西北太平洋柔魚(yú)資源評(píng)估與管理.pdf

1、柔魚(yú)(Ommastrephes bartramii)是西北太平洋重要的經(jīng)濟(jì)種類之一，主要被中國(guó)(包括臺(tái)灣省)、日本等國(guó)家和地區(qū)利用。其中，分布在北太平洋西部海域的冬春生群是傳統(tǒng)的捕撈對(duì)象，約占近年來(lái)北太平洋柔魚(yú)總產(chǎn)量的70-80％以上。近年來(lái)西北太平洋柔魚(yú)的資源量波動(dòng)比較劇烈，而目前對(duì)其資源的基礎(chǔ)生物學(xué)和評(píng)估、管理等研究工作還相當(dāng)薄弱。開(kāi)展柔魚(yú)資源評(píng)估研究，掌握其資源現(xiàn)狀和群體數(shù)量的變動(dòng)規(guī)律是實(shí)現(xiàn)柔魚(yú)資源可持續(xù)利用的關(guān)鍵。
　　

2、 本文根據(jù)我國(guó)西北太平洋魷釣的歷史漁業(yè)數(shù)據(jù)，結(jié)合其產(chǎn)卵場(chǎng)和索餌場(chǎng)海表層溫度(Sea Surface Temperature， SST)及其距平均值(Sea Surface Temperature Anomaly, SSTA)、北太平洋數(shù)十年變動(dòng)(Pacific Decadal Oscillation, PDO)、黑潮流量和流路等海洋環(huán)境數(shù)據(jù)，分析了西北太平洋柔魚(yú)漁場(chǎng)以及資源量與海洋環(huán)境變動(dòng)的關(guān)系并進(jìn)一步解釋了它們之間的內(nèi)在影響關(guān)系；以貝

3、葉斯廣義線性模型(GLBM)標(biāo)準(zhǔn)化后的單位捕撈努力量漁獲量(Catch Per Unit Fishing Effort, CPUE)作為西北太平洋柔魚(yú)資源豐度的相對(duì)指標(biāo)，分別采用基于非層次( Non-hierarchical)和層次(Hierarchical)貝葉斯統(tǒng)計(jì)方法的Schaefer模型和DeLury模型對(duì)其資源量進(jìn)行評(píng)估，并根據(jù)這兩種模型提出了兩種完全不同的資源管理方案，為漁業(yè)管理部分制定科學(xué)的管理措施提供決策依據(jù)和參考。研究

4、結(jié)果如下：
　　 (1)柔魚(yú)時(shí)空分布變化顯著，其8月、9月、10月緯度重心基本遵循南-北-南的變化規(guī)律，而經(jīng)度重心則沒(méi)有表現(xiàn)特定的規(guī)律。相關(guān)系數(shù)分析表明，黑潮流量大而北太平洋中部海表層溫度處于偏高時(shí)期時(shí)，柔魚(yú)時(shí)空分布重心顯著北移；黑潮流量小而北太平洋中部海表層溫度處于偏低時(shí)期時(shí)，柔魚(yú)時(shí)空分布重心顯著南移。黑潮路徑變化(是否發(fā)生大彎曲)也會(huì)造成柔魚(yú)時(shí)空分布的南北移動(dòng)，黑潮發(fā)生彎曲時(shí)柔魚(yú)時(shí)空分布重心有南移趨勢(shì)。
　　 (2)

5、西北太平洋柔魚(yú)CPUE與其2月份產(chǎn)卵場(chǎng)適合SST面積比重有顯著的正相關(guān)性，與其索餌場(chǎng)8～11月適合SST面積比重的乘積有顯著的負(fù)相關(guān)性。2月份產(chǎn)卵場(chǎng)適合SST面積比重越大，柔魚(yú)資源豐度指數(shù)越高；索餌場(chǎng)8～11月適合SST面積比重的乘積越小，柔魚(yú)資源豐度指數(shù)越高。因此，認(rèn)為產(chǎn)卵場(chǎng)2月份的適合SST面積比重為影響冬春生群體補(bǔ)充量的決定性月份，并可以推測(cè)2月份為產(chǎn)卵高峰期；而索餌場(chǎng)的適合SST范圍則使得CPUE有分布集中的趨勢(shì)。
　　

6、 (3)針對(duì)西北太平洋柔魚(yú)漁業(yè)特點(diǎn)，首次利用GLBM(Generlized Linear Bayesian Model)對(duì)其CPUE進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，解決了西北太平洋魷釣作業(yè)時(shí)CPUE分布集中的特點(diǎn)，并與GLM和GAM模型研究結(jié)果進(jìn)行了比較。GLBM模型結(jié)果表明，影響CPUE的因素主要有經(jīng)度、緯度、SST、SSS和隨機(jī)影響的時(shí)空交互項(xiàng)，標(biāo)準(zhǔn)化后的CPUE比名義CPUE小，尤其是在漁季的高峰時(shí)期，標(biāo)準(zhǔn)化后的CPUE更為真實(shí)地反應(yīng)了資源量的變化，

7、可用來(lái)監(jiān)測(cè)西北太平洋柔魚(yú)的資源變動(dòng)，并為下一步資源量評(píng)估提供可靠的數(shù)據(jù)。
　　 (4)利用世代分析法對(duì)西北太平洋柔魚(yú)進(jìn)行了初步的資源量評(píng)估，計(jì)算了不同死亡率系數(shù)下(0.03～0.1/10天)7月的初始資源量，以及該群體為對(duì)象的漁業(yè)管理參考點(diǎn)，包括最大可持續(xù)產(chǎn)量(MSY)和逃逸率，并且擬合了該群體補(bǔ)充量與親體量的關(guān)系，推測(cè)了2006～2020年資源量和漁獲量的變化。結(jié)果表明，M為0.06/10d為一個(gè)臨界點(diǎn)，若實(shí)際M小于0.06/

8、10d則該群體處于過(guò)度開(kāi)發(fā)狀態(tài)；若M等于0.06/10d則該群體處于充分利用狀態(tài)；若M大于0.06/10d則該群體還有進(jìn)一步開(kāi)發(fā)利用的空間。補(bǔ)充量親體關(guān)系表明，Beverton-Holt模型擬合效果略優(yōu)于Ricker模型。要持續(xù)利用該資源，MSY應(yīng)設(shè)在10萬(wàn)噸左右，逃逸率應(yīng)設(shè)在40％左右。另外，將模型擬合的參數(shù)及其結(jié)果可作為下一步貝葉斯模型選擇先驗(yàn)概率時(shí)的參考依據(jù)。
　　 (5)首次利用基于貝葉斯統(tǒng)計(jì)方法的Schaefer模型對(duì)

9、西北太平洋柔魚(yú)資源量進(jìn)行評(píng)估，并對(duì)資源評(píng)估的結(jié)果做了相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)分析。通過(guò)對(duì)剩余產(chǎn)量模型參數(shù)r、K和q的后驗(yàn)概率分布與假設(shè)的先驗(yàn)概率分布(基準(zhǔn)方案、正態(tài)分布方案和正態(tài)分布隨機(jī)方案)進(jìn)行比較認(rèn)為，在基準(zhǔn)方案(均勻分布)下參數(shù)r、K和q的后驗(yàn)概率分布與先驗(yàn)概率分布存在較大差異，這表明本研究采用的年漁獲量和CPUE數(shù)據(jù)為貝葉斯資源評(píng)估模型提供了足夠多的信息。正態(tài)分布方案和正態(tài)分布隨機(jī)方案下模型參數(shù)的預(yù)測(cè)值以及估算的最大可持續(xù)產(chǎn)量(MSY)等生物

10、學(xué)參考點(diǎn)接近，但小于基準(zhǔn)方案。三種方案下，1996～2004年的捕撈死亡率都遠(yuǎn)低于限制參考點(diǎn)F0.1，1996～2004年的漁獲量也小于MSY,表明西北太平洋柔魚(yú)資源目前處于良好狀況，沒(méi)有遭受過(guò)度捕撈。
　　 本文首次使用隨機(jī)決策框架法，考慮了估算的捕撈死亡和資源量及其生物學(xué)參考點(diǎn)的不確定性。決策分析表明，在相同的收獲率(Harvest rate)情況下，基準(zhǔn)方案得到的2019年資源量最低、資源崩潰的概率最大，因此在漁業(yè)管理決策

11、中選取最不樂(lè)觀的基準(zhǔn)方案作為最佳選擇，此時(shí)對(duì)柔魚(yú)資源保護(hù)是最為安全的。三種方案下2019年漁獲量最大時(shí)的收獲率均為0.6，但是若將管理策略定為收獲率0.6,則2019年以后資源量存在著一定風(fēng)險(xiǎn)，因此最為保守的管理策略應(yīng)將收獲率控制在0.3左右，漁獲量在13萬(wàn)噸左右。
　　 (6)首次利用基于分層次貝葉斯統(tǒng)計(jì)方法的DeLury模型對(duì)西北太平洋柔魚(yú)資源量進(jìn)行評(píng)估，并提出了漁季中管理的方法。結(jié)果表明，分層次的貝葉斯統(tǒng)計(jì)方法能夠量化De

12、Lury模型評(píng)估時(shí)模型參數(shù)的變化，并且能夠在數(shù)據(jù)不理想時(shí)(例如CPUE未呈現(xiàn)明顯下降趨勢(shì))成功地估算出模型的參數(shù)。1996～2004年各年參數(shù)N0y,、q的后驗(yàn)pdfs的集中趨勢(shì)(Central Tendency)變動(dòng)較大且基本上沒(méi)有重疊，相對(duì)于扁平的先驗(yàn)概率分布更為精確，表明了其中有部分?jǐn)?shù)據(jù)是能夠提供有效信息的。1996～2004年全年參數(shù)的后驗(yàn)變異系數(shù)(CV)相比先驗(yàn)CV的給定值(100)小很多，也表明各參數(shù)的后驗(yàn)概率分布是由數(shù)據(jù)決

13、定的而非給定的先驗(yàn)概率分布。評(píng)估結(jié)果認(rèn)為，西北太平洋柔魚(yú)處于良好的資源狀態(tài)，1996～2004年的逃逸率平均值為60.5％，范圍為51％～68％，在管理目標(biāo)(逃逸率40％)水平之上，管理策略應(yīng)根據(jù)分層次貝葉斯DeLury模型實(shí)施漁季中的實(shí)時(shí)管理，將得出的包含歷史數(shù)據(jù)所有信息的后驗(yàn)概率分布作為新數(shù)據(jù)的先驗(yàn)概率分布，這種評(píng)估和管理方法能夠降低管理的風(fēng)險(xiǎn)和提高管理的效率，并且隨著歷史數(shù)據(jù)的不斷增加，信息量不斷增多，未來(lái)的資源評(píng)估將會(huì)越來(lái)越準(zhǔn)確