墨西哥东部牡蛎养殖生物经济优化设计：基于随机模型的密度、轮作与规模决策分析

本研究针对水产养殖项目设计复杂性，提出随机生物经济模型，以墨西哥尤卡坦的东部牡蛎（Crassostrea virginica）养殖为案例，优化放养密度、轮作周期与生产规模。通过蒙特卡洛模拟与优化算法，得出最大平均内部收益率（IRR）达29.8%、净现值（NPV）为69,947.63美元的最优方案，为行业投资与可持续发展提供量化依据。

　　

研究人员通过随机生物经济方法（stochastic bioeconomic approach）优化水产养殖投资项目设计，以墨西哥尤卡坦地区的东部牡蛎（Crassostrea virginica）养殖为案例，重点分析放养密度（stocking density）、轮作时间（rotation time）和生产规模（production scale）等决策变量。采用蒙特卡洛模拟（Monte Carlo simulation）和优化算法发现，最优方案可实现29.8%的平均内部收益率（IRR）和69,947.63美元的净现值（NPV），具体参数为：养殖设备（NESTIER?型托盘）面积覆盖78%、21周轮作周期（年产2.5茬）以及放养42.6万只幼贝。试点项目规模为33.8万只幼贝，预期最低吸引力收益率（MARR）达13.15%。在最优情景下，平均净利润为31,543.47美元，需生产2.33万打牡蛎；按年化计算，总净利润和产量分别为78,858.6美元和5.825万打。敏感性分析表明，牡蛎价格和商业种群补充过程（recruitment process）对净利润影响显著，而放养密度与生产规模对IRR的影响相似。研究凸显了水产养殖设计需统筹生物、运营和经济等多维因素，证实随机生物经济模型与优化算法是应对此类复杂问题的有效工具。