연령구조 기반 자원평가를 위한 체장 조성 자료 재구축 연구
Reconstruction of length composition data for age-structured stock assessment
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초록
본 연구는 기존 체장 자료가 체장 기반 연령구조모델에 직접 활용되기 어려운 현실적 한계를 극복하고자, 수협 총위판량 자료를 활용한 체장 조성 재구축 방법론을 제안하였다. 우리나라 연근해에서 근해자망어업으로 어획된 참조기(Larimichthys polyactis)를 대상으로, 시계열이 불완전하고 대표성이 낮은 기존 체장 자료의 한계를 보완하였다. 정밀측정 자료를 기반으로 각 연도별 수협 자료의 체급별 위판 비율에 맞춰, 부트스트랩 기반의 확률적 재표본화를 수행하여 체급별 체장 조성을 추정하였다. 정규성 검정과 일원분산분석(ANOVA) 결과, 정밀측정 자료는 정규성을 따르지 않고 선형적 분포도 나타내지 않아 비모수적 접근 및 체급 재분류의 타당성이 확인되었다. 약 130,000개의 상자(약 30,000,000개체)를 자동화된 R 기반 스크립트를 통해 처리하였고, 일부 결측 자료는 핫덱(hot-deck) 방식으로 보완하였다. 재구축된 체장 조성은 낮은 표준오차와 안정적인 분포를 나타내며 원자료 대비 대표성이 크게 향상되었고, 본 연구의 방법론은 연령자료가 제한적이거나 불완전한 자원에 대해서도 체장 기반 연령구조모델을 실질적으로 적용할 수 있는 분석 기반을 제공한다.
Abstract
Reconstructing reliable length composition data is critical for applying length-based age-structured stock assessment models, particularly in data-limited situations. This study suggests an approach to reconstruct the length composition of small yellow croaker (Larimichthys polyactis) caught by the offshore gillnet fishery in Korean waters where existing length data often lack temporal coverage and representativeness. To address this issue, measured data by size-specific boxes were integrated with auction-based landing data. Using the number of individuals per size-specific box as a proxy, a nonparametric bootstrap resampling method was applied to generate probabilistic length composition estimates. Normality tests and ANOVA revealed non-normal and non-linear patterns in data, supporting the use of nonparametric methods and the classification of size-specific boxes. Approximately 130,000 boxes (30 million individuals), including those with partial missing data, were analyzed using an automated R-based workflow, and a hot-deck method was used for imputation. The reconstructed length compositions showed stable distributions with low standard errors, indicating improved representativeness compared to the raw data. This approach provides a practical framework for generating reliable length composition inputs to enable the application of length-based age-structured stock assessment models, particularly when age composition data are limited or poor.