Document de recherche 2018/038
Évaluation du stock de sébaste à longue mâchoire (Sebastes alutus) dans le détroit de la Reine-Charlotte, en Colombie-Britannique, en 2017
Par Haigh, R., Starr, P.J., Edwards, A.M., King, J.R., and Lecomte, J.-B.
Résumé
Le sébaste à longue mâchoire (Sebastes alutus) est une espèce de sébaste importante sur le plan commercial qui fréquente les canyons marins le long de la côte de la Colombie-Britannique. L’état des stocks de sébaste à longue mâchoire dans le détroit de la Reine-Charlotte, en Colombie-Britannique, est évalué en partant de l’hypothèse qu’il s’agit d’un seul stock exploité entièrement dans les principales zones 5A, 5B, 5C et 5E au sud de 52º20 de la Commission des pêches maritimes du Pacifique. Ce stock soutient la pêche nationale au chalut depuis des décennies et a été lourdement exploité par des flottes étrangères du milieu des années 1960 au milieu des années 1970. Nous avons utilisé un modèle annuel de prises selon l’âge ajusté à deux séries de relevés au chalut indépendants de la pêche, les estimations annuelles des prises commerciales depuis 1940 et les données sur la composition selon l’âge tirées de deux séries de relevés couvrant une période de onze ans et de la pêche commerciale couvrant une période de 34 ans. Le modèle débute avec un état d’équilibre présumé en 1940 et les données des relevés s’échelonnent de 1967 à 2016, bien que toutes les années intermédiaires ne soient pas représentées. Le modèle des deux sexes a été appliqué dans un cadre bayésien (à l’aide de la procédure de recherche de Monte Carlo par chaîne de Markov) selon un scénario qui estime une mortalité naturelle propre à chaque sexe (M) et l’inclinaison de la fonction stock-recrutement (h). Sept analyses de la sensibilité ont été réalisées pour tester l’effet des intrants sur le modèle. Une analyse de cheminement a été effectuée à l’aide des données de 2010 tirées de l’évaluation précédente pour déterminer l’effet de la pondération des fréquences selon l’âge par une nouvelle procédure qui pondère à la baisse les données sur la composition au lieu de la procédure de 2010 qui utilise une pondération multinomiale. L’exécution du modèle de base permet de penser que le fort recrutement au début des années 1950 a soutenu la pêche étrangère et que quelques fortes classes d’âge engendrées à la fin des années 1970 et 1980 ont soutenu la pêche nationale dans les années 1990. La biomasse reproductrice (femelles matures seulement) au début de 2017 (B2017) est estimée à 0,27 (0,18-0,42) de la biomasse reproductrice non exploitée (médiane et les centiles 5 et 95 de la distribution bayésienne a posteriori). La valeur B2017 est estimée à 1,03 (0,54-1,96) fois la biomasse reproductrice dans une condition de rendement maximal soutenu, BMSY. L’avis aux gestionnaires est présenté sous la forme de tables de décision qui indiquent les probabilités de dépassement des points de référence limite et supérieur du stock sur une période de projection de cinq ans pour une gamme de prises constantes. Les points de référence provisoires tirés de l’approche de précaution du MPO ont été utilisés, c’est-à-dire un point de référence limite de 0,4BMSY et un point de référence supérieur de 0,8BMSY. La biomasse reproductrice estimée au début de 2017 a une probabilité de 0,99 d’être supérieure au point de référence limite et une probabilité de 0,74 d’être supérieure au point de référence supérieur du stock. Selon les projections sur cinq ans établies à partir d’une prise constante de 2 500 t/an (proche de la moyenne récente sur cinq ans des prises, de 2 400 t/an), en 2022, la biomasse reproductrice aura des probabilités de 0,97 de demeurer au-dessus du point de référence limite et de 0,71 de demeurer au-dessus du point de référence supérieur du stock. Nous avons mis au point une méthode bayésienne pour étudier les influences écosystémiques possibles sur le recrutement et l’avons appliquée au recrutement estimé à partir de l’évaluation du stock de 2010 en utilisant une série d’indicateurs climatiques et environnementaux. Les résultats montrent qu’aucun des indicateurs étudiés n’a permis de prédire avec fiabilité les écarts du recrutement observés, ce qui nous amène à conclure que nous ne sommes pas en mesure actuellement d’utiliser les renseignements environnementaux pour améliorer les prédictions modélisées pour ce stock.
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