中西太平洋金枪鱼围网鲣鱼渔获量时空分布分析

中西太平洋的金枪鱼围网渔业目前的年产量约在100×104t左右,其中鲣鱼占有很重要的地位。本文通过对20世纪70年代以来围网捕获的鲣鱼渔获数据进行时间序列以及空间位置变化等时空分析,试图找出其变化规律以及趋势。结果表明,从20世纪70年代以来,随着渔船数的增加,中西太平洋的围网捕获的鲣鱼渔获量分布,从太平洋岛屿近海逐渐向太平洋热带中部海域扩展。渔获量经度重心随着中西太平洋金枪鱼围网渔业的发展有向东移动的趋势,70年代在128°E附近变化,80年代在144°E左右,90年代在153°E左右,近年在158°E左右变化。而鲣鱼渔获量纬度重心位于赤道区域,70年代在2°N附近,80年代在1°30′S左右,90年代在2°50′S左右,近年在2°55′S左右变化。经纬度5°×5°单个小区范围内10年内的最高总产量则从70年代的11×104t,增加到90年代超过了69×104t。渔获量空间分布除了随着渔业发展向外海向赤道以南扩展以外,还受南方涛动(ENSO)现象的明显影响,一般来说在相邻的数年中渔获量经度中心在厄尔尼诺年比较偏东,在拉尼娜年比较偏西。     

中西太平洋鲣鱼时空分布及其与ENSO关系探讨

根据1990-2001年中西太平洋海域(20°N~25°S,175°W以西)金枪鱼围网作业产量和作业次数,结合海水表面温度SST、3.4区SSTA等海洋环境数据,对鲣鱼产量时空分布及其与厄尔尼诺-南方涛动指数(ENSO)关系进行分析。研究表明,鲣鱼主要产量分布在表温28~30℃,尤以29~30℃为主,其结果经K-S检验;主要作业渔场分布在E140~175°海域,各年作业重心有所不同,与ENSO关系密切。以年为单位进行时间序列分析,发现高产区经度重心、平均经度较ENSO指标有一年的滞后。     

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。     

中西太平洋金枪鱼延绳钓主要渔获物垂直结构的初步研究

根据2012年7~11月金枪鱼科学观察员在中西太平洋采集的钩位深度以及渔获物的钓获钩位数据,分析了各钩位的上浮率和钓获鱼种的垂直分布结构,并比较了不同鱼种垂直分布的差异性。结果表明:(1)钓钩绝对上浮率变化范围为0.49~44.73 m,相对上浮率的变化范围为0.65%~16.69%,平均绝对上浮率为23.29 m,平均相对上浮率为8.87%。(2)12种主要渔获钓获深度范围差异很大,大魣(Lampris guttatus)的平均钓获深度最浅,为75.92 m,蓝枪鱼(Makaira nigricans)的平均钓获深度最深,为228.19 m。聚类分析显示12种主要渔获物可以分成3种垂直分布结构。(3)11种主要兼捕渔获钓获深度均与长鳍金枪鱼(Thunnus alalunga)钓获深度呈显著性差异。     

ENSO现象对中西太平洋鲣鱼围网渔场的影响分析

ENSO(El Nin^-o Southern Oscillation)是引起全球气候变化的最强烈的海-气相互作用现象,对世界渔业生产具有重要影响。本文研究表明：ENSO现象对中西太平洋鲣鱼围网渔场的空间分布有显著影响,厄尔尼诺发生时,单位捕捞努力量渔获量经度重心随着暖池的东扩而东移,拉尼娜发生时则随着暖池向西收缩而西移。同时,Nifio 3．4区海表温度与单位捕捞努力量渔获量经度重心有显著相关关系,可将Nifio 3．4区海表温度作为预报、预测中西太平洋鲣鱼围网渔场位置的一个重要指标。     

日本对中西部太平洋鲣鱼资源的利用和研究

鲣鱼属于金枪鱼类,在中西部太平洋热带水域其资源量丰富、产量一直稳定在百万t以上。通过日本对其资源的利用和研究,可以让我国的渔业界有关部门和渔业公司从中获取某些启迪。     

水温法预报中西太平洋金枪鱼围网渔场的验证分析

根据1990—2001年中西太平洋海域(140°E~170°E、10°S~5°N)金枪鱼围网鲣鱼作业产量和作业次数,结合不同水层(0 m、12.5 m、237.5 m和287.5 m)的水温数据,统计4个不同水层的适渔温度范围。以2007年生产数据验证和比较不同水层适温区域组合预报渔场的效果。结果表明:0 m、12.5 m、237.5 m、287.5 m的适温分别为28.0~30.5℃、28.0~30.5℃、12.5~18.0℃和10.5~14.5℃。237.5 m、287.5 m适温区域组合预报渔场的综合得分最高,平均渔获产量比重达74.68%,渔获频率达76.38%,渔场搜索面积缩小了57.16%。在提高渔获概率和减少渔场搜索面积方面取得了最好的平衡,是一种直观可行的办法。     

厄尔尼诺－南方涛动现象对中西太平洋鲣鱼围网渔场的影响

厄尔尼诺-南方涛动现象(EL Ni o Southern Oscillation)是引起全球气候变化的最强烈的海-气相互作用现象,对世界渔业生产具有重要影响。本研究利用1982~2001年Ni o 3.4区海表温度与中西太平洋(20°N~20°S、120°E~150°W)鲣鱼围网单位捕捞努力量渔获量经度重心的关系,就厄尔尼诺-南方涛动现象对中西太平洋鲣鱼围网渔场变动的影响进行分析研究。结果表明,厄尔尼诺-南方涛动现象对中西太平洋鲣鱼围网渔场的空间分布有显著影响,厄尔尼诺发生时,鲣鱼围网单位捕捞努力量渔获量经度重心随着暖池的东扩而东移,拉尼娜发生时则随着暖池向西收缩而西移。同时,Ni o 3.4区海表温度与鲣鱼围网单位捕捞努力量渔获量经度重心有显著相关关系(Pearson相关系数r=0.186,P<0.01),因此,可将Ni o 3.4区海表温度作为预报、预测中西太平洋鲣鱼围网渔场位置的一个重要指标。     

东南太平洋智利竹筴鱼栖息地指数的比较研究

根据2000~2007年度东南太平洋智利竹筴鱼的商业捕捞数据,结合海洋环境数据(SST,SSA,SSHG以及等温层深度),运用4种关联建模方法计算其栖息地指数,并使用Surffer 8.0软件绘制出HSI的空间分布图。通过2008年度的捕捞数据进行验证,结果表明4种模型的结果存在明显差异:采用算术平均法和几何平均法时,主要产量分布在0.6HSI0.9的区域;采用最大值法时,主要产量集中在0.8HSI1.0的区域;采用最小值法时,主要产量分布在0.3HSI0.6的区域。通过4种模型的验证结果比较,本文认为算术平均法和几何平均法能较好地反映东南太平洋智利竹筴鱼的中心渔场位置以及分布特征。     

基于Argo数据的中西太平洋鲣渔获量与水温、表层盐度关系的初步研究

由于漂流人工集鱼装置 (Fish aggregating device, FAD) 的大量使用对金枪鱼种群带来的负面效应,金枪鱼围网渔业转向捕捞自由群成为发展趋势,因此开展鲣 (Katsuwonus pelamis) 自由群的栖息地利用研究非常必要。使用2016—2020年中西太平洋渔业委员会 (Western and Central Pacific Fisheries Commission, WCPFC) 统计的月度金枪鱼渔业数据和不同层的水温 (SST、Temp₂₀₀)、海表盐度 (SSS)、溶解氧浓度 (DO₀、DO₅₀、DO₂₀₀)、东西向海流速度 (EV)、南北向海流速度 (NV)、混合层深度 (MLD)、叶绿素 a 浓度 (CHL₀、CHL₅₀、CHL₁₀₀、CHL₂₀₀) 共13个环境变量,通过最大熵模型 (Maximum Entropy Model, MaxEnt) 模拟鲣自由群的栖息地分布及其月变化规律。结果表明：模型测试和训练集的AUC值及灵敏度值均大于0.90,真实技巧统计值大于0.80,模型具有很强的预测能力,可用于鲣的栖息地适宜性模拟;SST和DO₂₀₀是影响鲣自由群栖息地偏好的关键因子,最适范围分别为30~31  ℃、114~153 mmol·m⁻³。研究期内,鲣自由群高适宜栖息地主要靠近巴布亚新几内亚和所罗门群岛海域,不同时期向东延伸的范围有较大变化,经度差达到6°。研究结果可为中国金枪鱼围网船队进行鲣自由群中心渔场的预报提供参考。

     

阿拉伯海鲐鱼渔场时空分布及其与海洋环境的关系

为了更好地了解和可持续开发利用阿拉伯海澳洲鲐 (Scomber australasicus) 资源,采用2016—2017年1、2、11和12月主渔汛期间我国公海围网渔船在阿拉伯海的鲐鱼生产数据,结合海表温度 (Sea surface temperature, SST)、混合层厚度 (Mixed-layer thickness, MLT)、海面高度异常 (Sea level anomaly, SLA)、叶绿素a浓度 (Chlorophyll-a concentration, CHL) 环境数据,分别构建了以渔获量 (Fish catch, FC) 和作业次数 (Fishing times, FT) 为基础的栖息地指数 (Habitat suitability index, HSI) 模型： FC-HSI和FT-HSI模型。在HIS>0.6的海域,2016和2017年实际渔获量占比分别为76.25%和80.03%。利用2018年的实际生产数据对模型进行预报准确度验证,得出在HIS>0.6的海域,实际渔获量占比分别为45.68%和50.15%,FT-HSI模型的预报结果优于FC-HSI模型。结果表明,基于SST、MLT、SLA、CHL的FT-HSI模型能够较好地预测阿拉伯海鲐鱼的中心渔场。

     

利用栖息地指数模型预测秘鲁外海茎柔鱼热点区

利用栖息地指数模型准确地预测了秘鲁外海茎柔鱼的热点区。根据2008-2010年1-12月期间我国鱿钓渔船在秘鲁外海的生产数据,结合实时的海表温及海表面高度数据,分别建立以作业次数、单位捕捞努力量渔获量为基础的适应性指数。利用算术平均数模型建立基于海表温和海表面高度的栖息地指数模型,并利用2011年生产及环境数据对栖息地指数模型进行验证。结果显示,以作业次数为基础的适应性指数符合正态分布,而以单位捕捞努力量渔获量为基础的适应性指数显著性检验不显著,因此,只建立以作业次数为基础的模型。结果表明,以作业次数为基础的栖息地指数模型都高估了茎柔鱼热点区的范围,但大体范围基本一致,这说明其能较好地预测茎柔鱼的热点区。     

2015—2018年珠江口近岸海域鱼类群落结构及其稳定性

探究珠江河口洄游性鱼类凤鲚 (Coilia mystus) 的生境适宜度,可为其渔业资源保护和利用提供科学依据。根据2019年冬季和2020年夏季在珠江河口进行的底拖网调查数据,选取水深、底层盐度、底层水温、底层溶解氧等作为指示因子,利用层次分析法 (Analytic hierarchy process, AHP) 计算各指示因子的权重,采用算数平均法 (Arithmetic Mean Model, AMM) 和几何平均法 (Geometric Mean Model, GMM) 计算栖息地适宜度指数 (Habitat Suitability Index, HSI),验证发现基于GMM且赋予权重的HSI模型精确度较高,能较好地反映珠江河口凤鲚的栖息地分布。最优模型结果显示,珠江河口冬季和夏季凤鲚适宜的底层盐度分别为21.03‰~30.55‰和20.25‰~25.82‰,溶解氧质量浓度分别为6.79~7.28和3.85~4.01 mg·L⁻¹,水深分别为11.69~20.10和7.80~9.23 m,底层水温分别为19.84~19.95和28.36~29.44 ℃。珠江河口凤鲚HSI大于0.5的站点仅占总调查站点的17.39%,表明其栖息地适宜性较低,目前珠江河口适宜凤鲚的栖息地主要位于内伶仃海域的中华白海豚自然保护区。     

基于约束线性回归的柔鱼栖息地指数渔场预报模型构建

柔鱼(Ommastrephes bartramii)是我国在西北太平洋重要的商业捕捞对象,对其渔场进行准确预报是提高渔业生产能力的重要内容。本研究分别选取2005~2013年我国在该海域的柔鱼渔获量和捕捞努力量作为计算适宜度指数(SI)的2种指标,利用包括海表温度、叶绿素a(Chl-a)浓度、表温梯度强度和100 m水深的Argo浮标水温数据在内的海洋环境因子,通过非线性回归,生成了不同环境因子的SI曲线。在考虑约束条件的前提下,建立2种柔鱼渔场的栖息地指数(HSI)模型,并利用逐步回归剔除不显著的解释变量。2种模型拟合优度比较的结果显示,利用渔获量建立的模型具有更高的精度,其中,7~11月模型的调整后相关系数分别为0.853(P0.001)、0.773(P0.001)、0.789(P0.001)、0.745(P0.001)和0.724(P0.0001)。各环境因子的SI权重系数符合约束条件,并随着季节的变化,权重值有所不同。在主要渔汛期间(7、8和10月),100 m水深温度的SI对HSI得分起到了最关键作用;而在渔汛末期(11月),与海表温度相关的SI成为影响HSI的最重要因子。利用该模型对2014年进行预报实验,预报结果与实际渔场在空间分布上具有一致性。全年统计结果显示,高HSI(0.7)的区域渔获量占总渔获量的49.06%,而低HSI(0.3)区域渔获量仅占9.06%,表明该模型具有一定的渔场预报能力。     

阿根廷滑柔鱼(Illex argentinus)适宜栖息地模型比较及其在渔场预报中的应用

根据2003–2007年1–5月西南大西洋阿根廷滑柔鱼生产统计数据以及表温(SST)、海面高度(SSH)等海洋遥感数据,以作业次数为基础采用外包络法建立SST、SSH的适应性指数模型。分别采用算术平均法(AMM)和几何平均法(GMM)建立栖息地指数(HSI)模型,并对2003–2007年1–5月的HSI值与实际产量和作业次数作比较。研究结果显示,AMM和GMM均拟合较好,HSI>0.6时,AMM的产量和作业次数比例分别为86.75%和89.82%;GMM的产量和作业次数比例分别为84.30%和85.80%,AMM稍优于GMM。利用2008年1–5月的阿根廷滑柔鱼生产数据进行实证分析,结果显示,作业渔场主要分布在HIS>0.6的海域,其产量占总产量的64%以上,作业次数占总作业次数的68%以上;基于SST和SSH的AMM栖息地指数模型可用于阿根廷滑柔鱼中心渔场的实时动态预报,为该资源的高效开发提供科学依据。     

阿根廷滑柔鱼（Illex argentinus）适宜栖息地模型比较及其在渔场预报中的应用

根据2003–2007年1–5月西南大西洋阿根廷滑柔鱼生产统计数据以及表温(SST)、海面高度(SSH)等海洋遥感数据,以作业次数为基础采用外包络法建立SST、SSH的适应性指数模型。分别采用算术平均法(AMM)和几何平均法(GMM)建立栖息地指数(HSI)模型,并对2003–2007年1–5月的HSI值与实际产量和作业次数作比较。研究结果显示,AMM和GMM均拟合较好,HSI>0.6时,AMM的产量和作业次数比例分别为86.75%和89.82%;GMM的产量和作业次数比例分别为84.30%和85.80%,AMM稍优于GMM。利用2008年1–5月的阿根廷滑柔鱼生产数据进行实证分析,结果显示,作业渔场主要分布在HIS>0.6的海域,其产量占总产量的64%以上,作业次数占总作业次数的68%以上;基于SST和SSH的AMM 栖息地指数模型可用于阿根廷滑柔鱼中心渔场的实时动态预报,为该资源的高效开发提供科学依据。     

中国野生动物生境适宜性评价和生境破碎化研究

曼氏无针乌贼 (Sepiella maindroni) 具有较高的经济和营养价值,近年因过度捕捞、生境破坏等导致其资源衰退。为了定量评估多元生态因子对曼氏无针乌贼分布的影响,以曼氏无针乌贼的重要产卵地和栖息地—舟山海域为研究区域,基于2017—2021年浙江近海的底拖网调查数据、2021—2022年自主航次的调查数据和全球生物多样性信息机构 (Global Biodiversity Information Facility, GBIF) 数据,利用最大熵 (Maximum Entropy, MaxEnt) 模型分析曼氏无针乌贼的生境适宜性,探索其修复潜力和适生区的空间分布格局。结果表明,海表温度最大值、海表盐度最小值和pH是影响曼氏无针乌贼分布的主要生态因子。曼氏无针乌贼偏向于在海洋表面温度较高、盐度较大的海域活动,且能接受弱碱性环境。当舟山海域内海表温度最大值介于25.5~28.5 ℃、海表盐度最小值介于20‰~30‰、pH介于7.8~8.3时,曼氏无针乌贼存在的概率较大。曼氏无针乌贼在舟山海域的适生区面积分布较广 (30 213.40 km²),占研究区域总面积的75.11%。其中高适生区总体分布在中街山列岛、嵊泗列岛和马鞍列岛,面积为4 600.78 km²。次高适生区、中适生区和低适生区的面积分别为8 205.52、9 723.31和7 683.78 km²。从修复潜力上看,曼氏无针乌贼在舟山海域有较大的恢复潜力。

     

辽河流域河流栖息地评价指标与评价方法研究

东塔产卵场是珠江最大的鱼类产卵场,同时也是多种珍稀特有鱼类的重要栖息地,对维持珠江中下游鱼类早期资源的补充及其多样性至关重要。为评估东塔产卵场鱼类的栖息地适宜性,基于2016—2019年的声学数据,通过热点分析,筛选出鱼类适宜分布的区域。以地形因子水深、坡度、坡向为栖息地指示因子,建立各因子适宜度指数范围,进而采用几何平均值法建立栖息地适宜性指数 (Habitat suitability index, HSI) 模型,并计算研究江段的HSI值。结果显示,东塔产卵场鱼类密度分布介于0.009~0.057 尾·m⁻³;在时间上,鱼类密度呈逐年下降趋势,在空间上,鱼类分布整体自相关性不强,部分区域局部自相关性强,如产卵场沙洲邻近区域三年结果均为“热点区域”,大藤峡水利枢纽下游及石咀段出现“冷点区域”。该江段鱼类的适宜水深范围为5~8 m,适宜坡度范围为1.0°~1.5° (微斜坡),适宜坡向范围为90°~180° (东南方向)。通过HSI模型计算,得出研究江段HSI值介于0.02~0.95,平均值为0.31±0.22,高值区域集中出现在东塔产卵场的沙洲两侧,河流两侧也有零星分布,可能为鱼类潜在的适宜栖息区域;主航道基本为HSI低值区。利用2017年声学调查数据对HSI模型进行了验证,鱼类资源密度与HSI值呈线性正相关关系,表明该模型可较好地预测东塔产卵场的鱼类栖息情况,可用于江河鱼类栖息地适宜性分析与评价。     

基于栖息地指数的渤海湾鱼卵环境适应性

为深入了解渤海湾鱼卵与栖息环境间的关系,掌握鱼卵分布的区域特征,本研究基于2014年至2018年(各年5-7月)渤海湾鱼卵和海洋环境调查数据,根据海水表面温度(sea surface temperature,SST)、海水表面盐度(sea surface salinity,SSS)和海水pH,采用几何平均法(geome...