GLM) à partir d'un total de 7.139 sorties réalisées par la flottille espagnole de palangriers de surface ciblant l'espadon dans l'Atlantique Sud entre 1997 et 2021. Les critères utilisés pour définir les variables explicatives étaient similaires à ceux utilisés dans les documents antérieurs. Les principaux facteurs pris en compte dans l'analyse sont l'année, le trimestre, la zone, les critères de ciblage des capitaines, l'engin et l'interaction trimestre-zone. Les résultats indiquent que le critère de ciblage des capitaines est le facteur le plus important qui explique la variabilité de la CPUE, suivi par l'engin et, dans une moindre mesure, par les autres facteurs analysés. Les résultats du GLM expliquent 84% de la variabilité de la CPUE en poids éviscéré. Les résultats montraient une tendance à la hausse atteignant un pic en 2017, puis une légère baisse jusqu'en 2020, suivie d'une tendance à la hausse dans les années les plus récentes. [ES] ...