許振琦,汪金濤,2,3,4,5,雷 林,2,3,4,5,陳新軍,2,3,4,5
( 1.上海海洋大學 海洋科學學院,上海 201306; 2.農業(yè)農村部大洋漁業(yè)開發(fā)重點實驗室,上海 201306; 3.國家遠洋漁業(yè)工程技術研究中心,上海 201306; 4.大洋漁業(yè)資源可持續(xù)開發(fā)教育部重點實驗室,上海 201306; 5.農業(yè)農村部大洋漁業(yè)資源環(huán)境科學觀測實驗站,上海 201306 )
中西太平洋海域是目前世界金槍魚捕撈的主要作業(yè)區(qū)域,主要魚種有鰹(Katsuwonuspelamis)、黃鰭金槍魚(Thunnusalbacares)和大眼金槍魚(T.obesus)等[1]。根據中西太平洋漁業(yè)委員會的統(tǒng)計數據顯示,該海域的主要金槍魚資源開發(fā)程度趨于飽和,越來越受到國際上的關注[2-4]。長鰭金槍魚(T.alalunga)作為一種具有較高經濟價值的金槍魚類,被認作是中西太平洋海域優(yōu)勢金槍魚種群之一,具有較好的開發(fā)潛力與發(fā)展前景[5-7],研究該海域長鰭金槍魚資源的時空分布,對于提高金槍魚船隊作業(yè)效率和其可持續(xù)開發(fā)具有重要意義。
研究漁業(yè)資源及其漁場重心的時空分布可以推測漁場變動規(guī)律并進行漁情預報和資源保護[8]。在此之前,國內外專家學者對長鰭金槍魚的時空分布進行了相關研究。唐衍力等[9]根據2011年2月—2012年1月間中水集團的10艘延繩釣漁船的作業(yè)數據,分析了該海域單位捕撈努力量漁獲量、漁獲量與海面溫度之間的關系,并利用頻度累加法得出該海域長鰭金槍魚漁場分布的時空變化特征;Briand等[10]通過建立廣義線性模型,對新喀里多尼亞專屬經濟區(qū)附近的長鰭金槍魚棲息地時空分布進行研究,結果表明,年初(1月)和下半年(7—12月)該區(qū)域西北部的漁獲率高于平均水平,其分布在時間與空間上均有一定特征;閆敏等[11]在2011年南太平洋長鰭金槍魚漁場時空分布與環(huán)境因子的關系研究中,以周為時間分辨率,利用數理統(tǒng)計相關方法也得到了長鰭金槍魚漁場時空分布特征。除了一般海洋環(huán)境因子外,氣候異常對于金槍魚漁場位置的遷移有一定影響。Dufour等[12]對大西洋東岸長鰭金槍魚的時空分布與氣候變化的關系進行了研究,發(fā)現(xiàn)金槍魚為了應對氣候變化已經逐漸適應了不斷沿緯度方向分布的遷移,它們在時空上分布受氣候變化影響具有一定特性;郭愛等[13]以年為單位進行時間序列分析,發(fā)現(xiàn)厄爾尼諾和南方濤動現(xiàn)象對中西太平洋金槍魚漁場的空間分布和資源豐度均有較明顯影響;宮鵬等[14]結合海面溫度、葉綠素質量濃度和海面高度等環(huán)境因子,建立LightGBM模型對南太平洋海域長鰭金槍魚漁場進行預報,結果表明,海面高度和海面溫度是南太平洋長鰭金槍魚漁場形成的關鍵影響因子;Goi等[15-16]認為,長鰭金槍魚的時空分布與海洋環(huán)境因子及氣候變化有關,其中水溫是影響其分布變化最主要的環(huán)境因子。
由于長鰭金槍魚是一種典型的大洋性高度洄游魚類,喜好集群,具有長距離洄游、棲息地覆蓋范圍廣等特性[17],在不同年份及海洋環(huán)境間有著較大的分布差異與變化,因此研究長時間序列的長鰭金槍魚漁場分布變化顯得至關重要。而以上研究數據樣本時空覆蓋范圍相對較狹隘,所得結論可能存在偏誤。此外,隨著大數據、人工智能的不斷發(fā)展,機器學習在處理和分析數據上更占有一定優(yōu)勢,筆者根據中西太平洋漁業(yè)委員會的世界各國長鰭金槍魚延繩釣近十年作業(yè)數據,基于統(tǒng)計與K-means聚類等數理和機器學習方法,分析長鰭金槍魚延繩釣漁場的時空分布及變化規(guī)律,并探討海面溫度異?,F(xiàn)象對漁場資源時空分布的影響,為中西太平洋長鰭金槍魚漁情預報與漁業(yè)資源可持續(xù)利用提供科學依據。
中西太平洋漁業(yè)委員會長鰭金槍魚延繩釣漁業(yè)生產數據包括作業(yè)的時間、作業(yè)位置(經度、緯度)、投放鉤數和捕撈數量及質量等,數據的空間分辨率為5°×5°(1個漁區(qū)),時間分辨率為月。數據范圍為中西太平洋漁業(yè)委員會管轄區(qū)域,選取2009年—2018年數據進行分析,計算單位捕撈努力量漁獲量(CPUE):
(1)
式中,c表示該海域長鰭金槍魚的年產量(t),e表示該海域作業(yè)投鉤數量(千鉤)。
南方濤動現(xiàn)象是引起全球氣候年際變化最強烈的海、氣相互作用現(xiàn)象,本研究采用Nino3.4區(qū)海面溫度距平值表示該指標。海面溫度距平值的計算方法是將各月海面溫度數據按時間序列減去其氣候態(tài)月平均海面溫度[18]。數據來自美國國家海洋與大氣局氣候預報中心(https://www.cpc.ncep.noaa.gov/),時間單位為月。
1.2.1 漁獲量與單位捕撈努力量漁獲量變化規(guī)律分析
按年、月兩種時間分辨率,分別統(tǒng)計漁獲量和單位捕撈努力量漁獲量,并分析它們年際和月際變化規(guī)律。
1.2.2 漁場重心的計算
漁業(yè)資源的空間分布與變化一般用漁場重心變化表征[19]。長鰭金槍魚重心公式[20-21]如下:
(2)
(3)
式中,X、Y分別表示漁場重心經度和緯度,Xi表示該漁區(qū)中心點的經度,Yi表示該漁區(qū)中心點的緯度,ui表示該漁區(qū)的漁獲量,n表示該海域漁區(qū)的總數量。
1.2.3 漁場重心K-means聚類分析
對各年月海域作業(yè)漁場重心進行計算與分析,采用基于K-means聚類的方法,將2009—2018年各年月產量重心按最短距離法進行聚類,結合海面溫度距平值與長鰭金槍魚漁場重心位置,分析海面溫度距平值與漁場重心時空分布的關系。
K-means算法的核心思想是把n個數據對象劃分為k個聚類,使每個聚類中的數據點到該聚類中心的平方和最小,一般采用組內平方和(WSS)作為標準測度函數[22],具體計算公式為:
(4)
式中,WSS為數據中所有對象的平方和的總值,p為代表對象的空間中的一個點,mi為聚類Ci的一個代表點(p和mi均是多維的)。
2009—2018年期間,中西太平洋海域長鰭金槍魚漁汛高值出現(xiàn)在2010、2012年和2017年,其中2010年漁獲量最高,為106.601 500 kt,此時單位捕撈努力量漁獲量為10.196 292 t/千鉤;漁汛低值出現(xiàn)在2011年與2016年,其中2016年漁獲量最低,為78.235 890 kt,此時單位捕撈努力量漁獲量為7.772 159 t/千鉤,2011年單位捕撈努力量漁獲量最低,為7.120 078 t/千鉤。漁獲量與單位捕撈努力量漁獲量的年變化趨勢基本一致(圖1)。
圖1 單位捕撈努力量漁獲量與漁獲量的年變化趨勢Fig.1 Annual trend of catch per unit effort and catch
從月時間分辨率分析,中西太平洋長鰭金槍魚于2009—2018年間各月漁獲量與單位捕撈努力量漁獲量變化態(tài)勢基本一致。單位捕撈努力量漁獲量與漁獲量的峰值出現(xiàn)在6—7月,即該時間段為漁汛旺季,6月和7月平均漁獲量分別為9.948 212 kt和10.034 903 kt,平均單位捕撈努力量漁獲量分別為11.487 183 t/千鉤和11.417 923 t/千鉤;另外12月—翌年1月也出現(xiàn)相對峰值,該時間段漁獲量與單位捕撈努力量漁獲量也相對較高(圖2)。
圖2 單位捕撈努力量漁獲量與漁獲量的月變化趨勢Fig.2 Monthly trend of catch per unit effort and catch
2.2.1 年際空間尺度分布
大尺度分辨率下,中西太平洋長鰭金槍魚漁獲量與單位捕撈努力量漁獲量的空間分布呈現(xiàn)一定差異,高產區(qū)主要集中分布在S 15°~S 20°,E 160°~W 160°的南半球廣闊海域,產量較高的年份主要在2009—2010年和2017—2018年;另外,N 25°~N 30°,E 130°~E 140°的北半球海域每年漁獲量相對較穩(wěn)定,為次高產區(qū)(圖3)。
除了上述常年漁獲量較穩(wěn)定的海域外,另有其他海域單位捕撈努力量漁獲量也較高,分別是:N 30°~N 35°,W 160°~W 175°,中西太平洋東北海域、夏威夷群島北部;S 20°~S 30°,E 155°~E 160°,澳大利亞東部海域;S 35°~S 40°,W 135°~W 175°,中西太平洋東南海域(圖3)。
2.2.2 月際空間尺度分布
中西太平洋長鰭金槍魚漁獲量月際分布存在差異,6—8月為漁獲量較高的月份,而此時的漁獲量主要集中在南半球,大致分布在E 155°~W 160°,S 15°~S 30°海域,時間為南半球冬季;另一個漁獲量較高的月份區(qū)間為12月—翌年1月,此時南半球地區(qū)漁獲量相對減少,北半球地區(qū)E 130°~E 145°,N 25°~N 30°海域,12月—翌年2月的漁獲量相比其他月份高,時間為北半球冬季(圖4)。
單位捕撈努力量漁獲量的月平均分布亦存在一定差異,6—8月單位捕撈努力量漁獲量在南半球分布更廣,除漁獲量較高地區(qū)外,主要分布在E 150°~W 150°,S 10°~S 35°海域;12月—翌年2月在北半球地區(qū)較高,主要分布在E 130°~W 175°,N 25°~N 30°和W 155°~W 180°,N 30°~N 35°海域(圖4)。
2.3.1 漁場重心時空分布
2009—2018年中西太平洋長鰭金槍魚漁場重心年尺度分布主要為E 168°~E 178°和S 4°~S 13°。2009年位于最西側,為E 168.03°,S 6.47°;2016年位于最東側,為E 177.70°,S 8.34°;2011年分布最北側,為E 172.57°,S 4.64°;2018年分布最南側,為E 175.72°,S 12.51° (圖5a)。
圖5 2009—2018年漁場重心年度分布(a)、2009—2018年漁場重心月度分布及K-means聚類(b)、組內所有對象平方和的聚類數量(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)
月尺度的漁場重心總體呈現(xiàn)西北—東南向散狀分布,春冬季節(jié)分布偏西北,夏秋季節(jié)分布偏東南(圖5b)。經度方向上,2009—2018年1—12月漁場重心大致均分布在E 150°~W 170°海域。緯度方向上,漁場重心隨時間在南北半球低緯度間移動變化,12月—翌年3月漁場重心分布主要位于北半球低緯度海域,其他月份多位于南半球,漁場重心于N 12°~S 25°海域移動變化(圖5b)。
2.3.2 漁場重心分布相關性分析與K-means聚類
通過線性相關模型分析,漁場重心經度和緯度與海面溫度距平值在空間上無顯著線性相關性(圖6,P>0.05)。根據“肘部效應[22]”,中西太平洋長鰭金槍魚漁場重心月分布可分為4個聚類(Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ)(圖5b、c):聚類Ⅰ為西北方向漁場,月份主要集中在12月—翌年3月;聚類Ⅱ、Ⅲ為中部漁場,月份主要是4—5月和10—12月;聚類Ⅳ為東南方向漁場,月份主要集中在6—9月。從漁場密集程度以及結合各月海面溫度距平值(表1)來看:西北方向聚類Ⅰ區(qū)域漁場重心分布相對較集中,平均海面溫度距平值為0.067;中部聚類Ⅱ、Ⅲ區(qū)域漁場重心分布較分散,平均海面溫度距平值為0.193;東南方向聚類Ⅳ區(qū)域漁場重心分布相對更集中,該區(qū)域的平均海面溫度距平值為0.052??傮w來看:當海面溫度距平值偏高時,漁場重心零散分布于中部海域;當海面溫度距平值相對偏低時,漁場重心向東南與西北方向兩側偏移,西北側漁場海面溫度距平值異常值明顯較多(圖5c)。
表1 2009—2018年各月漁場重心及平均海面溫度距平值Tab.1 Fishing ground gravity center and average SSTA in each month in 2009—2018
圖6 經(a)、緯(b)度向月度產量重心和海面溫度距平值變化關系Fig.6 The relationship between SSTA and gravity of longitude(a) and latgitude(b) catch for every month
筆者研究發(fā)現(xiàn):6—8月長鰭金槍魚漁場緯度上集中分布在南半球海域,為漁汛高峰期,漁獲量較其他月份高,相應單位捕撈努力量漁獲量也比較高;12月—翌年2月主要分布在北半球低緯度海域,漁獲量與單位捕撈努力量漁獲量也比較高。6—8月長鰭金槍魚主要集中在南半球亞熱帶海域,該時間段內的海域表層水溫度較適宜其生長,魚群遷移至此,有利于漁船在此生產作業(yè),漁獲量與單位捕撈努力量漁獲量均較高;12月—翌年2月部分長鰭金槍魚洄游遷移至北半球海域,該時間段的海表層水溫較適宜其生長,也有利于漁船作業(yè)捕撈,因此漁獲量與單位捕撈努力量漁獲量也相對較高。劉洪生等[7,23]研究認為,溫度是影響長鰭金槍魚漁獲量和單位捕撈努力量漁獲量分布變化最主要的環(huán)境因子,在南太平洋,長鰭金槍魚主要分布于亞熱帶輻合帶,表層水溫為16~24 ℃及約26 ℃,而在北太平洋,主要漁場表層水溫為16~22 ℃,這兩個海域的水溫都較適宜長鰭金槍魚生長。該結論與本研究結果基本一致。另外,Polovina等[24-25]研究發(fā)現(xiàn),北太平洋長鰭金槍魚漁場分布主要受到黑潮暖水和親潮冷水的控制,位于冷暖洋流交匯處,冷暖洋流各自密度不同,會產生海水的垂直混合,大量下層含營養(yǎng)鹽類上泛,為長鰭金槍魚的繁衍生長提供了條件。筆者發(fā)現(xiàn),北半球N 25°~N 30°,E 130°~E 140°海域漁獲量較高。
汪金濤等[20]研究發(fā)現(xiàn),經度向的季度漁場重心和海面溫度距平值之間存在顯著相關性,但是緯度向的季度產量重心和海面溫度距平值之間沒有明顯的相關性。筆者通過模型分析得出,漁場重心經度和緯度與海面溫度距平值在空間上無顯著線性相關性。分析原因可能為:研究區(qū)域面積較大,長鰭金槍魚生長及洄游在多個不同海域,漁場分布較分散,經緯度跨度較大,很難在線性關系上發(fā)現(xiàn)兩者之間單獨的相關性;另外,其他的海洋環(huán)境因素(如氣候異常、洋流、海水鹽度、葉綠素質量濃度等)也可能對模型結果造成一定影響。
從月漁場重心分布的離散度來看:6—9月漁場重心分布最為集中,主要在中西太平洋南部海域,并且該時間段為漁獲量高產期,平均海面溫度距平值為0.1405;而3—5月和10—11月漁場重心分布較分散,該時間段漁場重心分散在緯度更低的熱帶海域,為漁獲量相對低產期,平均海面溫度距平值為0.1668;漁獲量次高產期出現(xiàn)在12月—翌年2月,主要集中在北半球西北低緯度熱帶海域,平均海面溫度距平值為-0.0363。本研究漁場重心的時空分布與劉洪生等[7,9]的研究結果基本一致。
本研究采用的K-means聚類法具有研究結果更為直觀、結論形式更為簡明等優(yōu)點,根據“肘部效應”也能很好地解決聚類過程中確定聚集簇數k的值等難題。其結果表明:海面溫度距平值總體偏高時,長鰭金槍魚漁場主要零散分布于中部海域,海面溫度距平值偏低時,漁場分布向東南與西北兩側偏移,從海面溫度距平值與漁場重心的分布中發(fā)現(xiàn)東南與西北兩側方向部分月份海面溫度距平值明顯偏高或偏低,中部海域部分月份海面溫度距平值相對偏低,海面溫度距平值對應的漁場分布在西北—東南方向上的總體分布出現(xiàn)略微偏差。分析原因,可能與大尺度氣候因子有關,南方濤動等氣候反常現(xiàn)象都會導致太平洋海域海水溫度發(fā)生異常[26],影響長鰭金槍魚的生長與捕撈。研究表明,在厄爾尼諾與拉尼娜現(xiàn)象發(fā)生時,太平洋海域的氣壓、海面溫度、溫躍層、海流、海水鹽度、碳循環(huán)與初級生產力等漁場的海洋環(huán)境因子均會發(fā)生明顯變化[27-29],從而引起漁業(yè)資源的空間結構分布上的變化。本研究中,海面溫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,通過分析,2010年底—2011年初和2011年底—2012年初發(fā)生了較明顯的拉尼娜現(xiàn)象[30],結合長鰭金槍魚的生物性特征,此時間段長鰭金槍魚大量向西北方向海域洄游,并且該時間段漁船作業(yè)情況與其他時間存在的差異,可能導致這些月份漁場重心對應的海面溫度距平值偏低。而2015年太平洋海域發(fā)生了超強厄爾尼諾現(xiàn)象[31],尤其在6—9月最為顯著,海面溫度距平值明顯偏高,該時間段長鰭金槍魚主要集中分布在東南方向漁場,導致該區(qū)域2015年6—9月漁場重心所對應的整體海面溫度距平值略微偏高。2011年、2015年和2016年長鰭金槍魚漁場重心與資源時空分布與其他年份有所不同,漁獲量相對較少、漁場分布較分散,這些年份與南方濤動現(xiàn)象發(fā)生年份基本一致,分析南方濤動現(xiàn)象是影響其漁獲量和分布變化的重要原因之一。而周甦芳等[26,32]研究發(fā)現(xiàn),南方濤動指數與單位捕撈努力量漁獲量具有相關性,對中西太平洋海域長鰭金槍魚的時空分布產生了相應的影響,與本文研究結果基本一致。
筆者目前只針對中西太平洋海域長鰭金槍魚在時間與空間上的分布狀況進行了大尺度的研究分析,但其分布受多種不同因素綜合影響,除上述討論的海面溫度外,海流、鹽度、葉綠素濃度、溫躍層、溶解氧、海面高度距平和等溫線深度等均是影響魚類資源分布的重要環(huán)境因子[33],在今后的研究中,可以將這些因子的影響程度與其分布進行關聯(lián)分析,以及利用計算魚類棲息地指數等方法[34],進而得出更精確的金槍魚漁場分布。
2009—2018年間中西太平洋長鰭金槍魚漁場主要分布在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緯度海域(N 0°~N 10°),漁場重心向西北偏移;南半球冬季(6—8月)主要集中在南半球低緯度海域(S 12°~S 22.5°),漁場重心向東南偏移。水溫是影響長鰭金槍魚漁場重心分布的重要因素之一,當海面溫度距平值偏高時,漁場重心零散分布于中部海域;當海面溫度距平值相對偏低時,漁場重心向東南與西北方向兩側偏移漁場重心相對聚集分布。