戴小杰, 柳 宇, 夏 萌

北太平洋中西部劍魚()管理策略評價

戴小杰1, 2, 3, 柳 宇1, 夏 萌1

(1.上海海洋大學(xué)海洋科學(xué)學(xué)院, 上海 201306; 2.國家遠洋漁業(yè)工程技術(shù)研究中心, 上海 201306; 3.農(nóng)業(yè)農(nóng)村部大洋漁業(yè)資源環(huán)境科學(xué)觀測實驗站, 上海 201306)

劍魚()屬于大洋性中上層高度洄游性魚種, 是遠洋漁業(yè)重要的目標(biāo)漁獲物和兼捕種類, 具有較高經(jīng)濟價值。本文在北太平洋金槍魚與類金槍魚國際科學(xué)委員會(ISC)對劍魚資源評估結(jié)果基礎(chǔ)上, 使用1951年到2018年漁獲量數(shù)據(jù), 通過先驗參數(shù)設(shè)置構(gòu)造操作模型模擬北太平洋中西部劍魚的種群動態(tài)和漁業(yè)動態(tài), 通過不同管理策略捕撈規(guī)則計算對數(shù)據(jù)和參數(shù)要求篩選出9種備選管理策略(DD, DD4010, CC1, SBT1, GB_slope, ICI, ICI2, SPmod, MCD)并對其管理效果進行量化分析, 并對短期和長期產(chǎn)量進行預(yù)測。通過對各先驗參數(shù)時間序列分布及各管理策略的權(quán)衡, 使用Kobe圖表達實施管理策略前后劍魚資源狀況的變化, 最終確定使用根據(jù)時間序列平均值和標(biāo)準(zhǔn)誤差指數(shù)來調(diào)整漁獲量的管理策略(ICI)為最佳的管理策略。對9種管理策略其中4種輸出型管理策略(MCD, ICI, ICI2, SPmod)進行總可捕量(TAC)計算, 分別擬合中國臺灣CPUE序列和日本CPUE序列, 最終得到ICI管理策略對未來50年TAC控制量在10 404.48 t, 50%置信區(qū)間在6 678.51～18 743.22 t。對最終所選擇的ICI管理策略進行敏感性測試, 結(jié)果表明其對漁獲量和豐度指數(shù)較為敏感。

劍魚; 管理策略評價; 管理策略權(quán)衡; 敏感性分析

目前世界漁業(yè)資源總體呈下降趨勢, 迫切需要對漁業(yè)資源進行養(yǎng)護與管理, 對漁業(yè)資源進行可持續(xù)發(fā)展利用, 已經(jīng)成為全世界漁業(yè)發(fā)展共同關(guān)注的問題?，F(xiàn)代漁業(yè)所面臨的主要問題是過度捕撈、船隊過度發(fā)展和生態(tài)環(huán)境的破壞等[1]。當(dāng)前國際漁業(yè)管理措施主要分兩類, 一種是對捕撈努力量的控制, 漁船數(shù)量的限制, 漁具的選擇等投入方面的管理, 另一種是對總可捕量(total allowable catch, TAC)等輸出量的控制[2]。制定管理措施要首先明確管理目標(biāo), 然后選擇合適的備選管理策略, 對其管理效果進行評估, 最后根據(jù)權(quán)衡的結(jié)果選擇對管理目標(biāo)魚種適合的管理措施[3-4]。漁業(yè)是一個復(fù)雜的系統(tǒng), 其中包含自然和人文等因素, 因此在對漁業(yè)進行管理的過程中, 不同的管理措施得到的結(jié)果也大不相同, 尤其在數(shù)據(jù)缺乏的漁業(yè)中體現(xiàn)得更加明顯[5]。數(shù)據(jù)不足是全球漁業(yè)普遍存在的問題, 以威脅到了漁業(yè)資源的可持續(xù)開發(fā)和管理, 數(shù)據(jù)缺乏主要因素是缺乏長期的資源調(diào)查、數(shù)據(jù)不連續(xù)、統(tǒng)計數(shù)據(jù)不完整等, 對于數(shù)據(jù)缺乏的漁業(yè)是無法使用復(fù)雜的模型進行評估與管理, 為了更好地對其進行漁業(yè)資源養(yǎng)護與管理, 對于有限數(shù)據(jù)的評估方法越來越需求, 數(shù)據(jù)有限方逐漸成為漁業(yè)資源評估工具庫的重要組成[6]。基于R的DLMtool[7-8]軟件包在數(shù)據(jù)缺乏的漁業(yè)管理及管理策略評價中得到了很好的實踐, 軟件包中提供了超過100種管理策略可選擇, 管理策略有著很大的靈活性, 可以根據(jù)目標(biāo)魚種的種群動態(tài)和漁業(yè)動態(tài)進行相應(yīng)的調(diào)整, 進而得到更科學(xué), 更精確的評價結(jié)果, 為世界范圍內(nèi)的漁業(yè)管理提供了參考信息[9-10], 在很多漁業(yè), 如印度洋條紋四鰭旗魚()、北大西洋長鰭金槍魚()和大西洋藍鰭金槍魚()等種類的管理[11]中都得到應(yīng)用。

劍魚()隸屬鱸形目, 劍魚亞目, 劍魚科, 科中只有一個劍魚屬, 屬中只有劍魚一個魚種[12]。劍魚作為大洋性中上層高度洄游性魚種, 廣泛分布于世界三大洋的熱帶到溫帶海域, 劍魚分別是金槍魚延繩釣和淺層延繩釣的主要兼捕漁獲物和目標(biāo)漁獲物[13]。隨著近些年來劍魚資源量的下降, 中西太平洋漁業(yè)委員會(Western and Central Pacific Fisheries Commission, WCPFC)和北太平洋金槍魚與類金槍魚國際科學(xué)委員會(Inter-na-tional Scientific Committee for Tuna and Tuna-like Species in the North Pacific Ocean, ISC)等區(qū)域漁業(yè)管理組織對劍魚進行資源評估和研究并提出管理建議。參與漁業(yè)資源的養(yǎng)護和管理, 有利于維護我國在太平洋漁業(yè)的國家利益[14], 本研究在基于ISC[15-16]對北太平洋中西部劍魚資源評估結(jié)果的基礎(chǔ)上, 使用DLMtool構(gòu)造操作模型, 進行管理策略評價模擬測試, 為北太平洋中西部劍魚資源的管理選擇適合的管理策略, 旨在為劍魚資源的可持續(xù)利用提供科學(xué)支持。

1 材料與方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

漁獲量數(shù)據(jù)選擇由ISC提供的1951年—2018年漁獲量數(shù)據(jù)(圖1), 豐度指數(shù)數(shù)據(jù)采用中國臺灣、日本的標(biāo)準(zhǔn)化CPUE(catch per unit effort, CPUE)[15]。中國臺灣CPUE數(shù)據(jù)為2000—2016年, 日本CPUE數(shù)據(jù)為1975—2016年(圖2)。

圖1 1951—2018年間北太平洋中西部劍魚總捕獲量

1.2 操作模型

DLMtool是基于R語言的程序包, 主要應(yīng)用于對數(shù)據(jù)缺乏漁業(yè)提供幫助, 選擇合適的管理策略。操作模型作為管理策略評價最核心部分, 操作模型為狀態(tài)空間年齡結(jié)構(gòu)模型, 通過模擬漁業(yè)動態(tài)和種群動態(tài)產(chǎn)生年齡結(jié)構(gòu)漁獲量等模擬數(shù)據(jù), 以種群補充偏差的形式表達時間序列的選擇性及過程誤差, 是一種模擬真實種群動態(tài)的模型[17]。

圖2 中國臺灣(2000—2015年)和日本(1976—2016年)的豐度指數(shù)數(shù)據(jù)

操作模型中選擇Beverton-Holt型種群補充關(guān)系與正態(tài)自然對數(shù)補充量偏差函數(shù)。

式中,N,i=1,x為區(qū)域在第年的補充量,為魚的年齡,P,x為過程誤差隨機變量,0為最初平均補充量,Ssb,x為在區(qū)域在第年的親體量,n為目標(biāo)魚種的最大年齡,m為齡魚的性成熟率。

構(gòu)造漁業(yè)動態(tài)模擬首先需要對選擇性進行定義, 通過分別構(gòu)造一個上升選擇性曲線和下降選擇性曲線進行分段定義。選擇性的定義由最大選擇性年齡m來決定。

式中,1和2分別代表不同情況的標(biāo)準(zhǔn)差,E為捕撈努力量與正態(tài)自然對數(shù)變化量的積,為計算區(qū)域在第年的捕撈量系數(shù)。等于0時, 漁業(yè)不被脆弱性資源影響, 在所有區(qū)域范圍中均勻分布。大于0時, 其分布傾向具有更多脆弱性資源的區(qū)域,小于0時, 漁業(yè)分布偏向于較少脆弱性資源的區(qū)域。為了減少漁業(yè)分布對種群的影響, 更精確的選擇合適的管理策略, 將設(shè)置在–0.5到1之間。

1.3 先驗參數(shù)設(shè)置

操作模型參數(shù)設(shè)置主要分為種群動態(tài)參數(shù)和漁船動態(tài)參數(shù), 種群動態(tài)參數(shù)主要包括極限年齡()、自然死亡率()、種群補充關(guān)系陡度()、極限體長(inf)、50%性成熟體長(50)、Von bertalanffy生長參數(shù)()、種群衰退()等。漁船動態(tài)參數(shù)主要包括總年限()、表現(xiàn)出完全脆弱性的最小體長(L)、表現(xiàn)出5%脆弱性最小體長(5)、最大個體脆弱性()、平均漁業(yè)捕撈率變化()、年平均漁業(yè)捕撈效率變化()、研究的最終年限()等[16, 18-19]。通過參考相關(guān)劍魚研究參數(shù)的值模擬最真實的種群動態(tài), 達到模型輸出最佳效果(表1)。

表1 種群動態(tài)和漁船動態(tài)的參數(shù)分布

1.4 管理策略的權(quán)衡和TAC計算

本研究基于ISC對北太平洋中西部劍魚資源評估的結(jié)果, 北太平洋中西部劍魚資源現(xiàn)狀及ISC和WCPFC對劍魚的養(yǎng)護管理措施[20]。9種管理措施進行初步測試(表2)。通過模型收斂效果檢驗和Kobe圖判斷選擇對劍魚種群資源最適合的管理措施。

表2 管理策略模型介紹

通過對中國臺灣CPUE序列和日本CPUE序列的擬合, 根據(jù)相對應(yīng)的輸出型管理策略, 對總可捕量(TAC)進行50 a預(yù)測, 通過擬合不同CPUE序列的結(jié)果對比判斷所選管理措施對實施養(yǎng)護管理措施的效果及其影響。權(quán)衡管理策略對未來漁獲量控制能力大小, 最后結(jié)合所有的結(jié)果選擇最優(yōu)管理策略。

2 結(jié)果

2.1 漁業(yè)動態(tài)模擬

本研究對種群動態(tài)參數(shù)和漁船動態(tài)參數(shù)分別進行的三次迭代計算, 紅綠黑3種顏色分別代表著參數(shù)值高中低3種不同情況(圖3)。本研究假設(shè)所有參數(shù)分布為均勻分布, 根據(jù)ISC對北太平洋中西部劍魚資源評估結(jié)果及參數(shù)分布繪制了重要參數(shù)時間序列變化圖(圖3, 圖4)。種群動態(tài)參數(shù)時間序列結(jié)果顯示3次迭代計算結(jié)果是不同的, 但是3種結(jié)果均表明種群符合Beverton-Holt補充關(guān)系型, 漁船動態(tài)參數(shù)時間序列分布假設(shè)基于年齡和體長的選擇性與預(yù)測保持一致, 均呈現(xiàn)為漸近線形, 且捕撈死亡率呈逐年上升趨勢。

圖3 北太平洋中西部劍魚種群動態(tài)參數(shù)時間序列分布

注: 紅、綠、黑3種顏色分別表示高、中、低3次迭代計算

圖4 北太平洋中西部劍魚漁船動態(tài)參數(shù)時間序列分布

假設(shè)脆弱性保持穩(wěn)定, 不隨時間變化而變化。通過對在種群補充關(guān)系中起關(guān)鍵作用的參數(shù)時間序列(等)進行3次迭代計算, 共48次模擬, 由狀態(tài)空間年齡結(jié)構(gòu)評估模型得到產(chǎn)卵生物量, 自然種群初始補充量結(jié)果(圖5)。

管理策略選擇前, 對其進行模型收斂性進行檢測, 初步設(shè)定模擬次數(shù)為48次, 參考點為捕撈死亡率與最大可持續(xù)產(chǎn)量捕撈死亡率之比大于1; 生物量與最大可持續(xù)產(chǎn)量生物量之比小于1(F/FMSY>1; B/BMSY<1)和生物量與最大可持續(xù)產(chǎn)量生物量之比小于0.5(B/BMSY<0.5), 所選擇的9種管理策略均在40次左右完成收斂(圖6), 只有在收斂穩(wěn)定的前提下, 獲得的結(jié)果才是穩(wěn)定有效的。因此48次模擬次數(shù)滿足該模型對管理策略選擇的需要。

圖5 操作模型中時間序列種群動態(tài)的參數(shù)變化趨勢

圖6 不同管理策略收斂性檢測結(jié)果

2.2 管理策略模擬測試

根據(jù)DLMtool程序包通過對各先驗參數(shù)(表1)及其漁獲量數(shù)據(jù)、豐度指數(shù)數(shù)據(jù)輸入篩選適合劍魚的管理策略, 所選擇的9種MP的捕撈控制規(guī)則計算要求(表2)符合本研究數(shù)據(jù), 在對所選9種管理策略對劍魚資源未來50年份管理策略模擬的結(jié)果表明(表3), 其中9種模型所對應(yīng)的F/FMSY結(jié)果表明ICI、MCD、SBT1和ICI2四種管理措施效果較好, 其中ICI和ICI2效果最佳, POF(過度捕撈概率)最低僅為0.3%, 模型相對應(yīng)的B/BMSY則僅有SPmod(52.2%)、DD(47.5%)、DD4010(41.4%)三種管理策略結(jié)果較差, 其3種管理策略對應(yīng)的過度捕撈概率分別為46.4%、31.3%和25.8%, 使用該管理策略有很大概率造成劍魚資源的過度捕撈。

表3 9種管理策略對種群狀況影響預(yù)測的模擬情況

注: F/FMSY, 捕撈死亡率與最大可持續(xù)產(chǎn)量捕撈死亡率之比; B/BMSY, 生物量與最大可持續(xù)產(chǎn)量生物量之比; POF, 過度捕撈概率; FMSYyield, 產(chǎn)量水平

對比管理策略實施前后劍魚資源的差異, 以科比圖的形式展現(xiàn)管理策略對種群動態(tài)及漁業(yè)動態(tài)的影響(圖7), 藍色圓點表示使用管理措施前的狀態(tài), 紅色圓點表示使用管理措施50年份后的資源狀態(tài)。對比發(fā)現(xiàn)管理效果最好的為MCD、ICI和ICI2三種管理策略, 最后資源狀態(tài)落在健康位置的概率為100%。

圖7 9種管理策略實施前后種群狀態(tài)變化科比圖

2.3 管理策略的權(quán)衡

通常將短期預(yù)測與長期預(yù)測結(jié)果綜合考慮, 對管理效果進行分析和權(quán)衡。因此, 本研究對所選9種管理策略進行了120年份的長期預(yù)測(圖8), 左圖橫縱坐標(biāo)分別表示為不被過度捕撈概率和預(yù)測的長期漁獲量, 右圖橫縱坐標(biāo)分別表示為資源量高于0.5 BMSY的概率和年平均漁獲量變化小于15%的概率。MCD、ICI和ICI2在左圖中表現(xiàn)為未發(fā)生過度捕撈概率最大, 但長期漁獲量偏低, 在右圖表現(xiàn)為年平均漁獲量變化小于15%的概率偏大, 我們對于管理策略篩選的原則定義是, 長期產(chǎn)量高的同時盡可能降低發(fā)生過度捕撈概率, 漁獲量年變化小的同時保證資源量在0.5 BMSY上, 其中DD、DD4010、ICI、ICI2、MCD五種管理策略落入我們定義的范圍內(nèi)。

圖8 長期預(yù)測(120年)的管理策略權(quán)衡圖

2.4 總可捕量(TAC)計算

為了量化漁業(yè)管理意見, 提供輸出控制管理建議, 分別通過擬合中國臺灣CPUE序列和日本CPUE序列對TAC進行計算, 得到了MCD、ICI2、SPmod、ICI四種輸出控制管理策略的TAC結(jié)果(圖9)。通過對比不同CPUE得到的TAC結(jié)果表明ICI的TAC結(jié)果最小(表4, 表5), 也就是說這ICI管理策略對漁獲量具有更加嚴(yán)格的控制, 綜合ISC對劍魚資源現(xiàn)狀評估結(jié)果以及上述管理策略模型分析的結(jié)果, 通過調(diào)整參考點, 使用不同的捕撈控制規(guī)格, 本研究最終認為ICI是對北太平洋中西部劍魚資源最佳的管理策略, TAC建議為10 404.48 (6 678.51～18 743.22) t。

圖9 擬合中國臺灣CPUE序列和日本CPUE序列得到的結(jié)果

表4 使用中國臺灣CPUE序列得出的TAC(單位: t)

表5 使用日本CPUE序列得出的TAC(單位: t)

3 討論

本研究選擇了9種管理策略作為備選管理策略, 通過管理策略評價模擬測試, 對備選管理策略的管理效果進行量化評價, 結(jié)果顯示最佳的管理策略為管理策略ICI, 在實施該管理策略的情況下, 每年的生物量都高于參考值BMSY, 且平均年捕撈死亡率低于參考值FMSY, 根據(jù)ISC的統(tǒng)計, 該種群1975—1999年期間平均漁獲量為12 933 t, 2000—2009年間漁獲量增加至14 343 t, 自2010年以來平均漁獲量下降至10 498 t, 按照漁具和漁船對捕撈量進行分類, 平均年捕撈量為13 642 t, 其中日本和中國臺灣的漁獲量有所下降, 美國和其他國家的漁獲量相對增加, 目前該種群生物量相對穩(wěn)定其產(chǎn)卵生物量為29 404 t[15]。管理策略模型ICI的TAC計算均值為10 404.48 (6 678.51～18 743.22) t在平均捕撈量之下, 因此認為ICI管理策略的模擬實施在未來劍魚資源開發(fā)的過程中會將資源控制在健康的狀態(tài)。為防止出現(xiàn)過度捕撈對資源造成破壞, 在劍魚漁業(yè)的模擬中考慮到了很多種不確定因素, 例如自然死亡率、極限長度、環(huán)境承載力等的不確定性, 這些數(shù)值來源于ISC報告, 對于不確定的參數(shù)及其置信區(qū)間的設(shè)置還需要進一步的評價與研究。

3.1 敏感性分析

本研究對最終選擇的管理策略ICI進行敏感性分析(圖10), 在該管理策略中使用Cat(漁獲量)和Ind(豐度指數(shù))兩個參數(shù), 敏感性分析的結(jié)果表明, 漁獲量參數(shù)的變化對產(chǎn)量結(jié)果影響較大, 隨著漁獲量的增加產(chǎn)量也隨著增加, 呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系且增長2～3倍。豐度指數(shù)則相對平緩, 對產(chǎn)量影響較小。敏感性分析表明ICI是對漁獲量較為敏感的管理策略, 因此在使用ICI的過程中需要注意漁獲量數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。但是, 敏感性測試是單因素變化的, 然而實際中各種不確定性是交叉混雜在一起的, 因此單因子變化的敏感性測試得到的結(jié)果很可能不能反映真實的情況[21]。大部分評估模型都是基于漁獲量數(shù)據(jù)的, 漁獲量數(shù)據(jù)會定期更新, 但是在使用的時候仍會有風(fēng)險[14], ISC近些年來對北太平洋中西部劍魚資源的評估均顯示資源狀況處于健康狀態(tài), ICI管理策略對于該地區(qū)的劍魚資源管理相對更為適合。

圖10 對管理策略ICI的敏感性測試結(jié)果

3.2 漁業(yè)管理中的不確定性

漁業(yè)管理中受到實際操作和生物學(xué)等方面的影響易產(chǎn)生不確定性[22-24]。本研究構(gòu)造的操作模型成功的關(guān)鍵取決于模型中不確定性因素程度大小是否能被正確地表達, 管理策略評價模擬測試的運行中會盡可能全面地考慮不確定因素, 進而使得實施管理措施后能夠降低新得到信息的不確定性。但從實際出發(fā), 沒有任何模型能夠全面地考慮到所有關(guān)聯(lián)的不確定性因素, 因此為了提高結(jié)果的可信度和精確性, 盡可能地選出最相關(guān)最能反映假設(shè)的因素去考慮。模型不確定性是整個不確定因素中最關(guān)鍵的組成部分, 其主要包括: 親體補充關(guān)系服從Beverton-Holt關(guān)系還是Richer關(guān)系; 模型參數(shù)是可變值還是固定值; 選擇性曲線是漸近線型還是拱型; 在所選海域共有多少種群; 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是否正確; 環(huán)境氣候?qū)ι飳W(xué)方面的影響等不確定性因素。Kraak等[22]認為模型中的不確定性來源是隨機的, 并且所選擇的不確定性并不一定能夠完全反映其主要來源, 降低模型的不確定方法通常是將固定的效益關(guān)系轉(zhuǎn)變?yōu)榭梢宰杂山M合的效益關(guān)系。

在考慮不確定因素的影響下, 本研究的假設(shè)和模型基本能滿足數(shù)據(jù)缺乏條件下劍魚管理策略模型的研究, 值得注意的是, 種群狀態(tài)脆弱性關(guān)系的假設(shè)是否造成了世代差異的不確定性, 對種群補充關(guān)系所帶來影響的環(huán)境因素, 會導(dǎo)致劍魚資源量評估的誤差, 所使用的漁獲量數(shù)據(jù)能不能全面地反映劍魚種群結(jié)構(gòu), 因此在今后的相關(guān)研究中應(yīng)充分考慮種群補充關(guān)系因素, 并且采用多種調(diào)查方式獲取更加全面的數(shù)據(jù)用來反映種群結(jié)構(gòu)。Kokkalis等[23]和Carruthers等[8]研究分別表明, 對有限數(shù)據(jù)的充分利用能夠大大降低種群狀態(tài)評估的不確定性和采用多種不同類型的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)去實施的管理策略模型的管理效果會好于充足數(shù)據(jù)構(gòu)建的模型。

4 結(jié)論

本文研究為劍魚資源的可持續(xù)開發(fā)利用和科學(xué)管理提供了參考建議, 使用基于R語言開放的DLMtool軟件包進行管理策略評價的模擬測試, 權(quán)衡了備選管理策略的管理效果, 預(yù)估當(dāng)前及未來劍魚資源可持續(xù)開發(fā)需要控制的總可捕量(TAC), ICI管理策略在不影響漁業(yè)資源的情況下, 一定程度地限制了未來的總可捕量。盡管ISC評估報告表明北太平洋中西部海域劍魚資源量處于健康狀態(tài)且未被過度捕撈, 但對于捕撈劍魚的經(jīng)濟誘導(dǎo)因素等不斷增加可能導(dǎo)致劍魚種群的捕撈努力量大大增加, 進而導(dǎo)致出現(xiàn)過度捕撈狀況以及漁業(yè)資源的不可持續(xù), 因此, 本研究在資源評估結(jié)果的基礎(chǔ)上為劍魚未來資源的可持續(xù)利用和劍魚的養(yǎng)護管理選擇了相對最優(yōu)管理策略, 即管理策略ICI。本研究建議在今后對北太平洋中西部海域劍魚的評估中應(yīng)進一步考慮漁業(yè)獨立數(shù)據(jù)、非漁業(yè)獨立數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)等的不確定性。在未來的漁業(yè)資源管理中, 采用更加全面的管理策略評價體系, 為北太平洋中西部劍魚的資源養(yǎng)護與管理提供有價值的科學(xué)依據(jù)。

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Management strategy evaluation of swordfish () in the Western and Central North Pacific Ocean

DAI Xiao-jie1, 2, 3, LIU Yu1, XIA Meng1

(1.College of Marine Sciences, Shanghai Ocean University, Shanghai 201306, China; 2.National Engineering Research Center for Oceanic Fisheries, Shanghai 201306, China; 3.Ministry of Education, Scientific Observing and Experimental Station of Ocean Fishery Resources, Ministry of Agriculture, Shanghai 201306, China)

swordfish; management strategy evaluation; management strategy trade-off; sensitivity analysis

As an eminently migratory fish species, swordfish () is an important division of the Western and Central North Pacific Ocean fish stock that constitutes high economic value.Based on the stock assessment result of the International Scientific Committee for Tuna and Tuna-like Species in the North Pacific Ocean (ISC) with catch data from 1952 to 2018, operating models were created in which stock dynamics of swordfish in the Western and Central North Pacific Ocean were defined by setting a prior parameter.Nine alternative management procedures, Delay – Difference Stock Assessment (DD), Delay – Difference Stock Assessment 4010(DD4010), Geromont and Butterworth Constant Catch (CC1), SBT simple MP (SBT1), Geroment and Butterworth index slope Harvest Control Rule (GB_slope), Index Confidence Interval (ICI), Index Confidence Interval 2 (ICI2), Surplus production based catch-limit modifier (SPmod), and Mean Catch Depletion (MCD) were chosen to be tested in our simulation circulation with 48 simulations of 50 years yield projection.Through the priors of the time series and trade-offs on management procedures, the impact on stock status with the implementation of management procedures was intuitively represented by generating Kobe plots, and ICI was concluded as the best management strategy.Following this, total allowable catch (TAC) calculation was carried out using two time series abundance index data from Chinese Taipei and Japan.TAC results were calculated under the implementation of 4 output-control management procedures (MCD, ICI, ICI2, and SPmod).TAC results of ICI were established as 10 404.48 (6 678.51～ 18 743.22) with a 50% confidence interval.Subsequently, sensitivity analysis on each parameter within ICI was conducted, wherein the results demonstrated that it is sensitive to both catch and abundance index data.

Apr.16, 2021

[Ministry of Agriculture and Affairs National Oceanic Fishery Observer Program, No.08-25]

S932.4

A

1000-3096(2022)03-0111-11

10.11759/hykx20210416001

2021-04-16;

2021-06-08

農(nóng)業(yè)農(nóng)村部國家遠洋漁業(yè)觀察員項目(08-25)

戴小杰(1966—), 男, 博士, 教授, 從事漁業(yè)資源研究、漁業(yè)生態(tài)學(xué)研究, E-mail: xjdai@shou.edu.cn; 夏萌(1990—), 通信作者, 男, 博士, 從事漁業(yè)資源研究、漁業(yè)管理研究, E-mail: mengxia.ocean@ gmail.com

(本文編輯: 趙衛(wèi)紅)