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在海洋生态受人类活动影响加剧，深水渔业可持续性存争议的背景下，研究人员以亚速尔群岛为例，用随机连续时间剩余产量模型（SPiCT）评估 4 种深水鱼类资源。结果显示部分鱼类过度捕捞，部分在恢复。该研究为渔业管理提供依据。
在广袤无垠的海洋深处，生活着众多神秘的深水鱼类，它们是海洋生态系统的重要组成部分，也为人类提供了丰富的渔业资源。然而，随着人类对海洋资源的开发不断深入，海洋生态系统受到的影响日益加剧，尤其是在深海区域。自 20 世纪 80 年代以来，由于新技术的出现和过剩的渔船捕捞能力，深水捕捞活动迅速增加。这一方面是因为浅水鱼类资源逐渐枯竭，另一方面则是经济和市场需求的推动，使得全球深水鱼类的捕捞量不断上升。但与此同时，深水渔业的经济可行性和可持续性却一直备受争议。
深水鱼类通常具有寿命长、繁殖力低、成熟晚和生长缓慢的特点，这使得它们的资源恢复能力较差，更容易受到过度捕捞的威胁。例如，新西兰的橙连鳍鲑（Hoplostethus atlanticus）部分种群就因过度捕捞而迅速减少。而且，获取许多深水鱼类种群的信息面临诸多挑战，它们分布范围广，难以通过常规调查全面采样，大多依赖商业捕捞数据，这给准确评估鱼类资源带来了困难。此外，大多数深水鱼类种群被认为数据有限，缺乏足够的数据进行定量评估和估计最大可持续产量（MSY）等参考点。在这样的背景下，开展对深水鱼类资源的科学评估迫在眉睫，这对于实现深水渔业的可持续发展至关重要。
为了解决这些问题，来自国外的研究人员以亚速尔群岛为研究对象，开展了一项关于深水鱼类资源评估的研究。亚速尔群岛位于北大西洋，其深水渔业在当地经济中占据重要地位，深水渔业的捕捞量在总捕捞量的价值占比达到 60%，在重量占比上也位居第二。研究人员聚焦于四种深水 / 底层鱼类种群，即黑棘鲷（Pagellus bogaraveo）、黑腹玫瑰鲷（Helicolenus dactylopterus）、叉牙鱼（Phycis phycis）和真鲷（Pagrus pagrus），它们是欧盟海洋战略框架指令和联合国可持续发展目标中规定的重点评估和监测种群，但此前缺乏定量评估。该研究成果发表在《Fisheries Research》上。
研究人员主要运用了以下关键技术方法：首先，收集了 1950 - 2023 年四种鱼类的捕捞数据，包括官方上岸量和通过 “海洋周围” 数据库获取的捕捞重建数据，以更全面地反映捕捞历史。其次，基于欧洲委员会数据收集框架（DCF）下的渔业调查数据，计算了 2003 - 2022 年的单位捕捞努力量渔获量（CPUE），并将其作为相对丰度指数。最后，运用随机连续时间剩余产量模型（SPiCT）进行资源评估，该模型考虑了生长、补充和死亡等因素，能够对鱼类种群动态进行有效模拟。
下面来看具体的研究结果：
- 捕捞量和丰度指数：研究期间，四种鱼类的重建捕捞量呈现不同变化趋势。早期，黑棘鲷、黑腹玫瑰鲷和真鲷捕捞量较低且相对稳定，叉牙鱼捕捞量适中。随后，从 20 世纪 80 年代到 90 年代末，四种鱼类捕捞量均有所增加，之后又开始下降。CPUE 方面，黑棘鲷和叉牙鱼数值较高，真鲷和黑腹玫瑰鲷较低。除叉牙鱼外，其他三种鱼类 CPUE 总体呈下降趋势。
- 敏感性分析：研究人员对模型进行了多种敏感性分析。结果表明，不同的初始枯竭水平（B0/K）对模型早期结果有一定影响，但对最终资源状态和参数估计影响较小。使用重建捕捞数据比官方上岸数据能更好地降低模型不确定性，提高模型性能。不同的生产曲线形状（n）假设中，元研究先验假设与基础模型结果相似，而福克斯模型假设导致参数估计高度不确定。对内在增长率（r）和生物量观测噪声（σΒ）的敏感性分析结果也与基础模型一致，表明模型在这些变化下具有一定的稳健性。
- 资源状态和捕捞预测：SPiCT 模型对四种鱼类种群均收敛，估计的模型参数和不确定性在生物学合理范围内。结果显示，黑棘鲷、黑腹玫瑰鲷和真鲷处于过度捕捞状态，其 2023 年的种群生物量分别为 BMSY的 30 - 42%，捕捞死亡率为 FMSY的 117 - 239%。而叉牙鱼种群生物量为 BMSY的 72%，捕捞死亡率为 FMSY的 84%，处于恢复状态。基于四种捕捞控制规则的 2024 年短期捕捞预测显示，不同规则下的预测捕捞量有所不同，除叉牙鱼外，其他鱼类预测捕捞量均低于当前捕捞量和总可捕量（TAC）。
- 模型性能和诊断：SPiCT 模型的诊断和回顾性分析表明，四种鱼类的模型在残差诊断、回顾性分析等方面总体表现良好，但真鲷在 hindcasting 分析测试中未通过，其平均绝对缩放误差（MASE）高于 1。
在讨论部分，研究人员指出，虽然 SPiCT 模型存在一定局限性，如假设参数时间不变、忽略种群年龄和长度结构等，但在满足数据可靠性和一致性的最低要求时，它仍是评估数据有限和中等数据鱼类种群的有力工具。研究中采用的重建捕捞数据、合理设置模型参数和先验等方法，有效提高了模型的可靠性。此外，该研究首次对亚速尔群岛的四种深水鱼类进行了定量评估，为这些种群的管理提供了重要依据，部分鱼类种群的评估类别也因此从数据有限提升为数据中等。与其他数据有限的评估方法相比，SPiCT 模型考虑了更多因素，结果更能反映实际情况。不过，当前研究仍存在一些不足，如未考虑种群的空间结构等，这为未来的研究指明了方向。
总的来说，这项研究意义重大。它为亚速尔群岛深水鱼类资源的管理提供了科学依据，有助于制定合理的捕捞政策，促进渔业的可持续发展。同时，研究中所采用的方法和思路，也为其他地区深水鱼类资源评估提供了有益的参考，推动了全球深水渔业资源管理的发展。未来，进一步深入研究这些鱼类种群的空间结构、采用更综合的评估方法以及将研究结果融入生态系统模型等工作，将有助于更好地实现可持续发展目标，保护海洋生态环境和渔业资源。
