釣鉤深度和浸泡時間對東太平洋公海長鰭金槍魚延繩釣漁獲性能的影響研究?

劉莉莉， 周 成， 虞聰達， 鄭 基， 臧迎亮

(1. 浙江海洋大學水產學院, 浙江 舟山 316022; 2. 浙江省海洋漁業(yè)裝備技術研究重點實驗室, 浙江 舟山 316022; 3. 中國海洋大學水產學院, 山東 青島 266003)

釣鉤深度和浸泡時間對東太平洋公海長鰭金槍魚延繩釣漁獲性能的影響研究?

劉莉莉1,2， 周 成3**， 虞聰達1,2， 鄭 基1,2， 臧迎亮1,2

(1. 浙江海洋大學水產學院, 浙江 舟山 316022; 2. 浙江省海洋漁業(yè)裝備技術研究重點實驗室, 浙江 舟山 316022; 3. 中國海洋大學水產學院, 山東 青島 266003)

為了探究金槍魚延繩釣的釣鉤深度和浸泡時間對釣捕性能和漁獲特征的影響，本文基于2015年9月—2016年2月收集的東太平洋公海長鰭金槍魚漁業(yè)調查數據，利用局部加權回歸和線性回歸分別擬合了釣鉤深度分布與捕獲的長鰭金槍魚叉長分布的關系，統(tǒng)計了各鉤號和叉長組的上鉤漁獲物的存活比例，并利用Logistic回歸模型對釣鉤浸泡時間與捕撈率的關系進行了統(tǒng)計分析。研究表明：漁獲物的平均叉長隨著釣鉤水層的加深而略微增大，192 m(8號鉤所處水層)為臨界水層，該水層以淺的長鰭金槍魚叉長明顯小于該水層以深的叉長。鉤號、叉長均與金槍魚的活體比例呈較明顯的相關性，這表明捕撈水層越深或魚體越大，漁獲存活率越高。以每11個連續(xù)浮球為單位計算浸泡時間，漁獲率隨著浸泡用時呈現波動式增長的動態(tài)響應，并在11和16 h呈現2個峰值。Logistic回歸模型顯示，釣鉤水深對捕撈效率的影響極顯著，167.57 m水深為捕撈效率密度最高的水層，若釣鉤水層分布于124～211 m將有更高的捕撈效率。

金槍魚延繩釣; 釣鉤深度; 浸泡時間; 捕撈率; 漁獲特征

長鰭金槍魚(Thunnusalalunga)是高度洄游性的上層營養(yǎng)級海洋捕食者，也是重要的商業(yè)捕撈物種，分布于全球 50°N 和40°S之間除赤道區(qū)域附近以外的溫熱帶海域[1-4]。2015年長鰭金槍魚總產量達到223 013 t，占全球金槍魚和類金槍魚總捕撈量的4.6%，其中，延繩釣捕獲產量占長鰭金槍魚總產量的72%[5](FAO統(tǒng)計數據)，近50%的捕撈量來自于太平洋海域。據中西太平洋金槍魚委員會(WCPFC)統(tǒng)計，2015年太平洋長鰭金槍魚捕撈量為102 997 t，我國大陸金槍魚延繩釣捕撈產量約占10%。

目前，捕撈壓力的持續(xù)增加正導致長鰭金槍魚生物量的減少[6]，盡管該種群未處于過度捕撈以及正在過度捕撈的狀態(tài)，但為了避免生物量的進一步減少，需要降低延繩釣捕撈死亡率[7]。種群資源評估通常假設捕撈率(CPUE)為種群資源豐度的指數，但由于可捕系數(Catchability)一般不是常數，名義努力量和捕撈產量之間并沒有必然的關系。捕撈率與種群生物量之間的關系也取決于可捕系數的大小。事實上，捕撈率的改變可能是由于漁具結構或者操作所導致的捕撈性能的改變，并非種群資源量發(fā)生變化所致[8-9]。因此，正確理解捕撈率和漁具效率之間的關系，對于基于漁業(yè)數據的種群資源評估和管理極其重要。對于被動且高選擇性的延繩釣捕撈，釣捕率除受時空和海洋環(huán)境的影響外，還與漁具的結構、垂直水層分布和捕撈策略等因素有關，如釣捕深度、時間、餌料及浸泡時間等[10-14]，彼此關系仍未被全面認識和應用。

為此，本研究本著探究金槍魚延繩釣漁具結構和捕撈方式對漁具性能和漁獲特征的內在關系出發(fā)，利用2015年9月—2016年2月東太平洋公海長鰭金槍魚漁業(yè)生產船調查數據對不同鉤深下的捕撈率、叉長分布和釣捕死亡比例，以及不同釣鉤浸泡時間與捕撈率之間的關系進行統(tǒng)計分析，旨在探明延繩釣捕撈特性的規(guī)律，以期為提高漁獲效率和漁具選擇性提供重要的科學依據。

1 材料與方法

1.1 調查船、時間及海域

調查作業(yè)漁船為浙江省大洋世家股份有限公司所屬的超低溫金槍魚延繩釣船“新世紀71號”，該船總長56.5 m、型寬8.5 m、型深3.65 m、總噸位634 t、主機功率735 kW。以長鰭金槍魚為主要目標種群，作業(yè)于法屬波利尼西亞塔希提島以東的東太平洋公海。2015年9月—2016年2月期間在14°S～23°S，115°W～124°W水域內共調查49個站點(見圖1)。

(A(實心圓)：從投繩結束處起繩；B(實心三角)：從投繩開始處起繩。右上方小圖陰影部分表示該調查區(qū)域。A with filled circle indicates counter-retrieved-operation; B with filled triangle indicates forward-retrieved-operation.(In the zoom-out plot at upper right the survey area is shaded in grey.)

圖1 延繩釣投放鉤位置

Fig.1 Distribution of deployment locations in survey of tuna longline

1.2 漁具結構和捕撈操作

延繩釣主繩為8股尼龍單絲編織，直徑5.4 mm；支線結構為自動掛扣(帶附環(huán))連接2 m直徑4 mm的紅色聚酯繩(PES)，通過一枚箱型轉環(huán)連接18 m直徑1.3 mm尼龍單絲，通過一枚S型轉環(huán)連接6 m直徑1 mm 尼龍單絲，最后懸掛一枚圓型鉤，總長26 m；浮子繩為80股編織的聚酯繩(PES)，直徑5.5 mm，長25 m；浮子材料為ABS注塑，直徑360 mm，靜浮力24.5 kg。

投繩過程中平均船速9.6 kn，投繩平均速度6 m/s，每籃配置26條支線，2支線之間的主繩長度為33 m，每次投放釣鉤3 770枚。投繩起止時間通常為5:00～11:00，持續(xù)6 h；起鉤起止時間通常為14:00～次日5:00，持續(xù)15 h。起鉤方式包括從投繩開始處起繩(起頭)和從投繩結束處起繩(起尾)，起鉤平均船速4.5 kn。

1.3 調查采樣方法

調查記錄的捕撈技術參數包括總鉤數、兩浮子間的鉤數、出繩速度、船速、兩鉤間的時間間隔、投繩起始船位、投繩終止船位、航向、投繩開始時間、投繩結束時間、起繩開始時間、起繩結束時間和捕撈產量等；使用卷尺(GC-F5019，精度1.0 mm)和臺秤(TGT-500，精度200 g)隨機測定上鉤漁獲物的叉長和體重，并記錄釣捕的鉤號和生存狀態(tài)；以每10籃為單位，記錄起鉤期間全部漁獲物的尾數。

1.4 數據處理

1.4.1 延繩釣形態(tài)估計 在無環(huán)境(海流)影響下2個浮球之間延繩釣呈懸鏈線狀態(tài)，對2個浮球之間懸鏈線對稱一側的釣鉤從淺至深進行編號，假設每2個浮球之間的懸鏈線形狀相同且在操作過程中浮球之間的距離不變，按照Yoshihara[15]提出的延繩釣理論深度計算方法預測各釣鉤的布置水深和與最近浮球間的水平距離：

Dj=F+B+

(1)

(2)

式中：Dj為釣鉤理論深度(m)；Hj為釣鉤與最近浮球之間的水平距離；F為浮子繩長度(m)；B為支線長度(m)；L為兩浮子間主繩長度；N為每籃支線數，共26枚；θ為延繩釣主繩在浮子繩末端接合點處切線與水平方向的夾角(°)，與短縮率k(2個連續(xù)浮球間的水平距離與主繩長度的比值)具有以下關系：

(3)

L=(N+1)·S；

(4)

(5)

式中：H為兩相鄰浮子之間的水平距離(m)；S為兩相鄰支線間的主繩長度(m)；Vs和Vb分別為投繩速度和船速(m/s)。

實際生產時，由于水流的影響，漁具形狀和短縮率往往發(fā)生改變，釣鉤的實際深度一般小于懸鏈線理論深度。通常采用上浮率(上浮深度占理論深度的百分比)表示釣鉤上浮程度。在不同漁場和時間，上浮率可達11%～46%[10]。例如：太平洋中北部海域金槍魚延繩釣的平均上浮率為35%[16]；法屬波利尼西亞專屬經濟區(qū)東北部區(qū)域的平均上浮率為19%[17]；夏威夷外海區(qū)域2個不同時期的上浮率分別為46%和32%[10]?；谙嗨坪Ｓ虻墓烙嬛担狙芯考僭O平均上浮率19%。

(6)

(7)

各單位內的釣獲率(CPUE，尾/千鉤)計算公式為：

(8)

式中：Ci為第i單位內的漁獲數量；Ei為第i單位內的釣鉤數。

1.4.3 漁獲性能在時間和空間上的變化 考慮到漁獲性能(魚體大小和漁獲率)在空間和時間上的動態(tài)變化可能是非線性的，應用局部加權回歸擬合叉長和鉤號、漁獲率和浸泡時間的關系。局部加權法即取一定比例的局部數據，在這部分子集中擬合多項式回歸曲線，以便觀察到數據在局部展現出來的規(guī)律和趨勢。

1.4.4 鉤深和捕撈效率的關系 延繩釣的作業(yè)過程可看作對兩浮子間不同水深釣鉤的漁獲進行抽樣，并重復M次試驗，漁獲結果以捕獲(表示為“1”)和未捕獲(表示為“0”)的二值型分類變量表示，屬于0-1響應的二項分布，因此對鉤深與釣捕效率之間的關系采用連接函數為二項分布族中l(wèi)ogit邏輯函數的Logistic回歸模型表達。假設魚群僅分布在釣鉤布置的水層范圍，響應變量為某深度下的捕撈效率，表示為該深度內的累積捕撈效率，如100 m深度的捕撈效率為100 m水深內所有釣鉤的漁獲數量占總漁獲量的比例。通過該模型(表示如下)可預測捕撈成功的概率：

(9)

式中：P表示漁獲效率，即某一水深內釣獲的漁獲數量(尾數)占總漁獲數量的比例；D為釣鉤深度(m)；β0為截距；β1為模型回歸系數，顯著性水平設為0.05。

2 結果

2.1 不同釣鉤的漁獲物特征

延繩釣相鄰兩浮子的水平距離為712 m，釣鉤的理論計算深度范圍為78～287 m，每籃內有2枚釣鉤理論上處于相同深度，如圖2所示。通過上浮率修正，可獲得延繩釣各釣鉤的估算深度(見表1)。

表1 延繩釣各釣鉤的估算深度

Note:①Hook number；②Estimated depth

調查期間總共隨機抽樣532尾長鰭金槍魚，占總釣獲數量的24.5%。其中，7號鉤(釣鉤號中位數)的捕獲數量最多，達100尾， 1號鉤無漁獲，2號鉤和13號鉤分別僅釣獲7尾和5尾。捕獲的長鰭金槍魚叉長83～110 cm，其中優(yōu)勢叉長95～105 cm，占總數的77.4%。利用多重t檢驗分析不同鉤號上釣漁獲物的叉長(見表2)，結果表明2號鉤和13號鉤釣獲的漁獲物叉長與其它鉤均沒有明顯差異(Pgt;0.1)，3、4、5、6、7號鉤組之間無明顯差異， 8、9、10、11、12號鉤組之間同樣無明顯差異，但2組之間任意2鉤(號)釣獲的長鰭金槍魚叉長存在明顯差異(Plt;0.1)。不同鉤號釣獲的長鰭金槍魚的尾數(紅色)及叉長頻次分布(藍色)見圖3。分別使用局部加權回歸(紅實線)和線性回歸(綠實線)擬合叉長和鉤號的關系，結果表明2～7號鉤釣獲的長鰭金槍魚的叉長基本接近，隨著鉤深的增加，釣獲的長鰭金槍魚個體大小有略微的增大，8號鉤所處水層(192 m)為一個臨界水層，該水層以深釣獲的長鰭金槍魚的叉長明顯大于該水層以淺釣獲的個體叉長。

(實線表示懸鏈線理論預測的主繩形態(tài)；虛線表示經過修正后的主繩形態(tài)。釣鉤下方的數字表示鉤號。White solid line is the configuration of mainline predicted by catenary algorithm, and white dotted line is the configuration of mainline after correction of shoaling. Ringed numbers below the hooks indicate the hook numbers.)

圖2 兩浮子間延繩釣釣鉤垂直分布

注：顯著性水平為0.1。Note:0.1 for significance level.

(分別使用局部加權回歸(紅實線)和線性回歸(綠實線)擬合叉長和鉤號的關系，紅虛線表示標準差。Locally weighted regression (red line) and linear regression (blue line) are taken for interpreting the relationship between the fitted fork length and hook numbers, dotted line indicate standard deviation.)

圖3 不同鉤號漁獲物的叉長分布(藍色)及漁獲數量(紅色)

Fig.3 Fork length distribution (blue) and number of individuals (red) caught by different hooks

按鉤號和叉長組統(tǒng)計的上鉤漁獲物活體比例(活體數占總數的百分比)見圖4。其中，鉤號與活體比例存在明顯的相關性(Plt;0.05)，這表明捕撈水層越深，魚體的存活率越高。不同叉長組的存活率在叉長91 cm及以上的組別中同樣表現出了較為明顯的相關關系，盡管87～88.9和89～90.9兩個叉長組的存活率分別為1和0，但樣本數極少(分別為1和3)。因此，結果表明漁獲物上鉤后的活體比例隨著魚體大小的增加而增加。

圖4 按鉤號和叉長組統(tǒng)計的上鉤漁獲物活體比例

2.2 浸泡時間對漁獲率的影響

試驗期間共投放鉤32次，每次投放14個單位。統(tǒng)計顯示釣鉤最長浸泡時間達1 340 min，最短117 min。試驗期間共釣獲長鰭金槍魚2167尾，漁獲率最高19尾/千鉤，其中釣鉤浸泡時間14～17 h、20～22 h和9～11 h 3個時間段漁獲率較多。對單位浸泡時間(每小時)平均漁獲率進行局部加權回歸，結果顯示，漁獲率整體上隨著浸泡時間的增加呈現波動式的增長，并在11和16 h呈現2個峰值，浸泡時間為9～16 h的單位數量較多(見圖5)。

(紅實線和虛線表示局部加權回歸及其標準差，右側色階表示各浸泡時間下單位的數量。Red lines stand for locally weighted regression (solid) and standard deviation (dotted). On the right is color gradation indicating the numbers of unit at certain period of soaking.)

圖5 漁獲率在浸泡時間內的動態(tài)變化

Fig.5 Dynamic response of catch rate over period of soaking.

2.3 釣鉤分布深度和漁獲效率的Logistic模型

Logistic回歸模型顯示釣鉤水深對捕撈效率的影響是極其顯著的(Plt;0.05，見表3)，釣鉤分布水深的漁獲效率分布擬合模型(釣鉤分布水深的漁獲效率分布)表示如下：

(10)

模型表示167.57 m水層的捕撈概率密度最大。延繩釣鉤深作為有限且數量一定的離散變量，更加集中地布置在該水層上下水體范圍內是更為有效的捕撈方法，因為深于或淺于該水深的釣鉤，其釣捕效率都下降。如果以該最高漁獲物釣捕水深(167.57m)為基準，獲得80%的漁獲物的釣鉤深度置信區(qū)間為124 ～211 m(見圖6，A和B分別表示捕撈效率的分布函數圖和概率密度函數圖)，即釣鉤布置在此水深區(qū)間內，將有更高的捕撈成功概率。

表3 Logistic回歸模型參數估計Table 3 Estimates of modeled parameters by Logistic regression

Note:①Coefficients；②Estimate；③Standard deviation；④Z statistics

(紅色實點為鉤深對應漁獲效率的觀測值，藍線為Logistic擬合曲線，陰影部分表示80%漁獲率的水深范圍。圖A和B分別表示漁獲效率的分布函數和概率密度函數。Red dots are observed catch efficiency against hook depth; blue line shows Logistic-fitted curve; shading region indicates the depth range of 80% catch efficiency. Sub-graph A and B show the distribution and probability density, respectively.)

圖6 漁獲效率和鉤深的Logistic回歸

Fig.6 Logistic regression between catch efficiency and hook depth

3 討論

3.1 長鰭金槍魚個體大小的垂直分布特征

金槍魚的垂直分布特征與個體大小存在相關性，個體較小的魚分布在較淺水層，這種現象在長鰭金槍魚[18-22]、大眼金槍魚(Thunnusobesus)[23-24]、黃鰭金槍魚(Thunnusalbacares)[25-27]等的檔案式標記追蹤試驗中均有報道。一種觀點認為，金槍魚幼魚無法向成魚一樣能充分發(fā)揮自身熱量保存的機制，因此不能下潛到更深的水層[28]；而另一種觀點認為，幼魚在成長過程中食性發(fā)生了改變，成魚往往在更深的水層進行攝食[18]。延繩釣通常捕獲90～105 cm叉長范圍的成年長鰭金槍魚個體[7]，本研究抽樣的叉長范圍為83～110 cm。魚體大小存在隨著釣鉤深度增加而增大的關系，但由于體長范圍較窄導致這種關系并不十分密切(見圖3，對比8～13號鉤與1～7號鉤的叉長分布)，這可能是由于本研究釣鉤分布在60～230 m之間，體長更小的魚往往棲息在表層，被捕獲的概率較低。例如，Cosgrove等[20]的衛(wèi)星檔案標記數據顯示，叉長78 cm的長鰭金槍魚平均棲息深度為19 m，并在50 m以淺水體內垂直移動；Childers等[29]的標記放流試驗認為，絕大多數時間內長鰭金槍魚幼魚分布在50 m以淺的混合層。然而，魚體大小與棲息水深分布的正相關性應從漁獲物上鉤的晝夜時段以及捕撈區(qū)域進一步予以考證，因為金槍魚種群通常隨著晝夜交替具有“W”或“V”型的大范圍垂直移動模式，即夜晚主要棲息于混合層以淺的表層暖水域，黎明時刻下潛至更深的冷水域。這種行為模式也因不同水域有顯著差異，如溫帶水域的長鰭金槍魚并不表現出白天下潛的行為運動模式[21]。因此，今后的研究應考慮不同捕撈區(qū)域以及漁獲物釣獲時間等因素對于長鰭金槍魚個體大小垂直分布特征的影響。

3.2 捕撈率在浸泡時間內的動態(tài)響應

捕獲率在浸泡時間內的動態(tài)響應是極為復雜的，Ward等[30]在分析影響捕撈率的概率事件時，考慮的因素包括餌料入水后可能滑落、可能被海洋動物捕食而發(fā)生丟失、隨著時間推移引誘效果持續(xù)下降、魚體上鉤后可能咬斷釣鉤或者支線而逃逸、或者可能被捕食者掠食等。受各種因素的影響，先前關于浸泡時間對與捕撈率影響的研究結果差異較大。這些差異一方面來源于研究對象或研究區(qū)域的不同；另一方面則歸于研究方法的進化，早期的研究結果傾向于浸泡時間對于捕撈率的不確定性[31-33]。隨著更加復雜的模型和多因素分析方法的引入，能夠更加深入和詳細地解釋兩者關系[34]。本研究排除了因受鯨魚干擾造成的產量下降的所有鉤次，捕撈區(qū)域的鯊魚豐度較低(僅7次鯊魚捕獲的投放鉤次記錄)并且作業(yè)區(qū)域風浪影響較小，因此上鉤漁獲被捕食而丟失以及餌料和上鉤漁獲受海流作用而丟失的可能性降低，這解釋了漁獲率整體上與浸泡時間的正相關性。然而，漁獲率并非隨著浸泡時間單調遞增，而是呈現波動式地增長(11和16 h表現出兩個峰值，或者，13和18 h時捕撈率顯著降低)。其中，第一個峰值與宋利明等[35-36]的研究結論一致，第二個峰值則可能與捕撈時機有關，即某個自然時段目標種群因晝夜垂直移動的范圍與釣鉤分布范圍重疊，由此造成漁獲率增加，例如，有研究認為晝夜時期對漁獲率有著顯著的影響，如黃昏時期作業(yè)的釣鉤對于捕撈率具有積極作用，而黎明時期對于捕撈率影響不大[30]。

3.3 最佳捕撈效率下的鉤深分布

繩釣各釣鉤捕撈概率可簡單地表達為一個關系式，即單位時間的捕撈概率密度與釣鉤影響魚群的深度范圍的乘積，并在浸泡時間內進行積分。假設各釣鉤對魚群的影響范圍(釣鉤所在的水深周圍一定的垂直范圍內能夠吸引魚群)和浸泡時間相同，釣鉤的捕撈概率則取決于這個概率密度函數。由于金槍魚的棲息環(huán)境偏好，導致在某一深度內分布最密集。根據Logistic統(tǒng)計模型，本研究認為167.57 m水層的捕撈概率密度最大。盡管長鰭金槍魚的垂直分布范圍很大，但如能將釣鉤布置于捕撈對象概率密度高的水層范圍內，將會獲得最佳的釣捕性能。本研究選取80%捕撈效率作為一個候選捕撈策略，以最高漁獲物釣捕水深(167.57 m)為基準，作業(yè)水深向上和向下延伸至區(qū)間為124～211 m的范圍內無疑有更高的捕撈率。

鉤位深度精確布置最常用的方法為調整短縮率、浮子繩長、支線長以及投繩的時間或距離間隔。例如，若將本研究中的釣鉤更加集中地布置于124～211 m水層，需要增加浮子繩或支線的長度，并通過降低出繩速度增大短縮率。盡管釣鉤深度的調整是極其方便的，然而投放鉤策略的調整需要更加全面的考慮，如延繩釣總長度、釣鉤分布密度、投鉤數量與勞動力的匹配、作業(yè)循環(huán)的連貫性等，任何因素的調整可能會打破整個策略的“平衡”。例如，降低出繩速度會導致空間內釣鉤密度的增加，釣鉤之間干擾強烈或吸引力重疊(當投繩采用時間固定模式時)；或者導致總投鉤數的減少，努力量和勞動力沒有得到有效利用(當投繩采用距離固定模式時)。

4 結論

本研究利用東太平洋公海長鰭金槍魚漁業(yè)調查數據，擬合了釣鉤深度分布與捕獲的長鰭金槍魚叉長分布的關系，統(tǒng)計了各鉤號和叉長組的上鉤漁獲物的存活比例，并通過Logistic回歸模型對釣捕水深和捕撈效率之間的關系進行了統(tǒng)計分析，研究結論如下：

(1)魚體大小與釣鉤的深度之間存在微弱的正相關，192 m(8號鉤所處水層)為臨界水層，該水層以淺的長鰭金槍魚叉長明顯小于該水層以深的個體；捕撈水層越深，被捕魚體的存活率越高。

(2)釣鉤浸泡時間大多集中在9～16 h，漁獲率整體上隨著浸泡時間的增加呈現波動式的增長，并在11和16 h時表現出2個峰值。

(3)釣鉤水深對捕撈效率的影響極其顯著，167.57 m水層的捕撈概率密度最大，以該水深為基準，80%的漁獲物在124～211 m水深之間捕獲。

[2] Williams A J, Allain V, Nicol S J, et al. Vertical behavior and diet of albacore tuna(Thunnusalalunga) vary with latitude in the South Pacific Ocean[J]. Deep-Sea Research II, 2015, 113: 154-169.

[3] Zárate V O, Babcock E A. Estimating individual growth variability in albacore(Thunnusalalunga) from the North Atlantic stock: Aging for assessment purposes[J]. Fisheries Research, 2015, 180: 54-66.

[4] Wells D, Kohin S, Teo S, et al. Age and growth of North Pacific albacore(Thunnusalalunga): Implications for stock assessment[J]. Fisheries Research, 2013, 147: 55-62.

[5] FAO. The State of World Fisheries and Aquaculture[M]. Rome: FAO, 2016.

[6] Langley A, Hampton J. Stock assessment of albacore tuna in the south Pacific Ocean[R]. //Working Paper SA-WP-3, 1st Scientific Committee meeting of the Western and Central Pacific Fisheries Commission. New Caledonia: Noumea, 2005.

[7] Harley S, Williams P, Nicol S, et al. The western and central Pacific tuna fishery: 2014 overview and status of stocks[R]. //Tuna Fisheries Assessment Report 15. New Caledonia: Noumea, 2015.

[8] Campbell R A, Young J W. Monitoring the behaviour of longline gears and the depth and time of fish capture in the Australian Eastern Tuna and Billfish Fishery[J]. Fisheries Research, 2012, 119-120: 48-65.

[9] Yokawa K, Takeuchi Y, Okazaki M, et al. Standardizations of CPUE of blue marlin and white marlin caught by Japanese longliners in the Atlantic Ocean[J]. Col. Vol. Sci. Pap. ICCAT, 2001, 53: 345-355.

[10] Boggs C H. Depth, capture time, and hooked longevity of longline-caught pelagic fish: timing bites of fish with chips[J]. Fishery Bulletin, 1992, 90: 642-658.

[11] Satoh K, Kusaga I, Takeda S, et al. Tuna long-line tests using monofilament Nylon[J]. Nippon Suisan Gakkaishi, 1990, 56(10): 1605-1609.

[12] Bigelow K A, Hampton J, Miyabe N. Application of a habitat-based model to estimate effective longline fishing effort and relative abundance of Pacific bigeye tuna(Thunnusobesus)[J]. Fisheries Oceanography, 2002, 11: 143-155.

[13] Ward P, Myers R A. Inferring the depth distribution of catchability for pelagic fishes and correcting for variations in the depth of longline fishing gear[J]. Canadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences, 2005, 62: 1130-1142.

[14] Takeuchi Y. Is historically available hooks-per-basket information enough to standardize actual hooks-per-basket effects on CPUE? Preliminary simulation approach[J]. ICCAT Coll Vol Sci Pap, 2001, 53: 356-364.

[15] Yoshihara T. Distribution of fishes caught by the longline -II. Vertical distribution[J]. Bulletin of the Japanese Society of Scientific Fisheries, 1951, 16: 370-374.

[16] Bigelow K A, Michael K, Musyl M K, et al. Pelagic longline gear depth and shoaling[J]. Fisheries Research, 2006, 77: 173-183.

[17] Bach P, Gaernter D, Menkes C, et al. Effects of the gear deployment strategy and current shear on pelagic longline shoaling[J]. Fisheries Research, 2009, 95: 55-64.

[19] Cosgrove R, Arregui I, Arrizablaga H, et al. Predation of pop-up satellite archival tagged albacore(Thunnusalalunga)[ J]. Fisheries Research, 2015, 162: 48-52.

[20] Cosgrove R, Arregui I, Arrizabalaga H, et al. New insights to behaviour of North Atlantic albacore tuna(Thunnusalalunga) observed with pop-up satellite archival tags[J]. Fisheries Research, 2014, 150: 89-99.

[21] Williams A J, Allain V, Nicol S, et al. Vertical behavior and diet of albacore tuna(Thunnusalalunga) vary with latitude in the South Pacific Ocean[J]. Deep-Sea Research II, 2015, 113: 154-169.

[22] 翟天晨, 戴小杰, 朱江峰, 等. 東太平洋長鰭金槍魚個體大小與釣獲深度的關系[J]. 海洋漁業(yè), 2015, 37(1): 10-16.

Zhai Tianchen, Dai Xiaojie, Zhu Jiangfeng. Preliminary research on size difference and depth environment ofThunnusalalungain East Pacific[J]. Marine Fisheries, 2015, 37(1): 10-16.

[23] Fuller D W, Schaefer K M, Hampton J, et al. Vertical movements, behavior, and habitat of bigeye tuna(Thunnusobesus) in the equatorial central Pacific Ocean[J]. Fisheries Research, 2015, 172: 57-70.

[24] Musyl M K, Brill R W, Boggs C H, et al. Vertical movements of bigeye tuna(Thunnusobesus) associated with islands, buoys, and seamounts near the main Hawaiian Islands from archival tagging data[J]. Fisheries Oceanography, 2003, 12(3): 152-169.

[25] Dagorn L, Josse E, Bach P. Individual differences in horizontal movements of yellowfin tuna(Thunnusalbacares) in nearshore areas in French Polynesia, determined using ultrasonic telemetry[J]. Aquatic Living Resources, 2000, 13: 193-202.

[26] Schaefer K M, Fuller D W, Block B A. Movements, behavior, and habitat utilization of yellowfin tuna(Thunnusalbacares) in the Pacific Ocean off Baja California, Mexico, determined from archival tag data analyses, including unscented Kalman filtering[J]. Fisheries Research, 2011, 112: 22-37.

[27] Schaefer K M, Fuller D W, Aldana G. Movements, behavior, and habitat utilization of yellowfin tuna(Thunnusalbacares) in waters surrounding the Revillagigedo Islands Archipelago Biosphere Reserve, Mexico[J]. Fisheries Oceanography, 2014, 23(1): 65-82.

[28] Dickson K A, Johnson N M, Donley J M, et al. Ontogenetic changes in characteristics required for endothermy in juvenile black skipjack tuna(Euthynnuslineatus)[J]. Journal of Experimental Biology, 2000, 203(20): 3077-3087．

[29] Childers J, Snyser S, Kohin S. Migration and behavior of juvenile North Pacific albacore(Thunnusalalunga)[J]. Fisheries Oceanography, 2011, 20(3): 157-173.

[30] Ward P, Myers R A, Blanchard W. Fish lost at sea: the effect of soak time on pelagic longline catches[J]. Fishery Bulletin, 2005, 102(1): 179-195.

[31] L?kkeborg S, Pina T. Effects of setting time, setting direction and soak time on longline catch rates[J]. Fisheries Research, 1997, 32: 213-222.

[32] Sivasubramaniam K. Relation between soaking time and catch of tunas in longline fisheries[J]. Bulletin of the Japanese Society of Scientific Fisheries, 1961, 27: 835-845.

[33] Skud B E. Factors Affecting Longline Catch and Effort: Ⅲ. Bait Loss and Competition[R]. Seattle: The International Pacific Halibut Commission Scientific Report, 1978: 64-66.

[34] Carruthers E H, Neilson J D, Smith S C. Overlooked bycatch mitigation opportunities in pelagic longline fisheries: Soak time and temperature effects on swordfish(Xiphiasgladius) and blue shark(Prionace glauca) catch[J]. Fisheries Research, 2011, 108: 112-120.

[35] 宋利明, 徐偉云, 曹道梅, 等. 金槍魚延繩釣釣具的最適浸泡時間[J]. 中國水產科學, 2013(2): 346-350.

Song Lingming, Xu Weiyun, Cao Daomei, et al. Optimum soak time of tuna longline gear[J]. Journal of Fishery Sciences of China, 2013(2): 346-350.

[36] 宋利明, 李冬靜, 劉海陽, 等. 主捕長鰭金槍魚延繩釣釣具的最適浸泡時間[J]. 上海海洋大學學報, 2014，23(2): 290-296.

Song Lingming, Li Dongjing, Liu Haiyang, et al. Optimum soak time of pelagic longline gear targeting albacore tuna[J]. Journal of Shanghai Ocean University, 2014, 23(2): 290-296.

責任編輯 朱寶象

IdentifyingtheCatchCharacteristicsofAlbacoreTuna(Thunnusalalunga)LonglineAssociatedwiththeDepthandSoakingTimeofHooksintheHighSeasofEasternPacificOcean

LIU Li-Li1, 2, ZHOU Cheng3, YU Cong-Da1, 2, ZHENG Ji1, 2, ZANG Ying-Liang1, 2

(1. College of Fisheries, Zhejiang Ocean University, Zhoushan 316022, China; 2. Key Laboratory of Marine Fishery Equipment and Technology of Zhejiang, Zhoushan 316022, China; 3. College of Fisheries, Ocean University of China, Qingdao 266003, China)

For the intention of further understanding the fishing capability and catch characteristics associated with gear and fishing operation, this study, on the basis of tuna longline fishery-dependent data from a survey in the high seas of eastern Pacific Ocean spanning from September 2015 to February 2016, performed the locally weighted regression and linear regression of hook depths to the fork length distribution, and statistics of at-vessel survival rate grouped by hooks number and fork length, as well as the dynamic response of catch rate over the period of soaking based on a logistic regression model. The results showed that, despite a less powerful relationship, the fish size remained to increase with the hooking depth. Hook No. 8 located at a critical depth that the fork length of albacore tuna caught above this depth was significantly smaller than that bellow this depth. At-vessel survival rates showed evidently positive dependence with the hook depth and fork length. Catch rate responding to the soaking time based on eleven consecutive floats as unit to calculate exhibited a growth in fluctuation with bimodal characteristics at period of 11 and 16 h. Logistic regression model suggested a significant effect of hook depth on the catch efficiency. The water layer for the highest density of catch efficiency located at depth of 167.57 m. An alternative strategy with the hooks deploying at depth ranging from 124 to 211 m will result in a more considerable fishing efficiency.

tuna longline; hook depth; soaking time; catch rate; catch characteristics

S973.3

A

1672-5174(2018)01-040-09

10.16441/j.cnki.hdxb. 20170076

劉莉莉， 周成， 虞聰達， 等. 釣鉤深度和浸泡時間對東太平洋公海長鰭金槍魚延繩釣漁獲性能的影響研究[J]. 中國海洋大學學報(自然科學版), 2018, 48(1): 40-48.

LIU Li-Li, ZHOU Cheng, YU Cong-Da, et al. Identifying the catch characteristics of albacore tuna (Thunnusalalunga) longline associated with the depth and soaking time of hooks in the high seas of eastern Pacific Ocean[J].Periodical of Ocean University of China, 2018, 48(1): 40-48.

浙江省公益技術研究社會發(fā)展項目(2016C33083)；國家自然科學基金青年基金項目(41606110;41506151)；浙江省自然科學基金青年基金項目(LQ14C190002)；2015年東太平洋公海金槍魚資源探捕項目資助

Supported by Social Development Project of Zhejiang Public Welfare Technology Research (2016C33083); National Natural Science Foundation (41606110; 41506151); Natural Science Foundation of Zhejiang Province (LQ14C190002); Project for High Seas of East Pacific Ocean Resources Exploration in 2015

2017-02-23；

2017-04-29

劉莉莉(1991-)，女，博士，講師。E-mail：lililiuxing@hotmail.com

?? 通訊作者：E-mail：zhoucheng286@126.com