Page 326 - 《水产学报》2026年第04期

4 期 晏 磊，等：南海张网不同尺寸的 T90 网目网囊对凤鲚和周氏新对虾的选择性 50 卷

表 1 实验网囊和套网规格
Tab. 1 Specification of codends and cover nets
纵向 vertical mesh 横向 horizontal mesh
网囊 网目尺寸/mm 有效网次/次 网目形状 网线结构
codend mesh size effective net mesh shape 目数/目 长度/m 目数/目 宽度/m netting material
mesh length mesh width
T30 30 7 T90 117 3.5 67 2.0 2×3
T35 35 7 T90 100 3.5 57 2.0 2×3
T40 40 5 T90 88 3.5 50 2.0 2×3
套网 cover net 15 菱形 270 4.05 240 3.6 2×3
δ
生物调查》 [17] 进行取样。取样当天对渔获物进行 L 50 = −ln(2 −1)−a (6)
b
分类、鉴定，按种类测量体长、重量，每种鱼类
δ
δ
随机测量 50 尾，不足者全测，并记录不同渔获物 SR = δln3+ln(1−0.25 )−ln(1−0.75 ) (7)
b
的尾数和总重量。本研究获得了中国水产科学研
式中， r(l)为网目对体长组 l的选择率； l为体长组
究院南海水产研究所实验动物福利伦理委员会批
的特征体长 (mm)； a、 b和 δ 为选择性参数；L
准 (审批号：nhdf2022-22)，实验过程中操作人员 50
为 50% 选择体长 (mm)；SR 为选择性范围 (mm)，
严格遵守中国水产科学研究院南海水产研究所伦理
用以反映曲线陡峭程度。
规范，并按照中国水产科学研究院南海水产研究所
选择性模型参数估计的解析方法 使用
实验动物福利伦理委员会制定的规章制度执行。
极大似然法估计模型的选择参数 [20-21] ，似然函数：
优势种的确定 采用 PINKAS 等提出的相
∑
对重要性指数 (IRI) [18] 确定不同网目尺寸下渔获组 l(θ) = ln(L) = {Nni·ln[r(l i )]+ Nci·ln[1−r(l i )]}
成中的优势种，衡量各物种的重要程度，其公式： i
(8)
IRI = (N +W)F (1) 式中， Nni为第 i 体长组鱼被网囊留存下来的尾
式中，W 为某物种在全部渔获中所占的质量百分 数 (尾)； Nci为第 i 体长组鱼逃出网囊被套网捕
比 (%)；N 为该物种的尾数百分比 (%)；F 为其在 获的尾数 (尾)； r(l i )为网囊网目对 i 体长组渔获
所有网次中出现的频率百分比 (%)。通常将 IRI > 的选择率。
1 000 的物种视为主要优势种，这些物种可作为后 上述有关计算使用 MS-Excel 2019 软件完成，
续选择性分析的对象。 选择性模型参数的估计通过“规划求解”实现，通
选择性模型 本研究为定量评估不同网目 过最大化似然函数获得最优参数，并采用 AIC 与
结构对主要优势种的体长选择性，采用 Logistic 残差分析比较不同模型的拟合质量。
模型与 Richards 模型两类常用选择性曲线进行拟 L 和网目尺寸的关系 假定鱼体在生长
0
5
[19]
合 ，其中 Logistic 选择性曲线表达式： 过程中没有改变体型，在相同作业条件下，根据
几何相似原理，不同网目尺寸的 L 随着网目尺
0
exp(a+bl) 5
r(l) = (2) [22]
1+exp(a+bl) 寸的线性增大。国内外研究表明 ，这种增大是
一种线性关系，即：
其选择性指标:
a L 50 = a+bm (9)
L 50 = − (3)
b
式中， a、 b为系数； m为网目尺寸 (mm)。
2ln3
SR = (4)
b 2 结果
Richards 选择性曲线表达式：
[ ] 1/δ 2.1 优势种的确定
exp(a+bl)
r(l) = (5)
1+exp(a+bl) 实验期间共完成 19 个有效网次，其中 T30、
其选择性指标： T35 和 T40 共 3 种网目尺寸的 T90 型网囊分别作

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