Reconstruction of spatiotemporal capture data by means of orthogonal functions: the case of skipjack tuna (Katsuwonus pelamis) in the central-east Atlantic

  1. UNAI GANZEDO 1
  2. OIHANE ERDAIDE 2
  3. AARON TRUJILLO-SANTANA 3
  4. AIDA ALVERA-AZCÁRATE 4
  5. JOSÉ J. CASTRO 3
  1. 1 Department of Fisheries Management and Marine Research, Echebastar fleet s.l.u. Muelle Erroxape s/n (Box 39), 48370-Bermeo, Spain.
  2. 2 Research Center for Experimental Marine Biology and Biotechnology, Plentzia Marine Station (PIE), University of the Basque Country (UPV/EHU), Areatza, zg E-48620, Plentzia, Spain.
  3. 3 Faculty of Marine Sciences, University of Las Palmas de Gran Canaria, Edf. Ciencias Básicas, Campus Universitario de Tafira, 35017 Las Palmas de Gran Canaria, Spain.
  4. 4 Department of AGO-GHER, University of Liège, Allée du 6 Août 17, B5, Sart Tilman, 4000, Liège, Belgium.
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Revista:
Scientia Marina

ISSN: 0214-8358

Año de publicación: 2013

Volumen: 77

Número: 4

Páginas: 575-584

Tipo: Artículo

DOI: 10.3989/SCIMAR.03881.07A DIALNET GOOGLE SCHOLAR lock_openAcceso abierto editor

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Resumen

Reconstrucción de datos espacio-temporales de captura a través de funciones ortogonales: el caso del atún bonito-listado (Katsuwonus pelamis) en el Atlántico Centro Oriental. – Los datos de capturas de atún bonito-listado (Katsuwonus pelamis) en el Atlántico Centro Oriental, suministrados por la Comisión Internacional para la Conservación del Atún Atlántico (ICCAT), presentan limitaciones, tales como lagunas de información en las series estadísticas de determinadas flotas o en el nivel de detalle espacio-temporal con el que son suministrados dichos datos. Como resultado de ello, la calidad de tales datos y su utilidad para el asesoramiento en la gestión pesquera es limitada. En el presente estudio se usa la técnica de interpolación por Funciones Ortogonales Empíricas (DINEOF) para la reconstrucción de datos espacio-temporales perdidos, por primera vez aplicada a series de captura. El DINEOF se basa en una descomposición en Funciones Ortogonales Empíricas (EOF) realizada con un método Lanczos. El DINEOF fue aplicado a series con diferentes cantidades de datos perdidos (entre el 3,4% y 95,2% de los valores perdidos), y las reconstrucciones fueron posteriormente comparadas con las series completas originales. Los análisis de validación muestran que el DINEOF es una método fiable para la reconstrucción de series de datos de origen pesqueros, incluso cuando la cantidad de valores perdidos es muy alta

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Fuente de los datos: Dialnet