127 태평양눈다랑어의 CPUE 표준화 741 통계기법을이용하여표준화하는것을목적으로한다. 재료및방법 중서부태평양과동부태평양수역에서연도별국가별어획량자료는각각중서부태평양수산위원회 (WCPFC, 와전미열대다랑어위원회 (IATTC, ht

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1 Kor J Fish Aquat Sci 43(6), 한수지, 43(6), , 2010 한국다랑어연승어업에의한태평양해역눈다랑어자원의단위노력당어획량 (CPUE) 의표준화 유준택 황선재 안두해 1 김종빈 김장근국립수산과학원자원관리과, 1 대외협력과 Standardization of Catch per Unit Effort (CPUE) for Bigeye Tuna (Thunnus obesus) by the Korean Longline Fishery in the Pacific Ocean Joon-Taek Yoo, Seon-Jae Hwang, Doo-Hae An 1, Jong-bin Kim and Zang-Geun Kim Fisheries Resources Management Division, National Fisheries Research and Development Institute, Gijang, Busan , Korea 1 External Research Cooperation Division, National Fisheries Research and Development Institute, Gijang, Busan , Korea This study standardized the catch per unit effort (CPUE) of bigeye tuna (Thunnus obesus) caught by the Korean longline fishery in the Pacific Ocean. The study used a general linear model (GLM) to standardize the CPUE using catch and effort data aggregated by year, month, and 5 5 degrees of latitude and longitude in the tropical Pacific Ocean from 1982 to 2008 (except for 1988 and 1989). Explanatory variables in the GLM analysis included year, month, subtropical area, and number of hooks between floats (HBF). The study area and HBF were subdivided into three subtropical areas and six classes, respectively. During the study period, the standardized CPUE was significantly related to the nominal CPUE. The standardized CPUE declined sharply, as compared to the nominal CPUE, after the mid 1990s. In particular, the decline in the standardized CPUE in all subtropical areas in the 2000s was clearer than that of the nominal CPUE. Key words: Pacific Ocean, longline fishery, Bigeye tuna, Standardized CPUE, General linear model 서 눈다랑어 (bigeye tuna, Thunnus obesus) 는원양어선들이많이어획하는다랑어중하나로서, 전대양의열대및아열대해역에걸쳐광범위하게분포하며다른다랑어류에비해심층에분포하고있는것으로알려져있다 (FRA, 2010). 우리나라에서눈다랑어는주로다랑어연승어업에의해태평양해역에서전체어획량의 60~90% 가어획되어지고있으며 (Moon et al., 2007), 고가의횟감용으로대부분수출되어지고있다 (Yang, 2001). 태평양해역에서다랑어자원을관리하는국제수산기구로는중서부태평양수산위원회 (WCPFC) 와전미열대다랑어위원회 (IATTC) 가있다. 눈다랑어자원평가는이들국제수산기구의자원평가그룹을중심으로이루어지고있는데, 자원평가의대부분은자원밀도지수로서단위노력당어획량 (catch per unit effort, CPUE) 를이용한개체군역학모델에의해자원상태가평가되어진다 (Kwon et al., 2008). 구체적으로 Pella and Tomlinson (1969) 의잉여생산량모델, 연도별연령별어획량을사용하는 VPA (virtual population analysis) 등의자원평가모델에있어 tuning index 로서널리사용되어지며, 특별한계산없이 CPUE 의연도별경향만으로도상대자원량의증가 감소 론 Corresponding author: yoojt@nfrdi.go.kr 경향을파악할수있다 (Shono, 2004). 하지만, 조업어선의 CPUE 는자원밀도외에또다른요인 ( 계절, 어장, 어구, 환경요소 ) 들에의해변할수있기때문에 (Maunder, 2001; Shono, 2004), 보다정확한자원상태를파악하기위해서는이러한요인들을제거하여 CPUE 를표준화해야한다 (Quinn and Deriso, 1999; Shono, 2004). CPUE 를표준화하는방법으로는일반선형모델 (general linear model, GLM) 이널리이용되어지고있으며 (Campbell, 2004; Maunder, 2001; Shono, 2004), 최근태평양해역에서눈다랑어를대상으로 GLM 통계모델을이용한 CPUE 표준화는 Bigelow et al. (2004), Hoyle (2009, 2010), Langley (2003), Langley et al. (2005) 등에의해수행되어져왔다. 하지만이들이사용하는어획자료의거의대부분은일본어획자료로서, 태평양해역에서우리나라어획자료를가지고 CPUE 표준화를수행한연구는국내외적으로거의전무한실정이다. 태평양해역에서눈다랑어를많이어획하는나라는일본다음으로우리나라를들수있으므로 (Yang, 2001), 우리나라눈다랑어어획자료역시눈다랑어 CPUE 를표준화하는데있어필요한정보를충분히제공할수있으며국제공동으로수행되어지는눈다랑어자원평가의질적향상에도크게기여할수있다. 따라서, 본연구는태평양해역에서우리나라다랑어연승어업에의해어획되는눈다랑어자원에대한 CPUE 를 GLM 740

2 127 태평양눈다랑어의 CPUE 표준화 741 통계기법을이용하여표준화하는것을목적으로한다. 재료및방법 중서부태평양과동부태평양수역에서연도별국가별어획량자료는각각중서부태평양수산위원회 (WCPFC, 와전미열대다랑어위원회 (IATTC, 의웹사이트에서얻을수있었다. 태평양해역에서우리나라다랑어연승어획자료는국립수산과학원에서 년간출어선선장들로부터수집한조업일지에기재된어획관련자료를위ㆍ경도별로각각 5 씩묶어서정리하였으나, 일반선형모델에의한다랑어자원의 CPUE 표준화시주요설명변수중하나인뜸과뜸간의낚시바늘수 (number of hooks between floats, HBF) (Okamoto and Shono, 2006; Yokawa and Shono, 2000) 에대한추정자료가 1982 년이전과 1988, 1989 년에기록되어있지않아, 본연구에서는 1988 년과 1989 년을제외한 1982 년이후부터의 CPUE 자료를분석하였다. 태평양해역에서 WCPFC 와 IATTC 는위도 40 N-40 S 사이에서경도 150 W 를기준으로각각서쪽태평양수역 (WCPO) 과동쪽태평양수역 (EPO) 의다랑어자원을관리하고있다. 다랑어류는넓은범위에걸쳐시공간적으로이동하기때문에 (Shono, 2004), WCPFC 와 IATTC 의자원평가그룹에서는눈다랑어자원의 CPUE 표준화시어장분포를바탕으로중서부태평양수역과동부태평양수역을각각총 5-6 개와 1-2 개의소해구로나눈다 (Bigelow et al., 2004; Langley et al., 2005). 하지만, 우리나라의경우눈다랑어조업은거의대부분위도 20 N-20 S 사이에서이루어지고있기때문에 (NFRDI, 2003, 2005), 위에언급한자원평가그룹에서나누고있는소해구구분과는맞지않아본연구에서는위도 20 N-20 S 사이의열대태평양해역을열대서부태평양수역 (150 E-180 E), 열대중부태평양수역 (180 E-130 W), 열대동부태평양수역 (130 W- 90 W) 의총 3 개의소해구로구분하였다 (Fig. 1). Fig. 1. The study area in the Pacific Ocean. The study area is divided into three subtropical areas: western, central and eastern tropical Pacific Ocean. The percent in parenthesis indicates the relative proportions of each subtropical area. 본연구의 CPUE 표준화에사용된어획관련자료는눈다랑어의어획마리수, 노력량 ( 낚시수 ), 뜸과뜸간의낚시바늘수 (HBF) 및환경인자들이다. 우리나라다랑어연승어선에서사용하는 HBF 는 1970 년대에 6-12 개이었으나, 1970 년대말부터낚시 13 개이상을사용하는심층연승이도입되어 1990 년대이후최근까지낚시 18 개까지사용하고있다 (NFRDI, 2007; Yang, 2001). 본연구에서는 HBF 를총 6 개그룹 (6-8 개, 8-10 개, 개, 개, 개, 16 개이상 ) 으로나누어서사용하였다. CPUE 표준화에설명변수로서사용되는환경인자에는엘리뇨지수로서남방진동계수 (southern oscillation index, SOI) (Kwon et al., 2008; Langley, 2003; Shono, 2004) 와표면수온 (Kwon et al., 2008; Shono, 2004; Okamoto and Shono, 2006) 이널리사용되어지나, 표면수온은결측치와자료의신뢰성문제로제외하였고, SOI 는본연구의분석과정중 Akaike's information criterion (AIC) 에의한변수선택시소거되어 (Shono, 2004) 결국환경인자는본연구에서고려되지못했다. 일반선형모델 (GLM) 에의한 CPUE 표준화에는 CPUE 에관해대수정규오차를가정한 CPUE-LogNormal 모델이널리사용되어져왔다 (Shono, 2004). 본연구의 CPUE 표준화에적용된 GLM 은다음과같다. Log(CPUE ijkl + c) = μ + YR i + MON j + AR k + HBF l + (YR*AR) ik + (MON*AR) jk + ℇ ijkl ( 단, ℇ ijkl~n(0, σ 2 )) (1) 여기서 CPUE ijkl 는낚시바늘 1,000 개당어획마리수, c 는상수, μ 는절편, YR i 는 i 년도에의해 CPUE 가받은영향, MON j 는 j 달에 CPUE 가받은영향, AR k 는 k 소해구에서 CPUE 가받은영향, HBF l 는 HBF 로부터 CPUE 가받은영향이다. 또한, (YR*AR) ik 과 (MON*AR) jk 는각각 i 년도와 k 소해구간의상호작용 (interaction) 효과와 j 달과 k 소해구간의상호작용효과로부터 CPUE 가받은영향을나타낸다. CPUE=0 인자료가있을경우, 로그계산이안되므로모든 CPUE 에미량의일정량 c 를더해주는방법이널리사용되어지고있으며 (Maunder and Punt, 2004; Shono, 2004), 본연구에서는 c=0.005 로하였다. 또한, 설명변수로서사용되어진모든인자들은더미변수 (dummy variable) 로서 GLM 에범주화되어계산되었다. CPUE 표준화의주요목적중하나는자원밀도의연도별변동을추정하는것이고, 연도효과의상호작용이포함되는경우에있어그상호작용효과의최소제곱평균 (LSMEAN) 을계산함으로써 CPUE 연변동을파악할수있다 (Shono, 2004). 식 (1) 에서는연도와소해구간의상호작용효과를고려하였는데, 이때소해구별상대면적이서로다르기때문에이에대한보정이필요하다. 즉, 식 (1) 에서 (YR*AR) ik 의 LSMEAN 을계산하면, 본연구에서나누고있는 3 개의소해구별로연도별 CPUE 가계산되어지고, 여기에각소해구의상대면적비율을곱하여식 (2) 과같이연도별표준화된 CPUE 를계산하였다 (Shono, 2004; Shono and Ogura, 1999). CPUE i = Σ W k (exp(lsmean(yr i*ar k) - c) (2)

3 742 유준택 황선재 안두해 김종빈 김장근 112 여기서, CPUE i 는 i 년의 CPUE, W k 는 k 소해구별상대면적비율, YR i 는 i 년, AR k 는 k 소해구이다. 또한, Fig. 1 에나타낸 3 개소해구비율을전부더하면 100% 가된다 (Σ W k = 1). GLM 통계분석은 SAS (version 9.0 for Windows) 를사용하였다. 결 태평양해역에서눈다랑어의국가별어획량변동 1970 년대부터태평양해역에서어획되는눈다랑어의국가별어획량변동을보면, 중서부태평양해역 (WCPO) 에서는전체적으로증가추세에있었는데, 이는일본과한국외의국가들에있어어획량이지속적으로증가한것에기인되며, 특히 1990 년대후반이후그증가세가뚜렷했다 (Fig. 2). 국가별로보면, 전체적으로일본이가장많은생산량을보이고있지만, 2000 년대들어전체어획량에서차지하는비율은 30% 이하로 1970~80 년대의 50% 이상에비해감소하였고, 연도별변동을보더라도 1990 년 56,000 톤을정점으로지속적으로감소하여 2008 년어획량은 28,000 톤이었다 (Fig. 2). 다음으로한국이가장많이어획하고있는데 2002 년에 30,000 톤으로정점을보인이후감소하는경향이었다 (Fig. 2). 과 2000 년대들어서는 20,000 여톤수준에머물렀다 (Fig. 2). 반면, 에콰도르의경우 1990 년대중반이후어획량은 10,000 톤이하수준에서 20,000 톤이상으로급격히증가하였고, 최근 5 년간의어획량비율은전체어획량의 34.7% 로일본을제치고가장많은어획량을보였다 (Fig. 2). 한국의경우, 1991 년에 18,000 톤으로가장많이어획하였고, 이후 10,000 톤전후로변동하다가 2008 년에 5,000 톤이하로떨어졌다 (Fig. 2). Table 1. Results of ANOVA for standardizing CPUE Source DF Sum of Squares (SS) Mean Square F Value Pr > F Model <.0001 Error Corrected Total Source DF Type Ⅲ SS Mean Square F Value Pr > F YR <.0001 MON AR <.0001 HBF YR*AR <.0001 MON*AR where, YR: year, MON: month, A: sub-tropical area, HBF: number of hooks between floats, DF: degree of freedom. Fig. 2. Annual catch of bigeye tuna by country in the convention area (western and central Pacific Ocean, WCPO) of WCPFC (top) and the convention area (eastern Pacific Ocean, EPO) of IATTC (bottom), 동부태평양해역 (EPO) 의경우, 눈다랑어어획량은전체적으로는증가추세에있었고, 이는 WCPO 에서와마찬가지로일본과한국외국가들의어획량증가에의한것으로판단된다. 하지만, 연대별로보면 2000 년대들어감소하는경향을보였다. 국가별로보면, 일본이 1990 년대초반까지는전체어획량의거의대부분을차지하고있었지만, 이후급격히감소하여 Fig. 3. Histogram of residuals in the general linear model (top) and normal Q-Q plot (bottom).

4 127 태평양눈다랑어의 CPUE 표준화 743 태평양해역에서다랑어연승어업의눈다랑어 CPUE 표준화식 (1) 의일반선형모델 (GLM) 과모델에지정된각인자의주효과와상호작용효과에대해분산분석 (ANOVA) 에의해유의성을검정한결과 (Table 1), 연도 (YR), 달 (MON), 소해구 (AR), HBF, 연도와소해구간의상호작용 (YR*AR), 달과소해구간의상호작용 (MON*AR) 효과에의해 CPUE 가받은영향모두유의확률 0.05 에서통계적으로유의하였고, 제 3 종제곱합 (Type Ⅲ SS) 에서연도와해구의효과가 CPUE 변동에크게영향을미치는것을알수있었다. 또한, Fig. 3 의잔차 Q-Q plot 에서가로축양끝점들이다소직선에벗어나완전한정규분포를이루고있다고보긴힘드나, 표준잔차의분포를보면대체적으로정규분포를이루고있다고보여지기때문에본연구의 GLM 에의한분석결과는타당한것으로판단되었다. 열대태평양해역에서서부, 중부, 동부수역별로우리나라연승어업에어획된어획마리수및표준화된 (standardized) CPUE 와표준화되기전 (nominal) 의 CPUE 의연도별변동을 Fig. 4 에나타냈다. Fig. 4. Time series of total catch (circles) and nominal (white squares) and standardized (black squares) CPUEs of bigeye tuna by the subtropical areas for the study in the tropical Pacific Ocean. 열대서부태평양수역의경우, 어획마리수는 1990 년대까지약 25,000 마리수수준에서변동하다가 2000 년대들어약 80,000 마리수수준으로증가하였고, 표준화전과후의 CPUE 모두 1992 년을정점으로감소하는경향을보였고, 표준화된 CPUE 에서그감소추세는더욱뚜렷하였다 (Fig. 4). 열대중부태평양수역에서어획마리수는 1998 년까지증가추세로 1997 년에 440,000 마리수로정점이었고, 2000 년대들어서는감소하는경향을보였다 (Fig. 4). 표준화전과후의 CPUE 모두에서 1990 년대말부터감소하는경향을보였고, 표준화된 CPUE 에 서그경향이더욱뚜렷하였다 (Fig. 4). 열대동부태평양수역의경우, 1991 년에 380,000 마리수로정점을보인이후약 180,000 마리수전후로변동하다가 2008 년에 50,000 마리수이하로감소하였고, 표준화되기전 CPUE 는 1998 년이후감소추세에있었으나, 표준화된 CPUE 에서는 1980 년대중반부터감소하는경향을보였다 (Fig. 4). 수역별로는중부에서전반적으로높은어획량을보였고, 다음으로동부수역에서높았다 (Fig. 4). 본연구대상해역전체에서의표준화전과후의연도별 CPUE 변동을 Fig. 5 에나타냈다. 표준화전과후의 CPUE 사이는유의한양의상관관계 (r = 0.739, P < 0.05) 에있었다. 이와같이표준화전과후에서 CPUE 는전반적으로유사한변동경향을보였으나, 연대별로보면그 CPUE 값들사이에차이가보였다. 즉, 1980 년대에는표준화된 CPUE 가되기전보다높은값을보였고, 1990 년대중반까지는서로비슷하였고, 1990 년대말부터표준화된 CPUE 가되기전 CPUE 보다낮은값을보였다. 따라서, 1990 년대중반부터감소추세는표준화된 CPUE 에서더욱뚜렷하였고, 이는수역별로보더라도전부에서비슷한경향을보였다 (Fig. 4). 고 자원량지수로서 CPUE 가널리사용되어지고, CPUE 에영향을미치는요인들중에자원밀도외의요인을제거하기위하여많은과학자들에의해 CPUE 표준화연구는수행되어지고있다 (Maunder, 2001; Shono, 2004). 또한, CPUE 표준화에는일반적으로일반선형모델 (GLM) 이사용되어지는데 (Maunder, 2001), 본연구는이것들에초점을맞춰우리나라다랑어연승어업의눈다랑어어획자료를사용하여 GLM 통계기법을이용한태평양해역에서눈다랑어자원의 CPUE 표준화를처음으로시도하였다. 가장최근중서부태평양수산위원회 (WCPFC) 자원평가그룹에서중서부태평양수역에서의일본어획자료를사용하여눈다랑어자원의 CPUE 를표준화한결과 (Hoyle, 2010), 열대서부태평양수역에서의 1980 년대이후 CPUE 는 1990 년대초반까지증가추세이었으나이후감소하는경향을보인반면, 열대중부태평양수역에서는뚜렷한증가 감소경향을보이지않았다. 즉, 이들결과와 Fig. 4 에나타낸 CPUE 표준화결과를비교해보면, 열대서부태평양수역에서는비슷한변동경향을보였던반면, 열대중부태평양수역에서는다른경향을보였다. 하지만, 최근의중서부태평양수역에서의눈다랑어자원에대한자원평가결과를보면 (Harley et al., 2010), 1980 년대이후열대서부태평양수역과중부태평양수역에서의추정된자원량은각각 1990 년초반과중반부터감소하는경향을보이는등본연구에서표준화한 CPUE 의연변동과매우유사하게변동하였다. 따라서, 본연구에서표준화된 CPUE 가열대중서부태평양해역에서의눈다랑어자원량변동을잘반영하고있다고판단이되며, 이는국제공동으로수행되어지는눈다랑어자원평가시우리나라어획자료로부터 CPUE 표준화를통한상대자원량추정과이에대한검토가적극이루어져야만 찰

5 744 유준택 황선재 안두해 김종빈 김장근 112 되는필요성을제시한다. 동부태평양해역의경우에있어서도전미열대다랑어위원회 (IATTC) 의자원평가그룹에서수행한눈다랑어자원에대한자원평가결과를보면 (Silva Aires-da A and Maunder, 2009), 추정된 3 세이상눈다랑어자원량및산란자원량모두 1980 년대중반이후감소하는경향이뚜렷했고, 본연구에서열대동부태평양수역에서의표준화된 CPUE 의변동과유사하였다 (Fig. 4). 동부태평양해역에서눈다랑어는대부분적도주변해역에서어획되기때문에 (FRA, 2010), 본연구에서의표준화된 CPUE 는동부태평양해역에서의눈다랑어자원량변동을잘반영하고있다고판단되어진다. 위에언급한것과같이근년태평양해역에서눈다랑어의자원량은전반적으로감소추세에있으나, Fig. 2 에나타낸것처럼전체어획량은증가하는경향이뚜렷했다. 이것은근년태평양해역에서전통적으로눈다랑어를어획하여왔던일본, 한국, 대만외의국가들이눈다랑어에대한조업을시작하여어획량을늘리고있기때문이다. 이는자원평가에반영되어중서부태평양및동부태평양해역모두에서눈다랑어에대한과도한어획노력량이지적되었다 (Harley et al., 2010; Silva Aires-da A and Maunder, 2009). 한편, 표준화전과후사이의 CPUE 값들에있어연대별차이를보였다 (Fig. 5). 본연구의 CPUE 표준화에있어사용한설명변수중뜸과뜸간의낚시바늘수 (HBF) 가 1970 년대말부터심층연승이도입되면서연대별로명확히차이를가지고있기때문에 (Yang, 2001), Fig. 5 에나타난 CPUE 간의그연대별차이는 HBF 에의한것으로추정이되나, 정확히하기위해서는금후 HBF 의변동에따른어획량및어장분포변동에대해세세한분석이선행되어야할것이다. Fig. 5. Time series of nominal and standardized CPUEs of bigeye tuna in the tropical Pacific Ocean. CPUE 표준화시설명변수로서사용되어지는환경인자중자주사용되어지는수온에대해서본연구에서는검토되어지지않았다. 하지만, 수온은눈다랑어의수직 수평분포에영향을미칠수있어 (Cho et al., 1987; Kim, 1986), 향후수온을설명변수로포함한 CPUE 표준화검토는필요하다. 또한, Yang (2001) 에의하면열대태평양해역에서눈다랑어는수심 200 m 보다깊은곳에서높은밀도를보였고, Gong et al. (1989) 은인도양에서우리나라의재래식연승과심층연승간의어획효과를통해눈다랑어가황다랑어와새치류에비해깊은곳에분포하고있는것을보였으며, Suda et al. (1969) 은눈다랑어의연직분포와수온약층과의관계를언급하였다. 따라서, CPUE 표준화에수온자료를사용할시표층수온과더불어중층수온및수온약층에관련된자료에의한검토도필요할것이며, 원양에서이러한자료수집에대해서고려되어져야만될것이다. 본연구에서는 CPUE-LogNormal 일반선형모델을해석에사용하였으나, 1990 년대후반들어어획량에대한 Poisson 분포및음이항분포을가정한일반화선형모델도사용되어졌고 (Shono, 2008), GLM 외에일반화가법모델 (Arocha et al., 2001; Wise et al., 2002), habitat 모델 (Bigelow et al., 2002; Langley et al., 2005) 등도사용되어지는등분석방법도점차다양화되어지고있지만, 국내에서는최근몇몇연구를제외하곤 (Kwon et al., 2008; Lee et al., 2008), CPUE 표준화에대한논의자체가매우적은실정이다. CPUE 는상대자원량지수로서자원상태를파악하는데유용하게사용되어질수있기때문에향후자료수집에서부터체계적인 CPUE 표준화연구가국내외적으로활발하게이루어져야되며, 이로인해향후국제수산기구에서국제공동으로수행되어지는자원평가작업에있어우리나라의기여도도높일수있을것이다. 사 본연구는국립수산과학원자원관리과 연근해참다랑어자원관리기술개발및국제기구대응전략수립 사업의연구비지원에의해수행되었습니다. 사 참고문헌 Arocha F, Ortiz M and Marcano LA Standardized catch rates for yellowfin tuna (Thunnus albacares) from the Venezuelan pelagic longline fishery off the Caribbean sea and the western central Atlantic. Col Vol Sci Pap ICCAT 52, Bigelow KA, Hampton J and Miyabe N Application of a habitat-based model to estimate effective longline fishing effort and relative abundance of Pacific bigeye tuna (Thunnus obesus). Fish Oceanogr 11, Bigelow KA, Langley AD, Patterson T Relative abundance indices of the Japanese longline fishery for bigeye and yellowfin tuna in the western and central Pacific Ocean. SCTB 17 Working Paper SA-7, Campbell RA CPUE standardisation and the construction of indices of stock abundance in a spatially varying fishery using general linear models. Fish Res 70, Cho KD, Kim YA, Park S, Kim JC and Park MS

6 127 태평양눈다랑어의 CPUE 표준화 745 Relationship between the catches of tuna and oceanographic conditions in the south-east Pacific. Bull Korean Fish Soc 20, FRA The Current Status of International Fishery Stocks. Retrieved from on September 27. Gong Y, Lee JU, Kim YS and Yang WS Fishing efficiency of Korean regular and deep longline gears and vertical distribution of tunas in the Indian Ocean. Bull Korean Fish Soc 22, Harley S, Hoyle S, Williams P, Hamptpn J and Kleiber P Stock assessment of bigeye tuna in the western and central Pacific Ocean. WCPFC-SC6-2010/SA-WP-04. Hoyle S CPUE standardisation for bigeye and yellowfin tuna in the western and central Pacific Ocean. WCPFC-SC5-2009/SA-WP Holye S CPUE standardisation for bigeye and yellowfin tuna in the western and central Pacific Ocean. WCPFC-SC6-2010/SA-WP Kim JC Relation between the distribution of tuna long-line catches and its temperature of the fishing ground in the tropical-subtropical Pacific Ocean. Bull Korean Fish Tech Soc 22, Kwon YJ, An DH, Lee JB, Zhang CI and Moon DY Standardization of CPUE for bigeye(thunnus obesus) and yellowfin(thunnus albacares) tunas by the Korean longline fishery in the Indian Ocean. J Kor Soc Fish Tech 44, Langley A Standardised analysis of yellowfin and bigeye cpue data from the Japanese longline fleet, 1952 to SCTB 16 Working Paper RG Langley A, Bigelow K, Maunder M and Miyabe N Longline CPUE indices for bigeye and yellowfin in the Pacific Ocean using GLM and statistical habitat standardisation methods. WCPFC-SC1/SA-WP-8, Lee DW, Lee JB, Kim Y and Jung S Standardization of catch per unit effort (CPUE) for yellow croaker (Larimichthys polyactis) in the East China Sea. J Kor Fish Soc., 41, Maunder MN A general framework for integrating the standardization of catch per unit of effort into stock assessment models. Can J Fish Aquat Sci 58, Maunder MN and Punt AE Standardizing catch and effort data: a review of recent approaches. Fish Res 70, Moon DY, Hwang SJ, An DH and Kim SS Bycatch of sharks in Korean tuna longline fishery. J Kor Soc Fish Tech 43, NFRDI Status of tuna resources and fishing grounds of Korean tuna longline fishery ( ). National Fisheries Research and Development Institute, Busan, Korea, NFRDI, Status of tuna resources and fishing grounds of Korean tuna longline fishery ( ). National Fisheries Research and Development Institute ED-2005-FR-004, Busan, Korea, NFRDI Experimental survey of circle hook for tuna longline fishery. National Fisheries Research and Development Institute TR-2007-FR-009, Busan, Korea, Okamoto H and Shono H Japanese longline CPUE for bigeye tuna in the Indian Ocean up to 2004 standardized by GLM applying gear material information in the model. IOTC-2006-WPTT-17, 1-17 Pella JJ and Tomlinson PK A generalize stock production model. IATTC Bull 13, Quinn II TJ and Deriso RB Quantitative fish dynamics. Oxford University Press, New York, U.S.A., Shono H A review of some statistical approaches used for CPUE standardization. Bull Jpn Soc Fish Oceanogr 68, Shono H Application of the tweedie distribution to zero-catch data in CPUE analysis. Fish Res 93, Shono H and Ogura M The standardized skipjack CPUE including the effect of searching devices, of the Japanese distant water pole and line fishery in the western central Pacific Ocean. Col Vol Sci Pap ICCAT 51, Silva Aires-da A and Maunder MN Status of bigeye tuna in the eastern Pacific Ocean in 2008 and outlook for the future. SARM-10-06b, Suda A, Kume S and Shiohama T An indicative note on a role of permanent thermocline as a factor controlling the longline fishing ground for bigeye tuna. Bull Far Seas Fish Res Lab 1, Wise B, Bugg A, Shono H, Barry S, Nishida T, Barratt D and Kalish J Standardization of Japanese longline catch rates for yellowfin tuna in the Indian Ocean using GAM analyses. IOTC-WPTT/02/11, Yang WS Distribution of yellowfin and bigeye tunas in relation to oceanic conditions in the tropical

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