Document de recherche 2023/070
Évaluation du stock de sébaste canari (Sebastes pinniger) de la Colombie-Britannique en 2022
Par Starr, P.J. et Haigh, R.
Résumé
L’aire de répartition du sébaste canari (Sebastes pinniger) s’étend du golfe d’Alaska jusqu’au nord de la Basse-Californie. En Colombie-Britannique, la zone apparente de concentration la plus élevée se trouve sur la côte ouest de l’île de Vancouver et à la tête des trois canyons du bassin de la Reine-Charlotte. Cette espèce est présente le long de la côte ouest de l’île Graham et dans les sections ouest de l’entrée Dixon, mais son abondance apparente y est plus faible.
En 2007, le Comité sur la situation des espèces en péril au Canada (COSEPAC) a évalué la population côtière de sébaste canari de la Colombie-Britannique comme étant « menacée », en s’appuyant sur une analyse d’indices de relevés et de la menace posée par la pêche commerciale. De ce fait, on a envisagé d’inscrire l’espèce sur la liste de la Loi sur les espèces en péril (LEP). Dans une évaluation du stock réalisée en 2007 (faisant également office d’évaluation du potentiel de rétablissement), Stanley et ses collaborateurs (2009) ont estimé que le sébaste canari se situait dans la « zone de prudence » du Cadre pour la pêche durable de Pêches et Océans Canada (MPO 2009a), mais une mise à jour de cette évaluation menée en 2009 a permis de conclure que le sébaste canari se trouvait dans la « zone saine » lorsqu’on utilisait une valeur de pente crédible. En 2011, on a décidé de ne pas inscrire le sébaste canari à l’annexe 1 de la LEP. En 2019, le projet de loi C-68 a été adopté afin de modifier la Loi sur les pêches par l’introduction de dispositions sur les stocks de poissons, ce qui a entraîné un examen national des quelque 180 stocks visés par des études sur la durabilité dans le but d’inclure la majorité de ces stocks dans la réglementation au cours des cinq prochaines années. Le sébaste canari fait partie de l’un des 18 stocks de poissons de fond de la région du Pacifique dont l’inclusion est envisagée. L’objectif de la présente évaluation est d’estimer l’état actuel du stock de sébaste canari et de fournir un avis pouvant contribuer à un plan de gestion durable de la pêche.
Cette évaluation du stock porte sur une population côtière de la Colombie-Britannique exploitée par deux pêches : une pêche aux chaluts de fond et pélagique combinés, qui représente plus de 95 % des prises, et une pêche « autre » qui fait appel à différentes méthodes de capture, mais qui est surtout pratiquée à la palangre. Aux fins de la présente évaluation du stock, les prises de sébaste canari effectuées à l’aide d’un chalut pélagique ont été combinées avec celles effectuées à l’aide d’un chalut de fond. Les analyses de la biologie et de la répartition n’ont pas permis d’établir l’existence de stocks régionaux distincts pour le sébaste canari. Un stock unique à l’échelle de la côte a également été supposé dans Stanley et al. (2009) et la mise à jour ultérieure.
Pour l’évaluation, nous avons utilisé un modèle de prises annuelles selon l’âge ajusté à six séries de relevés au chalut indépendants de la pêche, à une série sur la capture par unité d’effort (CPUE) au chalut de fond, aux estimations annuelles des prises commerciales depuis 1935 et aux données sur la composition selon l’âge provenant de relevés (23 années de données tirées de trois relevés) et de la pêche commerciale (37 années de données). Le modèle partait d’un état d’équilibre présumé en 1935; les données des relevés allaient de 1967 à 2021 (mais les années n’étaient pas toutes représentées) et la série sur la CPUE a fourni un indice annuel de 1996 à 2021.
Un modèle à deux sexes, permettant d’estimer M pour chaque sexe et le paramètre de pente stock-recrutement, a été mis en œuvre dans un cadre bayésien, à l’aide de la procédure d’échantillonnage sans retour de la méthode de Monte Carlo par chaîne de Markov (MCCM). En plus de la mortalité naturelle et de la pente, ce modèle a estimé le recrutement moyen sur la période de 1950 à 2012 et la sélectivité pour les trois relevés avec des données sur la fréquence selon l’âge et la flotte de pêche commerciale au chalut. Les coefficients de mise à l’échelle des relevés et de la CPUE (q) ont été déterminés analytiquement. Quatorze simulations de sensibilité évalués par la procédure MCCM ont été exécutés par rapport au simulation de référence afin de tester l’effet des autres hypothèses du modèle. Trois autres simulations ont été exécutés avec une série d’indices de l’oscillation décennale du Pacifique (ODP) de l’environnement pour évaluer l’effet de cette série sur la trajectoire du recrutement estimée. Ces modèles ont également été évalués avec la procédure MCCM.
La simulation de référence a permis d’estimer la biomasse de la population reproductrice de sébaste canari à la fin de 2022 (médiane avec quantiles de 0,05 et 0,95) à 0,78 (0,57 et 1,0) par rapport à B0 et à 3,0 (1,9 et 4,9) par rapport à BRMD. Ce dernier résultat donnait à penser que la population reproductrice de sébaste canari en 2023 se situait bien dans la zone saine (avec une probabilité supérieure à 0,99). Les projections prévoyaient que le stock resterait dans la zone saine jusqu’à la fin de 2032 pour tous les niveaux de prise évalués, soit jusqu’à 2 000 t/an.
Les sébastes canaris femelles âgés étaient absents des données sur la fréquence selon l’âge (les femelles au-delà de l’âge 40 étaient rares) alors qu’il y avait des données pour les mâles au-delà de l’âge 60. L’évaluation précédente du stock de sébaste canari supposait une valeur fixe de M = 0,06 pour tous les mâles et pour les femelles jusqu’à l’âge 13; pour les femelles d’âge 14 et plus, la valeur de M était de 0,12. La présente évaluation du stock a abordé ce problème de trois façons : 1) en estimant une valeur distincte de M pour les mâles et les femelles afin d’obtenir le meilleur ajustement aux données sur la fréquence selon l’âge; 2) en estimant des valeurs distinctes de M pour les mâles et les femelles jusqu’à l’âge 13, puis en estimant de nouvelles valeurs de M pour les deux sexes à partir de l’âge 14; 3) tout en estimant des valeurs uniques de M pour chaque âge, en laissant la sélectivité des femelles dans la pêche commerciale et cinq des six relevés diminuer avec l’âge, créant ainsi une population cryptique de femelles reproductrices. Cette évaluation a montré que les trois modèles peuvent s’ajuster aux données de manière crédible, la première option étant la plus parcimonieuse. C’est celle qui a été choisie comme simulation de référence. Les deux autres modèles étaient plus optimistes par rapport à B0 et à BRMD que la simulation de référence.
Les estimations médianes des 14 simulations de sensibilité se situaient entre 0,62 et 0,97 pour B2023/B0 et entre 2,40 et 3,22 pour B2023/BRMD; selon les 14 simulations de sensibilité, le stock se trouvait bien dans la zone saine. Ces analyses comprenaient des prises antérieures à 1996 plus élevées et plus faibles, des hypothèses d’un écart-type du recrutement (σR) plus élevé et plus faible, l’ajout de deux séries de relevés à la palangre sur fond dur, l’abandon de la série sur la CPUE, la substitution d’une série sur la CPUE de rechange, l’omission de l’erreur de détermination de l’âge, l’ajout de données sur la fréquence selon l’âge provenant des relevés synoptiques dans le détroit d’Hécate et sur la côte ouest de Haida Gwaii, de même que l’utilisation de deux autres fonctions d’erreur de détermination de l’âge en plus des trois hypothèses sur la mortalité naturelle des femelles décrites précédemment.
L’intégration de la série d’indices environnementaux de l’ODP dans l’évaluation du stock a donné lieu à une conclusion insatisfaisante : le degré d’influence que la série d’indices pouvait avoir sur le profil du recrutement dépendait de la pondération accordée à celle-ci. Le choix de la pondération était arbitraire et des pondérations plus élevées ont entraîné une détérioration de l’ajustement aux données de la pêche. Cette procédure est effectivement une analyse de corrélation, car il n’y a pas de lien fonctionnel entre la série d’indices et la dynamique de la population.
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