在数据有限的情况下，对极度濒危的大齿锯鳐（Pristis pristis）在孟加拉湾北部地区的种群生存能力进行分析

《Ocean & Coastal Management》：Population viability analysis of the critically endangered largetooth sawfish ( Pristis pristis) in a data-limited region: Northern Bay of Bengal

大齿锯鳐在北部湾湾的种群生存能力分析表明，当前捕捞率下种群将在13年内灭绝，但通过降低捕捞量和实施幼体放流策略可有效提升种群存活率。研究展示了数据有限地区应用PVA模型的可行性，强调减少误捕和放流措施的重要性。

　　

Md. Shahadat Hossain | Md Sazidul Islam | Shawnujjaman Khan | Eurida Liyana | Gawsia Wahidunnessa Chowdhury | Subrata Sarker | Alifa Bintha Haque

NF-POGO卓越中心，海洋前沿研究所，加拿大哈利法克斯1500号

摘要

极度濒危的大齿锯鳐（Pristis pristis）在全球范围内正面临严重的数量下降，包括在孟加拉湾。当地市场对锯鳐的药用价值、肉和鱼鳍的需求导致大量副渔获的锯鳐被保留，然而数据限制阻碍了该地区的定量风险评估。种群生存能力分析（PVA）是评估灭绝风险和制定管理策略的关键方法；然而，在像孟加拉湾北部这样的数据匮乏地区实施这一方法具有挑战性。本研究旨在数据不足的情况下对大齿锯鳐进行PVA分析，并讨论其中的挑战和实用性。通过栖息地调查、鱼类上岸点调查以及社会生态调查收集了关于捕获量、年龄结构、栖息地适宜性、环境参数和捕捞率的数据，并在必要时补充了二次数据和替代数据。利用Vortex软件，本研究在选定的管理情景下预测了未来100年内大齿锯鳐的种群生存能力，包括不同的捕捞水平和副渔获物放生策略。分析表明，在当前的捕捞率下，锯鳐种群预计将在13年内灭绝；情景分析还表明，降低捕捞水平可以显著提高种群的生存能力和存活机会。此外，同时放生成年和幼年锯鳐可以增强种群的恢复力。然而，我们建议谨慎解读结果，将其视为趋势指示而非精确预测，因为分析依赖于社会生态数据（其中物种识别能力可能较低）和必要的二次数据。这些发现强调了在孟加拉湾北部减少副渔获物和实施放生措施对于保护大齿锯鳐的重要性。本研究为在数据匮乏地区制定有效的可持续保护策略提供了重要见解。

引言

种群生存能力分析（PVA）是一种定量工具，用于系统、结构化且全面地评估种群在未来特定时间框架内的持续存在可能性（Shaffer, 2019）。它通过量化现有风险来评估种群的灭绝风险。在保护生物学中，PVA被认为是评估在当前条件或未来管理情景下达到某种阈值（如灭绝）风险的强大工具（Reed et al., 2002）。PVA已成为重要的工具，常用于从研究设计、建立管理框架到威胁评估等多种目的（Chaudhary and Oli, 2020）。该工具用于识别种群下降的潜在原因（Cremona et al., 2017）、未来威胁（Cremona et al., 2017）、评估替代管理方案以及制定确保种群长期存续的潜在保护策略（Saunders et al., 2018）。

全球范围内，科学家们广泛将PVA应用于陆地和水生生态系统作为风险评估工具。例如，研究人员利用PVA评估了人为干扰对林地驯鹿种群长期生存能力的影响，并确定最佳的保护措施以确保濒危海龟的长期种群生存（ábrego et al., 2020; Fryxell et al., 2020）。其他应用包括确定中国海豚灭绝的原因（Bin et al., 2022）、评估美国锯鳐种群的恢复潜力（Carlson and Simpfendorfer, 2015）以及评估气候变化对种群生存能力的影响（Selwood et al., 2015）。

PVA作为保护管理工具的受欢迎程度日益增加的原因有很多。其中一个关键原因是它能够定量估计种群在特定时间框架内灭绝的可能性。这种定量估计对于政策制定者来说至关重要，以便优先考虑保护工作（Miller, 2016）。此外，PVA允许比较不同的管理策略，这对于决策至关重要（Aresu et al., 2021）。例如，决策者可以测试和排名不同管理方案的有效性，并从中选择最佳方案，从而在有限的资源下最大化保护效益。这种分析能力确保了有限的资源被用于最有可能实现保护成功的策略。

尽管PVA有广泛的应用（Lindenmayer et al., 1993; Lacy et al., 2017; Espinosa et al., 2018），但其准确性、可重复性和成功实施方面的挑战一直存在，尤其是在数据匮乏的地区。影响PVA质量的因素有很多，例如通用程序与定制PVA模型程序的差异、用户技能水平以及所使用数据的质量（Chaudhary and Oli, 2020）。此外，在PVA模型中，模型参数的不确定性也被认为是该工具的一个限制（Reed et al., 1998）。考虑到各种研究中指出的限制，数据稀缺性和数据质量成为PVA的主要挑战之一。Reed et al.（2002）强调，高质量的数据和适当的模型结构对于产生经过充分验证的PVA至关重要，而这具有挑战性。

PVA需要包含大量的人口统计和环境变量数据（Lacy, 2019）。因此，PVA模型的可靠性明确依赖于与研究种群相关的数据的质量和全面性。尽管如此，对于经历种群下降的物种来说，保护工作仍然至关重要，无论数据是否可用，特别是在全球南部以及对于像锯鳐这样的极度濒危物种群体而言。数据可用性的挑战在全球南部尤为突出。因此，本研究旨在通过利用孟加拉湾北部大齿锯鳐的案例研究，在数据有限的地区进行PVA建模，使用定性、定量和社会生态数据。通过模拟不同的管理方案，我们的目标还包括制定最佳管理策略，以确保孟加拉湾北部大齿锯鳐种群的长期生存能力，并评估如何利用多样化的数据集来设计模型及其面临的挑战。本研究的主要目标如下：

1.

利用有限但多样的数据集对大齿锯鳐进行PVA分析，以预测其未来的规模和灭绝风险。

2.

确定确保大齿锯鳐种群长期可持续性的实际管理策略。

3.

为在数据非常匮乏的地区（特别是对于受威胁的物种）进行PVA分析的可行性提供基准。

研究区域和案例研究

研究区域包括孟加拉湾北部（图1），该地区被认为是大齿锯鳐（Pristis pristis）的关键栖息地，尤其是孟加拉国的西南部孙德尔本斯地区（Hossain et al., 2015; Haque et al., 2020）。孟加拉国的海岸线多样，包括三个重要区域：西南部的孙德尔本斯保护区森林、中南部的梅格纳三角洲平原以及东南部（Barua, 1991；

确定性种群增长

假设环境稳定、没有随机波动、近亲繁殖抑制、捕捞或补充情况下的确定性预测揭示了大齿锯鳐种群动态的关键信息。计算出的确定性增长率（r）为0.0615，表明种群处于增长趋势（图2）。种群增长的有限速率由lambda（λ）表示，为1.0635，表示每年的增长

讨论

尽管数据有限，本研究仍实施了PVA模型，表明PVA可以有效用于生成关于极度濒危锯鳐种群面临灭绝风险的充分见解，并为其适当的管理和保护工作提供有价值的参考。这突显了PVA在数据匮乏地区（如孟加拉湾北部）的适应性。虽然通常更倾向于使用稳健的数据和适当的模型结构

结论

本研究代表了孟加拉湾北部极度濒危的大齿锯鳐（Pristis pristis）的首次种群生存能力评估，证明了在数据有限的地区进行定量保护建模的可行性。我们展示了如何通过谨慎使用有限的数据为濒危物种的保护提供有用的见解。在这种情况下，PVA模型的最佳应用是测试可行的管理方案并把握

CRediT作者贡献声明

Md. Shahadat Hossain：撰写 – 审稿与编辑、原始草稿撰写、方法论、调查、正式分析。Md Sazidul Islam：项目管理、调查、数据管理。Shawnujjaman Khan：项目管理、调查、数据管理。Eurida Liyana：撰写 – 审稿与编辑、原始草稿撰写、软件使用、方法论、正式分析。Gawsia Wahidunnessa Chowdhury：撰写 – 审稿与编辑、验证、监督。Subrata Sarker：撰写 – 审稿与

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的财务利益或个人关系可能影响本文所述的工作。

致谢

作者感谢所有资助机构在过去十年中对相应作者工作的支持，这些资助涵盖了本研究使用的所有数据集——ZSL国家地理PhotoArk EDGE奖学金、Save Our Seas基金会、鲨鱼保护基金和Synchronicity Earth。作者还感谢达卡大学动物学系为研究活动提供的支持，以及孟加拉森林部门在世界银行的支持下为当前工作提供的资金