文章采用随机等距抽样,调查了2016—2018年珠江流域9个采样点共计90艘船每天的渔获物产量及销售额。采用kruskal检验、广义加性模型和时间序列分析对草鱼(Ctenopharyngodon idellus)和鲢(Hypophthalmichthys molitrix)的单位捕捞努力量渔获量(Catch per unit effort,CPUE)时空变动特征及温度影响进行分析。结果显示,珠江流域草鱼和鲢产量在总渔获中占比分别为(6.6±8.1)%和(4.4±5.0)%,销售额占比分别为(6.0±8.2)%和(2.5±2.6)%;草鱼和鲢CPUE分别为(5.5±7.3)kg·(艘·月)−1和(5.6±10.3)kg·(艘·月)−1。草鱼和鲢CPUE在珠江中上游江段显著高于河口区域(P<0.05),与温度呈显著正相关关系(P<0.01),其时间变动主要受禁渔期影响;草鱼CPUE年际变化呈上升趋势,而鲢呈下降趋势。与历史数据相比,草鱼和鲢在渔获物中的质量占比均有明显增加,这可能主要得益于增殖放流和禁渔期制度。
为了探索南太平洋中尺度涡对长鳍金枪鱼(Thunnus alalunga)渔获量的影响模式,揭示不同类型涡旋与南太平洋长鳍金枪鱼延绳钓渔获量的相关关系,基于涡特征环境数据利用EddyNet深度学习模型自动检测识别南太平洋中尺度涡,结合渔业探捕数据,分析捕捞站点到涡边缘及涡中心的相对距离对长鳍金枪鱼单位捕捞努力量渔获量(Catch per unit effort,CPUE)的影响。结果显示,南太平洋反气旋涡数量通常多于气旋涡,同时半径大于气旋涡。气旋涡和反气旋涡均显示,随着捕捞站点到最近涡边缘外侧的相对距离的增加,长鳍金枪鱼CPUE均呈下降趋势。在涡扰动区域内,反气旋涡的CPUE高于气旋涡,且随着捕捞站点到涡中心相对距离的增加,CPUE逐渐减小。研究表明,中尺度涡相较于背景场对渔获物产量具有积极的调控作用,且反气旋涡和气旋涡对于长鳍金枪鱼空间分布具有不同的影响机制。本研究进一步加深了对海洋中尺度涡与长鳍金枪鱼空间分布之间复杂关系的理解,为渔业捕捞效率的优化和可持续管理提供了科学依据。
明确不同作业类型渔船最少调查样本量对收集高质量的渔获量数据至关重要。本研究根据2008―2018年南海北部渔港抽样调查获得的36 499个生产航次数据，基于蓝圆鲹(Decapterus maruadsi)单位捕捞努力量渔获量(catch per unit effort， CP...
详细信息
明确不同作业类型渔船最少调查样本量对收集高质量的渔获量数据至关重要。本研究根据2008―2018年南海北部渔港抽样调查获得的36 499个生产航次数据，基于蓝圆鲹(Decapterus maruadsi)单位捕捞努力量渔获量(catch per unit effort， CPUE)，采用计算机模拟重抽样方法，对5种作业类型(单拖网、双拖网、光诱围网、刺网和光诱罩网)的调查样本量进行优化，使用相对估计误差(REE)和相对偏差(RB)作为评价指标，分析调查样本量的变化对CPUE估值的影响。结果显示，CPUE在不同作业类型间差异明显，同种作业类型在不同季节亦存在差异，其中，光诱围网四季CPUE同比高于其他作业类型，CPUE变化范围为(1.714～4.984) kg/(kW·d)。单拖网、双拖网和光诱罩网宜以REE≤10%确定最少样本量，而刺网和光诱围网(除冬季外)则宜以REE≤5%确定最少样本量，各作业类型最少样本量四季不同，其中，单拖网平均为76航次，双拖网平均为54航次，刺网平均为218航次，光诱围网平均为101航次，光诱罩网为72航次。当样本量达到特定值时，REE和RB的变化趋于稳定，冗余样本量减少也能够在一定程度上保证估计精度。本研究可为渔获量调查捕捞信息船样本量优化提供科学参考。
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)。利用评估模型估算得出的参数,...
详细信息
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)。利用评估模型估算得出的参数,使用年龄结构种群模拟器(age based population simulator, 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F_(last)/F_(start)的估计值过高,而B_(last)/B_(start)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。
【目的】探究中西太平洋围网鲣鱼渔场时空分布及其与海洋环境因子之间的关系。【方法】根据2017―2021年上海开创远洋渔业有限公司“金汇58轮”中西太平洋鲣鱼(Katsuwonus pelamis)围网生产统计的数据及遥感获取的海表面温度、叶绿素a浓度和海表面高度等环境数据,应用广义相加模型(GAM)对鲣鱼单位捕捞努力量渔获量(Catch per unit of fishing effort,CPUE)进行标准化处理,并逐步回归分析CPUE与各因子的差异显著性,利用软件Arcgis10.7对标准化后鲣鱼CPUE进行空间因子和环境因子的叠加分析。【结果】经度和环境因子(海表面温度、叶绿素a浓度和海表面高度)对鲣鱼CPUE均有显著影响(P<0.05),叶绿素a浓度和海表面温度表现为极显著影响(P<0.01),海表面温度对CPUE的影响最显著,其次为叶绿素a浓度、经度、海表面高度;2017―2021年,中西太平洋鲣鱼年均CPUE最大值(46.59 t/网)出现在2018和2020年,月均最大值(51.79 t/网)出现在2月,作业渔场主要分布在5.0°S―5.0°N、165.0°E―180.0°E;鲣鱼平均CPUE较大值(>42.25 t/网)出现在5.5°―4.5°S,166.5°―168.5°E;1.5°―0.5°S,166.5°―173.5°E;1.5°―0.5°S,173.5°―169.5°W四点连成的海域内。【结论】鲣鱼渔场最适海表面温度为29.25~30.25℃,最适叶绿素a质量浓度为0.138~0.171 mg/m3,最适海表面高度为65.00~75.60 cm。
为了解日本海和东海带鱼(Trichiurus japonicus)渔业资源状况,利用一种基于丰度指数的评估模型(Abundance maximum sustainable yields,AMSY)对2个海域的带鱼资源进行了评估。结果显示,2个海域的带鱼渔业在20世纪90年代至21世纪00年代...
详细信息
为了解日本海和东海带鱼(Trichiurus japonicus)渔业资源状况,利用一种基于丰度指数的评估模型(Abundance maximum sustainable yields,AMSY)对2个海域的带鱼资源进行了评估。结果显示,2个海域的带鱼渔业在20世纪90年代至21世纪00年代的大部分时间里相对资源量水平(B/BMSY)低于1,而相对捕捞死亡水平(F/FMSY)高于1,处于过度捕捞状态。AMSY模型里相对最大可持续产量(MSYq)和MSY水平下的捕捞死亡系数(FMSY)等参数评估结果对不同内禀增长率(r)先验分布范围比较敏感,而B/BMSY和F/FMSY等生物学参考点评估结果对特定年份的相对资源量水平(Bt/k)先验分布范围的下限设置比较敏感。AMSY模型仅需要单位捕捞努力量渔获量(Catch per unit effort,CPUE)数据、评估对象的r和特定年份的Bt/k水平先验信息,可以评估基于MSY的生物学参考点(B/BMSY和F/FMSY),适合无统计产量数据的海域内渔业资源评估。
暂无评论