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。     

应用JABBA和JABBA-Select模型评估印度洋剑鱼资源

剑鱼（Xiphias gladius）是具有较高经济价值的大型旗鱼类鱼种,处于食物链的上端,对其资源评估并制定管理策略,在资源的可持续利用和生态系统保护上具有重要意义。本研究基于贝叶斯剩余产量模型(just another bayesian biomass assessment, JABBA)和它的拓展版JABBA-Select对印度洋剑鱼资源状况进行评估,分析资源丰度指数（标准化CPUE）、捕捞选择性对评估结果的影响。结果表明：JABBA-Select模型因考虑捕捞选择性和生活史信息,对资源状态的评估表现要优于JABBA模型。印度洋剑鱼的最大可持续产量（Maximum Sustainable Yield, MSY）估值为3.17万 t,当前渔获量3.01万 t,资源处于健康状态的概率为98%。评估结果对种群内禀增长率参数r的先验分布敏感性较小,参数r与环境容纳量参数K的后验分布存在负相关。所建模型不存在明显的回顾性误差,模型较稳健。预测分析显示,当总可捕量控制在3.60万t以下时,在2028年前不会处于资源型过度捕捞（overfished）和捕捞型过度捕捞(overfishing)。     

中部大西洋大青鲨胃含物组成及其多样性研究

利用2010年10月-2011年2月、2011年10月-2012年3月期间由科学观察员采集的热带大西洋北部海域(5°N~15°N,25°W~40°W)大青鲨的胃含物样品,研究其摄食特点。结果表明,摄食强度以1级为主,幼鲨与成熟鲨鱼的摄食强度组成有显著差异(P0.1),但雌性与雄性摄食强度组成无显著差异(P0.1)。硬骨鱼类是最主要的饵料种类,头足类次之。雌、雄大青鲨摄食的优势种类相同,均为鱿鱼、沙丁鱼、帆蜥鱼和福氏粗鳍鱼。随着大青鲨长度的增加,饵料中头足类的比率和出现频率总体呈下降趋势,硬骨鱼类的比率和出现频率大多呈上升趋势。饵料种类组成的总体Shannon-Weiner多样性指数H=1.70,Simpson优势度集中指数C=0.23。指数H有随着长度增加而升高的趋势,指数C则呈相反的下降趋势。     

东太平洋公海大青鲨的胃含物组成研究

根据2011年10月~2013年12月期间金枪鱼延绳钓渔船海上兼捕采集的样品(雌性66尾、雄性81尾,未鉴定性别1尾),首次对东太平洋公海海域(25°S~15°N,175°E~105°W)的大青鲨(Prionace glauca)胃含物组成及其多样性进行了探究。结果表明,摄食强度以1级为主(68%),雌雄间无显著差异(χ2,df=4,P0.1);胃含物种类组成结构,硬骨鱼类占最大比例(占57.3%),其次是头足类(其中鱿占总饵料数的97.9%),雌雄间无显著差异(χ~2检验,df=15,P0.05),但个体间差异大,重叠率低。饵料总体多样性Shannon-Weiner指数(H)为1.78,Simpson指数(C)为0.28。随大青鲨叉长增加,H略呈下降趋势,C略呈上升趋势。成熟中、排卵中、已怀孕3个阶段的雌性个体饵料组成多样性略有差异。聚类分析显示,1月~3月、8月~10月和11月~12月的饵料组成结构中,8月~10月和11月~12月的相似性较高。     

新时期提高陕西农民收入水平的研究与对策

结合2000～2009年陕西省农业的相关数据,选取20个主要变量进行因子分析,通过因子载荷矩阵得到＂农业生产投入＂、＂农村二、三产业发展＂、＂政策法律＂3个公因子。在对3个公因子分析的基础上,提出了提高陕西省农民收入的对策：提高农民农业经营性收入、增加农民工资性收入和加强政策法规建设。     

基于GLM模型的印度洋延绳钓渔业大青鲨钩捕死亡率分析

大青鲨(Prionace glauca)是金枪鱼延绳钓渔业的主要兼捕鲨鱼种类。根据2012~2019年中国金枪鱼延绳钓观察员在印度洋记录的1272 次作业的778尾大青鲨数据,运用广义线性模型(GLM)分析大青鲨的钩捕死亡率(即钓捕上船时死亡个体的比率)和潜在的影响因素。结果表明：1)大青鲨的总体钩捕死亡率为13.4%,雄性的钩捕死亡率高于雌性;2)潜在影响因素中,钓钩类型、钓钩大小、个体长度、捕获深度和捕获纬度对钓获时的存活状态具有显著影响(P <0.05),其中钓钩类型和捕获纬度的影响最大;3)钩型与纬度的交互项、性别与个体长度的交互项对死亡率也有显著影响(P <0.05)。使用鹰嘴钩时,纬度越北,死亡率越小;其他三种钩型,纬度越北,死亡率越高。雌性大青鲨的个体越大,死亡率减小;但雄性大青鲨的死亡率与个体大小无明显规律。本研究可为降低大青鲨的钓获死亡率,促进该海域的资源可持续利用提供科学参考。     

印度洋长鳍金枪鱼CPUE权重配置对资源状态指标的影响

单位捕捞努力量渔获量（catch per unit effort,CPUE）权重问题对于渔业资源评估而言至关重要。本研究使用印度洋长鳍金枪鱼（Thunnus alalunga）的渔业独立和非独立数据,构建了年龄结构资源评估模型（ASAP）。利用评估模型估计得出的参数,使用年龄结构种群模拟器（PopSim）模拟“真实”的资源种群动态以及相应的捕捞动态。针对不同序列的CPUE数据赋予不同的权重因子,同时考虑种群关键参数（自然死亡系数M和陡度h）的错误设置,进行敏感性分析,阐述CPUE权重的错误设置对评估结果的影响。结果表明,当估算模型中的M和h被正确指定或被低估时,若给具有较高准确性或较长时间序列的CPUE分配更多的权重,模型估算的捕捞死亡系数F和产卵亲体生物量B具有较小的相对误差（RE）和相对均方根误差（RMSE）,即估算更为准确。同时,对不确定性较高的CPUE赋予更大的权重会使Flast/Fstart的估计值过高,而Blast/Bstart的估计值准确性较低。因此,当使用多组CPUE数据时,对具有较高准确性或较长时间序列的CPUE分配更高的权重,或可提高资源状态指标估算的准确性。同时,在CPUE权重的分配中应考虑重要生物学参数（例如M和h）的准确性,至少应进行敏感性分析,以涵盖潜在的模型或参数的错误设置对CPUE权重的影响。     

运用生物量动态模型评估印度洋长鳍金枪鱼资源

生物量动态模型因所需数据量少、结构较为简单,是常用的渔业资源评估模型。多年来,这类模型一直被用于评估大西洋和印度洋的金枪鱼鱼类资源。然而,这些评估均未考虑模型的重要结构即剩余产量模式和模型拟合标准对资源评估结果的影响。运用典型的非平衡生物量动态模型-ASPIC模型,以渔获量和标准化CPUE为主要数据,评估印度洋长鳍金枪鱼(Thunnus alalunga)资源,重点比较FOX与LOGSITIC两种剩余产量模式、最小残差平方和(SSE)与最小残差绝对值和(LAV)对资源评估的影响。结果显示,剩余产量模式和拟合标准的选用对渔业管理生物学参考点估计(包括MSY、FMSY、BMSY)有明显影响,且总体而言,前者的影响更大;但在资源开发状态的定性判断上(即过度捕捞与否),上述选用未有明显影响。研究表明,在生物量动态产量模型运用中,应根据鱼种和渔业特点,考虑剩余产量模式和模型拟合标准这两个不确定性因素。     

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。     

种群模拟在渔业资源评估中的研究现状及展望

随着渔业资源评估理论、数理统计方法和计算机技术的进步, 资源评估模型朝着多样化和复杂化不断发展, 其中种群模拟技术是检测模型适用性和局限性的重要手段。该技术由种群仿真理念发展而来, 通过模拟“真实”种群的方式, 对资源评估结果和管理策略进行有效的评价和预测, 并凭借可结合海洋环境因子、鱼类洄游空间分布以及多鱼种渔业进行资源评估的特性, 已成为开发新资源的重要评估方法之一。为此, 本文对种群模拟的结构和发展过程进行了回顾, 对该技术的核心组成部分操作模型和常见的四类误差(过程误差、观测误差、模型结构误差和管理误差)展开分类讨论。此外, 本文还结合近年来迅速发展的数据缺乏和数据适中模型的特点, 根据实际应用案例对种群模拟的作用和使用前景进行梳理, 并就种群模拟技术发展中存在的主要问题和潜在解决办法提出分析和建议。