易煒,郭愛(ài),陳新軍,2,3,4,5*

不同環(huán)境因子權(quán)重對(duì)東海鮐魚(yú)棲息地模型的影響研究

易煒1,郭愛(ài)1,陳新軍1,2,3,4,5*

(1.上海海洋大學(xué) 海洋科學(xué)學(xué)院,上海201306;2.浙江海洋水產(chǎn)研究所,浙江 舟山316021;3.農(nóng)業(yè)部大洋漁業(yè)開(kāi)發(fā)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,上海201306;4.國(guó)家遠(yuǎn)洋漁業(yè)工程技術(shù)研究中心,上海201306;5.大洋漁業(yè)資源可持續(xù)開(kāi)發(fā)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,上海201306)

鮐魚(yú)(Scomber j aponicus)是棲息在西太平洋沿岸的中上層魚(yú)類(lèi),了解其棲息地分布及其與海洋環(huán)境因子的關(guān)系有助于合理開(kāi)發(fā)和管理該資源。本文根據(jù)2003—2011年7—9月中國(guó)東海鮐魚(yú)的生產(chǎn)數(shù)據(jù),采用正態(tài)分布函數(shù)分別構(gòu)建海表面溫度(sea surface temperature,SST)、海表溫梯度(gradient of sea surface temperature,GSST)和海表面高度(sea surface height,SSH)與作業(yè)次數(shù)的適應(yīng)性指數(shù)(suitability index,SI),基于不同權(quán)重的算術(shù)平均法(arith metic weighted model,AWM)分別建立棲息地指數(shù)(habitat suitability index,HSI)模型,并用2012年7—9月生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證。結(jié)果顯示,7、8、9月各月最佳 HSI模型的SST、STG和SSH的權(quán)重分別為0.5、0.25、0.25,0.8、0.1、0.1和0、1.0、0,利用2012年7—9月生產(chǎn)數(shù)據(jù)與環(huán)境數(shù)據(jù)對(duì)各月份最佳權(quán)重HSI模型進(jìn)行驗(yàn)證,在HSI＞0.6的海域,7、8、9月各月作業(yè)次數(shù)比重和產(chǎn)量比重分別為85.87%和92.55%,76.74%和86.69%,51.83%和56.11%。研究表明,不同月份的環(huán)境因子對(duì)鮐魚(yú)漁場(chǎng)分布的影響程度不同,本研究為更好地預(yù)測(cè)鮐魚(yú)棲息地奠定了基礎(chǔ)。

鮐魚(yú);棲息地適應(yīng)性指數(shù);海洋環(huán)境因子;基于權(quán)重的算術(shù)平均法

1 引言

鮐魚(yú)(Scomber j aponicus)屬近海中上層魚(yú)類(lèi),廣泛分布于西太平洋沿海水域,主要為中國(guó)、日本、韓國(guó)等燈光圍網(wǎng)船所利用。中國(guó)大陸大型燈光網(wǎng)作業(yè)一般從每年3月下旬在東海南部開(kāi)始捕撈產(chǎn)卵群體,但產(chǎn)量有限。夏季進(jìn)入漁汛期,以捕撈補(bǔ)充群體和剩余群體為主[1]。漁業(yè)資源的空間分布與環(huán)境因子密切相關(guān)[2-3],已有研究表明,近海鮐魚(yú)漁場(chǎng)分布與海表面溫度[4-6]、沿岸水團(tuán)[5,7]、海表面高度[4]和厄爾尼諾現(xiàn)象[8-9]等環(huán)境因子關(guān)系密切。棲息地指數(shù)(habitat suitability index,HSI)模型最早被用來(lái)描述野生動(dòng)物的棲息地質(zhì)量[10],是描述動(dòng)物資源空間分布與環(huán)境關(guān)系的重要工具,已經(jīng)廣泛地應(yīng)用于漁場(chǎng)分析與預(yù)報(bào)[11-16],并取得較好的結(jié)果。在以往利用棲息地指數(shù)模型對(duì)漁業(yè)漁場(chǎng)進(jìn)行預(yù)報(bào)的研究中,均沒(méi)有考慮到隨著時(shí)間變化,不同海洋環(huán)境因子對(duì)漁場(chǎng)形成與分布的不同影響。因此,本研究假設(shè)隨時(shí)間變化不同海洋環(huán)境因子對(duì)漁場(chǎng)分布與形成的影響程度不同。為此,本研究基于海表面溫度、海表溫梯度和海表面高度3個(gè)環(huán)境因子,建立東海鮐魚(yú)棲息地指數(shù)模型,分析不同環(huán)境因子隨著時(shí)間變化對(duì)鮐魚(yú)漁場(chǎng)的影響,為合理利用近海鮐魚(yú)資源提供科學(xué)依據(jù)。

2 材料與方法

2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

2.1.1 漁獲數(shù)據(jù)

本研究的漁獲生產(chǎn)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)來(lái)自中國(guó)遠(yuǎn)洋漁業(yè)協(xié)會(huì)上海海洋大學(xué)魷釣技術(shù)組。時(shí)間為2003-2012年7-9月,數(shù)據(jù)包括作業(yè)日期、作業(yè)位置、漁獲量(t)、放網(wǎng)次數(shù),研究區(qū)域?yàn)闁|海25°～38°N、122°～128°E,空間分辨率0.1°×0.1°,時(shí)間分辨率是月。

2.1.2 環(huán)境數(shù)據(jù)

海表面溫度(SST)數(shù)據(jù)來(lái)自美國(guó)國(guó)家海洋大氣局NOAA的Ocean Watch網(wǎng)站http://pifsc-oceanwatch.irc.noaa.gov/erddap/griddap/Ocean Watch_pf5_sst_monthly.ht ml,空間分辨率為0.1°×0.1°,時(shí)間分辨率為月。

海表面高度(SSH)數(shù)據(jù)來(lái)自美國(guó)國(guó)家海洋大氣局NOAA的Ocean Watch網(wǎng)站http://pifsc-oceanwatch.irc.noaa.gov/erddap/griddap/Ocean Watch_aviso_ssh_monthly.ht ml,空間分辨率為0.1°×0.1°,時(shí)間分辨率為月。

2.2 數(shù)據(jù)處理

(1)計(jì)算海表溫梯度(gradient of sea surface temperature,GSST),見(jiàn)圖1。

圖1 海表溫梯度計(jì)算示意圖Fig.1 The calculation of the gradient of sea surface temperature

SSTi,j點(diǎn)的水平梯度GSSTi.j計(jì)算公式如下[17]:

(2)作業(yè)次數(shù)(即捕撈努力量)是漁船在一定時(shí)間一定地點(diǎn)放網(wǎng)的次數(shù),可以作為魚(yú)類(lèi)偏好或被利用情況的指標(biāo)[18]。因此,可以利用作業(yè)次數(shù)與SST、GSST和SSH建立適應(yīng)性指數(shù)(suitability index,SI)模型。假定作業(yè)次數(shù)最多的海域?yàn)轷T魚(yú)資源分布最多的海域,認(rèn)定其適應(yīng)性指數(shù)SI為1,反之則為0[19]。SI計(jì)算公式如下:

式中,SIi為單因子適應(yīng)性指數(shù);Neti為各月份各捕撈點(diǎn)的作業(yè)次數(shù);Netmax為各月中最高作業(yè)次數(shù)。

(3)利用正態(tài)函數(shù)分別建立SST、GSST、SSH和SI之間的關(guān)系模型。利用DPS軟件進(jìn)行求解,將SST、GSST、SSH和SI兩離散變量關(guān)系轉(zhuǎn)化為連續(xù)隨機(jī)變量關(guān)系。

2.3 HSI建模

利用算術(shù)加權(quán)法(arith metic weighted model,AWM)建立棲息地指數(shù)模型(圖2),計(jì)算公式如下:

AWM:HSI=a SISST+b SIGSST+c SISSH,(3)式中,a,b,c分別為SST、GSST和SSH的權(quán)重,a+b+c=1,取值如表1所示。SISST、SIGSST和SISSH分別為SI與SST、GSST和SSH的適應(yīng)性指數(shù)。

表1 海表溫度、海表溫梯度和海表面高度的權(quán)重取值Tab.1 The weights of sea surface temperature,gradient of sea surface temperature and sea surface height

2.4 模型選擇與驗(yàn)證

最佳HSI模型選擇,是在不同權(quán)重的情況下,當(dāng)HSI＞0.6[14-16]時(shí),綜合考慮作業(yè)次數(shù)的比重和產(chǎn)量的比重進(jìn)行擇優(yōu)選擇。其中作業(yè)次數(shù)的比重即HSI＞0.6時(shí)的作業(yè)次數(shù)占總的作業(yè)次數(shù)的百分比,產(chǎn)量的比重即HSI＞0.6時(shí)的產(chǎn)量占總產(chǎn)量的百分比。利用最佳模型,計(jì)算2012年7—9月HSI＞0.6的海域作業(yè)次數(shù)比重和產(chǎn)量比重,探討預(yù)測(cè)近海鮐魚(yú)中心漁場(chǎng)的可行性。

圖2 棲息地指數(shù)計(jì)算示意圖Fig.2 The illustration of esti mating habitat suitability index

3 結(jié)果

3.1 7-9月作業(yè)次數(shù)與環(huán)境因子的SI曲線

由圖3可知,7月份SST范圍為26.5～31℃,最適SST為29.5～30℃,GSST范圍為0～5.5℃/(°),最適GSST為0.5～1℃/(°);SSH范圍為40～85 c m,最適SSH為70～75 c m;8月份SST范圍為27.5～31.5℃,最適SST為29～29.5℃,GSST一般范圍為0～5.5℃/(°),最適GSST為0.5～1℃/(°),SSH一般范圍為40～90 c m,最適SSH為65～70 c m;9月份SST一般范圍為25～30.5℃,最適SST為28～28.5℃,GSST一般范圍為0～5.5℃/(°),最適GSST為0.5～1℃/(°),SSH一般范圍為40～100 c m,最適SSH為55～60 c m。

利用正態(tài)分布函數(shù)分別進(jìn)行SI與環(huán)境因子擬合(圖3),擬合SI模型見(jiàn)表2,模型擬合通過(guò)顯著性分析(P＜0.01)。

表2 2003-2011年7-9月鮐魚(yú)適應(yīng)性指數(shù)模型Tab.2 The suitability index model of Scomber j aponicus during July to September,2003—2011

3.2 HSI模型分析

利用不同權(quán)重的算術(shù)加權(quán)模型分別計(jì)算出HSI,及其HSI＞0.6時(shí)相應(yīng)的作業(yè)次數(shù)比重和產(chǎn)量比重(表3)。首先根據(jù)作業(yè)次數(shù)比重確定各月份比重最大的兩個(gè)權(quán)重方案,再對(duì)比這2個(gè)權(quán)重方案的產(chǎn)量比重,選擇產(chǎn)量比重大的權(quán)重方案,從而得到最優(yōu)權(quán)重。由表3可知,7月權(quán)重a=0.5,b=0.25,c=0.25的AWM為最佳模型;8月權(quán)重a=0.8,b=0.1,c=0.1的AWM為最佳模型;9月權(quán)重a=0.1,b=0.1,c=0.8的AWM為最佳模型。

圖3 2003—2011年7—9月各月份鮐魚(yú)作業(yè)次數(shù)與環(huán)境因子的適應(yīng)性指數(shù)曲線Fig.3 Monthly curve of suitability index for Scomber j aponicus during July to September,2003—2011

表3 2003-2011年7-9月不同權(quán)重下HSI大于0.6的海域的作業(yè)次數(shù)和產(chǎn)量比重Tab.3 The proportion of fishing effort and catches under different weights in the case of HSI greater than 0.6 during July to September,2003—2011

續(xù)表3

3.3 HSI模型的驗(yàn)證

根據(jù)各月份的最佳棲息地指數(shù)模型,分別計(jì)算2012年7—9月各種的HSI值,并與實(shí)際情況比較。分析發(fā)現(xiàn)(表4),7月HSI＞0.6的海域,其作業(yè)次數(shù)和產(chǎn)量比重分別為85.87%和92.56%;8月HSI＞0.6的海域,其作業(yè)次數(shù)和產(chǎn)量比重分別為76.75%和86.70%;9月HSI＞0.6的海域,其作業(yè)次數(shù)和產(chǎn)量比重分別為51.83%和56.11%。

表4 2012年7-9月最佳權(quán)重的AWM計(jì)算的HSI值與作業(yè)次數(shù)和產(chǎn)量比重Tab.4 The proportion of fishing effort and catches by AWM with different weights during July to September in 2012

4 討論

4.1 鮐魚(yú)漁場(chǎng)與環(huán)境因子的關(guān)系

鮐魚(yú)是一種短壽命的中上層魚(yú)類(lèi),容易受到環(huán)境和氣候變化的影響。SST會(huì)對(duì)鮐魚(yú)的洄游、生殖和產(chǎn)卵產(chǎn)生直接影響[20-21],從而使鮐魚(yú)集群,形成漁場(chǎng)[22],所以SST是導(dǎo)致鮐魚(yú)資源變動(dòng)的重要因子[23-24]。研究表明[21,25]每年春季,隨著東海水溫的回升,鮐魚(yú)從東海南部的越冬場(chǎng)進(jìn)入浙江近海的產(chǎn)卵場(chǎng),性腺成熟的鮐魚(yú)就地產(chǎn)卵,產(chǎn)卵結(jié)束后游向外海索餌,夏末秋初鮐魚(yú)一般位于東海北部和黃海南部。而春季性腺未成熟的鮐魚(yú)繼續(xù)北上,春末夏初,進(jìn)入黃海產(chǎn)卵,產(chǎn)卵結(jié)束后在黃海索餌,度過(guò)夏季和秋季。秋末,隨著黃海水溫不斷下降,鮐魚(yú)被迫南下洄游,冬季返回越冬場(chǎng)。李綱等[26]研究發(fā)現(xiàn),鮐魚(yú)適宜SST范圍隨時(shí)間變化而變化,7-9月SST范圍為26～30℃;蘇杭等[27]指出,SST上升對(duì)鮐魚(yú)棲息地范圍影響是顯著的,且不同月份的影響情況明顯有差異,這與本研究結(jié)果大致相同。

GSST可以用來(lái)判斷流界,流界附近一般是生物量豐富的區(qū)域,更容易形成漁場(chǎng)。其原理是在兩種不同水系的交匯區(qū)界面水溫發(fā)生顯著變化,出現(xiàn)較大梯度,可以認(rèn)為是不同生物圈生物分布的一種屏障或境界。隨流而來(lái)的不同水系的浮游生物和魚(yú)類(lèi)至此遇到“屏障”,不能逾越均集群于流界附近,從而形成良好的漁場(chǎng)[28],所以GSST與鮐魚(yú)漁場(chǎng)分布有著密切關(guān)系。

SSH與海流有關(guān),海流的聚合和輻散分別導(dǎo)致SSH的上升和下降[29],而海流的聚合和輻散可能形成上升流水域,更容易形成優(yōu)良漁場(chǎng)。其原理是在海洋的上層,浮游植物光合作用較強(qiáng),海水中的營(yíng)養(yǎng)鹽被消耗,而海洋的深層和海底的沉積物中,有著豐富的營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)。這些營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)通過(guò)上升流到達(dá)表層,在光合作用下產(chǎn)生有機(jī)物質(zhì),從而形成良好漁場(chǎng)[28]。因此,SSH是影響漁場(chǎng)分布的重要環(huán)境因子。因此,本研究利用SST、GSST和SSH作為環(huán)境因子,研究其與漁場(chǎng)分布的關(guān)系是可行的。

4.2 適應(yīng)性指數(shù)分析

研究結(jié)果表明,作業(yè)次數(shù)與SST、GSST和SSH存在著正態(tài)分布關(guān)系(P＜0.01)。雖然CPUE可作為表征資源密度的指標(biāo)[30],但商業(yè)性漁業(yè)的CPUE作為資源豐度的指標(biāo)并不一定可靠。主要是因?yàn)橘Y源豐度較高的海域,漁民更傾向于在此海域從事捕撈,導(dǎo)致漁船數(shù)量較多,作業(yè)次數(shù)較多,由于漁船數(shù)量過(guò)多而產(chǎn)生相互之間的負(fù)外部性,使得捕撈產(chǎn)量下降,導(dǎo)致單位捕撈努力量漁獲量(CPUE)反而不高。因此,本文利用作業(yè)次數(shù)與環(huán)境因子建立適應(yīng)性指數(shù)模型[31]。

4.3 基于不同權(quán)重的棲息地指數(shù)模型分析

HSI模型的數(shù)據(jù)輸入取決于基于不同環(huán)境因子的SI模型的結(jié)果[32]。本研究在建立HSI模型時(shí),考慮到隨著時(shí)間變化不同環(huán)境因子影響鮐魚(yú)漁場(chǎng)分布的差異,對(duì)不同月份的環(huán)境因子賦予權(quán)重進(jìn)行探討。研究結(jié)果表明,在HSI模型中考慮權(quán)重后,其預(yù)報(bào)精度得到提高,這在胡貫宇等[33]對(duì)阿根廷柔滑魚(yú)棲息地研究和蔣瑞等[34]對(duì)秋冬季智利竹筴魚(yú)棲息地研究中也有類(lèi)似情況。因此,本研究認(rèn)為,不同月份的環(huán)境因子對(duì)鮐魚(yú)漁場(chǎng)分布的影響程度不同。7、8月份影響鮐魚(yú)漁場(chǎng)分布的環(huán)境因子主要是SST,而9月份影響鮐魚(yú)漁場(chǎng)分布的環(huán)境因子主要是GSST。之所以導(dǎo)致這樣變化的原因可能與鮐魚(yú)在生長(zhǎng)過(guò)程不同時(shí)期對(duì)不同環(huán)境因子的適應(yīng)能力有關(guān)。值得注意的是造成9月份HSI為0～0.2范圍內(nèi)的作業(yè)次數(shù)和產(chǎn)量比高可能的原因主要為:(1)在漁場(chǎng)中存在兩個(gè)群系,日本鮐和澳洲鮐,它們對(duì)環(huán)境的響應(yīng)能力存在差異;(2)同一群系鮐魚(yú)的性成熟時(shí)間與產(chǎn)卵場(chǎng)地也有差異,性成熟的鮐魚(yú)在東海漁場(chǎng)產(chǎn)卵,未成熟的則繼續(xù)北上進(jìn)入黃海。

4.4 鮐魚(yú)棲息地適應(yīng)性模型的完善

在實(shí)際生產(chǎn)中,漁場(chǎng)形成與分布及其受環(huán)境因子影響的過(guò)程非常復(fù)雜。因此,在今后研究中,還需要對(duì)鮐魚(yú)生活史和群系分布進(jìn)行更深入的研究,建立HSI模型時(shí)考慮更多環(huán)境因子如葉綠素濃度、海表面鹽度等,加以綜合分析與研究;對(duì)于基于權(quán)重的HSI模型,可以嘗試使用計(jì)算機(jī)進(jìn)行模擬以選擇最佳權(quán)重,使得模型更加準(zhǔn)確,以期建立更加完善、綜合的棲息地指數(shù)模型。

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Astudy on influence of different environmental factors weights on the habitat model for Scomber j aponicus

Yi Wei1,Guo Ai1,Chen Xinjun1,2,3,4,5

(1.College of Marine Sciences,Shanghai Ocean University,Shanghai 201306,China;2.Marine Fisheries Research of Zhejiang,Zhoushang 316021,China;3.Key Laboratory of Oceanic Fisheries Exploration,Ministry of Agriculture,Shanghai 201306,China;4.National Engineering Research Center for Oceanic Fisheries,Shanghai 201306,China;5.Key Laborator y of Sustainable Exploitation of Oceanic Fisheries Resources,Ministry of Education,Shanghai 201306,China)

Scomber j aponicus is a pelagic fish that inhabits the western Pacific Ocean.Understanding the distribution of its fishery and the relationship with marine environ mental factors could help us to make reasonable use of the fishery stock.In this study,based on the production data of S.j aponicus from July to September,2003-2011,as well as sea surface temperature(SST),gradient of sea surface temperature(GSST),sea surface height(SSH)and fishing effort to establish the suitability index(SI)through using nor mal distribution function.This study used different weights to establish habitat suitability index(HSI)through using arith metic weighted model(AWM),and using production data of July to September in 2012 to verify.The results show that the monthly suitable weights of SST,STGand SSH from July to September is 0.5,0.25,0.25;0.8,0.1,0.1,and 0,1.0,0.According to the data during July to September in 2012,we found that the main fishing ground is distributed in the waters with HSI greater than 0.6,and the monthly proportion of fishing effort and catch fro m July to September was 85.87%and 92.55%,76.74%and 86.69%,51.83%and 56.11%.It is concluded that in different months different environ mental factors have different effects on the distribution of S.j aponicus fishery.This study laid the foundation for better predicting the fishing grounds of S.j aponicus.

Scomber j aponicus;habitat suitability index;oceanic environ mental factor;arith metic weighted mean model

S932

A

0253-4193(2017)12-0090-08

易煒,郭愛(ài),陳新軍.不同環(huán)境因子權(quán)重對(duì)東海鮐魚(yú)棲息地模型的影響研究[J].海洋學(xué)報(bào),2017,39(12):90—97,

10.3969/j.issn.0253-4193.2017.12.009

Yi Wei,Guo Ai,Chen Xinjun.Astudy oninfluence of different environmental factors weights on the habitat model for Scomber j aponicus[J].Haiyang Xuebao,2017,39(12):90—97,doi:10.3969/j.issn.0253-4193.2017.12.009

2017-04-19;

2017-07-06。

海洋局公益性行業(yè)專(zhuān)項(xiàng)(20155014);上海市科技創(chuàng)新計(jì)劃(15DZ1202200)。

易煒(1993—),男,浙江省溫州市人,主要從事漁業(yè)資源研究。

*通信作者:陳新軍。E-mail:xjchen@shou.edu.cn