《Fisheries Science》：Identifying covariates for CPUE standardization in data-limited recreational fisheries: commercial passenger fishing vessel fisheries for largehead hairtail Trichiurus japonicus in Tokyo Bay
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休闲渔业是与商业渔业并列的渔业资源主要使用者。然而，其作业特征仍知之甚少，定量分析有限。在日本，近期渔业法规修正案推动了基于科学的资源管理，凸显了改善休闲渔业数据可用性的迫切需求，尤其是渔获量和努力量数据。本研究分析了东京湾以带鱼Trichiurus japo
休闲渔业是与商业渔业并列的渔业资源主要使用者。然而，其作业特征仍知之甚少，定量分析有限。在日本，近期渔业法规修正案推动了基于科学的资源管理，凸显了改善休闲渔业数据可用性的迫切需求，尤其是渔获量和努力量数据。本研究分析了东京湾以带鱼Trichiurus japonicus为目标的商业客运渔船渔业（CPFVF），该区域商业和休闲渔业渔获量均有所增加。为识别与单位捕捞努力量渔获量（CPUE）标准化相关的协变量，研究人员分析了社交媒体（SNS）渔获量报告，并构建了模型来解释每位垂钓者渔获量变异。所选模型保留了环境和作业协变量。部分协变量（如月份和水温）可能包含丰度相关信号；而其他协变量（如星期、座位位置、垂钓者密度、渔具和船只相关效应）可能代表需在标准化中控制的非丰度相关变异。平均潮差、月相和降雨被解释为模糊协变量，可能同时反映丰度相关和非丰度相关过程。这些结果表明，休闲渔业渔获率应在CPUE标准化框架内进行解释，并为将CPFVF纳入数据有限沿海系统中基于科学的资源评估和管理提供了基础。
休闲渔业是渔业资源的重要使用者，但其作业特征和定量分析长期不足。2018年日本《渔业法》修订推动基于科学的资源管理，急需改善休闲渔业尤其是渔获量和努力量数据。东京湾带鱼（Trichiurus japonicus）资源因商业和休闲渔业渔获增加而凸显重要，但商业客运渔船渔业（CPFVF）的数据有限，难以直接利用原始每位垂钓者渔获率作为相对丰度指数。本研究旨在识别与单位捕捞努力量渔获量（CPUE）标准化相关的协变量，为将CPFVF纳入资源评估奠定基础，成果发表在《Fisheries Science》。
研究人员采用的主要技术方法包括：数据来源于2024年4月至2025年3月期间，东京湾两艘CPFV（Yonemoto Maru和Noriyuki Maru）在社交媒体（SNS）和船舶网站发布的每日渔获报告，共记录4728名垂钓者数据；环境数据（水温、盐度）取自FRA-ROMS II再分析数据集，潮汐数据来自区域延迟模式数据库，降水、风向来自日本气象厅，月相年龄、平均潮差等一并收集；采用广义加性模型（GAM）拟合负二项分布，基于贝叶斯信息准则（BIC）进行全子集模型选择，并使用方差膨胀因子（VIF）评估多重共线性；此外，对两艘船的船长（Kaito Yonemoto和Yasuyuki Aoki）进行访谈以辅助解释协变量效应。
模型选择结果显示，负二项模型（θ=1.11）优于泊松模型，最终保留11个协变量：月份、星期、月相、平均潮差、水温、降雨、座位位置、垂钓者人数、船只身份、船侧交互、渔具类型。盐度和风向因偏差解释率变化小于1%而被排除。各协变量效应如下：月份效应在夏季（7-9月）和冬季（12-1月）较高，5月最低，与小型拖网渔业季节变化一致；星期效应中周三至周六高于周日，节假日最高；座位末端（船头或船尾）的垂钓者渔获高于侧面；船只Noriyuki Maru的渔获高于Yonemoto Maru，且Noriyuki Maru右舷呈正效应；渔具中balance和tenya的渔获高于lure；月相年龄在约4-11天和19-24天呈双峰高值；平均潮差大于约17 cm时效应增加；水温在14.8-17.0°C、17.9-19.2°C和>23.7°C时效应较高；垂钓者人数超过约7人时渔获下降，且侧面座位下降更明显；降雨与渔获正相关。
在讨论部分，研究将协变量分为三类。可能包含丰度信号的协变量包括月份和水温。月份的季节性变化与拖网渔业渔获时间模式一致，可能反映资源分布或局部密度；水温可能影响带鱼分布或聚集行为，但具体生态过程不明确。需在标准化中控制的非丰度变异协变量包括星期、座位位置、垂钓者人数、渔具类型、船只身份和船侧效应。这些因素更可能反映垂钓者组成、作业条件、渔具干扰或船只操作差异，例如座位末端因无相邻垂钓者而减少干扰，节假日效应可能受船只日程和垂钓者组成混淆，垂钓者人数增加导致干扰和竞争加剧。模糊协变量包括平均潮差、月相和降雨，其可能同时影响丰度和非丰度过程。降雨与渔获正相关，可能因雨天经验垂钓者比例增加；月相和潮差对渔获的影响与船舶操作（如弱流时船位保持）和生物过程（如饵料生物分布）相关，但两者相关性高，难以分离。研究还指出，CPUE标准化需明确控制非丰度变异，同时保留丰度信号。局限性包括数据仅来自两艘船，可能不具代表性；模型选择基于BIC，未考虑因果推断；观测数据存在自选择偏差。
结论翻译：在日本，休闲渔业知识仍然有限，与商业渔业相比存在信息缺口。为了将此类数据有限的CPFVF适当纳入资源评估，有必要扩展监测丰度和渔获量的数据收集系统。本研究以东京湾CPFVF捕捞带鱼为例，在CPUE标准化框架内评估了与每位垂钓者渔获量相关的协变量，并将其按丰度相关和非丰度相关变异组分进行分类。结果表明，每位垂钓者渔获量的变异不仅与船只和渔具相关，还与座位位置等精细尺度作业条件相关。这些发现有助于确定未来数据收集应优先考虑的信息类型，以便从休闲渔业数据中解释资源动态。因此，本研究是将数据有限休闲渔业与基于科学的管理相连接的第一步，并为资源评估和调查设计做出了贡献。
