漁業管理策略評價及應用研究進展

何　珊，陳新軍

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

漁業管理策略評價及應用研究進展

何珊1,4，陳新軍1,2,3,4

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

管理策略評價（MSE）是近年來國際上漁業資源評估與管理學科發展的新趨勢。MSE是通過對管理目標漁業系統的模擬，來測試和評價不同的漁業管理策略達到預期管理目標一種方法。MSE一般包含操作模型、采樣模型、資源評估模型和執行模型，其中操作模型是核心。在操作模型中，通過模擬測試的方法來評估不同管理策略達到預期管理目標的程度，并充分考慮到漁業管理中的不確定性，因此漁業管理策略評價能夠獲得在漁業資源變動和不確定性影響下仍有較好表現的管理措施。管理策略評價一般與生物參考點、捕撈控制規則、管理規定和績效評估有關。此外，隨時間的變化的補充量、自然死亡系數和生長率，以及漁具和作業方式的選擇性等，都會對MSE產生影響。由于可提高漁業管理的成功率，MSE已在漁業資源評估與管理中越來越廣泛應用。通過對MSE的理論、方法和存在的問題進行總結與分析，并以實例闡述其在金槍魚漁業管理中的發展和應用，為該領域的進一步研究提供參考和依據。

管理策略評價；傳統方法；資源評估；金槍魚漁業；管理目標

漁業管理是漁業資源可持續利用的基礎。傳統方法（Traditional approach,TA）對漁業資源進行管理時，通常是依據科學家資源評估結果來確定一個總可捕量（Total allowable catch，TAC）或者總可捕努力量（Total allowable effort，TAE），如最大可持續產量（MSY）和捕撈死亡系數（FMSY）等[1,2]。傳統方法通過整合歷史漁獲生產統計數據，估算過去及現在的資源豐度及生產力水平，然后應用基于參考點的收獲控制規則（A Reference-point-Based Harvest Control Rule）或考慮資源未來的發展趨勢，來得出漁業管理策略。然而，漁業是一個復雜系統，存在著許許多多環節，因此漁業管理的誤差來源也是多方面的，如數據收集誤差、操作誤差和系統誤差等，使得漁業管理的過程存在著很大的不確定性。應用傳統方法進行漁業管理時，很難涉及到漁業的各個環節，因此會給管理帶來很多不確定性。

漁業管理策略評價（Management Strategy Evaluation，MSE）是一種系統性方法，通過計算機模擬管理對象的漁業，在給定的目標下，以測試和評價不同管理策略的表現[3]。管理策略評價（MSE）能夠提高漁業管理成功的概率，因為它能夠選擇在未來潛在環境下和不確定狀況下表現較好的管理措施，因此在漁業中的使用也越來越廣泛。關于漁業管理策略評價方面的研究在國內漁業中應用還很少，因此本文根據國外學者的研究情況，系統總結和分析MSE理論與方法、MSE與TA的優缺點等，為MSE在國內漁業中的應用與推廣提供基礎。

1　MSE理論

1.1MSE的基本概念

MSE是由漁業管理程序(Management Procedures，MPs）結合模擬測試（Simulation testing）發展起來的，是通過模擬管理對象的漁業系統，以測試和評價不同漁業管理策略達到給定的管理目標的一種方法[3]。國際捕鯨委員會（The International Whaling Commission，IWC）是第一個使用MSE的國際組織[4]。其通過模擬方法來描述整個漁業管理過程，包括數據產生、收集、分析和管理的整個過程，進而預見未來漁業資源的發展趨勢和管理效果[5,6]。與傳統漁業管理方法相比，MSE更具優勢。

1.2MSE的結構

MSE中一般包含操作模型、采樣模型、資源評估模型和執行模型4種模型，其中操作模型是MSE的核心，其結構圖如圖1所示。

操作模型（operating model）一般通過生長率、死亡率、存活率和補充量在給定的管理策略下反映“真實的”魚類種群動態。通過假設生態系統、資源動態、船只動態、捕撈生產等過程中的關系式或者參數值，建立操作模型，將這些過程作為一個動態系統進行研究[7-12]。在操作模型中主要考慮三組參數，一組用于描述補充量動態，包括補充量水平如何、補充量是否隨產卵親體生物量（Spawning Stock Biomass，SSB）的變化而變化、補充量年間是否變化；第二組參數用于描述自然死亡系數，同樣包括自然死亡系數的水平如何、自然死亡系數是變化的還是恒定不變的；第三組參數是種群初始資源量。操作模型在特定管理策略下模擬漁業產生觀察數據，但是觀察數據伴隨著觀察誤差的產生[13]。

圖1　MSE一般結構[13]Fig.1　The common chart of MSE structure

采樣模型模擬漁業數據收集的過程，數據是從操作模型產生的、能反應“真實”漁業狀況的數據中所采集，模擬獨立漁業和科研調查中數據的收集。數據收集應該包括所有歷史得到的數據和利用不同管理策略模擬漁業產生的數據。一般包括三種數據：第一種是與漁業相關的數據（fishery-dependent data），如漁船的性質類別（休閑性、商業性以及其他）、漁獲量（丟棄量和上岸量）、漁獲物大小組成、標準化單位捕撈努力量漁獲量（Catch per unit effort，CPUE）、法定可捕的體長限制、漁具的選擇性等；第二種是漁業獨立的數據（fishery-independent data），如調差豐度指數、資源大小組成、資源體重組成等；第三種是生物學數據，如生長率、自然死亡率、繁殖力、成熟率以及體重-長度關系。在收集和整理數據時，需要考慮時間尺度，以保證MSE的時效性。

種群評估模型是用來評估當前的資源狀態是否與使用模擬數據計算的生物學參考點（Biological Reference Point，BRP）或捕撈控制規則（Harvest Control Rule，HCR）相一致，在結構上可以與操作模型相同，也可以不同。這個模型是將所有得到的數據估算種群數量和漁業參數，漁業參數包括目前和歷史的捕撈死亡系數、親體生物量和親體補充量，也要估算這些參數的不確定性。評估模型可以簡單，也可以復雜，可以是基于年齡結構的，也可以是基于體長結構的。不同復雜程度的模型對數據的要求不一樣。

執行模型計算實施管理行為后漁業資源的動態，得到的實際捕撈量又被反饋給操作模型。通過重復該循環，整個管理過程被建模。

MSE的步驟一般為：（1）設定管理目標；（2）確定不確定性的范圍；（3）建立一系列的模型。操作模型必須體現被管理系統的生物學信息、模擬種群的資源狀況、數據如何收集以及數據與模擬種群之間的關系；此外還需要反映管理規則如何應用到實際漁業中。要注意的是經常需要多種操作模型，因為要考慮固有不確定的范圍，包括擬合數據過程中參數估計的誤差以及一些結構誤差；（4）操作模型中參數的選擇和量化參數的不確定性；（5）鑒定備選管理策略哪些可以被實際應用；（6）對每個操作模型運用不同管理策略進行模擬；（7）總結和表達應用結果，考慮不同管理目標的權重能得到更優化結果[14]。

在對管理策略進行選擇時，通常運行多年模擬測試來確定該管理策略的效果，以此根據管理目標和限制條件，來辨別性能較好的管理策略[15]。最終選擇的管理策略需要反映決策者提出的政策。管理策略被粗略分為基于模型的和基于經驗的，還有一些是這兩種類型的混合模型[16]。基于模型的管理策略一般分為兩個階段，第一個階段是應用種群評估方法，第二個階段是將種群評估模型得到的新數據作為捕撈控制規則的輸入量。一些國家，包括美國、澳大利亞，對一些數據充足的物種應用復雜的、基于模型的管理策略。盡管這種類型的管理策略集中于計算，但仍需要運用模擬方法進行評估[8,17-20]。與基于模型的管理策略相反，經驗性管理策略不需要運用種群模型來估計生物量、捕撈死亡率或一些捕撈控制規則中用到的數量，而是設定一些規則，例如TACs直接來自于監測數據等（監測數據一般是經過處理的，如漁獲量和捕撈努力量數據的CPUE標準化）。Rademeyer等[21]表示經驗性的管理策略更容易測試和被決策者所解釋，但是缺點是它們不能夠確定目標物種資源量最終是否能達到平衡[22]。在管理策略實施過程中，仍需要周期性進行完整的資源評估，來評估管理策略的效果，并確定是否需要調整。管理策略還應該包括很多臨時規則（meta-rule）[23]，包括應對特殊情況的措施，例如CPUE超出操作模型的界限，生物學參數發生實質性改變，或者是發現其他因素的影響。

1.3與MSE相關的其他概念

1.3.1生物學參考點（Biology Reference Points，BRPs）生物學參考點分為兩種類型，一種是基于捕撈死亡系數，另一種基于生物量。兩種類型的生物學參考點都有目標參考點和限制參考點，目標參考點實質就是對管理目標量化。對于一些短生命周期、對環境敏感性高的物種，還定義了臨界參考點。在MSE中，運用種群評估模型得到當前捕撈死亡系數（Fcur）和當前親體生物量（Bcur）與對應的生物參考點進行比較，如果Fcur＞Flim，說明該種群處于過度捕撈（overfishing）；如果Bcur＜Blim，說明該物種已過度捕撈（overfished）。有4種模型可估算BRPs，分別是單位補充量漁獲量模型（Yield-per-recruit model）、單位補充量產卵量模型（Egg-per-recruit model）、親體-補充量模型（Stock-recruitment model）和剩余產量模型（Production model）。單位補充量產卵量模型已經用于大多數龍蝦種群評估，它需要一些基本的生活史參數，例如生長率、自然死亡系數、成熟率和繁殖力等。但是，生物參考點最終還是由管理目標決定[13]。

1.3.2捕撈控制規則捕撈控制規則用來決定捕撈死亡率與漁獲量來年應該如何調整，它由生物參考點、當前捕撈死亡系數和親體生物量以及種群過度捕撈的風險決定。HCR的應用在以下兩種情況下會變得復雜：（1）不同漁業對應的年齡結構的選擇性不同；（2）選擇性與豐度指數選擇性或剩余產量方法不同[24]。捕撈控制規則可大致分為3類：基于模型的管理策略、經驗性的管理策略和基于模型與經驗性混合的管理策略。Rademeyer等[21]指出，經驗性管理策略更容易檢測，也更容易被決策者解釋。經驗性捕撈控制規則在漁業上已有較廣泛應用，如南非的狗鱈、巖龍蝦、竹筴魚、鳀和沙丁魚；南澳大利亞巖龍蝦，以及東加拿大鱈魚類和大比目魚[21]。

1.3.3管理規定管理規定包括一系列的管理措施，比如TAC的水平、法定捕撈的最大體長和最小體長是否需要變化、捕撈的時間是否需要調整以及不同產業的各種限制。這一系列管理措施可以應用于MSE的模擬，從而為該種群的漁業資源評估提供“觀察數據”。

1.3.4績效評估績效評估是用來完善預先設定的管理目標，試圖使漁業保護、社會需求和經濟需求之間保持平衡。操作模型需要不斷的改進，以反映績效評估[14]。例如，在有明確的生態系統和經濟目標的情況下，操作模型應該包括一個船隊動態模型[25]，或者是一個反映捕撈作業如何影響生態系統成分而非目標物種的模型[26]。一般有四種主要的評估績效的方法：管理期間評估的總漁獲量、管理年間漁獲量的變化、管理末期的親體生物量和管理時期中出現的最低產卵親體生物量。除此之外，參與者數量、經濟回報和最優漁獲努力量也能夠用來評價MSE的表現。

1.4不確定性

漁業管理受生物學和實際操作的復雜性影響，因此容易產生不確定性。MSE成功與否，很大程度上取決于在操作模型中不確定性可以被鑒定的程度[27]。理論上，在MSE中應盡可能廣地考慮不確定性，從而使得在實施管理策略以后得到的新信息的不確定性降低[4,28]。但實際上，幾乎沒有案例是能夠完全考慮到所有相關的不確定性，因此需要選擇出最相關的、最能反映假設的不確定性進行考慮。前人做出了一些嘗試來探究不確定性來源[29-30]。本文中，將不確定性和誤差大致總結為6個來源：誤差結構不確定性、估計不確定性、過程不確定性、觀察不確定性、應用不確定性和模型不確定性[29]。

模型不確定性是不確定性中的重要組成部分。簡單的模型不確定性有：親體補充量關系是Beverton-Holt模型還是Richer模型；模型參數是否固定不變；選擇性曲線是漸進線還是圓頂狀。其它因素還包括：在建模區域中共有多少種群；數據結構的錯誤；氣候對生物學關系的影響等等。降低模型的不確定性通常是通過將固定的效益關系替換成很多可以自由組合的效益關系，效益關系一般通過公式表達。目前還沒有公認方法來挑選模擬所用到的公式，也不能對公式進行賦值[31]。Butterworth和Peterman[32]也沒有解決這些問題，但對于模型誤差的影響和相關的風險做出了重要評估。

Kraak等[33]認為，MSE模擬中不確定性來源的選擇是相對隨機的，而且選到的不確定性不一定能夠反映主要來源。Kraak等[33]同時指出，歐洲實施的一些MSEs忽視了空間結構，而且產卵量影響補充量而非產卵生物量。如果這些的確是資源不確定性的主要來源，那么科學家在實施這些MSEs時就會出現很多誤差。

氣候和環境變化被認為是評估管理策略時兩個重要因素。評估過程中可采用以下兩種方法：（1）將這些因素考慮到端對端模型中，從而從物理過程到高營養級水平和漁業角度放映出整個生態系統的情況，例如亞特蘭蒂斯[34]和生態營養通道模型[35]；（2）將環境的變化與一些經驗性參數聯系，在這種方法下，通過聯系環境變量和決定種群動態的參數，在操作模型中能夠反映出環境的變化[17]。

貝葉斯理論因為充分考慮了與模型以及參數值有關的不確定性，被迅速應用到漁業資源評估中。該方法的優勢在于能夠在評估中遇到不確定的情況下為漁業管理提供不同的管理措施，以降低管理策略實施的風險。Fournier等[36]、Methot[37]、Michielsens等[38]、Porch等[39]都提出過復雜的統計模型來計算不確定性。一些因素的不確定性對漁業資源管理策略的表現有很大影響，因此在任何MSE中都應該被考慮[40]。影響MSE表現的不確定性因素[41]具體如下。

（1）生產力：親體-補充量之間關系的形式及參數，親體-補充量關系的變化和相關性程度，偶然的大量死亡或補充事件。

（2）變化：親體-補充量之間的變化，自然死亡率隨時間的變化，捕撈能力隨時間的變化，空間種群結構的變化，選擇性、遷移、生長隨時間的變化，種群初始大小的變化。

（3）與數據相關的問題：數據的變異系數及有效樣本大小，捕撈能力與豐度關系的變化，調查偏差，調查和取樣頻率，歷史的漁獲數據不準確。

（4）結果的不確定性：決策者對管理建議的調整和忽視，由于誤報、黑市交易、丟棄等造成的漁獲量與總可捕量不符。

1.5MSE的管理目標

MSE的目的是實施最優管理策略，從而使目標魚種的產量達到最大化[41]。管理策略的選擇常要平衡不同的、有時甚至互相矛盾的目標。管理策略的選擇通常考慮兩個問題：一是數據和方法是否能達到目的；二是統計的不確定性是否穩健[42]。如果要準確實施MSE，首先應該準確定義管理目標[43]。通常，目標制定過程應該考慮很多漁業利益相關者，這可幫助培養長遠眼光，并能保證管理建議的接受性和支持率。利益相關者常常發現，對性能指數進行明確、量化性的評估很困難，雖然這些性能指標能量化不同管理策略并進行排名。基于這個原因，MSE一般會給出很多指標，讓利益相關者客觀進行權衡[44]。利益相關者對管理目標達成一致，是通過平衡目標，而不是對管理策略進行排名或者直接進行選擇，例如確定管理目標為最大平均漁獲利潤。

MSE最大的優點之一就是決策者能夠闡明他們的目標[14]。漁業管理目標分為概念上的和操作上的[14]。概念上的目標是通用的、高水平的政策目標。例如，對美國西海岸的沿岸大洋性物種管理目標為：（1）增加漁業的效率和收益率，包括漁獲量的穩定；（2）達到“最大產量”；（3）鼓勵國際間和州際間的合作；（4）調整目前的漁區；（5）避免丟棄；（6）為非獨立種群提供充足餌料；（7）避免過度捕撈；（8）獲取生物學信息和形成一個長期的研究項目；（9）形成有效的監控和實施方案；（10）有效利用管理的資源；（11）減小漁具的矛盾。這些目標都很有條理性，但是對于有的概念目標之間是相互矛盾的，例如對捕鯨漁業的概念目標：（1）確保捕鯨上升不會導致滅絕風險增大；（2）捕鯨的水平能夠滿足當地居民的文化及營養需求；（3）釋放一些種群使得它們處于健康水平。目標（2）與（1）（3）之間是矛盾的。概念上的目標需要轉變成操作層次的目標，一個概念目標可能對應多條操作目標。例如，“避免過度捕撈”可以轉述為“某種群年間降到未捕撈水平的20%以下的概率超過5%”。然而，一些概念目標與大量操作目標相關，如“達到最大產量”有很多種操作性表述：“漁獲量最大化”“減小年間的捕撈變動”“捕撈產業的經濟地租最大化”等[45]。

一些目標之間在某種程度上是矛盾的，這是不可避免的問題。例如，增加監控能夠在風險水平相同的情況下增大漁獲量，但需要花費很多的財力。決策者權衡到每一個因素是困難的。一種方法是使用效用函數平衡這些因素，然而基于MSE的效用函數一般不會成功，因為決策者希望看到每一個備選的管理決策是如何完成每個目標和如何權衡的。對于一些多目標魚種或者不同漁具、有著不同目標的利益相關者來說，目標之間的矛盾更是一個巨大的挑戰。這是因為不同的利益相關者看到的“最優”狀態不同。幾乎沒有管理策略能夠解決物種間的權衡問題[14]，南非的鳀魚和沙丁魚漁業是一個典型的例外[46-47]。

一般通過內部工作小組確定管理目標，尤其是確定操作性目標[48-50]。工作小組參與者包括決策者和一些利益相關者代表，決策者需要完全分清哪些決定是他們的（權重目標和已選管理目標的測試），哪些是偏于技術的[14]。工作小組能夠被直接批評、擴大或解散，從而促進了工作小組的發展[14]。

2　MSE與TA的比較

Butterworth[1]對MSE和TA兩種管理方法進行了比較，結合置信區間和敏感性分析評估的不確定性，對捕撈控制規則和設定的固定漁獲量、捕撈死亡率的管理效果進行比較，并得到了一些結論與建議。通常，MSE輸入公式里的值是預先設定好的，而TA則不是。MSE與TA最本質的區別是：MSE的準則可以通過模擬測試來確定預期的合理方案，需要在各種矛盾但又相通的目標之間權衡，如最大漁獲量、減少年間捕撈變動以保持產業的穩定，以及減小資源被耗盡的風險。即使當前對資源的最好評估是錯誤的，它也能夠完成這些權衡。因此MSE的設計需要通過設定合理的不確定性，與預防性措施（Precautionary approach，PA）兼容[51]。

2.1TA的缺點[1]

其缺點主要表現在：（1）TA的評估都是一成不變的，但每年“最好的評估”都會有變化，這些變化來源于新數據的獲取、優化數據方法的改進以及評估方法的進步等。（2）TA不能夠合理地考慮長期的權衡。TA評估出來的漁獲量結果，其風險往往被高估了，因為它不考慮采取管理之后資源的情況。（3）在確定TA的過程中，通常存在爭議，而這些爭議大多都是沒有實質價值的，而且耗費了大量時間。（4）TA得到的“最優評估”有可能是錯誤的，但實施之前無法檢驗出來。（5）一些組織為了簡便，通常不輕易改變TA的規則，從而有可能耽誤了保護漁業資源采取及時措施的時間。

2.2MSE的優點與缺點[1]

MSE的主要優點為：（1）MSE規則能調整且省時。由已知數據和預先設定好的估算方法計算TAC，所有公式和規則每年都能夠根據資源情況進行調整更改，因此省下很多時間，節省下來的時間可用來解決評估中不確定性的問題。（2）MSE能夠合理地對風險進行評估。通常，每年都會有新的資源監測與調查數據，將這些數據重新應用于MSE規則中，就可以得到相應的反饋信息。（3）MSE可以限制年間TAC的變化范圍，但這在TA評價中是做不到的。漁業產業發展要確保TACs的穩定，因此這一點也很重要。（4）MSE與PA息息相關。MSE不僅要對漁業資源進行準確評估，同時對評估中不確定性的檢測也要求有一定的穩健性。（5）MSE與設定者之間有充分的互動，設定者可根據當前狀況以及反饋的結果對MSE的公式、規則進行調整。

其缺點主要為：（1）MSE得到結果的時間比TA要長。TA一般只需一兩周，但是MSE至少需要幾個月的時間。（2）MSE的構架過于死板，不夠靈活，通常都是包含操作模型、采樣模型、資源評估模型和執行模型這四種模型。（3）MSE類似于自動運行的體制，因此也不能夠完全地信任它。模型的自動運行也應該按照當前漁業狀況作出相應的調整。但是不論目標如何變化，首先要確定它的基本原理是合理的。（4）必須確保今后的監測與調查數據是可以運用的。（5）MSE還存在一個問題，如果漁業資源本身并沒有下降到指定的水平，那么這些被認為與目標有關的假設是否認為是有用的，是否應該繼續保留，也需要討論。

MSE解決了TA大部分的問題，但不是全部。盡管它也存在一些其他問題，但是大部分可以通過擬定的草案來解決。MSE最大的兩個優點就是：（1）在不影響漁業資源的基礎上，一定程度地限制了未來總可捕漁獲量（Total allowable catch，TACs）的變動；（2）用合理的方式說明了模擬測試中出現的不確定性，并從反饋信息中保證了資源動態表現的穩健性。所以，利用MSE對漁業資源進行管理的方法值得在國際上廣泛應用。

3　MSE的發展

管理策略評估的發展是為了更好強調和闡明傳統的管理方法。最初該方法被國際捕鯨委員會（The International Whaling Commission，IWC）用于商業捕鯨業[1]。Sainsbury等[44]在該漁業上進行了應用與試驗，為MSE推廣奠定了基礎。Hilborn[45]在2003年曾預測，利用耗時又有誤差的傳統種群評估方法，來制定管理措施的時代已結束，取而代之的將是MSE方法的應用，MSE中復雜的模型能夠用來評估管理措施的魯棒性。

MSE通常被應用于3種情況：（1）在一個特定的漁業中改善可操作的管理策略，例如一些南非漁業[46]以及IWC漁業中限制規則的制定[47]；（2）一種通用的MPs，可以應用于多個種群，例如IWC改進了須鯨在產卵場的管理方法[48]；（3）用來檢測捕撈控制規則中一些不起作用的公式和參數[49]。現MSE不僅被廣泛應用于魚類和鯨類的保護與管理，還應用于探測水壓載管理選項的表現[50]，近幾年還被應用于大陸生態系統，包括對一些瀕危物種的養護管理[51-54]。

BRP在MSE中也有重要應用。在澳大利亞的漁業管理中（The Australian Commonwealth Harvest Strategy Policy），限制性參考點需要保持漁業生物量在未開發漁業種群生物量B0的20%以上，并且保證漁業管理成功的可能性在90%以上[55]。學者質疑把20%B0當做門檻值，提議把補充量下降至最大水平一半時的生物量作為風險表現的依據，但至今未被南非、澳大利亞西亞所接受[56]。

MSE和生物經濟學模型是互相聯系的，然而也存在明顯不同。很少有MSE能明確考慮到經濟問題，不管是在模型中還是在評估管理策略中，考慮經濟學因素可以增強MSE方法論。Christensen[57]研究發現，在格陵蘭島對蝦產業中，因為配額問題導致的損失是生物學不確定性導致損失的4倍。Holland 和Hererra[58]提出，關于成本結構，價格變動性以及風險假設可實質性改變管理策略，如果忽視這些問題，會影響管理策略選擇的結果。

此外，MSE是科學與政策的交界面，決策者需要管理策略鑒定是否達到預期目標，MSE的科學性分析能夠在可行的權衡范圍告知決策者。一個好的MSE會利用政策與科學的聯系，但是要確保決策者不決定科學問題，科學家也不做政策決定[59-63]。

國內MSE研究起步較晚，很少有人對MSE做出過研究。馮波等[64]2009年運用單位補充量模型和Schaefer剩余產量模型，對印度洋黃鰭金槍魚漁業的開發策略進行了評價，計算出單位補充量模型指示的生物學參考點Fmax、F0.1、20%SPR、40%SPR和產量控制參考值。從模擬結果來看，應把捕撈死亡系數降低到0.15以下、總產量控制在35萬t以內，才能保證漁業產量的長期穩定。陳新軍等[65]2011年利用基于貝葉斯統計方法的Schaefer模型分均勻分布、正態分布和隨機分布3種方案，對西北太平洋柔魚資源量進行評估，并對其管理策略做了風險分析。研究表明，西北太平洋柔魚資源處于良好狀況，在相同的收獲率情況下，基準方案得到的2019年資源量和漁獲量均大于其它2種方案，但是資源崩潰的概率最大。保守的管理策略應將死亡率控制在0.3左右，持續漁獲量在13萬t左右。這些研究接近于MSE，但不是真正的MSE研究。

4　MSE在漁業中的典型應用

MSE的應用是為了選擇合適的管理策略以達到生態系統的平衡等眾多目標，另一個應用MSE的原因是因為當管理策略可能失敗時，它能夠對新獲取的數據進行鑒定，并對管理策略進行修整。

MSE現被廣泛地應用于了解管理策略之后的預期行為，但是現更多應用于對真實漁業管理策略的選擇[14]。最早運用MSE進行選擇的是在南非，他們通過控制規則來設定鳀魚的TACs，之后又運用到沙丁魚漁業[66]。MSE在南非也被應用于狗鱈、巖龍蝦、竹筴魚管理策略的選擇，MSE在南非的主要漁業中已經應用了20多年[67]；MSE也被南方藍鰭金槍魚養護委員會(CCSBT)應用于對南方藍鰭金槍魚管理策略的選擇[16,68]；在澳大利亞，MSE應用于以下漁業：南部和東部的有鱗魚和鯊魚、昆士蘭的扳手蟹、北方對蝦、澳大利亞巖龍蝦和塔斯馬尼亞的鮑魚產業[69]；在新西蘭，利用MSE對南巖龍蝦漁獲限制提供建議[70]；MSE還被應用于兼捕海鳥的控制規則[70]；在歐洲，MSE僅廣泛地在理論上被應用，很少得出實際的管理策略[71]；在北美，從1998—2012年對北太平洋沙丁魚亞種群制定基于MSE的管理規則，2014年又對該管理規則進行了修整[72]，能更好地應對補充量與環境因素之間的關系發生改變的情況[14]；加拿大也將MSE應用到裸蓋魚[48]、西格陵蘭大比目魚[73-74]、鱈魚類的漁業中[75]。

MSE主要被應用于單一魚種的漁業，但是它也可以完成多物種或生態系統的目標[76]。例如，MSE曾被用于澳大利亞東南部的多種類、多漁具的漁業，并且跨越了巨大的不同地理范圍[77]。

北太平洋金槍魚和類金槍魚國際科學委員會（ISC）運用Stock Synthesis（SS）種群評估作為操作模型對太平洋藍鰭實施管理策略評估[78]。但年齡數據的缺少以及生長-長度組成數據對絕對豐度評估的影響[79]。對于年齡數據的缺少，可以從外部資料中獲取自然死亡率和生長情況，外部資料包括群體本身、有關系的群體或物種、或與生活史相關的參數；對于第二個問題，雖然已經有各種分析來預設親體-補充量關系程度，但是有效性低[24,41,78]。就算預設值是合理的，但存在固有偏差，也會導致結果的偏差。因此需要將不同的陡度值代入到多種模型中，并且考慮權重。

5　展　望

制定并實施高效的管理策略來重建或保持漁業，以達到漁業利益相關者和廣大公眾的可持續發展的目標，是一項重要但是及其困難的任務。MSE最大的優點不是技術上的進步和定量輸出，而是人為的參與和接受[43]。MSE是漁業評估的一個重要步驟，盡管對于它的應用仍有很多質疑。要考慮MSE的不確定性，應用的步驟過程一定要詳細，尤其是模擬試驗的細節及目的。此外，MSE還可以通過定性方法和事后分析法，加強對風險的評估[54]。

漁業庫（Fisheries library for R，FLR）可以運用到今后的MSE中。Butterworth和Punt[42]提出，缺少軟件包是阻礙MSE廣泛應用的一個主要原因。因此，FLR公開資源框架結構得到發展，得以在同一個環境下完成提供數據探索、建立模型，管理策略實施，以及管理策略的檢測和經濟影響評估。歐盟項目FEMS（framework for the evaluation of management strategies）曾提出一個一般結構，成為現在FLR的核心[80]。FLR的應用能夠促進不同學科之間的知識轉換和合并。FLR允許進行探索數據分析，實施不同的資源評估模型，選擇管理策略，并基于數據和假設建立操作模型。FLR目前還融入了經濟和生態系統模型，以保證對多物種的漁業的管理策略能夠進行更好評估。此外，對于一些漁業，可以使用經驗為主-無模型（model-free）的方法，即管理策略的制定直接基于依賴漁業的數據或者是調查中的簡單指數，這樣可以減少進行資源評估的次數[15]，從而節約時間和資源。

我國由于近海漁業資源的衰退，在制定漁業管理政策時更需謹慎，因此MSE在我國漁業管理中具有很大的應用空間。總體而言，MSE能夠客觀透明的評估漁業管理策略，對我國近海漁業資源進行科學管理具有重要意義，后續應該加強這一方面的研究以及推廣應用，不斷建立和完善近海漁業資源的監測與調查數據，以便獲得更為合理的管理策略。

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Review on Management Strategy Evaluation and its Application in Fishery

HE Shan1,4，CHEN Xin-jun1,2,3,4
(1.College of Marine Sciences of Shanghai Ocean University Shanghai 201306，China；2.The Key Laboratory of Sustainable Exploitation of Oceanic Fisheries Resources，Shanghai Ocean University，Ministry of Education，Shanghai 201306，China; 3.National Engineering Research Center for oceanic Fisheries，Shanghai Ocean University，Shanghai 201306，China; 4.Collaborative Innovation Center for Distant-water Fisheries，Shanghai 201306，China)

Management Strategy Evaluation（MSE）has become a new kind of methodology in the field of stock assessment and management in the world recently.MSE is a studying tool that simulate the fishery system to test and evaluate whether the performance of different management strategies had reached the management objectives or not.MSE generally consist of four models，i.e.operating fishing model，sampling model，assessment model and implementing model，of which operating model is the core.The operating model can evaluate to what extent different management strategies reach management objectives by considering uncertainties in fishery management，therefore MSE can develop the best management strategies under uncertainty and fishery variability.MSE is also related to biological reference points，harvest control rules，management rules and performance measure.Besides，recruitment dynamics，natural mortality and changes of growth and fishing gear always affect the resultsof MSE.Since MSE can improve the chances of fishery management success，it is becoming more and more popular in the fisheries of the world.In this paper， the theory，structure，methodology application and development of MSE are reviewed and discussed in the aim of providing guide and reference for the related researchers in our country.

management strategy evaluation；traditional approach；simulating test，tuna fishery；management objectives.

S931

A

1673-9159（2016）05-0029-11

10.3969/j.issn.1673-9159.2016.05.005

2016-05-17

海洋局公益性行業專項（20155014）；上海市科技創新行動計劃(5DZ1202200)；海洋二號衛星地面應用系統項目（HY2A-HT-YWY-006）

何珊，女，1994年生，碩士研究生，研究方向為漁業資源。