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dc.contributor.authorSacau-Cuadrado, M.M. (María del Mar) 
dc.contributor.authorPierce, G.J. (Graham John) 
dc.contributor.authorWang, J. (Jianjun)
dc.contributor.authorArkhipkin, A. (Alexander)
dc.contributor.authorPortela, J. (Julio) 
dc.contributor.authorBrickle, P. (Paul)
dc.contributor.authorSantos, M.B. (María Begoña) 
dc.contributor.authorZuur, A. (Alain)
dc.contributor.authorCardoso, X.A. (Xosé Antón) 
dc.coverage.temporal1988-2003es_ES
dc.date.accessioned2012-09-06T10:32:36Z
dc.date.available2012-09-06T10:32:36Z
dc.date.issued2012-09-06
dc.identifier.other10.1051/alr:2005039
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10508/849
dc.description.abstractThe Argentine shortfin squid (Illex argentinus) is a common neritic species occurring in waters off Brazil, Uruguay, Argentina, and the Falkland/Malvinas Islands in the southwest Atlantic. Illex argentinus is the most important fished cephalopod species in the area and plays a significant role in the ecosystem. It is object of major fisheries using both trawlers (mostly from European countries) and jigging vessels (mainly from Asian countries) and estimated total annual average catch for the last 15 years (1988-2003) is about 700 000 tons. The present paper aims to develop predictive models of squid abundance in relation to physical and environmental conditions, models that could ultimately be applied to fishery forecasting. Fishery and biological data collected by scientific observers aboard commercial trawlers between 1988 and 2003 were analysed in relation to physical and environmental factors to establish the spatio-temporal pattern of the species’ distribution and quantify the influence of environmental variables (e.g. SST, depth) on local abundance. The data included 26 168 fishing haul records, of which 11 103 were positive for Illex. CPUE (Catch Per Unit Effort, kg h−1) was used as abundance index. The analyses were based on time-series maps created using Geographical Information Systems (GIS). GIS maps showed that highest CPUE values were recorded during the first four months of the year (the Austral summer-autumn), with peak values higher than 5000 kg h−1 mainly located within 42◦ S, 46◦ S and MN (North part of Malvinas/Falkland) areas. Generalised additive models (GAMs) were used to describe variation in Illex argentinus abundance in relation to geographical and environmental variables. The presence/absence (PA) of Illex and its abundance (CPUE) in areas of presence were modelled separately. Predictors retained in the optimal models included SST, latitude, longitude, month, average fishing depth and year. Both models suggest a clear seasonal effect: maximum catchability was found during March (PA model) and the maximum abundances were found during the first quarter of the year (CPUE model). GAM models also demonstrated that higher catches and maturity of squid were related, in general terms, to warmer and deeper water.es_ES
dc.description.abstractAbondance spatio-temporelle du calmar Illex argentinus dans l’Atlantique Sud. L’encornet rouge argentin (Illex argentinus) est une espèce néritique commune de l’Atlantique Sud-Ouest présente dans les eaux du Brésil, de l’Uruguay de l’Argentine et des îles Malouines (Falklands). Illex argentinus est la principale espèce de céphalopode exploitée dans cette région où elle joue un rôle majeur dans l’écosystème. L’espèce est pêchée par d’importantes flottilles de chalutiers (principalement de pays européens) et aux turluttes industrielles (de pays asiatiques) pour une production annuelle de 700 000 t en moyenne sur les 15 dernières années (1988-2003). Cet article présente des modèles prédictifs de l’abondance en fonction des facteurs physiques et environnementaux ; modèles qui pourraient à terme être appliqués à la gestion des pêches. Les données de capture et les paramètres biologiques récoltés, grâce à des observateurs embarqués, de 1988 à 2003, ont été analysées en relation avec les facteurs physiques pour préciser les variations spatio-temporelles de répartition et quantifier l’effet de la température et de la profondeur sur l’abondance. Le jeu de données porte sur 26 168 traits de pêche dont 11 103 comportant des captures d’Illex. Les captures par unité d’effort (CPUE en kg h−1) sont utilisées comme indice d’abondance et les analyses utilisent des séries de cartes, créées avec un système d’information géographique (SIG). Les valeurs les plus élevées de CPUE sont enregistrées durant les quatre premiers mois de l’année (l’été et l’automne austral) avec un pic dépassant 5000 kg h−1 localisé entre 42◦ S et 46◦ S dans la partie Nord desMalouines. Les modèles additifs généralisés (GAM) ont servi à décrire les variations d’abondance en fonction des variables géographiques et environnementales. La présence ou l’absence de la ressource est modélisée séparément de l’abondance. Les modèles optimaux retiennent comme variables explicatives la température, la latitude, la longitude, le mois, la profondeur et l’année. Les deux modèles indiquent un effet saisonnier net: la capturabilité est maximale en mars (présence/absence) et l’abondance (CPUE) est la plus élevée durant le premier trimestre. Les modèles additifs généralisés montrent également que les captures les plus élevées d’animaux à maturité sont associées à des eaux plus tièdes et des secteurs plus profonds.es_ES
dc.language.isoenges_ES
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Españaes_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/es_ES
dc.subjectArgentine shortfin squides_ES
dc.subjectIllex argentinuses_ES
dc.subjectGISes_ES
dc.subjectGAMes_ES
dc.subjectEnvironmentes_ES
dc.subjectSpatio-temporal patternes_ES
dc.titleThe spatio-temporal pattern of Argentine shortfin squid Illex argentinus abundance in the southwest Atlantices_ES
dc.typearticlees_ES
dc.identifier.bibliographicCitationSacau et al. 2005. Aquat. Living Resour. 18, 361–372 (2005)es_ES
dc.relation.publisherversionhttp://dx.doi.org/10.1051/alr:2005039
dc.publisher.centreCentro Oceanográfico de Vigoes_ES
dc.coverage.spatialStudyAtlantic Oceanen_US
dc.coverage.spatialStudySouth Atlanticen_US
dc.coverage.spatialStudySouthwest Atlanticen_US


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