Fisheries-dependent and -Independent data used to model the distribution of diadromous fish at-sea

• Published in: Data in Brief
• Main Authors: Elliott, Sophie A.M., Deleys, Noémie, Beaulaton, Laurent, Rivot, Etienne, Réveillac, Elodie, Acou, Anthony
• Other Authors: Pôle OFB-INRAE-Institut Agro-UPPA pour la gestion des migrateurs amphihalins dans leur environnement (MIAME), Université de Pau et des Pays de l'Adour (UPPA)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Office français de la biodiversité (OFB)-Institut Agro Rennes Angers, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), Dynamique et durabilité des écosystèmes : de la source à l’océan (DECOD), Institut Français de Recherche pour l'Exploitation de la Mer (IFREMER)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut Agro Rennes Angers, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), Salmon & Trout Research centre, Institut Français de Recherche pour l'Exploitation de la Mer (IFREMER), Service conservation et gestion durable des espèces exploitées (OFB SEEX), Direction de la recherche et de l’appui scientifique (OFB - DRAS), Office français de la biodiversité (OFB)-Office français de la biodiversité (OFB), LIttoral ENvironnement et Sociétés (LIENSs), La Rochelle Université (ULR)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Patrimoine naturel (PatriNat), Muséum national d'Histoire naturelle (MNHN)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Direction surveillance, évaluation,données (OFB - DSUED)
• Format: Article in Journal/Newspaper
• Language: English
• Published: HAL CCSD 2023
• Subjects: Commercial fisheries data; Scientific survey data; Presence-absence data; Fishing gear; Bycatch; Anadromous and catadromous fish; Distribution modelling; [SDE.BE]Environmental Sciences/Biodiversity and Ecology; [SDE.IE]Environmental Sciences/Environmental Engineering; [SDV.SA.STP]Life Sciences [q-bio]/Agricultural sciences/Sciences and technics of fishery; Anguilla anguilla; Atlantic salmon; European eel; Salmo salar
• Online Access: https://institut-agro-rennes-angers.hal.science/hal-04085090; https://institut-agro-rennes-angers.hal.science/hal-04085090/document; https://institut-agro-rennes-angers.hal.science/hal-04085090/file/1-s2.0-S2352340923002263-main.pdf; https://doi.org/10.1016/j.dib.2023.109107

International audience A database of 168 904 hauls covering the period from 1965 to 2019, from 46 surveys containing both fisheries-dependent (fishing vessels) and -independent data (scientific surveys) were collated from across the eastern Atlantic (Greater North Sea, Celtic Sea, Bay of Biscay and Iberian coast) and Metropolitan French Mediterranean waters. Data on diadromous fish (the European sturgeon (Acipenser sturio), allis shad (Alosa alosa), twait shad (Alosa fallax), Mediterranean twaite shad (Alosa agone), European eel (Anguilla anguilla), thinlip mullet (Chelon ramada), river lamprey (Lampetra fluviatilis), sea lamprey (Petromyzon marinus), smelt (Osmerus eperlanus), European flounder (Platichthys flesus), Atlantic salmon (Salmo salar) and the sea trout (Salmo trutta)) presence-absence was extracted and cleaned. The gear type and gear category which caught these species, their spatial location, and the date of capture (year and month), were also cleaned and standardised. Very little is known about diadromous fish at-sea and modelling data-poor and poorly detectable species such as diadromous fish is challenging for species conservation. Furthermore, databases which contain both scientific surveys and fisheries-dependent data on data-poor species at the temporal and geographical scale of this database are uncommon. This data could therefore be used to improve knowledge of diadromous fish spatial and temporal trends, and modelling techniques for data-poor species.