北太平洋公海日本鲭资源分布及其渔场环境特征

戴澍蔚，唐峰华，樊 伟，张 衡，崔雪森，郭刚刚

北太平洋公海日本鲭资源分布及其渔场环境特征

戴澍蔚1，2，唐峰华1，樊 伟1，2，张 衡1，崔雪森1，郭刚刚1，2

（1.中国水产科学研究院东海水产研究所，农业部东海与远洋渔业资源开发利用重点实验室，上海 200090；2.上海海洋大学海洋科学学院，上海 201306）

根据2014～2015年两年收集的北太平洋公海围拖网作业的日本鲭（Scomber japonicas，又称鲐鱼）生产月度数据，结合同期卫星遥感反演技术获取的海表温度（SST）、海水叶绿素a（Chl-a）浓度、海流等环境数据，运用渔获量重心法，地统计插值等方法，分析了北太平洋公海鲐鱼的资源分布情况与渔获量重心的时空变化及其与主要环境因子之间的关系。研究表明，鲐鱼渔场季节性差异明显，渔场重心集中分布在39°N～43°N、147°E～154°E范围内。两年渔场重心均呈现先向东北方向移动，自9月开始再向西南方向移动的趋势。GAM模型显示，北太平洋鲐鱼渔场的最适海表温度范围是16～18℃，最适叶绿素a浓度范围是0.3～0.8 mg·m－3，空间上集中分布在40°N～41°N、148°E～151°E，海流对鲐鱼渔场形成尤为重要。

鲐鱼；海洋环境；GAM模型；北太平洋

日本鲭（Scomber japonicas）属硬骨鱼纲（Steichthyes），鲈形目（Perciformes），鲭亚目（Scombroidei），鲭科（Scombridae），鲐属，又称鲐鱼，是大洋暖水性中上层鱼类，广泛分布于西北太平洋沿岸海域，是这些海域重要的经济渔业资源之一，主要为中国、日本、韩国等国的灯光围网及灯光敷网渔业所用［1－3］。鲐鱼是一种长距离洄游性鱼类，其渔场位置与洄游路线密切相关，同时受海洋环境影响较大［4］。北太平洋鲐鱼渔场与北太平洋柔鱼渔场部分重叠［5］，主要是流隔型渔场，黑潮暖水系与亲潮冷水系对渔场的形成至关重要，由于两个流系水温和盐度有着显著差异，在该海域会形成一个水温不连续面，流层间对流现象明显，这里水温适宜，浮游生物生长良好，鱼类饵料极其丰富，成为世界最大渔场之一。7月黑潮势力增强，渔获水温上升；8～9月黑潮势力达到顶峰，10月以后亲潮势力加强，渔获水温下降［6－13］。

虽然早期国内外对鲐鱼渔场形成及时空分布与预报的研究较多［14－18］，如针对鲐鱼产卵、繁殖摄食、鲐鱼渔获量与海表温的关系、渔场时空分布特征及渔场预报等方面做出相应报道，但研究区域集中在东黄海，缺少对北太平洋鲐鱼资源分布的相关研究，尤其在公海海域仍为空白，伴随着东黄海渔业资源的过度开发以及可持续利用渔业资源政策的实施［1，19］，更多的远洋渔船选择到北太平洋公海进行作业生产，对北太平洋鲐鱼的资源丰度及时空分布信息的了解显得尤为必要。鉴于此，本研究以2014～2015年北太平洋鲐鱼生产月度数据，结合同期卫星获取的海洋环境数据，分析了北太平洋鲐鱼单位捕捞努力量渔获量（catch per unit effort，CPUE）分布、渔场重心时空变化及其与主要环境因子（海表温度、叶绿素a浓度和海流）之间的关系，并借助GAM（generalized additivemodels）模型进行分析，为我国后续北太平洋鲐鱼生产作业和渔情预报提供依据。

1 材料与方法

1.1 生产数据来源及研究区域

生产数据来源于渔捞日志，由在北太平洋生产的渔业公司提供，内容包括作业日期、经纬度、日产量，作业时间为2014年5～11月、2015年4～11月。作业渔场范围是：35°N～44°N、145°E～160°E（图1）。

图1 北太平洋鲐鱼渔场区域Fig.1 Fishing ground of Scomber japonicas in the North Pacific Ocean

1.2 海洋环境数据来源

北太平洋公海作业海域海表温度（SST）、叶绿素a浓度月度数据来自美国国家海洋和大气局（NOAA）网站（http：／／oceanwatch.pifsc.noaa.gov／），海流资料则是运用HYCOM模式计算得出［20］。研究海域为35°N～44°N、145°E～160°E，时间范围是2014年5～11月、2015年4～11月。

1.3 数据处理方法及模型

1）北太平洋鲐鱼的资源丰度［21］用单位捕捞努力量渔获量（CPUE，t／d／船）来表示：

式（1）中，CPUE是单位捕捞努力量渔获量；Ci是每条船第i天的渔获量（t）；n是总天数。

2）利用公式（1）对生产数据进行处理后，用渔获量重心法研究中心渔场的空间变化。按下式计算渔获量重心［22］：式（2）、式（3）中，X、Y分别是渔获量重心的经度、纬度；Xi是第i天中心点的经度，Yi是第i天中心点的纬度；Ci是第i天的渔获量；n是总天数。

3）将渔获量与海洋环境因子（海表温度、叶绿素a浓度）与经纬度关系用广义加性模型（generalized additivemodels，GAM）拟合［23－24］，通过对非参数函数的拟合来估计变量和自变量之间的关系，为了消弱模型的异方差性和共线性，将叶绿素a浓度转化成对数函数的形式。

建立以渔获量（Catch）为非独立变量、主要环境因子及经纬度为解释变量的GAM模型，表达式如下［25］：

为防止取对数时出现零值，先将Catch与Chl-a值加上0.01，再进行对数化处理，式（4）中，S为自然立方样条平滑；SST为海表温度；Longitude为经度；Latitude为纬度；ε为误差项，将GAM模拟结果中上、下95%置信区间虚线离实线最接近的区间定义为渔场最适环境因子范围。

4）将所有月份的渔获量进行0.5°×0.5°分辨率重新提取，并根据空间位置与海表温度、叶绿素a浓度、海流数据进行匹配，利用统计学软件SPSS、Excel及空间分析软件ArcGIS对环境数据与渔获量数据的关系进行分析［26－27］。将渔获量数据进行分级处理，并与环境数据叠加显示。

2 结果与分析

2.1 渔获量及单位捕捞努力量季节性分布

2014～2015年我国北太平洋公海海域鲐鱼渔获量及CPUE波动明显（图2），两年的渔获量季节分布均呈现先上升后下降的趋势，2015年各月渔获量均比2014年对应月份渔获量高，其中2014年10月渔获量最高为8 000 t，最低5月为3 000 t；2015年6～10月渔获量较高，最高8月为12 500 t，最低4月为620 t。CPUE波动范围较小，2014年CPUE范围15.7～27.1 t／d／船，最高是10月，最低是6月，总体呈先下降再逐步上升再下降的趋势；2015年CPUE范围17.7～24.4 t／d／船，最高是11月，最低是5月。

图2 2014～2015年北太平洋鲐鱼渔获量及CPUE分布Fig.2 Distribution of fish catch and CPUE of Scomber japonicas in the North Pacific Ocean，2014－2015

2.2 渔场重心的季节变化

通过产量重心法计算得出结果如图3，2014年北太平洋鲐鱼渔场重心在36°N～43°N、146°E～154°E范围内；2015年渔场重心在39°N～42°N、147°E～152°E范围内，较2014年渔场重心要集中。两年渔场重心均呈现先向东北方向移动，从9月开始再向西南方向移动的趋势。

图3 北太平洋2014～2015年鲐鱼渔场重心季节变化趋势Fig.3 Seasonal variation trend of gravity center of Scomber japonicas in the North Pacific Ocean，2014－2015

2.3 渔获量与海表温度及海流分布

2014年渔获量和海表温度分布如图4，中心渔场SST 5月为12～20℃，集中分布在35°N～39°N、145°E～148°E范围内；6月为12～23℃，集中分布在37°N～41°N、146°E～150°E范围内；7月为15～20℃，集中分布在40°N～43°N、152°E～157°E范围内；8月为17～24℃，集中分布在42°N～44°N、153°E～155°E范围内；9月为16～22℃，集中分布在40°N～43°N、149°E～154°E范围内；10月为11～20℃，集中分布在40°N～43°N、149°E～155°E范围内；11月为8～16℃，集中分布在39°N～42°N、146°E～153°E范围内。

2014年渔获量和海流的分布如图4，5～6月份黑潮势力较弱，亲潮势力较强，渔场位置靠南，且位于流速相对较大（0.3～0.5m·s－1）区域；7～9月流隔明显，说明黑潮潮势力相对于之前月份有所加强，渔场位置偏北，高产渔场位于黑潮前锋，且位于流速相对较慢（0.1～0.4 m·s－1）区域；10～11月黑潮势力逐渐消退，渔场向西南方向移动，高产渔场仍然位于流速较慢（0.1～0.3 m·s－1）区域。

2015年渔获量和海表温度分布如图5，中心渔场SST 4月为11～14℃，集中分布在38°N～39°N、147°E～149°E范围内；5月为5～21℃，集中分布在38°N～42°N、145°E～153°E范围内；6月为9～20℃，集中分布在39°N～42°N、147°E～153°E范围内；7月为11～22℃，集中分布在39°N～43°N、147°E～154°E范围内；8月为14～25℃，集中分布在39°N～43°N、147°E～154°E范围内；9月为14～23℃，集中分布在39°N～42°N、147°E～153°E范围内；10月为12～20℃，集中分布在39°N～42°N、148°E～153°E范围内；11月为9～18℃，集中分布在38°N～41°N、147°E～151°E范围内。

2015年渔获量和海流的分布如图5，4～5月份流隔不明显，亲潮势力强于黑潮，渔场位置较为分散，尤其是5月，但高产渔场位于亲潮黑潮交汇处流速相对缓和（＜0.3 m·s－1）区域；6～9月流隔明显，亲潮势力减弱，黑潮势力加强，渔场位置分散，但高产渔场相对较集中，高产渔场位于黑潮前锋，亲潮向背一侧且位于流速相对较慢（0.1～0.3 m·s－1）区域；10～11月亲潮势力加强，高产渔场位于亲潮前锋，黑潮向背一侧流速较慢（＜0.2 m·s－1）区域。

图4 2014年海表温度、海流和渔获量分布叠加Fig.4 Stack distribution of sea surface temperatures，currents and catches，2014

图5 2015年海表温度、海流和渔获量分布叠加Fig.5 Stack distribution of sea surface temperatures，currents and catches，2015

2.4 渔获量与叶绿素分布

2014年渔获量和叶绿素a浓度分布如图6，中心渔场Chl-a 5月为0.4～1 mg·m－3，6月为0.1～2mg·m－3，7月为0.1～0.5mg·m－3，8月为0.1～1 mg·m－3，9月为0.1～1 mg·m－3，10月为0.3～3 mg·m－3，11月为0.3～2mg·m－3。

2015年渔获量和叶绿素a浓度分布如图7，中心渔场Chl-a 4月为0.5～1 mg·m－3，5月为0.2～10 mg·m－3，6月为0.2～7 mg·m－3，7月为0.1～2 mg·m－3，8月为0.1～1 mg·m－3，9月为0.1～1mg·m－3，10月为0.2～2 mg·m－3，11月为0.4～2 mg·m－3。

图6 2014年叶绿素a浓度和渔获量分布叠加Fig.6 Stack distribution of Ch lorophyll a concentration and catches，2014

图7 2015年叶绿素a浓度和渔获量分布叠加Fig.7 Stack distribution of Chlorophyll a concentration and catches，2015

2.5 GAM模型分析

渔场环境因子与渔获量的GAM模型分析结果如图8，2014～2015年北太平洋鲐鱼渔场的最适SST范围是16～18℃；最适叶绿素a浓度范围是0.3～0.8 mg·m－3；

渔场纬度集中在40°N～41°N；经度集中在148°E～151°E。

环境因子与渔获量的GAM模型经F检验（表1），P值均小于0.05，SST与渔获量呈现一般显著（P＜0.05），其它环境因子与渔获量均呈极显著（P＜0.01）。

图8 2014～2015年北太平洋鲐鱼渔场渔获量与环境因子的GAM模拟结果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年北太平洋渔场环境因子与渔获量GAM模拟的检验系数值和显著性Tab.1 Inspection coefficient value and significance for GAM simulation of fish production and environmental factors in the North Pacific Ocean，2014－2015

3 讨论

3.1 鲐鱼中心渔场位置的季节性变化分析

鲐鱼是暖水性海洋鱼类，强大的游泳能力使其每年进行远距离洄游［2］，渔场的重心变化路线一定程度上反映了鲐鱼的洄游路线，通过本研究渔场重心季节变化图（图3）可以看出，每年8月之前逐渐向东北方向洄游，9月开始则向西南方向洄游，同时捕捞船队作业路线也是影响渔获量的重要因素之一［28］，每年4～5月船从国内驶向北太平洋海域，按照就近原则从西南向东北开始作业，并未到达真正鱼群聚集地，这可能是导致这两年前两个月渔获量不高的因素之一。由图2知，2014年渔获量与CPUE呈正相关，渔获量在5～10月大体上升，到11月下降，CPUE在6月明显偏低，11月出现回落，其中11月渔获量和CPUE降低可能与北太平洋11月风浪加大，作业难度上升有关，而6月CPUE降低的原因可能是船队行进速度不及鲐鱼洄游至东北方向的速度［29］；2015年各月渔获量均比2014年相应月份高，整体呈现先上升，9月开始下降的趋势，CPUE整体上升趋势，除6月外，CPUE均低于2014年相应月份，5～6月作业渔场叶绿素a浓度值均较大（图7），6月CPUE值较高可能是因为5月作业渔场较分散，而6月作业渔场集中，7月渔场叶绿素a浓度下降，CPUE相应也下降［30］。

3.2 海洋环境及空间位置与渔场形成的关系

GAM模型显示，鲐鱼集聚的最适温度范围是14～18℃，水温是影响鲐鱼集聚的重要因素之一［31］，如图4和图5，除2014年5月及2015年4月，其它各月在14～18℃范围内均有渔获量较大值出现，这表明鲐鱼渔场的形成与水温锋面有关，在海表温度16℃左右易出现渔获量较大值，这与PARK等［32］的研究结果相符。咸鹏等［33］对北太平洋海温变化的年代际模及演变做了研究，后续研究应结合更多年份的生产数据与海温年际变化作相关研究。崔科等［17］曾报道厄尔尼诺现象对东海鲐鱼资源丰度有大约14个月的影响滞后期，厄尔尼诺对北太平洋鲐鱼渔场形成的影响还需后期更多数据以便进一步研究。

鲐鱼集聚的最适叶绿素a浓度在0.3～0.8 mg·m－3范围内，在叶绿素a浓度小于0.2 mg· m－3时，渔获量很少（图6～7），在2015年5～6月渔场叶绿素a浓度值明显偏高，说明叶绿素a浓度和渔获量没有明显的季节变化关系，但对CPUE有比较明显的影响，叶绿素a浓度可作为鲐鱼索饵的参考指标，可以像海表温度一样大范围影响鲐鱼的集聚，唐峰华等［34］指出，叶绿素a浓度可辅助水温来分析暖寒流交汇情况即北太平洋柔鱼渔场的变化。

海流可以影响叶绿素a浓度，是影响鲐鱼渔场季节变化重要的原因之一，处于一定温度范围内在冷暖锋交汇处往往聚集了大量鲐鱼，易形成大的渔场［35］。黑潮、亲潮的强弱交替及持续时间可以对附近海域海温及浮游动植物产生重要影响，王文宇等［36］曾用地理信息系统和遥感技术对此加以验证，同时黑潮势力与亲潮势力年际时间差也会对鲐鱼渔场位置及渔获量造成影响，如本研究2015年6月黑潮势力相对于2014年6月提早，2015年6月渔获量及渔场范围均要大，这与王志联等［37］的研究结果相符。在比较大的水团附近无较大鲐鱼渔场，这可能与考虑到生产作业安全及流速加快因素作业难度变大有关，在流速缓和（＜0.4m·s－1）海域可以获得较高生产效益。

从渔获量与经纬度的关系来看（图3、图8），渔获量与纬度关系更为密切，集中在40°N～41°N，在经度上则是集中在148°E～151°E区域，在黑潮、亲潮势力同样影响经纬度方向的海洋环境因素时，太阳辐射在各纬度的差异直接导致海面温度的差异，侧面反映了海表温度对鲐鱼渔场形成起着至关重要的作用。

鲐鱼分布于北太平洋西部的中国、朝鲜、日本及俄罗斯远东地区海域，一般认为鲐鱼分为两个地方种群：日本海种群和中国的黄海、东海种群［29］。北太平洋公海的鲐鱼与中国东黄海的鲐鱼是否同一种群，目前不能确定，对其DNA鉴定是下一步应该继续的工作。因渔业资源分布科学调查成本高，本文通过渔业数据来反映鲐鱼资源状况并探究其与环境因子的关系，有一定的实际意义，更为准确地探究北太平洋鲐鱼资源状况应是接下来的研究方向和任务。

4 小结

研究对2014～2015年共15个月的北太平洋鲐鱼生产数据与主要环境进行分析，并运用GAM模型模拟了渔获量与环境因子之间的关系，发现北太平洋鲐鱼中心渔场的分布与海表温度、海流、经纬度、叶绿素a浓度均存在一定联系。渔场重心呈现先向东北方向移动，从9月开始再向西南方向移动的趋势。最适海表温度范围是16～18℃，最适叶绿素a浓度范围是0.3～0.8 mg· m－3，空间上集中分布在40°N～41°N、148°E～151°E。海流的变动是海表温度和叶绿素a浓度变化的重要原因，对鲐鱼渔场形成尤为重要。鲐鱼渔场的年间和季节变化是在海表温度、叶绿素a浓度和黑潮亲潮此消彼长等因素的共同作用下形成的。研究可为我国北太平洋远洋渔业生产提供了渔场变化及渔情信息参考。

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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，FANWei1，2，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

中央级公益性科研院所基本科研业务费专项资助项目（2016Z01－03）；国家科技支撑计划项目（2013BAD13B01）

戴澍蔚（1990－），男，硕士研究生，主要从事海洋渔业遥感及渔业GIS研究。

E-mail：daishuwei＠foxmail.com

樊 伟，研究员。E-mail：fanwee＠126.com