通过空间分析估算生物量迁移参数

2022-6-11 07:27:36

这将允许估计具有统计意义的迁移参数，识别迁移模式。关键词：生物扩散、工业捕捞、渔业迁移、空间生物经济模型、种群分布。凝胶分类：Q22。通过分析捕鱼船队的空间行为估算生物量迁移参数。 31，编号 1我们需要一种新的生活方式，以适应不断变化的生物多样性，并将组成部分的决策转化为特定的弗洛塔。这是一个独立的电子模型，它是一个共同的经济体，它的职能是保护土地。Esto permite estimar ladisponibilidad de biomasa en cada parche。在生物多样性的利用价值方面，这是一种迁移生物群落的模式。智利的法律法规。Esto permite estimar parámetros de migración estadímatimente Significtivos，identificando赞助人de migración.modelo BioConómico espacial，Distribution on del stock。Clasificación JEL：问题22.1。渔业生物经济分析近年来取得了显著的发展，尤其是在渔民和鱼群的空间行为分析方面。这主要是由于利用海洋保护区（MPA）作为渔业的工具和经济方面，但也将这两个区域结合起来，以最佳强调地带性特征，如繁殖率和生长率（例如，Janmaat，渔民在捕捞决策中的作用，例如，捕鱼选择的决定因素对不同捕鱼区鱼类资源的空间可用性的影响（例如。

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2022-6-11 07:27:38

Díazo研究鱼类生物量和渔民的空间行为，以充分捕捉空间模型的动态，从而得出最佳的渔业管理政策（例如，Sanchirico和Wilen，1999年；Sanchirico和Wilen，2001年；Smith和Wilen，2003年）。在渔业中使用空间管理工具（如MPA）并非微不足道，因为它们可能带来的影响不确定。不同生物和2001；2002; Halpern，2003年；Russ、Alcala和Maypa，2003年；Gell和Roberts，2003年；Layton、Haynie和Huppert，2003年；Grafton、Kompas和Lindenmayer，2005年；丹尼和巴布科克，2004年。参见：Smith和Wilen，2003年；Smith 2005和Cartigny等人，2008年。通过分析估算生物量迁移参数……39与其他工具相比，这类工具产生的经济影响，例如渔获量限制或领土使用权。首先，当阿菲兴地区的捕获被关闭时，预计会对生物量产生积极影响。然而，当渔民的经济行为被纳入其中时，可能会在监管目标区域之外看到不同的影响；然而，其中一些影响可能是有益的。这可能会减少建造水库可能带来的生物效益。另一方面，储集层在各层之间的迁移特征可能会使储集层的形成产生双倍的回报。其中一个是生物量的增加带来的生物效应，另一个是生物量的恢复带来的经济效应。

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2022-6-11 07:27:41

不仅在保护区内，而且在保护区外，导致渔获量和渔业经济产出的增加（Sanchirico和Wilen，2001年）。迄今为止，研究人员一直将重点放在分析的经济方面，因为在这种情况下，迁徙可以确定渔业资源中生物量的行为，其方式可以纳入数学上可处理的生物经济模型。因此，经验研究只关注渔民的决策过程，而忽略了资源的生物学；或者他们假设已知资源的生物学特性，并将校准值用于模拟。在智利，Díaz和Salgado（2006）以及Cartigny et al.（2008）利用智利北部anchoveta（Engraulisringens Jenyns，1842）渔业的数据分析了海洋水库的生物经济模型。通过使用该模型，通过分析生物质以及手工和工业领域的长期演变，可以实现生物和经济目标以及两个部门之间的收入分配。因此，这些作者将捕鱼区划分为两个斑块，为了抵消关于这一问题的稀缺信息，作者模拟了生物量在斑块之间不同分散率的结果，得出结论，将捕鱼区分区作为渔业管理工具的目标。另一方面，Cartigny等人。

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2022-6-11 07:27:44

（2008）开发了一个动态优化的生物经济模型，以分析捕鱼区的最佳分布。由于存在沿海捕捞区，因此，沿海捕捞也具有生物重要性，这意味着生物量增长率较高，生物量从沿海地区扩散到允许工业部门捕捞的地区。作者再次得出结论，与资源增长相关的生物参数和斑块间的生物量扩散率是在动态优化问题中找到内部解决方案和稳定平衡的基础。由于缺乏有关生物量迁移的信息，使得40 REVISTA DE ANALISIS ECONOMICO，VOL。 31，编号 1模型的实际应用，这些作者仅通过生物经济学文献中的标准参数进行模拟，以便于说明。无法找到生物信息，从而将这一理论模型应用于研究案例，这促使了这项研究的发展。一些作者提出了分析生物信息存量的概念，这是渔民决定捕鱼的一个潜在变量，基本上是通过每个时期的假人来分析，这些假人代表了康斯坦塔蒙渔民仍将存在的方面（Murdock 2006；Timmins和Murdock 2007；Zhang 2010）。例如，张（2010）开发了一个模型，用于分析墨西哥湾渔民的捕捞努力决策。作者开发了一个三阶段的计量经济学程序，该程序允许确定解释个人捕鱼努力及其劳动力供应决定的经济模型。与本研究最直接相关的工作是Smith等人（2009年）的工作。

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2022-6-11 07:27:47

在这篇文章中，作者分析了在分析可再生资源管理（如渔业资源）时考虑空间和动态过程的重要性。作者应用一个模型来估计墨西哥湾礁鱼渔业中洄游的生物参数。文章指出，“……空间动力系统的一个关键组成部分是将模型的临时和空间组成部分联系起来的分散或扩散机制……”（Smithet al.，2009:108）。然而，由于缺乏渔业资源迁徙生物学的具体信息，这些作者意识到了解这些组成部分的实际困难。然而，他们指出，有可能开发出能够通过观察渔民行为来估计迁移模型参数的方法。这就是这项工作的贡献，因为它提出了一种通过仅基于观察船队行为的分解信息来估计迁徙参数的方法。在我们的模型中，不需要渔民行为层面的分类数据；只需知道总的捕捞努力和每个补丁期的捕获量就足够了。为此，使用了Berry（1994）提出的需求输入函数估计方法。此外，通过斑块捕获功能的估计，可以在第一个估计阶段直接识别通过斑块和周期估计的生物量水平。本文的组织结构如下：在下一节中，提出并讨论了允许估计生物迁移参数的理论模型，该模型使用了渔业关于努力分布和捕获者、斑块和捕鱼区的汇总数据。

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2022-6-11 07:27:50

第3节介绍了智利中南部鲭鱼渔业的最重要要素，以及用于估算的数据。这是为了将示例上下文化。第4节介绍并讨论了估算结果，最后，第5节得出结论。2、方法本节介绍了生物经济模型。其结构估计包括识别与捕获功能相关的经济参数，通过分析生物量迁移参数，以及与资源增长和系统承载能力相关的生物参数。第二步，确定不同渔场之间种群迁移的参数。在第一步中，描述了描述斑块间种群生长和迁移的生物模型的假设。随后，提出了与捕获技术相关的经济模型。最后，还描述了允许解释观测数据的渔民行为假设以及模型结构参数的估计。生物模型该模型的生物组成部分基于经济文献所开发的作品，以分析渔业资源在两个批次之间的迁移。在分析这些模型的文献中，Cartigny et al.（2008）；Sanchirico和Wilen（1999年）；Sanchirico和Wilen（2001年）；史密斯（2005）；Smith和Wilen（2003）以及Smith等人（2009），以及其他人。假设捕鱼区划分为k×1个补丁。k面片中的股票动态由以下公式给出：xt+k=xtk+f（xtk）- Htk+MNtk（1），其中，xtkis是斑块中的种群，f（xtk）是斑块k中生物量的自然增长，HTKIs是捕捞死亡率或捕获量。

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2022-6-11 07:27:53

MN表示斑块的净迁移，定义为从其他斑块迁移和迁移到其他斑块之间的差异。斑块是不同的空间环境，包含同一瘤的亚种群。由于这在文献中很常见（Smith et al.，2009），因此假设生物量的增长是逻辑的：f xtk（）=rxtk1-xtkKk公司（2）这里，K是补丁K的承载能力；r是瞬时增长率。使用Sanchirico和Wilen（2001）提出的公式，可以假设净迁移呈现以下形状：MNtk=dkkxtk+dhkxtkh=1h≠kK公司∑, k=1，。。。，n、（3）在这种情况下，生长成分被省略（与原始成分相比），因为这被明确地包括在等式（1）中。一方面，dkkre表示迁移率；因此，它是负面的。另一方面，dhkrepresents Distribution 42 REVISTA DE ANALISIS ECONOMICO，VOL。 31，编号 1面片h和k之间的关系。这些作者承认，该参数“非常程式化”，忽略了许多其他方面，但它“在分析上易于处理”。因此，可以将K面片的（1）以矩阵形式重写为：xt+1=xt+F xt（）t- Ht+Dxt（4）方程包括k方程，其中k是代表每个斑块生物量的向量维数（k）。此外，F（·）是对角矩阵（k×k）所有要素包括自然增长率fk（xk）和D是a（k×k）维度矩阵，其元素显示斑块之间的分散率。最后，HTS显示了每个补丁中包含捕获的向量。对于本文分析的情况，假设色散矩阵遵循一个多向方案，其约束条件是偏移仅发生在相邻的面片上，其中每行加一行。

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nandehutu2022

2022-6-11 07:27:56

因此，对于一般情况，色散矩阵显示以下形状：D=dddd！0! 0“0 0#”！dkk该矩阵的一些表示可能与其他更简单的表示一样有用，同样允许测量每个面片的所有色散参数。假设迁移只发生在相邻斑块之间，这不是建模的先验前提；一切都将取决于数据库的临时分解级别。也就是说，如果这是一个很长的时期，这种假设将很难持续下去。然而，对于每天的数据，就像在本例中一样，这是一个可靠的假设。2.1. 每个面片的捕获函数我们假设每个面片的捕获函数具有Cobb-Douglas形式，如等式（5）所示。在这种函数形式中，变量γ表示技术系数，Etkre表示补丁中的聚合努力，z表示可能影响捕获的其他变量。根据Berry的方法论（1995），z向量具有计量经济学所服务的特征。它必须包含渔民的特征（船只尺寸、仓库容量、发动机马力等）和补丁的特征（海面温度、海平面、波高等）。根据具体情况，这些变量的选择将取决于其可行性。此外，α、β、γ和ρ是假定在不同面片之间为常数的参数。通过分析…43Htk=γEtk（）αxtk（）βztk（）ρ（5）2.2估算生物量迁移参数。每个捕鱼区的选择我们的模型假设每次捕鱼时，渔民必须决定进行哪种斑块捕获努力；并且它不在哪个补丁中（因此，不会进行捕获）。

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2022-6-11 07:27:59

因此，在捕鱼时，渔民的决定必须表现为两分决策，其中选择选项通过选择捕鱼或不捕鱼的斑块来表示。为了做出这一决定，假设渔夫对每一个补丁中可能获得的捕获进行了模拟，如果进行了努力（Etk=1）。这将由以下公式得出：Htk=γxtk（）βztk（）ρeεtk（6）在上一个等式中，假设渔民在决定去哪里捕鱼时知道每个斑块中现有的生物量。这是基于渔民在发展其工作方面拥有丰富经验的事实，以及他们可以与港口的其他渔民分享关于最佳捕鱼区的信息的事实。因此，假设他们的航行决策是合理的，即优化的。此外，假设渔民考虑了每捕获单位的净价，其中还包括批次中预期捕获单位的成本。为了简化模型的后续估计，假设常数参数（pk）收集关于在特定补丁中捕获的每净吨价格（扣除成本）的信息。构建了一个价格向量，将渔民的利益敏感化为从港口到斑块的距离。向量的形式为：ptk=pt- ctk（）。这里，Pt是指在t期间卸载的资源的价格，和Ctkis是渔民每吨捕获物的运营费用（OE）/Htk（）。操作费用考虑了每次性能的排水时间（每艘船的海里数）。为此，研究人员有必要了解该性能的估计值、燃料价格以及每个补丁到每个端口的距离。

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2022-6-11 07:28:02

通过这种方式，研究者的观点是将渔民的运动设计为一个消费者，根据每个人获得的净效用，宣布他们对每个斑块的偏好，评估每次捕获的收益与前往该斑块捕鱼的运营费用之间的距离。因此，为了决定捕鱼努力必须在哪个区域进行，菲舍曼解决了以下问题：44 REVISTA DE ANALISIS ECONOMICO，VOL。 31，编号 1ktk=argmax∏tk=pkH公司tk：k=1,2，。。。，K{}（7）这个表达式并不意味着渔民每次旅行都会在一个补丁中捕获，但他们确实可以一次捕获一个补丁，从而允许他们在每次旅行中按照层次顺序选择几个补丁。N船舶被视为捕获同质物种。每个渔民的选择阵列对应于在空间和政治上可行的斑块；也就是说，考虑到尽管某些补丁在地理上是可访问的，但可能会禁止它们捕获活动。2.3. 计量经济学模型计量经济学估计需要将模型分解为两个部分：经济和生物。一方面，经济成分包括捕获功能和渔民对执行捕获的区域作出的决定。另一方面，生物模型由定义种群在斑块间迁移的方程组成。模型的估计分两个阶段进行。经济成分和生物成分通过每个斑块中存在的生物量水平联系在一起。这是每个渔场捕获函数的一个明确变量，它还决定了每个渔场的渔民获得的利益。

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2022-6-11 07:28:05

然而，数据中未观察到该变量；相反，假设渔民在做出决定时知道这一点。这可以估计生物量水平，从而解释渔民的捕获和捕鱼区决策。因此，在第一阶段，将对捕获函数和每个斑块的需求进行联合估计，并获得每个斑块和时段的估计生物量水平。这些生物量水平用于第二个估计阶段，以获得生物量的生物扩散和生长模型的参数。为了进行需求估计，使用了Berry（1994）提出的具有未观测特征的需求logit模型。为了使模型适应我们的估计问题，定义了一个市场。每个月渔船的每个母港。每个捕鱼补丁都被定义为产品，并作为替代选项：不在该月执行捕获。根据前一节中表达的模型，解释渔民决策的线性随机效用函数定义为：utk=ln∏tk+βln ptk（）+βln ztk（）+βln xtk（）+εtk（8）该方程可根据离散选择模型解释为：utk=αI+αIln ptk（）+αIln ztk（）+ξtk+εtk（9）通过分析估算生物量迁移参数……45其中αI、αI和αI表示所服务特征的参考参数，上标I表示它们是第一阶段估计的参数。ξTkre呈现斑块中未观察到的特征。假设它们与生物量（βln xtk）的对数成正比，生物量被认为与z向量无关；εtkis是渔民捕获预测的随机误差。

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2022-6-11 07:28:08

假设其具有极值分布。第一步估计未观察到的特征，一旦确定，代表每个渔民的估计生物量。该生物量是估算的第二步中使用的生物量。根据Berry（1994）指出的方法，上述需求模型的结构参数可以通过每个市场观察到的特征中每个补丁的市场参与度函数在总体水平上进行估计。在我们的例子中，这意味着对方程组的估计，每个始发港一个方程组，其中每个观测值对应于捕获地和捕鱼目的地的每月观测值。因此，每个批次的估算公式如下：ln（sk）- ln（s）=αI+αIln ptk（）+αIln ztk（）+ξtk（10），其中sk对应于在所考虑的时期内决定在斑块k内捕鱼的渔民的百分比，sis是在该时期内决定不捕鱼的渔民的总百分比。继Berry等人（1995年）之后，通过logit估计的方程（10）的左侧结构将提供未知参数ξtk的估计。为了证明所提出的方法，我们模型的第一阶段考虑了方程系统，其中包括五个方程，如前一个例子中的方程；每个面片有四个方程，其他方程带有捕获函数。与前一种情况一样，每个始发港都有一个。

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2022-6-11 07:28:11

通过使用非线性SURE系统（Zellner，1962），利用捕获函数对这些参数进行联合估计。此外，可以使用每年估计生物量的信息，以准确确定方程式（9）中参数ξ的值和每个patchx中的生物量水平！tk。在第二阶段中，利用以前生物量的估计系数来估计生长方程参数，生物量迁移呈现不等式（1）、（2）和（3）。出于估算目的，可以将其重写为：xt+1k=αIIxt型-αIIxt（）+dhkxtkh=1h≠kK公司∑+εtII（11）为αII=r- dkk（）和αII=rKk。结构参数dkkand和kk的识别需要辅助估计。为此，假设46 REVISTA DE ANALISIS ECONOMICO，VOL。 31，编号 1所有补丁和每个补丁的承载能力之和必须等于整个系统的承载能力。因此，值r和k=Kkk∑使用整个渔业的数据进行估算。这允许识别每个斑块的所有生物参数。为了估计（11）型方程组，每个面片一个方程组，还使用了aSURE方程组。研究案例和数据将开发的模型应用于智利中南部的鲭鱼渔业。这是智利和世界上最重要的渔业之一。该渔业包括位于瓦尔帕莱索和普托蒙特地区之间的区域。出于估算目的，考虑了所有在2001年至2004年期间执行任何捕获作业的工业船舶，这些船舶的始发港为圣安东尼奥、塔尔卡瓦诺、科罗内尔和瓦尔迪维亚。

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2022-6-11 07:28:14

这一时期的选择符合研究人员数据库的完整性和可用性。2004年期间，该区域的渔业记录显示，约有150万吨鱼下岸，其中79%为智利鲭鱼。在这一地区，鲭鱼主要在四个港口登陆。自2002年至2004年，塔尔卡瓦诺和瓦尔迪维亚港口集中了86%的捕获量。2004年，中南工业船队进行了2785次捕鱼旅行。95%的此类Trip返回到港口并进行了有效捕获。就空间而言，1月至2月期间，活动集中在Constructción（35°20’72°25’W）和Talcahuano（36°43’30’S-73°6’40’W）之间，距离海岸不超过100-129海里。3月至7月期间，活动转移至奇洛埃岛（41°51\'43“S-73°49\'52”W）。6月中旬和7月，继600海里以外的资源之后，海洋行动开始，直到9月，船队继续在智利海岸西北部地区作业。最后，在10月至11月期间，捕获量有所减少，集中在摩卡岛周围的沿海地区（38°23\'06“S-73°52\'00”W）。12月，随着科昆博地区沿海地区的回归，捕获的鱼类数量出现了回升。这可以在图中看到1显示了2004年期间捕获的空间分布。一些作者从生物学角度研究了智利鲭鱼的迁徙行为。Arcos等人。

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2022-6-11 07:28:17

（2001）指出，由于两个或多个分离栖息地之间的交替，该物种的迁徙模式考虑了很大一部分种群，因为它们发生在规则的基础上。因此，这些作者指出，从一个栖息地到另一个栖息地的运动决定了中南部地区渔业的季节性行为，在冬季（智利的4月至8月），由于育肥的原因，鲭鱼更容易在沿海水域捕获。另一方面，由于迁徙到海洋水域产卵的过程（9月至3月），低水位发生在春季和夏季。最后，这些作者通过分析……47估算生物量迁移参数。图1 2004年捕获的鲭鱼的空间分布来源：SERNAPESCA。承认在不同的空间和时间尺度上可能存在其他移徙模式。这些模式应该与空间的使用以及在每个栖息地居住的收益和成本之间平衡的变化有关。由于该物种在所分析的捕鱼区内的迁徙特征，以及该物种对智利渔业的重要性，这成为拟议模型的理想研究案例。对于空间和迁移分析，根据智利渔业部副部长（SERNAPESCA）用于定义智利捕鱼区的分类，中南部地区被划分为八个斑块。图形图2显示了智利中南部地区的位置以及分析中考虑的八个斑块。

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2022-6-11 07:28:20

还指出了进行采掘工业活动的四个原产地。48《经济分析评论》，第卷。 31，编号 1图2考虑SERNAPESCANote定义的修补程序和端口的智利地图：突出显示分析中使用的修补程序。来源：own。这些信息来自智利渔业部副部长的登陆记录，包括2001年至2004年期间在渔业中运营的每艘船舶的每月出海次数和每个渔区的登陆次数。数据库显示了每个斑块和月份的平均捕获量的变化。如图所示3和图4.通过分析估算生物量迁移参数…49图3每个斑块和年份的平均捕获量（千吨）来源：SERNAPESCA。图4每月和每年的平均捕获量来源：SERNAPESCA。50《经济分析评论》（REVISTA DE ANALISIS ECONOMICO），第卷。 31，编号 1数据库拥有智利海洋渔业局（SERNAPESCA）的每日信息。它包含35063次观测，113艘具有不同技术特征的船只。每月汇总数据以进行估算（以及虚拟变量的实际使用）。这些船只的唯一目标物种是墨菲鱼。表1每年旅行说明2001 2002 2003 2004年总旅行27 774 36 730 34 947 32 560每艘船平均旅行100.408 83.980 69.200 104.450SD每艘船旅行14.520 22.600 20.860 23.820来源：SERNAPESCA。结果第1步离散选择模型估计参数的简化形式结果如表所示2、参数α0，t表示对应于每年t常数的系数。形式为α1，t，ji的参数对应于与t年从j港出发的船舶在每个斑块上的捕获净效益相关的系数。

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2022-6-11 07:28:23

由于到修补程序的距离因起始端口而异，因此可以认为每个端口的此参数也不同。参数α2，tic对应于每年渔获量函数的捕捞总努力指数。在此阶段，估计每个斑块和月份的生物量。净收益对应于价格和成本捕获率之间的差异，均以吨为单位。因此，参数α1，tIare被解释为每年从四个港口中的任何一个港口捕鱼的净效益。通过使用每个斑块和年份的虚拟变量，可以确定生物信息SDTK=βln xtk（）。估计生物量如图所示在第二阶段估计这些系数后，我们继续估计生物迁移模型。在表格中3我们给出了生物迁移模型简化形式的估计结果。形式为α0的参数kIImatch对应于识别r和dkk的变量xtkused的系数。反过来，形式α1的参数kIImatchthe系数对应于研究中考虑的八个贴片（k）中每个贴片的变量xt，kf，并且需要确定电荷容量。从第一步和第二步估计中获得的简化形式参数允许生成经济模型和生物模型的结构参数；尤其是那些与捕获和迁移功能相关的参数通过分析…51表2第1步估算简化形式的结果来估计生物量迁移参数参数St。

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2022-6-11 07:28:26

误差z值αI020014.8311 0.0576 83.86αI020025.0050 0.0579 86.43αI020035.0164 0.0474 105.86αI020044.7792 0.0492 97.11αI12001，10.1500 0.0138 10.88αI12001，20.0281 0.0037 7.62αI12001，30.0612 0.0036 17.09αI12001，40.0059 0.0012 4.99αI12002，10.1510 0 0.0138 10.98αI12002，20.0292 0.0036 8.01αI12002，30.0614 0.0036 16.90αI12002，40.0057 0.0012 4.81αI12003，10.1450 0 0.013810.51αI12003，20.0297 0.0036 8.25αI12003，30.0636 0.0036 17.92αI12003，40.0061 0.0011 5.36αI12004，10.1460 0.0137 10.65αI12004，20.0268 0.0036 7.55αI12004，30.0596 0.0035 17.16αI12004，40.0056 0.0011 4.99αI220011.0798 0.0133 80.96αI220021.0464 0.0132 79.30αI220031.0531 38 0.0109 96.44αI220041.0940 0.0115 95.10Obs参数要求1 906 98 0.79方程2 906 102 0.08方程3 906102 0.45方程式4 906 102 0.24方程式5 906 102 0.75来源：Own。补丁之间。因此，表4显示捕获函数和表的估计参数5显示了迁移和增长参数的估计。表中的结果4显示与捕获功能的技术常数相关的参数，以及累计捕捞努力的弹性。可以观察到，弹性略高于1，显著高于该值。所有经济变量都具有统计显著性，并根据文献显示出预期的迹象和大小；e、一方面，捕获量为正，其大小以吨表示。另一方面，弹性表明，如果每个补丁的净效益增加，那么该补丁的需求量也会增加。52《经济分析评论》，第卷。 31，编号 1图5通过分析估算每月生物量和斑块估算生物量迁移参数…53表3估算简化形式的结果，步骤2 参数St。

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2022-6-11 07:28:29

误差z值αII0，1-0.03547 0.15802-0.22αII0，2-0.07644 0.19494-0.39αII0，30.86710 0.09543 9.09αII0，40.86040 0.14392 5.98αII0，5-0.11972 0.18741-0.64αII0，60.07991 0.12954 0.62αII0，70.62316 0.13785 4.52αII0，8-0.83693 0.24211-3.46αII1，1-9.87E-08 5.56E-08-1.77αII1，2-4.51E-07 7.30E-08-6.18αII1，3-5.68E-07 4.90E-08-11.58αII1，4-7.26E-07 4.65E-08-15.62αII1，5-1.93E-07 6.34E-08-3.05αII1，6-3.49E-07 4.98E-08-7.00αII1，7-5.46E-07 6.50E-08-8.39αII1，82.34E-08 9.42E-08 0.25Obs参数要求1 571 4 0.38方程2 571 4 0.62方程3 571 5 0.28方程4 571 6 0.34方程5 571 5 0.24方程6 571 6 0.44方程7 571 5 0.16方程8 571 6 0.20来源：own。来源：own。54《经济分析评论》，第卷。 31，编号表5生长和迁移的估计生物学参数参数标准误差t-valuer 0.02868 0.0548 5.24d0.32227 0.1580-0.22d0.36324 0.1949-0.39d-0.58030 0.0954 9.09d-0.57359 0.1439 5.98d0.40652 0.1874-0.64d0.20689 0.1295 0.62d-0.33636 0.1378 4.52d1.12373 0.2421-3.46d-0.03225 0.0230-1.40d0.17289 0.0789 64 2.26d0.56443 0.0803 7.02d0.02172 0.0805 0.27d-0.10329 0.0297-3.47d0.06132 0.0304 2.02d-0.03265 0.0436-0.75d-0.28887 0.0252-11.48d0.43961 0.07585.80d-0.07317 0.0249-2.94d0.43810 0.0778 5.63d-0.10528 0.0296-3.56d0.03319 0.0877 0.38d0.20394 0.0531 3.84d0.29074 0.0538 5.40d-0.15976 0.0548-2.92d0.16404 0.0494 3.32d-0.03292 0.0282-1.17d0.87619 0.1177 7 7 7.45d-0.10154 0.0463-2.19来源：own。表4参数捕捉功能估算参数St。

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2022-6-11 07:28:32

误差z值γ125.352 1.0593 83.86γ149.160 1.0596 86.43γ150.864 1.0485 105.86γ119.006 1.0504 97.11α1.07982 0.0133 80.96α1.04644 0.0132 79.30α1.05384 0.0109 96.44α1.09403 0.0115 95.10来源：own。通过分析估计生物量迁移参数…55图6 PATCHESSource:own表示中估计的迁移参数。桌子5显示了与股票迁移相关的参数，从第二阶段的估计中确定。结果表明，迁移参数中的一个重要部分具有统计显著性。先验地，这些参数的符号没有受到限制，允许数据指示无限制的迁移参数。与这些迁移模式相关的结果如图所示关于每个斑块承载力的确定，不幸的是，与56年《经济分析评论》（REVISTA DE ANALISIS ECONOMICO，VOL。 31，编号 1系统有一个负号，这在统计上很重要，并阻止正确识别所有贴片的承载能力。这是因为承载能力的总和必须等于系统的总承载能力。如表所示6，这表明如果评估了参数的估计平均值，则前一节中讨论的程序表示整个系统的负承载能力。为了解决上述问题，通过使用估计参数的置信区间上限（因为它们是正的），可以考虑承载能力的估计，从而满足每个补丁承载能力的估计要求。结果如表所示据观察，这允许获得对所用限值敏感的承载能力估计值。5.

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2022-6-11 07:28:36

结论在本研究中，提出并应用了一种考虑种群在斑块间迁移的非经济模型估计方法。该模型已对智利中南部的竹荚鱼渔业进行了估算。通过使用两个SUR估计模型，可以在四年内从四个端口跨八个补丁确定迁移参数，这要归功于使用了允许合并所有这些信息的同时方法。在第一步中，使用捕获函数，每个贴片的需求方程。每年进行一次回归，即可获得每个斑块的生物量估计值。在基本示例中，估算的生物量与智利国家渔业统计系统的观测结果一致。在第二步中，通过使用离散矩阵和识别运载能力部署另一个SUR模型。一旦建立了数据库，就可以检测生物量的行为模式；e、 g.从八号补丁到四号补丁，从二号补丁到四号补丁。此外，据认为，在90%的估计值下，生物量是可接近的6每个斑块的承载力上限置信区间平均值为80%dk6.736 6.987 19.045K2.105 2.325 4.168K1.815 2.045 3.309K1.459 1.655 2.589K4.179 4.470 9.740K2.779 3.080 5.386K1.821 2.033 3 3 3 k11.757 10.056-80.330Source：own。通过分析57个斑块1和斑块5的海岸生物量迁移参数，估算生物量迁移参数。最后，在斑块3和斑块7中，生物块向近海迁移。在这种特殊情况下，结果表明，利用本文提出的模型，可以计算具有统计意义的捕获函数参数以及斑块之间的迁移参数。

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2022-6-11 07:28:39

然而，至少对于可用的样本而言，不可能清楚地确定每个贴片的承载能力。当然，获得的结果可以用来分析渔船队的空间行为，以及空间管理政策的生物和经济模型。通过使用Berry et al.（1998）提出的具有未观察到特征的需求模型和聚集数据，如每个斑块捕获；并且通过知道源端口，可以获得空间行为。该模型也可以在其他渔业中进行测试，尤其是那些具有广泛迁徙模式的渔业。所有这些可能的分析虽然不在本次调查的范围内，但构成了在进一步调查中继续深化渔业中此类分析的机会。这项提议的弱点可能在于需要估计更丰富的数据库。事实上，在每个补丁中，序列时间必须是连续的和平衡的。在其他情况下，这种方法可以应用于其他海洋物种，其迁徙行为或多或少与本研究中分析的物种相似。参考Arcos、D.F.、L.A.CUBILLOS和S.P.N'U尼兹（2001）。“杰克鲭鱼渔业和厄尔尼诺1997-98年对智利的影响”，《海洋学进展》49（1-4），第597-617页。BERRY，S.（1994年）。“估计产品差异化的离散选择模型”，《兰德经济学杂志》25（2），第242-262页。BERRY，S.、J.LEVINSOHN和A.PAKES（1995年）。“市场均衡中的汽车价格”，《计量经济学：计量经济学学会杂志》63（4），第841-890页。BERRY，S.、J.LEVINSOHN和A.PAKES（1998年）。微观和宏观数据的结合：新车市场的差异化产品需求系统。NBER工作文件系列6481。BOHNSACK，J.A.（1998年）。“海洋保护区在礁石渔业管理中的应用”，澳大利亚生态学杂志23（3），pp。

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nandehutu2022

2022-6-11 07:28:42

298-304.CARTIGNY，P.、W.GOMEZ和H.SALGADO（2008年）。“海洋保护区小型和大型渔业的空间分布”，生态模拟212（3-4），第513-521页。DENNY，C.M.和R.C.BABCOCK（2004年）。“部分海洋保护区是否保护礁鱼群落？”，生物保护116（1），第119-129页。DIAZ，J.P.和H.SALGADO（2006年）。“智利北部行政区划管理：智利北部安科维塔（Engraulis ringens）行政区划管理”，Investigaciones Marinas 34（2），第109-124页。GELL、F.R.和C.M.ROBERTS（2003年）。“超越边界的利益：海洋保护区的渔业影响”，《生态与进化趋势》18（9），第448-455页。GRAFTON，R.Q.、T.KOMPAS和D.LINDENMAYER（2005年）。“具有生态不确定性的海洋保护区”，《数学生物学公报》67（5），第957-971页。HALPERN，B.S.（2003年）。“海洋保护区的影响：保护区起作用了吗？保护区的规模重要吗？”，生态应用13（sp1），第117-137页。JANMAAT，J.A.（2005年）。“共享蛤蜊：不完整公地的悲剧”，《环境经济与管理杂志》49（1），第26-51页。JONES，P.J.S.（2006年）。“禁捕区造成的集体行动问题”，海洋政策30（2），第143-156页。KELLY，S.、D.SCOTT、A.B.MACDIARMID和R.C.BABCOCK（2000年）。“多刺龙虾，Jasus edwardsii，新西兰海洋保护区的恢复”，生物保护92（3），第359-369.58页，经济分析评论，第卷。 31，编号 1LAYTON，D.F.、A.HAYNIE和D.HUPPERT（2003年）。空间管制下的捕捞行为建模：一个离散/连续期望利润模型。为阿拉斯加渔业科学中心编写的报告草稿。MURAWSKI，S.A.、R.BROWN、H.-L.LAI、P.J.RAGO和L.HENDRICKSON（2000年）。

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2022-6-11 07:28:45

“大规模禁区作为温带海洋系统渔业管理工具：乔治银行的经验”，《海洋科学公报》66（3），第775-798页。MURDOCK，J.（2006）。“在休闲需求的随机效用模型中处理未观察到的场地特征”，《环境经济与管理杂志》51（1），第1-25页。PEZZEY、J.C.V.、C.M.ROBERTS和B.T.URDAL（2000年）。“海洋保护区的简单生物经济模型”，生态经济学33（1），第77-91页。ROWE，S.（2001年）。“纽芬兰博纳维斯塔湾禁止捕捞保护区内外标记的美国龙虾（Homarus americanus）的移动和捕捞死亡率”，《加拿大鱼类和水生科学杂志》58（7），第1336-1346页。ROWE，S.（2002年）。纽芬兰“波那维斯塔湾禁猎区内外美国龙虾的种群参数”。渔业研究56（2），第167-175页。RUSS，G.、A.ALCALA和A.MAYPA（2003年）。“海洋保护区的溢出：菲律宾纳索-弗拉明基亚特阿波岛的案例”，海洋生态进步系列264，第15-20页。SANCHIRICO，J.N.和J.E.WILEN（1999年）。“零散环境中空间开发的生物经济学”，《环境经济学与管理杂志》37（2），第129-150页。SANCHIRICO，J.N.和J.E.WILEN（2001年）。“海洋保护区创建的生物经济模型”，《环境经济学和管理杂志》42（3），第257-276页。SMITH，M.D.（2005年）。“捕鱼地点选择中的国家依赖性和异质性”，《环境经济和管理杂志》50（2），第319-340页。SMITH，M.D.、J.N.SANCHIRICO和J.E.WILEN（2009年）。“空间动态过程经济学：可再生资源的应用”，《环境经济与管理杂志》，环境与资源经济学前沿57（1），第104-121页。SMITH，M.D.和J.E.WILEN（2003年）。

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