Latent Gaussian models to decide on spatial closures for bycatch management in the Barents Sea shrimp fishery

In the Barents Sea and adjacent water, fishing grounds are closed for shrimp fishing by the Norwegian Directorate of Fisheries Monitoring and Surveillance Service (MSS) if the expected number of juvenile fish caught are predicted to exceed a certain limit per kilogram shrimp (Pandalus borealis). Today, a simple ratio estimator, which does not fully utilize all data available, is in use. In this paper, we construct a Bayesian hierarchical spatiotemporal model for improved prediction of the bycatch ratio in the Barents Sea shrimp fishery. More predictable bycatch will be an advantage for the MSS because of more correct decisions and better resource allocation and also for the fishermen because of more predictable fishing grounds. The model assumes that the occurrence of shrimp and juvenile Atlantic cod (Gadus morhua) can be modeled by linked regression models containing several covariates (including 0-group abundance estimates) and random effects modeled as Gaussian fields. Integrated nested Laplace approximations is applied for fast calculation. The method is applied to prediction of the bycatch ratio for Atlantic cod. Dans la mer de Barents et les eaux attenantes, les lieux de peche sont fermes a la peche aux crevettes par le Service de suivi et de surveillance (SSS) de la Direction norvegienne des peches s'il est prevu que le nombre de poissons juveniles peches depassera une certaine limite par kilogramme de crevettes (Pandalus borealis). Pour ce faire, un estimateur base sur un rapport simple, qui ne tire pas pleinement parti de toutes les donnees disponibles, est actuellement en usage. Nous avons elabore un modele spatiotemporel hierarchique bayesien pour ameliorer les previsions du rapport de prises accessoires dans la peche aux crevettes de la mer de Barents. De meilleures predictions des prises accessoires constitueront un avantage pour le SSS parce qu'elles amelioreront la prise de decisions et l'affectation des ressources, ainsi que pour les pecheurs, puisque les lieux de peche seront plus previsibles. Le modele repose sur l'hypothese que la presence de crevettes et de morues juveniles (Gadus morhua) peut etre modelisee par des modeles de regression relies comptant plusieurs covariables (incluant des estimations de l'abondance du groupe d'age 0) et que les effets aleatoires peuvent etre modelises en tant que champs gaussiens. Des approximations de Laplace emboitees et integrees sont utilisees pour accelerer le calcul. Cette methode est utilisee pour predire le rapport de prises accessoires pour la morue. [Traduit par la Redaction]
Introduction Trawling for shrimp (Pandalus borealis) in the Barents Sea takes place at the seabed, mostly at around 200-400 m depth, where the shrimp concentration is highest (Jakobsen and Ozhigin [...]