罩網兼作金槍魚延繩釣的釣鉤深度與漁獲水層分析

李 杰，晏 磊，楊炳忠，張 鵬

(中國水產科學研究院南海水產研究所，農業部南海漁業資源開發利用重點實驗室，農業部外海漁業開發重點實驗室，廣東廣州 510300)

南海中南部深水海域蘊藏著較為豐富的大型金槍魚類資源，目前主要的捕撈方式為越南金槍魚延繩釣和燈光桿釣[1]。2012年，越南釣船在南海的大型金槍魚產量已達16 232 t，其中黃鰭金槍魚(Thunnusalbacaes)、大眼金槍魚(T.obesus)及長鰭金槍魚(T.alalunga)的產量分別為12 456 t、3 761 t及15 t[2]。中國大陸曾多次組織延繩釣漁船在南海生產，均因經濟效益不佳而失敗。探捕顯示，南海大型金槍魚的資源密度較低，在勞動力和生產成本日益高企的今天，南海延繩釣作業難以取得可觀的經濟效益[3]。在此背景下，為了解決南海金槍魚的捕撈難題，張鵬等[1]建議對外海罩網漁船加裝釣具進行延繩釣兼作。這是因為罩網主捕的鳶烏賊(Symplectoteuthisoualaniensis)為大型金槍魚的攝食對象之一，兩者的漁場在時間和空間上基本一致[1]，而且月相對燈光罩網的漁獲率有顯著影響，滿月前后罩網一般停止作業[4]，為延繩釣兼作提供了良好時機。

課題組于2015年3-4月[3]及2017年1月分別在南海外海進行了兩次罩網漁船兼作延繩釣的捕撈試驗。延繩釣釣鉤深度與漁獲水層分布一直是學者們研究的重點，釣鉤深度可通過理論鉤深計算公式[5-19]或鉤深與各影響因子的數學模型[20-30]擬合得出；漁獲水層可用于了解目標魚種的棲息深度分布[14-15,17]、環境偏好[20-22,25]、棲息地指數[23-24,27,30]等。本研究對罩網兼作金槍魚延繩釣的釣鉤深度與漁獲水層進行分析，以期優化改進試驗釣具，有效提高南海金槍魚延繩釣捕撈效益。

1 材料與方法

1.1 試驗漁船、時間及海域

試驗船為廣東電白縣博賀漁港的“粵電漁42212”燈光罩網漁船，鋼質，船長44.42 m，型寬7.80 m，型深4.30 m，設計排水量816.9 t。漁船主機2臺，總功率318 kW，發電機4臺，總容量720 kW。

捕撈試驗共進行兩次。首次試驗于2015年3月30日-4月6日在南海南沙群島北部海域進行，進行了7次試驗(圖1)，共放鉤2 700枚；第二次試驗于2017年1月5日-1月14日在南海西沙群島附近海域進行，也進行了7次試驗(圖1)，共放鉤3 285枚。

圖1 調查站點Fig.1 Survey sites注：○表示2015年站點；△表示2017年站點Note: ○ represents the sites of 2015; △represents the sites of 2017

1.2 試驗釣具及方法

試驗釣具浮子繩長18 m；干線為臺灣生產的尼龍編織繩，每段長60 m; 支線由硬質聚丙烯繩、錦綸單絲、細鋼絲等3 段通過轉環連接而成，長26 m；兩個浮子間裝鉤5 枚環形鉤，見圖2。每裝配50 支釣鉤的干線為一筐。

采用罩網漁獲的鳶烏賊作為金槍魚延繩釣餌料。滿月前后幾天，燈光罩網無法作業時，漁船只從事金槍魚延繩釣捕撈。延繩釣作業下午放繩，釣具夜間漂流，第二天早上起繩。記錄延繩釣作業參數，包括投繩開始船位、投繩結束船位、起繩開始船位、起繩結束船位、投繩船速、投繩航向、風向、風速等，每次投繩時將DST centi微型溫深儀系在釣鉤上測量釣鉤深度，共獲得13 d 28個鉤位的實測深度數據。

圖2 試驗延繩釣釣具布局示意圖Fig.2 Diagram of experimental longline gear

1.3 數據處理

1.3.1 多元回歸分析

利用多元線性回歸模型來分析釣鉤深度(取釣鉤深度穩定后所有測量值的平均值)與各影響因子(鉤位n、漂移速度SD、投繩船速SV、風速SW、風弦角QW、風流合壓角γ)[20-22]之間的關系。其中鉤位n依次為1、2、3，定義靠近浮球的鉤位為1，最深的鉤位為3，且釣具鉤位左右對稱；風舷角是指風向與投繩航向之間的夾角；風流合壓角是指釣具在海中的漂移方向與投繩航向之間的夾角。然后對該模型進行逐步回歸分析，對影響釣鉤深度的變量因子進一步遴選, 以赤池信息量(Akaike information criterion,AIC)為準則,AIC值相對較小的模型為最適合的模型,以此達到刪除和增加變量的目的[31], 根據AIC值確定對釣鉤深度影響最為顯著的因子, 得到最優回歸方程。

多元線性回歸模型的表達式為:

Y=β0+β1X1+…+βPXP+ε

(1)

式(1)中，ε-N(0,σ2),β0，β1，…，βP和σ2是未知參數，X1, …,Xp為變量因子,P≥2。

1.3.2 模型假設的綜合驗證與多重共線性

模型參數應滿足統計假設(正態性、獨立性、線性、同方差性)，對模型假設進行綜合驗證[32]，當P>0.05時，通過綜合檢驗。

模型變量因子間多重共線性的問題與統計假設沒有直接關聯，卻對于解釋回歸結果非常重要[32]。度量多重共線性嚴重程度的一個重要指標是矩陣XTX的條件數, 即公式(2)。條件數刻畫了XTX特征值的大小, 一般情況下κ<100, 則認為多重共線性的程度很小; 若100≤κ≤1 000, 則認為存在中等程度或較強的多重共線性, 若κ>1 000, 則認為存在嚴重的多重共線性。

(2)

式(2)中，λmax(XTX)、λmin(XTX)分別表示矩陣XTX的最大、最小特征值[31]。

1.3.3 模型的預測能力

根據多元線性回歸模型的表達式得出釣鉤深度的預測值；使用Shapiro-Wilk檢驗判斷釣鉤深度的實測值與模型預測值是否符合正態分布；在兩組數據符合正態分布的前提下，用配對T檢驗的方法進行差異性檢驗，若兩組數據間無顯著性差異，則說明模型的預測效果較為理想。

1.3.4 自變量的相對重要性

與比較標準化的回歸系數相比，相對權重(relative weight)[32]更為直觀，是一種比較有前景的新方法，它將相對重要性看作是每個預測變量(本身或與其它預測變量組合)對R2的貢獻。

1.3.5 上鉤率與CPUE

定義上鉤率為每千鉤釣獲的漁獲尾數，單位:尾·千鉤-1；CPUE為每千鉤釣獲的漁獲重量，單位:kg·千鉤-1。

上述數據處理過程均通過R 3.2.3語言及EXCEL進行。

2 結果與分析

2.1 漁獲組成

由表1可知，試驗中漁獲種類共13種，尾數178，重量1 845.95 kg，上鉤率29.74尾·千鉤-1，CPUE308.43 kg·千鉤-1，重量占比5%以上的漁獲種類按順序依次為劍魚(Xiphiasgladius)、大青鯊(Prionaceglauca)、黃鰭金槍魚、黑魟(Dasyatisatratus)。其中大青鯊偶然捕獲1尾，海上丟棄。劍魚與黃鰭金槍魚為經濟漁獲，合計占總漁獲重量的61.87%，上鉤率分別為2.17尾·千鉤-1、0.84尾·千鉤-1，CPUE分別為166.92 kg·千鉤-1、23.89 kg·千鉤-1。不考慮偶然捕獲大青鯊的影響，劍魚的CPUE為所有漁獲中最高，黃鰭金槍魚次之。

表1 金槍魚延繩釣漁獲組成Tab.1 Catch compositon of tuna longline

2.2 釣鉤深度的多元回歸

釣鉤實測深度范圍為38.59 ～113.08 m，釣鉤深度隨鉤位變大而加深(表2)。各影響因子的統計見表3，可見相同影響因子間差異明顯且分布范圍較廣。回歸模型結果表明(表4)，鉤位n、漂移速度SD、投繩船速SV、風速SW、風流合壓角γ均對釣鉤深度D產生了顯著的影響(P<0.05)，而風弦角QW(P=0.351>0.05)對釣鉤深度D的影響不顯著。為提高回歸模型的預測精度，得到更優的回歸模型，以AIC信息統計量為準則，運用逐步回歸法遴選變量(表5)，發現刪除風弦角QW后，模型AIC值最小，殘差標準差下降，相關系數的平方R2有所上升，且剩余5個變量的影響均顯著，說明模型的修正是合理的。

表2 實測鉤深統計Tab.2 Statistics of measured hook depth

表3 各影響因子統計表Tab.3 Statistics of various influence factors

表4 多元回歸計算的統計結果Tab.4 Statistical results calculated by stepwise regression

注：*顯著相關(P<0.05)

Note: * indicates significant correlation (P<0.05)

表5 逐步回歸計算的統計結果Tab.5 Statistical results calculated by stepwise regression

注：*顯著相關(P<0.05)

Note: * indicates significant correlation (P<0.05)

使用R語言中的gvlma函數對模型假設進行綜合驗證，發現P=0.520 8，通過正態性、獨立性、線性、同方差性的統計假設。由變量因子生成的相關矩陣XTX的條件數表明, 鉤位n等5個變量因子之間不存在多重共線性(κ=11.811 8<100)。因此該模型為預測釣鉤深度的最優模型。

2.3 模型的預測能力

利用逐步回歸分析得到的釣鉤深度D與鉤位n、漂移速度SD、投繩船速SV、風速SW、風流合壓角γ之間的回歸方程為：

D=10.259n-37.247SD-29.878SV+6.940SW+23.493γ+35.633

(3)

由回歸方程可知，釣鉤深度D與鉤位n、風速SW、風流合壓角γ成正相關，與漂移速度SD、投繩船速SV呈負相關。實測深度與模型預測深度的走勢較為一致，見圖3。對實測深度數據與預測深度數據分別進行Shapiro-Wilk檢驗來判斷數據是否符合正態分布，發現實測數據(W=0.956，P=0.277 9)、預測數據(W=0.978，P=0.793 1)均符合正態分布。在此情況下，對2組數據進行配對T檢驗，發現2組數據間無顯著性差異(P=0.997 2)，說明模型的預測效果理想。

圖3 實測深度與預測深度間的比較Fig.3 Comparison between measured depth and predicted depth

2.4 自變量的相對重要性

由圖4可知鉤位n、漂移速度SD、投繩船速SV、風速SW、風流合壓角γ對模型方差的解釋程度(R2=0.838)。其中，鉤位n有最大的相對重要性，解釋了29.75%的R2，風流合壓角γ與鉤位n的相對權重差異不大，解釋了29.41%的R2，余下依次為投繩船速SV、漂移速度SD、風速SW，分別依次解釋了15.90%、12.79%、12.15%的R2。

圖4 各自變量的相對權重Fig.4 Relative weights of each variable

2.5 主要經濟漁獲的水層分布

根據模型所得鉤深計算公式，擬合出所有釣鉤的深度數據，得出鉤深分布范圍為35.08～110.80 m；選取20 m為間隔，將20～120 m水深分為5個水層(表6)。試驗共放鉤5 985個，40～100 m水層釣鉤數目占總數的90.64%。其中60～80 m水層釣鉤數目最多，占總數的42.05%；其次為40～60 m、80～100 m水層，分別占總數的31.55%、18.05%；20～40m、100～120 m水層釣鉤數目較少。

表6 不同水層的釣鉤總數統計表Tab.6 Statistical table of hook numbers in different water levels

由表7、表8可得，劍魚上鉤率與CPUE最高的水層為60～80 m，黃鰭金槍魚上鉤率與CPUE最高的水層為80～100 m。通過主要經濟漁獲分水層CPUE與鉤數的比較(圖5)發現，60～80 m水層主要經濟漁獲CPUE最大且釣鉤數目最多，認為釣鉤水層分布較合理。

表7 劍魚分水層上鉤率與CPUETab.7 Catch rate and CPUE of Xiphias gladius in different water levels

表8 黃鰭金槍魚分水層上鉤率與CPUETab.8 Catch rate and CPUE of Thunnus albacores in different water levels

圖5 主要經濟漁獲分水層CPUE與鉤數的關系Fig.5 Relationship between CPUE of dominant economic catches and hook numbers in different water levels

3 討論

3.1 釣鉤深度影響因子分析

投繩船速對釣鉤深度存在顯著影響，且呈負相關。這是因為試驗釣具兩個支線間的干線長度均為60 m，兩浮球間的干線長度為固定的，投繩船速變大會導致兩浮球間海面距離變大，短縮率變大，釣鉤深度變淺。風速與釣鉤深度呈正相關，這與CAMPBELL等[13]的結果相一致。他們認為變大的風力會使兩個浮球距離變小，可能引起干線深度的加深。漂移速度與釣鉤深度呈負相關，釣具的漂移主要受到海流的影響，漂移速度一定程度上可反映海流流速的大小。CAMPBELL等[13]認為流速變大會導致釣鉤上浮，本研究結果與之吻合。

風流合壓角對模型預測的相對重要性僅次于鉤位，且與釣鉤深度呈正比。風流合壓角是指釣具在海中的漂移方向與投繩航向之間的夾角，可代表海流方向與釣具方向間的夾角。BIGELOW等[11]得出結論：釣鉤變淺的水動力取決于環境外力與釣具的相關方向，海流與釣具橫向時，上浮效果比平行或同軸時更明顯。在試驗有實測鉤深的13次試驗中，有10次的風流合壓角為鈍角，角度變大，海流與釣具方向變的平行，上浮效果減小，釣鉤變深。

3.2 主要經濟漁獲的水層分布

黃鰭金槍魚上鉤率與CPUE最高的水層為80～100 m。以往的研究中，2009年10-12月、2010年11月-2011年1月吉爾伯特群島附近海域黃鰭金槍魚上鉤率(尾·千鉤-1)最高的水層分別為80～120 m、40～80 m[27]；2005年9-12月馬爾代夫以西印度洋公海海域黃鰭金槍魚上鉤率(尾·千鉤-1)最高的水層為120～140 m[33]。研究結果之間多有差異，這可能是因為黃鰭金槍魚分水層漁獲率跟溫躍層有關，而不同海域不同季節間溫躍層深度存在差異。

劍魚上鉤率與CPUE最高的水層為60～80 m。大西洋深水延繩釣捕獲劍魚最多的水層為220～250 m[15]，與大眼金槍魚深度分布相似[14-15]。深水延繩釣釣鉤深度分布較深，上述大西洋深水延繩釣的釣鉤深度均大于100m[14-15]。試驗能在淺水層捕獲劍魚，主要是因為劍魚存在晝夜垂直移動規律，夜間上升到較淺水層捕食[34]。

3.3 釣鉤水層分布

此次試驗擬合鉤深分布范圍為35.08～110.80 m，釣鉤主要分布在40～100 m水層，作業水深與越南、菲律賓采用的淺水延繩釣作業水深(40～60 m)[18]相似。試驗選取作業水深較淺的釣具，主要是因為南海金槍魚以黃鰭金槍魚為主，黃鰭金槍魚在溫躍層下界附近及以上水層區域漁獲率較高[35-36]，鉤深控制在40～100 m水層較為合適。此外研究發現主要經濟漁獲CPUE最高的水層與釣鉤數目最多的水層相一致，也在一定程度上證明了試驗釣具的釣鉤水層分布較合理。

本研究也存在一定不足：試驗次數、實測深度的釣鉤數目、經濟漁獲略少，在今后可進行更多的兼作試驗，對研究進行補充，也可采集更多的環境要素數據，如水溫等，對表溫、溫度梯度對延繩釣漁獲效果的影響進行分析研究。