渔业管理策略评价及应用研究进展

何　珊，陈新军

1.上海海洋大学海洋科学学院，上海 201306；2.大洋渔业资源可持续开发省部共建教育部重点实验室，上海 201306；3.国家远洋渔业工程技术研究中心，上海 201306；4.远洋渔业协同创新中心，上海 201306）

渔业管理策略评价及应用研究进展

何珊1,4，陈新军1,2,3,4

1.上海海洋大学海洋科学学院，上海 201306；2.大洋渔业资源可持续开发省部共建教育部重点实验室，上海 201306；3.国家远洋渔业工程技术研究中心，上海 201306；4.远洋渔业协同创新中心，上海 201306）

管理策略评价（MSE）是近年来国际上渔业资源评估与管理学科发展的新趋势。MSE是通过对管理目标渔业系统的模拟，来测试和评价不同的渔业管理策略达到预期管理目标一种方法。MSE一般包含操作模型、采样模型、资源评估模型和执行模型，其中操作模型是核心。在操作模型中，通过模拟测试的方法来评估不同管理策略达到预期管理目标的程度，并充分考虑到渔业管理中的不确定性，因此渔业管理策略评价能够获得在渔业资源变动和不确定性影响下仍有较好表现的管理措施。管理策略评价一般与生物参考点、捕捞控制规则、管理规定和绩效评估有关。此外，随时间的变化的补充量、自然死亡系数和生长率，以及渔具和作业方式的选择性等，都会对MSE产生影响。由于可提高渔业管理的成功率，MSE已在渔业资源评估与管理中越来越广泛应用。通过对MSE的理论、方法和存在的问题进行总结与分析，并以实例阐述其在金枪鱼渔业管理中的发展和应用，为该领域的进一步研究提供参考和依据。

管理策略评价；传统方法；资源评估；金枪鱼渔业；管理目标

渔业管理是渔业资源可持续利用的基础。传统方法（Traditional approach,TA）对渔业资源进行管理时，通常是依据科学家资源评估结果来确定一个总可捕量（Total allowable catch，TAC）或者总可捕努力量（Total allowable effort，TAE），如最大可持续产量（MSY）和捕捞死亡系数（FMSY）等[1,2]。传统方法通过整合历史渔获生产统计数据，估算过去及现在的资源丰度及生产力水平，然后应用基于参考点的收获控制规则（A Reference-point-Based Harvest Control Rule）或考虑资源未来的发展趋势，来得出渔业管理策略。然而，渔业是一个复杂系统，存在着许许多多环节，因此渔业管理的误差来源也是多方面的，如数据收集误差、操作误差和系统误差等，使得渔业管理的过程存在着很大的不确定性。应用传统方法进行渔业管理时，很难涉及到渔业的各个环节，因此会给管理带来很多不确定性。

渔业管理策略评价（Management Strategy Evaluation，MSE）是一种系统性方法，通过计算机模拟管理对象的渔业，在给定的目标下，以测试和评价不同管理策略的表现[3]。管理策略评价（MSE）能够提高渔业管理成功的概率，因为它能够选择在未来潜在环境下和不确定状况下表现较好的管理措施，因此在渔业中的使用也越来越广泛。关于渔业管理策略评价方面的研究在国内渔业中应用还很少，因此本文根据国外学者的研究情况，系统总结和分析MSE理论与方法、MSE与TA的优缺点等，为MSE在国内渔业中的应用与推广提供基础。

1　MSE理论

1.1MSE的基本概念

MSE是由渔业管理程序(Management Procedures，MPs）结合模拟测试（Simulation testing）发展起来的，是通过模拟管理对象的渔业系统，以测试和评价不同渔业管理策略达到给定的管理目标的一种方法[3]。国际捕鲸委员会（The International Whaling Commission，IWC）是第一个使用MSE的国际组织[4]。其通过模拟方法来描述整个渔业管理过程，包括数据产生、收集、分析和管理的整个过程，进而预见未来渔业资源的发展趋势和管理效果[5,6]。与传统渔业管理方法相比，MSE更具优势。

1.2MSE的结构

MSE中一般包含操作模型、采样模型、资源评估模型和执行模型4种模型，其中操作模型是MSE的核心，其结构图如图1所示。

操作模型（operating model）一般通过生长率、死亡率、存活率和补充量在给定的管理策略下反映“真实的”鱼类种群动态。通过假设生态系统、资源动态、船只动态、捕捞生产等过程中的关系式或者参数值，建立操作模型，将这些过程作为一个动态系统进行研究[7-12]。在操作模型中主要考虑三组参数，一组用于描述补充量动态，包括补充量水平如何、补充量是否随产卵亲体生物量（Spawning Stock Biomass，SSB）的变化而变化、补充量年间是否变化；第二组参数用于描述自然死亡系数，同样包括自然死亡系数的水平如何、自然死亡系数是变化的还是恒定不变的；第三组参数是种群初始资源量。操作模型在特定管理策略下模拟渔业产生观察数据，但是观察数据伴随着观察误差的产生[13]。

图1　MSE一般结构[13]Fig.1　The common chart of MSE structure

采样模型模拟渔业数据收集的过程，数据是从操作模型产生的、能反应“真实”渔业状况的数据中所采集，模拟独立渔业和科研调查中数据的收集。数据收集应该包括所有历史得到的数据和利用不同管理策略模拟渔业产生的数据。一般包括三种数据：第一种是与渔业相关的数据（fishery-dependent data），如渔船的性质类别（休闲性、商业性以及其他）、渔获量（丢弃量和上岸量）、渔获物大小组成、标准化单位捕捞努力量渔获量（Catch per unit effort，CPUE）、法定可捕的体长限制、渔具的选择性等；第二种是渔业独立的数据（fishery-independent data），如调差丰度指数、资源大小组成、资源体重组成等；第三种是生物学数据，如生长率、自然死亡率、繁殖力、成熟率以及体重-长度关系。在收集和整理数据时，需要考虑时间尺度，以保证MSE的时效性。

种群评估模型是用来评估当前的资源状态是否与使用模拟数据计算的生物学参考点（Biological Reference Point，BRP）或捕捞控制规则（Harvest Control Rule，HCR）相一致，在结构上可以与操作模型相同，也可以不同。这个模型是将所有得到的数据估算种群数量和渔业参数，渔业参数包括目前和历史的捕捞死亡系数、亲体生物量和亲体补充量，也要估算这些参数的不确定性。评估模型可以简单，也可以复杂，可以是基于年龄结构的，也可以是基于体长结构的。不同复杂程度的模型对数据的要求不一样。

执行模型计算实施管理行为后渔业资源的动态，得到的实际捕捞量又被反馈给操作模型。通过重复该循环，整个管理过程被建模。

MSE的步骤一般为：（1）设定管理目标；（2）确定不确定性的范围；（3）建立一系列的模型。操作模型必须体现被管理系统的生物学信息、模拟种群的资源状况、数据如何收集以及数据与模拟种群之间的关系；此外还需要反映管理规则如何应用到实际渔业中。要注意的是经常需要多种操作模型，因为要考虑固有不确定的范围，包括拟合数据过程中参数估计的误差以及一些结构误差；（4）操作模型中参数的选择和量化参数的不确定性；（5）鉴定备选管理策略哪些可以被实际应用；（6）对每个操作模型运用不同管理策略进行模拟；（7）总结和表达应用结果，考虑不同管理目标的权重能得到更优化结果[14]。

在对管理策略进行选择时，通常运行多年模拟测试来确定该管理策略的效果，以此根据管理目标和限制条件，来辨别性能较好的管理策略[15]。最终选择的管理策略需要反映决策者提出的政策。管理策略被粗略分为基于模型的和基于经验的，还有一些是这两种类型的混合模型[16]。基于模型的管理策略一般分为两个阶段，第一个阶段是应用种群评估方法，第二个阶段是将种群评估模型得到的新数据作为捕捞控制规则的输入量。一些国家，包括美国、澳大利亚，对一些数据充足的物种应用复杂的、基于模型的管理策略。尽管这种类型的管理策略集中于计算，但仍需要运用模拟方法进行评估[8,17-20]。与基于模型的管理策略相反，经验性管理策略不需要运用种群模型来估计生物量、捕捞死亡率或一些捕捞控制规则中用到的数量，而是设定一些规则，例如TACs直接来自于监测数据等（监测数据一般是经过处理的，如渔获量和捕捞努力量数据的CPUE标准化）。Rademeyer等[21]表示经验性的管理策略更容易测试和被决策者所解释，但是缺点是它们不能够确定目标物种资源量最终是否能达到平衡[22]。在管理策略实施过程中，仍需要周期性进行完整的资源评估，来评估管理策略的效果，并确定是否需要调整。管理策略还应该包括很多临时规则（meta-rule）[23]，包括应对特殊情况的措施，例如CPUE超出操作模型的界限，生物学参数发生实质性改变，或者是发现其他因素的影响。

1.3与MSE相关的其他概念

1.3.1生物学参考点（Biology Reference Points，BRPs）生物学参考点分为两种类型，一种是基于捕捞死亡系数，另一种基于生物量。两种类型的生物学参考点都有目标参考点和限制参考点，目标参考点实质就是对管理目标量化。对于一些短生命周期、对环境敏感性高的物种，还定义了临界参考点。在MSE中，运用种群评估模型得到当前捕捞死亡系数（Fcur）和当前亲体生物量（Bcur）与对应的生物参考点进行比较，如果Fcur＞Flim，说明该种群处于过度捕捞（overfishing）；如果Bcur＜Blim，说明该物种已过度捕捞（overfished）。有4种模型可估算BRPs，分别是单位补充量渔获量模型（Yield-per-recruit model）、单位补充量产卵量模型（Egg-per-recruit model）、亲体-补充量模型（Stock-recruitment model）和剩余产量模型（Production model）。单位补充量产卵量模型已经用于大多数龙虾种群评估，它需要一些基本的生活史参数，例如生长率、自然死亡系数、成熟率和繁殖力等。但是，生物参考点最终还是由管理目标决定[13]。

1.3.2捕捞控制规则捕捞控制规则用来决定捕捞死亡率与渔获量来年应该如何调整，它由生物参考点、当前捕捞死亡系数和亲体生物量以及种群过度捕捞的风险决定。HCR的应用在以下两种情况下会变得复杂：（1）不同渔业对应的年龄结构的选择性不同；（2）选择性与丰度指数选择性或剩余产量方法不同[24]。捕捞控制规则可大致分为3类：基于模型的管理策略、经验性的管理策略和基于模型与经验性混合的管理策略。Rademeyer等[21]指出，经验性管理策略更容易检测，也更容易被决策者解释。经验性捕捞控制规则在渔业上已有较广泛应用，如南非的狗鳕、岩龙虾、竹筴鱼、鳀和沙丁鱼；南澳大利亚岩龙虾，以及东加拿大鳕鱼类和大比目鱼[21]。

1.3.3管理规定管理规定包括一系列的管理措施，比如TAC的水平、法定捕捞的最大体长和最小体长是否需要变化、捕捞的时间是否需要调整以及不同产业的各种限制。这一系列管理措施可以应用于MSE的模拟，从而为该种群的渔业资源评估提供“观察数据”。

1.3.4绩效评估绩效评估是用来完善预先设定的管理目标，试图使渔业保护、社会需求和经济需求之间保持平衡。操作模型需要不断的改进，以反映绩效评估[14]。例如，在有明确的生态系统和经济目标的情况下，操作模型应该包括一个船队动态模型[25]，或者是一个反映捕捞作业如何影响生态系统成分而非目标物种的模型[26]。一般有四种主要的评估绩效的方法：管理期间评估的总渔获量、管理年间渔获量的变化、管理末期的亲体生物量和管理时期中出现的最低产卵亲体生物量。除此之外，参与者数量、经济回报和最优渔获努力量也能够用来评价MSE的表现。

1.4不确定性

渔业管理受生物学和实际操作的复杂性影响，因此容易产生不确定性。MSE成功与否，很大程度上取决于在操作模型中不确定性可以被鉴定的程度[27]。理论上，在MSE中应尽可能广地考虑不确定性，从而使得在实施管理策略以后得到的新信息的不确定性降低[4,28]。但实际上，几乎没有案例是能够完全考虑到所有相关的不确定性，因此需要选择出最相关的、最能反映假设的不确定性进行考虑。前人做出了一些尝试来探究不确定性来源[29-30]。本文中，将不确定性和误差大致总结为6个来源：误差结构不确定性、估计不确定性、过程不确定性、观察不确定性、应用不确定性和模型不确定性[29]。

模型不确定性是不确定性中的重要组成部分。简单的模型不确定性有：亲体补充量关系是Beverton-Holt模型还是Richer模型；模型参数是否固定不变；选择性曲线是渐进线还是圆顶状。其它因素还包括：在建模区域中共有多少种群；数据结构的错误；气候对生物学关系的影响等等。降低模型的不确定性通常是通过将固定的效益关系替换成很多可以自由组合的效益关系，效益关系一般通过公式表达。目前还没有公认方法来挑选模拟所用到的公式，也不能对公式进行赋值[31]。Butterworth和Peterman[32]也没有解决这些问题，但对于模型误差的影响和相关的风险做出了重要评估。

Kraak等[33]认为，MSE模拟中不确定性来源的选择是相对随机的，而且选到的不确定性不一定能够反映主要来源。Kraak等[33]同时指出，欧洲实施的一些MSEs忽视了空间结构，而且产卵量影响补充量而非产卵生物量。如果这些的确是资源不确定性的主要来源，那么科学家在实施这些MSEs时就会出现很多误差。

气候和环境变化被认为是评估管理策略时两个重要因素。评估过程中可采用以下两种方法：（1）将这些因素考虑到端对端模型中，从而从物理过程到高营养级水平和渔业角度放映出整个生态系统的情况，例如亚特兰蒂斯[34]和生态营养通道模型[35]；（2）将环境的变化与一些经验性参数联系，在这种方法下，通过联系环境变量和决定种群动态的参数，在操作模型中能够反映出环境的变化[17]。

贝叶斯理论因为充分考虑了与模型以及参数值有关的不确定性，被迅速应用到渔业资源评估中。该方法的优势在于能够在评估中遇到不确定的情况下为渔业管理提供不同的管理措施，以降低管理策略实施的风险。Fournier等[36]、Methot[37]、Michielsens等[38]、Porch等[39]都提出过复杂的统计模型来计算不确定性。一些因素的不确定性对渔业资源管理策略的表现有很大影响，因此在任何MSE中都应该被考虑[40]。影响MSE表现的不确定性因素[41]具体如下。

（1）生产力：亲体-补充量之间关系的形式及参数，亲体-补充量关系的变化和相关性程度，偶然的大量死亡或补充事件。

（2）变化：亲体-补充量之间的变化，自然死亡率随时间的变化，捕捞能力随时间的变化，空间种群结构的变化，选择性、迁移、生长随时间的变化，种群初始大小的变化。

（3）与数据相关的问题：数据的变异系数及有效样本大小，捕捞能力与丰度关系的变化，调查偏差，调查和取样频率，历史的渔获数据不准确。

（4）结果的不确定性：决策者对管理建议的调整和忽视，由于误报、黑市交易、丢弃等造成的渔获量与总可捕量不符。

1.5MSE的管理目标

MSE的目的是实施最优管理策略，从而使目标鱼种的产量达到最大化[41]。管理策略的选择常要平衡不同的、有时甚至互相矛盾的目标。管理策略的选择通常考虑两个问题：一是数据和方法是否能达到目的；二是统计的不确定性是否稳健[42]。如果要准确实施MSE，首先应该准确定义管理目标[43]。通常，目标制定过程应该考虑很多渔业利益相关者，这可帮助培养长远眼光，并能保证管理建议的接受性和支持率。利益相关者常常发现，对性能指数进行明确、量化性的评估很困难，虽然这些性能指标能量化不同管理策略并进行排名。基于这个原因，MSE一般会给出很多指标，让利益相关者客观进行权衡[44]。利益相关者对管理目标达成一致，是通过平衡目标，而不是对管理策略进行排名或者直接进行选择，例如确定管理目标为最大平均渔获利润。

MSE最大的优点之一就是决策者能够阐明他们的目标[14]。渔业管理目标分为概念上的和操作上的[14]。概念上的目标是通用的、高水平的政策目标。例如，对美国西海岸的沿岸大洋性物种管理目标为：（1）增加渔业的效率和收益率，包括渔获量的稳定；（2）达到“最大产量”；（3）鼓励国际间和州际间的合作；（4）调整目前的渔区；（5）避免丢弃；（6）为非独立种群提供充足饵料；（7）避免过度捕捞；（8）获取生物学信息和形成一个长期的研究项目；（9）形成有效的监控和实施方案；（10）有效利用管理的资源；（11）减小渔具的矛盾。这些目标都很有条理性，但是对于有的概念目标之间是相互矛盾的，例如对捕鲸渔业的概念目标：（1）确保捕鲸上升不会导致灭绝风险增大；（2）捕鲸的水平能够满足当地居民的文化及营养需求；（3）释放一些种群使得它们处于健康水平。目标（2）与（1）（3）之间是矛盾的。概念上的目标需要转变成操作层次的目标，一个概念目标可能对应多条操作目标。例如，“避免过度捕捞”可以转述为“某种群年间降到未捕捞水平的20%以下的概率超过5%”。然而，一些概念目标与大量操作目标相关，如“达到最大产量”有很多种操作性表述：“渔获量最大化”“减小年间的捕捞变动”“捕捞产业的经济地租最大化”等[45]。

一些目标之间在某种程度上是矛盾的，这是不可避免的问题。例如，增加监控能够在风险水平相同的情况下增大渔获量，但需要花费很多的财力。决策者权衡到每一个因素是困难的。一种方法是使用效用函数平衡这些因素，然而基于MSE的效用函数一般不会成功，因为决策者希望看到每一个备选的管理决策是如何完成每个目标和如何权衡的。对于一些多目标鱼种或者不同渔具、有着不同目标的利益相关者来说，目标之间的矛盾更是一个巨大的挑战。这是因为不同的利益相关者看到的“最优”状态不同。几乎没有管理策略能够解决物种间的权衡问题[14]，南非的鳀鱼和沙丁鱼渔业是一个典型的例外[46-47]。

一般通过内部工作小组确定管理目标，尤其是确定操作性目标[48-50]。工作小组参与者包括决策者和一些利益相关者代表，决策者需要完全分清哪些决定是他们的（权重目标和已选管理目标的测试），哪些是偏于技术的[14]。工作小组能够被直接批评、扩大或解散，从而促进了工作小组的发展[14]。

2　MSE与TA的比较

Butterworth[1]对MSE和TA两种管理方法进行了比较，结合置信区间和敏感性分析评估的不确定性，对捕捞控制规则和设定的固定渔获量、捕捞死亡率的管理效果进行比较，并得到了一些结论与建议。通常，MSE输入公式里的值是预先设定好的，而TA则不是。MSE与TA最本质的区别是：MSE的准则可以通过模拟测试来确定预期的合理方案，需要在各种矛盾但又相通的目标之间权衡，如最大渔获量、减少年间捕捞变动以保持产业的稳定，以及减小资源被耗尽的风险。即使当前对资源的最好评估是错误的，它也能够完成这些权衡。因此MSE的设计需要通过设定合理的不确定性，与预防性措施（Precautionary approach，PA）兼容[51]。

2.1TA的缺点[1]

其缺点主要表现在：（1）TA的评估都是一成不变的，但每年“最好的评估”都会有变化，这些变化来源于新数据的获取、优化数据方法的改进以及评估方法的进步等。（2）TA不能够合理地考虑长期的权衡。TA评估出来的渔获量结果，其风险往往被高估了，因为它不考虑采取管理之后资源的情况。（3）在确定TA的过程中，通常存在争议，而这些争议大多都是没有实质价值的，而且耗费了大量时间。（4）TA得到的“最优评估”有可能是错误的，但实施之前无法检验出来。（5）一些组织为了简便，通常不轻易改变TA的规则，从而有可能耽误了保护渔业资源采取及时措施的时间。

2.2MSE的优点与缺点[1]

MSE的主要优点为：（1）MSE规则能调整且省时。由已知数据和预先设定好的估算方法计算TAC，所有公式和规则每年都能够根据资源情况进行调整更改，因此省下很多时间，节省下来的时间可用来解决评估中不确定性的问题。（2）MSE能够合理地对风险进行评估。通常，每年都会有新的资源监测与调查数据，将这些数据重新应用于MSE规则中，就可以得到相应的反馈信息。（3）MSE可以限制年间TAC的变化范围，但这在TA评价中是做不到的。渔业产业发展要确保TACs的稳定，因此这一点也很重要。（4）MSE与PA息息相关。MSE不仅要对渔业资源进行准确评估，同时对评估中不确定性的检测也要求有一定的稳健性。（5）MSE与设定者之间有充分的互动，设定者可根据当前状况以及反馈的结果对MSE的公式、规则进行调整。

其缺点主要为：（1）MSE得到结果的时间比TA要长。TA一般只需一两周，但是MSE至少需要几个月的时间。（2）MSE的构架过于死板，不够灵活，通常都是包含操作模型、采样模型、资源评估模型和执行模型这四种模型。（3）MSE类似于自动运行的体制，因此也不能够完全地信任它。模型的自动运行也应该按照当前渔业状况作出相应的调整。但是不论目标如何变化，首先要确定它的基本原理是合理的。（4）必须确保今后的监测与调查数据是可以运用的。（5）MSE还存在一个问题，如果渔业资源本身并没有下降到指定的水平，那么这些被认为与目标有关的假设是否认为是有用的，是否应该继续保留，也需要讨论。

MSE解决了TA大部分的问题，但不是全部。尽管它也存在一些其他问题，但是大部分可以通过拟定的草案来解决。MSE最大的两个优点就是：（1）在不影响渔业资源的基础上，一定程度地限制了未来总可捕渔获量（Total allowable catch，TACs）的变动；（2）用合理的方式说明了模拟测试中出现的不确定性，并从反馈信息中保证了资源动态表现的稳健性。所以，利用MSE对渔业资源进行管理的方法值得在国际上广泛应用。

3　MSE的发展

管理策略评估的发展是为了更好强调和阐明传统的管理方法。最初该方法被国际捕鲸委员会（The International Whaling Commission，IWC）用于商业捕鲸业[1]。Sainsbury等[44]在该渔业上进行了应用与试验，为MSE推广奠定了基础。Hilborn[45]在2003年曾预测，利用耗时又有误差的传统种群评估方法，来制定管理措施的时代已结束，取而代之的将是MSE方法的应用，MSE中复杂的模型能够用来评估管理措施的鲁棒性。

MSE通常被应用于3种情况：（1）在一个特定的渔业中改善可操作的管理策略，例如一些南非渔业[46]以及IWC渔业中限制规则的制定[47]；（2）一种通用的MPs，可以应用于多个种群，例如IWC改进了须鲸在产卵场的管理方法[48]；（3）用来检测捕捞控制规则中一些不起作用的公式和参数[49]。现MSE不仅被广泛应用于鱼类和鲸类的保护与管理，还应用于探测水压载管理选项的表现[50]，近几年还被应用于大陆生态系统，包括对一些濒危物种的养护管理[51-54]。

BRP在MSE中也有重要应用。在澳大利亚的渔业管理中（The Australian Commonwealth Harvest Strategy Policy），限制性参考点需要保持渔业生物量在未开发渔业种群生物量B0的20%以上，并且保证渔业管理成功的可能性在90%以上[55]。学者质疑把20%B0当做门槛值，提议把补充量下降至最大水平一半时的生物量作为风险表现的依据，但至今未被南非、澳大利亚西亚所接受[56]。

MSE和生物经济学模型是互相联系的，然而也存在明显不同。很少有MSE能明确考虑到经济问题，不管是在模型中还是在评估管理策略中，考虑经济学因素可以增强MSE方法论。Christensen[57]研究发现，在格陵兰岛对虾产业中，因为配额问题导致的损失是生物学不确定性导致损失的4倍。Holland 和Hererra[58]提出，关于成本结构，价格变动性以及风险假设可实质性改变管理策略，如果忽视这些问题，会影响管理策略选择的结果。

此外，MSE是科学与政策的交界面，决策者需要管理策略鉴定是否达到预期目标，MSE的科学性分析能够在可行的权衡范围告知决策者。一个好的MSE会利用政策与科学的联系，但是要确保决策者不决定科学问题，科学家也不做政策决定[59-63]。

国内MSE研究起步较晚，很少有人对MSE做出过研究。冯波等[64]2009年运用单位补充量模型和Schaefer剩余产量模型，对印度洋黄鳍金枪鱼渔业的开发策略进行了评价，计算出单位补充量模型指示的生物学参考点Fmax、F0.1、20%SPR、40%SPR和产量控制参考值。从模拟结果来看，应把捕捞死亡系数降低到0.15以下、总产量控制在35万t以内，才能保证渔业产量的长期稳定。陈新军等[65]2011年利用基于贝叶斯统计方法的Schaefer模型分均匀分布、正态分布和随机分布3种方案，对西北太平洋柔鱼资源量进行评估，并对其管理策略做了风险分析。研究表明，西北太平洋柔鱼资源处于良好状况，在相同的收获率情况下，基准方案得到的2019年资源量和渔获量均大于其它2种方案，但是资源崩溃的概率最大。保守的管理策略应将死亡率控制在0.3左右，持续渔获量在13万t左右。这些研究接近于MSE，但不是真正的MSE研究。

4　MSE在渔业中的典型应用

MSE的应用是为了选择合适的管理策略以达到生态系统的平衡等众多目标，另一个应用MSE的原因是因为当管理策略可能失败时，它能够对新获取的数据进行鉴定，并对管理策略进行修整。

MSE现被广泛地应用于了解管理策略之后的预期行为，但是现更多应用于对真实渔业管理策略的选择[14]。最早运用MSE进行选择的是在南非，他们通过控制规则来设定鳀鱼的TACs，之后又运用到沙丁鱼渔业[66]。MSE在南非也被应用于狗鳕、岩龙虾、竹筴鱼管理策略的选择，MSE在南非的主要渔业中已经应用了20多年[67]；MSE也被南方蓝鳍金枪鱼养护委员会(CCSBT)应用于对南方蓝鳍金枪鱼管理策略的选择[16,68]；在澳大利亚，MSE应用于以下渔业：南部和东部的有鳞鱼和鲨鱼、昆士兰的扳手蟹、北方对虾、澳大利亚岩龙虾和塔斯马尼亚的鲍鱼产业[69]；在新西兰，利用MSE对南岩龙虾渔获限制提供建议[70]；MSE还被应用于兼捕海鸟的控制规则[70]；在欧洲，MSE仅广泛地在理论上被应用，很少得出实际的管理策略[71]；在北美，从1998—2012年对北太平洋沙丁鱼亚种群制定基于MSE的管理规则，2014年又对该管理规则进行了修整[72]，能更好地应对补充量与环境因素之间的关系发生改变的情况[14]；加拿大也将MSE应用到裸盖鱼[48]、西格陵兰大比目鱼[73-74]、鳕鱼类的渔业中[75]。

MSE主要被应用于单一鱼种的渔业，但是它也可以完成多物种或生态系统的目标[76]。例如，MSE曾被用于澳大利亚东南部的多种类、多渔具的渔业，并且跨越了巨大的不同地理范围[77]。

北太平洋金枪鱼和类金枪鱼国际科学委员会（ISC）运用Stock Synthesis（SS）种群评估作为操作模型对太平洋蓝鳍实施管理策略评估[78]。但年龄数据的缺少以及生长-长度组成数据对绝对丰度评估的影响[79]。对于年龄数据的缺少，可以从外部资料中获取自然死亡率和生长情况，外部资料包括群体本身、有关系的群体或物种、或与生活史相关的参数；对于第二个问题，虽然已经有各种分析来预设亲体-补充量关系程度，但是有效性低[24,41,78]。就算预设值是合理的，但存在固有偏差，也会导致结果的偏差。因此需要将不同的陡度值代入到多种模型中，并且考虑权重。

5　展　望

制定并实施高效的管理策略来重建或保持渔业，以达到渔业利益相关者和广大公众的可持续发展的目标，是一项重要但是及其困难的任务。MSE最大的优点不是技术上的进步和定量输出，而是人为的参与和接受[43]。MSE是渔业评估的一个重要步骤，尽管对于它的应用仍有很多质疑。要考虑MSE的不确定性，应用的步骤过程一定要详细，尤其是模拟试验的细节及目的。此外，MSE还可以通过定性方法和事后分析法，加强对风险的评估[54]。

渔业库（Fisheries library for R，FLR）可以运用到今后的MSE中。Butterworth和Punt[42]提出，缺少软件包是阻碍MSE广泛应用的一个主要原因。因此，FLR公开资源框架结构得到发展，得以在同一个环境下完成提供数据探索、建立模型，管理策略实施，以及管理策略的检测和经济影响评估。欧盟项目FEMS（framework for the evaluation of management strategies）曾提出一个一般结构，成为现在FLR的核心[80]。FLR的应用能够促进不同学科之间的知识转换和合并。FLR允许进行探索数据分析，实施不同的资源评估模型，选择管理策略，并基于数据和假设建立操作模型。FLR目前还融入了经济和生态系统模型，以保证对多物种的渔业的管理策略能够进行更好评估。此外，对于一些渔业，可以使用经验为主-无模型（model-free）的方法，即管理策略的制定直接基于依赖渔业的数据或者是调查中的简单指数，这样可以减少进行资源评估的次数[15]，从而节约时间和资源。

我国由于近海渔业资源的衰退，在制定渔业管理政策时更需谨慎，因此MSE在我国渔业管理中具有很大的应用空间。总体而言，MSE能够客观透明的评估渔业管理策略，对我国近海渔业资源进行科学管理具有重要意义，后续应该加强这一方面的研究以及推广应用，不断建立和完善近海渔业资源的监测与调查数据，以便获得更为合理的管理策略。

[1]BUTTERWORTH D S.Why a management procedure approach? Some positives and negatives[J].ICES Journal of Marine Science，2007，64（4）：613-617.

[2]GEROMONT H F，OLIVEIRA J A A D，JOHNSTON S J，et al.Development and application of management procedures for fisheries in southern Africa[J].ICES Journal of Marine Science，1999，56（6）：952-966.

[3]AMAR Z T，PUNT A，DORN M.The management strategy evaluation approach and the fishery for walleye pollock in the Gulf of Alaska[C]// Resiliency of Gadid Stocks to Fishing and Climate Change.2008：317-346.

[4]PUNT A E，DONOVAN G P.Developing management procedures that are Robust to uncertainty: lessons from the international whaling commission[J].ICES Journal of Marine Science，2007，64（4）：603-612.

[5]FROMENTIN J M，KELL L T.Consequences of variations in carrying capacity or migration for the perception of Atlantic bluefin tuna（Thunnus thynnus）population dynamics[J].Canadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences，2007，64（5）：827-836.

[6]KELL L T，MOSQUEIRA I，GROSJEAN P，et al.FLR: an open-source framework for the evaluation and development of management strategies[J].ICES Journal of Marine Science，1974，29（4）：1141-1145.

[7]BUTTERWORTH D S，COCHRANE K L，DE O J A A.Management Procedures: a better way to manage fisheries? The South African experience，1997：83-90.

[8]DICHMONT C M，DENG A，PUNT A E，et al.Management strategies for short-lived species: The case of Australia's Northern Prawn Fishery : 1.Accounting for multiple species，spatial structure and implementation uncertainty when evaluating risk[J].Fisheries Research，2006，82(s 1–3):235-245.

[9]DICHMONT C M，DENG A，PUNT A E，et al.Beyond biological performance measures in management strategy evaluation: Bringing in economics and the effects of trawling on the benthos[J].Fisheries Research，2008，94（3）：238-250.

[10]KELL L T，PILLING G M，KIRKWOOD G P，et al.An evaluation of the implicit management procedure used for some ICES roundfish stocks[J].ICES Journal of Marine Science，2005，62（4）：750-759.

[11]KELL L T，SCOTT R，HUNTER E.Implications for current management advice for North Sea plaice: Part I.Migration between the North Sea and English Channel[J].Journal of Sea Research，2004，51（3）：287-299.

[12]PUNT A E，SMITH A D M.Harvest strategy evaluation for the eastern stock of gemfish (Rexea solandri)[J].ICES Journal of Marine Science，1999，56（6）：860-875.

[13]CHEN Y.A preliminary list of MSE compents and their functionalities for CA spiny lobster fishery.[EB/OL][26 July2016].http://www.fgc.ca.gov/meetings/2015/Apr/04080915docs.aspx.

[14]PUNT A E，BUTTERWORTH D S，MOOR C L，et al.Management strategy evaluation: best practices[J].Fish and Fisheries，2014.

[15]HOLLAND D S.Management strategy evaluation and management procedures: tools for rebuilding and sustaining fisheries[R].Oecd Food Agriculture and Fisheries Papers，2010.

[16]STARR P J，BREEN P A，HILBORN R H，et al.Evaluation of a management decision rule for a New Zealand rock lobster substock[J].Marine and Freshwater Research，1997，48（8）：1093-1101.

[17]A'MAR Z T，PUNT A E，DORN M W.The evaluation of two management strategies for the Gulf of Alaska walleye pollock fishery under climate change.[J].Ices Journal of Marine Science，2009，80（7）：109-116.

[18]ANONYMOUS.Report of the 16th meeting of the Extended Scientific Committee for the Commissionfor the Conservation of Southern Bluefin Tuna [EB/OL].[2016-07-26].http：//www.nmfs.noaa.gov/ia/agreements/LMR %20report/commission for the conservation of southern bluefin tuna.pdf.

[19]FAY G，PUNT A E，SMITH A D M.Impacts of spatial uncertainty on performance of age structure-based harvest strategies for blue eye trevalla（Hyperoglyphe antarctica）[J].Fisheries Research，2011，110（3）：391-407.

[20]PUNT A E，TRINNIE F，WALKER T I，et al.The performance of a management procedure for rock lobsters，Jasus edwardsii，off western Victoria，Australia in the face of non-stationary dynamics[J].Fisheries Research，2013，137（1）：116–128.

[21] RADEMEYER R A， ÉVA E.PLAGANYI，BUTTERWORTH D S.Tips and tricks in designing management procedures[J].ICES Journal of Marine Science，2007，64（4）：618-625.

[22]LITTLE L R，WAYTE S E，TUCK G N，et al.Development and evaluation of a cpue-based harvest control rule for the southern and eastern scalefish and shark fishery of Australia[J].ICES Journal of Marine Science，2013，68（8）：1699-1705.

[23]GRAFTON R Q，ARNASON R，BJORNDAL T，et al.Incentive-based approaches to sustainable fisheries[J].Canadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences，2005，63（3）：699-710（12）.

[24]LEE H H，MAUNDER M N，PINER K R，et al.Can steepness of the stock–recruitment relationship be estimated in fishery stock assessment models? [J].Fisheries Research，2012，s 125–126（6）：254-261.

[25]ULRICH C，BO S A，SPARRE P J，et al.TEMAS: Fleet-based bio-economic simulation software to evaluate management strategies accounting for fleet behaviour[J].ICES Journal of Marine Science，2007，64（4）：647-651.

[26]SAMPSON D B，YIN Y.A Monte Carlo evaluation of the stock synthesis assessment program[J].Funk，1998.

[27]KELL L T，PUNT A E，ROEL B A，et al.Advances in fisheries science 50 years on from Beverton and Holt[M].2008：104-134.

[28]KUROTA H，HIRAMATSU K，TAKAHASHI N，et al.Developing a management procedure robust to uncertainty for southern bluefin tuna: a somewhat frustrating struggle to bridge the gap between ideals and reality[J].Population Ecology，2010，52（3）：359-372.

[29]FRANCIS R，SHOTTON R.“Risk” in fisheries management: a review[J].Canadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences，2011，54（8）：1699-1715.

[30]O’Brien C M.Modelling and Quantitative Methods in Fisheries, Second Edition by Malcolm Haddon[J].International Statistical Review，2012（1）：201-202.

[31]HODGSON S，QUINN T P，HILBORN R，et al.Marine and freshwater climatic factors affecting interannual variation in the timing of return migration to fresh water of sockeye salmon (Oncorhynchus nerka)[J].Fisheries Oceanography，2005，15（1）：1-24.

[32]BUTTERWORTH D S，PUNT A E，SINCLAIR M，et al.The role of harvest control laws，risk and uncertainity and the precautionary approach in ecosystem--based management[J].Responsible Fisheries in the Marine Ecosystem，2003.

[33]SARAH B M K，CIARAN J K，EDWARD A C，et al.On scientists’ discomfort in fisheries advisory science: the example of simulation-based fisheries management-strategy evaluations[J].Fish and Fisheries，2010，11（2）：119-132.

[34]FULTON E A，SMITH A D，SMITH D C，et al.An integrated approach is needed for ecosystem based fisheries management: insights from ecosystem-level management strategy evaluation.[J].Plos One，2014，9（1）：84242-84242.

[35]GAICHAS S，GAMBLE R，FOGARTY M J，et al.Assembly rules for aggregate-Species production models: simulations in support of management strategy evaluation[J].Marine Ecology Progress，2012，459（1）：275-292.

[36]FOURNIER D A，HAMPTON J，SIBERT J R.MULTIFAN-CL：A length-based，age-structured model for fisheries stock assessment，with application to South Pacific albacore，Thunnus alalunga[J].Canadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences，1998，55（9）：2105-2116.

[37]METHOT R D.User manual for stock synthesis[J].Model Version，2009.

[38]MICHIELSENS C G J，MCALLISTER M K，KUIKKA S，et al.A Bayesian state space mark recapture model to estimate exploitation rates in mixed-stock fisheries[J].Canadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences，2006，63（2）：321-334.

[39]PORCH C E，EKLUND A M，SCOTT G P.A catch-free stock assessment model with application to goliath grouper（Epinephelus itajara）off southern Florida.Fish Bull[J].Fishery Bulletin- National Oceanic and Atmospheric Administration，2006，104（1）：89-101.

[40]COOKE J G.Improvement of fishery-management advice through simulation testing of harvest algorithms[J].Ices Journal of Marine Science，1999，volume 56（6）：797-810（14）.

[41]MAUNDER M N，WONG R A.Approaches for estimating natural mortality: Application to summer flounder（ Paralichthys dentatus）in the U.S.mid-Atlantic[J].Fisheries Research，2011，111（1）：92-99.

[42]BUTTERWORTH D S，PUNT A E.Experiences in the evaluation and implementation of management procedures[J].ICES Journal of Marine Science，1999，56（6）：985-998.

[43]COCHRANE K L，BUTTERWORTH D S，OLIVEIRA J A A D，et al.Management procedures in a fishery based on highly variable stocks and with conflicting objectives: experiences in the South African pelagic fishery[J].Reviews in Fish Biology and Fisheries，1998，8（2）：177-214.

[44]SAINSBURY K J，CAMPBELL R A，LINDHOLM R，et al.Experimental management of an Australian multispecies fishery: Examining the possibility of trawl-induced habitat modification[J].Global Trends Fisheries Management，1997.

[45]HILBORN R.The state of the art in stock assessment：where we are and where we are going[J].General Information，2002，102（4）：1374-1379.

[46]OLIVEIRA J.The development and implementation of a joint management procedure for the South African pilchard and anchovy resources[EB/OL] [2016-07-26] https：//www.researchgate.net/publication/34509274 The development and implementation of a joint management procedure for the South African pilchard and anchovy resources.

[47]BUTTERWORTH D S，DE OLIVEIRA J J A，MOOR C L D.Are South African administrative law procedures adequate for the evaluation of issues resting on scientific analyses[J].South African Law Journal，2012，129（3）：203-209.

[48]COX S P，KRONLUND A R.Practical stakeholder-driven harvest policies for groundfish fisheries in British Columbia，Canada[J].Fisheries Research，2008，94（3）：224-237.

[49]MAPSTONE B D，LITTLE L R，PUNT A E，et al.Management strategy evaluation for line fishing in the Great Barrier Reef： Balancing conservation and multi-sector fishery objectives[J].Fisheries Research， 2008，94（3）：315-329.

[50]NORTON J G，HERRICK S F，MASON J E.Fisheries abundance cycles in ecosystem and economic management of California fish and invertebrate resources[M]// The Future of Fisheries Science in North America.Springer Netherlands，2009：227-244.

[51]ÉVA E.PLAGANYIi，RADEMEYER R A，BUTTERWORTH D S，et al.Making management procedures operational innovations implemented in South Africa[J].ICES Journal of Marine Science，2007，64（4）：626-632.

[52]BRANDON J，COOKE J，KITAKADO T，et al.Report of the Sub-Committee on the Revised Management Procedure（RMP）[J].Journal of Cetacean Research and Management，2011，24（2）：112-126.

[53]DAYAL V，PINIOUKALLI M.Report of the scientific committee.[J].Journal of the Indian Medical Association，2000，98（6）：284-6.

[54]MARIEJOELLE R，JAKE C R.Simulation-based management strategy evaluation: Ignorance disguised as mathematics?[J].ICES Journal of Marine Science，2009，66（4）：754-762.

[55]CURTOTTI R，CHE N，KOMPAS T，et al.Harvest strategy policy and stock rebuilding for commonwealth fisheries in Australia[M]// The Economics of Rebuilding Fisheries.2010:97-123（27）.

[56]MYERS R A，ROSENBERG A A，MACE P M，et al.In search of thresholds for recruitment overfishing[J].Ices Journal of Marine Science，1994，51（2）：191-205.

[57]CHRISTENSEN S.Evaluation of management strategies-a bioeconomic approach applied to the Greenland Shrimp Fishery[J].ICES Journal of Marine Science，1997，54（3）：412-426.

[58]HOLLAND D S，HERRERA G E.uncertainty in the management of fisheries: contradictory implications and a new approach[j].marine resource economics，2009，24（3）：289-299.

[59]DUNSTAN P K，BAX N J.Management of an invasive marine species: defining and testing the effectiveness of ballast-water management options using management strategy evaluation.[J].ICES Journal of Marine Science，2008，65（6）：841-850.

[60]MILNERGULLAND E J，ARROYO B，BELLARD C，et al.New directions in management strategy evaluation through cross-fertilization between fisheries science andterrestrial conservation.[J].Biology Letters，2010，6（6）：719-22.

[61]BUNNEFELD N，HOSHINO E，MILNERGULLAND E J.Management strategy evaluation: a powerful tool for conservation?[J].Trends in Ecology and Evolution，2011，26（9）：441-7.

[62]MOORE J E，CURTIS K A，LEWISON R L，et al.Evaluating sustainability of fisheries bycatch mortality for marine megafauna: a review of conservation reference points for data-limited populations[J].Environmental Conservation，2013，40（4）：329-344.

[63]FIELD J C，PUNT A E，METHOT R D，et al.Does MPA mean major problem for assessments'? Considering the consequences of place-based management systems[J].Fish and Fisheries，2006，7（4）：284-302.

[64]冯波，陈新军，许柳雄.印度洋黄鳍金枪鱼渔业资源开发策略评价[J].农业系统科学与综合研究，2009，25（4）：506-510.

[65]陈新军，曹杰，刘必林，等.基于贝叶斯Schaefer模型的西北太平洋柔鱼资源评估与管理[J].水产学报，2011，35（10）：1572-1581.

[66]BERGH M O，BUTTERWORTH D S.Towards rational harvesting of the South African anchovy considering survey imprecision and recruitment variability[J].South African Journal of Marine Science，1987，5（1）：937-951.

[67]FURMAN L B，BUTTERWORTH D S.Proposed Catch Control Rules for Horse Mackerel Bycatch in the Small Pelagics fishery and Directed Catch in the Midwater Trawl Fishery management of Agriculture[R].Cape Town：Marine Resource Assessment and Management Group (MARAM) Department of Mathematics and Applied Mathematics University of Cape Town，2012.

[68]KUROTA H，HIRAMATSU K，TAKAHASHI N，et al.Developing a management procedure robust to uncertainty for southern bluefin tuna：a somewhat frustrating struggle to bridge the gap between ideals and reality[J].Population Ecology，2010，52（52）：359-372.

[69]HADDON M，HELIDONIOTIS F.Legal minimum lengths and the management of abalone fisheries[J].Journal of Shellfish Research，2014，32（32）：197-208.

[70]TUCK G N.Are bycatch rates sufficient as the principal fishery performance measure and method of assessment for seabirds?[J].Aquatic Conservation Marine and Freshwater Ecosystems，2011，21（5）：412–422.

[71]KELL L T，PASTOORS M A，SCOTT R D，et al.Evaluation of multiple management objectives for Northeast Atlantic flatfish stocks: sustainability vs.stability of yield[J].ICES Journal of Marine Science，2005，62（6）：1104-1117.

[72]HURADOFERRO F，PUNT A E，HILL K T.Use of multiple selectivity patterns as a proxy for spatial structure[J].Fisheries Research，2014，158（5）：102-115.

[73]FS/EPDF.Technical details underlying the management strategy evaluation process leading to selection of a Management Procedure for Western Component（4Xopqrs5）Pollock /[J].2011.

[74]BUTTERWORTH D S，RADEMEYERr R A.Greenland halibut MSE results for updated SCAA reference case and robustness test operating models[R].Montreal：NAFO Document，2010.

[75]NAFO.Report of the FC Working Group on Greenland Halibut Management Strategy Evaluation（WGMSE）[C].Halifax，NAFO，2011.

[76]SAINSBURY K J，PUNT A E，SMITH A D M.Design of operational management strategies for achieving fishery ecosystem objectives[J].ICES Journal of Marine Science，2000，57（3）：731-741.

[77]TUCK G N，KLAER N，PUNT A E，et al.Experience in implementing harvest strategies in australia's south-eastern fisheries[J].Fisheries Research，2008，94（3）：373-379.

[78]MAUNDER M N.Evaluating the stock–recruitment relationship and management reference points: Application to summer flounder（Paralichthys dentatus）in the U.S.mid-Atlantic[J].Fisheries Research，2012，126（4）：20-26.

[79]MAUNDER M N，PUNT A E.A review of integrated analysis in fisheries stock assessment[J].Fisheries Research，2013，142（6）：61-74.

[80]KEL L T，MOSQUEIRA I，GROSJEAN P，et al.FLR：an open-source framework for the evaluation and development of management strategies[J].Ices Journal of Marine Science，1974，29（4）：1141-1145.

Review on Management Strategy Evaluation and its Application in Fishery

HE Shan1,4，CHEN Xin-jun1,2,3,4
(1.College of Marine Sciences of Shanghai Ocean University Shanghai 201306，China；2.The Key Laboratory of Sustainable Exploitation of Oceanic Fisheries Resources，Shanghai Ocean University，Ministry of Education，Shanghai 201306，China; 3.National Engineering Research Center for oceanic Fisheries，Shanghai Ocean University，Shanghai 201306，China; 4.Collaborative Innovation Center for Distant-water Fisheries，Shanghai 201306，China)

Management Strategy Evaluation（MSE）has become a new kind of methodology in the field of stock assessment and management in the world recently.MSE is a studying tool that simulate the fishery system to test and evaluate whether the performance of different management strategies had reached the management objectives or not.MSE generally consist of four models，i.e.operating fishing model，sampling model，assessment model and implementing model，of which operating model is the core.The operating model can evaluate to what extent different management strategies reach management objectives by considering uncertainties in fishery management，therefore MSE can develop the best management strategies under uncertainty and fishery variability.MSE is also related to biological reference points，harvest control rules，management rules and performance measure.Besides，recruitment dynamics，natural mortality and changes of growth and fishing gear always affect the resultsof MSE.Since MSE can improve the chances of fishery management success，it is becoming more and more popular in the fisheries of the world.In this paper， the theory，structure，methodology application and development of MSE are reviewed and discussed in the aim of providing guide and reference for the related researchers in our country.

management strategy evaluation；traditional approach；simulating test，tuna fishery；management objectives.

S931

A

1673-9159（2016）05-0029-11

10.3969/j.issn.1673-9159.2016.05.005

2016-05-17

海洋局公益性行业专项（20155014）；上海市科技创新行动计划(5DZ1202200)；海洋二号卫星地面应用系统项目（HY2A-HT-YWY-006）

何珊，女，1994年生，硕士研究生，研究方向为渔业资源。