魯紅月,張 暢,陳新軍,2,3,4,5*

(1.上海海洋大學(xué)海洋科學(xué)學(xué)院,上海 201306;2.青島海洋科學(xué)與技術(shù)國(guó)家實(shí)驗(yàn)室海洋漁業(yè)科學(xué)與食物產(chǎn)出過(guò)程功能實(shí)驗(yàn)室,山東 青島 266071;3.上海海洋大學(xué)大洋漁業(yè)資源可持續(xù)開(kāi)發(fā)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,上海 201306;4.上海海洋大學(xué)國(guó)家遠(yuǎn)洋漁業(yè)工程技術(shù)研究中心,上海 201306;5.上海海洋大學(xué)農(nóng)業(yè)農(nóng)村部大洋漁業(yè)開(kāi)發(fā)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,上海 201306)

引 言

海洋漁業(yè)資源的開(kāi)發(fā)和保護(hù)是眾多專家學(xué)者一直以來(lái)所關(guān)注的重點(diǎn)話題,海洋環(huán)境對(duì)漁業(yè)資源的影響研究已成為國(guó)際上的熱點(diǎn)話題[1]。環(huán)境因子對(duì)魚(yú)類的影響貫穿整個(gè)生活史過(guò)程,補(bǔ)充量、漁獲量和資源量等都深受其影響[2]。研究環(huán)境對(duì)漁業(yè)資源的影響,應(yīng)對(duì)不斷變化的海洋環(huán)境,建立更科學(xué)的漁業(yè)資源評(píng)估模型,更好的開(kāi)發(fā)和利用漁業(yè)資源[3]。

評(píng)估模型是對(duì)漁業(yè)資源進(jìn)行定量評(píng)估的重要工具,科學(xué)有效的資源評(píng)估,是對(duì)漁業(yè)資源合理管理,實(shí)現(xiàn)漁業(yè)資源可持續(xù)利用的重要手段。在交叉學(xué)科和計(jì)算機(jī)信息技術(shù)的支持下,資源評(píng)估模型不斷改善,目前國(guó)內(nèi)外學(xué)者將環(huán)境因子與模型中的單位捕撈努力量漁獲量(Catch per unit effort,CPUE)[4-5]、資源承載能力聯(lián)系起來(lái)取得較好的效果?；诃h(huán)境因子的評(píng)估模型將成為未來(lái)漁業(yè)資源評(píng)估的重要發(fā)展趨勢(shì)之一。為此,本研究將基于已有研究結(jié)果,將環(huán)境對(duì)魚(yú)類早期生活史的影響、環(huán)境因子與模型參數(shù)的關(guān)系及漁業(yè)資源評(píng)估模型改進(jìn)和應(yīng)用進(jìn)行分析,以期為我國(guó)漁業(yè)資源評(píng)估與管理學(xué)科的發(fā)展提供參考[6-7]。

1 環(huán)境對(duì)漁業(yè)資源的影響

1.1 環(huán)境對(duì)魚(yú)類早期生活史的影響

環(huán)境變化對(duì)魚(yú)類資源的影響是通過(guò)對(duì)其生活史過(guò)程的影響來(lái)實(shí)現(xiàn)的,魚(yú)類在精卵結(jié)合到衰老死亡整個(gè)生命過(guò)程中的胚胎期、仔魚(yú)期和稚魚(yú)期,統(tǒng)稱為魚(yú)類早期生活史階段。該階段的魚(yú)類作為補(bǔ)充群體,直接關(guān)系到物種年際補(bǔ)充量大小,是造成種群數(shù)量變動(dòng)的主要原因,對(duì)整個(gè)資源群體有很重大意義,且各發(fā)育期與環(huán)境因子的聯(lián)系各具特色[8]。

魚(yú)類早期生活史階段相比其他階段對(duì)環(huán)境的敏感性高,產(chǎn)卵場(chǎng)分布、攝食、個(gè)體生長(zhǎng)發(fā)育、自然死亡等極易受環(huán)境影響。該階段自然死亡發(fā)生率較高,直接影響資源補(bǔ)充量多少,對(duì)資源量大小造成影響。自然死亡率除年齡、生長(zhǎng)率、性成熟、攝食因素外,與海表溫度(Sea surface temperature,SST)、海表面鹽度(Sea surface salinity,SSS)等其他海洋環(huán)境密切相關(guān)[9]。產(chǎn)卵場(chǎng)溫度的變化影響物種胚胎發(fā)育、生長(zhǎng)和補(bǔ)充量,產(chǎn)卵場(chǎng)鹽度變化影響物種的洄游路徑和索餌場(chǎng)的分布。研究環(huán)境對(duì)魚(yú)類早期生活史的具體影響形式,量化環(huán)境在不同生活史階段造成的差別,才能更準(zhǔn)確評(píng)估資源量[10-11]。

目前資源評(píng)估中,產(chǎn)卵場(chǎng)的環(huán)境與補(bǔ)充量關(guān)系得到較多的關(guān)注,對(duì)早期生活史階段的影響機(jī)理研究較少。為可持續(xù)利用和科學(xué)管理漁業(yè)資源,需考慮環(huán)境變化對(duì)產(chǎn)卵場(chǎng)生物量的影響,重視環(huán)境對(duì)其幼體、仔稚魚(yú)等不同生命階段中的不同影響。

1.2 案例分析

以北太平洋柔魚(yú)(Ommastrephesbartramii)為例,早期生活史階段會(huì)造成不同階段性影響:柔魚(yú)仔稚魚(yú)至成魚(yú)期,其生長(zhǎng)速率、個(gè)體大小、洄游模式、同類相食和死亡率等受環(huán)境的影響[15],胚胎期至仔魚(yú)期,其孵化時(shí)間、卵存活率和孵化成功率受環(huán)境影響[12],產(chǎn)卵期至孵化期,其產(chǎn)卵時(shí)間、產(chǎn)卵地點(diǎn)、產(chǎn)卵數(shù)量和死亡率受影響[13]。

Vijai等[14]認(rèn)為柔魚(yú)早期生活史階段魚(yú)類死亡對(duì)資源補(bǔ)充量影響較大。Cao等[15]對(duì)北太平洋的冬生群體西部補(bǔ)充量變化的研究中,認(rèn)為SST影響補(bǔ)充量的分布,補(bǔ)充群體更多分布在適宜SST范圍。ICHII等[16]認(rèn)為在過(guò)渡區(qū)葉綠素濃度(Chlorophyllconcentration,Chl-a)較高生產(chǎn)力海區(qū)是資源群體最為有利的育肥場(chǎng)和索餌場(chǎng),且產(chǎn)卵場(chǎng)的位置隨著Chl-a濃度的變化而變化[17-18]。陳新軍等[19]利用北太平洋柔魚(yú)冬春生西部群體產(chǎn)卵場(chǎng)和索餌場(chǎng)的適宜SST范圍,解釋了柔魚(yú)資源量變化。除Chl-a、SST和SSS外,黑潮勢(shì)力和路徑的變化以及親潮交匯的此消彼長(zhǎng),厄爾尼諾和拉尼娜等異常天氣現(xiàn)象對(duì)柔魚(yú)資源變動(dòng)產(chǎn)生影響。

除北太平洋柔魚(yú)外,產(chǎn)卵場(chǎng)SST變化對(duì)?？颂m群島附近的巴塔哥尼亞槍烏賊(Doryteuthis gahi)[20]、西北大西洋皮氏槍烏賊(Doryteuthispealeii)和滑柔魚(yú)(Illex illecebrosus)[21]、莖柔魚(yú)(Dosidicusgigas)[22]、太平洋褶柔魚(yú)(Ommastrephes pacificus)[23]的胚胎發(fā)育、生長(zhǎng)和補(bǔ)充量,以及在索餌場(chǎng)的分布均產(chǎn)生影響。

2 基于環(huán)境因子的漁業(yè)資源評(píng)估模型

2.1 剩余產(chǎn)量模型

(1)模型構(gòu)建的理論基礎(chǔ)和假設(shè)條件

剩余產(chǎn)量模型在評(píng)估中忽略種群年齡和體長(zhǎng)等演化特征,將其作為一個(gè)綜合獨(dú)立的聚合單元。其所需最少數(shù)據(jù)為時(shí)間序列上的相對(duì)資源豐度指數(shù)和漁獲量相關(guān)數(shù)據(jù)[8,24]。該模型以種群增長(zhǎng)S型曲線一般模型為理論基礎(chǔ),將資源群體的生長(zhǎng)和自然死亡綜合起來(lái)作為資源群體大小的一個(gè)單變量函數(shù)進(jìn)行分析[25]。常假設(shè)物種資源豐度受環(huán)境影響存在年度波動(dòng)且模型參數(shù)恒定。

模型構(gòu)建修正的參數(shù)如表1,該模型最常用的是Schaefer模型。Schaefer模型以邏輯斯蒂(logistic)方程為基礎(chǔ),捕撈死亡率與資源量呈線性關(guān)系。Schaefer模型[26-30]:

(1)

表1 基于環(huán)境因子的剩余產(chǎn)量模型參數(shù)統(tǒng)計(jì)表

其中,Bt代表t年資源量;K為承載力;r是指內(nèi)稟自然增長(zhǎng)率;Ct-1為t-1年的漁獲量;r、K為模型中的參數(shù)。在模型中,常假設(shè)為常數(shù)而影響評(píng)估結(jié)果,實(shí)際中的參數(shù)尤其是漁獲量、自然增長(zhǎng)率是伴隨著生活史過(guò)程進(jìn)行動(dòng)態(tài)變化。

(2)對(duì)評(píng)估模型的修正

模型評(píng)估中克服無(wú)法反映環(huán)境對(duì)魚(yú)類種群動(dòng)態(tài)變化的缺點(diǎn)[26-27],將環(huán)境因子引入評(píng)估模型中,具體因子如表1所示。多環(huán)境指數(shù)與CPUE、漁獲量和捕撈努力量等用交相關(guān)分析、logistic回歸分析、灰色系統(tǒng)的關(guān)聯(lián)分析等進(jìn)行選定,提高模型擬合程度[28]。方差、均方差、均方根、相關(guān)系數(shù)R2和赤池信息量(Akaike information criterion, AIC)用于評(píng)價(jià)模型擬合結(jié)果[41]。貝葉斯理論較充分的考慮模型與參數(shù)值的不確定性,降低后期管理策略實(shí)施中的風(fēng)險(xiǎn)。

(3)修正模型的應(yīng)用

該模型強(qiáng)調(diào)環(huán)境與資源補(bǔ)充量和資源量的影響,考慮環(huán)境變化后模型擬合效果較好。具體應(yīng)用見(jiàn)表1,模型多應(yīng)用于近海和遠(yuǎn)洋頭足類,還有白蝦和其他魚(yú)類。

2.2 年齡結(jié)構(gòu)模型

(1)模型構(gòu)建的理論基礎(chǔ)和假設(shè)條件

年齡結(jié)構(gòu)模型可結(jié)合多個(gè)數(shù)據(jù)源且考慮生物和環(huán)境過(guò)程的復(fù)雜情況,允許種群具有空間結(jié)構(gòu),并用海洋環(huán)境數(shù)據(jù)建立與資源補(bǔ)充量等參數(shù)的關(guān)系。需假設(shè)所有年份有一個(gè)恒定的捕撈水平且捕撈死亡率逐年不變并具有相同的捕撈能力。該模型應(yīng)用較多的是:Stock synthesis(SS3為最新版本)模型。Stock synthesis模型表達(dá)式如下:

(2)

式中,Na,1是在年份1中年齡a的數(shù)量;amax是建模的最大年齡;M為瞬時(shí)自然死亡率。假設(shè)在未開(kāi)發(fā)種群中,不存在任何捕撈死亡率。觀測(cè)將捕撈死亡率包括進(jìn)去的影響如下式:

(3)

(2)對(duì)評(píng)估模型的修正

年齡結(jié)構(gòu)模型中,修正的參數(shù)如表2,模型中參數(shù)多為常數(shù)。實(shí)際種群分析模型(Virtual population analysis,VPA)和SS3模型嘗試將死亡率與環(huán)境因子聯(lián)系起來(lái),考慮種群空間分布的同時(shí)考慮海洋環(huán)境數(shù)據(jù)對(duì)死亡率、資源補(bǔ)充量等參數(shù)的影響,用AIC評(píng)估模型。

表2 基于環(huán)境因子的年齡結(jié)構(gòu)模型參數(shù)統(tǒng)計(jì)表

(3)修正模型的應(yīng)用

探究環(huán)境、資源補(bǔ)充量和死亡率之間的關(guān)系,環(huán)境因子見(jiàn)表2,模型參數(shù)考慮生活史中的死亡率,創(chuàng)建一個(gè)連續(xù)捕魚(yú)死亡率的種群動(dòng)態(tài)。該模型應(yīng)用物種見(jiàn)表2,該模型模擬的種群動(dòng)態(tài)與真實(shí)發(fā)展存在較大差異,年齡驗(yàn)證耗時(shí)較大,實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)難以獲得,該模型有待繼續(xù)研究與發(fā)展。

2.3 親體補(bǔ)充量關(guān)系

(1)模型構(gòu)建的理論基礎(chǔ)和假設(shè)條件

親體補(bǔ)充量關(guān)系是用補(bǔ)充曲線圖描述漁業(yè)資源群體的資源量與補(bǔ)充量之間函數(shù)關(guān)系的數(shù)學(xué)模型。研究親體補(bǔ)充量是否由產(chǎn)卵場(chǎng)環(huán)境變化影響。假設(shè)環(huán)境因素的影響恒定,不存在高密度時(shí)完全消失之點(diǎn),且補(bǔ)充量隨著親體量的增加而逐漸下降。親體補(bǔ)充量關(guān)系與非平衡剩余產(chǎn)量、年齡結(jié)構(gòu)等模型相結(jié)合對(duì)資源進(jìn)行評(píng)估。親體補(bǔ)充量模型應(yīng)用較多且受環(huán)境影響較明顯的是Ricker模型[44]:

Ricker的親體補(bǔ)充量關(guān)系(Stock and recruitment relationship, SRR)的表達(dá)式如下:

R=αS×e-βs

(4)

式中,α、β為模型中的待定參數(shù);R為補(bǔ)充量;S為親體量;α為與非密度依賴死亡有關(guān)的參數(shù);β是與密度以來(lái)死亡有關(guān)的參數(shù)。

對(duì)其補(bǔ)充量R進(jìn)行優(yōu)化:

ln(R)-lnS=ln(α)-βS+θV

(5)

式中,V表示環(huán)境因子(SST、Pacific Decadal Oscillation PDO);θ為環(huán)境因子系數(shù)。該模型對(duì)環(huán)境變化的分析較為顯著,加入模型的環(huán)境因子見(jiàn)表3,把握環(huán)境對(duì)漁業(yè)資源補(bǔ)充量變化,除成魚(yú)對(duì)仔稚魚(yú)的同類同食、密度依賴的其他因素影響和早期生活史中的產(chǎn)卵量的變化外,環(huán)境因子也對(duì)該模型中的參數(shù)造成影響。

表3 基于環(huán)境因子的親體補(bǔ)充量關(guān)系模型環(huán)境因子參數(shù)統(tǒng)計(jì)表

(2)對(duì)評(píng)估模型的修正

Ricker模型參數(shù)β依賴于死亡系數(shù),參數(shù)α是依賴非密度死亡的參數(shù)。而補(bǔ)充量的波動(dòng)主要還是環(huán)境變化導(dǎo)致的。將參數(shù)α作為表示不同環(huán)境變化的變量,兩者常采取分解法求解(多元線性回歸),用Akaike信息法則對(duì)模型進(jìn)行比較。親體補(bǔ)充量關(guān)系修正的參數(shù)見(jiàn)表3。但在評(píng)估過(guò)程中有的參數(shù)通過(guò)模型難以直接得到,需要借助生物量動(dòng)態(tài)模型[45]獲取特有參數(shù)。

(3)修正模型的應(yīng)用

該模型強(qiáng)調(diào)在親體量變化水平相當(dāng)?shù)那闆r下,環(huán)境因子對(duì)其資源補(bǔ)充量影響表現(xiàn)較為顯著。目前該模型已應(yīng)用研究見(jiàn)表3評(píng)估種類。該模型研究顯示加入環(huán)境因子的模型對(duì)補(bǔ)充量估計(jì)效果更好[46]。

2.4 多物種漁業(yè)資源評(píng)估模型

(1)模型構(gòu)建的理論基礎(chǔ)和假設(shè)條件

單物種漁業(yè)資源評(píng)估過(guò)程中,對(duì)資源量的自然死亡率指數(shù)很難估計(jì)。在種間關(guān)系的研究進(jìn)展中揭示資源豐度與自然死亡率變化情況的聯(lián)系,降低估計(jì)自然死亡率系數(shù)的不確定性[47]。將適應(yīng)性系數(shù)(Suitability coefficients)等參數(shù)設(shè)為常數(shù),假設(shè)恒定攝食量和單位捕食消耗量與被捕食者資源量無(wú)關(guān)等[48]。

目前除基于Schaefer模型的單物種評(píng)估外,多物種實(shí)際種群分析(Multispecies virtual population analysis,MSVPA)[51]是目前較為成功的多物種評(píng)估模型之一,對(duì)MSVPA進(jìn)行調(diào)整的MSVPA-X模型方法[52],其表達(dá)式為:

(6)

Eias=αiaexp(βiats)

(7)

式中,ts表示季節(jié)SST;β和α為季節(jié)SST實(shí)驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)。在評(píng)估過(guò)程中考慮了物種相互作用,并對(duì)其進(jìn)行敏感性分析。

(2)對(duì)評(píng)估模型的修正

多物種漁業(yè)資源評(píng)估模型修正的參數(shù)如表4所示,模型擬合過(guò)程中考慮生活史中的死亡率參數(shù)[51],建立食物有效性和捕食者消費(fèi)率之間的修正函數(shù)關(guān)系,將自然死亡率歸因于環(huán)境等影響,對(duì)參數(shù)進(jìn)行敏感性分析。多物種間的復(fù)雜關(guān)系存在簡(jiǎn)單假設(shè)缺少必要的數(shù)據(jù)支撐和生物量參考點(diǎn)[53]。

表4 基于環(huán)境因子的多物種漁業(yè)資源評(píng)估模型環(huán)境因子參數(shù)統(tǒng)計(jì)表

(3)修正模型的應(yīng)用

MSVPA模型方法的擴(kuò)展,考慮SST依賴性代謝產(chǎn)物,分析開(kāi)發(fā)物種的捕食者-餌料生物之間的相互作用,對(duì)模型與參數(shù)變化進(jìn)行敏感性分析。該方法作為從單一物種資源評(píng)估到生態(tài)系統(tǒng)模型的過(guò)渡階段的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。該模型已評(píng)估種類見(jiàn)表4,由于生態(tài)系統(tǒng)的復(fù)雜性,缺少必要的數(shù)據(jù)支撐,使其還未成為評(píng)估主流模型。

2.5 基于生態(tài)系統(tǒng)的漁業(yè)資源評(píng)估模型

(1)模型構(gòu)建的理論基礎(chǔ)和假設(shè)條件

基于生態(tài)系統(tǒng)的漁業(yè)評(píng)估模型中包含復(fù)雜的種群生物之間的相互作用機(jī)制。引入多個(gè)數(shù)據(jù),分析環(huán)境變化對(duì)種群時(shí)空動(dòng)態(tài)的影響,建立環(huán)境變化與種群時(shí)空動(dòng)態(tài)之間的定量關(guān)系[55],假設(shè)資源量受時(shí)空動(dòng)態(tài)影響存在變化。

(2)對(duì)評(píng)估模型的修正

該模型修正的參數(shù)如表5所示,模型中的種群動(dòng)態(tài)與環(huán)境聯(lián)系密切,用多個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行試驗(yàn),提供預(yù)測(cè)的范圍,評(píng)估過(guò)程中引入環(huán)境要素增加資源預(yù)測(cè)的不確定性,這些不確定性需降低過(guò)程不確定性來(lái)抵消[56]?？紤]環(huán)境變化的動(dòng)態(tài)性和可預(yù)測(cè)性、資源量對(duì)生態(tài)系統(tǒng)驅(qū)動(dòng)因素的響應(yīng)強(qiáng)度和生物資源的生命史[57-58]。資源評(píng)估模型中的假設(shè)性檢驗(yàn),在評(píng)估過(guò)程中考慮更全面的生態(tài)系統(tǒng)要素。

表5 基于環(huán)境因子生態(tài)系統(tǒng)的漁業(yè)資源評(píng)估模型環(huán)境因子參數(shù)統(tǒng)計(jì)表

該模型應(yīng)用較為成功的模型為空間生態(tài)-種群動(dòng)力學(xué)模型(Spatial ecosystem and population dynamics model,SEAPODYM)和基于個(gè)體生物模型(Individual-based model,IBM)[59]。利用SEAPODYM對(duì)金槍魚(yú)類種群進(jìn)行研究見(jiàn)表5,耦合生物物理環(huán)境,擴(kuò)展生活史過(guò)程中的自然死亡率和生境指數(shù)。生態(tài)位模型利用物種分布區(qū)域所關(guān)聯(lián)的環(huán)境因子來(lái)模擬物種分布[60]。其中,Elton生態(tài)位傾向于較小尺度的生物類環(huán)境變量,而Grinnell一般出現(xiàn)在較大尺度的氣候變量模型中[61]。例如,巴家文等[61]基于32個(gè)環(huán)境因子預(yù)測(cè)了淡水鉤蝦和湖泊鉤蝦的適宜分布區(qū)域。因此,該模型更多側(cè)重于資源分布地理區(qū)域的預(yù)測(cè),對(duì)于資源評(píng)估方面還有待發(fā)展。

(3)修正模型的應(yīng)用

該模型越來(lái)越多地被用來(lái)區(qū)分氣候變化和捕魚(yú)對(duì)整個(gè)生態(tài)系統(tǒng)以及對(duì)物種種群的影響,SEAPODYM評(píng)估模型選擇環(huán)境時(shí)考慮早期生活史幼仔魚(yú)存活率相關(guān)系數(shù),分析種群空間動(dòng)態(tài)[63-64]。該模型已評(píng)估物種見(jiàn)表5,評(píng)估效果最好的是太平洋金槍魚(yú),該模型現(xiàn)用于運(yùn)行多物種、多漁場(chǎng)模擬[46],今后研究應(yīng)傾向于多物種多漁業(yè)模擬。

3 討論與分析

3.1 存在問(wèn)題

(1)環(huán)境因子單一。漁業(yè)資源進(jìn)行種群評(píng)估過(guò)程中,單一環(huán)境與模型中參數(shù)結(jié)合對(duì)種群關(guān)系研究受限,不能綜合反映環(huán)境和物種資源量之間的關(guān)系。我國(guó)近海鮐魚(yú)、阿根廷滑柔魚(yú)和西北太平洋秋刀魚(yú)在綜合產(chǎn)量模型評(píng)估中,出現(xiàn)此類問(wèn)題,環(huán)境的滯后作用得不到考慮。模型參數(shù)對(duì)其早期生活史中死亡率和個(gè)體生長(zhǎng)等考慮較少[47],年齡結(jié)構(gòu)模型考慮死亡率較多,剩余產(chǎn)量模型中考慮欠佳,降低資源量預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度,忽視海洋環(huán)境對(duì)不同生長(zhǎng)階段的影響程度。

(2)擬合效果不理想?？朔我坏沫h(huán)境,多環(huán)境與模型參數(shù)進(jìn)行擬合,出現(xiàn)過(guò)度擬合的現(xiàn)象[27]。剩余產(chǎn)量模型和生態(tài)系統(tǒng)的評(píng)估模型出現(xiàn)擬合效果差,西白令海峽鱈魚(yú)環(huán)境綜合分析出現(xiàn)數(shù)據(jù)過(guò)度擬合。環(huán)境因子選擇、模型參數(shù)相關(guān)的環(huán)境因子數(shù)據(jù)序列較短影響模型的擬合效果。

(3)預(yù)測(cè)結(jié)果不確定性。模型的結(jié)構(gòu)和功能不同使得評(píng)估難度增加,模型參數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)化過(guò)程會(huì)造成結(jié)果不同,增加預(yù)測(cè)不確定性的風(fēng)險(xiǎn)。環(huán)境因子與資源豐度和系統(tǒng)承載能力等相關(guān)參數(shù)進(jìn)行研究時(shí),考慮生態(tài)驅(qū)動(dòng)要素,增加預(yù)測(cè)的不確定性。且評(píng)估過(guò)程中,未進(jìn)行不同管理方案下資源的長(zhǎng)期預(yù)測(cè),使得預(yù)測(cè)結(jié)果的不確定性增加[65]。

3.2 今后展望

目前基于環(huán)境因子的漁業(yè)資源評(píng)估模型以單物種模型為主。隨著模型的開(kāi)發(fā),漁業(yè)資源評(píng)估研究將環(huán)境因子納入不同生態(tài)系統(tǒng)模型中,是不斷變化環(huán)境中適應(yīng)漁業(yè)管理的關(guān)鍵步驟[66],我們對(duì)此還具有很大的局限性。環(huán)境因子獲取完整程度影響模型的選取,因此應(yīng)研究環(huán)境因子選擇問(wèn)題以及環(huán)境與參數(shù)分析,進(jìn)一步開(kāi)發(fā)新的模型,保證研究者將選取合適的模型為基于環(huán)境因子的漁業(yè)資源進(jìn)行評(píng)估。因此環(huán)境因子選擇時(shí)要考慮生活史階段,考慮環(huán)境因子交叉分析,考慮模型中環(huán)境因子對(duì)模型本身產(chǎn)生影響,對(duì)不同海域的海洋環(huán)境進(jìn)行綜合分析,對(duì)不同時(shí)間段的情況進(jìn)行分段分析[67-68],此外還應(yīng)考慮生物因素的影響和內(nèi)部動(dòng)力過(guò)程[69]。

綜上,生態(tài)系統(tǒng)評(píng)估模型逐漸成為漁業(yè)評(píng)估與管理的主流方向[70]。掌握環(huán)境變化對(duì)種群生長(zhǎng)的影響,是今后進(jìn)行環(huán)境因子的資源評(píng)估模型研究的重要內(nèi)容,也是開(kāi)發(fā)新的生態(tài)系統(tǒng)模型的關(guān)鍵。魚(yú)類種群的適應(yīng)性對(duì)未來(lái)海洋環(huán)境變化保持同步是海洋物種可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵環(huán)節(jié),管理系統(tǒng)也應(yīng)適應(yīng)不斷變化的生態(tài)系統(tǒng),提高對(duì)漁業(yè)生產(chǎn)變化的響應(yīng)能力和準(zhǔn)確性[71]?；诃h(huán)境因子的資源評(píng)估模型是目前對(duì)資源可持續(xù)開(kāi)發(fā)的一個(gè)重要環(huán)節(jié)[72],生態(tài)系統(tǒng)模型在今后漁業(yè)資源評(píng)估管理研究中將不斷深入,基于環(huán)境因子的多物種資源評(píng)估模型也將不斷優(yōu)化升級(jí)。