《Fishes》：Methodologies for Data-Poor Fisheries Assessment in the Mediterranean Basin: Status, Challenges, and Future Directions
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这篇综述系统梳理了地中海数据有限渔业评估方法（DPAMs）的应用现状，重点分析了基于捕获量（CMSY）、体长（LB-SPR、LBB）和丰度（SPiCT）的模型及其在GFCM和EU DCF框架下的整合。文章指出，克服数据收集缺口、评估能力不足等挑战，并借助管理策略评估（MSE）等新兴工具，对实现该区域渔业的可持续管理至关重要。
1. 引言
地中海渔业具有极高的社会经济和生态重要性。尽管其面积不足全球海洋的1%，却支撑着周边国家的粮食安全、沿海生计和文化传承，并拥有极高的生物多样性。然而，该区域渔业面临着数据匮乏的严峻挑战。由于小型、多物种渔业占主导地位，且长期监测项目有限，大多数种群缺乏进行传统数据丰富型评估所需的信息。这导致了巨大的“评估缺口”，使得管理决策常常基于不充分的科学依据，从而威胁到渔业资源的可持续性。因此，开发和应用适用于数据匮乏情境的评估方法（DPAMs）显得尤为迫切。本文旨在对地中海背景下当前的数据匮乏渔业评估方法进行全面综述，审视其应用、挑战并展望未来方向。
2. 地中海渔业的数据现状
地中海渔业的数据生态系统由多个互补的数据流构成，但普遍存在缺口和偏差。主要数据来源包括国际地中海底拖网调查（MEDITS）计划，它提供了标准化的渔业独立丰度指数和体长频率数据，但其覆盖范围在空间（如局限于大陆架和上斜坡）和时间（如年度采样）上存在局限。国家报告系统提供了捕捞量和努力量数据，但官方上岸量数据常常低估了总捕捞压力，尤其是小型渔业（SSF）、丢弃渔获物及非法、不报告和不管制（IUU）捕捞的部分。船舶监测系统（VMS）和自动识别系统（AIS）数据为空间渔业科学带来了变革，但小型渔船通常低于电子追踪阈值，导致近岸生态系统存在显著的数据盲区。此外，数据收集在不同国家间存在异质性， taxonomic resolution和采样强度不一，给区域评估和跨界种群建议带来了挑战。这些数据缺口和偏差严重影响了评估方法的可靠性和管理措施的有效性。
3. 数据匮乏评估方法（DPAMs）综述
针对数据匮乏渔业的评估方法已发展出多种类型，可根据数据需求大致分类。
3.1. 核心定量DPAMs概述
主要包括以下几类：
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仅捕获量方法：如CMSY（Catch-MSY）及其变体，仅需历史总捕捞量序列。该方法适用于数据最匮乏的情况，但其结果对先验假设（如内禀增长率r、环境容纳量K）和历史开发程度非常敏感。
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体长为基础的方法：如LB-SPR（Length-Based Spawning Potential Ratio）和LBB（Length-Based Bayesian Biomass Estimator），利用体长频率数据推断开发率和相对生物量/产卵潜力。这类方法绕过了对年龄信息的需求，但对生命史参数（如渐进体长L∞、自然死亡率与生长系数之比M/K）和体长样本的代表性很敏感。
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丰度为基础的方法：如SPiCT（Stochastic Production Model in Continuous Time）和AMSY（Abundance-MSY），结合捕捞量数据和渔业独立调查指数或标准化的单位努力渔获量（CPUE）。这些方法能追踪生物量趋势，但易受CPUE超稳定性（即在种群生物量下降时CPUE保持稳定）和努力量蠕变（技术进步导致有效努力量增加）的影响。
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风险评估方法：如生产力-易感性分析（PSA），基于生命史特征和渔业暴露程度对物种的脆弱性进行半定量评估，适用于多物种渔业中的兼捕物种或数据极少的种类。
3.2. 体长与年龄评估方法
体长为基础的方法在地中海得到了广泛应用，因为它们依赖于日益普及的港口采样数据。这些方法的核心在于利用体长结构来推断死亡率和发展潜力。然而，其应用面临挑战，例如需要可靠的当地生命史参数，以及样本可能无法代表整个种群（如只采集市场规格的个体）。年龄结构评估方法数据需求最高，在地中海仅适用于极少数关键商业物种。
3.3. 综合与定性方法
鉴于单一定量方法的局限性，综合多种数据源和知识的定性或半定量方法日益受到重视。
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多标准与指标框架：例如“红绿灯”方法，将多个指标（如CPUE趋势、平均体长）以颜色编码（红、黄、绿）直观展示，提供对渔业健康状况的整体评估。
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专家咨询与德尔菲法：通过结构化方式汇集专家意见，对参数或资源状况达成共识。
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渔民知识整合（IFK）：系统性地收集和利用渔民对资源动态、空间分布和历史变化的当地生态知识（LEK），弥补科学监测的不足，尤其在小型渔业中价值显著。
3.4. 混合与多方法框架
最前沿的方向是发展混合框架，将不同类型的DPAMs（如将捕获量、体长和丰度指数）整合在一个统一的统计或模拟平台（如DLMtool， Management Strategy Evaluation平台）中。通过模型平均或状态空间模型等形式，对不同来源的证据进行加权，从而产生更稳健的评估结果。管理策略评估（MSE）是测试这些混合框架性能的“黄金标准”，它通过模拟种群动态、数据不确定性和管理措施实施过程，来评估不同管理程序（MPs）在实现管理目标方面的稳健性。
4. 在地中海的应用：案例研究与采纳
DPAMs在地中海不同种群和区域得到了多样化应用。
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欧洲鳕鱼（Merluccius merluccius）：在拥有长期MEDITS调查数据的区域（如西部地中海），状态空间模型（如SPiCT）被用于评估。在数据较少的南部地中海，则更多依赖CMSY等方法，但需谨慎对待其结果。
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沙丁鱼（Sardina pilchardus）和鳀鱼（Engraulis encrasicolus）：在亚得里亚海等拥有声学调查（MEDIAS）的区域，SPiCT是首选的评估工具。在缺乏声学调查的区域，CMSY++等方法被探索性使用，但需注意其局限性。
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红鳎（Mullus barbatus）：由于其体长数据相对容易获取，LB-SPR被广泛应用，结果显示在许多地理亚区（GSAs）存在生长型过度捕捞（产卵潜力比SPR过低）。
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深水玫瑰虾（Parapenaeus longirostris）：作为典型的数据匮乏种群，渔业独立调查缺失，管理主要依赖投入控制（如深度限制、努力量限制），定量评估极具挑战性。
总体而言，评估方法的选择应基于数据可用性，形成一个分层决策流程：从仅捕获量方法，到增加体长数据，再到拥有可靠丰度指数，最后到年龄结构评估。
5. 挑战与局限性
DPAMs的应用面临多重挑战。
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方法论挑战：包括对先验参数和生命史参数的敏感性；许多模型基于的平衡态/稳态假设与地中海种群的历史开发程度和当前快速变化的环境（如气候变暖）不符；数据质量问题和偏差（如漏报、CPUE超稳定性、体长采样不具代表性）会直接导致评估结果出现偏差。
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实施挑战：包括技术和机构能力不均衡，特别是在地中海南部和东部国家；数据收集和报告系统在不同国家和机构间碎片化，协调困难；管理机构和利益相关者可能对基于不确定DPAM结果的管理建议持怀疑态度或产生抵触；复杂的多管辖治理结构导致跨界种群管理陷入僵局；科学建议转化为及时、有效的管理行动存在滞后，政策整合与执行力不足。
6. 2030年路线图
为了应对挑战并推动地中海数据匮乏渔业的可持续管理，未来需沿着以下路径努力：
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方法论创新：开发更能适应非平衡态和气候变化影响的模型；探索机器学习等新技术在从有限数据中提取信息方面的应用。
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数据收集现代化：投资于电子监控（EM）、环境DNA（eDNA） metabarcoding、公民科学等可扩展、成本效益高的数据收集方法，填补近岸和小型渔业的数据缺口。
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加强评估能力建设：通过区域合作和培训，提升各地，特别是能力较弱国家的技术能力，推广开源评估工具的使用。
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推进适应性管理：广泛采用管理策略评估（MSE）来测试和选择稳健的管理程序（MPs），确保管理措施在面对不确定性时依然有效。
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改善治理与利益相关者参与：加强区域机构（如GFCM）的协调作用，将预防性原则（Precautionary Approach）真正落实到决策中，并通过共同生产知识等方式增进科学家、管理者和渔民之间的信任与合作。
最终目标是建立一个从改进的数据流，到透明的、分层的评估选择，再到稳健的、基于证据的管理决策的连贯工作流程，从而将数据匮乏的挑战转化为迈向地中海渔业可持续性和韧性的机遇。
