南海西沙群岛海域鸢乌贼(Sthenoteuthis oualaniensis)角质颚微结构及生长特性研究

角质颚是鸢乌贼重要的摄食器官,信息储存能力强,被广泛用于重建头足类生活史等研究。根据2017年5—8月中国灯光罩网渔船在南海西沙群岛海域采集的860尾鸢乌贼样本,结合经研磨后角质颚微结构中的日龄轮纹,对角质颚微结构及其外形生长特性展开了研究。结果表明,鸢乌贼角质颚上颚微结构分为头盖部和脊突部,两部均由明暗交替的日龄生长纹组成,头盖部的日龄生长纹较为清晰且易于读取。选取上头盖长(UHL)、上脊突长(UCL)、上侧壁长(ULWL)、上翼长(UWL)、下头盖长(LHL)、下脊突长(LCL)、下侧壁长(LLWL)和下翼长(LWL)作为描述西沙群岛海域鸢乌贼角质颚生长的外形特征参数。协方差分析表明,角质颚外形特征参数不存在性别间显著性差异。AIC分析表明, UCL和LCL与日龄的生长关系最适用线性生长模型表示, ULWL和LLWL与日龄的生长关系最适用对数生长模型表示, UHL、UWL、LHL和LWL与日龄的生长关系则均最适用于逻辑斯蒂生长模型表示。随着日龄的增加,鸢乌贼角质颚外形特征参数与胴长的比值基本稳定。日龄范围为211—240 d时,鸢乌贼角质颚UHL、UCL、UWL、LHL、LCL、LLWL和LWL的绝对生长率(AGR)较低。鸢乌贼角质颚在日龄介于121—210 d时生长迅速,在日龄介于211—240 d时生长速率下降,日龄211—240 d可能是鸢乌贼角质颚外部形态生长的拐点。研究结果为后续利用角质颚研究南海鸢乌贼的渔业生物学、生态学和关键生活史提供了科学依据。     

中西太平洋金枪鱼围网高产渔区年间变化及其原因分析

金枪鱼类是中西太平洋海域重要的经济鱼种,其中鲣产量约占到总产量的50%。本研究利用1995-2010年16年的中西太平洋（20°S~20°N,120°E~155°W）鲣围网生产统计数据和Niño3.4海区（5°S~5°N,120°~170°W）海表温度异常数据,对这16年鲣产量最高的十大渔区（5°×5°）进行时空格局分析,讨论渔场分布差异及CPUE与ENSO指数的关系。结果表明:16年间十大作业渔区主要分布在5°S~5°N、130°~175°E区域,这十大渔区产量占总产量的比重达47.5%,其中5°S~0°、155°~160°E,0°~5°N、130°~135°E,0°~5°N、135°~140°E及5°S~0°、160°~165°E等4个渔区产量占高产渔区产量的比重均超过10%,是中西太平洋重要的鲣产区。高产渔区的分布受海表温度影响较大,在厄尔尼诺时期,高产渔区分布明显偏东,主要分布在155°~180°E海域;在拉尼娜时期,高产渔区分布明显偏西,主要分布在130°~160°E海域。     

基于综合环境因子的协同克里金法分析茎柔鱼资源丰度空间分布

茎柔鱼是我国重要的远洋捕捞对象之一,研究其资源丰度空间分布问题,有助于更好地理解茎柔鱼的生态习性,并提高我国鱿钓渔船的生产效率。本文利用上海海洋大学鱿钓技术组提供的2003-2012年6-9月秘鲁外海茎柔鱼捕捞数据,结合海表面温度（SST）,海表面高度（SSH）,海表面盐度（SSS）和叶绿素浓度（Chl a）进行协同克里金插值预测其资源丰度的空间分布。为了解决协同克里金插值中4个环境因子的权重问题,本文将4个环境因子进行归一化处理,利用主成分分析方法将其整合为单一综合环境因子,以此作为协变量。将综合环境因子与单位捕捞努力量渔获量（CPUE）进行相关性检验后进行协同克里金插值,根据平均误差（ME）,均方根误差（RMSE）和标准化均方根（RMSSE）对插值结果评价,探讨此种方法的可行性。研究结果认为:（1）主成分分析方法获得的6-9月份的综合环境因子均与CPUE具有显著相关性;（2）6-7月份ME分别为0.002 6和0.002 5,预测准确性很高,平均预测结果稍高于实际观测值;而8-9月份的ME分别为-0.007 8和-0.000 2,预测准确性较高,平均预测结果稍低于实际观测值。6月份的RMSE估值精度最高,8月份的估值精度最低。6-7月份的RMSSE值小于1,说明都高估了预测的不确定性,8-9月份的RMSSE值大于1,说明都低估了预测的不确定性,则在6-9月份中的预测精度和准确性上会有一定程度的偏差。从ME、RMSE和RMSSE三者综合来看,6-9月的预测值具有一定的可靠性。     

东太平洋赤道附近海域茎柔鱼(Dosidicus gigas) 渔业生物学的初步研究

根据2011年东太平洋赤道附近海域探捕期间采集的1178尾茎柔鱼样本,进行了茎柔鱼的生物学特性研究。结果表明:茎柔鱼胴长范围为201—421mm,平均胴长为290mm,优势胴长为260—320mm;体重范围为200—2650g,平均体重为1000g,优势体重为600—1000g;胴长与体重关系呈幂指数关系;雌、雄性比为2.59:1;性腺成熟度以I、Ⅱ期为主;缠卵腺长和缠卵腺重随着性腺的成熟而逐步增大;雌性初次性成熟胴长为397.2mm;摄食等级以0—1级为主;与其它海域相比,该海域茎柔鱼个体差异明显,主要为小型群体。     

基于外部形态特征的东南太平洋茎柔鱼种群结构研究

茎柔鱼是大洋性重要经济头足类,分布范围广泛,种群结构复杂。本文根据2008年5月～2009年10月对智利、秘鲁2个海区采集的茎柔鱼生物学样本,利用胴宽、鳍长、触腕长等11个外部形态指标与胴长之比,分析东南太平洋茎柔鱼种群结构组成及其差异,并建立相应的判别函数。研究认为,采集的渔获物样本中,初步可分为大型和小型2个种群。2个海区间大型群和小型群的外部形态特征差异显著,2个海区利用外部形态特征对种群判别正确率均在60%以上。研究认为,研究认为,外部形态特征可作为划分茎柔鱼种群结构的有效方法之一。     

印度洋西北海域鸢乌贼9-10月栖息地适宜指数研究

印度洋西北部海域的鸢乌贼(Sthenoteuthis oualaniensis)具有一定的开发潜力,可作为商业性捕捞的对象,准确预报中心渔场可为指导生产提供依据。根据2003、2004年9～10月份期间我国鱿钓船在2°～24°N、57°～69°E海域的探捕数据,结合表温、盐度、海表面高度和叶绿素a,以CPUE作为适应性指数,利用算术平均法(AM)和几何平均法(GM)分别建立基于环境因子的综合栖息地指数模型。结果表明,9月份在栖息地指数(HSI)大于0.8的中心渔场作业次数比例超过24%,平均日产量在5.48 t/d左右;10月份在HSI大于0.8的中心渔场作业次数比例在43%以上,平均日产量在5.2 t/d以上。基于表温、盐度、海表面高度和叶绿素a的HSI模型能较好预测印度洋鸢乌贼中心渔场,且AM模型优于GM模型。     

基于文献计量分析鳞头犬牙南极鱼研究现状及发展

该研究基于Web of Science(WoS)核心数据库,通过文献计量方法,对1995-2019年鳞头犬牙南极鱼(Dissostichus mawsoni)研究现状进行分析.结果表明:涉及鳞头犬牙南极鱼的研究逐年增多,发文期刊集中于少数极地或生物学期刊.共被引文献聚类分析结果显示鳞头犬牙南极鱼研究共分为8个方面,分别...     

秘鲁外海茎柔鱼渔场时空分布分析

秘鲁外海茎柔鱼是重要的经济性种类,掌握其渔场时空分布规律有助于资源的合理利用。本文根据2003—2004年和2006—2009年我国鱿钓船在秘鲁外海的生产统计和海洋表面温度(SST)等资料,使用空间距离和聚类分析的方法,对其各年间渔场时空分布进行分析比较。结果表明,各年产量重心的分布都存在一定差异,产量重心在经度上随月份整体上呈现向西移动的趋势,在纬度方向上1～6月整体上呈向北移动的趋势,7～12月则表现出向南移动的趋势。聚类分析表明,2003、2006和2008年;2004、2007和2009年空间分布格局各为一类。空间距离分析表明,2006和2009年产量重心差异最大,其中前者平均产量重心为82°23′W、12°53′S,后者为81°47′W、14°27′S,南北相差约1.5个纬度。研究认为,渔场分布的月间变化是由茎柔鱼南北洄游所引起的,年间渔场分布差异与SST等海洋环境关系密切。     

基于贴现率的东黄海鲐鱼动态生物经济模型分析

渔业资源是一种可再生资源,其资源的可持续利用不仅与其种群大小有关,而且还与作业规模、单位作业的经济成本和贴现率等有关。传统生物经济模型通常忽视了贴现率对渔业资源配置的影响。本文根据1999年-2009年中、日、韩三国在东黄海捕捞的鲐鱼渔获量以及生产成本数据,结合贴现率和渔获价格等数据,构建基于贴现率的东黄海鲐鱼动态生物经济模型。结果表明,贴现率为10％,30％时,短期利益占长期利益的10％～20％．渔获价格在（2327—4654）元／t时,可保证鲐鱼渔获量低于最大可持续产量,从而有效地控制捕捞强度,确保鲐鱼资源的可持续利用。     

时间序列分析模型在黄海南部小黄鱼资源量预测中的应用

本文选取2003?2014年黄海南部帆式张网小黄鱼渔获量的监测数据,运用时间序列分析模型ARIMA (1,2,0)进行拟合及预测,并用2015?2016年小黄鱼年单位捕捞努力量渔获量值进行验证。结果显示,2003?2014年的小黄鱼年单位捕捞努力量渔获量模拟值与真实值接近,相关系数为0.881 (p<0.05),相关性显著;2015年和2016年预测值分别为47.66 kg/网和49.16 kg/网,与实际值(51.10 kg/网和40.05 kg/网)相对误差分别为6.73%和22.75%,总体相对误差为14.74%。表明ARIMA (1,2,0)模型对黄海南部小黄鱼渔获量时间序列的变化趋势进行拟合和预测是可行的,在短期预测方面更具优势。不同时间序列数据ARIMA模型的p、d、q值不尽一致,在数据分析时不能简单地套用固定模型,应根据相关理论指导和分析,确定适宜的p、d、q值。