L’évaluation et la gestion des stocks de poissons ont pour objectif d’atteindre une exploitation durable des ressources fournies par les océans. Si les progrès dans ce domaine sont bien réels pour certains stocks de grande importance commerciale, la situation est différente pour les stocks dits à données limitées. Souvent historiquement moins exploités, ces stocks ne bénéficient pas des mêmes ressources, tant économiques qu’humaines, pour réaliser une évaluation de stock permettant par la suite la mise en place de mesures de gestion. Ce travail s’appuie sur deux cas d’étude, le lieu jaune (Pollachius pollachius) et la seiche (Sepia officinalis), afin d’explorer des méthodologies d’évaluation de stocks adaptées aux situations de données limitées. Après une première partie introductive reprenant le contexte de l’évaluation des stocks et présentant les deux cas d’étude, une revue des méthodes d’évaluation de stocks à données limitées est proposée. Une troisième partie compare les résultats d’un modèle de biomasse à deux stades et d’un modèle multi-annuel de déplétion généralisé appliqués au stock de seiche de Manche. Une version améliorée du modèle de biomasse à deux stades codé en Bayésien est également présentée. Le travail se poursuit avec l’application d’un modèle d’analyse intégrée Stock Synthesis au stock de lieu jaune de mer Celtique. Les résultats sont comparés aux résultats de modèles plus simples nécessitant moins de données. Les résultats du modèle Stock Synthesis s’avèrent sensibles aux hypothèses sur la valeur de mortalité naturelle, dont le calcul dépend des paramètres de croissance du stock. La cinquième partie présente l’acquisition et le traitement de nouvelles données qui pourront permettre une meilleure estimation de l’état du stock de lieu jaune. Un modèle hiérarchique Bayésien est construit, permettant un transfert d’information entre trois stocks et la mise à jour des paramètres biologiques du lieu jaune. Le dernier chapitre conclut ce travail en reprenant les principaux résultats obtenus et en élargissant la discussion sur des perspectives de recherche. / The assessment and the management of fish stocks aim at achieving a sustainable exploitation of the resources provided by the oceans. While progress have been made in this field for some stocks of great commercial importance, the situation is different for the so-called “data limited” stocks. Often historically less exploited, these stocks do not benefit from the same economical resources nor workforce to conduct the stock assessments required to set management measures. This work is based on two case studies, pollack (Pollachius pollachius) and cuttlefish (Sepia officinalis). The aim is to investigate the stock assessment methods adapted to data-limited situations. A first introductive part presents the background of fish stock assessment as well as the two case studies. This first chapter is followed by a review of data-limited stock assessment methods. The third part compare the results of a two-stage biomass model with the results of a multi-annual generalized depletion model applied to the English Channel stock of cuttlefish. An improved version of the Bayesian two-stage biomass model is also presented. In the fourth part, a Stock Synthesis model based on integrated analysis methods is applied to the stock of pollack in the Celtic Seas Ecoregion. The results are compared to the results of simpler models which require less data. The Stock Synthesis model results are sensitive to the assumptions on the natural mortality value, which relies on the growth parameters of the stock. The fifth part presents the collection and analysis of new data which will allow a better estimate of pollack stock status. A Bayesian hierarchical model is constructed, allowing information transfer between three stocks and the update of pollack biological parameters. The last chapter concludes this work by summarizing the main results. The discussion is extended to the research perspectives.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2017NORMC229 |
| Date | 16 October 2017 |
| Creators | Alemany, Juliette |
| Contributors | Normandie, Robin, Jean-Paul |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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