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    南海金槍魚(yú)類養(yǎng)殖區(qū)域分布研究

    2023-10-24 03:18:44張艷萍樂(lè)家華閆周府
    南方水產(chǎn)科學(xué) 2023年5期
    關(guān)鍵詞:黃鰭漁場(chǎng)金槍魚(yú)

    張艷萍,樂(lè)家華,閆周府

    上海海洋大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,上海 201306

    據(jù)聯(lián)合國(guó)糧農(nóng)組織 (Food and Agriculture Organization of the United Nations,FAO) 報(bào)告,預(yù)計(jì)到2050 年世界人口將達(dá)到90 億至100 億,全球糧食需求將增長(zhǎng)70%~100%[1],人們對(duì)富含蛋白質(zhì)的水產(chǎn)品需求也隨之增加。未來(lái),海水養(yǎng)殖業(yè)將成為供給水產(chǎn)品的重要行業(yè)[2],在不斷變化的氣候條件與環(huán)境因素下繪制物種水產(chǎn)養(yǎng)殖的潛在適宜區(qū)域,對(duì)海水養(yǎng)殖業(yè)的可持續(xù)發(fā)展至關(guān)重要。隨著“向海經(jīng)濟(jì)”等戰(zhàn)略思想[3]的提出,以及近岸養(yǎng)殖空間的飽和,海水養(yǎng)殖從近岸向離岸發(fā)展;同時(shí),基于我國(guó)南海豐富的漁業(yè)資源,人們開(kāi)始探索更多的適養(yǎng)品種尤其是金槍魚(yú)等高端養(yǎng)殖品種。金槍魚(yú)是全球公認(rèn)的具有高營(yíng)養(yǎng)價(jià)值和經(jīng)濟(jì)價(jià)值的高端海洋魚(yú)類[4],其消費(fèi)市場(chǎng)廣闊。世界金槍魚(yú)養(yǎng)殖始于20 世紀(jì)70 年代,自1984 年起FAO對(duì)全球金槍魚(yú)養(yǎng)殖產(chǎn)量進(jìn)行統(tǒng)計(jì),當(dāng)年北美洲首次養(yǎng)殖大西洋藍(lán)鰭金槍魚(yú) (Thunnusthynnus),其產(chǎn)量為50 t;2020 年全球金槍魚(yú)養(yǎng)殖產(chǎn)量約6.8×104t,增長(zhǎng)了1 368 倍。金槍魚(yú)適宜在水深50 m 以內(nèi)的海域養(yǎng)殖,可采用深遠(yuǎn)海網(wǎng)箱養(yǎng)殖方式[5]。因此,確定適宜的金槍魚(yú)海水養(yǎng)殖區(qū)域已成為拓展金槍魚(yú)養(yǎng)殖空間的關(guān)鍵問(wèn)題。

    海水養(yǎng)殖區(qū)域范圍選址一般采用地理信息系統(tǒng)(Geographic Information System,GIS)[6]和物種分布模型 (Species Distribution Model,SDM)[7]等方法,其影響因子涵蓋物理、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)因素等范疇。例如,基于GIS 的多準(zhǔn)則評(píng)價(jià)模型,將物理、環(huán)境和社會(huì)等多種因素納入結(jié)構(gòu)化模型,以此來(lái)確定日本扇貝水產(chǎn)養(yǎng)殖的潛力區(qū)域[8];SDM 基于環(huán)境生態(tài)理論[9],利用算法來(lái)評(píng)估和預(yù)測(cè)物種在地理空間和時(shí)間上的分布,已廣泛應(yīng)用于預(yù)測(cè)物種海水養(yǎng)殖擴(kuò)張的潛在區(qū)域[10]以及氣候變化影響下的海水養(yǎng)殖生產(chǎn)潛力變化趨勢(shì)[11]等。隨著海水養(yǎng)殖面積的不斷擴(kuò)大和水產(chǎn)養(yǎng)殖設(shè)施的迭代發(fā)展,提前謀劃布局中國(guó)南海金槍魚(yú)類養(yǎng)殖潛在適宜區(qū)域具有一定的現(xiàn)實(shí)意義。

    本研究選取南海金槍魚(yú)類主要物種—黃鰭金槍魚(yú) (T.albacares) 和鰹 (Katsuwonuspelamis) 為研究對(duì)象,結(jié)合其出現(xiàn)的分布點(diǎn)和環(huán)境變量數(shù)據(jù),運(yùn)用SDM 中使用廣泛的最大熵 (Maximum Entropy,MaxEnt) 模型預(yù)測(cè)其潛在適生區(qū)的空間分布,并定量分析物種分布與主要環(huán)境因素之間的關(guān)系,以期為黃鰭金槍魚(yú)和鰹資源的保護(hù)和利用提供參考。

    1 材料與方法

    1.1 研究區(qū)域概況

    中國(guó)南海海域是我國(guó)漁民歷代作業(yè)的傳統(tǒng)漁場(chǎng),其南部海域魚(yú)類資源豐富,浮游生物種類繁多[12],也是我國(guó)重要的金槍魚(yú)捕撈場(chǎng)所[13]。研究區(qū)域?yàn)槲覈?guó)十段線以內(nèi)海域,105°E—124°E、2°N—25°N (圖1)。

    圖1 研究區(qū)域兩種金槍魚(yú)類分布記錄Fig.1 Distribution of two tuna species in survey area

    1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

    1.2.1 物種出現(xiàn)數(shù)據(jù)

    南海金槍魚(yú)類部分出現(xiàn)數(shù)據(jù)從全球公開(kāi)數(shù)據(jù)庫(kù)Global Biodiversity Information Faculty (GBIF,www.gbif.org) 獲取,其不僅包括黃鰭金槍魚(yú)和鰹出現(xiàn)的記錄次數(shù),還有分布點(diǎn)位的經(jīng)緯度。從1950年至今,南海共出現(xiàn)黃鰭金槍魚(yú)30 個(gè)位點(diǎn)、鰹34 個(gè)位點(diǎn)。為降低采樣偏差的影響并保留最大數(shù)量的有用信息,使用ArcGIS 10.8 軟件對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行空間自相關(guān)處理,剔除重復(fù)或自相關(guān)數(shù)據(jù),保留了25 個(gè)黃鰭金槍魚(yú)位點(diǎn)和29 個(gè)鰹位點(diǎn)的發(fā)生數(shù)據(jù)和經(jīng)緯度,并結(jié)合2010 年3 月—2013 年2 月南海金槍魚(yú)探捕和生產(chǎn)監(jiān)測(cè)到的87 個(gè)黃鰭金槍魚(yú)位點(diǎn)和39 個(gè)鰹位點(diǎn)數(shù)據(jù),最終共使用112 個(gè)黃鰭金槍魚(yú)位點(diǎn)和68 個(gè)鰹位點(diǎn),建立了相應(yīng)的物種分布模型。

    1.2.2 環(huán)境數(shù)據(jù)

    影響魚(yú)類自然種群分布模式的重要變量主要有水溫、鹽度、食物、溶解氧、葉綠素a和海水流速[14]。目前,國(guó)內(nèi)外學(xué)者研究黃鰭金槍魚(yú)和鰹漁場(chǎng)分布的主要環(huán)境因子包括表層水溫 (Sea surface temperature,SST)、葉綠素a(Chl-a) 和表層鹽度(Sea surface salinity,SSS) 等[15-21]。因此,本研究以表層水溫、底層水溫 (Sea benthic temperature,SBT)、表層鹽度、底層鹽度 (Sea benthic salinity,SBS)、表層溶解氧 (Sea surface dissolved oxygen,SSDO)、底層溶解氧 (Sea benthic dissolved oxygen,SBDO) 以及葉綠素a7 個(gè)環(huán)境因子為變量,建立南海金槍魚(yú)類養(yǎng)殖潛在適生區(qū)物種分布模型。各環(huán)境因子數(shù)據(jù)主要下載于Bio-ORACLE v2.1 (https://www.bio-oracle.org/),以5'×5' 表示經(jīng)緯度網(wǎng)格:表層水溫、表層溶解氧、表層鹽度為目前平均值,底層水溫、底層鹽度、底層溶解氧為目前平均深度平均值;葉綠素a濃度數(shù)據(jù)來(lái)自于哥白尼海洋環(huán)境監(jiān)測(cè)服務(wù)中心 (Copernicus Marine Environment Monitoring Service,CMEMS,https://resources.marine.copernicus.eu)。

    1.3 SDM

    SDM 是一種預(yù)測(cè)物種空間分布的模型,主要用于研究物種的地理分布與環(huán)境變量間的關(guān)系[22],被廣泛應(yīng)用于區(qū)域生物多樣性評(píng)估、種群變化、物種遷移、全球變化生物學(xué)、野生動(dòng)物管理[23-24]等,以量化潛在海水養(yǎng)殖適宜區(qū)域[7]等方面的研究。SDM 的計(jì)算方法包括回歸分析、MaxEnt 模型、支持向量隨機(jī)模型、生態(tài)位模型、決策樹(shù)模型、隨機(jī)森林模型等,各種方法在總結(jié)響應(yīng)和預(yù)測(cè)變量之間的關(guān)系上存在差異;如在將物種分布轉(zhuǎn)移到不同地理位置[25]或時(shí)間背景時(shí),不同方法的預(yù)測(cè)結(jié)果可能存在顯著性差異。而MaxEnt 模型作為物種分布模型中的常用方法之一,其本質(zhì)是一種機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),可用來(lái)預(yù)測(cè)和分析復(fù)雜的數(shù)據(jù)集;且基于信息論中的最大熵原理,可有效地提取數(shù)據(jù)中的模式,并可自動(dòng)學(xué)習(xí)和更新模型,以適應(yīng)新的數(shù)據(jù)。

    1.4 模型構(gòu)建

    本研究運(yùn)用了SDM 中的MaxEnt 模型,在0.5°×0.5° 網(wǎng)格上預(yù)測(cè)南海黃鰭金槍魚(yú)和鰹的養(yǎng)殖潛在適宜性指數(shù) (Suitability index,SI)。首先,使用MaxEnt 3.4.4 軟件分別將黃鰭金槍魚(yú)和鰹的出現(xiàn)點(diǎn)樣本隨機(jī)分為2 個(gè)數(shù)據(jù)集,將75%的記錄設(shè)置為訓(xùn)練集,剩余25%的數(shù)據(jù)作為測(cè)試集。其次,采用Bootstrap 抽樣方法,重復(fù)運(yùn)行10 次,以消除隨機(jī)性和重復(fù)數(shù)值。根據(jù)Logistic 格式輸出的結(jié)果,得到響應(yīng)曲線,并運(yùn)用環(huán)境貢獻(xiàn)率與Jackknife 檢驗(yàn)結(jié)果分析主要環(huán)境因子對(duì)金槍魚(yú)養(yǎng)殖適宜區(qū)分布的影響程度,促使選址更加合理科學(xué)可靠。受試者工作特征曲線下面積 (Area under the receiver operating characteristic curve,AUC) 檢驗(yàn)值作為一種用于評(píng)估模型性能的指標(biāo),可反映模型的準(zhǔn)確性和敏感性;因此,模型的準(zhǔn)確性可以利用模型預(yù)測(cè)得出的AUC 值來(lái)評(píng)估[19]。AUC 值的取值范圍為0~1,值越大則表明模型預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度越高,0.5 表示模型的預(yù)測(cè)能力為隨機(jī)猜測(cè)水平,1 表示具有極高的預(yù)測(cè)能力。最后,根據(jù)SI (0~1) 定量評(píng)估海水養(yǎng)殖適宜性,SI 值越高,養(yǎng)殖地區(qū)的潛力就越大。研究將模型預(yù)測(cè)的概率結(jié)果以閾值為0.38、0.5、0.6 進(jìn)行劃分,即SI 小于0.38 的區(qū)域被劃分為非養(yǎng)殖區(qū);SI 介于0.38~0.5 的區(qū)域被劃分為低養(yǎng)殖區(qū);SI 介于0.5~0.6 的區(qū)域被劃分為中養(yǎng)殖區(qū);SI 大于0.6 的區(qū)域被劃分為高養(yǎng)殖區(qū)。

    2 結(jié)果

    2.1 模型預(yù)測(cè)能力評(píng)價(jià)

    最大熵模型檢驗(yàn)結(jié)果如表1 所示,兩種金槍魚(yú)的平均AUC 檢驗(yàn)值均大于0.848,表明黃鰭金槍魚(yú)和鰹的物種分布模型具有較好的預(yù)測(cè)能力。模型預(yù)測(cè)的適生性模擬結(jié)果可用于進(jìn)一步分析魚(yú)類豐富度分布,如預(yù)測(cè)結(jié)果優(yōu)異且性能良好,可用于研究南海金槍魚(yú)類養(yǎng)殖適宜區(qū)的分布。

    2.2 環(huán)境變量重要性及響應(yīng)曲線

    2.2.1 環(huán)境變量重要性

    Jackknife 檢驗(yàn)可以用來(lái)評(píng)估模型的準(zhǔn)確性,以及探討環(huán)境因子對(duì)金槍魚(yú)棲息地分布的影響程度。根據(jù)Jackknife 檢驗(yàn)可知 (圖2-a),黃鰭金槍魚(yú)在不包含某個(gè)環(huán)境因子得分中,不包含葉綠素a濃度、底層溶解氧、表層水溫的平均得分高于不包含底層鹽度、表層溶解氧、表層鹽度和底層水溫這4 項(xiàng),這表明葉綠素a濃度、底層溶解氧和表層水溫是影響黃鰭金槍魚(yú)棲息地分布的重要環(huán)境因子;而底層鹽度、表層溶解氧、表層鹽度和底層水溫這4 項(xiàng)對(duì)黃鰭金槍魚(yú)棲息地分布的影響較小。鰹在不包含某個(gè)環(huán)境因子的得分中,不包含葉綠素a濃度、底層溶解氧、表層水溫的平均得分高于不包含表層鹽度、底層鹽度、底層水溫和表層溶解氧,這表明葉綠素a濃度、底層溶解氧、表層水溫是影響鰹棲息地分布的重要環(huán)境因子,而表層鹽度、底層鹽度、底層水溫以及表層溶解氧對(duì)鰹棲息地分布的影響相對(duì)較小。

    在僅包含某個(gè)環(huán)境因子的得分中 (圖2-b),黃鰭金槍魚(yú)僅包含表層溶解氧、底層水溫和表層水溫的平均得分高于僅包含葉綠素a濃度、表層鹽度、底層溶解氧和底層鹽度的得分,表明表層溶解氧、底層水溫和表層水溫是影響黃鰭金槍魚(yú)棲息地分布的重要環(huán)境因子,而其余4 種因素對(duì)黃鰭金槍魚(yú)棲息地分布的影響較小。鰹中僅包含表層溶解氧、表層水溫和表層鹽度的平均得分高于僅包含葉綠素a濃度、底層水溫、底層鹽度和底層溶解氧的得分,表明表層溶解氧、表層水溫和 表層鹽度是影響鰹棲息地分布的重要環(huán)境因子,其余4 種因素對(duì)鰹棲息地分布的影響較小。

    結(jié)合Jackknife 檢驗(yàn)結(jié)果及7 種環(huán)境因子的貢獻(xiàn)率,分析得出表層溶解氧是影響黃鰭金槍魚(yú)和鰹潛在適宜區(qū)分布最重要的環(huán)境變量,其環(huán)境因子貢獻(xiàn)率分別為42.01%和29.87%。由圖3 可知,黃鰭金槍魚(yú)中環(huán)境因子貢獻(xiàn)率排名前3 的為表層溶解氧、底層鹽度、底層水溫,累積貢獻(xiàn)率占所有環(huán)境因子總貢獻(xiàn)率的73.02% 以上;置換重要值排前3 名的分別是底層鹽度、底層水溫和表層溶解氧,累積貢獻(xiàn)率為79.16%。對(duì)于鰹而言,環(huán)境因子貢獻(xiàn)率排名前3 的分別是表層溶解氧、底層鹽度、表層水溫,累積貢獻(xiàn)率占所有環(huán)境因子總貢獻(xiàn)率的69.41% 以上;置換重要值排前3 名的為底層鹽度、表層溶解氧和表層鹽度,累積貢獻(xiàn)率為73.93%??梢钥闯?,影響黃鰭金槍魚(yú)潛在分布的重要環(huán)境變量主要為表層溶解氧、底層水溫、底層鹽度,而影響鰹潛在分布的重要環(huán)境變量主要為表層溶解氧、表層水溫、底層鹽度。

    圖3 環(huán)境變量的貢獻(xiàn)率Fig.3 Contribution rate of environmental variables

    2.2.2 響應(yīng)曲線

    根據(jù)模型預(yù)測(cè)金槍魚(yú)類潛在分布結(jié)果對(duì)環(huán)境變量的響應(yīng)情況,黃鰭金槍魚(yú)和鰹對(duì)表層溶解氧的響應(yīng)曲線隨算法的不同而變化。如圖4-a 所示,在表層溶解氧濃度為201.91~205.61 mol·m-3的海域,黃鰭金槍魚(yú)和鰹的出現(xiàn)概率均較高 (大于0.5)。在表層溶解氧濃度大于201.52 mol·m-3時(shí),黃鰭金槍魚(yú)開(kāi)始出現(xiàn) (出現(xiàn)概率為0.38) 且隨著濃度的增加其出現(xiàn)概率上升,當(dāng)表層溶解氧濃度為202.30 mol·m-3時(shí)出現(xiàn)概率最大 (0.564),之后隨著濃度的增加出現(xiàn)概率呈下降趨勢(shì),在濃度為242.68 mol·m-3時(shí)達(dá)到臨界值。因此,適宜黃鰭金槍魚(yú)生長(zhǎng)的表層溶解氧濃度介于201.52~242.68 mol·m-3。在表層溶解氧濃度大于200.83 mol·m-3時(shí),鰹開(kāi)始出現(xiàn) (出現(xiàn)概率為0.38)且隨著濃度的增加其出現(xiàn)概率上升,在濃度為203.07 mol·m-3時(shí)出現(xiàn)概率最大 (0.623),之后隨著濃度的增加出現(xiàn)概率呈下降趨勢(shì),在濃度為208.35 mol·m-3時(shí)達(dá)到臨界值。由此可知,適宜鰹生長(zhǎng)的表層溶解氧濃度介于200.83~208.35 mol·m-3。

    圖4 重要環(huán)境因子對(duì)金槍魚(yú)適生性指數(shù)的響應(yīng)曲線Fig.4 Response curve of important environmental factors to suitable index of tuna

    適宜黃鰭金槍魚(yú)生存的底層水溫介于1.96~32.61 ℃,在底層水溫介于29.80~32.61 ℃時(shí),黃鰭金槍魚(yú)的出現(xiàn)概率最大 (0.904,圖4-b);適宜鰹生存的表層水溫介于19.71~28.96 ℃,在表層水溫為25.16 ℃時(shí),鰹的出現(xiàn)概率最大 (0.792,圖4-c)。

    圖4-d 顯示,當(dāng)?shù)讓欲}度高于34.37‰ 時(shí),黃鰭金槍魚(yú)開(kāi)始出現(xiàn) (出現(xiàn)概率為0.38) ,其出現(xiàn)概率隨底層鹽度的增加而上升并在34.97‰~35.26‰時(shí)最大 (0.665),因此底層鹽度介于34.37‰~35.26‰時(shí)適宜黃鰭金槍魚(yú)生長(zhǎng)。鰹的底層鹽度適宜范圍介于34.30‰~35.26‰,在介于34.97‰~35.26‰ 時(shí)出現(xiàn)概率最大 (0.782)。

    在以上重要環(huán)境因子中,黃鰭金槍魚(yú)的最適宜范圍分別為:表層溶解氧濃度介于201.52~242.68 mol·m-3,底層水溫介于1.96~32.61 ℃,底層鹽度介于34.37‰~35.26‰;鰹的最適宜范圍為:表層溶解氧濃度介于200.83~208.35 mol·m-3,表層水溫介于19.71~28.96 ℃,底層鹽度介于34.30‰~35.26‰。

    2.3 金槍魚(yú)類養(yǎng)殖SI

    在南海海域黃鰭金槍魚(yú)和鰹的SI 具有很強(qiáng)的區(qū)域變化。根據(jù)適宜SI 對(duì)南海海域各網(wǎng)格單元的養(yǎng)殖概率進(jìn)行定量評(píng)估,分布概率小于0.38 為非適宜養(yǎng)殖區(qū),分布概率大于0.6 為潛在高適宜養(yǎng)殖區(qū) (圖5)。南海漁場(chǎng)與海域名參照《南海漁場(chǎng)作業(yè)圖集》①農(nóng)業(yè)部南海區(qū)漁政局,廣東省地圖出版社.南海漁場(chǎng)作業(yè)圖集 (內(nèi)部發(fā)行)[M].廣州: 廣東省地圖出版社,1994.。根據(jù)模型預(yù)測(cè)結(jié)果,黃鰭金槍魚(yú)潛在適宜養(yǎng)殖區(qū)從南海海域中西部延伸至北部以及臺(tái)灣島東部海域,主要集中于臺(tái)灣南部漁場(chǎng)的中西部、東沙漁場(chǎng)、海南島東南部漁場(chǎng)的東南部、中沙東部漁場(chǎng)的中西部、西沙西部漁場(chǎng)的中東部、西中沙漁場(chǎng)、南沙西北部漁場(chǎng)的中東部、南沙中部漁場(chǎng)以及南沙中西部漁場(chǎng)的東北部,其潛在養(yǎng)殖高SI 分布區(qū)域主要集中在東沙漁場(chǎng)、南沙中部漁場(chǎng)以及南沙中西部漁場(chǎng)的東北部;鰹潛在適宜養(yǎng)殖區(qū)從南沙群島西北部海域延伸至臺(tái)灣島西南部,主要集中于臺(tái)灣南部漁場(chǎng)的中西部、東沙漁場(chǎng)、海南島東南部漁場(chǎng)的東南部、中沙東部漁場(chǎng)的中西部、西沙西部漁場(chǎng)的中東部、中沙漁場(chǎng)以及南沙西北部漁場(chǎng)的中東部,其潛在養(yǎng)殖高SI 分布區(qū)域主要集中在臺(tái)灣南部漁場(chǎng)的中西部以及東沙漁場(chǎng)。

    圖5 南海金槍魚(yú)類適宜性指數(shù)分布Fig.5 Suitability index distribution of tuna in South China Sea

    2.4 南海金槍魚(yú)類潛在養(yǎng)殖豐富度分布

    預(yù)測(cè)潛在金槍魚(yú)類海水養(yǎng)殖面積因種類而異。在疊加金槍魚(yú)類養(yǎng)殖潛在SI 分布圖的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步繪制其潛在養(yǎng)殖豐富度分布圖 (圖6)??傮w來(lái)說(shuō),黃鰭金槍魚(yú)和鰹在我國(guó)南海海域養(yǎng)殖潛在區(qū)域分布較廣,其中,臺(tái)灣南部漁場(chǎng)的中西部、東沙漁場(chǎng)以及南沙中部漁場(chǎng)是其分布最為集中的區(qū)域。黃鰭金槍魚(yú)和鰹在南海海域分布的高SI 區(qū)域主要集中在臺(tái)灣南部漁場(chǎng)的中西部海域。相比于黃鰭金槍魚(yú),鰹的潛在養(yǎng)殖區(qū)域面積較小,但處于潛在高適宜養(yǎng)殖區(qū)域的面積卻更大 (圖5)。

    圖6 南海海域金槍魚(yú)豐富度分布圖Fig.6 Tuna richness distribution in South China Sea

    3 討論

    本研究根據(jù)物種分布位點(diǎn)以及環(huán)境因子數(shù)據(jù)構(gòu)建了SDM,對(duì)黃鰭金槍魚(yú)和鰹的養(yǎng)殖潛在適宜區(qū)域進(jìn)行了預(yù)測(cè)。結(jié)果表明,表層溶解氧、表層水溫、底層水溫、底層鹽度是影響南海黃鰭金槍魚(yú)和鰹養(yǎng)殖適宜區(qū)分布的重要環(huán)境變量。黃鰭金槍魚(yú)潛在高適生區(qū)為南沙中西部漁場(chǎng)的東北部海域,鰹潛在高適生區(qū)為東沙漁場(chǎng)。自然環(huán)境因素作為養(yǎng)殖區(qū)域劃分的基本要素,通過(guò)海洋中不同尺度的自然環(huán)境異質(zhì)性來(lái)預(yù)測(cè)得到黃鰭金槍魚(yú)和鰹的養(yǎng)殖潛在適宜區(qū)是可行的。

    3.1 SDM 在預(yù)測(cè)海水養(yǎng)殖潛力的適用性

    當(dāng)前和未來(lái)的海洋環(huán)境條件可能會(huì)在決定擴(kuò)大海水養(yǎng)殖區(qū)域和物種方面發(fā)揮重要作用,溫度、鹽度、溶解氧作為影響金槍魚(yú)類生長(zhǎng)的要素,也是海水養(yǎng)殖能否成功的主要決定因素。研究物種適宜養(yǎng)殖區(qū)域是評(píng)估海水養(yǎng)殖可能性的第一步,SDM 作為預(yù)測(cè)物種潛在海水養(yǎng)殖區(qū)域及分析環(huán)境適宜性結(jié)構(gòu)不確定性的可靠工具[26],已有研究表明,SDM 適用于確定適宜養(yǎng)殖黃海鮭科的潛在海水養(yǎng)殖地[27-28]。本研究中,黃鰭金槍魚(yú)和鰹的預(yù)測(cè)模型結(jié)果AUC值分別為0.848 和0.872,均大于0.8,說(shuō)明SDM 對(duì)選擇黃鰭金槍魚(yú)和鰹的適宜養(yǎng)殖區(qū)域具有良好的預(yù)測(cè)能力。

    在采用SDM 選擇金槍魚(yú)類養(yǎng)殖區(qū)域時(shí)需要考慮以下因素:1) 離岸海水養(yǎng)殖物種通常被限制在一個(gè)有限區(qū)域內(nèi),即網(wǎng)箱養(yǎng)殖相比于近岸養(yǎng)殖而言,其技術(shù)與經(jīng)濟(jì)成本更高,考慮的因素更多。2) 我國(guó)南海不是金槍魚(yú)的產(chǎn)卵海域,需要捕撈野生幼魚(yú)和人工培育苗種進(jìn)行養(yǎng)殖,其成活率有待考量;此外,養(yǎng)殖海域的環(huán)境因素隨時(shí)間、空間動(dòng)態(tài)變化 (如對(duì)養(yǎng)殖成功至關(guān)重要的溫度、鹽度等關(guān)鍵環(huán)境變量),無(wú)法控制。3) 由于大多數(shù)養(yǎng)殖活動(dòng)在相對(duì)較小的局部區(qū)域進(jìn)行,設(shè)計(jì)海水養(yǎng)殖的SDM所需分辨率更高。

    3.2 南海金槍魚(yú)類潛在養(yǎng)殖區(qū)域的可行性

    對(duì)黃鰭金槍魚(yú)和鰹潛在養(yǎng)殖區(qū)域的分析表明,大部分海域在物理上適合其養(yǎng)殖、生長(zhǎng),并有可能擴(kuò)大為新興的離岸海水養(yǎng)殖業(yè)。本研究以潛在養(yǎng)殖SI 為指標(biāo),定量評(píng)估了黃鰭金槍魚(yú)和鰹的潛在養(yǎng)殖區(qū),結(jié)果顯示南海黃鰭金槍魚(yú)和鰹的潛在高適生區(qū)較為集中,主要位于東沙漁場(chǎng)。目前一些水產(chǎn)養(yǎng)殖區(qū)域可能不是最優(yōu) (即小于高SI 的區(qū)域),但隨著這些地區(qū)溫度的上升,最適宜養(yǎng)殖區(qū)域面積將會(huì)擴(kuò)大。而高SI 區(qū)域面積因在不同海域中變化較大,所以需要密切跟蹤其變化以確保準(zhǔn)確性。此外,深遠(yuǎn)海養(yǎng)殖設(shè)施的發(fā)展、養(yǎng)殖技術(shù)的突破和國(guó)際市場(chǎng)的需求都是南海金槍魚(yú)類養(yǎng)殖的驅(qū)動(dòng)力。

    3.3 限制因素

    1) 氣候變化。水產(chǎn)養(yǎng)殖對(duì)海洋環(huán)境和氣候變化十分敏感,氣候變化對(duì)全球漁業(yè)和水產(chǎn)養(yǎng)殖產(chǎn)生了直接或間接影響。面對(duì)極端氣候變化,水產(chǎn)養(yǎng)殖遭遇了溫度、pH、海平面上升、臺(tái)風(fēng)和海洋酸化的風(fēng)險(xiǎn)[29]。而要在南海東沙漁場(chǎng)海域?qū)崿F(xiàn)黃鰭金槍魚(yú)和鰹的養(yǎng)殖,臺(tái)風(fēng)是養(yǎng)殖過(guò)程中必須考慮的主要?dú)夂蛞蛩?。利用可預(yù)測(cè)未來(lái)氣候的區(qū)域情景方法,SDM 可進(jìn)一步評(píng)估未來(lái)氣候因素的變化對(duì)海水養(yǎng)殖的潛在風(fēng)險(xiǎn)。

    2) 模型預(yù)測(cè)能力。目前,生態(tài)位因子分析(Ecological niche factor analysis,ENFA)、非參數(shù)概率生態(tài)位 (Non parametric probabilistic ecological niche,NPPEN)、隨機(jī)森林 (Random forest,RF) 已被廣泛用于估計(jì)水產(chǎn)養(yǎng)殖物種的潛在生產(chǎn)力。相比于采用SDM 多集合方法來(lái)研究不同預(yù)測(cè)的變化差異,本文僅使用了SDMs 集合中的最大熵模型,研究結(jié)果不能評(píng)估到所有潛在的適宜養(yǎng)殖區(qū)域。

    3) 可持續(xù)承載能力。水產(chǎn)養(yǎng)殖區(qū)域的選取不僅要考慮環(huán)境因素的適宜性,還應(yīng)在更廣泛的養(yǎng)殖區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)考慮可持續(xù)承載能力。水產(chǎn)養(yǎng)殖可持續(xù)承載能力包括4 個(gè)部分:物理承載能力,即物理上足以進(jìn)行某種類型水產(chǎn)養(yǎng)殖的區(qū)域;生產(chǎn)承載能力,即從生物量或經(jīng)濟(jì)角度評(píng)估一個(gè)地區(qū)水產(chǎn)養(yǎng)殖生產(chǎn)能力的效用;生態(tài)承載能力,即在不產(chǎn)生難以接受的生態(tài)影響條件下,可能達(dá)到的最大生產(chǎn)水平;社會(huì)承載能力,即包括上述3 種承載能力以及所有利益相關(guān)者之間的權(quán)衡,以滿足人口(社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素,如區(qū)域就業(yè)和傳統(tǒng)漁業(yè)等) 和環(huán)境的需求[30]。本研究的重點(diǎn)是自然物理環(huán)境對(duì)物種水產(chǎn)養(yǎng)殖區(qū)域的影響,而在現(xiàn)實(shí)的水產(chǎn)養(yǎng)殖活動(dòng)規(guī)劃中往往需要運(yùn)用多指標(biāo)評(píng)價(jià)方法,充分考慮生產(chǎn)承載能力、生態(tài)承載能力和社會(huì)承載能力。

    4) 養(yǎng)殖管理。水產(chǎn)養(yǎng)殖是一個(gè)復(fù)雜且長(zhǎng)期的過(guò)程,養(yǎng)殖管理的便捷性與經(jīng)濟(jì)性成為降低生產(chǎn)成本的主要因素之一。隨著大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等現(xiàn)代信息技術(shù)的廣泛應(yīng)用,水產(chǎn)養(yǎng)殖的精準(zhǔn)化、精細(xì)化和智能化全過(guò)程生產(chǎn)管理更加普及,養(yǎng)殖管理水平和生產(chǎn)效率全面提升。此外,利用北斗導(dǎo)航系統(tǒng)可以預(yù)測(cè)養(yǎng)殖區(qū)域未來(lái)海況、潮流、風(fēng)向等因子,特別是預(yù)防海域臺(tái)風(fēng)、赤潮等災(zāi)害造成的影響,以減少經(jīng)濟(jì)損失。但對(duì)生產(chǎn)者而言,前期的設(shè)施裝備、智能管理系統(tǒng)以及技術(shù)研發(fā)等投入巨大,需要從技術(shù)、市場(chǎng)、資金等角度考慮金槍魚(yú)養(yǎng)殖業(yè)發(fā)展的可行性。

    5) 養(yǎng)殖設(shè)施。養(yǎng)殖裝備設(shè)施作為保障深遠(yuǎn)海養(yǎng)殖可持續(xù)生產(chǎn)的基礎(chǔ)要素,必須考慮金槍魚(yú)類在養(yǎng)殖過(guò)程中的安全性。目前,根據(jù)養(yǎng)殖模式的劃分,國(guó)內(nèi)深遠(yuǎn)海漁業(yè)養(yǎng)殖設(shè)施裝備主要包括自航養(yǎng)殖工船 (船艙養(yǎng)殖) 和網(wǎng)箱型養(yǎng)殖設(shè)施 (網(wǎng)箱養(yǎng)殖)兩種類型。自2017 年以來(lái),我國(guó)深遠(yuǎn)海養(yǎng)殖裝備陸續(xù)投入使用,如山東青島的“深藍(lán)1 號(hào)”、海南陵水的“5G+海洋牧場(chǎng)”及浙江舟山的“嵊海1 號(hào)”等。但考慮到南海海域臺(tái)風(fēng)、風(fēng)暴潮等影響和行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)改進(jìn)等因素,以及中國(guó)深遠(yuǎn)海養(yǎng)殖設(shè)施安全性與國(guó)際先進(jìn)水平還存在一定差距,因此需要?jiǎng)?chuàng)新養(yǎng)殖裝備核心技術(shù),將海洋船舶工程裝備與工業(yè)化養(yǎng)殖相融合,進(jìn)一步加大對(duì)以大型養(yǎng)殖平臺(tái)為核心的多元化養(yǎng)殖設(shè)備系統(tǒng)的研發(fā)力度,保障養(yǎng)殖全過(guò)程的安全性。

    6) 養(yǎng)殖技術(shù)。養(yǎng)殖技術(shù)是物種水產(chǎn)養(yǎng)殖面積可持續(xù)擴(kuò)大的基礎(chǔ)條件。目前,我國(guó)已實(shí)現(xiàn)在外海養(yǎng)殖區(qū)開(kāi)展黃鰭金槍魚(yú)網(wǎng)箱養(yǎng)殖,建立了黃鰭金槍魚(yú)深水網(wǎng)箱養(yǎng)殖技術(shù)體系,并開(kāi)展了金槍魚(yú)網(wǎng)箱養(yǎng)殖示范區(qū)建設(shè)[31]。但相較于其他國(guó)家,我國(guó)黃鰭金槍魚(yú)深水網(wǎng)箱養(yǎng)殖技術(shù)仍處于起步階段,擴(kuò)大養(yǎng)殖區(qū)域需要考慮養(yǎng)殖技術(shù)的配套。而對(duì)于鰹來(lái)說(shuō),深水網(wǎng)箱養(yǎng)殖技術(shù)還需要更為深入的探索。

    3.4 金槍魚(yú)養(yǎng)殖建議

    1) 采用SDM 得出的金槍魚(yú)潛在分布區(qū)域圖,可為金槍魚(yú)養(yǎng)殖區(qū)域選擇提供指導(dǎo)。根據(jù)本研究結(jié)果,網(wǎng)箱可投放于離海南距離較近的東沙漁場(chǎng),以減少運(yùn)輸成本。

    2) 對(duì)養(yǎng)殖區(qū)域?qū)嵤╅L(zhǎng)期環(huán)境監(jiān)測(cè)。環(huán)境變化對(duì)海水養(yǎng)殖業(yè)的影響巨大[32],氣候變化增加了水產(chǎn)養(yǎng)殖系統(tǒng)的復(fù)雜性和不確定性,如溫度[33]、極端氣候、溶解氧[34]及洋流[35]等,評(píng)估和預(yù)測(cè)環(huán)境因素對(duì)水產(chǎn)養(yǎng)殖的影響,并對(duì)在面臨環(huán)境壓力時(shí),作出避免或減少損失的決策至關(guān)重要。

    3) 評(píng)估和控制水產(chǎn)養(yǎng)殖對(duì)環(huán)境的影響。海水養(yǎng)殖對(duì)周圍海域環(huán)境的影響復(fù)雜多樣[36]。魚(yú)類排出的糞便、飼料中含有的化學(xué)物質(zhì),甚至死魚(yú)都可能污染環(huán)境[37]。例如,中國(guó)威海沿海地區(qū)長(zhǎng)期的海水養(yǎng)殖活動(dòng)導(dǎo)致pH 呈現(xiàn)潛在下降趨勢(shì),整個(gè)研究區(qū)域的水質(zhì)存在嚴(yán)重污染[38]。因此,研究應(yīng)將物種養(yǎng)殖與周圍環(huán)境的潛在影響結(jié)合起來(lái)。

    4) 養(yǎng)殖區(qū)域要考慮海域使用權(quán)的立體多功能性及有限排他性。海域資源包括礦產(chǎn)資源、生物資源、海水資源等,同一海域空間的資源常以多種組合方式分布,使得海域具有立體開(kāi)發(fā)的潛力。不同用?;顒?dòng)對(duì)海域自然屬性的影響程度、影響方式和影響區(qū)域不同,不同用?;顒?dòng)間存在著兼容性和排他性,而同一海域空間的海域使用權(quán)是可以共存的。

    5) 南海地理位置的特殊性對(duì)深遠(yuǎn)海養(yǎng)殖有諸多限制。南海作為重要的國(guó)際航道之一,擁有超過(guò)37 條國(guó)際交通航線,也是我國(guó)極其重要的戰(zhàn)略運(yùn)輸生命線,深遠(yuǎn)海養(yǎng)殖區(qū)域的選取要考慮航道通航因素。在國(guó)際主要航道分布圖中,南海主要位于太平洋航線的東亞—馬六甲國(guó)際主航道上,途經(jīng)南沙中、西部漁場(chǎng)以及南沙西北部漁場(chǎng)的東部海域的船舶較多,而這些海域同時(shí)也是金槍魚(yú)類的高適宜養(yǎng)殖區(qū)域,因此,在選擇養(yǎng)殖區(qū)域時(shí)應(yīng)充分考慮航區(qū)范圍。

    6) 海水養(yǎng)殖區(qū)域的選擇,除考慮自然環(huán)境適宜度外,還需結(jié)合社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素、科技水平及創(chuàng)新條件。金槍魚(yú)養(yǎng)殖需要大規(guī)模的養(yǎng)殖工程系統(tǒng),并依賴于高技術(shù)、高成本的陸基設(shè)施系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)、建設(shè)和維護(hù)。目前,我國(guó)金槍魚(yú)養(yǎng)殖技術(shù)取得了新突破,如黃鰭金槍魚(yú)深水網(wǎng)箱養(yǎng)殖示范區(qū)水體達(dá)6 600 m3,馴化成功率達(dá)到75.83%[31];但同時(shí)也要加強(qiáng)養(yǎng)殖技術(shù)創(chuàng)新,日本作為全面掌握金槍魚(yú)養(yǎng)殖技術(shù)的主要國(guó)家,其創(chuàng)新、技術(shù)、技能三位一體的基本經(jīng)驗(yàn)[39]值得借鑒與學(xué)習(xí),以促進(jìn)我國(guó)金槍魚(yú)養(yǎng)殖業(yè)的進(jìn)一步發(fā)展。

    4 展望

    根據(jù)南海黃鰭金槍魚(yú)和鰹重要環(huán)境因子的最適宜范圍,在今后研究中需要進(jìn)一步分析其潛在高適生區(qū)重要環(huán)境因子的年際變動(dòng)規(guī)律,從而更科學(xué)地分析高適生區(qū)的變化狀況。SDM 作為預(yù)測(cè)物種養(yǎng)殖適宜棲息地的有效工具,未來(lái)的水產(chǎn)養(yǎng)殖除了需要充分考慮中尺度環(huán)境異質(zhì)性與氣候變化之外,還需結(jié)合社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、科技條件等因素,在理論生態(tài)適宜棲息地的基礎(chǔ)上,得出南海金槍魚(yú)潛在最佳適生區(qū)。在影響因素中不僅要全面考慮物理環(huán)境因素,還需要全面研究“生態(tài)適宜性”(即可持續(xù)承載力角度),以精準(zhǔn)預(yù)測(cè)適合黃鰭金槍魚(yú)和鰹養(yǎng)殖的區(qū)域。此外,由于污染、海域內(nèi)的人類活動(dòng)和氣候變化等因素,可能會(huì)導(dǎo)致目前適宜養(yǎng)殖的區(qū)域在未來(lái)變得不適宜。因此,未來(lái)的研究應(yīng)考慮包括人類養(yǎng)殖活動(dòng)對(duì)養(yǎng)殖區(qū)域環(huán)境的影響。

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