SCRS/2018/003 Collect. Vol. Sci. Pap. ICCAT, 75(6): 1056-1159 (2019)

REPORT OF THE 2018 ICCAT BLUEFIN TUNA SPECIES GROUP MSE INTERSESSIONAL MEETING

(Madrid, Spain 16-20 April 2018)

SUMMARY

The meeting was held in Madrid, Spain from 16-20 April 2018. The objective of this meeting was to advance the MSE work conducted for bluefin tuna, namely by engaging more scientists in the process. The Group reviewed the work that has been developed by the Core Modelling Group. In addition, the Group discussed relevant issues for the ICCAT Bluefin tuna MSE process, including among other aspects: specification of further Operating Models conditioning; comparative of initial Candidate Management Procedure (CMP) results; different issues related to coding; initial discussion and specification of aspects related to input from Commission and stakeholders; and, work programme for further CMP refinement. Finally a number of recommendations were putted forward aiming encouraging the participation into the Bluefin tuna MSE process, as well as in other MSE process currently ongoing in ICCAT.

RÉSUMÉ

La réunion a eu lieu à Madrid (Espagne) du 16 au 20 avril 2018. L'objectif de cette réunion visait à faire avancer les travaux sur la MSE menés pour le thon rouge, en faisant participer davantage de scientifiques au processus. Le groupe a examiné les travaux qui avaient été réalisés par le groupe de pilotage de modélisation. En outre, le groupe a discuté de questions importantes pour le processus de MSE de l’ICCAT pour le thon rouge, y compris les aspects suivants: spécification de conditionnements additionnels du modèle opérationnel; comparaison des résultats initiaux de la procédure de gestion possible (CMP); différentes questions relatives à la codification; discussions initiales et spécification des aspects relatifs à la contribution de la Commission et des parties intéressées, et programme de travail pour affiner davantage la CMP. Finalement, un certain nombre de recommandations ont été formulées en vue d’encourager la participation au processus de MSE pour le thon rouge ainsi qu’à l’autre processus de MSE actuellement en cours de développement à l’ICCAT. RESUMEN

La reunión se celebró en Madrid, España, del 16 al 20 de abril de 2018. El objetivo de esta reunión era avanzar en el trabajo MSE realizado para el atún rojo, sobre todo mediante la participación de más científicos en el proceso. El Grupo revisó el trabajo que desarrollado por el grupo de modelación. Además, el Grupo debatió cuestiones pertinentes para el proceso MSE de atún rojo de ICCAT, lo que incluye entre otros aspectos, la especificación de condicionamientos adicionales de los modelos operativos: comparativa de los resultados de procedimiento de ordenación candidato inicial (CMP); diferentes cuestiones relacionadas con la codificación, debates iniciales y especificación de aspectos relacionados con las aportaciones de la Comisión y partes interesadas, y programa de trabajo para perfilar el CMP. Finalmente, se presentaron una serie de recomendaciones con el fin de instar a la participación en el proceso MSE, así como en otro proceso MSE que se está desarrollando actualmente en ICCAT.

1056 1. Opening, adoption of Agenda and meeting arrangements

The meeting was held at the ICCAT Secretariat in Madrid, 16-20 April 2018. Dr. Douglas Butterworth (Professor Emeritus, University of Cape Town) served as Chair for both the West and East-Mediterranean bluefin tuna, opened the meeting and welcomed participants. Dr. Miguel Neves dos Santos (ICCAT Assistant of the Executive Secretary) addressed the Group on behalf of the ICCAT Executive Secretary, welcomed the participants and highlighted the importance of the meeting for the ICCAT Management Strategy Evaluation (MSE) process regarding bluefin. The Chair proceeded to review the Agenda, which was adopted with changes (Appendix 1).

The List of Participants is included in Appendix 2. The List of Documents presented at the meeting is attached as Appendix 3. The abstracts of all the SCRS documents presented at the meeting are included in Appendix 4. The following served as Rapporteurs:

Sections Rapporteur Items 1 and 15 M. Neves dos Santos Item 2 D. Die Item 3 P. de Bruyn, C. Fernandez Item 4 P. de Bruyn, C. Fernandez Item 5 A. Gordoa, P. de Bruyn Item 6 C. Fernandez, C. Brown Item 7 N. Duprey, G. Diaz Item 8 J. Walter, J.J. Maguiere Item 9 A. Kimoto, S. Miller Item 10 G. Merino Item 11 G. Melvin, N. Abid Item 12 S. Nakatsuka Item 13 D. Butterworth, D. Die Item 14 P. De Bruyn

2. Introduction to MSE/Management Procedures (MP) issues

The discussion concerning this agenda item was held together with the Swordfish Species Group.

2.1 Where is ICCAT with MSE?

The Chair of the SCRS summarized (SCRS/P/2018/019) the context around which the MSE work is being conducted by ICCAT. He noted that ICCAT recommendations (Rec. [15-04] and Rec. [15-07]) adopted in 2015 cemented the decision of the Commission regarding committing to an MSE process to support the development of harvest control rules. The Commission identified priority stocks, and Rec [15-04] tasked the SCRS with the development of a harvest control rule specifically for northern albacore. Rec [15-07] identified North albacore, bluefin tuna, North swordfish and tropical tunas stocks as priority and established a work plan and timetable that were subsequently modified every year since by the SCRS and the Commission. Changes to the timetable were again adopted in 2017 by the SCRS which also defined the major steps for the technical work to be completed as part of the MSE. These steps were detailed in a timetable chart in the 2017 SCRS report and reflected the earliest dates that the SCRS could provide enough information to the Commission to consider harvest control rule options for each stock: 2019 for Bluefin tuna, 2020 for northern swordfish and 2021 for tropical tunas. The SCRS provided advice on a variety of HCRs for northern albacore in 2017 and the Commission adopted an interim harvest control rule in 2017 [Rec. 17-04]. The SCRS Chair also pointed out that in May 2018 the Standing Working Group on Dialogue between Scientists and Managers (SWGSM) will focus on MSE and that a synthesis of the results of the current meeting would be provided to that meeting to facilitate discussions.

The Group thanked the Chair for this summary, and agreed that this information would be taken into account throughout the rest of the meeting.

2.2 What makes an MP an MP and an MSE an MSE

Presentation SCRS/P/2018/020 provided a summary of what the potential uses of MSE might be what types of Management Strategy are available as well as advice on MSE best practice.

1057 The Group welcomed the presentation made on behalf of the author and acknowledged its relevance to the ICCAT MSE process. The Group stressed that the best practices and caveats regarding the MSE process and associated Management Procedures (MPs) highlighted in this presentation are important to take into account to move forward in this process. Of particular importance was the key observation that any MPs discussed and proposed should be clearly and fully specified so as to ensure complete reproducibility and reduce potential divergence in application.

2.3 Improving communication: the key requirement to improve the effectiveness of MSE processes

Presentation SCRS/P/2018/018 advised that the use of MSE to design and test candidate fisheries management approaches is expanding globally. Participation of managers, scientists and stakeholders should be an integral component of the MSE process. Open and effective communication among these groups is essential for the success of the MSE and the adoption of the management approach based on it. The highly technical nature of MSE and newness of the approach to many audiences present considerable communication challenges and have, unfortunately, slowed progress in some cases. The presentation drew on diverse experiences with MSE to identify two areas in which the implementation of MSE in multilateral fora may be improved: a) the use of formally constituted “dialogue groups” as a forum for exchange at the management-science interface, and b) the development of engaging, yet uncomplicated, visual communication tools for conveying key results to different audiences at each stage. While the presentation’s focus was on the MSE processes underway in the Regional Fisheries Management Organizations (RFMOs) for tunas and tuna-like species, the advice provided is also pertinent for other fisheries pursuing MSE, international and domestic alike.

It was acknowledged that the need for a clear definition of MSE-related terms to be used by the Group is of fundamental importance, and as indeed these terms need to be standardized across RFMOs. There is great uncertainty in the use of certain terms, which in many cases mean different things to different people. It was noted that this presentation provided a draft glossary of terms targeted at managers and stakeholders. This glossary is not exhaustive, however, and advice was given that it is envisioned that at the Joint Tuna RFMO MSE Working Group meeting to be held in June, this glossary will be expanded and more technical definitions be added.

The structure and composition of the various groups that need to work to develop an MSE is also important and advice on this was provided. These groups occur at four levels: a) Sub groups conducting highly technical work providing summarized scientific information to b) a larger scientific body for review (like the SCRS) with discussion in c) both formal and informal dialogue-type intermediary group(s) (incorporating input from stakeholders) before very summarized recommendations are passed on to d) the Commission. The Commission’s Secretariat has a role to play in this process as well as ensuring fluid communications between these groups and the dissemination of vital information. It was noted that the SWGSM and Panel meetings may not be adequate intermediary groups to allow true dialogue among scientists, managers and stakeholders, potentially necessitating the formation of additional informal groups, especially for more complicated MSE processes like that for Atlantic bluefin tuna.

To facilitate the ongoing MSE process, it was strongly suggested that there is a need to develop an MSE specific webpage for ICCAT, providing background information on the progress and developments, including information such as MSE-related management recommendations and timelines, as well as technical MSE development. A timeline for this will be discussed later.

The need to standardize the presentation of MSE outputs was also discussed.

The Group considered that the definition of management (including economic) objectives should be a primary step in the MSE process, although these objectives should start very broad and then be refined iteratively as data and analyses become available and are integrated into the process. In other RFMOs it has been generally accepted that the performance of the MP or underlying HCR is more important to managers than the internal details of the MSE operating and MP models. The objectives and outputs may be defined at the decision-making level, but the technical aspects of the modelling should not be constrained from the outset.

2.4 The MSE/MP Trials Specification document

The ICCAT GBYP Core modelling Group external Contractor presented the Bluefin tuna Trials Specifications document, and elaborated thereon based on the work thus far of the Core modelling Group. It was stressed that the Trial Specifications document is a living document that will evolve over time and should be constantly updated. The Group agreed that in this case, the Bluefin tuna Trials Specification Document will be updated based on the recommendations arising from this meeting. This document as presented to the Group is included as Appendix 7.

1058 The Group stressed that trial specification documents should be developed for all species undergoing an MSE process (including one for the northern albacore MSE, which was used to provide advice to the Commission in 2017). In order to facilitate this, it was recommended that a template for a trial specification document be created, based on the current example, as this could be used for other species.

2.5 An example of initial CMP results and their graphical presentation

Document SCRS/2018/047 provided details on an initial exploratory exercise in which simple fixed proportion MP control rules are applied using composite abundance indices for the East and West areas, where these composites take weighted averages over standardized values of the agreed indices and are then averaged over the last three years for which they would be available.

The Group noted that the simplicity of presenting results is key. Too many outputs can be confusing and complicate the recommendations and outputs. Zeh plots, worm plots and basic projections are very useful to communicate information among scientists, but more simplified graphics showing the tradeoffs among key performance metrics (e.g., catch and stock status) are likely a sufficient level of detail for the Commission. Intermediate levels of detail are required for the intermediary bodies previously identified. The need to reduce the volume of model results was also discussed. Models that show very similar results should be removed as duplication is not beneficial. In addition, it may often be necessary to integrate results across models, although this should be done with caution so as not to hide or mask any uncertainties or key outcomes. In addition, the weighting of models is also important, based on relative plausibility. There are a number of ways of doing this with several examples available from other fora, and these should be discussed and defined. When presenting results, it was agreed that it is best not to disaggregate all the information but instead beneficial to cluster outputs to the extent possible (to make them simpler), but ensuring no important details are masked or omitted.

2.6 LRPs in assessments and in MSE/MPs (related to SWO agenda)

The Group was informed that the Swordfish Species Group were looking at methods to better define limit reference points or to verify that the currently adopted Limited Reference Points (LRP) for this species is suitable. The Group acknowledged that it is important to define exactly what is meant by an LRP as differences in definition in different fora can and has led to confusion. Furthermore it was agreed that an LRP is necessary at this stage, but how it can be estimated needs further discussion, possibly at the species-specific meetings.

2.7 Multi-year support for MSE

The Group strongly stressed that it is clear that MSE is a multi-year process (2-3 years minimum) that requires funding and technical support throughout its duration. The Commission needs to be made aware of this requirement and the necessary resources must be made available for the process to succeed. 2.8 Roadmap

The Group noted the SCRS MSE calendar was included as part of the MSE budget proposal (Appendix 13 2017 SCRS report). Although such calendar provides more details than the Commission MSE roadmap (ICCAT Report of Biennial Period 2016-2017, Part I, 2016 (Vol. 1), Annex 7.2) the Group agreed that more details are needed for each MSE process and also that the calendar has to be extended for a longer period. The final roadmap must include other stocks and realistic deadlines for each key milestone for advancing the MSE processes (including guillotines dates: dates by which final decisions must be made where re-visiting these decisions will not be entertained). In addition, clear objectives/deliverables should be defined for the various groups and planned meetings well in advance to allow CPCs to plan their participation. It is important to understand that each group has different responsibilities and will provide decisions and recommendations of varying technical levels and complexities. The role of each Working Group needs to be clearly defined, and their decision-making responsibilities defined and agreed upon. The Group stressed that more time and dedicated meetings are required to advance the MSE process, and that this should not be conducted on the periphery of other meetings. A proposal is required to define the flow of the MSE process, which can be based on experiences in other RFMOs/organizations in which MSE has been successfully conducted.

Finally, the Group agreed that the roadmap contains two key schedules: a short-term schedule to complete the current implementation of MSEs, and a schedule of the frequency of the revisions of the MPs (i.e. reviews of the MSE). Review schedules may be agreed and finalized, but there should be a clearly defined process to allow earlier reviews/revisions of the MSE (i.e. “exceptional circumstances” provisions).

1059 3. Review of available documents on Bluefin tuna MSE and MSE trials specifications document update

Several of these documents were presented during the meeting. The Summaries of these documents can be found in Appendix 4. The discussions surrounding these documents are included in the relevant sections that follow. Document SCRS/2018/041 was not fully discussed during the meeting, as a response document was submitted by some core modelling group members. The authors of SCRS/2018/041 who were present at the meeting provided a Working Paper summarizing some of their proposals for changes to the Trials Specification document. Discussions in the meeting were based on this Working Paper, though as it was not possible to consider all the proposals made, their further consideration was deferred to a following meeting (see also section 7 of this report for detailed discussions).

4. Specification (prioritized) of further OM conditioning and comparative presentations of initial Candidate Management Procedure (CMP) results to be attempted by ICCAT GBYP modelling expert during the meeting

The ICCAT GBYP modelling expert noted that he should be advised as soon as possible of any CMP that should be run during the meeting. Five CMPs were presented to the meeting. Each CMP developer gave the ICCAT GBYP modelling expert their “preferred” CMP attempt thus far, and it was agreed that the expert would run these during the meeting and prepare a comparative display of results. This was considered as priority 1.

The ICCAT GBYP modelling expert was requested to prepare a common format for plots, so as to facilitate comparison of results from different CMPs.

There was a request to try to implement an “F0.1 MP”, in order to have a scenario representing “status quo” (i.e. current) management. Such an MP depends on the stock assessment model used to assess the stock. In the current MSE round it is not possible to implement MPs based on a VPA or other age-based assessment methodology, because simulating age-structured or length-structured catch data is a complex issue. Some approximation could be considered and a subgroup was requested to propose how to address this in the simulation. The subgroup suggested implementing two approaches, based on OM-independent and OM-dependent on interpretations of F0.1, respectively; details are provided in Appendix 5. In plenary discussions with the entire Group, there were a variety of views expressed as to whether or not the subgroup’s suggestions were appropriate. The Group concluded that attempting an “F0.1 MP” mimicking the F0.1 strategy implemented in 2017 (based on VPA in the east and VPA/SS in the west) was not appropriate at this stage due to the lack of OM generated age-structured data needed to construct such models within the MP. Consideration of the generation of such data will not be part of the current MSE process.

A concern was raised that, for the West area, the results of conditioning some OMs graphed in document Carruthers T., and Butterworth 2017 (obtained from fitting the M3 model, which includes stock mixing) looked quite different from the accepted stock assessment for the West, with non-matching SSB trends. For this reason, the ICCAT GBYP modelling expert was requested to prepare an OM that resulted in a closer match to the accepted stock assessment for the West. Before doing this work, in order to better understand the historic range of variability encompassed by all 12 OMs fitted in Carruthers T., and Butterworth 2017, a plot overlaying the time series of SSB estimates resulting from this set of OMs was prepared; separate plots were produced for the East and West areas, as well as for the East and West stocks. These plots showed that the 12 OMs result in a variety of trends in the historic time series of SSB estimates for the West, including some with recent increasing trends, and this reduced the concern initially raised about non-matching trends. It was agreed to include the accepted 2017 stock assessments biomass trends (VPA in the east and VPA and SS3 in the west) in the plots, and to start the plots at an earlier year than 1983. The final decision on an OM specification matching results from the agreed stock assessments was deferred to Agenda Item 8.

It was noted that all 12 OMs in document Carruthers T., and Butterworth 2017 estimated that the West stock has been above SSBMSY in all years since 1983 (as indicated by Figure 4 of that document); this does not agree with the general perception scientists have of stock history. The Group was later informed that the SSBMSY values calculated so far by the software package were not correct, so that any SSBMSY calculations from OMs presented to date should be disregarded. The calculation of SSBMSY will be corrected in a later version of the package. This is to be done after this meeting.

1060 It was noted the residuals of the fit to the indices shown in Figure 3 of Carruthers T., and Butterworth 2017 appeared to be very similar across all 12 OMs fitted. Although the comment was made focusing on the CAN_CMB_RR index, it seemed to apply to all indices and was a feature already noted by the Core Modelling Group in their 2017 report. The ICCAT GBYP modelling expert noted that it should be kept in mind that in the OMs each of these indices is taken to represent bluefin biomass in a particular quarter of the year and spatial area, rather than bluefin biomass in the entire West or East areas; therefore the residuals of a given index also correspond to a particular quarter and spatial area. This, however, does not explain the similarity of residuals across OMs. The ICCAT GBYP modelling expert conducted some preliminary investigation of this issue during the meeting, but indicated that more time was needed to fully examine the issue. Providing the plots of actual fits to the data, and not only the residuals, might be informative.

Concerns were raised that some of the unexpected results from the fit of the 12 OMs to historic data (i.e. the results shown in Carruthers T., and Butterworth 2017) might be due to the fact that these stock assessments only start in 1983, so that information from earlier years was not taken into account (this could, e.g., affect estimates of stock productivity). The ICCAT GBYP modelling expert clarified that for the 12 OMs, calculations start from year 1864, with biomass and recruitment before 1983 being estimated using Stock Reduction Analysis due to the absence of sufficient age or length composition data to fit statistical catch-at-age or catch-at-length models. The Group later decided to try to extend the age-structured assessment back to 1975 in order to make better use of available information. This is to be done after this meeting.

The Group discussed whether it is important that the OMs used in the MSE (obtained from fitting the M3 model, with stock mixing) should match the historic results from the agreed stock assessments. The conclusions from this discussion are reported under Agenda Item 7.

5. Initial review of experiences with and comments on the coding package

The participants to the meeting were requested to share their experiences from using the software package developed by the ICCAT GBYP modelling expert. The participants that had tried out the package before the meeting indicated that in general they found it very good and easy to use. General comments included:

- The package generates future values of indices for use in MPs. It is not clear how far back in time those indices go. - A better introduction in the software manual on how to design an MP could be helpful; currently, this is somewhat buried in the manual (in Section 7 of the manual). This was considered advantageous, but of low priority. - The model is extremely complex and therefore computationally intensive. Problems with computational memory requirements were experienced by some users. This is not surprising because the M3 model contains 2 stocks, 14 fleets, 3 age groups, quarterly time step and 10 spatial areas. Routines and modifications are being developed to reduce the memory requirements, but the time taken to run the model is unavoidable. - It is important to display performance across OMs in a way that is simple and facilitates understanding of results and comparisons between CMPs. A shiny application will be added to the software package. Appropriate ways of weighting across OMs should be considered and included in the package apart from the shiny app, to be able to add those results to the ones obtained from single OMs. - Regarding the conditioning of OMs, more information is required to understand all the behaviour and properties of the M3 model. The ICCAT GBYP modelling expert noted that a report pdf file can already be generated with the software for each OM fitted to historical data. The file displays fit and diagnostic information for the OM fits to historic data. The ICCAT GBYP modelling expert requested that the Group indicate if additional elements, e.g. additional diagnostics, should be displayed in the file. - Clarification was sought about how the data (indices) are used to condition OMs, as well as how the software generates them in the MSE when used in MPs. This is addressed in the discussion on abundance indices reported below. - When a TAC is set for year y, the last year of finalised data at the time of setting the TAC is y-2 for surveys and CPUE indices and y-3 for catch data. For years y-2 and y-1 the catch can be assumed to be equal to the TAC. Therefore the software package should not allow the use of data for any year after y-2 in the TAC computations by CMPs, as in reality these data would not be available at the time TAC computations were conducted. Once a CMP is available, it is important to show the benefit of having more recent information. This can be done by showing how the catch changes for the same level of risk. - The BMSY calculation in the software package version available for the meeting was not correct. A corrected version will be produced as soon as possible.

1061 - Options for reporting depletion statistics when the stock-recruitment regime changes through time need to be clarified. The discussion and conclusions are summarised below.

5.1 Abundance indices used to condition OMs and to specify MP

The Group requested clarification on the abundance indices used to condition the OMs. The key questions and discussions were as follows:

Which indices are used to condition (i.e. fit to historical data) OMs?

The indices included were those shown in Table 1 (commercial CPUE) and 2 (survey indices) of the Trial Specifications Document (Annex 1 to Appendix 7). It was stressed that each index was linked to the abundance of BFT in a particular quarter of the year and spatial area. The so-called “master index” in the Trial specifications document can be interpreted as a prior on the spatial distribution of bluefin, but the OMs are then fitted using the indices in Tables 1 and 2 of Annex 1 to Appendix 7. It was noted that CPUEs were fitted from 1983 onwards only. The Group stated that it may be worth adding the age groups to which each CPUE applies to the table for easy reference.

The Group noted that the indices in Tables 1 and 2 Annex 1 to Appendix 7. of the Trial Specifications document do not exactly coincide with those used in the agreed stock assessments, nor are they all being used in the same way (e.g. some indices time-series are split in the 2017 assessment but have not been split in the OM conditioning). This is partly due to the fact that the indices used for conditioning OMs were decided before the final stock assessment decisions were made in 2017. A subgroup was tasked with reviewing the indices used in the final assessments and proposing which of those indices (series and time periods) should be used in conditioning OMs. It was noted that the OM is a spatial assessment and that the indices used in such an assessment are not necessarily the same ones that may be appropriate in spatially-aggregated assessments. It was also noted that the agreed stock assessments split some abundance index series in two periods, but that that splitting could sometimes be problematic in the MSE context because it could make some abundance indices look better than they actually are (which has implications for how the indices are then generated if used to provide inputs to MPs). The conclusions from the entire Group after reviewing the subgroup’s proposal on indices are presented below, with the final series to be used included in Annex 1 to Appendix 7.

1. If the index was used in any of the agreed 2017 stock assessments (West: SS or VPA; East: VPA) then use it in the OM conditioning (except where specifically stated otherwise), in the same manner that it was used in either SS or VPA. The sub-list below highlights specific indices that needs to be changed or added to the set of indices used in OM conditioning:

a) Split French Aerial survey index b) Add US RR >177 index c) Include the Japanese LL GOM 1974-1981 index

2. Changes relative to the indices used in the agreed stock assessments:

a) Remove the Canada Combined index, and replace it with two indices: SWNS (assign it to WATL) and Gulf of St Lawrence (assign it to GSL) as these separate indices contain spatially specific information. b) Move the start date of all indices to 1975 c) In the development of CMPs developers are permitted to use data for all indices prior to 1975 in their management procedures; this maintains consistency with data provided to previous assessments.

3. Sensitivity/Robustness test OM

a) Alt. OM: split Med Larval index

4. At the 2018 September Species Group meeting consider recommending advancing the terminal year of indices datasets to 2016 or 2017 for MSE OM conditioning, provided first that these data updates are accepted by the bluefin session.

After this meeting, the OMs will be reconditioned using the indices agreed during this meeting. It was also agreed that the “master index” should be recalculated based on the new choices of indices. 1062 How are the indices projected from the OMs?

A subset of the indices in Tables 1 and 2 of the Trial Specifications document Annex 1 to Appendix 7 are projected into the future in each OM and can be used to develop CMPs. The statistical properties (variance and autocorrelation) of the residuals from the OM fits are used to generate data in the future years in the MSE assuming a log-normal distribution.

How are the indices selected that will be projected from the OMs (and therefore be available for CMP construction)?

Clarification was provided that the main criteria were:

1. Likely only 3-4 indices can be projected for each of the East and West as more become computationally burdensome.

2. They should each be a series that is very likely to continue in the future.

3. The statistical properties of the residuals from the OM fits should be understood, so that indices with realistic behaviour can be generated for the MSE. Indices showing time-trends in residuals should be avoided.

4. Longer time-series are preferable.

It was noted that in the East there are very few indices that meet all aspects of the selection criteria listed above for being included as projected indices by the OMs and being made available for use in CMPs. Should too strict a selection be placed on the eastern indices, it is likely none would remain available for being projected from OMs and therefore some flexibility must be used in the selection process.

The Group considered the implications of survey indices being selected for use in a CMP if these are then discontinued in the future. If such a situation were to occur, the MP may need to be re-evaluated earlier than initially planned. A useful exercise, which should be conducted at a later stage, is to retune the CMP assuming none of the 3 surveys for the East are available (so that only 1 fishery dependant index remains); the CMP would then be re-evaluated so as to keep the same level of risk and the Group could then examine how much the catch would need to be reduced in the absence of these 3 surveys. This would better justify the necessity for supporting the continuation of these surveys to managers.

Further conclusions from the Group after reviewing the subgroup’s proposal on indices is presented below,

1. Alternative projected indices from the OMs made available for CMPs input (beyond those listed in the Trials Specification document).

a) Include Canada Acoustic index as a western projected index from OMs available for CMP input.

b) Once the new, corrected, residual plots are available for eastern and western indices, re-evaluate the indices to be projected in the OMs and be available for CMP input.

5.2 Reporting depletion statistics when the stock-recruitment regime changes through time

The Chair of the meeting suggested that a dynamic B0 concept1 could be used for reporting depletion. This dynamic B0 would be obtained by projecting BFT abundance from 1864 onwards assuming zero catch in all years. If the stock-recruitment relationship changes at a particular time, the dynamic B0 approach will change biomass values gradually over a period of several years, and depletion statistics (B/B0_dynamic) will not show (e.g. step function) behaviour which renders interpretation problematic. It was noted that a similar “dynamic BMSY” concept could be used, with the dynamic BMSY being a constant (i.e. time-invariant) fraction of the dynamic B0 (this holds for all the models being considered, as projections fix the selectivities-at age at their current values). The ICCAT GBYP modelling expert was requested to prepare an illustrative plot for the next meeting to help understand the idea.

1 Some CPCs used the term dynamic B0 differently from what is defined here. 1063 6. Presentation of initial CMPs and associated results by each developer/set of developers

IMPORTANT NOTE: all initial results of CMPs were explored only as early examples; this is especially important to appreciate as the OMs will be re-conditioned with different indices (see section 4) and the indices will extend back to 1975 (no longer 1983). Therefore any results were explored for discussion purposes only, and it is expected that any trends in the results could well change.

Brief presentations were provided by the 5 scientists that had prepared CMPs in advance of the meeting. The idea was to get an overview of the CMPs considered so far and to see the format of the comparative plots that the ICCAT GBYP modelling expert had been requested to prepare. Results from applications of CMPs will be different in September, after the planned OM-reconditioning and other expected developments. Therefore, results at this stage were considered for illustrative purposes only. All of the CMPs presented are directly based on abundance indices used in the stock assessments, i.e. they are empirical rather than estimation/model-based. It was noted that developing some model-based MPs is possible with the existing structure of the OMs (e.g. MPs based on surplus production models, as was done for North albacore).

The technical details of some of the CMPs are provided in Appendix 6 of this report and additional details can be found in the documents SCRS/2018/P_15; SCRS/2018/P_16; SCRS/2018/P_47; SCRS/2018/55; SCRS/2018/59.

Some lessons learnt from this work so far include the following.

The ICCAT GBYP modelling expert explained that models in the software package refer to precision and bias in catch data, but they do not refer to how the abundance indices used in MPs are generated; the generation of abundance indices is based on the statistical properties of the residuals from the OM fits. The “Perfect” observation model is used for testing by developers and not really intended for their final presentation of results; if a CMP fails under the “Perfect” data, it should not be developed further. The “Good” model is the one to be used by default and the “Bad” model is mostly intended as a robustness test.

Discontinuities in HCRs (such as the existence of thresholds that have appreciable impacts on resulting TAC recommendations depending on which side of the threshold a certain variable falls) should be avoided. Such discontinuities are often problematic because noise in data or in results can end up strongly impacting on TAC recommendations. Instead, a linear relationship from slightly above to slightly below the intended threshold should be used.

Explanation was provided that certain parameters in HCRs (e.g. a target index value that may be used in the rule) often become tuning parameters in the MP and are chosen so as to achieve a particular performance. The number of years in a management period (the time period over which a TAC is set each time) could be of the order of 2 or 3 years, but this is to be discussed with the Commission.

For this initial development of the OMs, a 20% limit on interannual TAC changes was imposed when running all the CMPs, whether specified explicitly within the CMP or not. The Group agreed that imposing such a constraint by default in all CMPs was not appropriate at this stage, and should be removed from the running of CMPs. Managers should be asked to provide feedback on desired level of interannual TAC changes, although this feedback is likely better requested at a later date after initial results have been presented to the Commission.

Comments pertaining to the comparison plots presented by the ICCAT GBYP modelling expert were as follows.

The plots prepared by the ICCAT GBYP modelling expert to compare performance of different CMPs under different OMs were found to be very useful, although it was noted that it could be difficult to interpret the results across large numbers of OMs. A sub-group (N. Duprey, G. Merino, H. Arrizabalaga, S. Miller, J. Walter, S. Nakatsuka, A. Gordoa, D. Butterworth and A. Kimoto) was organized to work by correspondence on how best to present results in upcoming scientific meetings. The subgroup will be providing a report to the next meeting of this Bluefin MSE Group.

1064 Some initial thoughts included the following:

- For the CMPs considered, the differences in performance across OMs were usually greater than the differences across CMPs. The Group reviewed plots on overall catch level, interannual catch variability and resulting stock depletion. Catch and variability of catch should be reported by area, whereas depletion statistics should be reported by stock. Reporting abundance of bluefin by area may also be of interest.

- Interannual catch variability should be considered when examining the results, as this may have important operational and management impacts; often the fishing industry is in favour of low interannual TAC changes, although this is not always the case. The information shown in the plots was based on averages over the modelled 30 year projection period. The Group considered it would be useful to include additional plots showing Annual Average Variation information separately for interannual increases and decreases in catch, i.e. taking into account the sign as well as the magnitude of the changes.

- Among the OMs for which results were displayed, the OM that incorporated a regime shift implied the highest risk for the East stock; this is why considering the regime shift scenario is crucial for identifying appropriate CMPs for bluefin tuna.

- The plots should be inspected for results that look suspect according to the experts’ understanding of bluefin dynamics and productivity, e.g. MPs leading to high catches at a level that has been seen to be unsustainable in the past should lead to careful investigation of the associated OMs.

- There were some instances where probability intervals on the projected average catch were very small and developers should examine the MPs concerned carefully to try to understand what causes this. Conversely, CMPs with large probability intervals on the projected average catch, or which cover a large range of potential catches/depletion levels, might be problematic, and the CMP developer should explore further what attributes of their CMP might be causing this.

- Evaluation criteria for CMPs: A CMP that results in depleting the stock to very low levels is obviously a failure. However guidance on additional depletion level(s) of concern (e.g. limit reference points, thresholds) has not yet been developed, nor have other objective criteria to determine what constitutes a failure (or success). It was considered that it would be better to wait until the changes planned to OMs and CMPs are implemented (i.e. until September 2018, at least) so that the space of what is feasible is better understood before setting more specific guidelines.

7. Development of a standard format for ready comparison of key results across CMPs and across trials

Due to time restrictions, the Group agreed to postpone the discussion of this particular issue. To facilitate this future discussion, the Group requested that Dr. Carruthers and the following members of the Group: N. Duprey, G. Merino, H. Arrizabalaga, S. Miller, J. Walter, S. Nakatsuka, A. Gordoa, D. Butterworth and A. Kimoto work intersessionally to develop a proposal to be presented at the next meeting of the Group.

8. Possible amendments to the coding package and its associated trials (SCRS/2018/041) and response, and WP in preparation

As noted in Section 4, the set of OMs presented to the meeting in the Trial Specifications document and Carruthers T., and Butterworth 2017 will be reconditioned after this meeting using the abundance indices agreed during the meeting. There were concerns in the Group that the behaviour of OMs was not sufficiently understood and that the OMs could benefit from some changes to input specifications (SCRS-2018/041). After review of the existing OMs, the Group made several recommended modifications to better capture the nature of uncertainties (Table 7.1). The Group also discussed and agreed changes that would be implemented in the Reference set of OMs and in the Robustness trials (using the terminology of Section 9 of the Trials Specification Document).

1065 These changes are provided in the following sections:

8.1 General OM conditioning

To be able to use the whole series of the GOM larval index (1977-present) and to better capture a longer time period of the stock dynamics, the Group agreed that OM conditioning should start in 1975.

8.2 Recruitment scenarios used in OMs

- For the West, the “high recruitment” scenario (level 2 of uncertainty axis 1 “future recruitment” in Reference set of OMs in the Trials Specification document) was not captured correctly in the OM and must be re- specified. Any results seen for that scenario should, therefore, be dismissed. The problem was that a very high value of steepness (h) was being estimated, leading to very little difference between the hockey-stick and the High stock-recruitment (SR) dynamics. The meeting agreed to use h=0.6 which was generally within the range of steepness estimated in previous stock assessments of Western Bluefin tuna. It was stressed that the recruitment scenarios considered in the Reference set of OMs are meant to capture a representative range of uncertainties, but do not imply any particular relative weighting between the different scenarios (this is a matter that would be discussed at a subsequent meeting). It is also essential to ensure that the stock recruitment relationship for the high recruitment scenario has a virgin recruitment (R0) that is substantially higher than that for the hockey-stick.

- It was also agreed to fix the hinge point of the hockey-stick SR used for the West according to specifications similar to those used in previous stock assessments, e.g. the SSB threshold (hinge) has been set to the average SSB during a time period (usually 1990-1995) with the lowest estimated SSB, and R0 was calculated as the geometric mean recruitment during the time period after 1976 (Anon. 2014).

- It was also pointed out that level 3 of uncertainty axis 1 “future recruitment” in the Reference set of OMs is meant to capture a possible regime shift in recruitment. In the West, a regime shift could have occurred in 1975 and in East from 1987 to 1988. In the West, the hockey-stick (level 1) is a scenario meant to capture that a regime shift to a lower recruitment regime had occurred, whereas the Beverton-Holt form (level 2) assumes that recruitment can still become potentially very high. Explanation was provided that past experience indicated that the regime-shift scenario (level 3) is crucial to ensure MPs with good performance are identified. The methodological implications of regime shifts for performance evaluations of MPs were already discussed under the “dynamic B0” paragraph earlier in this report.

- The Group agreed that appropriate text is needed in the Trials Specification document, and plots of the stock- recruitment fits, as well as of the recruitment trends considered for each OM to explain the basis for the recruitment scenarios chosen for the Reference set of OMs.

- It was also noted that the SSBMSY calculations needed to be redone as part of the OM reconditioning.

Abundance scenarios and extent to which results from conditioning OMs should match those from the agreed stock assessments: Uncertainty axis 2 (“Abundance”) in the Reference set of OMs presented by the ICCAT GBYP modelling expert, contains scenarios (levels B and C) in which the results from conditioning the OMs were “forced” to match certain features of the 2017 stock assessments. The Group discussed if such matching is appropriate, and additionally considered potential modifications to the scenarios examined under this factor. There was general agreement that differences between the OMs and the agreed stock assessments should be expected because the OMs contain many more features, such as spatial disaggregation and stock mixing, which are not included in the 2017 stock assessments. However, the results from conditioning OMs should be carefully inspected to check if there are substantial discrepancies with scientists’ broad understanding of the overall stock dynamics of bluefin tuna. In particular, it is easier to obtain acceptance of the results if at least some of the OMs reflect the public perception of stock trends to some extent. For instance, some OMs for both stock areas should show that overfishing has occurred and that the stocks have been overfished during some periods. Another example would be in the eastern Atlantic, where OMs would not be expected to show increases in biomass at times when catches were in the order of 50,000 t per year.

Hence the Group recommends three proposals for abundance.

1066 PROPOSALS: It was agreed that the Reference set of OMs should contain at least 3 scenarios for uncertainty axis 2 “abundance”:

A. Best estimate OM fit. If this implies large differences with the accepted assessments, the reason(s) for the differences should be identified.

B. The trends and scales in SSB resulting from OM conditioning for both East and West are simultaneously forced to follow the results of the 2017 stock assessments closely in terms of both absolute magnitude and trend (the final assessments agreed by SCRS in 2017 should be used for this). This should help identify the reasons for any possible differences identified in A.

C. This is similar to scenario A but including some broad constraints to prevent the results of the OM conditioning from diverging from the current general knowledge of past stocks dynamics. The Group considered that it would be appropriate to require that the results of the OM for both East and West BFT show that they were overfished at some point in the past. This means not just spawning stock biomass being lower than SSBMSY, but also a low relative SSB level in certain time periods. Preventing SSB increases during past periods of high catches may also be considered and should be clearly explained if it is included in the scenario. These ideas are meant to reflect public perception of BFT being at low level (particularly in the east) around the turn of the century. The ICCAT GBYP modelling expert was given flexibility here, depending on outcomes found from various explorations.

The ICCAT GBYP modelling expert requested that the Group indicate the kinds of diagnostics that it would need to see and discuss to be comfortable with an OM. Many current diagnostics are available in operating-model specific reports that will be provided by the ICCAT GBYP modelling expert.

8.3 Movement and stock mixing

Substantial discussions were held to clarify how movement is modelled in the OMs (the OMs have an age and stock of origin-dependent movement probability between spatial areas that changes from quarter to quarter but is the same for all years). There was substantial discussion concerning the extent to which this assumption can be considered realistic, while understanding that the data available to estimate time-varying movement is limited. While movement rates for a given age, stock and quarter are assumed to be constant from year to year in the OMs, the stock composition in any particular region, quarter and year is variable. The OM uses the fits to the available electronic tag data as well as genetic and otolith micro-chemistry information to estimate movement rates; it should be noted that all data used to fit the OMs contribute to some extent to the estimation of movement rates. It is noteworthy that stock composition data obtained for the Canadian GSL region from genetics show increased representation of eastern stock bluefin tuna in recent years.

Other movement scenarios could be considered in the OMs such as increasing the weight of GSL in the gravity model, or allowing time-varying movement rates but, given time constraints and information content in the data, it was agreed to keep the baseline movement scenario used so far (e.g. same movement probabilities in all years). The increasing percentage of eastern origin fish in the GSL was noted, for which separating the GSL and SWNS indices in the OMs (see section 4) may address this issue. There is a concern that movement rates may be overestimated by the fitting to the observed stock composition data, as the composition data always has some element of uncertainty and often has some non-negligible fraction of a much smaller stock, even in areas where it has previously been assumed that no mixing occurs. Hence movement rates may be overestimated and the spatial models, in order to improve fits, may put biomass in areas that are not currently fished, based on electronic tag information. The Group had a strong preference that the Reference set of OMs encompass alternative mixing scenarios. Given the complexity of developing alternative scenarios, the Group outlined several proposals. Initially some were proposed to be included in the axis of uncertainty in developing the Reference set of OMs; however due to concerns around increasing the number of OMs (making the presentation of the results and running of the MSE difficult), the proposal was modified to include them as part of the robustness tests. There is, however an expectation that, provided the alternative mixing OMs meet performance criteria, they may be upgraded to the Reference set at a later meeting.

1067 PROPOSALS: The Group agreed to two mixing scenarios (i and ii below) and one change to the treatment of tagging data (iii below): i) Halve the rates of mixing, e.g. if the observed fraction of Western fish in an assumed eastern year/area/quarter is 40%, this scenario will assume that it is only 20%. Such changes will reduce the estimated rates of movement between the East and West and may represent a plausible scenario. This set of OMs will be used for the robustness set, with high priority. ii) Condensing the 10-area model into a 7-area model, merging areas 6+7, 5+9 and 1+2. This is also recommended to be added as a robustness test; however noting this also corresponds to a structural change in the model which has major coding implications, it is therefore given a relatively low priority. iii) The Group also agreed that tagging of juveniles by AZTI in the Bay of Biscay will be used to estimate movement rates, assuming that those fish are of Eastern origin, based on previous otolith chemistry studies suggesting this is the case (Fraile et al. 2014). This change will be made across all OMs. The Group considered several other options for different mixing scenarios such as use of only one source of mixing information at a time (e.g. only microchemistry or only DNA) or to allow time-varying movement or average mixing rates (Hazin et al. 2018), but these were not considered for alternative OMs at this point in time.

The Group also discussed the fact that the agreed VPA stock assessments are known to be sensitive to the assumed Fratio, which points to an unknown level of cryptic biomass. Concern was expressed that large amounts of cryptic biomass could impact the OMs, by moving large quantities of fish outside the range of the fishery. To address this, the Group agreed that the spatial distribution of the vulnerable and non-vulnerable (cryptic) biomass by stock in each area should be plotted over time.

8.4 Catchability and indices

Noting that recommendations for indices used in the historical OM conditioning are captured in section 4, only aspects of future index specifications are discussed in this section of the report.

PROPOSAL:

A. Apply a 2% increase in catchability for projected fishery-dependent CPUE indices in a robustness test.

This proposal is to apply a 2% increase in catchability for the forecast components of OMs to protect against undetected depletion. This is to be applied as a robustness test. This would apply only to fishery-dependent indices of stock sizes. It is assumed that fishery-independent indices of stock size will have constant catchability. If the methods to collect the fishery independent indices of stock size are changed in future, it is assumed that a calibration coefficient will be derived at the time that occurs. The two percent value is based on estimated change in catchability for one of the stock size indices over a 45-year period.

The Group noted that catchability will not necessarily always increase. For some indices, environmental factors may decrease catchability and changes in catchability are not necessarily expected to be monotonic. The Group suggested that these changes, including step changes in catchability, be included in robustness tests as a second priority.

A proposal was considered for including index-specific variance, autocorrelation and non-linearity in the projected indices. There were concerns that the method of estimation of the autocorrelation and non-linearity may have been inappropriate and that these estimates should be re-examined for a revised Trials specification document. Once the estimation procedure has been finalised and reconditioning completed according to decisions made at this meeting, the Group agreed to re-run the estimation of autocorrelation and non-linearity and, if statistically justified, use those in a robustness test.

8.5 Summary of recommended OM changes

Overall, the following changes are recommended by the Group to the OMs (Table 1 below); they are denoted according to whether they apply to all OMs, the Reference set OMs only or the robustness set OMs only.

1068 Reference set

Three major uncertainty axes: future recruitment, abundance and natural mortality/maturity (in combination) for conditioning and projections. These axes assume that the options of East and West are linked across the rows of the table below. This is done with the intention of capturing extremes.

Table 1. Recommended changes to Reference set OMs.

West East

Future recruitment 1 Hockey-stick with fixed hinge point starting from 1975 88+ B-H with h=0.98 2 B-H with h=0.6 fixed, high R0* 88+ B-H with h=0.70

Hockey-stick changes to 88+ B-H with h=0.98 changes to 50-87 B-H 3 B-H after 10 years with h=0.98 after 10 years

Abundance A Best estimate B East-West area spawning biomasses match 2017 VPA assessment C Prior on trend and/or depletion to match perception of heavy exploitation

Spawning fraction both stocks Natural Mortality rate both stocks I Younger High II Younger Low III Older High IV Older Low *High recruitment should reflect higher R0 than for hockey-stick.

Combinations for Reference Set

A full cross of (1, 2, 3) x (A, B, C) x (I, II, III, IV), i.e. 36 scenarios in total.

Recommended changes to robustness set OMs (Appendix 7 section 9b)

High priority

1. Robustness to less mixing (50%): crossed design with 4 tests, corresponding to 1A, 2A, 1B, 2B in Table 1 above. 2. Future catches in both the West and the East + Med are each year 20% bigger than the TAC as a result of IUU fishing (of which the MP is not aware) 3. An undetected increase in future catchability for CPUE-based abundance indices of 2% per annum 4. Non-linear index-abundance relationships: revise estimates based on more appropriate statistical estimation and revise projection components of OMs 5. Robustness to more mixing crossed design with 4 tests, corresponding 1A, 2A, 1B, 2B in Table 1 above).

Low priority

1. Future recruitment change as in 3), but with probability of 0.05 for each of the first 20 years of projection. 2. Alternative assignments to stock of origin of historical catches from the South Atlantic (off Brazil). 3. Seven area model. Condensing the 10-area model into a 7-area model, merging areas 6+7, 5+9 and 1+2.

1069 “Second round” issues (not in this current MSE process)

The following aspects of uncertainty are recommended to be postponed at this time for consideration rather in a “second round”:

1. More than two stocks 2. Use of CAL (CAS in ICCAT) data in an MP 3. TACs allocated on a spatially more complex basis than the traditional West and East + Med 4. Changes in technical measures affecting selectivity 5. Changes in stock distributions in the future 6. Future changes in proportional allocation of TACs amongst fleets

9. Presentation of results of possible refinements of CMPs developed during the meeting

Due to meeting time constraints and the need to first make amendments to the OMs in the coding package, there were no further refinements to the CMPs presented made during the meeting.

10. Agreement of a tuning specification (possibly more than one) to facilitate comparison of future results presented (e.g. median target level of biomass at the end of the projection period for each of the West and the East populations for a single specified trial)

A fuller explanation of tuning is provided in Appendix 8.

The Group noted that the development tuning control parameter value will be specific for each of the two stocks.

Every developer will be able to decide their own preferred tuning. The separate development tuning is to help differentiate the performance of two CMPs in conditions where their median depletion after 30 years is the same.

For the development tuning, in one particular trial every developer will tune to get median SSB/SSBMSY=1 in projection year 30 for a central OM in addition to their own preferred tuning. This exercise will be for internal use between the developers and the MSE Group.

When presenting results to decision makers, performance metrics will be averaged across OMs.

11. Initial discussion and specification of aspects where input from Commission/stakeholders will likely assist future refinement of CMPs (this will relate, in part, to increased detail regarding objectives and trade-offs)

The Standing Working Group on Dialogue between Scientists and Managers (SWGSM) meeting (21-23 May 2018) will have an agenda item specific to bluefin tuna MSE (item 6.2). The objective is to initiate input from stakeholders to assist in future refinement of CMPs. Furthermore, there is a need for guidance on the general ICCAT MSE roadmap and the recommendations on MSE to be provided to the Commission.

Input to be provided to the SWGSM will be in the form of a synthesis of the report of this meeting. The SCRS Chair will prepare this synthesis and circulate it to all participants of this meeting by 28 April. Feedback on this synthesis will be required by 5 May. After that the SCRS Chair will modify the report and make it available to all (including SWGSM participants) by 9 May2.

The Synthesis will have the following goals:

- Status update on MSE‐related work by the SCRS

- Summarize work progress to date, and demonstrate the importance of continued resourcing of the GBYP MSE work

2 This report was finalized on 9/5/2018, by which time these deadlines had not been met and the draft synthesis document was yet to be produced by the Chair of the SCRS. 1070 - Provide sufficient and understandable information to ensure useful feedback from the SWGSM participants and increase SWGSM participants’ engagement in the MSE work conducted by the SCRS - To convey to Commission a realistic schedule for completing the MSE. Based on experiences elsewhere, even in a very optimistic situation the Bluefin tuna Species Group will likely need at least four more one-week meetings dedicated to this MSE. The current schedule which suggests completing MSE by 2019 needs to be revised accordingly.

- Consideration of candidate management procedures (CMPs)

- Describe the general types of characteristics of the MPs being proposed so that SWGSM participants can provide feedback on:

 The acceptability of such types of MPs  Possible TAC constraints  General objectives for MPs in broad terms (e.g. priorities amongst resource conservation, maximizing catches and minimizing the extent of TAC changes made, with advice on the intervals between TAC changes which are preferred)

- Understand when further input on more detailed MP objectives will be required and useful.

- Transparency and communication of MSE results

- Obtain guidance on possible modifications to the current MSE process to improve the communication of MSE results and the engagement of SWGSM participants in the MSE development.

12. Work programme for further CMP refinement, with deadlines, leading to results sought for presentation at the September 2018 Bluefin Species Group meeting

Tentatively the following near-term work schedule was suggested by the Group. The Group discussed intensively the feasibility of the September meeting of the Group (item 5) and many concerns were expressed about the heavy meeting schedule. It was explained by the Secretariat that moving the date of the meeting would require re-writing of the contract for GBYP modelling. The general purpose of the meeting was understood to be for further discussion of re-conditioning of OMs and review of results of revised CMPs, continuing building upon the discussions of the current meeting.

1. End of May – Completion of updates to the OM based on this meeting (the ICCAT GBYP modelling expert) 2. Mid-June – Comments on updated OMs 3. Early July – ICCAT GBYP modelling expert circulates updated package on the basis of finalised revisions 4. Mid July to early September:

a) Developers rerun adjusted CMPs on updated package; b) documents prepared on further conditioning issues requiring attention

5. Activities occurring after early September are driven by the recommendations in section 13. Decisions in this regard will be made by the SCRS Chair, BFT Rapporteurs and the Secretariat.

13. Recommendations

The Group identified a number of challenges faced by the Bluefin tuna Species Group in effectively participating and engaging in the Bluefin tuna MSE process:

- The need for mechanisms, including well planned meetings, which facilitate the engagement of the Bluefin Species Group at different levels and which ensure maintaining the momentum of the MSE process. - The difficulties encountered by Bluefin Species Group members to engage effectively in the process earlier because of the demands put by the 2017 Bluefin Stock Assessment.

1071 - The fact that further engagement of the Bluefin tuna Species Group in the MSE process is best achieved by meetings of the Species Group that are substantial in length (3+ days) and focused on the single topic of MSE. - The difficulties faced by many CPCs to effectively engage in the multiple concurrent sessions occurring during the species Group week in September because of the limited number of scientists in the respective CPC delegations. - The additional length of periods away from home generated by adding meeting days prior to the species Group week.

Given these challenges the Group recommends that:

- The decision of the number of days allocated to the Bluefin Species Group meeting of September, the agenda of such meeting, and the timing of the next core modelling Group meeting should consider the challenges above. - Future core modelling Group meetings should encourage participation of anybody interested in providing input into the MSE process. - The objectives and agenda of any core modelling Group meeting be widely circulated to all of the SCRS well in advance to help participation of all interested scientists in such a meeting. - In early 2019 the SCRS conducts a one week intersessional meeting of the Bluefin tuna Species Group focusing on MSE.

Specific recommendations to the developer of the BFT MSE framework and the core modelling Group are included elsewhere in this report. There are a few general recommendations to the SCRS relevant to experiences from the Bluefin MSE:

- Other MSE processes in the SCRS should consider the advantages that the MSE framework developed by the ICCAT GBYP project may have for their own MSE processes. Such advantages include the current application of this framework to an ICCAT stock, the power and flexibility of the different modules of the framework and the experience acquired by several SCRS scientists in the use of this framework. - The input from the Bluefin tuna Species Group to the SWGSM meeting (21-23 May 2018) should be in the form specified and following the process described in section 12 of this report. - The establishment of a section solely dedicated to MSE in the ICCAT webpage. This section should contain descriptions of all MSE processes and the most important scientific outputs from such processes. - Rapporteurs or designated representatives from Species Groups engaged in MSE processes should do everything possible to attend SCRS meetings that focus on MSE, even if the meeting is not a meeting of their respective Species Group. - The SCRS should ask the Commission to identify a dedicated source of funding for the MSE processes, because all require a longer commitment than the typical 2-year funding cycle used by the Commission. - A trial specification document should be developed and maintained for any MSE process initiated within the Commission. A template for such document should be developed.

14. Other matters

No other matters were discussed.

15. Adoption of the report and closure

The report was adopted by the Group and the meeting was adjourned.

1072 References

Anon. (2014). Report of the 2013 bluefin meeting on biological parameters review (Tenerife, Spain – May 7 to 13, 2013). Col. Vol. Sci. Pap. ICCAT, 70(1), 1-159.

Arrizabalaga, H., Arregui, I., Medina, A., Rodríguez-Ezpeleta, N., Fromentin, J.M. and Fraile, I. (2018) Life history and migrations of Mediterranean bluefin populations In: Bluefin Futures. B. Block (ed.) In press.

Carruthers, T. (2017). Calculating population-wide spatial and seasonal relative abundance indices for Atlantic bluefin tuna for use in operational modelling. ). Col. Vol. Sci. Pap. ICCAT, 74(6), 2586-2595.

Hazin, F., Hazin. H., Carvalho, F., Wor C., and Travassos, P. (2008). Standardization of CPUE series of Prionace glauca and Isurus oxyrinchus caught by Brazilian longliners in the western South Atlantic Ocean, from 1978 to 2006. Col. Vol. Sci. Pap. ICCAT, 74(6), 1560-1572.

Fraile, I., Arrizabalaga, H. and Rooker, J.R. (2015) Origin of Atlantic bluefin tuna (Thunnus thynnus) in the Bay of Biscay. ICES Journal of Marine Science: Journal du Conseil 72: 625-634.

1073 RAPPORT DE LA RÉUNION INTERSESSION DE 2018 DU GROUPE D'ESPÈCES SUR LE THON ROUGE CONSACRÉE À LA MSE (Madrid (Espagne), 16-20 avril 2018)

1. Ouverture, adoption de l’ordre du jour et organisation des sessions

La réunion a été tenue au Secrétariat de l’ICCAT à Madrid du 16 au 20 avril 2018. Le Dr Douglas Butterworth (Professeur émérite, Université du Cap) a occupé les fonctions de Président pour le thon rouge de l’Ouest et de la Méditerranée orientale. Ce dernier a ouvert la réunion et a souhaité la bienvenue aux participants. Le Dr Miguel Neves dos Santos (Secrétaire exécutif adjoint de l'ICCAT) s'est adressé au groupe au nom du Secrétaire exécutif de l’ICCAT, souhaitant la bienvenue aux participants et soulignant l'importance de la réunion pour le processus d’évaluation de la stratégie de gestion (MSE) de l’ICCAT en ce qui concerne le thon rouge. Le Président a procédé à l’examen de l’ordre du jour qui a été adopté avec des modifications (Appendice 1).

La liste des participants se trouve à l’Appendice 2. La liste des documents présentés à la réunion est jointe à l’Appendice 3. Les résumés de tous les documents SCRS présentés à la réunion sont joints à l’Appendice 4. Les personnes suivantes ont assumé les fonctions de rapporteur :

Points Rapporteur Points 1 et 15 M. Neves dos Santos Point 2 D. Die Point 3 P. de Bruyn, C. Fernandez Point 4 P. de Bruyn, C. Fernandez Point 5 A. Gordoa, P. de Bruyn Point 6 C. Fernandez, C. Brown Point 7 N. Duprey, G. Diaz Point 8 J. Walter, J.J. Maguiere Point 9 A. Kimoto, S. Miller Point 10 G. Merino Point 11 G. Melvin, N. Abid Point 12 S. Nakatsuka Point 13 D. Butterworth, D. Die Point 14 P. de Bruyn

2. Introduction aux questions relatives à l’évaluation de la stratégie de gestion (MSE)/aux procédures de gestion (MP)

Les discussions concernant ce point de l'ordre du jour ont eu lieu en même temps que celles du groupe d'espèces sur l’espadon.

2.1 Où en est l'ICCAT avec la MSE

Le Président du SCRS a résumé (SCRS/P/2018/019) le contexte dans lequel les travaux d'évaluation de la stratégie de gestion (MSE) sont menés par l'ICCAT. Il a noté que les recommandations de l'ICCAT (Rec. [15-04] et Rec. [15-07]) adoptées en 2015 ont cimenté la décision de la Commission de s’engager vers un processus en vue d’appuyer le développement de règles de contrôle de l’exploitation. La Commission a identifié les stocks prioritaires et la Rec. 15-04 a chargé le SCRS d'élaborer une règle de contrôle de l’exploitation spécifiquement pour le germon du Nord. La Rec. 15-07 identifiait à titre prioritaire le stock de germon du nord, de thon rouge, d'espadon du nord et de thonidés tropicaux et établissait un plan de travail et un calendrier qui ont ensuite été modifiés chaque année par le SCRS et la Commission. Les modifications du calendrier ont de nouveau été adoptées en 2017 par le SCRS, qui a également défini les principales étapes du travail technique à réaliser dans le cadre de la MSE. Ces étapes ont été détaillées dans un tableau échéancier figurant dans le rapport du SCRS de 2017 qui reflétait les premières dates auxquelles le SCRS pouvait fournir suffisamment d'informations à la Commission pour envisager des options de règle de contrôle de l'exploitation pour chaque stock : 2019 pour le thon rouge, 2020 pour l'espadon du nord et 2021 pour les thonidés tropicaux. Le SCRS a fourni des conseils sur une gamme de HCR pour le germon du Nord en 2017 et la Commission a adopté une règle provisoire de contrôle de l’exploitation en 2017 (Rec. 17-04). Le Président du SCRS a également souligné qu'en mai 2018, le groupe de travail permanent dédié au dialogue entre scientifiques et gestionnaires (SWGSM) se concentrerait sur la MSE et qu'une synthèse des résultats de la réunion actuelle serait fournie à cette réunion pour faciliter les discussions. 1074 Le groupe a remercié le Président pour ce résumé et a convenu que cette information serait prise en compte tout au long de la réunion.

2.2 Qu'est-ce qui fait d'une MP une MP et d'une MSE une MSE?

La présentation SCRS/P/2018/020 fournissait un résumé des utilisations potentielles de la MSE, des types de stratégie de gestion disponibles ainsi que des conseils sur les meilleures pratiques de MSE.

Le groupe s'est félicité de la présentation faite au nom de l'auteur et a reconnu sa pertinence pour le processus MSE de l'ICCAT. Le groupe a souligné qu’il est important de tenir compte des meilleures pratiques et des mises en garde concernant le processus MSE et les procédures de gestion (MP) associées décrites dans cette présentation pour avancer dans ce processus. La principale observation méritant d’être notée est que toutes les MP discutées et proposées devraient être clairement et entièrement spécifiées afin d'assurer une reproductibilité complète et de réduire les divergences potentielles dans l'application.

2.3 Améliorer la communication : l'exigence clé pour améliorer l'efficacité des processus MSE

La présentation SCRS/P/2018/018 indiquait que l'utilisation de l'évaluation de la stratégie de gestion (MSE) pour concevoir et tester de possibles approches de gestion des pêcheries s'étend à l'échelle mondiale. La participation des gestionnaires, des scientifiques et des parties prenantes devrait faire partie intégrante du processus MSE. Une communication ouverte et efficace entre ces groupes est essentielle pour le succès de la MSE et l'adoption de l'approche de gestion qui en découle. La nature hautement technique de la MSE et la nouveauté de l'approche pour de nombreux publics présentent des défis de communication considérables et ont, malheureusement, ralenti les progrès dans certains cas. La présentation s'est appuyée sur diverses expériences avec la MSE pour identifier deux domaines dans lesquels la mise en œuvre de la MSE dans les forums multilatéraux pourrait être améliorée : a) l'utilisation de «groupes de dialogue» formellement constitués comme forum d'échange à l'interface gestion- science ; et b) le développement d'outils de communication visuels attrayants, mais non compliqués, pour transmettre les résultats clés à différents publics à chaque étape. Alors que la présentation était centrée sur les processus de MSE en cours dans les organisations régionales de gestion des pêcheries pour les thonidés et les espèces apparentées, les conseils fournis sont également pertinents pour d'autres pêcheries qui appliquent des MPE, internationales et nationales.

On a reconnu l’importance primordiale de définir clairement les termes relatifs à la MSE qu’utilisera le groupe, d’où la nécessité de standardiser ces termes entre toutes les ORGP. Il y a une grande incertitude dans l'utilisation de certains termes qui, dans de nombreux cas, ont des significations différentes selon les personnes. Il a été noté que cette présentation fournissait un projet de glossaire de termes destinés aux gestionnaires et aux parties prenantes. Toutefois, ce glossaire n'est pas exhaustif, et il a été conseillé de prévoir que lors de la réunion conjointe du groupe de travail sur la MSE des ORGP thonières qui aura lieu en juin, ce glossaire soit élargi et englobe des définitions plus techniques.

La structure et la composition des différents groupes qui doivent travailler pour développer une MSE sont également importantes et des conseils ont été fournis à ce sujet. Ces groupes se déroulent à quatre niveaux : a) sous-groupes effectuant un travail hautement technique fournissant des informations scientifiques résumées à b) un corps scientifique plus large à des fins d’examen (comme le SCRS) avec des discussions au sein de c) groupes intermédiaires formels et informels (incorporant les commentaires des parties prenantes) avant de transmettre les recommandations très résumées à d) la Commission. Le Secrétariat de la Commission a un rôle à jouer dans ce processus, tout en assurant la communication fluide entre ces groupes et la diffusion d'informations vitales. Il a été noté que les réunions du SWGSM et des Sous-commissions pourraient ne pas être des groupes intermédiaires adéquats pour permettre un véritable dialogue entre les scientifiques, les gestionnaires et les parties prenantes, ce qui nécessiterait peut-être la formation de groupes informels supplémentaires, en particulier pour les processus de MSE plus complexes, comme le thon rouge de l'Atlantique.

Pour faciliter le processus MSE en cours, il a été fortement suggéré de créer une page web spécifique à la MSE pour l'ICCAT, fournissant des informations générales sur les progrès et les développements, y compris des informations telles que les recommandations de gestion et les délais relatifs à la MSE ainsi que le développement technique de la MSE. Un calendrier à cet effet sera discuté ultérieurement.

On a également évoqué la nécessité de standardiser la présentation des résultats de la MSE.

1075 Le groupe a estimé que la définition des objectifs de gestion (y compris économiques) devrait être une étape primordiale du processus MSE, même si ces objectifs devraient être très vastes au début et s’affiner ensuite de manière itérative au fur et à mesure que les données et les analyses deviendront disponibles et seront incorporées dans le processus. Dans d'autres ORGP, il a été généralement admis que les performances de la MP ou de la HCR sous-jacente sont plus importantes pour les gestionnaires que les éléments internes des modèles MP et des modèles opérationnels de la MSE. Les objectifs et les résultats peuvent être définis au niveau décisionnel, mais les aspects techniques de la modélisation ne devraient pas être limités dès le départ.

2.4 Document de spécification des essais MSE/MP

Le prestataire externe du groupe de pilotage de modélisation de l’ICCAT-GBYP a présenté le document de spécification des essais sur le thon rouge, et a élaboré à partir de celui-ci sur la base des travaux réalisés jusqu'ici par le groupe de pilotage de modélisation. Il a été souligné que le document de spécification des essais est un document évolutif qui évoluera au fil du temps et devrait être constamment mis à jour. Le groupe a convenu que, dans ce cas, le document de spécification des essais sur le thon rouge sera actualisé sur la base des recommandations formulées lors de cette réunion. Ce document, tel que présenté au groupe, figure à l’Appendice 7. Le groupe a souligné que des documents de spécification des essais devraient être élaborés pour toutes les espèces faisant l'objet d'un processus MSE (y compris un pour la MSE du germon du Nord, qui a été utilisé pour formuler un avis à la Commission en 2017). Afin de faciliter cela, il a été recommandé de créer un modèle de document de spécification des essais, basé sur l'exemple actuel, qui pourrait être utilisé pour d'autres espèces.

2.5 Exemple de résultats CMP initiaux et leur présentation graphique

Le document SCRS/2018/047 fournissait les détails d’un exercice exploratoire initial dans lequel des règles simples de contrôle de la MP à proportions fixes sont appliquées en utilisant des indices d'abondance composite pour les zones Est et Ouest, où ces composites considèrent des moyennes pondérées au lieu des valeurs standardisées des indices convenus, et dont on calcule ensuite la moyenne sur les trois dernières années pour lesquelles ils seraient disponibles.

Le groupe a noté que la simplicité de la présentation des résultats est essentielle. Trop de résultats peuvent être déroutants et compliquer les recommandations et les résultats. Les tracés Zeh, les graphiques en forme de vers et les projections de base sont très utiles pour communiquer des informations entre scientifiques, mais des graphiques plus simples montrant les avantages/inconvénients entre les indicateurs de performance clés (par exemple, capture et état du stock) sont probablement suffisamment détaillés pour la Commission. Des niveaux de détail intermédiaires sont requis pour les organes intermédiaires précédemment identifiés.

On a également évoqué la nécessité de réduire le volume des résultats du modèle. Les modèles qui montrent des résultats très similaires devraient être supprimés car la duplication n'est pas bénéfique. En outre, il peut souvent être nécessaire d'intégrer les résultats entre tous les modèles, bien que cela doive être fait avec précaution afin de ne pas cacher ou masquer les incertitudes ou les résultats clés. En outre, la pondération des modèles est également importante, basée sur la plausibilité relative. Il y a un certain nombre de façons de le faire avec plusieurs exemples disponibles dans d'autres enceintes, et celles-ci devraient être discutées et définies. Lors de la présentation des résultats, il a été convenu qu'il est préférable de ne pas désagréger toutes les informations, mais plutôt de les regrouper dans la mesure du possible (pour les simplifier), tout en s'assurant qu'aucun détail important n'est masqué ou omis.

2.6 LRP dans les évaluations et dans la MSE / MP (en rapport avec l'ordre du jour du SWO)

Le groupe a été informé que le groupe d’espèces sur l'espadon examinait des méthodes permettant de mieux définir les points limites de référence (LRP) ou de vérifier que le LRP actuellement adopté pour cette espèce était approprié. Le groupe a reconnu qu'il est important de définir exactement ce que l'on entend par LRP, car des différences de définition dans différentes enceintes peuvent prêter et ont prêté à confusion. De surcroît, il a été convenu qu'un LRP est nécessaire à ce stade, mais la manière dont il peut être estimé nécessite des discussions plus approfondies, éventuellement lors des réunions spécifiques aux espèces.

1076 2.7 Appui pluriannuel à la MSE

Le groupe a insisté sur le fait qu'il est clair que la MSE est un processus pluriannuel (2 à 3 ans minimum) qui nécessite un financement et un support technique pendant toute sa durée. La Commission doit être sensibilisée à cette exigence et les ressources nécessaires doivent être rendues disponibles pour que le processus réussisse.

2.8 Feuille de route

Le groupe a noté que le calendrier MSE du SCRS faisait partie du budget de la MSE (Appendice 13 du rapport du SCRS de 2017). Bien que ce calendrier fournisse plus de détails que la feuille de route sur la MSE de la Commission (Rapport ICCAT de la période biennale 2016-2017, Ie Partie, 2016 (Vol. 1), Annexe 7.2), le groupe a convenu que plus de détails sont nécessaires pour chaque processus MSE et que le calendrier doit en outre être prolongé pour une période plus longue. La feuille de route finale doit inclure d'autres stocks et des échéances réalistes pour chaque étape clé pour faire avancer les processus MSE (y compris des dates butoir : dates auxquelles les décisions finales doivent être prises lorsqu’il ne sera pas envisageable de revenir sur ces décisions). En outre, des objectifs/documents à fournir devraient être clairement définis suffisamment à l’avance pour les différents groupes et les réunions prévues afin de permettre aux CPC de planifier leur participation. Il est important de comprendre que chaque groupe a des responsabilités différentes et formule des décisions et des recommandations de différents niveaux et complexités techniques. Le rôle de chaque groupe de travail doit être clairement énoncé et ses responsabilités décisionnelles définies et convenues. Le groupe a souligné qu'il fallait plus de temps et des réunions spécifiques pour faire avancer le processus MSE et que ce travail ne devrait pas se faire à la périphérie d'autres réunions. Une proposition est nécessaire pour définir le flux du processus MSE, qui peut être basé sur les expériences d'autres ORGP/organisations dans lesquelles la MSE a été menée avec succès.

Enfin, le groupe a convenu que la feuille de route contient deux principales échéances : une échéance à court terme pour achever la mise en œuvre actuelle des MSE ; et une échéance de la fréquence des révisions des MP (c'est-à- dire des examens de la MSE). Des calendriers d'examen peuvent être décidés et finalisés, mais il devrait y avoir un processus clairement défini pour permettre des examens/révisions plus tôt de la MSE (c'est-à-dire dispositions sur des circonstances exceptionnelles).

3. Examen des documents disponibles sur la MSE relative au thon rouge et actualisation du document de spécification des essais sur la MSE

Plusieurs de ces documents ont été présentés pendant la réunion. Les résumés de ces documents se trouvent à l’Appendice 4. Les discussions entourant ces documents sont incluses dans les sections pertinentes qui suivent. Le document SCRS/2018/041 n'a pas été entièrement discuté au cours de la réunion, un document de réponse ayant été soumis par certains membres du groupe de pilotage de la modélisation. Les auteurs du document SCRS/2018/041 qui étaient présents à la réunion ont fourni un document de travail résumant certaines de leurs propositions de modification du document de spécification des essais. Les discussions lors de la réunion se sont basées sur ce document de travail, mais comme il n'a pas été possible d'examiner toutes les propositions faites, leur examen plus approfondi a été reporté à une réunion suivante. (Voir aussi la section 7 du présent rapport pour lire les discussions détaillées).

4. Spécification (priorisée) d'autres conditionnements du modèle opérationnel (OM) et présentations comparatives des résultats initiaux de la procédure de gestion possible (CMP) que devra tenter l'expert en modélisation de l’ICCAT-GBYP lors de la réunion

L'expert en modélisation de l’ICCAT-GBYP a fait savoir qu'il devrait être informé dès que possible de toute CMP qui devrait être exécutée pendant la réunion. Cinq CMP ont été présentées à la réunion. Chaque développeur de CMP a donné à l'expert en modélisation de l’ICCAT-GBYP sa tentative "préférée" de CMP jusqu'à présent et il a été convenu que l’expert les exécuterait pendant la réunion et préparerait un affichage comparatif des résultats. Cela a été considéré comme la première priorité.

L'expert en modélisation de l’ICCAT-GBYP a été invité à préparer un format commun pour les graphiques, afin de faciliter la comparaison des résultats des différentes CMP.

1077 On a demandé d’essayer de mettre en place un «F0,1 MP», afin de disposer d’un scénario qui représenterait la gestion du «statu quo» (c'est-à-dire actuelle). Une telle MP dépend du modèle d'évaluation des stocks utilisé pour évaluer le stock. Dans le cadre actuel de la MSE, il n'est pas possible de mettre en œuvre des MP sur la base d'une méthodologie d'évaluation de la VPA ou sur une autre méthodologie d’évaluation basée sur l’âge, car la simulation de données de capture structurées par âge ou par longueur est une question complexe. Une approximation pourrait être envisagée et un sous-groupe a été invité à proposer des solutions pour résoudre ce problème dans la simulation. Le sous-groupe a suggéré de mettre en œuvre deux approches, fondées respectivement sur les interprétations indépendantes de l’OM et dépendantes de l’OM de F0,1 ; les détails sont fournis à l'Appendice 5. Lors des discussions plénières avec l'ensemble du groupe, diverses opinions ont été exprimées quant à la pertinence des suggestions du sous-groupe. Le groupe a conclu qu'essayer un "F0,1 MP" imitant la stratégie F0,1 mise en œuvre en 2017 (basée sur la VPA dans l'Est et la VPA/SS dans l'Ouest) n'était pas approprié à ce stade en raison du manque de données structurées par âge générées par l’OM qui sont nécessaires pour construire de tels modèles au sein de la MP. La prise en compte de la génération de telles données ne fera pas partie du processus actuel de MSE.

Une préoccupation a été soulevée, à savoir que, pour la zone Ouest, les résultats du conditionnement de certains OM présentés dans le document Carruthers T. et Butterworth 2017 (obtenus en ajustant le modèle M3, qui inclut le mélange des stocks) semblaient très différents de l'évaluation des stocks acceptée pour l'Ouest, avec des tendances de la SSB non-correspondantes. Pour cette raison, il a été demandé à l'expert en modélisation de l’ICCAT-GBYP de préparer un OM qui se rapprocherait davantage de l'évaluation des stocks acceptée pour l'Ouest. Avant de faire ce travail, afin de mieux comprendre la gamme historique de variabilité englobée par tous les 12 OM ajustés dans Carruthers T. et Butterworth 2017, on a préparé un graphique superposant les séries temporelles des estimations de SSB résultant de ce jeu d’OM ; des graphiques distincts ont été produits pour les zones Est et Ouest, ainsi que pour les stocks Est et Ouest. Ces graphiques ont montré que les 12 OM donnent lieu à diverses tendances dans les séries temporelles historiques des estimations de la SSB pour l'Ouest, y compris certaines récentes tendances à la hausse, ce qui réduit la préoccupation initialement soulevée par les tendances non-correspondantes. Il a été convenu d'inclure dans les graphiques les tendances acceptées de la biomasse dans les évaluations de stocks de 2017 (VPA dans l'Est et VPA et SS3 dans l'Ouest) et de commencer les graphiques à une date antérieure à 1983. La décision finale sur les résultats correspondants de la spécification de l’OM à partir des évaluations de stocks convenues a été reportée au point 8 de l'ordre du jour.

Il a été noté que tous les 12 OM figurant dans Carruthers T. et Butterworth 2017 estimaient que le stock de l'Ouest était au-dessus de SSBPME au cours de toutes les années depuis 1983 (comme l'indique la figure 4 de ce document) ; cela ne coïncide pas avec la perception générale des scientifiques sur l’historique des stocks. Le groupe a été informé par la suite que les valeurs de SSBPME calculées jusqu'à présent par le progiciel n'étaient pas correctes et que, par conséquent, les calculs de SSBPME des OM présentés à ce jour ne devraient pas être pris en compte. Le calcul de SSBPME sera corrigé dans une version ultérieure du progiciel. Cela doit être fait après la présente réunion.

Il a été noté que les valeurs résiduelles de l'ajustement aux indices indiqués à la figure 3 de Carruthers T. et Butterworth 2017 semblaient être très similaires pour l'ensemble des 12 OM ajustés. Même si le commentaire a été fait en mettant l'accent sur l'indice CAN_CMB_RR, il semblait s'appliquer à tous les indices et était une caractéristique déjà mentionnée par le groupe de pilotage de la modélisation dans son rapport de 2017. L'expert en modélisation de l’ICCAT-GBYP a noté qu'il faut garder à l'esprit que dans les OM, chacun de ces indices est considéré comme représentant la biomasse du thon rouge au cours d’un trimestre de l'année et dans une zone spatiale particuliers, plutôt que la biomasse du thon rouge dans toute la zone Ouest ou Est ; par conséquent, les valeurs résiduelles d'un indice donné correspondent également à un trimestre et à une zone spatiale particuliers. Cependant, cela n'explique pas la similarité des valeurs résiduelles entre les OM. L'expert en modélisation de l’ICCAT-GBYP a mené une enquête préliminaire sur cette question au cours de la réunion, mais a indiqué qu'il fallait plus de temps pour examiner la question en profondeur. Le fait de fournir les graphiques des ajustements réels aux données et pas seulement les valeurs résiduelles pourrait s’avérer être informatif.

Des inquiétudes ont été soulevées sur le fait que certains des résultats inattendus de l'ajustement des 12 OM aux données historiques (c.-à-d. les résultats montrés dans Carruthers T. et Butterworth 2017) pourraient être dus au fait que ces évaluations de stock commencent en 1983, de telle façon que les informations des années précédentes n'ont pas été prises en compte (cela pourrait, par exemple, affecter les estimations de la productivité des stocks). L'expert en modélisation de l’ICCAT-GBYP a précisé que pour les 12 OM, les calculs commencent à partir de 1864, la biomasse et le recrutement avant 1983 étant estimés en utilisant l'analyse de réduction des stocks en raison de l'absence de données suffisantes sur la composition par âge ou par taille pour ajuster les modèles statistiques de prise par âge ou de prise par taille. Le groupe a ensuite décidé d'essayer de faire remonter l'évaluation structurée par âge jusqu'en 1975 afin de mieux utiliser les informations disponibles. Cela doit être fait à l’issue de la présente réunion.

1078 Le groupe a discuté de la question de savoir s'il est important que les OM utilisés dans la MSE (obtenus à partir de l'ajustement du modèle M3, avec le mélange des stocks) correspondent aux résultats historiques des évaluations de stock convenues. Les conclusions de cette discussion sont consignées au point 7 de l'ordre du jour.

5. Examen initial des expériences et observations concernant le logiciel de codage

Les participants à la réunion ont été invités à partager leurs expériences en utilisant le progiciel développé par l'expert en modélisation de l’ICCAT-GBYP. Les participants qui avaient essayé le progiciel avant la réunion ont indiqué qu'en général ils le trouvaient très bon et facile à utiliser. Les commentaires généraux étaient les suivants:

– Le progiciel génère les valeurs futures des indices à utiliser dans les MP. On ne sait pas dans quelle mesure ces indices remontent très loin dans le temps.

– Une meilleure introduction dans le manuel du logiciel sur la façon de concevoir une MP pourrait être utile ; actuellement, ceci est quelque peu éparpillé dans le manuel (dans la section 7 du manuel). Cette idée a été jugée intéressante, mais de faible priorité.

– Le modèle est extrêmement complexe et nécessite donc d’énormes calculs. Des problèmes de besoins en mémoire de calcul ont été rencontrés par certains utilisateurs. Ce n'est pas surprenant car le modèle M3 contient 2 stocks, 14 flottilles, 3 groupes d'âge, une échelle temporelle trimestrielle et 10 zones spatiales. Des routines et des modifications sont en cours de développement pour réduire les besoins en mémoire, mais le temps nécessaire pour exécuter le modèle est inévitable.

– Il est important d'afficher les performances de tous les OM d’une manière simple qui facilite la compréhension des résultats et des comparaisons entre les CMP. Une application « Shiny » sera ajoutée au progiciel. Des moyens appropriés de pondération de tous les OM devraient être considérés et inclus dans le progiciel en dehors de l'application « Shiny », pour être en mesure d'ajouter ces résultats à ceux obtenus à partir d’OM distincts.

– En ce qui concerne le conditionnement des OM, plus d'informations sont nécessaires pour comprendre tout le comportement et les propriétés du modèle M3. L'expert en modélisation de l’ICCAT-GBYP a noté qu'un fichier pdf de rapport peut déjà être généré avec le logiciel pour chaque OM ajusté aux données historiques. Le fichier affiche les informations d'ajustement et de diagnostic pour les ajustements de l'OM aux données historiques. L'expert en modélisation de l’ICCAT-GBYP a demandé au groupe d'indiquer si des éléments supplémentaires, par ex. diagnostics supplémentaires, devraient être affichés dans le fichier.

– Des clarifications ont été demandées sur la manière dont les données (indices) sont utilisées pour conditionner les OM, ainsi que sur la manière dont le logiciel les génère dans la MSE lorsqu'elle est utilisée dans les MP. Ce point est traité dans les discussions sur les indices d'abondance décrites ci- dessous.

– Lorsqu'un TAC est établi pour l'année y, la dernière année des données finalisées au moment de l’établissement du TAC est y-2 pour les prospections et les indices de CPUE et y-3 pour les données de capture. Pour les années y-2 et y-1, on peut supposer que la capture est égale au TAC. Par conséquent, le progiciel ne devrait pas permettre l'utilisation de données pour toute année après y-2 dans les calculs de TAC par les CMP car, en réalité, ces données ne seraient pas disponibles au moment où les calculs de TAC ont été effectués. Une fois qu'une CMP est disponible, il est important de montrer l'avantage d'avoir des informations plus récentes. Cela peut être fait en montrant comment les captures changent pour le même niveau de risque.

– Le calcul de BPME dans la version du progiciel disponible pour la réunion était incorrect. Une version corrigée sera produite dès que possible.

– Il convient de clarifier les options de déclaration des statistiques d'épuisement lorsque le régime de stock- recrutement change au fil du temps. Les discussions et les conclusions sont résumées ci-dessous.

1079 5.1 Indices d'abondance utilisés pour conditionner les OM et pour spécifier la MP

Le groupe a demandé des éclaircissements sur les indices d'abondance utilisés pour conditionner les OM. Les questions clés et les discussions étaient les suivantes :

Quels indices sont utilisés pour conditionner les OM (c'est-à-dire les ajuster aux données historiques) ?

Les indices inclus étaient ceux indiqués dans les tableaux 1 (CPUE commerciale) et 2 (indices de prospection) du document de spécification des essais (Annexe 1 de l’Appendice 7). Il a été souligné que chaque indice était lié à l'abondance du thon rouge dans un trimestre particulier de l'année et dans une zone géographique donnée. Le soi- disant "indice principal" dans le document de spécification des essais peut être interprété comme un prior sur la distribution spatiale du thon rouge, mais les OM sont ensuite ajustés en utilisant les indices des tableaux 1 et 2 de l’Annexe 1 de l’Appendice 7. Il a été fait remarquer que les CPUE n’étaient ajustées qu’à partir de 1983 et au- delà. Le groupe a déclaré qu'il pourrait être utile d'ajouter au tableau les groupes d'âge auxquels chaque CPUE s'applique pour faciliter la consultation.

Le groupe a noté que les indices des tableaux 1 et 2 de l’Annexe 1 de l’Appendice 7 du document de spécification des essais ne coïncident pas exactement avec ceux utilisés dans les évaluations de stocks convenues, et qu'ils ne sont pas tous utilisés de la même manière (par exemple, certains indices des séries temporelles sont scindés dans l’évaluation de 2017 mais n'ont pas été divisés dans le conditionnement de l’OM). Ceci est en partie dû au fait que les indices utilisés pour le conditionnement des OM ont été décidés avant que les décisions finales d'évaluation des stocks n’aient été prises en 2017.

Un sous-groupe a été chargé d'examiner les indices utilisés dans les évaluations finales et de proposer lesquels de ces indices (séries et périodes temporelles) devraient être utilisés pour le conditionnement des OM. Il a été noté que l'OM est une évaluation spatiale et que les indices utilisés dans une telle évaluation ne sont pas nécessairement les mêmes que ceux qui peuvent être appropriés dans des évaluations spatialement agrégées. Il a également été noté que les évaluations de stocks convenues divisaient certaines séries d'indices d'abondance en deux périodes, mais que ce fractionnement pouvait parfois poser problème dans le contexte de la MSE car cela pourrait faire paraître certains indices d'abondance meilleurs qu'ils ne le sont en réalité (ce qui a des implications sur la façon dont les indices sont ensuite générés s'ils sont utilisés pour fournir des entrées aux MP). Les conclusions de l'ensemble du groupe après avoir examiné la proposition du sous-groupe sur les indices sont présentées ci-dessous, la série finale à utiliser étant incluse dans l'Annexe 1 de l’Appendice 7.

Si l'indice a été utilisé dans l'une des évaluations de stocks 2017 convenues (Ouest : SS ou VPA; Est : VPA), il faut donc l'utiliser dans le conditionnement de l'OM (sauf indication contraire), de la même façon que celle utilisée dans SS ou VPA. La sous-liste ci-dessous met en évidence des indices spécifiques qui doivent être modifiés ou ajoutés au jeu des indices utilisés dans le conditionnement de l’OM : a. Diviser l’indice des prospections aériennes françaises b. Ajouter l’indice US RR c. Inclure l’indice japonais LL GOM 1974-1981

2. Changements relatifs aux indices utilisés dans les évaluations de stock convenues : a. Supprimer l'indice canadien combiné, le remplacer par deux indices : SWNS (l'assigner à WATL) et Golfe du Saint-Laurent (l'assigner à GSL) car ces indices séparés contiennent des informations spatialement spécifiques. b. Déplacer la date de début de tous les indices à 1975. c. Lors de l'élaboration des CMP, les développeurs sont autorisés à utiliser les données de tous les indices avant 1975 dans leurs procédures de gestion, ce qui permet d'assurer la cohérence avec les données fournies lors des évaluations précédentes.

3. Test de sensibilité / robustesse de l’OM a. Alt. OM : indice divisé larvaire Méditerranée

4. Lors de la réunion du groupe d'espèces de septembre 2018, envisager de recommander l'avancement de l'année terminale des jeux d'indices à 2016 ou 2017 pour le conditionnement de l’OM pour la MSE, à condition que ces mises à jour de données soient d’abord acceptées par les participants à la réunion sur le thon rouge.

1080 Après la réunion, les OM seront reconditionnés en utilisant les indices convenus lors de cette réunion. Il a également été convenu que « l'indice principal » devrait être recalculé en fonction des nouveaux choix d'indices.

Comment les indices sont-ils projetés à partir des OM ?

Un sous-jeu des indices des tableaux 1 et 2 du document de spécification des essais (Annexe 1 de l’Appendice 7) est projeté dans l'avenir dans chaque OM et peut être utilisé pour élaborer des CMP. Les propriétés statistiques (variance et autocorrélation) des valeurs résiduelles des ajustements des OM sont utilisées pour générer des données dans les années futures dans la MSE en postulant une distribution log-normale.

Comment se fait la sélection des indices qui seront projetés à partir des OM (et donc disponibles pour la construction de la CMP) ?

Il a été précisé que les principaux critères étaient les suivants :

1. Il est probable que seulement trois ou quatre indices puissent être projetés pour l'Est et l'Ouest, car davantage d’indices alourdiraient les calculs. 2. Ils devraient chacun être une série qui est très susceptible de continuer à l'avenir. 3. Les propriétés statistiques des valeurs résiduelles des ajustements aux OM devraient être comprises, afin que des indices avec un comportement réaliste puissent être générés pour la MSE. Les indices montrant des tendances temporelles dans les valeurs résiduelles devraient être évités. 4. Des séries temporelles plus longues sont préférables.

Il a été noté que dans l'Est, il y a très peu d'indices qui répondent à tous les critères de sélection énumérés ci-dessus pour être inclus comme indices projetés par les OM et mis à disposition pour être utilisés dans les CMP. Si une sélection trop stricte est faite sur les indices de l'Est, il est probable qu'aucun d'entre eux ne reste disponible pour être projeté à partir des OM et, il faudra par conséquent faire preuve d’une certaine flexibilité dans le processus de sélection.

Le groupe a examiné les implications des indices de prospection sélectionnés pour être utilisés dans une CMP si ces derniers sont ensuite abandonnés à l'avenir. Si une telle situation se produisait, la MP pourrait devoir être réévaluée plus tôt qu’initialement prévu. Un exercice utile, qui devrait être mené à un stade ultérieur, consiste à réajuster la CMP en postulant qu'aucune des trois prospections pour l'Est n'est disponible (de sorte qu'il ne reste qu'un seul indice dépendant des pêcheries) ; la CMP serait alors réévaluée de manière à maintenir le même niveau de risque et le groupe pourrait alors examiner dans quelle mesure la capture aurait besoin d'être réduite en l'absence de ces trois prospections. Cela justifierait mieux la nécessité de soutenir la poursuite de ces prospections auprès des gestionnaires.

D'autres conclusions du groupe après l'examen de la proposition du sous-groupe sur les indices sont présentées ci- dessous.

1. Indices alternatifs projetés à partir des OM mis à disposition pour la construction des CMP (au-delà de ceux listés dans le document de spécification des essais).

a. Inclure l'indice acoustique du Canada en tant qu'indice de l'Ouest projeté à partir des OM disponibles pour la construction de la CMP. b. Une fois que les nouveaux diagrammes des valeurs résiduelles corrigées sont disponibles pour les indices de l'Est et de l'Ouest, réévaluer les indices qui seront projetés dans les OM et seront disponibles pour la saisie des données dans la CMP.

5.2 Déclaration des statistiques d'épuisement lorsque le régime de stock-recrutement change avec le temps

Le Président de la réunion a suggéré qu'un concept1 B0 dynamique soit utilisé pour déclarer l'épuisement. Ce B0 dynamique serait obtenu en projetant l'abondance du thon rouge à partir de 1864 en postulant une prise zéro pour toutes les années. Si la relation stock-recrutement change à un moment donné, l’approche de B0 dynamique change graduellement les valeurs de la biomasse sur plusieurs années, et les statistiques d'épuisement (B/B0_dynamique) ne montreront pas (p.ex. fonction échelon) de comportement rendant l’interprétation problématique. Il a été noté

1 Certaines CPC ont utilisé le terme B0 dynamique différemment de ce qui est défini ici. 1081 qu'un concept similaire de «BPME dynamique» pourrait être utilisé, BPME dynamique étant une fraction constante (c’est-à-dire ne variant pas dans le temps) de B0 dynamique (ceci vaut pour tous les modèles considérés lorsque des projections fixent les sélectivités à l’âge à leurs valeurs actuelles). L'expert en modélisation de l’ICCAT-GBYP a été invité à préparer un graphique illustratif pour la prochaine réunion afin d'aider à comprendre l'idée.

6. Présentation des CMP initiales et des résultats connexes par chaque développeur/ensemble de développeurs

NOTE IMPORTANTE : tous les résultats initiaux des CMP n'ont été explorés qu'à titre d'exemples précoces ; il est particulièrement important de le savoir car les OM seront reconditionnés avec différents indices (voir section 4) et les indices remonteront à 1975 (et plus à 1983). Par conséquent, les résultats ont été explorés uniquement à des fins de discussion et il est prévu que toute tendance dans les résultats pourrait bien changer.

Cinq scientifiques qui avaient préparé des procédures de gestion concourantes (« CMP ») avant la tenue de la réunion ont donné des présentations succinctes. L’objectif visé consistait à fournir un aperçu général des CMP envisagées jusqu’à présent et de visualiser le format des diagrammes comparatifs que l'expert en modélisation du GBYP avait été chargé de préparer. Les résultats découlant de l’application des CMP seront différents en septembre, suite au reconditionnement prévu du modèle opérationnel et aux développements escomptés. Par conséquent, les résultats sont examinés pour l’instant uniquement à des fins illustratives.

Toutes les CMP présentées ici se fondent directement sur les indices d’abondance utilisés dans les évaluations de stocks, ils sont donc empiriques plutôt que fondés sur une estimation ou un modèle. Il a été fait remarquer que le développement de certaines procédures de gestion fondées sur un modèle est possible avec la structure actuelle des modèles opérationnels (p.ex. procédures de gestion reposant des modèles de production excédentaire, comme cela a été fait pour le germon du Nord).

Les détails techniques de quelques CMP sont fournis à l’Appendice 6 du présent rapport et des détails supplémentaires sont disponibles dans les documents SCRS/2018/P/015, SCRS/2018/P/016, SCRS/2018/P/047, SCRS/2018/055 et SCRS/2018/059.

Les leçons tirées jusqu’à présent de ce travail sont les suivantes :

L'expert en modélisation du GBYP a expliqué que les modèles du progiciel font référence à la précision et au biais des données de capture, mais qu’ils ne font pas référence à la façon dont les indices d’abondance utilisés dans les procédures de gestion sont créés. La création des indices d’abondance se fonde sur les propriétés statistiques des valeurs résiduelles des ajustements du modèle opérationnel. Le modèle d’observation « parfait » est utilisé à des fins de test par les développeurs et n'est pas réellement destiné à la présentation finale des résultats. Si une CMP échoue avec des données « parfaites », elle ne sera pas développée davantage. Le « bon » modèle est celui qui est utilisé par défaut et le « mauvais » modèle sert principalement à tester la robustesse.

Les discontinuités dans les HCR (telles que l'existence de seuils qui ont des impacts sensibles sur les recommandations de TAC résultantes en fonction du côté du seuil où tombe une variable déterminée) doivent être évitée. Ces discontinuités posent souvent problème car le bruit dans les données ou dans les résultats peut avoir un fort impact sur les recommandations liées au TAC. Une relation linéaire légèrement supérieure ou légèrement inférieure au seuil prévu devrait plutôt être utilisée.

Il a été expliqué que certains paramètres inclus dans les HCR (par exemple une valeur d'indice cible qui peut être utilisée dans la règle) deviennent souvent des paramètres de réglage dans la procédure de gestion et sont choisis de manière à obtenir une performance particulière.

Le nombre d'années dans une période de gestion (la période au cours de laquelle un TAC est fixé à chaque fois) pourrait être de l'ordre de 2 ou 3 ans, mais cela doit être discuté avec la Commission.

Pour cette élaboration initiale des modèles opérationnels, une limite de 20% de modification interannuelle du TAC avait été imposée lors de l'exécution de toutes les CMP, qu'elle soit spécifiée explicitement ou non dans la CMP. Le groupe a convenu qu'il n'était pas approprié pour l’instant d’imposer cette limite par défaut dans toutes les CMP et qu’il conviendrait de ne pas l’inclure pour exécuter les CMP. Les gestionnaires devraient être invités à donner leur avis sur le niveau souhaité de variation interannuelle du TAC, bien qu'il soit préférable de solliciter une rétroaction à une date ultérieure après la présentation des résultats initiaux à la Commission.

1082 Les commentaires formulés en ce qui concerne les diagrammes de comparaison présentés par l'expert en modélisation du GBYP étaient les suivants :

Les diagrammes préparés par l'expert en modélisation du GBYP pour comparer la performance de différentes CMP sous différents modèles opérationnels ont été jugés très utiles, bien qu'il ait été noté qu'il pourrait être difficile d'interpréter les résultats d’un grand nombre de modèles opérationnels. Un sous-groupe (N. Duprey, G. Merino, H. Arrizabalaga, S. Miller, J. Walter, S. Nakatsuka, A. Gordoa, D. Butterworth et A. Kimoto) a été créé pour travailler par correspondance sur la meilleure façon de présenter les résultats lors des prochaines réunions scientifiques. Le sous-groupe fournira un rapport à la prochaine réunion de ce groupe de travail consacré la MSE du thon rouge.

Les premières réflexions étaient, entre autres, les suivantes :

 En ce qui concerne les CMP prises en compte, les différences de performances entre les modèles opérationnels étaient généralement plus grandes que les différences entre les CPM. Le groupe a examiné les diagrammes sur le niveau de capture global, la variabilité interannuelle des captures et l'épuisement des stocks qui en résulte. Les captures et la variabilité des captures devraient être déclarées par zone, tandis que les statistiques d'épuisement devraient être déclarées par stock. La déclaration de l'abondance du thon rouge par zone peut également être intéressante.  La variabilité interannuelle des captures devrait être prise en compte lors de l'examen des résultats, car cela pourrait avoir des impacts opérationnels et de gestion importants. L’industrie de la pêche est souvent favorable à de faibles changements interannuels de TAC, même si cela n’est pas toujours le cas. L'information présentée dans les diagrammes était fondée sur les moyennes de la période de projection modélisée de 30 ans. Le groupe a estimé qu'il serait utile d'inclure des diagrammes supplémentaires montrant l’information relative à la variation annuelle moyenne séparée entre les augmentations et les diminutions interannuelles des prises, c'est-à-dire en tenant compte du signe ainsi que de l'ampleur des changements.  Parmi les modèles opérationnels pour lesquels les résultats sont présentés, le modèle opérationnel qui incorporait un changement de régime impliquait le risque le plus élevé pour le stock de l'Est, c'est pourquoi il est crucial de tenir compte du scénario de changement de régime pour identifier les CMP appropriées du thon rouge.  Les diagrammes doivent être examinés afin de détecter des résultats suspects selon les connaissances des experts en dynamique et productivité du thon rouge, par ex. les procédures de gestion qui mènent à des prises élevées à un niveau qui a été considéré comme insoutenable dans le passé devraient faire l’objet d’un examen minutieux des modèles opérationnels associés.  Dans certains cas, les intervalles de probabilité de la capture moyenne projetée étaient très faibles et les développeurs devraient examiner attentivement les procédures de gestion concernées pour essayer de comprendre les causes ayant conduit à cette situation. Inversement, les CMP présentant des intervalles de probabilité élevés de la capture moyenne projetée ou couvrant une vaste gamme de niveaux de captures ou d’épuisement potentiels pourraient poser problème et le développeur de la CMP devrait explorer davantage les caractéristiques des CMP susceptibles d’être à la base de ce problème.  Critères d’évaluation des CMP : Une CMP qui aboutit à l'épuisement du stock à des niveaux très bas est évidemment un échec. Cependant, aucune orientation sur les niveaux supplémentaires d’épuisement qui sont une source de préoccupation (par exemple, les points de référence limites, les seuils) n'a été élaborée jusqu’à présent, et aucun autre critère objectif ne permet de déterminer ce qui constitue un échec (ou un succès). On a estimé qu'il serait préférable d'attendre que les changements que l’on prévoit d’appliquer aux modèles opérationnels et aux CMP soient mis en œuvre (c'est-à-dire jusqu'en septembre 2018 au moins) afin de mieux comprendre la marge de ce qui est faisable avant d'établir des lignes directrices plus précises.

1083 7. Développement d’un format standard afin de comparer facilement les principaux résultats obtenus entre toutes les CMP et tous les essais

Faute de temps, le groupe a convenu de reporter la discussion de cette question. Afin de faciliter les discussions futures, le groupe a demandé que le Dr Carruthers et des membres du groupe (à savoir : N. Duprey, G. Merino, H. Arrizabalaga, S. Miller, J. Walter, S. Nakatsuka, A. Gordoa, D. Butterworth et A. Kimoto) travaillent pendant la période intersessions afin de préparer une proposition à présenter à la prochaine réunion du groupe.

8. Modifications possibles du logiciel de codage et des essais associés (SCRS/2018/041) et réponse, plan de travail en cours de préparation

Comme noté au point 4, l’ensemble de modèles opérationnels présentés à la réunion (cf. document relatif aux spécifications des essais et Carruthers T. et Butterworth, 2017) sera reconditionné après la réunion au moyen des indices d’abondance convenus lors de la réunion. Des préoccupations ont été exprimées par le groupe quant au comportement des modèles opérationnels qui n’était pas suffisamment bien compris et quant au fait que les modèles opérationnels pourraient être améliorés par quelques modifications des spécifications des données d’entrée (SCRS/2018/041). Après avoir examiné les modèles opérationnels existants, le groupe a apporté quelques modifications qui avaient été recommandées afin de mieux refléter la nature des incertitudes (tableau 7.1). Le groupe a également discuté et convenu des modifications qui seraient mises en œuvre dans l’ensemble de référence des modèles opérationnels et dans les tests de robustesse (en utilisant la terminologie du point 9 du document des spécifications des essais).

Ces changements sont présentés aux points suivants :

8.1 Conditionnement général du modèle opérationnel

Afin de pouvoir utiliser les séries complètes de l’indice larvaire du golfe du Mexique (de 1977 à nos jours) et de mieux saisir une plus longue période temporelle de dynamiques des stocks, le groupe a convenu que le conditionnement du modèle opérationnel devrait commencer en 1975.

8.2 Scénarios de recrutement utilisés dans les modèles opérationnels

 En ce qui concerne le stock de l'Ouest, le scénario de « recrutement élevé » (niveau 2 de l'axe d'incertitude 1 « recrutement futur » dans l'ensemble de référence de modèles opérationnels dans le document de spécifications des essais) n'a pas été correctement saisi dans le modèle opérationnel et doit être spécifié à nouveau. Tous les résultats observés pour ce scénario devraient donc être ignorés. Le problème qui se posait était qu'une valeur très élevée de steepness (h) était estimée, donnant lieu à une très faible différence entre la dynamique du bâton de hockey et la dynamique de la relation stock- recrutement (SR) élevée. Il a été convenu lors de la réunion d'utiliser h = 0,6, qui se situait généralement dans la fourchette de steepness estimée lors des évaluations précédentes du stock de thon rouge de l'Ouest. Il a été souligné que les scénarios de recrutement pris en considération dans l'ensemble de référence de modèles opérationnels sont censés capturer une gamme représentative d'incertitudes, mais n'impliquent aucune pondération relative particulière entre les différents scénarios (cette question sera discutée lors d'une réunion ultérieure). Il est également essentiel de s'assurer que la relation stock- recrutement pour le scénario de recrutement élevé a un recrutement vierge (R0) qui est considérablement plus élevé que celui du bâton de hockey.  Il a également été convenu de fixer le point de charnière de la relation stock-recrutement en forme de bâton de hockey utilisée pour l'Ouest selon des spécifications semblables à celles utilisées lors des évaluations de stock précédentes, p. ex. le seuil SSB (charnière) a été fixé à la SSB moyenne pendant une période (généralement 1990-1995) avec la SSB estimée la plus basse, et R0 a été calculé comme la moyenne géométrique du recrutement pendant la période postérieure à 1976 (Anon. 2014).  Il a également été souligné que le niveau 3 de l'axe d'incertitude 1 « recrutement futur » dans l'ensemble de référence de modèles opérationnels vise à refléter un éventuel changement de régime du recrutement. Un changement de régime du stock de l’Ouest pourrait avoir eu lieu en 1975 et de 1987 à 1988 en ce qui concerne le stock de l’Est. Pour le stock de l'Ouest, le bâton de hockey (niveau 1) est un scénario censé refléter qu’un changement de régime vers un régime de recrutement inférieur s’est produit, tandis que Beverton-Holt (niveau 2) postule que le recrutement peut devenir potentiellement très élevé. Il a été expliqué que l'expérience antérieure indiquait que le scénario de changement de régime (niveau 3) était

1084 crucial pour pouvoir identifier les procédures de gestion présentant de bonnes performances. Les implications méthodologiques des changements de régime pour les évaluations des performances des procédures de gestion ont déjà été discutées au point « dynamique B0 », ci-dessus.  Le groupe est convenu qu’il s’avère nécessaire d’inclure un texte approprié dans le document de spécifications des essais et les diagrammes des ajustements stock-recrutement, ainsi que les tendances de recrutement prises en compte pour chaque modèle opérationnel afin d’expliquer quelles sont les bases des scénarios de recrutement choisis pour l'ensemble de référence des modèles opérationnels.  Il a également été noté que les calculs de SSBPME devaient être refaits dans le cadre du reconditionnement du modèle opérationnel.

Scénarios d’abondance et mesure dans laquelle les résultats du conditionnement des modèles opérationnels devraient coïncider avec ceux des évaluations de stocks convenues :

L’axe d’incertitude 2 (« abondance ») dans l’ensemble de référence des modèles opérationnels présentés par l’expert en modélisation du GBYP contient des scénarios (niveaux B et C) dans lesquels les résultats du conditionnement des modèles opérationnels ont été forcés afin de correspondre à certaines caractéristiques des évaluations des stocks de 2017. Le groupe a discuté de la pertinence de cette mise en correspondance et a également examiné les modifications potentielles à apporter aux scénarios examinés sous ce facteur. De l'avis général, des différences entre les modèles opérationnels et les évaluations de stocks convenues devraient survenir, car les modèles opérationnels contiennent beaucoup plus de caractéristiques, telles que la désagrégation spatiale et le mélange des stocks, qui n’étaient pas incluses dans les évaluations des stocks de 2017. Cependant, les résultats découlant du conditionnement des modèles opérationnels devraient être soigneusement inspectés afin de vérifier s'il existe des divergences substantielles avec la compréhension générale des scientifiques de la dynamique globale du stock de thon rouge. Plus particulièrement, il est plus facile d’accepter les résultats si quelques modèles opérationnels au moins reflète dans une certaine mesure la perception publique des tendances du stock. Par exemple, certains modèles opérationnels pour les deux zones de stock devraient montrer que la surpêche a eu lieu et que les stocks ont été surexploités pendant certaines périodes. Un autre exemple concernerait l'Atlantique Est, selon lequel les modèles opérationnels ne devraient pas montrer des augmentations de la biomasse à des moments où les captures étaient de l'ordre de 50.000 t par an.

Par conséquent, le groupe recommande trois propositions en ce qui concerne l’abondance.

PROPOSITIONS : Il a été convenu que l’ensemble de référence de modèles opérationnels devrait contenir au moins 3 scénarios pour l’axe 2 d’incertitude « abondance » :

A. Meilleure estimation de l’ajustement du modèle opérationnel. Si cela implique de grandes différences avec les évaluations acceptées, la ou les raisons devraient être identifiées. B. Les tendances et les échelles de la SSB découlant du conditionnement du modèle opérationnel, pour l’Est comme pour l’Ouest, sont forcées simultanément afin de suivre étroitement les résultats de l’évaluation des stocks de 2017 en termes d’ampleur absolue et de tendance (les évaluations finales convenues par le SCRS en 2017 devraient être utilisées à cet effet). Cela devrait contribuer à identifier les raisons expliquant les éventuelles différences identifiées pour A. C. Cela s’apparente au scénario A, mais contient quelques limitations importantes visant à empêcher les résultats du conditionnement du modèle opérationnel de s’écarter des connaissances actuelles générales sur les anciennes dynamiques des stocks. Le groupe a estimé qu’il serait opportun de demander que les résultats du modèle opérationnel tant pour le thon rouge de l'Est que de l’Ouest montrent que cette espèce était surexploitée à un moment spécifique dans le passé. Cela signifie non seulement que la biomasse du stock reproducteur était inférieure à SSBPME, mais également que la SSB était relativement faible pendant certaines périodes. On pourrait également envisager d’empêcher des augmentations de la SSB pendant des périodes passées de prises élevées, ce qui devrait être clairement expliqué si cela est inclus dans le scénario. Ces idées visent à refléter la perception publique du thon rouge se situant à un faible niveau (particulièrement le stock de l’Est) au tournant du siècle dernier environ. Une certaine flexibilité a été laissée à l’expert en modélisation du GBYP dans ce cas-ci, en fonction des résultats obtenus à partir des diverses explorations.

1085 L'expert en modélisation du GBYP a demandé que le groupe indique les types de diagnostics qu’il souhaiterait consulter et examiner afin de se familiariser avec un modèle opérationnel. Un grand nombre de diagnostics actuels sont disponibles dans des rapports spécifiques consacrés aux modèles opérationnels qui seront fournis par l'expert en modélisation du GBYP.

8.3 Mouvement et mélange des stocks

Des discussions substantielles ont eu tenues pour clarifier la façon dont le déplacement est modélisé dans les modèles opérationnels (les modèles opérationnels incluent une probabilité de déplacement dépendant de l’âge et du stock d’origine entre les zones spatiales qui varient d'un trimestre à l'autre, mais sont identiques pour toutes les années). Des discussions approfondies ont eu lieu sur la mesure dans laquelle ce postulat peut être considéré comme réaliste, tout en comprenant que les données disponibles pour estimer les déplacements variant dans le temps sont limitées. Alors que les taux de déplacement d’un âge, d’un stock et d’un trimestre donnés sont supposés constants d'une année à l'autre dans les modèles opérationnels, la composition du stock dans une région, un trimestre et une année donnés est variable. Le modèle opérationnel utilise des ajustements aux données de marques électroniques disponibles ainsi que des informations sur la microchimie des otolithes et la génétique pour estimer les taux de déplacement. Il convient de noter que toutes les données utilisées pour ajuster le modèle opérationnel contribuent dans une certaine mesure à l'estimation des taux de déplacement. Il convient de signaler que les données sur la composition du stock obtenues pour la région du GSL canadien à partir de la génétique montrent une représentation accrue du thon rouge de l'Est au cours des dernières années.

D'autres scénarios de déplacement pourraient être envisagés dans les modèles opérationnels, on pourrait par exemple augmenter le poids de GSL dans le modèle de gravité ou permettre des taux de déplacement variant dans le temps mais, faute manque de temps et en raison du contenu informatif des données, il été convenu de conserver le scénario de déplacement de référence utilisé jusqu'à présent (par exemple, les mêmes probabilités de déplacement pour toutes les années). Le pourcentage croissant de poissons d'origine orientale dans le GSL a été signalé, un problème qui pourrait être résolu en séparant les indices GSL et SWNS dans les modèles opérationnels (cf. point 4).

On craint que les taux de déplacement soient surestimés par l'ajustement aux données de composition du stock observées, car les données de composition comportent toujours un élément d'incertitude et contiennent souvent une fraction non négligeable d'un stock beaucoup plus petit, même dans les zones où il avait été postulé qu'aucun mélange ne se produisait. Par conséquent, les taux de déplacement peuvent être surestimés et les modèles spatiaux, en vue d’améliorer les ajustements, peuvent placer la biomasse dans des zones qui ne sont pas actuellement pêchées, sur la base d'informations de marques électroniques.

Le groupe préférait nettement que l’ensemble de référence des modèles opérationnels englobent d'autres scénarios de mélange. Étant donné que l'élaboration de scénarios alternatifs est très complexe, le groupe a présenté plusieurs propositions. Il a été proposé dans un premier temps d’en inclure quelques-uns dans l'axe d'incertitude pour développer l'ensemble de référence de modèles opérationnels, mais en raison des préoccupations quant à l'augmentation du nombre de modèles opérationnels, compliquant la présentation des résultats et le fonctionnement de la MSE, la proposition a été modifiée afin de les inclure dans le cadre des tests de robustesse. On s'attend toutefois à ce qu’ils puissent être réadmis dans l'ensemble de référence lors d’une prochaine réunion si les modèles opérationnels alternatifs de mélange remplissent les critères de performance.

PROPOSITIONS : Le groupe s'est mis d'accord sur deux scénarios de mélange (i et ii ci-dessous) et un changement du traitement des données de marquage (iii ci-dessous) :

i) Réduire de moitié les taux de mélange, par ex. si la fraction observée de poissons de l'Ouest d’une année, d’une zone ou d’un trimestre qui avait été postulé comme relevant du stock de l'Est s’élève à 40%, ce scénario supposera qu'il n'est que de 20%. De tels changements réduiront les taux de déplacement estimés entre l'Est et l'Ouest et pourraient représenter un scénario plausible. Cet ensemble de modèles opérationnels sera utilisé pour l'ensemble de robustesse, en lui attribuant un degré de priorité élevé. ii) Condenser le modèle de 10 zones en un modèle de 7 zones, en fusionnant les zones 6 + 7, 5 + 9 et 1 + 2. Il est également recommandé de l’ajouter en tant que test de robustesse, en notant que cela correspond également à un changement structurel dans le modèle qui a des implications majeures en termes de codage et est donc considéré comme une priorité relativement faible.

1086 iii) Le groupe a également convenu que le marquage des juvéniles par AZTI dans le golfe de Gascogne servira à estimer les taux de déplacement, en postulant que ces poissons proviennent du stock de l’Est, d'après des études sur la chimie des otolithes réalisées préalablement (Fraile et al 2014). Ce changement sera apporté à l’ensemble des modèles opérationnels.

Le groupe a envisagé plusieurs autres options pour différents scénarios de mélange, tels que l'utilisation d'une seule source d'information de mélange à la fois (par exemple microchimie ou ADN uniquement) ou pour permettre des taux de déplacement variant dans le temps ou des taux de mélange moyens (Hazin et al., 2018), mais ceux-ci n'ont pas été envisagés dans d'autres modèles opérationnels pour l’instant.

Le groupe a également discuté du fait qu’il est notoire que les évaluations de stocks VPA convenues sont sensibles au ratio de F postulé, ce qui reflète un niveau inconnu de biomasse cryptique. Des inquiétudes ont été exprimées quant au fait que de grandes quantités de biomasse cryptique pourraient avoir une incidence sur les modèles opérationnels en déplaçant de grandes quantités de poissons en dehors de l’étendue de la pêcherie. Pour y remédier, le groupe a convenu que la distribution spatiale de la biomasse vulnérable et non vulnérable (cryptique) par stock dans chaque zone devrait être représentée graphiquement dans le temps.

8.4 Capturabilité et indices

Étant donné que les recommandations liées aux indices utilisés dans le conditionnement du modèle opérationnel historique sont reflétées au point 4, seuls les aspects des spécifications du futur indice sont abordés au titre de ce point du rapport.

PROPOSITION :

A. Appliquer une augmentation de 2% à la capturabilité pour les indices de CPUE projetés et dépendants des pêcheries dans un test de robustesse.

Cette proposition consiste à appliquer une augmentation de 2% à la capturabilité pour les composantes prévues des modèles opérationnels afin de se protéger face à un épuisement non détecté. Ceci devra être appliqué en tant que test de robustesse. Ceci ne s’appliquerait qu’aux indices des tailles du stock dépendants des pêcheries. Il est postulé que les indices indépendants de la taille des stocks auront une capturabilité constante. Si les méthodes de collecte des indices de la taille des stocks indépendants des pêcheries sont modifiées à l’avenir, il est postulé qu'un coefficient de calibrage sera calculé à ce moment-là. La valeur de deux pour cent est fondée sur la variation estimée de la capturabilité pour l'un des indices de taille du stock sur une période de 45 ans.

Le groupe a noté que la capturabilité n'augmente pas toujours nécessairement. Pour certains indices, les facteurs environnementaux peuvent diminuer la capturabilité et il est escompté que les changements de la capturabilité ne sont pas nécessairement monotones. Le groupe a suggéré que ces changements, y compris les changements drastiques de la capturabilité, soient inclus dans un test de robustesse à titre de deuxième priorité.

Une proposition a été examinée pour inclure la variance spécifique à l'indice, l'autocorrélation et la non-linéarité dans les indices projetés. On craignait que la méthode d'estimation de l'autocorrélation et de la non-linéarité puisse être inappropriée et que ces estimations doivent être réexaminées dans un document révisé de spécification des essais. Après avoir achevé la procédure d'estimation et le reconditionnement conformément aux décisions prises lors de la présente réunion, le groupe a décidé d’exécuter à nouveau l'estimation de l'autocorrélation et de la non- linéarité et, si elles sont statistiquement justifiées, de les utiliser dans un test de robustesse.

8.5 Résumé des changements proposés des modèles opérationnels

Dans l'ensemble, le groupe recommande d’appliquer les changements suivants aux modèles opérationnels (tableau 1 ci-dessous), et ceux-ci sont signalés selon qu'ils s'appliquent à tous les modèles opérationnels, à l’ensemble de référence des modèles opérationnels seulement ou à l’ensemble de modèles opérationnels de robustesse uniquement.

Ensemble de référence

Trois grands axes d'incertitude : le recrutement futur, l’abondance et la maturité /la mortalité naturelle (en combinaison) pour le conditionnement et les projections. Ces axes postulent que les options pour l’Est et l’Ouest sont reliées entre les rangées du tableau ci-dessous dans l'intention de refléter les écarts.

1087 Tableau 1. Changements recommandés de l’ensemble de référence des modèles opérationnels.

Ouest Est

Recrutement futur Bâton de hockey avec un point fixe de 1 88+ B-H avec h=0,98 charnière commençant en 1975 2 B-H avec h=0,6 fixe, R0* élevé 88+ B-H avec h=0,70

Passage du bâton de hockey à B-H 88+ B-H avec h=0,98 modifié à 50-87 B-H avec h=0,98 3 après 10 ans après 10 ans

Abondance A Meilleure estimation B La biomasse du stock reproducteur Est-Ouest coïncide avec l’évaluation de la VPA de 2017 Distribution a priori de la tendance et/ou de l’épuisement afin de la faire correspondre à la C perception d’exploitation intense Fraction reproductive des deux stocks Taux de mortalité naturelle pour les deux stocks I Plus jeune Élevé II Plus jeune Faible III Plus âgé Élevé IV Plus âgé Faible * Un recrutement élevé devrait refléter un R0 plus élevé que dans le cas du bâton de hockey.

Combinaisons pour l’ensemble de référence

Croisement complet de (1, 2, 3) x (A, B, C) x (I, II, III, IV), soit 36 scénarios au total.

Modifications recommandées à apporter à l’ensemble de robustesse de modèles opérationnels (appendice 7, point 9b)

Priorité élevée

1. Robustesse à moins de mélange (50%) : conception croisée avec 4 tests, correspondant à 1A, 2A, 1B, 2B du tableau 1 ci-dessus. 2. Les prises futures de l'Ouest et de l'Est + Méditerranée dépassent chaque année le TAC à hauteur de 20 % en raison de la pêche IUU (que la procédure de gestion ignore). 3. Augmentation non détectée de 2% par an de la capturabilité future pour les indices d'abondance basés sur la CPUE. 4. Relations indice-abondance non linéaires : réviser les estimations sur la base d'une estimation statistique plus appropriée et réviser les composantes de la projection des OM. 5. Robustesse à plus de mélange : conception croisée avec 4 tests, correspondant à 1A, 2A, 1B, 2B du tableau 1 ci-dessus.

Faible priorité

1. Modification du recrutement futur comme dans 3), mais avec une probabilité de 0,05 pour toutes les 20 premières années de projection. 2. Attribution alternative au stock d’origine des prises historiques de l’Atlantique Sud (au large du Brésil). 3. Modèle à sept zones. Condenser le modèle de 10 zones en un modèle de 7 zones, en fusionnant les zones 6 + 7, 5 + 9 et 1 + 2.

1088 Problèmes laissés au « deuxième tour » (pas dans le processus actuel de MSE)

Il est recommandé de reporter pour l'instant les aspects suivants de l’incertitude et de les examiner lors d’un « second tour ».

1. Plus de deux stocks 2. Utilisation des données « CAL » (CAS à l’ICCAT) dans une procédure de gestion 3. TAC alloués sur une base spatialement plus complexe que les zones traditionnelles Ouest et Est + Med 4. Changements des mesures techniques affectant la sélectivité 5. Changements des distributions du stock à l'avenir 6. Changements futurs de l'allocation proportionnelle des TAC parmi les flottilles

9. Présentation des résultats des éventuelles améliorations des CMP développées lors de la réunion

En raison du manque de temps et de la nécessité d'apporter d'abord des modifications aux modèles opérationnels dans le package de codage, aucune amélioration supplémentaire n'a été apportée aux CMP présentées pendant la réunion.

10. Accord sur une spécification de calibrage (peut-être plus d’une) pour faciliter la comparaison des résultats futurs présentés (p. ex. médiane du niveau cible de biomasse à la fin de la période de projection pour chacune des populations de l’Ouest et de l’Est pour un seul essai spécifié)

L'Appendice 8 contient une explication détaillée du calibrage.

Le groupe a noté qu’une valeur de paramètre de contrôle du calibrage sera élaborée spécifiquement pour chacun des deux stocks.

Chaque développeur sera en mesure de décider le calibrage qu’il préfère. Le calibrage séparé du développement vise à faciliter la différenciation des performances de deux CMP dans des conditions où la médiane de l’épuisement du stock est la même après 30 ans.

En ce qui concerne le calibrage du développement, dans un essai particulier, chaque développeur calibrera, pour e obtenir la médiane de SSB / SSBPME = 1 dans la 30 année de projection pour un modèle opérationnel central en plus de leur propre calibrage préféré. Cet exercice sera à usage interne entre les développeurs et le groupe MSE.

Lors de la présentation des résultats aux décideurs, la moyenne des paramètres de performance sera calculée dans l'ensemble des MO.

11. Discussion initiale et spécification des aspects où les suggestions des intervenants/de la Commission aideront vraisemblablement à affiner à l'avenir les CMP (il s’agira, en partie, d’étoffer les objectifs et les avantages/inconvénients)

Un point de l’ordre du jour de la réunion du SWGSM (21-23 mai 2018) est consacré à la MSE du thon rouge (point 6.2). L'objectif vise à encourager les parties prenantes à formuler des commentaires afin de contribuer à perfectionner les CMP. En outre, il est nécessaire de fournir une orientation à la Commission sur la feuille de route générale de l'ICCAT sur la MSE et les recommandations sur la MSE.

Les contributions à fournir au SWGSM seront réalisées sous la forme d'une synthèse du rapport de cette réunion. Le président du SCRS préparera cette synthèse et la distribuera à tous les participants de cette réunion avant le 28 avril. Les commentaires sur cette synthèse devront être présentés d'ici le 5 mai. Après cela, le président du SCRS modifiera le rapport et le mettra à la disposition de tous les participants (y compris les participants au SWGSM) d'ici le 9 mai2.

2 Ce rapport a été achevé le 9 mai 2018, date à laquelle ces délais n'avaient pas été respectés et le projet de document de synthèse n'avait pas encore été établi par le président du SCRS. 1089 La synthèse poursuivra les objectifs suivants :

Rapport de situation sur les travaux relatifs à la MSE réalisés par le SCRS :

 Résumer les progrès réalisés à ce jour et démontrer l'importance de continuer à fournir des ressources pour les travaux consacrés à la MSE du GBYP.  Fournir des informations suffisantes et compréhensibles afin d'assurer que les participants du SWGSM fournissent des rétroactions constructives et afin d’augmenter l’engagement des participants du SWGSM aux travaux sur la MSE effectués par le SCRS.  Transmettre à la Commission un calendrier réaliste d'achèvement de la MSE. Sur la base d’autres expériences acquises, même dans une situation très optimiste, le groupe d'espèces sur le thon rouge devra probablement se réunir encore 4 fois pendant une semaine pour se consacrer à cette MSE. Le calendrier actuel qui suggère d'achever la MSE d'ici 2019 doit être révisé en conséquence.

Examen des procédures de gestion potentielles (CMP)

 Décrire les types généraux de caractéristiques des procédures de gestion proposées afin que les participants du SWGSM puissent donner leur avis sur :

 l'acceptabilité de ces types de procédures de gestion,  les limitations possibles du TAC,  les objectifs généraux des procédures de gestion en termes généraux (par exemple, les priorités telles que la conservation des ressources, la maximisation des captures et la minimisation de l’ampleur des variations du TAC et un avis sur les intervalles entre les changements de TAC qui sont préférés)  Il serait utile et nécessaire de comprendre quand d'autres apports sur des objectifs plus détaillés des procédure seront sollicités.

Transparence et communication des résultats de la MSE

 Obtenir une orientation sur les modifications possibles du processus de MSE actuel afin d’améliorer la communication des résultats de la MSE et l’engagement des participants au SWGSM dans le développement de la MSE.

12. Programme de travail pour affiner davantage les CMP, assorti de dates limites, conduisant à des résultats destinés à être présentés à la réunion du groupe d’espèces sur le thon rouge en septembre 2018

À titre provisoire, le groupe a suggéré le calendrier de travail à court terme suivant. Le groupe a examiné de manière approfondie la faisabilité de la tenue d’une réunion en septembre (point 5) et de nombreuses préoccupations ont été exprimées au sujet du calendrier chargé des réunions. Le Secrétariat a expliqué que le déplacement de la date de la réunion entraînerait une modification du contrat concernant la modélisation du GBYP. Il avait été entendu que l’objectif général de la réunion consistait à poursuivre la discussion sur le reconditionnement des modèles opérationnels et là examiner les résultats des CMP révisées, en s'appuyant sur les discussions tenues lors de la présente réunion.

1. Fin mai - Achèvement des mises à jour du modèle opérationnel sur la base de cette réunion (expert en modélisation du GBYP) 2. Mi-juin - commentaires sur des modèles opérationnels mis à jour 3. Début juillet – l’expert en modélisation du GBYP fait circuler le package mis à jour sur la base des révisions finalisées. 4. Mi-juillet à début septembre : a) Les développeurs réexécutent les CMP ajustées dans le package mis à jour. b) Préparation de documents sur d'autres questions liées au conditionnement à examiner. 1090 5. Les activités qui se déroulent après le début du mois de septembre découlent des recommandations formulées au point 13. Les décisions à cet égard seront prises par le président du SCRS, les rapporteurs du groupe d’espèces sur le thon rouge et le Secrétariat.

13. Recommandations

Le groupe a identifié plusieurs difficultés rencontrées par le groupe d'espèces sur le thon rouge pour participer et s'engager efficacement dans le processus de MSE du thon rouge :

 La nécessité de mécanismes, y compris des réunions bien planifiées, qui facilitent la participation du groupe d'espèces sur le thon rouge à différents niveaux et qui assurent le maintien de l'élan du processus de MSE.  Les membres du groupe d'espèces sur le thon rouge ont éprouvé des difficultés pour s'engager plut tôt et plus efficacement dans le processus en raison des exigences imposées par l'évaluation du stock de thon rouge de 2017.  Le meilleur moyen d’accroître l’engagement du groupe d’espèces sur le thon rouge dans le processus de MSE consisterait à tenir de longues réunions du groupe d'espèces (trois jours et plus) qui ne seraient consacrées qu’à la MSE.  Les difficultés rencontrées par de nombreuses CPC pour participer efficacement aux multiples réunions se déroulant simultanément pendant la semaine des groupes d’espèces en septembre en raison du nombre limité de scientifiques de chaque délégation des CPC.  La prolongation des périodes de déplacement causée par l’ajout de jours de réunion avant la semaine des groupes d'espèces.  Compte tenu de ces difficultés, le groupe recommande ce qui suit :

 La décision concernant le nombre de jours alloués à la réunion du groupe d'espèces sur le thon rouge du mois de septembre, l'ordre du jour de cette réunion et le calendrier de la prochaine réunion du groupe de modélisation doivent tenir compte des difficultés exposées ci-dessus.  Lors des prochaines réunions du groupe de pilotage de la modélisation, la participation de toute personne intéressée à apporter sa contribution au processus de MSE devrait être encouragée.  Les objectifs et l'ordre du jour de toute réunion du groupe de pilotage de la modélisation devraient être circulés bien à l'avance à l'ensemble du SCRS afin d’augmenter la participation de tous les scientifiques intéressés.  Au début de l'année 2019, le SCRS organisera une réunion intersessions d'une semaine du groupe d’espèces sur le thon rouge consacrée à la MSE.

Des recommandations spécifiques à l'intention du développeur du cadre de MSE du thon rouge et du groupe de pilotage de la modélisation sont présentées sous d’autres points de ce rapport. Quelques recommandations générales sont adressées au SCRS concernant les expériences liées à la MSE du thon rouge :

 Les autres processus de MSE du SCRS devraient tenir compte des avantages que le cadre MSE développé par le projet du GBYP peut avoir pour leurs propres processus MSE. Ces avantages comprennent l'application actuelle de ce cadre à un stock de l'ICCAT, la puissance et la flexibilité des différents modules du cadre et l'expérience acquise par plusieurs scientifiques du SCRS dans l'utilisation de ce cadre.  La contribution du groupe d’espèces sur le thon rouge à la réunion du SWGSM (21-23 mai 2018) devrait se faire sous la forme indiquée et en suivant le processus décrit au point 12 du présent rapport.  La création d'une section consacrée exclusivement à la MSE sur la page web de l'ICCAT. Cette section devrait contenir les descriptions de tous les processus MSE et des résultats scientifiques les plus importants de ces processus.

1091  Les rapporteurs ou les représentants désignés des groupes d'espèces participant aux processus de MSE devraient faire tout leur possible pour assister aux réunions du SCRS axées sur la MSE, même si la réunion n'est pas une réunion de leur groupe respectif.  Le SCRS devrait demander à la Commission d'identifier une source de financement spécifique pour les processus MSE, car ceux-ci exigent un engagement plus long que le cycle de financement typique de deux ans prévu par la Commission.  Un document de spécification des essais devrait être élaboré et tenu à jour pour tout processus de MSE initié au sein de la Commission. Un modèle de document devrait être préparé.

14. Autres questions

Aucune autre question n’a été discutée.

15. Adoption du rapport et clôture

Le rapport a été adopté par le groupe et la réunion a été levée.

1092 Bibliographie

Anon. (2014). Report of the 2013 bluefin meeting on biological parameters review (Tenerife, Spain – May 7 to 13, 2013). Col. Vol. Sci. Pap. ICCAT, 70(1), 1-159.

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Fraile, I., Arrizabalaga, H. and Rooker, J.R. (2015) Origin of Atlantic bluefin tuna (Thunnus thynnus) in the Bay of Biscay. ICES Journal of Marine Science: Journal du Conseil 72: 625-634.

1093 INFORME DE LA REUNIÓN INTERSESIONES DE 2018 DEL GRUPO DE ESPECIES DE ATÚN ROJO SOBRE LA MSE (Madrid, España, 16-20 de abril de 2018)

1. Apertura, adopción del orden del día y disposiciones para la reunión

La reunión se celebró en la Secretaría de ICCAT, en Madrid, del 16 al 20 de abril de 2018. El Dr. Douglas Butterworth (catedrático emérito de la universidad de Ciudad del Cabo) que ejerció las funciones de presidente para el atún rojo del Atlántico oeste y del Atlántico este y Mediterráneo, inauguró la reunión y deseo la bienvenida a los participantes. El Dr. Miguel Neves dos Santos (Secretario ejecutivo adjunto) se dirigió al Grupo en nombre del Secretario Ejecutivo de ICCAT para dar la bienvenida a los participantes y resaltó la importancia de la reunión como inicio para el proceso de evaluación de estrategias de ordenación (MSE) para el atún rojo. El presidente procedió a examinar el orden del día, que fue adoptado sin cambios (Apéndice 1).

La lista de participantes se adjunta como Apéndice 2. La lista de documentos y presentaciones presentados a la reunión se adjunta como Apéndice 3. Los resúmenes de todos los documentos SCRS presentados a la reunión se adjuntan en el Apéndice 4. Los siguientes participantes actuaron como relatores:

Sección Relatores Puntos 1 y 15 M. Neves dos Santos Punto 2 D. Die Punto 3 P. de Bruyn, C. Fernández Punto 4 P. de Bruyn, C. Fernández Punto 5 A. Gordoa, P. de Bruyn Punto 6 C. Fernández, C. Brown Punto 7 N. Duprey, G. Diaz Punto 8 J. Walter, J.J. Maguiere Punto 9 A. Kimoto, S. Miller Punto 10 G. Merino Punto 11 G. Melvin, N. Abid Sección 12 S. Nakatsuka Sección 13 D. Butterworth, D. Die Punto 14 P. de Bruyn

2. Presentación de las cuestiones relacionadas con la evaluación de estrategias de ordenación (MSE)/procedimiento de ordenación El debate sobre este punto del orden del día tuvo lugar conjuntamente con el grupo de especies de pez espada.

2.1 En qué punto se halla ICCAT en lo que concierne a la MSE El presidente del SCRS resumió (SCRS/P/2018/019) el contexto en que ICCAT está realizando los trabajos de evaluación de estrategias de ordenación (MSE). Constató que las recomendaciones de ICCAT (Rec. 15-04 y Rec. 15-07) adoptadas en 2015 ponían los cimientos de la decisión de la Comisión con respecto al compromiso con el proceso de MSE para respaldar las normas de control de la captura. La Comisión identificó los stocks prioritarios y en la Rec. 15-04 se encargaba al SCRS el desarrollo de una norma de control de la captura específica para el atún blanco del norte. En la Rec. 15-07 se identificaban los stocks de atún blanco del norte, atún rojo, pez espada del norte y túnidos tropicales como stocks prioritarios y se establecía un plan de trabajo y un calendario que fueron modificados posteriormente cada año por el SCRS y la Comisión. Los cambios al calendario fueron adoptados una vez más en 2017 por el SCRS, que también definió los primeros pasos del trabajo del trabajo técnico que se completará como parte del MSE. Estos pasos fueron detallados en un calendario en el informe de 2017, que reflejaba las fechas más tempranas en las que el SCRS podría proporcionar información suficiente a la Comisión para considerar opciones de normas de control de la captura para cada stock: 2019 para atún rojo; 2020 pez espada del norte y 2021 para túnidos tropicales. El SCRS proporcionó asesoramiento sobre una variedad de las HCR para atún blanco del norte en 2017 y la Comisión adoptó una norma de control de la captura en 2017 (Rec. 2017-04). El presidente del SCRS indicó que en mayo de 2018 el Grupo de trabajo permanente sobre el diálogo entre científicos y gestores (SWGSM) se centrará en la MSE y que se facilitaría una síntesis de los resultados de la reunión actual a dicha reunión para facilitar el debate.

1094 El Grupo agradeció al presidente el resumen expuesto, y acordó tener en cuenta dicha información durante el resto de la reunión.

2.2 Que hace de un MP un MP y de una MSE una MSE En la presentación SCRS/P/2018/020 se proporciona un resumen de los usos potenciales que podría tener la MSE, de los tipos de estrategias de ordenación están disponibles, así como del asesoramiento sobre las mejores prácticas de MSE. El Grupo agradeció la presentación realizada en nombre del autor y reconoció su importancia para el proceso MSE de ICCAT. El Grupo resaltó que es importante tener en cuenta las mejores prácticas y reservas con respecto al proceso MSE y a los procedimientos de ordenación (MP) asociados para avanzar en el proceso. Reviste especial importancia la observación clave de que cualquier MP debatido y propuesto debería especificarse clara y totalmente para garantizar que puede reproducirse totalmente y reducir la posible divergencia en su aplicación.

2.3 Mejora de la comunicación: requisito clave para mejorar la eficacia de los procesos MSE En la presentación SCRS/P/2018/018 se indicaba que el uso de la evaluación de estrategias de ordenación (MSE) para diseñar y probar posibles enfoques de ordenación de pesquerías se está expandiendo a nivel mundial. La participación de gestores, científicos y partes interesadas debería ser un componente integral del proceso MSE. Una comunicación abierta y efectiva entre estos grupos es esencial para el éxito de la MSE y para la adopción de un enfoque de ordenación basado en dicha evaluación. La naturaleza altamente técnica de la MSE y la novedad del enfoque supone para mucha gente un considerable reto de comunicación y, lamentablemente, en algunos casos ha ralentizado los progresos. La presentación se basaba en varias experiencias con la MSE para identificar dos áreas en las que podría mejorarse la implementación de la MSE en un foro multilateral: a) el uso de «grupos de diálogo» formalmente constituidos como foro para el intercambio en la interfaz ordenación-ciencia, y b) el desarrollo de herramientas de comunicación visual atractivas, aunque no complicadas, para transmitir resultados clave a diferentes audiencias en cada fase. Aunque la presentación se centró en los procesos MSE que se están desarrollando en las organizaciones regionales de ordenación de pesquerías para los túnidos y especies afines, el asesoramiento facilitado también era pertinente para otras pesquerías que aplican MSE, tanto a nivel interno como internacional. También se reconoció que la necesidad de una definición clara de los términos relacionados con la MSE que serán utilizados por el grupo reviste una gran importancia, ya que, de hecho, es necesario estandarizar estos términos entre las diferentes OROP. Existe gran incertidumbre en cuanto al uso de algunos términos, que en muchos casos significan diferentes cosas para diferentes personas. Se observó que esta presentación proporciona un proyecto de glosario de términos dirigido a gestores y partes interesadas. Sin embargo, este glosario no es exhaustivo, y se aconsejó que se prevea la celebración en junio de una reunión del Grupo trabajo conjunto sobre MSE de OROP de túnidos con miras a ampliar este glosario y a añadir definiciones más técnicas. También es importante la estructura y composición de los diversos grupos que tienen que trabajar para desarrollar una MSE, y se proporcionó asesoramiento en este sentido. Este proceso tiene lugar en cuatro niveles: a) subgrupos que realizan trabajos altamente técnicos proporcionando información científica resumida a b) un cuerpo científico más amplio que encarga de su revisión (como el SCRS) y su discusión en c) grupos intermedios tipo diálogo formales e informales (que incorporan las aportaciones de las partes interesadas) antes de presentar recomendaciones muy resumidas a d) la Comisión. La Secretaría de la Comisión tiene que desempeñar un papel en este proceso y tiene que garantizar una comunicación fluida entre estos grupos, así como la difusión de información vital. Se indicó que las reuniones del SWGSM y de la Subcomisión podrían no ser los grupos intermediarios adecuados para permitir un diálogo real entre científicos, gestores y partes interesadas que potencialmente requieren la formación de grupos adicionales informales, especialmente para los procesos MSE más complejos como, por ejemplo, para el atún rojo del Atlántico. Para facilitar el proceso MSE en curso, se sugirió encarecidamente que es necesario desarrollar una página web específica de MSE para ICCAT, proporcionando información de contexto sobre los progresos y desarrollos, incluida la información como recomendaciones de ordenación relacionadas con la MSE y plazos, así como información sobre el desarrollo técnico del MSE. El plazo para ello se debatirá más adelante. También se debatió la necesidad de estandarizar la presentación de los resultados MSE. El grupo consideró la cuestión de que la definición de objetivos de ordenación (incluido el económico) debería ser un primer paso en el proceso MSE, aunque estos objetivos deben comenzar siendo muy amplios para ir perfilándose después de forma iterativa a medida que los datos y análisis vayan estando disponibles y se van integrando en el proceso. En otras OROP se ha aceptado generalmente que el desempeño de los MP o de las HCR

1095 subyacentes es más importante para los gestores que los que los detalles internos de los modelos MP y los modelos operativos de la MSE. Los objetivos y los resultados podrían definirse a nivel de toma de decisiones, pero los aspectos técnicos de la modelación no deberían estar limitados desde el principio.

2.4 Documento de especificación de pruebas de MSE/MP El contratista externo del grupo de modelación del ICCAT GBYP presentó el documento de especificaciones de pruebas para el atún rojo y expuso información al respecto basándose en los trabajos realizados hasta la fecha por el Grupo de modelación. Se hizo hincapié en que el documento de especificaciones de prueba era un documento vivo que evolucionará con el tiempo y debería actualizarse constantemente. El Grupo acordó que, en este caso, el documento de especificaciones de prueba de atún rojo se actualizará basándose en las recomendaciones de esta reunión. Este documento, tal y como se presentó al Grupo, se incluirá en el Apéndice 7. El Grupo subrayó que deberían desarrollarse documentos de especificaciones de prueba para todas las especies inmersas en un proceso MSE (lo que incluye uno para la MSE de atún blanco del norte, que fue usado para proporcionar asesoramiento a la Comisión en 2017). Para facilitar este ejercicio, se recomendó la creación de un modelo para el documento de especificaciones de prueba, basado en el ejemplo, ya que podría utilizarse para otras especies.

2.5 Ejemplo de los resultados iniciales de MP y su presentación gráfica En el documento SCRS/2018/047 se proporcionaba información sobre un ejercicio exploratorio inicial en el que se aplicaban normas fijas de proporción simple de control de MP mediante índices de abundancia compuestos para las zonas oriental y occidental, donde estos compuestos consideran promedios ponderados en vez de valores estandarizados de los índices acordados, calculándose a continuación los promedios para los tres últimos años en los que estarían disponibles. El Grupo indicó que la simplicidad en la presentación de los resultados es clave. Demasiados resultados pueden resultar confusos y complicar las recomendaciones y los resultados. Los gráficos Zeh, los gráficos de gusano y las proyecciones básicas son muy útiles para comunicar información entre los científicos, pero gráficos más simples que muestren las ventajas e inconvenientes de los indicadores clave del desempeño (por ejemplo, captura y estado del stock) aportan probablemente un nivel suficiente de detalle para la Comisión. Se requieren niveles intermedios de detalle para los organismos intermedios previamente identificados También se debatió la necesidad de reducir el volumen de los resultados del modelo. Deberían retirarse modelos que muestran resultados muy similares ya que la duplicación no es beneficiosa. Además, a menudo podría ser necesario integrar resultados de los diferentes modelos, aunque esto debe hacerse con precaución para no para ocultar o enmascarar cualquier incertidumbre o resultado clave. Además, la ponderación de modelos también es importante, basándose en la verosimilitud relativa. Hay varias maneras de hacer esto con varios ejemplos de otros foros, y estos deberían debatirse y definirse. Se acordó que, al presentar los resultados es mejor no desglosar toda la información, y que sería beneficioso agrupar los resultados en la medida de lo posible (para hacerlos más simples), pero velando porque los detalles importantes no se oculten u omitan. 2.6 LRP en evaluaciones y en MSE/MP (relacionados con el orden del día SWO) Se informó al Grupo de que el Grupo de especies de pez espada estaba considerando métodos para definir mejor los puntos de referencia límite (LRP) o para verificar que los LRP actualmente adoptados para esta especie son adecuados. El Grupo reconoció que es importante definir exactamente lo que significa un LRP, ya que las diferencias en las definiciones de los diversos foros pueden inducir a confusión. Además, se acordó que un LRP es necesario, pero que tiene que seguir debatiéndose el modo de estimarlo, posiblemente durante las reuniones específicas de especies. 2.7 Respaldo plurianual para la MSE

El Grupo resaltó enérgicamente que es evidente que la MSE es un proceso de varios años (mínimo 2-3 años) que requiere financiación y apoyo técnico a lo largo de su duración. La Comisión tiene que tomar conciencia de este requisito, y los recursos necesarios deben estar disponibles para que el proceso pueda tener éxito. 2.8 Hoja de ruta

El Grupo constató que el calendario MSE del SCRS se había incluido como parte de la propuesta de presupuesto de la MSE (Apéndice 13 del informe del SCRS de 2017). Aunque dicho calendario proporciona información más detallada que la hoja de ruta de MSE de la Comisión (Informe bienal de ICCAT, periodo 2016-2017, Parte I (2016) Vol. 1, Anexo 7.2), el Grupo convino en que se necesitan más detalles para cada proceso MSE y que el calendario tiene que ampliarse a un periodo más largo. La hoja de ruta final debe incluir otros stocks y establecer plazos realistas para cada hito clave con miras a que avancen los procesos MSE (lo que incluye fechas tope: fechas en las 1096 que deben tomarse decisiones finales y en las que no se albergará la posibilidad de reconsiderar dichas decisiones). Además, deberían definirse claramente los objetivos/documentos a presentar para los distintos grupos, y deberían planearse las reuniones con bastante antelación para permitir a la CPC prever su participación. Es importante comprender que cada grupo tiene diferentes responsabilidades y proporciona decisiones y recomendaciones con diferentes niveles técnicos y complejidades. El papel de cada grupo de trabajo debe estar claramente definido, y sus responsabilidades de toma de decisiones bien definidas y acordadas. El Grupo subrayó que se requiere más tiempo y reuniones específicas para avanzar en el proceso MSE y que esto no debe realizarse en la periferia de otras reuniones. S e requiere una propuesta para definir el flujo del proceso MSE, que puede basarse en las experiencias de otras OROP/organizaciones en las que la MSE se ha realizado con éxito. Por último, el Grupo convino en que la hoja de ruta incluye dos tipos de agendas: una a corto plazo para completar la implementación actual de las MSE; otra para la frecuencia de revisiones de los MP (es, decir, revisiones de las MSE). Las fechas para esta agenda de revisión podrían acordarse y finalizarse, pero debería haber un proceso claramente definido para permitir revisiones de las MSE en fechas anteriores (es decir, disposiciones sobre circunstancias excepcionales).

3. Revisión de los documentos disponibles sobre la MSE de atún rojo y actualización del documento de especificaciones de pruebas MSE

Durante la reunión se presentaron varios documentos relacionadas con estas cuestiones. Los resúmenes de estos documentos se incluyen en el Apéndice 4. Las discusiones de estos documentos se incluyen en las secciones pertinentes siguientes. Durante la reunión no se pudo debatir completamente el documento SCRS/2018/041, dado que algunos miembros del grupo de modelación presentaron un documento de respuesta. Los autores del documento SCRS/2018/041, que estuvieron presentes durante la reunión, proporcionaron un documento de trabajo en el que se resumían algunas de sus propuestas para realizar cambios en el documento de especificaciones de pruebas. Las discusiones en la reunión se basaron en este documento de trabajo, dado que no fue posible considerar todas las propuestas realizadas, su consideración ulterior se aplazó a la siguiente reunión. (Véase también la sección 7 de este informe con debates detallados).

4. Especificación (priorizada) de los condicionamientos adicionales de OM y presentaciones comparativas de los resultados iniciales de los procedimientos de ordenación candidatos (CMP) que intentarán realizar los expertos en modelación del ICCAT GBYP durante la reunión

El experto en modelación del ICCAT GBYP indicó que se le debería informar lo antes posible de cualquier CMP que deba ejecutarse durante la reunión. Se presentaron cinco CMP durante la reunión. Cada desarrollador de CMP entregó al experto en modelación del ICCAT GBYP su intento de CMP "preferido" hasta la fecha, y se acordó que el experto los ejecutaría durante la reunión y prepararía una representación comparativa de los resultados. A este ejercicio se le asignó la prioridad 1. Se solicitó al experto en modelación del ICCAT GBYP que preparase un formato común para los gráficos, con el fin de facilitar una comparación de los resultados de los diferentes CMP.

Hubo una solicitud para intentar implementar un “MP de F0,1”, para contar con un escenario que represente la ordenación del statu quo (es decir, la actual). Dicho MP depende del modelo de evaluación de stock utilizado para evaluar el stock. En el marco de la MSE actual no es posible implementar MP basados en una metodología de evaluación de VPA u en otra metodología basada en la edad, dado que la simulación de datos de captura estructurados por talla o estructurados por edad es un tema complejo. Podría considerarse alguna aproximación y se pidió a un subgrupo que propusiese cómo abordar esto en la simulación. El subgrupo sugirió aplicar dos enfoques, basados en interpretaciones de F0,1 independientes de OM y dependientes de OM, respectivamente; los detalles se proporcionan en el Apéndice 5. En discusiones plenarias con todo el grupo, se expresaron diversas opiniones en cuanto a si las sugerencias del subgrupo eran o no apropiadas. El grupo llegó a la conclusión de que intentar un “MP de F0,1”," imitando la estrategia F0,1 de 2017 (basándose en VPA en el este y en VPA/SS en el oeste) no era apropiado en esta fase debido a la falta de datos estructurado por edad generados por el OM y necesarios para construir dichos modelos en el marco del MP. La consideración de la generación de dichos datos no será parte del actual proceso de MSE. Se planteó una preocupación en cuanto a que, para la zona oeste, los resultados de condicionamiento de algunos OM representados en el documento Carruthers T., and Butterworth 2017 (obtenidos de ajustar el modelo M3, que incluye la mezcla de stocks) parecían muy diferentes de los de la evaluación de stock aceptada para el oeste, con tendencias de la SSB no coincidentes. Por esta razón, se solicitó al experto en modelación del ICCAT GBYP que 1097 preparase un OM que fuese más cercano a la evaluación aceptada para el oeste. Antes de hacer este trabajo, con el fin de comprender mejor el rango histórico de variabilidad que abarcan los 12 OM ajustados en Carruthers T., and Butterworth 2017, se preparó un gráfico superponiendo las series temporales de estimaciones de SSB resultantes de este conjunto de OM; se produjeron gráficos separados para las zonas este y oeste, así como para los stocks oriental y occidental. Estos gráficos mostraban que los 12 OM producían diversas tendencias en las series históricas de estimaciones de SSB para el oeste, incluyendo algunas tendencias crecientes recientes, y esto redujo la preocupación planteada inicialmente sobre las tendencias no coincidentes. Se acordó incluir las tendencias de biomasa de la evaluación de stock de 2017 aceptada (VPA para el este y VPA y SS3 para el oeste) en los gráficos y que éstos comenzarán en un año anterior a 1983. La decisión final sobre los resultados coincidentes de la especificación de OM a partir de las evaluaciones de stock acordadas se traspuso al punto 8 del orden del día. Se observó que los 12 OM de Carruthers T., and Butterworth 2017 estimaban que el estado del stock occidental se ha situado por encima de SSBRMS en todos los años desde 1983 (como se indica en la figura 4 de dicho documento); lo que no coincide con la percepción general que tienen los científicos del historial del stock. Más tarde se informó al Grupo de que los valores SSBRMS calculados hasta ahora por el paquete de software no eran correctos y que los cálculos de SSBRMS de los OM presentados hasta la fecha no deberían tenerse en cuenta. Se corregirá el cálculo de SSBRMS para una versión posterior del paquete. Esto se hará después de esta reunión. Se observó que los residuos del ajuste a los índices que se muestran en la Figura 3 de Carruthers T., and Butterworth 2017 parecían ser muy similares en los 12 OM ajustados. Aunque el comentario se realizó centrándose en el índice CAN_CMB_RR, esta similitud parecía aplicable a todos los índices y era una característica que ya había sido constatada por el grupo de modelación en su informe de 2017. El experto en modelación del ICCAT GBYP señaló que debe tenerse en cuenta que en los OM cada uno de estos índices se toma para representar la biomasa BFT en un una zona o trimestre específico, en lugar de la biomasa de atún rojo en todas las áreas del este o del oeste; por lo tanto, los residuos de un determinado índice corresponden también a una zona o trimestre específico. Esto, sin embargo, no explica la similitud de los residuos en todos los OM. El experto en modelación del ICCAT GBYP realizó alguna investigación preliminar de esta cuestión durante la reunión, pero indicó que se necesitaba más tiempo para examinar completamente el tema. Proporcionar los diagramas de los ajustes reales a los datos y no sólo los residuos podría aportar información. Suscitó preocupación que algunos de los resultados inesperados del ajuste de los 12 OM a los datos históricos (es decir, los resultados mostrados en Carruthers T., and Butterworth 2017) podrían deberse a que estas evaluaciones de stock comienzan en 1983, por lo que no se tuvo en cuenta información de años anteriores (por ejemplo, esto podría afectar a las estimaciones de productividad del stock). El experto en modelación del ICCAT GBYP aclaró que para los 12 OM, los cálculos comienzan en el año 1864, estimándose la biomasa y el reclutamiento anterior a 1983 mediante análisis de reducción de stock, debido a la ausencia de datos suficientes de la composición por talla o composición por edad para ajustar los modelos estadísticos de captura por edad y captura por talla. Más tarde, el grupo decidió tratar de remontar la evaluación estructurada por edad hasta 1975 con el fin de utilizar mejor la información disponible. Esto se hará después de esta reunión. El grupo debatió si es importante que los OM utilizados en las MSE (obtenidos de ajustar el modelo M3, con mezcla de stocks) coincidan con los resultados históricos de las evaluaciones de stock acordadas. Las conclusiones de esta discusión se presentan en el punto 7 del orden del día.

5. Revisión inicial de las experiencias con el paquete de codificación y comentarios

Se pidió a los participantes en la reunión que compartiesen sus experiencias con el paquete de software desarrollado por el experto en modelación del ICCAT GBYP. Los participantes que habían probado el paquete antes de la reunión indicaron que en general les parecía muy bueno y fácil de usar. Los comentarios generales fueron los siguientes:

- El paquete genera valores futuros de índices para su uso en los MP. No está claro hasta qué momento se remontan en el tiempo dichos índices. - Podría ser útil incluir en el manual del software una mejor introducción sobre cómo diseñar un MP, actualmente está cuestión aparece en cierto modo entreverada en el manual (en la sección 7 del manual). Esto se considera ventajoso, pero de baja prioridad.

1098 - El modelo es extremadamente complejo y, por lo tanto, intensivo computacionalmente. Algunos usuarios tuvieron problemas con los requisitos de memoria computacional. Esto no es sorprendente ya que el modelo M3 contiene 2 stocks, 14 flotas, 3 grupos de edad, fases trimestrales y 10 áreas espaciales. Se están desarrollando rutinas y modificaciones para reducir los requisitos de memoria, pero el tiempo necesario para ejecutar el modelo es inevitable. - Es importante mostrar el rendimiento de los diferentes OM de manera sencilla y que facilite la comprensión de los resultados y las comparaciones entre los CMP. Se añadirá una aplicación “shiny” al paquete de software. Las formas adecuadas de ponderación para los diferentes OM deben ser consideradas e incluidas en el paquete, además de la aplicación “shiny”, para poder añadir estos resultados a los obtenidos de los OM independientes. - En relación con el condicionamiento de los OM, más información es necesaria para entender todo el comportamiento y propiedades del modelo M3. El experto en modelación del ICCAT GBYP señaló que un archivo de pdf del informe ya puede ser generado con el software para cada OM ajustado a datos históricos. El archivo muestra la información sobre el ajuste de diagnóstico para los ajustes de los OM a los datos históricos. El experto en modelación del ICCAT GBYP solicitó que el grupo indique si deben mostrarse en el archivo elementos adicionales, por ejemplo, diagnósticos adicionales. - Se solicitó una aclaración sobre cómo se utilizan los datos (índices) para condicionar los OM, así como sobre cómo los genera el software en la MSE al utilizarlos en los MP. Esto se aborda en la discusión sobre los índices de abundancia descritos a continuación. - Cuando un TAC se establece para un año y, el último año de datos finalizados en el momento de establecer el TAC es y-2 para las prospecciones e índices de CPUE e y-3 para los datos de captura. Para los años Y-2 e y- 1 la captura puede asumirse como igual al TAC. Por lo tanto, el paquete de software no debería permitir el uso de datos para cualquier año posterior a y-2 en los cálculos de los TAC por CMP ya que en realidad estos datos no estarían disponibles en el momento de realizar los cálculos del TAC. Cuando el CMP esté disponible, es importante mostrar los beneficios que conlleva disponer de la información más reciente. Esto puede hacerse mostrando cómo cambia la captura para el mismo nivel de riesgo. - El cálculo de BRMS en la versión de paquete de software disponible para la reunión no era correcto. Una versión corregida se producirá tan pronto como sea posible. - Es necesario aclarar las opciones para comunicar estadísticas de merma cuando el régimen stock- reclutamiento cambia en el tiempo. La discusión y las conclusiones se resumen a continuación 5.1 Índices de abundancia utilizados para condicionar el OM y especificar el MP El Grupo solicitó una aclaración sobre los índices de abundancia utilizados para condicionar los OM. Las cuestiones y debates clave fueron los siguientes: ¿Qué índices se utilizan para condicionar (es decir, ajustar a los datos históricos) los OM? Los índices que se incluyeron fueron los que se muestran en la Tabla 1 (CPUE comercial) y Tabla 2 (índices de prospección) del documento de especificaciones de pruebas (Anexo 1 al Apéndice 7). Se hizo hincapié en que cada índice estaba vinculado a la abundancia de BFT en un trimestre del año y un área espacial específicos. El supuesto "índice principal" en el documento de especificaciones de pruebas puede ser interpretado como una distribución previa de la distribución espacial de atún rojo, pero a continuación los OM se ajustan utilizando los índices de las Tablas 1 y 2 del Anexo 1 al Apéndice 7. Se observó que las CPUE estaban ajustadas solamente desde 1983 en adelante. El Grupo afirmó que podría merecer la pena agregar a la tabla los grupos de edad a los que se aplica cada CPUE para una referencia fácil. El Grupo señaló que los índices de las Tablas 1 y 2 del Anexo 1 al Apéndice 7 (documento especificaciones de pruebas) no coinciden exactamente con los utilizados en las evaluaciones de stock acordadas, ni se utilizan todos de la misma manera (por ejemplo, algunos índices de series temporales se dividen en la evaluación de 2017 pero no se han dividido en el condicionamiento del OM). Esto se debe en parte a que los índices utilizados para el condicionamiento de los OM se decidieron antes de que se tomaran las decisiones finales en la evaluación de stock en 2017. Se encargó a un subgrupo revisar los índices utilizados en la evaluación final y proponer cuáles de estos índices (series y periodos) debían ser utilizados en el condicionamiento de los OM. Se observó que el OM es una evaluación espacial, y que los índices utilizados en una evaluación de este tipo no son necesariamente los mismos que pueden ser apropiados en las evaluaciones espacialmente agregadas. También se observó que las evaluaciones de stock acordadas dividen algunas series del índice de abundancia en dos períodos, pero que esa división podría a veces resultar problemática en el contexto MSE porque podría hacer que algunos de los índices de abundancia parecieran mejor de lo que realmente son, lo que tiene implicaciones para el modo en que se generan los índices si se utilizan para proporcionar entradas para los MP). Las conclusiones de todo el grupo tras revisar la propuesta del subgrupo sobre índices se presentan a continuación, y la serie final a utilizar se incluye en el Anexo 1 al Apéndice 7.

1099 1. Si se utilizó el índice en cualesquiera de las evaluaciones de stock acordadas de 2017 (oeste: SS o VPA; Este: VPA), entonces debe utilizarse en el condicionamiento del OM (excepto cuando se indique expresamente lo contrario), del mismo modo en que se utilizó en SS o VPA. La siguiente sublista resalta los índices específicos que tienen que cambiarse o añadirse al conjunto de índices utilizados en el condicionamiento del OM:

a) Dividir el índice francés de prospecciones aéreas b) Añadir el índice US RR >177 c) Incluir el índice LL GOM 1974-1981 de Japón

2. Cambios con respecto a los índices utilizados en las evaluaciones de stock acordadas:

3. Quitar el índice combinado de Canadá, y sustituirlo por dos índices: SWNS (asignar a WATL) y Golfo de San Lorenzo (asignar a GSL) ya que estos índices separados incluyen información espacial específica. a) Cambiar la fecha de inicio de todos los índices a 1975. b) En el desarrollo de los CMP, los desarrolladores pueden utilizar los datos para todos los índices anteriores a 1975 en sus procedimientos de ordenación, manteniendo de este modo la coherencia con los datos facilitados en evaluaciones anteriores.

4. Prueba de sensibilidad/robustez del OM a) Alt. OM: división del índice larvario Med

5. En la reunión de septiembre del grupo de especies de 2018 se considerará recomendar avanzar el año terminal de lo conjuntos de datos de los índices al 2016 o 2017 para el condicionamiento del OM de la MSE, siempre y cuando estas actualizaciones de datos hayan sido aceptadas antes por la sesión de atún rojo.

Después de la reunión, se volverán a condicionar los OM utilizando los índices acordados durante esta reunión. También se acordó que el "índice principal" debe volver a calcularse basándose en las nuevas opciones de índices.

¿Cómo se proyectan los índices a partir de los OM?

Un subconjunto de los índices en las Tablas 1 y 2 del documento especificaciones de prueba (Anexo 1 del Apéndice 7) se proyecta hacia el futuro en cada OM y puede utilizarse para elaborar las CMP. Las propiedades estadísticas (varianza y autocorrelación) de los residuos de los ajustes de OM se utilizan para generar datos de años en el futuro en la MSE asumiendo una distribución lognormal.

¿Cómo se seleccionan los índices que se proyectarán a partir de los OM (y, por lo tanto, estarán disponibles para la construcción de los CMP)?

Se aclaró que los principales criterios eran: 1. Probablemente sólo podrán proyectarse 3-4 índices para cada stock, este y oeste, ya que, si se añaden más, la computación resultaría onerosa. 2. Cada uno debe ser una serie que es muy probable que continúe en el futuro 3. Deben entenderse las propiedades estadísticas de los residuos de los ajustes a los OM, de tal modo que puedan generarse índices con un comportamiento realista para la MSE. Deberían evitarse los índices que muestren tendencias temporales en los residuos. 4. Son preferibles las series temporales más largas.

Se observó que en el este hay muy pocos índices que cumplan con todos los aspectos de los criterios de selección mencionados para ser incluidos en los índices proyectados por los OM y para estar disponibles para su uso en los CMP. Si se realiza una selección demasiado estricta para los índices del este es probable que no quede ninguno disponible para ser proyectado a partir de los OM y, por lo tanto, se debe dar muestras de cierta flexibilidad en el proceso de selección.

El Grupo examinó las implicaciones de la selección de índices de prospecciones para su uso en un CMP si luego estos se interrumpen en el futuro. Si esta situación se produce, el MP podría tener que ser evaluado de nuevo antes de lo inicialmente previsto. Un ejercicio útil, que debe llevarse a cabo en una etapa posterior, es volver a perfilar el CMP asumiendo que ninguna de las tres prospecciones para el oeste esté disponible (de tal modo que solo quede un índice dependiente de la pesquería); se volvería a evaluar entonces el CMP con el fin de mantener el mismo nivel de riesgo y el Grupo podría entonces examinar cuánto tendría que reducirse la captura en ausencia de estas tres prospecciones. Esto justificaría mejor la necesidad de respaldar la continuación de estas prospecciones ante los gestores. 1100 A continuación, se presentan otras conclusiones del Grupo tras revisar la propuesta del subgrupo sobre los índices: 1. Inclusión de índices alternativos proyectados a partir de los OM para las entradas de los CMP (además de los enumerados en el documento de especificación de pruebas)

a) Incluir el índice acústico de Canadá como un índice proyectado del oeste a partir de los OM disponibles para construcción de CMP. b) Una vez que las nuevas diagramas de residuos corregidos estén disponibles para los índices del este y del oeste, volver a evaluar los índices que se van proyectar en los OM y que estén disponibles para las entradas del CMP.

5.2 Comunicación de estadísticas de merma cuando el régimen stock-reclutamiento cambia en el tiempo El presidente de la reunión sugirió que podría utilizarse un concepto de B0 dinámica1 para comunicar la merma. Esta B0 dinámica se obtendría proyectando la abundancia de atún rojo desde 1864 hacia adelante asumiendo capturas cero en todos los años. Si la relación stock-reclutamiento cambia en un momento determinado, el enfoque de B0 dinámica cambiará los valores de biomasa gradualmente durante un período de varios años, y las estadísticas de merma (B/B0_dinámica) no mostrarán (por ejemplo, la función step) un comportamiento que haga que la interpretación resulte problemática. Se observó que un concepto similar "BRMS dinámica" podría utilizarse, siendo la BRMS dinámica una fracción constante (es decir, invariable en el tiempo) de la B0 dinámica (esto se sostiene para todos los modelos considerados cuando las proyecciones fijan la selectividad por edad en sus valores actuales). Se solicitó al experto en modelado del ICCAT GBYP que preparase un diagrama ilustrativo para la próxima reunión con miras a ayudar a entender la idea.

6. Presentación de los CMP iniciales y resultados asociados por cada persona encargada del desarrollo/conjunto de personas encargadas del desarrollo NOTA IMPORTANTE: todos los resultados iniciales de los CMP fueron explorados solamente como ejemplos tempranos, es especialmente importante apreciar esto ya que los OM se volverán a condicionar con diferentes índices (ver sección 4) y los índices se ampliarán remontándose hasta 1975 (ya no hasta 1983). Por lo tanto, los resultados se exploraron sólo para fines de discusión y se espera que las tendencias en los resultados podrían cambiar. Cinco científicos realizaron breves presentaciones que habían preparado CMP antes de esta reunión. La idea era obtener una visión general de los CMP considerados hasta ahora y ver el formato de los diagramas comparativos que se había pedido al experto en modelación del GBYP que preparara. Los resultados de las aplicaciones de los CMP serán diferentes en septiembre, después del recondicionamiento planificado del modelo operativo y otros avances previstos. Por lo tanto, los resultados en este momento se consideraron solo con fines ilustrativos.

Todos los CMP presentados se basan directamente en índices de abundancia utilizados en las evaluaciones de stock, es decir, son empíricos más que basados en la estimación/modelo. Se indicó que es posible desarrollar algunos MP basados en el modelo con la estructura existente de los modelos operativos (por ejemplo, MP basados en modelos de producción excedente, como se hizo para el atún blanco del norte).

Los detalles técnicos de algunos de los CMP se presentan en el Apéndice 6 de este informe y en los documentos SCRS/2018/P/15; SCRS/2018/P/16; SCRS/2018/P/47; SCRS/2018/55; SCRS/2018/59, pueden encontrarse más detalles.

Algunas lecciones aprendidas en este trabajo hasta ahora incluyen lo siguiente:

El experto en modelación del GBYP explicó que los modelos del paquete de software hacen referencia a precisión y sesgo en los datos de captura, pero no hacen referencia a cómo se generan los índices de abundancia utilizados en los MP; la generación de índices de abundancia se basa en las propiedades estadísticas de los valores residuales de los ajustes del modelo operativo. El modelo de observación "perfecto" lo utilizan los desarrolladores para hacer pruebas y no está realmente pensado para la presentación final de resultados, si un CMP falla con los datos "perfectos", no debería desarrollarse más. El modelo "bueno" es el que se utiliza por defecto y el modelo "malo" está pensado generalmente como una prueba de robustez.

Algunas CPC utilizaron el término B0 dinámica de un modo diferente al modo en que se define aquí. 1101 Las discontinuidades en las HCR (como la existencia de umbrales que tienen impactos apreciables en las recomendaciones sobre TAC resultantes dependiendo de en qué lado del umbral caiga una cierta variable) deberían evitarse. Dichas discontinuidades son a menudo problemáticas porque el ruido en los datos o en los resultados puede terminar afectando enormemente a las recomendaciones sobre el TAC. En su lugar, debería utilizarse una relación lineal desde ligeramente por encima hasta ligeramente por debajo del umbral previsto.

Se explicó que ciertos parámetros de las HCR (por ejemplo, un valor del índice objetivo que podría usarse en la norma) a menudo se convierten en parámetros de ajuste en el MP y son elegidos para conseguir un desempeño determinado.

El número de años en un periodo de ordenación (el periodo durante el cual se establece un TAC cada vez) podría ser del orden de 2 o 3 años, pero esto debe discutirse con la Comisión.

Para este desarrollo inicial de los OM, se impuso un límite de un 20 % a los cambios de TAC interanuales al ejecutar todos los CMP, independientemente de si se especifica en el CMP de manera explícita o no. El Grupo acordó que imponer dicha limitación por defecto en todos los CMP no era adecuado en este momento y que debería eliminarse de los CMP que se están ejecutando. Debería pedirse a los gestores que aporten comentarios sobre el nivel deseado de cambios interanuales en el TAC, aunque estos comentarios es probable que sea mejor pedirlos en una fecha posterior, después de que los resultados iniciales hayan sido presentados a la Comisión.

Los comentarios relacionados con los diagramas de comparación presentados por el experto en modelación del GBYP fueron los siguientes.

Se consideró que los diagramas presentados por el experto en modelación del GBYP para comparar el desempeño de diferentes CMP con diferentes OM eran muy útiles, aunque se indicó que podría ser difícil interpretar los resultados entre gran número de OM. Debe organizarse un subgrupo (N. Duprey, G. Merino, H. Arrizabalaga, S. Miller, J. Walter, S. Nakatsuka, A. Gordoa, D. Butterworth y A. Kimoto) para trabajar por correspondencia sobre la mejor forma de presentar los resultados en las próximas reuniones científicas. El subgrupo presentará un informe a la próxima reunión de este grupo de trabajo sobre MSE para el atún rojo.

Algunos pensamientos iniciales fueron:

- Para los CMP considerados, las diferencias en el desempeño entre los OM eran generalmente mayores que las diferencias entre los CMP. El Grupo examinó los diagramas sobre el nivel de captura global, la variabilidad interanual de la captura y la resultante merma del stock. La captura y la variabilidad de la captura deberían comunicarse por área, mientras que las estadísticas de merma deberían comunicarse por stock. También podría ser interesante comunicar la abundancia de atún rojo por área.

- La variabilidad interanual de la captura debería tenerse en cuenta al examinar los resultados, ya que podría tener impactos importantes operativos y de ordenación, a menudo la industria pesquera está a favor de bajos cambios interanuales en el TAC, aunque no es siempre así. La información mostrada en los diagramas se basaba en medias del periodo de proyección de 30 años modelado. El Grupo consideró que sería útil incluir diagramas adicionales mostrando la información sobre la Variación media anual por separado para los aumentos y descensos interanuales en la captura, es decir, teniendo en cuenta el signo, así como la magnitud de los cambios.

- Entre los OM para los que se presentaron resultados, el OM que incorporaba un cambio de régimen implicaba el mayor riesgo para el stock del este, y por esta razón es crucial considerar el escenario de un cambio de régimen para identificar CMP adecuados para el atún rojo.

- Los diagramas deberían examinarse para buscar resultados que puedan parecer sospechosos teniendo en cuenta los conocimientos de los expertos acerca de la dinámica y la productividad del atún rojo, por ejemplo, lo MP que conducen a capturas elevadas hasta un nivel que se ha visto que era insostenible en el pasado deberían dar lugar a una investigación cuidadosa de los OM asociados.

1102 - Se produjeron algunos casos en los que los intervalos de probabilidad en la captura media proyectada eran muy pequeños y los responsables del desarrollo deberían examinar con cuidado los MP afectados para intentar comprender qué causa esto. Por el contrario, los CMP con grandes intervalos de probabilidad en la captura media proyectada o que cubren una amplia gama de niveles posibles de capturas/merma podrían ser problemáticos y el responsable de desarrollar el CMP debería explorar más en profundidad qué características de sus CMP podrían estar causando esto.

- Criterios de evaluación para los CMP: Un CMP que dé lugar a una merma del stock hasta niveles muy bajos es obviamente un fracaso. Sin embargo, aún no se han desarrollado orientaciones sobre niveles de merma que generen inquietud (por ejemplo, puntos de referencia límite, umbral) ni se cuenta con otros criterios objetivos para determinar lo que constituye un fracaso (o un éxito). Se consideró que sería mejor esperar hasta que se implementen los cambios planificados a los OM y los CMP (es decir, como mínimo hasta septiembre de 2018) para que se entienda mejor el margen de lo que es viable antes de establecer unas directrices más específicas.

7. Desarrollo de un formato estándar para una comparación fácil de los resultados clave entre los diferentes CMP y sus pruebas

Debido a limitaciones de tiempo, el Grupo acordó posponer la discusión de este tema. Para facilitar las discusiones futuras, el Grupo solicitó que el Dr. Carruthers y los siguientes miembros del Grupo: N. Duprey, G. Merino, H. Arrizabalaga, S. Miller, J. Walter, S. Nakatsuka, A. Gordoa, D. Butterworth y A. Kimoto trabajen en el periodo intersesiones para desarrollar una propuesta que se presentará en la próxima reunión del Grupo.

8. Posibles modificaciones del paquete de codificación y de sus pruebas asociadas (SCRS/2018/041) y respuesta, y plan de trabajo en preparación

Como se ha indicado en la sección 4, el conjunto de OM presentado a la reunión en el documento sobre Especificaciones de los ensayos y en Carruthers T. y Butterworth, D., 2017 serán recondicionados después de esta reunión utilizando los índices acordados durante la reunión. Se expresó la inquietud en el Grupo de que no se entendía lo suficiente el comportamiento de los OM y de que los OM podrían mejorar con algunos cambios en las especificaciones de los datos de entrada (SCRS/2018/041). Tras revisar los OM existentes, el Grupo realizó varias modificaciones recomendadas para reflejar mejor la naturaleza de las incertidumbres (Tabla 7.1). El Grupo discutió y acordó también cambios que se implementarían en el conjunto de OM de referencia y en los ensayos de robustez (utilizando la terminología de la sección 9 del documento sobre especificación de los ensayos).

Estos cambios se presentan en las siguientes secciones:

8.1 Condicionamiento general de OM

Para poder usar la serie completa del índice larvario del GOM (1977-presente) y para reflejar mejor un periodo más largo de la dinámica del stock, el Grupo acordó que el condicionamiento del OM debería empezar en 1975.

8.2 Escenarios de reclutamiento utilizados en los OM

- Para el oeste, el escenario de "alto reclutamiento" (nivel 2 del eje 1 de incertidumbre "reclutamiento futuro" en el conjunto de OM de referencia en el documento de especificación de ensayos) no fue capturado correctamente en el OM y debe ser especificado de nuevo. Cualquier resultado observado para este escenario debería ser, por tanto, descartado. El problema era que se estaba estimando un nivel muy elevado de inclinación (h), lo que originaba una diferencia muy pequeña entre la dinámica del bastón de hockey y la dinámica del stock-reclutamiento (SR) alto. En la reunión se acordó utilizar h = 0,6, que generalmente se encuentra dentro del rango de la inclinación estimada en evaluaciones de stock anteriores de atún rojo del oeste. Se resaltó que los escenarios de reclutamiento considerados en el conjunto de OM de referencia debían capturar un rango representativo de incertidumbres, pero no implican ninguna ponderación relativa en particular entre los diferentes escenarios (este tema que se discutirá en una reunión posterior). Es también esencial garantizar que la relación stock-reclutamiento para el escenario de alto reclutamiento tiene un reclutamiento virgen (R0) que es sustancialmente más alto que la del palo de hockey.

1103 - Se acordó también fijar el punto de bisagra de la relación stock reclutamiento en forma de bastón de hockey utilizada para el stock del oeste de acuerdo con especificaciones similares a las utilizadas en evaluaciones anteriores, por ejemplo, el umbral de la SSB (bisagra) se estableció en la SSB media durante un periodo (generalmente 1990-1995) con la SSB estimada más baja y R0 se calculó como la media geométrica del reclutamiento durante el periodo después de 1976 (Anón. 2014).

- Se indicó también que el nivel 3 del eje de incertidumbre 1 "reclutamiento futuro" en el conjunto de OM de referencia está pensado para reflejar un posible cambio de régimen en el reclutamiento. En el oeste, podría haber ocurrido un cambio de régimen en 1975 y en el este entre 1987 y 1988. En el oeste, el palo de hockey (nivel 1) es un escenario pensado para reflejar que se ha producido un cambio de régimen a un régimen de bajo reclutamiento, mientras que el Beverton-Holt (nivel 2) asume que el reclutamiento puede aun ser potencialmente muy alto. Se explicó que las experiencias pasadas indicaban que el escenario del cambio de régimen (nivel 3) es crucial para garantizar que se identifican los MP con un buen desempeño. Las implicaciones metodológicas de los cambios de régimen para las evaluaciones del desempeño de los MP ya se discutieron en el párrafo "dinámica B0" anterior de este informe.

- El Grupo se mostró de acuerdo en que era necesario un texto adecuado en el documento sobre especificación de ensayos y en los diagramas de los ajustes stock-reclutamiento, así como de las tendencias en el reclutamiento consideradas para cada OM con el fin de explicar la base de los escenarios de reclutamiento elegidos para el conjunto de OM de referencia.

- Se indicó también que los cálculos de SSBRMS debían rehacerse como parte del recondicionamiento del OM.

Escenarios de abundancia y medida en la que los resultados de condicionar los OM debería corresponderse con los de las evaluaciones de stock acordadas:

El eje de incertidumbre 2 ("abundancia") en el conjunto de OM de referencia presentado por el experto en modelación del GBYP contiene escenarios (niveles B y C) en los que los resultados de condicionar los OM fueron "obligados" a igualar ciertas características de las evaluaciones de stock de 2017. El Grupo discutió si dicha equiparación es adecuada y consideró adicionalmente posibles modificaciones a los escenarios examinados bajo este factor. Se produjo un acuerdo general respecto a que deberían preverse las diferencias entre los OM y las evaluaciones de stock acordadas porque los OM contenían muchas más características, como la disgregación espacial y la mezcla de lo stocks, que no estaban incluidas en las evaluaciones de stock de 2017. Sin embargo, los resultados de condicionar los OM deberían ser cuidadosamente revisados para comprobar si existen discrepancias importantes con los amplios conocimientos de los científicos sobre la dinámica global del stock de atún rojo. En particular, es más fácil que los resultados sean aceptados si al menos algunos de los OM reflejan en cierta medida la percepción pública de las tendencias del stock. Por ejemplo, algunos OM para ambas zonas del stock deberían mostrar que se ha producido sobrepesca y que los stocks han estado sobrepescados durante algunos periodos. Otro ejemplo sería el Atlántico oriental, donde los OM no deberían mostrar incrementos en la biomasa en los momentos en los que las capturas eran del orden de 50.000 t por año.

Por ello, el Grupo recomienda tres propuestas para abundancia.

PROPUESTAS: Se acordó que el conjunto de OM de referencia debería contener al menos 3 escenarios para el eje 2 de incertidumbre "abundancia".

A. Mejor estimación del ajuste del OM. Si esto implica grandes diferencias con las evaluaciones aceptadas, debería identificarse la razón para las diferencias.

B. Las tendencias y escalas en SSB que resultan de condicionar el OM para el este y el oeste son obligadas simultáneamente a seguir estrechamente los resultados de las evaluaciones del stock de 2017 en términos tanto de magnitud absoluta como de tendencia (deberían utilizarse para esto las evaluaciones de stock acordadas por el SCRS en 2017). Esto debería ayudar a identificar la razón de cualquier posible diferencia identificada en A.

1104 C. Esto es similar al escenario A, pero incluyendo algunas limitaciones amplias para impedir que los resultados de condicionar el OM diverjan del actual conocimiento general de la pasada dinámica del stock. El Grupo consideró que sería adecuado requerir que los resultados del OM para el atún rojo tanto del este como del oeste muestren que han estado sobrepescados en algún momento del pasado. Esto significa no sólo que la biomasa del stock reproductor es inferior a SSBrms, sino también un nivel de SSB relativamente bajo en ciertos periodos. Podría considerarse también evitar aumentos en la SSB durante pasados periodos de capturas elevadas, lo que debería ser claramente explicado si se incluye en el escenario. Estas ideas quieren reflejar la percepción pública de que el atún rojo se encontraba en un nivel bajo (especialmente en el este) hacia el cambio de siglo. Se dio cierta flexibilidad aquí al experto en modelación del GBYP, dependiendo de los resultados de varias exploraciones.

El experto en modelación del GBYP solicitó que el Grupo indicara los tipos de diagnóstico que desearía ver y debatir para sentirse cómodo con un OM. Muchos diagnósticos actuales están disponibles en los informes específicos del modelo operativo que proporcionará el experto en modelación del GBYP.

8.3 Movimiento y mezcla de los stocks

Se mantuvieron importantes discusiones para aclarar cómo se modela el movimiento en los OM (los OM tienen una probabilidad de movimiento entre zonas espaciales dependiente del stock de origen y la edad que cambia de trimestre a trimestre, pero es la misma para todos los años). Se produjeron sustanciales discusiones sobre la medida en la que este supuesto puede considerarse realista, aunque comprendiendo que los datos disponibles para estimar el movimiento variable en el tiempo son limitados. Aunque en los OM se asume que las tasas de movimiento para una edad, stock y trimestre determinados son constantes de año en año, la composición del stock en cualquier región, trimestre y año es variable. El OM utiliza los ajustes a los datos disponibles de marcado electrónico, así como información genética y sobre microquímica de otolitos para estimar las tasas de movimiento, y cabe señalar que todos los datos utilizados para ajustar el OM contribuyen en alguna medida a la estimación de las tasas de movimiento. Cabe destacar que los datos de la composición del stock obtenidos para la región GSL canadiense sobre genética muestran una mayor representación de atún rojo del stock oriental en años recientes.

Podrían considerarse otros escenarios de movimientos en el OM como aumentar el peso del GSL en el modelo de gravedad, o permitir tasas de movimiento que varíen en el tiempo, pero dadas las limitaciones temporales y el contenido informativo de los datos, se acordó mantener el escenario de movimiento de referencia utilizado hasta ahora (por ejemplo, mismas probabilidades de movimiento en todos los años). Se señaló el creciente porcentaje de peces originarios del este en el GSL, por lo que separar los índices GSL y SWNS en los OM (véase sección 4) podría solucionarlo.

Existe la inquietud de que las tasas de movimiento puedan estar sobrestimadas por el ajuste a los datos observados de composición del stock, ya que los datos de composición siempre tienen algún elemento de incertidumbre y a menudo tienen una fracción no despreciable de un stock mucho menor, incluso en zonas donde se ha asumido anteriormente que no se produce mezcla. Por ello, las tasas de movimiento podrían estar sobrestimadas y los modelos espaciales, con el fin de mejorar los ajustes, podrían situar biomasa en zonas donde no se pesca actualmente basándose en información de marcado electrónico.

El Grupo prefería que el conjunto de OM de referencia abarque escenarios alternativos de mezcla. Dada la complejidad de desarrollar escenarios alternativos, el Grupo resaltó varias propuestas. Inicialmente, algunos se propusieron para incluirlas en el eje de incertidumbre al desarrollar el conjunto de OM de referencia, sin embargo, debido a inquietudes respecto al aumento del número de OM (lo que dificultaría la presentación de los resultados y el funcionamiento de la MSE), la propuesta se modificó para incluirlos como parte de las pruebas de robustez. Existe, sin embargo, la expectativa de que, si los OM alternativos de la mezcla cumplen los criterios de desempeño, podrían ser reclasificados en el conjunto de referencia en una reunión posterior.

PROPUESTAS: El Grupo acordó dos escenarios de mezcla (i y ii a continuación) y un cambio al tratamiento de los datos de marcado (iii a continuación): i) Reducir a la mitad la mitad de las tasas de mezcla, por ejemplo, si la fracción observada de peces originarios del oeste en un trimestre/área/año asumido como oriental es del 40 %, este escenario asumirá que es solo del 20 %. Dichos cambios reducirán las tasas estimadas de movimiento entre el este y el oeste y podrían representar un escenario plausible. Este conjunto de OM se utilizará para el conjunto de robustez, con gran prioridad.

1105 ii) Condensar el modelo de 10 áreas en un modelo de 7 áreas juntando las 6+7, 5+9 y 1+2. Se recomienda también añadir esto como prueba de robustez, indicando sin embargo que esto también corresponde a un cambio estructural en el modelo que tiene importantes implicaciones de código y por tanto se le concede una prioridad relativamente baja. iii) El Grupo acordó también que el marcado de juveniles por parte de AZTI en el golfo de Vizcaya se utilizará para estimar las tasas de movimiento, asumiendo que dichos peces son originarios del este, basándose en previos estudios de química de otolitos que así lo sugieren (Fraile et al., 2014). Este cambio se hará en todos los OM.

El Grupo consideró varias opciones para diferentes escenarios de mezcla, como el uso de solo una fuente de información sobre la mezcla cada vez (por ejemplo, microquímica o solo ADN) o permitir tasas de movimiento que varíen con el tiempo o tasas de mezcla media (Hazin et al., 2018), pero en este punto estas opciones no se consideraron para los OM alternativos.

El Grupo discutió también sobre el hecho de que se sabe las evaluaciones de stock de VPA acordadas son sensibles a la ratio de F asumida, lo que apunta a un nivel desconocido de biomasa críptica. Se expresó la inquietud respecto a que grandes cantidades de biomasa críptica podrían afectar a los OM, moviendo grandes cantidades de peces fuera del rango de la pesquería. Para solucionar esto, el Grupo acordó que la distribución espacial de la biomasa vulnerable y no vulnerable (críptica) por stock en cada zona debería ser representada gráficamente a lo largo del tiempo.

8.4 Capturabilidad e índices

Observando que las recomendaciones para los índices utilizados en el condicionamiento del OM histórico se han reflejado en la sección 4, en esta sección del informe solo se discuten aspectos de las especificaciones de índices futuros.

PROPUESTA: A. Aplicar un aumento del 2 % en la capturabilidad para los índices proyectados de CPUE dependientes de la pesquería en una prueba de robustez.

Esta propuesta es aplicar un aumento del 2 % en la capturabilidad para los componentes previstos de los OM para proteger frente a la merma no detectada. Esto se aplicará como una prueba de robustez. Esto se aplicaría solo a los índices del tamaño del stock dependientes de la pesquería. Se asume que los índices del tamaño del stock independientes de la pesquería tendrán capturabilidad constante. Si los métodos para recopilar los índices del tamaño del stock independientes de la pesquería se cambian en el futuro, se asume que se derivará un coeficiente de calibración en el momento en que ocurra. El valor del dos por ciento se basa en el cambio estimado en la capturabilidad para uno de los índices del tamaño del stock durante un periodo de 45 años.

El Grupo observó que la capturabilidad no aumenta necesariamente siempre. Para algunos índices, los factores medioambientales podrían rebajar la capturabilidad y los cambios en la capturabilidad no se prevé necesariamente que sean monótonos. El Grupo sugirió que estos cambios, incluidos los cambios más drásticos en la capturabilidad, se incluyeran en una prueba de robustez como segunda prioridad.

Se consideró una propuesta para incluir la varianza específica de los índices, la autocorrelación y la no linealidad de los índices proyectados. Se expresó la inquietud respecto a que el método de estimación de la autocorrelación y la no linealidad podría haber sido inadecuado y que estas estimaciones deberían ser examinadas de nuevo para un Documento de especificación de ensayos revisado. Una vez que el procedimiento de estimación haya sido finalizado y el recondicionamiento completado conforme a las decisiones tomadas en esta reunión, el Grupo acordó volver a ejecutar la estimación de la autocorrelación y la no linealidad y, si se justifican estadísticamente, utilizarlas en una prueba de robustez.

8.5 Resumen de los cambios propuestos al OM

En general, el Grupo recomienda los siguientes cambios a los OM (Tabla 1 a continuación) y se indican de acuerdo a si aplican a todos los OM, solo al conjunto de OM de referencia o solo al conjunto de OM de robustez.

1106 Conjunto de referencia

Tres ejes principales de incertidumbre: reclutamiento futuro, abundancia y mortalidad natural/madurez (en combinación) para el condicionamiento y las proyecciones. Estos ejes asumen que las opciones del este y el oeste están vinculadas en las filas de la tabla a continuación. Esto se hace con la intención de capturar los extremos.

Tabla 1. Cambios recomendados al conjunto de OM de referencia

Oeste: Este:

Reclutamiento futuro Palo de hockey con un punto de 1 88+ B-H con h=0,98 bisagra fijado a partir de 1975. 2 B-H con h=0,6 fijado, elevado R0* 88+ B-H con h=0,70

Palo de hockey cambia a 88+ B-H con h=0,98 cambios a 50-87 B-H 3 B-H después de 10 años con h=0,98 después de 10 años

Abundancia A Mejor estimación Las biomasas reproductoras de la zona este-oeste coinciden con la evaluación del B VPA de 2017. Distribución a priori en la tendencia y/o en la merma para que se corresponda con C la percepción de explotación muy elevada.

Fracción reproductora ambos stocks Tasa de mortalidad natural ambos stocks I Más jóvenes Alto II. Más jóvenes Bajo III. Mayores Alto IV. Mayores Bajo

* El reclutamiento alto debería reflejar un R0 mayor que el palo de hockey.

Combinación del conjunto de referencia

Un cruce completo de (1, 2, 3) x (A, B, C) x (I, II, III, IV), es decir, 36 escenarios en total.

Cambios recomendados al conjunto de OM de robustez (Apéndice 7, sección 9b)

Prioridad alta

1. Robustez ante menos mezcla (50 %): diseño cruzado con 4 pruebas correspondientes a 1A, 2A, 1B, 2B en la Tabla 1 anterior. 2. Las capturas futuras en el oeste y en el este+Med son cada año 20 % mayores que el TAC como resultado de la pesca IUU (de lo cual el MP no es consciente). 3. Un aumento no detectado en la capturabilidad futura para los índices de abundancia basados en la CPUE del 2 % por año. 4. Relaciones índices-abundancia no lineales: revisar las estimaciones basándose en una estimación estadística más adecuada y revisar los componentes de la proyección de los OM. 5. Robustez ante más mezcla: diseño cruzado con 4 pruebas correspondientes a 1A, 2A, 1B, 2B en la Tabla 1 anterior.

1107 Prioridad baja

1. Modificación del reclutamiento futuro como en 3), pero con una probabilidad del 0,05 para cada uno de los 20 primeros años de la proyección. 2. Asignaciones alternativas del stock de origen de las capturas históricas del Atlántico sur (aguas de Brasil). 3. Modelo de siete áreas. Condensar el modelo de 10 áreas en un modelo de 7 áreas juntando las 6+7, 5+9 y 1+2.

Temas de "segunda ronda" (no en este actual proceso de MSE)

Se recomienda aplazar en este momento para su consideración en una "segunda ronda" los siguientes aspectos de incertidumbre:

1. Más de dos stocks 2. Uso de datos CAL (CAS en ICCAT) en un MP. 3. TAC asignados de forma espacialmente más compleja que el tradicional oeste y este+Med. 4. Cambios en las medidas técnicas que afectan a la selectividad 5. Cambios en las distribuciones del stock en el futuro 6. Cambios futuros en la asignación proporcional de los TAC entre las flotas.

9. Presentación de los resultados de posibles mejoras de los CMP desarrollados durante la reunión

Debido a limitaciones de tiempo y a la necesidad de hacer en primer lugar correcciones a los OM del paquete de codificación, no se realizaron más mejoras a los CMP presentados durante la reunión.

10. Acuerdo para una especificación de calibración (posiblemente más de una) para facilitar la comparación de los resultados futuros que se presenten (por ejemplo, mediana del nivel objetivo de la biomasa al final del periodo de proyección para cada una de las poblaciones del este y del oeste para una prueba específica única)

En el Apéndice 8 se presenta una explicación completa de la calibración.

El Grupo indicó que el desarrollo de un valor del parámetro de control de la calibración será específico para cada uno de los dos stocks.

Cada desarrollador podrá decidir su propia calibración preferida. El ajuste del desarrollo por separado es para ayudar a diferenciar el desempeño de dos CMP en condiciones en las que su mediana de la merma después de 30 años es la misma.

Para la calibración del desarrollo, en un ensayo particular cada desarrollador lo calibrará para obtener la mediana de SSB/SSBRMS=1 en el año 30 de la proyección para un OM central además de su propia calibración preferida. Este ejercicio será de uso interno entre los desarrolladores y el grupo de MSE.

Al presentar los resultados a los responsables de la toma de decisiones, se hará una media de las mediciones del desempeño entre los OM.

11. Discusiones iniciales y especificaciones de los aspectos en los que las aportaciones de la Comisión/las partes interesadas sean susceptibles de contribuir a la mejora de los CMP (esto está relacionado, en parte, con un mayor detalle en lo que concierne a los objetivos y ventajas e inconvenientes)

La reunión de SWGSM (21-23 de mayo de 2018) contará con un punto del orden del día específico para la MSE del atún rojo (punto 6.2). El objetivo es que las partes interesadas comiencen a realizar aportaciones para ayudar en la futura mejora de los CMP. Además, es necesario proporcionar alguna orientación a la Comisión sobre la hoja de ruta general de ICCAT para la MSE y recomendaciones sobre MSE.

1108 Las aportaciones al SWGSM serán en forma de una síntesis del informe de esta reunión. El presidente del SCRS preparará dicha síntesis y la circulará a todos los participantes en esta reunión antes del 28 de abril. Los comentarios sobre dicha síntesis deberán recibirse antes del 5 de mayo. Después, el presidente del SCRS modificará el informe y lo pondrá a disposición de todos los participantes (incluidos los participantes en el SWGSM) antes del 9 de mayo2.

La síntesis tendrá los siguientes objetivos:

Actualización del estado del trabajo relacionado con la MSE realizado por el SCRS

- Resumir el progreso del trabajo realizado hasta la fecha y demostrar la importancia de continuar dotando de recursos al trabajo sobre MSE del GBYP. - Proporcionar información suficiente y comprensible para garantizar que las aportaciones de los participantes en el SWGSM son útiles y aumentar el compromiso de los participantes en el SWGSM en el trabajo sobre MSE que lleva a cabo el SCRS. - Remitir a la Comisión un calendario realista para finalizar la MSE. Basándose en otras experiencias, incluso en una situación muy optimista, el Grupo de especies de atún rojo probablemente necesitará al menos cuatro reuniones más de una semana dedicada a esta MSE. El calendario actual, que sugiere completar la MSE antes de 2019, debe ser revisado en consecuencia.

Consideración de posibles procedimientos de ordenación (CMP)

- Describir los tipos generales de características de los MP que se están proponiendo para que los participantes en el SWGSM puedan aportar comentarios:

 Si dichos tipos de MP son aceptables  Posibles limitaciones en el TAC  Los objetivos globales para los MP en términos generales (por ejemplo, prioridades entre la conservación de los recursos, maximizar las capturas y minimizar el alcance de los cambios al TAC, con asesoramiento sobre los intervalos preferidos entre los cambios al TAC).

- Entender cuándo será útil y necesario contar con más aportaciones sobre objetivos de MP más detallados.

Transparencia y comunicación de los resultados de MSE

- Obtener orientaciones sobre posibles modificaciones al actual proceso de MSE para mejorar la comunicación de los resultados de MSE y la implicación de los participantes en el SWGSM en el desarrollo de la MSE.

12. Programa de trabajo para una ulterior mejora del CMP, con plazos, que genere los resultados buscados para su presentación al grupo de especies de atún rojo de septiembre de 2018

El Grupo sugirió provisionalmente el siguiente calendario de trabajo a corto plazo. El Grupo discutió intensamente la viabilidad de la reunión del Grupo de septiembre (punto 5) y se plantearon muchas inquietudes respecto al ocupado calendario de reuniones. La Secretaría explicó que mover la fecha de la reunión significaría modificar el contrato de modelación del GBYP. El propósito general de dicha reunión se entendía como foro para más discusiones sobre el recondicionamiento de los OM y para examinar los resultados de los CMP revisados, continuando las discusiones de esta reunión.

1. Finales de mayo - Finalización de las actualizaciones del OM en base a esta reunión (experto en modelación del GBYP) 2. Mediados de junio - Comentarios sobre los OM actualizados 3. Principios de julio - el experto en modelación del GBYP circula el paquete actualizado en base a las revisiones finalizadas 4. Mediados de julio a principios de septiembre: a) Los desarrolladores vuelven a ejecutar los CMP ajustados en el paquete actualizado; b) Documentos preparados sobre temas del condicionamiento que requieran atención.

2 Este informe fue finalizado el 9/5/2018 y en ese momento no se habían cumplido los plazos y el presidente del SCRS debía preparar el documento de síntesis. 1109 5. Las actividades que se producirán después de principios de septiembre se regirán por las recomendaciones de la sección 13. Las decisiones a este respecto las tomarán el presidente del SCRS, los relatores de atún rojo y la Secretaría.

13. Recomendaciones

El Grupo identificó varios desafíos a los que se enfrenta el Grupo de especies de atún rojo a la hora de participar e implicarse de manera eficaz en el proceso de MSE para el atún rojo:

- La necesidad de mecanismos, lo que incluye reuniones bien planificadas, que faciliten la participación del Grupo de especies de atún rojo a diferentes niveles y que garanticen que se mantiene el impulso del proceso de MSE. - Las dificultades encontradas por los miembros del Grupo de especies de atún rojo para involucrarse de manera efectiva en el proceso anteriormente a causa de las demandas impuestas por la evaluación del stock de atún rojo de 2017. - La mejor forma de lograr una mayor participación del Grupo de especies de atún rojo en el proceso de MSE sería mediante reuniones del grupo que sean largas (de más de 3 días) centradas únicamente en la MSE. - Las dificultades a las que se enfrentan muchas CPC para involucrarse de manera efectiva en las múltiples sesiones simultáneas durante la semana de los grupos de especies en septiembre a causa del limitado número de científicos en las respectivas delegaciones de las CPC. - La duración adicional del tiempo fuera de casa generada al añadir días de reunión antes de la semana de los Grupos de especies.

Teniendo en cuenta estos problemas, el Grupo recomienda lo siguiente:

- La decisión sobre el número de días de reunión asignado a la reunión de septiembre del Grupo de especies de atún rojo, el orden del día de dicha reunión y el calendario para la próxima reunión del Grupo de modelación deberían considerar los problemas mencionados. - En las reuniones futuras del Grupo de modelación debería fomentarse la participación de cualquiera interesado en realizar aportaciones al proceso de MSE. - Los objetivos y el orden del día de cualquier reunión del Grupo de modelación deberían ser ampliamente circulados entre todo el SCRS con bastante antelación para ayudar a la participación de todos los científicos interesados en dicha reunión. - A principios de 2019 el SCRS celebrará una reunión intersesiones de una semana del Grupo de especies de atún rojo centrándose en la MSE.

En otro punto de este informe se incluyen recomendaciones específicas para el desarrollador de la MSE de atún rojo y el Grupo de modelación. Hay unas pocas recomendaciones generales al SCRS relacionadas con la experiencia adquirida con la MSE del atún rojo:

- Otros procesos de MSE en el SCRS deberían considerar las ventajas que el marco de MSE desarrollado por el GBYP podría tener en sus propios procesos de MSE. Dichas ventajas incluyen la aplicación actual de este marco a un stock de ICCAT, el poder y la flexibilidad de los diferentes módulos del marco y la experiencia adquirida por varios científicos del SCRS en el uso de este marco. - Las aportaciones del Grupo de especies de atún rojo a la reunión del SWGSM (21-23 de mayo de 2018) deberían realizarse en la forma especificada y siguiendo el proceso descrito en la sección 12 de este informe. - Establecer una sección únicamente dedicada a la MSE en la página web de ICCAT. Esta sección debería incluir descripciones de todos los procesos de MSE y lo resultados científicos más importantes de dichos procesos. - Los relatores o representantes designados de los Grupos de especies implicados en los procesos de MSE deberían hacer todo lo posible para asistir a las reuniones del SCRS que se centran en la MSE, incluso aunque la reunión no sea una reunión de sus respectivos Grupos. - El SCRS debería solicitar a la Comisión que identifique una fuente específica de financiación para los procesos de MSE, dado que todos requieren un compromiso más largo que el típico ciclo de financiación de 2 años que utiliza la Comisión. - Debería desarrollarse un documento de especificación de ensayos y mantenerse para cualquier proceso de MSE que se inicie en el seno de la Comisión. Debería desarrollarse un modelo para dicho documento.

1110 14. Otros asuntos

No se debatieron otros asuntos.

15. Adopción del informe y clausura

El informe fue adoptado y la reunión clausurada.

Referencias

Anon. (2014). Report of the 2013 bluefin meeting on biological parameters review (Tenerife, Spain – May 7 to 13, 2013). Col. Vol. Sci. Pap. ICCAT, 70(1), 1-159.

Arrizabalaga, H., Arregui, I., Medina, A., Rodríguez-Ezpeleta, N., Fromentin, J.M. and Fraile, I. (2018) Life history and migrations of Mediterranean bluefin populations. In: Bluefin Futures. B. Block (ed.) In press.

Carruthers, T. (2017). Calculating population-wide spatial and seasonal relative abundance indices for Atlantic bluefin tuna for use in operational modelling. Col. Vol. Sci. Pap. ICCAT, 74(6), 2586-2595.

Hazin, F., Hazin. H., Carvalho, F., Wor C., and Travassos, P. (2008). Standardization of CPUE series of Prionace glauca and Isurus oxyrinchus caught by Brazilian longliners in the western South Atlantic Ocean, from 1978 to 2006. Col. Vol. Sci. Pap. ICCAT, 74(6), 1560-1572.

Fraile, I., Arrizabalaga, H. and Rooker, J.R. (2015) Origin of Atlantic bluefin tuna (Thunnus thynnus) in the Bay of Biscay. ICES Journal of Marine Science: Journal du Conseil 72: 625-634.

1111 APPENDICES

Appendice 1. Ordre du jour adopté de la MSE du thon rouge Appendice 2. Liste des participants. Appendice 3. Listes des documents et des présentations. Appendice 4. Résumés des documents et présentations SCRS fournis par les auteurs.

Appendice 5. Proposition du sous-groupe relative à la CMP d’approximation à F0,1. Appendice 6. Détails techniques de quelques CMP. Appendice 7. Spécifications des essais de MSE du thon rouge dans l'Atlantique Nord.

APÉNDICES

Apéndice 1. Orden del día adoptado para la MSE del atún rojo. Apéndice 2. Lista de participantes. Apéndice 3. Lista de documentos y presentaciones. Apéndice 4. Resúmenes de documentos y presentaciones SCRS tal y como fueron presentadas por los autores.

Apéndice 5. Propuesta del subgrupo en relación con el CMP de aproximación a F0,1. Apéndice 6. Detalles técnicos de algunos de los CMP. Apéndice 7. Especificaciones para las pruebas de MSE para el atún rojo en el Atlántico norte.

Appendix 1

Adopted Agenda MSE Bluefin Tuna

1. Opening, adoption of Agenda and meeting arrangements 2. Introduction to Management Strategy Evaluation (MSE)/ Management Procedures (MP) issues 3. Review of available documents on Bluefin tuna MSE and MSE trials specifications document update 4. Specification (prioritized) of further OM conditioning and comparative presentations of initial Candidate Management Procedure (CMP) results to be attempted by GBYP modelling expert during the meeting 5. Initial review of experiences with and comments on the coding package 5.1. Abundance indices used to condition OMs and to specify MPs 5.2. Reporting depletion statistics when the stock-recruitment regime changes through time 6. Presentation of initial CMPs and associated results by each developer/set of developers 7. Development of a standard format for ready comparison of key results across CMPs and across trials 8. Possible amendments to the coding package and its associated trials (SCRS/2018/041) and response, and WP in preparation. 8.1. General OM conditioning 8.2. Recruitment scenarios used in Oms 8.3. Movement and stock mixing 8.4. Catchability and indices 8.5. Summary of proposed OM changes 9. Presentation of results of possible refinements of CMPs developed during the meeting 10. Agreement of a tuning specification (possibly more than one) to facilitate comparison of future results presented (e.g. median target level of biomass at the end of the projection period for each of the west and the east populations for a single specified trial) 11. Initial discussion and specification of aspects where input from stakeholders will likely assist future refinement of CMPs (this will relate, in part, to increased detail regarding objectives and trade-offs) 12. Work programme for further CMP refinement, with deadlines, leading to results sought for presentation at the September Bluefin Species Group meeting. 13. Recommendations 14. Other matters 15. Adoption of the report and closure

1112 Appendix 2 List of Participants

CONTRACTING PARTIES

CANADA Carruthers, Thomas 335 Fisheries Centre, University of British Columbia, Vancouver Columbia V2P T29 Tel: +1 604 805 6627, E-Mail: [email protected]

Duprey, Nicholas Science Advisor, Fisheries and Oceans Canada - Fish Population Science, Government of Canada, 200-401 Burrard Street, Vancouver, BC V6C 3S4 Tel: +604 499 0469, Fax: E-Mail: [email protected]

Lavigne, Elise Assistant Director, International Fisheries Management Bureau, Ecosystems and Fisheries Management, 200 Kent Street, 14E212, Ottawa, Ontario K1A 0E6 Tel: +1 613 993 6695, Fax: +1 613 993 5995, E-Mail: [email protected]

Maguire, Jean-Jacques 1450 Godefroy, Québec G1T 2E4 Tel: +1 418 688 3027, E-Mail: [email protected]

Melvin, Gary St. Andrews Biological Station - Fisheries and Oceans Canada, Department of Fisheries and Oceans, 531 Brandy Cove Road, St. Andrews, New Brunswick E5B 2L9 Tel: +1 506 529 5874, Fax: +1 506 529 5862, E-Mail: [email protected]

EUROPEAN UNION Arrizabalaga, Haritz AZTI - Tecnalia /Itsas Ikerketa Saila, Herrera Kaia Portualde z/g, 20110 Pasaia Gipuzkoa, Spain Tel: +34 94 657 40 00, Fax: +34 94 300 48 01, E-Mail: [email protected]

Biagi, Franco Directorate General for Maritime Affairs and Fisheries (DG-Mare) - European Commission, Rue Joseph II, 99, Bruxelles, Belgium Tel: +322 299 4104, E-Mail: [email protected]

Fernández, Carmen Instituto Español de Oceanografía, Avda. Príncipe de Asturias, 70 bis, 33212 Gijón, Spain Tel: +34 985 309 804, Fax: +34 985 326 277, E-Mail: [email protected]

Garibaldi, Fulvio Laboratorio di Biologia Marina e Ecologia Animale Univ. Degli Studi di Genova, Dipartimento si Scienze della Terra, dell'Ambiente e della Vita (DISTAV), Corso Europa, 26, 16132 Genova, Italy Tel: +39 010 353 8576, Fax: +39 010 357 888, E-Mail: [email protected]; [email protected]

Gordoa, Ana Centro de Estudios Avanzados de Blanes (CEAB - CSIC), Acc. Cala St. Francesc, 14, 17300 Blanes Girona, Spain Tel: +34 972 336101, E-Mail: [email protected]

Merino, Gorka AZTI - Tecnalia /Itsas Ikerketa Saila, Herrera Kaia Portualde z/g, 20110 Pasaia - Gipuzkoa, Spain Tel: +34 94 657 4000; +34 664 793 401, Fax: +34 94 300 4801, E-Mail: [email protected]

Rodríguez-Marín, Enrique Ministerio de Economía, Industria y Competitividad, Instituto Español de Oceanografía, C.O. de Santander, Promontorio de San Martín s/n, 39004 Santander Cantabria, Spain Tel: +34 942 291 716, Fax: +34 942 27 50 72, E-Mail: [email protected]

1113 JAPAN Butterworth, Douglas S. Emeritus Professor, Department of Mathematics and Applied Mathematics, University of Cape Town, Rondebosch, 7701 Cape Town, South Africa Tel: +27 21 650 2343, E-Mail: [email protected]

Kimoto, Ai Researcher, Temperate Tuna Group, Bluefin Tuna Resources Department, National Research Institute of Far Seas Fisheries, Japan Fisheries Research and Education Agency, 5-7-1 Orido, Shizuoka Shimizu 424-8633 Tel: +81 54 336 6000, Fax: +81 54 335 9642, E-Mail: [email protected]

Nakatsuka, Shuya Head, Pacific Bluefin Tuna Resources Group, National Research Institute of Far Seas Fisheries, Japan Fisheries Research and Education Agency, 5-7-1 Orido, Shizuoka Shimizu 424-8633 Tel: +81 543 36 6035, Fax: +81 543 36 6035, E-Mail: [email protected]

Tsukahara, Yohei National Research Institute of Far Seas Fisheries, 5-7-1 Orido, Shizuoka Shimizu 424-8633 Tel: +81 54 336 6000, E-Mail: [email protected]

Uozumi, Yuji Visiting Scientist, National Research Institute of Far Seas Fisheries, Japan Fisheries Research and Education Agency, 5-7-1 Orido, Shizuoka Shimizu 424-8633 Tel: +81 54 336 6000, Fax: +81 54 335 9642, E-Mail: [email protected]

KOREA REP. Kim, Doo Nam Distant Water Fisheries Resources Division, National Institute of Fisheries Science, 216 Gijang-Haeanro, Gijang-eup, Gijang- gun, 46083 Busan Tel: +82 51 720 2330, Fax: +82 51 720 2337, E-Mail: [email protected]

Lee, Mi Kyung National Institute of Fisheries Science, Distant Water Fisheries Resources Research Division, 216 Gijanghaean-ro, Gijang-eup, Gijang-gun, 46083 Busan Tel: +82 51 720 2332, Fax: +82 51 720 2337, E-Mail: [email protected]

MOROCCO Abid, Noureddine Chercheur au Centre Régional de recherche Halieutique de Tanger, Responsable du programme de suivi et d'étude des ressources des grands pélagiques, Centre régional de L'INRH à Tanger/M'dig, B.P. 5268, 90000 Drabed Tanger Tel: +212 53932 5134, Fax: +212 53932 5139, E-Mail: [email protected]

Ben Mhamed, Abdelouahed Ingénieur en Modélisation statistique à l'INRH, Laboratoire Approches et Méthodologies, INRH, Institut National de Recherche Halieutique, Boulevard Sidi Abderrahman Ain Diab, 20000 Casablanca Tel: +212 614 592 144; +212 613 384 845, Fax: E-Mail: [email protected]; [email protected]; [email protected]

Bensbai, Jilali Chercheur, Institut National de Recherche Halieutique à Casablanca - INRH/Laboratoires Centraux, sidi Abderrhman / Ain Diab, 20000 Casablanca Tel: +212 661 59 8386, Fax: +212 522 397 388, E-Mail: [email protected]

Grichat, Hicham Chef de Service des espèces marines migratrices et des espaces protégés à la DDARH/DPM, Ministère de l'Agriculture et de la Pêche Maritime, Département de la Pêche Maritime, Direction des Pêches Maritimes, B.P 476 Nouveau Quartier Administratif, Haut Agdal Rabat Tel: +212 537 68 81 15, Fax: +212 537 68 8089, E-Mail: [email protected]

Ikkiss, Abdelillah Centre regional de l'Institut naitional de Recherche Halieutique, Dakhda Tel: +212 662 276 541, E-Mail: [email protected]

TUNISIA Zarrad, Rafik Institut National des Sciences et Technologies de la Mer (INSTM), BP 138 Ezzahra, Mahdia 5199 Tel: +216 73 688 602, Fax: +216 73 688 604, E-Mail: [email protected]; [email protected]

1114 UNITED STATES Brown, Craig A. Chief, Highly Migratory Species Branch, Sustainable Fisheries Division, NOAA Fisheries Southeast Fisheries Science Center, 75 Virginia Beach Drive, Miami Florida 33149 Tel: +1 305 586 6589, Fax: +1 305 361 4562, E-Mail: [email protected]

Díaz, Guillermo NOAA-Fisheries, Southeast Fisheries Science Center, 75 Virginia Beach Drive, Miami Florida 33149 Tel: +1 305 898 4035, E-Mail: [email protected]

Walter, John NOAA Fisheries, Southeast Fisheries Center, Sustainable Fisheries Division, 75 Virginia Beach Drive, Miami Florida 33149 Tel: +305 365 4114, Fax: +1 305 361 4562, E-Mail: [email protected]

OBSERVERS FROM NON-GOVERNMENTAL ORGANIZATIONS

FEDERATION OF MALTESE AQUACULTURE PRODUCERS – FMAP Deguara, Simeon Research and Development Coordinator, AquaBioTech Group, Central Complex, Naggar Ste., Mosta, MST 1761, Malta Tel: +356 994 23123, E-Mail: [email protected]

MARINE STEWARDSHIP COUNCIL - MSC Martín Aristín, Alberto Carlos Responsable de Pesquerías para España y Portugal de MSC, Marine Stewardship Council, Paseo de La Habana, 26, 7º puerta 4, 28036 Madrid, Spain Tel: +34 679 89 18 52, E-Mail: [email protected]

THE OCEAN FOUNDATION Miller, Shana The Ocean Foundation, 1320 19th St., NW, 5th Floor, Washington, DC 20036, United States Tel: +1 631 671 1530, E-Mail: [email protected]

WORLD WILDLIFE FUND – WWF Buzzi, Alessandro WWF Mediterranean, Via Po, 25/c, 00198 Roma, Italy Tel: +39 346 235 7481, Fax: +39 068 413 866, E-Mail: [email protected]

SCRS CHAIRMAN Die, David SCRS Chairman, Cooperative Institute of Marine and Atmospheric Studies, University of Miami, 4600 Rickenbacker Causeway, Miami Florida 33149, United States Tel: +34 673 985 817, Fax: +1 305 421 4607, E-Mail: [email protected]

***

ICCAT Secretariat C/ Corazón de María 8 – 6th floor, 28002 Madrid – Spain Tel: +34 91 416 56 00; Fax: +34 91 415 26 12; E-mail: [email protected]

Neves dos Santos, Miguel Ortiz, Mauricio De Bruyn, Paul

ICCAT GBYP PROGRAMME Alemany, Francisco

1115 Appendix 3

List of Papers and Presentations

Reference Title Authors

SCRS/2018/041 Potential further considerations on the conditioning of Kimoto A., Walter J., Operating Models of Atlantic bluefin tuna Lauretta M., Sharma R., and Rouyer T.

SCRS/2018/047 Results for initial explorations of simple candidate Butterworth D.S., “fixed proportion” MPs for Atlantic Bluefin tuna Miyagawa M., and Jacobs based on the operating models package circulated M.R.A.

SCRS/2018/055 Designing and testing a multi-stock spatial Carruthers T. management procedure for Atlantic bluefin tuna

SCRS/2018/059 A candidate Management Procedure for bluefin tuna Hanke A.

SCRS/P/2018/015 Preliminary evaluation of MPs for Atlantic bluefin Merino G., Arrizabalaga H., using MSE Rouyer T., and Gordoa A.

SCRS/P/2018/016 An extremely preliminary evaluation of some Walter J. empirical management procedures

SCRS/P/2018/017 Overview of a MSE reference document: Carruthers T., and ‘Specifications for MSE Trials’ Butterworth D.

SCRS/P/2018/018 Improving communication: the key requirement to Miller S., Anganuzzi A., improve the effectiveness of MSE processes Butterworth D., Davies C., Donovan G., Nickson A., Rademeyer R., and Restrepo V.

SCRS/P/2018/019 Current state of MSE/HCR Process in ICCAT Die D.

SCRS/P/2018/020 What makes an MP an MP and an MSE an MSE? Punt A.E.

1116 Appendix 4 SCRS Documents and Presentations Abstracts as Provided by the Authors SCRS/2018/041 - ICCAT BFTWG completed the stock assessment using multiple stock assessment methods in 2017, and they are going to proceed the MSE process: development of MP in 2018. It is well recognized that the performance results of MPs often depend on the design of the OM and its conditioning that capture the range of potential population dynamics. It is therefore critical to consider them carefully before moving to the development of MP, but this has been monumental task given the complexity of ABFT. ICCAT GBYP core modelling group has developed the OM by incorporating the mixing between two stocks, and the trial specifications. However, the 2017 stock assessment raised a number of issues that may require further consideration for the OMs, particularly related to time varying catchability and selectivity, effective sample sizes for composition data and stock mixing dynamics that are limited information. Overall, we commend the work of the ICCAT GBYP Core modelling group for producing the current OM and framework for evaluating MPs. Our purpose in this document is not to criticize this work but to foster clarification and further discussion about key uncertainties that have emerged during the 2017 assessment.

SCRS/2018/047 - In an initial exploratory exercise, simple fixed proportion MP control rules are applied using composite abundance indices for the East and West areas, where these composites take weighted averages over standardised values of the agreed indices and are then averaged over the last three years for which they would be available. These candidate MPs (CMPs), which also impose a 20% cap on biennial TAC changes, show ready ability to achieve median depletion close to the MSY spawning biomass for each stock within a 30-year projection period for a number of members of the Reference Set of Operating Models (OMs). Two insights from the analyses are first that discussion is needed regarding the most appropriate statistic to use to measure resource depletion in circumstances where some OMs allow for changes in stock recruitment relationships at some time during the projection period considered. The second is that resource depletion can at times be too great for the OM for which the historical abundance of the East stock shows a large increase over recent years. Typical TAC changes are also greater than desirable for adequate stability from an industrial viewpoint. Suggestions are made for further work towards improving MP performances in these respects.

SCRS/2018/055 - A candidate management procedure to set total allowable catch advice from indices of abundance was designed that has two novel aspects. Firstly, it combines catch rate indices by area and spawning biomass indices by stock to infer regional abundance. This configuration has the advantage that TACs are set according to multiple sources of information and mixing is accounted for, for example allowing TACs in the western area to respond to fluctuations in productivity in the Eastern stock. Secondly, the MP implements a harvest control rule that accounts for both stock status (B/BMSY) and exploitation rate (F/FMSY). The advantage of this approach is that for example, a stock that is overfished and recovering (underfishing) does not necessarily incur a TAC reduction. These two features are intended to maintain a ‘steady hand’ in the face of potentially large fluctuations in the productivity of both East and West stocks. A preliminary test of the MP was carried out for 8 reference operating models.

SCRS/2018/059 - A management strategy evaluation framework developed for Bluefin tuna (ABTMSE version 2.7.0) was used to test the performance of a management procedure (MP) developed following consultation with stakeholders in the Canadian Bluefin tuna fishery. The single DFO MP and several constant catch MPs applied in the western stock management area were evaluated against a single constant catch scenario for the east.

SCRS/P/2018/015 - Not provided by the author. SCRS/P/2018/016 - Not provided by the author. SCRS/P/2018/017 - Not provided by the author. SCRS/P/2018/018 - Not provided by the author. SCRS/P/2018/019 - Not provided by the author. SCRS/P/2018/020 - Not provided by the author.

1117 Appendix 5 Approximate F0.1 CMP Proposal from the Subgroup Two approaches were put forward by the subgroup. These are options 1 and 2 below. OPTION 1. This uses an F0.1 interpretation which is OM-independent. From the agreed VPA assessments, we have F0.1-based TACs for 2018 and a few additional future years. The idea is to take these projections at F=F0.1 forward for 30 years from these agreed VPAs. Then use those 30-year future catches as fixed catch values to input to all different OMs. OPTION 2: This uses an F0.1 interpretation which is OM-specific. Option 2A is preferred to 2B but may not be doable, particularly because the stock mixing may complicate the calculation. If 2A is not doable, then 2B will be used. A) Calculate the true F0.1 (by age) for 2018 for each OM (OM-dependent). Characterize uncertainty in biomass estimates in stock assessments by using a fixed CV (to be determined) and apply F0.1 (30 years into the future) to these noisy estimates of stock biomass.

B) Calculate the F-at-age in each OM that corresponds to the 2018 TAC and interpret that as F0.1 (OM- dependent). Project 30 years into the future using the F-at-age identified in this way to compute anual catches to which error is added as for A) above.

Note: As regards the CV mentioned in Option 2 as to be determined, one suggestion made was to use the estimate from Ralston et al. (2011) “A meta-analytic approach to quantifying scientific uncertainty in stock assessments”, Fish. Bull. 109:217–231). This suggests a lower bound of 37%.

Figure 1. Catch series for Option 1 for EBFT. This comes from projecting the EBFT VPA forward at constant F=F0.1, using the 6-year average recruitment (constant mean, but with some variability) into the future.

1118 Appendix 6

Technical details of some of the CMPs

A. The DMM (Doug, Mitsuyo and Melissa) initial Candidate Management Procedure

The DMM initial CMP is in essence a constant fishing mortality approach. It is applied separately to composite indices aggregated over those abundance indices available for each of the East and the West areas respectively. The control parameters setting this mortality may differ for the two areas, and each aggregate abundance index is averaged over the last three years for which data would be available so as to reduce variability in the index and consequently in TACs. TACs for each area are restricted not to change by more than 20% when the TAC is revised every second year. Details are provided below.

Aggregate abundance indices

An aggregate abundance index is developed for each of the East and the West areas by first standardising each index available for that area to an average value of 1 over the past years for which the index appeared reasonably stable1, and then taking a weighted average of the results for each index, where the weight is inversely proportional to the variance (휎2) shown by that standardised index over the chosen years. The mathematical details are as follows.

퐽푦 is an average index over n series (n=4 for the East area and n=3 for the West area)

푛 𝑖∗ ∑𝑖 푤𝑖×퐼푦 퐽푦 = 푛 (1) ∑𝑖 푤𝑖

1 where 푤푖 = 2 (휎𝑖) and where the standardised index for each index series (i) is:

푖 푖∗ 퐼푦 퐼푦 = ⁄ 푖 퐴푣푒푟푎푔푒 표푓 ℎ푖푠푡표푟푖푐푎푙 퐼푦

The actual index used in the CMPs, Jav, is the average over the last three years for which data would be available at the time the MP would be applied, hence2:

1 퐽 = (퐽 + 퐽 + 퐽 ) (2) 푎푣,푦 3 푦−2 푦−3 푦−4 where the J applies to either to the East or to the West area3.

CMP specifications The CMP sets the TAC every second year simply as a multiple of the Jav value for the area at the time, but subject to the change in the TAC for each area being restricted to a maximum of 20% (up or down). The formulae are given below.

For the East area: 푇퐴퐶퐸,2018 퐸 4 푇퐴퐶퐸,푦 = ( ) ∙ 훼 ∙ 퐽푎푣,푦−2 (3a) 퐽퐸,2016

If 푇퐴퐶퐸,푦≥1.2 ∗ 푇퐴퐶퐸,푦−1 then 푇퐴퐶퐸,푦 = 1.2 ∗ 푇퐴퐶퐸,푦−1

If 푇퐴퐶퐸,푦≤0.8 ∗ 푇퐴퐶퐸,푦−1 then 푇퐴퐶퐸,푦 = 0.8 ∗ 푇퐴퐶퐸,푦−1

1 These years commence from 2012 (JPN_LL_NEAtl2), 2010 for FR_AER_SUV, 2013 for MED_LAR_SUV, 2011 for MED_AER_SUV and JPN_LL2, 1994 for US_RR_115_144, and 1984 for GOM_LAR_SUV. 2 For the French and Mediterranean aerial survey, there is no value for 2014 and 2015 respectively. These years are omitted from this averaging where relevant. 3 The reason that the subscript on Jav is y-2 here is that one would set a TAC for year y during year y-1, at which time the most recent abundance indices available would be for year y-2.

1119 For the West area:

푇퐴퐶푊,2018 푊 푇퐴퐶푊,푦 = ( ) ∙ 훽 ∙ 퐽푎푣,푦−2 (3b) 퐽푊,2016

If 푇퐴퐶푊,푦≥1.2 ∗ 푇퐴퐶푊,푦−1 then 푇퐴퐶푊,푦 = 1.2 ∗ 푇퐴퐶푊,푦−1

If 푇퐴퐶푊,푦≤0.8 ∗ 푇퐴퐶푊,푦−1 then 푇퐴퐶푊,푦 = 0.8 ∗ 푇퐴퐶푊,푦−1

B. The DFO Candidate Management Procedure

A.R. Hanke

The DFO western MP (DFO7_40_10) uses index 7 (GOM_LAR_SUV) to predict stock status and derive a TAC recommendation. Healthy, cautious, critical and super critical zones are defined by the reference values 1.0, 0.4 and 0.1. The stock status at the conclusion of a management cycle is determined by comparing the ratio of the index value at the end of a cycle to a base value of the index. The base value is the mean of the index values in the last 3 years of the historical period.

In addition to an evaluation of status based on the index, the MP also determines the trend in the index over the most recent 4 years in order. The magnitude and direction of the trend affects the TAC recommendation conditional on stock status and comprise the control rules.

These control rules are as follows:

1. When the stock is in the healthy zone and the trend is positive, the TAC is increased by a scalar of 0.3 applied to the magnitude of the trend. Thus a slope of 1.0 increases the TAC by 30%. Otherwise, if the trend is negative there is no adjustment in the TAC.

2. When the stock is in the cautious zone and the trend is negative, the TAC is decreased by a scalar of 0.1 applied to the magnitude of the trend. Thus a slope of -1.0 decreases the TAC by 10%. Otherwise, if the trend is positive there is no adjustment in the TAC.

3. When the stock is in the critical zone, the TAC is decreased by a scalar of 0.1 applied to the magnitude of the trend 50%. In the event that the status falls below the critical zone, the TAC is set to 0.

In mathematical terms the MP works as follows:

2015 퐼푏푎푠푒 = ∑ 퐼푦⁄4 푦=2012

퐼푟푎푡푖표 = 퐼푛⁄퐼푏푎푠푒

훽 = 퐼푗 − 훼⁄푌푗, 푗 = 푦푛−3, … , 푦푛

Healthy Zone

( ) 퐼푟푎푡푖표 ≥ 1 ∧ 훽 ≥ 0, 푇퐴퐶푦푛+1 = 1 + 훽 × 0.3 × 푇퐴퐶푦푛

퐼푟푎푡푖표 ≥ 1 ∧ 훽 < 0, 푇퐴퐶푦푛+1 = 푇퐴퐶푦푛

Cautious Zone

( ) 퐼푟푎푡푖표 < 1 ∧ 퐼푟푎푡푖표 ≥ 0.4 ∧ 훽 < 0, 푇퐴퐶푦푛+1 = 1 + 훽 × 0.1 × 푇퐴퐶푦푛

퐼푟푎푡푖표 < 1 ∧ 퐼푟푎푡푖표 ≥ 0.4 ∧ 훽 ≥ 0, 푇퐴퐶푦푛+1 = 푇퐴퐶푦푛 1120 Critical Zone A

퐼푟푎푡푖표 < 0.4 ∧ 퐼푟푎푡푖표 ≥ 0.1 , 푇퐴퐶푦푛+1 = 0.5 × 푇퐴퐶푦푛

Critical Zone B

퐼푟푎푡푖표 < 0.1 , 푇퐴퐶푦푛+1 = 0

If 푇퐴퐶푊,푦≤0.8 ∗ 푇퐴퐶푊,푦−1 then 푇퐴퐶푊,푦 = 0.8 ∗ 푇퐴퐶푊,푦−1

A constant catch MP (CurEC100) was developed for the eastern stock that set the TAC according to the management recommendations for 2016 through 2020 (Rec [14-04]; Rec [17-07]). The resulting schedule of removals for the eastern stock was 19,296 MT, 23,155 MT, 28,200 MT, 32,240 MT and 36,000 MT in years 2016 to 2020. Following 2020 the TAC was fixed at 36,000 MT. However, when a greater than 1 year management cycle is invoked, ABT-MSE will adjust this schedule by omitting TAC recommendations that do not fall on the terminal year of the cycle and repeat those that do.

C. EU Candidate Management Procedure (CMP)

Gorka Merino, Haritz Arrizabalaga, Tristan Rouyer, Ana Gordoa

The CMPs first attempted for the East and Western areas are empirical and are only different on the indices used and the targets. In particular, for the Eastern stock three indices were tested: JPN-LL-NEAtl12, FRE-AER-SUV, MED-AER-SUV and an average of the three. For the West we tried the GOM-LAR-SUV index. For both areas we tried two targets (100% and 75% of current values).

At a later stage, the average indices for the East and the target of 100% for both areas were selected for further testing.

Thus, the CMP consists on TAC adaptations as a response to the following indices’ dynamics:

• East: Average of the JPN-LL-NEAtl12, FRE-AER-SUV and MED-AER-SUV. • West: GOM_LAR_SUV

The CMP calculates the relation of the average value of the index in each management period of the simulation (curI) with a target (Targ), which is set relative to its value at the beginning of the simulation (I0). In this case the target is set at the value at the beginning of the simulation, Targ=1.

Targ= x * I0 Irat= curI/Targ

The new TAC is set proportionally to the relation between the current value and the target: newTAC=oldTAC * Irat

In addition, this CMP includes a stability constraint that allows only for small increases of TAC in each management period (Irat < +5%) and moderate reductions (Irat> -20%).

D. The MPx (MP with optional mixing, Tom Carruthers) initial Candidate Management Procedure

The MPx CMP aims to maintain a constant fishing mortality rate at biomass approximately at BMSY levels. To achieve this the MP uses calibrated regional indices to infer regional biomass from which TACs are adjusted depending on both stock status (regional biomass levels relative to a target level) and the implied fishing rate (current catch levels divided by the estimated regional biomass relative to a target fishing rate). The MPx CMP has a highly flexible harvest control rule that allows for either no adjustment relative to target fishing rate or no adjustment relative to target biomass (or varying levels of sensitivity to these). Optionally, the MPx CMP can also use Atlantic-wide indices to infer regional mixing by including mixing parameters in the set of control parameters.

1121 Vulnerable biomass and fishing rate estimation

MPx provides TAC advice in a given time period t using Spawning Stock Biomass indices (ISSB) averaged over two calendar years (indices are available up to the year before current, e.g. 2016), by stock s and Catch Rate Indices (ICR) by area a, calibrated to current stock assessments of vulnerable biomass B (estimates of catchability q for SSB and CR indices). In order to, for example, interpret Eastern area SSB in terms of Western area biomass, an 푚푖푥 estimate of stock mixing is required 휃푠=퐸푎푠푡_푠푡표푐푘,푎=푊푒푠푡 that is the fraction of East stock spawning biomass that can be expected to be vulnerable to fishing in the West.

1 (1) 퐵푆푆퐵 = ∑푦−1 ∑ 퐼푆푆퐵푞푆푆퐵휃푚푖푥 푎,푡 2 푡=푦−2 푠 푠,푡 푠 푠,푎

1 (2) 퐵퐶푅 = ∑y−1 퐼퐶푅푞퐶푅 푎,푡 2 t=y−2 푎,푡 푎

푆푆퐵 The q parameters are calibrated to 2016 estimates spawning biomass (by stock) 휃푠 , and vulnerable biomass (by 퐵 area) 휃푎 :

푆푆퐵 푆푆퐵 휃푠,2016 (3) 푞푠 = 푆푆퐵 퐼푠,2016 퐵 퐶푅 휃푎,2016 (4) 푞푎 = 퐶푅 퐼푎,2016

The estimates of vulnerable biomass B arising from the calibrated indices can be used to estimate the fishing mortality rate using observations of catches C

퐶푅 퐶푎,푡 (5) 퐹푎,푡 = −ln (1 − 퐶푅) 퐵푎,푡 푆푆퐵 퐶푎,푡 (6) 퐹푎,푡 = −ln (1 − 푆푆퐵) 퐵푎,푡

Combining inference from SSB and CPUE indices

Assessment estimates of vulnerable biomass at MSY (휃퐵푀푆푌) can be used to calculate current vulnerable biomass relative to BMSY, here inference from catch rate and spawning indices is equally weighted as the geometric mean:

푆푆퐵 퐶푅 퐵 1 퐵푎,푡 퐵푎,푡 (7) ∆푎,푡= 푒푥푝 ( [푙푛 ( 퐵푀푆푌) + 푙푛 ( 퐵푀푆푌)]) 2 휃푎 휃푎

The same approach was used to combined estimates of F relative to FMSY:

푆푆퐵 퐶푅 퐹 1 퐹푎,푡 퐹푎,푡 (8) ∆푎,푡= exp ( [푙푛 ( 퐹푀푆푌) + 푙푛 ( 퐹푀푆푌)]) 2 휃푎 휃푎

CMP specifications

TACs in the following year are based on TAC in the previous time step multiplied by a factor 휑푎,푡:

(9) 푇퐴퐶푎,푡+1 = 푇퐴퐶푎,푡 휑푎,푡

퐹 퐵 where the factor 휑푎,푡 is determined by adjustments for fishing rate 훿푎,푡 and stock status 훿푎,푡:

퐹 퐵 (10) 휑̃푎,푡 = 훿푎,푡 훿푎,푡

퐹 퐹 The adjustment to F is the inverse of F/FMSY (∆푎,푡) where the magnitude of the adjustment is determined by 훽 . 퐹 The parameter 훼 controls the target F level where F/FMSY = 1 and B/BMSY = 1. For example, at a value of 0.8, the MP deliberately aims to underfish at 80% of FMSY when the stock is at BMSY and current F is FMSY. Note that when 퐹 퐹 퐹 퐹 훼 =1 and 훽 = 1 the F adjustment 훿푎,푡 is the inverse of ∆푎,푡 and hence recommends FMSY fishing rate (and depends on the assumption that biomass will be comparable at t+1). 1122 퐹 퐹 퐹 퐹 (11) 훿푎,푡 = 훼 푒푥푝 ( 훽 푙푛(1⁄∆푎,푡))

The adjustment to biomass is exponentially related to the disparity between current biomass and BMSY. The term 퐵 |∆푎,푡 − 1| is the positive absolute difference (modulus). The magnitude of the adjustment for biomass is controlled by the parameter 훼퐵 while the (extent of the TAC change for biomass levels far from BMSY) is controlled by the exponent 훽퐵. This is analogous to a traditional harvest control rule (e.g. ‘40-10’) and throttles fishing rates at low stock sizes to speed recovery while also increasing fishing rates at high stock sizes to exploit additional biomass. 퐵 퐵 퐵 When 훼 = 0 there is no biomass adjustment and 훿푎,푡 is invariant to 훽 .

퐵 퐵 퐵 훽 퐵 푒푥푝 [(훼 |∆푎,푡 − 1|) ] 1 < ∆푎,푡 퐵 (12) 훿푎,푡 = { 퐵 퐵 퐵 훽 퐵 푒푥푝 [−(훼 |∆푎,푡 − 1|) ] ∆푎,푡≤ 1

This generalized TAC harvest control rule can accommodate a wide range of control schemes of varying sensitivity to estimates of current exploitation rate and stock status. The default values of the control parameters for the biomass and fishing rate estimation and the harvest control rule are included in Table Appendix 6 D.1.

TAC adjustment limits

The maximum rate of TAC adjustment is determined by 휃푑표푤푛 and 휃푢푝 that control the maximum extent of downward and upward adjustment respectively:

푑표푤푛 푑표푤푛 휃 휑̃푎,푡 < 휃 푑표푤푛 푢푝 (13) 휑푎,푡 = { 휑̃푎,푡 휃 < 휑̃푎,푡 < 휃 푢푝 푢푝 휃 휃 < 휑̃푎,푡

휃푑표푤푛 and 휃푢푝 are fixed at 20% and the MP updates the TAC every two years.

1123 Table Appendix 6 D.1. Round 1 control parmeter values for biomass estimation, fishing rate estimation and the specification of the harvest control rule.

Description Value Biomass calculation

푆푆퐵 I퐸푎푠푡_푠푡표푐푘 Spawning stock biomass index for eastern stock MED_LAR_SUV 푆푆퐵 I푊푒푠푡_푠푡표푐푘 Spawning stock biomass index for western stock GOM_LAR_SUV 퐶푅 Vulnerable biomass catch rate index for eastern area JPN_LL_NEATL2 I퐸푎푠푡 퐶푅 Vulnerable biomass catch rate index for western area US_RR_115_144 I푊푒푠푡 퐵푀푆푌 Eastern area biomass at maximum sustainable yield 220 kt 휃퐸푎푠푡 퐵푀푆푌 Western area biomass at maximum sustainable yield 37 kt 휃푊푒푠푡 퐹푀푆푌 Eastern area fishing mortality rate at MSY 0.1 휃퐸푎푠푡 퐹푀푆푌 Western area fishing mortality rate at MSY 0.1 휃푊푒푠푡 푆푆퐵 휃퐸푎푠푡_푠푡표푐푘,2017 Spawning stock biomass of the eastern Stock in 2017 320 kt 푆푆퐵 휃푊푒푠푡_푠푡표푐푘,2017 Spawning stock biomass of the western Stock in 2017 27 kt 퐵 휃퐸푎푠푡,2017 Vulnerable biomass in the eastern area in 2017 200 kt 퐵 휃푊푒푠푡,2017 Vulnerable biomass in the western area in 2017 50 kt

푚푖푥 휃푊푒푠푡,퐸푎푠푡 Fraction of western stock in eastern area 0.3 푚푖푥 휃퐸푎푠푡,푊푒푠푡 Fraction of eastern stock in western area 0.2 Harvest control rule

훼퐵 The magnitude of the adjustment for biomass relative to 1 BMSY 훽퐵 Exponent parameter controlling extent of the adjustment 2 for biomass relative to BMSY Target fishing mortality rate (fraction of F ) at F/F = 0.8 훼퐹 MSY MSY 1 and B/BMSY =1 The magnitude of the adjustment for fishing rate relative 0.5 퐹 훽 to FMSY

E. A simple index-based CMP (J. Walter)

The MP is exactly the generic index-based MP outlined in the Trial Specifications document. The mathematical details are as follows:

∑푦 푖−푘 퐼푦⁄ Icurr= 푘

If Icurr > t*(1+∆) then TACy=TACy-1 * (1+∆)

If Icurr < t*(1-∇) then TACy=TACy-1 * (1-∇) else TACy=TACy-1

1124 where Icurr is the average of the index over the previous k years, t is the target value for the index which if the index is higher than t*(1+∆), then the TAC increases by a factor of 1+ ∆; if Icurr is less t*(1-∇) then the TAC in year y decreases by a factor of 1- ∇.

To apply this to an index it is necessary to define the index and the control parameters of the target value, the percentage increase and the percentage decrease and the number of years over which to average the index.

A USRR 115_144 index CMP for East and West areas

A candidate management procedure (CMP) based on the USRR 115_144 index for both East and West areas. It alters the current TAC according to the ratio of the index averaged over k years relative to the chosen target value of the index. The concept of using this index for both East and West areas comes from the observation that this index is for ages 4 and 5 year old fish, which are of mixed Eastern and Western origin in the fishery that this index comes from. Hence this index is the first index to see recruits from both stocks and may be useful for tracking recruitment. The CMP exactly follows the example MP in the trial specification document. As such it is it not expressly particularly designed for good performance and further MP development may change control parameter settings or the actual design of any CMP that uses the USRR 115_144 index.

To create an MP based on the USRR 115_144 index (index 6) as the single index for both East and Western areas we specified the ∆ as 0.05 and ∇ as 0.2. Two years were chosen to average the index (k=2) and several different values for the target were explored from 0.25-0.8.

1125 Appendix 7

SPECIFICATIONS FOR MSE TRIALS FOR BLUEFIN TUNA IN THE NORTH ATLANTIC

CONTENTS 1. BASIC CONCEPTS AND STOCK STRUCTURE ...... 1128 I) Spatial strata ...... 1128 Baseline ...... 1128 Alternative low priority future options ...... 1128 II) Stock mixing ...... 1128 Baseline ...... 1129 Possible alternative options ...... 1129 2. PAST DATA AVAILABLE ...... 1129 I) Raw data ...... 1129 II) Analysed data ...... 1130 III) Assumptions ...... 1131 3. BASIC DYNAMICS ...... 1136 I) Overview ...... 1136 II) Equations ...... 1136 Baseline ...... 1139 Alternative options ...... 1139 III) Fleet structure and exploitation history ...... 1140 Baseline ...... 1140 Alternative options ...... 1140 4. MANAGEMENT OPTIONS ...... 1140 I) Spatial strata for which TACs are set ...... 1140 Baseline ...... 1140 Alternative options ...... 1141 II) Options for the frequency of setting TACs ...... 1141 Baseline ...... 1141 Alternative options ...... 1141 III) Upper limits on TACs ...... 1141 IV) Minimum extent of TAC change ...... 1141 Baseline ...... 1141 Alternative options ...... 1141 V) Maximum extent of TAC change ...... 1141 Baseline ...... 1142 Alternative options ...... 1142 VI) Technical measures ...... 1142 5. FUTURE RECRUITMENT AND DISTRIBUTION SCENARIOS ...... 1142 I) West ...... 1142 II) East + Mediterranean ...... 1142 III) Future regime shifts ...... 1142 West ...... 1142 East+Med ...... 1143 IV) Statistical properties ...... 1143 Baseline ...... 1143 Alternative options ...... 1143 V) Possible future distributional changes ...... 1143 6. FUTURE CATCHES ...... 1143 Baseline ...... 1143 Alternative options ...... 1143 7. GENERATION OF FUTURE DATA ...... 1144 I) Baseline suggestions ...... 1144 West ...... 1144 East+Med ...... 1144 II) Alternative options ...... 1144 III) Relationships with abundance ...... 1144 IV) Statistical properties ...... 1144

1126 Baseline ...... 1144 Alternative options ...... 1145 Other aspects ...... 1145 8. PARAMETERS AND CONDITIONING ...... 1145 I) Fixed parameters ...... 1145 II) Estimated parameters ...... 1146 III) Characterising uncertainty ...... 1152 Baseline ...... 1152 Alternative options ...... 1152 9. TRIAL SPECIFICATIONS ...... 1153 A. Reference set ...... 1153 B. Robustness trials ...... 1153 10. PERFORMANCE MEASURES/STATISTICS ...... 1154 I) Summary measures/statistics ...... 1154 II) Summary plots...... 1154 III) Level of reporting ...... 1155 Baseline ...... 1155 Alternative options ...... 1155

1127 • BASIC CONCEPTS AND STOCK STRUCTURE

This first item intends to cover only the broadest overview issues. More detailed technical specifications are included under subsequent items.

• Spatial strata

Figure 1.1. Spatial definitions tabled by the 2015 ICCAT data preparatory meeting (Anon. 2015) with simplification to a single Mediterranean area.

• Baseline

Spatial areas at the resolution of the reported PSAT tagging data and the stock of origin data (which do not have sufficient resolution to divide the Mediterranean area into Eastern and Western sub areas) (Figure 1.1).

• Alternative low priority future options

The MAST model (Taylor et al. 2011) areas which are the same Figure 1.1 but simplified such that the Central Atlantic is merged with the Western Atlantic.

• Stock mixing

A B

1128 C Figure 1.2. Mixing hypotheses suggested by Arrizabalaga et al. 2014). (A) A two stock model with no sub- populations. (B) A two stock model with sub-population structure. (C) A complex 2+ stock model.

• Baseline

A two-stock model similar to Figure 1.2A but adhering to the spatial structure of Figure 1.1A and including the mixing for West Africa which was discovered after the Tenerife meeting.

• Possible alternative options

A two-stock model with no mixing

2. PAST DATA AVAILABLE

Table 2.1 provides an overview of the data that may be used to condition operating models for Atlantic bluefin tuna. The Table indicates those data that have been gathered, those that are currently available and those that have already been used in conditioning operating models.

I) Raw data

A preliminary demonstration operating model has been fitted to the fishery, tagging and survey data that are currently available (Table 2.1, field ‘Used in OM’). Currently the operating model is fitted to ICCAT Task II landings data scaled upwards to annual Task I landings.

The ICCAT catch at size data set was used to estimate gear selectivity for each of the baseline fleet types.

The pop-off satellite archival tag data from several sources (NOAA, DFO, WWF, AZTI, UNIMAR, IEO, UCA, FEDERCOOPESCA, COMBIOMA, GBYP, Stanford University) have been compiled by NOAA (M. Lauretta) and used in the preliminary model to estimate movements among areas. In total 319 tags provided information on 929 quarterly transitions (Table 2.2).

Catch data provide scale to stock assessments. In a similar way, spatial stock of origin data are necessary to estimate the relative magnitude of the various stocks in a multi-stock model (to correctly assign catches to stock). Currently the model uses stock of origin data derived from the otolith microchemistry research of AZTI, UMCES and DFO (Table 2.3).

There is uncertainty in regard to the stock of origin of bluefin catches in the South Atlantic which reported prior to 1970. Currently these are dealt with in the same way as all other catches: they are assigned to the areas of Figure 1.1A by uprating Task II catches (that are reported spatially) to the annual Task I catch data. It follows that these South Atlantic catches are combined with north Atlantic catches in the areas W.Atl and E.Atl (Figure 1.1A) and assumed to have the same stock of origin. Currently all the stock of origin data come from analyses undertaken in the north Atlantic only (e.g. otolith microchemistry).

1129 • Analysed data

In the absence of a trip-level and fleet-specific regional abundance indices, a master index was calculated from Task II CPUE data and standardized assessment indices. The motivation for this was to produce indices of standardized effort by year, subyear and area (fleet specific catch divided by the master index) for operating model conditioning. The index was calculated using the following linear model (for more detail on this approach see Carruthers 2017, SCRS/2017/019):

log(퐶푃푈퐸푦,푟,푚,푓) = 훼푦,푟 + 훽푚,푟 + 훿푓,푟 + 휀 (2.1)

where y, r, m and f refer to years, areas, subyears and fleets, respectively.

The Task II CPUE data provide information about the approximate spatial / season distribution of the stock within years (Table 2.2). The standardized assessment indices provide the primary information about trend within area over years (Table 2.3).

Table 2.2. The Task II CPUE data used to derive the master index.

Flag Gear Details Japan Longline 1.38m fish USA Longline 13,156 fish Canada Rod and reel 9,131 tonnes Morocco Trap 15,996 tonnes Spain Baitboat 35,625 tonnes

Table 2.3. The standardized CPUE indices of the assessments that are used to derive trend information for the master index and also fit the operating models.

Flag Gear Details Spain Baitboat 1952-2006, Q3, E Atl Spain / France Baitboat 2007-2014, Q3, E Atl Morocco / Spain Trap 1981-2011, Q2, SE Atl Morocco / Portugal Trap 2012-2016, Q2, SE Atl Japan Longline 1975-2009, Q2, SE Atl Japan Longline 1990-2009, Q4, NE Atl Japan Longline 2010-2017, Q4, NE Atl US (66cm - 114cm) Rod and reel 1993-2015, Q3, W Atl US (115cm - 144cm) Rod and reel 1993-2015, Q3, W Atl US (145cm +) Rod and reel 1980-1992, Q3, W Atl US (195cm +) Rod and reel 1984-1992, Q3, W Atl US Longline 1987-1991, Q2, GOM US Longline 1992-2016, Q2, GOM Japan Longline 1976-2009, Q4, W Atl Japan Longline 2010-2017, Q4, W Atl Canada Rod and reel 1984-2016, Q3, W Atl Italy Trap 1993-2010, Q2, Med

Table 2.4. Fishery-independent indices used in the fitting of operating models.

Type Details French aerial survey 2000-2016, Q2, Med Larval survey 2001-2015, Q2, Med Canadian acoustic survey 1994 - 2015, Q3, GSL Larval survey 1977-2016, Q2, GOM Aerial survey 1975-2009, Q2, Med

1130 The master index can be used to predict relative abundance (and hence standardized effort) for any fleet with catches over the full range of years, subyears and areas (Figure 2.1).

The operating models are also fitted to the standardized indices used in the VPA stock assessments (Table 2.3) and range of fishery-independent indices (Table 2.4). These fishery independent indices include a western larval index in the Gulf of Mexico (Lamkin et al., 2014 and an Eastern larval index in the Western Mediterranean (Ingram et al., SCRS/2015/035).

In order to predict observed catch at size from model predicted catch at age, operating models made use of an inverse age-at-length key (probability of length strata given age). These keys are developed from the base-case stock assessment growth curves for Eastern and Western stocks and an assumed coefficient of variation of 10% (variability in length at age).

There are four sources of derived data that are priorities moving forward:

- a defensible inverse age-length key for each stock preferably disaggregated by time, - finalized fishery-independent larval surveys for both the Western and Eastern stocks, - standardized abundance indices based on trip-level catch rate data and - electronic tag data by age class - (most importantly) a greater quantity of stock of origin data by age class spanning a greater range of subyear and area combinations.

Note that the preliminary operating model has been fitted to a relative abundance index derived from ICCAT task II catch and effort data, primarily those from the Japanese longline fleet. Set specific data are not available at this level, such as hooks per basket (depth), bait type and soak time that often substantially affect the derived index of abundance. It is important to produce a trip-level index that is standardized for these covariates if possible.

Further, currently the stock of origin data are relatively numerous but very sparse and only available for about 20% of subyear-area combinations (Table 2.3) (currently the operating model does not have stock of origin data for the Western Mediterranean and the Gulf of St Laurence). Coupled with sparse PSAT tagging data at this resolution (Table 2.2), there is limited information to estimate age-specific movement and allow the model to apportion catches to stock in these time-area strata correctly. There are however a large number of studies that may provide estimates of the stock of origin the data of which are not currently used to condition the operating model (e.g. otolith microchemistry, SNP, otolith shape and mitochondrial DNA analyses). Along with additional electronic tagging data by age class, provision of these stock of origin data by age class is arguably the highest priority for successfully conditioning future operating models.

• Assumptions

The following are the default assumptions made in the model. Some of them may be relaxed in the robustness trials. The age-length key is static and not adjusted according to fishing mortality rate and length selectivity of fishing.

CPUE indices are considered to be proportional to exploitable biomass (weighted by the selectivity indices).

Larval indices are assumed to be proportional to spawning stock biomass in the area in which they were collected in contrast to stock-wide spawning stock biomass (for scenarios where the two are not proportional).

1131 Table 2.1. Overview of data that may be used to inform operating models for Atlantic bluefin tuna (available online here). Cells shaded green reflect sources for which data are available (‘Collab’,the Core modelling group CMG, or the ICCAT secretariat) and whether data that are available have also been used in conditioning preliminary operating models (‘used in OM?’)

1132 Table 2.1 continued.

1133

Figure 2.1. The master index. Areas correspond to those of Figure 1.1.

1134 Table 2.2. The recorded quarterly transitions for electronic tags of NOAA, DFO, WWF, AZTI, UNIMAR, IEO, UCA, FEDERCOOPESCA, COMBIOMA, GBYP of known stock of origin (i.e. those tags entering either the Gulf of Mexico or the Mediterranean). For example, there are 20 tags that at some point entered the Gulf of Mexico (Western fish) that exhibited a movement from the Gulf of St Laurence to the Western Atlantic.

TO AREA: Eastern Western

GOM CAR WATL GSL SCATL NCATL NEATL EATL SEATL MED GOM CAR WATL GSL SCATL NCATL NEATL EATL SEATL Jan-Mar MED GOM NA NA NA NA NA NA NA NA NA 12 1 1 NA NA NA NA NA NA NA CAR NA NA NA NA NA NA NA NA NA 2 2 NA NA NA NA NA NA NA WATL NA NA 1 NA NA NA NA NA NA NA 3 2 13 NA NA 2 NA 2 2 GSL NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA SCATL NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA 1 NA NCATL NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA 1 NA

FROM AREA: FROM NEATL NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA EATL NA NA NA NA NA NA NA 1 1 1 NA NA NA NA NA NA NA 1 NA NA SEATL NA NA NA NA NA NA NA NA 3 1 NA NA 1 NA NA NA NA 2 2 NA MED NA NA NA NA NA NA NA NA NA 17 NA NA NA NA NA NA NA NA NA Apr-Jun GOM NA NA NA NA NA NA NA NA NA 1 NA 10 1 NA NA NA NA NA NA CAR NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA WATL NA NA NA NA NA NA NA 1 NA NA NA 5 2 NA 2 NA 3 NA NA GSL NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA SCATL NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NCATL NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA 2 NA NA 2 NA 1 NA NA

FROM AREA: FROM NEATL NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA EATL NA NA NA NA NA NA NA 1 NA NA NA 2 NA NA NA NA 5 NA NA SEATL NA NA NA NA NA NA NA 1 1 1 NA NA 2 NA NA 1 NA 2 MED NA NA NA NA NA NA 3 2 2 1 NA NA NA 1 NA NA NA NA NA Jul-Sept GOM NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA CAR NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA WATL NA NA NA NA NA NA NA NA NA 1 NA 39 2 NA NA NA NA NA NA GSL NA NA NA NA NA NA NA NA NA 3 NA 20 1 NA NA NA NA NA NA SCATL NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NCATL NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA 1 NA NA NA NA

FROM AREA: FROM NEATL NA NA NA NA NA 1 1 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA EATL NA NA NA NA NA NA NA 2 1 NA NA NA NA NA NA 1 3 4 NA NA SEATL NA NA NA NA NA NA NA NA 2 1 NA NA NA NA NA NA NA NA NA MED NA NA NA NA NA NA NA NA 2 1 NA NA NA NA NA NA NA NA NA Oct-Dec GOM NA NA NA NA NA NA NA NA NA 4 1 NA NA NA NA NA NA NA NA CAR NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA WATL NA NA NA NA NA NA NA NA NA 14 7 49 NA 1 NA NA 1 2 NA GSL NA NA NA NA NA NA NA NA NA 1 NA 1 NA NA NA NA NA NA SCATL NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NCATL NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA 1 1 NA

FROM AREA: FROM NEATL NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA 1 NA NA 1 NA 1 NA EATL NA NA NA NA NA NA NA 1 NA NA NA 1 NA NA NA NA 2 NA SEATL NA NA NA NA NA NA NA 3 3 1 NA NA NA NA NA NA NA NA NA MED NA NA NA NA NA NA NA NA 3 1 NA NA NA NA NA NA NA NA NA

1135 Table 2.3. Distribution of fish that were sampled and assigned stock of origin across years, areas and quarters (N=3465).

Year N Area N Quarter N 1974 2 GOM 304 1 413 1975 152 WATL 1992 2 876 1976 67 GSL 621 3 1679 1977 26 NCATL 1 4 497 1978 98 NEATL 4 1996 75 EATL 48 1997 34 SEATL 239 1998 43 MED 256 1999 21 2000 6 2002 55 2009 81 2010 145 2011 1064 2012 705 2013 497 2014 394

• BASIC DYNAMICS

• Overview

The current operating model (‘M3’) is based on conventional age-structured accounting (e.g. Quinn and Deriso 1999, Chapter 8) which is common to stock assessment models such as Stock Synthesis 3 (Methot and Wetzel 2013), CASAL (Bull et al. 2012), Multifan-CL (Fournier et al. 1998) and iSCAM (Martell 2015).

The standard age-structured equations are complicated somewhat by the subyear temporal structure in which ageing and recruitment occur in a particular subyear. In this version of the model, spawning occurs for all stocks in a subyear ms, after subyear 1 (spawning in the Mediterranean and Gulf of Mexico is thought to occur after a period of movement early in the year).

• Equations

Numbers of individuals N, for stock s, in a model year y, in the first subyear m=1, age class a, and area r are

calculated from individuals that have moved 푁⃗⃗ , in the previous year, final subyear nm, of the same age class subject to combined natural and fishing mortality rate Z:

⃗⃗ −푍푠,푦−1,푛푚,푎,푟 푁푠,푦,푚=1,푎,푟 = 푁푠,푦−1,푛푚,푎,푟 ∙ 푒 (3.1)

where total mortality rate is calculated from annual natural mortality rate M, divided by the fraction of the year represented by the subyear tm, and fishing mortality rate F, summed over all fleets f:

푍푠,푦,푚,푎,푟 = 푡푚 푀푠,푎 ∑푓 퐹푦,푚,푎,푟,푓 (3.2)

1136 Fishing mortality rate at age is derived from fishing mortality rate by length class FL and the conditional probability of fish being in length class l, given age a (an inverse age-length key, LAK).:

퐹푦,푚,푎,푟,푓 = ∑푙 퐹퐿푦,푚,푙,푟,푓 ∙ 퐿퐴퐾푠,푎,푙 (3.3)

The fishing mortality rate at length is calculated from an index of fishing mortality rate I, an estimated catchability coefficient q, a season and area specific deviation FD, and a length selectivity ogive s, by fleet:

퐹퐿푦,푚,푙,푟,푓 = 푞푓 ∙ 퐼푦,푓 ∙ 퐹퐷푚,푟 ∙ 푠푓,푙 (3.4)

Selectivity is calculated by a double normal ogive and an estimate of mean length L for a length class l:

2 퐿푙−푠푚푎푥푓 (− 2 ) 퐿푙 ≤ 푠푚푎푥푓 휎푓,퐴 푠푓,푙 = 2 (3.5) 퐿푙−푠푚푎푥푓 (− 2 ) 퐿푙 > 푠푚푎푥푓 { 휎푓,퐷

where smax is the fleet-specific length at maximum vulnerability, and σA and σD are parameters controlling the width of the ascending and descending limbs of the selectivity respectively. Large values of σD approximate a ‘flat topped’ logistic selectivity.

In the spawning subyear ms, ages advance by one and recruitment occurs. The model includes a plus group which is the final age class na:

⃗⃗ −푍푠,푦,푚푠−1,푎−1,푟 푁푠,푦,푚푠−1,푎−1,푟 ∙ 푒 푎 < 푛푎 푁푠,푦,푚푠,푎,푟 = { (3.6) −푍푠,푦,푚푠−1,푎−1,푟 −푍푠,푦,푚푠,푎,푟 푎 = 푛푎 푁⃗⃗ 푠,푦,푚푠−1,푎−1,푟 ∙ 푒 + 푁⃗⃗ 푠,푦,푚푠,푎,푟 ∙ 푒

Recruitment is derived from a mean recruitment estimate for each stock over the whole time period 푅̅ which is assumed to occur in user-specified spawning areas rs.

2 푁푠,푦,푚푠,1,푟푠 = 푅̅푠 exp (휀푅,푦 − 휎푅 /2) (3.7)

2 2 where εR is a random normal deviate with variance 휎푅 and 휎푅 /2 is the bias correction to ensure that on average, recruitment deviations have a mean of 1.

Under projections the operating models use various approaches for modelling recruitment including Beverton- Holt and ‘hockey stick’ forms that predict recruitment from stock-wide spawning biomass. Spawning stock biomass is calculated from moved stock numbers in the previous year, and subyear prior to spawning subyear ms, weight of individuals at age w, and the fraction of individuals mature at age mat:

−푍푠,푦,푚푠−1,푎,푟 푆푆퐵푠,푦 = ∑푎 ∑푟푠 푁⃗⃗ 푠,푦−1,푚푠−1,푎,푟 ∙ 푒 ∙ 푤푠,푎 ∙ 푚푎푡푠,푎 (3.8)

1137 where weight is calculated from length at age l:

훽푠 푤푠,푎 = 훼푠 ∙ 푙푠,푎 (3.9)

and the fraction mature at age is assumed to be a logistic function of age with parameters for the age at 50% maturity γ, and slope ϑ:

(훾푠−푎)⁄휗푠 푚푎푡푠,푎 = 1⁄(1 + 푒 ) (3.10) Stock numbers for subyears that are not the first subyear of the year and are not the spawning subyear are calculated:

−푍푠,푦,푚−1,푎,푟 푁푠,푦,푚,푎,푟 = 푁⃗⃗ 푠,푦,푚−1,푎,푟 ∙ 푒 (3.11)

In each subyear, after mortality and recruitment, fish are moved according to an age-specific Markov transition matrix mov that represents the probability of a fish moving from area k to area r at the end of the subyear m:

푁⃗⃗ 푠,푦,푚,푎,푟 = ∑푘 푁푠,푦,푚,푎,푘 ∙ 푚표푣푠,푚,a,푘,푟 (3.12)

The movement matrix is calculated from a log-space matrix lnmov and a logit model to ensure each row (k) sums to 1:

푙푛푚표푣푠,푚,a,푘,푟 푙푛푚표푣푠,푚,a,푘,푟 푚표푣푠,푚,a,푘,푟 = 푒 ⁄∑푟 푒 (3.13) Size/age stratification for movement models will initially be attempted for three age groups: 0-2, 3-8 and 9+ years (this will be kept the same for the Western Atlantic and the Eastern Atlantic/Mediterranean, but should be re- evaluated for the East as future data become available).

Movements from an area k to an area r that are considered to be implausible (e.g. from the Eastern Mediterranean to the Gulf of Mexico) are assigned a large negative number (essentially zero movement) in corresponding cells in these movement matrices. For each area k, from which individuals can move, one value is assigned zero and all other possible movements are assigned an estimated parameter ψ (since rows must sum to 1, there is one less degree of freedom):

−1퐸10 푛표 푚표푣푒푚푒푛푡 푓푟표푚 푘 푡표 푟

푙푛푚표푣푠,푚,푎,푘,푟 = { 0 푓푖푟푠푡 푎푠푠푖푔푛푒푑 푝표푠푠푖푏푙푒 푚표푣푒푚푒푛푡 푓푟표푚 푘 푡표 푟 (3.14) 훹푠,푚,푘,푟 표푡ℎ푒푟 푝표푠푠푖푏푙푒 푚표푣푒푚푒푛푡푠 푓푟표푚 푘 푡표 푟

This movement model can be simplified to estimate only those movements for which data have been observed (e.g.at least one tag track or conventional tagging observation).

Compared with spatially aggregated models, initialization is more complex for spatial models, particularly those that need to accommodate seasonal movement by age and may include regional spawning and recruitment. The equilibrium unfished age structure / spatial distribution cannot be calculated analytically. For any set of model parameters it is necessary to determine these numerically by iteratively multiplying an initial guess of age structure and spatial distribution by the movement matrix. The solution used here is to iterate the transition equations above

1138 (Equations 3.1, 3.6, 3.7, 3.11, 3.12) given a fishing mortality rate averaged over the first five years of model predictions until the spatial distribution of stock numbers converges for each of the subyears.

Prior to this iterative process an initial guess at the spatial and age structure of stock numbers 푁̂ is made based on the movement matrix and natural mortality rate at age M:

푎 1 − ∑1 푀푠,푎 푁̂푠,푚,푎,푟 = 푅̅푠 ∙ e ∙ ∑푘 ∙ 푚표푣푠,푚,a,푘,푟 (3.15) 푛푟

In years prior to the initial model year (e.g. before 1983), historical catches 퐶̅ for eastern and western areas (east/west of 45 degrees longitude) are used to initialize the model using stock reduction analysis (i.e. catches are removed without error from the asymptotic estimates of unfished numbers 푁̂). Mean historical annual catches were divided up among areas and seasons assuming the same seasonal and spatial pattern of catches as the initial years of the modelled time series (e.g. 1961-1965).

Stock numbers for initialization years (e.g. 1864-1982) are calculated using the same equations (i.e. Eqn 3.11 and 3.12) as model years (e.g. 1983 – 2016). The exception is that rather than using effort data, selectivities and an inverse age-length key (Eqns 3.3 and 3.4), fishing mortality rate at age is derived from mean historical catches and the assumption is made that these are taken without error in the middle of the time step with natural mortality rate occurring both before and after fishing:

퐶푚̅ ,푎,푟 −log (1 − ) 푖 = 1 푁̂ 푒−(푡푚 푀푠,푎)/2 푠,푚,푎,푟 퐶̅ −log (1 − 푚,푎,푟 ) 푖 > 1, 푚 = 1 (3.16) 퐹푖=1,푚,푎,푟,푓 = ⃗⃗ −(푡푚 푀푠,푎)/2 푁푠,푦−1,푛푚,푎,푟 푒 퐶̅ −log (1 − 푚,푎,푟 ) 푖 > 1, 푚 > 1 −(푡푚 푀푠,푎)/2 { 푁⃗⃗ 푠,푦,푚−1,푎,푟푒

where i=1 is the first year and calculates fishing mortality rates from asymptotic numbers 푁̂ (Eqn. 3.15).

Baseline Recruitment freely estimated (no stock-recruitment model assumed when fitting operating model to data)

Recruitment calculated from stock-wide SSB for projections only

Gravity movement model used to calculate Markov movement matrix by subyear and stock

Movement calculated only for those transitions recorded by tagging

Alternative options

Hockey stick SR relationship (West) Recruitment calculated from spawning area SSB

Markov movement matrix by subyear and stock (following model updates the gravity model – a specific case of the more general Markov model – seemed an appropriate choice for the Baseline).

Movement calculated for all transitions except stock exclusive spawning areas.

1139 • Fleet structure and exploitation history

Table 3.1. Fleet definitions. Note that some fleets may be partitioned.

No. Fleet code Gear code Flag Start End Areas Quarters 1 LLOTH LL Not JPN 1960 2015 Any Any 2 LLJPN LL JPN 1960 2015 Any Any 3 BBold BB ALL 1960 2008 Any Any 4 BBnew BB ALL 2009 2015 Any Any 5 PSMedRec PS ALL 2009 2015 Med Any 6 PSMedLOld PS ALL 1960 2008 Med 2 7 PSMedSOld PS ALL 1960 2008 Med Not 2 8 PSWestOld PS ALL 1960 1986 Not Med Any 9 PSWestnew PS ALL 1987 2015 Not Med Any 10 TPOld TP ALL 1960 2008 Any Any 11 TPnew TP ALL 2009 2015 Any Any 12 RRCan RR CAN 1988 2015 Any Any 13 RRUSA RR USA 1988 2015 Any Any 14 All other fleets - - 1960 2015 Any Any

• Baseline

A 14-fleet model based on the definitions of Table 3.1.

• Alternative options

A proposal for alternatives may need to be developed and reviewed in the future.

• MANAGEMENT OPTIONS

Notes: a) The following section is included to provide some suggestions on possible structures to MP developers of management options to be included in the MPs. The suggestions offered are illustrative – clearly they will need to be discussed with stakeholders as the process develops. b) As above, for convenience they have been set out in baseline and alternative option form. It is recommended that many of the choices for the final MP options be made later in the process, so that they can be informed by results from trials which show the pro/con trade-offs amongst such options. c) The specifics of future candidate MPs will be left to their developers to determine based on the results of their application to the finalised trials. However those candidates need to take account of the broad desired characteristics/limitations set out below. d) HCRs need not to explicitly include reference points

• Spatial strata for which TACs are set

• Baseline

Conventional West and East/Mediterranean regions (Figure 1.1):

West: areas 1-4 (GOM, CAR, WATL, GSL).

East+Med: areas 5-10 (SCATL, NCATL, NEATL, EATL, SEATL, MED).

1140 • Alternative options

Various possibilities exist, based on alternative combinations of the spatial strata defined in Item 1. For example, separating out the central Atlantic (Figure 1.1A).

West: areas 1-4 (GOM, CAR, WATL, GSL).

Central: areas 5-6 (SCATL, NCATL).

East+Med: areas 7-10 (NEATL, EATL, SEATL, MED).

However it is suggested that consideration of such more complex options be postponed to a “second round”.

• Options for the frequency of setting TACs

• Baseline

Every two years, for both West and East+Med (or alternative spatial strata) together

• Alternative options

i. Every three years ii. Every four years

• Upper limits on TACs

[Note that this option has potential advantages for reducing risk and avoiding over-capitalisation.]

Baseline

No upper limit

Alternative options

West e.g. 5 000, 6 000 mt East +Med e.g. 30 000, 40 000 mt • Minimum extent of TAC change

• Baseline

No minimum.

• Alternative options

West e.g. 200, 300 mt East +Med e.g. 1 000, 2 000 mt

• Maximum extent of TAC change

[Note the underlying rationale is to promote industrial stability.]

1141 • Baseline

West 20% East +Med 20%

• Alternative options

West 15% East +Med 15%

Note that developers of candidate MPs should consider including options which:

a) Override such restrictions on the maximum extent of reduction if abundance indices drop below specified thresholds. b) Allow for greater increases (in terms of tonnage) if a TAC has had to be reduced to a low level and indices confirm subsequent recovery.

• Technical measures

Size restrictions might be considered on a fleet and/or spatial stratum basis. However, for a “first round” it is suggested that these not be included explicitly, but instead be considered to be effected implicitly through the selectivity prescriptions for future catches by the various fleets which are set out under item 6 below.

• FUTURE RECRUITMENT AND DISTRIBUTION SCENARIOS

See also section 9 of this document.

• West

Functional forms fitted to assessment outputs for the years 1970+

a) Hockey stick b) Beverton Holt with steepness h estimated

• East + Mediterranean

Functional forms fitted to years 1950+

a) Beverton Holt with h = 0.98 for 1950-1982, 1983+ and 1950+ b) Beverton Holt with h = 0.70 for 1950-1982, 1983+ and 1950+

Note that 1950-1982 is “low” recruitment, and 1983+ is “high” recruitment.

• Future regime shifts

• West

a) None b) After 10 years of projection, switch to other regime c) Probability of 0.05 every projection year of switch to other regime

1142 • East+Med a) 1983+ relationship continues unchanged b) 1983+ relationship changes to 1950-1982 relationship after 10 years c) Probability of 0.05 every projection year of a swop between 1983+ and 1950-1982 relationships

Note that for option c), it might be better to preclude changes over, say, the last 10 years of a 30-year projection period to ease interpretation of results through the reduction of transient effects.

• Statistical properties

Residuals are taken to be lognormally distributed about the relationship assumed with the standard deviation of the log recruitments (σR) invariant over time.

• Baseline

Uncorrelated residuals with σR = 0.5. (a common value obtained from the RAM legacy database).

• Alternative options

σR and autocorrelation as estimated from the residuals for the conditioning concerned (post model fit, not within model fit, for greater statistical stability). For East+Med this will refer to the 1950+ fits.

• Possible future distributional changes

Plausible options for future distributional changes (in relative terms) in response to changes in abundance and to possible environmental changes will be considered in a “second round”.

• FUTURE CATCHES

• Baseline

a) Future catches will be taken to equal future TACs (up to a maximum harvest rate of 95%). b) The allocation of these future catches amongst fleets will be set equal to the average over 2012-2014 c) The spatial distribution per stratum (see item 1 above) of these future catches will be set equal to the average over 2012-2014 d) The selectivity function for each fleet for the most recent period for which this is estimated in the conditioning of the trial concerned will be taken to apply for all future years e) If the TAC is changed, the proportional allocation by fleet will remain unchanged, as will the proportional distribution by spatial stratum.

• Alternative options

Clearly many are possible, but are probably best delayed until a “second round”. Were substantial changes to eventuate during a period when an MP was in operation, this would in any case likely necessitate re-tuning and re- testing or a modified MP.

The impacts of possible IUU catches should perhaps be considered under robustness trials (see item 9 below).

1143 • GENERATION OF FUTURE DATA

Note that these are for use as input to MPs, so need to be chosen carefully from a set of those highly likely to be regularly (i.e. annually) available. This is because application of the MP relies on these data being available in this way, so difficulties can (and have in other cases) obviously arise should they fail to do so. Though any candidate MP proposed should include a rule to deal with the absence of just one future value from an input series, any more than that would require re-tuning and re-testing of a modified MP, which is preferably planned to be avoided given the associated extra costs.

Consideration is also needed of the “delays” associated in such data becoming available for input to an MP. The customary default is that for computation of the TAC for year y, the most recent data finalised and available will be for year y-2. Any changes to that will require motivation and specification.

• Baseline suggestions

• West a) Gulf of Mexico larval index of spawning stock abundance b) US RR 115-144cm index of exploitable abundance c) JLL_W CPUE index of exploitable abundance

• East+Med a) JLL_NEA CPUE index of exploitable abundance b) Western Mediterranean larval index of spawning stock abundance c) GBYP aerial survey of adults d) Juvenile aerial survey Gulf of Lyon

• Alternative options

Obviously many additions or alternatives to the suggestions made are possible. The reasons behind the initial suggestions above are respectively lengthy continuity (though admitting a concern about the decrease in spatial coverage of the JLL_NEA index over time) and fishery-independence. Accordingly the East + Med might be extended to include trap or baitboat indices.

Including additional indices of abundance will increase the workload (see below), so might be better postponed to a “second round”.

Catch-at-length series could also be considered for inclusion, but raise further technical complications regarding the specification of how they are generated, so are likely best deferred from consideration until a “second round”.

• Relationships with abundance

For baseline trials, abundance indices will be taken to be linearly proportional to the appropriate component of the underlying model biomass in the stratum/strata concerned.

Possible alternatives to this are considered under Robustness trials (see item 9 below).

• Statistical properties

• Baseline

a) Residuals are taken to be lognormally distributed; standard deviation of the log recruitments (σ) invariant over time. b) The values of σ will be estimated c) No Autocorrelation of residuals d) The conditioning results will be inspected for model mis-specification regarding the fit to the series concerned; if so the bias identified will be modelled to continue into the future in a “plausible” way. 1144 • Alternative options a) Fix σ values for all trials based on a central trial from the Reference set (see item 9 below). b) If additional CPUE indices to the single one initially suggested are included, residuals need to be examined for correlation, with this being taken into account in generating future values.

• Other aspects

Currently a ‘master’ relative abundance index is used for the Mixed stock model which provides an estimate of relative abundance across all time-area strata (e.g. by year, quarter and area). The approach taken here is to include multiple fleets by dividing their catches by this ‘master’ index to provide an index of fishing mortality rate (a partial F) leaving only catchability by fleet to be estimated rather than several thousands of individual F parameters (by fleet, year, quarter and area). Simulation testing reveals that this approach provides unbiased estimates of central quantities such as abundance, stock depletion, mixing rate and selectivity. However the construction of the ‘master’ index is critical and this is an important axis of uncertainty for operating models.

MP input series (e.g. as suggested in section I, above) may however be specific fleet indices, rather than this master relative abundance index, and hence require generation into the future. This will be effected by including these series in the conditioning with comparisons to the resource components which they are assumed to reflect, but with a very low weight in the log-likelihood so as not to impact estimates of other parameters in the model fit. The estimates of the catchability coefficients, and statistical properties of the residuals of this fit will be used in generating values for this series forward in time.

Note that consideration should at some stage also be given to new data types that are only now becoming available (e.g. aerial surveys, genetic tagging). These will not at this stage have been collected over a sufficient length of time to be able to serve as MP inputs, but the overall testing process can be used to provide insight into their potential future utility.

• PARAMETERS AND CONDITIONING

For the Baseline model, spawning is assumed to occur in areas ‘GOM’ for the West stock and ‘W.Med’ + ‘E.Med’ for the East + Mediterranean stock (Figure 1.1A).

• Fixed parameters

Table 8.1. The parameters that are fixed (user specified)

Parameter Number of parameters Symbol Steepness ns H Maximum length ns Linf Growth rate ns Κ Age at length zero ns t0 Natural mortality rate at age na ∙ ns M Selectivity of at least one fleet 2-3 Θ Maturity at age na ∙ ns mat

1145 Table 8.2. Parameter values of baseline and alternative options

Parameter West East Steepness N/A (hockey-stick) 0.98 (Bev. -Holt) Estimated 0.7 Type Richards growth von Bert. growth A2 34 L1 (cm) 33.0 L2 (cm) 270.6 Linf (cm) 318.8 K 0.22 K 0.093 p0 -0.12 t0 -0.97

Natural mortality rate at age (East and West)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15+ High 0.38 0.30 0.24 0.20 0.18 0.16 0.14 0.13 0.12 0.12 0.11 0.11 0.11 0.10 0.10 Low 0.36 0.27 0.21 0.17 0.14 0.12 0.11 0.10 0.09 0.09 0.08 0.08 0.08 0.08 0.07 Selectivity of at - Japanese Longline fleet is asymptotic - least one fleet Spawning fraction Age 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13+ Younger 0 0 0 0.25 0.5 1 1 1 1 1 1 1 1 1 Older (East) 0 0 0 0.15 0.3 0.45 0 .6 0 .75 0.9 1 1 1 1 1 Older (West) 0 0 0 0 0 0 0 0.01 0.04 0.19 0.56 0.88 0.98 1

• Estimated parameters

The majority of parameters estimated by the model relate to movement probabilities and annual recruitment deviations (Table 8.3).

Table 8.3. The parameters estimated by the model. The example is for a possible bluefin tuna operating model of 8 areas (Figure 1), 4 subyears, 14 fleets, 32 years and 18 ages and 3 movement age classes.

1146 Parameter Number of parameters

Mean total recruitment 1 1

Fraction of total rec. that is Eastern 1 1

Fraction of stock recruitment in SRA nstocks 2 phase

Length a modal selectivity nfleets 14

Ascending precision of selectivity nfleets 14

Descending precision of selectivity nfleets-1 13

Recruitment deviations (nyears + nages + 1) ∙ nstocks∙ 262 nageclass

Fleet catchability (q) nfleets 5

F deviation (FD) nseasons ∙ nareas 40

Movement nareas ∙ nseasons ∙ nstocks 80

Total 432

1147 Table 8.4. Prior probability distributions for model parameters with mean μ and standard deviation σ, and lower and upper bounds LB and UB, respectively.

Parameter Prior Likelihood component

All operating models

Total recruitment log-uniform(LB = 11.5, UB = 16.5) -lnLrec

Fraction of recruitment that logit-uniform(LB = -∞, UB = ∞) -lnLfracrec is eastern

Fraction of stock recruitment logit-uniform(LB = -2.0, UB = 2.0) -lnLhistrec in SRA phase

Selectivity lognormal(μ = 0, σ = 0.9) (LB = -3.0, UB = 3.0) -lnLsel

Fleet catchability (q) (mean log-uniform(LB = -10.0, UB = 1.0) -lnLq F)

Fishery independent index log-uniform(LB = -2.3, UB = 2.3) -lnLqI catchability

Fishery dependent index log-uniform(LB = -6.0, UB = 4.0) -lnLqD catchability

F deviation (FD, Eqn 3.4) lognormal(μ = 0, σ = 0.2) -lnLFD

Movement deviations (from lognormal(μ = 0, σ = 1.0) (LB = -6.0, UB = 6.0) -lnLmov fully mixed)

Recruitment deviations lognormal(μ = 0, σ = 0.5) -lnLrecdev

Some operating models

Mean SSB by area (reference lognormal(μEastern = ln(3E+5), μWestern =ln(2.7E+4), σ = -lnLmuSSB set, 2B) 0.01)

Eastern area SSB change lognormal(μ = ln(3), σ = 0.01) -lnLSSBinc (reference set, 2C)

A summary of likelihood functions can be found in Table 8.4.

For each fleet f, total predicted catches in weight 퐶̂, are calculated from the Baranov equation:

퐹 −푍푠,푦,푚,푎,푟 푦,푚,푎,푟,푓 퐶̂푦,푚,푟,푓 = ∑푠 ∑푎 푤푠,푎 ∙ 푁푠,푦,푚,푎,푟 ∙ (1 − 푒 ) ∙ ( ) (8.1) 푍푠,푦,푚,푎,푟

Similarly predicted catches in numbers at age (CAA) are given by:

퐹 −푍푠,푦,푚,푎,푟 푦,푚,푎,푟,푓 퐶퐴퐴̂푠,푦,푚,푎,푟,푓 = 푁푠,푦,푚,푎,푟 ∙ (1 − 푒 ) ∙ ( ) (8.2) 푍푠,푦,푚,푎,푟

1148 This can be converted to a prediction of total catches in numbers by length class CAL using a stock specific inverse age-length key, LAK:

퐶퐴퐿̂ 푦,푚,푙,푟,푓 = ∑푠 ∑푎 퐶퐴퐴̂푠,푦,푚,푎,푟,푓 ∙ 퐿퐴퐾푠,푎,푙 (8.3)

The model predicts spawning stock biomass indices 퐼푠푠푏̂, that are standardized to have a mean of 1 for each stock over the total number of years ny:

̂ 퐼푠푠푏푠,푦 = 푛푦 ∙ 푆푆퐵푠,푦⁄∑푦 푆푆퐵푠,푦 (8.4)

The model predicts exploitable biomass indices 퐼̂, by fleet that are standardized to have a mean of 1 for each fleet:

퐼̂푦,푚,푟,푓 = 푛푦 ∙ 푛푚 ∙ 푛푟 ∙ 푉푦,푚,푟,푓⁄∑푦 ∑푚 ∑푟 푉푦,푚,푟,푓 (8.5)

where exploitable biomass V is calculated as:

푉푦,푚,푟,푓 = ∑푙(푠푓,푙 ∙ ∑푠 ∑푎(푁푠,푦,푚,푎,푟,푓 ∙ 퐿퐴퐾푠,푎,푙 ∙ 푤푠,푎)) (8.6)

The model predicts stock of origin composition of catches 푆푂푂̂, from predicted catch numbers at age:

푆푂푂̂푠,푦,푚,푟,푓 = ∑푎 퐶퐴퐴̂푠,푦,푚,푎,푟,푓⁄∑푠 ∑푎 퐶퐴퐴̂푠,푦,푚,푎,푟,푓 (8.7)

A log-normal likelihood function is assumed for total catches by fleet. The negative log-likelihood is calculated as:

2 (ln(퐶̂푦,푚,푟,푓)−ln(퐶푦,푚,푟,푓)) −푙푛퐿푐 = ∑푦 ∑푚 ∑푟 ∑푓 푙푛(휎푐푎푡푐ℎ) + 2 (8.8) 2∙휎푐푎푡푐ℎ

Similarly the negative log-likelihood components for indices of exploitable biomass and spawning stock biomass are calculated as:

2 (푙푛(퐼̂푦,푚,푟,푓)−푙푛(퐼푦,푚,푟,푓)) −푙푛퐿푖 = ∑푦 ∑푚 ∑푟 ∑푓 푙푛(휎푖푛푑푒푥) + 2 (8.9) 2∙휎𝑖푛푑푒푥

2 (푙푛(퐼푠푠푏̂푠,푦)−푙푛(퐼푠푠푏푠,푦)) −푙푛퐿푆푆퐵 = ∑푠 ∑푦 푙푛(휎푆푆퐵) + 2 (8.10) 2∙휎푆푆퐵

1149 The length composition data are assumed to be distributed multinomially. In traditional stock assessment settings catch composition data may often dominate the likelihood function due to the large number of observations. This is exacerbated by a failure to account for non-independence in size composition samples. There are two possible solutions: (1) manually specify the effective sample size (ESS) of length-composition samples or (2) use a multinomial likelihood function that includes the conditional maximum likelihood estimate of the ESS (perhaps even a freely estimated ESS, S. Martell personal communication). In this version of the code, ESS is user-specified.

The negative log-likelihood component for length composition data is calculated as:

−푙푛퐿퐶퐴퐿 = − ∑푦 ∑푚 ∑푙 ∑푟 ∑푓 퐶퐴퐿푦,푚,푙,푟,푓 ∙ 푙푛(푝̂푦,푚,푙,푟,푓)/퐸푆푆푓 (8.11)

where the model predicted fraction of catch numbers in each length class p, is calculated as:

푝̂푦,푚,푙,푟,푓 = 퐶퐴퐿̂ 푦,푚,푙,푟,푓⁄∑푙 퐶퐴퐿̂ 푦,푚,푙,푟,푓 (8.12)

Similarly the negative log-likelihood component for PSAT tagging data of known stock of origin (SOO), released in year y, subyear m, area r and recaptured in year y2, subyear m2, and area k is calculated as:

−푙푛퐿푃푆퐴푇 = − ∑푠 ∑푦 ∑푚 ∑푦2 ∑푚2 ∑푟 ∑푘 푃푆퐴푇푠,푦,푚,푦2,푚2,푘 ∙ 푙푛(휃̂푠,푦,푚,푦2,푚2,푟,푘) (8.13) where recapture probabilities θ, are calculated by repeatedly multiplying a distribution vector d, by the movement probability matrix mov. For example for a tag released on a fish of stock 1 in year 2, subyear 3, and area 4, the probability of detecting the tag in year 3, subyear 2 for the various areas is calculated as:

̂ 휃푠=1,푦=2,푚=3,푦2=3,푚2=2,푟=4,1:푛푟 = ((푑 ∙ 푚표푣푠,푚=3) ∙ 푚표푣푠,푚=4) 푚표푣푠,푚=1 (8.14)

where

0 푘 ≠ 푟 푑 = { (8.15) 푘 1 푘 = 푟

The negative log-likelihood component for PSAT tagging data of unknown stock of origin PSATu, is currently weighted according to the compound probability that a fish is of a particular stock given the track history for that tag. For example for a tag t, tracked in series of years yi, subyears mi, and regions ri, the weight w, of that tag for a specific stock is calculated as:

∏𝑖[(∑푎 푁푠𝑖,푦𝑖,푚𝑖,푎𝑖,푟𝑖)⁄(∑풔 ∑푎 푁푠𝑖,푦𝑖,푚𝑖,푎𝑖,푟𝑖)] 푤푡,푠 = (8.16) ∏𝑖[1−(∑푎 푁푠𝑖,푦𝑖,푚𝑖,푎𝑖,푟𝑖)⁄(∑풔 ∑푎 푁푠𝑖,푦𝑖,푚𝑖,푎𝑖,푟𝑖)]

This is simply the product of fractions of that stock in those time-area strata divided by the product of the fractions of other stocks in those time-area strata. An alternative approach would be to compare the relative probabilities of the observed movements among the stocks although it is unclear whether this circularity (PSAT data are a primary source of information regarding movement) could lead to estimation problems.

1150 The weighted negative log-likelihood function is similar to that of the stocks of known origin but includes the appropriate weighting term for each tag:

−푙푛퐿푃푆퐴푇 = − ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ 푃푆퐴푇푢푡,푠,푦,푚,푦2,푚2,푘 푡 푠 푦 푚 푦2 푚2 푟 푘

∙ 푙푛(휃̂푠,푦,푚,푦2,푚2,푟,푘) ∙ 푤푡,푠 (8.17)

The negative log-likelihood component for stock of origin data SOO is also calculated assuming a multinomial distribution:

−푙푛퐿푆푂푂 = − ∑풔 ∑푦 ∑푚 ∑푟 ∑풇 푆푂푂푠,푦,풎,풓,풇 ∙ 푙푛(푆푂푂̂푠,푦,푚,푟,푓) (8.18)

In order to fit the operating models to assessment model predictions (Factor 2 level B) a likelihood function is included for mean spawning 푆푆퐵̅̅̅̅̅ by Eastern/Western area k,

2 ̅̅̅̅̅̅ (ln(푆푆퐵̅̅̅̅̅̅푘)−ln(푆푆퐵̿̿̿̿̿̿푘)) −푙푛퐿푚푢푆푆퐵 = ∑푘 푙푛(휎푚푢푆푆퐵) + 2 (8.19) 2∙휎푚푢푆푆퐵

where 푆푆퐵̿̅̿̅̿̅̿̅̿̅ is the mean annual SSB estimated from the VPA stock assessments (around 300 000 tonnes in the East, 27 000 tonnes in the West) and operating model predicted spawning biomass 푆푆퐵̅̅̅̅̅ is calculated:

1 푎푟푒푎푘,푟 −푍푠,푦,푚푠−1,푎,푟 푆푆퐵̅̅̅̅̅푘 = ∑푦 ∑푠 ∑푚 ∑푎 ∑푟(푁⃗⃗ 푠,푦−1,푚푠−1,푎,푟 ∙ 푒 ∙ 푤푠,푎 ∙ 푚푎푡푠,푎) (8.20) 푛푦푛푚

and area is a switch that is either 1 or zero depending on whether the area r is in the Eastern or Western assessment areas.

In order to fit the operating models to assessment model spawning biomass increases (Factor 2 level C) a likelihood function is included for spawning biomass increases by area:

2 푆푆퐵푘,푦2 (ln( )−ln(푆푆퐵푖푛푐)) 푆푆퐵푘,푦1 −푙푛퐿푆푆퐵푖푛푐 = ∑푘 푙푛(휎푆푆퐵푖푛푐) + 2 (8.21) 2∙휎푆푆퐵𝑖푛푐

where SSB is the spawning biomass in eastern/western area k and SSBinc is the fractional increase in VPA assessment spawning biomass in area k from year y1 to year y2 (this is 3 between years 2006 and 2015).

1151 The global penalised negative log-likelihood -lnLT, to be minimized is the summation of the weighted negative log-likelihood components for the data and priors (Table 8.4):

−푙푛퐿푇 = −[휔푐 ∙ 푙푛퐿푐 + 휔푖 ∙ 푙푛퐿푖 + 휔푆푆퐵 ∙ 푙푛퐿푆푆퐵 + 휔퐶퐴퐿 ∙ 푙푛퐿퐶퐴퐿 +

휔푃푆퐴푇 ∙ 푙푛퐿푃푆퐴푇 + 휔푆푂푂 ∙ 푙푛퐿푆푂푂 + 휔푚푢푆푆퐵 ∙ 푙푛퐿푚푢푆푆퐵 + 휔푆푆퐵푖푛푐 ∙ 푙푛퐿푆푆퐵푖푛푐 + 휔푟푒푐 ∙ 푙푛퐿푟푒푐 + 휔푓푟푎푐푟푒푐 ∙ 푙푛퐿푓푟푎푐푟푒푐 + 휔ℎ푖푠푡푟푒푐 ∙ 푙푛퐿ℎ푖푠푡푟푒푐 + 휔푠푒푙 ∙ 푙푛퐿푠푒푙 + 휔푞 ∙ 푙푛퐿푞 + 휔푞퐼 ∙ 푙푛퐿푞퐼 + 휔푞퐷 ∙ 푙푛퐿푞퐷 + 휔퐹퐷 ∙ 푙푛퐿퐹퐷 + 휔푚표푣 ∙ 푙푛퐿푚표푣 + 휔푟푒푐푑푒푣 ∙ 푙푛퐿푟푒푐푑푒푣] (8.22)

Table 8.5. Summary of the negative log-likelihood function contributions from various data

Type of data Disaggregation Function Likelihood component Total catches (weight) year, subyear, area, fleet Log-normal lnLc Index of exploitable biomass (assessment year, subyear, area, fleet Log-normal lnLi CPUE index) Index of spawning stock biomass (e.g. a larval year, stock Log-normal lnLSSB survey) Length composition year, subyear, area Multinomial lnLCAL PSAT tag (known stock of stock, year, subyear, area, age Multinomial lnL origin) class PSAT Stock of origin year, subyear, area, age class Multinomial lnLSOO

• Characterising uncertainty

• Baseline

Include within-model uncertainty via MCMC sampling of posteriors for model parameters.

• Alternative options

Include within-model uncertainty (parameter uncertainty) via Monte Carlo sampling from the inverse Hessian matrix of model parameters.

Concentrate on among-model uncertainty using the maximum posterior density estimates of model parameters and a prior model weight based on expert judgement. Uniform weights will be used to start, possibly updated later using a Delphi-type approach.

1152 • TRIAL SPECIFICATIONS

• Reference set

Three major uncertainty axes: future recruitment; current abundance; and natural mortality/maturity (in combination) for conditioning and projections. These axes assume that the options of East and West are linked across rows of the table below. This is done with the intention of capturing extremes.

West East

Future recruitment

1 Hockey-stick 83+ B-H with h=0.98

2 B-H with h estimated 83+ B-H with h=0.70

Hockey-stick changes to 83+ B-H with h=0.98 changes to 50-82 B-H 3 B-H after 10 years with h=0.98 after 10 years

Abundance

A Best estimate

B East-West area spawning biomass matches VPA assessment

C Recent eastern area SSB increases 3x to match VPA assessment

Spawning fraction both stocks Natural Mortality rate both stocks

I Younger High

II Younger Low

III Older High

IV Older Low

Note: when modifying current abundance a highly informative prior will be placed on either the spawning biomass by Eastern-Western area (B) or the trend (fractional increase) in the eastern area (C).

Combinations for Reference Set

A full cross of (1, 2, 3) x (A, B, C) x (I, II, III, IV), i.e. 36 scenarios in total.

Discussion will be required regarding whether, in addition to considering results for each of these scenarios individually, they should also be considered for all scenarios in combination, and if so how the scenarios should be weighted (if at all) in such a combination.

• Robustness trials

High priority

1) Future catches in both the West and the East+Med are each year 20% bigger than the TAC as a result of IUU fishing (of which the MP is not aware) 2) An undetected increase in catchability for CPUE-based abundance indices of 1% per annum 3) Non-linear index-abundance relationships 4) Alternative mixing scenario 5) Reference OM #1 assumptions but forcing SSB fit to that of the Western VPA assessment

1153 Low priority

1) Future recruitment change as in 3), but with prob of 0.05 for each of the first 20 years of projection. 2) Alternative assignments to stock of origin of historical catches from the South Atlantic (off Brazil).

“Second round” issues

The following aspects of uncertainty are suggested to be postponed at this time for consideration rather in a “second round”:

1. More than two stocks 2. More than two indices of abundance used as input to a MP 3. Use of CAL data in an MP 4. TACs allocated on a spatially more complex basis than the traditional west and East+Med 5. Changes in technical measures affecting selectivity 6. Changes in stock distributions in the future 7. Future changes in proportional allocation of TACs amongst fleets

• PERFORMANCE MEASURES/STATISTICS

Projections under candidate MPs will be for 100 years (unless this leads to computational difficulties) commencing in 2017. Prior to that, for projecting for years between the last year of the condition and 2017, the catches will be set equal to the TACs already set, with abundance index data (and any further monitoring data such as catch-at- length) not yet available for those years being generated as specified under item 7. Note that considering a period as lengthy as 100 years is not to imply high reliability for projections for such a long time, but to be able take account of transient effects that persist for some time for a long-lived species.

• Summary measures/statistics

a) Annual average catch for the first, second and third 10-year period of MP application (C10, C20 and C30, respectively). b) Spawning biomass depletion calculated relative to the deterministic equilibrium in the absence of catches for the recruitment function that applies after 10, 20 and 30 years of MP application (D10, D20 and D30, respectively) c) The lowest spawning biomass depletion over the 30 years for which the MP is applied (LD). d) Spawning biomass depletion after 30 years, but calculated relative to the trajectory that would have occurred had no catches been taken over the full period for which MP application is being considered (DNC) e) The lowest spawning biomass depletion over the 30 years for which the MP is applied, but calculated relative to the zero catch trajectory specified in d (LDNC). f) Kobe or alternative Kobe indicators: catch/biomass instead of FMSY (POF); and biomass/biomass at a theoretical maximum MSY (POS); and the probability of both underfishing and underfished status (probability green kobe zone: PGK). g) Average annual variation in catches (AAVC) defined by:

2046 1 (13.1) AAV   C y  C y1 C y1 30 y2017

For each of these distributions, 5%-, 50%- and 95%iles are to be reported from 200 replicates. Note the reason for measures/statistics c) and e) is to compensate for regime changes. The choice of these percentiles may need further exploration with stakeholders.

Further stakeholder orientated measures may need to be included. These must be scientifically based, easily understood by stakeholders and such that managers may readily request the evaluation of any changes in options.

• Summary plots

1154 Catch and spawning biomass trajectories plotted as:

a) Annual medians with 5%- and 95%-ile envelopes b) 10 worm plots of individual realisations

Note that repetitions for different options for selectivity may be needed.

• Level of reporting

• Baseline

a) Catch-related measures/statistics by traditional West and East+Med regions. b) Spawning biomass depletions measures/statistics by separate stocks

• Alternative options

Many can be conceived, likely related primarily to catch and depletion by some combination of stock and/or spatial stratum. However these might be left for a “second round”, as they would become more pertinent in the face of greater model complexities possibly introduced at that time, such as changing spatial distributions of stocks and/or catches (resulting from changed proportional allocations to different fleets).

1155

Annex 1 to Appendix 7

Table 1. The standardized CPUE indices of the assessments that are used to derive trend information for the master index and also fit the operating models. Candidate indices (CI) initially chosen to project from the OMs for candidate management procedures (CMP). Flag Gear Years Season Area age Reference On going VPA in SS in OM CI Comment 2017 2017 Spain Baitboat 1952-2006 Q3 E Atl 2-3 SCRS/2014/54 N Y Y Y 2017 VPA did not use 1952-1968 Spain / France Baitboat 2007-2014 Q3 E Atl 3-6 SCRS/2015/169 N Y Y Y Morocco / Spain Trap 1981-2011 Q2 SE Atl 6+ SCRS/2014/060 N Y Y Y Morocco / Portugal Trap 2012-2015 Q2 SE Atl 10+ SCRS/2017/082 Y Y Y Y Japan in East and Longline 1975-2009 Q2 SE 6-10+ SCRS/2012/131 N Y Y Y Med Atl+Med Japan in Northeast Longline 1990-2009 Q4 NE Atl 4-10+ SCRS/2017/025 N Y Y Y Japan in Northeast Longline 2010-2015 Q4 NE Atl 4-10+ SCRS/2017/025 Y Y Y Y Y Norway Purse seine 1955-1980 Q3 NE Atl 10+ Nominal Task2 N N N N Used in 2014 VPA US (66cm - 114cm) Rod and reel 1993-2015 Q3 W Atl 2-4 SCRS/2016/198 Y Y Y Y US (115cm - Rod and reel 1993-2015 Q3 W Atl 4-6 SCRS/2016/198 Y Y Y Y Y 144cm) US (<145cm) Rod and reel 1980-1992 (gap in 1984) Q3 W Atl 1-5 SCRS/1993/067 N Y Y Y US (195cm +) Rod and reel 1983-1992 Q3 W Atl 9-16 SCRS/1993/067 N Y Y Y US (177cm +) Rod and reel 1993-2015 Q3 W Atl 8-16 SCRS/2016/198 Y N Y Y use for OM US in GOM Longline 1987-1991 Q2 GOM 8-16 SCRS/2015/199 N N Y Y Not used in 2017 VPA due to no PCAA US in GOM Longline 1992-2015 Q2 GOM 8-16 SCRS/2015/199 Y Y Y Y Japan in GOM Longline 1974-1981 Q2 GOM 8-16 SCRS/1991/071 N Y Y Y Japan in West Longline 1976-2009 Q4 W Atl 2-16 SCRS/2017/025 N Y Y Y Japan in West Longline 2010-2015 Q4 W Atl 5-16 SCRS/2017/025 Y Y Y Y Y Canada combined Rod and reel 1984-2015 Q3 W Atl 7-16 SCRS/2017/020 Y N Y N Remove from OM Canada GSL Rod and reel 1984-2015 Q3 GSL 8-16 SCRS/2017/020 Y N N Y use for OM Canada SWNS Rod and reel 1988-2015 Q3 WAtl 5-16 SCRS/2017/020 Y N N Y use for OM

1156

Table 2. Fishery-independent indices used in the fitting of operating models.

Type Year Season Area Age Reference On VPA SS OM CI Comment going

French aerial 2000-2003 Q3 Med 2-4 SCRS/2016/153 N Y Y Y Note split time series survey

French aerial 2009-2015 (gap Q3 Med 2-4 SCRS/2016/153 Y Y Y Y Y Note split time series, June-Oct survey in 2013)

Larval survey in 2001-2015 (gap Q2 Med 3-10+ SCRS/P/2017/033 Y Y Y Y Y Concern about gear change Med in 2006-2011)

Canadian 1994-2015 Q3 GSL 8-16 SCRS/2017/016 Y Y Y Y Y This should be elevated to cand. MP. acoustic survey 2016 value will be available by the end of this April

Larval survey in 1977-2015 (gaps Q2 GOM 8-16 SCRS/2014/057 Y Y Y Y Y Use full time series starting in 1977 GOM in 1979-1980, 1985)

GPYP Aerial 2010-2015 (gaps Q2 Med 3+ SCRS/2015/144 Y N N Y Y survey in 2012, 2014)

1157

Appendix 8

TUNING OF CMPs (D. Butterworth)

Tuning (adjustment on CMP control parameter values) of CMPs conventionally takes place at two stages of the MSE process, and for two quite different reasons and audiences.

CMP development

At this stage there will be a number of CMP developers. Each will have their preferred CMP(s) (with their associated control parameter values/tunings) which have been adjusted for results somewhere on the axis from very conservative to highly aggressive as regards the catch vs resource depletion trade-off.

This then causes a problem in comparing results from the preferred MPs provided by different developers who will have made different selections along this axis, because comparisons are confounded by these differences. The purpose of “development tuning” is to remove this confounding so as to compare on a level playing field. It is achieved by each developer, in addition to their own preferred tuning, providing results for a common alternative tuning which meets some specified performance criterion. This is typically expressed in terms of resource depletion for a particular OM. For example, this might be that median spawning biomass should equal SSB(MSY) after 30 years of projection for OM1.

The reasons this is done is that such comparisons provide important insight into the properties of a CMP through such fair comparison with similar results for another. For example, performance across the other OMs might show that procedure to be less robust to uncertainty in its performance compared to another CMP. Further, in seeing where his/her CMP performs worse than another CMP, a developer learns where to concentrate in improving their CMP (for their preferred tuning).

This development tuning and its results are considered only within the technical scientific sub-group involved in the MSE process.

MP finalisation

“Finalisation tuning” takes place only during the last stages of the MSE process, when one or a few CMPs are being selected for recommendation to the Commission. At that stage of the process:

- Only one or two CMPs will have survived. - The Commission will have provided feedback as to the range of catch vs depletion options it wishes to consider. - The overview scientific committee (e.g. the bluefin session) will have agreed how results are to be weighted over a Reference Set of OMs to provide aggregate performance statistics.

Thus for example, this feedback might have indicated an objective to be securing spawning biomass after 30 years to be close to SSB(MSY). The finalisation tuning would then adjust CMP control parameters to provide a median SSB after those 30 years for this statistic weighted over the Reference Set OMs as agreed. If options are requested by the Commission, then three finalisation tunings of each surviving CMP to be reported might correspond to:

Median (SSB(30)/SSB(MSY)) = 0.9; 1.0; and 1.1

Current proposal

The current proposal concerns ONLY “development tuning” (decisions regarding finalisation tuning become both possible and relevant only much later in the process).

The proposal is to tune to Median (SSB(30)/SSB(MSY)) = 1.0 for a specified OM (median is selected rather than a lower percentile, which might better reflect risk, because with a limited number of simulations for reasons of computation time, the median will be more robustly estimated.

1158

The tuning must be achieved for both west and east stocks. This is possible as any CMP will have separate control parameters for the west and east areas, so that there is sufficient flexibility in the choices of values for those parameters to meet the tuning criterion for both stocks.

It remains to specify the OM for which this tuning is to be conducted. It is proposed that this be an OM for which the historical SSB trajectory in the middle of the range for the reconditioned Reference Set of OMs, and that this selection be made by Tom Carruthers on consideration of the results for these reconditioned OMs.

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