Document de recherche 2021/004
Évaluation du stock de goberge de l’Alaska (Theragra chalcogramma) pour la Colombie-Britannique en 2017
Par Starr, P.J. et Haigh, R.
Résumé
Une nouvelle évaluation du stock est présentée pour deux stocks de goberge de l’Alaska (Theragra chalcogramma) en Colombie‑Britannique (C.‑B.) : le stock du nord de la C.‑B. (stock du nord de la C.‑B.), qui couvre les trois zones principales de la Commission des pêches maritimes du Pacifique (CPMP) les plus au nord (5C, 5D, 5E), et le stock du sud de la C.‑B. (stock du sud de la C.‑B.), qui comprend les quatre autres zones en dehors des zones principales de la CPMP (3C, 3D, 5A, 5B et les zones secondaires 12 et 20). Ces définitions des stocks ont été sélectionnées selon la différence de poids moyen observée, les estimations du poids moyen au nord de la C.‑B. (stock du nord de la C.‑B.) étant d’environ 1,0 kg/poisson et les poids moyens équivalents au sud de la C.‑B. (stock du sud de la C.‑B.) d’environ 0,5 kg/poisson en moyenne. Un modèle de production à différences retardées a été utilisé pour évaluer chaque stock, à l’aide de données provenant de relevés indépendants de la pêche, d’une série de captures par unité d’effort (CPUE) dérivée des taux de capture commerciale au chalut de fond et d’une série chronologique annuelle de poids moyens tirée d’échantillons de prises commerciales non triées. Comme il n’existe pas de données utilisables sur l’âge en Colombie‑Britannique, nous avons utilisé des échantillons d’âge tirés de relevés effectués dans le golfe d’Alaska pour préciser la croissance du stock du nord de la C.‑B. Les choses ont été plus difficiles pour le stock du sud de la C.‑B., car le modèle de croissance du golfe d’Alaska ne pouvait être ajusté aux poids moyens observés du stock du sud de la C.‑B., ce qui nous a finalement obligés à utiliser un modèle de croissance de la goberge de l’Alaska publié pour la mer d’Okhotsk, en Asie. Chaque évaluation de stock a examiné un éventail de valeurs possibles de la mortalité naturelle ainsi qu’une plage d’âges pour l’hypothèse de sélectivité en lame de couteau, car les indices de la biomasse et les données sur le poids moyen utilisés dans le modèle à différences retardées n’ont pas fourni d’information pour ces paramètres. L’évaluation du stock a été effectuée à l’aide d’un cadre bayésien, la solution qui correspond le mieux aux données étant utilisée comme point de départ d’une recherche dans les distributions conjuguées a posteriori des paramètres à l’aide de la procédure de Monte Carlo par chaîne de Markov (MCCM). Douze passes ont été effectuées pour le stock du nord de la C.‑B. et 11 pour le stock du sud de la C.‑B., chacune étant constituée de 60 millions d’itérations MCCM, avec échantillonnage à chaque 50 000e itération et rejet des 200 premières passes pour le rodage, ce qui laisse 1 000 passes pour composer les valeurs a posteriori. Des scénarios composites de référence (moyenne du modèle) ont été utilisés pour représenter chaque stock, la moyenne du modèle pour les deux stocks étant constituée de huit passes du modèle sélectionnées sur la base d’une évaluation subjective de la qualité de la valeur a posteriori de la méthode MCCM. Chaque scénario de référence composite comprenait trois valeurs pour la mortalité naturelle instantanée (M = 0,25, 0,30, 0,35) et couvrait deux ou trois âges auxquels s’est produit le recrutement en lame de couteau (k) dans la pêche (k = 3, 4 dans le stock du nord de la C.‑B. et y compris k = 5 dans le stock du sud de la C.‑B.). On a construit les valeurs a posteriori de la méthode MCCM pour les deux scénarios composites en réunissant les 1 000 échantillons MCCM de chacune des passes choisies afin d’obtenir une distribution a posteriori de 3 000 échantillons pour le stock du nord de la C.‑B. et de 6 000 échantillons pour le stock du sud de la C.‑B., ce qui a donné un poids équivalent à chaque passe. Le scénario de référence composite a été évalué par rapport aux points de référence historiques (PRH) basés sur la trajectoire reconstituée de la biomasse féconde en raison des préoccupations entourant la stabilité de l’estimation de B0 et de B2017. On a utilisé Bmoy PRH, c’est-à-dire la moyenne de la biomasse féconde de 1967 à 2016, comme approximation pour BRMS. Bmin, c’est-à-dire la biomasse féconde minimale à partir de laquelle le stock s’est ensuite rétabli à Bmoy, a été utilisée lieu de 0,4BRMS. On a remplacé 0,8BRMS par deux fois Bmin. Le taux d’exploitation moyen sur la période 1967-2016 (umoy) a été utilisé à la place de uRMS. On a évalué que la biomasse au début de 2017 pour le stock moyen du nord de la C.‑B. du modèle était principalement supérieure au PRS, alors que la biomasse du stock du sud de la C.‑B. était entièrement au‑dessus du PRS à la même période. Pour chaque stock, l’évaluation fournit un tableau de décision qui permet d’évaluer la probabilité que le cas du scénario utilisant la moyenne du modèle reste au-dessus des cinq points de référence sur une vaste fourchette de 22 prises constantes. Toutefois, les auteurs de la publication tiennent à souligner que les probabilités de ces tableaux de décision doivent être interprétées avec prudence, car le modèle à différences retardées utilisé dans la présente évaluation des stocks ne peut produire des projections pluriannuelles fiables, étant donné qu’il n’existe pas de structure d’âge latente pour étayer les prévisions, et que la fonction de stock-recrutement n’est pas suffisamment définie.
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