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数据缺乏条件下的渔业资源评估方法研究进展
引用本文:耿喆,朱江峰,夏萌,李亚楠.数据缺乏条件下的渔业资源评估方法研究进展[J].海洋湖沼通报,2018(5):130-137.
作者姓名:耿喆  朱江峰  夏萌  李亚楠
作者单位:上海海洋大学海洋科学学院;农业部大洋渔业开发重点实验室
基金项目:国家自然科学基金(41676120)资助
摘    要:全球范围内绝大多数渔业处于数据缺乏的状态,而常规的资源评估方法需要准确的生物学信息和完整的渔获数据,通常并不适合此类渔业资源的评估。数据缺乏方法(DLM)正是适用于此类情况的渔业资源评估方法,DLM的研究已经成为渔业资源研究的热点。作者对DLM的近期发展作了简要回顾,重点对主要的DLM方法和数据需求进行了分析比较,指出这些方法的应用需要注意的问题。历史渔获量是大多数DLM方法运用的必要数据(如DCAC、Catch-MSY模型),而关于资源丰度的相对指标和重要生活史参数(如种群内禀增长率、自然死亡系数),则是运用这些方法的必要补充。此外,对运用DLM所需的主要生物学参数的估算方法进行了简介。最后对DLM方法的使用及其在国内渔业中的运用提出了建议。

关 键 词:渔业资源评估  数据缺乏  渔业管理  研究进展

Research Progress in Fishery Stock Assessment Using Data-poor/limited Methods
GENG Zhe,ZHU Jiangfeng,XIA Meng,LI Yanan.Research Progress in Fishery Stock Assessment Using Data-poor/limited Methods[J].Transaction of Oceanology and Limnology,2018(5):130-137.
Authors:GENG Zhe  ZHU Jiangfeng  XIA Meng  LI Yanan
Institution:(College of Marine Sciences,Shanghai Ocean University,Shanghai 201306,China;Key Laboratory of Oceanic Fisheries Exploration(Shanghai Ocean University), Ministry of Agriculture,Shanghai 201306,China)
Abstract:GENG Zhe;ZHU Jiangfeng;XIA Meng;LI Yanan(College of Marine Sciences,Shanghai Ocean University,Shanghai 201306,China;Key Laboratory of Oceanic Fisheries Exploration(Shanghai Ocean University), Ministry of Agriculture,Shanghai 201306,China)
Keywords:fishery stock assessment  data-poor/limited method  fishery management  progress
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