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        捕撈壓力和氣候變化對(duì)黃渤海小黃魚(yú)漁獲量的影響*

        2017-06-19 19:25:27劉笑笑徐賓鐸任一平
        關(guān)鍵詞:影響模型

        劉笑笑, 王 晶, 徐賓鐸, 薛 瑩, 任一平

        (中國(guó)海洋大學(xué)水產(chǎn)學(xué)院,山東 青島 266003)

        捕撈壓力和氣候變化對(duì)黃渤海小黃魚(yú)漁獲量的影響*

        劉笑笑, 王 晶, 徐賓鐸, 薛 瑩**, 任一平

        (中國(guó)海洋大學(xué)水產(chǎn)學(xué)院,山東 青島 266003)

        捕撈壓力和氣候變化是影響漁業(yè)資源數(shù)量變動(dòng)的主要因素,會(huì)對(duì)漁獲量產(chǎn)生較大影響。本文通過(guò)分析長(zhǎng)時(shí)間序列的漁業(yè)統(tǒng)計(jì)資料和氣候變化數(shù)據(jù),研究了1962—2012年間捕撈壓力和氣候變化對(duì)黃渤海小黃魚(yú)(Pseudosciaenapolyactis)漁獲量的影響,并應(yīng)用Fox模型擬合捕撈壓力對(duì)黃渤海小黃魚(yú)漁獲量的影響,同時(shí)根據(jù)多個(gè)氣候因子及氣候指數(shù)的年間變動(dòng)數(shù)據(jù),分析每個(gè)顯著相關(guān)的氣候變量對(duì)黃渤海小黃魚(yú)漁獲量的影響。研究表明,黃渤海小黃魚(yú)漁獲量在1962—1971年呈波動(dòng)下降趨勢(shì),在1972—1990年保持平穩(wěn)狀態(tài),在1991—2012年急劇增加。黃渤海小黃魚(yú)漁獲量與渤海冬季季風(fēng)、北太平洋指數(shù)(North pacific index,NPI)呈顯著負(fù)相關(guān)(P<0.05),與黃海夏季季風(fēng)、黃海海表溫度呈顯著正相關(guān)(P<0.05)。加入氣候變量進(jìn)行優(yōu)化的Fox模型考慮了捕撈壓力和氣候變化的影響,該模型擬合的漁獲量與統(tǒng)計(jì)的漁獲量呈極顯著相關(guān)(P<0.01)。研究表明:捕撈壓力的增大是導(dǎo)致黃渤海小黃魚(yú)漁獲量變動(dòng)的主要原因,氣候變化也會(huì)對(duì)小黃魚(yú)漁獲量產(chǎn)生顯著影響。

        黃渤海;小黃魚(yú)漁獲量;Fox模型;捕撈壓力;氣候變化

        小黃魚(yú)(Pseudosciaenapolyactis)隸屬于鱸形目(Perciformes)石首魚(yú)科(Sciaenidae)黃魚(yú)屬(Pseudosciaena)。分布范圍較廣,主要集中在渤海、黃海、東海和朝鮮半島西岸海區(qū),水深小于100 m的海域,特別是受到長(zhǎng)江徑流影響的黃海南部和東海北部水深為40~80 m的海域[1]。自1850年代以來(lái),小黃魚(yú)在我國(guó)底拖網(wǎng)漁業(yè)中始終占有重要地位。然而,隨著漁業(yè)裝備和捕撈技術(shù)的不斷發(fā)展,小黃魚(yú)資源受到過(guò)度捕撈的嚴(yán)重威脅,加之環(huán)境惡化等因素的影響,致使小黃魚(yú)漁獲量在1952—1962年期間急劇下降[2-4],漁業(yè)種群也呈現(xiàn)諸如低齡化、個(gè)體生長(zhǎng)加快、性成熟提前等生物學(xué)特征的變化[5]。在1962—2012年間,黃渤海小黃魚(yú)漁獲量經(jīng)歷了急劇衰退,進(jìn)而平穩(wěn)發(fā)展,隨后有所恢復(fù),并快速上升的過(guò)程,小黃魚(yú)漁獲量的巨大波動(dòng)已經(jīng)引起了越來(lái)越多科學(xué)家的重視。

        聯(lián)合國(guó)糧食及農(nóng)業(yè)組織(Food and Agriculture Organization of the United,F(xiàn)AO)有關(guān)專(zhuān)家認(rèn)為,氣候變化不僅影響海洋物種的分布格局,甚至改變了海洋生物的生理過(guò)程,這些變化終將對(duì)漁業(yè)資源產(chǎn)生無(wú)法預(yù)估的影響[6]。Chang等[7]研究表明,海表水溫、降雨以及氣壓等氣候環(huán)境的變化對(duì)韓國(guó)近岸海域的漁業(yè)資源量以及海洋生態(tài)系統(tǒng)都產(chǎn)生了相當(dāng)明顯的影響。王躍中等[8]在研究中發(fā)現(xiàn),我國(guó)東海帶魚(yú)漁獲量變動(dòng)不僅與捕撈壓力的變化有關(guān),還與海表水溫、熱帶氣旋、冬夏季季風(fēng)、海表徑流以及陸地降雨等氣候因素的變化相關(guān)。Tian等[9]研究發(fā)現(xiàn),太平洋秋刀魚(yú)的資源波動(dòng)受ENSO的影響并不明顯,卻與北太平洋指數(shù)NPI(North pacific index)顯著相關(guān)。上述研究均表明,分析漁獲量的變動(dòng)規(guī)律不僅要考慮捕撈壓力的影響,還應(yīng)結(jié)合相應(yīng)時(shí)間段內(nèi)的環(huán)境和氣候因子來(lái)解釋[10]。

        本研究基于1962—2012年《中國(guó)漁業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》數(shù)據(jù),并結(jié)合長(zhǎng)時(shí)間序列的氣候變化數(shù)據(jù),分析捕撈壓力和氣候變化對(duì)黃渤海小黃魚(yú)漁獲量的影響,旨在探討黃渤海小黃魚(yú)漁獲量變動(dòng)的原因和機(jī)制,為我國(guó)小黃魚(yú)漁業(yè)資源的管理和可持續(xù)利用提供科學(xué)依據(jù)。

        1 材料與方法

        1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

        1.1.1 漁業(yè)統(tǒng)計(jì)資料 漁業(yè)統(tǒng)計(jì)資料主要來(lái)源于中國(guó)農(nóng)業(yè)部漁業(yè)局編制的《中國(guó)漁業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》(1949—2012年)[11-12]。分析的數(shù)據(jù)主要包括1962—2012年間我國(guó)黃渤海沿岸三省一市(遼寧省、河北省、山東省和天津市)的小黃魚(yú)漁獲量和捕撈努力量數(shù)據(jù)。本研究采用的捕撈努力量為漁船功率,由機(jī)動(dòng)漁船和非機(jī)動(dòng)漁船相加而得,單位統(tǒng)一用千瓦(kW)來(lái)表示,其中非機(jī)動(dòng)漁船捕撈努力量是按其單位捕撈努力量漁獲量(CPUE)的年間變動(dòng)趨勢(shì)與該海區(qū)相同功率的機(jī)動(dòng)漁船比例標(biāo)準(zhǔn)化而來(lái)[13]。

        1.1.2 氣候數(shù)據(jù)資料 根據(jù)國(guó)內(nèi)外有關(guān)氣候因素對(duì)漁獲量影響的研究,選擇黃渤海冬季季風(fēng)、黃渤海夏季季風(fēng)、黃渤海海表溫度、黃渤海沿岸降雨量、太平洋年代際濤動(dòng)(Pacific Decadal Oscillation,PDO)、北太平洋指數(shù)等氣候數(shù)據(jù)擬合小黃魚(yú)漁獲量。其中,降雨量數(shù)據(jù)來(lái)源于Climate Explorer(http://climexp.knmi.nl)網(wǎng)站,基于Global Precipitation Climatology Center(GPCC)V4,1°×1°的網(wǎng)格化數(shù)據(jù)。季風(fēng)數(shù)據(jù)來(lái)自于Climate Explorer(http://climexp.knmi.nl)網(wǎng)站,獲取每月2°×2°COADS(Comprehensive Ocean-Atmospheric Data Set)海面風(fēng)速,夏季季風(fēng)數(shù)據(jù)來(lái)自于每年6—8月海表平均風(fēng)速,冬季季風(fēng)數(shù)據(jù)來(lái)自于每年10月—次年3月海表平均風(fēng)速[14]。海表溫度(SST)同樣來(lái)源于Climate Explorer(http://climexp.knmi.nl)網(wǎng)站,基于每月的2°×2°COADS(Comprehensive Ocean-Atmospheric Data Set)海表水溫序列數(shù)據(jù)。NPI和PDO數(shù)據(jù)均來(lái)源于日本氣象廳發(fā)布的氣象數(shù)據(jù)。

        為了提高氣候數(shù)據(jù)的精確度,將黃海(32°N~38°N,120°E~126°E)和渤海(36°N~40°N,115°E~122°E)的氣候數(shù)據(jù)分別計(jì)算,并把氣候數(shù)據(jù)全部經(jīng)過(guò)Z-score標(biāo)準(zhǔn)化進(jìn)行無(wú)量綱化處理,之后再對(duì)氣候數(shù)據(jù)進(jìn)行K-S檢驗(yàn)(Kolmogorov-Smirnov Test)顯著性水平均大于0.05,即所得數(shù)據(jù)均符合正態(tài)分布,可以直接應(yīng)用于小黃魚(yú)漁獲量的回歸性分析及其他相關(guān)計(jì)算。

        1.2 分析方法

        1.2.1 分析捕撈壓力對(duì)小黃魚(yú)漁獲量的影響 利用Fox模型分析捕撈壓力對(duì)黃渤海小黃魚(yú)漁獲量的影響[15]。

        Fox模型為:

        Ye=Cfee-dfe。

        (1)

        式中:Ye為黃渤海小黃魚(yú)漁獲量;fe為黃渤海漁船的捕撈努力量;C、d為參數(shù)。

        Fox模型中計(jì)算CPUE公式如下:

        (2)

        公式(2)兩邊取自然對(duì)數(shù):

        (3)

        參數(shù)C、d的計(jì)算和置信區(qū)間采用paired data bootstrap方法估計(jì)。具體步驟:(1)對(duì)1962—2012年小黃魚(yú)漁獲量和捕撈努力量41對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行有放回式隨機(jī)取樣,每次抽取1 000組數(shù)據(jù),得到新的1組1 000對(duì)數(shù)據(jù);(2)根據(jù)公式(3)估計(jì)模型參數(shù)C和d;3)重復(fù)上述1、2步驟10 000次,得到參數(shù)C、d的分布情況[16]。得到參數(shù)分布后,代入公式(1),計(jì)算捕撈漁獲量Fox模型估計(jì)值Ye。

        1.2.2 分析氣候變化對(duì)小黃魚(yú)漁獲量的影響 應(yīng)用優(yōu)化的Fox模型分析捕撈壓力對(duì)黃渤海小黃魚(yú)漁獲量的影響[16]:

        Yo=Cfee-dfe+a1x1+a2x2……+anxn+b。

        (4)

        式中:Yo為黃渤海小黃魚(yú)擬合漁獲量;x1,x2,……,xn為氣候因子;a1,a2,……,an為氣候因子的偏相關(guān)系數(shù),b為常數(shù)。

        首先移除捕撈效應(yīng)引起的漁獲量變動(dòng)ΔY=Y-Ye,ΔY式中為氣候變化引起的小黃魚(yú)漁獲量變動(dòng),Y為實(shí)際捕撈量,Ye為Fox模型計(jì)算所得小黃魚(yú)漁獲量。

        ΔY的年際變化與降雨、季風(fēng)、海表溫度、氣候指數(shù)等因子相關(guān)。將氣候數(shù)據(jù)代入公式ΔY=a1x1+a2x2+……+anxn+b,利用SPSS軟件對(duì)漁獲量變動(dòng)對(duì)各氣候數(shù)據(jù)進(jìn)行線性回歸分析。在回歸分析中,各氣候因子之前的偏相關(guān)系數(shù)用來(lái)說(shuō)明其對(duì)小黃魚(yú)漁獲量變動(dòng)的影響程度。

        考慮到氣候因子對(duì)漁獲量的影響具有時(shí)滯性,在線性回歸分析中,通過(guò)對(duì)小黃魚(yú)漁獲量前0~5年的氣候因子逐年分析,找到每個(gè)因子對(duì)應(yīng)的最適時(shí)滯年限,從而建立優(yōu)化的Fox模型,擬合小黃魚(yú)漁獲量的變動(dòng)。

        2 結(jié)果

        2.1 漁獲量變動(dòng)與捕撈努力量的關(guān)系

        1962—2012年黃渤海小黃魚(yú)漁獲量和漁船功率變化如圖1所示。從黃渤海小黃魚(yú)歷年漁獲量變化可以看出,其漁獲量存在明顯的年際變化。1962—1971年小黃魚(yú)漁獲量呈波動(dòng)下降趨勢(shì),1972年漁獲量?jī)H有0.41×104t;1972—1990年小黃魚(yú)漁獲量保持平穩(wěn)狀態(tài);在1991—2012年間隨著漁船功率的持續(xù)增長(zhǎng),小黃魚(yú)漁獲量也開(kāi)始上升,2010年小黃魚(yú)漁獲量最高達(dá)26.7×104t。從黃渤海小黃魚(yú)CPUE(t/kW)年際變化可以看出(見(jiàn)圖2),雖然捕撈壓力增加導(dǎo)致黃渤海小黃魚(yú)漁獲量增加,但黃渤海小黃魚(yú)CPUE在1962—1972年間急劇下降,在1973—1989年間保持平穩(wěn),隨后有所回升。

        圖1 1962—2012年黃渤海小黃魚(yú)漁獲量和捕撈努力量的年間變化

        圖2 1962—2012年黃渤海小黃魚(yú)CPUE的年際變化

        采用Bootstrap方法對(duì)41組漁獲量和捕撈努力量數(shù)據(jù)在R軟件(R-3.3.1)中進(jìn)行分析得到C=0.035 16,d=-0.000 121,所以小黃魚(yú)的Fox模型為:

        Ye=0.035 16fee0.000 121fe。

        在SPSS軟件中,用Fox模型根據(jù)黃渤海捕撈努力量擬合小黃魚(yú)漁獲量估計(jì)值,擬合結(jié)果顯示,黃渤海小黃魚(yú)漁獲量與捕撈努力量的Fox模型回歸系數(shù)達(dá)0.87,且模型具有顯著性(P<0.01),說(shuō)明黃渤海小黃魚(yú)漁獲量與捕撈努力量之間具有顯著的相關(guān)性。

        2.2 漁獲量變動(dòng)與氣候因子的關(guān)系

        應(yīng)用Fox模型移除捕撈壓力引起的變動(dòng),由相關(guān)氣候因素引起的黃渤海小黃魚(yú)漁獲量年間變動(dòng)見(jiàn)圖3。將黃渤海小黃魚(yú)漁獲量年間變動(dòng)與相關(guān)氣候變量進(jìn)行多元線形回歸分析,相關(guān)氣候變量包括黃渤海沿岸降雨量、黃海海表溫度、渤海海表溫度、黃海冬季季風(fēng)、黃海夏季季風(fēng)、渤海冬季季風(fēng)、渤海夏季季風(fēng)、NPI指數(shù)和PDO指數(shù)(見(jiàn)圖4)。

        圖3 移除捕撈壓力影響的黃渤海小黃魚(yú)漁獲量的年間變動(dòng)

        考慮到氣候影響的時(shí)滯性,對(duì)移除捕撈壓力影響后漁獲量的前0~5年的氣候因子變動(dòng)趨勢(shì)逐年進(jìn)行線性回歸分析,選出回歸模型中各因子具有顯著相關(guān)性,并且優(yōu)化后的模型與漁獲量統(tǒng)計(jì)值具最大方差值的氣候因子。結(jié)果表明,黃渤海小黃魚(yú)漁獲量與渤海冬季季風(fēng)、北太平洋指數(shù)NPI呈顯著負(fù)相關(guān)(P<0.05),與黃海夏季季風(fēng)、黃海海表溫度呈顯著正相關(guān)(P<0.05),與黃渤海沿岸降雨、黃海冬季季風(fēng)、渤海夏季季風(fēng)、渤海表面溫度、太平洋年代際濤動(dòng)PDO沒(méi)有顯著相關(guān)性(P>0.05)。

        比較發(fā)現(xiàn),時(shí)滯為1年時(shí)具有最大方差值(R2=0.537,P<0.01)(見(jiàn)表1),因此選擇時(shí)滯1年時(shí)的氣候因子進(jìn)行線性回歸分析,擬合出氣候因子對(duì)黃渤海小黃魚(yú)漁獲量的影響。通過(guò)計(jì)算各氣候因子的偏相關(guān)系數(shù)和顯著性水平(見(jiàn)表2),得到優(yōu)化后的黃渤海小黃魚(yú)漁獲量Fox模型為:

        Yo=0.035 16fee0.000 121fe+1.453xai-1+1.403xbi-1-

        0.126xci-1-1.695xdi-1+1.099。

        式中:Yo為黃渤海小黃魚(yú)擬合漁獲量;fe為黃渤海海洋捕撈漁船捕撈努力量;xa為黃海夏季季風(fēng);xb為黃海海表溫度;xc為NPI;xd為渤海冬季季風(fēng)。

        2.3 漁獲量擬合結(jié)果

        黃渤海小黃魚(yú)漁獲量的年間變動(dòng),一方面由于捕撈壓力引起,另一方面由于氣候變化引起。根據(jù)優(yōu)化后的Fox模型代入黃渤海漁船捕撈努力量和氣候變量數(shù)據(jù),計(jì)算出擬合的黃渤海區(qū)小黃魚(yú)漁獲量(見(jiàn)圖5),擬合結(jié)果表示,黃渤海區(qū)小黃魚(yú)漁獲量擬合值與統(tǒng)計(jì)值之間的回歸系數(shù)為0.90,其置信水平達(dá)99%以上。

        圖4 1957—2012年黃渤海主要?dú)夂蛞蜃拥淖兓厔?shì)

        時(shí)滯/aTimelagsig.R200.0010.49010.0000.53720.0010.48230.0020.44040.0020.43950.0150.371

        表2 移除捕撈壓力影響的小黃魚(yú)漁獲量變動(dòng)與氣候因子多元線性回歸方程的偏相關(guān)性分析(時(shí)滯為1年)

        Note:①Climatic variables;②Partial correlation coefficient;③North Pacific Index NPI;④Winter wend speed in the Bohai Sea;⑤Summer wend speed in the Yellow Sea;⑥Sea surface temperature in the Yellow Sea.

        圖5 1962—2012年黃渤海小黃魚(yú)實(shí)際漁獲量與擬合漁獲量

        3 討論

        3.1 捕撈壓力對(duì)黃渤海小黃魚(yú)漁獲量的影響

        本研究應(yīng)用Fox模型擬合捕撈壓力對(duì)黃渤海小黃魚(yú)漁獲量的影響,發(fā)現(xiàn)小黃魚(yú)漁獲量與捕撈努力量的Fox模型回歸系數(shù)達(dá)0.87,且具有顯著相關(guān)性,說(shuō)明捕撈壓力的增大是導(dǎo)致黃渤海小黃魚(yú)漁獲量變動(dòng)的主要原因。黃渤海是我國(guó)開(kāi)發(fā)較早且?guī)?lái)巨大海洋經(jīng)濟(jì)效益的海域,1950年黃渤海的海洋捕撈產(chǎn)量已經(jīng)占據(jù)中國(guó)大陸捕撈總產(chǎn)量的1/2以上[17]。隨著我國(guó)海洋漁業(yè)的迅猛發(fā)展,黃渤海捕撈漁船的捕撈努力量不斷增加,漁船功率從1962年的14.1×104kW增加到2003年的382.9×104kW[12]。黃渤海小黃魚(yú)在1960—1980年代由于過(guò)度捕撈導(dǎo)致漁獲量緩慢下降,1972年降至最低,僅為0.41×104t[12]。自1980年代后期以來(lái),漁船捕撈壓力急劇增加,漁獲量迅速上升,造成嚴(yán)重的捕撈過(guò)度和資源衰退,導(dǎo)致小黃魚(yú)個(gè)體生長(zhǎng)速度升高[18],出現(xiàn)了生命周期縮短、性成熟提前、個(gè)體繁殖力上升等生物學(xué)特性的演變[19],以適應(yīng)高強(qiáng)度的捕撈壓力,維持種群的延續(xù)。2010年黃渤海小黃魚(yú)的漁獲量達(dá)到最高值,為26.7×104t[12]。本研究表明,如果僅考慮捕撈努力量的影響,根據(jù)Fox模型擬合出的黃渤海小黃魚(yú)漁獲量與其實(shí)際漁獲量的變動(dòng)趨勢(shì)存在一定差異(見(jiàn)圖1),這說(shuō)明小黃魚(yú)漁獲量的變動(dòng)不僅要考慮捕撈壓力的影響,還應(yīng)結(jié)合相應(yīng)時(shí)間段內(nèi)的環(huán)境氣候因子的變化來(lái)解釋[8,10,13]。

        3.2 氣候變化對(duì)黃渤海小黃魚(yú)漁獲量的影響

        本研究發(fā)現(xiàn),加入氣候因子的Fox模型與小黃魚(yú)實(shí)際漁獲量擬合度更優(yōu),回歸系數(shù)達(dá)0.90,且置信水平達(dá)99%以上,說(shuō)明黃渤海小黃魚(yú)漁獲量的變動(dòng)與捕撈壓力和氣候變化均密切相關(guān)。影響黃渤海小黃魚(yú)漁獲量的氣候因子主要有:黃海海表溫度、渤海冬季季風(fēng)、黃海夏季季風(fēng)和NPI指數(shù)。

        黃海海表面溫度與小黃魚(yú)漁獲量變動(dòng)呈顯著正相關(guān)。研究表明,小黃魚(yú)屬于暖溫性魚(yú)類(lèi),主要分布在暖水域或其邊緣地帶[1]。在適溫范圍內(nèi),隨著溫度適當(dāng)升高,小黃魚(yú)達(dá)到性成熟所需的有效積溫時(shí)間提前,使得繁殖盛期提前[20],有利于促進(jìn)小黃魚(yú)的性腺發(fā)育,并增加小黃魚(yú)產(chǎn)卵數(shù)量[21]。另外,溫度適當(dāng)升高有利于浮游植物的光合作用,提高海域的初級(jí)生產(chǎn)力[22],進(jìn)而為小黃魚(yú)提供充足的食物供給,對(duì)增加補(bǔ)充群體數(shù)量的有著重要影響。

        渤海冬季季風(fēng)、黃海夏季季風(fēng)與小黃魚(yú)漁獲量變動(dòng)分別呈顯著負(fù)相關(guān)和顯著正相關(guān)。渤海冬季季風(fēng)產(chǎn)生負(fù)面影響可能與渤海季風(fēng)造成海域中營(yíng)養(yǎng)鹽流失有關(guān),渤海的季風(fēng)會(huì)使渤海海域產(chǎn)生風(fēng)生環(huán)流,在該環(huán)流驅(qū)使下,渤海高營(yíng)養(yǎng)鹽的海水會(huì)從南部峽口處流失,而缺乏營(yíng)養(yǎng)鹽的外海水又從峽口處流入,從而造成渤海初級(jí)生產(chǎn)力下降,進(jìn)而對(duì)漁獲量產(chǎn)生負(fù)面影響[23]。黃海夏季季風(fēng)產(chǎn)生正面影響可能由于黃海海域夏季盛行西南風(fēng),阻礙了南下的黃海沿岸流[24],減弱了黃海中部冷水團(tuán)與呂泗至長(zhǎng)江口水域海水混合導(dǎo)致的溫度變化,為小黃魚(yú)提供穩(wěn)定的水溫環(huán)境[25]。王躍中等[13]研究發(fā)現(xiàn),與小黃魚(yú)同屬于暖溫種的東海馬面鲀(Navodonspp.),其漁獲量的年間變動(dòng)也與海表溫度及黃海夏季季風(fēng)呈顯著正相關(guān),與本文的研究結(jié)論相似。

        北太平洋指數(shù)NPI與黃渤海小黃魚(yú)漁獲量變動(dòng)呈顯著負(fù)相關(guān)。NPI是反映阿留申低壓變化和異常的環(huán)流指數(shù)之一。阿留申低壓是北半球主要的半永久大氣活動(dòng)中心之一,其強(qiáng)度和位置異常不僅導(dǎo)致“下游”美國(guó)西海岸和北美地區(qū)的氣候異常,也會(huì)影響“上游”西太平洋和東亞地區(qū)的天氣和氣候。當(dāng)NPI降低時(shí),說(shuō)明黃渤海氣溫偏高,導(dǎo)致黃渤海區(qū)域初級(jí)生產(chǎn)力升高,且有利于小黃魚(yú)性腺發(fā)育和產(chǎn)卵。這一結(jié)論,也與上文中黃渤海水溫升高使?jié)O獲量增加的結(jié)論相一致。根據(jù)相關(guān)報(bào)道,在1962—2012年間共出現(xiàn)過(guò)6次強(qiáng)厄爾尼諾事件[26],在其發(fā)生的年份黃渤海小黃魚(yú)的漁獲量均呈現(xiàn)出不同程度的上升趨勢(shì)。例如,在1986—1988年發(fā)生強(qiáng)厄爾尼諾事件期間[26],黃渤海小黃魚(yú)的平均漁獲量為1.70×104t,均高于之前一年及之后一年的漁獲量(分別為1.26×104和1.29×104t)。進(jìn)一步證明海表面溫度升高有助于小黃魚(yú)漁獲量增加。

        本研究根據(jù)黃渤海小黃魚(yú)漁獲量變動(dòng)趨勢(shì)選擇Fox模型進(jìn)行擬合[27],經(jīng)典的剩余產(chǎn)量模型假設(shè)漁業(yè)資源種群是處于平衡狀態(tài)的,可是在現(xiàn)實(shí)漁業(yè)中,漁業(yè)資源很少有處于平衡狀態(tài)的情形[28]。近年來(lái),在持續(xù)高強(qiáng)度捕撈狀態(tài)下[29],小黃魚(yú)漁業(yè)面臨資源崩潰的風(fēng)險(xiǎn),小黃魚(yú)生物學(xué)表型特征的進(jìn)化演變幾乎已達(dá)極限的危險(xiǎn)預(yù)警[19],因此當(dāng)前的剩余產(chǎn)量模型可能無(wú)法完全準(zhǔn)確反映近年來(lái)小黃魚(yú)漁獲量的動(dòng)態(tài)變化。在今后的研究中需要考慮根據(jù)小黃魚(yú)不同漁業(yè)狀態(tài)選擇多種模型進(jìn)行擬合。

        致謝:感謝中國(guó)海洋大學(xué)的田永軍教授對(duì)本文提出了寶貴的修改意見(jiàn),特此致謝!

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        責(zé)任編輯 朱寶象

        Impacts of Fishing Pressure and Climate Change on Catches of Small Yellow Croaker in the Yellow Sea and the Bohai Sea

        LIU Xiao-Xiao, WANG Jing, XU Bin-Duo, XUE Ying, REN Yi-Ping

        (College of Fisheries, Ocean University of China, Qingdao 266003, China)

        The influence of fishing pressure and climate change on the catch of small yellow croaker from Yellow Sea and Bohai Sea was studied according to the data collected from 1962 to 2012. We used the Fox surplus production model to fit the influence. The partial correlation between the variation of small yellow croaker catch and the climatic variables wasdetermined using a multivariate linear regression equation according to the inter-annual variation of multiple climatic factors and climatic indexes. We found that small yellow croaker catch from Yellow Sea and Bohai Sea was relatively stable from 1962 to 1989, but soared from 1990 to 2010. After removing variation trend of catch caused by increasing fishing pressure, the variation of catch was significantly partial correlated with sea surface temperature and summer monsoon in Yellow Sea(P<0.05), while negatively partial correlated with North Pacific Index and winter monsoon in Bohai Sea(P<0.05). The Fox model was optimized by considering the influence of climatic factors. The catch of small yellow croaker fitted by fishing effort and climatic variables was significantly correlated to the actual small yellow croaker catch from Yellow Sea and Bohai Sea(R=0.90,P<0.01), which indicated that variation of small yellow croaker catch was affected by fishing pressure and climate change. According to the future scenario of climate, small yellow croaker catch will experience greater fluctuation in future.

        Yellow Sea and Bohai Sea; small yellow croaker catch; Fox model; fishing pressure; climate change

        青島海洋科學(xué)與技術(shù)國(guó)家實(shí)驗(yàn)室鰲山科技創(chuàng)新計(jì)劃項(xiàng)目(2015ASKJ02);高等學(xué)校博士學(xué)科點(diǎn)專(zhuān)項(xiàng)科研基金項(xiàng)目(20120132130001);中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專(zhuān)項(xiàng)資金項(xiàng)目(201262004,201562030)資助 Supported by The Scientific and Technological Innovation Project Financially Supported by Qingdao National Laboratory for Marine Science and Technology(2015ASKJ02);the Specialized Research Fund for the Doctoral Program of Higher Education(20120132130001);the Fundamental Research Funds for the Central Universities(201262004,201562030)

        2016-07-21;

        2016-12-10

        劉笑笑(1992-),女,碩士生。E-mail:476166776@qq.com

        ** 通訊作者:E-mail:xueying@ouc.edu.cn

        S932.4

        A

        1672-5174(2017)08-058-07

        10.16441/j.cnki.hdxb.20160263

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