《Canadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences》：Performance of age-only state-space assessment models under diverse somatic growth scenarios
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状态空间评估模型在年龄仅用时可能因忽略生长动态导致估计偏差，分层采样能有效提升补充量估计精度，需结合时间变动的选择性模型改善生长变异对补充量波动的影响。
吉安卡洛·M·科雷亚（Giancarlo M. Correa）|科尔·C·莫纳汉（Cole C. Monnahan）|蒂莫西·J·米勒（Timothy J. Miller）|简·Y·沙利文（Jane Y. Sullivan）
AZTI，海洋研究机构，巴斯克研究与技术联盟（BRTA），Txatxarramendi ugartea z/g，48395 Sukarrieta（比斯开省），西班牙
最近的发展使得状态空间评估模型（SSAMs）能够纳入生长、基于体型的选择性和成熟度等过程；然而，许多评估仍然将这些过程简化为基于年龄的模型（即“仅基于年龄”的SSAMs）。在这项研究中，我们通过模拟实验来评估与采样方案和生长变异性类型相关的不同因素对“仅基于年龄”的SSAMs性能的影响。我们采用了两种模拟方法：“传统方法”，该方法假设模拟中的所有过程都基于年龄；以及“逐步方法”，该方法旨在近似年龄-长度动态和采样过程。我们发现，由于忽略了年龄-长度动态，“传统方法”可能会产生过于乐观的评估结果。此外，针对老化过程采用长度分层的采样方案可以提高招募量的估计精度，而随机采样方案可能更适用于估计种群的平均年龄体重。当存在体生长变异时，对时变选择性的建模对于改善招募量的变异性和标准体长（SSB）的估计至关重要。我们的研究结果为使用具有年龄特异性数据实施SSAMs提供了实际指导，并强调了在评估过程中考虑生长动态和采样设计的重要性。
