Оценка численности головаховых китов методом поимка-повторная по данным фотоидентификации

Разработаны статистические модели и методы максимального правдоподобия для оценки численности головаховых китов по данным фотоидентификации. Они протестированы на моделируемых данных и на фактических данных фотографических исследований 1985 и 1986 годов. Сначала применяется мультиномиальная модель, учитывающая немаркированных китов. Дисперсия оценивается с помощью параметрического бутстрепа. В рассматриваемых случаях оцениватели дисперсии работают аналогично ранее использовавшимся оценивателям на основе дельта-метода по покрытию доверительных интервалов, при условии использования логнормальных, а не симметричных доверительных интервалов для последних. Разработаны дополнительные модели, учитывающие гетерогенность вероятностей поимки (сильно промаркированные киты с большей вероятностью фиксируются, чем умеренно промаркированные) и нерндомную выборку, вызванную сегрегацией по возрасту. Эти модели, в особенности последняя, показывают лучшие результаты по сравнениям на моделируемых данных, которые включают нарушения стандартных предпосылок метода поимка–повторная. Все три модели применены к фактическим данным по головаховым китам. Полученные оценки численности группы 1+ (животные в возрасте 1 года и старше) в 1985–86 годах варьируют от 4719 (при использовании модели нерндомной выборки на малом наборе данных, в котором для всех китов известны длины и возрастные классы могут быть определены) до 7331 (при использовании модели гетерогенности на полном наборе данных). Стандартные ошибки сопоставимы с полученными при льдовой переписи в годы с неблагоприятными экологическими условиями. Все доверительные интервалы включают оценки льдовой переписи для 1985 и 1986 годов, а также соответствующие значения численности 1+ в наиболее вероятной траектории по результатам байесовского синтезного анализа. Эти наиболее вероятные значения — 6649 и 6820 — учитывают оценки льдовой переписи и дополнительные данные о популяционной динамике головаховых китов.