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NTIS 바로가기수산해양기술연구 = Journal of the Korean Society of Fisheries and Ocean Technology, v.54 no.2, 2018년, pp.124 - 137
임정현 (부경대학교 해양생산시스템관리학부) , 서영일 (국립수산과학원 연근해자원과) , 장창익 (부경대학교 해양생산시스템관리학부)
Due to the decrease in coastal productivity and deterioration in the quality of ecosystem which result from the excessive overfishing of fisheries resources and the environmental pollution, fisheries resources in the Korean waters hit the dangerous level in respect of quantity and quality. In order ...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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지금까지 연구 개발된 잠재 생산량 추정방법의 두 종류는? | 지금까지 연구 개발된 잠재 생산량 추정방법은 크게 생태계 역학 분석법과 생산량 기반 분석법으로 나눌 수 있다. 생태계 역학 분석법에는 첫째, 기초생산과 먹이사슬의 상호작용을 이용하는 방법이 있다. | |
잠재 생산량이란? | 해양에서 잠재 생산량(Potential yield, PY)은 대상 생태계에서 일차 생산력과 먹이망 구조를 이용하여 상위단계 생물량의 한계치를 계산하여 추정되는 해양의 전체 생산력을 의미한다(Ryther, 1969; Kim and Kang, 1999).또한 하나의 단위 수역에 서식하는 생물들 중 현재 자원으로 이용되고 있거나 앞으로 이용 가능한 수산자원의 생물학적 허용 한계치로 정의된다(Shin, 2009). | |
생태계 역학 분석법의 장점과 한계점은? | 생태계 역학 분석법에는 첫째, 기초생산과 먹이사슬의 상호작용을 이용하는 방법이 있다. 이 방법은 Ryther (1969)의 연구에 의하면 잠재 생산량의 절대 추정이 가능하고 환경이나 생태계 변화 등에 적용이 가능하다. 하지만 먹이사슬을 이용하는 방식은 에너지 전달효율과 먹이사슬의 선택에 따라 추정치가 크게 달라질 수 있고, 복잡한 먹이망을 일정한 길이의 사슬로 나타내거나 모든 단계에서 동일한 값으로 사용한다는 등의 가정을 하여 추정치의 불확실성이 존재한다(Alverson et al., 1970). 특히, 에너지 전달 효율 추정치는 공간적, 생태학적 변동이 있을 수 있고(Libralato et al., 2008), 그 값이 변할 수 있다는 문제점이 있다(Coll et al., 2009a, b). |
Alias M. 2003. Trophic Model of the Coastal Fisheries Ecosystem of the West Coast of Penisular Malaysia. WorldFish Center Conference Proceedings 67, 313-332.
Alverson DL, Longhurst AR and Gulland JA. 1970. How much food from the sea? Science 168, 503-505. (DOI: 10.1126/science.168.3930.503)
Beddington JR and Kirkwood GP. 2005. The estimation of potential yield and stock status using life-history parameters. Phil Trans R Soc B 360, 163-170. (DOI: 10.1098/rstb.2004.1582)
Christensen V and Pauly D. 1992. ECOPATH II a software for balancing steady ecosystem models and calculating network characteristics. Ecological Modeling 61, 169-185. (DOI: 10.1016/0304-3800(92)90016-8)
Christensen V and Waters CJ. 2004. Ecopath with Ecosim: methods, capabilities and limitations. Ecological Modeling 172, 109-139. (DOI: 10.1016/j.ecolmodel.2003.09.003)
Coll M, Palomera I and Tudela S. 2009a. Decadal changes in a NW Mediterranean Sea food web in relation to fishing exploitation. Ecological Modeling 220, 2088-2102. (DOI: 10.1016/j.ecolmodel.2009.04.049)
Coll M, Santojanni A, Palomera I and Arneri E. 2009b. Food-web changes in the Adriatic Sea over the last three decades. Marine Ecology Progress Series 381, 17-37. (DOI: 10.3354/meps07944)
Fox WW Jr. 1974. An overview of production modeling. Working document submitted to the workshop on population dynamics of Tuna, sponsored by the International Commission for the Conservation of Atlantic Tunas, and held at Nantes, France, WTPD- Nantes/74/13, 143-156.
Golan A, Judge G and Karp L. 1996. A maximum entropy approach to estimation and inference in dynamic models or counting fish in the sea with maximum entropy. Journal of Economic Dynamics and Control 20, 559-582. (DOI: 10.1016/0165-1889(95)00864-0)
Gulland JA. 1971. The fish resources of the ocean. Fishing News Book, West By fleet, 1-255.
Jang SH, Ryu HS and Lee JH. 2011. Stock assessment and management implications of the Korean aucha perch (Coreoperca herzi) in freshwater: (2) Estimation of potential yield assessment and stock of Coreoperca herzi in the mid-upper system of the Seomjin River. Korean. J. Limnol. 44(2), 172-177.
Kim HA. 2016. A study on the estimation of potential yield for Korean west coast fisheries. Master's thesis, Pukyong National University, Korea, 1-134.
Kim S and Kang S. 1999. Recent development in the concept and research direction for carrying capacity of marine ecosystem. J. Korean Soc Fish Res 2, 101-110.
KOSIS (Korean Statistical Information Service). Statistical database -Agriculture, Forestry and Fishery; Fishery. http://www.kosis.kr. Accessed in 2017.
Lee MW. 2014. Ecosystem-base stock assessment and fisheries management in the west coast of Korea. Doctoral dissertation, Pukyong National University, Korea, 1-130.
Lee SW, Lee HS, Yoo JC, Je JG, Levings C and Paek WK. 2002. Factors affecting the conservation and distribution of migratory waterbirds in the southern tidal flats of Ganghwa Island, Korea. Kor. J. Env. Eco. 16(1), 34-45.
Lassalle G, Gascuel D, Loch FL, Lobry J, Pierce GJ, Ridoux V, Santos MB, Spitz J and Niquil N. 2012. An ecosystem approach for the assessment of fisheries impacts on marine top predators: the Bay of Biscay case study. ICES Journal of Marine Science 69(6), 925-938. (DOI: 10.1093/icesjms/fss049)
Libralato S, Coll M, Tudela S, Palomera I and Pranovi F. 2008. Novel index for quantification of ecosystem effects of fishing as removal of secondary production. Marine Ecology Progress Series 355, 107-129. (DOI: 10.3354/meps07224)
Lim JH. 2018. A Comparative Study on the Estimation Methods for the Potential Yield in the Korean Waters of the East Sea. Doctoral dissertation, Pukyong National University, Korea, 114.
Mackinson S and Daskalov G. 2007. An Ecosystem Model of the North Sea to Support an Ecosystem Approach to Fisheries Management: Description and Parameterisation. Sci. Ser. Tech Rep., Cefas Lowestoft 142, 196.
Mustafa MG. 2003. Trophic model of the coastal ecosystem in the waters of Bangladesh, Bay of Bengal. WorldFish Center Conference Proceedings 67, 263-280.
NIFS (National Institute of Fisheries and Science). 2016. Study on the Estimation of Fishing Power according to the Development of Fishing Vessels and Gears. 1-114.
NIFS (National Institute of Fisheries and Science). 2016. Fishing trend and stock assessment of major species in the Korean waters. 1-205.
Prager MH. 1992a. ASPIC: A surplus-production model incorporating covariates. ICCAT Collected Volume of Scientific Papers 28, 218-229.
Prager MH. 1992b. Recent Developments in Extending the ASPIC Production Model. ICCAT Working Document SCRS/92/127, 1-10.
Prager MH. 2005. User's Manual for ASPIC: A Stock-Production Model Incorporating Covariates (ver. 5) and Auxiliary Program. National Marine Fisheries Service Beaufort Laboratory Document BL-2004-01, 1-27.
Ryther JH. 1969. Photosynthesis and fish production in the sea. Science, 166, 72-76. (DOI:10.1126/science.166.3901.72)
Shin YJ. 2009. A method for estimating potential fishery yield in coastal waters. Master's thesis, Pukyong National University, Korea, 1-53.
Tamura T and Fujise Y. 2002. Geographical and seasonal changes of the prey species of minke whale in the Northwestern Pacific. ICES Journal of Marine Science, 59: 516-528. (DOI: 10.1006/jmsc.2002.1199)
Theil H. 1966. Applied Economic Forecasting. Chicago, Rand McNally.
Trites AW, Livingston PA, Mackinson S, Vasconcellos MC, Springer AM and Pauly D. 1999. Ecosystem change and the decline of marine mammals in the Eastern Bering Sea: testing the ecosystem shift and commercial whaling hypotheses. Fisheries Centre Research Reports, 7, 1-100.
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