廣東海洋漁業資源可捕量評估

史登福，許友偉，孫銘帥，黃梓榮，陳作志，3，張 魁，3

（1.中國水產科學研究院南海水產研究所，農業農村部外海漁業開發重點實驗室，廣州 510300；2.上海海洋大學海洋科學學院，上海 201306；3.南方海洋科學與工程廣東省實驗室，廣州 511458）

漁業資源是漁業生產和發展的物質基礎，科學的管理是實現漁業資源可持續利用的必要手段［1］。有效的漁業管理制度是實現海洋漁業科學管理的有力保證，目前海洋漁業管理制度大致可分為投入控制與產出控制兩大類［2］。隨著捕撈壓力的不斷增加和海洋環境的持續惡化，漁業資源衰退嚴重，入漁許可、漁船和功率“雙控”、休漁制度及漁具漁法管理等傳統投入控制已無法滿足漁業可持續發展的需求。在當前國際漁業管理中，采用漁業總可捕量（total allowable catch，TAC）制度與投入控制相結合對海洋漁業進行量化管理的方法得到廣泛應用［3－4］。其中，韓國、日本等國已對幾種主要經濟魚類實行TAC制度，根據每年的資源狀況限定可捕量；新西蘭、澳大利亞等國實行了TAC制度后，漁民不再捕撈經濟價值較低的魚類和幼魚，海洋漁業資源得已基本恢復［5］，而我國的總量管理和限額捕撈制度尚處于試點起步階段。

廣東省處于南海之濱，是中國南方的海洋大省，在海洋捕撈機動漁船數量、漁業從業人數、海洋漁業產量及漁業經濟總量等方面位居全國前列［10］。繼浙江、山東兩省開展限額捕撈試點后，2018年廣東省被擴列為限額捕撈試點省份之一［11］。為確定當前廣東海域漁業資源狀況并制定科學的管理措施，需要對該海域漁業資源總可捕量進行估算。

剩余產量模型及其衍生模型是評估目標漁業TAC的有效方法，可由多年的漁業產量數據、單位捕撈努力量漁獲量（catch per unit effort，CPUE）數據或結合目標漁業的生物學特征參數，通過合適的評估模型計算出漁業種群的最大可持續產量（maximum sustainable yield，MSY），再選取一定的比例作為可捕量標準［6］。已有學者利用這類模型對中國海域漁業種群可捕量或MSY進行了評估，如東海的小黃魚（Larimichthys polyactis）［7］、帶魚（Trichiurusjaponicus）［8］、日本鯖（Scomberjaponicus）［9］等。

一種包含協變量的剩余產量模型（a surplusproduction model incorporating covariates，ASPIC）不需要平衡假設就可以很好地擬合剩余產量模型，許友偉等［12］利用其對南大西洋長鰭金槍魚（Thunnusalalunga）進行了資源評估，WANG和LIU［13］通過該軟件評估了東海帶魚的資源狀況。Catch-MSY模型［14］是基于生活史特征的僅需產量數據的漁業資源評估模型，張魁等［15－16］通過該模型先后評估了中國南海區和巴基斯坦海域漁業資源的總可捕量。與ASPIC相比，Catch-MSY模型不需要CPUE數據，模型的數據要求更簡單，方便在數據缺乏條件下進行漁業資源評估。本研究分別采用這兩種方法對廣東海洋漁業資源總可捕量及5個重要經濟類群的MSY和可捕量進行估算，對比有無CPUE數據情況下評估結果的差異，以期為廣東海洋漁業限額捕撈和總量管理提供技術支撐。

1 材料與方法

1.1 數據來源

1961—2018年廣東海洋漁業年產量數據和5個重要經濟類群的歷史產量資料從《中國漁業統計年鑒》中整理所得。歷史捕撈努力量數據為廣東海洋捕撈機動漁船的總功率，CPUE則為產量除以捕撈努力量。5個重要的經濟類群分別為帶魚類、日本鯖（Scomberjaponicus）、鯧類、鯛類和藍圓鲹（Decapterusmaruadsi）。帶魚類包括帶魚、南海帶魚（Trichiurus nanhaiensis）和短帶魚（Trichiurusbrevis）等種類，其中以帶魚為主要優勢種［17］；鯧類包括銀鯧（Pampusargenteus）、烏鯧（Parastromateusniger）和刺鯧（Psenopsisanomala）等，其中以烏鯧和刺鯧為主要優勢種［15］；鯛類包括二長棘犁齒鯛（Evynniscardinalis）、黑鯛（Acanthopagrusschlegelii）和真鯛（Pagrusmajor）等，其中以二長棘犁齒鯛為主要優勢種［18］。

1.2 非平衡剩余產量模型

ASPIC（5.0版本）［19］軟件是通過非平衡剩余產量模型對漁業產量數據、CPUE或捕撈努力量數據進行分析，從而確定最大可持續產量。它包含2個模型（Schaefer模型和Fox模型）。

Scheafer模型基于Logistic種群增長曲線建立［20］：

之后Fox模型以Gompertz種群增長曲線代替不對稱“S型”曲線［21］：

式中，d為微分符號，B為漁業群體資源量，t為時間（年份），r為內稟增長率，B∞表示為資源量漸近地等于環境容納量。這2個模型可對r、K（環境容納量）、q（可捕系數）等種群參數和B1／K（初始生物量與環境容納量比值）、MSY和BMSY、FMSY（在產量為MSY時對應的種群生物量和捕撈死亡系數）等生物學參考點進行評估。ASPIC需要對B1／K設定一個初始值，該值可由初始年份產量與歷史最高產量比值確定［19］。本研究根據廣東省1961年海洋漁業產量情況，將B1／K設置為0.8，帶魚類、日本鯖、鯧類、鯛類的初始年份產量較低，B1／K均設置為0.8，藍圓鲹因其初始年份產量較高，B1／K設置為0.5。

1.3 Catch-MSY模型

Catch-MSY模型是結合產量數據、恢復力信息和資源量水平進行MSY評估的一種需要平衡性假設的簡化模型［22］，評估過程中以內稟增長率和資源量水平的先驗分布代替CPUE數據。該模型通過蒙特卡洛（Monte Carlo）模擬從內稟增長率和環境容納量的先驗分布中隨機抽取參數對，并采用Schaefer剩余產量模型計算其對應的生物量，形式如下：式中，Bt為t年的資源量，K為環境容量，Ct為t年的漁獲量；假定過程誤差符合對數正態分布，因此νt為均值為0、方差為σ2的標準正態分布；λ0為起始資源量水平B1／K。

采用如下伯努利分布作為似然函數：

式中，Θ為模型中的參數向量，Bn＋1為n＋1年的資源量，［λ01，λ02］為最終年份資源量水平的先驗分布區間。研究采用重要性重抽樣（SIR）［23］方法計算參數的后驗分布，利用得到的r-K聯合后驗分布計算MSY，MSY＝0.25rK［15］。

Catch-MSY模型需要對內稟增長率（r）和起止年份的資源量水平設置先驗分布，廣東海洋漁業資源r的先驗分布參考中國南海區綜合種群r的評估結果［15］，本研究中設置為0.4～1.2，評估類群r的先驗分布可通過Fishbase數據庫的魚類恢復力分級法確定［24］，如果一個類群存在2種或以上優勢種，則采用其優勢種的平均值確定恢復力等級。資源量水平的先驗分布根據起始年份和最終年份的漁業產量狀況設置，當起始年份產量與最大產量比值低于0.5時，設置為0.5～0.9，反之為0.3～0.6；當末年產量與最大產量比值低于0.5時，可設置為0.01～0.4，反之為0.3～0.7［14］。如1961年廣東海洋捕撈努力量和漁業產量都較低，初始資源量水平設置為0.5～0.9，漁業產量在1998年達到頂峰后逐年下降，最終年份2018年的資源量水平設置為0.3～0.7。此外，取歷史產量數據中最大產量作為K先驗分布區間的下限，該值的50倍作為上限［22］。研究中5個類群的參數先驗分布設置及產量數據序列見表1，建模及數據分析在R語言3.3.3中完成。

表1 Catch-MSY模型中的參數先驗設置Tab.1 Prior distribution of parameters of Catch-MSY model

此外，本研究中廣東海洋漁業MSY參考ASPIC與Catch-MSY模型評估結果的均值，根據保守的漁業管理策略，MSY的80%作為總可捕量標準［25］。

2 結果與分析

2.1 非平衡剩余產量模型

廣東海洋漁業的ASPIC結果表明，2個模型評估的B1／K與初始假設值相同，Fox模型得到的q、MSY及F／FMSY低于Schaefer模型，其他參數的評估值均高于Schaefer模型（表2）。從Schaefer模型看來，1982年之前B／BMSY較為穩定，而后逐年下降，2008年后緩慢升高，當前B／BMSY為0.91。而F／FMSY從1961年至今經歷了緩慢上升、加速上升和急速下降3個階段，1998年F／FMSY超過1.00，2006年達到最大值為1.50，當前為0.88。從Fox模型看來，B／BMSY與F／FMSY的變化趨勢與Schaefer模型相近，當前B／BMSY高于Schaefer模型為1.18，2000年F／FMSY超過1.00，最大值為1.32，當前低于Schaefer模型為0.70（圖1）。此外，Kobe圖顯示，Schaefer模型模擬的廣東省當前漁業狀態處于紅色區域，表明當前漁業狀態較差，遭受到過度捕撈且資源量較低；而基于Fox模型的處于綠色區域，表明當前漁業狀態良好，未遭受到過度捕撈且資源量較高。廣東海洋漁業CPUE評估結果曲線較觀測值的曲線平緩，呈下降趨勢，1978年之前觀測值大于評估值，1978—1997年觀測值小于評估值，1997年后評估值與觀測值相近，Fox模型的擬合結果較Schaefer模型更接近真實的CPUE（圖2）。

圖1 Schaefer模型（a）與Fox模型（b）評估得到的Kobe圖Fig.1 Kobe plots from Schaefer model（a）and Fox model（b）

圖2 1961—2018年廣東海洋漁業CPUE觀測值與評估值的結果Fig.2 Observed and estimated marine fishery CPUE in Guangdong waters from 1961 to 2018

表2 廣東海洋漁業ASPIC的輸出結果Tab.2 Outputs from ASPIC of marine fishery in Guangdong waters

5種經濟類群數據在Fox模型中擬合出現多個異常值（CV值異常偏高且r或K值評估結果不符合實際，比如r值超過Fishbase的r范圍，K值小于該魚種的最高產量等），導致結果存在較大偏差，因此，僅列出Schaefer模型結果。基于Schaefer模型的評估結果表明，廣東省5個重要經濟類群中只有鯧類2018年產量超過MSY，處于過度捕撈狀態，鯛類和帶魚類產量接近MSY，藍圓鲹與日本鯖產量低于MSY的40%以上（表3）。

表3 基于Schaefer模型的5個重要經濟類群評估結果Tab.3 Assessment results of 5 important commercial fish groups based on Schaefer model

2.2 Catch-MSY模型

Catch-MSY模型評估結果見圖3。結果顯示，廣東海洋漁業當前最大可持續產量為165×104t，當前產量低于MSY，未達到過度捕撈狀態（圖3-a）。最大可持續產量的后驗概率密度分布較內稟增長率和環境容納量的后驗概率密度分布相對范圍窄，即變異系數CV要低（圖3-d～f）。廣東省5個重要經濟類群的評估結果顯示，鯧類2018年產量小幅度超過MSY，處于過度捕撈狀態。其他4個類群2018年產量均低于MSY，未過度捕撈，其中藍圓鲹2018年產量低于MSY的50%以上（表4，圖4）。

圖3 基于Catch-MSY模型的廣東海洋漁業資源最大可持續產量評估結果Fig.3 Outputs for marine fisheries based on Catch-MSY model in Guangdong waters

圖4 帶魚類、日本鯖、鯧類、鯛類及藍圓鲹等5個漁業類群的統計產量與最大可持續產量評估值Fig.4 Statistical catches and estimated MSYs of cutlassfishes，Scomber japonlcus，butterfishes，porgies and Decapterus maruadis fisheries in Guangdong Province

表4 基于Catch-MSY模型的5個重要經濟類群評估結果Tab.4 Assessment results of 5 important commercial fish groups based on Catch-MSY model

2.3 可捕量

根據保守的漁業管理策略，取MSY下限的80%作為可捕量標準，即廣東海洋漁業資源總可捕量為127×104t，帶魚類、日本鯖、鯧類、鯛類和藍圓鲹的可捕量分別為11.70×104t、3.06×104t、4.62×104t、3.33×104t和14.14×104t。

3 討論

據不完全統計，全球已進行漁業資源評估的種類占所有漁業種類的1%以下，大部分漁業群體由于缺乏完整的漁業調查，難以用傳統的評估方法計算MSY和可捕量［26］?；跉v史產量數據的評估模型可以通過統計產量資料和生活史特征參數對MSY、過度捕撈限額（overfishing limit，OFL）等生物學參考點進行評估，不再依靠調查數據，其中常用的有DCAC（depletion-corrected average catch）模 型、DB-SRA（depletion-based stock reduction analysis）模型及Catch-MSY模型等［15－16，27］。DCAC模型與DB-SRA模型對目標魚種的生活史參數存在限制，對自然死亡系數較高的種群不適應，Catch-MSY模型則不存在類似問題，廣東省大多數漁業種群自然死亡系數高，生命周期短，該模型能夠較好地模擬其資源現狀。Catch-MSY模型在東北大西洋48個資源群體的評估中取得了較明顯的成果，但依然存在部分的異常值［14］。此外，因為K的上限難以估計，且對開發程度較輕的漁業不適用，因此該方法也受到一些爭議［22］。ASPIC軟件包含Schaefer模型、Fox模型，評估過程中假設目標群體的豐度指標不存在偏差，且需要對參數B1／K、q、MSY及其區間、K及其區間等設定初始的假設值，輸出結果為r、K、q等種群參數以及MSY、BMSY和FMSY等生物學參考點。因此，在使用ASPIC軟件時需要結合實際情況設定參數的假設值，許友偉等［12］研究表明，Schaefer模型對初始B1／K值的反應較Fox模型靈敏，但是總體來講，ASPIC中不同B1／K值對MSY和其他模型參數的評估結果影響較小。

由ASPIC評估結果可見，當前廣東海洋漁業資源產量在MSY之下，但在過去的一段時間里捕撈死亡系數超過FMSY（圖1）。Schaefer模型的MSY較Fox模型偏高，與許友偉等［12］研究結果相似，符合Fox模型相對偏于保守的這一觀點［28］，但與WANG和LIU［13］利用ASPIC軟件對東海帶魚的資源評估結果相反。Fox模型在評估5種經濟類群的MSY時出現失敗的原因可能是由于Fox模型的曲線在捕撈強度達到FMSY之前比較陡峭而在超過FMSY之后相對平緩，與個別類群的產量變化曲線差異較大造成。因此，在選擇剩余產量模型評估目標漁業的MSY時，需要注意Schaefer模型與Fox模型的區別，謹慎選取適當的模型進行漁業資源評估。Catch-MSY模型的評估結果表明，廣東海洋漁業產量在2006年達到最大可持續產量后一直處于MSY之下，當前產量未超過MSY（圖3）。Catch-MSY模型與ASPIC的評估結果相近，表明這兩個評估方法在一定程度上能夠有效地運用于廣東海域漁業資源評估中。綜上所述，廣東海洋漁業MSY評估結果為164×104t，總可捕量約為131×104t，已接近2018年產量，需要繼續進行產量的限制。

帶魚類、日本鯖、鯧類、鯛類及藍圓鲹是廣東省重要的經濟類群，這5個群體2018年的產量占廣東省總產量的28%。由于Fox模型運行結果異常值較多，故本研究僅用Schaefer模型與Catch-MSY模型對這些類群MSY及可捕量進行評估。綜合2個模型的MSY評估結果得出，帶魚類MSY為14.62×104～15.08×104t，日本鯖MSY為3.82×104～6.78×104t，鯧類MSY為5.77×104～6.21×104t，鯛 類MSY為4.16×104～4.54×104t，藍圓鲹MSY為17.68×104～19.84×104t。2個模型評估結果顯示，除鯧類外，其余4個群體的2018年產量均低于MSY，其中帶魚類和鯛類在近年來存在產量超過MSY的情況，且當前產量接近或達到可捕量，需要進行管理，控制捕撈量。雖然日本鯖和藍圓鲹2018年產量低于MSY，但從產量時間序列看來，過去較長一段時間產量均在MSY之上，尤其是藍圓鲹近年來產量持續下降，目前產量處于低位。由此可見，在沒有較完善的監督和管理系統情況下，廣東省大部分經濟魚類遭受長時間高強度捕撈后資源呈衰退趨勢，需要實施禁捕等措施幫助其資源的恢復。

本研究中，1961—2018年廣東海洋漁業總產量經過一段高速增長期后從23.3×104t增加到127×104t，1998年產量達到頂峰后有所下降，而CPUE自1961年起急劇下降，至20世紀90年代后才有所緩解（圖2）。自1999年起，農業部在南海12°N以北海域實施伏季休漁制度和海洋捕撈“零增長”計劃，調整了漁業生產結構，在一定程度上緩解了過度捕撈對漁業種群的威脅［29］。而后實施的最小網目尺寸管理措施，相對于控制捕撈努力量，更能有效提高漁業產量［30］。有研究表明，近年來南海的漁業政策對魚類生物學特征產生了積極影響，如藍圓鲹［31］、二長棘犁齒鯛（Evynniscardinalis）［32］的平均體長、50%性成熟體長等有所恢復。然而傳統的投入控制無法從根本上解決漁業資源衰退的問題，只有結合產出控制才能有效地進行漁業資源管理，這需要相關部門加強漁業資源評估調查和漁業種群動態監測，完善捕撈控制體系［33］。

需要指出的是本研究使用的統計資料均來自《中國漁業統計年鑒》，使用的模型對產量數據高度依賴，而目前沒有完善的漁業統計制度，漁民在選擇時間、地點和上岸漁獲量上自由度較大，沒有受到相應的監管，使得漁業產量的統計存在一定程度的失真［34］。此外，由于目前對漁業資源研究的基礎性工作重視不夠，漁業資源評估調查時斷時續，尚未建立起以漁業資源調查為基礎的科學管理體系，導致本研究中所使用的CPUE數據無法精確到每一種經濟魚類，在使用ASPIC計算MSY時存在一定的誤差。因此，本研究中的評估結果只適合在漁業管理初期作為設置可捕量的參考標準，在實際操作過程中，還需要結合其他方法進行分析，從而確定更加科學的捕撈限額。