南海北部海鳗资源利用状况评估

莫奇龙，胡世森，谢君君，罗进辉，冯 波，2，3*

（1.广东海洋大学水产学院，广东湛江 524088；2.南方海洋科学与工程广东省实验室（湛江），广东湛江 524025；3.广东省南海深远海渔业管理与捕捞工程技术研究中心，广东湛江 524088）

限额捕捞是实现海洋渔业资源可持续发展的必由之路。限额捕捞理论最早由THOMSON和BELL提出，并在北美太平洋沿岸的拟庸鲽（Pleuronectesplatessa）渔业管理实施中取得成效［1］。国际海洋考察理事会在20世纪70年代向其成员国政府、渔业团体和东北大西洋渔业委员会推荐总允许渔获量（total allowable catch，TAC）作为捕捞限额［1］。日本与韩国也于20世纪90年代实施了TAC管理制度［2-3］。闫海等［4］对我国渔业限额捕捞的制度设计提出了构想。我国于2017年开始在浙江、山东、辽宁、福建和广东试点限额捕捞。岳冬冬等［5］和牛威震等［6］总结了我国限额捕捞试点实施情况，指出资源量评估仍缺乏科学性，提出了基层渔船管理组织化、加强监督管理和公平公正分配配额等建议。资源调查与评估是捕捞限额设定的关键工作。

海鳗（Muraenesoxcinereus）产量位居南海北部鱼种产量第四［7］。20世纪90年代的资源调查认为其资源密度趋于下降［8］，进入21世纪后渔获率有所回升，但远未恢复到20世纪60年代水平［9］。鉴于海鳗资源的相对重要性，有必要对该鱼种的捕捞限额加以研究。南海北部海鳗的研究仅有生长特性方面的介绍［10］，缺乏渔业管理需要的参数，如最大可持续产量（maximum sustainable yield，MSY）、总允许渔获量等明确的量化指标。中国近海的多数鱼类种群都缺乏精细的年龄产量（catch at age）数据［11］，而剩余产量模型仅需要渔获量和捕捞努力量数据，是国内主要被研究和应用的资源评估模型之一［12］。吴鸿等［13］、吕健等［14］及贺文珑等［15］学者运用5种剩余产量模型，很好地估算出了南海北部金线鱼（Nemipterus virgatus）、羽 鳃 鲐 （Rastrelliger kanagurta）和眼镜鱼（Menemaculata）的渔业管理参数。本文将利用南海北部渔港抽样调查获得的海鳗捕捞生产时间序列数据结合模型评估，为未来该海区的海鳗限额捕捞管理提供科学依据。

1 材料与方法

1.1 数据来源

本研究数据来源于2008—2019年南海北部渔业生产渔港抽样调查统计资料。南海北部的渔业生产抽样调查始于2008年，至今已开展了14年。渔港抽样调查首先对不同作业方式的渔船按功率段分层抽样出满足统计要求的调查样本船数，功率段划分依据陶雅晋等［16］的描述，然后按季节赴南海北部的汕头、海门、汕尾、珠海、闸坡、博贺、海口、陵水、涯城、东方、新港、海头、江洪、北海、防城和企水等渔港搜集不同作业方式各功率段抽样船的生产数据。本研究从调查汇总的数据中整理出了2008—2019年不同作业方式与不同功率段的海鳗捕捞努力量和渔获量数据。

1.2 评估模型

剩余产量模型不区分渔业资源的年龄结构，无差别地对待一个资源群体，仅需捕捞努力量和渔获量时间序列数据就可开展评估，应用较为简便。本研究拟采用以下6种模型［17］进行拟合分析：

Schaefer模型：

Fox模型：

Schnute模型：

W-H模型：

I-Fox模型：

D-Fox模型：

以上诸式中，Ct为渔获量，单位t；Ut为单位捕捞努力量渔获量（catch per unit effort，CPUE），单位t·（GW·d）-1；Et为捕捞努力量，单位GW·d；下标t为年份；a1，…，a6、b1，…，b6、c1，…，c4为上述模型的待估参数。（1）式和（2）式为平衡产量模型，他们假定内禀增长率与生物量的关系分别服从于Logistic分布和Gompertz分布［18］。（3）～（6）式为非平衡剩余产量模型，其中（3）和（4）式分别为Schaefer模型的积分与差分形式，（5）式和（6）式分别为Fox模型的积分与差分形式。（3）～（6）式的模型参数估算出后都可改写回Schaefer模型或Fox模型的表达式。

Schaefer模型的种群管理参数［19］：最大可持续捕捞努力量最适捕捞努力量Eopt=0.75EMSY；最大可持续产量最适产量Yopt=0.94MSY。

Fox模型的种群管理参数［18］：最大可持续捕捞努力量；最适捕捞努力量Eopt=0.78EMSY；最大可持续产量最适产量Yopt=0.97MSY。

用6种剩余产量模型拟合不同的海鳗单位捕捞努力量渔获量与渔获量时间序列数据，选出决定系数与统计显著性都高的数据与模型组合，按（7）式比较选出模型的平均绝对误差百分比（mean absolute percentage error，MAPE），MAPE值越低，模型的预测误差越小。

式（7）中，Ĉt为渔获量预估值，n为年数。

1.3 Kobe图分析

Kobe图分析是一种显示种群利用状态的工具［20］。Kobe图将种群的利用情况划分为4个状态：（1）不可持续的状态，枯竭的种群还在被过度捕捞（Bt／BMSY＜1，Ft／FMSY＞1，其中，Bt为生物量，单位t；BMSY为维持MSY的生物量，单位t；Ft为捕捞死亡系数，无量纲数；FMSY为维持MSY的捕捞死亡系数，无量纲数）；（2）可持续的状态，捕捞活动得到了限制，使枯竭的种群处于恢复的过程中（Bt／BMSY＜1，Ft／FMSY＜1）；（3）可持续的状态，生物量处于维持MSY的生物量之上，但捕捞生产投入是过度的（Bt／BMSY＞1，Ft／FMSY＞1）；（4）完美的可持续状态，没有过度捕捞发生（Bt／BMSY＞1，Ft／FMSY＜1）。

1.4 TAC确定规则

2 结果

2.1 渔业生产结构

根据抽样统计资料，南海北部的海鳗主要被钓具、刺网、拖网和其他渔具捕捞，其产量分别占总产量的46.20%、30.50%、21.55%、1.75%。2008—2019年南海北部海鳗的产量总体呈下降趋势，最高产量出现在2009年，达到12×104t，最低产量出现在2019年，只有3.5×104t。选取了单拖200 ～300 kW、刺网100 ～150 kW 和钓具100 ～150 kW 这3个在各自渔业具有代表性的海鳗CPUE时间序列，这3个作业方式与功率段的海鳗产量分别占拖网、刺网、钓具海鳗产量的43.98%、34.07%和32.02%。钓具100 ～150 kW 的CPUE显著地高于单拖200 ～300 kW的CPUE和刺网100 ～150kW 的CPUE，均值为后二者的11倍和8倍，体现了钓具是捕捞海鳗的优势渔具（图1）。

图1 南海北部海鳗3种作业功率段的CPUE及年总产量Fig.1 CPUE indexes of three operation methods ofMuraenesox cinereus and annual total catch in the northern South China Sea

2.2 拟合效果

不同数据与模型组合的拟合效果如表1。6个产量模型中整体拟合效果最好的是Schaefer模型，W-H模型次之，再次为Fox模型、D-Fox模型、I-Fox模型，最差为Schnute模型。3个CPUE指数中被模型拟合得最好的是单拖200 ～300 kW的CPUE指数。在表1的数据与模型组合中拟合优度最好的是由Schaefer模型与刺网100 ～150 kW 的CPUE数据的组合。就统计显著性而言，Schaefer模型的显著性最高（P＜0.001），Fox模型具有统计显著性（P＜0.05）；W-H模型和DFox模型各有一个组合具有统计显著性（P＜0.05）；I-Fox模型和Schnute模型的拟合结果都不具有统计显著性（P＞0.05）。这里选用决定系数较大（R2＞0.70）且具统计显著性的数据与模型组合估算海鳗种群管理参数。

2.3 种群管理参数

从表1选出的6个决定系数较大且统计显著性高的数据与模型组合，其模型表达式及种群管理参数如表2。MAPE分析显示预测误差最小的是模型Ⅱ，即由Schaefer模型拟合刺网100 ～150 kW 的CPUE数据所得表达式；其次为模型I，即由Schaefer模型拟合单拖200 ～300 kW 的CPUE数据所得表达式；而模型V和模型VI的MAPE过大，其输出的种群管理参数不能采纳。由于不同模型的EMSY、Eopt不能直接对比，这里以钓具100 ～150 kW 的平均CPUE为标准进行折算（表2），故EMSY在101.09～198.83 GW·d间变化，平均为147.60 GW·d；Eopt在75.82 ～149.12 GW·d间变化，平均为111.75 GW·d。但不同模型的MSY、Yopt可直接对比，故MSY在80 366.15 ～122 500.29 t变 化，平 均 为100 963.70 t；Yopt在75 544.18～115 150.27 t变化，平均为95 579.09 t。

表1 不同CPUE数据与模型组合的拟合优度与统计显著性Tab.1 Goodness of fit and statistical significance of combination of different CPUE indexes and models

表2 不同模型表达式和MAPE比较Tab.2 Model expression and comparison of mean absolute percentage error

模型I的Kobe图分析显示，2014年发生了资源型过度捕捞（Bt／BMSY＜1，overfished），2015年同时发生了资源型过度捕捞和捕捞型过度捕捞（Ft／FMSY＞1，overfishing）；模型Ⅱ的Kobe分析认为全部年份的资源利用状况都良好；模型Ⅲ的Kobe图分析显示，2012—2014年发生了资源型过度捕捞；模型IV的Kobe分析显示，2015年同时发生了资源型过度捕捞和捕捞型过度捕捞（图2）。2019年的捕捞努力量投入和产量分别为最适值 的27.79% ～50.54% 和29.98% ～45.70%，资源利用状况良好（表3）。E2019均小于Eopt，按照决策规则TAC就等于Yopt。因此当前海鳗的TAC可保守地设定为75 544.18 t。

表3 不同模型推测的TAC管理目标Tab.3 Total allowable catch predicted by different models

图2 不同模型对海鳗资源利用状况的Kobe分析Fig.2 Kobe’s plot of utilization of Muraenesox cinereus by different models

3 讨论

3.1 资源利用情况评价

海鳗在广东大陆沿海及海南岛、北部湾等海区都有分布，其中海南岛附近海区的产量颇丰，尤以海头港近海为最多，在钓捕渔业中占有重要地位［21］。据渔获调查统计，海鳗产量占海南岛冬季上岸渔获量的1.77%［22］。本研究发现刺网和钓具占据海鳗产量的主要地位，现有的研究中缺少这两种渔具的海鳗渔获占比报道，只见拖网有相关的报道。如在湛江与东平渔场的单杆虾拖网渔获物中海鳗产量占7.05%［23］，在珠江口虾拖网中占鱼类产量的3.51%［24］。又如2008年抽样调查统计［25］显示，海鳗在南海北部底拖网渔获物产量占比为0.69% ～2.12%。对海鳗资源利用状况判断，也仅见于底拖网调查的结果［8，9］：南海北部海鳗的资源密度从20世纪60年代的9.0 kg·km-2，下降至20世纪90年代的1.6 kg·km-2。海鳗主要渔获出现的水深也在发生变化，从20世纪60年代的近海区（60 ～90 m）变化至20世纪90年代的浅海区（30 ～60m），2000年后又迁移到外海区（90 ～120 m）。2010年以来，缺乏海鳗资源量的研究报道。本研究表明，海鳗主要被拖网、刺网和钓具3种渔具捕捞。根据这3种渔具的代表性功率段的CPUE数据模型评估结果，2008—2019年间确实在某些年份发生了资源型过度捕捞或捕捞型过度捕捞。但2017年实施史上最严休渔制度后，南海作业时间又减少了1个月，捕捞压力得到进一步缓解，海鳗产量出现下降，目前已低于MSY水平，未发生资源过度利用的情形。

3.2 渔业管理建议

海鳗虽然在南海渔业资源的产量排名靠前，但对它的渔业管理技术指标却研究较少。陈丕茂［10］将海鳗列为南海北部主要捕捞种类中的“指标种”，提出它的最适开捕肛长应大于340 mm，并建议幼鱼比例不应超过该品种渔获量的20%，若有超过，应立即转移渔场，保护好补充群体，避免大量捕捞幼鱼。但海鳗幼鱼的规格未能在农业农村部2018年发布的《关于实施带鱼等15种重要经济鱼类最小可捕标准及幼鱼比例管理规定的通告》中得到规定。张魁等［26］评估出南海区的海鳗类MSY为11.8×104t，TAC可设定在9.4×104～10.6×104t。他们还指出2014年海鳗存在较为严重的过度捕捞，这与本研究中拖网和钓具作业的模型评估结果相近。本研究中刺网作业的模型评估认为海鳗资源未发生过度捕捞，原因在于海鳗属于底层鱼类，刺网捕获的海鳗肛长均大于800 mm，远远超过南海区海鳗340 mm的最小可捕规格［27］。因为钓具是捕捞海鳗的优势渔具且产量占比最大，故根据模型Ⅲ的评估结果，南海北部当前海鳗的TAC可设定为7.6×104t。考虑到未来拖网作业和钓具作业仍然存在过度捕捞的可能，应继续严格执行休渔制度，控制生产要素的投入，促进海鳗资源的可持续利用。