西北印度洋丝尾红钻鱼耳石生长形态学的初步研究

根据2005年10月至2006年1月在印度洋公海撒雅德玛哈浅滩(Saya de Malha Bank)进行底层渔业资源调查期间,随机采集的208尾丝尾红钻鱼Etelis coruscans(叉长383~866 mm)样本,进行了耳石质量(WO)及其耳石长(长轴,OTL)、耳石宽(短轴,OW)、背长(ODL)、背高(DH)、背喙长(DRL)和腹喙长(VRL)等形态指标参数的测定,初步研究了该种群耳石形态指标的生长特征。结果表明:丝尾红钻鱼左右矢耳石的长度和质量均无显著性差异或一致性偏差(P0.05),耳石呈缺刻卵圆形,凸面有沟裂,凹面核心区表面平坦;背部和腹部边缘有不规则的齿轮缺刻;腹喙比背喙长且粗壮;耳石长轴(OTL)为9.85~20.76 mm,短轴(OW)为5.03~10.88 mm;叉长540 mm时,耳石形态长度指标(OTL、ODL、VRL)相对尺寸变化较大,而宽度指标(OW、DH)相对尺寸变化较小;叉长540 mm时,耳石形态长度指标(OTL、ODL)相对尺寸变化趋势不稳定,而宽度指标相对尺寸变化趋势平缓;整个生长过程中,耳石短轴生长比其长轴生长稳定,短轴与耳石质量的回归关系最高,并且与鱼体叉长的关系基本符合正相关关系。因此,丝尾红钻鱼的耳石短轴更适合用于耳石形态生长与耳石质量及鱼体生长关系的研究。     

CPUE标准化方法与模型选择的回顾与展望

 单位捕捞努力量渔获量(Catch Per Unit Effort, 简称CPUE)常被假设与渔业资源量成正比关系而广泛应用于渔业资源评估与管理中, 但大量研究表明, CPUE与资源量间的正比关系常因受众多因素的影响而难以成立。为能有效利用CPUE数据, 渔业工作者常使用各种统计模型对CPUE进行标准化, 以重新构建该正比关系。因此, 在渔业资源评估与管理中, CPUE标准化是一项极为重要的基础性工作。本文对CPUE标准化的基本概念、构建过程、统计模型和模型选择方法进行了全面回顾, 并强调了模型选择的不确定性, 介绍了基于模型平均的多模型推断方法。同时, 对CPUE标准化所面临的问题及处理方法进行介绍与讨论, 对其未来研究工作进行展望, 以期为CPUE标准化研究提供理论参考。

     

基于GAM的长江口鱼类资源时空分布及影响因素

根据2006至2017年长江口及其邻近海域鱼类资源调查,运用广义加性模型研究长江口鱼类资源密度与环境因子之间的关系,并对2017年鱼类资源密度的时空分布进行预测。结果显示,春夏秋冬四个季节最佳GAM偏差解释率分别为69.6%、55.9%、51.4%和47.4%,交叉验证回归线斜率的平均效应为0.62～0.88。盐度、水温和溶解氧是影响长江口鱼类资源密度的主要环境影响因子且在不同季节对鱼类资源密度有不同的影响机制。总体上,在春、夏、秋季,盐度与鱼类资源密度之间存在正向相关性;在夏、秋、冬季,水温对鱼类资源密度有显著影响,在秋季与鱼类资源密度之间存在正向相关性;在春、秋、冬季,溶解氧对鱼类资源密度有显著影响,在冬季与鱼类资源密度之间存在正向线性相关。研究表明,2017年夏季鱼类资源密度较高;在长江口南支的自然延伸水域存在鱼类资源密度的相对低值,在崇明岛向海自然延伸方向水域存在鱼类资源密度的相对高值。后续研究将对长江口鱼类资源进行不同生态类型区分,以期更加准确地掌握影响各生态类型鱼类时空分布的环境因素及其时空分布信息。     

东太平洋大眼金枪鱼自由鱼群栖息地偏好的时空分布特征

摘 要：本研究基于美洲间热带金枪鱼委员会收集的2015-2017年东太平洋金枪鱼围网金枪鱼自由鱼群捕捞数据和相匹配的卫星遥感数据,使用二阶提升回归树模型(Boosted regression trees, BRTs)建立了该鱼群的栖息地,以探究其时空分布特征。研究结果表明,相对于环境因子,空间因子对大眼金枪鱼自由鱼群的丰度有更大的影响。环境因子方面,纬度、经度、混合层深度、月份和海表面温度是影响大眼金枪鱼捕捞成功概率的主要影响因子,而影响丰度的主要因子为经度和海表面叶绿素浓度。空间上,大眼金枪鱼主要处于10°S以南, 95°W以西的海域。在2016年7-9月和2017年2-4月中,BRTs模型预测的空间分布显示一些高度密集的自由鱼群分别栖息在远离海岸,经度为150°W,纬度为0°的赤道海域和经度为120°W,纬度为10°S附近的海域。时间序列上,大眼金枪鱼丰度月平均值的年际间变化差异很小,月间差异较大,在7月达到最高值,但在8月份立刻下降到最低值。本研究的结果可以为东太平洋大眼金枪鱼的资源养护和管理提供参考依据。     

基于GAM模型研究金枪鱼围网沉降性能影响因素

金枪鱼围网渔业是现代金枪鱼渔业中捕捞效率最高的方法,研究围网沉降性能与影响因子之间的关系有利于提高围网捕捞效率.利用2011年9-12月金枪鱼围网渔船“金汇7号”在中西太平洋作业时所收集的数据,实验分析了围网沉降深度(H)与放网时间(T),放网速度(V0),括纲(L)及跑纲(L1)的投放长度,10、60和120 m 3个水层流速(V10,V60及V120)等因子之间的关系,并利用广义加性模型(GAM)评价了各因子对沉降深度的影响.结果表明:(1)网具中部沉降深度与时间的关系为H=-0.000 2 t2 +0.408 6 t+1.809 9(R2 =0.999 3);(2)沉降速度随着深度的增加而减小,网具中部沉降速度与时间的关系为V=2.5 ×107 t2-6×104 t +0.4412(R2 =0.985 2);(3)GAM模型中的逐步回归分析表明,T、V60、V120和L4个因子对H影响显著,且影响大小依次为V120、L、T和V60;(4)GAM模型分析表明,沉降深度随放网时间的增加而增大,放网时间集中在500 ～550 s;流速的大小与沉降深度呈负相关;括纲投放长度主要集中在1 800 m左右.     

基于概率模型的长江口鱼类空间共现模式分析

根据2012—2014年长江口的渔业资源调查数据,采用概率模型、网络分析方法对长江口鱼类群落物种空间共现模式及影响因素进行综合分析。结果表明,长江口鱼类群落模式主要为物种的随机共现,群落构建中以中性元素的影响占主导地位,环境变化驱动的随机因素对种间共现的影响大于种间相互作用;种间共现模式有显著的季节差异,这种季节差异主要与海洋洄游型鱼类和河口定居型鱼类的季节更替有关;高物种权度和中间中心性种类的季节性更替影响种间共现模式的随机性;棘头梅童鱼(Collichthys lucidus)对群落内信息交换的控制能力较强,在长江口鱼类群落中处于核心地位。     

两种典型渔法金枪鱼围网网具的性能差异

摘要：为了量化分析自由鱼群渔法和漂流物渔法的网具性能差异,本文根据2011-2014年金枪鱼围网海上调查数据,采用Bootstrap和GAM方法进行分析。结果显示：（1）漂流物渔法时,网具的最大沉降深度（195.20~219.36m）约为自由鱼群渔法时最大沉降深度 （205.83~219.04m）的94.8%;网具的平均沉降速度（0.152~0.176m/s）约为自由鱼群渔法时平均沉降速度（0.180~0.193m/s）的84.4%~91.2%。（2）捕捞自由鱼群时,影响沉降速度主要因子为10m水层流速（V10）,60m水层流速（V60）和跑纲长度（L1）。（3）捕捞漂流物随附群时,影响沉降速度主要因子为60m水层流速（V60）,括纲长度（L）和放网速度（V0）。（4）GAM模型结果显示,漂流物渔法时,预测的沉降速度（0.155~0.175m/s）达到海上实测沉降速度的99.4%;自由鱼群渔法时,预测的沉降速度（0.182~0.190m/s）达到海上实测沉降速度的98.4%。本研究结果可为海上作业时,判别海况条件和控制渔法操作提供一定参考。     

中西太平洋鲣鱼丰度的时空分布及其与表温的关系

中西太平洋是全球金枪鱼围网的主要海域,鲣鱼(Katsuwonus pelamis)是金枪鱼围网的主要作业对象。本研究利用1983～2007年中西太平洋金枪鱼围网渔获物数据,结合海洋表层温度(SST)数据,分析中西太平洋鲣鱼资源丰度在时间序列和空间位置上的分布规律。研究表明,1983～2002年,各年平均CPUE在时间序列上呈一定的上升趋势,1983～2002年,平均SST在一定范围内上下波动,平均CPUE和平均SST无显著相关性;2003～2007年,平均CPUE和平均SST均呈较大幅度上升,两者呈显著相关。从空间位置分析,鲣鱼资源量集中出现在SST为28～30℃之间的海域,在5°N和10°S附近海域CPUE反映的总体资源量较高,而在0°和5°S的资源量较低。鲣鱼资源量较大区域分布在冷暖水团交汇处。     

金枪鱼围网鲣的捕获率与其摄食状态的关系

影响金枪鱼围网渔船捕获率的关键因子之一是目标鱼种的垂直行为规律,而鲣Katsuwonus pelamis作为金枪鱼围网最主要的渔获物,其垂直移动规律又与其摄食行为紧密相关。根据2004—2011年中国大陆金枪鱼围网渔船的生产数据和观察员测量的生物学数据,分析了一天中不同时段的投网频次分布、捕获率和渔获物的摄食状态,并探究了它们之间存在的相关关系。结果表明:黄昏(17:00—18:00)的投网次数最高,这可能是因为此时为鲣在一天中的摄食高峰期;捕获率随着时间的推移而升高,下午的捕获率平均水平显著高于上午,黄昏前达到顶峰,此时的高捕获率可能是因为水中的能见度下降,鱼群无法识别网具所致;在10:00—12:00和黄昏前(>16:00),鱼群的平均空胃率最低,其下午的平均胃饱满指数高于上午,这都与鲣的日摄食模式有关;相关分析表明,鱼群在不同时刻的摄食状态与对应的捕获率之间不具有统计学意义上的相关性(P>0.05),因此,鱼群被捕捞时的摄食状态并不影响渔船捕捞的成败。