参与式概念建模在渔业资源评估中的应用：以美洲湾红鲷为例整合生态系统与社会经济因素

本研究针对渔业资源评估中生态系统与社会经济因素(Ecosystem and Socioeconomic Factors)整合不足的问题，通过参与式概念建模(Participatory Conceptual Modeling)方法，以美洲湾红鲷(Lutjanus campechanus)为案例，构建包含95个节点和187个关联的系统模型，揭示了休闲渔业活动作为核心枢纽的动力学机制，为优化数据收集、模型参数化和管理决策提供了创新框架。

　　

渔业资源评估作为支撑可持续渔业管理的核心科学工具，长期以来面临着生态系统与社会经济因素整合不足的挑战。随着全球环境变化加剧和人类活动影响升级，传统评估方法在解释模型不确定性、预测管理措施连锁反应等方面显现局限。美洲湾红鲷(Lutjanus campechanus)作为高经济价值物种，其管理过程中商业与休闲渔业的配额冲突、人工鱼礁生态效应不明确等问题，凸显了需要更系统化理解社会-生态复杂互动的迫切性。

为突破这一瓶颈，NOAA Fisheries的研究团队创新性地将参与式概念建模(Participatory Conceptual Modeling)引入渔业评估全流程。该方法基于SEASAW研讨会框架，通过系统访谈52名男性与1名女性渔业从业者（涵盖商业、租赁和休闲渔业三大板块），构建出包含95个节点和187条关联的动力学模型。研究发现休闲渔业出行量(Recreational trips)构成系统核心枢纽，其与燃料价格、管理措施等变量的非线性互动揭示了传统评估忽略的关键反馈回路。模型不仅识别出数据收集盲区，更通过渔民本地知识(Local Ecological Knowledge)解释了评估模型参数异常的原因，例如人工鱼礁对幼鱼栖息地选择的非预期影响。

研究主要采用三大技术方法：(1)基于Kumu平台的交互式概念建模，实现动态可视化；(2)结构化访谈获取利益相关者系统知识；(3)模型验证工作坊确保科学严谨性。样本来自2021-2023年间美洲湾三大渔业部门的代表性从业者。

【参与式概念模型】章节显示，最终模型通过四类节点（驱动因素、活动、生态组件、管理措施）的拓扑关系，量化揭示了配额制度与渔民行为模式的复杂互动。例如，模型捕捉到"严格管理→提高单船捕捞效率→实际捕捞死亡率增加"这一反直觉链条，解释了为何某些管理措施未能达到预期效果。

【效益评估】部分证实，该方法能显著提升三方面评估质量：首先明确将台风频率、旅游业波动等37项传统评估忽略的变量纳入敏感性分析；其次通过渔民经验修正了产卵场识别偏差，使模型空间参数化准确度提升28%；最重要的是构建了管理措施"压力-状态-响应"预测框架，成功预警了2022年季节性禁渔引发的市场投机行为。

结论部分呼应Link(2018)提出的渔业科学范式变革，指出该方法实现了三大突破：(1)将ESP(Ecosystem and Socioeconomic Profiles)的静态指标转化为动态交互网络；(2)通过结构方程量化了"最优产量(Optimum Yield)"的社会偏好参数；(3)建立可迁移的参与式建模协议。正如通讯作者Mandy Karnauskas强调，这项研究为应对气候变暖背景下的渔业适应性管理提供了方法论创新，其模型架构已被纳入2025年美洲湾渔业管理修正案。论文成果发表于《Fisheries Research》，CRediT贡献声明显示该研究获得NOAA的SAIP(Stock Assessment Improvement Plan)项目资助。