Catalogus

Zoeken

Zoeken kan via de modus 'eenvoudig zoeken' (één veld) of uitgebreid via 'geavanceerd zoeken' (meerdere velden). Zo kan je bv. zoeken op een combinatie van een auteursnaam (auteur), een jaartal (jaar) en een documenttype.

Boekenmand

Nuttige resultaten kan je aanvinken en toevoegen aan een mandje. De inhoud hiervan kan je exporteren of afdrukken (naar bv. PDF).

RSS

Op de hoogte blijven van nieuw toegevoegde publicaties binnen uw interessegebied? Dit kan door een RSS-feed (?) te maken van jouw zoekopdracht.

log in

Publicaties | Kaarten

nieuwe zoekopdracht

[ meld een fout in dit record ]

mandje (1): toevoegen | toon

---

one publication added to basket [238119]

Reconstruction of spatiotemporal capture data by means of orthogonal functions: the case of skipjack tuna (Katsuwonus pelamis) in the central-east Atlantic Ganzedo, U.; Erdaide, O.; Trujillo-Santana, A.; Alvera-Azcárate, A.; Castro, J.J. (2013). Reconstruction of spatiotemporal capture data by means of orthogonal functions: the case of skipjack tuna (Katsuwonus pelamis) in the central-east Atlantic. Sci. Mar. (Barc.) 77(4): 575-584. dx.doi.org/10.3989/scimar.03881.07A In: Scientia Marina (Barcelona). Consejo Superior de Investigaciones Científicas. Institut de Ciènces del Mar: Barcelona. ISSN 0214-8358; e-ISSN 1886-8134

---

Beschikbaar in	Auteurs
VLIZ: Open access 257773 [ download pdf ]

---

Trefwoord

Marien/Kust

Author keywords

catches; missing data; spatiotemporal data reconstruction; singularvalue decomposition; DINEOF

---

Auteurs		Top
Ganzedo, U. Erdaide, O. Trujillo-Santana, A.	Alvera-Azcárate, A. Castro, J.J.

---

Abstract

The information provided by the International Commission for the Conservation of Atlantic Tunas (ICCAT) on captures of skipjack tuna (Katsuwonus pelamis) in the central-east Atlantic has a number of limitations, such as gaps in the statistics for certain fleets and the level of spatiotemporal detail at which catches are reported. As a result, the quality of these data and their effectiveness for providing management advice is limited. In order to reconstruct missing spatiotemporal data of catches, the present study uses Data INterpolating Empirical Orthogonal Functions (DINEOF), a technique for missing data reconstruction, applied here for the first time to fisheries data. DINEOF is based on an Empirical Orthogonal Functions decomposition performed with a Lanczos method. DINEOF was tested with different amounts of missing data, intentionally removing values from 3.4% to 95.2% of data loss, and then compared with the same data set with no missing data. These validation analyses show that DINEOF is a reliable methodological approach of data reconstruction for the purposes of fish¬ery management advice, even when the amount of missing data is very high.

---

Alle informatie in het Integrated Marine Information System (IMIS) valt onder het VLIZ Privacy beleid

Top | Auteurs