研究，一部分的特别功能人类世的本地和全球渔业管理

关于渔船捕鱼能力的缓慢增长

• 摘要
• 简介
• 材料和方法
• 结果
• 讨论
• 结论
• 对本文的回应
• 致谢
• 文献引用

介绍

人们已经捕鱼数千年了，他们一直试图改进他们的方法(冯·勃兰特1964年)，既要增加他们的捕鱼量，也要补偿由于捕鱼引起的潜在资源的丰富程度减少而减少的单位努力捕鱼量(CPUE)(恩格尔哈德2016年)。自19世纪末以来，随着蒸汽拖网渔船在英国的引入，标志着工业化捕鱼的开始，技术的进步一直在持续;目前的船舶比同等吨位的蒸汽船舶强大得多(Engelhard 2008, Thurstan等人2010,Engelhard 2016)。

捕捞死亡率与捕捞努力的关系为F＝f×问,在哪里F是单位时间内(通常为一年)因捕鱼而死亡的鱼类数量的百分比;f是捕鱼努力的量度(例如，某一类型渔船的日渔船数或日渔船数);而且问为可捕捉系数(Beverton and Holt 1957, Arreguín-Sánchez 1996)。

技术蠕变(C)可以被认为是可捕捉性的无量纲变化(问)或名义努力某方面的无量纲变化(Gulland 1956, Sanders和Morgan 1976)。不管怎样，它都会影响渔业死亡率。相反,如果F如果要保持在一定水平上，有效努力将由于技术蠕变而增加，名义努力必须相应减少。

技术改进可以在概念上分为两组:(1)在齿轮设计、鱼类发现和捕获物处理方面的重大改进，当这些改进在几年内在整个船队中实施时，会导致有效捕捞努力的大幅增加;(2)船舶索具的微小背景变化或船长在处理新技术或应用信息技术方面的技能，等等(见Marchal et al. 2006)。渔业科学家对技术蠕变因素的关注太少，渔业管理人员对技术蠕变因素的关注更是少之又少，例如，他们试图将捕捞努力量冻结在某个水平，但未能考虑到数量被冻结的船只的有效努力量的增加。当补贴船队退役计划时，也会出现类似的问题，该计划允许退役资金用于购买新的、更高效的船只(Munro和Sumaila, 2002年以及其中的参考文献，Pauly等，2002年)。大多数关于蠕变因素的研究都涉及第一种类型的案例，因为其影响是强烈和可见的，因此理所当然地引起了科学和管理的注意。但是，由于累积效应，第二类的变化也很重要;即使在没有重大技术改进的情况下，这种情况也会持续不断地发生。

Engelhard(2016)强调，定量信息普遍缺乏，无法估计捕捞权随时间变化的速度，并鼓励对该主题进行更多研究。因此，我们的贡献的目的是提出该蠕变因子的一些估计(包括以前发表的和新估计的)，并在此基础上提出一个推导出的经验关系，通过结合这两种类型的技术改进来推断蠕变因子的长期值(图1)。

材料和方法

进行了文献检索以更新Pauly和Palomares(2010)的数据(最初于2013年，2017年更新)，目标是在线资源中可获得的捕鱼力或捕鱼效率的时间序列趋势估计。我们搜索了水产科学和渔业文摘(ASFA)，科学网络(WS)和谷歌学者(GS)，使用标题中出现的搜索词“捕鱼力”和“捕鱼效率”。该搜索在ASFA、WS和GS中分别获得了127、45和155个关于捕鱼力的搜索结果，以及127、31和133个关于捕鱼效率的搜索结果。在这些记录中，24篇贡献包含了可用的捕鱼权时间序列数据(51个案例研究;见表1)，据此估计每年的捕鱼能力或捕鱼效率的增幅。

虽然简单，但将源数据转换为捕鱼能力年增长率的方法(C %)不同，因为源数据是异质表达为:年变化率(Ward 2008)，年复合增长(Hannesson et al. 2008, Thorson and Berkson 2010)，平均捕鱼力增长(Brown et al. 1995, Zhou et al. 2015)，小户型捕鱼力(Engelhard 2008)，可捕系数增长(Atmaja and Nugroho 2011)，技术系数变化(Gelchu and Pauly 2007)或效率变化(Hutton et al. 2003)，装载能力变化(Ruiz-Luna et al. 1997)，捕鱼力平均趋势(Marchal et al. 2002)，或全要素生产率链(Squires 1994)。表1提供了这些转换的详细信息。如源数据来自平行捕鱼的不同船只的捕鱼功率或效率比较，则技术蠕变的瞬时速率(C;年⁻¹)，而相应的年增长率(C %)以及由此产生的回归统计数据(见Gascuel et al. 1993, Gelchu和Pauly 2007, Engelhard 2008)。

结果

我们得到的第一个结果是一系列的51个估计C(表1)。我们首先详细评论这些估计中的两组。然后我们继续他们的分析。

我们的第一个案例，基于表1中的部分数据，给出了对C(图1)英国拖网渔业的鳕鱼和鲽鱼，基于拖网渔船并行捕鱼的捕鱼功率估算的经典方法(Gulland 1956)。Engelhard报告了从1880年到2005年的这个时间序列(2008:表1)。这里，所有的范围都被相应的中程所取代，并确定了一些点作为异常值(例如，代表帆船的点;图2)。图2、表1的结果斜率提供了相对较低的估计值C对于鳕鱼和鲽鱼来说，分别属于129年这一异常漫长的时间序列。

我们的第二个案例是Fitzpatrick (1996;见表2)，其主要结果是，在30年的时间里，参与调查的各种船型的船长感知到渔具效率的提高，即渔力，相当于C %= 4.43%/年±0.00255。这项工作的详情尚不清楚，因此可以分别讨论其中所包括的不同渔业的结果。因此，整个练习只对我们的分析提供了一个估计(表1，图3)。

从次级数据中得到的其他估计有记录(表1)C从0.0049到0.201年⁻¹，具有一组可疑的低值(0.0049-0.0245年⁻¹)由O 'Neill et al.(2003)和O 'Neill and Leigh(2007)发表，他们研究了澳大利亚各种无脊椎鱼类渔业的捕捞力(见表1中的编号30和44-51)。

当估算C表1中的值转换为ln(C %)，并将其与所估计年数的对数作对比，结果为显著负相关(P< 0.005;图3)由式总结为:

C %= 13.8×Y −0.511

(1）

这链接C %至有关期间的持续时间(Y，以年为单位)C %据估计。平均15年期间的平均捕鱼功率增长为3.4%(图3)。回归关系不是很紧密，但考虑到进入点估计和基础模型(一般线性模型、连续拖网渔船类型的比较链、主观评估等)的数据的异质性，可能无法期望更好的拟合。

我们的结果可以以一种实用的方式用于特定的渔业或全球渔业(见Anticamara et al. 2011)，对这些渔业没有其他技术蠕变估计。以下公式可用于计算工作量的增加(E)或减少的CPUE作为丰富度的指标。

E (t)＝E (t = 0)×(1 +pd）t

（2）

在哪里t时间是在数年后吗t= 0和pd是否将蠕变百分比重新表示为小数分数，即C %/ 100。纠正CPUE的乘数为:

相关系数(t)=(1−pd）t

（3）

CPUE相关系数(t)= CPUE(t)×Corr(t)

（4）

其中CPUE的第一个值被视为t= 0，指向Corr_{(t = 0)}= 1。

这些方程现在是CMSY方法(一种估算最大可持续产量的蒙特卡罗方法)的一部分，最初由Froese等人(2017)提出，但其实现代码现在进行了修改，以包括一个选项，在可用作约束的CPUE数据中容纳技术蠕变(参见http://oceanrep.geomar.de/33076/)。

讨论

式1提供了的估计值C %100年的数值为1.3%，50年的数值为1.9%，10年的数值为4.3%，5年的数值为6.1%。对于数据(表1)，无法识别特定渔业(远洋渔业与底层渔业、大规模渔业与小规模渔业)的模式(除了O 'Neill及其合作者[2003,2007]的低数值)。

我们的研究结果还涉及到更深层次的社会层面，即在人类世，全球生物多样性的快速下降(Butchart等人，2010年)，特别是海洋生物多样性(Worm等人，2006年)。这种下降在很大程度上是由于技术的可怕效率，我们使用这些技术来折磨我们想要从土壤(例如，通过在灌溉单一作物上施用化肥)或从海洋(例如，通过部署成千上万的拖网渔船，破坏海底群落)。问题是，由于基线的变化，我们并没有真正注意到这一点(Pauly 1995):对我们来说，21世纪犁地的拖拉机看起来像20世纪初的拖拉机，而21世纪犁地的拖网渔船看起来像20世纪初的拖网渔船。然而，新技术有很大的不同，因为它们对环境的影响比旧技术大得多。如果我们不解释这种差异，作为一个物种，我们将陷入麻烦。

结论

当分析从商船(与研究船相反，研究船的索具和操作是标准化的，应该在几十年里保持相似)获得的CPUE时间序列时，eq . 2-4可以在对给定渔业的技术蠕变没有任何了解的情况下使用。该方法也应适用于剩余生产模型中库存评估所使用的努力(Schaefer 1954)、CMSY (Froese et al. 2017)或相关方法。

文献引用

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