東黃海日本鮐燈光圍網漁場重心年際變化及其與環境因子關系

袁小楠，陳新軍，2，3，4，李 綱，2，3，4

（1.上海海洋大學海洋科學學院//2.國家遠洋漁業工程技術研究中心// 3.大洋漁業資源可持續開發省部共建教育部重點實驗室//4.遠洋漁業協同創新中心，上海 201306 ）

東黃海日本鮐燈光圍網漁場重心年際變化及其與環境因子關系

袁小楠1，陳新軍1，2，3，4，李 綱1，2，3，4

（1.上海海洋大學海洋科學學院//2.國家遠洋漁業工程技術研究中心// 3.大洋漁業資源可持續開發省部共建教育部重點實驗室//4.遠洋漁業協同創新中心，上海 201306 ）

根據 1998—2011年我國大型燈光圍網漁船在東黃海捕撈日本鮐的生產數據，利用最短空間距離法對鮐其漁場重心進行聚類分析，對漁場重心的聚類結果，利用灰色關聯度分析方法，分析海表溫度（Sea Surface Temperature，SST）、海平面高度（Sea Surface Height，SSH）和葉綠素a質量濃度（ρChl-a）與漁場重心的關聯程度。結果表明：環境因子對漁場重心的影響程度從高到低依次為SST、SSH、ρChl-a，環境因子與漁場重心在緯度上的關聯性比經度密切。

最短空間距離法；漁場重心；灰色關聯分析；環境因子；日本鮐鮐魚

日本鮐（Scomber japonicas）屬于暖溫大洋性中上層魚類，燈光圍網是其主要捕撈方式之一。我國的日本鮐漁場主要分布在外洋冷水與沿岸暖水交匯區［1］。研究漁場空間分布及其與海洋環境的關系，有助于了解日本鮐的資源空間分布，有利于漁船的科學生產與管理。苗振清［2］、張月霞等［3］、李綱等［4］等利用了地理信息系統和傳統統計方法，研究海洋環境因子對近海日本鮐漁場變化的影響，發現海表溫、海平面高度、葉綠素濃度等環境因子對日本鮐漁場分布影響明顯，且有各自適宜的范圍。近年來生產發現，我國近海鮐魚漁場年間變化較大，然后這些年間變化是什么原因造成的，目前還沒有這方面的報道。為此，本研究利用1998-2011年我國大型燈光圍網漁船在東黃海捕撈日本鮐的生產統計數據，采用空間距離分析方法和灰色系統理論等方法，分析日本鮐漁場重心的年間變化以及與各環境因子的關系，以期探討日本鮐漁場空間分布差異的原因，為今后我國大型燈光圍網漁業的科學生產提供依據。

1 材料方法

1.1 數據來源

日本鮐的生產統計數據來自上海海洋大學魷釣技術組，時間段為1998—2011年的8—11月，原始的生產統計數據包括船名、作業日期、作業經緯度、捕撈產量。海洋環境數據包括海表溫（Sea Surface Temperature，SST）、海平面高度（Sea Surface Height，SSH）和葉綠素a質量濃度（ρChl-a），來自網站 http://oceanwatch.pifsc.noaa.gov/，時間分辨率為月，空間分辨率 0.25°，時間為1998—2011年8—11月。

所有生產統計和海洋環境數據按時間分辨率月、空間分辨率0.5° × 0.5°（為一個漁區）進行預處理。

1.2 研究方法

（1）基于產量的漁場重心。計算公式如下［5］：

式中，X為各月基于產量的漁場重心經度，Y為各月基于產量的漁場重心緯度，Ci為各月漁區 i的日本鮐產量，Xi為漁區i中心的經度，Yi為漁區i中心的緯度。

（2）空間聚類分析。采用最短距離法計算各年度8—11月各月漁場重心的空間距離。最短距離的公式為：

（3）影響漁場重心的海洋環境因子分析。根據空間聚類的結果，分別選取各類的代表性年份，然后利用灰色關聯分析方法，按月分析不同類別中各環境因子對漁場重心的影響程度（LSST，LSSH，LChl-a），以各年同一月份的漁場重心經緯度為母序列，各年相同月份的各環境因子為子序列。計算方法見文獻［6-7］，空間分辨率取0.5° 。

2 結 果

2.1 各年度漁場產量重心變化分析

1998—2011年間，8月份漁場重心分布在123°2′E—126°19′E、26°57′N—29°50′N，平均漁場重心位置為124°3′E、27°55′N（表1）；9月份漁場重心分布在123°12′E—126°30′E、27°19′N—37°12′N，平均漁場重心為124°22′E、30°15′N（表1）；10月份漁場重心分布在123°36′E—126°10′E、29°36′N—37°47′N，平均漁 場重心位置為124°30′E、34°12′N（表1）；11月份漁場重心分布在 122°58′E—125°36′E、31°49′N—36°5′N，平均漁場重心為 124°31′E、34°31′N（表1）。由表1分析可知，1998—2011年8—11月份漁場重心在緯度上變化范圍為 122°58′E—126°31′E、26°57′N—37°48′N，即漁場重心在緯度上的變化范圍較經度上大。

表1 1998—2011年8—11月日本鮐漁場重心分布Table 1 Gravity of fishing ground for Scomber japonicas during August to November of 1998-2011

2.2 漁場重心聚類

以空間距離1.25為閥值（圖1），計算各年份漁場重心聚類，8月份分為（2005）、（2007）、（2001、2008、2011、2006、2004、2010、2000、1999、2009、1998、2002、2003）3類；9月份分為（2000）、（2001）、（1998）、（1999、2005、2008、2004、2003、2007、 2006、2010、2002、2009、2011）4類；10月份分為（1998）、（2006）、（2000）、（2001、2002、2004、1999、2003、2010、2008、2007、2011、2005、2009）4類；11月份分為（2010）、（2001）、（2006、1999、1998、2000、2007、2005、2003、2002、2008、2004、2009、2011）3類。

圖1 8—11月各月日本鮐漁場重心聚類結果Fig.1 Monthly clustering result of gravity of fishing ground for Scomber japonicas during August to November

2.3 海洋環境因子對日本鮐漁場重心的影響

根據最短距離聚類分析結果，8月份共分為3類，分別取2005年、2002年、2007年作為分析樣本；9月份共分為4類，分別取2000年、2001年、2010年、1998年作為分析樣本；10月份共分為4類，分別取1998年、2006年、2009年、2000年作為分析樣本；11月份共分為3類，分別取2010年、2009年、2001年作為分析樣本?；疑P聯度分析結果（表2），各月份海洋環境因子對漁場重心（經度和緯度）的影響程度是一致的，均為關聯值為LSST＞LSSH＞LρChl-a，即環境因子對漁場重心的影響程度為SST＞SSH＞Chla。分析還發現環境因子對漁場中心在經度上的影響比緯度上的大。

表2 8—11月各環境因子與日本鮐漁場重心的灰色關聯度Table 2 The grey correlation degree between environmental factors and gravity of fishing ground for Scomber japonicas

3 分析與討論

1998—2011年間，8—11月捕撈日本鮐的我國大型燈光圍網漁場重心在經度上分布在124°03′E—124°31′E，在緯度上分布在 27°55′N—34°31′N。由此可見，漁場重心在緯度上的變化范圍比經度上范圍大（圖2），基于產量的日本鮐漁場重心發生明顯的北移現象，這與日本鮐實行季節性洄游有顯著的關聯性。崔科等［8］也曾對東黃海鮐魚漁場重心做過分析，本研究與其分析結果一致。本研究中日本鮐的漁場重心在年際變化上也極為顯著，如 8月份，2002—2003年漁場重心分布在26.94—26.97゜N、123.37—123.44゜E海域，而2000—2001年則分布在 28.22—29.13゜N、123.05—123.32゜E海域，在經度和緯度上平均相差0.2゜E、1.8゜N；9月份，2000—2001年漁場重心分布在34.22—37.20゜N與123.20—123.87゜E海域，而1998—1999年則分布在27.31—27.50゜N、123.31—123.36゜E海域，在經度和緯度上平均相差0.2゜E、7.7゜N；10月份，1999—2002年漁場重心分布在35.92—37.79゜N、123.63—124.64゜E海域，而 2009—2011年則分布在 32.20—33.56゜N、124.85—125.30゜E海域，在經度和緯度上平均相差1.1゜E和4.0゜N；11月份1998—2000年漁場重心分布在35.87—36.08゜N、124.24—124.33゜E海域，而 2009—2011年則分布在 31.82—33.41゜N、124.99—125.60゜E海域，在經度和緯度上平均相差1゜E和 3.3゜N，其中月份漁場重心的年際變化相對較小。分析認為，年間漁場重心的顯著變化，與黃海暖流及冷水勢力的強度變動相關，具體體現在年際表溫的差異，這一結果與灰色關聯度分析一致。同時也可能受到厄爾尼諾現象［9］和長江沖淡水［10］等的影響洪華發等的研究認為，厄爾尼諾現象會對近海各種生物資源量分布產生影響，進而對近海日本鮐圍網漁場重心的偏移產生影響。

圖2 1998—2011年各月日本鮐漁場重心空間分布Fig.2 Monthly gravity of fishing ground for Scomber japonicas during 1998 to 2011

灰色關聯度結果，海洋環境因子對日本鮐漁場重心的影響程度為SST＞SSH＞Chla。王從軍等［11］在分析 1999—2011年東、黃海日本鮐資源豐度年間變化時，GAM模型驗證了SST是對日本鮐資源豐度指數影響最大的環境因子，資源豐度高的海域就是漁場的重心，因此從另一方面也說明SST與日本鮐漁場重心的關系較為密切。李綱等［12］在利用漁獲產量分析夏季日本鮐漁場分布及其海洋環境因子的研究中，認為葉綠素a濃度并非日本鮐漁場形成的主要因素，本研究從另一個側面來驗證李綱等［12］的研究結果。

雖然與SSH、Chla相比，SST是影響近海日本鮐燈光圍網漁場重心較大的因子，但這并不是說漁場重心的形成只和SST有關，其他的海洋環境因子同樣起到了重要的作用，SST只是表征出來的環境因子。關于長江沖淡水表現出低溫，而黑潮暖水分支表征出高溫，類似這些影響日本鮐漁場分布年間差異的機制還有待進一步研究。

［1］唐啟升.中國專屬經濟區海洋生物資源與棲息環境［M］.北京：中國科學出版社，2006.

［2］苗振清.東海北部近海夏秋季鮐鲹漁場與海洋水文環境的關系［J］.浙江水產學院學報，1993（1）：32-39.

［3］張月霞，苗振清，盧占暉.基于GIS/RS的東海南部漁場海表溫度與中上層魚類漁獲量的關系［J］.浙江海洋學院學報（自然科學版），2007（2）：150-154.

［4］李綱，陳新軍.東海鮐魚資源和漁場時空分布特征的研究［J］.中國海洋大學學報（自然科學版），2007（6）：921-926.

［5］曹曉怡，周為峰，樊偉，等.印度洋大眼金槍魚、黃鰭金槍魚延繩釣漁場重心變化分析［J］.上海海洋大學學報，2009（4）：466-471.

［6］陳新軍.灰色系統理論在漁業科學中的應用［M］.北京：中國農業出版社，2003：198.

［7］陳新軍，錢衛國，許柳雄，等.北太平洋150°E-165°E海域柔魚重心漁場的年間變動［J］.湛江海洋大學學報，2003，03：26-32.

［8］崔科，陳新軍.東、黃海圍網漁場鮐魚參魚產量的年際變動［J］.海洋學研究，2005（2）：41-49.

［9］洪華生，何發祥，楊圣云.厄爾尼諾現象和浙江近海鮐鲹魚漁獲量變化關系——長江口ENSO漁場學問題之二［J］.海洋湖沼通報，1997（4）：8-16

［10］楊紅，章守宇，戴小杰，等.夏季東海水團變動特征及對鮐鲹漁場的影響［J］.水產學報，2001（3）：209-214.

［11］王從軍，鄒莉瑾，李綱，等.1999-2011年東、黃海鮐資源豐度年間變化分析［J］.水產學報，2014（1）：56-64.

［12］李綱，陳新軍.夏季東海漁場鮐魚產量與海洋環境因子的關系［J］.海洋學研究，2009（1）：1-8.

（責任編輯：陳莊）

Annual Change of Fishing Ground Gravity for Scomber japonicas by Large Light Seine Fishery and Their Relationship with Environmental Factors in the East China Sea and Yellow Sea

YUAN Xiao-nan1，CHEN Xin-jun1，2，3，4，LI Gang1，2，3，4
（1.College of Marine Sciences of Shanghai Ocean University，Shanghai 201306，China；2.National Engineering Research Center for Oceanic Fisheries，Shanghai Ocean University，Shanghai 201306，China；3.The Key Laboratory of Sustainable Exploitation of Oceanic Fisheries Resources，Ministry of Education，Shanghai Ocean University，Shanghai 201306，China；4.Collaborative Innovation Center for Distant-water Fisheries，Shanghai 201306，China）

Chub mackerel（Scomber japonicas），an important economic pleagic species in the East China Sea and Yellow Sea，is targeted by large light purse seine fishery.Nearest neighbour method of cluster analysis was used to culster the gravity centres of fishing groud of large light purse seine fleets during 1998 to 2011.Morever，applied grey correlation approach was utilized to analyze the correlation degrees between the gravity of fishing groud and environmetal factors，i.e.sea surface temperature（SST），sea surface height（SST） and sea surface chlorophyll a concentration（Chl-a）.The results indicatd that the environmetal factors greatly affcted the spatial-temporal distribution of the gravity of fishing ground，and the ability from high to low was SST，SSH，and Chl-a.Futhermore，the correlation degrees between environmental factors and latitude of gravity of fishing groundwas were higher than those between environmental factors and longitude of gravity of fishing ground.

nearest neighbour method of cluster analysis；gravity of fishing ground；grey correlation approach；environmetal factors；Scomber japonicas

S931.41

A

1673-9159（2016）03-0110-05

10.3969/j.issn.1673-9159.2016.03.018

2015-07-05

國家自然科學基金（NSFC41476129，NSFC41276156）；國家863計劃（2012AA092303）；國家科技支撐計劃（2013BAD13B01）

袁小楠（1992—），女，碩士研究生，研究方向為漁業資源評估。Email： shanglilaidewa@163.com

陳新軍，男，教授，研究方向為漁業資源與漁場學、遠洋魷釣漁業、漁業資源經濟學。Tel： 021-61900306，E-mail：xjchen@shou.edu.cn