基于Catch-MSY模型的西北太平洋日本鲭资源评估及敏感性分析.docxVIP

文章编号：1004-2490(2023)01-0026-13

基于Catch-MSY模型的西北太平洋日本鲭资源评估及敏感性分析

石永闯1,2,陈云云3,樊伟1,2,伍玉梅1,2,赵国庆1,杨超1

(1.中国水产科学研究院东海水产研究所，农业农村部渔业遥感重点实验室，上海200090;

2.中国水产科学研究院东海水产研究所渔业资源遥感信息技术重点开放实验室，

上海200090;3.中国水产舟山海洋渔业有限公司，浙江舟山316101)

摘要：为了解日本鲭(Scomberjaponicus)的资源状况，利用北太平洋渔业委员会(NPFC)统计的1995—2019年渔获量数据和生活史信息，基于Catch-MSY模型估算了西北太平洋日本鲭最大可持续产量(maximumsustainableyield,MSY),评价了渔业管理策略，同时对该模型开展了敏感性分析研究。根据不同模型参数先验分布、不同时间序列渔获量数据及过程误差设立了16个情景进行敏感性分析，考虑各因素对模型评估结果的影响。结果表明：1)基准方案情景S1A中，日本鲭MSY估计值为49.62×104t(38.72×104t~60.52×104t);情景S1B中，日本鲭MSY估计值为49.47×104t(38.51×104t~60.43×104t);2)与参数内禀增长率r相比，环境容纳量K具有相对较窄的后验分布，lnK随着lnr的增加呈逐渐减小的趋势，MSY的值与r先验分布的下限呈正相关关系；3)MSY值的估算结果对渔获量数据的时间序列长度较为敏感，但时间序列对资源利用状况的估算结果影响有限。研究结果可为科学管理日本鲭资源和了解Catch-MSY模型敏感性提供理论支撑。

关键词：Catch-MSY模型；日本鲭；敏感性分析；资源评估；西北太平洋

中图分类号：S931文献标志码：A

准确的资源评估研究是进行渔业资源科学管理和持续开发利用的重要前提[1]。随着小型渔业和兼捕渔业的发展，数据缺乏渔业不断出现[2-3]。由于数据质量存在较多问题，使得该类渔业难以基于传统的评估方法进行资源评估研究。同时，世界渔业资源中处于数据缺乏阶段的比例达到了85%以上，仅有极少数的种类开展过较为全面系统的资源状况评估。因此，数据缺乏方法成为了全球渔业资源评估的研究热点[4-5]。近年来，一些数据缺乏方法，例如基于渔获量的模型(catch-basedmodel)和基于体长数据的模型

(length-basedmodel)被开发用于开展数据缺乏渔业的资源评估[6]。Catch-MSY模型是一种运用广泛的基于渔获量的数据缺乏分析方法，该模型可利用一定时间序列的渔获量数据和生物学信息对评估对象进行最大可持续产量(maximumsustainableyield,MSY)估算，具有数据需求量少、模型简单和所需模型参数少等特点[7]。MARTELL和FROESE[7]于2013年对Catch-MSY模型的表现进行了全面测试，结果发现该模型在估算鱼类MSY方面具有较强的稳健性，评估结果与传统复杂的评估模型一致，适合用于评估数据

收稿日期：2022-10-13

基金项目：国家重点研发计划“远洋渔情预报新技术及精细化服务系统”(2019YFD0901405);上海市青年科技英才扬帆计划(22YF1459900);中国水产科学研究院东海水产研究所中央级公益性科研院所基本科研业务费专项资金(2021T04);中国水产科学研究院东海水产研究所中央级公益性科研院所基本科研业务费专项资金(2021M06)

作者简介：石永闯(1991—),男，助理研究员，从事渔业资源评估研究。E-mail:sy163.com通信作者：伍玉梅，副研究员。E-mail:wym_07@163.com

第1期石永闯等：基于Catch-MSY模型的西北太平洋日本鲭资源评估及敏感性分析27

缺乏渔业。