Ceci est une version HTML d'une pièce jointe de la demande d'accès à l'information 'Access to information regarding total allowable catches (TACs) of EU fish stocks in the Northeast Atlantic discussed and adopted on 17 and 18 December 2018, and exemptions from the landing obligation'.









Ref. Ares(2018)3460993 - 29/06/2018
Ref. Ares(2019)2387732 - 04/04/2019
See discussions, stats, and author profiles for this publication at: https://www.researchgate.net/publication/225575192
Deep water longline selectivity for black spot
seabream ( Pagellus bogaraveo ) in the Strait of
Gibraltar
Article  in  Fisheries Science · April 2009
DOI: 10.1007/s12562-009-0071-7
CITATIONS
READS
5
104
4 authors:
Ivone Alejandra Czerwinski
Karim Erzini
Farm Management and Fisheries Agency, An…
Universidade do Algarve
47 PUBLICATIONS   40 CITATIONS   
265 PUBLICATIONS   4,282 CITATIONS   
SEE PROFILE
SEE PROFILE
Juan Carlos Gutiérrez Estrada
Jose Antonio Hernando
Universidad de Huelva
Universidad de Cádiz
54 PUBLICATIONS   726 CITATIONS   
60 PUBLICATIONS   823 CITATIONS   
SEE PROFILE
SEE PROFILE
Some of the authors of this publication are also working on these related projects:
MINOUW Project - Science, Technology and Society initiative to minimize unwanted catches in
European fisheries View project
RIAVALUE, Valuation of the ecosystem services delivered by Ria Formosa lagoon View project
Al  content fol owing this page was uploaded by Juan Carlos Gutiérrez Estrada on 01 June 2014.
The user has requested enhancement of the downloaded file.

link to page 10 link to page 10 link to page 10 link to page 10 link to page 10 Fish Sci (2009) 75:285–294
DOI 10.1007/s12562-009-0071-7
O R I G I N A L A R T I C L E
Fisheries
Deep water longline selectivity for black spot seabream
(Pagellus bogaraveo) in the Strait of Gibraltar
Ivone Alejandra Czerwinski Æ
Karim Erzini Æ Juan Carlos Gutie´rrez-Estrada Æ
Jose´ Antonio Hernando
Received: 30 April 2008 / Accepted: 17 November 2008 / Published online: 4 March 2009
Ó The Japanese Society of Fisheries Science 2009
Abstract
Species and size selectivity of the deep water
Introduction
longline traditionally used in commercial fishing of the
black spot seabream (Pagellus bogaraveo) were studied in
The black spot seabream (Pagellus bogaraveo) in the Strait
the Strait of Gibraltar with four sizes of hooks. Black spot
of Gibraltar is an economically important fishery species,
seabream contributed up to 88% of the catch by number.
with an average value of 5.2 million Euros per year (1990–
Catch and by-catch rates differed for the different hooks
1994) [1]. Approximately 40 Mt per year were landed in the
and fishing trials. Significant differences in average fish
port of Tarifa between 1972 and 1978, increasing to 100 Mt
length between all hooks, except in one case, were found.
in 1980. The fishery grew rapidly in the 1980s, reaching a
The comparison of two experimental fishing trials within
maximum of 850 Mt of landings in 1984. The decrease in
4 years indicates a displacement towards smaller sizes in
landings since 1995, which was particularly severe in 1998
the size frequency distributions. The results of this study
[2], has lead to management actions by the state and
show that the fishing gear can be size selective depending
regional administrations to stop this decline and to keep the
on hook size. The fitted selectivity models for each
resource within sustainable limits. In the state administra-
experiments were very different despite having two hooks
tion regulation zone (005°47095 W to 005°20070 W), black
in common. This is probably due to the very different catch
spot seabream fishery is carried out exclusively by a vertical
size distributions in the two periods, which suggests that
deep water longline called ‘‘voracera’’, with a maximum
the population size structure changed significantly between
legal length of 120 m. The legal dimensions of the hooks
2000/2001 and 2004/2005.
are a minimum length of 3.95 ± 0.39 cm and a minimum
width of 1.4 ± 0.14 cm. The minimum landing size in the
Keywords
Hook  Longline  Pagellus bogaraveo 
regulation zone was changed from 25 to 33 cm in 2003. The
Selectivity
allowed fishing season has also been regulated, with a
maximum of 140 days per year and a closed season from
January 15 to March 31. There is a total annual quota for the
Spanish fleet of 270 Mt.
I. A. Czerwinski (&)  J. A. Hernando
Scientists have studied the relationships between the
Biology Department, Marine and Environmental Faculty,
physical properties of fishing gear and the species and size
Campus of Puerto Real, Cadiz University, Puerto Real, 11510
Cadiz, Spain
composition of catches for many years [3]. Estimates of
e-mail: xxxxx.xxxxxxxxxx@xxx.xx
size selectivity of fishing gear provide important informa-
tion for use in programs focusing on both the conservation
K. Erzini
and optimum exploitation of fisheries resources [4–6].
Centre of Marine Sciences (CCMAR), Campus of Gambelas,
University of Algarve, 8005-139 Faro, Portugal
While the size-selective nature of gears, such as trawls and
gill nets is well known, there is still no clear consensus on
J. C. Gutie´rrez-Estrada
the form of the size selection curve for hooks on longlines.
Agroforestry Sciences Department, Polytechnic University
Both logistic type models, typically used to describe the
College, Campus of La Ra´bida, University of Huelva,
Palos de la Frontera, 21819 Huelva, Spain
selectivity of trawls, and the unimodal models used in
123

link to page 10 link to page 10 link to page 11 link to page 11 link to page 11 link to page 3 link to page 4 link to page 11 link to page 11 link to page 11 link to page 11 link to page 11 link to page 11 link to page 11
286
Fish Sci (2009) 75:285–294
gillnet selectivity studies have been used in hook selec-
round-bent, eyed ‘‘Siapal’’ brand hooks (numbers 9, 10 and
tivity studies [3, 7–19].
11) and 3500 hooks of each size. In the second experiment
Semi-pelagic longline selectivity for the black spot
(Exp. 2), 106 longline sets were placed between October
seabream has been already studied in the Azores [18] as
2004 and July 2005, with 7420 hooks of each size (num-
well as for other Pagellus species caught with demersal
bers 9, 9.5 and 10). The different sized hooks were
longlines off the south of Portugal [10]. In both cases, the
randomly distributed along the mainline, allowing us to
logistic type model seems to be most adequate for
consider the number of contact fish of each size class equal
describing longline size selectivity for P. bogaraveo and
for all hook sizes. Catch rate for each hook size was esti-
Pagellus and other small Sparidae species in general.
mated as number of fish per 100 hooks. Hook dimensions
In this paper, we present the results of two longline
(length, width and depth) are given in Fig. 2.
selectivity studies in which four sizes of hooks were used.
Using the product of width and length to represent
We fitted the logistic size selectivity model to catch size
overall hook size [20], we calculated that hook numbers 10,
frequency distributions from the different sizes of hooks.
9.5 and 9 are 1.12-, 1.26- and 1.40-fold larger than the
Catch size frequency distributions, estimated catches based
number 11 hook. Differences between average dimensions
on the selectivity models, catch species composition and
of the four hooks were analyzed using a t test. Only the
P. bogaraveo average length for the different hooks were
depth dimensions of hooks 10 and 9.5 were not signifi-
compared.
cantly different (t = 2.359, df = 198, P = 0.019).
The choice of a size selectivity model is less obvious for
longlines than it is for gillnets and trawl experiments [21],
Materials and methods
although the logistic selectivity model has been found to be
the most appropriate for a variety of Sparidae, including
Fishing was carried out from a commercial fishing boat
Pagellus acarne and P. erythrinus, and a logistic-type
(12 m in length). The ‘‘voracera’’ main line is 80 m long,
selection curve was also obtained for P. bogarveo in the
consisting of a 1.2-mm-diameter monofilament with 1.0-m
Azores using a versatile model that can be used to describe
long and 0.6-mm diameter monofilament gangions spaced
a wide range of selection curves, from bell-shaped to
1.10 m apart. Each main line consists of 70 gangions and is
asymptotic [10, 18]. Therefore, it was decided to fit logistic
attached to a small sinker and a 3-mm-diameter monofil-
selection curves to the experimental catch data:
ament line on a hydraulic bobbin. A 20-kg concrete ballast
1
is attached to the end of the longline and is released and left
Sij ¼
ð1Þ
1 þ ebiðljL50iÞ
on the bottom when the longline is hauled (Fig. 1). Fishing
was carried out on rocky bottoms at depths of up to 850 m.
where Sij is the size selectivity for hook size i and size class
Normal fishing practices in terms of setting, setting time
j, bi is a parameter determining the slope of the selection
and duration of set were observed. Hooks were baited with
curve for hook size i, lj is the mid point of the size class j
standard sized pieces of sardine (Sardina pilchardus) in all
and L50i is the length at 50% selection.
longline sets.
To estimate the parameters of the selection curves, it is
Two experimental fishing trials were carried out. In the
assumed that the parameters of the selection curve are a
first experiment (Exp. 1), 50 longline sets were placed
function of hook size [2223]. In our case, mean length,
between November 2000 and May 2001, with three sizes of
depth, width and overall hook size [20] were used to
Fig. 1 Schematic
representation of the ‘‘voracera’’
longline
123

link to page 11 link to page 11 link to page 4 link to page 11 link to page 11 link to page 11 link to page 11
Fish Sci (2009) 75:285–294
287
Fig. 2 Shape and dimensions
of each type of hook (numbers
9, 9.5, 10 and 11) used in the
selectivity study. Means and
standard errors (in cm) are
based on a sample size of 100
hooks for each type
estimate the parameters of the logistic curves as linear
following the six model types of Table 1, for each hook
functions of hook size:
dimension (mean length, depth, width and overall hook
b
size) and for each fish length dimension (total, fork and
i ¼ AHi þ B
ð2Þ
standard). Expected catches are calculated from the
and
following relationship:
L50i ¼ CHi þ D
ð3Þ
^
C
^
ij ¼ SijNj
ð5Þ
where A, B, C and D are parameters of the linear functions.
where
Hi is the mean of each dimension such as width, length and
P
overall hook size for hook size i.
C
^
ij
N
i
j ¼ P
ð6Þ
The methodology of Wulff [23] and Kirkwood and
S
i
ij
Walker [22] was used to fit the model. If it can be assumed
where ^
C
that the probability of catching a fish of size j with gear size
ij is the expected catch and
^
Nj is the expected
number of contact fish.
i follows a Poisson distribution, the parameters of the
There are many measures of forecasting accuracy that
selection curve can be estimated by maximizing the fol-
one may use to compare different models [24]. The cor-
lowing likelihood function, with the assumption of equal
relation between observed and predicted catches was
fishing power of the different sized hooks:
expressed by means of the correlation coefficient r. The
X X 


Sij
coefficient of determination (R2) describes the proportion
Cij log P
ð4Þ
S
of the total variance in the observed data that can be
i
j
i
ij
explained by the model. Other measures of variances
where Cij is the observed catches for hook sizes i and size
applied were the percentage standard error of prediction
classes j. If fishing power is not assumed to be constant, a
(%SEP) [25], the coefficient of efficiency (E2) [26] and the
scaling factor can be included to model optimal selectivity,
average relative variance (ARV) [27]. These four estima-
and the resulting selectivity curves would not be of equal
tors are unbiased estimators that are employed to see how
height. A total of 72 models (36 for each experiment) were
far the model is able to explain the total variance of the
fitted using SAS (ver. 1998; SAS Institute, Cary, NC),
data.
The %SEP is defined by:
Table 1 Different model types according to the parameters of the
100
logistic curves, estimated as linear functions of hook dimension
%SEP ¼
RMSE
ð7Þ

C
Model type
bi
L50i
sffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffi
P P 
2
C
i
j
ij  ^
Cij
1
AHi
CHi
RMSE ¼
ð8Þ
n
2
AHi
CHi ? D
3
AHi ? B
CHi
where 
C is the average of the observed catches, ^
Cij is the
4
AHi ? B
CHi ? D
estimated catch of the same size class j and hook i and n is
5
B
CHi
the total number of observations. The RMSE is the square
6
B
CHi ? D
root of the mean square error. The principal advantage of
%SEP is its non-dimensionality, which allows comparison
Hi, Hook size; bi, determines the slope of the logistic curve; L50, size
at 50% selection; A, B, C and D, constants
on the same basis of forecasts given by different models.
123

link to page 11 link to page 6 link to page 6 link to page 6 link to page 7 link to page 7 288
Fish Sci (2009) 75:285–294
The coefficient of efficiency E2 and the ARV are used to see
To compare fish size frequency distribution of each
how the model explains the total variance of the data and
hook, a Kolmogorov–Smirnov (K–S) test was performed.
represents the ‘‘proportion’’ of the variation of the observed
In Exp. 1, there were significant differences between all
data considered by the model. E2 and ARV are given by:
hooks (9 and 11: K–S = 2.779, P \ 0.05; 10 and 11:
P P 


K–S = 2.445, P \ 0.05; 9 and 10: K–S = 1.476, P [ 0.05).
C
2
i
j
ij  ^
Cij
E
In Exp. 2, the catch size frequency distribution of hook
2 ¼ 1:0  P P 

ð9Þ
C
2
i
j
ij  
C
number 10 was not significantly different from that
of hook number 9.5 (K–S = 0.749, P [ 0.05), but
ARV ¼ 1:0  E2
ð10Þ
there was a significant difference between hook number 9
The sensitivity to outliers due to the squaring of the
and the other two hooks (9 and 10: K–S = 1.543,
difference terms is associated with E2 or, equivalently, with
P \ 0.05; 9 and 9.5: K–S = 1.842; P \ 0.05). The catch
ARV. A value of zero for E2 indicates that the observed
size frequency distributions by hook size are given in
average 
C is as good a predictor as the model, while
Fig. 3.
negative values indicate that the observed average is a
In both fishing trials, black spot seabream of a wide
better predictor than the model [28].
size range were caught (Fig. 4). Fish ranging from 23.5
For a perfect match, the values of R2 and of E2 should be
to 52.0 and from 19.5 to 51.5 cm in fork length were
close to 1 and those of %SEP and ARV close to 0.
caught in the fishing trials of Exp. 1 and Exp. 2,
In addition, it is advisable to quantify the error in the
respectively. While the catch size distributions of Exp. 1
same units of the variables. These measures, or absolute
can be seen to be essentially uni-modal but skewed to the
error measures, included the RMSE and the mean absolute
right, those of Exp. 2 are clearly multi-modal, with
error (MAE), given by:
several smaller modes to the right of the main mode
P P 

C

corresponding to catches of larger black spot sea-
i
j
ij  ^
Cij
MAE ¼
ð11Þ
bream. All comparisons between the distributions of the
n
two experiments showed significant differences (K–S =
8.497, P \ 0.05).
Results
The estimated parameters and accuracy measures for a
selection of selectivity models for each experiment are
During the Exp. 1 fishing trials, the black spot seabream
given in Tables and 4. Models that did not give reason-
catch rates for hook numbers 9, 10 and 11 were 3.42, 13.04
able parameter estimates or failed to converge are not
and 4.48%, respectively. In comparison, during the Exp. 2
included in the tables.
fishing trials, the catch rates for hook numbers 9, 9.5 and 10
For Exp.1, only 11 of type 1 and 5 models gave good
were 1.93, 6.93 and 7.21%, respectively. Overall, the
fits. Simple proportional functions were in all cases
number 9 hook had the lowest catch rate while the number
adequate for describing the relationships between L50
10 hook had the highest.
and hook size (Hi). For Exp. 2, six of type 1, 2 and 5
The species caught and fish numbers were different for
models gave good fits, with proportional functions
each experiment (Table 2). In Exp. 1, more than 99% of
describing the relationships between L50 and hook size in
the fish caught were P. bogaraveo and Helicolenus dac-
most cases. The slope of the selection curves (bi) was
tylopterus, with only two fish of two other species.
described as a constant or proportional function of hook
Pagellus bogaraveo contributed up to 89% of the catch in
size in both experiments. While total length was the most
number in Exp. 1 and up to 92% in Exp. 2. In Exp. 2,
adequate fish dimension for describing selection curves
all hooks caught fish of P. bogaraveo, H. dactylopterus,
as a function of hook dimension in Exp. 1, which in most
Trachurus mediterraneus and Scomber japonicus, and
cases was the overall hook size, in Exp. 2, standard
hook 10 also caught one individual of Lepidopus caudatus.
length and in most cases hook depth were the measure-
There was a strong overlapping of the catch size fre-
ments that resulted in the best fits. The L50 values
quency distributions in both experiments. However, a t test
obtained for Exp. 1 varied from 19.29 to 37 cm and from
found significant differences in average fish length between
34.15 to 49.46 cm in Exp. 2, while the selection curve
all hook sizes in Exp. 1 [ANOVA, F = 15.28, df = 2,
slopes (bi) varied from 0.21 to 3.55 in Exp. 1 and from
P \ 0.01; least significant differences (LSD) post hoc
0.18 to 0.30 in Exp. 2.
analysis with a = 0.01) and in Exp. 2 between hooks 9 and
Comparing the forecasting accuracy measures of Exp. 1
9.5 and between hooks 9 and 10, but there was no significant
models, model No. 10 [type 5 model with constant slope
difference between average fish size for hooks 9.5 and 10
(bi) and L50i proportional to overall hook size, based on
(ANOVA, F = 0.08, df = 2, P \ 0.01; LSD post hoc
fork length measurements] showed the highest values of
analysis with a = 0.01).
%SEP, E2 and R2, and the lowest value of ARV. In Exp. 2,
123



Fish Sci (2009) 75:285–294
289
Table 2 Number of fishes
Species
Hook size numbers
Total catch
Percentage of
caught of each species for the
total catch
three hooks used in each
9
10
11
experiment
Experiment 1
Pagellus bogaraveo
120
484
157
761
89.8
Brama brama
1
1
0.1
Helicolenus dactylopterus
5
71
8
84
9.9
Trachurus mediterraneus
1
1
0.1
Experiment 2
9
9.5
10
P. bogaraveo
143
514
535
1192
92.1
H. dactylopterus
8
18
39
65
5.0
T. mediterraneus
3
20
6
29
2.2
Scomber japonicus
2
3
2
7
0.5
Lepidopus caudatus
1
1
0.1
Fig. 3 Pagellus bogaraveo
catch size frequency
distributions for different hook
sizes in the two experiments
(Ex)
Fig. 4 Comparison of the
P. bogaraveo total catch size
frequency distributions for the
two experiments (Ex)
123

290
Fish Sci (2009) 75:285–294
Table 3 Estimated parameters for logistic selectivity curve fitted by maximum likelihood, for each experiment using different fish and hook size
dimensions
Experiment
Model
Model
Fish
Dimension
A
B
b9
b10
b11
C
D
L509
L5010
L5011
no.
type
length
of Hi
1
1
5
Total
Overall
0.356
0.36
0.36
0.36
6.131
35.96
28.61
24.13
2
1
Total
Overall
0.053
0.31
0.25
0.21
6.309
37.00
29.44
24.83
3
5
Total
Width
0.413
0.41
0.41
0.41
23.325
34.99
30.35
27.90
4
1
Total
Width
0.247
0.37
0.32
0.30
23.914
35.87
31.11
28.60
5
1
Total
Depth
0.284
0.48
0.41
0.36
20.308
34.04
29.67
25.79
6
5
Total
Length
0.568
0.57
0.57
0.57
8.369
32.72
30.02
27.53
7
1
Total
Length
0.135
0.53
0.48
0.44
8.496
33.22
30.48
27.95
8
5
Total
Depth
1.900
1.90
1.90
1.90
17.745
29.74
25.93
22.54
9
1
Standard
Overall
0.606
3.55
2.83
2.38
4.901
28.74
22.87
19.29
10
5
Fork
Overall
0.410
0.41
0.41
0.41
5.483
32.16
25.59
21.58
11
1
Fork
Overall
0.062
0.36
0.29
0.24
5.632
33.03
26.28
22.16
b9
b9.5
b10
L509
L509.5
L5010
2
1
5
Total
Depth
0.242
0.24
0.24
0.24
29.506
49.46
43.44
43.11
2
1
Fork
Depth
0.120
0.20
0.18
0.18
28.709
48.12
42.26
41.94
3
5
Fork
Depth
0.268
0.27
0.27
0.27
26.736
44.81
39.36
39.06
4
1
Standard
Depth
0.130
0.22
0.19
0.19
25.477
42.70
37.50
37.22
5
2
Standard
Depth
0.153
0.26
0.23
0.22
19.100
10.767
42.78
38.88
38.67
6
5
Standard
Depth
0.301
0.30
0.30
0.30
23.374
39.17
34.41
34.15
Hi, Dimension of the hook i (i = 9, 9.5, 10 and 11); bi, equation of the slope of the logistic curve; b9–11, values of bi for each hook and model no.;
L50i, size at 50% selection for hook i, L509–11, values of L50 for each hook and model no. A, B and C, D: parameters relating the slope and L50 to
hook size, respectively
Table 4 Accuracy measures for logistic selectivity curve fitted, for each experiment
Experiment
Model no.
RMSE
MAE
%SEP
E2
ARV
R2
1
1
6.975
4.662
85.349
0.573
0.427
0.574
2
7.473
5.181
91.450
0.510
0.490
0.510
3
7.142
4.808
87.394
0.553
0.447
0.553
4
7.224
4.882
88.404
0.542
0.458
0.542
5
7.337
4.984
89.780
0.528
0.472
0.528
6
7.382
5.049
90.333
0.522
0.478
0.522
7
7.560
5.226
92.512
0.499
0.501
0.499
8
7.582
5.089
92.784
0.496
0.504
0.496
9
8.070
4.921
95.563
0.603
0.397
0.602
10
7.303
4.842
83.598
0.615
0.385
0.608
11
7.372
4.833
84.389
0.608
0.392
0.601
2
1
2.211
1.587
21.698
0.976
0.024
0.975
2
2.339
1.759
18.837
0.978
0.022
0.979
3
2.361
1.759
19.018
0.978
0.022
0.978
4
2.990
1.984
21.826
0.974
0.026
0.974
5
2.992
1.983
21.840
0.974
0.026
0.974
6
3.002
2.010
21.912
0.974
0.026
0.974
RMSE, Square root of the mean square error; MAE, mean absolute error; %SEP, percentage standard error of prediction; E2, the coefficient of
efficiency; ARV, average relative variance; R2 coefficient of determination
model No. 2 [type 1 model with slope (bi) and L50i pro-
R2. In both experiments, models with the lowest RMSE and
portional to depth hook dimension, based on fork length
MAE values were not the models with the best %SEP, E2,
measurements] had the best values for %SEP, E2, ARV and
ARV and R2 values.
123

link to page 8 link to page 8

Fish Sci (2009) 75:285–294
291
Fig. 5 Logistic selection curves
of the longline, obtained from
the selectivity model No. 10 of
Exp. 1 and No. 2 of Exp. 2
Fig. 6 Comparison of the
observed and predicted catch
size frequency distributions for
the three hook sizes according
to the logistic selectivity model
of each experiment
Models No. 10 of Exp. 1 and No. 2 of Exp. 2, were
The selection curves for both experiments are shown in
selected as the best based on their values of %SEP, ARV
Fig. 5. The observed catches and the expected catches
and R2. Differences in the chosen models can be appreci-
based on these models are given in Fig. 6. In Exp. 1,
ated in the L50 values (in Exp. 1, 32.2-, 25.6- and 22.4-cm
observed frequencies for hook 11 were lower than the
fork length for hooks 9, 10 and 11, respectively; in Exp. 2,
expected, while observed frequencies for hook 10 were
48.1-, 42.3- and 41.9-cm fork length for hooks 9, 9.5 and
rather higher than the expected. However, such differences
10, respectively) as well as the slopes of the curves (0.41
were not observed in Exp. 2. As can be seen, better fits
for all three hook sizes in Exp. 1; 0.20 for hook 9 and 0.18
were obtained for Exp. 2 than for Exp. 1. This was con-
for hooks 9.5 and 10 in Exp. 2).
firmed by the results of forecasting accuracy measures.
123

link to page 11 link to page 11 link to page 11 link to page 11 link to page 11 link to page 11 link to page 11 link to page 11 link to page 11 link to page 11 link to page 11 link to page 11 link to page 11 link to page 11 link to page 11 link to page 11 link to page 11 link to page 11 link to page 11 link to page 11 link to page 11 link to page 11 link to page 11 link to page 11 link to page 11 link to page 11 link to page 11 292
Fish Sci (2009) 75:285–294
Discussion
selectivity was only demonstrated using hooks that were
different by more than 200% in absolute size, and even
The longline used in this study can be considered to be
then only small differences in the catch size structures of
highly species selective given the small proportion of non-
small species were found [11–1319]. These studies
target species caught, confirming that hook and line gear
showed that the efficiency decreased with increasing size
can be highly species selective through a manipulation of
of the hook and that all hook sizes captured the same size
hook size and bait type [29]. The number of captured
range of fish. In other cases, the conclusion drawn by
species (nine) is lower than that reported in other similar
researchers was that there was no difference in the size
longline fisheries, such as the black spot seabream fishery
selectivity with maximum differences in the absolute hook
in the Azores, where 27 species were caught, with the most
size of 72 and 96% [17, 42]. The results of this study show
important species being H. dactylopterus followed by
that the ‘‘voracera’’ fishing gear can be selective in terms of
P. bogaraveo. This difference could be due to geographic
sizes based on the size of hook used. The catch size fre-
differences, gear characteristics and fishing strategy dif-
quency distributions of different sizes of hooks used in this
ferences, since the fishing experiments in the Azores were
study also show a high degree of overlap, but even though
carried out with semi-pelagic longlines and the hooks were
differences in hook size did not surpass 43.7%, there was
of different sizes from the ones used in the Strait of
evidence of size selectivity. It has been reported that bait
Gibraltar (hooks numbers 12, 9, 6 and 4 in the Azores
size can be more important that hook size in determining
study). In Algarve (south Portugal), 35 species of fish and
the size of captured fish [40]. However, in this study
cephalopods were reported in a similar study in which three
standardized pieces of sardine were used as bait.
smaller hooks (numbers 15, 13 and 11) were used in much
Although there is no consensus on the form of the hook
shallower depths (between 13 and 20 m) [9].
selection curve, the logistic model of selectivity was cho-
Our comparison of the catch size frequency, distributed
sen as the most adequate for the black spot seabream
over both experiments, revealed a displacement of the
longline fishery, as in other largely seabream-based long-
distribution towards smaller sizes over time. Similar
line fisheries [1018, 43]. A decrease in the selectivity for
changes have been observed in the size composition of
larger sizes may be expected [17], but it was also found
exploited populations of Squalus acanthias [30], sharks,
that the population size structure can limit the possibilities
rays and chimaerae [31], Ammodytes marinus [32], Sander
of a total recognition of selectivity effects. A considerable
lucioperca [33] and different species from the communities
ambiguity in the form of the selection curve (normal type
of coral reefs [34]. Variations in fish population size fre-
or sigmoidal curves) indicates that fish catch size frequency
quency distributions have been identified as possible
distributions may not be sufficiently informative to allow a
indicators of the impact of fishing [35]. In the case of the
meticulous evaluation of the real shape of the hook selec-
black spot seabream, the results of our comparison of the
tion curve [14]. Nevertheless, the black spot seabream
two experimental fishing trials indicate a displacement
caught in this study had a wide size range, with the largest
towards smaller sizes in the size frequency distributions.
fish (57.8 cm in total length) approaching the population
Very similar size frequency distributions were observed
Lof 58 cm [36].
from 1990 to 1994 [36]. Nevertheless, the catch size
Total catches of the two experiments showed differences
composition began to change after 1995, with diminishing
in the size frequency distributions, implying that the pop-
catches of larger individuals and significant increases in
ulation size structures for the two periods differed. In the
smaller sized black spot seabream.
same way, the fitted selectivity models for each experiment
The efficiency and the size selectivity of hook gears are
were very different despite having two hooks in common.
influenced by numerous factors, such as the distribution of
The differences in the selectivity curves for the two periods
the fish, competition between fish, size and design of hook,
(2000/2001 and 2004/2005) probably reflects the different
size and forms of bait, combination of baits, duration of
population size structures. A simulation study revealed that
sets and the time of the day of fishing [1937–41]. Previous
size selectivity and fishing mortality strongly influenced
studies of selectivity of hooks have used a wide range of
the mean size dynamics of the black spot seabream and that
sizes and types of hooks and have reached different
logistic type selectivity had a greater effect on the popu-
conclusions.
lation mean size than normal type selectivity [43]. This
Otway and Craig [20] evaluated the size selectivity of
result suggests that in this fishery, there is an interrela-
Pagrus auratus using hooks of three sizes. With differ-
tionship between population size structure and the longline
ences in the absolute hook size of only 26.5 and 65%, they
size selectivity.
found that the smaller hook caught more illegal size fishes
A multicriteria performance assessment based on dif-
(\20 cm in fork length), whereas the larger hook caught
ferent accuracy measures was appropriate for selecting the
relatively bigger fishes. In some studies, hook size
best models [28]. In some cases, the explained variances
123

link to page 11 link to page 11 link to page 11 link to page 11 link to page 11 link to page 11 link to page 11 link to page 11 Fish Sci (2009) 75:285–294
293
were significantly high, indicating good model perfor-
As this is a protandric hermaphrodite species, where the
mance, but the values of RMSE, %SEP, E2, ARV and
biggest individuals are females, a decrease in the average
MAE were significantly worse than those obtained with
size would contribute to the decline of spawning biomass,
others models. In this way, high correlations can be
thereby increasing the probability of recruitment failure
achieved by mediocre or poor models. Similar conclusions
[43]. This could indicate that one of the reasons for the
were obtained in the forecasting of different kinds of time
observed decline in recruitment in the Strait of Gibraltar is
variables [44–48].
the over-fishing of first mature females (4? age class
The obtained accuracy measures were different for the
females with an average total length of 33.1 ± 2.23 cm
two experiments. In Exp. 1, estimated catches were more
[36]). In the Strait of Gibraltar, the sexual inversion of the
different from the observed ones than in Exp. 2. The main
black spot seabream takes place at an estimated size of
reason for these differences and the lack of accuracy in
32.5 cm total length [36], and the minimum legal size is
Exp. 1 is that, in all cases, the estimated catch rate
currently 33 cm total length. Based on the fitted selectivity
decreases with increasing hook size, but in Exp. 1 the
models, only hook 9 in Exp. 1 and all hooks in Exp. 2 have
intermediate sized hook shows the highest observed catch
a L50 greater than the size of sexual inversion. Neverthe-
rate. It can be assumed that all hook size selection curves
less, smaller individuals exceed 50% of landings, even in
have the same maximum height if the fishing power of the
Exp. 2. This suggests that although hooks are selective, the
different hook sizes is equivalent [14]. If the discordance of
sizes used in this study catch a high number of illegal sized
the model in Exp. 1 is due to the assumption of equal
fishes, given the current population size structure. Even if
fishing power for all size hooks, this is not the case in
the selectivity model fitted in Exp. 2 shows low selectivity
Exp. 2. The fishing intensity of hooks can be affected by a
for illegal sizes, the higher relative number of smaller fish
variety of factors, such as hook size, hook model, bait type
sizes produce high catches of these sizes.
or bait size. In this experiment only hook size was varied.
While it is to be expected that larger hooks have lower
Acknowledgments
This work has been partly financed by the Agro
alimentary and Fishery Research and Formation Institute (IFAPA)
catch rates [41], in Exp. 1 the catch rate of the smallest
(project: C03-007-2003-110), the General Direction of Fishery and
hook (hook 11) was significantly lower. This decrease in
Aquaculture of the Council of Andalucı´a and the Provincial Depu-
the catch rate of the smallest hook undermines the
tation of Cadiz. The University of Cadiz provided the necessary
assumption of fishing intensity as a function of hook size.
facilities for a stay at the Universidade do Algarve. We would like to
express our gratitude to our colleagues Dr. Mila C. Soriguer,
In the Azorean fishery of H. dactilopterus and P. bogara-
Dr. Cristina Zabala, Dr. Eva Velasco, Ma Carmen Go´mez Cama,
veo, a similar pattern with the smallest of four hook sizes
Remedios Cabrera, Javier Llorente and Jose M. Garcı´a Rebollo for
was observed, suggesting that loss of efficiency could be
the assistance they willingly provided during the samplings. We also
due to bait loss, since both hook size and sardine bait
thank two anonymous reviewers for their helpful comments and
suggestions for improving the manuscript.
texture could contribute to bait loss for the smallest hooks
[18]. The main reason for the lack of accuracy in Exp. 2
could be due to the overlapping of the catch size frequency
References
distributions of different hook sizes. A possible deduction
that could be drawn from these differences in both exper-
1. Jime´nez-Toribio R, Garcı´a-del-Hoyo JJ (2006) Evidence of
iments is that the assumption of equal fishing power for all
market price leadership in the Spanish red seabream value chain:
size hooks could be more correct when the difference
implications for fisheries management. Fish Res 81:51–59
2. Manzano Harriero C, Martı´n Martı´n J, Merino Martinez E (2001)
between hook sizes is small, as is the case for Exp. 2, or if
Actuaciones en investigacion pesquera y acuı´cola 1997–2000.
the size range of the hooks does not include small hooks
Consejerı´a de Agriculura y Pesca, Junta de Andalucı´a, Sevilla
from which the bait is lost.
3. Clark JR (1960) Report on selectivity of fishing gear. In: Fishing
In Exp. 2, there were no significant differences between
effort, the effects of fishing on resources and the selectivity of
fishing gear, vol 2. ICNAF Special Publication. ICNAF,
the size frequency distributions of hooks 9.5 and 10 cat-
Dartmouth, pp 27–36
ches, which did not differ significantly in terms of average
4. Hilborn R, Walters CJ (1992) Quantitative fisheries stock
depth dimension. In all of the fitted models, size selectivity
assessment: choice, dynamics and uncertainty. Chapman & Hall,
was a function of hook depth dimension, a parameter that
London
5. Beverton R, Holt S (1993) On the dynamics of exploited fish
differed little between hooks 9.5 and 10. This could be a
populations. Chapman & Hall, London
key hook size parameter for management purposes in this
6. Quinn TJ, Deriso RB (1999) Quantitative fish dynamics. Oxford
fishery.
University Press, New York
The importance of hook selectivity in a black spot
7. Brock VE (1999) On the nature of the selective fishing action of
longline gear. Pac Sci 16:3–14
seabream fishery was noted in a previous study, and the
8. Cortez Zaragoza E, Dalzell P, Pauly P (1989) Hook selectivity of
effects of hook size selectivity on the size structure were
yellowfin tuna (Thunnus albacares) caught off Darigayos Cove,
reported for a simulated black spot seabream population.
La Union, Philippı`nes. J Appl Ichthyol 1:12–17
123

294
Fish Sci (2009) 75:285–294
9. Erzini K, Gonc¸alves JMS, Bentes L, Lino PG, Cruz J (1996)
and Labrador Institute of Fisheries and Marine Technology,
Species and size selectivity in a Portuguese multispecies artisanal
St. John’s, pp 19–24
long-line fishery. ICES J Mar Sci 53:811–819
30. Rago PJ, Sosebee KA, Brodziak JKT, Murawski SA, Anderson
10. Erzini K, Gonc¸alves JMS, Bentes L, Lino PG, Ribeiro J (1998)
ED (1998) Implications of recent increases in catches on the
Species and size selectivity in a ‘red’ seabream longline ‘metier’
dynamics of Northwest Atlantic spiny dogfish (Squalus acanth-
in the Algarve (southern Portugal). Aquat Living Resour 11:1–11
ias). Fish Res 39:165–181
11. Kanda K, Koike A, Takeuchi S, Ogura M (1978) Selectivity of
31. Stevens JD, Bonfil R, Dulvy NK, Walker PA (2000) The effects
the hook for mackerel, Scomber japonicus houttuyn, pole fishing.
of fishing on sharks, rays, and chimaeras (chondrichthyans), and
J Tokyo Univ Fish 64:109–114
the implications for marine ecosystems. ICES J Mar Sci 57:476–
12. Koike A, Takeuchi S, Ogura M, Kanda K, Arihara C (1968)
494
Selection curve of the hook of long-line. J Tokyo Univ Fish
32. Bergstad OA, Hoines AS (2001) Effects of exploitation on age
55:77–82
and size structure of sandeel, Ammodytes marinus, populations in
13. Koike A, Kanda K (1978) Selectivity of the hook of pod smelt,
the North Sea. Arch Fish Mar Res 49:3–18
Hypomesus olidus. J Tokyo Univ Fish 64:115–123
33. Balik I, Cubuk H, Ozkok R, Uysal R (2004) Size composition,
14. Millar RB, Holst R (1997) Estimation of gillnet and hook
growth characteristics, stock analysis of the pikeperch, Sander
selectivity using log-linear models. ICES J Mar Sci 54:471–477
lucioperca (L. 1758), population in Lake Egirdir. Turk J Vet
15. Pope JA, Margetts AR, Hamley JM, Akyuz EF (1975) Manual of
Anim Sci 28:715–722
methods for fish stock assessment. Part III. Selectivity of fishing
34. Ault JS, Smith SG, Bohnsack JA (2005) Evaluation of average
gear. FAO Fisheries Technical Paper No 41. FAO, Rome
length as an estimator of exploitation status for the Florida coral-
16. Ralston S (1982) Influence of hook size in the Hawaiian deep-sea
reef fish community. ICES J Mar Sci 62:417–423
handline fishery. Can J Fish Aquat Sci 39:1297–1302
35. Rochet MJ, Trenkel VM (2003) Which community indicators can
17. Ralston S (1990) Size selection of snappers (Lutjanidae) by hook
measure the impact of fishing? A review and proposals. Can J
and line gear. Can J Fish Aquat Sci 47:696–700
Fish Aquat Sci 60:86–99
18. Sousa F, Isidro E, Erzini K (1999) Semi-pelagic longline selec-
36. Gil J (2006) Biologı´a y pesca del voraz [Pagellus bogaraveo
tivity for two demersal species from the Azores: the black spot
(Bru¨nich, 1768)] en el estrecho de Gibraltar. PhD thesis. Uni-
seabream (Pagellus bogaraveo) and the bluemouth rockfish
versidad de Ca´diz, Cadiz
(Helicolenus dactylopterus dactylopterus). Fish Res 41:25–35
37. Arimoto T, Ogura M, Inoue Y (1982) Catch variation with
19. Takeuchi S, Koike A (1969) The effect of size and shape of hook
immersion time of gear in coastal set-line. Bull Jpn Soc Sci Fish
and the catching efficiency and selection curve of long-line. J
49:705–709
Tokyo Univ Fish 55:119–124
38. Anonymous (1983) Circle hooks outfish traditional halibut hooks.
20. Otway NM, Craig JR (1993) Effects of hook size on the catches of
Mar Fish Rev 45:10–12
undersized snapper Pagrus auratus. Mar Ecol Prog Ser 93:9–15
39. Skeide R, Bjordal A, Løkkeborg S (1986) Testing of a new hook
21. Woll AK, Boje J, Holst R, Gundersen AC (2001) Catch rates and
design (E-Z-Baiter) through comparative longline fishing trials.
hook and bait selectivity in longline fishery for Greenland halibut
ICES CM B:25
(Reinhardtius hippoglossoides, Walbaum) at East Greenland.
40. Løkkeborg S, Bjordal A (1992) Species and size selectivity in
Fish Res 51:237–246
long-line fishing: a review. Fish Res 13:311–322
22. Kirkwood GP, Walker TI (1986) Gill net mesh selectivities for
41. Bjordal A, Løkkeborg S (1996) Longlining. Blackwell, Oxford
gummy shark, Mustelus antarcticus, taken in southeastern Aus-
42. Bertrand J (1988) Selectivity of hooks en the handline fishery of
tralian waters. Aust J Mar Fresh Res 37:689–697
the Saya de Malha Banks (Indian Ocean). Fish Res 6:249–255
23. Wulff A (1986) Mathematical model for selectivity of gill nets.
43. Erzini K, Salgado M, Castro M (2006) Dynamics of black spot
Arch Fish Wiss 37:101–106
seabream (Pagellus bogaraveo) mean length: evaluating the
24. Abrahart RJ, See L (2000) Comparing neural network and
influence of life history parameters, recruitment, size selectivity
autoregressive moving average techniques for the provision of
and exploitation rates. J Appl Ichthyol 22:183–188
continuous river flow forecasts in two contrasting catchments.
44. Garrick M, Cunnane C, Nash JE (1978) A criterion of efficiency
Hydrol Process 14:2157–2172
for rainfall-runoff models. J Hydrol 36:375–381
25. Ventura S, Silva M, Pe´rez-Bendito D, Herva´s C (1995) Artificial
45. Willmott CJ, Ackleson SG, Davis RE, Feddema JJ, Klink KM,
neural networks for estimation of kinetic analytical parameters.
Legates DR, O’Donnell J, Rowe CM (1985) Statistics for the
Anal Chem 67:1521–1525
evaluation and comparison of models. J Geophys Res 90:8995–
26. Kitanidis PK, Bras RL (1980) Real time forecasting with a
9005
conceptual hydrological model 2. Applications and results. Water
46. Stergiou KI, Christou ED, Petrakis G (1997) Modelling and
Resour Res 16:1034–1044
forecasting monthly fisheries catches: comparison of regression,
27. Grin˜o´ R (1992) Neural networks for univariate time series fore-
univariate and multivariate time series methods. Fish Res 29:55–
casting and their application to water demand prediction. Neural
95
Netw World 2:437–450
47. Pulido-Calvo I, Portela MM (2007) Application of neural
28. Legates DR, McCabe GJ Jr (1999) Evaluating the use of
approaches to one step daily flow forecasting in Portuguese
‘goodness-of-fit’ measures in hydrologic and hydroclimatic
watersheds. J Hydrol 332:1–15
model validation. Water Resour Res 35:233–241
48. Velo-Sua´rez L, Gutie´rrez-Estrada JC (2007) Artificial neural
29. Bjordal A (1989) Recent advances in longline gear—catching
network approaches to one-step weekly prediction of Dinophysis
performance selectivity and conservation aspects. In: Proc of the
acuminata blooms in Huelva (Western Andalucı´a, Spain).
World Symp on Fish Gear and Fish Boat Design. Newfoundland
Harmful Algae 6:361–471
123
View publication stats

Document Outline