Estimating catch-at-age by combining data from different sources

Estimating the catch-at-age of commercial fish species is an important part of the quota-setting process for many different species and almost all countries with a fishing fleet. Current procedures are usually very timeconsuming and somewhat ad hoc, and the estimates have no measure of uncertainty. We previously developed a method for catch-at-age of Norwegian Atlantic cod (Gadus morhua), but this only considered aged fish sampled randomly from random hauls. In most countries, the sampling scheme is not so simple. There are usually a very large number of length-only samples from which the age must be estimated using an age–length relationship, and often some or all of the age samples are collected from data that are first stratified by length. This adds considerably to the difficulties in the estimation. In this paper, we model the three different kinds of data simultaneously using a development of our earlier Bayesian hierarchical model. This enables us to obtain estimates of the catch-at-age with appropriate uncertainty and also to provide advice on how best to sample data in the future. The data types are random samples of age, length, and weight; age and weight stratified by length; and length only. Résumé : L’estimation de la récolte en fonction de l’âge est une étape importante du processus de définition des quotas pour plusieurs espèces et dans presque tous les pays qui possèdent une flotte de pêche. Les méthodes courantes exigent beaucoup de temps et elles sont ajustées à des situations particulières et elles ne comportent pas de mesure d’incertitude. Nous avons développé antérieurement une méthode pour estimer la capture en fonction de l’âge chez la morue franche (Gadus morhua) de Norvège, mais elle ne tient compte que des poissons d’âge connu échantillonnés au hasard dans des récoltes aléatoires. Dans la plupart des pays, le plan d’échantillonnage est loin d’être aussi simple. Il y a généralement un très grand nombre d’échantillons comportant seulement des longueurs, dont on doit estimer l’âge à l’aide d’une relation âge–longueur, et souvent quelques-uns ou même tous les échantillons contenant des déterminations d’âge ont été tirés de données préalablement stratifiées d’après la longueur. Une modification de notre modèle hiérarchique bayésien antérieur nous permet de traiter les trois types de données simultanément. Nous obtenons ainsi des estimations de la capture en fonction de l’âge assorties d’une mesure d’incertitude appropriée; nous proposons aussi comment mieux échantillonner les données dans le futur. Les types de données utilisées sont des échantillons aléatoires des âges, des longueurs et des masses; des âges et des masses stratifiées en fonction de la longueur; et des longueurs seules. [Traduit par la Rédaction] Hirst et al. 1385