针对在日本鹿儿岛县北部海岸使用刺网捕获的日本比目鱼（Paralichthys olivaceus），根据不同体型对其单位捕捞努力量的捕获量进行了标准化处理，并估算了其体长构成

《Regional Studies in Marine Science》：Size-specific catch-per-unit-effort standardization and length-composition estimation for Japanese flounder (Paralichthys olivaceus) caught with gillnets off the northern coast of Kagoshima Prefecture

　　**摘要**
对于数据有限的渔业而言，资源评估仍然是一个全球性挑战，尤其是在小型沿海渔业中。日本比目鱼（Paralichthys olivaceus）是沿海渔业的重要物种，采用多种渔具进行捕捞。目前，日本采用虚拟种群分析（VPA）对该物种进行资源评估。基于体型结构的丰度指数是年龄结构资源评估模型的基本输入，包括VPA调整和综合模型（如Stock Synthesis）。然而，获取这些数据需要大量的生物采样计划。我们开发了一种分析框架，从商业市场分级记录中推导出基于体型的单位努力捕获量（CPUE）指数，并将其应用于日本鹿儿岛县的日本比目鱼刺网渔业。我们使用贝叶斯线性混合模型估计了四个体型类别的CPUE指数，同时考虑了时间、空间和个体渔民的影响。该框架通过校准特定港口的体型类别-重量关系，解决了不同港口之间分级标准差异的问题。结果显示，不同体型类别之间存在差异：小型等级（主要是1龄鱼）的丰度呈上升趋势，而中型、中大型和大型等级则相对稳定。在整个研究期间，大型鱼的比例稳定在11%，表明尽管面临持续的捕捞压力，该种群仍保持了其年龄结构。这种方法表明，常规收集的市场数据可以为全球数据有限渔业的现代资源评估模型提供重要输入。

**引言**
日本比目鱼（Paralichthys olivaceus）是日本最具商业价值的底栖鱼类之一，支撑着全国范围内的重要沿海渔业（Minami和Tanaka，1992年）。该物种的分布范围从北面的萨哈林岛延伸到南面的南海，主要渔场位于日本海和太平洋沿岸（Nakabo和Doiuchi，2013年）。尽管已有大量研究集中在日本海和本州北部太平洋沿岸的种群上，并实施了大规模的资源增殖计划（Kitada，1999年），但对南部种群的关注相对较少，尤其是位于该物种在日本主要分布范围西南边缘的鹿儿岛县。
日本渔业管理的最近改革越来越重视基于科学的资源评估，并在广泛的物种和种群中实施了总允许捕捞量制度（Makino，2020年）。这一政策转变迫切需要为历史上科学关注较少的种群建立资源评估框架。包括鹿儿岛县的日本比目鱼渔业在内的许多沿海渔业，其生物采样基础设施十分有限，缺乏传统年龄结构资源评估模型所需的全面调查数据。因此，开发能够从现有商业数据源中提取最大信息的稳健分析方法已成为日本及其他地区渔业科学的当务之急。
在日本，日本比目鱼的资源评估使用frasyr包中实现的调整后的虚拟种群分析（VPA）进行（Ichinokawa等人，2017年）。该评估框架采用岭回归VPA（Okamura等人，2017年），通过最小化模型预测和多个调整船队观测到的丰度指数之间的惩罚平方残差之和来估计终端捕捞死亡率。针对不同的资源管理单位（包括太平洋种群、日本海种群和濑户内海种群）分别进行评估。目前，鹿儿岛县的种群被归类为东海/日本海西部种群，而当地衍生的丰度指数有限。本研究开发的基于体型的CPUE指数旨在作为该VPA框架中的额外调整工具，特别是用于监测种群分布南部边缘的体型特定丰度趋势。

**单位努力捕获量（CPUE）**
单位努力捕获量（CPUE）广泛用作渔业资源评估中的相对丰度指标，基于CPUE与种群丰度成正比的假设（Harley等人，2001年）。然而，原始CPUE数据常常受到各种因素的干扰，包括渔捞努力的时空变化、渔民行为的变化、技术改进以及市场驱动的捕捞模式（Maunder和Punt，2004年）。CPUE标准化通过统计方法考虑了这些干扰因素，为资源评估提供了可靠的丰度指标。广义线性混合模型（GLMMs）已成为CPUE标准化的标准方法，因为它们可以适应非正态误差分布，纳入多个固定效应，并通过随机效应考虑船只或渔民的捕捞能力差异（Campbell，2015年）。
在日本商业渔业中，上岸捕获量通过市场等级（meigara）记录，主要反映鱼的大小。在研究区域，日本比目鱼以活鱼的形式出售，较大的个体（中型及以上等级）通常每公斤价格更高。鹿儿岛县的日本比目鱼分级系统包括六个等级：mame（非常小）、sho（小）、chu（中）、jo（中大型）、dai（大型）和tokudai（特大型）。由于日本比目鱼的体型与其年龄密切相关（Yusa，1983年），这些市场等级对应不同的年龄类别。不同性别的体型也有显著差异，因为雌性在相同年龄时比雄性长得更大（Yusa，1983年），这导致了市场等级内的体型异质性。因此，基于体型的CPUE分析可以在不需要从耳石中确定年龄的情况下，提供关于被开发种群年龄结构的见解。

**体型结构丰度指数**
基于体型的丰度指数提供了理解种群动态的关键信息，这些信息无法仅从总捕获数据中获得。不同体型类别之间的差异趋势可以揭示通过种群的补充脉冲、检测生长或补充过度捕捞的开始，以及识别可能损害繁殖潜力的较大个体的选择性去除（Berkeley等人，2004年；Hixon等人，2014年）。通过体型选择性捕捞死亡率导致的年龄结构截断被认为是被开发鱼类种群中的一个普遍问题，这对种群生产力、对环境变化的适应能力和长期可持续性都有影响（Barnett等人，2017年）。监测体型组成的变化对于适应性渔业管理至关重要；然而，获取此类信息需要昂贵且劳动密集型的生物采样计划，这对许多小型渔业来说是不可行的。
利用市场等级数据提供了一种实用的解决方案，通过利用现有的商业基础设施来获取基于体型的捕获信息。传统的资源评估方法通常将不同体型类别的捕获数据汇总，掩盖了重要的人口统计信号（Hilborn和Walters，1992年）。基于体型的CPUE标准化可以揭示在汇总分析中被掩盖的体型和年龄组之间的差异趋势，可能表明补充的成功或失败。此外，通过提供准年龄结构的丰度指数，基于体型的分析可以提高评估模型的精度，并能够评估体型选择性捕捞模式（Punt等人，2001年）。然而，实现这些好处需要能够处理固有噪声和不完整商业上岸记录的稳健统计方法。

**使用市场等级数据进行渔业分析的基本挑战**
使用市场等级数据的一个基本挑战是商业上岸记录的不完整性。虽然每次交易都会记录等级信息，但很少有个体鱼的测量数据，因此需要统计推断来从总捕获数据中估计体型组成。以前的方法依赖于确定性匹配程序或简单的插值方法，这些方法无法正确量化不确定性，并且在等级分类不完整或在不同上岸港口不一致时可能引入系统偏差（Maunder和Punt，2004年）。此外，当CPUE记录中缺少等级信息时，从总捕获重量估计等级分配和个体鱼计数是一个具有挑战性的逆问题，需要仔细的概率处理。
贝叶斯层次模型提供了一个自然的框架来应对这些挑战，通过明确建模市场等级与鱼体型之间的随机关系，并在估计过程中传播不确定性（Gelman等人，2013年）。计算贝叶斯方法的最新进展使得能够实际实现复杂的层次结构，这些结构可以适应特定港口的分级标准、体型-等级关系的时间变化以及商业渔业数据集中常见的缺失数据模式（Thorson和Minto，2015年）。通过结合详细市场上岸记录的先验信息与等级分类系统中的内在结构，贝叶斯方法即使在数据不完整或噪声较大时也能提供稳健的推断。
从基于体型的捕获数据中推断体型组成的稳健方法的发展对全球数据有限渔业评估具有更广泛的意义。在许多小型渔业中，市场交易记录是捕获信息的主要来源。然而，由于方法论的限制，这些数据的种群监测潜力尚未得到充分开发（Chrysafi和Kuparinen，2016年）。小型渔业占全球鱼类捕获量的很大比例，并为数百万沿海社区提供了生计。然而，大多数这类渔业缺乏进行传统资源评估所需的数据（Costello等人，2012年）。建立从商业分级系统中提取人口统计信息的经过验证的方法，可以在数据匮乏的情况下大幅扩展基于科学的渔业管理范围，尤其是在传统基于调查的方法成本过高或物流上不可行的情况下。

**研究目的**
本研究的目的是为鹿儿岛县的日本比目鱼开发并应用一个全面的基于体型的CPUE标准化分析框架。我们首先使用详细的市场上岸记录描述了市场等级与体型之间的关系，并使用期望最大化（EM）算法考虑了特定港口的分级标准差异。我们开发了一种离散贝叶斯推断方法，利用从市场数据中得出的经验分布来估计鱼的数量和必要时的等级分配。体型特定的CPUE标准化使用贝叶斯线性混合模型（BLMMs）进行，其中年份、月份和港口作为固定效应，渔民作为随机效应来考虑个体捕捞能力的差异。最后，我们评估了2013年至2024年研究期间的相对丰度和体型结构的时间趋势，特别关注可能表明补充变化或捕捞压力变化的种群年龄结构潜在变化。

**研究区域和渔业**
本研究重点关注位于日本九州岛西南端的鹿儿岛县北部海岸的沿海水域（大约31°40′–32°20′ N，129°40′–130°20′ E；图1）。研究区域包括萨摩半岛的西部和西北部海岸以及东海的相邻水域。主要渔场的水深在20至80米之间，底质主要是沙质或泥质。该地区受到黑潮的影响。

**渔业和数据特征概述**
在研究期间，刺网渔业的年总捕获量大幅下降（图2）。捕获量从2013年的17.1吨下降到2024年的6.7吨，12年内下降了61%。活跃渔民的数量从2013年的144人显著减少到2024年的61人（减少了58%）。每次捕鱼的平均捕获量每年都有很大变化，范围从6.7公斤到16.4公斤（平均=10.1公斤），没有明显的时间趋势，表明总捕获量的下降是由多种因素共同造成的。

**讨论**
在这项研究中，我们开发了一个分析框架，用于从鹿儿岛县日本比目鱼的商业上岸记录中提取基于体型的丰度信息。通过结合用于等级-重量校准的EM算法、用于鱼数量估计的离散贝叶斯推断以及用于CPUE标准化的BLMMs，我们证明了市场等级数据可以产生按体型类别划分的生物学上有意义的相对丰度指标。一个关键发现是时间趋势存在差异。

**作者贡献声明**
Takahito Masubuchi：撰写——原始草稿、可视化、验证、软件、项目管理、方法论、正式分析、数据管理、概念化。
Naoto Yoshimura：撰写——审阅与编辑、资源、调查、数据管理。
Yuma Yoshida：撰写——审阅与编辑、调查、数据管理。

**利益冲突声明**
作者声明他们没有已知的竞争性财务利益或个人关系可能影响本文报告的工作。

**致谢**
作者感谢鹿儿岛县渔业技术与发展中心的工作人员在汇编渔业数据方面提供的帮助。本研究得到了日本渔业机构“日本水域海洋渔业资源评估与评价”项目的资助。