Stock assessment framework for Scallop Fishing Areas 25, 26, and 27B : stock assessment models for SFAs 25A and 26A

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dc.contributor.author

Keith, D. M.

Keyser, F.

McDonald, R.

Pearo Drew, T.

Sameoto, J. A.

dc.date.accessioned

2025-12-04T14:11:52Z

dc.date.available

2025-12-04T14:11:52Z

dc.date.issued

2025

dc.description.abstract - en

This research document focuses on the development of new stock assessment methodologies for the stocks in scallop fishing area (SFA) 25A (Sable Bank) and SFA 26A (Browns Bank North). A Bayesian state-space delay difference model (BSSM) has been used to assess the status of SFA 26A for over a decade, but no analytical models have ever been implemented for SFA 25A. A modified version of the BSSM currently used for the SFA 26A assessments is used to model the population dynamics for these two stocks. In addition, the population dynamics of these two stocks are modelled using a spatially explicit assessment model (SEAM); this model takes advantage of advances in computing power and the development of new statistical methods while retaining the same conceptual delay-difference population dynamics framework. Overall the two modelling frameworks provided broadly similar results, but there were differences in the productivity parameters between the models; these differences were more notable in SFA 25A. The exploitation rate in SFA 25A has been low throughout the timeframe covered by the model and the fishery appears to have had little impact on stock dynamics. In SFA 26A, there was evidence that the fishery impacted the stock dynamics, for this stock the fully-recruited biomass generally declined when the exploitation rate exceeded approximately 10%. For both stocks, the retrospective patterns indicated that fully-recruited biomass predictions were not strongly influenced by the inclusion of additional years of data. The analyses of the process error, residuals, and, for SEAM, the random fields, indicated that the process component of these models tended to overestimate fully-recruited biomass in recent years, but the models were largely able to compensate for this through their error structures. The prediction evaluation results indicated that default parameterizations for the one-year ahead fully-recruited biomass projections tended to over-estimate the realized biomass, but this bias could be substantially reduced by using methods which made different assumptions about the productivity of the stocks. Overall, the results indicated that, for both stocks, BSSM and SEAM provided reasonable approaches for modelling the stock dynamics given the available data and either of these approaches could be used to provide science advice. In SFA 25A, we recommend using BSSM to provide science advice with the no fully-recruited growth method used for projections. In SFA 26A, we recommend using SEAM to provide science advice with the previous year method used for projections.

dc.description.abstract-fosrctranslation - fr

Le présent document de recherche se concentre sur l’élaboration de nouvelles méthodologies d’évaluation des stocks dans la zone de pêche du pétoncle (ZPP) 25A (banc de l’île de Sable) et la ZPP 26A (secteur nord du banc de Brown). Un modèle bayésien état-espace (MBEE) à différences retardées a été utilisé pour évaluer l’état de la ZPP 26A pendant plus d’une décennie, mais aucun modèle analytique n’a été mis en œuvre pour la ZPP 25A. Une version modifiée du MBEE actuellement utilisé dans le cadre des évaluations de la ZPP 26A est utilisée pour modéliser la dynamique des populations de ces deux stocks. En outre, la dynamique des populations de ces deux stocks est modélisée à l’aide d’un modèle d’évaluation spatialement explicite (MESE); ce modèle tire parti des progrès de la puissance informatique et de l’élaboration de nouvelles méthodes statistiques, tout en conservant le même cadre conceptuel de dynamique de population à différences retardées. Dans l’ensemble, les deux cadres de modélisation ont donné des résultats largement semblables, mais il y a eu des différences dans les paramètres de productivité entre les modèles; ces différences étaient plus notables dans la ZPP 25A. Le taux d’exploitation dans la ZPP 25A a été faible tout au long de la période couverte par le modèle et la pêche semble avoir eu peu d’incidence sur la dynamique du stock. Dans la ZPP 26A, des signes indiquaient que la pêche avait des répercussions sur la dynamique du stock; la biomasse des pétoncles pleinement recrutés a généralement diminué lorsque le taux d’exploitation a dépassé environ 10 %. Pour les deux stocks, les profils rétrospectifs ont indiqué que les prévisions de la biomasse des pétoncles pleinement recrutés n’étaient pas fortement influencées par l’inclusion d’années supplémentaires de données. Les analyses de l’erreur de processus, des résidus et, pour le MESE, des champs aléatoires ont indiqué que la composante de ces modèles relative au processus avait tendance à surestimer la biomasse des pétoncles pleinement recrutés au cours des dernières années, mais que les modèles étaient largement en mesure de compenser cette situation grâce à leurs structures d’erreur. Les résultats de l’évaluation des prévisions ont indiqué que les paramétrages par défaut pour les projections sur un an de la biomasse des pétoncles pleinement recrutés avaient tendance à surestimer la biomasse réelle, mais que ce biais pouvait être considérablement réduit par l’utilisation de méthodes reposant sur des hypothèses différentes concernant la productivité des stocks. Dans l’ensemble, les résultats indiquent que, pour les deux stocks, le MBEE et le MESE fournissent des approches raisonnables pour modéliser la dynamique du stock compte tenu des données disponibles, et que l’une ou l’autre de ces approches pourrait être utilisée pour fournir des avis scientifiques. Dans la ZPP 25A, nous recommandons d’utiliser le MBEE pour fournir des avis scientifiques avec la méthode sans croissance des pétoncles pleinement recrutés pour les projections. Dans la ZPP 26A, nous recommandons d’utiliser le MESE pour fournir des avis scientifiques avec la méthode de l’année précédente pour les projections.

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Keith, D.M., Keyser, F., McDonald, R., Pearo Drew, T., and Sameoto, J.A. 2025. Stock Assessment Framework for Scallop Fishing Areas 25, 26, and 27B: Stock Assessment Models for SFAs 25A and 26A. DFO Can. Sci. Advis. Sec. Res. Doc. 2025/066. v + 122 p.

dc.identifier.govdoc

Fs70-5/2025-066E-PDF

dc.identifier.isbn

9780660790039

dc.identifier.issn

1919-5044

dc.identifier.uri

https://waves-vagues.dfo-mpo.gc.ca/library-bibliotheque/41309108.pdf

https://open-science.canada.ca/handle/123456789/4056

dc.language.iso

en

dc.publisher - en

Fisheries and Oceans Canada, Canadian Science Advisory Secretariat

dc.publisher - fr

Pêches et Océans Canada, Secrétariat canadien des avis scientifiques

dc.relation.istranslationof

https://open-science.canada.ca/handle/123456789/4057

dc.subject - en

Fisheries resources

Fisheries management

Biomass

dc.subject - fr

Ressources halieutiques

Gestion des pêches

Biomasse

dc.subject.en - en

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Stock assessment framework for Scallop Fishing Areas 25, 26, and 27B : stock assessment models for SFAs 25A and 26A

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Report

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Rapport

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v, 122 pages

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2025/066

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Research Document (Canadian Science Advisory Secretariat)

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