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众所周知,对有效信息较少的渔业资源进行资源评估面临很大的挑战,而贝叶斯方法在数据数量较少、质量较差的情况下能利用其它种群高质量的数据或已知的先验信息提高资源评估结果的可靠性。由于印度洋长鳍金枪鱼的数据质量较差而数据量有限,长鳍金枪鱼的资源评估结果存在很大的不确定性,为此,本文以印度洋长鳍金枪鱼的资源评估为例,以调查贝叶斯方法在有效信息较少的资源评估中的优势。本文根据不同的先验假设与捕捞数据系列,共构建了8个贝叶斯动态产量模型,以评估长鳍金枪鱼资源。结果表明:(1)分析参数的后验分布能提高捕捞数据系列选择与参数假设的合理性; (2) 利用种群统计学方法为内禀增长率(r)构建有信息先验,能提高资源评估结果的可靠性。与传统方法相比,当基于贝叶斯框架时,能将已知的知识表示为先验信息并能分析参数的后验分布,从而在数据较少或数据质量较差的情况下,能利用各种信息提高参数估计的合理性与资源评估的可靠性。因此,对数据量较少或数据质量较差情况下的渔业资源评估而言,贝叶斯方法非常有效,如本文所示的印度洋长鳍金枪鱼的资源评估。 相似文献
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海洋环境是影响印度洋黄鳍金枪鱼(Thunnus albacares)资源量的重要原因之一。本文根据1960-2002年印度洋黄鳍金枪鱼亲体-补充量数据,基于以0~40m海水垂直平均温度(Verticalaverage sea temperature,VAST)为代表的环境因子对Ricker式亲体补充量模型进行了优化。分析表明,印度洋4月0~5°N、80°E~85°E,5月、6月0~5°N、45°E~50°E,7月、8月5°N-10°N、90°E-95°E,12月5°N-10°N、70°E-75°E等海域的VAST对印度洋黄鳍金枪鱼的补充量影响最为显著,加入这些VAST环境因子的Ricker模型,其AIC(Akaike information criterion)值明显降低,拟合效果得到明显提高,这表明水温等环境因子对黄鳍金枪鱼的种群补偿过程产生了干扰。 相似文献
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当前,对渔业资源评估模型的诊断与选择,主要依赖于模型对观察数据的拟合度,很少评价模型的预测能力、并将其作为评价渔业资源评估与管理质量的依据。为此,本文利用后向预报方法评价了印度洋黄鳍金枪鱼(Thunnus albacores)资源评估模型的预测能力,并在此基础上分析了印度洋黄鳍金枪鱼的资源评估与管理质量。研究表明,在利用贝叶斯剩余产量模型对印度洋黄鳍金枪鱼进行资源评估时,存在如下问题:(1)拟合较好的模型其预测能力较差;(2)利用不同时段数据拟合模型时,采用DIC(Deviance Information Criterion)选择的最佳模型缺少稳定性;(3)不同模型估计的TAC (Total Allowable Catch)存在较大差异。据此可以判断,利用贝叶斯剩余产量模型对印度洋黄鳍金枪鱼进行资源评估与管理效果较差。本研究结果表明:(1)利用后向预报方法可评价模型的预测能力、DIC选择模型的稳定性,从而能在一定程度上判断模型模拟的种群演化动态是否正确、资源评估结果是否存在问题;(2)利用后向预报方法可揭示评估结果的不确定性及其可能引起的渔业管理风险,从而有利于避免渔业管理风险、实现渔业管理目标。 相似文献
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黄鳍金枪鱼(Thunnus albacares)是全球经济和生态价值最重要的鱼类之一，其资源养护和管理受到各方的高度关注。本文依据年龄结构产量模型研究了印度洋黄鳍金枪鱼的资源状态，着重探讨了其生活史特征的不确定性对资源评估结果的影响。研究结果显示，1960-1985年间印度洋黄鳍金枪鱼资源量保持相对稳定，之后开始逐渐下降，相应的捕捞死亡系数也在2010年之后迅速增加，目前其种群可能存在过度捕捞(F2020/FMSY>1,SSB2020/SSBMSY<1)。印度洋黄鳍金枪鱼的资源评估结果对自然死亡系数(M)和亲体-补充量关系陡度参数(h)的改变较为敏感。当h增大时，SSBMSY和初始SSB(即SSB0)的变化较大，分别减少了约25.53万t和34.04万t;F2020/FMSY减小了1.15。当M增大时，F2020/FMSY、SSBMSY... 相似文献
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基于贝叶斯状态空间产量模型的大西洋黄鳍金枪鱼资源评估 总被引：2，自引：1，他引：1
黄鳍金枪鱼(Thunnus albacares)是全球远洋渔业的重要目标鱼种,要实现有效的管理,对其进行科学的资源评估是必不可少的。本文以大西洋黄鳍金枪鱼为研究对象,根据国际大西洋金枪鱼养护委员会的渔获量和单位捕捞努力量渔获量数据,使用贝叶斯状态空间模型进行资源评估,并探讨不同剩余产量函数和单位捕捞努力量渔获量数据对评估的影响。结果表明,使用美国、委内瑞拉、日本和中国台北4个船队的单位捕捞努力量渔获量数据及Fox剩余产量函数时模型拟合效果最佳。关键参数环境容纳量和内禀增长率的估计中值和95%置信区间分别为178 (140,229)×104 t和0.210(0.159,0.274);当前资源量为72.5×104 t,最大可持续产量为13.7×104 t时,种群既没有遭受资源型过度捕捞,也没有捕捞型过度捕捞发生。敏感性分析表明,当渔获量数据存在误报率(70%、80%、90%、110%、120%和130%)时,生物量的评估结果偏高,而捕捞死亡率的结果偏低,但种群均处于健康状态;预测分析显示,当总允许可捕量设为11×104 t时,资源在2024年前仍基本保持健康状态。本研究与国际大西洋金枪鱼养护委员会现有的评估结果基本一致,且模型较稳健,可以为管理决策提供建议。根据模型结果,建议总允许可捕量为11×104 t或更低,以使资源达到可持续开发水平。 相似文献
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长鳍金枪鱼(Thunnusalalunga)是主要的经济性金枪鱼鱼种之一,其空间分布与环境因子存在着密切联系。利用2012—2019年印度洋长鳍金枪鱼生产数据和海洋环境数据,包括海表面温度(sea surface temperature, SST)、叶绿素浓度(chlorophyll a, chl a)和海表面盐度(sea surface salinity, SSS)构建印度洋长鳍金枪鱼时空分布神经网络模型。以空间(经度,纬度)、环境因子(SST, chl a, SSS)为解释变量,局部渔获量为因变量,变化隐含层节点数,构建了18个BP空间分布模型,并采用10×10交叉验证模型稳定性,以均方误差(meansquareerror,MSE)、平均相对方差(averagerelativevariance,ARV)以及拟合优度(R~2)作为不同模型精度与稳定性的评判标准,最终选取5-18-1(隐含层节点18)模型为最佳模型,其平均MSE值为0.02232,平均ARV值为0.511。利用最优模型预测结果与同期实际捕捞产量进行叠加对比发现两者具有一致性。环境因子敏感性分析表明海表温度显著影响印度洋长鳍金枪鱼渔场分布,其贡献率达到0.2。印度洋长鳍金枪鱼高精度BP神经网络时空分布模型为其资源的可持续开发与动态管理提供了一种新思路。 相似文献
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渔业产量和资源生物量数值模型及相关因子的初步研究 总被引：2，自引：0，他引：2
对于渔业的中长期预报计算，是渔业种群补充的关键问题。本文在单位补充量产量和单位补充量生物量模型中加入了亲体一补充模型即密度相关过程，并引入了白色噪音以模拟环境变化。结果表明：本研究(1)可以明确地给出渔业种群崩溃的可能性，估计出达到崩溃时的捕捞死亡率；(2)可以估计最大持续产量的绝对值；(3)引入的白色噪音可以模拟环境变化对产量与捕捞死亡率和产量与亲体生物量关系曲线的影响。虽然亲体补充关系仍多是个假设，补充与亲体之间存在的补偿机制需要进一步的研究。 相似文献
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掌握海洋环境因子对长鳍金枪鱼(Thunnus alalunga)资源密度分布的影响有利于该资源的可持续利用。根据2013年9-12月在库克群岛海域利用延绳钓调查所获得的共计56个站点的长鳍金枪鱼渔获率数据,以及测得的温度、叶绿素a浓度、水平海流及垂直海流等环境因子数据,采用支持向量机方法分析了各水层(40.0~239.9 m,每40 m为一层)及整个水体中各个环境因子与长鳍金枪鱼渔获率的关系并建立了长鳍金枪鱼栖息环境综合指数(IHI)模型,并利用验证站点对模型进行了验证。结果表明:(1)预测渔获率与其对应的名义渔获率无显著性差异;(2)IHI模型的预测能力较好,能有效预测长鳍金枪鱼的分布;(3)不同水层影响长鳍金枪鱼分布的主要因素不同,在40.0~79.9 m、80.0~119.9 m、120.0~159.9 m、160.0~199.9 m和200.0~239.9m水层其分布分别主要受叶绿素a浓度、水温、垂直海流、叶绿素a浓度和温度的影响。整个水体影响长鳍金枪鱼分布的主要因素为温度;(4)长鳍金枪鱼分布密度较高的水层为120.0~199.9 m;(5)长鳍金枪鱼IHI指数分布较高的3个区域分别为9°00′S-12°20′S,159°00′W-164°00′W、13°30′S-14°30′S,159°00′W-161°00′W和10°30′S-12°30′S,167°00′W-168°00′W,建议在上述海域作业时,应使钓具沉降到120~199.9 m水层,以减少其它物种的兼捕率并提高长鳍金枪鱼的渔获率。 相似文献
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由于渔业资源评估中补充量的剧烈变动、亲体量的测量误差以及时间序列的偏差常常使亲体一补充量(SR)关系模型的确定存在很大偏差问题。本文以7种SR(Stock-Recruitment)模型的模拟数据作为观测数据，研究了AIC(Akaike Information Criterion)与BIC(Bayesian Information Criterion)在SR模型选择中的应用。作为例证，文中采用AIC和BIC对8组实际的SR数据进行了SR模型的选择，并对其结果进行了比较。参数的估计方法为最大似然法(Maximum likelihood method)。结果表明，AIC和BIC在SR模型选择中是有效的。但是，对于嵌套模型，BIC可能比AIC更有效。 相似文献
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评估不同评估配置应对年龄空间结构的表现:基于印度洋长鳍金枪鱼的模拟研究 总被引：1，自引：0，他引：1
不同种群结构或种群分布的空间异质性是导致模型错误的一个重要因素，并在渔业资源评估中对参数估计有重要影响。本文根据状态相关的洄游率与区域相关的捕捞死亡率，利用合成模型，模拟了印度洋长鳍金枪鱼年龄空间结构的异质性，并生成了资源评估数据。基于这些数据，本文研究了用于空间异质资源评估模型的不同空间配置、选择曲线及CPUE（Catch Per Unit Effort）使用场景的表现。本文结果表明：（1） 尽管同操作模型一致的空间动态配置能在所有模拟场景中对相对产卵生物量、相对死亡系数、最大可持续产量提供准确、无偏估计，但若由于知识与数据限制，使空间动态配置与操作模型不一致，则其表现可能相当差；（2） 对于空间配置，边界划分必须正确，但对于非空间配置，不管边界划分正确与否，只要划分的区域能合理反映现场数据的变化，并能通过增加空间参考参数从而能有效减少忽略空间结构的影响即为合理；（3） 尽管区域作为渔业的方法及灵活的时变选择曲线是一个较好备选方法，可用于解决空间结构问题，但这些方法并不能完全消除由空间结构而引起模型错误导致的影响，从而使模型的参数估计具有很大的不确定性、相同评估模型不同参数的估计质量不一致、相同评估配置的评估质量在不同模拟场景下存在很大的差异；（4） 尽管采用多个CPUE指数一般可以避免最差的参数估计，但没有更好的选择或生成CPUE指数的方法可以用于显著提高资源评估质量，因为忽略空间结构将导致所有资源评估模型预测的CPUE所包含的信息通常不同于观测的CPUE。对比不同建模者的模型配置的评估结果，除了与操作模型完全匹配的空间配置外，其他模型配置的表现均与具体案例有关。从这个意义上讲，本文研究结果不仅对当前印度洋长鳍金枪鱼资源评估有益，也将增加对空间结构配置效果的理解。 相似文献
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热带印度洋黄鳍金枪鱼水平-垂直分布空间分析 总被引：2，自引：0，他引：2
为了解印度洋热带海域黄鳍金枪鱼(Thunnus albacares)延绳钓适宜渔获水温的等温线时空分布,分析黄鳍金枪鱼适宜的垂直和水平空间分布范围,采用Argo浮标剖面温度数据重构印度洋热带海域16°C和距海洋表层水温8°C(Δ8°C)的月平均等温线场,网格化计算了16°C和Δ8°C等温线深度值和下界深度差,并结合印度洋金枪鱼委员会(IOTC)黄鳍金枪鱼延绳钓渔业数据,绘制了16°C和Δ8°C等温线深度与月平均单位捕捞努力量的渔获量(CPUE)的空间叠加图,用于分析热带印度洋黄鳍金枪鱼中心渔场CPUE时空分布和高渔获率水温的等温线时空分布关系。结果表明,高值CPUE的分布表现出明显的季节性变化。16°C等温线,在东北季风期间,高值CPUE出现的地方深度值大多小于200m;西南季风期间,在15°—25°S深度可到达250m,在130—190m深度全年有高值CPUE集中出现,深度值超过300m的地方CPUE普遍较小。Δ8°C等温线,高值CPUE出现的地方深度值大多小于175m,主要在100—170m;西南季风期间,在15oS以南区域,150—300m深度,也有高值CPUE区域出现,全年深度值超过300m的地方CPUE普遍较小。全年在15oS以北纬向区域,高渔获率的垂直分布深度更加集中,在西南季风期间尤其明显。采用频次分析和经验累积分布函数计算其最适次表层环境因子分布,16°C等温线120—209m;Δ8°C等温线80—159m;与下界深度差:16°C等温线0—59m;海表以下8°C等温线50—119m。文章初步得出热带印度洋黄鳍金枪鱼中心渔场适宜的水平、垂直深度值分布区间,结果可以辅助寻找中心渔场位置,同时指导投钩深度,为热带印度洋黄鳍金枪鱼实际生产作业和资源管理提供理论支持。 相似文献
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应用Catch-MSY模型评估印度洋蓝枪鱼资源 总被引：2，自引：1，他引：1
Catch-MSY模型可仅依靠渔获量数据进行渔业资源评估，在数据缺乏状况下能暂时替代标准资源评估模型。本研究以印度洋蓝枪鱼(Makaira nigricans)为例，根据有、无信息的内禀增长率r和环境容纳量K的先验分布，设立15组情景进行模型灵敏度分析、资源评估和预测。结果表明，参数r和K呈强烈的负相关，而最大可持续产量(Maximum Sustainable Yield，MSY)与参数r呈正相关；数据时间序列长度对评估结果影响有限，而模型对起止年渔获量较为敏感。资源状况评估表明，印度洋蓝枪鱼资源生物量状况良好，即B2015/BMSY大于1；而开发状况除其中两种情景外，均为过度捕捞，即F2015/FMSY大于1。资源预测表明，为使未来10年内B/BMSY>1的概率超过50%，需将渔获量缩减至当前渔获量的90%(13.86 kt)；考虑到该模型在数据缺乏状况下会更加保守，若将当前渔获量的100%～110%(15.40～16.94 kt)设为管理目标，则未来5年内B/BMSY >1的概率超过50%。 相似文献
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黄鳍金枪鱼索饵水层影响延绳钓捕捞效率,而黄鳍金枪鱼索饵水层分布受水温垂直结构的影响,因此本文采用GAM模型分析次表层环境变量对延绳钓黄鳍金枪鱼渔获率的影响,评估黄鳍金枪鱼垂直水层分布对中西太平洋黄鳍金枪鱼延绳钓单位捕捞努力量渔获量(Catch Per Unite Effort, CPUE)的作用。模型结果表明,环境因子对热带中西太平洋延绳钓黄鳍金枪鱼渔获率空间分布影响明显。黄鳍金枪鱼延绳钓CPUE在2012年之后快速增多,高渔获率月份出现在北半球夏季,空间上在10°S,140°E附近区域。温跃层上界温度和深度、温跃层下界深度、18℃等温线深度、△8℃等温线深度及其和温跃层下界深度的深度差对延绳钓渔获率影响较大,是影响热带中西太平洋黄鳍金枪鱼延绳钓渔获率的关键环境因子。随着温跃层上界温度和深度值变大,延绳钓CPUE逐渐递增,对延绳钓CPUE影响密切的温度和深度分别为27～28℃和70～90 m。温跃层下界深度对延绳钓CPUE影响在250～280 m时最大;之后随着下界深度的变大,CPUE快速下降。18℃等温线深度对延绳钓CPUE影响呈现先震荡后递增的趋势,影响密切的区域在230 m深度上下。△8℃等温线深度与温跃层下界深度的差值对热带中西太平洋黄鳍金枪鱼延绳钓CPUE影响呈现先快速递减后缓慢增加的趋势,在深度差为70 m上下时影响最密切。研究结果揭示,在黄鳍金枪鱼活动水层受限或栖息水层和延绳钓作业深度相吻合时,延绳钓渔获率最高。依据黄鳍金枪鱼垂直活动水层调整延绳钓投钩,可以提高渔获率。因此,采用延绳钓CPUE进行渔场和资源评估时要考虑金枪鱼适宜垂直活动空间。 相似文献
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《中国海洋大学学报(自然科学版)》2015,(6)
使用ASPIC与CEDA软件对南大西洋长鳍金枪鱼的产量和标准化的CPUE数据进行分析,得到了环境容量K、可捕系数q和内禀增长率r的点估计。以此作为3个参数的先验信息,应用MCMC算法计算3个参数的后验概率分布。根据种群参数的后验概率,设定不同的捕捞策略,对该群体进行风险评估。结果表明,1985—2005年南大西洋长鳍金枪鱼经历了轻度的过度捕捞,2005年之后开始恢复,目前这个群体的资源状态较好,仍需加强管理使其可持续发展。建议产量控制在27 970t以内,捕捞死亡率控制在0.15左右。 相似文献
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长鳍金枪鱼（Thunnus alalunga）是金枪鱼延绳钓的主要捕捞对象之一，而库克群岛海域则是重要的长鳍金枪鱼渔场。探究长鳍金枪鱼资源量的时空分布与海洋环境的关系，有利于提高长鳍金枪鱼渔场预报的精确性。根据2017年1月1日至2021年5月31日中国远洋渔业企业的船舶监测系统（Vessel Monitor Systems,VMS）数据，将长鳍金枪鱼渔获尾数和延绳钓放钓钩数匹配到1°×1°的网格中，得出名义单位捕捞努力量渔获量(Catch Per Unit Effort,CPUE)。对CPUE作正态性检验，以天为时间分辨率，选取月份、经纬度、叶绿素a浓度、海表面高度，以及0～300 m水层的温度、盐度、溶解氧浓度等26个时空与环境因子作为变量，对CPUE与时空环境因子作相关性分析，对环境变量进行多重共线性诊断，按照季度分析长鳍金枪鱼渔场的分布变化，利用GAM评价各因子对长鳍金枪鱼CPUE的影响。结果显示：（1）第二季度12°S以南渔场的CPUE明显高于以北的区域，第三季度渔场分散且CPUE值不高，第四季度CPUE为年中最高。（2） GAM结果显示，对长鳍金枪鱼CPUE影响最显著的为海... 相似文献
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根据2012年9~12月所罗门群岛海域采集的353尾黄鳍金枪鱼Thunnus albacares样本,分析渔获物个体组成、性别比例、性成熟率和性腺指数等繁殖生物学参数。结果表明,捕获个体中包含大小两个群体;雌性群体个体规格明显小于雄性(p0.001)。春夏季9~12月雌、雄总体性别比为0.67︰1,显著偏离1︰1(p0.01);但性别比例与调查月份和个体大小密切相关,从9月到12月逐渐接近,至12月达到1︰1(p0.05)。性别比例随叉长增长逐步降低,叉长大于110cm个体中以雄性为主(p0.05),雌性比例与叉长呈现线性负相关关系,相关系数为-0.90,(p0.01)。雌、雄个体性成熟率和性腺指数在春末夏初间逐步增长,至11~12月达到最高;Ⅴ~Ⅵ期产卵个体比例增加,这表明所罗门群岛海域黄鳍金枪鱼春夏季存在产卵群体,从10月开始出现产卵个体,调查期间12月产卵个体比例达到相对最高,并且性腺指数与叉长呈现正相关关系;更一步的分析表明,雌、雄个体初次性成熟叉长分别为97.4cm和103.7cm。对该海域黄鳍金枪鱼繁殖生物学的研究有助于了解该种群资源状况,对渔业资源评估具有重要意义。 相似文献
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基于多因子栖息地指数模型的南太平洋长鳍金枪鱼渔场预报 总被引：2，自引：0，他引：2
《海洋湖沼通报》2015,(2)
长鳍金枪鱼作为高度洄游的大洋性鱼类,因其经济价值高、资源量丰富而成为世界海洋渔业的主要捕捞对象之一。根据2006-2010年南太平洋长鳍金枪鱼的生产数据,结合叶绿素-a浓度、海洋表面温度和海洋表面盐度资料,运用一元非线性回归方法,按月份建立基于各环境因子的长鳍金枪鱼栖息地适应性指数,采用算数平均法获得基于多海洋环境因子的综合栖息地适应性指数模型,并以此来预报中心渔场。利用2011年生产数据及海洋环境资料对栖息地指数模型进行验证。研究表明:中心渔场主要分布在HSI大于0.6的海域,预报准确率接近70%。因此,基于叶绿素-a浓度、表层温度和表层盐度的综合栖息地模型能较好的预测南太平洋长鳍金枪鱼中心渔场。 相似文献
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基于随机森林的印度洋长鳍金枪鱼渔场预报 总被引：8，自引：1，他引：7
为了提高远洋渔场预报水平和满足渔业生产的需要,提出了一种基于随机森林建立印度洋长鳍金枪鱼(Thunnus alalunga)渔场预报模型的方法。选取2002-2009年各个月份印度洋5°×5°格点渔业环境和时空数据(包括海表温度、叶绿素a浓度、表温距平、叶绿素a浓度距平、海表温度梯度强度和海面高度异常等数据)作为预测变量,利用长鳍金枪鱼的CPUE(Catch per unit effort,单位:尾/千钩数)的三分位点将渔区划分为高CPUE、中等CPUE和低CPUE三种类型,作为响应变量,对数据进行训练。结果表明,当随机森林中决策树达到100以上时,袋外数据OOB(out-of-bag)的分类误差率趋于平稳。将训练得到的随机森林用于2010年印度洋长鳍金枪鱼分月渔场的预测,其概率等值面图与实际生产的渔场分布进行叠加比较,显示高CPUE渔场概率分布与实际渔场的位置及范围变化情况符合。通过ROC(Relative Operating Characteristic)分析,高CPUE、中等CPUE和低CPUE的AUC(Area Under ROC Curve)分别达到0.847、0.743和0.803,表明预测精度较高。最后对中等CPUE渔区预测精度相对较低的原因进行了分析。 相似文献
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叉长频数数据误差对东海中部鲐鱼资源评估结果的影响 总被引：1，自引：0，他引：1
《海洋湖沼通报》2015,(4)
以2009年至2010年在东海中部采集的鲐鱼(Scomber japonicus)样本叉长数据为基础,结合历史数据,开展叉长数据误差对资源评估结果影响的研究。评估考虑2种情况:1)使用完整采样数据和历史数据建立Von Bertalanffy生长方程,并将鲐鱼的叉长转换为年龄。其生长参数为:K=0.49,L∞=404.6,t0=-0.9;2)删除部分大个体鲐鱼,使用剩余叉长数据建立有误差的Von Bertalanffy生长方程,同样将叉长转换为年龄。其生长参数为:K=0.4,L∞=372.5,t0=-0.34。根据以上2个转换结果,基于2006年至2012年鲐鱼产量和捕捞努力量等数据,分别进行资源评估。2组数据得出的剩余产量曲线基本吻合,最大可持续产量(MSY)和捕捞努力量(EMSY)分别约为18.8万t和72艘标准机轮围网渔船。而亲体补充量曲线则相去甚远,含有误差的年龄分组得出的亲体量范围在3000×106到5000×106之间,呈现出亲体量过高,需要增加捕捞努力量来提高补充量的状态,这与现实情况的400×106到500×106不相符。含误差的分组预测出的近几十年亲体量和渔获量是大幅度周期性剧烈变化的,生物量将在1年内达到高峰值约135.5万t,而随后2年内降至约40万t,之后又将在2年内升至高峰值,以此周期循环。亲体量的高峰值与低谷值与渔获量十分接近,渔获量的高峰值与低谷值维持在约60万t和15万t左右。与无误差分组得出的生物量将在6年内减少至约32.3万t,随后保持稳定,亲体量与年渔获量分别将稳定在15.8万t和10.5万t的评估结果相比存在很大差异。 相似文献
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《海洋湖沼通报》2020,(1)
南大西洋长鳍金枪鱼群体是全球资源状况维持较好的金枪鱼群体之一,剩余产量模型(Surplus production model, SPM)、年龄结构模型(Age-structured population model, ASPM)和贝叶斯产量模型(Bayesian surplus production model, BSPM)等都已成功运用于该群体的资源评估。连续型时滞差分模型(Continuous delay-difference model, CTD-DM)是在时滞差分模型(Delay-difference model, D-DM)基础上考虑了生物过程充分时间延迟构建起来的模型,比起ASPM需要较少的数据,并且比SPM更具有生物学意义。本文在离散型D-DM基础上构建了CTD-DM,并应用在南大西洋长鳍金枪鱼渔业数据中。结果显示,CTD-DM评估的最大可持续产量(Maximum Sustainable Yield, MSY) 80%置信区间为21510-23118 t (中值22398 t),较ASPM和SPM等MSY评估结果偏保守。相对生物量B_(2011)/B_(MSY)和相对捕捞死亡系数F_(2011)/F_(MSY)分别为1.45和1.04,当前该群体相对资源量水平较好,但是相对捕捞死亡系数较高;BSPM和CTD-DM的风险评估结果显示,当捕捞死亡率均等于0.2时在2025年取得最大持续产量,考虑到当前渔业持保守态度和预防性策略的理念,建议捕捞死亡率应控制在0.15以内。 相似文献