Page 77 - 《水产学报》2026年第04期

4 期 刘尊雷，等：基于多源数据与 INLA-贝叶斯时空模型的东海小黄鱼 CPUE 标准化 50 卷

2 000 2 000
0
0
残差 residuals −2 000 残差 residuals −2 000

−4 000 −4 000
−200 −100 −50 0 0 100 200 300 400
深度/m 离岸距离/km
depth distance to coast
(a) (b)

2 000 2 000

0
0
残差 residuals −2 000 残差 residuals −2 000

−4 000 −4 000
12 16 20 24 28 20 25 30 35
底层水温/℃ 盐度
SBT SBS
(c) (d)
图 1 2010—2023 年基于商业捕捞数据的小黄鱼最优标准化模型环境变量与残差的关系
红色虚线代表残差为零的基准线，蓝色实线代表残差和环境变量 loess 拟合曲线，下同。
Fig. 1 Relationships between environmental variables and residuals for the optimal model using
commercial fishing data (2010-2023)
The red dashed line represents the baseline where the residual is zero; the blue solid line represents the loess fitting curve of the residuals and environ-
mental variables, the same below.
对三类渔具均起正向作用，效应值在刺网、张网 2012—2015 年 CPUE 的显著上升趋势，但联合建
和拖网中依次递增，分别为 0.044、0.153 和 0.262， 模策略的置信区间普遍较窄，预测不确定性相对
其中拖网受到的正向影响最为明显。深度增加对 较低。值得注意的是，在 2022 年，两种建模策略
刺网 (−0.046) 和张网 (−0.011) 有轻微的抑制作用， 的 CPUE 差异最为明显，联合建模策略低于单独
但对拖网 (0.024) 则略有积极影响。离岸距离的效 建模策略。
应在不同渔具间差异明显，对刺网影响近似为 0， 资源调查和商业渔业加权 CPUE 对比分
而对张网 (−0.129) 和拖网 (−0.259) 则表现为明显 析了渔业资源调查 CPUE、网具联合建模策略加
的负向效应。 权 CPUE、网具单独建模策略加权 CPUE 的年际
变化趋势，揭示了小黄鱼资源状况的动态变化特
2.3 CPUE 年际变化
征 (图 5)。2010—2023 年，渔业资源调查 CPUE
商业捕捞 CPUE 联合建模和单独建模两 与两种网具建模策略的 CPUE 均表现出明显的年
种策略 CPUE 的预测值均表现出年际波动特征， 际波动，但在趋势特征和变化幅度上存在显著差
并且在多数年份保持一致 (图 4)。刺网渔业，联合 异。从整体变化趋势上，渔业资源调查 CPUE 呈
建模策略在 2012、2022 年显示出更高的 CPUE 预 现波动特征，在 2011 年达到峰值，随后经历明显
测值，且置信区间相对较窄，其他年份 CPUE 低 下降，至 2020 年降至最低点，随后在 2023 年有
于单独建模。张网渔业，两种策略的预测值在 所恢复。相比之下，两种网具建模策略的 CPUE
2010、2018、2019 等多个年份差异显著。拖网渔 变化趋势较为相似，均表现出更强的年际波动性，
业，两种策略的预测结果相对一致，均显示出 两种建模策略的 CPUE 均在 2015 年达到最高值。

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