FN Archimer Export Format
PT AVIS
TI Estimateurs d'indices d'abondance dans le cas d'échantillonnages stratifiés
OT Abundance indice estimators based on stratified random trawl surveys
BT 
AF BERTRAND, Jacques
   CHEVALIER, Robert
AS 1:1;2:1;
FF 1:;2:;
C2 IFREMER, FRANCE
UR https://archimer.ifremer.fr/doc/00388/49925/50499.pdf
LA French
DT Expertises
CR ERHAPS
AB Le premier objectif des campagnes expérimentales de chalutage est l'estimation d'indices d'abondance des espèces suivies qui serviront notarnment à la calibration des modèles de dynamique. Malgré l'amélioration des statégies d'échantillonnage les estimations obtenues restent hautement variables. Il s'ensuit que les informations sur l'évolution des populations, contenues dans une série historique le plus souvent relativement courte, sont masquées par une multitude de signaux parasites provenant de variables non controlées et bien souvent imprévisibles. Pour filtrer les informations utiles PENNINGTON(1985) préconise 11 études des séries observées par les techniques classiques d'analyse des séries temporelles. Pour des séries très courtes la technique peut ne pas être très perforrnante. Par ailleurs, il est quand même dommage de perdre l'information accumulée aussi brève soit-elle. C'est pourquoi nous avons essayé sur une série de données du Banc St-Pierre (subdivision 3Ps de la NAFO) un lissage des donnees par un modèle d' analyse de variance a deux facteurs contrôles. Les principaux résultats sont reportés dans cette note. 
AB One of the primary uses of trawl survey data is the estimation of abundance of the species involved. But these direct estimates give results with generally a high variability. Reducing this latter is one of the main problems for the scientists involved in such a research. Methods to achieve a better efficiency have been implemented. Nevertheless estimations remain highly variable, so the information on the changes in population, enclosed in the observed series of survey indices is mixed with a noise component result of both the survey sampling variability and effect of uncontrolled factors. PENNING'roN ( 1985) proposed time series models to filter measurement error from the signal. However the length of the series does not always allow using time series methodology. So for a shortest series we have tried smoothing the observed indices using the variance analysis model to calculate parametric estimators. It is assumed that the data are measured with multiplicative random errors. The values so estimated are more efficient than the classical estimates. The indices so obtained for age group 3 (recrui tement) are more closely related to the VPA estimates than the current ones. 
PY 1988
ID 49925
ER

EF