基于光合有效辐射的西北太平洋柔鱼资源丰度和空间分布变动研究

光合有效辐射(PAR)对于海洋初级生产力具有显著的调控作用,会间接影响到头足类的资源丰度和渔场分布。本文根据2006?2015年上海海洋大学鱿钓科学技术组提供的柔鱼鱿钓数据和光合有效辐射卫星遥感数据,研究了光合有效辐射与西北太平洋柔鱼种群的关系,并评估了异常环境条件下光合有效辐射对柔鱼的影响。结果发现,柔鱼单位捕捞努力量渔获量(CPUE)、渔场纬度重心、PAR,及其空间分布均具有显著的月间变化。7?11月各月适宜PAR范围分别为36～39 E/(m2·d)、33～36 E/(m2·d)、24～27 E/(m2·d)、18 E/(m2·d)和12 E/(m2·d),最适宜PAR值分别为36 E/(m2·d)、33 E/(m2·d)、27 E/(m2·d)、18 E/(m2·d)和12 E/(m2·d)。此外,CPUE与PAR有显著正相关关系(p<0.05),且CPUE与各月适宜PAR范围占渔场比例也呈显著正相关(p<0.05);同时渔场纬度重心随各月最适PAR平均纬度变化而变化。在异常环境条件下,拉尼娜年份CPUE值比厄尔尼诺年份高,该年份PAR值异常增高可能是导致柔鱼资源丰度增加的因素之一。研究表明,光合有效辐射对于西北太平洋柔鱼资源丰度和空间分布具有显著影响。     

气候变化对东北大西洋渔获物组成、多样性和营养级的影响

东北大西洋是世界上重要的捕捞海域,气候变化对该海域捕捞产生了重要的影响。本文基于联合国粮农组织所提供的1982?2016年东北大西洋渔获产量数据,对该海域渔获物组成、多样性、平均营养级及主成分变化特征进行时间序列上的分析,并结合东北大西洋海域气候、环境因子,应用广义可加模型探究渔获物组成与气候变化之间的关系。结果显示:渔获物多样性的变化总体上呈下降趋势,2002?2010年间处于较低水平;平均营养级在2002年之前呈平缓下降的趋势,2002年之后开始波动上升,相关性分析表明这两个指标与海域环境因子的变化较为相关。对渔获物组成进行主成分分析显示,第一主成份变化的方差解释率达到35.3%,且与海域气候、环境因素有较高的相关性,第一主成分变化能够较好地表征气候影响下渔获物组成变化的情况。广义可加模型分析结果显示,渔获物组成变化的影响因素按解释率由高到低分别为:海表温度、海平面高度、盐度、海冰和北大西洋涛动指数。该研究有助于认识气候变化对海洋渔业资源及其结构组成的影响。     

基于空间自相关的阿根廷滑柔鱼CPUE标准化研究

CPUE的观测往往不是独立的,而是存在空间相关性的。但是,大多数的CPUE标准化方法通常都假设名义CPUE在空间上是相互独立的。为此,本研究以西南大西洋阿根廷滑柔鱼为例,采用2000-2014年1-5月中国大陆鱿钓生产统计数据以及对应的海表温度和叶绿素浓度数据,选择广义线性模型（general linear model,GLM）为基础模型,将空间自相关加入到GLM中,比较标准GLM和4种加入空间自相关的空间GLM的CPUE标准化。根据最小信息准则（Akaike Information Criterion,AIC）及贝叶斯信息准则（Bayesian Information Criterion,BIC）,空间自相关的GLM的CPUE标准化结果优于标准GLM,其中指数模型的CPUE标准化结果最佳。同时,标准GLM与空间自相关的GLM相比,存在精确度过高估计的问题。因此,在CPUE标准化中,应充分考虑空间自相关这一因素。     

利用基于环境因子的动态产量模型评估西南大西洋阿根廷滑柔鱼

西南大西洋阿根廷滑柔鱼,Illex argentinus,巴塔哥尼亚南部群体是重要的经济种类。海洋环境因子在柔鱼资源分布中起着重要的作用。本研究利用基于环境因子的动态产量模型评估2000-2010年的滑柔鱼的资源量。假设海洋环境因子（滑柔鱼产卵场最适宜海表温度占比）影响动态产量模型的参数K,DIC值表明在正态分布和均匀分布下均是基于环境因子的评估模型优于基本的动态产量模型。阿根廷滑柔鱼的最大可持续产量（MSY）在351600吨到685 100吨之间,资源生物量在1322400吨到1 803 000吨之间,其捕捞死亡系数均小于F_0.1和F_MSY,资源处在良好状态,没有遭受过度捕捞。本研究为应用环境因子在柔鱼类的资源评估与管理提中供了科学的参考方法。     

不同气候模态下西北太平洋秋刀鱼资源丰度预测模型建立

秋刀鱼（Cololabis saira）资源对海洋环境因素极为敏感,不同气候模态可能对秋刀鱼资源丰度产生不同的影响。根据1990-2014年西北太平洋日本的秋刀鱼渔业中单位捕捞努力量渔获量（CPUE,以此作为资源丰度）,以及相应产卵场、索饵场的海表温（SST）遥感数据,探讨太平洋年际震荡（PDO）指数冷、暖年下,秋刀鱼资源丰度CPUE变化与产卵场、索饵场SST的关系,并分别建立资源丰度的预测模型。研究表明,PDO冷年索饵场4月SST与年CPUE显著相关（P<0.05）,PDO暖年索饵场11月的SST与年标准化CPUE显著相关（P<0.05）。PDO冷、暖年的秋刀鱼资源丰度的预测模型中,CPUE均与索饵场11月的SST、索饵场4月SST呈现正相关的关系,统计学上为显著相关（P<0.05）。PDO冷年（2012年）和PDO暖年（2014年）的CPUE预测值与实际值相对误差分别为14.03%、-16.26%,具有较好的拟合效果。研究认为,不同气候模态下,可用于秋刀鱼资源丰度预测的环境因子不同,上述建立资源丰度模型可用于业务化运行。     

智利外海茎柔鱼(Dosidicus gigas)耳石外部形态特征分析

根据2008年1—5月智利外海茎柔鱼资源调查中随机采集的663尾样本(雌性464尾,雄性199尾),对其耳石形态特征进行观察与测量。观测表明,茎柔鱼耳石具有长窄的吻区和宽大的翼区。对耳石10项形态参数进行主成分分析,结果显示,耳石总长(TSL)、吻侧区长(RLL)、翼区长(WL)可以作为耳石长度特征的代表,最大宽度(MW)则可代表耳石宽度特征。雌性个体TSL、RLL、WL和MW与胴长(ML)之间为线性关系(Y=a+b×ML)(P0.05),生长系数b在1.9358—2.9607间,其中MW的最小,WL的最大,耳石各区为均匀生长。雄性个体TSL、RLL、WL和MW与ML之间为幂函数关系(Y=c×MLd)(P0.05),生长系数d在0.9165—1.1877间,其中TSL生长速度慢于ML,RLL和MW基本与ML一致,WL则快于ML,耳石各区为非均匀生长。     

基于形态法的西北太平洋柔鱼种群结构研究

西北太平洋柔鱼是我国鱿钓渔业重要捕捞对象,种群结构是渔业生物学研究的基础内容.文中根据2007年7~10月40°N~45°N,151°E~158°E海域连续采集的1 342尾柔鱼样本,测定其胴长(ML)、腕长等12项形态指标,利用正态线性转化、主成分分析和判别分析等方法研究雌雄个体的种群结构.结果表明,该海域雌、雄柔鱼均存在大小2个种群.均数差异显著性表明,雌性个体2个种群在MW/ML和FW/ML存在显著差异,雄性个体在MW/ML和AL_3/ML存在显著差异,但其形态差异仍属于种内差异.主成分分析和逐步判别分析的判别准确率(雌性60.3%,雄性60.1%),说明所划分的种群在部分形态比指标上差异明显.研究认为,形态学指标可初步区分西北太平洋柔鱼种群,但需结合其他生态学指标和耳石等硬组织进一步划分.     

多变量分位数回归构建印度洋大眼金枪鱼栖息地指数

以0～300m水层加权平均水温、50～150m水层的温差和氧差及其交互变量为影响因子,运用分位数回归法,寻找出环境变量与大眼金枪鱼(Thunnus obesus)延绳钓钓获率的最佳上界分位数回归方程,计算出栖息地指数(HSI),并应用地理信息系统(GIS)软件绘制各月HSI空间分布图。研究表明:大眼金枪鱼延绳钓钓获率(HR)依加权平均水温(x)、温差(y)、氧差(z)与的最佳上界分位数回归方程为HR0.70=-15.596+2.124x-0.003x3+0.033xyz-0.036y2z+0.107yz2-0.337z3;HSI空间分布为:16°S—10°N印度洋海域HSI高于0.7,HSI>0.8的海域随季节发生显著变化,马达加斯加外海至100°E、16°S—26°S海域常年存在一片HSI<0.4的区域,26°S—40°S海域的HSI介于0.4～0.5,40°S以南海域HSI<0.4,东非外海季节性地出现一片HSI<0.6的海域。利用多个环境变量的栖息地指数模型来预测分析大洋金枪鱼资源分布效果较好。     

渔业管理中投入和产出控制的比较研究

20世纪80年代以来,各国捕捞量的持续增加造成了渔业资源的衰退.为了减缓这一问题,世界各国提出了一系列基于"投入控制"和"产出控制"的管理措施.为此,本文通过分析投入控制与产出控制中各要素,对国际上主要渔业大国(美国、欧盟、日本等)的管理制度和措施进行综合评述,并与我国管理措施进行对比,分析我国渔业管理措施长期存在的问...     

海洋环境因子对澳洲鲐亲体补充量关系的影响——基于贝叶斯模型平均法的研究

澳洲鲐（Scomber australasicus）是西北太平洋重要的中上层经济鱼类,生命周期相对较短,资源量受补充量影响明显,了解澳洲鲐太平洋群系补充量状况对掌握其资源量及确保其可持续利用具有重要的意义。本文利用产卵场1（30°~32°N,130°~132°E）海表面温度（sea surface temperature,SST1）、产卵场2（34°~35°N,138°~141°E）海表面温度（SST2）、索饵场（35°~45°N,140°~160°E）海表面温度（SST3）、潮位差（tidal range,TR）、太平洋年代际涛动（Pacific decadal oscillation,PDO）和亲体量（spawning stock biomass,SSB）6个影响因子任意组合与补充量构建多个模型,运用贝叶斯模型平均法（Bayesian model averaging,BMA）分析各个环境因子对资源补充量的解释能力,并预测其补充量的变化。结果表明,SSB对补充量具有最长期且稳定的解释能力,其次是SST3,PDO、TR、SST2、SST1也对补充量模型具有一定的解释能力。SST3是环境因子中影响最大的因子,可能是由于补充群体在索饵场内生活时间较长,索饵场温度对仔鱼或鱼卵的生长存活有较大的影响。研究认为,基于BMA的组合预报综合考虑了各个模型的优势,优于单一模型,可用于澳洲鲐资源补充量的预测。