SCRS/1999/019 Col.Vol.Sci.Pap. ICCAT, 51 (4) : 1210

SCRS/1999/019
Col.Vol.Sci.Pap. ICCAT, 51 (4) : 1210-1280 (2000)
SCRS/99/19
REPORT OF THE ICCAT DATA PREPARATORY MEETING
FOR SOUTH ATLANTIC SWORDFISH
(Tamandare, Brazil - April 8 to 13, 1999)
1 Opening of the meeting
The Data Preparatory Meeting for South Atlantic swordfish was held, at the invitation of Brazilian
Government, at the Research and Training Center of IBAMA, in Tamandare, Pernambuco, Brazil, from
April 8 to 13, 1999. The meeting time and venue was specified by the SCRS at its 1998 meeting.
Mr. Celso Martins Pinto, the Director of the Research Division of IBAMA welcomed all the
participants. While emphasizing the importance of the meeting, Mr. Martins wished the participants a
successful meeting.
The meeting was attended by the scientists from Brazil, Japan, EC-Portugal, EC-Spain, the United
States and Chinese Taipei. The ICCAT Secretariat was represented by Dr. P. M. Miyake, Assistant
Executive Secretary. The List of Participants is attached as Appendix 2.
2 Adoption of Agenda
The Agenda, circulated prior to the meeting, was modified and adopted (Appendix 1).
3 Nomination of the Inter-sessional Chairman and nomination of Rapporteurs
Dr. J. Powers, the SCRS Chairman presided over the entire session, in the absence of Dr. Julie
Porter, the Convener for the Swordfish Species Group. He welcomed the participants and emphasized
the importance of the session as the results are essential for assessments which will serve as the scientific
base for south swordfish management.
The following scientists were nominated as Rapporteurs: Drs. S.Turner (Item 5, K. Yokawa and J.A.
Negreiros Aragau (Item 6) and J. Powers (Item 7); Dr. P. M. Miyake served as General Rapporteur.
4 Review of meeting objectives
The Chairman reviewed the objectives of the meeting, which were as follows: (1) review of the catch
and effort as well as size data available; (2) review of the adequacy of size data for analytical purposes
and see what models can be applied; (3) create standardized CPUE and select those useful for further
analysis; and (4) specify the items that need to be worked on prior to the 1999 swordfish stock
assessment session in September.
There were seven papers presented to the session (the list is attached as Appendix 3). These papers
described the swordfish fisheries of Spain, Japan, Chinese Taipei, and various regions of Brazil. Initial
efforts to create standardized CPUE were presented for data of Spain, Japan and Chinese Taipei in these
papers. All the papers were reviewed and will be discussed under various Agenda items where they are
referred.
5 Size sampling
The group reviewed the available size samples in the ICCAT data base for the purpose of deciding
whether they would be sufficient for calculating the catch at size (CAS). It was noted that the a catch
at size had been developed for South Atlantic swordfish by the Secretariat in 1996; however, to date, it
has not been used by the group for age-structured or size-structured analyses. It was further noted that
additional size samples became available since the CAS was first created, especially for the various
Brazilian fisheries and Chinese Taipei.
The group agreed to review: (1) the sampling fractions by nation and year, and (2) the year-to-year
consistency of the size samples by nation and geographic area. It was decided that for these analyses,
the same areas would be used as for the preliminary Spanish catch rate analyses (Figure 1) with the
exception that the southern boundaries of areas 7 and 8 were extended to 60o S (SCRS/99/32). As noted
in section 7, those areas were proposed based on Spanish catch rate distributions, and the group
recognized that further refinement might be necessary as more was learned about catch rates and size
composition in the various fisheries.
During this review many problems with the ICCAT data base were identified, including unreported
data, out of date data which should have been updated, duplicate data entries, and erroneous size codes.
It was noted that some of these problems were due to nations failing to report data or data corrections
to the Secretariat and others are due to data management problems at the Secretariat.
5.1 Sampling fractions
The group reviewed size sampling fractions by major fishing nation since 1980 (Table 1, Figures
2 and 3). For Brazil, sampling fractions generally ranged from 10% to 30% during the 1980-1986 period
and 2-3% in the late 1980's. (Note that the low sampling fractions for Brazil in 1983 and 1984 were
reviewed; data were found to exist in Brazil, but not in the ICCAT data base addition. The sampling
fractions for those years were thought to be similar to surrounding years and the full data sets for those
years will be submitted to ICCAT (Note: to be checked and modified.). Spanish sampling fractions were
relatively low (3-13%) during the initial years of its fishery and then increased to roughly 50-60% for
1991-1997. Chinese Taipei had 10-30% sampling fractions in the early-mid 1980's followed by 2-3%
fractions during 1988-1992. Japan had 4-8% sampling fractions until the early 1990's which then
decreased to about 2-3%. The group reviewed sampling fractions for Japan, Spain and Chinese Taipei
for the western and eastern South Atlantic and noted similar fractions in both areas for each nation. The
Group noted a higher sampling fraction for the Brazilian domestic fishery than for some of the leased
vessel fisheries, particularly for the Brazil Chinese Taipei fishery for which no fish have been measured
since 1994 (Table 2).
Overall sampling fractions were generally in the range of 5-10% in the 1980s and increased to 2030% in the 1990s (Figure 3) with 10,000-20,000 fish measured annually in the 1980s and increasing to
more than 100,000 fish measured annually since 1995. However, a major part of the samples were taken
from relatively a few fleets.
The Group strongly recommended that nations with low sampling fractions review their sampling
systems with the aim of increasing the sampling fraction perhaps through the use of species-specific
sampling criteria especially for swordfish. Where possible, sex should also be recorded with size. The
absolute sampling levels needed to adequately characterize the size composition will vary from fishery to
fishery. In the absence of research to define adequate sampling levels, the group recommended at least
a large sampling fraction, perhaps as much as 20%.
A suggestion was made that a manual for sex identification might be developed, if possible.
5.2 Consistency of size composition
To review the consistency of size composition data, cumulative frequency distributions were examined
for all nations, areas, and year strata in which at least 100 fish measure.
The number of fish measured in length or weight (converted then length) by nation, area and year in
the available ICCAT data base is shown in Table 3. However, the group decided to use the Spanish
catch-at-size (CAS) data in the exploratory analyses because the original data are in 5x5 areas/month,
the number of fish sampled by square is large, the number of substitutions required is very small, and the
exploratory analyses are done in cumulative percentage.
The group noted that the exploratory analyses were done using yearly data by tentative areas. So, the
temporal variability (month or quarter) was not taken into consideration. Moreover, the group noted that
only the information available was analyzed, and encouraged all nations to report their current and
historical data and to maintain high sampling fractions.
The cumulative frequency distributions (CFDs) were plotted by area and nation (Figure 4) and by
nation, by area and year (Figure 5). In general, the group noted consistency in the cumulative frequency
distributions (CFDs) by nation and area, but noted possible problems with some data sets.
Spanish CFDs in areas 11 and 12 (the areas with large catches) showed roughly 10 cm and 20 cm
ranges in sizes at 50% cumulative frequencies. However, this difference among years might be explained
by changes in the seasonal distribution of fishing effort, the decrease in the mean weight of the catch
(about 10 kg during the period available) reported from the Spanish data and other factors. The
information for other areas also shows very consistent trends in CFDs. among years.
Size frequency data for the domestic Brazilian fishery were reported by ICCAT area (western South
Atlantic) without latitude and longitude information from 1971 through about 1984, and then with latitude
and longitude thereafter when most the data occurred in area 9 (Table 3). There was general similarity
in the CFDs within these periods, but there were differences between the periods. Additionally, in area
9, the 1998 CFD differed from those in earlier years (1985-1991). The group recommended that these
patterns be carefully reviewed to determine the reason for those differences.
The Brazilian fishery conducted by leased Japanese vessels (Brazil- Japan, areas 7 and 13) generally
showed consistent CFDs with a broader range in size composition in area 13 (western South Atlantic, 45
cm range at 50% CFD) than area 7 (about 30 cm range at 50% CFD). The greater variation in interannual size composition in area 13 might be interpreted as indicating shifts between inshore (such as area
7) fishing with small size composition and offshore fishing with larger size, as seen in many of the oriental,
high seas, longline fisheries.
Brazilian-leased vessel fishery for other than Japan developed in recent years. The limited number
of comparisons available indicated relative consistency in CFDs.(Brasil Other; areas 7, 8, 9, 11 and 13).
The group noted relative consistency in the CFDs between years for Japan in most of the areas with
information, although with high variability among years. Review of the raw data for 1980 in area 12
indicated possible erroneous information in the ICCAT data base and the group recommended a review
of that information. The range of variation for areas 10 and 12 is 40 cm at CFD of 50% with a mean size
from 160 to 200 cm LJFL.
Korean size composition is very limited but appeared to be relatively consistent in area 11 for the
years available. The size composition is similar to the Japanese CFD in the same area.
The CFDs for Chinese Taipei (1993-1997 only; areas 13 and 14) indicated that larger fish occurred
in the eastern South Atlantic than in the western south Atlantic. The similarity of the 1997 CFDs from the
two areas and their average size greater than in earlier years was questioned. A review of the 1997 data
held by scientists from Chinese Taipei indicated differences from the preliminary data received by
ICCAT. The Group recommended that the two data bases be carefully compared and ICCAT be
provided with the most accurate information.
5.3 Overview of size composition
The review of the size composition by year and area with data from different fleets revealed a
general pattern of smaller size composition for Brazil, Brazil Others and Spain compared with catches of
deep longline of Korea, Chinese Taipei and especially Japan (Figure 5). These differences in size
distribution among different types of gear (surface vs deep longline) could be linked to the fishing strategy
of the different fleets, but it could also indicate a thermal stratification with a depth similar to that already
known for latitude. If these differences are real, larger swordfish may have lower catchability with
surface longline than with deeper longline.
5.4 Size composition general recommendations
The group urged that all nations report raw size data to the Secretariat as had been agreed by the
SCRS for many years. Reporting catch-at-size data does not waiver this responsibility.
5.5 Adequacy of size composition data for creation of catch at size
The group concluded that if the problems identified with the size composition data bases are
thoroughly investigated and, if necessary, corrected, then the data would be adequate for creating CAS,
although prior to 1990 the size data may be less adequate and this needs to be examined.. However, the
group indicated that the overall sampling rate obtained after 1990 is mostly due to the increase in catches
and in sampling done by some fleets (i.e. Brazil and Spain which have high sampling coverage rates). The
overall mean sampling level for the period 1980-1990 was about 8% while the overall mean sampling rate
for the 1991-1997 period was 27%. The group recommended that reviews of size composition data be
completed by April 30, that revised size composition be submitted to the Secretariat by May 31, and that
catch at size be created by each nation for 1980 to 1997 and submitted by July 31, 1999. If sampling
coverage is sufficient for certain fisheries, the CAS should be created for an even earlier period. The
Secretariat will create catch at size for monor fisheries such as Uruguay, Namibia, and Ghana.
It was highly recommended that the procedures used for substitutions and raising to create catch at
size be reported by the national scientists
The group discussed strata for use in creating catch at size and recommended that the smallest
possible time-area strata be used. The group recognized that stratification would depend on how the
fishery and sampling are conducted, but it was suggested that a maximum area size of 10o x10o be
considered.
6 Review of south Atlantic CPUE series
The available catch-per-unit-effort (CPUE) data were examined and evaluated for their usefulness
in developing indices of abundance for the south Atlantic swordfish stock (or portions thereof). As an
initial step, the ICCAT Secretariat prepared a summary of the catch and effort data which were available
in the data base. These data included information from Argentina, Brazil, Chinese Taipei, Cuba, Japan,
Korea, South Africa, Spain, USA, Russia, Uruguay and Namibia. In many instances, the data series are
not likely to be useful for indices of abundance since many covered only short periods. However, some
sets appear to be useful. It should be noted that in the previous assessment only the data from Japan,
Spain, and Chinese Taipei were used in the assessment analyses.
After investigating the data base, the data from Brazil, Brazil-Chinese Taipei, Chinese Taipei, Spain,
Japan and Portugal fleets were examined in more detail. Descriptions of these data sets are given below.
Additionally, for Brazil, Spain, Chinese Taipei and Japan, the data were reexamined using the area
divisions presented by Spain (SCRS/99/32) using a GLM to standardize the CPUE (Figure 1). This
division differs from ICCAT areas, but it was adopted as a means to compare the CPUEs between fleets
within areas. In particular, it noted if there was relative homogeneity between fleet CPUEs within an
area.
Trends of catch and effort and CPUE by fleet
Chinese Taipei
Swordfish is a by-catch of the Chinese Taipei tuna longline fleets (SCRS/99/34). An obvious
transformation of fishing pattern occurred from the end of 1980's (Hsu and Chen 1995, SCRS/95/97)
which seemed to have resulted in the increasing catches of tropical tunas, swordfish and billfishes (Hsu
1996, SCRS/96/100). The proportion of swordfish in the total longline catch fluctuated from 1968 to the
end of the 1980s, increased abruptly in 1991 and 1992, decreased in 1993, and has maintained a relatively
stable level.
The Chinese Taipei series for Atlantic swordfish (i.e. Task II data in ICCAT base) covers a relatively
long period since 1967. The data were by month and 5x5 degree areas , including catch in number and
in weight (in kg) and effort in numbers of hooks. Length frequency data are also available both in actual
size measured and catch at size starting from 1981 by the strata of quarters and ICCAT sampling areas
(areas 96 and 97).
Fishing effort (number of hooks) of this tuna longline fleet in the South Atlantic increased consistently
from 1968 (19.8 million hooks) to 1997 (117 million hooks). The catch of swordfish in the South Atlantic
increased from 488 MT in 1968 to 1281 MT in 1970, fluctuated thereafter, decreased to the historical low
of 199 MT in 1984, and increased abruptly from 896 MT in 1990 to the peak 2876 MT in 1995.
The lowest nominal CPUE occurred in 1976 (0.035/1000 hooks) and the highest in 1992 (1.049/1000
hooks).
All species of billfishes including swordfish are caught incidentally by Chinese-Taipei longline fleets
in the South Atlantic (Hsu 1996). An obvious change in fishing pattern since the end of the 1980s which
seemed to result in the increasing catch ratio of swordfish might be another factor which affected
Chinese-Taipei swordfish CPUE. Therefore, additional GLM analyses were run.
Chinese Taipei CPUE of swordfish in the South Atlantic was standardized by using area designation
shown in SWO/99/02. The original model used in the GLM analysis was:
ln(CPUEijkl +const)=µ+YR+QTj +ARk +INTER+e ijkl
INTER: combinations of two-way interaction of YR*QT)
The trend of the CPUE in each area fluctuated and increased in the early 1990s. One of main reasons
for this fluctuation could be attributed to the change in fishing pattern at the end of the 1980s (Liu and
Wang, 1999, SCRS/99/34).
Analysis including one additional factor, using catch ratio categories of swordfish in weight to the total
weight of albacore, bigeye tuna, yellowfin tuna and swordfish of the ICCAT Task II data (aggregated by
year, month and five degree square) were conducted to adjust for the effect caused by the change in
target species. There were four categories of swordfish catch ratio used in the analysis: 0-25%, 25-50%,
50-75% and 75-100%.
The results showed flat trends over the period analyzed for all areas (Figure 6). As the data used
in this analysis were aggregated., the trend of CPUE (in weight) of the sum of albacore, bigeye tuna,
yellowfin tuna and swordfish was also examined to see the effect of the CPUE trend of the sum of the
aggregated species on that of swordfish. The CPUE trends of the sum of the aggregated species were
also shown roughly to be flat. Thus, it was indicated that the factor of the swordfish catch ratio in the
GLM analysis of Chinese Taipei CPUE has an effect on swordfish CPUE. However, the calculated
CPUE of Chinese Taipei with the effect of the swordfish catch ratio might be affected by other factors.
Therefore, further study on examining the factors that affect the CPUE trend, especially after 1990, is
necessary.
A preliminary GLM analysis indicated that year, area, quarter, ratio and area-quarter interaction have
significant effect on swordfish CPUE trend. This preliminary analysis trend indicated that CPUE
decreased from 1968 to its lowest level in 1976, fluctuated during the 1980-1990, slightly increased in
1991, and decreased thereafter (Figure 6).
Spain
Data for the traditional Spanish fleet fishing on the North Atlantic swordfish stock are normally
provided by records per trip obtained by the Spanish Institute of Oceanography (IEO) when fish are
landed at the different base ports used by the Atlantic fleet. However, since the mid-1980s vessels fishing
the south stock (South of 5o North latitude) are equipped with on-board freezers and whose trips last over
60 days at sea. In this case, the additional use of logbooks designed by the IEO specifically for this fleet
has been introduced progressively and voluntarily. The information obtained per set, when available, is
compiled in "sub-trips" (group of sets carried out consecutively in the same 5x5 degree area /month) and
is treated as an observation or trip of the traditional fleet. Data from observers are also included in this
analysis. Thus, the observations used in this analysis include data by trip as well as data by sub-trip, as
was used in previous reports.
A total 3,171 observations were finally used for the 1989-1998 period. These observations include an
average of 5,484 fishing days per year and around 15 million hooks per year. The overall coverage in
terms of catch and effort included in these observations was about 87%. A minor number of observations
is also available for 1986 and 1988, but these were not considered useful for CPUE analysis. Observations
from 1989 are few and most of them are from only one area. However, they were used in the preliminary
runs.
Following previous criteria, nominal effort was defined by number of hooks per trip or sub-trip (in
thousands of hooks) calculated from the number of sets carried out and the mean number of hooks per
set. The nominal CPUE, in kilograms round weight or in number of fish, was defined as catch per nominal
effort (per thousand hooks).
For the South Atlantic stock, the hypothetical boundary line was located at 5o N latitude, as assumed
by the ICCAT. Initially, six areas were defined for preliminary runs (see SCRS/99/32), but finally only
four areas were used (because of limited observations and no directed fishing in Areas 8 and 10). The
year sequence from 1989 to 1997 was analyzed in biomass and in number of fish per thousand hooks. The
time breakdown used was quarters.
The surface longline gear of the Spanish fleet has remained relatively constant over the years
analyzed, in terms of structure and configuration. However, in the recent years small improvements and
changes in fishing strategy were detected. An important change has been reported in the fishing strategy
of the traditional fleets in the North stock, in some cases targeting swordfish jointly with other species.
This new strategy could also affect, to some extent, the activity of the South Atlantic fleet in recent years
due to market demand, although this effect is expected to be lower than in the North Atlantic stock.
Although some trips were already clearly identified as targeting sharks and deleted, this classification is
not an easy decision, especially for long trips, since the fishing strategy can even change several times
during the same trip.
The standardized analyses were done using the GLM procedure. The main effects considered were
year, time and area. The following basic model was defined:
Log(CPUEw)= overall mean
+ effect of year i
+ effect of quarter j
+ effect of area k
+ effect of area and quarter interactions
+ the normally distributed error term
The variability explained by the model (CPUEw, i.e. CPUE in weight) was 31%. Standardized
residual patterns by year obtained show a normally distributed shape when there are a suitable number
of observations. Table 4 and Figure 7 provides information on CPUEw and upper and lower 95%
confidence limits.
Additionally, some standardized CPUEs by each area were obtained during the meeting (Figure 8)
in order to see the trends in each area defined and to compare with the values obtained from other fleets
using the same area definition (Figure 1). The standardized CPUE in areas 12 and 11 show a decreasing
trend, while areas 9 and 7 show almost a flat trend. So, the general trend in the Spanish CPUE is mostly
conditioned by the trend in area 12 where most of the observations were available at the beginning of the
time series.
Japan
There are two kinds of data available from Japanese longliners: (1) from sample statistics aggregated
by year, month, five-degree area, i.e., the TASK II data base submitted to ICCAT; and (2) that which
has an additional item of number of branch lines per basket, which approximates the gear configurations
of regular vs deep longline. The latter statistics have been collected since 1975. In these data bases the
catch is given in number of fish. For 1975-1997, catch in weight were also available as estimated by
converting catch in number into weight (ton) using size composition by year, ICCAT swordfish area, and
quarter.
For purposes of CPUE standardization (SCRS/99/33), the five-degree areas which could obtain
continuous and relatively high effort level (greater than 5,000 hooks per each year) were selected and
used for the GLM analysis to secure the succession of data and reduce the area effect caused by the
change of fishing ground. As a result, 7 and 14 five-degree areas which are the main fishing grounds for
bigeye tuna and southern bluefin tuna, respectively, were selected on the eastern side of the South
Atlantic. As only the most northern areas used in the analysis were overlapped with the fishing ground
of Spanish longliners that target swordfish, the area used in the analysis was supposed to be the marginal
distribution area of swordfish.
The biomass CPUE was also standardized using the area stratification in SCRS/99/32 for 1975-1997.
The data series used in this analysis was the catch (MT) and effort (number of hooks) data aggregated
by year, month and five-degree area.
All the Japanese swordfish catch in the South Atlantic were done by longline, which started in 1956
(Figure 9). Since then, the effort level increased and peaked in 1965 with 54 million hooks and then
decreased to 6 million hooks in 1976. From 1977, the effort level showed generally an increasing trend
with some fluctuation and recorded a historical high in 1993 with 71 million hooks. Since 1994, effort
started to decrease rapidly. The 1997 value was 48 million hooks.
The catch trend (expressed in MT) had a relatively high correlation with the trend of effort. Before
1976, it peaked in 1965 and 1970, with catches of 1,800 and 2,900 MT, respectively. Since 1977, it showed
an increasing trend with some fluctuation and reached 6,700 MT in 1990 and 5,300 MT in 1993. After
that, catches decreased rapidly. The 1997 value was 1,400 MT.
The ratio of the Japanese swordfish catch to that of the total South Atlantic catch was roughly above
40% for the period between 1958-1972 (average: 44%) and 1980-1992 (average: 41%) when the
Japanese catch was relatively higher (Figure 10). For the period between 1973-1979, the ratio was
roughly less than 20% (average:16%). The share of the Japanese catch has shown a steady decreasing
trend since 1987 when the total swordfish catch in the South Atlantic showed a sudden increase and then
decreased 8% in 1997.
For the period before 198, Japanese longliners targeted albacore using less than 11 hooks between
floats (NHF).From the beginning of the 1980's deep longline (NHF=12-15) has been introduced to target
bigeye tuna, and further, much deeper longline (NHF>15) was introduced since 1988 (Figure 11). The
main fishing ground of Japanese longliners that target bigeye was in the tropical and subtropical areas in
the southeastern Atlantic (Figure 12).
The standardized CPUE of swordfish caught by Japanese longliners for the selected area in the
southeast Atlantic were obtained for the period of 1962-1975 in number and for 1975-1997 in biomass
(SWO/99/03).
The models used for GLM analysis were:
1962-1975 (number);
ln(CPUEijkl +const)=(F)+(YRi)+(QTj )+(ARk )+e ijkl
1975-1997(biomass);
ln(CPUEijkl +const)=(F)+(YRi )+(QTj )+(ARk )+(GE l )+(INTER)+e ijkl
(INTER: combinations of two-way interaction of YR*QT, AR*QT, YR*AR and YR*GE.)
The results of those analyses were as follows: Figure 13, standardized CPUE of swordfish in
number; Figure 14, standardized CPUE of swordfish in biomass (the broken line shows the values of
standardized biomass CPUE for a wide area). The CPUE trend was generally stable for the period
between 1962-1975 and 1975 and 1983. The CPUE showed a rapidly decreasing trend until 1997 after
the sudden increase observed in 1984 and 1985.
In order to compare with other fleets’ CPUE, a standardized CPUE of Japanese longliners was also
obtained during the meeting, using the area stratification of SCRS/99/2 (Figure 1) for the years of 19751997 (Figure 15). The model used for the GLM analysis was;
ln(CPUEijkl +const)=(F)+(YRi )+(QTj )+(ARk )+(GE l )+(INTER)+e ijkl
(INTER: combinations of two way interaction of YR*QT,)
The results (Figure 15)show the value in area 7 might not reflect the actual trend of the swordfish
stock in that area as the number of data used in the analysis was very few. The observed high variation
of CPUE in this area came mainly from the yearly change of concentration of fishing effort within the
area. This indicates that further area stratification is necessary to standardize the CPUE in each area.
Brazil
The available data on swordfish for the Santos based fleet are catch (in weight) and effort by month
(1971 to 1997); catch (in weight) and effort by 5x5 area (1971 to 1989); in weight and number (1992 to
1997) by 5x5 area.
Effort has shown a increasing trend since 1971 and the total catch fluctuated, with peaks in 1980 and
1995-1996. The targeted species were tunas in the 1970s, and swordfish during part of 1980 and 1981.
However, since 1979, effort has gradually been directed at sharks (mainly blue shark) until mid-1994. In
1994, some boats began to change their gear in order to catch swordfish again.
As the number of hook lines per set may define the target species, the correlation between the
number of lines per set and the catch rates of swordfish was investigated for the data of Brazil Chinese
Taipei, according to categorizations used by Japan. The results of the analysis showed high swordfish
catch rates for longline sets with 4, 6 and 7 branch lines. Values for set with four branch lines were about
six times higher, suggesting the possibility of using gear configuration as an indication of target species
effect in further GLM analysis.
Initial GLMs were conducted at the meeting for the Brazilian national fleet and for the Brazil-Chinese
Taipei fleet. For the Brazilian national fleet, a total of 2,579 observations were used for the period 19861987. Data used comprised records per trip, aggregated by month, 5x5 block and number of branch lines
between buoys (per set). The results of GLM analysis showed that 47.7% of the variability in CPUE was
explained by the model. For the Brazil-Chinese Taipei fleet, data from logbooks, obtained per set were
aggregated by month, 5x5 block and by number of branch lines between buoys (per set). A total of 1,233
observations were used for the 1991-1997 period. The results of GLM analysis showed that 27.7% of the
variance in CPUE was explained by the model.
The results are shown in Appendices 4 and 5, Tables 5 and 6, and Figures 16 and 17.
The standardized CPUE (kg/1000 hooks) for Brazilian fleets shows an increasing trend from 1986
to 1994, then a decrease from 1994 to 1996, and a minor recovery in 1997. CPUE trends for the Brazil-
Chinese Taipei fleet show a sharp decrease from 1991 to 1992, then a gradual decrease until 1996 and
then showed a recovery in 1997.
It was recommended that IBAMA implement an observer program for leased and national tuna
fishing fleets for the northeast and southeast regions of Brazil. They can obtain biological sampling (e.g.
cleytrum-keel measurement and lower jaw fork length) and also many data on by-catch and fishing
activities.
Portugal
The information presently available was extracted from the logbooks of Portuguese longliners,
operating in the South Atlantic during years 1997 and 1998. The raw data matrix consists of swordfish
catches and non-targeted species catches, by daily fishing operation (set) and vessel. During this period,
data on a total of 846 longline fishing sets (456 in 1997 and 390 in 1998) were collected from five
Portuguese longliners. Geographical area are recorded according to the FAO statistical areas (Divisions
34 and 41, and their respective sub-divisions). Concerning FAO area 34, only the sets located from 5ºN
and 5ºS were selected as belonging to the South Atlantic swordfish stock, as assumed by ICCAT.
As the specific catch sets are reported in dressed weight, they were converted to live weight using
the equations recommended by ICCAT. Nominal effort units are in number of hooks per set.
An exploratory analysis of the daily sets was made, with the main purpose of understanding some
elementary descriptive data characteristics, such as centrality and dispersion over time among the
geographic areas considered. Basic statistic characteristics, namely, centrality measures (modes, medians
and averages) and dispersion measures (ranges, standard deviations, variances, minimums, maximums,
ranges, etc.) were estimated. Histograms of the observations by year and region were also obtained.
In order to understand the inter-annual variation and trends of the nominal CPUE by month for the
main areas, several procedures were made. Box plots were made of the observed daily set swordfish
catches by month and main areas, as well as plots of average catches and standard error trends by month
for the main areas. The CPUE estimates by month and area were determined using arithmetic means of
catches by sets to investigate overall CPUE trends. This data treatment and analysis was also made at
the sub-areas level. However, given the low number of observations by sub-area, only the nominal CPUE
series were considered.
In general, the limited number of years in question (two) did not permit a more in-depth studies than
that described above. Nevertheless, monthly plots of nominal CPUE show, in some way, Portuguese
longline fishing in those waters (Figure 18).
Some attempts of standardizing fishing effort based on univariate GLM methods were made. The
chosen categorical variables were: Year, Month, Quarter, Area and three Ratio categories (I- ratios 133.9; II ratios 34-66.9; and III- ratios 70-100). Several models were tested using combinations of the
different factors. In general, some results were considered satisfactory. However, the source data need
to be revised in order to confirm some detected errors.
Implications of CPUE analysis results
The examination of the CPUE in the papers prepared for this meeting and in the analyses conducted
at this meeting were very useful in determining both the extent and usefulness of the data for subsequent
assessment work. When the various data sets were stratified by area, the similarities and differences in
trends became more clear (Figure 19). Trends between Japanese, Brazilian and Spanish indices were
similar for some areas and different for others, whereas, the Chinese Taipei indices appeared to be
different in some areas (Figure 6). Also, it is noted that the Japanese indices, where showing similar
area-specific trends as the Spanish, were typically more variable from year to year, especially in the early
years of the indices.
The issue of how to handle target species in the GLM analyses was common over several different
data sets including Japanese, Chinese-Taipei and Brazilian data. For both the Japanese and Chinese Taipei
fisheries swordfish are reported not to be the targeted species. Thus, CPUE may be affected by the
availability of other species. The definition of targeting was also suggested to be a problem with the
Brazilian CPUE, because the fleet targeted sharks in the early period. One possible solution could lie in
the use of pre-defined ratios as categorical variables to mimic targeting strategies. Boat type and captain
characteristics might be useful for specify targeting categories as well. Gear types are an obvious method
of categorization, and has been used in several data sets.
However, because the specificity in the size composition of the catch between deep vs surface
longlines, the CPUEs so obtained may track different portion of the stock
The targeting differences and area-specific differences in CPUE trends are important aspects that
should be investigated.
Development of combined CPUE indices will necessitate standardization of factors to include in the
model. Substantial progress was made at the meeting in that area specific catch rate patterns, which
generally were observed to be similar between fleets. The observation that indices developed from the
Japanese data had lower variances when analyses were restricted to small geographic areas than when
large geographic areas were used, suggests that further research on use of substrata is needed before
the assessment meeting in September. Additional progress was made in identifying factors in fleet-specific
data sets which appear to be useful in identifying targeting or no-targeting. However the differences
between fleets in the information for identifying targeting or non-targeting [e.g. hooks between floats, type
of longline (surface or conventional) or catch ratio] and the absence of gear information related to
targeting for some fleets could present a problem for development of combined indices. It is therefore also
recommended that each nation conduct analyses on the utility of catch based indices of targeting for
possible use at the assessment
Fleet Combined CPUE
Initial efforts to get a combined CPUE across fleets were conducted at this meeting. Noting the
discussions on the differences in CPUE between the fleets, an attempt was made to develop the fleetcombined CPUE tentatively, even though any problems discussed in each CPUE standardization are still
involved in these tentative runs. There are two kinds of fisheries in the south Atlantic, swordfish targeted
and non-targeted fisheries. As a first step, an attempt was made to develop country-combined CPUE by
the target and non-target fisheries.
The examination of the CPUE data suggest that there are some consistencies between CPUE data
sets when they are appropriately stratified by area (Figure 20), but that several indices occur only in
limited areas. Thus, there could be some problem in using those data as indices of the stock-wide biomass.
Therefore, there is a need to obtain combined biomass indices across fleets. It was suggested that this
should be done in two ways: (1) using a GLM, combine the data of fleets targeting swordfish (Spain and
Brazil) into an index and then combine the by-catch fleets’ data (Japan and Chinese Taipei) into an index;
and (2) using a GLM, combine all the fleets’ data sets into a single biomass index.
As the non-target fishery CPUE, the Japanese and Chinese Taipei CPUE were to be combined. At
this stage, the fleet-combined CPUE was developed by the areas which were used for the standardization
of Spanish CPUE (Figure 1). The tentative model for the standardization is ln(CPUE+0.001)=Year +
Quarter + Country + %_of_swordfish. The % of swordfish, which is categorized as 0-25%, 26-50%, 5175%, and 76-100%, means the percentage of swordfish catches in the total catch of bigeye, yellowfin,
albacore, and swordfish (SWO/99/4) in each observation (a 5x5 block in a month). In this stage, the
%_of_swordfish is also applied to the Japanese data, because there is no direct information on gear
configuration, such as number of branch lines, in the Chinese Taipei database. The resultant CPUEs are
shown in Figure 19. Generally, the country-combined CPUE shows an intermediate trend between
Japanese and Chinese Taipei CPUEs. However, the trend in the recent years may be more affected by
the Japanese CPUE than by that of Chinese Taipei.
In this analysis, the trend should be affected to some degree by the annual change in fishing effort
distribution, due to the absence of sub-areas in each area, and some other problems discussed in each
CPUE section are still involved in this analysis. Furthermore, year*fleet, year*%_of_swordfish, and other
interactions are significant for most areas as shown in Table 7, for example, although Figure 20 shows
the results obtained by the model only with main effects. The discussion had to be centered on how to
treat the year*fleet interaction as well as some other interactions with year. It was agreed to investigate
further the problems on CPUE series in each country, that have been pointed out at this meeting before
developing the fleet-combined CPUE.
7 Assessment options for South Atlantic swordfish
An assessment of South Atlantic swordfish is scheduled for September, 1999. The above examination
of the size and CPUE data was done in order to facilitate the assessment analyses. Given the results of
the current Data Preparatory Meeting, there are several assessment options to be considered.
Production modeling
An application of production models is the first option to be considered. Preliminary production
modeling was done in the previous assessment. The data needed for such an application are the time
series of catch (in weight) and an index (or indices) of the biomass trend. Thus, it is possible to include
the multiple indices directly in the production model analyses. However, as noted in the previous section,
the examination of the CPUE data suggests that there are consistencies between some CPUE data sets
when they are stratified by area, but that several indices occur only in limited areas. Thus, it may be
problematical to use those data as indices of the stock-wide biomass. Therefore, combined biomass
indices across fleets may be useful. It is suggested that this should be done in two ways: (1) using a GLM,
combine the data of the fleet targeted swordfish (Spain and Brazil) into an index and then combine the
by-catch fleets’ data (Japan and Chinese Taipei) into an index; and (2) combine (using a GLM) all the
fleets’ data sets into a single biomass index. Initial efforts to do (1) were conducted at this meeting. Item
(2) needs to be done prior to the assessment meeting.
Since production models are used to determine long-term potential productivity (i.e. MSY), it is
important to utilize data throughout the history of the fishery so that contrasts in the data may be shown
(if they exist). Note that the time series of catch does not have to be of the same duration as the CPUE
series. Therefore, the production models should include catches that are available back into the 1960s.
Long time series of CPUE are also important for determining productivity. In the case of South Atlantic
swordfish, the long CPUE series are provided by Japan and Chinese Taipei. It is important to include
these historical data back to at least the early 1970s. However, to do this the quality of the index data in
early years should be re-examined.
Age-structured modeling
As noted in section 5, an estimation of catch at size is scheduled for South Atlantic swordfish. These
data could be utilized in an age-structured model using the biomass index (or indices) developed above.
The most obvious choice of models in this regard is an age-structured production model (ASPM) in which
a population dynamics model is used to predict biomass and catch at size and these predictions are
matched with the observed indices of abundance and with the estimated catch at size using maximum
likelihood estimation of initial stock biomass, catchability constants, and stock-recruitment parameters, as
appropriate. In order to implement this type of model, the underlying growth parameters and maturity
parameters must be specified. However, the SCRS has not had major discussions about what these
parameters might be specifically for South Atlantic swordfish. Given that these parameters can be
specified, then initial ASPM analyses can be examined in September.
Other age-structured approaches such as ADAPT require an estimation of catch at size and age in
addition to indices of abundance. It also would be helpful to have indices of abundance in number for
separate age groups. At this stage, it is unlikely that such analyses will be available for the September
assessment.
8 Recommendations for future work
Recommendations for future work are categorized into short- term (i.e. efforts needed prior to the
September assessment meeting), and long-term (those research efforts that are needed for overall
improvement).
-- Short term
•
•
•
•
•
•
Review and correct size sample data by the Secretariat as well as by national scientists;
Recreate catch at size;
Investigate targeting criteria for GLM analyses of CPUE’s, especially for by-catch fisheries;
Careful attention to treatment of 0's in non-target fisheries;
Combine over fleets to get indices of biomass;
Evaluate available growth and maturity parameters for South Atlantic swordfish.
-- Long term
•
•
•
•
Growth and maturity studies;
Estimation of catch at age by sex;
Age-and-sex-specific indices of abundance in numbers;
Carry out scientific observer program for all swordfish fishery fleets.
9 Adoption of the report
The draft report was reviewed and modified. The report was adopted.
10 Closure of the meeting
The meeting was adjourned. At the closure, the hospitality and technical support by the host, IBAMA
has been very much appreciated. Also the hard work by all the participants were commended and the
very efficient Chairmanship was also appreciated by the participants.
SCRS/99/19
RAPPORT DE LA RÉUNION PRÉPARATOIRE SUR LES DONNÉES
DE L’ESPADON DE L’ATLANTIQUE SUD
(Tamandaré, Brésil, 8 - 13 avril 1999)
1. Ouverture de la réunion
La réunion préparatoire sur les données de l’espadon de l’Atlantique Sud s’est tenue du 8 au 13 avril
1999, suite à l’invitation du gouvernement brésilien, au Centre de Recherche et de Formation d’IBAMA
à Tamandaré, Pernambuco (Brésil). La date et le lieu de cette réunion avaient été fixés lors de la réunion
du SCRS de 1998.
M. Celso Martins Pinto, le Directeur de la Division de Recherche d’IBAMA, a souhaité la bienvenue
aux participants. Il a insisté sur l’importance de la réunion et a formulé le voeu qu’elle soit couronnée de
succès.
Les scientifiques du Brésil, du Japon, de la CE-Portugal, de la CE-Espagne, des Etats-Unis et du
Taïpei chinois ont participé à la réunion. Le Secrétariat de l’ICCAT a été représenté par le Dr P.M.
Miyake, Secrétaire Exécutif Adjoint. La liste des participants est jointe en Appendice 2.
2. Adoption de l’ordre du jour
L’ordre du jour qui avait été distribué avant la réunion a été modifié et adopté (Appendice 1).
3. Désignation du Président de la session et des Rapporteurs
Le Dr Powers, Président du SCRS, a présidé toute la session en l’absence de la Dr Julie Porter,
Présidente du Groupe de l’Espèce Espadon. Il a souhaité la bienvenue aux participants et a souligné
l’importance de la session en indiquant que les résultats seront essentiels pour les évaluations qui serviront
de base scientifique à la gestion de l’espadon du sud.
Les scientifiques suivants ont été désignés comme Rapporteurs: Dr S. Turner (Point 5), K. Yokawa
et J.A. Negreiros Aragau (Point 6) et J. Powers (Point 7); Le Dr P.M. Miyake a assumé la fonction de
Rapporteur Général.
4. Examen des objectifs de la réunion
Le Président a passé en revue les objectifs de la réunion qui sont les suivants: (1) examen de la
capture et de l’effort ainsi que des données de taille disponibles; (2) examen de l’utilisation des données
de taille à des fins analytiques et détermination des modèles applicables; (3) création des CPUE
standardisées et sélection des CPUE utiles pour les analyses ultérieures et (4) spécification des points qui
doivent être traités avant la session d’évaluation du stock de l’espadon de 1999.
Sept articles ont été présentés à la réunion (la liste est jointe en Appendice 3). Ces articles ont décrit
les pêcheries d’espadon de l’Espagne, du Japon, du Taïpei chinois et de différentes régions du Brésil. Les
efforts initiaux pour créer des CPUE standardisées ont été présentés dans ces articles pour les données
de l’Espagne, du Japon et du Taïpei chinois. Tous ces articles ont été revus et seront examinés dans les
différents points de l’ordre du jour où ils sont mentionnés.
5. Echantillonnage des tailles
Le Groupe a examiné les échantillons de taille disponibles dans la base de données ICCAT afin de
déterminer s’ils étaient suffisants pour calculer la capture par taille (CAS). Il a été noté qu’une capture
par taille pour l’espadon de l’Atlantique Sud avait déjà été élaborée en 1996 par le Secrétariat, mais
qu’elle n’a pas jamais été utilisée par le Groupe dans les analyses structurées par âge ou par taille. On
a également précisé que des échantillons complémentaires par taille étaient devenus disponibles après la
création de la CAS, en particulier pour différentes pêcheries du Brésil et du Taïpei chinois.
Le Groupe a décidé d’examiner: (1) les fractions d’échantillonnage par nation et par année, et (2) la
cohérence d’une année à l’autre des échantillons de taille par nation et par zone géographique. Il a été
décidé d’utiliser pour ces analyses les mêmes zones que pour les analyses préliminaires des taux de
capture espagnole (Figure 1), si ce n’est que les limites méridionales des zones 7 et 8 ont été repoussées
jusqu’à 60ºS (Document 32). Comme on le verra au point 7, le Groupe a proposé de fonder ces zones sur
les distributions des taux de capture espagnole et a reconnu qu’il pourrait être nécessaire d’affiner ces
zones étant donné les progrès réalisés dans la connaissance des taux de capture et dans la composition
des tailles dans les différentes pêcheries.
Cet examen a permis d’identifier une série de problèmes ayant trait à la base de données ICCAT,
tels que les données non déclarées, les données dépassées qui auraient dû être actualisées, les doubles
entrées de données et les codes incorrects de taille. Certains de ces problèmes sont imputables au fait que
des nations n’ont pas transmis leurs données ou les corrections de données au Secrétariat, tandis que
d’autres sont dus à des problèmes de gestion au Secrétariat.
5.1 Fractions de l’échantillonnage
Le Groupe a examiné les fractions de l’échantillonnage par taille des principales nations de pêche
depuis 1980 (Table 1, Figures 2 et 3). Dans le cas du Brésil, les fractions de l’échantillonnage
s’étendaient de 10% à 30% pour la période 1980-1986 et de 2% à 3% à la fin des années 1980.
(Signalons que les faibles fractions d’échantillonnage enregistrées pour le Brésil en 1983 et 1984 ont été
revues; les données existaient au Brésil, mais pas dans la base de données ICCAT. On a estimé que les
fractions pour ces années étaient semblables à celles des années environnantes et les jeux complets de
données de ces années seront présentés à l’ICCAT). Les fractions d’échantillonnage espagnoles étaient
relativement basses (3-13%) pendant les premières années de sa pêcherie et ont augmenté jusqu’à
environ 50-60% pendant la période 1991-1997. Le Taïpei chinois avait des fractions d’échantillonnage de
10-30% du début au milieu des années 1980, suivies de fractions de 2-3% pendant les années 1988-1992.
Le Japon avait des fractions d’échantillonnage de 4-8% jusqu’au début des années 1990, puis de 2-3%.
Le Groupe a revu les fractions d’échantillonnage du Japon, de l’Espagne et du Taïpei chinois pour
l’Atlantique Sud oriental et occidental et a observé des fractions similaires dans ces deux zones pour
chaque nation. Le Groupe a constaté l’existence d’une fraction d’échantillonnage plus importante pour
la pêcherie nationale brésilienne que pour celle de certaines des pêcheries de bateaux loués, en particulier
pour la pêcherie Brésil-Taïpei chinois pour laquelle aucun poisson n’a été mesuré depuis 1994 (Table 2).
Dans l’ensemble, les fractions de l’échantillonnage étaient généralement comprises entre 5% et 10%
dans les années 1980, puis sont passées à 20-30% dans les années 1990 (Figure 3) avec 10.000-20.000
poissons mesurés chaque année en 1980 et plus de 100.000 poissons mesurés chaque année depuis 1995.
Une grande partie des échantillons a cependant été prélevée d’un nombre relativement faible de flottilles.
Le Groupe a vivement recommandé que les nations ayant de faibles fractions d’échantillonnage
revoient leurs systèmes d’échantillonnage dans le but d’augmenter la fraction, si nécessaire en utilisant
des critères d’échantillonnage spécifiques aux espèces, surtout dans le cas de l’espadon. Le sexe devrait
également être enregistré avec la taille chaque fois que cela était possible. Les niveaux absolus
d’échantillonnage requis pour caractériser de façon adéquate la composition des tailles varieront d’une
pêcherie à l’autre. A défaut de recherche permettant de définir les niveaux d’échantillonnage appropriés,
le Groupe recommande de réaliser au moins une fraction d’échantillonnage étendue, qui pourrait être de
20%.
Il a été suggéré d’élaborer, dans la mesure du possible, un manuel d’identification du sexe.
5.2 Cohérence de la composition des tailles
Pour réviser la cohérence des données de composition des tailles, on a examiné des distributions
cumulées de fréquences pour toutes les nations, zones et strates annuelles dans lesquelles au moins 100
poissons ont été mesurés.
Le nombre de poissons mesurés en taille ou en poids (converti ensuite en taille) par pays, zone et
année dans la base de données disponible de l’ICCAT est illustré à la Table 3. Le Groupe a néanmoins
décidé d’utiliser la prise par taille (CAS) espagnole dans les analyses exploratoires étant donné que les
données originales sont établies par zone de 5ºx5º/mois, que le nombre de poissons échantillonnés par
carré est important, que le nombre de substitutions requises est très faible et que les analyses exploratoires
sont établies en pourcentage cumulatif.
Le Groupe a fait remarquer que les analyses exploratoires ont été réalisées en utilisant des données
annuelles par zone expérimentale. La variabilité temporelle (mois ou trimestre) n’a donc pas été prise en
considération. Par ailleurs, le Groupe a indiqué que seules les informations disponibles ont été analysées;
il a encouragé tous les pays à déclarer leurs données actuelles et historiques et à maintenir des fractions
d’échantillonnage élevées.
Les distributions cumulées des fréquences (CFD) ont été projetées par zone et pays (Figure 4), ainsi
que par pays, zone et année (Figure 5). En général, le Groupe a constaté une cohérence entre les
distributions cumulées des fréquences (CFD) par nation et par zone, mais a observé des problèmes
potentiels avec certains jeux de données.
Les CFD espagnoles dans les zones 11 et 12 (zones de grandes captures) ont montré des gammes
de taille d’environ 10 et 20 cm pour des fréquences cumulées de 50%. Cette différence entre les années
pourrait néanmoins s’expliquer par des modifications de la distribution saisonnière de l’effort de pêche,
par la baisse du poids moyen de la prise (environ 10 kg pendant la période disponible) déclaré à partir des
données espagnoles ainsi que par d’autres facteurs. Les informations concernant d’autres zones montrent
également des tendances très cohérentes pour les CFD entre les différentes années.
Des données de fréquence de taille pour la pêcherie nationale brésilienne ont été déclarées pour la
zone ICCAT (Atlantique sud-occidental) sans information de latitude et longitude de 1971 à environ 1984,
et, par la suite, avec des informations de latitude et longitude lorsque la plupart des données
correspondaient à la zone 9 (Table 3). On a constaté, dans l’ensemble, que les CFD étaient semblables
au sein de ces périodes, tout en présentant des différences entre les périodes. En outre, les CFD de 1998
correspondant à la zone 9 différaient de celles des années précédentes (1985-1991). Le Groupe a
recommandé de vérifier attentivement ces modèles afin de déterminer la cause de ces différences.
La pêcherie brésilienne pratiquée par des bateaux japonais loués (Brésil-Japon, zones 7 et 13) a
montré de façon générale des CFD cohérentes avec un spectre plus large pour la composition des tailles
dans la zone 13 (Atlantique sud-occidental, gamme de 45 cm pour des CFD de 50%) que dans la zone
7 (gamme d’environ 30 cm pour des CFD de 50%). La plus grande variation que connaît la composition
des tailles inter-annuelles dans la zone 13 pourrait être interprétée comme un indice de déplacements entre
la pêche côtière (telle que la zone 7) avec une composition de petites tailles et la pêche hauturière avec
des tailles plus grandes, comme cela a été le cas dans un nombre élevé de pêcheries palangrières
orientales de haute mer.
La pêcherie des bateaux brésiliens en régime de location, destinés à d’autres nations que le Japon,
s’est développée ces dernières années. Le nombre limité de comparaisons disponibles a indiqué une
certaine cohérence dans les CFD. (Brésil Autres, zones 7, 8, 9, 11 et 13).
Le Groupe a observé une certaine cohérence dans les CFD au fil des années dans la plupart des
zones ayant donné lieu à des informations, même s’il existait une grande diversité entre ces années. La
révision des données brutes pour 1980 dans la zone 12 a laissé entrevoir l’existence d’informations
erronées dans la base de données ICCAT, ce qui a incité le Groupe à recommander la révision de ces
informations. L’échelle de variation des zones 10 et 12 est de 40 cm pour des CFD de 50% avec une taille
moyenne de 160 à 200 cm LJFL.
La composition coréenne des tailles est certes très limitée, mais semble être relativement cohérente
dans la zone 11 pour les années disponibles. La composition des tailles est semblable à celle des CFD
japonaises de la même zone.
Les CFD pour le Taïpei chinois (uniquement 1993-1997; zones 13 et 14) ont indiqué la présence de
poissons plus grands dans l’Atlantique sud-oriental que dans l’Atlantique sud-occidental. La similitude des
CFD de 1997 issues de ces deux zones et leur taille moyenne supérieure à celles des années précédentes
ont été mises en cause. Une révision des données de 1997 réalisée par des scientifiques du Taïpei chinois
a montré des différences par rapport aux données préliminaires reçues par l’ICCAT. Les participants ont
recommandé de comparer attentivement ces deux bases de données et d’envoyer les informations les plus
précises à l’ICCAT.
5.3 Aperçu de la composition des tailles
L’examen de la composition des tailles par année et par zone à l’aide de données provenant de
différentes flottilles a révélé un modèle général de composition de tailles plus petites pour le Brésil, Brésil
Autres et l’Espagne comparé aux captures des palangres profondes de la Corée, du Taïpei chinois et
surtout du Japon (Figure 5). Ces différences dans la distribution des tailles entre différents types d’engin
(surface contre palangre) peuvent être associées à la stratégie de pêche des différentes flottilles, mais
pourraient également indiquer une stratification thermique avec une profondeur semblable à celle que l’on
connaît déjà pour la latitude. Si ces différences sont réelles, il se peut que les grands espadons soient plus
difficiles à capturer à la palangre de surface qu’à la palangre profonde.
5.4 Recommandations générales sur la composition des tailles
Le Groupe insiste pour que tous les pays déclarent leurs données brutes de capture au Secrétariat
comme l’a demandé le SCRS il y a plusieurs années déjà. Le fait de déclarer leurs données de capture
par taille ne les dispense pas de cette responsabilité.
5.5 Utilisation des données de composition par taille pour créer la capture par taille
Le Groupe a conclu que si les problèmes identifiés au sujet des bases de données de la composition
par taille sont examinés à fond et, le cas échéant, résolus, ces données pourront être utilisées pour créer
les CAS, même s’il se peut que les données de taille datant d’avant 1990 soient moins appropriées et qu’il
soit nécessaire de remédier à cette situation. Ceci dit, le Groupe a indiqué que le taux global
d’échantillonnage obtenu après 1990 est essentiellement dû à la hausse des captures et des
échantillonnages réalisés par certaines flottilles (notamment le Brésil et l’Espagne qui ont des taux élevés
de couverture d’échantillonnage). Le niveau moyen global de l’échantillonnage pour la période 1980-1990
était d’environ 8%, tandis que le taux moyen global de la période 1991-1997 était de 27%. Le Groupe a
recommandé que les examens des données de composition par taille soient terminés le 30 avril, que les
révisions des compositions par taille soient présentées au Secrétariat le 31 mai et que les captures par
taille soient créées par chaque nation pour la période 1980-1997 et soient présentées le 31 juillet 1999. Si
la couverture d’échantillonnage est suffisante pour certaines pêcheries, la CAS devra être créée pour une
période remontant encore plus loin dans le temps. Le Secrétariat créera des captures par taille pour les
petites pêcheries telles que l’Uruguay, la Namibie et le Ghana.
Il a été vivement recommandé que les scientifiques nationaux transmettent des informations sur les
procédures utilisées pour les substitutions et les extrapolations pour créer la capture par taille.
Les participants ont discuté des strates à utiliser pour créer les captures par taille et ont recommandé
d’appliquer les strates spatio-temporelles les plus petites possibles. Le Groupe a reconnu que la
stratification dépendra de la façon dont la pêcherie et l’échantillonnage seront réalisés, tout en suggérant
d’envisager une dimension maximale de zone de 10ºx10º.
6. Examen de la série de CPUE de l’Atlantique Sud
Les données disponibles de capture par unité d’effort (CPUE) ont été examinées et évaluées pour
déterminer leur utilité dans la mise au point d’indices d’abondance pour le stock de l’espadon de
l’Atlantique Sud (ou de parties de ce dernier). Le Secrétariat ICCAT a préparé, comme première mesure,
un résumé des données de capture et d’effort qui étaient disponibles dans la base de données. Ces
données contenaient des informations de l’Argentine, du Brésil, du Taïpei chinois, de Cuba, de la Corée,
de l’Afrique du Sud, de l’Espagne, des Etats-Unis, de la Russie, de l’Uruguay et de la Namibie. Dans de
nombreux cas, les séries de données ne pourront pas être utilisées dans les indices d’abondance étant
donné que bon nombre d’entre elles ne couvrent que de courtes périodes. En revanche, d’autres séries
semblent être utiles à cette fin. Il faut encore signaler que seules les données du Japon, de l’Espagne et
du Taïpei chinois ont été utilisées dans les analyses d’évaluation antérieures.
Après avoir examiné la base de données, on a étudié en détail les données des flottilles du Brésil, du
Brésil-Taïpei chinois, de l’Espagne, du Japon et du Portugal. Les descriptions de ces séries de données
figurent ci-dessous.
Par ailleurs, les données du Brésil, de l’Espagne, du Taïpei chinois et du Japon ont été réexaminées
en utilisant les divisions géographiques présentées par l’Espagne (SCRS/99/32) à l’aide d’un GLM pour
standardiser la CPUE (Figure 1). Cette division diffère des zones ICCAT, mais a été utilisée comme un
instrument qui sert à comparer les CPUE entre les flottilles au sein des zones. Elle a notamment mis en
évidence une homogénéité relative entre les CPUE des flottilles au sein d’une même zone.
Tendances des captures, efforts et CPUE par flottille
Taïpei chinois
L’espadon est une prise accessoire des flottilles palangrières du Taïpei chinois (SCRS/99/34). Le
modèle de pêche a subi une transformation évidente à partir de la fin des années 1980 (Hsu et Chen 1995,
SCRS/95/97) qui semble avoir abouti à l’augmentation des prises de thonidés tropicaux, d’espadons et des
poissons porte-épée (Hsu 1996, SCRS/96/100). La proportion d’espadons dans le total des prises
palangrières a fluctué de 1968 à la fin des années 1980, puis a connu une hausse brutale en 1991 et 1992
et a diminué en 1993 avant de se maintenir à un niveau relativement stable.
La série du Taïpei chinois pour l’espadon de l’Atlantique (données Tâche II dans la base de données
ICCAT) couvre une période relativement étendue depuis 1967. Ces données sont présentées par mois
et par zone de 5ºx5º et contiennent les prises en nombre et en poids (en kg) et l’effort en nombre
d’hameçons. Les données de fréquence de taille sont également disponibles, en tailles mesurées et en
capture par taille, à partir de 1981 par trimestre et par zone d’échantillonnage ICCAT (zones 96 et 97).
L’effort de pêche (nombre d’hameçons) de cette flottille palangrière visant les thonidés dans
l’Atlantique Sud a considérablement augmenté entre 1968 (19,8 millions d’hameçons) et 1997 (117 millions
d’hameçons). La prise d’espadon dans l’Atlantique Sud est passée de 488 TM en 1968 à 1.281 TM en
1970. Elle a fluctué dans les années suivantes, est retombée au seuil historique de 199 TM en 1984 et
s’est redressée brutalement en passant de 896 TM en 1990 au plafond de 2.876 TM en 1995.
La CPUE nominale a connu son niveau le plus faible en 1976 (0,035/1.000 hameçons) et le plus élevé
en 1992 (1,049/1.000 hameçons).
Toutes les espèces de poissons porte-épée, y compris l’espadon, sont prises de façon fortuite par les
flottilles palangrières dans l’Atlantique Sud (Hsu, 1996). La modification évidente du modèle de pêche
observée depuis la fin des années 1980, qui semble avoir provoqué la hausse du taux de capture
d’espadons, peut également être un facteur supplémentaire qui aurait affecté la CPUE de l’espadon du
Taïpei chinois. C’est pour cette raison qu’on a réalisé des analyses GLM complémentaires.
La CPUE de l’espadon du Taïpei chinois dans l’Atlantique Sud a été standardisée en utilisant la
désignation géographique montrée dans SWO/99/02. Le modèle original utilisé dans l’analyse GLM était
le suivant:
In(CPUEijkl +const)=µ+YR+QTj +ARk +INTER+e ijkl
INTER: combinaisons d’une interaction à deux voies de YR*QT
La tendance de la CPUE dans chaque zone a fluctué et s’est accrue au début des années 1990. Une
des principales raisons de cette fluctuation pourrait être le changement du modèle de pêche observé à la
fin des années 1980 (Liu et Wang, 1999, SCRS/99/34).
On a effectué des analyses comprenant un facteur supplémentaire, en utilisant les catégories de ratio
de captures d’espadon en poids par rapport au poids total de germon, du thon obèse, de l’albacore et de
l’espadon des données Tâches II (regroupées par année, mois et carré de cinq degrés) dans le but de tenir
compte de l’effet causé par le changement de l’espèce visée. Quatre catégories de ratio de capture
d’espadon ont été utilisées dans l’analyse: 0-25%, 25-50%, 50-75% et 75%-100%.
Les résultats montrent des tendances planes pendant la période analysée pour toutes les zones
(Figure 6). Comme les données utilisées dans cette analyse ont été regroupées, la tendance de la CPUE
(en poids) de la somme de germon, thon obèse, albacore et espadon a également été examinée afin
d’observer l’effet de la tendance de la CPUE de la somme des espèces regroupées sur celle de
l’espadon. Les tendances de la CPUE de la somme des espèces regroupées semblaient également planes.
On a indiqué, par conséquent, que le facteur du ratio de capture de l’espadon dans l’analyse GLM de la
CPUE du Taïpei chinois affecte la CPUE de l’espadon. Par contre, la CPUE calculée du Taïpei chinois
avec l’effet du ratio de capture de l’espadon pourrait être influencée par d’autres facteurs. C’est pour
cette raison qu’il est nécessaire d’examiner les facteurs affectant la tendance de la CPUE, en particulier
après 1990.
Une analyse GLM préliminaire a indiqué que l’année, la zone, le trimestre, le ratio et l’interaction
zone-trimestre ont des répercussions significatives sur la tendance de la CPUE de l’espadon. Cette
analyse préliminaire de la tendance montrait que la CPUE avait diminué depuis 1968 pour atteindre son
niveau le plus bas en 1976, avait oscillé dans les années 1980-1990, avait légèrement augmenté en 1991
et était retombée par la suite (Figure 6).
Espagne
Les données de la flottille espagnole traditionnelle qui pêche l’espadon dans l’Atlantique Nord sont
normalement fournies à l’aide de registres par sortie qui sont obtenus par l’Institut Espagnol
d’Océanographie (IEO) lorsque les poissons sont débarqués dans les différents ports de base utilisés par
la flottille atlantique. Ceci étant, les bateaux pêchant le stock sud (au sud de 5º N) possèdent des
congélateurs à bord depuis le milieu des années quatre-vingt, ce qui leur permet de passer plus de 60 jours
en mer. Cette réalité a incité les autorités à introduire progressivement et à titre volontaire l’utilisation
traditionnelle de carnets de pêche conçus de façon spécifique pour cette flottille par l’IEO. L’information
obtenue par sortie, lorsqu’elle est disponible, est compilée en “sous-sorties” (groupe de sorties réalisées
de façon consécutive dans la même zone de 5x5/mois) et est considérée comme une observation ou une
sortie de la flottille traditionnelle. Les données des observateurs sont également incluses dans cette
analyse. Il en résulte que les observations utilisées dans cette analyse comprennent les données par sortie
ainsi que les données par sous-sortie comme cela a été le cas dans les rapports antérieurs.
Un total de 3.171 observations a été finalement utilisé pour la période 1989-1998. Ces observations
incluent une moyenne de 5.484 jours de pêche par an et environ 15 millions d’hameçons par an. La
couverture globale en termes de capture et d’effort incluse dans ces observations était d’environ 87%.
Un nombre plus limité d’observations est également disponible pour 1986 et 1988, même si celles-ci n’ont
pas été considérées utiles pour l’analyse de la CPUE. Les observations à partir de 1989 sont peu
nombreuses et, pour la plupart, ne concernent qu’une seule zone. Elles ont cependant été utilisées dans
les passages préliminaires.
Selon les critères antérieurs, l’effort nominal a été défini par nombre d’hameçons/sortie ou sous-sortie
(en milliers d’hameçons) calculés à partir du nombre de sorties réalisées et du nombre moyen d’hameçons
par sortie. La CPUE nominale, en kilogrammes de poids vif ou en nombre de poissons, a été définie
comme capture par effort nominal (par millier d’hameçons).
En ce qui concerne le stock de l’Atlantique Sud, la délimitation hypothétique a été située à 5º N
conformément aux indications de l’ICCAT. Six zones avaient été définies au départ pour les analyses
préliminaires (voir SCRS/99/32), mais seules quatre zones ont été finalement utilisées (du fait du peu
d’observations disponibles et de l’absence de pêche dirigée dans les zones 8 et 10). On a analysé la
séquence annuelle, de 1989 à 1997, dans la biomasse et dans le nombre de poissons par milliers
d’hameçons. La fraction temporelle utilisée était le trimestre.
La palangre de surface de la flottille espagnole est restée relativement constante pendant les années
analysées en termes de structure et de configuration. Ceci étant, on a observé ces dernières années de
légères améliorations et de petits changements dans la stratégie de pêche. C’est ainsi qu’un changement
important a été détecté dans la stratégie de pêche des flottilles traditionnelles dans le stock nord, en ciblant
parfois l’espadon conjointement avec d’autres espèces. Cette nouvelle stratégie pourrait également
affecter, dans une certaine mesure, l’activité réalisée ces dernières années par la flottille de l’Atlantique
Sud du fait de la demande du marché, même si cette répercussion devrait être moins prononcée que dans
le stock de l’Atlantique Nord. Bien qu’ont ait clairement identifié et supprimé certaines sorties visant les
requins, cette classification n’a pas été une décision facile, à plus forte raison dans le cas des longues
sorties, étant donné que la stratégie de pêche peut être modifiée à plusieurs reprises au cours du même
voyage.
Les analyses standardisées ont été réalisées en utilisant la procédure GLM. Les principaux effets pris
en compte étaient l’année, le temps et la zone. Le modèle de base suivant a été défini:
Log(CPUEw) = moyenne globale
+ effet année i
+ effet trimestre j
+ effet zone k
+ effet interactions zone et trimestre
+ terme d’erreur à distribution normale
La variabilité expliquée par le modèle (CPUEw, ou CPUE en poids) était de 31%. Les modèles de
valeurs résiduelles standardisées par année obtenus montrent un type de distribution normale lorsqu’on
dispose d’un nombre adéquat d’observations. La Table 4 et la Figure 7 offrent des informations sur la
CPUEw et sur les limites de confiance supérieures et inférieures de 95%.
Par ailleurs, certaines CPUE standardisées ont été obtenues pendant la réunion pour chaque zone
(Figure 8) dans le but d’observer les tendances dans chaque zone définie et de faire une comparaison
avec les valeurs obtenues dans d’autres flottilles qui utilisent la même définition de zone (Figure 8). Les
CPUE standardisées dans les zones 12 et 11 montrent une tendance décroissante, tandis que les zones
9 et 7 présentent une tendance pratiquement plane. Ainsi, la tendance générale pour la CPUE espagnole
est largement conditionnée par la tendance dans la zone 12 où la plupart des observations étaient
disponibles au début de la sérielle temporelle.
Japon
Il y a deux classes de données disponibles provenant des palangriers japonais: (1) les statistiques
d’échantillons regroupés par an, mois, 5ºx5º, soit la base de données de la Tâche II présentée à l’ICCAT;
et (2) les données qui incluent un nombre supplémentaire d’avançons par panier, ce qui permet de
rapprocher les configurations de la palangre traditionnelle et de la palangre de profondeur. Ces dernières
statistiques sont recueillies depuis 1975. Dans ces bases de données, la capture est exprimée en nombre
de poissons. On possède également la capture en poids pour les années 1975-1997, après avoir converti
la capture en nombre de poissons en capture en poids (tonnes) en utilisant la composition par taille, la zone
espadon de l’ICCAT et le trimestre.
Pour les besoins de la standardisation de la CPUE (SCRS/99/33), on a sélectionné les zones de cinq
degrés qui pouvaient obtenir un niveau d’effort continu et relativement élevé (supérieur à 5.000 hameçons
par an) et on les a utilisés pour l’analyse GLM afin d’assurer la succession des données et de réduire
l’effet de zone causé par le changement de lieu de pêche. C’est ainsi qu’on a sélectionné les zones de
5º numéros 7 et 14, qui sont les principaux lieux de pêche, respectivement, du thon obèse et du thon rouge
du sud, sur le bord Est de l’Atlantique. Comme seules les zones situées plus au nord qui sont utilisées dans
l’analyse se chevauchaient avec le lieu de pêche des palangriers espagnols visant l’espadon, on a supposé
que la zone utilisée dans l’analyse correspondait à la zone de distribution marginale de l’espadon.
La CPUE de la biomasse a également été standardisée en utilisant la stratification par zone dans le
document SCRS/99/32 pour les années 1975-1997. La série de données utilisée dans cette analyse était
celle des données de capture (TM) et d’effort (nombre d’hameçons) regroupées par année, mois et zone
de cinq degrés.
Toute la capture d’espadon du Japon dans l’Atlantique Sud a été réalisée à la palangre, activité qui
a commencé en 1956 (Figure 9). A partir de cette date, le niveau d’effort a augmenté et a atteint un
plafond en 1965 avec 54 millions d’hameçons pour retomber à 6 millions d’hameçons en 1976. A partir
de 1977, le niveau d’effort a montré une tendance générale croissante avec certaines fluctuations et a
enregistré un maximum historique en 1993 avec 71 millions de d’hameçons. L’effort a rapidement diminué
à partir de 1994. Le chiffre enregistré en 1997 était de 48 millions d’hameçons.
La tendance de la capture (exprimée en tonnes métriques) présentait une corrélation relativement
élevée avec la tendance de l’effort. Avant 1976, elle avait atteint un maximum en 1965 et en 1970, avec
des captures de respectivement 1.800 et 2.900 TM. A partir de 1977, elle a montré une tendance
croissante avec certaines fluctuations et a atteint 6.700 TM en 1990 et 5.300 TM en 1993. Après cette
date, les captures ont rapidement diminué. Le chiffre enregistré en 1997 était de 1.400 TM.
Le ratio entre la capture d’espadon par le Japon et la capture totale en Atlantique Sud était
légèrement supérieur à 40% pour la période 1958-1972 (moyenne: 44%) et 1980-1992 (moyenne: 41%)
au moment où la capture japonaise était relativement plus élevée (Figure 10). Pendant la période
comprise entre 1973 et 1979, le ratio était légèrement inférieur à 20% (moyenne:16%). La part de capture
japonaise a montré une tendance continue à la baisse depuis 1987, au moment où la capture totale
d’espadon dans l’Atlantique Sud a connu une hausse brutale avant de diminuer de 8% en 1997.
Pendant la période antérieure à 1980, les palangriers japonais visaient le germon en utilisant moins de
11 hameçons entre chaque flotteur (NHF). Ils ont introduit la palangre de profondeur (NHF=12-15) au
début des années 1980 pour pêcher le thon obèse et la palangre plus profonde (NHF>15) en 1988 (Figure
11). Le principal lieu de pêche des palangriers japonais qui ciblent le thon obèse se trouvait dans les zones
tropicales et subtropicales du Sud-est de l’Atlantique (Figure 12).
On a obtenu la CPUE standardisée de l’espadon capturé par les palangriers japonais pour la zone
sélectionnée dans le Sud-est de l’Atlantique pour la période 1962-1975 en nombre et pour 1975-1997 en
biomasse (SWO/99/03).
Les modèles utilisés dans l’analyse GLM étaient les suivants:
1962-1975 (nombre);
ln(CPUEijkl +const)=(F)+(YRi)+(QTj )+(ARk )+e ijkl
1975-1997 (biomasse);
ln(CPUE)ijkl +const)=(F)+(YRi )+(QTj )+(ARk )+(GE l )+(INTER)+e ijkl
(INTER: combinaisons de l’interaction à double sens de YR*QT, AR*QT, YR*AR et YR*GE)
Les résultats de ces analyses étaient les suivants: Figure 13, la CPUE standardisée de l’espadon en
nombre; Figure 14, la CPUE standardisée de l’espadon en biomasse (le pointillé montre les valeurs de
la CPUE standardisée pour une zone étendue). La tendance de la CPUE s’est maintenue généralement
stable pendant la période 1962-1975 et 1975-1983. La CPUE a montré une tendance rapidement
décroissante jusqu’en 1997 après la hausse soudaine qui a été observée en 1984 et 1985.
Afin d’établir une comparaison avec les CPUE d’autres flottilles, on a obtenu une CPUE standardisée
des palangriers japonais pendant la réunion en utilisant la stratification par zone du document SCRS/99/2
(Figure 1) pour les années 1975-1997 (Figure 15). Le modèle utilisé pour l’analyse GLM était le suivant:
ln(CPUE)ijkl +const)=(F)+(YRi )+(QTj )+(ARk )+(GE l )+(INTER)+e ijkl
(INTER: combinaisons de l’interaction à double sens de YR*QT
Il se peut que les résultats (Figure 15) montrant la valeur dans la zone 7 ne reflètent pas la tendance
actuelle du stock d’espadon dans cette zone dès lors que le nombre de données utilisées dans l’analyse
était très limité. La grande variation de CPUE observée dans cette zone provient essentiellement du
changement annuel de concentration de l’effort de pêche dans cette zone. Ceci indique qu’il est
nécessaire d’effectuer une meilleure stratification par zone pour standardiser la CPUE dans chaque zone.
Brésil
Les données disponibles sur l’espadon pour la flottille basée à Santos sont la capture (en poids) et
l’effort par mois (1971-1997); la capture (en poids) et l’effort par carré de 5ºx5º (1971-1989); en poids
et en nombre (1992-1997) par carré de 5ºx5º.
L’effort a montré une tendance croissante depuis 1971 et la capture totale a fluctué en atteignant des
pointes en 1980 et en 1995-96. Les espèces ciblées étaient les thonidés dans les années soixante-dix, et
l’espadon pendant une partie de 1980 et 1981. L’effort a cependant progressivement été dirigé sur les
requins (surtout le requin peau bleue) de 1971 à la mi-1994. Cette même année, certains bateaux ont
changé leurs engins de pêche pour capturer à nouveau l’espadon.
Sachant que le nombre de lignes d’hameçons par opération pourrait définir l’espèce ciblée, la
corrélation entre le nombre de lignes par opération et les taux de capture de l’espadon a été examinée
pour les données du Brésil-Taïpei chinois, conformément aux catégories utilisées par le Japon. Les
résultats de l’analyse montrent des taux élevés de capture d’espadon dans les opérations de palangre avec
4, 6 et 7 avançons. Les valeurs des opérations avec quatre avançons étaient environ six fois supérieures,
ce qui suggérait la possibilité d’utiliser la configuration de l’engin comme indice de l’effet espèce-cible
dans les prochaines analyses GLM.
Des analyses GLM préliminaires ont été effectuées lors de la réunion pour la flottille nationale du
Brésil et pour la flottille du Brésil-Taïpei chinois. Pour la flottille nationale du Brésil, un total de 2.579
observations ont été utilisées pour la période 1986-1987. Les données utilisées comprennent des registres
par sortie, regroupées par mois, par carré de 5x5 et par nombre d’avançons entre bouées (par opération).
Les résultats de l’analyse GLM ont montré que 47,7% de la variabilité dans la CPUE était expliquée par
le modèle. Dans le cas de la flottille du Brésil-Taïpei chinois, les données issues des carnets de pêche,
obtenues par opération, ont été regroupées par mois, par carré de 5ºx5º et par nombre d’avançons entre
bouées (par opération). Par ailleurs, on a utilisé un total de 1.233 observations pour la période 1991-1997.
Les résultats de l’analyse GLM ont montré que 27,7% de la variance dans la CPUE était expliqué par
le modèle.
Les résultats sont présentés aux Appendices 4 et 5, aux Tables 5 et 6 et aux Figures 16 et 17.
La CPUE standardisée (kg/1.000 hameçons) des flottilles du Brésil a montré une tendance croissante
de 1986 à 1994, puis une baisse de 1994 à 1996 suivie d’un léger redressement en 1997. Les tendances
de la CPUE pour la flottille du Brésil-Taïpei chinois montrent une diminution brutale de 1991 à 1992 et
progressive jusqu’en 1996, suivie d’un redressement en 1997.
Il a été recommandé que l’IBAMA mette en marche un programme d’observateurs pour les flottilles
louées et nationales visant les thonidés, pour les régions nord-est et sud-est du Brésil. Il est possible
d’obtenir un échantillonnage biologique (par exemple, mesure cleithrum-fourche caudale, longueur
maxillaire inférieure-fourche) ainsi qu’une série de données sur la capture accessoire et les activités de
pêche.
Portugal
L’information dont on dispose actuellement est extraite des carnets de pêche des palangriers
portugais qui ont opéré dans l’Atlantique Sud en 1997 et 1998. La matrice de données non traitées
comprend les captures d’espadon et les captures d’espèces non visées, par opération journalière de pêche
et bateau. Pendant cette période, on a rassemblé des données sur un total de 846 opérations de palangre
(456 en 1997 et 390 en 1998) de cinq palangriers portugais. Les zones géographiques sont enregistrées
conformément aux zones statistiques de la FAO (Divisions 34 et 41 et leurs sous-divisions respectives).
Quant à la zone 34 de la FAO, seules les mouillages situés entre 5ºN et 5ºS ont été considérés comme
appartenant au stock de l’espadon de l’Atlantique Sud, conformément aux indications de l’ICCAT.
Sachant que les opérations de captures spécifiques sont déclarées en poids manipulé, on les a
converties en poids vif en utilisant les équations recommandées par l’ICCAT. Les unités d’effort nominal
sont exprimées en nombre d’hameçons par mouillage.
Une analyse exploratoire des opérations journalières a été effectuée dans le but de comprendre
certaines caractéristiques descriptives élémentaires des données telles que la situation centrale ou la
dispersion dans le temps parmi les zones géographiques considérées. On a estimé des caractéristiques
statistiques de base, concrètement les mesures de situation centrale (modes, médianes et moyennes) et
de dispersion (gammes, déviations standard, variances, gammes minimales et maximales, etc.) On a
également obtenu des histogrammes des observations par année et par région.
Différents procédés ont été mis en oeuvre pour comprendre la variation inter-annuelle et les
tendances de la CPUE nominale par mois pour les principales zones. On a créé des graphiques de
captures d’espadon obtenues par opération journalière, par mois et par principale zone ainsi que des
graphiques de la moyenne des captures et des tendances de l’erreur standard par mois pour les principales
zones. On a déterminé les estimations de la CPUE par mois et par zone en utilisant les moyennes
arithmétiques des captures par opération afin d’étudier les tendances globales de la CPUE. Ce traitement
et cette analyse des données ont été également appliqués au niveau des sous-zones. Ceci étant, seules
les série de CPUE nominale ont été prises en considération étant donné le nombre réduit d’observations
disponibles par sous-zone.
En général, le nombre limité d’années en questions (deux) n’a pas permis de mener des études plus
approfondies que celles qui ont été décrites plus haut. Par ailleurs, les graphiques mensuels de la CPUE
nominale montrent d’une certaine manière la pêche palangrière pratiquée dans ces eaux par le Portugal
(Figure 18).
Plusieurs tentatives ont été entreprises pour standardiser l’effort de pêche en se basant sur des
méthodes GLM monovariables. Les variables catégoriques choisies étaient les suivantes: Année, Mois,
Trimestre, Zone et trois catégories de ratio (I-ratios 1-33,9; II ratios 34-66,9 et III-ratios 70-100).
Différents modèles ont été essayés en combinant les différents facteurs. Certains résultats ont été
considérés satisfaisants. La source des données doit néanmoins être révisée afin de confirmer certaines
erreurs observées.
Implications des résultats des analyses de CPUE
L’examen de la CPUE dans les articles préparés avant cette réunion et dans les analyses réalisées
pendant celle-ci a été très utile pour déterminer à la fois l’étendue et l’utilité des données pour les futures
tâches d’évaluation. Les similitudes et les différences dans les tendances devenaient plus claires lorsque
les différents jeux de données étaient stratifiés par zone (Figure 19). Les tendances entre les indices
japonais, brésiliens et espagnols étaient semblables dans certaines zones et différentes dans d’autres,
tandis que les indices du Taïpei chinois semblaient différents dans certaines zones (Figure 6). On a
également constaté que, même s’ils montraient des tendances spécifiques de la zone semblables à celles
de l’Espagne, les indices du Japon étaient généralement plus variables d’une année à l’autre, en particulier
dans les premières années des indices.
La question de savoir comment traiter les espèces-cibles dans les analyses GLM est commune à
différents jeux de données comprenant notamment les données du Japon, du Taïpei chinois et du Brésil.
L’espadon n’est pas déclaré comme étant une espèce-cible dans les pêcheries du Japon et du Taïpei
chinois. La CPUE peut par conséquent être affectée par la disponibilité d’autres espèces. La définition
du ciblage peut également être problématique pour la CPUE du Brésil étant donné que la flottille vise des
requins dans une période initiale. Une solution possible réside dans l’utilisation de ratios pré-définis comme
variables catégoriques afin d’imiter des stratégies de ciblage. Il pourrait être utile de connaître le type de
bateau, ses caractéristiques et le capitaine de ce dernier afin de spécifier également les catégories établies
dans la recherche. Le recours aux types d’engin est une méthode claire de classification qui a été utilisée
dans différents jeux de données.
Ceci étant, la spécificité de la composition par taille de la capture entre la palangre de surface et la
palangre de profondeur pourrait permettre aux CPUE obtenues de cette manière de faire le suivi des
différentes parties du stock.
Les différences de cibles et les différences spécifiques aux zones dans les tendances de la CPUE
sont des aspects importants qui doivent faire l’objet de recherches.
Le développement d’indices combinés de CPUE requerra la standardisation de facteurs qui devront
être inclus dans le modèle. Des progrès considérables ont été réalisés lors de la réunion en ce qui
concerne les schémas des taux de capture spécifiques de cette zone, qui étaient généralement semblables
entre ces flottilles. L’observation selon laquelle les indices obtenus à partir des données du Japon offraient
des variances inférieures lorsque les analyses étaient réduites à de petites zones géographiques plutôt qu’à
des zones géographiques plus importantes suggère qu’il est nécessaire d’effectuer des recherches sur
l’utilisation de substrats avant la réunion d’évaluation de septembre. D’autres progrès ont été enregistrés
après avoir identifié des facteurs dans les ensembles de données spécifiques de la flottille qui semblent
utiles pour identifier la pêche dirigée ou non dirigée. En revanche, les différences entre les flottilles quant
à l’information pour identifier la pêche dirigée ou non dirigée [par exemple les hameçons entre flotteurs,
le type de palangre (surface ou conventionnelle) ou le ratio de capture] et l’absence d’information sur les
engins associés au ciblage pour certaines flottilles pourraient poser des problèmes lors de l’élaboration
d’indices combinés. C’est pour cette raison qu’il a été recommandé que chaque pays mène des analyses
sur l’utilité des indices de pêche basés sur la capture afin de déterminer s’ils pourraient être utilisés dans
l’évaluation.
CPUE combinée par flottille
Des efforts initiaux ont été réalisés pendant cette réunion pour obtenir une CPUE combinée de toutes
les flottilles. Compte tenu des discussions sur les différences dans la CPUE entre les flottilles, on a essayé
de mettre au point la CPUE combinée par flottille, même si les problèmes discutés dans chaque
standardisation de CPUE sont toujours impliqués dans ces passages. Il y a deux genres de pêcheries dans
l’Atlantique Sud: celles qui visent l’espadon et celles qui ne le visent pas. Dans un premier temps, on a
exécuté un passage dans le but de mettre au point une CPUE combinée par pays, par pêcherie avec
espèce-cible et par pêcherie sans espèce-cible.
L’examen des données de CPUE suggère l’existence d’une certaine cohérence entre les ensembles
de données de CPUE lorsqu’ils sont correctement stratifiés par zone (Figure 20), bien que plusieurs
indices n’existent que dans des zones limitées. L’utilisation de ces données comme indices de la biomasse
pour l’ensemble du stock pourrait par conséquent être problématique. Il est par conséquent nécessaire
d’obtenir des indices de biomasse combinés de toutes les flottilles. Il a été suggéré d’atteindre cet objectif
de deux façons différentes: (1) en utilisant un GLM pour combiner les données des flottilles qui visent
l’espadon (Espagne et Brésil) en un indice et, ensuite, combiner les données de capture accessoires des
flottilles (Japon et Taïpei chinois ) en un indice; et (2) en utilisant un GLM pour combiner tous les
ensembles de données des flottilles en un seul indice de biomasse.
Les CPUE du Japon et du Taïpei chinois ont été combinées au même titre que la CPUE de la
pêcherie sans espèce-cible. A ce stade, la CPUE combinée par flottille a été élaborée pour les zones qui
ont été utilisées pour la standardisation de la CPUE espagnole (Figure 1). Le modèle expérimental pour
la standardisation est ln(CPUE +0,001)=Année+Trimestre+Pays+% d’espadon. Le pourcentage
d’espadon, qui est classé en catégorie de 0-25%, 26-50%, 51-75% et 76-100%, représente le pourcentage
de captures d’espadon dans la prise totale de thon obèse, d’albacore, de germon, et d’espadon
(SWO/99/4) dans chaque observation (un carré de 5ºx5º en un mois). A ce stade, le pourcentage
d’espadon est également appliqué aux données du Japon étant donné qu’il n’existe pas d’information
directe sur la configuration des engins tels que le nombre d’avançons dans la base de données du Taïpei
chinois. Les CPUE obtenues sont indiquées à la Figure 19. En général, la CPUE combinée par pays
montre une tendance intermédiaire entre les CPUE du Japon et du Taïpei chinois. Ceci dit, la tendance
des dernières années peut être davantage affectée par la CPUE du Japon que par celle du Taïpei chinois.
Dans cette analyse, la tendance serait affectée dans une certaine mesure par le changement annuel
dans la distribution de l’effort de pêche, du fait de l’absence de sous-zones dans chaque zone, tandis que
certains autres problèmes discutés dans chaque section de la CPUE sont encore impliqués dans cette
analyse. Par ailleurs, les interactions année*flottille, année*% d’espadon et autres sont significatives pour
la plupart des zones comme le montre la Table 7, même si la Figure 20 ne montre les résultats obtenus
par le modèle que pour les effets principaux. La discussion a dû être orientée sur la question de savoir
comment traiter l’interaction année*flottille ainsi que d’autres interactions avec l’année. Il a été décidé
d’examiner de façon plus détaillée les problèmes soulevés durant cette réunion concernant les séries de
CPUE dans chaque pays, avant de mettre au point la CPUE combinée par flottille.
7. Options d’évaluation pour l’espadon de l’Atlantique Sud
Il est prévu d’effectuer une évaluation de l’espadon de l’Atlantique Sud en septembre 1999.
L’examen mentionné plus haut des données de taille et de la CPUE a été réalisé dans le but de faciliter
les analyses d’évaluation. Les résultats de l’actuelle Réunion Préparatoire de Données sont tels qu’il faut
prendre en considération plusieurs options d’évaluation.
Modélisation de la production:
La première option a considérer est une application des modèles de production. La modélisation
préliminaire de la production a été faite lors de l’évaluation antérieure. Les données nécessaires pour une
application de ce genre sont les séries temporelles de capture (en poids) et un indice (ou plusieurs indices)
de la tendance de la biomasse. Il est donc possible d’inclure directement les indices multiples dans les
analyses des modèles de production. Par contre, comme il a été signalé dans le point précédent, l’examen
des données de la CPUE suggère qu’il existe des cohérences entre certains jeux de données de CPUE
lorsqu’ils sont stratifiés par zone, mais que certains indices n’existent que dans des zones limitées. Il peut
par conséquent être difficile d’utiliser ces données en tant qu’indices de la biomasse pour l’ensemble du
stock. C’est pour cette raison que des indices de biomasse combinés par flottille peuvent être utiles. Il a
été suggéré d’atteindre cet objectif de deux façons différentes: (1) en utilisant un GLM pour combiner les
données des flottilles qui visent l’espadon (Espagne et Brésil) en un indice et, ensuite, combiner les
données de capture accessoires des flottilles (Japon et Taïpei chinois ) en un indice; et (2) combiner (en
utilisant un GLM) tous les jeux de données de flottilles dans un seul indice de la biomasse. Des efforts
initiaux pour résoudre le point (1) ont été réalisés pendant cette réunion, tandis que le point (2) doit être
traité avant la réunion d’évaluation.
Sachant que les modèles de production sont utilisés pour déterminer la productivité potentielle à long
terme (par ex. PME), il est important d’utiliser toutes les données historiques de la pêcherie afin de
pouvoir montrer les contrastes (éventuels) existant entre les données. Il faut indiquer que la série
temporelle de la capture ne doit pas nécessairement avoir la même durée que les séries de CPUE. Les
modèles de production doivent donc inclure les captures qui sont disponibles en remontant jusqu’aux
années soixante. L’utilisation de longues séries temporelles de CPUE est également importante pour
déterminer la productivité. Dans le cas de l’espadon de l’Atlantique Sud, les longues séries temporelles
de CPUE sont fournies par le Japon et le Taïpei chinois. Il est important d’inclure ces données historiques
en remontant au moins jusqu’au début des années soixante-dix. A cet effet, il faudrait néanmoins
réexaminer la qualité des données de l’indice correspondant aux premières années.
Modélisation structurée par âge:
Comme il a été indiqué au point 5, une estimation de la prise par taille est prévue pour l’espadon de
l’Atlantique Sud. Ces données pourraient être utilisées dans un modèle structuré par âge en utilisant
l’indice (ou les indices) de biomasse élaboré plus haut. Dans ce sens, le choix le plus évident est un modèle
de production structuré par âge (ASPM) dans lequel on utilise un modèle de dynamique des populations
pour prévoir la biomasse et la prise par taille et où ces prévisions sont ajustées avec les indices
d’abondance observés et avec la prise par taille estimée en utilisant l’estimation de probabilité maximale
de la biomasse initiale du stock, les constantes de capturabilité, les paramètres stock-recrutement, selon
le cas. Les paramètres sous-jacents de croissance et de maturité doivent être définis afin d’appliquer ce
type de modèle. Le SCRS n’a cependant pas mené de discussions importantes sur la nature de ces
paramètres pour l’espadon de l’Atlantique Sud. Sachant qu’il est possible de spécifier ces paramètres, les
analyses initiales d’ASPM pourront être examinées en septembre.
Les autres approches structurées par âge telles que l’ADAPT requièrent une estimation de la prise
par taille et par âge en plus des indices d’abondance. Il serait également utile d’avoir des indices
d’abondance en nombre pour séparer les groupes d’âge. A ce stade, il est improbable que ces analyses
soient disponibles pour l’évaluation de septembre.
8. Recommandations pour les tâches futures
Les recommandations pour les tâches futures sont définies à court terme (c.à.d. les efforts devant
être réalisés avant la réunion d’évaluation de septembre) et à long terme (les efforts de recherche
nécessaire pour obtenir une amélioration globale).
-- A court terme:
- Examiner et corriger les données d’échantillons de taille par le Secrétariat ainsi que par des
scientifiques nationaux;
- Reconstituer la prise par taille;
- Faire des recherches sur les critères de ciblage d’une espèce pour les analyses GLM de CPUE,
en particulier pour les pêcheries de prises accessoires;
- Accorder une attention particulière au traitement des valeurs 0 dans les pêcheries sans espècecible.
- Combiner les flottilles pour obtenir des indices de biomasse;
- Evaluer les paramètres disponibles de croissance et de maturité pour l’espadon de l’Atlantique
Sud.
-- A long terme:
- Etudes de croissance et de maturité;
- Estimation de la prise par âge par sexe;
- Indice d’abondance en nombre spécifique de l’âge et du sexe;
- Exécution de programmes d’observateurs scientifiques pour toutes les flottilles ciblant l’espadon.
9. Adoption du rapport
Le projet du rapport a été revu et modifié avant d’être adopté.
10. Clôture de la réunion
La réunion a été clôturée. Au moment de la clôture, les participants ont exprimé leur
remerciements à l’IBAMA pour l’hospitalité et l’encadrement technique offerts. Ils se sont également
félicités du travail accompli et de l’excellente gestion assurée par la Présidence.
SCRS/99/19
INFORME DE LA REUNIÓN ICCAT DE PREPARACIÓN
DE DATOS DE PEZ ESPADA DEL ATLÁNTICO SUR
(Tamandaré, Brasil - 8 a 13 de abril de 1999)
1. Apertura de la reunión
La Reunión ICCAT de Preparación de Datos de Pez Espada del Atlántico Sur tuvo lugar, por invitación
del Gobierno de Brasil, en el Centro de Investigación y Adiestramiento de IBAMA, en Tamandaré, Pernambuco
(Brasil) los días 8 a 13 de abril de 1999. La fecha y lugar de la reunión fueron concretados por el SCRS en su
reunión de 1998.
El Sr. Celso Martins Pinto, Director de la División de Investigación de IBAMA, dio la bienvenida a todos
los participantes. Puso de relieve la importancia de la reunión y deseó a todos éxito en las tareas que se iniciaban.
Asistieron científicos de Brasil, Japón, Portugal (CE), España (CE), Estados Unidos y Taipei Chino. La
Secretaría de ICCAT estaba representada por el Dr. P.M. Miyake, Secretario Ejecutivo Adjunto. La lista de
participantes se adjunta como Apéndice 2.
2. Adopción del Orden del día
El Orden del día, distribuido con antelación a la reunión, fue modificado y adoptado (Apéndice 1).
3. Nombramiento del presidente de la sesión y de relatores
El Dr. J. Powers, presidente del SCRS, presidió la reunión en ausencia de la Dra. Julie Porter, presidenta
del Grupo de Especies para el Pez Espada. Dio la bienvenida a los participantes y resaltó la importancia de la
reunión ya que sus resultados serían esenciales para las evaluaciones que servirían de base a la ordenación del
pez espada del sur.
Para desempeñar la función de relator se nombró a los siguientes científicos: Drs. S. Turner (Punto 5), K.
Yokawa y J.A. Negreiros Aragau (Punto 6) y J. Powers (Punto 7). El Dr. Miyake fue nombrado relator general.
4. Examen de los objetivos de la reunión
El presidente habló de los objetivos de la reunión, que eran los siguientes: (1) examen de la captura y
esfuerzo así como de los datos de talla disponibles; (2) determinar si los datos de talla eran adecuados a efectos
analíticos y los modelos a aplicar; (3) crear una CPUE estandarizada y seleccionar la que fuese útil para nuevos
análisis y (4) concretar los puntos a tratar antes de la sesión de evaluación del stock de pez espada en 1999, que
tendrá lugar en septiembre.
Se presentaron siete documentos (lista adjunta como Apéndice 3). Estos documentos describen las
pesquerías de pez espada de España, Japón, Taipei Chino y varias regiones de Brasil. Presentaban los esfuerzos
iniciales realizados para crear CPUEs estandarizadas para los datos de España, Japón y Taipei Chino. Todos los
documentos fueron examinados y se discutirán en los puntos del Orden del día oportunos.
5. Muestreo de talla
El Grupo examinó las muestras de talla en la base de datos ICCAT, para decidir si serían suficientes para
calcular la captura por talla (CAS). Se observó que en 1996 la Secretaría había desarrollados una captura por
talla para el pez espada del Atlántico sur; sin embargo, hasta la fecha, no ha sido usada por el Grupo en análisis
estructurados por edad o estructurados por talla. Además, se observó así mismo que desde la creación inicial de
CAS se habían obtenido muestras adicionales de talla, en particular para la diversas pesquerías de Brasil y de
Taipei Chino.
El Grupo acordó revisar: (1) las fracciones del muestreo por país y por año y (2) la coherencia, año por
año, de las muestras de talla, por país y por zona geográfica. Se decidió que para estos análisis se usarían las
mismas zonas que en los análisis preliminares de la tasa de captura española (Figura 1),. exceptuando que los
límites sur de las zonas 7 y 8 se ampliaron hasta los 60ºS (Documento 32). Como se observa en el apartado 7,
dichas áreas se habían propuesto en base a las distribuciones de la tasa de captura española, y el Grupo señaló
que podría ser necesario detallar mas, a medida que se conociesen mejor las tasas de capturas y la composición
por talla de las diversas pesquerías.
En el curso de este examen, se identificaron muchos problemas en relación con la base de datos ICCAT,
incluyendo datos no comunicados, datos no actualizados, entradas de datos duplicadas y códigos de talla
erróneos. Se señaló que algunos de estos problemas eran debidos a que los países no habían presentado datos
o correcciones a los mismos a la Secretaría, y otros a problemas surgidos dentro de la Secretaría.
5.1 Fracciones del muestreo
El Grupo examinó las fracciones del muestreo de talla por principales países pesqueros, a partir de 1980
(Tabla 1, Figuras 2 y 3). En el caso de Brasil, las fracciones del muestreo estaban entre el 10% y el 30% en
el período 1980-1986 y en el 2-3% a finales de los años 80. (Conviene observar que las bajas fracciones de
muestreo de Brasil en 1983 y 1984 fueron revisadas; se encontraron datos respecto a Brasil, pero no en la base
de datos ICCAT. Las fracciones del muestreo correspondientes a esos años se consideraron similares a los de
los años contiguos y los conjuntos de datos completos para dichos años serán presentados a ICCAT. Las
fracciones de muestreo españolas eran relativamente bajas (3-13%) durante los años iniciales de su pesquería
y después aumentaron hasta aproximadamente 50-60% en 1991-1997. Taipei Chino tenía un 10-30% de
fracciones de muestreo entre principios y mediados de los años 80, y un 2-3% de fracciones en el período 19881992. Japón tenía fracciones de muestreo del 4-8% hasta principios de los años 90, descendiendo después hasta
el 2-3%. El Grupo examinó las fracciones de muestreo de Japón, España y Taipei Chino para el oeste y este del
Atlántico Sur y observó fracciones similares en ambas zonas para cada uno de los países y entidad pesquera.
El Grupo observó una fracción de muestreo mas alta para la pesquería doméstica de Brasil que para las de
barcos en régimen de alquiler, en particular la pesquería Brasil-Taipei Chino, en la cual no se había efectuado
medición de peces desde 1994 (Tabla 2).
Globalmente, las fracciones de muestreo se encontraban entre el 5 y el 10%, habiendo aumentado hasta
el 20-30% en la década de los 90 (Figura 3); se midieron entre 10.000 y 20.000 peces cada año en los años 80,
cifra que aumentó hasta más de 100.000 peces medidos cada año a partir de 1995. Sin embargo, una gran parte
de las muestras procedían de un número relativamente escaso de flotas.
El Grupo recomendó con mucho interés que los países que tienen fracciones de muestreo bajas examinaran
sus sistemas de muestreo, con el fin de aumentarlas, lo que podría hacerse aplicando criterios de muestreo
concretos para cada especie, en particular el pez espada. Siempre que sea posible, se debe registrar el sexo junto
con la talla. Los niveles absolutos de muestreo necesarios para establecer una composición por talla adecuada
variarán de una pesquería a otra. A falta de investigación para definir unos niveles de muestreo adecuados, el
Grupo recomendó que al menos se llegase a una fracción de muestreo amplia, tal vez hasta el 20%.
Se sugirió llevar a cabo, de ser posible, una identificación de sexo manual.
5.2 Concordancia de la composición por tallas
Con el fin examinar la concordancia de los datos de composición por talla, se examinaron las distribuciones
de frecuencias acumuladas para todos los países, zonas y estratos anuales en los cuales se habían medido al
menos 100 peces.
El número de peces medidos, en talla o peso (convertido después a talla) por país, zona y año, en la base
de datos ICCAT, se presenta en la Tabla 3. No obstante, el Grupo decidió usar los datos españoles de captura
por talla (CAS) en los análisis exploratorios debido a que los datos originales están en zonas de 5x5/mes, el
número de peces muestreados por cuadrículas es amplio, el número de sustituciones necesarias es muy escaso
y los análisis exploratorios se hacen en porcentaje acumulativo.
El Grupo observó que los análisis exploratorios se hicieron usando los datos anuales por zonas provisionales.
Así, la variabilidad temporal (mes o trimestre) no se tuvo en cuenta. Además, el Grupo observó que tan solo se
había analizado la información disponible e instó a todos los países a que presentasen sus datos actuales e
históricos y a que mantuviesen amplias fracciones de muestreo.
Se hizo un trazado de las distribuciones acumulativas de frecuencias (CFD) por zonas y país (Figura 4)
y por país, zona y año (Figura 5). En general, el Grupo observó la concordancia en la distribuciones acumuladas
de frecuencias por país y zona, si bien también se observaron posibles problemas con algunos conjuntos de datos.
Las CFDs españolas en las zonas 11 y 12 (zonas con grandes capturas) presentaban rangos de tallas de
10 cm y 20 cm con un 50% de frecuencias acumuladas. Sin embargo, esta diferencia entre años podría quedar
explicada por cambios en la distribución estacional del esfuerzo de pesca, el descenso en el peso medio de la
captura (en torno a 10 kg durante el período disponible), comunicado en los datos españoles y otros factores. La
información sobre otras zonas muestra también tendencias muy consistentes en las CFDs entre los años.
Los datos de frecuencias de talla de la pesquería doméstica brasileña se presentaron por zona ICCAT
(oeste del Atlántico Sur) sin información sobre latitud y longitud, desde 1971 hasta 1984 aproximadamente, y
después con latitud y longitud cuando la mayor parte de los datos correspondían a la zona 9 (Tabla 3). Las CDS
en estos períodos eran por lo general similares, si bien existían diferencias entre períodos. Además, en la zona
9, la CFS de 1998 difería de la de años anteriores (1985-1991). El Grupo recomendó que estos esquemas fuesen
cuidadosamente revisados para determinar cual era la razón de dichas diferencias.
La pesquería brasileña llevada a cabo por barcos japoneses en régimen de alquiler (Brasil-Japón, zonas
7 y 13), mostraban por lo general CFDs concordantes con una escala mas amplia en la composición por talla en
la zona 13 (Atlántico sur oeste, escala de 45 cm con 50% CFD) que la zona 7 (escala en torno a 30 cm con 50%
CFD). Esta mayor variación en la composición por talla interanual en la zona 13 podría interpretarse como un
indicio de desplazamientos entre la pesca costera (como la zona 7) con composición de tallas pequeñas y la pesca
de altura con tallas mas grandes, tal como se observa en muchas pesquería palangreras orientales de altura.
La pesquería de barcos brasileños en régimen de alquiler, otros que Japón, se desarrolló en años recientes.
El limitado número de comparaciones disponibles indicaba una concordancia relativa en las CFDs (Brasil Otros,
zonas 7, 8, 9, 11 y 13).
El Grupo observó una relativa concordancia en las CFDs entre años para Japón en casi todas las zonas
con información, si bien también existía una gran variabilidad entre años. Al examinar los datos brutos para 1980
en la zona 12, se observó información posiblemente errónea en la base de datos ICCAT y el Grupo recomendó
que fuese examinada. La escala de variación en las zonas 10 y 12 es de 40 cm con CFD de 50%, con una talla
media entre 160 y 200 cm LJFL.
La composición por talla coreana es muy limitada, si bien parece relativamente concordante en la zona 11
en los años disponibles. La composición por tallas es similar a la CFD japonesa en la misma zona.
Las CFDs de Taipei Chino (sólo 1993-1997, zonas 13 y 14) indicaban que había peces mas grandes al este
del Atlántico Sur que en el oeste del mismo océano. Se cuestionó la similitud de las CFDs de 1997 en las dos
zonas y la talla media, que era superior a la de años anteriores. Un examen de los datos de 1997 realizado por
científicos de Taipei Chino, señalaba diferencias respecto a los datos preliminares recibidos en ICCAT. El Grupo
recomendó que se comparasen cuidadosamente ambas bases de datos y que se facilitase a ICCAT una
información lo mas exacta posible.
5.3 Panorama de la composición por tallas
El examen de la composición por tallas por año y zona, con datos de diferentes flotas, presentaba un
esquema
general de tallas mas pequeñas para Brasil Otros y España, en comparación con las capturas del palangre
profundo de Corea, Taipei Chino y en particular, Japón (Figura 5). Estas diferencias en la distribución por tallas
entre diferentes tipos de arte (superficie vs. palangre profundo), podrían estar en relación con la estrategia de
pesca de las diversas flotas, pero también podrían indicar un estratificación térmica con una profundidad similar
a la que ya se conocía respecto a la latitud. Si estas diferencias son reales, el pez espada de mayor tamaño podría
ser menos accesible al palangre de superficie que al palangre profundo.
5.4 Recomendaciones generales respecto a composición por tallas
El Grupo instó a todos los países a presentar datos brutos de talla a la Secretaría, tal como había
recomendado el SCRS durante muchos años. La comunicación de los datos de captura por talla no exime de esta
responsabilidad.
5.5 Suficiencia de los datos de composición por tallas para la creación de la captura por talla
El Grupo llegó a la conclusión que si estos problemas relacionados con las bases de datos de composición
por tallas eran investigados a fondo y, si fuese necesario, corregidos, los datos serían adecuados para crear CAS,
si bien los datos de talla anteriores a 1990 podrían resultar menos adecuados, lo cual es una cuestión a estudiar.
Sin embargo, el Grupo señaló que la tasa global de muestreo obtenida después de 1990 se debe sobre todo al
aumento de las capturas y del muestreo efectuado por varias flotas (por ejemplo, Brasil y España que tienen
tasas de cobertura de muestreo altas). La media global del nivel de muestreo para el periodo 1980-1990 estaba
en torno al 8%, mientras que la tasa media global de muestreo para el período 1991-1997 era del 27%. El Grupo
recomendó que el examen de los datos de composición por tallas estuviese completo para el 30 de abril,
presentándose la composición por talla revisada a la Secretaría para el 31 de mayo, y que se crease la captura
por talla para cada país y período 1980-1997, presentándose para el 31 de julio de 1999. Si la cobertura del
muestreo es suficiente para algunas pesquerías, CAS debería ser creado para un período anterior. La Secretaría
se encargará de crear la captura por talla para pesquerías menores, tales como Uruguay, Namibia y Ghana.
Se recomendó con interés que los científicos nacionales informasen acerca de los procedimientos
empleados en las sustituciones y extrapolaciones para crear la captura por talla.
El Grupo discutió acerca de los estratos que se deberían usar al crear la captura por talla y recomendó
aplicar los estratos espacio-temporales mas pequeños posibles. Observó que la estratificación dependería de la
forma de llevar a cabo la pesquería y el muestreo, pero se sugirió que se considerase un tamaño máximo de zona
de 10º x 10º.
6. Examen de la serie de CPUE del Atlántico Sur
Se examinaron los datos disponibles de captura por unidad de esfuerzo (CPUE) que fueron evaluados
respecto
a su utilidad en el desarrollo de índices de abundancia para el stock de pez espada del Atlántico Sur (o partes
del mismo). Como paso inicial, la Secretaría de ICCAT preparó un resumen de los datos de captura por esfuerzo
disponibles en la base de datos. Estos datos incluían información de Argentina, Brasil, Taipei Chino, Cuba, Japón,
Corea, Sudáfrica, España, Estados Unidos, Rusia, Uruguay y Namibia. En muchos casos, las series de datos no
resultarán útiles para los índices de abundancia ya que muchos cubren solo períodos cortos. Pero algunos
conjuntos parecen útiles. Conviene observar que en anteriores evaluaciones, en los análisis de evaluación sólo
se usaron datos de Japón, España y Taipei Chino.
Tras investigar la base de datos, los datos de las flotas de Brasil, Brasil-Taipei Chino, Taipei Chino, España,
Japón y Portugal fueron examinados con mas detalle. Más adelante se dan descripciones de estos conjuntos de
datos.
Además, en el caso de Brasil, España, Taipei Chino y Japón, los datos fuere examinados de nuevo usando
las divisiones de zona presentadas por España (SCRS/99/32) por medio de un GLM para estandarizar la CPUE
(Figura 1). Esta división no concuerda con las zonas ICCAT, pero se adoptó como un medio para comparar las
CPUEs entre flotas dentro de las zonas. En particular, se observó si había una homogeneidad relativa entre las
CPUEs de las flotas dentro de una zona determinada.
Tendencias de la captura y esfuerzo y CPUE por flota
Taipei Chino
El pez espada es captura fortuita de las flotas palangreras de Taipei Chino (SCRS/99/34). Desde finales
de los años 80 se produjo una clara transformación del tipo de pesca (Hsu y Chen, 1995, SCRS/95/97) que
parece haber tenido como resultado un aumento en las capturas de túnidos tropicales, pez espada y marlines
(Hsu 1996, SCRS/96/100). La proporción de pez espada en el total de captura de palangre fluctuó desde 1968
hasta finales de los años 80, aumentó bruscamente en 1991 y 1992, descendió en 1993, manteniendo desde
entonces un nivel relativamente estable.
La serie de Taipei Chino para el pez espada atlántico (es decir, los datos de la Tarea II en la base ICCAT),
cubren un período relativamente largo, desde 1967. Los datos se encontraban por mes y zonas de 5x5, incluyendo
captura en número y peso (en kg) y esfuerzo en número de anzuelos. Los datos de frecuencias de tallas están
también disponibles, en tallas medidas y captura por talla empezando en 1981, por trimestres y por zonas de
muestreo ICCAT (zonas 96 y 97).
El esfuerzo de pesca (número de anzuelos) de esta flota palangrera dirigida a los túnidos en el Atlántico
Sur, aumentó de forma constante a partir de 1968 (19.8 millones de anzuelos) hasta 1997 (117 millones de
anzuelos). La captura de pez espada en el Atlántico Sur aumentó desde 488 t en 1968 hasta 1.281 t en 1970,
fluctuando a partir de entonces; en 1984 descendió al nivel mas bajo registrado hasta entonces, 199 t, y se
incrementó de forma brusca desde 896 t en 1990 hasta un máximo de 2.876 t en 1995.
La CPUE nominal mas baja se produjo en 1976 (0.035/1000 anzuelos) y la mas alta en 1992 (1.049/1000
anzuelos).
Las flotas palangreras de Taipei Chino en el Atlántico Sur, capturan todas las especies de marlines,
incluyendo el pez espada (Hsu, 1996). Otro factor que pudo haber afectado la CPUE de pez espada de Taipei
Chino, puede ser un claro cambio en el tipo de pesca desde finales de los años 80, que parece haber tenido como
resultado un aumento en la ratio de captura de pez espada. En consecuencia se hicieron análisis adicionales por
GLM.
La CPUE de pez espada de Taipei Chino en el Atlántico Sur, se estandarizó usando la designación de zona
que figura en el SWO/99/02. El modelo original usado en el análisis por GLM era:
ln(CPUEijkl +const)=µ+YR+QTj +ARk +INTER+Eijkl
INTER: combinaciones de interacción en dos direcciones de YR*QT)
La tendencia de la CPUE en cada zona fluctuó y aumentó a principios de los años 90. Una de las
principales causas de esta fluctuación podría ser el cambio en el tipo de pesca ocurrido a finales de los años 80
(Liu y Wang 1999, SRO/99/34).
Se hicieron análisis incluyendo un factor adicional, usando categorías de ratio de captura de pez espada
en peso al peso total de atún blanco, patudo, rabil y pez espada de los datos de la Tarea II ICCAT (agregados
por año, mes y cuadrícula de cinco grados), con el fin de compensar el efecto causado por el cambio de especieobjetivo. Fueron cuatro las categorías de ratio de captura de pez espada aplicadas en el análisis: 0-25%, 25-50%,
50-75% y 75-100%).
Los resultados daban tendencias planas durante el período analizado para todas las zonas (Figura 6). Como
los datos usados en este análisis habían sido agregados, la tendencia de la CPUE (en peso) de la suma de atún
blanco, patudo, rabil y pez espada, fue examinada igualmente para observar el efecto de la tendencia CPUE de
la suma de las especies agregadas sobre la del pez espada. Las tendencias CPUE de la suma de especies
agregadas también aparecían planas. En consecuencia, se indicó que el factor de ratio de captura de pez espada
en el análisis GLM de la CPUE de Taipei Chino, afecta a la CPUE de pez espada. No obstante, la CPUE
calculada de Taipei Chino con el efecto de ratio de captura de pez espada, podría verse afectada por otros
factores. Por ello, es necesario seguir estudiando los factores que afectan a la tendencia de CPUE, en particular
a partir de 1990.
Un análisis GLM preliminar indicó que el año, zona, trimestre, ratio e interacción zona-trimestre, tienen
repercusiones importantes sobre la tendencia de la CPUE de pez espada. Este análisis preliminar de la captura
indicaba que la CPUE descendió a partir de 1968 hasta su nivel más bajo en 1976, fluctuó entre 1980 y 1990,
aumentó ligeramente en 1991, descendiendo a partir de entonces (Figura 6).
España
Los datos de la flota española tradicional que pesca pez espada en el Atlántico Norte, se facilitan
normalmente en registros por marea obtenidos por el Instituto Español de Oceanografía (IEO), al ser
desembarcados los peces en los diversos puertos base de la flota atlántica. No obstante, a partir de mediados
de los años 80, los barcos que pescan el stock sur (sur de 5ºN de latitud) llevan congeladores a bordo y pasan
60 días seguidos en la mar. En este caso, se ha iniciado, de forma gradual y voluntaria, el empleo de cuadernos
de pesca adicionales diseñados especialmente por el IEO para esta flota. La información obtenida por lance,
cuando se tiene, se compila por “submareas” (grupos de lances ejecutados de forma consecutiva en la misma
cuadrícula de 5ºx5º y mes) y se considera como una observación o marea de la flota tradicional. Los datos de
observadores se incluyen también en este análisis. En consecuencia, las observaciones usadas en este análisis
incluyen datos por marea, así como datos por submarea, tal como se hacía en informes anteriores.
Finalmente, se aplicó un total de 3.171 observaciones para el período 1989-1998. Estas observaciones
incluyen una media de 5.484 días de pesca por año y en torno a 15 millones de anzuelos por año. La cobertura
global en términos de captura y esfuerzo incluidas en estas observaciones era de un 87%. Se dispone también
de un menor número de observaciones para 1986 y 1988, si bien no se consideraron útiles a efectos de análisis
de CPUE. Las observaciones a partir de 1989 son escasas y la mayor parte de las mismas se refieren a una sola
zona. Sin embargo, se usaron en los ensayos preliminares.
De acuerdo con los anteriores criterios, el esfuerzo nominal fue definido por el número de anzuelos por
marea o submarea (en miles de anzuelos) calculados a partir del número de lances efectuados y la media de
anzuelos por lance. La CPUE nominal, en kilos de peso vivo o en número de peces, fue definida como captura
por esfuerzo nominal (por mil anzuelos).
Respecto al stock del Atlántico sur, la línea limítrofe hipotética se situó a 5ºN de latitud, de acuerdo con
ICCAT. Inicialmente, se definieron seis zonas para ensayos preliminares (SCRS/99/32), pero finalmente tan solo
se usaron cuatro zonas (debido al limitado número de observaciones y a la ausencia de pesca dirigida en las
zonas 8 y 10). Se analizó la secuencia anual, de 1989 a 1997, en biomasa y en número de peces por mil anzuelos.
La fracción temporal aplicada fue el trimestre.
El palangre de superficie de la flota española ha permanecido relativamente constante a lo largo de los años
analizados, en estructura y configuración. Pero, en años recientes se han detectado pequeñas mejoras y cambios
en la estrategia de pesca. Esta ha experimentado un importante cambio en las flotas tradicionales en el stock
norte, en algunos casos dirigiendo la pesca al pez espada en conjunto con otras especies. Esta nueva estrategia
podría afectar, hasta cierto punto, a la actividad de la flota del Atlántico Sur en los últimos años, debido a la
demanda del mercado, si bien se espera que esta repercusión sea menor que en el caso del stock del Atlántico
Norte. Si bien, se identificaron algunas mareas como claramente dirigidas a tiburones y fueron eliminadas, esta
clasificación no comporta una decisión fácil, en particular respecto a mareas largas, ya que la estrategia de la
pesca puede cambiar varias veces en el curso de una misma marea.
Los análisis estandarizados se realizaron con el procedimiento GLM. Los principales efectos considerados
fueron año, tiempo y zona. Se definió el siguiente modelo básico:
Log (CPUE)w = media global
+ efecto año i
+efecto trimestre j
+efecto zona k
+efecto interacciones zona y trimestre
+término de error con distribución normal
La variabilidad explicada por el modelo (CPUEw, es decir, CPUE en peso) era el 31%. Los tipos
estandarizados de residuos por año obtenidos muestran un tipo de distribución normal cuando hay un adecuado
número de observaciones. La Tabla 4 y la Figura 7 facilitan información sobre la CPUEw y límites de confianza
superiores e inferiores del 95% .
Además, durante la reunión se obtuvieron algunas CPUEs estandarizadas por cada una de las zonas
(Figura 8) con el fin de observar las tendencias en cada zona definida y hacer una comparación con los valores
obtenidos de otras flotas que apliquen la misma definición de zona (Figura 1). Las CPUEs estandarizadas en
las zonas 12 y 11 presentan una tendencia descendente, mientras que las zonas 9 y 7 presentan una tendencia
casi plana. Así, la tendencia general en la CPUE española está en gran parte condicionada por la tendencia en
la zona 12, respecto a la cual se disponía de casi todas las observaciones al inicio de la serie temporal.
Japón
Hay dos clases de datos disponibles de los palangreros de Japón: (1) los de estadísticas de muestras
agregadas por año, mes, área de cinco grados, es decir, la base de datos de la Tarea II presentada a ICCAT;
y (2), los que incluyen un número adicional de liñas secundarias por cesto, lo que aproxima las configuraciones
del arte de palangre tradicional en relación al palangre profundo. Estas últimas estadísticas se han venido
recolectando desde 1975. En estas bases de datos la captura se expresa en número de peces. Para 1975-1997,
también se disponía de los datos de captura por peso, tal como se estimaban al convertir la captura en número
a la captura en peso (tonelada) utilizando la composición por talla por año, área ICCAT de pez espada, y
trimestre.
A efectos de la normalización de la CPUE (SWO/99/33), se seleccionaron áreas de cinco grados que
podían obtener un nivel continuo y relativamente alto de esfuerzo (superior a 5.000 anzuelos por año) y se
utilizaron para asegurar, mediante análisis de GLM, la sucesión de datos y la reducción del efecto de zona
causado pr el cambio de caladero. En consecuencia, se seleccionaron áreas de 7 y 14 áreas de 5o , que son los
caladeros principales de patudo y de atún rojo del sur, respectivamente, en el lado este del Atlántico sur. Como
sólo las áreas situadas más al norte utilizadas en el análisis se solaparon con los caladeros de los palangreros
españoles que persiguen pez espada, se supone que el área empleada en los análisis correspondía a la zona de
distribución marginal de pez espada.
La CPUE de la biomasa también se normalizó empleando la estratificación de área en el documento
SCRS/99/32 para 1975-1997. La serie empleada en este análisis era la de los datos de captura (TM) y esfuerzo
(número de anzuelos) agregados por año, mes y área de cinco grados.
Toda la captura de pez espada de Japón en el Atlántico sur se obtuvo con palangre, que comenzó en 1956
(Figura 9). Desde entonces, el nivel de esfuerzo se ha incrementado, llegando a un máximo en 1965 con 54
millones de anzuelos, descendiendo después a 6 millones de anzuelos en 1976. Desde 1977, el nivel de esfuerzo
mostró una tendencia general al incremento, con algunas fluctuaciones, y registro un máximo histórico en 1993
con 71 millones de anzuelos. Desde 1994, el esfuerzo comenzó a decrecer con rapidez. La cifra en 1997 fue de
48 millones de anzuelos.
La tendencia en la captura (expresada en toneladas métricas) presentaba una fuerte correlación con
respecto a la tendencia del esfuerzo. Antes de 1976 alcanzó un máximo, en 1965 y 1970, con capturas de 1.800
t y 2.900 t, respectivamente. Desde 1977, mostró una tendencia ascendente con algunas fluctuaciones, y alcanzó
6.700 t en 1990 y 5.300 t en 1993. Posteriormente, las capturas descendieron rápidamente. El valor de 1997 fue
de 1.400 t.
El ratio de la captura japonesa de pez espada en relación a la captura total del Atlántico sur se encontraba
aproximadamente por encima del 40% para el período comprendido entre 1958 y 1972 (promedio: 44%) y 1980
y 1992 (promedio: 41%) cuando la captura japonesa fue relativamente superior (Figura 10). Para el período
comprendido entre 1973 y 1979, el ratio fue algo inferior al 20% (promedio: 16%). La cuota de captura de
Japón ha mostrado una tendencia estable al descenso desde 1987, cuando la captura total de pez espada en el
Atlántico sur mostró un repentino incremento, y después descendió un 8% en 1997.
En el período anterior a 1983, los palangreros japoneses perseguían atún blanco empleando menos de 11
anzuelos entre flotadores (NHF). Desde comienzos de los años 80 se introdujo el uso del palangre profundo
(NHF=12-15) para perseguir patudo, y más adelante, desde 1988 (Figura 11, palangre mucho más profundo
(NHF>15). El principal caladero de los palangreros japoneses que persiguen patudo se encontraba en las áreas
tropical y subtropical en el Atlántico sudeste (Figura 12).
Se obtuvieron las CPUE estandarizadas de pez espada capturado por palangreros japoneses en el área
seleccionada en el Atlántico sudeste para el período 1962-1975 en número, y en 1975-1997 en biomasa
(SWO/99/03).
Los modelos utilizados en el análisis GLM eran:
1962-1975 (número);
In(CPUE)ijkl +const)=(F)+(YRi)+(QTj )+(ARk )+e ijkl
1975-1997(biomasa);
In(CPUE)ijkl +const)=(F)+(YRi)+(QTj )+(ARk )+GE1 )+(INTER)+e ijkl
(INTER: combinaciones de la interacción de doble sentido de YR*QT, AR*QT, YR*AR,
y YR*GE)
Los resultados de estos análisis eran: Figura 13, CPUE estandarizada de pez espada en número; Figura
14: CPUE estandarizada de pez espada en biomasa (la línea de trazos muestra los valores de la CPUE
estandarizada en un amplio área). La tendencia de la CPUE generalmente se mantuvo estable para el período
entre 1962-1975 y 1975 y 1983. La CPUE mostró una tendencia rápidamente decreciente hasta 1997, tras el
inesperado incremento que se observó en 1984 y 1985.
Con el fin de comparar con las CPUE de otras flotas, también se obtuvo durante la reunión una CPUE
estandarizada de los palangreros japoneses, empleando la estratificación de áreas del SCRS/99/2 (Figura 1) para
los años 1975-1997 (Figura 15). El modelo empleado para el análisis GLM era:
In(CPUEijkl +const)=(F)+(YRi )+(QTj )+(ARk )+GE1 )+(INTER)+e ijkl
(INTER: combinaciones de la interacción de doble sentido de YR*QT)
Los resultados (Figura 15) que muestran el valor en el área 7 podrían no reflejar la tendencia actual del
stock de pez espada en ese área, ya que el número de datos empleado en este análisis era muy escaso. La fuerte
variación observada en la CPUE en este área provenía principalmente del cambio anual de concentración del
esfuerzo de pesca dentro de la zona. Este indica la necesidad de una mayor estratificación de zona para
estandarizar la CPUE en cada área.
Brasil
Los datos disponibles de pez espada de la flota con base en Santos se refieren a captura (en peso) y
esfuerzo por mes (1971 a 1997); captura (en peso) y esfuerzo por bloques de 5o x5o (1971 a 1989); en peso y
número (1992 a 1997) por bloques de 5o x5o .
El esfuerzo ha mostrado una tendencia ascendente desde 1971 y la captura total fluctuó, con picos, en 1980
y 1995-1996. Las especies perseguidas fueron túnidos en los años 70, y pez espada durante parte de 1980 y 1981.
No obstante, desde 1979, el esfuerzo se ha ido dirigiendo gradualmente hacia los tiburones (principalmente, la
tintorera) hasta mediados del año 1994. En ese año, algunos barcos comenzaron a cambiar sus artes con el fin
de volver a capturar nuevamente pez espada.
Como el número de liñas con anzuelos por lance podría definir la especie perseguida, se investigó la
correlación entre el número de liñas por lance y las tasas de captura de pez espada para los datos de BrasilTaipei Chino, según la clasificación empleada por Japón. Los resultados del análisis mostraron altas tasas de
captura de pez espada en lances de palangre con 4, 6 y 7 liñas secundarias. Los valores de los lances con cuatro
liñas secundarias fueron unas seis veces superiores, sugiriendo la posibilidad de utilizar la configuración del arte
como indicadora del efecto especie-objetivo en ulteriores análisis GLM.
En la reunión sobre la flota nacional de Brasil y la flota de Brasil-Taipei Chino se llevaron a cabo GLM
iniciales para la flota nacional brasileña. Se utilizó un total de 2.579 observaciones para el período 1986-1987.
Los datos empleados incluían registros por marea de la flota Brasil-Taipei Chino, datos de cuadernos de pesca
obtenidos por lance, que se agregaron por mes, bloques de 5o x5o y número de liñas secundarias entre boyas (por
lance). Los resultados de los análisis GLM mostraron que el 47.7% de la variabilidad en la CPUE quedaba
aclarada por el modelo. Se utilizó un total de 1.233 observaciones para el período 1991-1997. Los resultados de
los análisis de GLM mostraron que el 27.7% de la varianza en la CPUE se explicaba por el modelo.
Los resultados se muestran en los Apéndices 4 y 5, Tablas 5 y 6, y Figuras 16 y 17.
La CPUE estandarizada (kg/1000 anzuelos) de las flotas de Brasil muestran una tendencia ascendente
desde 1986 a 1994, y un descenso desde 1994 a 1996, con una recuperación de escasa importancia en 1997. Las
tendencias de la CPUE de la flota de Brasil-Taipei Chino muestran un fuerte decremento desde 1991 a 1992,
y después un descenso gradual hasta 1996, con una recuperación en 1997.
Se recomendó que IBAMA implemente un programa de observadores para las flotas alquiladas y
nacionales dirigidas a los túnidos, para las regiones nordeste y sudeste de Brasil. Se puede efectuar muestreo
biológico (por ejemplo, medición cleitro-horquilla y longitud mandíbula inferior-longitud a la horquilla), así como
muchos datos sobre captura fortuita y actividades de pesca.
Portugal
La información de que se dispone actualmente se resumió a partir de los cuadernos de pesca de los
palangreros portugueses que operaron en el Atlántico sur en los años 1997 y 1998. La matriz de datos sin
procesar comprende capturas de pez espada y capturas de especies no perseguidas, por operación de pesca
(lance) diario y barco. Durante estos período, se recolectaron datos de un total de 846 lances de palangre (456
en 1997 y 390 en 1998) de cinco palangreros portugueses. Se registra el área geográfica según las áreas
estadísticas de FAO (Divisiones 34 y 41, y sus respectivas subdivisiones). En cuanto al área 34 de FAO, sólo
se seleccionaron como pertenecientes al stock de pez espada del Atlántico sur los lances localizados entre 5o N
y 5o S, según lo asume ICCAT.
Como los lances de captura específica se comunican en peso limpio, se convirtieron a peso vivo utilizando
las ecuaciones recomendadas por ICCAT. Las unidades de esfuerzo nominal están en número de anzuelos por
lance.
Se realizó un análisis exploratorio de los lances diarios, con el propósito principal de comprender algunas
de las características descriptivas elementales de los datos, tales como la ubicación céntrica y dispersión a lo
largo del tiempo entre las zonas geográficas que se consideran. Se estimaron estadísticas básicas, concretamente,
medidas de ubicación céntrica (modas, medianas, porcentajes) y de dispersión (rangos, desviaciones estándar,
varianzas, rangos mínimos, máximos, etc). También se obtuvieron histogramas de las observaciones por año y
región.
Al objeto de comprender la variación y tendencias interanuales de la CPUE nominal por mes para las áreas
principales, se llevaron a cabo diversos procedimientos. Se crearon gráficos de las capturas de pez espada
obtenidas por lances diarios, por mes y áreas principales, así como gráficos del promedio de capturas y
tendencias del error estándar por mes para las áreas principales. Se determinaron las estimaciones de la CPUE
por mes y área utilizando la media aritmética de las capturas por lances para investigar la tendencia global de
la CPUE. Este tratamiento y análisis de datos también se llevó a cabo a nivel de subáreas. No obstante, dado
el escaso número de observaciones por subárea, sólo se tuvieron en cuenta las series nominales de CPUE.
En general el número limitado de años en cuestión (dos) no permitió otros estudios más profundos que los
que se describen. No obstante, los gráficos mensuales realizados de la CPUE nominal muestran, en cierto modo,
la pesca de palangre de Portugal en esas aguas Figura 18).
Se realizaron algunos intentos para estandarizar el esfuerzo de pesca basándose en métodos GLM
univariables. Las variables categóricas elegidas fueron: Año, Mes, Trimestre, Área y tres categorías de Ratio
(I-ratios 1-33.9; II ratios 34-66.9; y III-ratios 70-100). Se ensayaron varios modelos empleando combinaciones
de los diversos factores. En general, se consideraron satisfactorios algunos resultados. No obstante, la fuente
de datos necesita ser revisada con el fin de confirmar algunos errores detectados.
Implicaciones de los resultados de análisis de CPUE
El examen de la CPUE en los documentos preparados para esta reunión y en los análisis llevados a cabo
durante la misma resultaron ser de gran utilidad para determinar tanto la amplitud como la utilidad de los datos
para las tareas de evaluación subsiguientes. Cuando se estratificaron por área los diversos conjuntos de datos,
se pudieron ver con mayor claridad las semejanzas y diferencias en las tendencias (Figura 19). Las tendencias
entre los índices de Japón, Brasil y España eran similares para algunas áreas y diferentes para otras, mientras
que los índices de Taipei Chino parecían ser diferentes en algunos áreas.(Figura 6). Asimismo, se observó que
los índices de Japón, si bien mostraban tendencias específicas del área similares a las de España, eran
típicamente más variables de un año a otro, especialmente en los primeros años de los índices.
El tema de cómo tratar las especies-objetivo en los análisis GLM es común a otros diversos conjuntos de
datos, incluyendo los datos japoneses, de Taipei Chino, y de Brasil. Se comunica que las pesquerías de Japón y
Taipei Chino no se consideran dirigidas al pez espada como una especie-objetivo. En consecuencia, la CPUE
podría estar afectada por la disponibilidad de otras especies. También se sugirió que con la CPUE de Brasil la
definición de pesca-objetivo era un problema, ya que la flota había perseguido tiburones en un primer período.
Una de las posibles soluciones podría radicar en el empleo de ratios predefinidos como variables categóricas a
estratégicas similares de búsqueda. Podría ser de utilidad conocer el tipo de barco y sus características, y al
capitán del mismo, para especificar también las categorías establecidas en la búsqueda. Los tipos de artes son
un método obvio de clasificación, y se ha utilizado en numerosos conjuntos de datos.
Sin embargo, debido a la especificidad de la composición por tallas de la captura entre el palangre de
superficie en relación al profundo, las CPUE obtenidas por este método podrían hacer un seguimiento de
diferentes partes del stock.
Las diferencias en la búsqueda y las diferencias específicas del área en las tendencias de la CPUE son
aspectos importantes que deberían ser investigados.
El desarrollo de índices combinados de CPUE necesitará la estandarización de los factores que se incluirán
en el modelo. En la reunión se lograron importantes progresos en el área específica de los esquemas de las tasas
de captura, que en general se observó que eran similares entre flotas. La observación de que los índices
desarrollados a partir de los datos japoneses presentaba varianzas inferiores cuando los análisis se restringían
a áreas geográficas pequeñas que cuando se utilizaban áreas geográficas extensas, sugiere que se necesita
realizar una mayor investigación sobre el uso de subestratos antes de la reunión de evaluación en septiembre.
Se logró un progreso adicional en la identificación de factores en los conjuntos de datos específicos de la flota
que parecen ser útiles para identificar la pesca con objetivo o la pesca sin objetivo. No obstante, las diferencias
entre las flotas en cuanto a la información para identificar la pesca con objetivo o la pesca sin objetivo (por
ejemplo, anzuelos entre boyas, tipo de palangre (superficie o tradicional) o ratio de captura, y la ausencia de
información sobre el arte en relación a la búsqueda de algunas flotas podría representar un problema para el
desarrollo de índices combinados. Por tanto, se recomienda también que cada país lleve a cabo análisis sobre
la utilidad de los índices de pesca con objetivo basados en la captura para su posible empleo en la evaluación.
CPUE combinada por flota
En esta reunión se llevaron a cabo esfuerzos iniciales para conseguir una CPUE combinada de todas las
flotas. Al observar las discusiones sobre las diferencias en la CPUE entre las flotas, se hizo un intento para
desarrollar la CPUE combinada por flotas, aunque en estos ensayos preliminares aún se encuentran implicados
problemas discutidos en cada estandarización de CPUE. Hay dos clases de pesquerías en el Atlántico sur,
pesquerías que persiguen o no el pez espada. Como un primer paso, se hizo un ensayo para desarrollar una
CPUE combinada por países por pesquerías con especie objetivo y sin especie objetivo.
El examen de los datos de la CPUE sugiere que hay algunas incoherencias entre los conjuntos de datos
de la CPUE cuando son adecuadamente estratificados por área (Figura 20), pero que diversos índices sólo
existen en áreas limitadas. Por tanto, podría surgir algún problema al utilizar esos datos como índices de la
biomasa de todo el stock. En consecuencia, es preciso obtener índices de biomasa combinada de todas las flotas.
Se sugirió que esto podría efectuarse de dos formas: (1) utilizando un GLM, combinar los datos de las flotas que
persiguen pez espada (España y Brasil) en un índice, y después combinar los datos de las capturas fortuitas de
las flotas (Japón y Taipei Chino) en un índice; y (2) utilizar un GLM, combinar todos los conjuntos de datos de
las flotas en un índice único de biomasa.
En su calidad de pesquerías sin captura-objetivo, se combinaron las CPUE de Japón y Taipei Chino. En
esta etapa se desarrolló la CPUE combinada por flotas por las áreas que se emplearon para la estandarización
de la captura de España (Figura 1). El modelo tentativo para la estandarización es In(CPUE+0.001)=Año +
Trimestre + País + % de pez espada. El tanto por ciento de pez espada, que esta clasificado como 0-25%, 2650%, 51-75% y 76-100%, representa el porcentaje de las capturas de pez espada en la captura total de patudo,
rabil y atún blanco, y pez espada (SWO/99/4) en cada observación (un bloque de 5o x5o en un mes). En esta
etapa, el % de pez espada se aplica también a los datos japoneses, ya que no existe información directa sobre
configuración del arte, tal como el número de liñas secundarias, en la base de datos de Taipei Chino. Las CPUEs
resultantes se muestran en la Figura 19. En general, la CPUE combinada por países muestra una tendencia
intermedia entre las CPUE de Japón y Taipei Chino.
En este análisis, la tendencia estaría afectada hasta cierto punto por el cambio anual en la distribución del
esfuerzo de pesca, debido a la ausencia de subáreas en cada área, y algunos problemas que se debaten en cada
apartado de la CPUE se encuentran implicados aún en este análisis. Además, año*flota, año*% de pez espada,
y otras interacciones son significativas para la mayor parte de las áreas, como se muestra en la Tabla 7, por
ejemplo, aunque la Figura 20 muestra los resultados obtenidos por el modelo sólo respecto a los efectos
principales. La discusión hubo de centrarse en cómo tratar la interacción año*flota así como algunas otras
interacciones con el año. Se acordó investigar más detalladamente los problemas sobre las series de CPUE en
cada país, que han sido indicados en esta reunión antes de desarrollar la CPUE combinada por flotas.
7. Opciones de evaluación para el pez espada del Atlántico sur
Está programada una evaluación de pez espada del Atlántico sur para el mes de septiembre de 1999. El
examen antes mencionado sobre los datos de talla y CPUE se realizó con el fin de facilitar los análisis de
evaluación. Dados los resultados de la Reunión Preparatoria de Datos actual, se deben considerar diversas
opciones de evaluación.
Modelización de la producción
La primera opción que se debe considerar es una aplicación de los modelos de producción. La modelización
preliminar de la producción se realizó en la evaluación anterior. Los datos necesarios para una aplicación de esta
naturaleza son los correspondientes a las series temporales de captura (en peso) y un índice (o índices) de la
tendencia de la biomasa. En consecuencia, es posible incluir los índices múltiples directamente en el análisis del
modelo del producción. No obstante, como se señala en el apartado previo, el examen de los datos de CPUE
sugiere que hay incoherencia entre algunos conjuntos de datos de CPUE cuando son estratificados por área, pero
que numerosos índices se producen sólo en áreas limitadas. Por tanto, podría ser problemático utilizar esos datos
como índices de la biomasa de la totalidad del stock. En conclusión, los índices de biomasa combinados de todas
las flotas puede ser útil. Se sugiere realizar el proceso de dos formas: (1) utilizando un GLM, combinar los datos
de las flotas que persiguen pez espada (España y Brasil) en un índice, y después combinar los datos de las
capturas fortuitas de las flotas (Japón y Taipei Chino) en un índice; y (2) combinar (con un GLM) todos los
conjuntos de datos de las flotas en un índice único de biomasa. Los esfuerzos iniciales para llevar a cabo (1) se
hicieron durante esta reunión. El punto (2) necesita llevarse a cabo antes de la reunión de evaluación.
Considerando que los modelos de producción se emplean para determinar la productividad potencial a largo
plazo (es decir, el RMS), es importante utilizar todos los datos históricos de la pesquería para que puedan
mostrarse los contrastes existentes en los datos (si los hay). Conviene observar que la serie temporal de captura
no tiene que tener la misma duración que las series de CPUE. Por tanto, los modelos de producción deberían
incluir capturas que estén disponibles retrospectivamente hasta los años 60. También es muy importante poder
contar con series temporales largas de las CPUE para determinar la productividad. En el caso del pez espada
del Atlántico sur, las series largas de CPUE son facilitadas por Japón y Taipei Chino. Es importante incluir estos
datos históricos restrospectivamente hasta, por lo menos, comienzos de los años 70. Sin embargo, para llevarlo
a cabo, se debería volver a examinar la calidad de los datos del índice en los primeros años.
Modelización estructurada por edad:
Como se puede observar en el apartado 5 anterior, está programada una estimación de la captura por
clases de talla para el pez espada del Atlántico sur. Estos datos podrían utilizarse en un modelo estructurado por
edad utilizando el índice (o índices) de biomasa desarrollados antes. En este sentido, la elección más obvia es un
modelo de producción estructurado por edad (ASPM) en el cual se utiliza un modelo de dinámica de población
para predecir la biomasa y la captura por clases de talla, y estas predicciones se ajustan con los índices de
abundancia observados y con la captura por clases de talla estimada utilizando la estimación de probabilidad
máxima de la biomasa inicial del stock, constantes de capturabilidad y parámetros de stock-reclutamiento, según
sea adecuado. Con el fin de implementar este tipo de modelo, se deben especificar los parámetros de crecimiento
subyacentes y los parámetros de madurez. Sin embargo, el SCRS no ha tenido discusiones importantes sobre
cuáles deberían ser estos parámetros para el pez espada del Atlántico sur. Dado que estos parámetros pueden
especificarse, en septiembre podrían ser examinados los análisis iniciales de ASPM.
Otros enfoques estructurados por edad, tales como ADAPT, requieren una estimación de la captura por
clases de talla y edad, además de los índices de abundancia. También sería de ayuda poder disponer del índice
de abundancia en número para los grupos de edad separados. En el punto en que nos encontramos, es improbable
que tales análisis estén disponibles para la evaluación de septiembre.
8. Recomendaciones sobre tareas futuras
Las recomendaciones para las tareas futuras se clasifican a corto plazo (es decir, esfuerzos que se
necesitan con anterioridad a la reunión de evaluación de septiembre) y a largo plazo (se necesita realizar este
esfuerzo de investigación para lograr una mejora global).
-- A corto plazo
- Examinar y corregir datos de muestras de la Secretaría y de científicos nacionales
- Recrear la captura por clases de talla
- Investigar los criterios de persecución de una especie para realizar análisis de CPUE con GLM, en
especial para las pesquerías con capturas fortuitas
- Prestar una cuidadosa atención al tratamiento de los 0 en las pesquerías sin especie-objetivo
- Combinar las flotas para obtener índices de biomasa
- Evaluar los parámetros disponibles de crecimiento y madurez para el pez espada del Atlántico sur
-- A largo plazo
-
Estudios sobre crecimiento y madurez
Estimación de la captura por clases de edad por sexo
Indices de abundancia en número específicos de la edad y el sexo
Llevar a cabo programas de observadores científicos para todas las flotas dirigidas al pez espada
9. Adopción del informe
El borrador del Informe fue examinado y modificado antes de su adopción.
10. Clausura
Se clausuró la reunión. En el momento de la clausura, los participantes manifestaron su agradecimiento
por la hospitalidad y apoyo técnico recibidos de IBAMA, anfitrión de la reunión. Asimismo, se encomió el difícil
trabajo llevado a cabo, y la muy eficaz gestión desarrollada en todo momento por el presidente.
Table1. Task I catch compared with number of fish in sample, estimated sample weight and coverage of sampling, south Swordfish by major fisheries.
BRAZIL-BASE**
CHI.TAIP .
1980
1981
1982
1983
1984
1985
1986
1987
1988
1989
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
Task I mt
1582
655
1019
781
468
562
753
947
1162
1168
1696
1312
2609
2013
1571
1744
1892
4100
# sample
15232
16485
7257
10402
6490
6274
6963
7774
7516
10317
6515
12644
8431
9439
7093
217
13305
18895
Wgt sample
597
282
193
251
243
265
298
292
645
406
749
471
617
432
0
674
1073
890
Coverage
37.8
43.1
18.9
32.1
51.9
47.1
39.6
30.9
55.5
34.8
44.1
35.9
23.6
21.5
0.0
38.7
56.7
21.7
Task I mt
702
1847
# sample
Wgt sample
Coverage
ESPANA .
Task I mt
0
528
520
261
199
280
216
338
798
610
896
1453
1686
846
2829
2876
2873
1484
1072
410
1434
916
546
549
306
726
609
1030
2497
*
*
*
*
*
12
12
4
9
9
3
2
2
2
3
3
5
*
*
*
*
*
22.2
23.9
17.1
44.8
31.5
13.2
6.8
2.2
3.5
3.2
1.9
2.9
*
*
*
*
*
0
0
0
0
0
66
0
7937
11290
9622
8461
86327 106532
94866
98560
4393
7725
6166
5760
5651
6974
2348
11078
13443
49326
56738
69089
Wgt sample
144
690
796
2910
3228
3655
4351
5529
4658
4800
Coverage
3.3
8.9
12.9
50.5
57.1
52.4
54.8
49.0
48.4
56.7
# sample
JAPAN .
OTHERS
Task I mt
2029
2170
3287
1908
4395
4613
2913
2620
4453
4019
6708
4459
2870
5256
4699
3619
2197
1365
# sample
1359
880
2696
970
2975
4021
1240
584
2924
4499
3397
4529
1366
1534
1113
1023
1295
673
Wgt sample
84
39
163
40
170
278
46
11
150
324
138
382
50
38
22
27
47
19
Coverage
6.2
4.4
6.0
4.1
5.7
6.9
3.7
1.9
5.1
7.2
4.1
8.4
3.7
2.4
2.0
2.7
3.6
2.9
Task I mt
1157
660
1725
2547
4297
4854
2890
2709
2702
3934
2259
1485
1613
988
4711
2747
1811
1920
5467
17844
682
12.5
4012
9621
333
8.3
6550
14170
368
5.6
5497
7870
295
5.4
9358
10683
422
4.5
10309
11900
551
5.3
6837
9560
347
5.1
6614
8649
306
4.6
13508
15895
941
7.0
17456
22818
1422
8.1
17725
30093
1685
9.5
14469
63316
3766
26.0
14429
70040
3900
27.0
16077
77716
4124
25.7
# sample
Wgt sample
Coverage
TOTAL
Task I mt
# sample
Wgt sample
Coverage
* Information for Chinese Taipei for 1993-97 is not available at present.
** Brazil base sample size for 1994 is incomplete.
Sample weight is generally estimated by various methods and hence not necessary very accurate.
21747 22271
87657 120860
4373
6231
20.1
28.0
18395 17693
115056 114465
5778
5710
31.4
32.3
Table 2. Brazil based fisherie task I catch compared to size samples (Sample weight is estimated from sample numbers, using esimated average weight).
Brazil
TaskI-MT
# sample
Wt sample
cov %
Br-BARBA. TaskI-MT
# sample
Wt sample
cov %
Br-ESP.
TaskI-MT
# sample
Wt sample
cov %
Br-HOND.
TaskI-MT
# sample
Wt sample
cov %
Br-JPN
TaskI-MT
# sample
Wt sample
cov %
Br-KOR
TaskI-MT
Br-TAIP
TaskI-MT
# sample
Wt sample
cov %
Br-USA
TaskI-MT
# sample
Wt sample
cov %
Br-PANAMA TaskI-MT
# sample
Wt sample
cov %
Br-Port
TaskI-mt
# sample
Wt sample
cov %
BRAZIL
TOTAL
TaskI-mt
# sample
Wt sample
cov %
1980 1981 1982
1172
432
628
15810 7081 9919
540.1 241.9 183.6
46.1 56.0 29.2
0
0
0
1983
498
6286
1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995
346
335
449
436
692
927 1017
721
629
674
969 1172
6274 6963 7698 7340 9582 6515 12644 7979 7350 5796 *
12994
674.4
243.2 242.7 264.6 292.5 278.9 589.3 405.9 748.5 470.8 418.2 306.6
48.8 70.1 79.0 65.2 64.0 85.2 43.8 73.6 65.3 66.5 45.5
57.5
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
54
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
17
48
77
257
122
227
511
176
13.4
2.6
0
0
470
735
55.9
11.9
0
0
241
679
122
33
85
109
1996
1997 1998
750
1758
11475
9780 3704
688.5 586.8 222.2
91.8
33.4
235
181
3604
1935
216.24 116.1
92.0
64.1
0
415
1128
1159
900
69.54
16.8
121
148
226
1647
1932
98.82 115.92
66.8
51.3
53
0
0
0
0
0
0
0
452
33
311
0
206
0
391
0
0
0
0
0
1177
120
5.4
0.5
0
19
217
0
0
1899
190
8.55
0.5
0
0
0
138
266
629
37.74
14.2
150
565
33.9
22.6
34.16 34.16
410
675
23.1
5.6
0
0
223
176
6.0
2.7
0
0
391
483
8.9
2.3
0
0
283
204
2.8
0
0
0
0
0
0
304
76
5.8
1.9
0
0
0
0
0
0
0
0
0
7.9
804
1951
1061
324
1582
16485
597.3
37.8
655
7257
282.1
43.1
1019
10402
192.6
18.9
781
6490
251.1
32.1
468
6274
242.7
51.9
562
6963
264.6
47.1
753
7774
298.3
39.6
947
7516
292.3
30.9
1162
10317
645.1
55.5
1168
6515
405.9
34.8
1696
12644
748.5
44.1
1312
8431
470.8
35.9
2609
9439
616.8
23.6
2013
7093
432.0
21.5
1571
217
0.0
0.0
1744
13305
674.4
38.7
1892
18895
1073.1
56.7
4100 ???
15232
7940
890.5 222.2
21.7
Table 2. Brazil based fisherie task I catch compared to size samples (Sample weight is estimated from sample numbers, using esimated average weight).
Brazil
TaskI-MT
# sample
Wt sample
cov %
Br-BARBA. TaskI-MT
# sample
Wt sample
cov %
Br-ESP.
TaskI-MT
# sample
Wt sample
cov %
Br-HOND.
TaskI-MT
# sample
Wt sample
cov %
Br-JPN
TaskI-MT
# sample
Wt sample
cov %
Br-KOR
TaskI-MT
Br-TAIP
TaskI-MT
# sample
Wt sample
cov %
Br-USA
TaskI-MT
# sample
Wt sample
cov %
Br-PANAMA TaskI-MT
# sample
Wt sample
cov %
Br-Port
TaskI-mt
# sample
Wt sample
cov %
BRAZIL
TOTAL
TaskI-mt
# sample
Wt sample
cov %
1980 1981 1982
1172
432
628
15810 7081 9919
540.1 241.9 183.6
46.1 56.0 29.2
0
0
0
1983
498
6286
1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995
346
335
449
436
692
927 1017
721
629
674
969 1172
6274 6963 7698 7340 9582 6515 12644 7979 7350 5796 *
12994
674.4
243.2 242.7 264.6 292.5 278.9 589.3 405.9 748.5 470.8 418.2 306.6
48.8 70.1 79.0 65.2 64.0 85.2 43.8 73.6 65.3 66.5 45.5
57.5
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
54
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
17
48
77
257
122
227
511
176
13.4
2.6
0
0
470
735
55.9
11.9
0
0
241
679
122
33
85
109
1996
1997 1998
750
1758
11475
9780 3704
688.5 586.8 222.2
91.8
33.4
235
181
3604
1935
216.24 116.1
92.0
64.1
0
415
1128
1159
900
69.54
16.8
121
148
226
1647
1932
98.82 115.92
66.8
51.3
53
0
0
0
0
0
0
0
452
33
311
0
206
0
391
0
0
0
0
0
1177
120
5.4
0.5
0
19
217
0
0
1899
190
8.55
0.5
0
0
0
138
266
629
37.74
14.2
150
565
33.9
22.6
34.16 34.16
410
675
23.1
5.6
0
0
223
176
6.0
2.7
0
0
391
483
8.9
2.3
0
0
283
204
2.8
0
0
0
0
0
0
304
76
5.8
1.9
0
0
0
0
0
0
0
0
0
7.9
804
1951
1061
324
1582
16485
597.3
37.8
655
7257
282.1
43.1
1019
10402
192.6
18.9
781
6490
251.1
32.1
468
6274
242.7
51.9
562
6963
264.6
47.1
753
7774
298.3
39.6
947
7516
292.3
30.9
1162
10317
645.1
55.5
1168
6515
405.9
34.8
1696
12644
748.5
44.1
1312
8431
470.8
35.9
2609
9439
616.8
23.6
2013
7093
432.0
21.5
1571
217
0.0
0.0
1744
13305
674.4
38.7
1892
18895
1073.1
56.7
4100 ???
15232
7940
890.5 222.2
21.7
Table 3 Numbers of swordfish length measurements in the ICCAT data base available at the meeting. Only samples from nation, year, area strata with at least 100 fish
measured were included in cumulative frequencydistribution plots (Fig. 1).
AREA
1971
1972
1973
1974
1975
1976
1977
1978
1979
1980
1981
1982
1983
1984
1985
1986
1987
1988
1989
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
AREA
1970
1971
1972
1973
1974
1975
1976
1977
1978
1979
1980
1981
1982
1983
1984
1985
1986
1987
1988
1989
1990
1991
1992
1993
1994
1995
AREA
1998
7
BRAZIL
Brasil (1),(2),(3)
8
9
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
11342
9019
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
477
0
0
3023
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
6345
7404
7340
9582
6515
12644
7979
0
0
0
0
0
0
681
7
8
9
0
0
0
30
5
3
0
3
0
1
208
0
0
0
0
0
64
0
0
0
0
10
0
0
0
0
1
0
0
9
0
1
0
0
8
1
0
0
0
0
0
7
0
9
12
57
74
176
38
148
298
213
0
0
0
147
61
12
0
22
46
0
21
61
26
35
6
58
77
0
106
159
80
34
0
0
26
37
BRAZIL JAPAN
9
10
10
11
12
13(SW)
14(SE)
unkn
AREA
7
8
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
2658
2027
2465
5919
6254
4105
4428
3328
4927
15810
7081
9919
628
519
618
319
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
316
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
1979
1980
1981
1982
1983
1984
1985
1986
1987
1988
0
0
173
421
389
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
AREA
7
8
1986
1987
1988
1989
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
0
0
0
0
0
87
0
0
0
0
6055
2378
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
2684
3336
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
199
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
20
0
0
0
0
0
0
0
0
0
2368
0
0
11
12
13(SW)
14(SE)
unkn
AREA
7
8
9
SPAIN
10
11
0
0
0
0
0
0
0
0
6
0
0
0
64
34
0
103
24
0
199
816
1210
1599
453
261
64
2
2
0
0
0
3
375
19
35
58
222
884
621
2323
578
2295
3071
692
499
1693
2365
1902
2563
799
962
496
543
0
2
0
0
0
25
14
3
2
0
6
3
141
76
87
544
151
48
47
766
73
275
163
367
212
94
0
0
0
0
0
1
2
3
0
0
0
0
74
131
516
375
16
34
650
523
27
86
21
37
14
39
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
1988
1989
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
AREA
7
8
9
1982
1983
1984
1985
1986
1987
1988
1989
1990
1991
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
AREA
7
8
9
1993
1994
1995
1996
1997
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
JAPAN (4)
10
0
0
0
10
34
660
49
510
717
165
246
198
243
192
152
209
343
35
337
475
112
63
31
17
127
177
7
8
URUGUAY
9
10
668
0
0
0
11
12
13(SW)
14(SE)
unkn
0
0
0
0
0
14(SE)
unkn
28
1349
176
62
204
519
618
152
177
735
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
12 13(SW)
14(SE)
unkn
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
900
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
12 13(SW)
14(SE)
unkn
0
1069
3139
26161
27148
31653
42172
41384
20002
33997
2347
10009
10304
23165
29590
37436
44155
65148
74864
64563
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
12 13(SW)
14(SE)
unkn
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
CHINESE TAIPEI (7)
10
11
12 13(SW)
14(SE)
unkn
675
981
2575
1595
2290
0
0
0
0
0
0
0
3
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
11
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
BRAZIL OTHERS (5), (6)
9
10
11
KOREA
10
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
(1) Brazil: 1988-1991 sample size divided by 2 as two copies of data exist in the data base.
(2) Brazil: 1997, 6 month-area observations (316 fish) from 20x30 areas which overlapped areas 7 and 9 not included.
(3) Brazil: 1983 and 1984 samples (6101 and 5755) are missing since area is not exactly known at present. Those are differs from Tables 1 and 2.
(4) Japan: Information in 10x20 areas in quadrant 4 (northwest of 0o 0o) excluded as most of the effort was north of 5o
(5) Brazil Other :1998, 4 month-area observations (Brasil-Spain, 900 fish) from 20x20 areas which overlapped areas 7 and 9 not included.
(6) BrazilOther: EFL recorded in data base considered to be LJFL for BrasilSpain 1996 and BrasilUS 1996-1998
(7) Taipei: Samples before 1993 not included. Data as revised at the 1997 meeting in Taipei submitted to Secretariat during this meeting.
0
0
0
0
0
11
40
277
405
206
33
0
67
82
111
10
0
0
0
0
0
12 13(SW)
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
31
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
45
276
45
34
30
0
119
89
7
55
0
0
0
0
0
934
1271
794
1187
333
Table 4. South Atlantic Spanish longline swordfish CPUE in biomass (round weight in Kg)
OBS
YR
CPUE
LCPUE
UCPUE
98
97
96
95
94
93
92
91
90
89
292.437
297.571
425.081
445.894
403.829
363.927
409.123
466.516
494.308
694.600
277.929
284.844
405.344
423.817
383.749
347.017
385.169
435.067
458.658
623.772
307.704
310.866
445.780
469.121
424.961
381.660
434.566
500.238
532.730
773.469
Table 5. Standardized CPUE with 95% confidence limits for Brazil national fleet
OBS
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
YR
CPUE
LCPUE
UCPUE
86
87
88
89
92
93
94
95
96
97
161.767
165.318
254.393
323.380
286.937
266.921
407.209
353.446
203.683
265.155
123.306
127.701
203.456
248.802
230.801
214.806
331.056
293.098
160.179
206.119
212.128
213.929
318.020
420.223
356.668
331.621
500.827
426.177
258.929
341.018
Table 6. Standardized CPUE with 95% confidence limits for Brazil Chinese Taipei fleet
OBS
1
2
3
4
5
6
7
YR
CPUE
LCPUE
UCPUE
91
92
93
94
95
96
97
68.4859
25.7100
20.7469
18.1926
16.7015
11.5043
21.1212
38.4656
16.3919
14.8409
12.1812
11.8002
7.9974
14.5302
121.342
40.020
28.855
26.946
23.480
16.378
30.509
Table 7. The tentative results of ANOVA in Area 12 including two interactions. The R square in this analysis is 0.251.
Source
Model
Error
Corrected Total
DF
82
8109
8191
Sum of Squares
2753.00
8200.73
10953.73
Mean Square
33.57
1.01
F Value
33.20
Pr > F
0.0001
Source
YR
QT
RATIO
COUNTRY
YR*COUNTRY
YR*RATIO
DF
22
3
3
1
19
34
Type III SS
107.74
75.04
320.33
223.30
256.34
45.79
Mean Square
4.90
25.01
106.78
223.30
13.49
1.35
F Value
4.84
24.73
105.58
220.80
13.34
1.33
Pr > F
0.0001
0.0001
0.0001
0.0001
0.0001
0.0941
Fig. 1 Areas definition used for pjreliminary catch rate analyses. These areas were also used for
size compoisiont comparisons with the exception that the southern boundaries of areas 7
and 8 extended to 60 o S.
25000
Sample weight
Unsampled
Metric Tons
20000
15000
10000
5000
0
1980
1981
1982
1983
1984
1985
1986
1987
1988
1989
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
Year
Fig. 2. Task I catch and weight of fish sampled Fig. 3 Number of fish sampled and coverage of total
(accumulative) for south Swordfish.
catch by samples (sample weight / total catch
weight), for south Swordfish, all fisheries
combined.
1
7
COUNTRY: Japan
AREA:
120
100
100
80
80
60
60
40
40
CuSum PERCT
CuSum PERCT
AREA:
120
20
0
50
70
90
110
130
150
170
190
210
230
0
250
50
AREA:
COUNTRY: BrasJpn
100
100
80
80
60
60
40
20
0
90
110
130
150
170
190
210
230
250
CuSum PERCT
CuSum PERCT
7
120
70
110
130
150
170
190
210
230
250
7
190
210
230
250
190
210
230
250
190
210
230
250
COUNTRY: BrasOther
20
0
50
70
90
110
130
150
170
LJFL10
7
AREA:
COUNTRY: EC-Spain
120
120
100
100
80
7
COUNTRY: Uruguay
80
60
60
40
20
0
50
70
90
110
130
150
170
190
210
230
250
CuSum PERCT
CuSum PERCT
90
40
LJFL10
AREA:
70
LJFL10
120
50
COUNTRY: Brasil
20
LJFL10
AREA:
7
40
20
0
50
70
90
110
130
150
170
LJFL10
LJFL10
COUNTRY: Brasil
AREA:
120
100
100
80
80
60
60
40
40
20
0
50
70
LJFL10
Fig. 4.
8
CuSum PERCT
CuSum PERCT
AREA:
120
90
110
130
150
170
190
210
230
250
8
COUNTRY: BrasOther
20
0
50
70
90
110
130
150
170
LJFL10
Annual cumulative frequency distributions (CFD) of number of swordfish at length (10 cm intervals of LJFL) by area and nation. The CFDs shown
are only for years with more than 100 fish sampled (see Table 5.1) except for Spain for which sample size was not calculated.
2
AREA:
8
AREA:
COUNTRY: Japan
100
100
80
80
60
60
40
40
CuSum PERCT
120
CuSum PERCT
120
20
0
50
70
90
110
130
150
170
190
210
230
0
250
50
9
COUNTRY: BrasOther
AREA:
100
80
80
60
60
40
40
CuSum PERCT
100
CuSum PERCT
120
20
0
70
90
110
130
150
170
190
210
230
250
50
9
COUNTRY: Japan
80
80
60
60
40
40
CuSum PERCT
100
CuSum PERCT
100
20
0
70
90
110
130
150
170
190
210
230
250
170
190
210
230
250
9
190
210
230
250
190
210
230
250
190
210
230
250
COUNTRY: EC-Spain
90
110
130
150
170
10
COUNTRY: EC-Spain
0
50
70
90
110
130
150
170
LJFL10
10
AREA:
COUNTRY: Japan
120
100
100
80
80
60
60
40
40
CuSum PERCT
120
CuSum PERCT
150
20
LJFL10
20
0
90
LJFL10
Fig. 4.
70
AREA:
120
70
130
LJFL10
AREA:
50
110
0
120
AREA:
90
20
LJFL10
50
70
LJFL10
120
50
COUNTRY: Brasil
20
LJFL10
AREA:
9
Continued.
110
130
150
170
190
210
230
250
11
COUNTRY: BrasOther
20
0
50
70
LJFL10
90
110
130
150
170
3
11
COUNTRY: EC-Spain
AREA:
120
100
100
80
80
60
60
40
40
CuSum PERCT
CuSum PERCT
AREA:
120
20
0
50
70
90
110
130
150
170
190
210
230
0
250
50
COUNTRY: Korea
AREA:
100
100
80
80
60
60
40
40
CuSum PERCT
CuSum PERCT
11
120
20
0
70
90
110
130
150
170
190
210
230
250
50
100
80
80
60
60
40
40
20
0
90
110
130
150
170
190
210
230
70
AREA:
COUNTRY: Brasil
100
80
80
60
60
40
40
CuSum PERCT
CuSum PERCT
13
100
20
0
Fig. 4. Continued.
190
210
230
250
12
COUNTRY: EC-Spain
90
110
130
150
170
12
COUNTRY: Korea
90
110
13
COUNTRY: BrasJpn
90
110
190
210
230
250
130
150
170
190
210
230
250
190
210
230
250
LJFL10
120
LJFL10
170
0
50
250
120
70
150
20
LJFL10
50
70
AREA:
COUNTRY: Japan
CuSum PERCT
CuSum PERCT
12
100
AREA:
130
LJFL10
120
70
110
0
120
50
90
20
LJFL10
AREA:
70
LJFL10
120
50
COUNTRY: Japan
20
LJFL10
AREA:
11
90
110
130
150
170
190
210
230
250
20
0
50
70
LJFL10
130
150
170
4
AREA:
13
COUNTRY: BrasOther
AREA:
120
120
100
100
80
80
60
20
0
50
70
90
110
130
150
170
190
210
230
250
CuSum PERCT
CuSum PERCT
COUNTRY: Japan
60
40
40
20
0
50
LJFL10
AREA:
13
COUNTRY: Chinese Taipei
AREA:
100
100
80
80
60
60
Cu 40
Su
m
PE 20
RC
T
0
40
CuSum PERCT
120
50
70
90
110
130
150
170
190
210
230
250
LJFL10
AREA:
14
COUNTRY: Chinese Taipei
90
110
100
80
60
Cu 40
Su
m
PE 20
RC
T
0
70
90
110
130
150
170
190
210
230
LJFL10
Continued.
130
150
170
190
210
230
250
14
COUNTRY: Japan
20
0
50
70
LJFL10
120
50
70
LJFL10
120
Fig. 4.
13
90
110
130
150
170
190
210
230
250
250
1
AREA:
7
YEAR:
AREA:
1996
120
120
100
100
80
80
60
7
YEAR:
1997
60
COUNTR
40
Brasil
20
BrasOther
0
EC-Spain
50
70
90
110
130
150
170
190
210
230
40
CuSum PERCT
CuSum PERCT
COUNTRY
Brasil
20
250
YEAR:
1995
AREA:
100
100
80
80
60
60
40
COUNTRY
20
Brasil
Japan
0
90
110
130
150
170
190
210
230
250
YEAR:
1988
80
60
60
40
COUNTRY
230
250
8
YEAR:
1998
90
110
130
150
170
190
210
230
250
20
Brasil
Japan
0
90
110
130
150
170
190
210
230
9
YEAR:
1989
40
COUNTR
20
Brasil
0
Japan
50
250
LJFL10
70
90
110
130
150
170
190
210
230
250
LJFL10
9
AREA:
YEAR: 1990
120
120
100
100
80
80
60
60
40
COUNTRY
20
Brasil
EC-Spain
0
90
110
130
150
170
190
210
230
CuSum PERCT
CuSum PERCT
210
BrasOth
70
AREA:
CuSum PERCT
CuSum PERCT
9
80
70
190
LJFL10
100
50
170
Brasil
50
100
AREA:
150
0
120
70
130
COUNTR
120
50
110
20
LJFL10
AREA:
90
40
CuSum PERCT
CuSum PERCT
8
120
70
70
LJFL10
120
50
EC-Spa
50
LJFL10
AREA:
BrasOth
0
250
LJFL10
9
YEAR: 1991
40
COUNTR
20
Brasil
EC-Spa
0
50
70
90
110
130
150
170
190
210
230
250
LJFL10
Fig. 5. Annual cumulative frequency distributions (CFD) of number of swordfish at length (10 cm intervals of LJFL) by area and nation. The CFDs shown are only for years with more
than 100 fish sampled (see Table 5.1) except for Spain for which sample size was not calculated.
2
9
YEAR:
1996
AREA:
120
100
100
80
80
60
60
40
COUNTRY
20
BrasOther
0
EC-Spain
50
70
90
110
130
150
170
190
210
230
CuSum PERCT
CuSum PERCT
AREA:
120
250
COUNTRY
EC-Spain
Japan
0
50
YEAR:
1985
AREA:
100
80
80
60
60
40
COUNTRY
20
Japan
Korea
0
90
110
130
150
170
190
210
230
CuSum PERCT
CuSum PERCT
11
100
90
110
130
150
170
190
210
230
250
11
YEAR:
1989
40
COUNTRY
20
EC-Spain
Japan
0
250
50
LJFL10
AREA:
70
LJFL10
120
70
1990
20
120
50
YEAR:
40
LJFL10
AREA:
10
70
90
110
130
150
170
190
210
230
250
LJFL10
11
YEAR: 1990
AREA:
120
120
100
100
80
80
60
60
11
YEAR: 1991
EC-Spain
20
Japan
Korea
0
50
70
90
110
130
150
170
190
210
230
CuSum PERCT
CuSum PERCT
COUNTRY
40
40
COUNTR
20
250
70
90
110
130
150
170
190
210
230
250
LJFL10
11
AREA:
YEAR: 1992
120
120
100
100
80
80
11
YEAR:
1993
60
40
COUNTRY
20
EC-Spain
0
Japan
50
70
90
110
130
150
170
190
210
230
CuSum PERCT
60
CuSum PERCT
Japan
50
LJFL10
AREA:
EC-Spa
0
40
COUNTR
20
EC-Spa
Japan
0
50
70
250
LJFL10
LJFL10
Fig. 5. Continued.
90
110
130
150
170
190
210
230
250
3
11
YEAR:
1996
AREA:
120
100
100
80
80
60
60
40
COUNTRY
20
BrasOther
EC-Spain
0
50
70
90
110
130
150
170
190
210
230
CuSum PERCT
CuSum PERCT
AREA:
120
COUNTR
Korea
0
250
50
12
YEAR: 1985
70
AREA:
120
100
100
80
80
60
60
40
COUNTRY
20
EC-Spain
0
Japan
90
110
130
150
170
190
210
230
CuSum PERCT
CuSum PERCT
Japan
90
110
130
150
170
190
210
230
250
LJFL10
AREA:
12
YEAR: 1986
40
COUNTRY
20
EC-Spain
0
250
Japan
50
LJFL10
AREA:
1983
20
120
70
YEAR:
40
LJFL10
50
12
70
90
110
130
150
170
190
210
230
250
LJFL10
12
YEAR:
1988
AREA:
120
120
100
100
80
80
60
60
12
YEAR:
1989
EC-Spain
20
Japan
Korea
0
50
70
90
110
130
150
170
190
210
230
CuSum PERCT
CuSum PERCT
COUNTRY
40
40
COUNTRY
20
250
1990
AREA:
100
80
80
60
60
40
COUNTRY
20
EC-Spain
Japan
0
Continued.
90
110
130
150
170
190
210
230
250
CuSum PERCT
CuSum PERCT
YEAR:
100
LJFL10
Fig. 5.
12
120
70
70
90
110
130
12
YEAR:
150
170
190
210
230
250
LJFL10
120
50
Japan
50
LJFL10
AREA:
EC-Spain
0
1991
40
COUNTRY
20
EC-Spain
Japan
0
50
70
LJFL10
90
110
130
150
170
190
210
230
250
4
AREA:
12
YEAR:
1992
AREA:
120
120
100
100
80
YEAR:
1993
80
60
60
COUNTRY
20
EC-Spain
0
Japan
50
70
90
110
130
150
170
190
210
230
250
CuSum PERCT
40
CuSum PERCT
12
40
COUNTRY
20
EC-Spain
Japan
0
50
70
90
110
130
150
170
190
210
230
250
LJFL10
LJFL10
AREA:
12
YEAR:
1994
AREA:
120
100
100
80
80
60
60
CuSum PERCT
40
COUNTRY
20
EC-Spain
0
Japan
50
70
90
110
130
150
170
190
210
230
CuSum PERCT
120
COUNTRY
EC-Spain
0
Japan
50
250
13
YEAR:
AREA:
1980
100
80
80
60
60
CuSum PERCT
40
COUNTRY
20
Brasil
0
BrasJpn
90
110
130
150
170
190
210
230
CuSum PERCT
100
130
150
170
190
210
230
250
13
YEAR:
1981
COUNTRY
Brasil
0
BrasJpn
50
250
70
90
110
130
150
170
190
210
230
250
LJFL10
13
AREA:
YEAR: 1982
120
100
100
13
YEAR:
1983
80
80
60
40
COUNTRY
20
Brasil
Japan
0
50
70
90
110
130
150
170
190
210
230
CuSum PERCT
60
CuSum PERCT
110
20
120
40
COUNTRY
20
Brasil
BrasJpn
0
50
70
250
LJFL10
LJFL10
Fig. 5.
90
40
LJFL10
AREA:
70
LJFL10
120
70
1995
20
120
50
YEAR:
40
LJFL10
AREA:
12
Continued.
90
110
130
150
170
190
210
230
250
5
AREA:
13
YEAR: 1984
AREA:
120
120
100
100
80
80
60
60
13
YEAR: 1985
CuSum PERCT
COUNTRY
20
Brasil
BrasJpn
0
50
70
90
110
130
150
170
190
210
230
CuSum PERCT
COUNTRY
40
40
Brasil
20
Japan
0
250
50
LJFL10
AREA:
BrasJpn
70
90
110
130
150
170
190
210
230
250
LJFL10
13
YEAR:
1986
AREA:
120
120
100
100
80
80
60
60
13
YEAR:
1993
CuSum PERCT
Brasil
20
BrasJpn
Japan
0
50
70
90
110
130
150
170
190
210
230
CuSum PERCT
COUNTRY
40
250
40
COUNTRY
20
50
13
YEAR: 1994
AREA:
100
80
80
60
60
40
COUNTRY
20
Japan
Taipei
0
90
LJFL10
Fig. 5.
Continued.
110
130
150
170
190
210
230
250
CuSum PERCT
100
CuSum PERCT
120
70
70
90
110
130
150
170
190
210
230
250
LJFL10
120
50
Taipei
0
LJFL10
AREA:
Japan
13
YEAR: 1997
40
COUNTRY
20
Brasil
Taipei
0
50
70
LJFL10
90
110
130
150
170
190
210
230
250
0.20
900
A rea 9 SW O
S . ATL. S TAND. BIOMAS S CPUE
800
CPUE Kg Rw
700
Scaled CPUE
0.15
0.10
600
500
400
300
200
100
0
89
0.05
90
91
92
93
94
95
96
97
98
YEAR
0.00
69
71
73
75
77
79
81
83
85
87
89
91
93
Y ear
0.3
Fig. 7. Annual change of standardized catch rates in Kg
round weight per thousand hooks and 95%
95
confidence intervals, all areas combined, of the
Spanish longline fleet.
A re a 7 , SW O
A
0.25
700
Standardized CPUE
Area 12
600
0.2
stand. index
CPUE
500
0.15
0.1
400
300
200
100
0.05
0
89
0
69
71
73
75
77
79
81
83
85
87
89
91
93
91
92
93
94
95
96
97
98
96
97
98
year
YEAR
0.10
90
95
700
S tandardized CPUE Area 11
600
A rea 10,SW O
stand. index
500
Scaled CPU
0.08
0.06
400
300
200
100
0.04
0
89
90
91
92
93
94
95
year
0.02
1200
0.00
stand CPUE are a 9
69
71
73
75
77
79
81
83
85
87
89
91
93
95
Year
0.15
A rea 8,SW O
stand index
1000
800
600
400
200
Scaled CPU
0
0.10
90
91
92
1600
93
94
95
year
96
97
96
97
98
s tand CPUE area 7
1400
1200
stand. index
0.05
0.00
69
71
73
75
77
79
81
83
Y ear
85
87
89
91
93
95
1000
800
600
400
200
0
91
92
93
94
95
98
year
Fig. 6. Standardized CPUE estimated by GLM
analyses with various interactions.
Fig. 8. Annual change of standardized catch rates in Kg
round weight per thousand hooks and 95%
confidence intervals, into each area used for the
Spanish longline CPUEs analysis.
8000
South Atlantic, SWO
25000
70000
7000
JAPAN
Effort (hooks)
.
1.0
20000
Catch (mt)
RATIO
5000
40000
4000
30000
3000
20000
2000
10000
1000
0.8
Catch in ton
50000
Cach (number)
6000
'HHQTV JQQMU
60000
1.2
TOTAL
15000
0.6
10000
0.4
Ratio of Japan to the total
80000
5000
0
0.2
0
0
52
55
58
61
64
67
70
73
76
79
Year
82
85
88
91
94
97
0.0
56 59 62 65 68 71 74 77 80 83 86 89 92 95
Year
Fig. 9. Trends of catch (mt) and effort (in 1000 hooks) Fig. 10. Total and Japanese longline catches of swordfish
in the south Atlantic and ratio of the Japanese
of swordfish caught by Japanese longliners in
catch to the total.
the south Atlantic.
70000
Trend ofGearConfiguration
16-25
12-15
10-11
6-9
3-5
60000
EFFORT (1000 hook
50000
40000
30000
20000
10000
0
75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97
Year
Fig. 11. Number of hooks used in the south Atlantic, by Fig. 12. Catch distribution (average of 1980's) of
gear configurations (number of branch lines per
swordfish caught by Japanese longliners.
set).
1.50
2.0
SCALED BIOMASS CP
SCALED CPUE
1.25
1.00
0.75
0.50
0.25
1.5
1.0
0.5
0.0
0.00
62
63
64
65
66
67
68
69
Y EA R
70
71
72
73
74
75
75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97
YEAR
Fig. 13. Standardized CPUE (in number) of south Fig. 14. Standardized CPUE (in biomass) of swordfish.
Atlantic swordfish.
Broken line shows the values of standardized
biomass CPUE for wide area.
10
12
A rea 12
Area 11
10
8
6
CPUE
Scaled CPU
8
6
4
4
2
2
0
0
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97
97
Year
Y ear
12
8
Area 9
Area 10
7
10
Scaled CPU
Scaled CPU
6
8
6
4
5
4
3
2
2
1
0
0
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97
Y ear
Y ear
30
3.0
Area 7
Area 8
20
Scaled CPU
Scaled CPU
2.5
10
2.0
1.5
1.0
0.5
0.0
0
80
81
82
83
85
86
87
88
89
90
91
92
94
95
75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97
Y ear
Y ear
Fig. 15. Standardized biomass CPUE of swordfish caught by Japanese longliners by area shown in Fig. 1 for the
period of 1975-1997.
600
B r a z ilia n f le e t S o u th A tla n tic S ta n d a r iz e d C P U E ( k g / 1 0 0 0 h o o k s ).
140B
r a s il - T a iw a n S o u th A tla n tic S ta n d a r d iz e d C P U E (k g / 1 0 0 0
h o o k s ), p e r io d 1 9 9 1 - 1 9 9 7
P e r io d 8 6 -9 7
120
500
ACPUE
LC P U E
UCPUE
100
400
80
300
60
200
40
1 00
20
ACPUE
LC P U E
UCPUE
0
0
91
86
87
88
89
92
93
Y E A R
94
95
96
92
93
94
95
96
97
97
YEARS
Fig. 16. Standardized CPUE (kg/1000 hooks) for south Fig. 17. Standardized CPUE (kg/1000 hooks) for south
Atlantic swordfish taken by Brazilian national
Atlantic swordfish taken by Brazil-Chinese
fleet.
Taipei fleet.
1800
SWO South- Nominal CPUE indices of Prtuguese fleet (Area34 FAO)
1400
SWO South- Nominal CPUE indices of Prtuguese fleet (Area41-FAO)
1600
1200
Division 41.1.4
1400
Division 41.2.4
Division 34.3.3
Division 34.3.4
Division 34.4.1
Division 34.4.2
Division 34.3.6
1000
Kg/haul
Kg/set
1200
1000
800
800
600
600
400
400
200
200
0
0
Jan
97
Mar
Jun
1600
Ago
Dez
Fev
Abr
Jun
Ago
Fev
97
Abr
Jun
Ago
Out
Dez
Abr
Jun
Set
Nov
mnth
Nominal CPUE series by area
1400
A r e a 3 4
A r e a 4 1
1200
Kg/set
1000
800
600
400
200
0
Jan
Mar
Mai
Jul
Set
Nov
Jan
97
Mar
Mai
Jul
Set
Nov
98
Fig. 18. Nominal CPUE for south Atlantic swordfish taken
by Portuguese longline fleet, by FAO areas and
sub-areas.
Japan&Chinese Taipei Combined
0.5
Japan&Chinese Taipei Combined
Area 12
0.35
Area 11
0.4
standardized CPUE
standardized
CPUE
0.30
0.3
0.2
0.1
0
0.25
0.20
0.15
0.10
0.05
-0.1
75
77
79
81
83
85
87
89
91
93
95
97
0.00
year
75
77
79
81
83
85
87
89
91
93
95
97
year
0.35
Japan&Chinese Taipei Combined
Area 9
standardized CPUE
0.30
0.09
Japan&Chinese Taipei Combined
0.08
Area 10
0.07
0.25
0.06
0.20
0.05
0.04
0.15
0.03
0.02
0.10
0.01
0.05
0
-0.01
0.00
75
77
79
81
83
85
87
89
91
93
95
97
75
77
79
81
83
85
0.40
Japan&Chinese Taipei Combined
Area 7
0.16
0.30
0.25
0.20
0.15
0.10
89
91
93
95
97
91
93
95
97
Japan&Chinese Taipei Combined
Area 8
0.14
standardized CPUE
standardized CPUE
0.35
87
year
year
0.12
0.1
0.08
0.06
0.04
0.02
0.05
0
0.00
-0.02
75
77
79
81
83
85
87
year
89
91
93
95
97
75
77
79
81
83
85
87
89
year
Fig. 19. Standardized CPUE for south Atlantic swordfish for Japanese and Chinese Taipei data combined, by area shown
in Fig. 1.
20
7
standCPUEarea7
stand CPUE area 9
JLL
6
15
Brazil
5
Chi-Tai
stand index
JLL
stand. index
Spain
Spain
Brazil
4
Chi-Tai
10
3
2
5
1
0
69
0
74
3
79
84
89
year
94
68
99
73
83
88
93
98
year
3
stand CPUE area 11
78
stand CPUE area 12
JLL
JLL
Spain
Spain
Chi-Tai
Chi-Tai
2
stand. index
stand. index
2
1
1
0
0
68
73
78
83
year
88
93
98
68
73
78
83
year
88
93
98
Fig. 20. Comparisons of standardized CPUE by fleets in areas 7, 9, 11 and 12 (areas shown in Fig. 1), for south Atlantic
swordfish.
Appendix 1/Appendice 1/Apéndice 1
AGENDA
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Opening of the meeting
Adoption of the Agenda
Nomination of the Inter-sessional Chairman and nomination of Rapporteurs
Review of meeting objectives
Size sampling
Review of south Atlantic CPUE series
Assessment options for South Atlantic swordfish
Recommendations for future work
Adoption of the report
Closure of the meeting
ORDRE DU JOUR
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
10.
Ouverture de la réunion
Adoption de l’Ordre du jour
Désignation du Président de la session et des rapporteurs
Examen des objectifs de la réunion
Echantillonnage des tailles
Examen de la série de CPUE de l’Atlantique Sud
Options d’évaluation pour l’espadon de l’Atlantique Sud
Recommandations pour les tâches futures
Adoption du rapport
Clôture
ORDEN DEL DÍA
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
10.
Apertura de la Reunión
Adopción del Orden del día
Nombramiento de presidente de la sesión y de relatores
Examen de los objetivos de la reunión
Muestreo de talla
Examen de la serie de CPUE del Atlántico sur
Opciones de evaluación para el pez espada del Atlántico Sur
Recomendaciones sobre tareas futuras
Adopción del informe
Clausura
Appendix 2 /Appendice 2/ Apéndice 2
LIST OF PARTICIPANTS/LISTE DES PARTICIPANTS/LISTA DE PARTICIPANTES
BRAZIL
AIRTON DE VASCONCELOS, Jose
Avda. Alexandrino de Alencar, 1399
Tirul 59-015-350 Natal- RN
Tel:
+55 84 221 4233
Fax:
+55 84 221 4294
e-mail: airton@supes_rn.ibama.gov.br
ARFELI, Carlos Alberto
Instituto de Pesca
Av Bartolomeu de Gusmao, 192
11030-906-Santos-SP
Tel:
+55 13 261 5995
Fax:
+55 13 261 1900
e-mail: [email protected]//[email protected]
DIAS-NETO, Jose
Sain, Av L4 Norte
Ed. Sede Do IBAMA
Cep 70.800-200-Brasilia-DF
Tel:
+55 61 316 1223
Fax:
+55 61 226 5588
e-mail: [email protected]
FERNANDES LIN, Celso
CEPSUL/IBAMA
Av. Min. Victor Konder s/n
(Fundos da Marejada)
CEP. 88301 - 280 Itajai - SC
Tel:
+55 47 348 6058
Fax:
+55 47 348 6058
e-mail: [email protected]
FERREIRA DE AMORIM, Alberto
Instituto de Pesca
Av. Bartolomeu de Gusmao 192
11030-906 Santos - SP
Tel:
+55 13 261 5995
Fax:
+55 13 261 1900
e-mail: [email protected]
HISSA VIEIRA HAZI, Fabio
Rua das Pernambucanas, 377, Apto 1102
Grazas, Recife - PE. Cep: 52.011-010
Tel:
+55 81 441 7276
e-mail: [email protected]
KOTAS, Jorge Edvardo
CEPSUL/IBAMA
Av. Ministro Victor Komder, s/n
CEP 88301-280 Itajai - SC
Tel:
+55 47 348 6058
e-mail: [email protected]
MACEDO GOMEZ DE MATTOS, Sergio
SUDENE , Recursos naturais Renovaveis
Pc Min. Joao Goncalves de Souza, s/n
Engenito do Meio, Recife-PE, 50670-900
Tel:
+55 81 416 2527
Fax:
+55 81 271 2310
e-mail: [email protected]
MENESES DE LIMA, Jose Heriberto
CEPENE/IBAMA
Rua Samuel Hardman s/n
55578-000-Tamandare-PE
Tel:
+55 81 676 1166
Fax:
+55 81 676 1310
e-mail: [email protected]
MILTON DE OLIVEIRA, Geovanio
Ministerio da Agricultura e do Abastecimento
Departamento de Pesca e Aquicultura
Esplanada des Ministerios Bl “D” Sola 955
70043-900-Brasilia-D.F.
Tel:
+55 61 224 5049
Fax:
+55 61 226 4882
e-mail: [email protected]
NEGREIROS ARAGAO, Jose Augusto
Rua J. da Penha 332 Apto 501 - Aldeota
60.110.120 - Fortaleza - Ceara
Tel:
+55 85 226 0500
Fax:
+55 85 989 2292
e-mail: [email protected]
VELOSO BORBA NETO, Raul
Rua Analia Moraes s/n - Ed. Tangara Apt-204
Praia de Camboinha II - Cabedelo- Paraiba
CEP 58 313 000
Tel:
+55 83 982 4118
e-mail: [email protected]
EC-PORTUGAL
GIL PEREIRA, Joao
Universidade dos Açores
Departamento de Oceanografia e Pescas
9900 Horta - Açores
Tel:
+351 9 229 2945
Fax:
+351 9 229 2659
e-mail: [email protected]
PALMA, Carlos
Universidade do Algarve - UCTRA
Unidade de Ciencias e Tecnologia dos
Recursos Aquaticos
Tel:
+351 89 800 100 (Ext 7394)
e-mail: [email protected]
EC-SPAIN
MEJUTO, Jaime
Instituto Espanol de Oceanografia
P.O. Box 130 15080
A Couna
Tel:
+34 981 205 362
Fax:
+34 981 229 077
e-mail: [email protected]
TURNER, Stephen
Southeast Fisheries Science Center
75 Virginia Beach Drive
Miami, FL 33149
Tel:
+1 305 361 4482
Fax:
+1 305 361 4562
e-mail: [email protected]
CHINESE TAIPEI
JAPAN
UOZUMI, Yuji
National Research Institute of Far Seas Fisheries
5-7-1 Orido, Shimizu, Shizuoka 424-8633
Tel:
+81 54 336 6037
Fax:
+81 54 335 9642
e-mail: [email protected]
YOKAWA, Kotaro
National Research Institute of Far Seas Fisheries
5-7-1 Orido, Shimizu, Shizuoka 424-8633
Tel:
+81 54 336 6035
Fax:
+81 54 335 9642
e-mail: [email protected]
LIU, Kwang-Ming
Department of Fishery Science
Taiwan Ocean University
Keelung 202
Tel:
+886 2 246 22192 (Ext. 5018)
Fax:
+886 2 246 20291
e-mail: [email protected]
ICCAT SECRETARIAT
MIYAKE, Peter M.
Assistant Executive Secretary
Calle Corazón de María, 8 (6th fl.)
28002 Madrid (Spain)
Tel:
+34 91 416 5600
Fax:
+34 91 415 2612
e-mail: [email protected]
UNITED STATES
Local auxiliary staff
POWERS, Joseph (SCRS Chairman)
Southeast Fisheries Science Center
75 Virginia Beach Drive
Miami, FL 33149
Tel:
+1 305 361 4295
Fax:
+1 305 361 4219
e-mail: [email protected]
DAMIANO, Cristiana
Felix de Brito Melo 700 ap 303B
Boa Viagem Recife/PE
51020 260 Brazil
Tel:
+5581 465 5301
e mail: [email protected]
Appendix 3/ Appendice 3/ Apéndice 3
LIST OF DOCUMENTS/LISTE DES DOCUMENTS/ LISTA DE DOCUMENTOS
1 Agenda
2 (SCRS/99/32) Preliminary standardized catch rates, in biomass, for the swordfish (Xiphias
gladius) caught by the Spanish longline fleet in the South Atlantic stock, for the period 1989-1998
J. Mejuto, B. García, and J. M. de la Serna
3 (SCRS/99/33) Standardized CPUE for the South Atlantic swordfish caught by Japanese longliners K. Yokawa
4 (SCRS/99/34) Standardized CPUE of the swordfish in the South Atlantic from Taiwanese longline
fishery - K. M. Liu and J. E. Wang
5 (SCRS/99/35) Preliminary analysis of the feasibility of using small artisanal vessels in the subsurface longline fishery off northeastern Brazil - F. H. V. Hazin, M. K. Broadhurst, and H. G.
Hazin
6 (SCRS/99/36) A historical review of the Brazilian longline fishery and catch of swordfish (19731997) - J. H. Meneses de Lima, J. E. Kotas, C. F. Lin
7 (SCRS/99/37) Analysis of Santos (SP) longliners from southern Brazil (1997-99) - C. A. Arfelli and
A. F. Amorim
8 (SCRS/99/38) An overview of swordfish catches in the South African experimental pelagic longline
fishery with emphasis on the south-western Atlantic Ocean - M. Kroese
Appendix 4/Appendice 4/Apéndice 4
THE RESULT OF STANDARDIZATION OF SWORDFISH CPUE
FOR THE BRAZILIAN FLEET (SANTOS FLEET)
RÉSULTAT DE LA STANDARDISATION DE LA CPUE DE L’ESPADON
POUR LA FLOTTILLE BRÉSILIENNE (FLOTTILLE SANTOS)
RESULTADO DE LA ESTANDARIZACION DE LA CPUE DE PEZ ESPADA PARA LA
FLOTA DE BRASIL (FLOTA DE SANTOS)
Data used:
Swordfish catch in kg
Effort: number of hooks
CPUE: kg/1000 hooks
Multiplicative model with log-normal error assumption
Main effect:
Yr: year from 1986 to 1997-11-04
Qt: Quarter Jan-Mar=1 , Apr-Jun=2, Jul-Sep=3 Oct-Dec=4
Area: four areas
Area 1=20-30o S, 40-50o W
Area 2=20-30o S, 30-40o W
Area 3=20-30o S, 20-30o W
Area 4=30-40o S, 30-50o W
These areas were determined by distribution of CPUE and effort.
Gear: br=1 conventional longline
br=2 surface longline
Boat: Fishing vessel efficiency (14 fishing vessels were selected from a total of 18 vessels)
Final model is as follows:
Model log(CPUE +1) = overall mean + yr +qt + area + gear+boat + yr*qt
A total number of 2,579 observations were used for the period 1986-1997. Data used were
aggregated by month, 5x5 block and number of branch lines between buoys, for each vessel fishing
trip. The result of GLM analysis showed that 47.7% of the variability in CPUE was explained by the
model.
Summary results of analysis of variance:
Source
DF
Sum of Squares
Model
56
2565.47545251
Error
2522
3295.74474805
Total
2578
5861.22020056
Mean Square F Value
45.81206165 35.06
1.30679808
R-Square
CV
Root MSE
LWSWO
0.437703
22.65391
1.14315269
5.04616145
Pr>F
0.0001
Source
YR
QT
AREA
GEAR
BOAT
YR*QT
DF
9
3
3
1
13
27
Type III SS
155.72864121
361.27221666
24.59277072
270.88443132
130.02271589
259.53108941
Meann Square F Value
17.30318236
13.24
120.42407222
92.15
8.19759024
6.27
270.88443132 207.29
10.00174738
7.65
9.61226257
7.36
Pr > F
0.0001
0.0001
0.0003
0.0001
0.0001
0.0001
Appendix 5/Appendice 5/Apéndice 5
RESULTS OF STANDARDIZATION OF SWORDFISH CPUE
FOR THE BRAZIL-CHINESE TAIPEI FLEET (LEASED)
RESULTATS DE LA STANDARDISATION DE LA CPUE DE L’ESPADON
POUR LA FLOTTILLE DU BRÉSIL-TAPEÏ CHINOIS (LOCATION)
RESULTADOS DE LA ESTANDARIZACION DE LA CPUE DE PEZ ESPADA PARA LA
FLOTA BRASIL.TAIPEI CHINO (FLOTA DE ALQUILER)
The result of standardization of swordfish CPUE for the Brazil-Chinese Taipei fleet (leased fleet)
Data used:
Swordfish catch in kg
Effort: number of hooks
CPUE: kg/1000 hooks
Multiplicative model with log-normal error assumption
Main effect:
Yr: year from 1991 to 1997
Qt: Quarter Jan-Mar=1 , Apr-Jun=2, Jul-Sep=3 Oct-Dec=4
Area: three areas
Area 1=North of 10o S
Area 2=Between 10o S and 30o S
Area 3=South of 30o S. These area were determined by distribution of CPUE and effort.
Bran: Number of branch lines (ranged from 3 to 20)
Final model is as follows:
Model log(CPUE +1) = overall mean + yr +qt + area + bran + yr*qt
Data used were aggregated by month, 5x5 block and number of branch lines between buoys. A total
number of 1233 observations were used for the period 1991-1997. The results of GLM analysis showed that
27.7% of the variance in CPUE was explained by the model.
Swordfish lognormal GLM model(year quarter AREA BRANCH)
Brazil-Chinese Taipei: Period 1991-97
LCPUE = ln (1000*CPUE + 1)
GLM on SWO catch rates, Brazil-Chinese Taipei
12
General Linear Models Procedure
Dependent Variable: LSWOCR
Source
Model
Error
Corrected Total
DF
34
1198
1232
R-Square
0.277162
Sum of Squares Mean Square
917.70118591 26.99121135
2393.36814007
1.99780312
311.06932599
C.V.
46.66366
Root MSE
1.41343664
F Value
13.51
LSWOCR Mean
3.02898782
Pr > F
0.0001
Source
DF
YR
6
QUATR
3
AREA
2
BRAN
17
QUATR*AREA6
Type III SS
85.14594744
64.17174881
115.60755077
271.22283005
76.08714665
Mean Square
14.19099124
21.39058294
57.80377538
15.95428412
12.68119111
F Value
7.10
10.71
28.93
7.99
6.35
Pr > F
0.0001
0.0001
0.0001
0.0001
0.0001
Standarized CPUE with 95% confidence limits as follows:
Brazil-Chinese Taipei
LCPUE = ln (1000*CPUE + 1)
GLM on SWO catch rates, Brazil-Chinese Taipei
OBS
YR
ACPUE
LCPUE
UCPUE
1
2
3
4
5
6
7
91
92
93
94
95
96
97
68.4859
25.7100
20.7469
18.1926
16.7015
11.5043
21.1212
38.4656
6.3919
4.8409
12.1812
11.8002
7.9974
14.5302
121.342
40.020
28.855
26.946
23.480
16.378
30.509
Brasil - Taiwan South Atlantic Standardized CPUE (kg/1000 hooks), period 1991 - 1997
140
120
CPUE (kg/1000 hooks)
100
80
ACPUE
LCPUE
UCPUE
60
40
20
0
91
92
93
94
YEARS
95
96
97