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【24h】

Estimación de la biomasa de langostino amarillo (Cervimunida johni), aplicando Modelo Lineal Generalizado a registros de captura por área barridaen la zona central de Chile

机译：智利中部大虾对虾生物量的估计，应用广义线性模型捕获记录

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La información obtenida en cruceros de evaluación directa de langostino amarillo (Cervimunida johní) realizados en la zona central del Chile (32°-38°S) entre 1997 y 2009, permitió modelar los cambios en la densidad anual de este recurso mediante Modelo Lineal Generalizado (MLG). El objetivo de este enfoque fue tanto minimizar el efecto de los distintos criterios y dise?os de muestreo que han sido empleados en el tiempo, como también determinar los efectos que explican las variaciones en la densidad de este recurso. Lo anterior permitió estimar el valor esperado de la densidad anual para el cálculo de biomasa mediante el método de "área barrida". Los registros lance a lance de captura por unidad de área barrida (CPUA) permitieron la identificación y medición de los focos de abundancia, además de caracterizar la distribución y área que ha ocupado el recurso en el tiempo. El MLG identificó como efectos significativos el a?o, la zona, la profundidad, y las interacciones anuales de primer orden, explicando con ello el 43% de la devianza residual del modelo. Los principales efectos que explican las variaciones de la CPUA son el a?o y la interacción a?o-zona. Se determinó que la zona con mayor abundancia promedio corresponde a la delimitada entre 32° y 34°S, de igual manera que en el rango de profundidad menor a 250 m. Dentro del período analizado, se determinó que la población de este recurso incrementó en biomasa de manera sostenida hasta el 2006, principalmente en la zona norte del área de estudio, seguida de una fuerte reducción que al 2009 equivale al 75% respecto del máximo, reflejada en una biomasa de 11.000 ton.
机译：在1997年至2009年之间于智利中部地区（32°-38°S）进行的黄虾（Cervimunidajohní）直接评估航行中获得的信息，允许使用广义线性模型对这种资源的年密度变化进行建模（MLG）。这种方法的目的是最大程度地减少已使用的不同标准和抽样设计的影响，并确定影响该资源密度变化的影响。这使得可以使用“扫描面积”方法估算用于生物量计算的年密度的期望值。除了表征资源随时间推移所占用的分布和面积之外，按单位扫描面积捕获量（CPUA）设置的日志还可以识别和测量丰度来源。 MLG将年，面积，深度和一阶年度相互作用确定为重大影响，从而解释了该模型剩余下放的43％。解释CPUA变化的主要影响是年份和年份-区域交互作用。与深度小于250 m的方法相同，已确定平均丰度最高的区域对应于32°和34°S之间的区域。在分析期内，已确定该资源的人口生物量一直稳定增长，直到2006年，主要是在研究区域的北部，随后出现了大幅减少，2009年相当于最大数量的75％，反映出生物量为11,000吨。

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