Abstract This study presents a Monte Carlo method ( CMSY ) for estimating fisheries reference points from catch, resilience and qualitative stock status information on data‐limited stocks. It also presents a Bayesian state‐space implementation of the Schaefer production model ( BSM ), fitted to catch and biomass or catch‐per‐unit‐of‐effort ( CPUE ) data. Special emphasis was given to derive informative priors for productivity, unexploited stock size, catchability and biomass from population dynamics theory. Both models gave good predictions of the maximum intrinsic rate of population increase r , unexploited stock size k and maximum sustainable yield MSY when validated against simulated data with known parameter values. CMSY provided, in addition, reasonable predictions of relative biomass and exploitation rate. Both models were evaluated against 128 real stocks, where estimates of biomass were available from full stock assessments. BSM estimates of r , k and MSY were used as benchmarks for the respective CMSY estimates and were not significantly different in 76% of the stocks. A similar test against 28 data‐limited stocks, where CPUE instead of biomass was available, showed that BSM and CMSY estimates of r , k and MSY were not significantly different in 89% of the stocks. Both CMSY and BSM combine the production model with a simple stock–recruitment model, accounting for reduced recruitment at severely depleted stock sizes.

Since January 2014, the reformed Common Fisheries Policy (CFP) of the European Union is legally binding for all Member States. It prescribes the end of overfishing and the rebuilding of all stocks above levels that can produce maximum sustainable yields (MSY). This study examines the current status, exploitation pattern, required time for rebuilding, future catch, and future profitability for 397 European stocks. Fishing pressure and biomass were estimated from 2000 to the last year with available data in 10 European ecoregions and 2 wide ranging regions. In the last year with available data, 69% of the 397 stocks were subject to ongoing overfishing and 51% of the stocks were outside of safe biological limits. Only 12% of the stocks fulfilled the prescriptions of the CFP. Fishing pressure has decreased since 2000 in some ecoregions but not in others. Barents Sea and Norwegian Sea have the highest percentage (>60%) of sustainably exploited stocks that are capable of producing MSY. In contrast, in the Mediterranean Sea, fewer than 20% of the stocks are exploited sustainably. Overfishing is still widespread in European waters and current management, which aims at maximum sustainable exploitation, is unable to rebuild the depleted stocks and results in poor profitability. This study examines four future exploitation scenarios that are compatible with the CFP. It finds that exploitation levels of 50–80% of the maximum will rebuild stocks and lead to higher catches than currently obtained, with substantially higher profits for the fishers.

Globally, all marine ecosystems are under pressure by anthropogenic stressors. However, semi-enclosed seas are at a greater risk of degradation due to their limited connectivity to open seas. This leads to a greater accumulation of pollutants and abrupt regime shifts triggered by unsustainable exploitation of living resources, as ecosystems exhibit low degrees of redundancy and more frequent large-scale episodic events such as harmful algal blooms. The Sea of Marmara is a semi-enclosed marine region that has been subjected to various anthropogenic stressors since the 1990s. Recently, local and governmental authorities have employed basin-wide ecosystem management plans to control and manage point and nonpoint (diffuse) sources of pollutants. However, the management of fisheries in relation to the dynamics of the Sea of Marmara food web has attracted less attention from policymakers, even though fisheries exploitation is one of the most significant anthropogenic pressures. In this study, we capitalized on a previous static ecosystem model of the Sea of Marmara by revising and extending it to simulate the changes between 1990 and 2020. We delineated the temporal dynamics and regime shifts in the food web in terms of ecosystem structure and function by using ecological indicators and developed quantitative management advice for its fisheries. The results showed that the ecosystem has experienced three regimes since 1990, with regime shifts occurring with the onset of the 2000s and the mid 2010s. The first regime exhibited high diversity and material cycling, the second regime was characterized by low diversity and increased impact of fisheries, and the third regime culminated in a fished-down food web state. The analysis of fishery dynamics showed that the majority of harvested species were overexploited. We suggest that the implementation of quotas for exploited species should be considered an immediate solution to the unsustainable exploitation of fish stocks and can help restore ecosystem conditions.

This study evaluates the stock status of Scomberomorus commerson in the southern Arabian Gulf, particularly in Abu Dhabi waters, using length-based models to address data limitations in fisheries assessments. The findings contribute critical insights into management practices using four length-based models, namely, LBI, LBB, LBSPR, and LIME, to analyze length frequency distributions from commercial catches between 2011 and 2023. The results indicate that the stock is overfished, with low proportions of mature and optimal-sized individuals and an excessive harvest of juveniles, as shown by the model estimates of F/M ratios and SPR values below target levels. From 2011 to 2019, the biomass declined sharply, but signs of recovery were evident by 2023 due to management actions, such as a gillnet ban introduced in 2019. The final-year estimates revealed a B/Bmsy ratio of 1.0 and F/M of 1.2, suggesting ongoing but reduced overfishing pressures. These outcomes underscore the importance of ongoing data-limited assessment methods in monitoring exploited stocks, providing evidence that restrictive measures have positively impacted biomass recovery. The convergence of outputs across methods, such as the indication of overfishing in S. commerson stocks, suggests that implementing multiple models enhances the robustness of management recommendations, including the enforcement of minimum size limits or reductions in fishing efforts or restriction of certain fishing methods. Overall, this study highlights the importance of using multiple models and choosing appropriate priors to improve the quality of stock assessments in data-limited fisheries.