基于渔港抽样调查不同捕捞方式CPUE单位标准化新方法*

陶雅晋 冯 波,2,3 易木荣 李 波 卢伙胜,2,3 颜云榕,2,3,4①

(1.广东海洋大学水产学院 湛江 524088；2.广东海洋大学南海渔业资源监测与评估中心 湛江 524088；3.广东省南海深远海渔业管理与捕捞工程技术研究中心 湛江 524088； 4.广东海洋大学深圳研究院海洋渔业信息化技术化中心 深圳 518000)

单位捕捞努力量渔获量(Catch Per Unit Effort,CPUE)是指某渔场在某一时间段内总渔获量与总捕捞努力量的比值，表示的是平均捕捞努力量所对应的渔获量(詹秉义,1995)。CPUE通常被假定与渔业资源量之间成正比关系，是渔业资源生物量的重要指标(朱国平等,2016)。

渔业资源的评估对生态系统的监测与保护、渔业的科学管理、渔业政策方针的制定等方面起着重要的基础性作用(周应其,2014)。国外有学者很早就开始强调使用捕捞渔获物和捕捞努力量数据作为统计资源丰度的指数(Smith,1994)，早期是利用渔获量的时间变化来预测相对种群丰度的年度变化(Robson,1961)。国内很多学者通过模型方法对CPUE标准化(官文江等,2014; 许骆良等,2015)和渔场预报(方学燕等,2014; 汪金涛等,2014)等方面做了大量讨论与研究。随着计算机技术的发展、先进统计软件的广泛使用和各种模型的推断与应用，可以在CPUE标准化过程中允许更多的因素纳入，并去除相关影响(官文江等,2014)。利用渔获量和捕捞努力量数据为基础，计算丰度指数仍然是评估鱼类种群大小不可或缺的方法之一(Campbell,2004)，但传统CPUE在表述中也存在一些明显问题：一是由于渔船的作业类型、大小、网具特征等因素的不同，传统CPUE的表达形式表现出多样性与复杂性；二是捕捞能力是CPUE标准化必须考虑的因素，传统CPUE无法科学量化捕捞能力大小；三是衡量整个海域的资源情况需要综合考虑各种捕捞方式共同作用的影响，传统CPUE因表达形式未统一而难以作为衡量整体资源密度指标；四是传统CPUE单位表示呈现多样化与复杂化，导致多捕捞方式之间无法比较问题。

本研究在对传统CPUE表述存在各种问题的背景下，提出对CPUE的单位进行标准化，从通用性、相似性，稳定性3个标准进行合理性分析并筛选，进而确定CPUE的单位标准化形式。单位标准化后的CPUE能够对多种作业方式具有适应性、兼容性，改变以往因CPUE单位不统一而造成渔港渔业统计不规范、数据多次加工的难题，期望在渔业生产统计与渔业管理范围内获得最佳秩序，以促进渔业资源捕捞可持续发展的最佳效益为目标。

1 材料与方法

1.1 生产调查数据来源

2016年春(3～4月)、夏(8月中下旬)、秋(9～11月)和冬(1～2月) 4个季度，广东海洋大学南海渔业资源监测与评估中心在南海三省区的14个主要渔港，对南海的单拖渔船、双拖渔船、拖虾渔船、围网渔船、罩网渔船、刺网渔船、钓渔船、笼壶渔船以及张网船的生产数据进行调查收集，数据记录的内容包括：渔船的主机功率、作业天数、作业海域、船员数、渔获种类与产量等，大部分数据来自渔船各个季度的销售结算单或者是船上的生产记录本，从而保证调查数据的真实性、可靠性与完整性。

1.2 CPUE单位收集与整理

收集国内外相关文献，整理并记录CPUE出现的单位表示方法，并按照渔船的作业方式对CPUE单位进行归纳整理(表1)，一共收集了24个CPUE的单位(表2)。

表1 CPUE单位整理 Tab.1 CPUE units collected according to different fishing types

表2 CPUE单位编号 Tab.2 CPUE units list

1.3 CPUE单位标准化方法

筛选过程：根据通用性、相似性、稳定性3个筛选标准，对CPUE的24个单位表达式逐步筛选得出CPUE标准化单位。由CPUE标准化单位确定CPUE标准化表达形式，并在此基础上，对南海区主要9种捕捞方式的CPUE进行实证分析(图1)。

2 结果与分析

2.1 CPUE筛选

2.1.1 通用性筛选 对已整理的24个CPUE单位进行通用性标准筛选，通用性筛选是以能够对各种作业方式均适用原则，首先逐一列出不具通用性的CPUE单位，并阐述其原因；最后余下的单位归类为多种渔业通用型CPUE单位。

经过通用性筛选，24个CPUE单位不具通用性 的有16个(表3)，多种渔业通用的CPUE单位有8个(表4)。

2.1.2 相似性筛选 将具有通用性的8个CPUE单位分为2类(表5)，并且阐述其分类依据。

第1组CPUE的5个单位表达式表示渔获量与作业时间的比值关系。针对渔获量的表述：克(g)是科学单位，对其精确度要求高，生产调查统计操作中较难实现；吨(t)是质量的延伸单位，对于渔获量相对较少的小型流刺网或笼壶等作业方式不适用；在国际单位制的基本单位中，质量的计量单位是千克(kg)。针对时间的表述：不同作业方式渔船的工作时间不一致，单拖渔船多是白天作业，罩网和围网渔船是晚上作业，刺网渔船等是根据流水情况不定期作业，因此在作业时间方面，选择天(d)作为多渔业作业时间统计单位最合适。所以在描述渔获量与时间关系的CPUE最佳统计单位为kg/d。

图1 CPUE标准化流程 Fig.1 CPUE standard process diagram

表3 不具通用性的CPUE单位 Tab.3 Special CPUE units

表4 通用的CPUE单位 Tab.4 Common CPUE units

表5 CPUE单位相似性分组 Tab.5 CPUE units group by similarity

第2组CPUE的3个单位表述的是渔获量与渔船功率和作业天数之间的关系。同样，吨(t)是质量的延伸单位，在生产调查中应选择kg作为产量单位。比较kg/kW与kg/(kW·d)：kg/kW表示1个周期内渔船每kW的渔获量；kg/(kW·d)表示的是平均每天每千瓦渔船的渔获量。考虑到周期的不确定性，所以第二组CPUE的最佳单位表达式：kg/(kW·d)。

通过相似性筛选，CPUE仅留下2个单位：kg/d和kg/(kW·d)。

2.1.3 稳定性筛选 依据CPUE这2个单位的统计方法，对2016年夏季南海区9种不同捕捞方式之间的CPUE统计，计算并比较各自统计上的变异系数值(表6)。

通过比较发现，利用CPUE单位kg/(kW·d)计算的变异系数值比单位kg/d计算出的结果小，莫苑敏等(2014)通过这2种方法分别估计2007年夏季北部湾底拖网渔业产量：通过单船平均产量估算总产量的变异系数为14.65%，而通过每kW平均产量估算总产量的变异系数仅为1.13%，这表明在对生产数据捕捞效率的统计方面，CPUE单位kg/(kW·d)比单位kg/d更稳定。所以，在统计的稳定性方面，CPUE单位kg/(kW·d)比单位kg/d计算的结果更稳定，且估计的总产值更准确。

通过稳定性筛选，CPUE仅留下单位kg/(kW·d)。

表6 2016年夏季不同捕捞方式的CPUE计算稳定性差异比较 Tab.6 Comparison of stability differences based on CPUE between different fishing types in summer 2016

2.2 CPUE标准化表达式

经过3个筛选步骤，最终确定CPUE标准化单位为：kg/(kW·d)。

此单位值的计算路径为：某渔船以千克为单位的总产量除以获取产量的作业天数与渔船以千瓦为单位的主机功率乘积之商。所述总产量是指某捕捞渔船捕获的不以价值为取向的所有种类的总质量。所述作业天数是指某捕捞渔船扣除停港、航行、避风时间后以天为整数的捕获总产量的所有时间的总和，包含航次内作业周期间的间歇和故障处理时间。所述主机功率是指某捕捞渔船驱动航行动力的总功率。

2.3 实证分析

根据2016年春、夏、秋及冬4个季度南海区三省主要渔港的9种捕捞方式的生产调查数据，结合CPUE标准化表达形式计算和比较不同作业方式CPUE的均值情况(图2)，结果显示，单拖、双拖、拖虾、罩网、刺网、钓具、笼壶、张网和围网对应的CPUE平均值依次为3.95、8.77、3.11、4.81、4.96、2.35、3.08、4.73和29.57 kg/(kW·d)，根据CPUE均值的大小排序顺序为CPUE围网＞CPUE双拖＞CPUE刺网＞ CPUE罩网＞CPUE张网＞CPUE单拖＞CPUE拖虾＞CPUE笼壶＞ CPUE钓具。去掉最大值和最小值，不同作业方式渔船 的CPUE平均值为4.77 kg/(kW·d)。

图2 2016年全年不同作业方式之间CPUE比较 Fig.2 Comparison of CPUE between different fishing types in 2016

3 讨论

3.1 CPUE单位筛选与单位标准化合理性讨论

在CPUE的单位筛选环节，首先通过通用性标准，筛选出各种捕捞方式均能适用的8个CPUE单位；再通过相似性标准分组筛选，得到2组CPUE最佳单位，分别为kg/(kW·d)和kg/d；最后通过稳定标准，将这2个单位，通过一捕捞实例计算其标准差与变异系数值，最终确定稳定性最好的CPUE单位为kg/(kW·d)。筛选的方法多样，不仅限于本研究提出的这3种方法，例如，对kg/(kW·d)和kg/d单位筛选，可以根据它们的技术表示效果(即技效性)：kg/d表示渔船每天的产量；而kg/(kW·d)表示渔船每千瓦天的产量，即表示某种渔具在一定时间与资本的投入下的产出情况。假设2艘不同功率的渔船的作业海域、作业时间和渔获量都相同，通过kg/d与kg/(kW·d)分别计算 2艘船的CPUE值大小，会出现“相同”与“不相同”2种相反的结果，但二者真实捕捞能力是不一样的。所以，从技效性筛选方面，筛选出的结果与通用性筛选的结果是一致的。筛选的最终目的，是在众多CPUE单位中筛选出一个对不同捕捞方式都适用、参数简单且在实际渔港调查中容易获取、并能体现其捕捞能力的最佳表达式。

本研究是将渔船功率和作业时间的乘积作为捕捞努力量单位表达形式，一方面，是因为渔具可能有详细数据，但不及渔船的吨位和功率资料完善；另一方面，渔船的大小以及渔船的吨位与渔船的功率相关性较强，且网具规模和尺寸的增大也需要主机功率随之增大，渔船功率的大小一定程度上可以反映捕捞能力的大小；莫苑敏等(2014)在研究中指出，单船每kW估算产量可以平抑不同渔船之间由于渔况、天气、渔船性能和渔民技术熟练程度等造成的产量差异，明显缩小各层内的样本方差。所以本研究将渔船功率与时间的乘积(即kW·d)作为捕捞努力量的单位表达形式，并确定多钟渔业CPUE单位标准化表达形式为kg/(kW·d)。

单位标准化后的CPUE可以对不同作业类型的渔船捕捞效率进行量化，可以对其进行大数据统计、分析与比较。在日常捕捞生产渔港调查中，按照渔船功率段分层抽样的方法进行调研，可以大大提高估计精度，减少人力、成本等。CPUE单位统一化后可以实现对不同捕捞方式之间统一、规范的调查统计工作，从而可以进行不同渔业之间的比较分析，认识与了解渔船的捕捞努力量与渔获量之间存在的规律；可以反映不同渔业CPUE在数值上的长期变动情况，进而分析、研究该现象的变动趋势，综合分析和评价不同渔业之间的关系；可以比较相同时间、同样油耗情况下渔获量的情况，反映不同捕捞方式之间的捕捞效率，体现不同作业类型渔船的自动化程度、机器化水平及其科技的运用等。

3.2 实证分析CPUE随捕捞方式变化

CPUE单位标准化后，对2016年4个季度不同作业方式的均值比较：CPUE围网＞CPUE双拖＞CPUE刺网＞ CPUE罩网＞CPUE张网＞CPUE单拖＞CPUE拖虾＞CPUE笼壶＞ CPUE钓具，对应的CPUE平均值依次为29.57、8.77、4.96、4.81、4.73、3.95、3.11、3.08和2.35 kg/(kW·d)，对此现象分析，主要是由于不同作业方式具有不同的捕捞原理、作业特征和捕捞对象所致。围网渔船捕捞对象主要是集群性的中上层鱼类，如鲐鱼、眼镜鱼、蓝圆鲹、竹筴鱼、沙丁鱼、鲣等，具有生产规模大，网次产量高的特点(刘维等,2012)，因此，围网的CPUE均值最高，但其生产技术水平要求也高。双拖是渔获产量最高的捕捞方式，需要2艘渔船共同操作，渔船功率较大，具有拖速快、作业范围广、产量高等特点，双拖渔船的CPUE均值仅次于围网渔船。刺网具有渔具结构简单、操作方便、对渔船动力要求较低、作业范围广、选择性好等特点，因此，刺网的CPUE均值也相对较高。而钓具和笼壶CPUE均值最低的原因是，钓具一钩一线，笼壶依靠捕捞对象生活习性进行诱捕，他们的选择性较强、渔获物相对较少。

邹建伟等(2016)在 2015 年北部湾北部沿岸伏季休渔效果评价中对桁杆拖网、灯光罩网、刺网、钓具、笼壶的捕捞努力量(kW·d)和捕捞产量(kg)等进行了统计，基于此数据计算CPUE值依次为：2.88、2.65、3.55、0.82、4.58 kg/(kW·d)；本研究中单拖、罩网、刺网、钓具、笼壶CPUE均值依次为3.11、4.81、2.35、3.08、4.73 kg/(kW·d)。除钓具差异较大外，其他作业类型的CPUE值近似，分析钓具差异的原因可能是，由于北部湾近岸经常受高强度捕捞(付奕奕,2012)，导致钓具对北部湾近岸鱼类选择性比南海海域少。分析本研究中围网船CPUE均值异常高的原因，捕捞努力量在功率方面仅考虑了渔船的主机功率，忽略了作业集鱼灯的功率影响(南海区三省调查的围网渔船都是灯光作业渔船)，其作业方式有别于其他作业类型网具，它是靠渔船灯光的诱集进行围捕，若引入灯光功率作为捕捞努力量的一部分，可以缩小与其他捕捞方式CPUE之间的差异。

通过实证分析表明，CPUE标准化后具有统计功能，对不同作业方式均适用，且可以进行不同作业方式之间捕捞能力的初步比较。根据CPUE均值大小比较9种作业方式之间捕捞能力的大小依次为：围网＞双拖＞刺网＞罩网＞张网＞单拖＞拖虾＞笼壶＞钓具。

4 展望

传统CPUE存在不确定性和计算单位不统一性，以及解析与意义不完整等问题，本研究中CPUE经单位标准化后弥补了传统CPUE的不足，并具备了评估不同渔船之间的捕捞效率、初步衡量资源相对丰度指数、评估渔业资源利用水平和进行捕捞产量统计等功能。该标准化方法一定程度上达到预期的效果，简化与规范了渔业生产调查中的统计参数，但也存在明显的不足：CPUE单位标准化后仅考虑了时间和渔船功率参数的影响，忽略了渔船人数、船长、船龄、捕捞技术、先进的探鱼设备等其他影响CPUE的重要因素(Salthauget al，2001)；CPUE值还无法直接代表渔业资源的丰度状况，需要结合捕捞海域的环境、年与月的效应、区域性等因素，运用模型的思想，去除相关因素的影响，重构资源与CPUE之间的正比关系。因此，在下一步的工作中，将继续探寻CPUE标准化的创新方法，逐渐完善对海洋捕捞的CPUE标准化过程，选择更加合理的参数加入到标准化公式中来，达到生产统计与科研探究双赢的效应。此外，广东海洋大学渔业资源监测与评估中心已收集到最新的南海区渔船的生产数据，利用CPUE来分析不同捕捞方式之间的生产与效率情况，结合多种捕捞渔具和历史数据，分析CPUE长期的波动趋势，来综合分析南海渔业资源长期的变化情况和资源的丰度状态，进而为政府提供基础性数据和政策性参考建议。