Page 101 - 《水产学报》2026年第2期
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2 期                                     水    产    学    报                                 50 卷

              的需求较为灵活,特别适用于数据有限的渔业,                            能与体长数据结构有关,特别是本研究中该时间
              只需   1  年的体长组成数据和基本生物学信息即可                       序列体长的最大值偏小,与模型输入的                  L 相差较
                                                                                                   ∞
              开展评估,这一特性使其在缺少研究基础和数据                            大。因此,建议在利用           LIME  模型时要根据该鱼
              有限的小型渔业或兼捕渔业评估中具有广泛的应                            种在特定海域的实际调查数据,对                L 等生物学参
                                                                                               ∞
              用潜力。此外,当可以获取其他数据时,LIME                           数及其时间变化进行评价。数据质量和样本量是
              模型也可以整合多类型数据,将体长数据、渔获                            影响  LIME  等数据有限方法评估准确性的关键因
              量时间序列和丰度指数纳入同一评估框架,以提                            素,而由于采样的随机性和偶然性,不同年份数
              高模型准确度。如研究表明,加入丰度指数后,                            据质量和样本量的差异难以避免,这种差异也可
              LIME 模型对短寿命和中等寿命鱼类的评估准确                          能对模型造成影响。在数据较为充足的情况下,
              性提高了     46%,精确性提高了         52% 。本研究中            可考虑采用重抽样使每年的样本量大致相同,但
                                              [16]
              样本数据来源于底拖网调查,其中                 CPUE  数据的        本研究中,部分年度的样本量偏少,进行重抽样
              时间序列相对较短,受限于样本数据质量,加入                            可能导致数据信息量降低,出现模型不收敛的情
              CPUE  数据对模型估算的影响具有不确定性,因                         况。Han   等  [36]  认为,应收集更多年的体长数据,
              此仅采用了体长频率数据进行模型拟合。未来研                            每年收集的数据进行更多的长度测量,以提升
              究还需进一步评估不同            CPUE  数据质量、估算方             LIME  模型的性能。同时,本研究的时间序列分
              法和时间序列长度在          LIME  模型应用中的作用。               析结果表明,使用不同时间序列时,对同一年份
                   另一方面,利用        LIME  模型进行资源评估时              的估算值也会产生一定程度的高估或低估,且                      F
              除了需要体长频率数据外,还需要输入相应生物                            对不同的时间序列敏感性比             SPR  高,这在实际应
              学参数,而生物学参数估算的偏差往往会影响资                            用中也应引起注意。此外,LIME               在使用中还存
                                                               在一些实践问题,如          Chong  等 [13]  对  LIME  模型的
              源评估的结果,导致管理决策的偏差 。应注意
                                                [35]
                                                               评估发现,当以一年时间序列研究短寿命鱼类时
              到,在数据有限渔业和许多小型渔业中,这些参
                                                               模型的性能较差,且随着鱼类寿命的增长,年龄
              数常难以准确估算,需通过文献或经验假设获取,
                                                               与体长关系不确定性增加,估算的                SPR  偏差增大。
              具有较高的不确定性。例如本实验选取了                     2  个代
                                                               因此,在使用       LIME  模型进行资源评估时需综合
              表性的指标,亲体补充量关系参数                 h  和自然死亡
                                                               考虑鱼种的生活史特性及数据适用类型,保证模
              系数   M,在大多数渔业种群甚至数据丰富的资源
                                                               型评估效果。
              种群中都很难准确估算           [19,35] 。因此,在资源评估实
              践中,需要明确这些不确定性参数对                   LIME  模型       3.3    管理与保护建议
              的影响,以评估管理建议的可靠性。本研究结果                                本研究中小眼绿鳍鱼过度捕捞的状况与海州

              表明,LIME     模型   SPR  及  F  的估算对自然死亡系            湾海域相关研究对其他鱼种的评估结论较为一致,
              数  M  的输入较为敏感,而对亲体补充量关系陡度                        如夏恒睿等      [37]  利用  LBSPR  模型对海州湾小黄鱼
              h  的变化则表现较为稳健,即陡度参数的不确定                          (Larimichthys polyactis) 进行资源评估,孙远远       [38]
              并不会对本研究估算结果产生严重影响。因此,                            利用  Beverton-Holt 单位补充量渔获量模型对海州
              在类似情况下进行资源评估,可适当放宽对陡度                            湾大泷六线鱼      (Hexagrammos otakii) 进行资源评估,
              参数的要求,降低研究成本。另一方面,本研究                            结果均表明目标鱼种处于过度捕捞状态。这说明
              表明   M  的不确定性对评估的影响较大,与             Rudd  等 [16]  海州湾海域整体渔业开发强度偏高,有待开展渔
              对自然死亡系数         M  敏感性分析的结果较为一致。                 业管控,降低捕捞压力。另一方面,尽管小眼绿
              因此,使用      LIME  模型时估算自然死亡系数            M  需     鳍鱼正经历严重的过度捕捞,但仍为海州湾鱼类
              要更为谨慎,需要考虑不同估算方法的可靠性,                            群落优势种,渔获量在海州湾渔业资源调查中占
              综合多种方法进行分析。                                      比仍较高。这种捕捞抗性可能与小眼绿鳍鱼的生
                   此外,本研究表明在仅使用体长频率数据时,                        活史特征有关,如初次性成熟较早、生长速率较
              LIME  模型较容易出现不收敛问题。如对                 2019—      快等,也有研究认为这与气候变化导致小眼绿鳍
              2023  年的时间序列进行分析时,尽管时间长度已                        鱼分布范围缩小并向北移动有关                [39] 。总体而言,
              有  5  年,但模型仍不收敛且结果偏差较大。这可                        目前海州湾小眼绿鳍鱼及其他渔业资源需继续加

              https://www.china-fishery.cn                           中国水产学会主办    sponsored by China Society of Fisheries
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