李 杰，晏 磊，楊炳忠，張 鵬

(中國水產(chǎn)科學(xué)研究院南海水產(chǎn)研究所，農(nóng)業(yè)部南海漁業(yè)資源開發(fā)利用重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，農(nóng)業(yè)部外海漁業(yè)開發(fā)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，廣東廣州 510300)

南海中南部深水海域蘊(yùn)藏著較為豐富的大型金槍魚類資源，目前主要的捕撈方式為越南金槍魚延繩釣和燈光桿釣[1]。2012年，越南釣船在南海的大型金槍魚產(chǎn)量已達(dá)16 232 t，其中黃鰭金槍魚(Thunnusalbacaes)、大眼金槍魚(T.obesus)及長鰭金槍魚(T.alalunga)的產(chǎn)量分別為12 456 t、3 761 t及15 t[2]。中國大陸曾多次組織延繩釣漁船在南海生產(chǎn)，均因經(jīng)濟(jì)效益不佳而失敗。探捕顯示，南海大型金槍魚的資源密度較低，在勞動力和生產(chǎn)成本日益高企的今天，南海延繩釣作業(yè)難以取得可觀的經(jīng)濟(jì)效益[3]。在此背景下，為了解決南海金槍魚的捕撈難題，張鵬等[1]建議對外海罩網(wǎng)漁船加裝釣具進(jìn)行延繩釣兼作。這是因?yàn)檎志W(wǎng)主捕的鳶烏賊(Symplectoteuthisoualaniensis)為大型金槍魚的攝食對象之一，兩者的漁場在時間和空間上基本一致[1]，而且月相對燈光罩網(wǎng)的漁獲率有顯著影響，滿月前后罩網(wǎng)一般停止作業(yè)[4]，為延繩釣兼作提供了良好時機(jī)。

課題組于2015年3-4月[3]及2017年1月分別在南海外海進(jìn)行了兩次罩網(wǎng)漁船兼作延繩釣的捕撈試驗(yàn)。延繩釣釣鉤深度與漁獲水層分布一直是學(xué)者們研究的重點(diǎn)，釣鉤深度可通過理論鉤深計算公式[5-19]或鉤深與各影響因子的數(shù)學(xué)模型[20-30]擬合得出；漁獲水層可用于了解目標(biāo)魚種的棲息深度分布[14-15,17]、環(huán)境偏好[20-22,25]、棲息地指數(shù)[23-24,27,30]等。本研究對罩網(wǎng)兼作金槍魚延繩釣的釣鉤深度與漁獲水層進(jìn)行分析，以期優(yōu)化改進(jìn)試驗(yàn)釣具，有效提高南海金槍魚延繩釣捕撈效益。

1 材料與方法

1.1 試驗(yàn)漁船、時間及海域

試驗(yàn)船為廣東電白縣博賀漁港的“粵電漁42212”燈光罩網(wǎng)漁船，鋼質(zhì)，船長44.42 m，型寬7.80 m，型深4.30 m，設(shè)計排水量816.9 t。漁船主機(jī)2臺，總功率318 kW，發(fā)電機(jī)4臺，總?cè)萘?20 kW。

捕撈試驗(yàn)共進(jìn)行兩次。首次試驗(yàn)于2015年3月30日-4月6日在南海南沙群島北部海域進(jìn)行，進(jìn)行了7次試驗(yàn)(圖1)，共放鉤2 700枚；第二次試驗(yàn)于2017年1月5日-1月14日在南海西沙群島附近海域進(jìn)行，也進(jìn)行了7次試驗(yàn)(圖1)，共放鉤3 285枚。

圖1 調(diào)查站點(diǎn)Fig.1 Survey sites注：○表示2015年站點(diǎn)；△表示2017年站點(diǎn)Note: ○ represents the sites of 2015; △represents the sites of 2017

1.2 試驗(yàn)釣具及方法

試驗(yàn)釣具浮子繩長18 m；干線為臺灣生產(chǎn)的尼龍編織繩，每段長60 m; 支線由硬質(zhì)聚丙烯繩、錦綸單絲、細(xì)鋼絲等3 段通過轉(zhuǎn)環(huán)連接而成，長26 m；兩個浮子間裝鉤5 枚環(huán)形鉤，見圖2。每裝配50 支釣鉤的干線為一筐。

采用罩網(wǎng)漁獲的鳶烏賊作為金槍魚延繩釣餌料。滿月前后幾天，燈光罩網(wǎng)無法作業(yè)時，漁船只從事金槍魚延繩釣捕撈。延繩釣作業(yè)下午放繩，釣具夜間漂流，第二天早上起繩。記錄延繩釣作業(yè)參數(shù)，包括投繩開始船位、投繩結(jié)束船位、起繩開始船位、起繩結(jié)束船位、投繩船速、投繩航向、風(fēng)向、風(fēng)速等，每次投繩時將DST centi微型溫深儀系在釣鉤上測量釣鉤深度，共獲得13 d 28個鉤位的實(shí)測深度數(shù)據(jù)。

圖2 試驗(yàn)延繩釣釣具布局示意圖Fig.2 Diagram of experimental longline gear

1.3 數(shù)據(jù)處理

1.3.1 多元回歸分析

利用多元線性回歸模型來分析釣鉤深度(取釣鉤深度穩(wěn)定后所有測量值的平均值)與各影響因子(鉤位n、漂移速度SD、投繩船速SV、風(fēng)速SW、風(fēng)弦角QW、風(fēng)流合壓角γ)[20-22]之間的關(guān)系。其中鉤位n依次為1、2、3，定義靠近浮球的鉤位為1，最深的鉤位為3，且釣具鉤位左右對稱；風(fēng)舷角是指風(fēng)向與投繩航向之間的夾角；風(fēng)流合壓角是指釣具在海中的漂移方向與投繩航向之間的夾角。然后對該模型進(jìn)行逐步回歸分析，對影響釣鉤深度的變量因子進(jìn)一步遴選, 以赤池信息量(Akaike information criterion,AIC)為準(zhǔn)則,AIC值相對較小的模型為最適合的模型,以此達(dá)到刪除和增加變量的目的[31], 根據(jù)AIC值確定對釣鉤深度影響最為顯著的因子, 得到最優(yōu)回歸方程。

多元線性回歸模型的表達(dá)式為:

Y=β0+β1X1+…+βPXP+ε

(1)

式(1)中，ε-N(0,σ2),β0，β1，…，βP和σ2是未知參數(shù)，X1, …,Xp為變量因子,P≥2。

1.3.2 模型假設(shè)的綜合驗(yàn)證與多重共線性

模型參數(shù)應(yīng)滿足統(tǒng)計假設(shè)(正態(tài)性、獨(dú)立性、線性、同方差性)，對模型假設(shè)進(jìn)行綜合驗(yàn)證[32]，當(dāng)P>0.05時，通過綜合檢驗(yàn)。

模型變量因子間多重共線性的問題與統(tǒng)計假設(shè)沒有直接關(guān)聯(lián)，卻對于解釋回歸結(jié)果非常重要[32]。度量多重共線性嚴(yán)重程度的一個重要指標(biāo)是矩陣XTX的條件數(shù), 即公式(2)。條件數(shù)刻畫了XTX特征值的大小, 一般情況下κ<100, 則認(rèn)為多重共線性的程度很小; 若100≤κ≤1 000, 則認(rèn)為存在中等程度或較強(qiáng)的多重共線性, 若κ>1 000, 則認(rèn)為存在嚴(yán)重的多重共線性。

(2)

式(2)中，λmax(XTX)、λmin(XTX)分別表示矩陣XTX的最大、最小特征值[31]。

1.3.3 模型的預(yù)測能力

根據(jù)多元線性回歸模型的表達(dá)式得出釣鉤深度的預(yù)測值；使用Shapiro-Wilk檢驗(yàn)判斷釣鉤深度的實(shí)測值與模型預(yù)測值是否符合正態(tài)分布；在兩組數(shù)據(jù)符合正態(tài)分布的前提下，用配對T檢驗(yàn)的方法進(jìn)行差異性檢驗(yàn)，若兩組數(shù)據(jù)間無顯著性差異，則說明模型的預(yù)測效果較為理想。

1.3.4 自變量的相對重要性

與比較標(biāo)準(zhǔn)化的回歸系數(shù)相比，相對權(quán)重(relative weight)[32]更為直觀，是一種比較有前景的新方法，它將相對重要性看作是每個預(yù)測變量(本身或與其它預(yù)測變量組合)對R2的貢獻(xiàn)。

1.3.5 上鉤率與CPUE

定義上鉤率為每千鉤釣獲的漁獲尾數(shù)，單位:尾·千鉤-1；CPUE為每千鉤釣獲的漁獲重量，單位:kg·千鉤-1。

上述數(shù)據(jù)處理過程均通過R 3.2.3語言及EXCEL進(jìn)行。

2 結(jié)果與分析

2.1 漁獲組成

由表1可知，試驗(yàn)中漁獲種類共13種，尾數(shù)178，重量1 845.95 kg，上鉤率29.74尾·千鉤-1，CPUE308.43 kg·千鉤-1，重量占比5%以上的漁獲種類按順序依次為劍魚(Xiphiasgladius)、大青鯊(Prionaceglauca)、黃鰭金槍魚、黑魟(Dasyatisatratus)。其中大青鯊偶然捕獲1尾，海上丟棄。劍魚與黃鰭金槍魚為經(jīng)濟(jì)漁獲，合計占總漁獲重量的61.87%，上鉤率分別為2.17尾·千鉤-1、0.84尾·千鉤-1，CPUE分別為166.92 kg·千鉤-1、23.89 kg·千鉤-1。不考慮偶然捕獲大青鯊的影響，劍魚的CPUE為所有漁獲中最高，黃鰭金槍魚次之。

表1 金槍魚延繩釣漁獲組成Tab.1 Catch compositon of tuna longline

2.2 釣鉤深度的多元回歸

釣鉤實(shí)測深度范圍為38.59 ～113.08 m，釣鉤深度隨鉤位變大而加深(表2)。各影響因子的統(tǒng)計見表3，可見相同影響因子間差異明顯且分布范圍較廣?；貧w模型結(jié)果表明(表4)，鉤位n、漂移速度SD、投繩船速SV、風(fēng)速SW、風(fēng)流合壓角γ均對釣鉤深度D產(chǎn)生了顯著的影響(P<0.05)，而風(fēng)弦角QW(P=0.351>0.05)對釣鉤深度D的影響不顯著。為提高回歸模型的預(yù)測精度，得到更優(yōu)的回歸模型，以AIC信息統(tǒng)計量為準(zhǔn)則，運(yùn)用逐步回歸法遴選變量(表5)，發(fā)現(xiàn)刪除風(fēng)弦角QW后，模型AIC值最小，殘差標(biāo)準(zhǔn)差下降，相關(guān)系數(shù)的平方R2有所上升，且剩余5個變量的影響均顯著，說明模型的修正是合理的。

表2 實(shí)測鉤深統(tǒng)計Tab.2 Statistics of measured hook depth

表3 各影響因子統(tǒng)計表Tab.3 Statistics of various influence factors

表4 多元回歸計算的統(tǒng)計結(jié)果Tab.4 Statistical results calculated by stepwise regression

注：*顯著相關(guān)(P<0.05)

Note: * indicates significant correlation (P<0.05)

表5 逐步回歸計算的統(tǒng)計結(jié)果Tab.5 Statistical results calculated by stepwise regression

注：*顯著相關(guān)(P<0.05)

Note: * indicates significant correlation (P<0.05)

使用R語言中的gvlma函數(shù)對模型假設(shè)進(jìn)行綜合驗(yàn)證，發(fā)現(xiàn)P=0.520 8，通過正態(tài)性、獨(dú)立性、線性、同方差性的統(tǒng)計假設(shè)。由變量因子生成的相關(guān)矩陣XTX的條件數(shù)表明, 鉤位n等5個變量因子之間不存在多重共線性(κ=11.811 8<100)。因此該模型為預(yù)測釣鉤深度的最優(yōu)模型。

2.3 模型的預(yù)測能力

利用逐步回歸分析得到的釣鉤深度D與鉤位n、漂移速度SD、投繩船速SV、風(fēng)速SW、風(fēng)流合壓角γ之間的回歸方程為：

D=10.259n-37.247SD-29.878SV+6.940SW+23.493γ+35.633

(3)

由回歸方程可知，釣鉤深度D與鉤位n、風(fēng)速SW、風(fēng)流合壓角γ成正相關(guān)，與漂移速度SD、投繩船速SV呈負(fù)相關(guān)。實(shí)測深度與模型預(yù)測深度的走勢較為一致，見圖3。對實(shí)測深度數(shù)據(jù)與預(yù)測深度數(shù)據(jù)分別進(jìn)行Shapiro-Wilk檢驗(yàn)來判斷數(shù)據(jù)是否符合正態(tài)分布，發(fā)現(xiàn)實(shí)測數(shù)據(jù)(W=0.956，P=0.277 9)、預(yù)測數(shù)據(jù)(W=0.978，P=0.793 1)均符合正態(tài)分布。在此情況下，對2組數(shù)據(jù)進(jìn)行配對T檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)2組數(shù)據(jù)間無顯著性差異(P=0.997 2)，說明模型的預(yù)測效果理想。

圖3 實(shí)測深度與預(yù)測深度間的比較Fig.3 Comparison between measured depth and predicted depth

2.4 自變量的相對重要性

由圖4可知鉤位n、漂移速度SD、投繩船速SV、風(fēng)速SW、風(fēng)流合壓角γ對模型方差的解釋程度(R2=0.838)。其中，鉤位n有最大的相對重要性，解釋了29.75%的R2，風(fēng)流合壓角γ與鉤位n的相對權(quán)重差異不大，解釋了29.41%的R2，余下依次為投繩船速SV、漂移速度SD、風(fēng)速SW，分別依次解釋了15.90%、12.79%、12.15%的R2。

圖4 各自變量的相對權(quán)重Fig.4 Relative weights of each variable

2.5 主要經(jīng)濟(jì)漁獲的水層分布

根據(jù)模型所得鉤深計算公式，擬合出所有釣鉤的深度數(shù)據(jù)，得出鉤深分布范圍為35.08～110.80 m；選取20 m為間隔，將20～120 m水深分為5個水層(表6)。試驗(yàn)共放鉤5 985個，40～100 m水層釣鉤數(shù)目占總數(shù)的90.64%。其中60～80 m水層釣鉤數(shù)目最多，占總數(shù)的42.05%；其次為40～60 m、80～100 m水層，分別占總數(shù)的31.55%、18.05%；20～40m、100～120 m水層釣鉤數(shù)目較少。

表6 不同水層的釣鉤總數(shù)統(tǒng)計表Tab.6 Statistical table of hook numbers in different water levels

由表7、表8可得，劍魚上鉤率與CPUE最高的水層為60～80 m，黃鰭金槍魚上鉤率與CPUE最高的水層為80～100 m。通過主要經(jīng)濟(jì)漁獲分水層CPUE與鉤數(shù)的比較(圖5)發(fā)現(xiàn)，60～80 m水層主要經(jīng)濟(jì)漁獲CPUE最大且釣鉤數(shù)目最多，認(rèn)為釣鉤水層分布較合理。

表7 劍魚分水層上鉤率與CPUETab.7 Catch rate and CPUE of Xiphias gladius in different water levels

表8 黃鰭金槍魚分水層上鉤率與CPUETab.8 Catch rate and CPUE of Thunnus albacores in different water levels

圖5 主要經(jīng)濟(jì)漁獲分水層CPUE與鉤數(shù)的關(guān)系Fig.5 Relationship between CPUE of dominant economic catches and hook numbers in different water levels

3 討論

3.1 釣鉤深度影響因子分析

投繩船速對釣鉤深度存在顯著影響，且呈負(fù)相關(guān)。這是因?yàn)樵囼?yàn)釣具兩個支線間的干線長度均為60 m，兩浮球間的干線長度為固定的，投繩船速變大會導(dǎo)致兩浮球間海面距離變大，短縮率變大，釣鉤深度變淺。風(fēng)速與釣鉤深度呈正相關(guān)，這與CAMPBELL等[13]的結(jié)果相一致。他們認(rèn)為變大的風(fēng)力會使兩個浮球距離變小，可能引起干線深度的加深。漂移速度與釣鉤深度呈負(fù)相關(guān)，釣具的漂移主要受到海流的影響，漂移速度一定程度上可反映海流流速的大小。CAMPBELL等[13]認(rèn)為流速變大會導(dǎo)致釣鉤上浮，本研究結(jié)果與之吻合。

風(fēng)流合壓角對模型預(yù)測的相對重要性僅次于鉤位，且與釣鉤深度呈正比。風(fēng)流合壓角是指釣具在海中的漂移方向與投繩航向之間的夾角，可代表海流方向與釣具方向間的夾角。BIGELOW等[11]得出結(jié)論：釣鉤變淺的水動力取決于環(huán)境外力與釣具的相關(guān)方向，海流與釣具橫向時，上浮效果比平行或同軸時更明顯。在試驗(yàn)有實(shí)測鉤深的13次試驗(yàn)中，有10次的風(fēng)流合壓角為鈍角，角度變大，海流與釣具方向變的平行，上浮效果減小，釣鉤變深。

3.2 主要經(jīng)濟(jì)漁獲的水層分布

黃鰭金槍魚上鉤率與CPUE最高的水層為80～100 m。以往的研究中，2009年10-12月、2010年11月-2011年1月吉爾伯特群島附近海域黃鰭金槍魚上鉤率(尾·千鉤-1)最高的水層分別為80～120 m、40～80 m[27]；2005年9-12月馬爾代夫以西印度洋公海海域黃鰭金槍魚上鉤率(尾·千鉤-1)最高的水層為120～140 m[33]。研究結(jié)果之間多有差異，這可能是因?yàn)辄S鰭金槍魚分水層漁獲率跟溫躍層有關(guān)，而不同海域不同季節(jié)間溫躍層深度存在差異。

劍魚上鉤率與CPUE最高的水層為60～80 m。大西洋深水延繩釣捕獲劍魚最多的水層為220～250 m[15]，與大眼金槍魚深度分布相似[14-15]。深水延繩釣釣鉤深度分布較深，上述大西洋深水延繩釣的釣鉤深度均大于100m[14-15]。試驗(yàn)?zāi)茉跍\水層捕獲劍魚，主要是因?yàn)閯︳~存在晝夜垂直移動規(guī)律，夜間上升到較淺水層捕食[34]。

3.3 釣鉤水層分布

此次試驗(yàn)擬合鉤深分布范圍為35.08～110.80 m，釣鉤主要分布在40～100 m水層，作業(yè)水深與越南、菲律賓采用的淺水延繩釣作業(yè)水深(40～60 m)[18]相似。試驗(yàn)選取作業(yè)水深較淺的釣具，主要是因?yàn)槟虾＝饦岕~以黃鰭金槍魚為主，黃鰭金槍魚在溫躍層下界附近及以上水層區(qū)域漁獲率較高[35-36]，鉤深控制在40～100 m水層較為合適。此外研究發(fā)現(xiàn)主要經(jīng)濟(jì)漁獲CPUE最高的水層與釣鉤數(shù)目最多的水層相一致，也在一定程度上證明了試驗(yàn)釣具的釣鉤水層分布較合理。

本研究也存在一定不足：試驗(yàn)次數(shù)、實(shí)測深度的釣鉤數(shù)目、經(jīng)濟(jì)漁獲略少，在今后可進(jìn)行更多的兼作試驗(yàn)，對研究進(jìn)行補(bǔ)充，也可采集更多的環(huán)境要素數(shù)據(jù)，如水溫等，對表溫、溫度梯度對延繩釣漁獲效果的影響進(jìn)行分析研究。