许振琦,汪金涛,2,3,4,5,雷 林,2,3,4,5,陈新军,2,3,4,5

( 1.上海海洋大学 海洋科学学院,上海 201306; 2.农业农村部大洋渔业开发重点实验室,上海 201306; 3.国家远洋渔业工程技术研究中心,上海 201306; 4.大洋渔业资源可持续开发教育部重点实验室,上海 201306; 5.农业农村部大洋渔业资源环境科学观测实验站,上海 201306 )

中西太平洋海域是目前世界金枪鱼捕捞的主要作业区域,主要鱼种有鲣(Katsuwonuspelamis)、黄鳍金枪鱼(Thunnusalbacares)和大眼金枪鱼(T.obesus)等[1]。根据中西太平洋渔业委员会的统计数据显示,该海域的主要金枪鱼资源开发程度趋于饱和,越来越受到国际上的关注[2-4]。长鳍金枪鱼(T.alalunga)作为一种具有较高经济价值的金枪鱼类,被认作是中西太平洋海域优势金枪鱼种群之一,具有较好的开发潜力与发展前景[5-7],研究该海域长鳍金枪鱼资源的时空分布,对于提高金枪鱼船队作业效率和其可持续开发具有重要意义。

研究渔业资源及其渔场重心的时空分布可以推测渔场变动规律并进行渔情预报和资源保护[8]。在此之前,国内外专家学者对长鳍金枪鱼的时空分布进行了相关研究。唐衍力等[9]根据2011年2月—2012年1月间中水集团的10艘延绳钓渔船的作业数据,分析了该海域单位捕捞努力量渔获量、渔获量与海面温度之间的关系,并利用频度累加法得出该海域长鳍金枪鱼渔场分布的时空变化特征;Briand等[10]通过建立广义线性模型,对新喀里多尼亚专属经济区附近的长鳍金枪鱼栖息地时空分布进行研究,结果表明,年初(1月)和下半年(7—12月)该区域西北部的渔获率高于平均水平,其分布在时间与空间上均有一定特征;闫敏等[11]在2011年南太平洋长鳍金枪鱼渔场时空分布与环境因子的关系研究中,以周为时间分辨率,利用数理统计相关方法也得到了长鳍金枪鱼渔场时空分布特征。除了一般海洋环境因子外,气候异常对于金枪鱼渔场位置的迁移有一定影响。Dufour等[12]对大西洋东岸长鳍金枪鱼的时空分布与气候变化的关系进行了研究,发现金枪鱼为了应对气候变化已经逐渐适应了不断沿纬度方向分布的迁移,它们在时空上分布受气候变化影响具有一定特性;郭爱等[13]以年为单位进行时间序列分析,发现厄尔尼诺和南方涛动现象对中西太平洋金枪鱼渔场的空间分布和资源丰度均有较明显影响;宫鹏等[14]结合海面温度、叶绿素质量浓度和海面高度等环境因子,建立LightGBM模型对南太平洋海域长鳍金枪鱼渔场进行预报,结果表明,海面高度和海面温度是南太平洋长鳍金枪鱼渔场形成的关键影响因子;Goi等[15-16]认为,长鳍金枪鱼的时空分布与海洋环境因子及气候变化有关,其中水温是影响其分布变化最主要的环境因子。

由于长鳍金枪鱼是一种典型的大洋性高度洄游鱼类,喜好集群,具有长距离洄游、栖息地覆盖范围广等特性[17],在不同年份及海洋环境间有着较大的分布差异与变化,因此研究长时间序列的长鳍金枪鱼渔场分布变化显得至关重要。而以上研究数据样本时空覆盖范围相对较狭隘,所得结论可能存在偏误。此外,随着大数据、人工智能的不断发展,机器学习在处理和分析数据上更占有一定优势,笔者根据中西太平洋渔业委员会的世界各国长鳍金枪鱼延绳钓近十年作业数据,基于统计与K-means聚类等数理和机器学习方法,分析长鳍金枪鱼延绳钓渔场的时空分布及变化规律,并探讨海面温度异常现象对渔场资源时空分布的影响,为中西太平洋长鳍金枪鱼渔情预报与渔业资源可持续利用提供科学依据。

1 材料与方法

1.1 数据来源

中西太平洋渔业委员会长鳍金枪鱼延绳钓渔业生产数据包括作业的时间、作业位置(经度、纬度)、投放钩数和捕捞数量及质量等,数据的空间分辨率为5°×5°(1个渔区),时间分辨率为月。数据范围为中西太平洋渔业委员会管辖区域,选取2009年—2018年数据进行分析,计算单位捕捞努力量渔获量(CPUE):

(1)

式中,c表示该海域长鳍金枪鱼的年产量(t),e表示该海域作业投钩数量(千钩)。

南方涛动现象是引起全球气候年际变化最强烈的海、气相互作用现象,本研究采用Nino3.4区海面温度距平值表示该指标。海面温度距平值的计算方法是将各月海面温度数据按时间序列减去其气候态月平均海面温度[18]。数据来自美国国家海洋与大气局气候预报中心(https://www.cpc.ncep.noaa.gov/),时间单位为月。

1.2 研究方法

1.2.1 渔获量与单位捕捞努力量渔获量变化规律分析

按年、月两种时间分辨率,分别统计渔获量和单位捕捞努力量渔获量,并分析它们年际和月际变化规律。

1.2.2 渔场重心的计算

渔业资源的空间分布与变化一般用渔场重心变化表征[19]。长鳍金枪鱼重心公式[20-21]如下:

(2)

(3)

式中,X、Y分别表示渔场重心经度和纬度,Xi表示该渔区中心点的经度,Yi表示该渔区中心点的纬度,ui表示该渔区的渔获量,n表示该海域渔区的总数量。

1.2.3 渔场重心K-means聚类分析

对各年月海域作业渔场重心进行计算与分析,采用基于K-means聚类的方法,将2009—2018年各年月产量重心按最短距离法进行聚类,结合海面温度距平值与长鳍金枪鱼渔场重心位置,分析海面温度距平值与渔场重心时空分布的关系。

K-means算法的核心思想是把n个数据对象划分为k个聚类,使每个聚类中的数据点到该聚类中心的平方和最小,一般采用组内平方和(WSS)作为标准测度函数[22],具体计算公式为:

(4)

式中,WSS为数据中所有对象的平方和的总值,p为代表对象的空间中的一个点,mi为聚类Ci的一个代表点(p和mi均是多维的)。

2 结果与分析

2.1 渔获量与单位捕捞努力量渔获量的时间尺度变化

2009—2018年期间,中西太平洋海域长鳍金枪鱼渔汛高值出现在2010、2012年和2017年,其中2010年渔获量最高,为106.601 500 kt,此时单位捕捞努力量渔获量为10.196 292 t/千钩;渔汛低值出现在2011年与2016年,其中2016年渔获量最低,为78.235 890 kt,此时单位捕捞努力量渔获量为7.772 159 t/千钩,2011年单位捕捞努力量渔获量最低,为7.120 078 t/千钩。渔获量与单位捕捞努力量渔获量的年变化趋势基本一致(图1)。

图1 单位捕捞努力量渔获量与渔获量的年变化趋势Fig.1 Annual trend of catch per unit effort and catch

从月时间分辨率分析,中西太平洋长鳍金枪鱼于2009—2018年间各月渔获量与单位捕捞努力量渔获量变化态势基本一致。单位捕捞努力量渔获量与渔获量的峰值出现在6—7月,即该时间段为渔汛旺季,6月和7月平均渔获量分别为9.948 212 kt和10.034 903 kt,平均单位捕捞努力量渔获量分别为11.487 183 t/千钩和11.417 923 t/千钩;另外12月—翌年1月也出现相对峰值,该时间段渔获量与单位捕捞努力量渔获量也相对较高(图2)。

图2 单位捕捞努力量渔获量与渔获量的月变化趋势Fig.2 Monthly trend of catch per unit effort and catch

2.2 渔获量与单位捕捞努力量渔获量的空间尺度分布

2.2.1 年际空间尺度分布

大尺度分辨率下,中西太平洋长鳍金枪鱼渔获量与单位捕捞努力量渔获量的空间分布呈现一定差异,高产区主要集中分布在S 15°～S 20°,E 160°～W 160°的南半球广阔海域,产量较高的年份主要在2009—2010年和2017—2018年;另外,N 25°～N 30°,E 130°～E 140°的北半球海域每年渔获量相对较稳定,为次高产区(图3)。

除了上述常年渔获量较稳定的海域外,另有其他海域单位捕捞努力量渔获量也较高,分别是:N 30°～N 35°,W 160°～W 175°,中西太平洋东北海域、夏威夷群岛北部;S 20°～S 30°,E 155°～E 160°,澳大利亚东部海域;S 35°～S 40°,W 135°～W 175°,中西太平洋东南海域(图3)。

2.2.2 月际空间尺度分布

中西太平洋长鳍金枪鱼渔获量月际分布存在差异,6—8月为渔获量较高的月份,而此时的渔获量主要集中在南半球,大致分布在E 155°～W 160°,S 15°～S 30°海域,时间为南半球冬季;另一个渔获量较高的月份区间为12月—翌年1月,此时南半球地区渔获量相对减少,北半球地区E 130°～E 145°,N 25°～N 30°海域,12月—翌年2月的渔获量相比其他月份高,时间为北半球冬季(图4)。

单位捕捞努力量渔获量的月平均分布亦存在一定差异,6—8月单位捕捞努力量渔获量在南半球分布更广,除渔获量较高地区外,主要分布在E 150°～W 150°,S 10°～S 35°海域;12月—翌年2月在北半球地区较高,主要分布在E 130°～W 175°,N 25°～N 30°和W 155°～W 180°,N 30°～N 35°海域(图4)。

2.3 渔场重心分布

2.3.1 渔场重心时空分布

2009—2018年中西太平洋长鳍金枪鱼渔场重心年尺度分布主要为E 168°～E 178°和S 4°～S 13°。2009年位于最西侧,为E 168.03°,S 6.47°;2016年位于最东侧,为E 177.70°,S 8.34°;2011年分布最北侧,为E 172.57°,S 4.64°;2018年分布最南侧,为E 175.72°,S 12.51° (图5a)。

图5 2009—2018年渔场重心年度分布(a)、2009—2018年渔场重心月度分布及K-means聚类(b)、组内所有对象平方和的聚类数量(c)Fig.5 Annual distribution of the fishing ground in 2009—2018 (a), monthly distribution of the fishing ground in 2009—2018, and the K-means cluster(b), the numbers of cluster against the within groups sum of squares (c)

月尺度的渔场重心总体呈现西北—东南向散状分布,春冬季节分布偏西北,夏秋季节分布偏东南(图5b)。经度方向上,2009—2018年1—12月渔场重心大致均分布在E 150°～W 170°海域。纬度方向上,渔场重心随时间在南北半球低纬度间移动变化,12月—翌年3月渔场重心分布主要位于北半球低纬度海域,其他月份多位于南半球,渔场重心于N 12°～S 25°海域移动变化(图5b)。

2.3.2 渔场重心分布相关性分析与K-means聚类

通过线性相关模型分析,渔场重心经度和纬度与海面温度距平值在空间上无显著线性相关性(图6,P>0.05)。根据“肘部效应[22]”,中西太平洋长鳍金枪鱼渔场重心月分布可分为4个聚类(Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ)(图5b、c):聚类Ⅰ为西北方向渔场,月份主要集中在12月—翌年3月;聚类Ⅱ、Ⅲ为中部渔场,月份主要是4—5月和10—12月;聚类Ⅳ为东南方向渔场,月份主要集中在6—9月。从渔场密集程度以及结合各月海面温度距平值(表1)来看:西北方向聚类Ⅰ区域渔场重心分布相对较集中,平均海面温度距平值为0.067;中部聚类Ⅱ、Ⅲ区域渔场重心分布较分散,平均海面温度距平值为0.193;东南方向聚类Ⅳ区域渔场重心分布相对更集中,该区域的平均海面温度距平值为0.052。总体来看:当海面温度距平值偏高时,渔场重心零散分布于中部海域;当海面温度距平值相对偏低时,渔场重心向东南与西北方向两侧偏移,西北侧渔场海面温度距平值异常值明显较多(图5c)。

表1 2009—2018年各月渔场重心及平均海面温度距平值Tab.1 Fishing ground gravity center and average SSTA in each month in 2009—2018

图6 经(a)、纬(b)度向月度产量重心和海面温度距平值变化关系Fig.6 The relationship between SSTA and gravity of longitude(a) and latgitude(b) catch for every month

3 讨 论

3.1 渔获量与单位捕捞努力量渔获量的时空分布

笔者研究发现:6—8月长鳍金枪鱼渔场纬度上集中分布在南半球海域,为渔汛高峰期,渔获量较其他月份高,相应单位捕捞努力量渔获量也比较高;12月—翌年2月主要分布在北半球低纬度海域,渔获量与单位捕捞努力量渔获量也比较高。6—8月长鳍金枪鱼主要集中在南半球亚热带海域,该时间段内的海域表层水温度较适宜其生长,鱼群迁移至此,有利于渔船在此生产作业,渔获量与单位捕捞努力量渔获量均较高;12月—翌年2月部分长鳍金枪鱼洄游迁移至北半球海域,该时间段的海表层水温较适宜其生长,也有利于渔船作业捕捞,因此渔获量与单位捕捞努力量渔获量也相对较高。刘洪生等[7,23]研究认为,温度是影响长鳍金枪鱼渔获量和单位捕捞努力量渔获量分布变化最主要的环境因子,在南太平洋,长鳍金枪鱼主要分布于亚热带辐合带,表层水温为16～24 ℃及约26 ℃,而在北太平洋,主要渔场表层水温为16～22 ℃,这两个海域的水温都较适宜长鳍金枪鱼生长。该结论与本研究结果基本一致。另外,Polovina等[24-25]研究发现,北太平洋长鳍金枪鱼渔场分布主要受到黑潮暖水和亲潮冷水的控制,位于冷暖洋流交汇处,冷暖洋流各自密度不同,会产生海水的垂直混合,大量下层含营养盐类上泛,为长鳍金枪鱼的繁衍生长提供了条件。笔者发现,北半球N 25°～N 30°,E 130°～E 140°海域渔获量较高。

3.2 渔场重心与海面温度距平值

汪金涛等[20]研究发现,经度向的季度渔场重心和海面温度距平值之间存在显著相关性,但是纬度向的季度产量重心和海面温度距平值之间没有明显的相关性。笔者通过模型分析得出,渔场重心经度和纬度与海面温度距平值在空间上无显著线性相关性。分析原因可能为:研究区域面积较大,长鳍金枪鱼生长及洄游在多个不同海域,渔场分布较分散,经纬度跨度较大,很难在线性关系上发现两者之间单独的相关性;另外,其他的海洋环境因素(如气候异常、洋流、海水盐度、叶绿素质量浓度等)也可能对模型结果造成一定影响。

从月渔场重心分布的离散度来看:6—9月渔场重心分布最为集中,主要在中西太平洋南部海域,并且该时间段为渔获量高产期,平均海面温度距平值为0.1405;而3—5月和10—11月渔场重心分布较分散,该时间段渔场重心分散在纬度更低的热带海域,为渔获量相对低产期,平均海面温度距平值为0.1668;渔获量次高产期出现在12月—翌年2月,主要集中在北半球西北低纬度热带海域,平均海面温度距平值为-0.0363。本研究渔场重心的时空分布与刘洪生等[7,9]的研究结果基本一致。

本研究采用的K-means聚类法具有研究结果更为直观、结论形式更为简明等优点,根据“肘部效应”也能很好地解决聚类过程中确定聚集簇数k的值等难题。其结果表明:海面温度距平值总体偏高时,长鳍金枪鱼渔场主要零散分布于中部海域,海面温度距平值偏低时,渔场分布向东南与西北两侧偏移,从海面温度距平值与渔场重心的分布中发现东南与西北两侧方向部分月份海面温度距平值明显偏高或偏低,中部海域部分月份海面温度距平值相对偏低,海面温度距平值对应的渔场分布在西北—东南方向上的总体分布出现略微偏差。分析原因,可能与大尺度气候因子有关,南方涛动等气候反常现象都会导致太平洋海域海水温度发生异常[26],影响长鳍金枪鱼的生长与捕捞。研究表明,在厄尔尼诺与拉尼娜现象发生时,太平洋海域的气压、海面温度、温跃层、海流、海水盐度、碳循环与初级生产力等渔场的海洋环境因子均会发生明显变化[27-29],从而引起渔业资源的空间结构分布上的变化。本研究中,海面温度距平值偏低的月份主要是2010年12月、2011年4月和2011年12月,通过分析,2010年底—2011年初和2011年底—2012年初发生了较明显的拉尼娜现象[30],结合长鳍金枪鱼的生物性特征,此时间段长鳍金枪鱼大量向西北方向海域洄游,并且该时间段渔船作业情况与其他时间存在的差异,可能导致这些月份渔场重心对应的海面温度距平值偏低。而2015年太平洋海域发生了超强厄尔尼诺现象[31],尤其在6—9月最为显著,海面温度距平值明显偏高,该时间段长鳍金枪鱼主要集中分布在东南方向渔场,导致该区域2015年6—9月渔场重心所对应的整体海面温度距平值略微偏高。2011年、2015年和2016年长鳍金枪鱼渔场重心与资源时空分布与其他年份有所不同,渔获量相对较少、渔场分布较分散,这些年份与南方涛动现象发生年份基本一致,分析南方涛动现象是影响其渔获量和分布变化的重要原因之一。而周甦芳等[26,32]研究发现,南方涛动指数与单位捕捞努力量渔获量具有相关性,对中西太平洋海域长鳍金枪鱼的时空分布产生了相应的影响,与本文研究结果基本一致。

3.3 不足与展望

笔者目前只针对中西太平洋海域长鳍金枪鱼在时间与空间上的分布状况进行了大尺度的研究分析,但其分布受多种不同因素综合影响,除上述讨论的海面温度外,海流、盐度、叶绿素浓度、温跃层、溶解氧、海面高度距平和等温线深度等均是影响鱼类资源分布的重要环境因子[33],在今后的研究中,可以将这些因子的影响程度与其分布进行关联分析,以及利用计算鱼类栖息地指数等方法[34],进而得出更精确的金枪鱼渔场分布。

4 结 论

2009—2018年间中西太平洋长鳍金枪鱼渔场主要分布在E 155°～W 160°,S 15°～S 30°海域;北半球冬季(12月—翌年2月)主要集中在北半球低纬度海域(N 0°～N 10°),渔场重心向西北偏移;南半球冬季(6—8月)主要集中在南半球低纬度海域(S 12°～S 22.5°),渔场重心向东南偏移。水温是影响长鳍金枪鱼渔场重心分布的重要因素之一,当海面温度距平值偏高时,渔场重心零散分布于中部海域;当海面温度距平值相对偏低时,渔场重心向东南与西北方向两侧偏移渔场重心相对聚集分布。