上海海洋大学学报  2021, Vol. 30 Issue (6): 1079-1089    PDF    
不同捕捞方式下印度洋北部鸢乌贼渔场时空分布差异
温利红1, 张衡2, 方舟1,3,4,5,6, 陈新军1,3,4,5,6     
1. 上海海洋大学 海洋科学学院, 上海 201306;
2. 中国水产科学研究院东海水产研究所, 上海 200090;
3. 大洋渔业资源可持续开发教育部重点实验室, 上海 201306;
4. 国家远洋渔业工程技术研究中心, 上海 201306;
5. 农业农村部大洋渔业开发重点实验室, 上海 201306;
6. 农业农村部大洋渔业资源环境科学观测实验站, 上海 201306
摘要:根据中国远洋渔业协会鱿钓技术组和公海围拖网技术组提供的2017—2019年印度洋北部鸢乌贼(Sthenoteuthis oualaniensis)生产统计资料,对灯光敷网、灯光罩网和鱿钓3种捕捞方式的鸢乌贼作业次数、产量和捕捞努力量渔获量(catch per unit effort,CPUE)进行统计分析。通过产量重心分析、聚类分析和方差分析,对3种捕捞方式的渔场时空分布及其年间差异进行比较。结果表明,2017、2018和2019年印度洋北部鸢乌贼产量分别为28 347、68 535和180 094 t,产量逐年上升。从年间变化来看,CPUE波动较大;从月间变化来看,各月产量与CPUE的变化趋势均保持一致。3种捕捞方式各月产量重心呈现逆时针变化规律,从南到北,自东向西移动。通过聚类分析可将灯光敷网分为5类,灯光罩网分为4类,鱿钓分为6类;渔获量主要分布于12. 5°N~14. 5°N,58°E~60°E和16°N~18°N,61. 5°E~63°E海域内。以时间和空间为影响因素,对不同经度间海域分析发现,CPUE在不同时间、空间上有明显差异;而不同捕捞方式也均存在显著差异。研究认为,今后应该加强时间序列的样本采集工作,综合考虑环境因子分析鸢乌贼渔场的变化规律及其根本原因,为后续合理开发该渔业和建立相关渔情预报模型提供依据。
关键词印度洋北部    鸢乌贼    捕捞方式    中心渔场    时空分布    

鸢乌贼(Sthenoteuthis oualaniensis)属头足纲(Cephalopoda)柔鱼科(Ommastrephidae)鸢乌贼属(Sthenoteuthis),为暖水性大洋性种类,广泛分布在印度洋、太平洋的赤道和亚热带海域[1-3]。其中在印度洋西北部海域和我国南海资源量较为丰富[4-5],总资源量预估约为800万~1 100万t[6]。目前印度洋公海是我国捕捞鸢乌贼的主要渔场,相较于其他公海鱿钓渔场,起步较晚[7-8]。目前主要涉及鸢乌贼渔场的相关研究主要集中在我国南海海域,针对印度洋海域的研究相对较少,我国首次对印度洋西北海域鸢乌贼资源进行调查是在2003年9—11月,再次调查是2004年9月—2005年4月,时间较短,范围较小,对资源密度仅进行初步分析[5, 9]。随着近些年印度洋海洋环境的变化以及捕捞数据的健全,可以更为全面地了解印度洋北部鸢乌贼渔场分布以及不同捕捞作业方式间的差异情况。印度洋海域捕捞鸢乌贼的作业方式主要有灯光敷网[10]、灯光罩网[11]以及鱿钓[12]等。灯光敷网作业是根据中上层鱼类趋光性的特点,以灯光诱集鱼群进行围捕,故对渔获种类有很强的选择性;灯光罩网主捕头足类及趋光性鱼类,网具规格小,成本低;鱿钓是利用鱿鱼喜光集群习性,在夜间采用专用水上灯诱集,有时加用水下灯,由自动钓机钓捕,也可用手钓作业。为此,研究根据2017—2019年中国远洋渔业协会鱿钓技术组和公海围拖网技术组的生产统计数据,分析印度洋北部鸢乌贼不同捕捞方式下渔场时空分布情况,比较其作业渔场分布是否存在年间差异,为后续资源量状况和渔情预报模型建立和分析提供相关基础资料。

1 材料与方法 1.1 材料来源

印度洋北部鸢乌贼生产统计资料来自中国远洋渔业协会鱿钓技术组和公海围拖网技术组,该统计资料包含灯光敷网、灯光罩网和鱿钓3种作业方式。统计内容包括作业日期、作业次数、作业的经纬度以及渔获量。空间分辨率为1°×1°,区域为5°S~25°N和50°E~95°E,时间为2017—2019年。

1.2 数据预处理

生产数据按每月经纬度1°×1°进行预处理,并计算单位捕捞努力量渔获量(catch per unit effort,CPUE),其公式[13]

    (1)

式中:YCPUE为单位捕捞努力量渔获量,t/次;C表示1艘渔船1天的产量,t;E表示其对应的作业次数,次;灯光敷网和灯光罩网以网次计算, 鱿钓是按照每天作业位置的变化次数来计算。

1.3 研究方法

根据不同年份和月份进行统计,分析2017—2019年灯光敷网、灯光罩网和鱿钓等3种作业方式总产量情况。

根据不同年份和月份进行统计,分别计算灯光敷网、灯光罩网和鱿钓在3°S~25°N和50°E~88°E海域内年、月渔获产量和平均CPUE的变化规律。

通过产量的空间分布变化来显示作业渔场的时空分布,利用重心分析法算出2017—2019年各月份作业的渔场重心,其公式[14]

    (2)
    (3)

式中:XY分别为某一月份的产量重心的经度和纬度;Ci为渔区i的产量,t;Xi为某一月份渔区i中心点的经度;Yi为某一月份渔区i中心点的纬度;j为某一月份度渔区的总个数。

计算各月产量重心间的欧氏距离(euclidean distance),比较月间变化[15]。欧氏距离公式为

    (4)

式中:Dklk月与l月产量重心之间的距离;XkYk分别为k月份产量重心的经度和纬度;XlYl分别为l月份产量重心的经度和纬度。根据计算后的欧氏距离,将2017—2019年各月的产量重心按照最短距离法进行聚类,分析比较其变化差异[16]

根据空间分布产量的多少统计灯光敷网、灯光罩网及鱿钓在58°E~60°E、60°E~62°E以及62°E~64°E经度范围内的CPUE,利用双因素方差分析(two-way analysis of variance)统计[15],通过LSD检验对显著性差异的值进行多重比较检验[17],比较CPUE在时间和空间上的差异。

上述分析均使用Excel 2019和SPSS 25. 0软件进行分析。

2 结果 2.1 总产量与作业次数

2017至2019年间,我国灯光敷网、灯光罩网和鱿钓渔船在印度洋北部海域共捕获鸢乌贼276 976 t(表 1)。结果发现,随着捕捞努力量的逐年快速增长,鸢乌贼产量也逐年稳步提升,2019年捕捞努力量和产量都呈现较大增长。3种捕捞方式中,灯光敷网的捕捞努力量最高,且产量最高,总产量达197 567 t(表 1)。

表 1 2017—2019年不同作业方式印度洋北部鸢乌贼产量变化 Tab.1 Sthenoteuthis oualaniensis catch in northern Indian Ocean with different fishing methods from 2017 to 2019
2.2 CPUE和平均产量的变化规律

根据3种捕捞方式的平均CPUE变化规律(图 1),CPUE在年间的波动较大。灯光敷网月间CPUE的变化趋势在各年基本保持一致,其中:2018年的CPUE整体高于其他2年(图 1a);灯光罩网2018年的CPUE高于其他2年(图 1b);而鱿钓2017年的CPUE是3年中最低的(图 1c)。从月间变化来看,灯光敷网、灯光罩网和鱿钓在一年中的10—12月CPUE处于一年中产量高位,此外鱿钓在1—4月中CPUE也处于一年中产量较高位。总体上,灯光罩网和鱿钓的CPUE高于灯光敷网CPUE(图 1d)。

图 1 2017—2019年印度洋北部鸢乌贼月度和年度分布 Fig. 1 Distribution of S.oualaniensis in northern Indian Ocean from 2017 to 2019

从月间变化来看,3种捕捞方式各月产量与CPUE的变化趋势均保持一致。1—5月,灯光敷网月总产量和CPUE整体呈下降趋势,产量保持在4 500 t以上,CPUE均在2. 66 t/次以上;从8月开始,产量和CPUE随月份逐渐上升,并在12月达到最高值(产量14 140 t,CPUE值7. 41 t/次),见图 2a。1—5月,灯光罩网产量和CPUE整体随月份升高;9—11月,产量和CPUE整体随月份升高,并在10月产量达到最高值2 346 t,11月CPUE达到最大值18. 91 t/次(图 2b)。1—7月,鱿钓产量整体随月份下降,CPUE随月份逐渐下降,1月CPUE最高,为8. 97 t/次,7月CPUE降至最低,为2. 27 t/次,6月产量降至最低,为337 t;7—11月,产量和CPUE整体随月份升高,并在11月产量达到最高,为3 897 t;12月产量下降CPUE上升(图 2c)。由此可见,1月和10—12月为印度洋北部鸢乌贼的主要渔汛期。

图 2 2017—2019年印度洋北部鸢乌贼平均产量和CPUE分布 Fig. 2 Distribution meat catch and of CPUE of S.oualaniensis in northern Indian Ocean from 2017 to 2019
2.3 产量重心的年度和月度变化

2017—2019年印度洋北部鸢乌贼的渔场重心变化明显。有两处渔场重心较为集中:一处渔场重心在12.5°N~14.5°N,58°E~60°E海域;另一渔场重心在16°N~18°N,61.5°E~63°E海域。

从月份间重心变化可知灯光敷网作业渔场重心分布规律(图 3)。结果表明,渔场重心整体向东北方向移动。2017年,1月渔场重心主要在14°N,59.5°E,随后逐渐向西南方向移动,经度移至58°E,纬度移至13.5°N;4月开始向东北方向移动,经度又移至59. 5°E,纬度移至14°N左右;8月之后向西北移动,经度从65°E移至61.5°E左右,纬度移至16. 5°N(图 3a)。2018年,1月渔场重心主要在13°N,59.5°E,随后向东北方向移动,经度移至63.5°E左右,纬度移至14°N;7月开始向西北方向移动,经度移至61.5°E左右,纬度移至17.5°N;10月之后向西南方向移动,经度移至60.5°E,纬度移至15.5°N(图 3b)。2019年,1月渔场重心主要在15.5°N,60.5°E,随后向东北方向移动,经度移至63°E,纬度移至17°N;从5月之后向东南方向移动,经度移至65.5°E,纬度移至14°N;9月之后向西北方向移动,经度移动至62.5°E左右,纬度移至18°N(图 3c)。渔场重心都呈逆时针方向移动。

图 3 2017—2019年印度洋北部鸢乌贼灯光敷网的产量重心变化(数字标注为月) Fig. 3 Distribution of light lift net of catch gravity position of S.oualaniensis in northern Indian Ocean from 2017 to 2019 (number is marked as the month)

图 4可知灯光罩网作业渔场重心的分布规律, 渔场重心的纬度范围向北移动。2017年,1月渔场重心主要在15°N,60°E,随后向西南方向移动,经度移至58. 5°E左右,纬度移至12.5°N;4月向东北方向移动,经度移至63°E左右,纬度移至17.5°N;10月开始向西移动,经度移至62°E左右,纬度保持在17.5°N;全年的渔场重心呈逆时针方向移动(图 4a)。2018年,1月渔场重心主要在13.5°N,59°E,随后开始向东南方向移动,经度移至60°E左右,纬度移至12°N左右;从3月之后,向东北方向移动,经度移至61.5°E左右,纬度移至16°N左右;9月开始向西移动,经度从63°E移动至62°E左右,纬度保持在18°N左右(图 4b)。2019年,8—12月的渔场重心呈逆时针方向移动,经度从63°E向西移至62°E,随后又向东移到63.5°E,纬度从17°N移至18°N;渔场重心呈逆时针方向移动(图 4c)。

图 4 2017—2019年印度洋北部鸢乌贼灯光罩网的产量重心变化(数字标注为月) Fig. 4 Distribution of light casting net of catch gravity position of S.oualaniensis in northern Indian Ocean from 2017 to 2019 (number is marked as the month)

图 5可知鱿钓作业渔场重心的分布规律,渔场重心整体向东北方向移动,并且范围逐渐缩小。2017年,1月渔场重心主要在14°N,59.5°E,随后向西南方向移动,经度移至58°E,纬度移至13. 5°N;4月开始向东南方向移动,经度移至88°E左右,纬度移至1°S左右;8月之后向西北移动,经度移至60. 5°E左右,纬度移至14.5°N(图 5a)。2018年,1月渔场重心主要在13°N,59°E,随后向东北方向移动,经度移至62.5°E,纬度移至16°N;9月开始向西北方向移动,经度从移至61.5°E左右,纬度基本保持在17°N左右(图 5b)。2019年,1月渔场重心主要在16°N,61.5°E,随后向东北方向移动,经度移至63.5°E,纬度移至18°N;5月开始向北方向移动,经度基本保持在63°E左右,纬度从17°N移至19°N;9月之后向东南方向移动,经度从62°E移动至63°E左右,纬度基本保持在17.5°N左右(图 5c)。渔场重心均呈逆时针方向移动。

图 5 2017—2019年印度洋北部鸢乌贼鱿钓的产量重心变化(数字标注为月) Fig. 5 Distribution of jigging of catch gravity position of S.oualaniensis in northern Indian Ocean from 2017 to 2019 (number is marked as the month)
2.4 产量重心聚类分析

灯光敷网假设以空间距离2为阈值,可将2017—2019年各月的产量重心分为5类;由结果可知,各年份除1、10、11月在同一类中,其他每年各月的聚类情况都有所不同(图 6a)。灯光罩网假设以空间距离7为阈值,可将2017—2019年各月的产量重心分为4类;各年除10、11月在同一类中,其他每年各月的聚类情况都有所不同(图 6b)。鱿钓假设以空间距离3为阈值,可将2017—2019年各月的产量重心分为6类;各年除1月在同一类中,其他每年各月的聚类情况都有所不同。但由于一些月份数据缺失,未能很好地与其他年份进行对比。

图 6 印度洋北部鸢乌贼不同捕捞方式的产量重心聚类结果 Fig. 6 Clustering results of different fishing types gravity catch for S.oualaniensisin northern Indian Ocean
2.5 不同作业方式的CPUE时空差异

考虑时间和空间因素,对不同作业方式的CPUE进行双因素方差分析。结果发现,印度洋北部鸢乌贼的CPUE随时间和空间而发生较大变化,在各捕捞方式(P < 0.05)的CPUE值存在显著的时空差异。

从时间变化上看,灯光敷网作业中不同年份的CPUE值不存在显著差异(P>0.05),灯光罩网作业中不同年份的CPUE值存在极显著差异(P < 0.01):根据LSD多重比较分析发现,2017与2018年、2018与2019年的CPUE值存在显著差异,鱿钓作业中不同年份的CPUE值存在显著差异(P < 0.05);根据LSD多重比较分析发现,2017年与2018年、2019年的CPUE值均存在显著性差异。见表 2

表 2 不同捕捞方式鸢乌贼CPUE时空双因素方差分析结果 Tab.2 Results of the two-way variance analysis of spatial-temporal CPUE with different fishing methods

从空间变化上看,灯光敷网作业中不同空间的CPUE存在着极显著差异(P < 0.01,表 2):根据LSD多重比较分析发现,58°E~60°E与60°E~62°E、60°E~62°E与62°E~64°E之间存在极显著差异(P < 0.01),灯光罩网作业中不同空间的CPUE存在极显著差异(P < 0.01,表 2);根据LSD多重比较分析发现,58°E~60°E与60°E~62°E、62°E~64°E的CPUE值均存在显著性差异,鱿钓作业中不同空间的CPUE不存在显著差异。见表 2

3 讨论

已有研究[18-19]认为,印度洋西北海域受季风海流和反赤道海流的影响形成了广泛的上升流,它使深海水涌升至表层,给表层带来丰富的营养盐,从而促使藻类生长旺盛,使得该海域具有高浮游生物量,能够有较多中上层鱼类聚集,为鸢乌贼的生长提供了良好摄食条件,因此该海域是鸢乌贼的重要渔场[20]。从年间变化来看,2017—2019年印度洋北部鸢乌贼总产量稳步上升,不同捕捞方式的产量有较大差异;从月间变化来看,上半年的产量低于下半年,第三季度(7—9月)的产量最低,第四季度(10—12月)的产量最高,CPUE的变化与产量变化一致。产生差异原因是多方面的,产量的增长和不同捕捞方式之间的产量差异主要是由于作业次数的增加和作业渔船功率不同所造成的[21]。年间CPUE差异显著,月间差异不显著,这可能与相对较大尺度环境因子影响有关[22-24],而非季节性因素。此外,海表面温度[25-26]、海表面高度[27]、海流[28]等环境因子均会对印度洋鸢乌贼的CPUE产生影响。

印度洋北部鸢乌贼年间产量重心变化较大。2017—2019年的产量重心经度范围逐年向东偏移,纬度范围向北移动;月间的产量重心变化呈逆时针移动(图 3~5),渔场重心变化与环境因子密切关系,首先不同年份的月间变化与季节性海洋环境变化有关;鱿钓捕捞位置相对固定,且为被动作业,因此重心变化范围不是特别大(除2017年外,图 5),其他捕捞方式都是主动捕捞,因此转移捕捞目的地的次数较多,导致变化相对较大(图 34)。对不同月份进行聚类分析,发现:灯光敷网和灯光罩网各年的10、11月在同一类中,说明3年中10、11月的空间差异并不明显;鱿钓各年的1月在同一类中,说明3年中1月的空间差异并不明显。其他各月都分布在不同的聚类里,仅有部分月有所相同,如:灯光敷网2019和2017年的8月;灯光罩网2017和2018年的3月;鱿钓2018和2019年的6月和10月。此外,在同一年相邻的几个月都在一个聚类,如:灯光敷网2018年7、8月,2019年3、4、5月;灯光罩网2018年10、11月,2019年9、10月;鱿钓2018年1、2、3月,2019年8、9、10月。原因可能是海洋环境因子的变化。余为等[7]和陈新军等[8-9]通过对印度洋西北海域鸢乌贼渔场分析,研究认为: 2003年9—11月印度洋西北海域鸢乌贼中心渔场在12°N~16°N、58°E~61°E海域, 2004年9—12月中心渔场在19. 5°N~21°N, 62. 5 °E~64 °E海域;2004年9月—2005年4月印度洋西北部中心渔场在14.5°N、60°E~63°E附近海域。NESIS[29]研究发现,14°N~15°N海域资源量最丰富。上述研究结果与本文研究结果基本一致,可以认为,目前印度洋北部鸢乌贼渔场并未发生较大的变化。

对58°E~60°E、60°E~62°E以及62°E~64°E等经度范围内不同捕捞方式的双因素方差分析可知,灯光敷网主要是空间上的差异,鱿钓主要是时间上的差异,而灯光罩网两种因素兼具。鱿钓捕捞效率相对较低,因此受到时间因素影响大,也就是说环境的变化对CPUE的影响明显;灯光敷网捕捞效率比较高,差异更多体现在了空间分布的差异上;而灯光罩网的捕捞效率最高,也与两种因素均有关系。因此,鸢乌贼CPUE不仅与海洋环境变化密切相关,与捕捞方式也有极大的关系。

本文根据2017—2019年印度洋北部鸢乌贼鱿钓和围拖网捕捞渔业生产数据,研究不同捕捞方式下印度洋北部海域鸢乌贼的高产海域,与以往的类似研究区域有较大的不同,研究范围更为细化,所发现的规律也更为细致,能够更加准确地研究印度洋北部鸢乌贼的产量及CPUE的变化规律。但是渔场的时空分布,除了受海表面温度、海表面高度和海流影响外,还受到很多其他因素影响,如叶绿素a质量浓度、浮游动物生物量、盐度、溶解氧、pH、混合层深度等[30-34]。因此在今后的研究中,应该加强时间序列的样本采集工作,综合考虑更多环境因子分析鸢乌贼渔场的变化规律以及探究其变化的根本原因,为后续合理开发该渔业和建立相关渔情预报模型提供依据。

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Spatial and temporal distribution of fishing ground of Sthenoteuthis oualaniensis in northern Indian Ocean with different fishing methods
WEN Lihong1, ZHANG Heng2, FANG Zhou1,3,4,5,6, CHEN Xinjun1,3,4,5,6     
1. College of Marine Sciences, Shanghai Ocean University, Shanghai 201306, China;
2. East China Sea Fisheries Research Institute, Chinese Academy of Fisheries Science, Shanghai 200090, China;
3. Key Laboratory of Sustainable Exploitation of Oceanic Fisheries Resources, Ministry of Education, Shanghai 201306, China;
4. National Engineering Research Center for Oceanic Fisheries, Shanghai 201306, China;
5. Key Laboratory of Oceanic Fisheries Exploration, Ministry of Agriculture and Rural Affairs, Shanghai 201306, China;
6. Scientific Observing and Experimental Station of Oceanic Fishery Resources, Ministry of Agriculture and Rural Affairs, Shanghai 201306, China
Abstract: According to the catch data of Sthenoteuthis oualaniensis in the northern Indian Ocean during 2017-2019 provided by the Squid Jigging Technology Group of the China Overseas Fisheries Association and the High Seas Seine and Trawl Technology Group, statistical analysis was made based on the above data with the effort, catch and CPUE for each of the three fishing methods of light lift net, light casting net and jigging. Through catch gravity analysis, cluster analysis and two-way analysis of variance, the spatial and temporal distribution of the three fishing methods and their differences in the years were studied and analyzed. The results showed that the annual catch of S. oualaniensis increased gradually, the yield for 2017, 2018 and 2019 were 28 347, 68 535 and 180 094 t, respectively. In terms of annual changes, CPUE fluctuates greatly; and from the monthly changes, the monthly output is consistent with the trend of CPUE changes. The yield center of gravity of each of the three fishing methods shows counterclockwise changes, moving from south to north and from east to west. Through clustering analysis, the lighting lift net can be divided into five categories, the light casting net can be divided into four categories, squid fishing is divided into six categories; main catch was focused in the area of 12.5°N-14.5°N, 58°E-60°E and 16°N-18°N, 61.5°E-63°E.Based on time and space as the factors, the analysis of the sea area between different longitude shows that CPUE is obviously different at different times and spaces, and there are significant differences in different fishing methods. The study holds that the future research should strengthen the sample collection work of time series, consider the change law and its root causes of environmental factors to analyze the squid fishery, and provide a basis for the subsequent rational development of the fishery and the establishment of relevant fishing forecast model.
Key words: Northern Indian Ocean     Sthenoteuthis oualaniensis     fishing methods     fishing ground     spatio-temporal distribution