东海鲸类生境利用的时空动态模拟及其对伏休后管理的启示

《Ocean & Coastal Management》：Modeling spatio-temporal variations in the habitat utilization of cetaceans in the East China Sea

本研究针对东海鲸类伏休期后分布数据匮乏的问题，通过构建集成物种分布模型，揭示了2023年9-12月间鲸类栖息地适宜性的月际变化规律。研究发现海表面高度(SSH)和温度(SST)是关键环境驱动因子，并识别出东海东北和东南外海为持续高适宜性区域，为制定动态海洋保护区和缓解人类活动影响提供了科学基线。

　　

在广袤的东海海域，生活着包括窄脊江豚、中华白海豚、抹香鲸等在内的28种鲸豚类动物，它们作为海洋生态系统的顶级捕食者，被誉为海洋生态健康的“哨兵”物种。然而，由于这些海洋巨兽具有高度流动性、长时间水下活动等特性，加之传统海洋调查成本高昂，我们对它们在东海，特别是在夏季休渔期（Summer Fishing Moratorium, SFM）这一关键生态时期的分布规律知之甚少。夏季休渔期是中国一项重要的渔业资源养护政策，2023年东海北部海域的休渔期从5月1日持续至9月16日。休渔期结束后，渔业资源有所恢复，但同时捕捞强度也急剧增加，这为研究鲸类在资源恢复与人类活动加剧并存背景下的栖息地利用模式提供了一个独特的时间窗口。理解这一时期鲸类的空间分布格局，对于制定针对性的保护策略、平衡生态保护与渔业发展至关重要。

为了填补这一知识空白，中国水产科学研究院东海水产研究所的金燕等研究人员在《Ocean》上发表了一项题为“Modeling spatio-temporal variations in the habitat utilization of cetaceans in the East China Sea”的研究。该研究创新性地利用基于渔民的监测网络，收集了2023年9月至12月（即伏休结束后）的鲸类偶然性目击数据，并结合多种海洋环境变量，旨在模拟东海鲸类栖息地适宜性的时空变化，识别分布热点区域，并阐明关键环境驱动因子。

研究人员为开展此项研究，主要运用了以下几项关键技术方法：首先，他们通过一个由渔业主管部门支持的渔民监测网络，系统收集了休渔期后（2023年9-12月）鲸类出现的时空信息，共获得147个有效目击记录。其次，他们获取了包括水深、离岸距离、海表面温度(SST)、海表面温度梯度(gradSST)、海表面高度(SSH)、海表面高度梯度(gradSSH)和叶绿素浓度(CHL)在内的静态和动态环境变量数据。接着，他们采用集成物种分布模型（Ensemble Species Distribution Model）这一先进的分析框架，整合了广义线性模型(GLM)、广义可加模型(GAM)、广义提升模型(GBM)、最大熵模型(MaxEnt)和随机森林(RF)五种不同算法，以克服单一模型可能存在的偏差，提高预测的稳健性。最后，通过计算受试者工作特征曲线下面积(AUC)来评估模型性能，并基于AUC加权平均法生成最终的栖息地适宜性指数(HSI)图，同时评估了各环境变量的相对重要性。

3.1. 鲸类目击记录

研究期间共记录了147次鲸类目击事件，广泛分布于整个研究海域。其中，以≤10头的小群体为主（115次），而>100头的大群体较为罕见（6次）。12月的目击次数最多（71次），9月（32次）和11月（28次）次之，10月最少（16次）。在可识别物种的43次记录中，长吻原海豚（Delphinus delphis）是最常被观察到的物种，在各月均有出现，尤其在12月达到高峰（14次）。其他记录到的物种包括瓶鼻海豚（Tursiops truncatus）、里氏海豚（Grampus griseus）、伪虎鲸（Pseudorca crassidens）、侏虎鲸（Feresa attenuata）、条纹原海豚（Stenella coeruleoalba）、热带斑海豚（Stenella attenuata）、小须鲸（Balaenoptera acutorostrata）和窄脊江豚（Neophocaena asiaeorientalis）。值得注意的是，长吻原海豚的目击区域从9月到12月呈现出逐渐北移的趋势，而瓶鼻海豚则在研究期间稳定出现在同一区域（主要在北纬26°至28°之间）。

3.2. 模型性能

模型评估结果显示，集成模型在所有月份均表现出卓越的预测性能，AUC值均不低于0.96，显著优于任何单一算法模型（单一模型AUC值在0.66至0.92之间）。这表明整合多种建模方法能够有效提升对鲸类分布预测的准确性和稳健性。值得注意的是，10月份所有模型的性能均略有下降，这与该月目击记录数量最少相符；而12月份模型性能最佳，同时该月用于建模的数据点也最多。

3.3. 鲸类栖息地

集成模型的预测结果揭示了研究期间鲸类适宜栖息地范围的月际变化。9月，高适宜栖息地主要分布在东海东南部外海，部分鲸类也出现在长江口等中部近海水域。10月，除了东南外海，东海东北部外海也出现了另一个适宜栖息地。11月，更多鲸类出现在南海近海水域。到了12月，适宜栖息地的总面积达到最大。总体而言，东海东北部外海和东南部外海在多个月份被识别为持续的高适宜性区域。

3.4. 环境因子重要性

环境变量对鲸类分布的影响重要性存在月际差异。总体而言，海表面高度(SSH)是研究期间最重要的预测因子，其重要性从9月到12月逐渐增加，但鲸类偏好的SSH值从9月的约0.6米下降至12月的约0.3米。海表面温度(SST)是第二重要的影响因素，尤其在10月和11月。鲸类的适宜栖息地主要分布在20°C至29°C的等温线之间，9月偏好的SST最高，12月最低。尽管各月热点区域的具体环境条件有所不同，但它们始终与特定的等温线和等深线范围相关联。叶绿素浓度(CHL)、水深和离岸距离等其他变量的重要性相对较低。

研究结论与讨论部分指出，该研究首次利用集成物种分布模型揭示了东海伏休期后鲸类栖息地适宜性的时空动态。海表面高度(SSH)和海表面温度(SST)被确定为最关键的环境驱动因子。SSH反映了中尺度海洋动力学过程，可能通过影响群落结构和栖息地可用性来间接影响鲸类分布。SST则主要通过影响鲸类猎物的分布（如长吻原海豚主要摄食大黄鱼、鲭鱼、鲳鱼，瓶鼻海豚偏好带鱼、鲭鱼等底层鱼类）来塑造其空间格局。尽管叶绿素浓度是初级生产力的指标，但其与鲸类分布的直接关联性较弱，可能由于食物网复杂性、水团运动以及捕食关系存在时间滞后效应所致。

该研究识别出的东海东北部和东南部外海持续高适宜性区域，对于未来的海洋空间规划和保护管理具有重要指导意义。东海作为生物多样性高且人类活动密集的海域，鲸类面临着兼捕、渔业互动致伤、环境退化、船舶交通等多重威胁。研究强调，传统的固定边界海洋保护区（Marine Protected Area, MPA）可能不足以有效保护这些高度移动的物种，建议考虑建立具有灵活时空尺度的动态海洋保护区（dynamic MPAs），并同步兼顾旅游、渔业等海洋经营活动，以实现生态与经济效益的最大化。

综上所述，这项研究为理解东海鲸类在伏休期后的分布模式提供了宝贵的基线数据，展示了集成物种分布模型在数据有限区域的应用潜力。研究成果不仅有助于制定针对性的鲸类保护措施，也为推动东海基于生态系统的动态海洋管理提供了科学依据。未来，通过扩大渔民参与度、结合环境DNA（eDNA）和声学监测等新技术，将进一步深化对东海鲸类空间利用规律的认识，从而支撑更有效的海洋保护行动。