Page 62 - 《水产学报》2026年第04期
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4 期                          任庆强,等:渤海口虾蛄资源管理策略评估                                         50 卷

                   本研究假设渔具对于口虾蛄的选择性遵循逻                         值即为   Z。在此基础上进一步确定             50%  选择体长
              辑斯蒂型曲线 (Logistic curve),通过       TropFishR  包    (L ,即开捕体长)、95%        选择体长 (L ) 等选择性
                                                                50                              95
              的  catchCurve 方法估算总死亡系数 (Z),并进一步                 参数。自然死亡系数 (M) 采用经验公式法估算
              估算选择性体长。Z         的计算公式:                         (表  1)。Then  等 [14]  用更新数据重新拟合并比较了
                                                               一批       经验公式     [32]  的评估结果,结果表明加
                  ln(N t /dt) =a+b t                               Pauly
              式中,N 为  t   t 体长组的数量,dt 为某体长组下限                  入温度参数后并未改善评估精度,因此本研究将
              生长到上限的时间间隔,t 为某一体长组的相对年                          两种方法归为一类 (情景          4),但并不等价。情景          5
              龄,b   为拟合曲线斜率。拟合时剔除补充不足及                         中 的  50%  性 成 熟 年 龄  T m5 0  由  50%  性 成 熟 体 长
              已接近渐进体长的样本点,该曲线斜率                    b  的绝对      (L m50 ) 和生长方程计算得出。


                                         表 1    口虾蛄自然死亡系数估算方法及情景设置
                            Tab. 1    Scenario setting based on different methods for estimating M of O. oratoria
                          情景                                经验公式                               参数
                         scenario                            equations                        parameter
                                                         −0.916[14]
                  情景1 scenario 1            公式1:M=4.899T max                              最大年龄T max
                                                          [14]
                                            公式2:M=5.109/T max
                                                                 [30]
                                            公式3:M=−0.002 1+2.591 2/T max
                                            公式1:M=1.692K [14]
                  情景2 scenario 2                                                          K
                                            公式2:M=0.098+1.550K [14]
                                                                   [31]
                  情景3 scenario 3            公式1:M=3·K/[exp(0.38·T max ·K)−1]              T max,  K
                                                                                  [32]
                                            公式1:lgM=−0.006 6−0.279 0lgL inf +0.654 3lgK+0.463 4lgT
                  情景4 scenario 4                                                          L inf,  K
                                                        0.73
                                            公式2:M=4.118K L inf   −0.33[14]
                                                          0.72  [33]
                  情景5 scenario 5            公式1:M=1.521/T m50  −0.155                     50%性成熟年龄T m50
                  情景6 scenario 6            公式1:M=1.68GSI+0.03 [34]                       性腺发育指数GSI
                  综合情景 integrated scenario                   综合所有情景的自然死亡系数取值范围
               1.3    管理策略评估                                   各项  MP  的效果通过以下        6  项  PM  来评估并通过
                                                               设置阈值筛选符合预定目标的              MP:① P50,目标
                   MSE  通过闭环模拟,在不确定性条件下,利
              用性能指标 (performance metrics, PMs) 比较不同管           种群产卵群体生物量高于最大可持续生物量                     50%
              理措施 (management procedures, MPs) 评估管理目           (SB>0.5SB MSY ) 的概率,目标阈值设置为         0.90;②
              标的相对效果 。本研究利用               DLMtool 程序包执         P100,目标种群产卵群体生物量高于最大可持续
                           [7]
              行  MSE [7, 9] 。在  DLMtool 框架中,操控模型 (OM)          生物量 (SB>SB   MSY ) 的概率,目标阈值设置为         0.70;
              是  MSE  的主要部分,该模型由          4  个核心模块构成,          ③ PNOF,不发生过度捕捞 (F<F          MSY ) 的概率,目
              分别用于描述目标种群和渔业的种群动态 (stock)、                      标阈值设置为      0.85;④ PGK,同时满足        SB>SB MSY
              捕捞动态 (fleet)、观测误差 (observation) 和管理措             和  F<F MS Y  的概率,目标阈值设置为       0.65;⑤ LTY,
              施执行 (implementation)。stock  模块中的各项参数             长期平均相对产量高于           50%  参考水平 (固定捕捞
              及取值范围见表         2;在  fleet 模块中设置捕捞努力             努力量可获得的最大产量) 的概率,目标阈值设置
              量下降的情景,即捕捞努力量在模拟年际间随机                            为  0.40;⑥ Yield,平均相对产量        (相对于参考产
              下降;observation   模块引入带偏差的非精确观测                   量),目标阈值设置为         0.60。
              过程,管理措施执行采用严格执行的方案 。管
                                                     [9]
                                                                2    结果
              理程序由      DLMtool内置,本研究构建了            curE90、
              curE80、curE70、curE60、curE50   等  5  项基于捕捞
                                                                2.1    生活史参数
              努力量降低的        MP,替代内置的        curE75,以探讨
              MSE  评估结果对捕捞努力量降低幅度的敏感性。                             2015  年,口虾蛄体长为         3.1~16.3 cm,体重

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