增殖放流影响下东海北部海域三疣梭子蟹(Portunus trituberculatus)最大可持续产量评估     

杨春蕙  刘琦  王迎宾 《海洋与湖沼》2022,53(5):1219-1224

当渔业资源出现衰退时,加强资源增殖放流以养护渔业资源、提高渔业产量对于渔业资源可持续利用具有重要意义;与此同时,增殖放流的实施会对基于资源开发与管理的评估的结果产生影响。基于2001~2015年间东海北部海域三疣梭子蟹(Portunus trituberculatus)渔业数据,采用增殖剩余产量模型,对东海北部海域三疣梭子蟹的最大可持续产量(MSY)及取得MSY时所需捕捞努力量(E_MSY)和原存生物量(B_MSY)进行了评估,并与传统Schaefer模型评估结果进行了比较。结果表明,当年增殖放流量约在3×10⁶~95×10⁶尾之间时,三疣梭子蟹年产量逐渐增加, MSY在14.2×10⁴ t和14.6×10⁴ t之间, E_MSY基本在15×10⁴吨位左右。增殖放流量增加,其对应的MSY也越高,能承受的E_MSY也越高(从15×10⁴~15.4×10⁴吨位之间),相反B_MSY则减小(从188.4×10⁴ t降至186.6×10⁴ t)。与传统的Schaefer模型评估结果相比,增殖剩余产量模型由于考虑了增殖放流生物量的因素,得到了MSY和E_MSY有所增加,而B_MSY有所下降的结论。研究结果有望为该研究海域三疣梭子蟹可持续地捕捞、放流与管理提供科学依据。  相似文献   

机器学习方法在舟山渔场主要经济蟹类生物量估算中的应用          下载免费PDF全文

杨春蕙  栗小东  刘琦  王迎宾 《海洋科学》2023,47(9):61-70

扫海面积法因其操作简单、计算方便,被广泛应用于渔业生物量评估工作中。但该方法需假设资源均匀分布,若要提高生物量评估的准确性,则须增加站位数量,进而增加经费预算。本研究基于2006年8月和2007年1月、5月、11月在舟山渔场海域开展渔业资源底拖网调查所获得的多种经济蟹类数据资料,模拟分析扫海面积法与机器学习模型(随机森林(RF)、梯度提升回归树模型(GBRT)、极限梯度提升(XGBoost))对舟山渔场海域三疣梭子蟹(Portunustrituberculatus)、双斑鲟(Charybdisbimaculata)、日本鲟(Charybdisjaponica)、细点圆趾蟹(Ovalipespunctatus)4种主要经济蟹类生物量的对比评估效果。结果显示,随着投入站点数目的减少,在数据不集中、波动较大的秋、冬季节XGBoost方法对生物量的评估效果明显优于扫海面积法,误差降低7.49%～21.34%;而在较为均匀的春、夏两季,扫海面积法与机器学习方法两者结果的差异不显著(P<0.05)。本研究以几种经济蟹类为例,探索使用机器学习方法评估其生物量,达到了提高评估准确性并节省资源调查...  相似文献