МОДЕЛИРОВАНИЕ ПОПУЛЯЦИОННОЙ ДИНАМИКИ КАМЧАТСКОГО КРАБА НА ОСНОВЕ БАЙЕСОВСКОГО ПОДХОДА
В работе рассматриваются принципы моделирования популяционной динамики камчатского краба в Баренцевом море. Оценка состояния запаса основывается на реализации традиционных методов определения продуктивности популяции. В основе оценки лежат методы стохастического когортного и продукционного анализа п...
Main Author: | |
---|---|
Format: | Text |
Language: | unknown |
Published: |
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Петрозаводский государственный университет»
2012
|
Subjects: | |
Online Access: | http://cyberleninka.ru/article/n/modelirovanie-populyatsionnoy-dinamiki-kamchatskogo-kraba-na-osnove-bayesovskogo-podhoda http://cyberleninka.ru/article_covers/14432567.png |
Summary: | В работе рассматриваются принципы моделирования популяционной динамики камчатского краба в Баренцевом море. Оценка состояния запаса основывается на реализации традиционных методов определения продуктивности популяции. В основе оценки лежат методы стохастического когортного и продукционного анализа популяционных параметров с учетом методов сбора, качества и объема исходной информации. Прямые наблюдения по результатам исследовательских съемок и промысла несут значительное количество шума и зачастую весьма неопределенны. Кроме того, будучи интродуцированным видом, характер роста численности популяции камчатского краба вносит существенные неопределенности в оценку связи биологических параметров популяции с ее промысловыми показателями. Моделирование популяционной динамики на основе байесовского подхода позволяет успешно решить вышеуказанные аспекты. Интегрирование данных, полученных в ходе различных исследований, в единую модель на основе байесовского метода оценивания параметров дает существенно более детальное описание процессов, происходящих в популяции. The paper describes the principles of modeling population dynamics of king crab in the Barents Sea. Stock assessment is based on the realization of traditional methods for determining the productivity of a population. The assessment is based on the methods of stochastic cohort and surplus-production analysis of population parameters taking into account data collection methods, the quality and volume of the input information. Direct observations based on the results of research surveys and fishing have a significant amount of noise and often very vague. In addition, as the red king crab is an introduced species, the character of the growth of its population introduses significant uncertainty into the estimation of association between population and fishing parameters. Modeling population dynamics based on the Bayesian approach enables to successfully resolve the above issues. The integration of the data from various studies into a unified model based on Bayesian parameter estimation method provides a much more detailed description of the processes occurring in the population. |
---|