Page 81 - 《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

N 2010 N 2011 N 2012 N 2013 N 2014
36° 36° 36° 36° 36°
33° 33° 33° 33° 33°

30° 30° 30° 30° 30°

27° 27° 27° 27° 27°

120° 122° 124° 126° 128°E 120° 122° 124° 126° 128°E 120° 122° 124° 126° 128°E 120° 122° 124° 126° 128°E 120° 122° 124° 126° 128°E
(a) (b) (c) (d) (e)
N 2015 N 2016 N 2017 N 2018 N 2019
36° 36° 36° 36° 36°

33° 33° 33° 33° 33°
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27° 27° 27° 27° 27°

120° 122° 124° 126° 128°E 120° 122° 124° 126° 128°E 120° 122° 124° 126° 128°E 120° 122° 124° 126° 128°E 120° 122° 124° 126° 128°E
(f) (g) (h) (i) (j)
N 2020 N 2021 N 2022 N 2023
36° 36° 36° 36°
ln[CPUE/(kg/d)]
33° 33° 33° 33°
2
30° 30° 30° 30° 0
−2
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120° 122° 124° 126° 128°E 120° 122° 124° 126° 128°E 120° 122° 124° 126° 128°E 120° 122° 124° 126° 128°E
(k) (l) (m) (n)
图 6 2010—2023 年东海商业捕捞小黄鱼 CPUE 平均空间随机效应 (自然对数尺度转换) 的年际变化分布
Fig. 6 Inter-annual variation in the mean spatial random effect (natural log-scale) for L. polyactis CPUE from
commercial fisheries in the East China Sea (2010-2023)
表现出较高的一致性，反映出两个来源的数据结 的选择需同时考虑数据特性和模型目标。San-
合能够构建更为准确的资源丰度指数。 tos 等 [35] 比较了包括对数正态、Gamma、Tweedie
本研究通过比较 Gamma 分布与对数正态分 及 hurdle 模型在内的多种误差分布在 3 种不同渔
布，选择了 Gamma 分布作为东海小黄鱼 CPUE 标 业数据集标准化时的表现。结果显示，对于正捕
准化的误差分布。对数正态分布因符合正偏态， 获数据，对数正态分布常表现最佳。但本研究在
在资源评估中被广泛用作丰度指数的似然函数。 商业数据中选用 Gamma 分布，取得了优于对数正
然而，越来越多的研究指出这一假设可能存在问 态分布的结果，表明对于东海小黄鱼的非零商业
题。Monnahan 等 [34] 质疑了对数正态假设的普适 CPUE，其条件分布更接近伽玛分布的特征。
性，指出基于调查设计的丰度指数抽样分布形态
3.2 小黄鱼分布空间异质性对时空随机效应选
复杂，特别是当较多的站点渔获量偏低时，其分
择的影响
布的左尾可能比对数正态分布更短，而 Gamma 分
布因增加一个形状参数更具灵活性，能更好地拟 本研究采用集成嵌套拉普拉斯近似 (INLA-
合这种特性。本研究也发现在资源调查数据中， GLMM) 探索了多网具 CPUE 标准化，揭示了多网
Gamma 分布的预测性能 (R =0.65) 显著优于对数 具混合渔业中渔具选择性、环境驱动因子与资源
2
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正态分布 (R =0.43)，表明对数正态分布可能高估 时空分布之间的复杂交互关系。模型选择结果表
了高 CPUE 值的不确定性，从而在评估中给予异 明，独立空间随机效应模型在商业捕捞和资源调
常值过高的权重。对于商业捕捞数据，误差分布 查数据中均显著优于共享空间随机效应模型，共

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