研究

支持在全球范围内对渔业采取生态系统办法的比较框架

• 摘要
• 简介
• 方法
• 结果
  • 案例研究
• 讨论
  • 框架的演变
  • 将框架纳入当前的管理策略
  • 全球背景下
  • 框架的未来
• 结论
• 对本文的回应
• 数据可用性声明
• 致谢
• 文献引用

介绍

众所周知，渔业会以多种方式影响海洋生态系统，不仅会直接清除目标物种，还会破坏栖息地、改变群落结构、改变种群动态以及改变生态系统结构和功能(Soma 2003年，Pickitch等人2004年，Rochet等人2005年)。毫不奇怪，这导致近几十年来全球范围内对生态系统退化的关注日益增加。

在全球范围内，渔业提供了重要的粮食资源，并为数百万人提供就业机会。自1961年以来，全球鱼类消费的年增长率是人口增长率的两倍，海洋捕捞渔业提供了大部分资源(粮农组织2018年)。因此，在管理海洋渔业时，必须最大限度地利用生态系统产品和服务，同时仍然提供社会和经济效益(粮农组织2018年)。为了实现这一目标，在全球范围内采取了对渔业实施生态系统方法(EAF)的行动。正如粮农组织(2003:6)所定义的那样，“EAF旨在平衡不同的社会目标，考虑到关于生态系统的非生物和人类组成部分及其相互作用的知识和不确定性，并在有生态意义的边界内对渔业采用综合方法。”由于渔业深深植根于海洋生态系统，因此，为了实施成功的管理战略，必须考虑环境变化以及经济和社会需求等驱动因素的影响，以及消除目标物种的直接影响(Cury等，2005年)。然而，尽管在2002年约翰内斯堡可持续发展世界首脑会议上获得广泛批准，并于2003年正式实施(粮农组织2003年)，但在实际应用EAF方面取得的成功有限。这往往是由于所考虑的生态系统的复杂性，以及来自包括渔业管理人员在内的各种利益攸关方的阻力。然而，尽管近几十年来遇到了各种障碍，但在成功实施EAF方面已经取得了一些实质性进展。

特别是在海洋生态环境的生态方面取得了重要进展，有无数研究评估了捕鱼对生态系统生物组成部分的影响。促进这一进展的一个关键方式是通过使用适当的生态系统指标套件，从而评估海洋生态系统的状态和趋势(例如，Jennings等人2002,Shin等人2010,Anticamara等人2011,Shannon等人2014一个， Coll et al. 2016)。这些指标反映了关键的生态系统属性，可以是基于模型和基于调查的。渔业管理的各个方面正在使用各种各样的指标，印度洋项目提供了一个值得注意的例子。该项目旨在研究“EAF指标:跨生态系统的比较方法”(Shin和Shannon 2010:686)，并提供了几个如何使用指标来评估多个海洋生态系统的状态和趋势的例子(例如，Shin和Shannon 2010, Shin等人2012,Coll等人2016)。目前，有27个生态系统被纳入了印度洋项目，可以对每个生态系统的相对状态进行评估。多个生态系统之间的比较可以提高对每个系统的结构和功能的理解，使其更容易解释变化，即使考虑到复杂性，如所考虑的系统的规模大，它们的生物物理复杂性和非线性动力学(Megrey et al. 2009)。对具有截然不同的开发程度和历史以及不同的环境条件的一系列生态系统的评价也有助于确定一系列指标值，以此来评价生态系统的相对状态。比较的方法将使我们能够从已经退化的生态系统中吸取教训，了解应该避免什么，如何可能减轻有害的生态系统变化，并从理论上提供生态系统退化的早期预警迹象。除此之外，还可以从那些在成功的开发管理下似乎正在改善的生态系统中识别和学习。

最近对已开发海洋生态系统的研究强调了关于过去和现在的开发策略、生产力动态机制以及主要生态和环境特征的详细信息的重要性，以便正确解释指标趋势(例如，Shannon等人，2014年)b， Heymans和Tomczak 2016, Fu等，2019一个)．在这方面，像indiiseas这样的框架依赖于大量的多机构合作，将生态系统专家的知识纳入评估，确保避免对指标趋势的误解。另一个例子是粮农组织，该组织利用专家知识帮助验证单个国家在《联合国负责任渔业行为准则》中的得分(粮农组织，2002年，Pitcher等人，2006年)。

在许多指标研究中，特别强调捕鱼的影响，因为这是一种可以控制的压力，而且通常是目前对鱼类群落的最大压力。然而，人们早就认识到，在许多系统中，仅仅关注渔业的影响是不够的，因为指标还会对其他压力作出反应，例如由环境变化引起的压力(Walther等人2002,Large等人2013,Fu等人2015)。此外，各指标对捕鱼压力和环境变异性的反应的特异性在各指标和各生态系统之间有所不同。因此，采用了一套补充指标，提供了生态系统内种群和社区的信息，以及对这些群体和社区的压力，以帮助梳理由多个压力源引起的观测变化，并将指标的变化归因于具体的驱动因素(Shin等人，2018年)。

尽管有明确的指标价值套件，包括生态、渔业和环境指标，但这些套件并没有充分涵盖成功实施EAF所需的人的层面(Bundy等人，2012年)或与治理相关的层面。因此，今后有必要制定和采用更多的指标，反映人类和治理方面的情况，以充分确定和了解海洋生态系统中发生的变化。这些指标将需要包括社会和经济指标(Jepson和Colburn 2013)，以及评估不断进入蓝色经济的新产业的影响的指标，如可再生能源和深海矿物开采(Pauli 2010)。尽管在将这些指标纳入印度群岛项目方面已经取得了进展(例如，Bundy等人，2017年)，但将人的维度纳入与EAF相关的大多数指标套件仍需要付出大量努力。

由于现有的指标套件包含了关于生态系统一级发生的变化的大量信息，因此有必要将这些指标纳入一个适当的框架，以便以透明和可重复的方式综合这些信息，并以一种可能对渔业管理人员和利益攸关方有用的形式提出。这里我们指的是一个类似于可应用于每个生态系统的综合模型的框架。利用IndiSeas指标，开发了一个涵盖生态、渔业和环境指标的框架，并被用于成功评估不同类型和不同区域的生态系统的状态和趋势(Lockerbie et al. 2016, Lockerbie et al. 2017)a、b)．该框架有可能为实施EAF作出有意义的贡献，它提供了单个生态系统发生变化的信息，并提供了跨多个生态系统实施比较评估方法的机会。该框架的拟订方式也使今后可以增加其他指标，例如评估生态系统中人类方面的指标。在这里，我们考虑了该框架的过去和未来的演变，它对管理方法的潜在贡献，以及EAF的继续实施。

方法

决策树是多准则决策分析的工具，在许多研究中被用于评估海洋生态系统(例如，Mardle和Pascoe 1999, Soma 2003, Rochet等人2005,Jarre等人2008,Bundy等人2010,Bastardie等人2013)。它们可以整合多个指标趋势来表征一个生态系统状态。几个指标的集成对于吸收不同类型的信息和合并利益不同的涉众之间的不同目标特别有用。这种框架的目的是提供“科学家和最终用户之间的有效沟通手段”(Starfield和Louw 1986:553)。

Lockerbie等(2016,2017a、b)开发了一种新的方法来应用改进的决策树框架，利用印度洋项目开发的指标评估多个海洋生态系统的状态和趋势(表1)。这些研究旨在评估在不同类型的生态系统中应用通用框架的实用性。该框架的目的是支持以可重复和透明的方式综合生态、渔业和环境指标趋势。该框架已经纳入了一系列步骤，评估了所有指标的趋势，并确定了观察到的趋势背后的原因，因此提供了对生态系统状态的完整评估(图1)。尽管已经开发了其他类似的框架，并将其应用于各种海洋生态系统(例如Bundy et al. 2010)，但该框架有几个独特的特点(表2)。更多可能的类别可归因于指标趋势。这允许对观察到的趋势有更细致的理解，而不是将趋势分类为纯粹的增加、减少或不变。这一过程包括根据检测到的趋势的重要性和方向给各项指标打分，并允许在对生态系统进行分类时考虑到所有指标趋势。

这里讨论的框架的另一个关键方面是将数据集划分为不同时间段的可能性。数据集的划分可以根据环境指标的变化或管理方面的变化(下文总结的北海案例研究可以看出这一点)。在以前的大多数研究中，数据集都是作为一个整体进行分析的，目的是确定几十年的趋势。虽然这种方法可能表明一段时间以来发生的特别强烈的趋势，但也有可能掩盖某些趋势。例如，许多生态系统经历了重大的制度转变。如果不将数据集分开，并且在每一个制度下确定指标的趋势，就可能没有发现趋势，而现实不同的制度往往显示相反的趋势。在这种情况下，如果没有对数据集进行划分，应用程序决策树的结果将不能准确地反映生态系统中发生的变化。

以前作为印度洋项目一部分使用的决策树框架只评估了渔业对海洋生态系统的影响(例如，Bundy et al. 2010)。在这里讨论的框架中包括了一整套特定于生态系统的环境指标，使环境驱动因素对海洋系统的影响得以列入评估进程。

与其他利用生态系统指标的研究一样，该框架在每一步都包括来自当地专家的建议。生态系统专家提供了关于用于计算指标值的官方数据中潜在偏差的知识。这确保了对每个生态系统中指标的必要调整(如下所述)在系统动力学的背景下是正确的。这也允许验证趋势分析的结果已被正确解释。专家知识从一开始的存在也确保了框架的应用在全球比较的背景下是健壮的和有意义的(Shin等人，2012年)，这对框架未来的应用尤其重要。

尽管在indiiseas项目中已经认识到相关指标可能存在冗余(见Coll等人，2016年)，但这些冗余并未包含在之前的决策树框架中(如Bundy等人，2010年)。将此步骤添加到这里讨论的框架中，可确保结果不受补充或冗余指标的影响。可能是当前框架最重要的功能之一，与以前应用的相比，是在对生态系统进行分类之前考虑了所有的指标趋势。在先前用于印度洋项目的决策树框架中，如果一个或多个指标显示出下降趋势，则将生态系统归类为恶化。正如下面将要讨论的，为了对生态系统进行分类，了解所有指标趋势以及这些趋势的原因是很重要的，因为下降趋势通常并不表明对生态系统有负面影响。这再次强调了纳入当地/区域专家的意见以确保对趋势的正确解释的重要性。对该框架所作的改进都是为了确保对海洋生态系统中发生的生态系统级别变化的正确解释和理解，并确保对所考虑的生态系统进行正确分类。

将该框架应用于生态系统涉及一个多步骤过程，如图1所示(见附录1，该框架应用于南部本格拉生态系统的示例)。按照图1中的流程，根据检测到的或记录的环境变化划分第一个数据系列(如适用)，然后分析指标的趋势。事实证明，这一步骤在本格拉南部等生态系统中特别重要，如果不划分数据集，生态系统中发生的记录良好的制度转变(Blamey et al. 2012)掩盖了指标的趋势。尽管用于检测数据中移位的方法在下面讨论的案例研究中有所不同，我们建议应该使用断点分析来检测移位。

接下来，利用线性回归并确保考虑到自相关性，确定了整套指标(渔业、环境和生态)的指标趋势。尽管线性回归不是最复杂的统计方法，但这种方法的优点在于其简单、可解释性和科学接受度。在发现趋势之后，将所开发的基于分数的新方法应用于指标，根据观察到的趋势的方向和意义来确定分数。制定了IndiSeas指标，因此在捕鱼压力增加的情况下观察到的指标值越小，因此，从理论上讲，检测到的负面趋势越多，生态系统的状况就越糟糕。在此基础上，我们制定了评分体系，将得分越低归因于积极趋势，即“良好趋势”，因此，生态系统整体得分越高，生态系统状态越差。但是，必须指出，指标的消极趋势并不总是与捕鱼压力的增加有关，而可能与环境变化和管理战略的变化有关，这在我们的具体案例应用中已加以考虑(见下文的案例研究)。这突出了在解释和理解指标趋势时需要谨慎，以及在框架应用的每一步都需要包括生态系统专家，以确保结果得到正确解释。在整个分析过程中，显著性水平的范围比典型的范围更广，其中显著性水平最高可达10%，以解释时间序列中的年际变化(Howard et al. 2007)。这些趋势被认为具有“生态意义”(见表2)。

为了评估渔业压力对生态系统的影响，框架应用的下一步需要梳理渔业压力指标(见Lockerbie等人，2016;表1)转化为整体捕鱼压力指标。必须根据个别系统的管理和捕鱼活动，将这些指标同化为单一的生态系统专用指标。不过，总的来说，反捕捞压力的权重为50%，因为这一指标代表了捕捞压力对生态系统的最直接影响，生态系统专家强调这一指标特别重要。剩下的50%平均分布在剩余的渔业指标(登陆量、海洋营养指数、登陆量营养水平和内在脆弱性指数)中。

在确定了捕鱼压力和环境指标趋势之后，必须考虑到这些驱动因素对系统的影响，从而对生态指标的影响。咨询了专家并查阅了大量的文献，以确定所观察到的捕鱼压力和/或环境变化的趋势是否是生态指标所观察到的趋势的原因。为了确保在框架中捕捉到这些驱动因素的影响，开发了一个评分调整系统，修改生态指标评分，以反映这些驱动因素对生态系统的影响(图2)。评分调整系统的开发和实施过程涉及多个敏感性分析，并得到了生态系统专家的大量投入(Lockerbie et al. 2016, Lockerbie et al. 2017)a、b)，确保对指标施加的任何权重都不会覆盖或掩盖其他指标的重要趋势。同样，这一步必须是特定于生态系统的。

还必须考虑到框架内所列指标的可能冗余。基于Coll等人(2016)的工作，采用了加权系统，考虑了任何潜在的冗余。Coll等人(2016)观察到相关指标可能有些冗余，因此这一步骤减少了显著相关(即潜在冗余)指标对整体生态系统得分的贡献，以确保这些指标不会对该得分产生偏差。最后，在确定指标平均得分后，经过必要的调整和加权，可以根据生态系统(或生态系统的特定时期)的状态进行分类(表3)。

由于制定这样一个框架的目标是对生态系统进行比较评估，因此有必要在多个生态系统上测试该框架。在选择生态系统时，决定首先将该框架应用于表现出一些相似性的生态系统，因为预期该框架的完整性更有可能在具有相似动态的生态系统中保持。因此，该框架在本格拉南部生态系统初步应用后，随后又应用于南加泰罗尼亚海。尽管位于非常不同的地理区域，这些生态系统有一些相似之处，包括局部的风力驱动上升流的影响，以及小型远洋鱼类在两个系统中的主导作用。然而，为了真正测试框架的强度，还需要将其应用到具有显著差异的生态系统中。因此，北海被选为下一个案例研究，尽管它在温带气候和包含大陆架方面类似，但其生物成分有很大的不同，开发历史也很复杂。

同样重要的是，要将该框架应用到已经被很好理解的生态系统中。这确保了生态系统专家能够确认，该框架成功地描述了已知的生态系统动态，并完全捕获了已知发生在生态系统内部的变化。只有当确信该框架能够根据过去的数据成功地对生态系统进行分类时，才有可能用现有的最新数据更新数据集，并确定当前条件下生态系统的状态。

结果

案例研究

上述框架已应用于三个生态系统，南部本格拉(Lockerbie et al. 2016)和南加泰罗尼亚海(Lockerbie et al. 2017)一个)和北海(Lockerbie et al. 2017b)．虽然有些相似，但这些生态系统具有不同的特征、开发历史和管理策略。因此，这些案例研究提供了一个跨温带和上升流生态系统以及大陆架海测试框架的机会。下面详细介绍了该框架在每个生态系统中的应用，在上面引用的文章中可以找到完整的描述。

本格拉南部

该框架最初是为南部本格拉生态系统(SB)开发的(Lockerbie et al. 2016)。该生态系统形成了四个东部边界上升流生态系统之一，因此被认为是世界上最具生产力的海洋生态系统之一。该系统采用蜂腰式控制，小型远洋鱼类提供了控制较高和较低营养水平之间能量流动的主要手段(Cury等，2000年)。然而，在不开采或中度开采的情况下，由于上升流的有利风，初级生产水平较高，导致浮游动物、小型远洋鱼类，甚至顶级捕食者的数量增加(cross - trolet et al. 2014)。cross - trolet等人(2014)观察到，本格拉南部初级生产力的高水平似乎减少了捕鱼压力自上而下效应的传播，因此减弱了捕鱼对食物网较低营养层次的影响。

Blamey等人(2012)发现了SB内部的状态变化，这会影响生态系统的生物和物理成分，包括风、上升流、龙虾、海胆和鸬鹚繁殖对的变化。使用三种不同的时间序列分析方法检测到的这些偏移，被用来将数据序列划分为三个不同的时期;第一阶段(1978-1993年)，第二阶段(1994-2003年)，第三阶段(2004-2010年)。选择上升流、海面温度、叶绿素浓度和南大西洋高压单体位置作为环境指标。

在分析指标趋势和调整分数以考虑渔业、环境变化和相关指标的影响(如上所述)后，生态系统在第1和2期既没有改善也没有恶化，在第3期可能有所改善(Lockerbie et al. 2016)。这些分类成功地反映了在评估期间生态系统中所发生的已知情况。例如，2000年代初出现的小型远洋鱼类数量显著但短暂的增加(Roy et al. 2001)反映在第二阶段，即平均寿命和捕食者比例的显著下降，以及调查生物量的增加。这是第一个例子，强调需要与生态系统专家接触，以避免对指标趋势的错误解读，这对确保对趋势的正确解读至关重要。

加泰罗尼亚的南海

选择南加泰罗尼亚海(SCS)生态系统作为第二个案例研究，因为它与SB相似(Coll等人，2006年，Lockerbie等人，2017年)一个)．该地区此前被归类为“受严重影响”(Coll et al. 2010)，考虑到地中海捕鱼的悠久历史，这并不令人惊讶。

在这种情况下，根据1980年代末发生的已知大气、水文和生态变化(Conversi等人，2010年)以及敏感性分析(Lockerbie等人，2017年)，生态系统被划分为两个时期一个）;第一阶段(1978-1990年)和第二阶段(1991-2010年)。考虑到捕捞压力和环境变化的影响，对SB采用相同的评分调整和加权制度。经过对官方数据的分析，生态系统在第一阶段既没有改善也没有恶化，在第二阶段可能会改善。这与这些时期生态系统中已知发生的情况不一致(见Coll等人，2014年)a、b)，因为目前地中海的官方数据没有考虑非法、无监管或未报告(IUU)捕捞问题。因此，指标趋势并不能真正反映生态系统中正在发生的情况，因此有必要在应用该框架时开发一种考虑IUU的方法。这得到了Coll等人(2014a、b)，重建了官方数据，以解释IUU捕获量。这些信息的可获得性极大地促进了对生态系统的成功评估，生态系统专家支持调整指标以考虑IUU捕获量，并考虑文献和当地数据集。在咨询了生态系统专家之后，为了考虑IUU，决定将渔业压力指标总分从“生态上显著下降”调整为“生态上显著增加”。这是基于Coll等人(2014年)提出的移除指数增长的保守调整b)，并允许指标趋势更准确地反映已知的生态系统动态。经过这些调整后，生态系统被划分为在第1期可能恶化，在第2期既没有改善也没有恶化，反映了已知的生态系统内发生的情况。

北海

北海(NS)是世界上研究最深入、经济最重要的海洋区域之一。该系统与南赤道带和南赤道带有一些相似之处，例如温带气候和大陆架是一个决定性特征。然而，NS也提供了一个有趣的对比，因为不同物种的优势和缺乏上升流动力。考虑到过度捕捞的长期历史和随后实施的有效管理措施，国家统计局提供了一份具有挑战性的评估。这在解释指标趋势时提出了新的挑战，因为在某些情况下，趋势反映的是管理的执行情况，而不是由于捕鱼或环境变化的影响而造成的生态系统变化。例如，自2003年以来，登陆指数显示出下降趋势，根据IndiSeas指数的编制方式，这表明生态系统中的鱼类数量在减少。相反，逆向捕鱼压力在1983-2003年期间增加，之后稳定下来，表明正变化。有些鱼类，如鳕鱼(Gadus morhua)，目前正在恢复和增加生物量，但捕获量受到限制，以允许重建。其他鱼类，如鲽鱼(Pleuronectes platessa)增加到有记录以来的最高水平，但渔获量和渔业死亡率在过去十年中保持在可比水平，以实现最大可持续产量目标。因此，这种登陆量减少的趋势部分是管理措施改进的结果，这些措施限制了配额，而不是整体鱼类生物量的减少。在研究期间，由于船只退役计划，捕鱼努力也出现了类似的减少，随后是底栖鱼类群落规模结构恢复的迹象(Engelhard等，2015年)。因此，所有保留物种的登陆点指标的负趋势被重新考虑为积极的变化。由于逆向捕捞压力指标受某些物种(特别是无脊椎动物)生物量数据缺失的限制，因此在计算总体捕捞压力指标时，登陆指标获得了比以往应用程序更高的权重(50%)，因为它可能更好地反映了渔业产生的更广泛的生态系统影响。历史上的高捕捞压力对较高营养水平的相当大的影响也限制了自下而上的影响通过食物网的传播(Lynam等人，2017年)。因此，气候驱动因素的影响似乎仅限于较低的营养水平。

尽管有这些错综复杂的情况，认识到若干指标趋势(特别是压力指标)是由于管理措施的影响而不是生态系统变化造成的，因此能够正确地解释趋势。本案例研究采用了随着框架的发展和进展而实施的改进方法，采用了不同的方法将数据序列划分为在SB和SCS中使用的时间段。断点分析用于检测环境数据中的结构变化点(Zeileis et al. 2002, Bai and Perron 2003)。根据检测到的断点，将数据序列分为三个时段;第一阶段(1983-1992)，第二阶段(1993-2003)，第三阶段(2004-2010)。在分数调整和加权之后(见Lockerbie等人，2017年)b)，在第1阶段，生态系统被划分为既没有改善也没有恶化，第2和第3阶段被划分为可能改善。这表明生态系统正在摆脱之前的恶劣状况，这可能与执行的严格管理方法有关。当作为整个数据集进行分析时，不将其划分为单独的时期，观察到的显著指标趋势相对较少。这表明，时间序列开始时生态系统的糟糕状态掩盖了近几十年来观察到的管理变化的积极影响。这再次强调，在某些情况下，需要将数据系列划分为不同的时间段，以便真正理解生态系统中发生的变化。

讨论

框架的演变

随着框架在每个生态系统中的应用，进行了调整和改进。在生态系统专家的支持和建议下，该框架在每个应用程序中不断发展，发展成为未来评估中应该应用的更强大的工具。尽管有了这种演变，仍有进一步的修改可以进一步改进框架，增加其纳入当前管理战略的潜力。

就目前的情况而言(每个模型都是如此)，该框架依赖于将其应用到生态系统时所做的几个假设。例如，总体生态系统得分在很大程度上取决于在整个框架应用过程中所作的决定，例如渔业和环境对生态指标的相对影响。这可以从NS案例研究中观察到，在该案例研究中，管理的影响影响了压力指标的趋势以及对生态系统的后续影响。同样，商业鱼类种群生物量的长期变化与捕捞压力之间的联系更紧密，从而将环境影响降至最低(Lynam等人，2017年)。基于这一认识，决定修正环境变化的影响，只部分解释所观察到的指标趋势。然而，这种调整直接影响了生态系统的分类。通过敏感性分析，最近几年数据系列中实施的严格管理方法似乎完全盖过了环境的影响。如果是这种情况，在评估之后，生态系统在第2和第3阶段的得分分别为2.75和2.66，在这两个阶段将被归类为既没有改善也没有恶化。这突出了在整个全日制期间和整个框架应用过程中考虑生态系统动态的重要性。然而，预计在整个评估过程中纳入专家知识可以减少对生态系统进行错误分类的可能性。

在检测指标趋势时使用线性回归也可从重新评价中获益。可以通过使用其他统计方法来加强框架的强度。生态系统对各种驱动因素的响应可以是线性的，也可以是非线性的，这取决于所考虑的压力源以及压力源之间的相互作用(Fu等人，2019b)．如果响应是非线性的，线性回归可能不能给出趋势的准确指示。如上述个案研究所述，将数据系列划分为各个时期在某种程度上解释了这种非线性，但是，使用参考点和指标的阈值可能对框架有好处。生态系统阈值可以确定为生态系统状态或功能对人为或环境压力的小变化的大响应或突变(Groffman et al. 2006, Samhouri et al. 2017)。确定这些阈值有助于指导管理行动，避免生态系统状态的不良变化(Foley et al. 2015)。

一个指标的参考点可以是“目标”参考点，其目标是达到这样一个点，或“限制”或“预防”参考点，这是不应跨越的阈值(Samhouri et al. 2011, Levin et al. 2014)。通常情况下，在保护生态系统方面，极限参考点被认为更有用，而如果目标是产量最大化，则目标参考点更合适(例如，Hall和Mainprize 2004年，Briton等人2019年)。在过去，参考点通常包括来自专家意见的值(Shin等人，2010年)，从推定的未开发人口中估计的值，或通过相对于时间序列的长期平均值的测量值的比较确定(Levin等人，2013年，Tam等人，2017年)。然而，近年来在开发生态系统级参考点方面取得了重大进展，特别是在北美(Large等人，2015年一个Samhouri et al. 2017, Tam et al. 2017)。根据经验得出的生态指标，可以使用阈值为多个海洋生态系统计算这些参考点(Large等人，2015年a、b， Link et al. 2012, 2015, Samhouri et al. 2017, Tam et al. 2017)。因此，有可能为印度洋项目中使用的生态指标确定更精确的参考点和阈值，这将增强对各区域生态系统状况的可比评估(Tam等人，2017年)。然而，需要再次注意的是，用于评估人类福祉的指标仍然不发达(McShane等人，2011年，Howe等人，2014年，Yang等人，2015年)，在我们能够(i)确定社会需求的阈值，或(ii)确定人类需求和海洋资源保护之间的权衡(Dearing等人，2014年，DePiper等人，2017年，Tam等人，2017年)之前，有必要提高这些指标。

将框架纳入当前的管理策略

虽然海洋系统的功能范围从分子到社会生态系统，但认识到在生态系统层面检查变化的相关性是重要的。生态系统层面的评估在世界各地目前应用的管理方法中得到了认可(例如，Halpern等人，2012年，ICES 2016年，PICES 2016年)，它们与单物种方法一起使用，以提供对海洋生态系统发生变化的更全面的理解。

在将这一框架纳入目前的管理办法方面，将在南非范围内面临若干问题。尽管农业、林业和渔业部内部确实存在一个EAF工作组，旨在处理南非EAF的应用问题，但该工作组已于2014年解散。因此，目前的管理计划只在渔业(船队)一级更广泛地运作。按照目前的情况，南非渔业管理有发展成“拼凑管理”的风险(Degnbol 2005年)，在这种情况下，不考虑独立问题之间的联系，也不要求理解一个系统内的联系。在这种方法下，根据各利益攸关方团体的关注和影响，特别制定了新的条例(Degnbol 2005年)，这可能导致管理内部的不一致。南非渔业管理目前的情况需要进行重大转变，才能充分执行非洲渔业框架。然而，应用这里讨论的框架可以巩固和解释EAF背后的必要科学，为更广泛的、跨领域的、生态系统级别的管理生效做好准备。

然而，在一些地方，生态系统层次管理的应用得到了进一步的发展。例如，欧盟(EU)实施的共同渔业政策(CFP)在2002年进行了改革，从环境、经济和社会的角度向生物资源的可持续利用迈进。当这一改革没有达到预期(EC 2010)，一些股票继续恶化，CFP在2013年进行了进一步的改革。这一最新改革是朝着与《海洋战略框架指令》(MSFD, 2008/56/EC)一致的以生态系统为基础的渔业管理迈出的重要一步。将以生态系统为基础的渔业方针纳入CFP是朝着实现在欧洲水域实施这种管理进程迈出的重要一步。这项最新的改革还承认有必要将管理区域化，同时考虑到欧洲境内八个独立的大型海洋生态系统。这与这里描述的方法一致，强调了考虑生态系统特定特征和包括生态系统专家的重要性，以便充分理解生态系统过程和变化，并实施成功的基于系统的管理。

同样是在北半球，北美在实施东亚论坛方面取得了重大进展。在北美的背景下，指标也被用来评估海洋生态系统的状态(Link 2005, Link等人，2010,Samhouri等人，2014,Large等人，2015b)．虽然不是取得进展的唯一方式，但已强调各项指标是在北美执行环境环境协定的必要条件。这包括在评估生态系统趋势、确定观察到的趋势的原因以及监测指标以确定所采取的行动是否成功(Samhouri等人，2014年)。使用一套严格挑选的指标，例如这里使用的指标，将其纳入一个指定的框架，不仅可以在北美范围内，而且可以在全球范围内帮助环境倡议，因为该框架具有比较性质。

在地中海区域内，地中海渔业总委员会(GFCM)是一个区域渔业管理组织。该委员会目前由24个成员(23个成员国和欧盟)组成。在该区域内，黑海观察到的巨大生态系统变化证明了在渔业管理中考虑多重压力源的重要性，符合EAF(粮农组织2016年)。虽然地中海地区目前还没有实施欧洲稳定机制，但在欧盟为实现欧洲稳定机制的政策和目标的范围内提到了该地区。地中海海洋资源状况不佳，突出表明迫切需要修改该区域目前在欧洲和非欧洲水域的管理方法。CFP和MSFD在欧盟成员国的全面应用可能会朝着这个方向迈进，并可以从综合研究中获得的知识中受益，如本文所介绍的。

在南半球，澳大利亚在其海洋渔业部门实施生态系统办法方面也比较先进。澳大利亚渔业管理局(AFMA)利用生态风险管理框架协助决策者。这些框架的目标是确保渔业管理符合渔业管理局所期望的生态可持续发展目标。为了实施生态系统方法，澳大利亚采用了各种各样的工具，包括端到端生态系统模型(例如，Fulton等人，2015)、风险和累积影响评估(例如，Anthony等人，2013)、结构化评估过程和海洋空间规划(Day 2002, Dunstan等人，2016)。与此同时，从国家到区域和地方尺度，已经制定了一系列定义良好的治理框架(Smith et al. 2017)。认识到在实施生态系统级别管理中观察到的失败和成功都与适当的治理和制度框架的实施有关，而不是与所使用的科学有关，这帮助澳大利亚摆脱了往往过于雄心勃勃的总体方法(Tallis等人，2010年，Smith等人，2017年)。在有关一级为正在审议的生态系统制定各种框架，有助于成功地执行澳大利亚观察到的生态系统办法。

虽然这里讨论的框架不能孤立地促进执行一种生态系统办法，但它可以帮助发现捕鱼引起的生物多样性变化对更广泛的生态系统影响。由于在生态系统层面检测到变化意味着严重的变化必须以更高的功能分辨率发生，生态系统指标的变化，如本框架中所包括的这些变化，可能为正在发生的重要变化提供警告，这些变化也将影响社区和人口水平。

全球背景下

到目前为止，该框架似乎能够成功地对多个生态系统进行分类。但是，要使该方法在全球渔业管理范围内具有价值，就必须考虑到它对目前用于评估海洋生态系统的各种评估的贡献。近几十年来，基于协同科学研究的综合方法被认为是更好地为决策提供信息的必要手段(Sutherland et al. 2012)。印度洋项目所涉及的多机构合作很好地符合这一目标。使用指标、将一种方法应用于多种生态系统以及将大量信息综合成易于传播的产出的目标也符合世界各地渔业科学家和管理人员目前采用的方法。如果指标对政策制定者有吸引力，他们将参与基于指标的评估的整个开发过程，以确保满足实施需求，并需要政策制定者和科学家之间的持续参与，以解释和交流评估结果(mcquters - gollop等人，2019年)。

在欧洲水域内，MSFD的目的是确定标准和方法标准，以实现良好环境状态的一致评价。与印度洋项目一样，这一进程的目的是应用一种生态系统方法来管理人类活动，并使海洋产品和服务得以可持续利用。在这里讨论的框架中使用的指标很好地符合MSFD所需的多个属性(表4)，特别是那些与维持生物多样性相一致的属性。这可以使该框架的输出补充MSFD分析的输出，增加该框架在欧洲生态系统背景下的有用性。同样是在北半球，莱文等人(2009)提出的综合生态系统评估(IEAs)，并被国际海洋勘探理事会采用，试图综合大量科学数据。这里讨论的框架也有类似的目标，即在生态系统功能一级综合一套综合指标，使其成为有意义的评估。然而，尽管包含人的维度已经开始被纳入到IEAs中(Fogarty 2014, Drakou等人。2017)，但这一步只是由IndiSeas (Bundy等人。2017)才开始开发，因此还没有被纳入到该框架中。

在累积效果评估(CEA)过程的背景下，这里提出的框架也被证明是有用的。这种评估被认为是对人类活动和自然过程对生态系统影响的整体评估，提供了特定形式的环境影响评估(Jones 2016)。这些评估可以为管理和潜在减少人类活动对海洋生态系统的累积影响提供强有力的工具(Duinker等人，2013年，Judd等人，2015年，Foley等人，2017年)。然而，尽管在海洋生态系统中迫切需要可操作的环境评价，这种评估的成功实施仍然是一项挑战。已经制定了广泛的框架来评估对海洋生态系统的累积影响。然而，这种方法的丰富导致了cea研究议程的变化，使比较不同生态系统的结果变得越来越困难(Stock和Micheli 2016)。这个决策树框架允许评估捕鱼压力和环境变化对多个生态系统的影响。因此，它可能提供一种广泛适用的方法，这是目前在cea中被认为缺乏的(Stelzenmüller等人，2018)。在澳大利亚，累积影响评估已用于许多治理框架，以协助实施基于生态系统的管理，然而，已观察到现有风险评估工具在生态系统的初步应用可能低估风险高达90% (Smith et al. 2017;富尔顿未发表的数据)．因此，需要一种能够处理多部门相互作用的新的风险评估工具来应用于海洋生态系统评估。

框架的未来

方法中包含的生态系统数量越多，比较分析就越有力(Shin和Shannon 2010)。因此，可以通过将这一框架应用于更广泛的生态系统，包括受捕鱼压力和气候变化不同程度影响的不同类型、大小的生态系统，来进一步加强这一框架。因此，将该框架应用于与已考虑的系统有很大差异的系统将是实用的，从而增加我们对差异如何通过所选指标集以及它们在决策树中的组合评估来产生的理解。

利用该框架的最重要下一步可能是与有关渔业管理人员和利益攸关方讨论如何使用该框架。该框架提供了一个总结大量科学信息的工具，这是成功传播从生态系统评估中获得的知识的第一步。只有当涉众对所呈现的信息做出反应时，这样的工具才会被认为是有用的(Johnson和Chess, 2006, Turnhout等人，2007)。因此，尽管到目前为止，该框架似乎是成功的，但在与适当的观众讨论之前，无法确定其真正的实用性。这一进程还可以包括制定社会和经济指标，这些指标可以列入框架，以便对社会-生态系统进行更全面的评价。纳入这些指标可以进一步使框架与会议的预期结果保持一致。

最后，该框架可能被用于探索未来的生态系统福祉。该框架的性质支持了它在未来可能的渔业和气候情景下预测海洋生态系统状态的潜力。这一框架工作的相似之处，例如PICES FUTURE设想的类似之处，可用于综合生态系统模型预测运行的结果所产生的生态指标子集。诸如Ecopath和Ecosim模型(Walters et al. 2000, Christensen和Walters 2004)、Osmose (Shin和Cury 2004, Travers et al. 2009)或Atlantis (Fulton et al. 2005)的输出都可以以这种方式合成，并允许对中期和长期的管理策略进行评估。因此，使用在时间甚至空间上动态的生态系统模型，可能从过去的生态系统轨迹和驱动历史中学习，以探索未来的气候和渔业压力情景，使用一组在全球被证明有意义的生态系统指标(例如Shin等人，2018年)和本文提出的综合框架。目前，已经使用本文讨论的框架的修改版本(Lockerbie和Shannon 2019年)对海洋生态系统未来可能的情况进行了首次尝试。

结论

在目前的捕鱼压力水平下，制定成功的管理办法对于为子孙后代保存生态系统服务和粮食安全变得越来越重要。除此之外，考虑到目前的气候变化速度，考虑到捕鱼压力对环境变化和变化的影响是至关重要的beplay竞技。考虑到渔业对生态系统的影响如何受到环境条件的影响，本文考虑的框架经过迄今三个案例研究的检验，有可能在全球范围内对海洋生态系统进行分类。该框架迄今取得的成功证实了在多个海洋生态系统内采用比较方法进行决策的潜力，也强调了纳入区域生态系统专门知识的必要性。作为下一步，利益相关者需要参与改进这种方法的沟通。

此外，虽然生态和环境指标有助于理解生态系统中发生的总体模式，但需要社会经济指标来帮助跟踪人类脆弱性和福祉的模式(Tam等人，2019年)。这有助于理解EAF的人的维度的复杂性(Bowen和Riley 2003, Pollnac等人2015,Colburn等人2016,Auad等人2018)。然而，尽管人们普遍承认在实施EAF时需要考虑社会经济学，但目前在管理场景中很少考虑人的因素。然而，已经取得了一些进展，社会和经济指标现在被用于识别易受渔业崩溃和气候变化影响的人类社区(Pollnac等人，2015年，Colburn等人，2016年)，以及评估这些社区的福祉(Colburn等人，2016年，Bundy等人，2017年，Auad等人，2018年)。beplay竞技

一套社会经济指标可以包含在这个框架中，帮助捕捉渔业、环境变化和沿海社区对生态系统的累积影响，为管理方案提供信息。这将使渔业管理人员和利益攸关方不仅能够避免生态制度的转变，还能避免对人类沿海社区的不利转变(Tam等人，2019年)，为决策提供更全面的方法。在进一步改进和调整之后，这个框架有可能用于以全球比较的方式综合大量关于海洋生态系统状况和趋势的信息。

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