Acoustic surveys in the full monte: simulating uncertainty [Monte Carlo, target strength, detectability, cod, redfish]
2000
Rose, R. (Memorial University of Newfoundland, Saint John's (Canada). Fisheries and Marine Institute) | Gauthier, S. | Lawson, G.
français. Une methode est presentee pour estimer et determiner les caracteristiques des sources d'incertitude dans les mesures de densite de poissons lors des campagnes acoustiques. La methode implique simultanement une simulation au hasard de la densite et de l'incertitude resultant de l'imprecision dans tous les termes des analyses acoustiques. Le biais connu peut aussi etre considere. Les resultats sont presentes a partir des simulations theoriques basees sur les distributions presumees de poissons et les parametres acoustiques pour un echantillonnage entre 10 et 1 000 m, et pour des donnees sur la morue et le sebaste. L'incertitude peut etre reduite soit en augmentant le taux d'echantillonnage ou en diminuant l'erreur des variables introduites (parametres du systeme et oceaniques, retrodiffusion, indice de reflexion des cibles, identification des especes, detectabilite). L'incertitude dans les campagnes de morue cotiere dans les eaux de Terre Neuve peut etre attribuee en grande partie a l'heterogeneite de la repartition des poissons et a la variance de la detectabilite (R2 total = 0,64). L'incertitude dans les campagnes au large concernant le sebaste est attribue a l'heterogeneite de la repartition des poissons, et a la variance de l'indice de reflexion et a l'identification de l'espece (R2 total = 0,82). L'incertitude peut etre reduite par le programme de campagne, non seulement par des methodes classiques d'obtention de mesures moins heterogenes de retrodiffusion, mais aussi en augmentant la precision des parametres introduits, ceux de l'estimation de la densite en particulier, l'indice de reflexion, la detectabilite et l'identification des especes
Afficher plus [+] Moins [-]Mots clés AGROVOC
Informations bibliographiques
Cette notice bibliographique a été fournie par Institut national de la recherche agronomique
Découvrez la collection de ce fournisseur de données dans AGRIS
