利用后向预报方法分析印度洋黄鳍金枪鱼资源评估模型

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。     

利用生物量动态模型与Euler-Lotka方程估算亲体-补充量模型的陡度参数

陡度是亲体与补充量模型中的关键参数,能反映补充量受亲体量的约束程度,但该参数难以通过渔业资源评估模型直接估计,而随意假设则可能会降低渔业资源评估结果的可靠性。因此,本文提出了利用生物量动态模型(Biomass dynamic model)与Euler-Lotka方程估计陡度经验分布的方法。先利用贝叶斯生物量动态模型估计内禀增长率的分布,在此基础上,利用Euler-Lotka方程估计陡度的经验分布,再以印度洋长鳍金枪鱼(Thunnus alalunga)陡度估计为例,展示了该方法。研究表明:陡度的估计受资源丰度指数、自然死亡系数、性成熟率、生长参数等数据的影响;当使用中国台湾延绳钓渔业在15°S~45°S、55°E~100°E海域的标准化CPUE、4种自然死亡系数与4种性成熟率时,生物量动态模型能较好估计内禀增长率,估计的陡度均值在0.80~0.87之间,与大西洋、北太平洋长鳍金枪鱼陡度值基本一致,估计结果具有合理性;同时,本文陡度估计支持印度洋长鳍金枪鱼资源处于健康状态的判断。研究结果将进一步丰富陡度估计方法,为陡度的合理假设及印度洋长鳍金枪鱼的资源评估提供理论支持。     

基于贝叶斯方法的南大西洋长鳍金枪鱼渔业的风险评估与管理

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。     

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

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。     

自然死亡和亲体补充关系对黄鳍金枪鱼资源评估的影响

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/F_MSY>1,SSB₂₀₂₀/SSB_MSY<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，SSB_MSY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/F_MSY减小了1.15。当M增大时，F₂₀₂₀/F_MSY、SSB_MSY...     

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

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。     

基于连续型时滞差分模型的南大西洋长鳍金枪鱼资源评估

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。     

基于长度贝叶斯生物量估算法的北部湾带鱼资源评估

带鱼是南海西北部北部湾主要经济鱼类种群之一,估算其种群参数和评估其资源状况对北部湾渔业资源管理具有重要意义.本文利用2006-2016年北部湾带鱼(Trichiurus haumela)的生物学数据,通过长度贝叶斯生物量估算法(Length-based Bayesian Biomass Estimation Metho...     

应用Catch-MSY模型评估印度洋蓝枪鱼资源

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/B_MSY大于1；而开发状况除其中两种情景外，均为过度捕捞，即F₂₀₁₅/F_MSY大于1。资源预测表明，为使未来10年内B/B_MSY>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/B_MSY >1的概率超过50%。     

基于神经网络的印度洋长鳍金枪鱼(Thunnus alalunga)时空分布与海洋环境关系研究

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。     

Development of Bayesian stock assessment methods for Namibian orange roughy Hoplostethus atlanticus

Bayesian methods are useful in fisheries stock assessment because they provide a conceptually elegant and statistically rigorous approach to making decisions under uncertainty. The application of Bayesian stock assessment methods in the management of Namibian orange roughy Hoplosthethus atlanticus within the 200 mile EEZ of Namibia is reviewed. Time-series of relative abundance are short and their reliability in indicating abundance trends is uncertain. The development of informative prior probability density functions (pdfs) for the constants of proportionality (q) for hydro-acoustic, commercial trawl swept area, and research trawl swept area indices produced statistically consistent prior estimates of absolute abundance for each of the three grounds where more than one index of abundance was available. The posterior pdfs for stock assessment model parameters were used to account for uncertainty in evaluations of the potential consequences of alternative harvesting policies under a stock reduction model in which catch removals were assumed to account for any declines. It appears that all orange roughy stocks off Namibia have been depleted below the limit reference point (50% of long-term unfished biomass). However, the stock reduction model could not easily account for the large declines in indices on the four fishing grounds over the period from 1995 until 1999 when the informative priors for q were applied. In the 2000 stock assessment, the Bayesian procedure was updated to account formally for uncertainty in model structures that could explain the decline in abundance. The possibility of very low stock abundance could still not be discounted when these uncertainties were accounted for. Although this most recent methodology applies more statistical rigour, its complexity has hindered its acceptance in Namibia. However, if it is worth quantifying risks and uncertainties in future stock assessments for the provision of precautionary management advice, it is proposed that the assessment protocols adopted be probabilistic to account for uncertainty in model parameters, that careful attention be given to subjective judgements about their inputs and the representation of uncertainty within them, and that, where appropriate, alternative hypotheses about stock abundance and mechanisms for catchability and stock decline be taken into account.     

Using data-limited approaches to assess data-rich Indian Ocean bigeye tuna: Data quantity evaluation and critical information for management implications

The majority of fishery stocks in the world are data limited, which limits formal stock assessments. Identifying the impacts of input data on stock assessment is critical for improving stock assessment and developing precautionary management strategies. We compare catch advice obtained from applications of various datalimited methods(DLMs) with forecasted catch advice from existing data-rich stock assessment models for the Indian Ocean bigeye tuna(Thunnus obesus). Our goal was to evaluate the co...     

渔获量时间序列长度对基于CMSY方法的资源评估结果的影响

大多数渔业种类由于数据缺乏，无法使用传统的渔业资源评估方法开展评估和管理。越来越多的研究采用CMSY等基于有限数据的评估方法，但CMSY方法在渔获量数据时间序列长度有限、存在误差等情况下的评估可靠性尚有待验证。本研究运用CMSY方法对黄海3种产量较高的经济鱼类开展资源评估，探索渔获量数据时间序列长度、不同渔业发展阶段，以及观测误差水平对评估结果的影响。结果表明，鲐、带鱼和银鲳在2000年后均出现产量高于最大可持续产量(MSY)的情况，资源处于过度利用状况(B/B_MSY<1、 F/F_MSY>1)，近10年来开发强度降低，但生物量仍处于较低水平(B/B_MSY<1)。评估模型的回溯性分析结果差异较小，表明评估结果稳定。从数据长度上看，使用遍历产量上升和下降过程的长时间序列数据，其评估结果更为稳定。在观测误差大于20%的情况下，模型对MSY和B_MSY出现高估，但结果仍较为稳健。在CMSY方法的应用中应注意选取长时间序列的产量数据，在评估结果不确定性高的情况下应采取相对保守的渔业管理措施。     

International workshop on advancing methods to overcome challenges associated with life history and stock assessments of data-poor deep-water snappers and groupers

Most fisheries for deep-water snappers, groupers and other demersal fishes in many countries and territories throughout the Indo-Pacific are data-poor and/or resource-poor. Current and emerging methods for obtaining important information on life history, ecological assessments, and stock assessments for these deep-water species were discussed at an international workshop in Perth, Western Australia in July 2016. The key issues raised included: (i) the ongoing need to adopt nascent methods for otolith sectioning and interpretation; (ii) the need for standardised international ageing protocols to be documented; (iii) the benefits of investigating otolith chronologies both for age validation and the influence of climate variability on fish populations; (iv) a need to investigate the ecological niches and requirements for deep-water fishes; (v) improved understanding of genetic stock structure/connectivity, diet and gene flow across a range of spatial scales; (vi) the need for an improved understanding of the performance and uncertainty associated with length- and age-based catch curves and spawning potential ratio stock assessments; and (vii) the issues and challenges in developing harvest strategies for deep-water data, and/or resource poor resources. Many new or refined strategic directions for further investigation were identified to resolve uncertainty in monitoring and assessment approaches to contribute toward more rigorous fisheries management arrangements.     

Current and future trends in fisheries stock assessment and management

There are currently three dominant approaches to fisheries stock assessment: analysis of catch-at-age data; simple models of biomass dynamics (often called surplus production models) that rely only on catch and some index of abundance; and analysis of length frequency data. A key characteristic of all these methods is that they rely primarily on one type of data and ignore most of what is known about the biology of the species in question and what has been learned from fisheries elsewhere. Other information is sometimes included subjectively after the stock assessment is complete. The first major trend in assessment methods is developing ways of incorporating all that is known about the biology of a species into a single unified assessment procedure. The second major development is in methods of incorporating uncertainty in stock assessment, using statistical decision theory. At present few agencies have formal methods for treating the uncertainty inherent in stock assessment, and therefore uncertainty is often ignored. A number of trends in fisheries management are reviewed, including adoption of formal harvest strategies, recognition that fisheries management is a matter of decision-making and risk-taking, and the use of Monte-Carlo evaluation of fisheries management options. Future trends in stock assessment and management will likely include more attention to the behaviour of fishermen in response to regulations, more involvement of user-groups in decision-making, much more allocation of property rights, including complete privatization of some fisheries, and demand for evaluation of cost effectiveness of research and management activities. Threats to commercial fisheries as now known are discussed, including growing allocation to recreational and aboriginal users, environmentalists and the impact of aquaculture.     

大西洋热带海域长鳍金枪鱼渔场预报模型的比较

为提高大西洋热带海域长鳍金枪鱼(Thunnus alalunga)渔场预报的准确率,对K最近邻(k nearest neighbor,KNN)、逻辑斯蒂回归(logistic regression,LR)、决策与分类树(classfication and regression tree,CART)、梯度提升决策树(gr...