鱼类配额设定对自然死亡率和成熟年龄固定假设的敏感性研究

本研究针对渔业资源评估中自然死亡率(M)和成熟年龄(ma,y)固定假设的潜在风险展开。挪威计算中心与海洋研究所的M.Aldrin团队通过SAM模型框架，分析了挪威春产鲱鱼(NSSH)和东北北极鳕鱼(NEAC)的配额敏感性。研究发现：当前捕捞控制规则下，鲱鱼配额对M假设的敏感性显著高于模型参数估计不确定性（最高可致配额波动±60%），而鳕鱼因高捕捞压力表现相对稳定。研究创新性提出基于历史动态标准化的控制规则调整方法，为渔业管理决策提供了规避假设偏差的实用工具。论文发表于《ICES Journal of Marine Science》，为数据有限参数的敏感性分析建立了范式。

　　

在渔业资源管理中，科学配额的设定如同走钢丝——既要满足捕捞需求，又要维持种群可持续。然而，这条钢丝的稳固性却依赖于两个"摇晃的支点"：自然死亡率(M)和成熟年龄(m_a,y)。这些参数如同海洋中的暗流，虽难以直接观测，却深刻影响着资源评估的准确性。令人担忧的是，当前主流评估模型如SAM（Stock Assessment Model）常将这些最不确定的参数设为固定值，例如挪威春产鲱鱼评估中武断地将2龄鱼M值定为0.9，高龄鱼定为0.15。这种"已知的未知"可能正在无声地扭曲着全球渔业管理的决策基础。

挪威计算中心（Norwegian Computing Center）与海洋研究所的研究团队揭开了这个"黑箱"。他们选取挪威春产鲱鱼和东北北极鳕鱼两个关键经济鱼种，通过系统性的情景模拟，首次量化了固定假设对配额（TAC）的传导效应。研究发现，当将M值提高50%时，鲱鱼产卵群体生物量(SSB)估值会相应膨胀50%，导致配额建议飙升60%；而采用基于体重的洛伦兹函数(M_a,y^Lor=cW_a,y^-0.292)时，这种放大效应更为显著。相比之下，鳕鱼因历史捕捞死亡率(F)较高(0.2-0.9)，对M假设的敏感性仅为鲱鱼的1/3。

研究团队创造性地提出"动态标准化调整法"，通过重新标定B_lim等生物参考点，使修正后的控制规则能抵消假设变更带来的波动。如图4所示，调整后的鲱鱼配额成功收敛至基线置信区间内，而鳕鱼因现行规则本身较稳健，调整反而可能引入额外波动。在成熟年龄敏感性测试中，延迟成熟1年会使鲱鱼F_target在2018-2021年间显著下移（图7），但经规则调整后，配额差异完全消失（图8右）。

关键技术方法包括：1)基于1988-2021年渔获年龄数据和多源调查指数，构建状态空间评估模型；2)采用条件参数自助法生成100次配额模拟，计算相对标准误；3)设计M值±50%调整、洛伦兹体重函数、成熟年龄±1年偏移等情景；4)开发参考点动态标准化算法，保持历史配额连续性。

自然死亡率敏感性

鲱鱼SSB估值与M假设呈线性响应（图3左），当M提高50%时，F_target曲线整体下移（图3右）。未调整规则下，2015年配额波动幅度达±40%（图4左），远超模型自身不确定性（虚线区间）。鳕鱼因高龄成熟特性，SSB预测值对M变化迟钝（图5），但三年平均配额机制产生非线性响应（图6）。

成熟年龄敏感性

提前成熟使鲱鱼SSB估值提升15-20%（图7左），但仅通过F_target阈值机制间接影响配额（图8）。鳕鱼则因参考点与成熟度直接挂钩，B_pa等阈值位移导致配额系统性偏移（图10）。

这项研究如同给渔业管理装上了"敏感性雷达"：首先揭示了鲱鱼配额对M假设异常敏感的隐患，其次证实现行鳕鱼管理规则具有内在稳健性。更重要的是，提出的动态调整方法为基准评估流程提供了预筛选工具——当敏感性超过阈值时，可触发正式的生物参考点修订程序。研究者特别强调，该方法并非要替代科学审议过程，而是为复杂的跨学科讨论提供量化依据。

这些发现对全球渔业管理具有双重启示：对于类似鲱鱼的"高敏感物种"，需优先开展自然死亡率观测技术研发；而对鳕鱼等"低敏感物种"，则可集中资源优化其他不确定性来源。正如作者指出，当配额精确到个位数的表象背后，是时候正视那些被"固定"的假设所带来的系统性风险了。