Document de recherche 2017/021
Évaluation des modèles de prévision de la période de montaison et du taux de déviation du saumon rouge du fleuve Fraser
Par Folkes, M.J.P., Thomson, R.E., et Hourston, R.A.S.
Résumé
La gestion de la pêche au saumon rouge du fleuve Fraser comprend un volet de planification d’avant-saison fondé sur les prévisions de trois variables qui représentent les caractéristiques de la montaison de retour des adultes : recrutement, période de migration vers les cours d’eau locaux et voie d’entrée de migration par rapport à l’île de Vancouver (telle que définie par le taux de déviation par le nord). Dans le présent document, nous évaluons les deux composantes liées à la prévision de la migration de retour des saumons rouges adultes du fleuve Fraser. Ces prévisions sont fondées sur les relations statistiques entre des variables environnementales observées et modélisées et les profils de migration connus sur lesquels on suppose qu’elles ont une influence. Nous présentons les résultats de plusieurs outils logiciels créés par les auteurs afin de déterminer les séries chronologiques dans le nord de l’océan Pacifique qui ont des liens pertinents sur le plan biologique avec la période de montaison de retour de deux stocks de saumon rouge du fleuve Fraser et le taux de déviation par le nord. En plus des modèles fondés sur les liens mécaniques supposés, nous évaluons une série de modèles naïfs basés sur les statistiques de la série chronologique dépendante. Mis à part l’évaluation du modèle de prévision, nous explorons aussi l’influence possible des variations majeures provoquées par El Niño sur le comportement de migration des stocks. Tous les modèles de prévision sont évalués à l’aide d’analyses du rendement qui permettent d’évaluer la précision, l’exactitude et la solidité des prévisions par rapport aux changements saisonniers et interannuels de la série chronologique. Nous présentons une nouvelle méthode de cotation du rendement qui fournit une meilleure indication du rang relatif d’un modèle. La dernière étape de la sélection de modèles est fondée sur les courbes de tolérance, soit des isoplèthes qui démontrent le nombre de modèles qui atteignent un niveau d’incertitude voulu des prévisions à un niveau de probabilité donné. Ces courbes de tolérance servent d’outil objectif qui aide à établir un pont entre la science des modèles statistiques et les exigences subjectives de la gestion des pêches.
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