基于实验数据与层次贝叶斯模型的普通乌贼生长模型构建及其在水产养殖与野生种群预测中的应用

研究人员针对水产养殖和野生种群管理中生长预测精度不足的问题，通过整合已发表实验数据与层次贝叶斯模型（Hierarchical Bayesian Modeling），构建了普通乌贼（Sepia officinalis）的生长模型。该研究显著提升了生长预测的准确性，为资源管理和可持续养殖提供了量化工具，同时验证了多源数据融合在生态建模中的有效性。

　　

在海洋生物资源管理与可持续利用领域，准确预测头足类动物的生长动态一直是科学界和产业界的共同挑战。传统生长模型往往受限于样本量不足或环境变量单一，导致预测结果难以指导实际生产。尤其对于具有重要经济价值的普通乌贼（Sepia officinalis），其生长过程受温度、饵料等多因素交互影响，亟需开发更精确的量化工具。

针对这一需求，研究人员通过整合全球范围内已发表的乌贼生长实验数据，创新性地采用层次贝叶斯模型（Hierarchical Bayesian Modeling, HBM）框架，构建了首个能够同时适应水产养殖和野生种群场景的生长预测模型。该模型通过分层结构区分个体差异与群体规律，并引入环境协变量，显著提升了不同地理种群生长曲线的拟合精度。研究团队验证了模型在预测体长-体重关系、年龄鉴定等关键指标上的优越性，其预测误差较传统von Bertalanffy模型降低达23%。

技术方法上，研究团队系统收集了来自12项独立研究的乌贼生长数据（涵盖8个国家的水域），采用马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）算法进行参数估计，通过Watanabe-Akaike信息准则（WAIC）评估模型拟合优度，并利用交叉验证比较不同模型结构的表现。

研究结果部分：

1. 数据整合有效性：通过异质性检验证实多源实验数据具有可整合性，解决了样本空间分布不均的问题。
2. 模型结构优化：三层次（个体-种群-物种）的贝叶斯模型在保留生物学意义的同时，AUC值达到0.91。
3. 环境因子解析：温度对生长速率的影响系数β=0.78（95%CI:0.72-0.84），显著高于饵料丰度（β=0.31）。
4. 应用验证：在葡萄牙养殖场的独立测试中，模型预测的收获体重与实际测量值的相关系数r²=0.89。

结论表明，该模型首次实现了养殖条件与自然环境的生长参数无缝转换，其分层架构特别适合处理头足类动物的表型可塑性。讨论部分强调，该方法可扩展至其他经济物种的资源评估，并为制定基于生态系统的渔业管理策略提供数学基础。研究团队开源了模型代码，推动计算生态学方法在产业实践中的落地应用。