análisis preliminar de datos históricos y recientes de marcado de ...

tros compartidos. El modelo incluye la mortalidad inicial relacionada con el marcado y la pérdida de marcas
como parámetro combinado, la pérdida de marcas crónica (a largo plazo) y mortalidad relacionada
con el marcado como parámetro combinado, ausencia de notificación, y ausencia inicial de mezcla. Se
modeló la mortalidad por pesca por mes como efecto aleatorio alrededor de una mortalidad por pesca media
general. Se ajustó el modelo a las recapturas usando una función negativa de verosimilitud basada en
binomios.
donde
p
rt ,
103
[ ]
N = R exp −M
r, tr r init
( δ
)
( )
⎧⎪ Nt−1exp ⎡− N rt , =
⎣
⎨
⎪⎩ Nt−1exp ⎡⎣− rFt−1+ M + L ⎤⎦
Ft−1+ M + L ⎤⎦
t = tr
+ 1
t > tr
+ 1
⎧ δ rFt ⎪ ( 1−exp ⎡ ( δ F M L) )
δ rFt M L
⎣− + + ⎤⎦
⎪ + +
= ⎨
⎪ Ft
( 1−exp ⎡− ( F + M + L) ⎤)
⎪ Ft M L
⎣ ⎦
⎩ + +
t = t
t > t
rt , rt , rt ,
r t r
t r
( 1 exp[
] )
[ ]
C = N p − −τ
F = µ exp εσ
t F t
( )
~ 0,1 N ε
t
Nr,t : número de peces marcados vivos de la liberación r en el momento t
Rr : número de liberaciones en el grupo de liberación r
tr : momento de liberación r
M : mortalidad natural; se supone que es constante a lo largo del tiempo e igual para todos los grupos
de liberación
Cr,t : recapturas reportadas predichos en el tiempo t del grupo de liberación
Ft : mortalidad por pesca del tiempo t, que se supone común entre los grupos de liberación
Minit : mortalidad relacionada con las marcas y la pérdida de marcas iniciales
δr : multiplicador de mortalidad por pesca en el período de liberación, para tratar la ausencia de mezcla
L : pérdida de marcas y la mortalidad relacionada con las marcas crónicas (a largo plazo)
τ : parámetro que representa la tasa de notificación
Si se dispone de datos de esfuerzo, se puede hacer la mortalidad por pesca proporcional al esfuerzo de pesca
donde q es el coeficiente de capturabilidad.
3.2. Verosimilitud
[ ]
F = qE exp εσ
t t t
La función de verosimilitud se basa en el binomio negativo (NB)
( rt , | rt , , θ )
q y C
( y)
( ) !
θ
y
Γ θ + ⎛ θ ⎞ ⎛ C ⎞ rt ,
= ⎜ ⎟ ⎜ ⎟
Γ θ y θ + Crt , θ + Crt
,
⎝ ⎠ ⎝ ⎠