Page 282 - 《水产学报》2026年第04期
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4 期 郑 翔,等:以山东半岛北部近岸水域为例优化设计近岸渔业资源调查站位 50 卷
为 40%,黄河口增幅为 35%,黄河口的增幅略低 “气候态”分层方案,旨在提供一个稳健的基础框
于渤海近岸。这一差异的原因在于黄河口的分层 架。该方案在一般年份具有良好的适用性。然而,
方案更精细,层内变异系数更低 (CV<14%),在常 对于发生极端径流、高温热浪等异常事件的年份,
规精度标准下已实现较高的监测效率,因此提升 资源分布格局可能发生偏移。未来工作将探索建
精度所需增加的站位数量相对较少;而渤海近岸 立一套快速响应机制,利用当年早期调查数据对
的层内变异系数略高 (CV<15%),且空间跨度大, 基础分层方案进行动态微调,以应对年际变异性。
提升精度需要补充更多站位以覆盖未充分监测的 此外,后续研究还将面向多样化的渔业管理需求
区域 (如深层>20 m 的越冬场)。 (如侧重产出、管理、生态等),发展适配不同精
从管理实践来看,这一量化关系为不同区域 度-成本权衡目标的差异化抽样方案体系。
的精度-成本权衡提供了明确依据:对于渤海近岸
4 结论
这类核心产区,若需开展精细化管理 (如伏季休渔
效果评估),选择高精度标准需额外承担 40% 的站 (1) 通过 C RE E 指数评价证实,分层随机抽样
位成本;对于黄河口这类珍稀物种繁殖育幼区, 是渤海近岸及黄河口海域渔业资源调查的最优方
在保障高精度监测 (如珍稀物种保护状况评估) 的 法。其在所有区域和季节均能以最少的站位数达
同时,仅需额外承担 35% 的成本,性价比更高。 到精度要求,且估计稳定性和偏差控制均显著优
3.4 精度-成本权衡关系的量化与管理启示 于系统抽样和简单随机抽样。
(2) 分层标准实施区域-季节动态调整。本研
本研究聚焦于 C REE ≤15% (常规) 与≤10% (高 究确定的差异化水深阈值体系 月渤海近岸≤10、
精度) 两个关键阈值,因其分别代表了当前主流管 (5
10~20 m、>20 m,8 月渤海近岸≤8、8~18 m、>
理需求与未来精细化管理的发展方向,能有效揭
18 m,8 月黄河口≤6、6~16 m、>16 m,5 月黄河
示精度提升的成本代价。本研究明确量化了精度
口≤8、8~18 m、>18 m) 具有明确的生态学依据,
提升与成本增加之间的关系:将 C RE E 标准从 15% 能够有效捕捉资源分布的关键梯度,是实现高精
提升至 10%,所需站位数平均增加 37.5%,调查成
度高效率抽样的重要前提。
本相应增加。这一量化关系具有重要的管理启示:
(3) 为满足不同管理场景的精度需求,提出差
常规监测与趋势分析:对于年度资源普查、
异化站位数方案。高精度监测 (C REE ≤10%) 时,5
长期变化趋势监测等常规管理需求,采用 C REE ≤ 月和 8 月渤海近岸均约需 35 个站位,5 月黄河口、
15% 的标准更具成本效益。此时,渤海近岸每季
8 月黄河口均约需 18 个站位;常规监测 (C REE ≤
25 个站位、黄河口每季 13 个站位即可满足基本
15%) 时,相应站位数可减少至 25 个和 13 个。精
管理需求,在控制成本的同时,能够有效捕捉资 度每提升 5 个百分点 (从 15% 到 10%),所需成本
源动态变化趋势;
(站位数) 约增加 37.5%。
高精度评估场景:对于增殖放流效果评估、 (4) 本研究构建的多目标、双指数评价框架及
保护区成效评价、珍稀物种专项监测等对数据精 优化方案,不仅可直接服务于渤海近岸及黄河口
度要求高的场景,需采用 C REE ≤10% 的高标准。虽 渔业资源的精细化监测与管理,其体现了“以生态
然成本增加,但获得的数据精度能够支撑更精细 学机制为基础、以多目标平衡为核心、以精度-成
的管理决策,避免因估计误差导致的管理措施失效; 本权衡为准则”的技术路线,也为我国其他河口-近
预算约束下的灵活策略:对于预算有限的情 岸生态系统乃至更广泛的海洋生物资源调查的抽
况,可采用 “分层递进” 策略:先用常规精度标准 样设计提供了符合国家标准技术方案的科学范式
的站位数进行初步调查,根据初步结果识别资源 和实践参考。
集中区和关键生态区域,再针对性地增加关键区
域的站位,逐步提升精度。这种方式既避免了初 (作者声明本文无利益冲突)
始高成本投入,又能保证关键区域的监测精度。
参考文献 (References):
3.5 研究局限性与展望
[ 1 ] 鹿红. 我国海洋生态文明建设研究 [D]. 大连: 大连海事大学,
本研究基于 2023—2025 年三年数据构建的 2018.
中国水产学会主办 sponsored by China Society of Fisheries https://www.china-fishery.cn
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