西北太平洋公海灯光敷网产量的时空分布

2020-06-21 10:04张洪亮徐国强朱文斌徐汉祥
关键词:公海沙丁鱼总产量

张洪亮,陈 挺,李 哲,陈 峰,徐国强,朱文斌,徐汉祥

(1.浙江海洋大学海洋与渔业研究所,浙江省海洋水产研究所,农业部重点渔场渔业资源科学观测实验站,浙江省海洋渔业资源可持续利用技术研究重点实验室,浙江舟山 316021;2.象山县水利和渔业局,浙江宁波 315700)

浙江灯光敷网渔业始于20 世纪90 年代[1],2005 年起在浙江沿海得到迅速发展,并逐渐成为该省海洋渔业利用东海区中上层鱼类资源的重要作业方式之一[2,3]。但随着浙江省及周边省(市)光诱渔业捕捞强度的不断增加,东海区的中上层鱼类资源正面临着前所未有的捕捞压力。近年来,为促进灯光敷网渔业的可持续发展,浙江省部分灯光敷网渔业企业开始尝试开发利用大洋性公海中上层鱼类资源。西北太平洋公海由于具有丰富的日本鲭Scomber japonicus 与远东拟沙丁鱼Sardinops sagax 等中上层鱼类资源[4-16],成为浙江省灯光敷网渔业的首选作业海域。目前为止,有关西北太平洋公海灯光敷网渔业的研究仅有极少量的公开报道,且研究的重点集中在其渔获组成与主要种类的渔业生物学特性上[17-20]。

本文根据2017 年的监测资料,对西北太平洋公海灯光敷网产量的时间、空间分布等进行分析,为远洋渔业企业合理安排生产及国内灯光敷网渔船的转产转业提供依据,同时也为渔业管理部门对其进行科学管理提供参考。

1 材料与方法

1.1 数据来源

数据来源于2017 年4-11 月浙江省海洋水产研究所对西北太平洋公海灯光敷网的监测资料。监测船共3 艘,分别为舟山欣海渔业有限公司的欣海1202、欣海1207 与欣海1227,其总长50.60~50.95 m、型宽8.00~8.30 m。每船装有主机1 台,功率1 104~1 260 kW;配有水上集鱼灯24~36 盏,水下集鱼灯24~30 盏,导鱼灯1 盏,功率均为4 kW/盏。网具主尺度为220 m×245 m。监测内容主要包括作业位置(经度与纬度)、日产量、日放网次数据数等。

1.2 数据处理方法

以15′×15′的空间分辨率对各生产位置的产量数据进行处理,计算其春季(4-5 月)、夏季(6-8 月)、秋季(9-11 月)与整年的累计产量,在此基础上进行数据分析、图表绘制与产量重心的计算等。产量重心的计算公式为[21]:

式中:Lon 与Lat 分别为第i 个季节产量重心的经度与纬度;Cij为第i 个季节j 生产位置的产量(t);Lonij与Latij分别为第i 个季节j 生产位置的经度与纬度;n 为第i 个季节的生产位置总个数。

2 结果

2.1 生产概况

2017 年4-11 月,3 艘监测船共捕获中上层鱼类5 705.87 t,船均产量1 901.96 t。渔获组成以远东拟沙丁鱼和日本鲭为主,两者分别占年总产量的57.80%与41.03%。此外,还有少量的秋刀鱼Cololabis saira、太平洋褶柔鱼Todarodes pacificus、柔鱼Ommastrephes bartrami、鲯鳅Coryphaena hippurus 与日本乌鲂Brama japonica 等。

生产海域为日俄200 n mile 专属经济区线外侧35°30′-44° N、150°45′-155°30′ E 之间的西北太平洋公海,其中,以41°45′-44° N、145°-155°30′ E 之间海域,其产量占年总产量的73.79%。高产区(>60 t)主要集中在42°45′-43°45′N、153°15′-155° E 之间海域,其产量占年总产量的50.32%,见图1。

图1 2017 年总产量的空间分布Fig.1 Spatial distribution of total catch weight in 2017

2.2.1 时间分布

产量以夏季为最高,约占年总产量的51.88%;秋季其次,约占年总产量的35.99%;春季最低,仅约占年总产量的12.13%,见图2。

图2 2017 年各季产量的时间分布Fig.2 Seasonal temporal distribution of catch weight in 2017

2.2.2 空间分布

春季,高产区(>20 t)主要集中在36°30′-37° N、145°45′-147° E 与39°15′-40°15′ N、147°15′-149°30′E 两个海域,两者分别占总产量的35.53%与34.22%,见图3a。

夏季,高产区(>50 t)主要集中在42° 15′-43° 45′N、152°-154° E 海域,该海域占总产量的47.48%,见图3b。

秋季,高产区(>20 t)主要集中在41°45′-42°30′ N、151°-152° E 与43°-43°30′ N、153°30′-155° E 两个海域,两者分别占总产量的19.49%与47.48%与43.86%,见图3c。

图3 2017 年各季产量的空间分布Fig.3 Seasonal spatial distribution of catch weight in 2017

2.3 产量的月间分布

2.3.1 时间分布

产量以7 月为最高,约占年总产量的20.59%;8 月其次,约占年总产量的19.64%;9 月第三,约占年总产量的16.33%;4 月最低,仅占年总产量的5.29%,见图4。

图4 2017 年各月产量的时间分布Fig.4 Monthly temporal distribution of catch weight in 2017

2.3.2 空间分布

4 月,高产区(>20 t)主要集中在36°30′-37° N、145°45′-146°45′ E 之间海域,其产量约占该月总产量的72.34%,见图5a。

5 月,高产区(>20 t)主要集中在39°-40°15′ N、147°15′~149°30′ E 之间海域,其产量约占该月总产量的72.89%,见图5b。

6 月,高产区(>20 t)主要集中在41°15′-42°45′N、150°30′-153°30′ E 之间海域,其产量约占该月总产量的64.75%,见图5c。

7 月,高产区(>20 t)主要集中在42°15′-43° N、152°45′-153°45′ E 之间海域,其产量约占该月总产量的76.21%,见图5d。

8 月,高产区(>20 t)主要集中在43°-43°45′ N、153°15′-155° E 之间海域,其产量约占该月总产量的82.11%,见图5e。

9 月,高产区(>20 t)主要集中在43°-43°15′ N、153°30′-154°45′ E 之间海域,其产量约占该月总产量的63.40%,见图5f。

10 月,高产区(>20 t)主要集中在41°45′-42°15′ N、151°-151°45′ E 之间海域,其产量约占该月总产量的54.24%,见图5g。

11 月,高产区(>20 t)主要集中在40°30′-40°45′N、149°-149°15′ E 之间海域,其产量约占该月总产量的67.33%,见图5h。

图5 2017 年各月产量的空间分布Fig.5 Monthly spatial distribution of catch weight in 2017

2.4 产量重心分布

2.4.1 季节分布

2018 年的产量重心位于42°04′ N、152°11′ N。其中,夏季与秋季的产量重心位于42°33′-42°38′ N、152°46′-152°54′ E 之间海域,两者几近重合,但与春季相距甚远,见图6。

2.4.1 月间分布

产量重心4-9 月总体呈逐月向东北推进的趋势,而9-11 月则总体呈逐月向西南折回的趋势。另外,7-10 月的产量重心位处42°32′-43°21′ N、152°33′-154°26′ E之间海域,与其它相比月间变化较小,见图6。

3 讨论

3.1 渔获组成

2018 年西北太平洋公海灯光敷网产量的渔获种类主要为远东拟沙丁鱼、日本鲭、秋刀鱼、太平洋褶柔鱼、柔鱼、鲯鳅与日本乌鲂等。其中,远东拟沙丁鱼和日本鲭的产量之和占总产量的98.83%。因此,远东拟沙丁鱼和日本鲭为灯光敷网的主要捕捞对象。这与马超等[17]对该海域2016 年日本鲭与远东拟沙丁鱼产量之和占总产量的91.41%的研究结果基本一致。这表明,西北太平洋公海灯光敷网以捕捞远东拟沙丁鱼和日本鲭为主。

3.2 产量分布

在季节分布上,2018 年西北太平洋公海灯光敷网产量以夏季为最高,占年总产量的51.88%,高产区主要集中在42°15′-43°45′ N、152°-154° E 之间海域。在月间分布上,产量以夏季的7 月与8 月为最高,分别约占年总产量的20.59%与19.64%。其中,7 月的高产区主要集中在42°15′-43° N、152°45′-153°45′ E 之间海域,8 月主要集中在43°-43°45′ N、153°15′-155° E 之间海域。这与戴澍蔚等[5]对该海域2014 年日本鲭的研究结果相一致,其原因应与该海域的日本鲭主要捕食远东拟沙丁鱼(根据对同期开展的日本鲭胃含物的分析结果),且日本鲭与远东拟沙丁鱼的这种紧密的食物链关系使得两者的渔场高度一致有关。

3.3 产量重心的变化

2018 年西北太平洋公海灯光敷网的产量重心4-9 月总体呈逐月向东北推进的趋势,而9-11 月则总体呈逐月向西南折回的趋势,这与戴澍蔚等[5]对该海域2014 年日本鲭的研究结果也相一致。西北太平洋公海灯光敷网产量重心的这种变化,应与海表温度的月间变化存在明显的相关性[5]。

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