Популяционная модель CMSY

English description available below

Модель CMSY относится к группе моделей для анализа ограниченных, неполных данных. Теоретическое описание здесь дано не будет.

1. Входные данные

В качестве входных данных необходимо использовать величины уловов за срок не менее 5 лет + кол-во лет в ретроспективной диагностике. Входные данные располагаются в файле

. Разделитель десятичной части - точка (допускается и запятая).

2. Параметризация модели

После подготовки входных данных необходимо параметризировать модель в конфигурационной секции в начале файла

:

config.population.resilience <- "Medium" # Allowed resilience level: "Very low", "Low", "Medium", "High"
config.retro.years <- 5 # retrospective analysis time window
config.population.name <- "Sprattus sprattus"
config.population.area <- "Black sea, Russian waters"
config.report.author <- "Kulba S."

Особое внимание необходимо уделить параметру популяционной гибкости:

config.population.resilience <- "Medium" # Allowed resilience level: "Very low", "Low", "Medium", "High"

Параметр данной величины необходимо определить из данных статистических исследований Musick, 1999:

Гибкость	High	Medium	Low	Very low
Продолжительность жизни, лет	1-3	4-10	11-30	>30
Возраст полового созревания, лет	<1	2-4	5-10	>10
Плодовитость, рекруотов на производителя	>10000	100-1000	10-100	>10
Коэф-т поп-го роста, r	>0.5	0.16-0.5	0.05-0.15	<0.05
Скорость лин-го роста, k (Берталанфи)	>0.3	0.16-0.3	0.05-0.15	<0.05

3. Установка зависимостей

Все зависимости необходимо установить выполнив скрипт

целиком:

source("Install.R")

4. Построение модели

Для построения модели необходимо выполнить файл

целиком:

source("Run.R")

5. Результаты

После выполнения скрипта

все результаты будут в сгенерированном отчете

Report.html

.

6. Источники

• Froese R, Demirel N, Coro G, Kleisner KM, Winker H (2017) Estimating fisheries reference points from catch and resilience. Fish and Fisheries 18(3): 506-526.
• Free CM (2018) datalimited2: More stock assessment methods for data-limited fisheries. R package version 0.1.0. https://github.com/cfree14/datalimited2

7. Автор

Mikhail Piatinskii, Azov-Black sea branch of VNIRO

Email: pyatinskiy_m_m@azniirkh.ru. Telegram: @zenn1989. Twitter: @followzenn

CMSY DataLimited model

CMSY is a production datalimited model. No theoretical meaning will shown there.

1. Input data

For input data total landings should be used. 5+ year time seria required. Input data should be placed in

.

2. Parametrization

Model parametrization available in config section of

:

config.population.resilience <- "Medium" # Allowed resilience level: "Very low", "Low", "Medium", "High"
config.retro.years <- 5 # retrospective analysis time window
config.population.name <- "Sprattus sprattus"
config.population.area <- "Black sea, Russian waters"
config.report.author <- "Kulba S."

The focal configuration is population resilience:

config.population.resilience <- "Medium" # Allowed resilience level: "Very low", "Low", "Medium", "High"

reference to Musick, 1999:

Resilience	High	Medium	Low	Very low
Life span, years	1-3	4-10	11-30	>30
Maturation age, years	<1	2-4	5-10	>10
Rec per spawner	>10000	100-1000	10-100	>10
Population growth rate, r	>0.5	0.16-0.5	0.05-0.15	<0.05
Bertalanffy linear growth rate, k	>0.3	0.16-0.3	0.05-0.15	<0.05

3. Dependencies

All dependencies can be installed by

:

source("Install.R")

4. Run model

Model can be performed by

:

source("Run.R")

5. Results

After

successful executed all results output in

Report.html

.

6. Credentials

• Froese R, Demirel N, Coro G, Kleisner KM, Winker H (2017) Estimating fisheries reference points from catch and resilience. Fish and Fisheries 18(3): 506-526.
• Free CM (2018) datalimited2: More stock assessment methods for data-limited fisheries. R package version 0.1.0. https://github.com/cfree14/datalimited2

7. Author

Mikhail Piatinskii, Azov-Black sea branch of VNIRO

Email: pyatinskiy_m_m@azniirkh.ru. Telegram: @zenn1989. Twitter: @followzenn