運用體長股法初步估算湖口江段短頜鱭資源量

吳斌等

摘要：短頜鱭（Coilia brachygnathus）是一種重要的漁業資源，2012年湖口江段短頜鱭的漁獲量為1.03 t，運用體長股法對湖口江段短頜鱭資源量進行了初步評估。結果表明，體長體重關系為BW=0.003BL3.041；自然死亡系數M=0.603；最大體長組的捕撈死亡系數F初始值分別取0.25、0.50和0.75時，短頜鱭資源數量依次為198.492萬、186.456萬和182.432萬尾；短頜鱭資源重量依次為3.52、3.15和3.04 t。

關鍵詞：短頜鱭（Coilia brachygnathus）；實際種群分析（VPA）；體長股法；湖口

中圖分類號：S932.4 文獻標識碼：A 文章編號：0439-8114（2014）16-3866-04

Abstract： Coilia brachygnathus is one of important fishery resources， with yield of 1.03 t in Hukou in 2012. Resource of C.brachygnathus in Hukou was preliminarily assessed with length based cohort method to provide reference for fisheries management. The results showed that body length（BL） and weight（BW） relationship was BW=0.003 BL3.041. Natural mortality coefficient was M=0.603. Fishing mortality coefficient of maximum body length group was 0.25，0.50 and 0.75， respectively. The number of resources was 1.984 92 million， 1.864 56 million and 1.824 32 million. The resource weight was 3.52 t，3.15 t and 3.04 t.

Key word：Coilia brachygnathus； virtual population analysis； length based cohort method； Hukou

鱭屬（Coilia）魚類主要棲息于海洋和沿岸海域，也可能生活在低鹽的環境中，并且常棲息于河口區域。鱭屬魚類共包括13種，而中國存在4種鱭魚，分別為七絲鱭（C.grayii）、鳳鱭（C.mystus）、刀鱭（C.ectenes）和短頜鱭（C.brachygnathus）。劉引蘭[1]研究指出鄱陽湖水域的鱭魚主要為短頜鱭（又稱毛花魚、鳳尾魚）。鄱陽湖為魚類提供了寶貴的棲息環境和餌料生物資源，是天然的魚類種質資源庫，短頜鱭是鄱陽湖重要的定居性小型經濟魚類。目前，鄱陽湖鱭屬魚汛比20世紀70年代晚了1～2個月，汛期也由20 d縮減為3～5 d[2]。因此，亟需開展鄱陽湖短頜鱭資源保護工作，配合鄱陽湖生態經濟區建設。目前，有關短頜鱭的研究報道較少[2-5]，資源評估更是缺乏簡單、高效的方法。國內外，尤其是日本進行資源評估實踐較多，實際種群分析（Virtual population analysis，VPA）以及各種基于傳統VPA的改進型方法已逐步成為資源評估的主流方法[6-9]。吳金明等[6]首次在國內淡水水體中使用了專業漁業資源評估軟件FISAT Ⅱ，主要運用了其中的VPA模塊，估算了赤水河3種魚類的資源量。本研究運用FISAT Ⅱ中的體長股法對湖口江段短頜鱭資源量進行了初步估算，討論了相關取值及采樣問題，以期為體長股法在河流漁業資源評估中的高效廣泛應用提供基礎資料。

1 材料與方法

1.1 漁獲物調查

2012年每月定時定點分別在長江湖口江段和入江水道屏峰段設立漁獲物調查點。隨機抽取整船次和整網次漁獲物，測量體長、體重，記錄魚名、漁具和作業地點等信息。體長精確到1 mm，體重精確到0.1 g，體長分組的組距一般為10 mm[10]。本研究按體長分為27組，依次為61～70 mm，71～80 mm，…，311～320 mm，321～330 mm。

1.2 數據分析與資源量估算

1.2.1 評估種的生長參數 以湖口江段短頜鱭為評估對象。其生長參數為極限體長（L∞）=36.827 cm，生長參數（k）[5]=0.264。采用FISAT Ⅱ中自然死亡率估算模塊估算自然死亡率（M）。

1.2.2 漁獲物數據分析 漁獲物抽樣數據輸入Excel中，按體長分組統計評估種的采樣尾數。長江三峽工程生態與環境監測系統湖口江段及鄱陽湖漁業資源與漁業生態環境2012年度報告表明，湖口江段短頜鱭的捕撈產量為1.03 t，以采集的748尾短頜鱭樣品平均體重為基礎，推算湖口江段短頜鱭的捕撈尾數。

1.2.3 資源量估算 將短頜鱭的年漁獲尾數按照體長分組錄入VPA模型中，并輸入極限體長、生長參數、自然死亡系數、最大體長組的捕撈死亡系數以及體長與體重關系式中的條件系數（a）和指數系數（b），計算出各體長組的捕撈死亡系數與資源量。最大體長組的捕撈死亡系數一般以0.50為初始值，同時以捕撈死亡系數0.25和0.75時進行比較，各體長組的資源量之和，即為該種的年資源量。此外，還進行了不同自然死亡系數時和自我控制體長組缺失試驗，估算資源數量和資源重量的差異[11-13]。

2 結果與分析

2.1 體長和體重的關系

以體長（BL）為自變量，體重（BW）為因變量，采用關系式BW=a BLb進行回歸運算，結果為BW= 0.003 BL3.041（R2=0.97，P<0.05）。endprint

2.2 體長股法估算結果

采用FISAT Ⅱ中自然死亡率估算模塊估算自然死亡率（M），M=0.603；最大體長組的捕撈死亡系數（F）取0.5，運用軟件中實際種群分析模塊估算。結果表明，湖口江段的短頜鱭資源數量（N）為186.46萬尾，資源重量（W）為3.15 t（表1）。

2.3 不同自然死亡系數下估算結果比較

采用FISAT II中自然死亡率估算模塊估算自然死亡率M=0.603，依次取其80%、60%、40%和20%，即0.482、0.362、0.241和0.121，分別進行短頜鱭資源估算。資源數量依次為136.258萬、104.982萬、84.090萬和69.689萬尾；短頜鱭資源重量依次為2.44、1.98、1.61和1.41 t。自然死亡系數估值依次減小20%，其資源數量偏差分別為26.92%、43.70%、54.90%和62.62%；資源重量偏差22.54%、37.14%、48.89%和55.24%。

2.4 不同捕撈死亡系數初始值下估算結果比較

最大體長組的捕撈死亡系數F初始值分別取0.25、0.50和0.75時，短頜鱭資源數量依次為198.492萬、186.46萬和182.432萬尾；短頜鱭資源重量依次為3.52、3.15和3.04 t。以F=0.5為比較對象，F=0.25和0.75時，資源數量估算偏差分別為2.16%和6.45%，資源重量估算偏差分別為3.49%和11.75%。

2.5 自我控制體長組缺失試驗結果比較

通過自我控制體長組缺失試驗，即分別選擇缺失體長組1、7、14、21和27，然后分別進行相應估算，短頜鱭資源數量（N1、N7、N14、N21和N27）依次為163.606萬、182.787萬、177.617萬、178.987萬和167.616萬尾，與完整體長組資源數量（N）相比，估算尾數依次降低了12.26%、1.97%、4.74%、4.01%和10.10%（表2）；短頜鱭資源重量（W1、W7、W14、W21和W27）依次為3.13、3.14、3.08、2.99和2.60 t，與完整體長組資源重量（W）相比，估算資源重量依次降低了0.63%、0.32%、2.22%、5.08%和17.46%（表3）。

3 小結與討論

3.1 年漁獲量精度對估算結果的影響

在VPA模型中，年漁獲量的統計結果直接影響了資源量估算的精度[6]。長江三峽工程生態與環境監測系統湖口江段及鄱陽湖漁業資源與漁業生態環境2012年度報告表明，湖口江段短頜鱭的捕撈量為1.03 t，統計結果可信度較高。本研究采樣網具和捕撈量調查網具存在一定的差異，其結果會造成二者的體長體重關系式和體長組分布頻率存在不同，計算時也會使短頜鱭資源數量和資源重量產生偏差。不斷提高計算年漁獲量的精度，并盡可能同步進行體長股法分析，這應當是以后漁業資源估算的方向之一。

3.2 不同捕撈死亡系數初始值和自然死亡率下結果比較

自然死亡率越大，估算所得資源數量和資源重量越大；資源數量的估算對于自然死亡系數更敏感，與捕撈死亡系數情況正好相反，其規律有待深入分析。與捕撈死亡系數比較，自然死亡系數對資源估算結果更加敏感，提示已開發魚類種群的自然死亡率在魚類資源評估中起著重要的作用。但同時，它也是影響魚類種群變動的若干參數中人們了解最少的參數之一[14]。由于對自然死亡系數進行直接測量是非常困難的，并且自然死亡系數與其他因素（例如捕撈、補充和生長等）相互影響，因此人們通常只是估算自然死亡率[15]。Quinn等[16]論述了6種估算自然死亡率的常用方法，但任何一種方法都存在很大的不確定性[15]，這也成為影響漁業資源評估精度的主要因素之一。

最大體長組的F初始值越大，估算所得資源數量和資源重量越小，這與捕撈死亡系數與資源量成反比關系是一致的，且資源重量的估算對于F初始值更敏感，而且F初始值取值偏大，產生的誤差相應更大。因此，在同等條件下，估算資源數量的可靠性更高，最大體長組的F初始值小于且不斷接近真實值，資源估算效果更好。

3.3 自我控制體長組缺失試驗結果比較

通過自我控制體長組缺失試驗，發現在估算魚類資源數量時，最小體長組缺失引起最大偏離，達到12.26%，最大體長組的缺失時產生的偏離（10.10%）僅次于最小體長組，表明運用體長股法估算魚類資源數量時，小體長組和大體長組的數據準確性和完整性尤為重要，這與體長股法采取從最大體長組逐級逆推，最大體長組是估算起點，最小體長組是估算終點，不斷接近真實值是相吻合的，最小體長組具有最大資源數量[12]。

在估算魚類資源重量時，最大體長組缺失引起最大偏離，達到17.46%，次大體長組缺失時產生的偏離（5.08%）僅次于最大體長組，表明運用體長股法估算魚類資源重量時，最大體長組的數據準確性和完整性尤為重要，但最小體長組缺失時產生的偏離較小，這可能與最小體長組雖然尾數多，但其體重小，占種群資源重量比例小有關，其內在規律有待深入探討。此外，本研究中，體長組缺失產生偏離的大小與其捕撈量大小沒有明顯關系，顯示出體長組缺失帶來的資源量估算偏離大小與體長組別可能存在一定關系，與前人研究結果一致[13]。

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