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        基于Bayes 狀態(tài)空間剩余產(chǎn)量模型JABBA 的南極48 區(qū)犬牙魚資源評(píng)估

        2020-06-03 02:21:44符武月劉崇煥魏藝鳴劉漢超
        關(guān)鍵詞:漁獲量歷年后驗(yàn)

        符武月 程 前 劉崇煥 魏藝鳴 劉漢超

        (1、大連海洋大學(xué) 漁業(yè)資源,遼寧 大連116023 2、大連市現(xiàn)代海洋牧場(chǎng)研究院,遼寧 大連116023)

        南極犬牙魚主要有小鱗犬牙魚(Dissostichus Eleginoides)和莫氏犬牙魚(Dissostichus Mawsoni)兩個(gè)經(jīng)濟(jì)種,主要分布在南極及附近海域。犬牙魚經(jīng)濟(jì)價(jià)值極高,是南極海域最重要的經(jīng)濟(jì)種類。該漁業(yè)開始于1980 年代,1990 年代后初迅速擴(kuò)大,并存在大量的非法、未報(bào)和不受管制的(IUU)漁獲量,為此南極海洋生物資源養(yǎng)護(hù)委員會(huì)(CCAMLR)加強(qiáng)了對(duì)南極犬牙魚的研究與管理,每年對(duì)主產(chǎn)犬牙魚的南極48、58 和88 區(qū)進(jìn)行年漁獲量限制。南極海域48 區(qū)犬牙魚產(chǎn)量主要來自小鱗犬牙魚,莫氏犬牙魚產(chǎn)量很少,1998 年以來該海區(qū)犬牙魚產(chǎn)量基本穩(wěn)定在2 000-4 000t 左右,CCAMLR 每年對(duì)48 區(qū)犬牙魚漁獲量均進(jìn)行了限制[1],而進(jìn)行漁獲量數(shù)量限制的科學(xué)基礎(chǔ)是漁業(yè)資源評(píng)估。

        本文將利用CCAMLR 提供的漁業(yè)統(tǒng)計(jì)公報(bào)中48 區(qū)的2004-2018 年歷年漁獲量和捕撈努力量數(shù)據(jù)[2],采用基于Bayes狀態(tài)空間剩余產(chǎn)量模型JABBA 對(duì)48 區(qū)犬牙魚進(jìn)行資源評(píng)估,旨在為科學(xué)合理利用該漁業(yè)資源提供科學(xué)依據(jù)。

        1 材料與方法

        1.1 材料

        本文所用數(shù)據(jù)來自CCAMLR 提供的漁業(yè)統(tǒng)計(jì)公報(bào)數(shù)據(jù)庫中的48 區(qū)2004-2018 年歷年漁獲量和捕撈努力量數(shù)據(jù)[2]。具體的歷年漁獲量和捕撈努力量數(shù)據(jù)取自按漁具、魚種和分區(qū)報(bào)表,該區(qū)漁獲量主要來自小鱗犬牙魚,而莫氏犬牙魚產(chǎn)量占極少。捕撈方法主要有4 種漁具,分別是近底層延繩釣、籠壺、底拖網(wǎng)和中層拖網(wǎng),而該區(qū)產(chǎn)量?jī)H來自延繩釣和籠壺,籠壺產(chǎn)量占比不足1%,關(guān)于籠壺的捕撈努力量以延繩釣為標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化處理。歷年漁獲量數(shù)據(jù)以小鱗犬牙魚和莫氏犬牙魚兩種產(chǎn)量之和進(jìn)行統(tǒng)計(jì),歷年總捕撈努力量以各漁具標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。歷年漁獲量(t)、捕撈努力量(Thousand hooks)和CPUE 數(shù)據(jù)如表1 所示。

        1.2 研究方法

        1.2.1 JABBA 程序包模型評(píng)估方法

        表1 南極48 區(qū)犬牙魚歷年產(chǎn)量(t)和CPUE(t / thousand hooks)

        本文利用基于Bayes 狀態(tài)空間的剩余產(chǎn)量模型R 程序包JABBA v1.2[3]對(duì)南極48 區(qū)犬牙魚進(jìn)行資源評(píng)估。JABBA 程序包主要內(nèi)置選項(xiàng)包括:(1)擬合多種CPUE 的時(shí)間序列及其相關(guān)的標(biāo)準(zhǔn)差;(2)估計(jì)模型的過程方差;(3)估計(jì)可選的單個(gè)或成組CPUE 的時(shí)間序列觀測(cè)方差;(4)通過設(shè)置BMSY/K 及其形狀參數(shù)m 確定魚類生產(chǎn)量函數(shù),如Fox, Schaefer or Pella-Tomlinson 模型等。關(guān)于程序包JABBA v1.2 的詳細(xì)描述,包括模型、模型參數(shù)的先驗(yàn)及其誤差診斷工具等見Winker et al.(2018a)[3]。

        1.2.2 漁業(yè)資源重建時(shí)間的確定

        對(duì)于能夠正常補(bǔ)充的漁業(yè)資源,從當(dāng)前資源量到達(dá)能夠提供MSY 的資源量(Bmsy)所需的平均時(shí)間是B/Bmsy、內(nèi)稟增長(zhǎng)率r和實(shí)際使用的捕撈死亡系數(shù)F 的函數(shù),資源重建時(shí)間可用如下模型估算[10]:

        2 結(jié)果與討論

        本文Bayes 模型參數(shù)估計(jì)采用兩條鏈,迭代次數(shù)為10 000次。從參數(shù)初始值開始迭代到參數(shù)馬氏鏈的平穩(wěn)分布,通常要經(jīng)過一定的迭代次數(shù)n,從n 開始進(jìn)入平穩(wěn)分布,則1-n 的樣本不能作為該參數(shù)的后驗(yàn)分布樣本,這部分樣本要丟棄且稱為Burn in。另外馬氏鏈的樣本之間并非相互獨(dú)立,可能存在大量的自相關(guān)問題。所以達(dá)到平穩(wěn)分布后的樣本通常要間隔5-10個(gè)樣本取一個(gè)稱為Thin,使Thin 后的樣本進(jìn)入該參數(shù)的后驗(yàn)分布統(tǒng)計(jì),以盡可能地消除自相關(guān)問題。模型參數(shù)收斂診斷采用可視化的MCMC 迭代蹤跡圖。

        模型各參數(shù)MCMC 取樣的軌跡圖(圖1)顯示三條鏈混合得很好,并且可以看出各參數(shù)取樣經(jīng)過一定迭代次數(shù)以后收斂到的平穩(wěn)分布。 模型的對(duì)數(shù)殘差值(圖2)顯示CPUE 的時(shí)間序列與模型計(jì)算的資源量指數(shù)差異很小,均方根誤差(RMSE)僅為15.8%;另外觀測(cè)的CPUE 時(shí)間序列(圓圈與標(biāo)準(zhǔn)差范圍條)與模型計(jì)算的資源量指數(shù)(實(shí)線)(圖3)擬合的很好。

        圖1 模型參數(shù)MCMC 取樣蹤跡圖Fig 1 Trace plots for the model parameter drawn from MCMC samples.

        圖2 CPUE 指數(shù)殘差診斷圖Fig 2 Residual diagnostic plots of CPUE indices.

        各參數(shù)的后驗(yàn)分布與先驗(yàn)分布比較顯示于圖4,模型各主要參數(shù)與漁業(yè)資源管理重要估計(jì)量匯總于表2 中。內(nèi)稟增長(zhǎng)率r的邊際后驗(yàn)分布的中位數(shù)為0.14,其95%置信區(qū)間的下限與上限分別為0.068 和0.283,與其先驗(yàn)分布密度差異較小;環(huán)境容納量K 的邊際后驗(yàn)分布的中位數(shù)為92 521 t,其95%置信區(qū)間的下限與上限分別為39 693 t 和318 457 t,比其先驗(yàn)分布密度窄;時(shí)間序列的起始年2004 的資源量與環(huán)境容納量的比值B2004/K 的邊際后驗(yàn)分布的中位數(shù)為0.782,其95%置信區(qū)間的下限與上限分別為0.53 和1.005,比其先驗(yàn)分布密度更窄。

        最大持續(xù)產(chǎn)量MSY 的邊際后驗(yàn)分布的中位數(shù)為4 247t,其95%置信區(qū)間的下限與上限分別為2 114t 和14 891t,支持獲得MSY 的資源生物量Bmsy的邊際后驗(yàn)分布的中位數(shù)為37 007t,其95%置信區(qū)間的下限與上限分別為15 876t 和127 377t,最優(yōu)捕撈死亡系數(shù)Fmsy中位數(shù)為0.118,而歷年實(shí)際捕撈死亡系數(shù)的平均值與Fmsy比值僅為0.3-0.4,捕撈死亡系數(shù)最大的2008 年該比值也僅為0.5-0.6,這說明南極犬牙魚捕撈強(qiáng)度相對(duì)較?。▓D5);2004-2018 年資源量基本穩(wěn)定在60 000t-72 000t 左右,最高年為2004 年為71 429 t,最低年為2010 年也達(dá)到了61 570t,歷年資源量的平均值與支持獲得MSY 的資源生物量Bmsy之比高達(dá)1.8-1.9,該比值最低的2010 年也達(dá)到了1.678,這說明資源量水平較好,需加大捕撈強(qiáng)度以使資源量進(jìn)一步下降到資源量的 最 有 水 平 Bmsy(圖5-6)。 從2004-2018 年 的F/Fmsy、B/Bmsy和 資 源量的軌跡圖可以看出,歷年的捕撈強(qiáng)度呈緩慢下降趨勢(shì),但均大大小于最優(yōu)捕撈死亡系數(shù)Fmsy,歷年的資源生物量基本穩(wěn)定在60 000 t-70 000 t左右,歷年的資源量也都大大地超過最優(yōu)資源量Bmsy。

        2018 年南極48 區(qū)犬牙魚資源量為原始資源量的75.2%,據(jù)CCAMLR估計(jì),2015 年羅斯海的犬牙魚資源量為原始資源量的75%,這與本次評(píng)估結(jié)果基本吻合。關(guān)于南極48 區(qū)犬牙魚資源重建,由于2018 年資源量與最優(yōu)資源量之比B/Bmsy已達(dá)1.879,捕撈不足導(dǎo)致資源存在一定浪費(fèi),需適當(dāng)加大捕撈強(qiáng)度使資源量降到最有水平Bmsy。假如2019 年適當(dāng)加大捕撈死亡系數(shù)F=0.3,相當(dāng)于捕撈努力量釣鉤,按漁業(yè)資源重建時(shí)間模型可得=2.81 年,即若從2019 年開始投入90 079 000 釣鉤,2.81 年后的2022 年資源量即可回到最佳資源量Bmsy水平,此后持續(xù)使用Fmsy可連續(xù)獲得最大持續(xù)產(chǎn)量MSY。

        從捕撈死亡系數(shù)和資源生物量與其對(duì)應(yīng)的最優(yōu)值之比兩個(gè)指標(biāo)對(duì)南極海域48 區(qū)的南極犬牙魚資源利用進(jìn)行評(píng)價(jià)(圖7),南極48 區(qū)犬牙魚的資源利用情況基本呈順時(shí)針的趨勢(shì),即2004-2005 年資源量和捕撈死亡系數(shù)均稍有下降,2005-2009 年捕撈死亡系數(shù)連續(xù)稍稍增大而資源量連續(xù)稍稍下降,2009-2011年捕撈死亡系數(shù)呈連續(xù)緩慢下降且資源量基本穩(wěn)定,2011-2018年捕撈死亡系數(shù)基本穩(wěn)定且資源量連續(xù)緩慢提升。從資源利用是否捕撈過度來看,該資源利用有95.3%的可能不存在捕撈過度,而存在捕撈過度概率僅為1.3%,介于二者之間的可能性為3.4%??梢缘贸鲈撡Y源利用不存在捕撈過度情況。

        圖3 觀測(cè)CPUE 與模型計(jì)算CPUE 指數(shù)擬合圖Fig 3. Time-series of observed (circle and SE error bars) and predicted (solid line) CPUE.

        圖4 模型各參數(shù)的先驗(yàn)與后驗(yàn)分布比較圖Fig 4. Prior and posterior distributions of various model and management parameters.

        圖5 歷年F/FMSY 和B/BMSY 變化動(dòng)態(tài)(灰色陰影區(qū)為95%置信區(qū)間)Fig 5 Trends in harvest rate relative to FMSY and biomass relative to BMSY. (Shaded grey area indicates 95%credibility intervals)

        總之,2004-2018 年南極48 區(qū)犬牙魚歷年資源生物量水平總體較高,基本穩(wěn)定在60 000-70 000t,且遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于最優(yōu)資源量37 000-40 000t;捕撈死亡系數(shù)相對(duì)較小,基本穩(wěn)在0.04-0.07之間,也遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于最優(yōu)捕撈死亡系數(shù)的0.118;2004-2018 年資源利用不存在過度捕撈的情況。建議2019-2021 適當(dāng)加大捕撈死亡系數(shù)到F=0.3,這樣2022 年南極48 區(qū)犬牙魚資源量可以回到最優(yōu)資源量Bmsy,為了持續(xù)獲得最大持續(xù)產(chǎn)量MSY,從2022 年開始可以一直使用最優(yōu)捕撈死亡系數(shù)Fmsy=0.118,這樣2022 年以后即可持續(xù)獲得最大持續(xù)產(chǎn)量MSY。當(dāng)然由于環(huán)境和魚類生物學(xué)參數(shù)的波動(dòng),需要每年進(jìn)行漁業(yè)資源評(píng)估以提供更切實(shí)可行的漁業(yè)資源管理方案。

        表2 模型各參數(shù)的估計(jì)中位數(shù)及其95%置信區(qū)間Table 2. Summary of posterior quantiles presented in the form of marginal posterior medians and associated the 95%credibility intervals of parameters.

        圖6 模型估計(jì)的歷年資源量動(dòng)態(tài)(噸)(灰色陰影區(qū)為95%置信區(qū)間)Fig 6 Retrospective analysis for stock biomass (t).

        圖7 歷年資源利用狀態(tài)與評(píng)價(jià)圖Fig 7. Chart for the resource utilization status and evaluation over the years.

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