吴斌等

摘要：短颌鲚（Coilia brachygnathus）是一种重要的渔业资源，2012年湖口江段短颌鲚的渔获量为1.03 t，运用体长股法对湖口江段短颌鲚资源量进行了初步评估。结果表明，体长体重关系为BW=0.003BL3.041；自然死亡系数M=0.603；最大体长组的捕捞死亡系数F初始值分别取0.25、0.50和0.75时，短颌鲚资源数量依次为198.492万、186.456万和182.432万尾；短颌鲚资源重量依次为3.52、3.15和3.04 t。

关键词：短颌鲚（Coilia brachygnathus）；实际种群分析（VPA）；体长股法；湖口

中图分类号：S932.4 文献标识码：A 文章编号：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

鲚属（Coilia）鱼类主要栖息于海洋和沿岸海域，也可能生活在低盐的环境中，并且常栖息于河口区域。鲚属鱼类共包括13种，而中国存在4种鲚鱼，分别为七丝鲚（C.grayii）、凤鲚（C.mystus）、刀鲚（C.ectenes）和短颌鲚（C.brachygnathus）。刘引兰[1]研究指出鄱阳湖水域的鲚鱼主要为短颌鲚（又称毛花鱼、凤尾鱼）。鄱阳湖为鱼类提供了宝贵的栖息环境和饵料生物资源，是天然的鱼类种质资源库，短颌鲚是鄱阳湖重要的定居性小型经济鱼类。目前，鄱阳湖鲚属鱼汛比20世纪70年代晚了1～2个月，汛期也由20 d缩减为3～5 d[2]。因此，亟需开展鄱阳湖短颌鲚资源保护工作，配合鄱阳湖生态经济区建设。目前，有关短颌鲚的研究报道较少[2-5]，资源评估更是缺乏简单、高效的方法。国内外，尤其是日本进行资源评估实践较多，实际种群分析（Virtual population analysis，VPA）以及各种基于传统VPA的改进型方法已逐步成为资源评估的主流方法[6-9]。吴金明等[6]首次在国内淡水水体中使用了专业渔业资源评估软件FISAT Ⅱ，主要运用了其中的VPA模块，估算了赤水河3种鱼类的资源量。本研究运用FISAT Ⅱ中的体长股法对湖口江段短颌鲚资源量进行了初步估算，讨论了相关取值及采样问题，以期为体长股法在河流渔业资源评估中的高效广泛应用提供基础资料。

1 材料与方法

1.1 渔获物调查

2012年每月定时定点分别在长江湖口江段和入江水道屏峰段设立渔获物调查点。随机抽取整船次和整网次渔获物，测量体长、体重，记录鱼名、渔具和作业地点等信息。体长精确到1 mm，体重精确到0.1 g，体长分组的组距一般为10 mm[10]。本研究按体长分为27组，依次为61～70 mm，71～80 mm，…，311～320 mm，321～330 mm。

1.2 数据分析与资源量估算

1.2.1 评估种的生长参数 以湖口江段短颌鲚为评估对象。其生长参数为极限体长（L∞）=36.827 cm，生长参数（k）[5]=0.264。采用FISAT Ⅱ中自然死亡率估算模块估算自然死亡率（M）。

1.2.2 渔获物数据分析 渔获物抽样数据输入Excel中，按体长分组统计评估种的采样尾数。长江三峡工程生态与环境监测系统湖口江段及鄱阳湖渔业资源与渔业生态环境2012年度报告表明，湖口江段短颌鲚的捕捞产量为1.03 t，以采集的748尾短颌鲚样品平均体重为基础，推算湖口江段短颌鲚的捕捞尾数。

1.2.3 资源量估算 将短颌鲚的年渔获尾数按照体长分组录入VPA模型中，并输入极限体长、生长参数、自然死亡系数、最大体长组的捕捞死亡系数以及体长与体重关系式中的条件系数（a）和指数系数（b），计算出各体长组的捕捞死亡系数与资源量。最大体长组的捕捞死亡系数一般以0.50为初始值，同时以捕捞死亡系数0.25和0.75时进行比较，各体长组的资源量之和，即为该种的年资源量。此外，还进行了不同自然死亡系数时和自我控制体长组缺失试验，估算资源数量和资源重量的差异[11-13]。

2 结果与分析

2.1 体长和体重的关系

以体长（BL）为自变量，体重（BW）为因变量，采用关系式BW=a BLb进行回归运算，结果为BW= 0.003 BL3.041（R2=0.97，P<0.05）。endprint

2.2 体长股法估算结果

采用FISAT Ⅱ中自然死亡率估算模块估算自然死亡率（M），M=0.603；最大体长组的捕捞死亡系数（F）取0.5，运用软件中实际种群分析模块估算。结果表明，湖口江段的短颌鲚资源数量（N）为186.46万尾，资源重量（W）为3.15 t（表1）。

2.3 不同自然死亡系数下估算结果比较

采用FISAT II中自然死亡率估算模块估算自然死亡率M=0.603，依次取其80%、60%、40%和20%，即0.482、0.362、0.241和0.121，分别进行短颌鲚资源估算。资源数量依次为136.258万、104.982万、84.090万和69.689万尾；短颌鲚资源重量依次为2.44、1.98、1.61和1.41 t。自然死亡系数估值依次减小20%，其资源数量偏差分别为26.92%、43.70%、54.90%和62.62%；资源重量偏差22.54%、37.14%、48.89%和55.24%。

2.4 不同捕捞死亡系数初始值下估算结果比较

最大体长组的捕捞死亡系数F初始值分别取0.25、0.50和0.75时，短颌鲚资源数量依次为198.492万、186.46万和182.432万尾；短颌鲚资源重量依次为3.52、3.15和3.04 t。以F=0.5为比较对象，F=0.25和0.75时，资源数量估算偏差分别为2.16%和6.45%，资源重量估算偏差分别为3.49%和11.75%。

2.5 自我控制体长组缺失试验结果比较

通过自我控制体长组缺失试验，即分别选择缺失体长组1、7、14、21和27，然后分别进行相应估算，短颌鲚资源数量（N1、N7、N14、N21和N27）依次为163.606万、182.787万、177.617万、178.987万和167.616万尾，与完整体长组资源数量（N）相比，估算尾数依次降低了12.26%、1.97%、4.74%、4.01%和10.10%（表2）；短颌鲚资源重量（W1、W7、W14、W21和W27）依次为3.13、3.14、3.08、2.99和2.60 t，与完整体长组资源重量（W）相比，估算资源重量依次降低了0.63%、0.32%、2.22%、5.08%和17.46%（表3）。

3 小结与讨论

3.1 年渔获量精度对估算结果的影响

在VPA模型中，年渔获量的统计结果直接影响了资源量估算的精度[6]。长江三峡工程生态与环境监测系统湖口江段及鄱阳湖渔业资源与渔业生态环境2012年度报告表明，湖口江段短颌鲚的捕捞量为1.03 t，统计结果可信度较高。本研究采样网具和捕捞量调查网具存在一定的差异，其结果会造成二者的体长体重关系式和体长组分布频率存在不同，计算时也会使短颌鲚资源数量和资源重量产生偏差。不断提高计算年渔获量的精度，并尽可能同步进行体长股法分析，这应当是以后渔业资源估算的方向之一。

3.2 不同捕捞死亡系数初始值和自然死亡率下结果比较

自然死亡率越大，估算所得资源数量和资源重量越大；资源数量的估算对于自然死亡系数更敏感，与捕捞死亡系数情况正好相反，其规律有待深入分析。与捕捞死亡系数比较，自然死亡系数对资源估算结果更加敏感，提示已开发鱼类种群的自然死亡率在鱼类资源评估中起着重要的作用。但同时，它也是影响鱼类种群变动的若干参数中人们了解最少的参数之一[14]。由于对自然死亡系数进行直接测量是非常困难的，并且自然死亡系数与其他因素（例如捕捞、补充和生长等）相互影响，因此人们通常只是估算自然死亡率[15]。Quinn等[16]论述了6种估算自然死亡率的常用方法，但任何一种方法都存在很大的不确定性[15]，这也成为影响渔业资源评估精度的主要因素之一。

最大体长组的F初始值越大，估算所得资源数量和资源重量越小，这与捕捞死亡系数与资源量成反比关系是一致的，且资源重量的估算对于F初始值更敏感，而且F初始值取值偏大，产生的误差相应更大。因此，在同等条件下，估算资源数量的可靠性更高，最大体长组的F初始值小于且不断接近真实值，资源估算效果更好。

3.3 自我控制体长组缺失试验结果比较

通过自我控制体长组缺失试验，发现在估算鱼类资源数量时，最小体长组缺失引起最大偏离，达到12.26%，最大体长组的缺失时产生的偏离（10.10%）仅次于最小体长组，表明运用体长股法估算鱼类资源数量时，小体长组和大体长组的数据准确性和完整性尤为重要，这与体长股法采取从最大体长组逐级逆推，最大体长组是估算起点，最小体长组是估算终点，不断接近真实值是相吻合的，最小体长组具有最大资源数量[12]。

在估算鱼类资源重量时，最大体长组缺失引起最大偏离，达到17.46%，次大体长组缺失时产生的偏离（5.08%）仅次于最大体长组，表明运用体长股法估算鱼类资源重量时，最大体长组的数据准确性和完整性尤为重要，但最小体长组缺失时产生的偏离较小，这可能与最小体长组虽然尾数多，但其体重小，占种群资源重量比例小有关，其内在规律有待深入探讨。此外，本研究中，体长组缺失产生偏离的大小与其捕捞量大小没有明显关系，显示出体长组缺失带来的资源量估算偏离大小与体长组别可能存在一定关系，与前人研究结果一致[13]。

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