Relações comprimento peso de peixes teleósteos marinhos do Sul do Brasil com uma avaliação de diferentes métodos de ajuste

Abstract

Foram calculadas as relações comprimento (C) - peso (P) de 80 espécies de 50 famílias de peixes teleósteos da plataforma continental e talude superior do sul do Brasil (lat. 28° S - 34° S). As amostras foram coletadas em desembarques comerciais e cruzeiros de prospeção pesqueira e variaram de 11 até 14.741 exemplares por espécie, com uma média de 569. O ajuste à função potencial (P= a Cb) foi estimado através de regressões não-lineares e de regressões lineares preditivas e funcionais dos logaritmos dos pesos e comprimentos. O método não-linear apresentou os melhores resultados em termos dos somatórios dos quadrados dos resíduos sendo que para amostras de mais de 500 peixes, as diferenças foram inferiores a 2,3% quando comparados com as regressões preditivas e 1,5% com as funcionais. Não foram observadas diferenças significativas entre as regressões preditiva e funcional. Os coeficientes de determinação (r2) mais elevados foram os obtidos para amostras de 50 a 500 exemplares, para amostras maiores que incluíram dados de diferentes épocas do ano, os r2 foram algo menores devido a variação sazonal na condição dos peixes.

The relationship between length (L) and weight (W) was estimated for 80 species of 50 families of marine bony fishes from the shelf and upper slope of southern Brazil (lat. 28° S - 34° S). Sample sizes (n) for different species ranged from 11 to 14,741 specimens (mean: 569 individuals), collected from commercial landings and research surveys. Fitting to potential equations (W=aLb), with a and b parameters estimated from regular and functional regression of log transformed weights and length data and from a non-linear iterative process using the quasi-Newton algorithm, were compared. The non-linear method gave the most accurate estimates in terms of residual sum of squares but differences fell under 2.3% for n>500 compared with predictive regressions and 1.5% compared with functional regressions. No difference was observed between both predictive and functional regressions. Determination coefficients (r2) were highest for sample sizes between 50 and 500 decreasing slightly for larger samples due to seasonal changes in the condition of the fishes collected year round.