Modeling environmentally driven uncertainties in Baltic cod (Gadus morhua) management by Bayesian influence diagrams S. Kuikka, M. Hildén, H. Gislason, S. Hansson, H. Sparholt, and O. Varis Abstract: The large variability in Baltic cod (Gadus morhua) recruitment has been attributed both to environmental factors dependent on the inflow of saline water (oxygen and salinity in spawning deeps) and to the size of the spawning stock. Due to the complex interactions between hydrographic and biological processes, future recruitment levels of cod will remain highly uncertain and increase uncertainties in stock predictions and management advice. We assessed the effects of the exploitation level and mesh size used by a trawl fishery on some variables of management interest under different environmental conditions. The modeling consisted of three separate steps: ( i) modeling of selectivity, (ii) estimation of uncertainties by Monte Carlo simulations, and (iii) decision analysis by Bayesian influence diagrams, focusing on the structural uncertainties and model selection. Realistic assumptions of environmental conditions and present fishing mortality rates suggest that the current Baltic cod fishery is unsustainable. We use our approach to identify robust management measures that reduce the risk of overfishing and the sensitivity to management information. The value of information analysis demonstrates the advantages of a larger mesh size as a management measure. Résumé : La grande variabilité dans le recrutement de la morue franche (Gadus morhua) de la Baltique a été attribuée à des facteurs environnementaux qui dépendent de l’apport d’eau salée (oxygène et salinité dans les profondeurs où s’effectue la fraye) et à la taille du stock de géniteurs. En raison des interactions complexes entre les processus hydrographiques et biologiques, les niveaux futurs de recrutement chez la morue resteront très incertains, ce qui accroîtra les incertitudes dans les prévisions des stocks et les recommandations en matière de gestion. Nous avons évalué les effets du niveau d’exploitation et du maillage utilisé par les chalutiers sur certaines variables prises en compte dans la gestion des stocks dans différentes conditions environnementales. La modélisation a été effectuée en trois étapes distinctes : (i) modélisation de la sélectivité, (ii) estimation des incertitudes par des simulations de Monte Carlo et (iii) analyse de décision au moyen de diagrammes d’influence Bayésiens, qui se concentrait sur les incertitudes structurales et le choix du modèle. Selon des hypothèses réalistes sur les conditions environnementales et les taux présents de mortalité par pêche, la pêche actuelle de la morue de la Baltique n’est pas viable. Nous utilisons notre approche pour concevoir des mesures de gestion énergiques qui réduisent le risque de surpêche et la sensibilité à l’information de gestion. L’analyse fondée sur la valeur de l’information montre que l’agrandissement du maillage est une mesure de gestion bénéfique. [Traduit par la Rédaction] Kuikka et al. 641 Introduction Uncertainty has become an important feature of fisheries assessment and management (Pearse and Walters 1992; Lud- wig et al. 1993; Hildén 1997a). The aim of decision analysis in resource management is to provide an overview of the rel- evant uncertainties and their possible impact on management decisions. In the face of uncertain management problems, scientists frequently stress the importance of research, which easily leads to data gathering in cases where action is needed. The key task in fisheries management is to choose the cor- rect action, not to try to predict uncertain quantities like catch or biomass. Uncertainty is reflected in the development of precaution- ary approaches to fisheries management (FAO 1995) and in the general interest in risk assessment (Smith et al. 1993). At Can. J. Fish. Aquat. Sci. 56: 629–641 (1999) © 1999 NRC Canada 629 Received March 19, 1998. Accepted November 18, 1998. J14512 S. Kuikka. 1 Finnish Game and Fisheries Research Institute, P.O. Box 6, FIN-00721 Helsinki, Finland. M. Hildén. Finnish Environment Institute, P.O. Box 140, FIN-00251 Helsinki, Finland. H. Gislason. University of Copenhagen, c/o Danish Institute for Fisheries Research, Department of Marine Fisheries, Charlottenlund Slot, DK-2920 Charlottenlund, Denmark. S. Hansson. Department of Systems Ecology, Stockholm University, S-106 91 Stockholm, Sweden. H. Sparholt. International Council for the Exploration of the Sea, Palaegade 2-4, DK-1261 Copenhagen, Denmark. O. Varis. Laboratory of Water Resources, Helsinki University of Technology, P.O. Box 5300, FIN-02015 Hut, Finland. 1 Author to whom all correspondence should be addressed. e-mail: sakari.kuikka@rktl.fi