Page 98 - 《水产学报》2026年第2期

2 期 郭灏贤，等：基于 LIME 模型的海州湾小眼绿鳍鱼资源评估 50 卷

物资源波动等因素影响，也具有较高的不确定性。 2 结果
同时，本研究中自然死亡系数 M 和亲体补充量关
系的陡度 h 均通过经验法获取，不确定性较强 ， 2.1 资源利用状况
[29]
因此本研究将其作为敏感性分析的目标参数。 利用海州湾 2012—2023 年小眼绿鳍鱼体长
为评估 LIME 模型输出对参数变化的敏感性， 频率数据拟合了 LIME 模型，经检验所有参数的
本研究参考相关资料 [16,30] ，通过将 h 和 M 分别在 最大梯度绝对值≤ 0.001，Hessian 矩阵为正定，
原值基础上调整±25%，分析其对产卵潜力比 SPR 即表明模型拟合结果收敛。
及捕捞死亡系数 F 的影响。估计偏差用平均相对 LIME 模型评估结果显示，小眼绿鳍鱼的捕
误差 MRE 表示，公式： 捞死亡系数 F 为 2.09～2.72，呈现先缓慢上升后
趋于平缓的状态 (图 2)。评估的 F 值高于参考点
[ ]
X estimated − X true
MRE = mean F 及 0 F ，表明小眼绿鳍鱼处于过度捕捞状态。
X true 3 40
相对补充量呈现波动下降的趋势，相对产卵生物
此外，LIME 模型依赖体长频率数据进行估
量比例较低，为 0.02～0.11。
算，模型结构决定了它对时间序列数据有较高要
模型输出的主要评估指标为产卵潜力比 SPR，
求 。因此，本研究通过设置不同时间序列，评
[31]
评估结果为 0.106～0.129，表明资源出现严重衰退。
价其对于模型评估结果的影响。本研究首先使用
各年间评估的 SPR 较为稳定，置信区间范围较窄，
全部 11 年数据进行评估，然后将原始时间序列进
且均低于资源状况参考点 SPR=0.3。
行拆分，构建短时间序列，即将时间序列分成
2.2 参数敏感性分析
2013—2017、2015—2019、2017—2021、2019—
2023 4 个时段。将所得的 SPR 与原始时间序列相 敏感性分析表明，陡度 h 对模型输出的捕捞
对应的时间点进行比较分析，MRE 表示其偏差。 死亡系数 F 及 SPR 影响较小，当陡度 h 被低估时，
通过分析时间序列变化对 LIME 模型评估结果的 F 估计值略有增加，SPR 略有下降，高估则反之，
影响，表征 LIME 模型对时间序列数据的敏感性。 但变化均不显著。偏差结果显示，当 h 低估 25% 时

5 4 3 1.2
4
捕捞死亡系数 F 3 补充量 recruitment 2 1 产卵潜力比 SPR 0.8

2
0.4
1
0 0 0
2013 2015 2017 2019 2021 2023 2013 2015 2017 2019 2021 2023 2013 2015 2017 2019 2021 2023
年份/年 年份/年 年份/年
year year year
(a) (b) (c)
3
20
平均体长/cm mean body length 15 相对产卵生物量 relative spawning biomass 2 1 体长的选择性 selectivity at body length 0.8

10
0.4
5
0 0 0
2013 2015 2017 2019 2021 2023 2013 2015 2017 2019 2021 2023 5 10 15 20 25
体长/cm
年份/年 年份/年 body length
year year (f)
(d) (e)
图 2 LIME 模型输出的资源评估结果图
Fig. 2 The stock assessment results according to the output from LIME model

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