东海区大型水母数量分布特征及其与温盐度的关系

以 2 0 0 4年 4月和 6月东海区中北部海域大型水母的监测调查结果为依据 ,分析了东海区大型水母的主要种类组成、数量分布及其与温度、盐度环境的关系、以及主要种类间的个体生长差异。结果表明 :4月大型水母的优势种类多管水母约占 75 %、霞水母约占 15 %和沙水母约占 5 % ;6月大型水母的优势种类沙海蜇约占 6 0 %、多管水母约占 2 0 %和霞水母约占 10 %。其中沙海蜇和霞水母为往年东海区大量暴发的种类。沙海蜇为低温高盐种 ,适温范围为 12～ 17℃ ,主要分布于黄海冷水团伸向东海舌锋的锋面以北海域 ,密集分布区最高网产为 10 0 0 0 kg/ h左右 ;霞水母为暖水高盐种 ,适温范围为 2 0～ 2 5℃ ,主要密集分布于东海北部的暖水控制海域。黄海冷水团势力强弱可作为判别沙海蜇暴发程度的一个重要参考因子。东海区大型水母主要优势种的生长速度以沙海蜇最快 ,其次为霞水母 ,而多管水母相对较慢 ,且个体偏小     

气候变化对东海北部外海越冬场渔业群落格局的影响

为探讨东海北部外海越冬场渔业多样性和群落格局对气候变化的响应,采用中国14家渔业公司底拖网渔业生产和科学调查获得的26种渔业数据,结合东海月平均海表温度,应用经验正交函数分解(EOF)和主成分方法(PCA)分析了海洋表面温度和渔业群落的年际变化特征,并通过线性回归和广义相加模型(GAM)解析群落结构变化和海表温度的关系.结果表明:20世纪70年代到2011年海表温度在1982/1983年出现冷水期(20世纪70年代—1982年)向暖水期(1983—2011年)的跃变.冷水期内为增温趋势,暖水期内1998年之前为增温,1998年之后为降温趋势.群落结构变化特征显示:多样性波动在较大程度上受到马面鲀的影响,20世纪80年代末和90年代初马面鲀成为绝对优势鱼种,多样性处于较低水平.不含马面鲀时,多样性指数在增温期(1972—1998)随时间显著增加,在降温期(1999—2011)则同步下降,表明海表温度会影响渔业群落的多样性水平.主成分分析第一因子(PC1)和第二因子(PC2)的方差解释率为32.4%,PC1表现为长周期的年代际变化模式,可能与气候变化相关;PC2则为短周期的年际变化模式,与厄尔尼诺和拉尼娜现象发生的时间相对应.线性拟合和GAM分析结果显示,PC1与冬季海表温度EOF主模态(win EOF1)的线性关系达到极显著水平,win EOF1和sum EOF2(夏季海表温度EOF第二模态)联合效应对PC1的方差解释率达到88.9%,win EOF1对PC2也有显著的非线性影响,表明群落格局的年代际和年际变化特征受到气候和海洋水文结构的影响.     

基于集成模型的小黄鱼越冬群体适宜生境及其环境影响因素

小黄鱼是中韩渔业共同利用鱼种,其跨界洄游习性限制了对越冬场范围的调查和评估,导致对越冬群体适宜栖息地分布缺乏了解。本研究基于越冬期我国自然海域的物种分布点位数据和5个环境数据,运用8个物种分布模型(SDM)分析了小黄鱼越冬场分布范围,采用5折交叉验证,利用受试者工作特征曲线下面积(AUC)评价模型预测性能,并通过加权集成方法构建综合生境模型预测越冬场核心分布位置。结果表明: 出现/未出现数据模型预测准确度普遍高于仅出现模型;在出现/未出现数据模型中,机器学习方法预测准确度高于经典回归模型,支持向量模型(SVM)准确度最高(AUC=0.85),广义线性模型(GLM)准确度最低(AUC=0.73)。集成模型AUC较单一独立模型的准确度有所提升,表明集成模型能有效降低单一独立模型所带来的不确定性,提高模型预测准确度。变量重要性分析结果显示,盐度和温度是决定小黄鱼越冬场地理分布的重要因素,适宜分布区集中在黄海南部外海、东海北部外海和浙江省沿岸海域,而黄海南部沿岸海域和东海中南部外海为不适宜越冬区。研究结果为预测小黄鱼潜在越冬场提供了理论基础,可支撑越冬场渔业资源的空间规划和可持续利用。     

应用混合模型和分位数回归分析东黄海小黄鱼肥满度空间异质性

基于2008-2010年黄海南部近海(SYS)、东海北部外海(NECS)和东海中部近海(MECS)小黄鱼体长和体质量数据,采用均值回归和分位数回归模型,解析了小黄鱼幼鱼和成鱼群体体长-体质量关系的空间变异.结果表明: 协方差模型和线性混合模型的残差标准误基本一致,线性模型残差标准误最高.从线性混合模型对特定区域和总体区域平均体质量计算的相对比值来看,SYS和NECS幼鱼群体的平均体质量高于总体平均值,但MECS低于总体平均值;成鱼群体则为NECS平均体质量高于总体平均值,MECS和SYS低于总体平均值.分位回归估计的肥满度和异速生长指数结果显示,幼鱼群体在不同分位的估计参数呈显著变化,SYS异速生长指数均值为2.85,在0.1~0.95分位的估计值变化范围为2.63~2.96.MECS和NECS参数估计值和置信区间在各分位数呈异质性变化,低分位时,NECS估计值在3个调查区域中最低,MECS最高;高分位时,MECS和NECS均高于SYS.对低分位0.25、中分位0.5和高分位0.75分位数的异速体长体质量关系的方差分析结果显示,低分位和高分位数之间体长 体质量关系极为显著(0.25∶0.75,F=6.38,df=1737,P<0.01),低分位数和中分位数之间为显著(0.25∶0.5,F=2.35,df=1737,P=0.039),中分位数和高分位数之间接近显著(0.5∶0.75,F=2.21,df=1737,P=0.051).成鱼群体SYS异速生长指数均值为3.01,在0.1~0.95分位的估计值变化范围为2.77~3.10.低分位和高分位数之间体长 体质量关系差异达到显著水平(0.25∶0.75,F=3.31,df=2793,P=0.01),低分位和中分位之间差异不显著(0.25∶0.5,F=0.98,df=2793,P=0.43),而高分位和中分位之间则差异极显著(0.5∶0.75,F=3.56,df=2793,P<0.01).     

东海大陆架鱼类群落的空间结构

根据1997～2000年东海大陆架水深30～200米海域4个航次的底拖网调查资料,运用多元分析(聚类分析和非度量多维标度(NMDS))、SIMPER以及BIO-ENV方法分析了东海鱼类群落的空间格局以及与非生物环境因子之间的关系。结果表明,东海大陆架海域鱼类群落在空间上可分为3个群落类型,分别为东海近海群落、东海大陆架外缘群落以及这两个群落之间的东海大陆架混合群落。东海大陆架鱼类群落的种类组成沿着水深梯度的变化明显,每种鱼类均有一定的水深范围。不同的流系具有不同的温盐特征,影响了鱼类的分布及其洄游,从而控制了不同鱼类群落类型的种类组成。东海大陆架鱼类群落类型中,大陆架外缘群落类型各调查季节在空间分布和种类组成上相对稳定,而东海近海群落类型和东海大陆架混合群落类型在夏季融合在一起,其它季节保持各自的空间结构。同时东海陆架区只在一种群落类型中出现的鱼类相对较少,多数鱼类同时出现在两个群落类型中或3个群落类型中,但是它们相对较集中的区域明显不同,在不同群落类型中的生物量和出现频率有很大的差异,这些鱼类在其不同的生长发育阶段由于对海洋环境的不同需求,它们根据繁殖或摄食需求而在东海陆架区范围内洄游以寻找最适的海洋环境,因此对3个群落类型定义是相对的,很难严格确定一个永久的鱼类群落地理区域,以形成相互隔离的鱼类群落,而且鱼类群落之间的边界随着季节不同发生变化。     

基于Beverton－Holt模型的东海带鱼资源利用与管理

根据1959-2003年收集的东海带鱼年龄组成、肛长等生物学资料,对东海带鱼群体的利用结构进行了分析,并利用Beverton-Holt模型的单位补充量渔获量理论,分析和探讨了东海带鱼资源的合理利用.结果表明:1)东海带鱼渔获群体组成低龄化趋势明显,渔获年龄由20世纪50年代末期的0～6龄缩小为21世纪初的0～4龄,主要组成群体为0龄和1龄鱼,2龄鱼的比例由50年代末期的12.84%下降到21世纪初的6.91%,3龄鱼的下降幅度更大,由原来的4.92%下降为0.57%,渔获年龄组成进一步简单化.2)2000-2003年东海带鱼的年平均开发率E为0.864,远超过现行渔业下的最适开发率0.51,东海带鱼资源处于过度捕捞状态.3)增加东海带鱼单位补充量渔获量(YM/R)最有效的方法是提高其开捕年龄,若将带鱼开捕年龄tc由目前的0.5龄提高到1龄,其单位补充量渔获量可比2003年增加55.38%;若tc提高到1.5龄,其单位补充量渔获量可增加100.81%;若tc提高到2龄,其单位渔获量可增加130.52%;如果提高到2.75龄,其单位补充量渔获量将出现最大值,可增加145.23%左右.在当前大幅降低捕捞强度有较大困难的情况下,建议采取逐年、逐步提高带鱼开捕规格并适当降低其捕捞强度,以更好地恢复东海带鱼资源.     

亲体量和环境对东海小黄鱼补充成功率的影响

补充成功率通常可用多个假说机制进行解释,模型选择方法通过选择最优模型而支持某种特定假说.然而,由于忽略模型不确定性,将单一模型结果应用到衰退种类的资源管理或许并不是行之有效的方案.本研究利用1992—2012年东海区海洋渔业统计、渔业资源监测和渔业资源同步调查获得的小黄鱼亲体量丰度、补充量丰度资料,以及同年东海北部5—8月海表温度(SST)、经向风应力(MWS)、纬向风应力(ZWS)、海平面气压(SSP)和长江径流量(RCR)等水文环境数据,采用AIC、最大校正R2和变量显著性3种独立的模型选择方法对竞争模型进行优化,根据模型选择结果探寻影响小黄鱼补充成功率的显著因素.同时,采用贝叶斯模型平均(BMA)方法,在模型不确定性假设背景下对多种变量进行了概率集成.选取平均绝对误差、均方预测误差和连续排序概率评分3种概率检验方法评估贝叶斯模型平均方法和标准模型选择方法的预报系统的整体性能.结果表明:3种模型选择方法获得的模型形式并不一致,AIC选择的预测变量有亲体量和经向风应力,变量显著性方法为亲体量,最大校正R2为亲体量、经向风应力和长江径流量.亲体量与补充成功率为显著负线性关系(P<0.01),表明种群可能通过自相蚕食、饵料竞争等过度补偿效应控制补充成功率;经向风应力强度和长江径流分别对补充成功率有近似显著的正效应(P=0.06)和负效应影响(P=0.07).在平均绝对误差和连续排序概率评分分析指标中,贝叶斯模型平均方法均最小,变量显著性方法最大,最大校正R2模型在均方预测误差中估计精度最高.基于贝叶斯模型平均的亲体-补充量集成预报不仅可以提供精度较高的预报均值,而且可以通过概率分布定量评价模型预报的不确定性.