剩余產量模型評估南海北部鮪資源

吳永烈，羅進輝，陳文洋，馮 波，2，3*

（1.廣東海洋大學水產學院，廣東湛江 524088；2.南方海洋科學與工程廣東省實驗室（湛江），廣東湛江 524025；3.廣東省南海深遠海漁業管理與捕撈工程技術研究中心，廣東湛江 524088）

2022年11月，農業農村部發布《關于加強水生生物資源養護的指導意見》（農漁發〔2022〕23號）［1］，指出要嚴格落實海洋漁業資源總量管理制度，要積極推進分品種、分區域捕撈限額管理試點，優化捕撈生產作業方式，科學實施減船轉產。當前南海只有少數種類被納入限額捕撈管理試點，例如，白貝（Monetaria moneta）及梭子蟹（Portunusspp.）［2］，然而南海的大多數漁業種類資源量仍未得到精細的評估。鮪（Euthynnus affinis）是南海北部主要的中上層漁獲種類，在生態系統中的地位十分重要［3］。鮪在南海北部各漁場都有分布，尤其出現在海南島以東海域，如大洲島至三亞一帶的拖釣漁場，萬寧南榮海面的刺網漁場以及七洲列島的扛罾網漁場。漁汛時，流網漁船每夜可捕撈漁獲150～200 kg，扛罾網遇到魚群時一網則可捕撈1 t左右［4］。鮪在南海北部的馬鮫流刺網漁獲物中出現的概率達到66.67%～80.00%，占漁獲量的2.66%～23.20%［5］；其在南海北部深海區燈光罩網漁獲物中出現的概率為15%，占漁獲量的0.01% ～3.57%［6］；鮪也是燈光圍網的主要漁獲種類之一，其質量占比在6.61% ～9.84%［7］。然而，由于歷史上留下的產量統計數據很少［4］，很難對其資源利用狀況作出評價。2008年以來，廣東海洋大學開展了長期的漁港抽樣調查，獲得了豐富的漁業生產數據，已成功地評估了海鰻（Muraenesox cinereus）、金線魚（Nemipterus virgatus）、黃鰭馬面鲀（Thamnaconus hypargyreus）、羽鰓鮐（Rastrelliger kanagurta）和眼鏡魚（Menemaculata）的資源利用狀況［8－12］。本研究將繼續利用該數據，運用剩余產量模型評估南海北部鮪資源的利用狀況，為該海域的捕撈限額政策制定提供參考依據。

1 材料與方法

本研究數據來源于2008—2020年南海北部捕撈生產漁港抽樣調查統計資料。漁港抽樣調查首先對不同作業方式的漁船按功率段分層抽樣確定滿足統計要求的調查樣本船數，功率段劃分按陶雅晉等［13］的描述，然后分季節赴南海北部的海門、甲子、沙扒、閘坡、博賀、海尾、陵水、涯城、潭門、清瀾、草潭、企水、僑港、欽州和企沙等漁港搜集不同作業方式各功率段抽樣船的生產數據，調查的數據包括樣本漁船的作業方式、主機功率、作業海區、作業天數、主要漁獲品種的產量。本研究整理出了2008—2020年鮪年產量時間序列和12個鮪單位捕撈努力量漁獲量（catch per unit effort，CPUE）時間序列，這12個CPUE時間序列（代碼A－L）分別屬于圍網、罩網和刺網3種作業方式。罩網的CPUE時間序列數據起始年份是2012年。12個不同作業方式與功率段的鮪產量占到了鮪總產量的95.55%（表1），代碼M的時間序列數據不完整，無法用于剩余產量模型分析。

表1 不同作業方式與功率段代碼Tab.1 Code of different fishing methods and main powers

某作業方式與功率段t年的CPUEt計算公式如下：

式（1）中，Ct表示某作業方式與功率段t年的漁獲量；MPt表示該作業方式與功率段t年的主機功率投入數；Dt表示該作業方式與功率段t年的作業天數；t＝2008，2009，…，2020。

某作業方式與功率段的產量占比Pi計算公式如下：

式（2）中，Cj表示任一作業方式與功率段j年的漁獲量，j＝2008，2009，…，2020。

1.2 模型方法

剩余產量模型也稱資源動態模型［14］，有一定年限的捕撈努力量和漁獲量數據即可使用此模型分析。本研究采用R語言包TropFishR的2個函數prod-mod和prod-mod-ts［15］。這2個函數內置了Schaefer模型和Fox模型。其中，prod-mod函數是假設在平衡狀態下，將模型公式轉化成線性表達式，以產量和捕撈努力量時間序列擬合的方式估算剩余產量模型參數；而prod-mod-ts函數則是以非線性最小二乘法擬合時間序列數據估算非平衡狀態下剩余產量模型的參數。時間序列數據的構成是年份、每年漁獲產量、捕撈努力量或者CPUE。平衡狀態下擬合的模型是平衡產量模型，其輸出參數有最大可持續產量（maximum sustainable yield，MSY）、達到MSY時的捕撈努力量EMSY；非平衡狀態下擬合的模型是非平衡產量模型，其輸出參數增加了內稟增長率r、可捕系數q、初始資源量K、達到MSY時的資源量BMSY、達到MSY時資源量的捕撈死亡系數FMSY。由于prod-mod和prod-mod-ts函數擬合時未能輸出擬合優度，可將模型計算的MSY值與現實最高產量對比，判斷其合理性，然后對其取舍。因為Schaefer模型和Fox模型擬合出的捕撈努力量-產量曲線都是拱形的，其頂點就是MSY。理想的擬合結果是捕撈努力量-產量曲線的頂點應在現實最高產量落點的下方。若MSY遠遠超過現實最高產量，表明擬合結果偏離實際較大，MSY不具現實意義，因為現實無法達到該產量，并且該MSY被嚴重高估，若用此數值指導生產，會造成管理失敗［16］。

根據2020年的捕撈努力量與EMSY的比值（E2020／EMSY）以及2020年漁獲產量與MSY的比值（C2020／MSY），再結合Kobe圖［8－10］判斷當前資源狀況?？紤]到部分作業方式與功率段的CPUE數據會因剩余產量模型擬合失敗，無法估算MSY，故總允許捕撈量（total allowable catch，TAC）按式（3）進行推算：

式（3）中，Pi表示i種作業方式與功率段的產量所占比例，見表1。式（4）中，TACi表示i種作業方式與功率段的總可捕量，MSYi表示由i種作業方式與功率段的CPUE數據經剩余產量模型擬合計算出的最大可持續產量。當E2020／EMSY＜1并且C2020／MSY＜1，或者Kobe圖中F2020／FMSY＜1并且B2020／BMSY＜1，即未發生過度捕撈時，TACi＝MSYi；當E2020／EMSY＞1或C2020／MSY＞1，或者Kobe圖中F2020／FMSY＞1或B2020／BMSY＞1，即發生過度捕撈時，TACi＝aMSYi。GABRIEL等［17］提出a的取值為0.6～0.9。若該作業方式與功率段過度捕撈較為嚴重，即同時發生捕撈型過度和資源型過度捕撈，取a下限值0.6。

2 結果分析

2.1 漁業生產統計

根據抽樣統計資料，南海北部的鮪主要被圍網、罩網、刺網和拖網捕撈，圍網產量占比43.30%～94.62%，平均69.01%；罩網產量占比0%～26.67%，平均為10.98%；刺網產量占比4.27%～54.82%，平均17.77%；拖網產量占比0.70%～4.77%，平均為2.23%。2008—2020年南海北部鮪的產量先升后降，最低產量1.3×104t出現在2008年，最高產量出現在2014年，達到7.2×104t。

2.2 模型擬合

12個CPUE時間序列數據都能由平衡產量模型計算出MSY和EMSY。表2中MSY的數值40 413.67～573 832.10 t。2014年的峰值產量7.2×104t是很好的判斷參考點，之后年份產量出現回落。故MSY不應超過7.2×104t。因此，從Schaefer模型來看，MSY 取值范圍應在44 914.93～66 564.70 t，平均56 493.19 t；而從Fox模型來看，MSY的取值范圍在40 413.67～62 225.85 t，平均49 888.98 t。

圖1 南海北部鮪年產量變化Fig.1 Annual yield of Euthynnus affinis in the northern South China Sea

表2 平衡產量模型輸出的種群參數Tab.2 Stock parameters by equilibrium production model

非平衡產量模型擬合時，有5個CPUE時間序列，包括圍網50～100 kW、罩網300 kW 以上、刺網200 kW 以上、刺網151～200 kW 和刺網101～150 kW，數據在Schaefer模型或Fox模型的形式下，取得了較合理的輸出結果（表3），而其他7個CPUE時間序列擬合失敗，未列入表3。表3中MSY 值42 422.16～56 208.05 t，平均為50 012.00 t，K的估值范圍 122 981.70 ～274 736.90 t，平均為162 962.83 t，BMSY的估值范圍45 265.42～137 368.4 t，平均為78 771.96 t，r的估值范圍0.73～1.68，平均為1.25。

表3 非平衡模型輸出的種群參數Tab.3 Stock parameters by non-equilibrium production model

2.3 種群利用狀況

平衡產量模型對2020年鮪資源狀況給出較為樂觀的判斷，其資源利用度41.20% ～67.86%，平均為53.31%。捕撈努力量投入水平除罩網201～300 kW（128.62%）和刺網151～200 kW（221.21%）較高外，其他均在14.02% ～87.25%，未超過最大可持續努力量水平（表2）。非平衡產量模型較平衡產量模型能迭代出每年的資源存量，可以判斷群體資源量的發展趨勢，也利于用Kobe圖分析資源群體的利用狀況。非平衡產量模型對鮪資源存量的判斷存在2種趨勢，其中圍網50～100 kW 和刺網151～200 kW的非平衡產量模型擬合認為資源量在2008—2020年先升后降，2014年為峰值年份；罩網300 kW 以上、刺網200 kW 以上和刺網101～150 kW的非平衡產量模型分析認為資源量呈現波動演化，2009年資源量較高，在2010年即出現大幅度下落至波谷，隨后緩慢上升，在2014年達到一個峰值，然后又呈現下降，在2016年探底，之后2017—2020年又表現出上升趨勢（圖2）。非平衡產量模型之Kobe圖對資源利用狀態也出現2種判斷：一種偏悲觀，圍網50～100 kW 和刺網151～200 kW 的非平衡產量模型分析認為至少2015—2020年連續6年處于捕撈型過度捕撈和資源型過度捕撈；另一種偏樂觀，罩網300 kW 以上、刺網200 kW 以上以及刺網101～150 kW 的非平衡產量模型分析顯示同時發生捕撈型過度捕撈和資源型過度捕撈的年份較少，并且2020年資源利用水平處于安全區域（圖3）。

圖2 非平衡Schaefer模型推測的南海北部鮪資源量年變化Fig.2 Annual biomass of Euthynnus affinis in the northern South China Sea by non-equilibrium Schaefer production model

圖3 非平衡模型推測的Kobe圖Fig.3 Kobe’s p lot by non-equilibrium production m odel

2.4 TAC推定

雖然不同CPUE指數的模型分析對當前鮪資源利用狀況各有差異，但它們并不自相矛盾，原因是上述模型是從各自視角得出的結論，故應整體地來看待問題。綜合前述分析，2020年罩網201～300 kW、圍網50～100 kW 和刺網151～200 kW 3種作業方式與功率段存在較為嚴重的過度捕撈，因此，a的取值為0.6。其余作業方式與功率段未發生過度捕撈，不乘以系數a。按Schaefer模型分析的結果計算，TAC為54 093.56 t；按Fox模型分析的結果，TAC則為44 835.76 t。綜合2種模型的結果，推定TAC可設置在4.9×104t。

3 討論

3.1 資源利用評價

鮪通常與鰹（Katsuwonus pelamis）、扁舵鰹（Auxis thazard）和圓舵鰹（Auxis rochei）等小型金槍魚類混合在一起，故其聲學評估時被歸入鰹類，2015年通過聲學方法評估得南海北部外海春季鰹類資源為31.9×104t，秋季鰹類資源為50.1×104t［18］，若按何雄波［7］燈光圍網鮪漁獲產量占比估算，當時鮪資源量2.1×104t～4.9×104t。本研究之非平衡剩余產量模型估計2015年資源量5.3×104～9.3×104t。造成估計結果差別大的原因可能是模型分析的數據來源覆蓋面更廣。何雄波［7］又得出2013—2014年燈光圍網的鮪資源開發率為0.63，為輕度超額開發。本研究采用了2種剩余產量模型，非平衡產量模型采用年際迭代計算，較平衡產量模型能計算出更多的種群管理參數。國際上評估認為，平衡產量模型的計算結果存在較大偏差，傾向于采納非平衡產量模型分析的結果。非平衡產量模型采用非線性擬合，常常發生最小化不收斂擬合失敗的情況；而平衡產量模型采用的是線性擬合，不易失敗，通常都能得到一個結果。因此，在非平衡產量模型擬合失敗的情況下，平衡產量模型計算結果仍是一個備選項［19］。本研究中，根據平衡產量模型和非平衡產量模型的分析結果進行綜合評價，其中，圍網50～100 kW 的CPUE時間序列經非平衡產量模型分析的Kobe圖顯示，2013—2014年該作業方式與功率段的生產同時處于資源型過度捕撈和捕撈型過度捕撈的狀態。罩網201～300 kW 的CPUE時間序列經平衡產量模型分析顯示，2020年存在過度捕撈（表2）；圍網50～100 kW 和刺網151～200 kW 的CPUE時間序列非平衡產量模型分析顯示，2020年存在過度捕撈（圖3），但罩網201～300 kW、圍網50～100 kW 和刺網151～200 kW 3種作業方式與功率段的產量占鮪總產量比例為13.73%（表1），其余作業方式與功率段在2020年未發生過度捕撈，因此，當前鮪資源的利用狀況整體上較為樂觀。

3.2 漁業管理建議

鮪屬于小型金槍魚類，邱永松等［20］指出分布于南海周圍海域的小型金槍魚類遠多于大型金槍魚類，其潛在漁獲量應是大型金槍魚漁獲量數倍之多。張俊等［18］指出目前南海大型金槍魚資源已接近充分開發，而歸入鰹類的鮪資源尚存開發潛力。然而，當前對鮪資源的管理技術指標，例如最小可捕標準等缺乏研究，何雄波［7］提到燈光圍網和燈光罩網鮪漁獲的幼魚比例過大，高達85%。原因是鮪是在4—8月產卵，6—7月為產卵盛期［4］，最早在當年8月出現幼魚群，魚體長還未長至性成熟規格，而此時南海休漁期已過，進入捕魚季，故燈光圍網和燈光罩網漁獲中出現大量鮪的幼魚。針對此種情形，未來應在這些作業漁船上研發物聯網技術，對生產過程實施遠程視頻監控，避免濫捕幼魚資源。對于TAC的確定，莫奇龍等人［8－12］采取了多模型保守估計的方法，擬合出了多個剩余產量模型，然后選取這些模型估算的TAC值最小值作為建議TAC。考慮到只是小部分作業方式與功率段發生了過度捕撈，本研究采取了折中的方法，根據其作業方式與功率段的產量所占比例，結合是否發生過度捕撈的判斷，以及不同模型輸出的MSY反算TAC，綜合推定出TAC為4.9×104t作為當前鮪生產的管理目標。