利用贝叶斯动态产量模型评估印度洋长鳍金枪鱼资源状态

印度洋长鳍金枪鱼(Thunnus alalunga)的生物学信息相对较少, 渔业数据存在较多问题, 致使其资源评估结果仍存在较大的不确定性, 从而影响了渔业管理的科学性。为此, 本研究基于印度洋长鳍金枪鱼的渔业捕捞、标准化 CPUE (catch per unit effort)数据及相关种群假设, 利用贝叶斯动态产量模型对该种群进行了资源评估研究, 结果显示: (1) 渔获量的观测误差对模型参数估计、资源状态的判断及渔业管理具有重要影响, 渔获量观测误差的增大使模型评估的过度捕捞概率上升, 导致总可捕量(total allowable catch, TAC)减少; (2) 动态产量模型形状参数、r 的先验分布和资源丰度指数的选择均会影响资源评估的质量, 本研究显示, Fox 模型的资源评估结果比 Schaefer 模型的评估结果更合理, r 先验分布范围的增大使模型评估的资源状态变好, 使用西南海域标准化 CPUE 时的评估结果相对较好; (3) 设置某些年份的资源量比例(φ、P₂₀₁₇)范围有助于提高数据缺乏下渔业资源评估的质量; (4) 评估结果表明印度洋长鳍金枪鱼发生资源型与捕捞型过度捕捞的概率分别为 34%、50%, 两种过度捕捞同时发生的概率为 32%, 该种群正面临捕捞型过度捕捞的风险; 投影分析显示, 将 TAC 控制在 32658 t (即最后 5 年平均渔获量的 90%)以下时, 印度洋长鳍金枪鱼 10 年后不发生过度捕捞的概率大于 60%。贝叶斯动态产量模型作为一种数据有限的渔业资源评估模型, 适用于印度洋长鳍金枪鱼, 且该模型能较好地考虑参数输入和不确定性因素对资源评估质量、总可捕量估计的影响, 为深入研究印度洋长鳍金枪鱼的资源状态与管理提供了科学依据。     

应用贝叶斯生物量动态模型评估印度洋黄鳍金枪鱼资源

利用贝叶斯生物量动态模型对印度洋黄鳍金枪鱼(Thunnus albacares)资源进行了评估,并分析了不同标准化单位捕捞努力渔获量(catch per unit effort,CPUE)、内禀增长率(r)先验分布对评估结果的影响。结果表明:(1)模型能较好拟合日本延绳钓渔业的标准化CPUE,但对中国台湾延绳钓渔业的标准化CPUE拟合较差;当模型单独使用日本标准化CPUE时,评估结果显示印度洋黄鳍金枪鱼被过度捕捞;若模型单独使用中国台湾标准化CPUE,则结果相反,显示印度洋黄鳍金枪鱼未被过度捕捞;而当同时使用两个标准化CPUE时,日本标准化CPUE数据获得更大估计权重,因此,评估结果与单独使用日本标准化CPUE的结果类似。(2)当r采用无信息先验时,r估计偏小,而环境容纳量(K)估计则偏大,参数估计不合理;当r采用信息先验时,r与K的后验分布估计相对合理;由于r与K存在显著的负相关关系,生物量动态模型难于同时有效估计这两个参数,特别是在数据质量较差情况下,因而采用信息先验能提高生物量动态模型参数估计的质量。(3)本研究利用偏差信息准则(Deviance Information Criterion,DIC)与均方误差(Mean Square Error,MSE)统计量对模型进行了比较,并选择模型S8用于评价印度洋黄鳍金枪鱼的资源状态。评估结果认为印度洋黄鳍金枪鱼被过度捕捞,既存在捕捞型过度捕捞,也存在资源型过度捕捞,这与资源合成(Stock synthesis version 3,SS3)等模型的评价结果一致。     

渔获量不确定性对印度洋大眼金枪鱼资源评估的影响

大眼金枪鱼(Thunnus obesus)是最具经济价值的热带金枪鱼类,其资源状况一直是区域性金枪鱼渔业管理组织关注的重点。由于多种渔业作业、捕捞船队构成复杂,印度洋大眼金枪鱼的历史渔获量统计存在一定的偏差(Bias),但国际上近些年开展资源评估时都忽略了这一偏差。本研究根据1979~2015年的年渔获量、年龄结构渔获量及相对丰度指数数据,运用年龄结构资源评估模型(ASAP)对印度洋大眼金枪鱼资源进行评估,重点考查渔获量的不确定性(观测误差和统计偏差)对资源评估结果的影响。结果显示,印度洋大眼金枪鱼当前资源总体没有过度捕捞,但2015年初显示轻微的过度捕捞,通过对比基础模型与8个灵敏度分析模型的评估结果发现,渔获量观测误差(CV)的预设对资源开发状态的判断有一定的影响。当渔获量统计偏差调整量为15%时(即历史渔获量被低估了),评估结果与基础模型基本一致;统计偏差调整量为20%时,评估结果有过度捕捞的趋势。本研究结果表明,资源评估模型中渔获量观测误差的设定和历史渔获量统计偏差均会对评估结果产生影响,后者更为明显,因此,二者均不能忽略。     

南印度洋长鳍金枪鱼渔获率与水深温度关系研究

印度洋金枪鱼延绳钓渔业是我国远洋渔业的重要组成部分,海洋不同深度的水温影响到长鳍金枪鱼(Thunnus alalunga)延绳钓渔获率。文章利用2008—2017年延绳钓生产作业数据,并结合Argo浮标水温数据,采用广义加性模型(Generalized additive model, GAM)分析长鳍金枪鱼空间分布与不同深度水温之间的关系。结果表明,海表面(0 m)、200和400 m 3个水层的温度显著影响长鳍金枪鱼的空间分布,最优的GAM模型对渔获率(单位捕捞努力量渔获量,Catch per unit effort, CPUE)的方差解释率为53.3%,模型拟合的决定系数为0.527。长鳍金枪鱼渔获率与所选取的3个水层温度均呈非线性关系,高渔获区集中分布于17～30℃的表层海域,17～20℃的200 m层海域,9～15℃的400 m层海域,以及他们的交集海线。文章初步得出了南印度洋长鳍金枪鱼空间分布与水深断面温度的关系,可为指导长鳍金枪鱼的合理生产提供技术支撑。     

2011年南太平洋长鳍金枪鱼渔场时空分布及其与主要海洋环境变化特征

长鳍金枪鱼(Thunnus alalung)是南太平洋金枪鱼渔业的主要捕捞种类之一,具有很高的经济价值,掌握其渔场分布与主要海洋环境因子关系是高效开发利用的基础。根据2011年我国南太平洋渔业生产数据和遥感环境数据,按周分析了长鳍金枪鱼单位捕捞努力量渔获量(Catch per unit of fishing effort,CPUE)的时空变化及与主要环境因子之间的关系。结果表明,南太平洋长鳍金枪鱼渔场重心主要集中在13°S~23°S,164°E~174°E,总体走势为先向东南方向迁移,后又沿西北方向推移。长鳍金枪鱼全年均可作业,其中5月至7月渔获量最高。作业渔场最适温度(Sea Surface Temperature,SST)范围为26~29℃,相应区域内最适叶绿素a浓度(Chlorophyll a concentration,Chl-a)为0.02~0.05 mg/m3,适宜海面高度距平(Sea surface height anomaly,SSHA)范围为4~24 cm。     

应用贝叶斯状态空间剩余产量模型框架评估印度洋大眼金枪鱼的资源状况

根据1950―2016年的渔获量数据及1955―2016年的单位捕捞努力量(Catch Per Unit Effort,CPUE)数据,采用贝叶斯状态空间剩余产量模型框架JABBA(Just Another Bayesian Biomass Assessment)对印度洋大眼金枪鱼(Thunnus obesus)的资源状况进行评估,分析了渔船效应、CPUE数据尺度对评估结果的影响。结果表明,模型拟合效果对于不同时间跨度下CPUE数据的选择比较敏感。当选用时间跨度为1979―2016年的CPUE数据且考虑渔船效应时,模型拟合效果最好。2016年大眼金枪鱼的资源量为812 kt,最大可持续产量(Maximum Sustainable Yield,MSY)为163 kt,远高于同年渔获量86.81 kt,其资源量具有82.50%的概率处于"健康"状态。当总允许可捕量为69.45～104.17 kt时(2016年渔获量的80%～120%),未来10年大眼金枪鱼的资源量仍高于B_(MSY)(达到MSY所需的生物量)。回顾性分析结果表明,该资源评估结果存在一定程度的回顾性问题,捕捞死亡率和资源量分别存在被低估和高估的现象。将来需要在模型结构设定、CPUE数据选择及模型参数的先验分布设置等方面进一步优化。     

时滞差分模型与剩余产量模型的应用比较——以南大西洋长鳍金枪鱼为例

将剩余产量模型和时滞差分模型分别应用于南大西洋长鳍金枪鱼(Thunnus alalunga)渔业数据,结果表明,比起剩余产量模型,时滞差分模型拟合的单位捕捞努力渔获量(catch per unit effort,CPUE)曲线能够更好地捕捉到CPUE随着时间的波动。赤池信息量准则(Akaike information criterion,AIC)的结果显示,时滞差分模型比Schaefer模型的评估效果要好。时滞差分模型评估的最大可持续产量(maximum sustainable yield,MSY)中值为22 490 t,80%置信区间为21 756~23 408 t;剩余产量模型评估的MSY中值为27 520 t,80%的置信区间为26 116~28 959 t。生物学参考点的结果表明目标群体在1985年以前资源状态较好;1985年~2005年的20年里处于过度捕捞状态;2005年后资源状况得到改善,但仍需加强管理。比起剩余产量模型,时滞差分模型给出了更为有效且保守的评估结果。     

西北太平洋秋刀鱼CPUE标准化研究

秋刀鱼(Cololabis saira)是西北太平洋海域重要的渔业种类之一,其资源评估工作已成为热点问题,单位捕捞努力量渔获量(CPUE)标准化可以为开展有效的资源评估研究提供科学依据。为此,本研究利用2003~2017年中国大陆西北太平洋秋刀鱼渔业生产统计资料,结合卫星遥感获得的海洋环境数据,如海表面温度、海表温度梯度、海表面高度等,基于广义线性模型(General linear model, GLM)和广义可加模型(Generalized additive model, GAM)对中国大陆西北太平洋秋刀鱼渔业进行CPUE标准化。结果显示,根据BIC准则,在GLM模型结果中,年份、月份、经度、纬度、海表面温度、海表面高度、海表温度梯度及年份与月份对CPUE具有显著影响,并组成了GLM模型的最佳模型,对CPUE偏差的解释率为52.47%;在GAM模型结果中,除上述8个影响变量外,交互项月份与经度和月份与纬度也对CPUE影响较大,GAM的最佳模型对CPUE偏差的解释率为61.9%。通过5-fold交叉验证分析发现,GAM模型标准化结果较优于GLM模型,更适合于西北太平洋秋刀鱼渔业CPUE标准化。     

基于栖息地指数的东太平洋长鳍金枪鱼渔场分析

长鳍金枪鱼(Thunnus alalunga)是东太平洋海域重要的金枪鱼种类之一,也是我国金枪鱼延绳钓的主要捕捞对象之一。本文根据2009~2011年美洲间热带金枪鱼委员会(IATTC)在东太平洋海域(20°N~30°S、85°W~150°W)长鳍金枪鱼延绳钓生产统计数据,结合海洋遥感获得的表温(SST)和海面高度(SSH)的数据,运用一元非线性回归方法,以渔获产量、单位捕捞努力量CPUE为适应性指数,按季度分别建立了基于SST和SSH的长鳍金枪鱼栖息地适应性指数,采用算术平均法获得基于SST和SSH环境因子的栖息地指数综合模型,并用2012年各月实际作业渔场进行验证。研究结果显示,在东太平洋长鳍金枪鱼的栖息地预测中,以CPUE为适应性指数的栖息地指数模型比以渔获量为适应性指数的栖息地指数模型预测更为准确。2012年中心渔场的预报准确性达75%以上,具较高预报准确度,可为金枪鱼延绳钓渔船寻找中心渔场提供指导。     

基于LightGBM的南太平洋长鳍金枪鱼渔场预报模型研究

长鳍金枪鱼以高经济效益、资源丰富等优点成为世界金枪鱼渔业主要捕捞目标之一,进行长鳍金枪鱼渔场预报研究,可以有效提高渔获产量,对渔业生产具有重要意义。传统的线性模型在面对复杂多变的海洋环境数据时无法准确分析其关键因子。本研究选取2000—2015年南太平洋长鳍金枪鱼的延绳钓生产数据,结合海表温度、叶绿素a质量浓度和海面高度等海洋环境因子以及月份和经、纬度等时空数据,采用集成学习模型—轻度量化梯度促进机(LightGBM)模型进行长鳍金枪鱼渔场预报,并与朴素贝叶斯、XGBoost和BP神经网络模型进行对比。同时采用网格搜索算法获取LightGBM模型的最优参数,利用交叉验证法验证模型的稳定性。试验结果表明,利用LightGBM模型对南太平洋长鳍金枪鱼渔场的最佳预报准确率可达72.6%,对比其他模型,LightGBM模型的准确率有了显著提高。研究表明,海面高度和海面温度为南太平洋长鳍金枪鱼渔场形成的关键影响因子。     

Distribution of albacore (Thunnus alalunga) in the Indian Ocean and its relation to environmental factors

The distribution pattern of albacore, Thunnus alalunga, in the Indian Ocean was analyzed based on catch data from the Taiwanese tuna longline fishery during the period 1979–85. The Taiwanese tuna fishery began operating in the Indian Ocean in 1967. We used a geographic information system to compile a fishery and environmental database and statistically explored the catch per unit effort (CPUE) distribution of albacore. Our results indicated that immature albacore were mainly distributed in areas south of 30°S although some displayed a north–south seasonal migration. Mature albacore, which were mainly concentrated between 10°S and 25°S, also showed a north–south migration. Within 10°S and 30°S, the separation of mature, spawning, and immature albacore life history stages roughly coincided with the boundaries of the three oceanic current systems in the Indian Ocean. The optimal environmental variables for CPUE prediction by stepwise discriminant analysis differed among life history stages. For immature albacore, the sea surface variables sea surface temperature (SST), chlorophyll concentration and surface salinity were significant. For mature albacore, SST was significant, while for spawning albacore, the sub‐surface variables temperature at 100 m and oxygen at 200 m were significant. Spawning albacore evidently prefer deep oceanographic conditions. Our results on the oceanographic conditions preferred by different developmental stages of albacore in the Indian Ocean were compatible with previous studies found in the Pacific Ocean.     

运用数据缺乏方法估算印度洋大青鲨可持续渔获量

运用数据缺乏方法,即基于资源衰减的可持续渔获量估算模型(DCAC),结合Monte Carol模拟,对印度洋大青鲨(Prionace glauca)的可持续渔获量进行估计。结果表明,若大青鲨资源衰减比率(Δ)为正值,当自然死亡系数M增大或最大可持续产量对应的捕捞死亡系数(F_(MSY))与M的比值c增大时,可持续渔获量估算值(Y_(sust))增大;若Δ接近零甚至为负值,当M或c增大时,Y_(sust)呈减小趋势。资源丰度指数的选择对DCAC结果有较大影响,基于日本延绳钓渔业1998—2014年和2001—2014年两个时间序列的丰度指数得到的Y_(sust)结果可靠,且与其他模型估算的MSY值接近。2014年印度洋大青鲨的年渔获量正好处在或略高于最大可持续产量(MSY)水平,但该结果仍具有一定的不确定性。本研究表明运用DCAC方法估算印度洋大青鲨可持续渔获量是可行的,但对其他鲨鱼种类的适用性仍需进一步研究,该结果可为数据缺乏方法在大洋和中国近海渔业中的应用提供参考。     

Standardizing catch and effort data of the Taiwanese distant-water longline fishery in the western and central Pacific Ocean for bigeye tuna, Thunnus obesus

Catch per unit effort (CPUE) is often used as an index of relative abundance in fisheries stock assessments. However, the trends in nominal CPUE can be influenced by many factors in addition to stock abundance, including the choice of fishing location and target species, and environmental conditions. Consequently, catch and effort data are usually ‘standardized’ to remove the impact of such factors. Standardized CPUE for bigeye tuna, Thunnus obesus, caught by the Taiwanese distant-water longline fishery in the western and central Pacific Ocean (WCPO) for 1964–2004 were derived using three alternative approaches (GLM, GAM and the delta approach), and sensitivity was explored to whether catch-rates of yellowfin tuna and albacore tuna are included in the analyses. Year, latitude, and the catch-rate of yellowfin explained the most of the deviance (32–49%, depending on model configuration) and were identified consistently among methods, while trends in standardized catch-rate differed spatially. However, the trends in standardized catch-rates by area were found to be relatively insensitive to the approach used for standardization, including whether the catch-rates of yellowfin and albacore were included in the analyses.     

Catch rate standardization for yellowfin tuna (Thunnus albacares) in Taiwan's distant-water longline fishery in the Western and Central Pacific Ocean,with consideration of target change

Catch per unit of effort (CPUE) needs to be standardized to remove the effects of factors such as fishing time and location, before it can be used as an index of abundance in fish stock assessments. One of the most substantial effects arises from a change of target species. This is particularly important for the Taiwanese distant-water longline fishery, which has a long history of fishery data from two fleets that target various tuna species across three oceans. We review the development of the Taiwanese distant-water longline fishery and compare five designs for standardizing the catch rate of yellowfin tuna (Thunnus albacares) in the western and central Pacific Ocean, using generalized linear models with lognormal and delta-lognormal error assumptions. Two approaches to address targeting effects were tested: separating fishing fleet data based on observer records, and including four target indicators calculated from catch data. Four statistical regions (relating to major fishing grounds) were treated as a single factor in the first three cases and were treated separately for the last two (one independent run for each region). The last case, which involved independent analyses for each fishing fleet for each region, and using the delta-lognormal approach, was considered to provide the most informative standardized CPUE trends for yellowfin tuna.     

A new spatial framework incorporating uncertain stock and fleet dynamics for estimating fish abundance

Relative abundance indices based on catch and effort data can become biased unless consideration is given to the spatial dynamics of the fishery such as changes in either the spatial distribution of fishing effort or the range of the stock over time. The construction of such indices therefore needs to take into account features of the fishery itself. In this paper, a general framework is presented for developing more appropriate abundance indices based on fishery catch and effort data. In developing this framework, it adopts the approach of (i) developing a range of hypotheses which encompass the uncertainties in the spatial–temporal dynamics of the stock and the fishing effort, (ii) identifying the hypotheses underlying the different CPUE series, and (iii) evaluating the available information relative to these hypotheses as the basis for evaluating CPUE indices. Observations from the fishery for southern bluefin tuna (Thunnus maccoyii) are used to illustrate various hypotheses about the nature of the fishery which can be used to construct indices of stock abundance while a simple simulation framework is used to explore the implications of some of these hypotheses on the accuracy of such indices.     

世界主要金枪鱼捕捞产量分析

根据FA0 1950 ～ 2011年世界主要金枪鱼类渔业生产数据统计,将长鳍金枪鱼、黄鳍金枪鱼、大眼金枪鱼和鲣鱼等8种世界主要金枪鱼类每10年的产量总和按不同鱼种和海域进行了总结.结果显示,鲣鱼的累计总产量最高,其平均年产量涨幅最快;除马苏金枪鱼年平均产量有所下降,北方蓝鳍金枪鱼保持稳定外,其他主要金枪鱼类均有增长,但平均增长率最高的是青干金枪鱼.各主要渔区中以中西太平洋海域累计总产量最高,平均年产量有上升趋势,大西洋海域以中东大西洋为产量最高,印度洋海域以西印度洋为产量最高,平均增长率以印度洋海域为最高,其他海域相对持平.我国（包括台湾省）捕获累计总产量最高的是鲣鱼,为418×104 t,占世界总产量比例最高的是长鳍金枪鱼,为22.9％.我国（包括台湾省）主要金枪鱼类捕获总产量占世界总产量比例最高为东南大西洋海域,最低为东南太平洋海域.论文结合世界主要金枪鱼类以及主要捕捞海域的开发现状和我国国情,提出我国目前面临的几点困难以及发展壮大我国金枪鱼渔业的建议.     

基于渔船捕捞行为特征的远洋延绳钓渔场捕捞强度计算

渔场捕捞强度信息可以为渔业资源评估和管理提供帮助。本研究结合2017年10—11月船舶自动监控系统(AutomaticIdentificationSystem,AIS)信息和同期中国中西太平洋延绳钓渔船捕捞日志数据,通过挖掘延绳钓渔船作业航速和航向特征,建立渔场作业状态识别模型,提取渔场捕捞强度信息。以3～9节为航速阈值和0°～10°及300°～360°为航向阈值,渔船作业状态识别准确率为68.29%。阈值识别和日志记录的捕捞强度信息在空间上相关性很高(0.96),基于AIS信息挖掘的渔船捕捞强度空间分布特征和实际非常相似。阈值识别和日志记录的捕捞强度信息在空间上与单位捕捞努力量渔获量(catch per unite of effort, CPUE)、渔获尾数、渔获重量和投钩数的空间相关系数均大于0.62,基于AIS信息挖掘的渔船空间捕捞强度也可替代用于渔业资源分析。