美国东北部垂钓者拦截调查对休闲渔船报告行为的影响：测量误差与渔业管理启示

《North American Journal of Fisheries Management》：The effect of angler intercept surveying on recreational for-hire vessel reporting in the northeastern United States

本研究针对海洋休闲渔业数据收集中的系统性测量误差问题，通过匹配分析方法揭示了美国海洋休闲渔业信息计划（MRIP）的垂钓者拦截调查（ASHS）会导致渔船日志（VTR）中每航次多报告1.61-1.65名垂钓者，相当于年均19,523-23,580次未报告的垂钓活动。这一发现为改进渔业监测数据质量提供了重要依据。

　　

在美国东北部海域，休闲渔业不仅是重要的经济活动，更是海洋生态系统管理的关键环节。准确统计休闲渔业的捕捞努力量和渔获量对于制定科学的渔业管理政策至关重要。然而，这些数据的获取却面临着诸多挑战，特别是当数据依赖于渔船运营者的自我报告时。

美国国家海洋渔业局（NMFS）通过海洋休闲渔业信息计划（MRIP）收集休闲渔业数据，其中渔船航行报告（VTR）是重要的数据来源。渔船运营者需要记录每次航行的详细信息，包括垂钓者数量。与此同时，MRIP还会派遣调查员登船进行拦截调查（ASHS），直接记录垂钓活动信息。这种"观察者在场"的情况是否会影响渔船运营者的报告行为，成为了一个值得关注的问题。

类似的现象在商业渔业中已有记载，被称为"观察者效应"——当渔业观察者在场时，渔船的操作和报告行为会发生变化。但在休闲渔业领域，这一效应尚未得到充分研究。如果拦截调查确实影响了VTR报告的准确性，那么基于这些数据制定的渔业管理政策就可能存在偏差。

为了探究这一问题，研究人员分析了2013-2023年间美国东北部从缅因州到弗吉尼亚州沿海地区的渔船日志数据和拦截调查数据。研究特别关注头船（headboat，即承载较多乘客的休闲渔船）的运营情况，因为这类渔船有更规范的数据记录体系。

研究采用了因果推断中的匹配方法，将接受拦截调查的渔船航行（处理组）与具有相似特征但未接受调查的航行（对照组）进行比较。通过精确匹配MRIP的分层抽样变量（包括州、船只、年份、月份和日期类型），研究人员确保了比较的公平性。这种方法能够有效控制非随机抽样带来的偏差，从而更准确地估计拦截调查对报告行为的影响。

主要技术方法包括：1）使用最近邻协变量匹配方法，基于马氏距离度量进行样本匹配；2）应用Abadie和Imbens的匹配后偏差校正程序；3）通过随机化推断进行安慰剂检验；4）采用敏感性分析评估结果的稳健性。研究数据来源于MRIP的ASHS拦截调查数据库和联邦许可休闲渔船的VTR日志数据库，涵盖270,725次航行报告和5,146次拦截调查。

研究结果

基线模型结果显示，拦截调查导致每航次平均多报告1.685-1.690名垂钓者，这一效应在统计上高度显著（P<0.001）。安慰剂检验表明，这种效应极不可能是偶然发生的。

协变量平衡分析证实了匹配质量的良好性。匹配后，处理组和对照组在观察特征上达到了可接受的平衡水平，标准化均值差异均小于0.1的阈值，确保了结果的内在有效性。

稳健性和敏感性测试表明，研究结果对不同的匹配规范具有稳健性。即使改变匹配卡尺大小或增加最近邻数量，估计的处理效应仍然保持稳定。敏感性分析还显示，除非有超过50%的渔船系统性地将MRIP调查员计入垂钓者统计，否则研究结论不会发生实质性改变。

总体影响分析表明，拦截调查导致的误报在11年研究期间累计达到214,750-259,377次未报告的垂钓活动，相当于年均19,523-23,580次。这对应于MRIP头船努力量估计中3.24%-3.92%的报告误差。

研究结论与讨论

本研究首次在休闲渔业背景下实证证明了"观察者效应"的存在。与商业渔业中观察者影响实际捕捞行为不同，休闲渔业中的效应主要体现在报告行为上。这种差异可能源于多种动机，包括被监测引发的行为改变（霍桑效应）或潜在的战略性报告行为。

研究结果对渔业管理具有重要启示。首先，识别出的系统性误报为改进MRIP数据质量提供了具体方向。研究人员建议在VTR报告中增加拦截调查状态标识字段，或在使用VTR数据进行渔获量估计前应用类似的偏差校正方法。其次，研究发现的头船误分类问题（约26%自报为"包船"的VTR报告承载超过6名垂钓者）提示需要加强数据质量控制。

研究的局限性主要在于无法对包船（charter boat）部门产生可靠的效应估计，因为MRIP的分层变量在非拦截航行的VTR数据中无法清晰识别。此外，由于拦截调查频率较低，许多非拦截航行无法匹配到合适的反事实对照，限制了结果的普适性。

从更广泛的视角看，这项研究强调了监测和数据收集设计本身可能引入系统性偏差的风险。在全球范围内，许多国家都依赖类似的日志、拦截和非拦截调查组合来收集休闲渔业数据，这些数据的不准确性可能会通过种群评估传播，导致渔业死亡率估计偏差和管理决策次优化。

本研究提供的可复制框架为检测和调整此类偏差提供了方法论支持，有助于提高用于估计种群丰度、设定渔获量限制和制定渔业管理规定的数据质量。未来研究可以探索将类似方法应用于其他渔业部门，特别是那些数据联系更为清晰的领域，以进一步改善休闲渔业监测数据的完整性和准确性。