[논문]동중국해 참조기자원에 대한 단위노력당어획량(CPUE)의 표준화

이동우; 이재봉; 김영혜; 정석근

doi:10.5657/kfas.2008.41.5.346

동중국해 참조기자원에 대한 단위노력당어획량(CPUE)의 표준화
Standardization of Catch per Unit Effort (CPUE) for Yellow Croaker (Larimichthys polyactis) in the East China Sea 원문보기

한국수산학회지 = Journal of the Korean Fisheries Society, v.41 no.5, 2008년, pp.346 - 352

이동우 (국립수산과학원) , 이재봉 (국립수산과학원) , 김영혜 (국립수산과학원) , 정석근 (국립수산과학원)

Abstract ▼ AI-Helper

Yellow croaker (Larimichthys polyactis) is a major target species of large pair trawl fishery in the East China Sea. To standardize catch per unit effort (CPUE) of yellow croaker for the large pair trawl fishery, generalized linear model (GLM) was applied to evaluate and eliminate the influence of the explanatory factors (year, month, horse power and gross tonnage of vessel) on daily catches per boat collected and compiled by National Fisheries Research and Development Institute (NFRDI) from 1990 to 2007 at the fishery auction places of Busan, Masan and Incheon in Korea. Results of GLM showed that all of the factors significantly influenced on CPUE, explaining 36% of the total deviance. The standardized CPUE indicated that the abundance of yellow croaker in 2000's was 1.7 times higher than the CPUE in 1990's.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

CPUE 표준화는 개체군동태 모델과 같은 자원평가와는 독립적으로 이루어질 수 있는데 가장 널리 사용되고 있는 방법이 일반화 선형모델 (generalized linear model, GLM)을 이용하는 것이 다. 본 연구는 동중국에서 쌍끌이대형기선저인망어선에 어획되고 있는 참조기자원에 대한 CPUE를 GLM의 통계기법을 이용하여 표준화하고, CPUE로서 참조기자원의 변동을 객관적으로 분석할 수 있는 근거를 제시하였다.

가설 설정

여기서, CPUE는 어선당조업 일당어획 량 (box/day/boat), £ 는 오차항으로 정규분포를 따르는 것으로 가정하였다. GLM 분석에 사용된 통계소프트웨어는 R (Ihaka and Gentleman 1996, R Development Core Team 2004, but see http://www.

제안 방법

。。。의 18계급 (classHp'01, classHp'02, classHp'03, classHp'04, class Hp'05, classHp'06, classHp'07, classHp'08, classHp'09, class Hp'10, classHp'l 1, classHp'12, classHp'13, 이assHp'14, class Hp'15, classHp'l6, classHp'l7, 이assHp'20)으로 구분하였고, GLM에서의 family parameter는 CPUE의 분포가 한쪽으로의 치우침 (skewness)이 심하므로 (Fig. 1) Gudmundsdottir and Nicolajsen (2003)과 Mario et al. (2003)에 따라 분포족 (family)으로서 Gamma 분포를 선택하였고, 이에 따라 연결함수는 log-link로 하였다. GLM 분석모델은 다음과 같다.

대상 데이터

약 50%가 부산에서 위판되고 있다. 본 연구에 사용된 참조기의 어획량, 노력량, 어선특성자료는 국립수산과학원이 독립적으로 부산, 마산 인천 등의 대형 수산물 위판장에서 조사한 1990-2007년의 쌍끌이대형기선저인망 자료이다.
분석에 사용된 총 데이터 수는 3, 984개이다.

이론/모형

쌍끌이대형기선저인망에서 어획된 참조기의 CPUE를 표준화하기 위해 일반화선형모델 (generalized linear model, GLM)을 사용하였으며, 이때 사용된 자료는 1990년부터 2007년까지의 연도별, 월별, 어선특성 (gross tonnage, GT와 horse power, Hp)별 단위노력당 어획량 (catch per unit effort, CPUE)으로서 각 어선의 조업일당 어획량이다’ 이때 자료 중에서 입력 오류 등으로 인한 실제의 어선특성세력과 맞지 않거나 CPUE 값이 0 혹은 비이상적으로 높은 값을 가진 데이터는 분석에서 제외시켰다. 분석에 사용된 총 데이터 수는 3, 984개이다.

성능/효과

이러한 참조기 어획량의 증가는 첫째로 중국어선이 우리연안으로부터 물러남으로서 상대적으로 우리어선의 어획이 확대된 것으로 볼 수 있고, 또 하나는 참조기의 자원밀도가 늘어난 것 때문으로 생각할 수 있다. 본 연구에서 참조기를 어획대상으로 하는 쌍끌이 대 형 기선저인망의 CPUE표준화를 통해서 1990년부터 2007년까지의 CPUE를 표준화해 본 결과에서 참조기의 자원 밀도는 1990년대에 비해 2000년대의 자원 밀도지수가 평균 약 2배 정도 증가한 것으로 분석되었다. 그러므로 최근의 참조기 어획량의 증가는 자원량의 증가에 따른 것이라고 볼 수 있다.
일반적으로 승법 모델 (muliplicative model)에서는 주로 정규분포를 택하는 경우가 많다. 본 연구에서는 사용된 CPUE의 분포를 보면 평균에 비해 분산이 아주 큰 구조를 지니고 있고, CPUE가 한쪽으로 치우치는 skewness가 심하므로 분포족으로서는 정규분포보다는 감마분포가 적절한 것으로 생각된다. 이러한 분포족의 선택에 따라 추정결과에 다소 영향을 미치기도 하므로 분포족을 택하기 위한 여러가지 분석을 필요로 한다.
한편, 이 중 쌍끌이 대형기선저인망의 참조기 어획량은 전체어획량과 같이 역시 1992년 약 2만 톤 수준에서 감소추세를 보이면서 2003년에 약 1천여 톤의 가장 낮은 어획을 보였다가 2004년부터 최근까지 증가추세를 보이고 있다. 쌍끌이대형기선저인망의 어획량 변동 경향은 전체 어획량의 변동과 같이 움직이지만 쌍끌이 대형기선저인망의 어획비중은 점차 줄어들고 있음을 알 수 있다. 1990년 이후 최고의 어획을 보였던 1992년의 쌍끌이 대형기선저인망의 어획비중은 전체의 약 50% 수준이었으나 그 후 그 비율이 점점 줄어들었고, 2000년대에 최고 어획을 보인 2007년에는 쌍끌이 대형기선저인망의 참조기 어획비율은 전체의 약 14% 정도에 그치고 있다.
Table 3과 같다. 연도효과의 추정치로부터 1990년대의 CPUE에 비해 2000년대의 평균 CPUE는 1.7배 높은 것으로 나타났고, 월효과에서 1-3월의 겨울철 CPUE가 4-6월의 봄에 비해 1.8배 높은 것으로 나타났다. 한편, 어선의 마력 간의 비교에서 500마력 이상-1000 Hp 미만의 어선의 CPUE가 500 Hp 미 만의 어선에 비해 2.
평균 CPUE 는 class 03 (300 Hp 이상 400 Hp 미만)부터 그 이상에서는 거의 일정한 것으로 나타났다. 톤급별 CPUE의 분포에서는 톤급이 증가함에 따라 분산은 증가하지만 평균 CPUE는 class 06 (60 GT 이상 70 GT 미만) 이상에서는 거의 일정한 것으로 나타났다.
7과 같다. 표준화된 CPU正는 표준화하지 않은 CPU正에 비해 전반적으로 낮은 값을 나타내었으며, 특히 그 차이는 1990년대에 비해 2000대에서 높았다. 표준화된 CPUE에 있어서 1990년대의 평 균 CPUE는 11.

후속연구

대부분의 어획노력량 표준화에 대한 평가서는 정규 과학연구잡지 보다는 국제기구 등의 단체에서 발표된 것들이다. 따라서 각 기구의 특성에 따라 다양한 분석도구를 사용하고 있어 이들에 대한 검토연구가 필요하고 보다 정립된 연구도 필요하다고 할 수 있다. 2000년대 들어서는 종합적으로 정리한 연구결과도 더러 보고되고 있다 (Maunder and Punt, 2004; Shono, 2008).
Butterworth (1996)는 이러한 일정한 값을 선택하는 방법을 제안하였고, Cook and Lankester(1996)도 일정한 값을 더하되 로그변환하는 종속변수와 로그 정규오차를 이용할 경우에는 관찰치 및 예측치에도 적용할 것을 제안하였다. 본 연구에서 경우 관찰된 제로어획은 분석자료에 편의를 줄만큼 많지 않아 분석에서 제외하였지만 대량의 자료에서 무시할 수 없을 정도로 많은 제로 어획 자료가 있다면 반드시 일정값을 첨가하여 분석하는 것이 좋은 결과를 가져다 줄 것으로 생각한다.
그리고 이러한 R 통계패키지에 딸린 또 다른 패키지들은 전세계의 유수한 통계학자들이나 각각의 전문가들이 개별적으로 개발한 패키지로서 수시로 개발되고 보완되고 있어 그 발전성은 인터넷의 발전속도와 거의 같이 움직이고 있다. 어업연구에 있어서 R 통계패키지의 활용은 수산자원평가 분야 뿐만 아니라 생태학적 분석, 지리적 분석 등 아주 광범위하게 이용될 것으로 전망된다.

참고문헌 (21)

Butterworth, D.S. 1996. A possible alternative approach for generalized linear model analysis of tuna CPUE data. ICCAT Col. Vol. Sci. Pap., 45, 123-124
Cooke, J.G. and K. Lankester. 1996. Consideration of statistical models for catch-effort indices for use in tuning VPAs. ICCAT Col. Vol. Sci. Pap. 45, 125-131
Dobson, A.J. 1990. An introduction to generalized linear models. Chapman and Hall. London, 1-174
Garcia-Rodriguez, M. 2003. Characterization and stan- dardization of a red shrimp, Aristeus antennatus (Risso, 1816), fishery off the Alicante gulf (SE Spain). Sci. Mar., 67(1), 63-74
Gavaris, S. 1980. Use of a multiplicative model to estimate catch rate and effort from commercial data. Can. J. Fish. Aquat. Sci., 37, 2272-2275

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Gudmundsdottir, A. and A. Nicolajsen. 2003. Standardized CPUE indices for Shrimp (Pandalus borealis) in Division 3M (Flemish Cap) 1993-2003, Serial No. N4932 NAFO SCR Doc. 03/90
Hwang, B.N. and B.Q. Hong. 1985. On the Seasonal Distribution, Movement and Abundance of Hairtail, Trichiurus lepturus Linne, in the East China Sea and Yellow Sea, Bull. Nat'l. Fish. Res. Dev. Inst. Korea, No. 36, 13-22
Hilborn, R. and C.J. Walters. 1992. Quantitative fisheries stock assessment: choice, dynamics and uncertainty. Chapman and Hall, New York
Ihaka, R. and R. Gentleman. 1996. R: a language for data analysis and graphics. J. Comput. Graphic. Stat., 5, 299-314

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Kang, J.S. 2003. The United Nation convention on the law of the sea and fishery relations between Korea, Japan and China. Marine Policy, 27, 111-124

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Mario, S., P. Sartor and P. Belcari. 2003. Analysis of the factors affecting crustacean trawl fishery catch rates in the northern Tyrrhenian Sea (western Mediterranean). Fisheries Reserach, 65, 271-284

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Maunder, M.N. 2001. A general framework for integrating the standardization of catch per unit of effort into stock assessment models. Can. J. Fish. Aquat. Sci., 58, 795-803

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Maunder, M.N. and A.E. Punt. 2004. Standardizing catch and effort data: a review of recent approaches, Fisheries Research, 70, 141-159

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Park, B.S. and M.K. Lee. 2005. The analysis of fishery buy-back programs of offshore fisheries concerning fishery production. Jour. Fish. Mar. Sci. Edu., 17(1), 115-131

원문보기 상세보기
Park, J.Y. and J.H. Choi. 2000. Evaluation and future tasks of the Korea-China fisheries agreement. The Journal of Fisheries Business Administration, Korea, 31(2), 67-91
Quinn II, T.J. and R.B. Deriso. 1999. Quantitative Fish Dynamics. Oxford University Press, New York
R Development Core Team. 2004. R: A language and environment for statistical computing. Retrieved from http://www.R-project.org on June 17
Robson, D.S. 1966. Estimation of the relative fishing power of individual ships. Research Bulletin, International Commission for the Northwest Atlantic Fisheries, 3, 5-14
Shono, H. 2008. Application of statistical modeling and data mining method to the fish stock analyses. Bull. Fish. Res. Agen., No. 22, 1-85

상세보기
Yang, S.K. and K.D. Cho. 1982. The relationship between oceanographic condition and fishing ground distri- bution of Yellow croaker in the East China Sea and the Yellow sea. Bull. Korean Fish. Soc., 15, 26-34

원문보기 상세보기
Yeon, I.J. and C.S. Park. 1991. Changes in distributional area on the stock fluctuation of yellow croaker, Pseudosciaena polyactis Bleeker, Bull. Nat'l. Fish. Res. Dev. Inst. Korea, No. 45, 85-100

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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