Catch-per-unit-effort: which estimator is best? / Captura por unidade de esforço: qual estimador é melhor?

In this paper we examine the accuracy and precision of three indices of catch-per-unit-effort (CPUE). We carried out simulations, generating catch data according to six probability distributions (normal, Poisson, lognormal, gamma, delta and negative binomial), three variance structures (constant, proportional to effort and proportional to the squared effort) and their magnitudes (tail weight). The Jackknife approach of the index is recommended, whenever catch is proportional to effort or even under small deviations from proportionality assumption, when a ratio estimator is to be applied and little is known about the underlying behaviour of variables, as is the case for most fishery studies.(AU)

Neste trabalho, examinamos a acurácia e precisão de três índices de captura por unidade de esforço (CPUE). Foram feitas simulações, nas quais foram gerados dados de captura de acordo com seis distribuições de probabilidade (normal, Poisson, lognormal, gama, delta e binomial negativa), três estruturas de variância (constante, proporcional ao esforço e proporcional ao quadrado do esforço), e magnitudes (tail weight). É recomendado o uso do método Jackknife para os índices, sempre que a captura for proporcional ao esforço ou até em casos de pequenos desvios do pressuposto de proporcionalidade, quando se deseja utilizar um estimador de razão e pouco é conhecido sobre o real comportamento das variáveis, como é o caso da maioria dos estudos de pesca.(AU)

Catch-per-unit-effort: which estimator is best?

In this paper we examine the accuracy and precision of three indices of catch-per-unit-effort (CPUE). We carried out simulations, generating catch data according to six probability distributions (normal, Poisson, lognormal, gamma, delta and negative binomial), three variance structures (constant, proportional to effort and proportional to the squared effort) and their magnitudes (tail weight). The Jackknife approach of the index is recommended, whenever catch is proportional to effort or even under small deviations from proportionality assumption, when a ratio estimator is to be applied and little is known about the underlying behaviour of variables, as is the case for most fishery studies.

Neste trabalho, examinamos a acurácia e precisão de três índices de captura por unidade de esforço (CPUE). Foram feitas simulações, nas quais foram gerados dados de captura de acordo com seis distribuições de probabilidade (normal, Poisson, lognormal, gama, delta e binomial negativa), três estruturas de variância (constante, proporcional ao esforço e proporcional ao quadrado do esforço), e magnitudes (tail weight). É recomendado o uso do método Jackknife para os índices, sempre que a captura for proporcional ao esforço ou até em casos de pequenos desvios do pressuposto de proporcionalidade, quando se deseja utilizar um estimador de razão e pouco é conhecido sobre o real comportamento das variáveis, como é o caso da maioria dos estudos de pesca.

Catch-per-unit-effort: which estimator is best? / Captura por unidade de esforço: qual estimador é melhor?

In this paper we examine the accuracy and precision of three indices of catch-per-unit-effort (CPUE). We carried out simulations, generating catch data according to six probability distributions (normal, Poisson, lognormal, gamma, delta and negative binomial), three variance structures (constant, proportional to effort and proportional to the squared effort) and their magnitudes (tail weight). The Jackknife approach of the index is recommended, whenever catch is proportional to effort or even under small deviations from proportionality assumption, when a ratio estimator is to be applied and little is known about the underlying behaviour of variables, as is the case for most fishery studies.

Neste trabalho, examinamos a acurácia e precisão de três índices de captura por unidade de esforço (CPUE). Foram feitas simulações, nas quais foram gerados dados de captura de acordo com seis distribuições de probabilidade (normal, Poisson, lognormal, gama, delta e binomial negativa), três estruturas de variância (constante, proporcional ao esforço e proporcional ao quadrado do esforço), e magnitudes (tail weight). É recomendado o uso do método Jackknife para os índices, sempre que a captura for proporcional ao esforço ou até em casos de pequenos desvios do pressuposto de proporcionalidade, quando se deseja utilizar um estimador de razão e pouco é conhecido sobre o real comportamento das variáveis, como é o caso da maioria dos estudos de pesca.

Spatial distribution of Diaphorina citri Kuwayama (Hemiptera: Psyllidae) in citrus orchards

The psyllid Diaphorina citri Kuwayama is one of the most important pests of citrus, mainly because it is the vector of the bacterium that causes huanglongbing (HLB) or 'Greening' disease. To study the spatial distribution of nymphs and adults of this pest, an experiment was carried out in two 'Valencia' sweet orange orchards, four and 12 years of age, established in Matão, central area of São Paulo state, Brazil. The following dispersion indices were used to study pest aggregation in the citrus plants: variance/mean relationship (I), index of Morisita (I), coefficient of Green (Cx), the img border=0 width=16 height=16 src="../../../../../img/revistas/sa/v67n5/a08form10.gif" align=absmiddle>exponent of negative binomial distribution, common k ( img border=0 width=16 height=16 src="../../../../../img/revistas/sa/v67n5/a08form10.gif" align=absmiddle>c) and Taylor's Power Law for each sampling. The negative binomial distribution was more representative of the spatial distribution of this psyllid, for both nymphs and adults. For most samplings, psyllid nymphs found in branches and adults caught in traps had an aggregated distribution.

O psilídeo Diaphorina citri Kuwayama tornou-se nos últimos anos uma das mais importantes pragas na cultura de citros, principalmente pelos prejuízos causados às plantas por ser o transmissor da bactéria causadora da doença Huanglongbing (HLB) ou 'Greening'. Com a finalidade de estudar a distribuição espacial de ninfas e adultos desta praga, instalaram-se experimentos em duas áreas de citros com histórico de ocorrência de HLB, no município de Matão (região central do Estado de São Paulo), em plantas de laranja 'Valência', com quatro e 12 anos de idade. Para estudo da agregação da população nas plantas, foram utilizados os seguintes índices de dispersão: razão variância/média (I), índice de Morisita (I), coeficiente de Green (Cx) e expoente img border=0 width=16 height=16 src="../../../../../img/revistas/sa/v67n5/a08form10.gif" align=absmiddle>da distribuição binomial negativa, k comum ( img border=0 width=16 height=16 src="../../../../../img/revistas/sa/v67n5/a08form10.gif" align=absmiddle>c) e lei da potência de Taylor para cada amostragem. A distribuição binomial negativa foi o modelo mais adequado para representar a distribuição espacial do psilídeo, tanto para ninfas como para adultos. Na maioria das amostragens, as ninfas encontradas nas brotações e os adultos capturados nas armadilhas apresentaram distribuição agregada.

Spatial distribution of Diaphorina citri Kuwayama (Hemiptera: Psyllidae) in citrus orchards

The psyllid Diaphorina citri Kuwayama is one of the most important pests of citrus, mainly because it is the vector of the bacterium that causes huanglongbing (HLB) or 'Greening' disease. To study the spatial distribution of nymphs and adults of this pest, an experiment was carried out in two 'Valencia' sweet orange orchards, four and 12 years of age, established in Matão, central area of São Paulo state, Brazil. The following dispersion indices were used to study pest aggregation in the citrus plants: variance/mean relationship (I), index of Morisita (I), coefficient of Green (Cx), the img border=0 width=16 height=16 src="../../../../../img/revistas/sa/v67n5/a08form10.gif" align=absmiddle>exponent of negative binomial distribution, common k ( img border=0 width=16 height=16 src="../../../../../img/revistas/sa/v67n5/a08form10.gif" align=absmiddle>c) and Taylor's Power Law for each sampling. The negative binomial distribution was more representative of the spatial distribution of this psyllid, for both nymphs and adults. For most samplings, psyllid nymphs found in branches and adults caught in traps had an aggregated distribution.

O psilídeo Diaphorina citri Kuwayama tornou-se nos últimos anos uma das mais importantes pragas na cultura de citros, principalmente pelos prejuízos causados às plantas por ser o transmissor da bactéria causadora da doença Huanglongbing (HLB) ou 'Greening'. Com a finalidade de estudar a distribuição espacial de ninfas e adultos desta praga, instalaram-se experimentos em duas áreas de citros com histórico de ocorrência de HLB, no município de Matão (região central do Estado de São Paulo), em plantas de laranja 'Valência', com quatro e 12 anos de idade. Para estudo da agregação da população nas plantas, foram utilizados os seguintes índices de dispersão: razão variância/média (I), índice de Morisita (I), coeficiente de Green (Cx) e expoente img border=0 width=16 height=16 src="../../../../../img/revistas/sa/v67n5/a08form10.gif" align=absmiddle>da distribuição binomial negativa, k comum ( img border=0 width=16 height=16 src="../../../../../img/revistas/sa/v67n5/a08form10.gif" align=absmiddle>c) e lei da potência de Taylor para cada amostragem. A distribuição binomial negativa foi o modelo mais adequado para representar a distribuição espacial do psilídeo, tanto para ninfas como para adultos. Na maioria das amostragens, as ninfas encontradas nas brotações e os adultos capturados nas armadilhas apresentaram distribuição agregada.