ISSN: 2332-2608

Рыболовство и животноводство

Открытый доступ

Наша группа организует более 3000 глобальных конференций Ежегодные мероприятия в США, Европе и США. Азия при поддержке еще 1000 научных обществ и публикует более 700 Открытого доступа Журналы, в которых представлены более 50 000 выдающихся деятелей, авторитетных учёных, входящих в редколлегии.

 

Журналы открытого доступа набирают больше читателей и цитируемости
700 журналов и 15 000 000 читателей Каждый журнал получает более 25 000 читателей

Индексировано в
  • Индекс Коперника
  • Google Scholar
  • Шерпа Ромео
  • Открыть J-ворота
  • Академические ключи
  • Библиотека электронных журналов
  • РефСик
  • Каталог индексирования исследовательских журналов (DRJI)
  • Университет Хамдарда
  • ЭБСКО, Аризона
  • OCLC- WorldCat
  • научный руководитель
  • Онлайн-каталог SWB
  • Виртуальная биологическая библиотека (вифабио)
  • Публикации
  • Евро Паб
  • Кардиффский университет
Поделиться этой страницей

Абстрактный

Forecasting Copadichromis (Utaka) Production for Lake Malaŵi, Nkhatabay Fishery- A Stochastic Model Approach

Zaindi I*, Singini W and Mzengereza K

Due to the overexploitation of Chambo (Oreochromis species), other species such as Utaka (Copadichromis species) have become important part of Lake Malaŵi, Nkhatabay fishery. The shift to Copadichromis species has put the stocks on danger of being overexploited just as was the case with Chambo (Oreochromis species). The study was therefore conducted to forecast Copadichromis (Utaka) species yield for Lake Malaŵi Nkhatabay fishery from 2010 to 2019. The study was based on the data of fish catches during the years from 1976 to 2009. The study considered Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) model to select the appropriate stochastic model for forecasting Copadichromis species yield. Maximum likelihood estimation (MLE) method was considered in estimating the parameters. Based on ARIMA (p, d, q) and its components Autocorrelation function (ACF), Partial autocorrelation (PACF), Normalized Bayesian Information Criterion (NBIC), Box – Ljung Q statistics and residuals estimated, ARIMA (1, 1, 1) was selected. Based on the chosen model, it could be predicted that the Copadichromis species yield would decrease from 424.9tons in 1976 to 174.13tons in 2019. As the study has shown that Copadichromisspecies production will decrease, stakeholders in the management of fisheries resources should use this study to make policies and formulate strategies that will sustain yield of Copadichromis species.