北太平洋公海日本鯖資源分布及其漁場環(huán)境特征

戴澍蔚，唐峰華，樊 偉，張 衡，崔雪森，郭剛剛

北太平洋公海日本鯖資源分布及其漁場環(huán)境特征

戴澍蔚1，2，唐峰華1，樊 偉1，2，張 衡1，崔雪森1，郭剛剛1，2

（1.中國水產(chǎn)科學(xué)研究院東海水產(chǎn)研究所，農(nóng)業(yè)部東海與遠洋漁業(yè)資源開發(fā)利用重點實驗室，上海 200090；2.上海海洋大學(xué)海洋科學(xué)學(xué)院，上海 201306）

根據(jù)2014～2015年兩年收集的北太平洋公海圍拖網(wǎng)作業(yè)的日本鯖（Scomber japonicas，又稱鮐魚）生產(chǎn)月度數(shù)據(jù)，結(jié)合同期衛(wèi)星遙感反演技術(shù)獲取的海表溫度（SST）、海水葉綠素a（Chl-a）濃度、海流等環(huán)境數(shù)據(jù)，運用漁獲量重心法，地統(tǒng)計插值等方法，分析了北太平洋公海鮐魚的資源分布情況與漁獲量重心的時空變化及其與主要環(huán)境因子之間的關(guān)系。研究表明，鮐魚漁場季節(jié)性差異明顯，漁場重心集中分布在39°N～43°N、147°E～154°E范圍內(nèi)。兩年漁場重心均呈現(xiàn)先向東北方向移動，自9月開始再向西南方向移動的趨勢。GAM模型顯示，北太平洋鮐魚漁場的最適海表溫度范圍是16～18℃，最適葉綠素a濃度范圍是0.3～0.8 mg·m－3，空間上集中分布在40°N～41°N、148°E～151°E，海流對鮐魚漁場形成尤為重要。

鮐魚；海洋環(huán)境；GAM模型；北太平洋

日本鯖（Scomber japonicas）屬硬骨魚綱（Steichthyes），鱸形目（Perciformes），鯖亞目（Scombroidei），鯖科（Scombridae），鮐屬，又稱鮐魚，是大洋暖水性中上層魚類，廣泛分布于西北太平洋沿岸海域，是這些海域重要的經(jīng)濟漁業(yè)資源之一，主要為中國、日本、韓國等國的燈光圍網(wǎng)及燈光敷網(wǎng)漁業(yè)所用［1－3］。鮐魚是一種長距離洄游性魚類，其漁場位置與洄游路線密切相關(guān)，同時受海洋環(huán)境影響較大［4］。北太平洋鮐魚漁場與北太平洋柔魚漁場部分重疊［5］，主要是流隔型漁場，黑潮暖水系與親潮冷水系對漁場的形成至關(guān)重要，由于兩個流系水溫和鹽度有著顯著差異，在該海域會形成一個水溫不連續(xù)面，流層間對流現(xiàn)象明顯，這里水溫適宜，浮游生物生長良好，魚類餌料極其豐富，成為世界最大漁場之一。7月黑潮勢力增強，漁獲水溫上升；8～9月黑潮勢力達到頂峰，10月以后親潮勢力加強，漁獲水溫下降［6－13］。

雖然早期國內(nèi)外對鮐魚漁場形成及時空分布與預(yù)報的研究較多［14－18］，如針對鮐魚產(chǎn)卵、繁殖攝食、鮐魚漁獲量與海表溫的關(guān)系、漁場時空分布特征及漁場預(yù)報等方面做出相應(yīng)報道，但研究區(qū)域集中在東黃海，缺少對北太平洋鮐魚資源分布的相關(guān)研究，尤其在公海海域仍為空白，伴隨著東黃海漁業(yè)資源的過度開發(fā)以及可持續(xù)利用漁業(yè)資源政策的實施［1，19］，更多的遠洋漁船選擇到北太平洋公海進行作業(yè)生產(chǎn)，對北太平洋鮐魚的資源豐度及時空分布信息的了解顯得尤為必要。鑒于此，本研究以2014～2015年北太平洋鮐魚生產(chǎn)月度數(shù)據(jù)，結(jié)合同期衛(wèi)星獲取的海洋環(huán)境數(shù)據(jù)，分析了北太平洋鮐魚單位捕撈努力量漁獲量（catch per unit effort，CPUE）分布、漁場重心時空變化及其與主要環(huán)境因子（海表溫度、葉綠素a濃度和海流）之間的關(guān)系，并借助GAM（generalized additivemodels）模型進行分析，為我國后續(xù)北太平洋鮐魚生產(chǎn)作業(yè)和漁情預(yù)報提供依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 生產(chǎn)數(shù)據(jù)來源及研究區(qū)域

生產(chǎn)數(shù)據(jù)來源于漁撈日志，由在北太平洋生產(chǎn)的漁業(yè)公司提供，內(nèi)容包括作業(yè)日期、經(jīng)緯度、日產(chǎn)量，作業(yè)時間為2014年5～11月、2015年4～11月。作業(yè)漁場范圍是：35°N～44°N、145°E～160°E（圖1）。

圖1 北太平洋鮐魚漁場區(qū)域Fig.1 Fishing ground of Scomber japonicas in the North Pacific Ocean

1.2 海洋環(huán)境數(shù)據(jù)來源

北太平洋公海作業(yè)海域海表溫度（SST）、葉綠素a濃度月度數(shù)據(jù)來自美國國家海洋和大氣局（NOAA）網(wǎng)站（http：／／oceanwatch.pifsc.noaa.gov／），海流資料則是運用HYCOM模式計算得出［20］。研究海域為35°N～44°N、145°E～160°E，時間范圍是2014年5～11月、2015年4～11月。

1.3 數(shù)據(jù)處理方法及模型

1）北太平洋鮐魚的資源豐度［21］用單位捕撈努力量漁獲量（CPUE，t／d／船）來表示：

式（1）中，CPUE是單位捕撈努力量漁獲量；Ci是每條船第i天的漁獲量（t）；n是總天數(shù)。

2）利用公式（1）對生產(chǎn)數(shù)據(jù)進行處理后，用漁獲量重心法研究中心漁場的空間變化。按下式計算漁獲量重心［22］：式（2）、式（3）中，X、Y分別是漁獲量重心的經(jīng)度、緯度；Xi是第i天中心點的經(jīng)度，Yi是第i天中心點的緯度；Ci是第i天的漁獲量；n是總天數(shù)。

3）將漁獲量與海洋環(huán)境因子（海表溫度、葉綠素a濃度）與經(jīng)緯度關(guān)系用廣義加性模型（generalized additivemodels，GAM）擬合［23－24］，通過對非參數(shù)函數(shù)的擬合來估計變量和自變量之間的關(guān)系，為了消弱模型的異方差性和共線性，將葉綠素a濃度轉(zhuǎn)化成對數(shù)函數(shù)的形式。

建立以漁獲量（Catch）為非獨立變量、主要環(huán)境因子及經(jīng)緯度為解釋變量的GAM模型，表達式如下［25］：

為防止取對數(shù)時出現(xiàn)零值，先將Catch與Chl-a值加上0.01，再進行對數(shù)化處理，式（4）中，S為自然立方樣條平滑；SST為海表溫度；Longitude為經(jīng)度；Latitude為緯度；ε為誤差項，將GAM模擬結(jié)果中上、下95%置信區(qū)間虛線離實線最接近的區(qū)間定義為漁場最適環(huán)境因子范圍。

4）將所有月份的漁獲量進行0.5°×0.5°分辨率重新提取，并根據(jù)空間位置與海表溫度、葉綠素a濃度、海流數(shù)據(jù)進行匹配，利用統(tǒng)計學(xué)軟件SPSS、Excel及空間分析軟件ArcGIS對環(huán)境數(shù)據(jù)與漁獲量數(shù)據(jù)的關(guān)系進行分析［26－27］。將漁獲量數(shù)據(jù)進行分級處理，并與環(huán)境數(shù)據(jù)疊加顯示。

2 結(jié)果與分析

2.1 漁獲量及單位捕撈努力量季節(jié)性分布

2014～2015年我國北太平洋公海海域鮐魚漁獲量及CPUE波動明顯（圖2），兩年的漁獲量季節(jié)分布均呈現(xiàn)先上升后下降的趨勢，2015年各月漁獲量均比2014年對應(yīng)月份漁獲量高，其中2014年10月漁獲量最高為8 000 t，最低5月為3 000 t；2015年6～10月漁獲量較高，最高8月為12 500 t，最低4月為620 t。CPUE波動范圍較小，2014年CPUE范圍15.7～27.1 t／d／船，最高是10月，最低是6月，總體呈先下降再逐步上升再下降的趨勢；2015年CPUE范圍17.7～24.4 t／d／船，最高是11月，最低是5月。

圖2 2014～2015年北太平洋鮐魚漁獲量及CPUE分布Fig.2 Distribution of fish catch and CPUE of Scomber japonicas in the North Pacific Ocean，2014－2015

2.2 漁場重心的季節(jié)變化

通過產(chǎn)量重心法計算得出結(jié)果如圖3，2014年北太平洋鮐魚漁場重心在36°N～43°N、146°E～154°E范圍內(nèi)；2015年漁場重心在39°N～42°N、147°E～152°E范圍內(nèi)，較2014年漁場重心要集中。兩年漁場重心均呈現(xiàn)先向東北方向移動，從9月開始再向西南方向移動的趨勢。

圖3 北太平洋2014～2015年鮐魚漁場重心季節(jié)變化趨勢Fig.3 Seasonal variation trend of gravity center of Scomber japonicas in the North Pacific Ocean，2014－2015

2.3 漁獲量與海表溫度及海流分布

2014年漁獲量和海表溫度分布如圖4，中心漁場SST 5月為12～20℃，集中分布在35°N～39°N、145°E～148°E范圍內(nèi)；6月為12～23℃，集中分布在37°N～41°N、146°E～150°E范圍內(nèi)；7月為15～20℃，集中分布在40°N～43°N、152°E～157°E范圍內(nèi)；8月為17～24℃，集中分布在42°N～44°N、153°E～155°E范圍內(nèi)；9月為16～22℃，集中分布在40°N～43°N、149°E～154°E范圍內(nèi)；10月為11～20℃，集中分布在40°N～43°N、149°E～155°E范圍內(nèi)；11月為8～16℃，集中分布在39°N～42°N、146°E～153°E范圍內(nèi)。

2014年漁獲量和海流的分布如圖4，5～6月份黑潮勢力較弱，親潮勢力較強，漁場位置靠南，且位于流速相對較大（0.3～0.5m·s－1）區(qū)域；7～9月流隔明顯，說明黑潮潮勢力相對于之前月份有所加強，漁場位置偏北，高產(chǎn)漁場位于黑潮前鋒，且位于流速相對較慢（0.1～0.4 m·s－1）區(qū)域；10～11月黑潮勢力逐漸消退，漁場向西南方向移動，高產(chǎn)漁場仍然位于流速較慢（0.1～0.3 m·s－1）區(qū)域。

2015年漁獲量和海表溫度分布如圖5，中心漁場SST 4月為11～14℃，集中分布在38°N～39°N、147°E～149°E范圍內(nèi)；5月為5～21℃，集中分布在38°N～42°N、145°E～153°E范圍內(nèi)；6月為9～20℃，集中分布在39°N～42°N、147°E～153°E范圍內(nèi)；7月為11～22℃，集中分布在39°N～43°N、147°E～154°E范圍內(nèi)；8月為14～25℃，集中分布在39°N～43°N、147°E～154°E范圍內(nèi)；9月為14～23℃，集中分布在39°N～42°N、147°E～153°E范圍內(nèi)；10月為12～20℃，集中分布在39°N～42°N、148°E～153°E范圍內(nèi)；11月為9～18℃，集中分布在38°N～41°N、147°E～151°E范圍內(nèi)。

2015年漁獲量和海流的分布如圖5，4～5月份流隔不明顯，親潮勢力強于黑潮，漁場位置較為分散，尤其是5月，但高產(chǎn)漁場位于親潮黑潮交匯處流速相對緩和（＜0.3 m·s－1）區(qū)域；6～9月流隔明顯，親潮勢力減弱，黑潮勢力加強，漁場位置分散，但高產(chǎn)漁場相對較集中，高產(chǎn)漁場位于黑潮前鋒，親潮向背一側(cè)且位于流速相對較慢（0.1～0.3 m·s－1）區(qū)域；10～11月親潮勢力加強，高產(chǎn)漁場位于親潮前鋒，黑潮向背一側(cè)流速較慢（＜0.2 m·s－1）區(qū)域。

圖4 2014年海表溫度、海流和漁獲量分布疊加Fig.4 Stack distribution of sea surface temperatures，currents and catches，2014

圖5 2015年海表溫度、海流和漁獲量分布疊加Fig.5 Stack distribution of sea surface temperatures，currents and catches，2015

2.4 漁獲量與葉綠素分布

2014年漁獲量和葉綠素a濃度分布如圖6，中心漁場Chl-a 5月為0.4～1 mg·m－3，6月為0.1～2mg·m－3，7月為0.1～0.5mg·m－3，8月為0.1～1 mg·m－3，9月為0.1～1 mg·m－3，10月為0.3～3 mg·m－3，11月為0.3～2mg·m－3。

2015年漁獲量和葉綠素a濃度分布如圖7，中心漁場Chl-a 4月為0.5～1 mg·m－3，5月為0.2～10 mg·m－3，6月為0.2～7 mg·m－3，7月為0.1～2 mg·m－3，8月為0.1～1 mg·m－3，9月為0.1～1mg·m－3，10月為0.2～2 mg·m－3，11月為0.4～2 mg·m－3。

圖6 2014年葉綠素a濃度和漁獲量分布疊加Fig.6 Stack distribution of Ch lorophyll a concentration and catches，2014

圖7 2015年葉綠素a濃度和漁獲量分布疊加Fig.7 Stack distribution of Chlorophyll a concentration and catches，2015

2.5 GAM模型分析

漁場環(huán)境因子與漁獲量的GAM模型分析結(jié)果如圖8，2014～2015年北太平洋鮐魚漁場的最適SST范圍是16～18℃；最適葉綠素a濃度范圍是0.3～0.8 mg·m－3；

漁場緯度集中在40°N～41°N；經(jīng)度集中在148°E～151°E。

環(huán)境因子與漁獲量的GAM模型經(jīng)F檢驗（表1），P值均小于0.05，SST與漁獲量呈現(xiàn)一般顯著（P＜0.05），其它環(huán)境因子與漁獲量均呈極顯著（P＜0.01）。

圖8 2014～2015年北太平洋鮐魚漁場漁獲量與環(huán)境因子的GAM模擬結(jié)果Fig.8 GAM simulation results of fish p roduction and environmental factors in fisheries of Scomber japonicas in the North Pacific Ocean，2014－2015

表1 2014～2015年北太平洋漁場環(huán)境因子與漁獲量GAM模擬的檢驗系數(shù)值和顯著性Tab.1 Inspection coefficient value and significance for GAM simulation of fish production and environmental factors in the North Pacific Ocean，2014－2015

3 討論

3.1 鮐魚中心漁場位置的季節(jié)性變化分析

鮐魚是暖水性海洋魚類，強大的游泳能力使其每年進行遠距離洄游［2］，漁場的重心變化路線一定程度上反映了鮐魚的洄游路線，通過本研究漁場重心季節(jié)變化圖（圖3）可以看出，每年8月之前逐漸向東北方向洄游，9月開始則向西南方向洄游，同時捕撈船隊作業(yè)路線也是影響漁獲量的重要因素之一［28］，每年4～5月船從國內(nèi)駛向北太平洋海域，按照就近原則從西南向東北開始作業(yè)，并未到達真正魚群聚集地，這可能是導(dǎo)致這兩年前兩個月漁獲量不高的因素之一。由圖2知，2014年漁獲量與CPUE呈正相關(guān)，漁獲量在5～10月大體上升，到11月下降，CPUE在6月明顯偏低，11月出現(xiàn)回落，其中11月漁獲量和CPUE降低可能與北太平洋11月風(fēng)浪加大，作業(yè)難度上升有關(guān)，而6月CPUE降低的原因可能是船隊行進速度不及鮐魚洄游至東北方向的速度［29］；2015年各月漁獲量均比2014年相應(yīng)月份高，整體呈現(xiàn)先上升，9月開始下降的趨勢，CPUE整體上升趨勢，除6月外，CPUE均低于2014年相應(yīng)月份，5～6月作業(yè)漁場葉綠素a濃度值均較大（圖7），6月CPUE值較高可能是因為5月作業(yè)漁場較分散，而6月作業(yè)漁場集中，7月漁場葉綠素a濃度下降，CPUE相應(yīng)也下降［30］。

3.2 海洋環(huán)境及空間位置與漁場形成的關(guān)系

GAM模型顯示，鮐魚集聚的最適溫度范圍是14～18℃，水溫是影響鮐魚集聚的重要因素之一［31］，如圖4和圖5，除2014年5月及2015年4月，其它各月在14～18℃范圍內(nèi)均有漁獲量較大值出現(xiàn)，這表明鮐魚漁場的形成與水溫鋒面有關(guān)，在海表溫度16℃左右易出現(xiàn)漁獲量較大值，這與PARK等［32］的研究結(jié)果相符。咸鵬等［33］對北太平洋海溫變化的年代際模及演變做了研究，后續(xù)研究應(yīng)結(jié)合更多年份的生產(chǎn)數(shù)據(jù)與海溫年際變化作相關(guān)研究。崔科等［17］曾報道厄爾尼諾現(xiàn)象對東海鮐魚資源豐度有大約14個月的影響滯后期，厄爾尼諾對北太平洋鮐魚漁場形成的影響還需后期更多數(shù)據(jù)以便進一步研究。

鮐魚集聚的最適葉綠素a濃度在0.3～0.8 mg·m－3范圍內(nèi)，在葉綠素a濃度小于0.2 mg· m－3時，漁獲量很少（圖6～7），在2015年5～6月漁場葉綠素a濃度值明顯偏高，說明葉綠素a濃度和漁獲量沒有明顯的季節(jié)變化關(guān)系，但對CPUE有比較明顯的影響，葉綠素a濃度可作為鮐魚索餌的參考指標，可以像海表溫度一樣大范圍影響鮐魚的集聚，唐峰華等［34］指出，葉綠素a濃度可輔助水溫來分析暖寒流交匯情況即北太平洋柔魚漁場的變化。

海流可以影響葉綠素a濃度，是影響鮐魚漁場季節(jié)變化重要的原因之一，處于一定溫度范圍內(nèi)在冷暖鋒交匯處往往聚集了大量鮐魚，易形成大的漁場［35］。黑潮、親潮的強弱交替及持續(xù)時間可以對附近海域海溫及浮游動植物產(chǎn)生重要影響，王文宇等［36］曾用地理信息系統(tǒng)和遙感技術(shù)對此加以驗證，同時黑潮勢力與親潮勢力年際時間差也會對鮐魚漁場位置及漁獲量造成影響，如本研究2015年6月黑潮勢力相對于2014年6月提早，2015年6月漁獲量及漁場范圍均要大，這與王志聯(lián)等［37］的研究結(jié)果相符。在比較大的水團附近無較大鮐魚漁場，這可能與考慮到生產(chǎn)作業(yè)安全及流速加快因素作業(yè)難度變大有關(guān)，在流速緩和（＜0.4m·s－1）海域可以獲得較高生產(chǎn)效益。

從漁獲量與經(jīng)緯度的關(guān)系來看（圖3、圖8），漁獲量與緯度關(guān)系更為密切，集中在40°N～41°N，在經(jīng)度上則是集中在148°E～151°E區(qū)域，在黑潮、親潮勢力同樣影響經(jīng)緯度方向的海洋環(huán)境因素時，太陽輻射在各緯度的差異直接導(dǎo)致海面溫度的差異，側(cè)面反映了海表溫度對鮐魚漁場形成起著至關(guān)重要的作用。

鮐魚分布于北太平洋西部的中國、朝鮮、日本及俄羅斯遠東地區(qū)海域，一般認為鮐魚分為兩個地方種群：日本海種群和中國的黃海、東海種群［29］。北太平洋公海的鮐魚與中國東黃海的鮐魚是否同一種群，目前不能確定，對其DNA鑒定是下一步應(yīng)該繼續(xù)的工作。因漁業(yè)資源分布科學(xué)調(diào)查成本高，本文通過漁業(yè)數(shù)據(jù)來反映鮐魚資源狀況并探究其與環(huán)境因子的關(guān)系，有一定的實際意義，更為準確地探究北太平洋鮐魚資源狀況應(yīng)是接下來的研究方向和任務(wù)。

4 小結(jié)

研究對2014～2015年共15個月的北太平洋鮐魚生產(chǎn)數(shù)據(jù)與主要環(huán)境進行分析，并運用GAM模型模擬了漁獲量與環(huán)境因子之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)北太平洋鮐魚中心漁場的分布與海表溫度、海流、經(jīng)緯度、葉綠素a濃度均存在一定聯(lián)系。漁場重心呈現(xiàn)先向東北方向移動，從9月開始再向西南方向移動的趨勢。最適海表溫度范圍是16～18℃，最適葉綠素a濃度范圍是0.3～0.8 mg· m－3，空間上集中分布在40°N～41°N、148°E～151°E。海流的變動是海表溫度和葉綠素a濃度變化的重要原因，對鮐魚漁場形成尤為重要。鮐魚漁場的年間和季節(jié)變化是在海表溫度、葉綠素a濃度和黑潮親潮此消彼長等因素的共同作用下形成的。研究可為我國北太平洋遠洋漁業(yè)生產(chǎn)提供了漁場變化及漁情信息參考。

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Distribution of resource and environment characteristics of fishing ground of Scomber japonicas in the North Pacific high seas

DAIShu-wei1，2，TANG Feng-hua1，F(xiàn)ANWei1，2，ZHANG Heng1，CUIXue-sen1，GUO Gang-gang1，2
（1.Key Laboratory of East China Sea＆Oceanic Fishery Resources Exploitation and Utilization，Ministry of Agriculture of China；East China Sea Fisheries Research Institute，Chinese Academy of Fishery Sciences，Shanghai200090，China；2.College of Marine Sciences of ShanghaiOcean University，Shanghai 201306，China；）

Resource abundance，temporal-spatial changes of fishing ground centroids and the relationship with influential environmental factors of chubmackerelwere analyzed with themethod of production gravity center，statistical interpolation，through environmental data like the sea surface temperature（SST），sea chlorophyll-a（Chl-a）concentration and ocean current got by satellite remote sensing inversion technology and monthly trawling and purse seine product data of chub mackerel in the North Pacific high seas in 2014－2015.The results shows that the fishing ground of chub mackerel have significant seasonal differences，and the gravity center of fishing ground distributed in the range of39°N－43°N、147°E－154°E，whichmoved from northeast to southwest in September.Generalized additive models（GAM）indicates that the optimal sea surface temperature of chub mackerel is 16－18℃，the optimal chlorophyll-a concentration is 0.3－0.8 mg·m－3，and the space distribution is centralized in 40°N－41°N、148°E－151°E in the North Pacific Ocean.Sea current is important for the formation of chub mackerel fishing ground.

chubmackerel（Scomber japonicas）；marine environment；GAM model；the North Pacific Ocean

S 931

A

1004－2490（2017）04－0372－11

2017－02－23

中央級公益性科研院所基本科研業(yè)務(wù)費專項資助項目（2016Z01－03）；國家科技支撐計劃項目（2013BAD13B01）

戴澍蔚（1990－），男，碩士研究生，主要從事海洋漁業(yè)遙感及漁業(yè)GIS研究。

E-mail：daishuwei＠foxmail.com

樊 偉，研究員。E-mail：fanwee＠126.com