库克群岛海域海洋环境因子对长鳍金枪鱼渔获率的影响

宋利明，谢凯，赵海龙，李冬静

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

库克群岛海域海洋环境因子对长鳍金枪鱼渔获率的影响

宋利明1，2，3，4，谢凯1，赵海龙1，李冬静1

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

为了提高延绳钓渔业中长鳍金枪鱼（Thunnus alalunga）的渔获率，需了解海洋环境因子对其渔获率的影响。利用2013年9月8日-2013年12月31日库克群岛海域延绳钓渔业调查数据，包括：钓钩作业深度，温度、叶绿素a浓度和海流垂直剖面数据，作业参数，渔获统计数据等，采用逐步回归的方法建立钓钩作业深度预测模型，利用统计和聚类分析的方法分析长鳍金枪鱼渔获率与海洋环境因子的关系。结果表明：在库克群岛附近海域，长鳍金枪鱼渔获率较高的水层、温度、叶绿素a浓度、东西方向、南北方向、垂直方向、水平方向的海流分别为160～200 m、21.0～23.9℃、0.040～0.159 μg/L、0～0.1 m/s、0.1～0.2 m/s、0.08～0.10 m/s和0.1～0.2 m/s。在该海域作业时，建议在长鳍金枪鱼渔获率较高的水层、温度、叶绿素a浓度、东西方向、南北方向、垂直方向和水平方向的海流范围内增加钓钩投放数量。

长鳍金枪鱼；渔获率；环境因子；库克群岛

长鳍金枪鱼（Thunnus alalunga）是金枪鱼延绳钓渔业重要的捕捞种类之一，广泛分布在太平洋、印度洋、大西洋的温带和热带区域（陈新军，2004）。其经济价值较高，资源量较稳定，成为世界远洋渔业的主要捕捞对象，也是我国延绳钓渔业重点开发的对象（戴小杰，2007）。库克群岛位于南太平洋，根据中西太平洋渔业委员会（WCPFC）2012年的资源评估，南太平洋长鳍金枪鱼资源还未出现过度捕捞的迹象，最大持续产量为9.9万t，2013年南太平洋长鳍金枪鱼的总产量为8.2万t左右（Berger et al，2013）。根据现有以最大持续产量为参考点的管理目标，长鳍金枪鱼尚有约1.7万t的产量空间。许多学者对北太平洋、印度洋和大西洋长鳍金枪鱼的分布和海洋环境的关系进行了研究（Laurs et al，1977，1984；Kimura et al，1997；Chen et al，2005；Zainuddin et al，2008；Lezama-Ochoa et al，2010；Sagarminaga et al，2010；Arrizabalaga et al，2015），然而目前对南太平洋长鳍金枪鱼资源分布与海洋环境关系的研究主要是利用模型计算得出的海洋环境数据（Briand et al，2011）、海洋表层环境因子或者是遥感数据进行的为多（樊伟等，2007；范江涛等，2011）。本文根据库克群岛附近海域调查时所收集的长鳍金枪鱼渔获数据、海洋环境数据和钓钩深度等数据资料，分析库克群岛附近海域长鳍金枪鱼渔获率与水层、温度、叶绿素a浓度、三维海流的关系，掌握海洋环境因子对长鳍金枪鱼渔获率的影响，以期提高长鳍金枪鱼的渔获率、减少非目标种类的误捕率、保护生态环境，为我国金枪鱼延绳钓渔业的可持续发展提供参考。

1 材料与方法

1.1调查概况

执行本次海上调查任务的渔船为延绳钓渔船“华南渔719”，主要的船舶参数如下：总长36.60 m；型宽6.60 m；型深3.30 m；总吨196 t；净吨89 t；主机功率440.00 kW。海上调查的时间为2013年9月8日-2013年12月31日，调查海域为9°S-19°S，157°W-168°W。调查站位为56个，见图1，调查站位由渔船船长根据渔场情况确定。

1.2调查渔具和渔法

图1 调查站位分布

本次调查的渔具为漂流延绳钓，其结构为：浮子直径360 mm；浮子绳为直径5.0 mm的硬质聚丙烯，长22 m；干线为直径4.0 mm的单丝；支绳第一段为直径3.5 mm的硬质聚丙烯，长1.0 m左右，第二段为180#（直径为1.8 mm）的单丝，长20.0 m，第一段与第二段用H型转环连接，钓钩为圆型钓钩（14/0），支绳总长21 m。

调查期间，一般情况下，早晨05∶30-09∶30投绳，持续时间为4 h左右；下午15∶30-次日凌晨3∶00起绳，持续时间为11.5 h左右；船长根据调查站点位置决定当天投绳的位置，受条件所限实际的投绳位置和计划站点位置会有一定的偏差。船速8.0～9.0 kn、出绳速度一般为9.8 kn、两浮子间的钓钩数为28枚、两钓钩间的时间间隔为6 s。每天投放钓钩1 900～3 500枚。

1.3调查仪器、方法及内容

调查期间使用微型温深记录仪 （TDR-2050，RBR Co，Canada）测定部分钓钩的深度及其整个沉降过程。每天钓具投放结束后，使用多功能水质仪（XR-620，RBR Co，Canada）和多普勒三维海流计（ADCP2000，NOTREK Co，Norway）测定各个调查站点0～350 m水深的温度、叶绿素a浓度、东西方向、南北方向、垂直方向的海流速度垂直剖面数据（图2和3），其中海流数据向“西”、“南”和“下”时用“负”值表示。

调查期间，还利用渔船自带的全球卫星定位仪（GPS）记录渔船每天的投绳位置、投绳及起绳的时间、投绳及起绳时的航速和航向等作业参数；记录投绳机的投绳速度及钓钩投放的时间间隔，长鳍金枪鱼等的渔获尾数（共2 880尾）、抽样测定其钓获的钩号（401尾，占总尾数的13.9%）。

图2 垂直剖面图（a）温度（b）叶绿素浓度

图3 垂直剖面图（a）东西海流（b）南北海流（c）垂直海流（d）水平海流

1.4研究方法

1.4.1 钓钩理论深度的计算方法

本研究中钓钩的理论深度计算方法采用了日本学者吉原有吉所得出的计算公式（斉藤昭二，1992；Bigelow et al，2006；Cao et al，2011；Song et al，2012），按每枚钓钩在干线上的顺序编号，即为钓钩钩号，通过该公式计算出每枚钓钩的理论深度，具体如下：

式（1）-式（4）中：Dx为理论钓钩深度（m）；ha为支绳长（m）；hb为浮子绳长（m）；l为干线弧长的一半（m）；φ0为干线支承点上切线与水平面的交角（°），与k有关，作业中很难实测φ0，采用短缩率k来推出φ0；x为2浮子之间自一侧计的钓钩编号序数，即钩号；n为2浮子之间干线的分段数，即支绳数加1；L为2浮子之间的海面上的距离（m）；V2为船速（m/s）；t为投绳时前后2支绳之间相隔的时间间隔（s）；V1为投绳机出绳速度（m/s）。1.4.2 拟合钓钩深度计算模型

相关研究发现不同水层海流间的剪切作用是影响钓钩深度的主要限制因子（Bigelow et al，2006；Song et al，2012）。因此，本研究对多普勒三维海流计（ADCP）测定的各站点各水层的海流数据进行预处理，得出相应的流剪切系数，具体计算公式为：

式（5）中，μn为n水层东西向海流的流速，Vn为n水层南北向海流的流速，zn为n水层的深度。

应用DPS软件（唐启义等，2002），采用多元线性逐步回归的方法建立2013年9月8日-2013年12月31日测定的140枚（有流剪切系数数据）钓钩的实际平均深度（D ）与理论深度（Dx）的关系模型。认为钓钩所能达到的实际平均深度（拟合钓钩深度）等于理论深度与拟合沉降率的乘积，而拟合沉降率则主要受到流剪切、风速（Vw）、风流合压角（γ）、钩号（x）和风弦角（Qw）的影响（宋利明等，2006；Song et al，2008；2009；Cao et al，2011）。

钓钩深度计算采用的模型为：

1.5数据处理方法

1.5.1 各环境因子的分段方法

钓钩投放的深度在40～280 m之间，在这区间内，水温、叶绿素a浓度分别为17.0～28.9℃和0～ 0.599 μg/L，东西、南北、垂直及水平方向的海流数据分别为-0.3～0.4 m/s，-0.4～0.4 m/s，-0.08～ 0.10 m/s，0～0.4 m/s。将水层分为6层，每40 m为一层；水温分为12段，每1℃为一段；叶绿素a浓度每0.040 μg/L为一段，分为15段；东西海流分为7段，每0.1 m/s为一段；南北海流分为8段，每0.1 m/s为一段；垂直海流分为10段，每0.02 m/s为一段；水平海流分为4段，每0.1 m/s为一段。

1.5.2 各环境因子范围的渔获率

对于捕获的长鳍金枪鱼，统计该渔场各水层、水温、叶绿素a浓度、东西、南北、垂直和水平方向的海流数据范围内长鳍金枪鱼的渔获尾数（分别记作NS1j、NS2j、NS3j、NS4j、NS5j、NS6j、NS7j）、钓钩数（HS1j、HS2j、HS3j、HS4j、HS5j、HS6j、HS7j）以及占该渔场随机取样总尾数（记作NS，NS=401）的百分比（分别记作P1j、P2j、P3j、P4j、P5j、P6j、P7j，见式（7））、占该渔场该天随机取样钓钩数（记作HS）的百分比（PH1j、PH2j、PH3j、PH4j、PH5j、PH6j、PH7j，见式（8）），根据随机取样数据推算出该渔场的实际总渔获尾数（记作N，N=2 880）、该天的总钓钩数（记作H）在各水层、水温、叶绿素a浓度范围内的渔获尾数（分别记作N1j、N2j、N3j、N4j、N5j、N6j、N7j，见式（9））、钓钩数（分别记作H1j、H2j、H3j、H4j、H5j、H6j、H7j，见式（10）；H2j、H3j、H4j、H5j、H6j、H7j根据各水温、叶绿素a浓度、东西、南北、垂直和水平方向的海流范围相对应的水层计算出在该水层的钓钩数量而推算得出），再计算长鳍金枪鱼各水层、水温、叶绿素a浓度、东西、南北、垂直和水平方向的海流数据范围内的渔获率（分别记作R1j、R2j、R3j、R4j、R5j、R6j、R7j，见式（11））（宋利明等，2006；Song et al，2008，2009；Cao et al，2011），其表达式分别为：

式（7）-式（11）中，i=1，2，3，4，5，6，7；统计各水层的数据（i=1）时，j=1，2，3，…，6；统计各水温范围数据（i=2）时，j=1，2，3，…，12；统计各叶绿素a浓度的数据（i=3）时，j=1，绝2，3，…，15；统计各东西海流的数据（i=4）时，j=1，2，3，…，7；统计各南北海流的数据（i=5）时，j=1，2，3，…，8；统计各垂直海流的数据（i=6）时，j=1，2，3，…，10；统计各水平海流的数据（i=7）时，j=1，2，3，4。

1.5.3 聚类分析

对于捕获的长鳍金枪鱼，使用DPS7.05版（唐启义等，2002）多元分析中谱系聚类（Hierarchical Cluster）的方法分析水层、水温、叶绿素a浓度、东西、南北、垂直和水平方向的海流范围与长鳍金枪鱼渔获尾数、渔获率、钓钩数量的关联度（宋利明等，2006；Song et al，2008，2009；Cao et al，2011）。数据采用规格化转换，聚类距离为欧氏距离（Euclidean distance），计算方法为离差平方和法（唐启义等，2002）。

2 结果

2.1叉长组成

调查期间共测量了2 880尾长鳍金枪鱼的叉长，叉长范围为71～115 cm，平均叉长为96.4 cm，在90.0～99.9 cm区间，数量最多，占总量的66.86%（图4）。

2.2各环境因子范围内的渔获率

图4 长鳍金枪鱼的叉长组成

库克群岛附近海域各水层、水温、叶绿素a浓度、东西、南北、垂直和水平方向的海流范围的长鳍金枪鱼渔获率（尾/千钩）分别见图5。由图5得，渔获率最高的水层、水温和叶绿素a浓度范围分别为160～200 m、21.0～21.9℃和0.120～0.159 μg/L，长鳍金枪鱼渔获率最高的东西方向、南北方向、垂直方向和水平方向的海流分别为0～0.1 m/s、0.1～ 0.2 m/s、0.08～0.10 m/s和0.1～0.2 m/s。

2.3渔获率与各环境变量的关联度

谱系聚类分析的结果（图6）可得出长鳍金枪鱼各环境变量的关联度（表1）。根据表1得出长鳍金枪鱼渔获率较高的水层、水温、叶绿素a浓度、东西、南北、垂直及水平方向的海流范围分别为160～200 m、21.0～23.9℃、0.040～0.159 μg/L、0～0.1 m/s、0.1～0.2 m/s、0.08～0.10 m/s和0.1～0.2 m/s（表2）。

3 讨论

3.1长鳍金枪鱼高渔获率的环境因子范围

在库克群岛附近海域，40～280 m深度范围内，在9°S-11°S间温跃层明显（图2）。根据海上调查时的渔获统计数据，在9°S-11°S间海域捕获的长鳍金枪鱼只有34尾（占0.01%左右），其渔获率为0.73尾/千钩，在该海域由于温跃层明显，可能影响长鳍金枪鱼在该海域的分布，导致渔获率较低、渔获尾数偏少。而在11°S-19°S海域，温跃层不明显，长鳍金枪鱼高渔获率的水层、水温和叶绿素a浓度分别为160～200 m、21.0～23.9℃和0.040～ 0.159 μg/L，这3个环境变量基本对应一致，说明本研究得出的长鳍金枪鱼高渔获率的环境范围是可信的；根据图5可以看出在深度160～200 m范围内，东西方向、南北方向、垂直方向和水平方向的海流分别为0～0.1 m/s、0.1～0.2 m/s、0.08～0.10 m/s和 0.1～0.2 m/s左右。建议在长鳍金枪鱼渔获率较高的水层、温度、叶绿素a浓度、东西方向、南北方向、垂直方向、水平方向范围内增加钓钩投放数量，并且以深度为主要考虑因素，便于渔民生产中应用。

图5 各环境因子范围内的渔获率（a：水层；b：温度；c：叶绿素a；d：东西海流；e：南北海流；f：垂直海流；g：水平海流；数字代表尾数）

表1 长鳍金枪鱼的渔获率与各环境变量的关联度

图6 渔获率与各环境变量的关联度（a：水层；b：温度；c：叶绿素a浓度；d：东西海流；e：南北海流；f：垂直海流；g：水平海流）

表2 长鳍金枪鱼渔获率高的环境变量范围和相应的渔获率

3.2深度对长鳍金枪鱼渔获率的影响

在库克群岛附近海域，长鳍金枪鱼高渔获率的水层为160～200 m。这一高渔获率深度范围处于前人对南太平洋长鳍金枪鱼研究得出的其高渔获率水层为100～380 m的范围内（樊伟等，2007）。杨嘉樑等（2014）对库克群岛长鳍金枪鱼进行研究，结果表明长鳍金枪鱼高渔获率的水层为160～240 m，这与本文的结果接近。但与Murray（1994）研究的结果有所不同，Murray认为长鳍金枪鱼主要集中在200～300 m的水层中，认为此水层为高盐区、温水区与低盐区、冷水区交替的区域，是长鳍金枪鱼饵料鱼类集中的水层。Saito等（1970）通过南太平洋深水延绳钓试验得出长鳍金枪鱼高渔获率的水层为200～260 m。这可能是由于库克群岛附近海域的海流结构差异造成的。林显鹏等（2011）对中西太平洋所罗门群岛海域长鳍金枪鱼进行研究，结果表明长鳍金枪鱼主要集中在130～160 m的水层，这可能与他们在调查研究中大部分钓钩设置的深度较浅有关（钓钩理论深度为70～250 m），也可能是受到向东的南赤道流的影响。

3.3温度对长鳍金枪鱼渔获率的影响

在库克群岛附近海域，长鳍金枪鱼高渔获率的水温为21.0～23.9℃。Hazen等（2013）研究得出长鳍金枪鱼高渔获率的水温为20.0℃以上，杨嘉樑等（2014）对库克群岛长鳍金枪鱼进行研究，结果表明长鳍金枪鱼高渔获率的水温为20.0～25℃，这与本研究结果基本一致。Roberts（1980）在对赤道与亚热带辐合区之间的长鳍金枪鱼进行研究时得出长鳍金枪鱼的幼体分布密度较高的水温为18.5～21.3℃。Ramon（1996）对南太平洋海域长鳍金枪鱼研究表明长鳍金枪鱼初次性成熟叉长为82～ 90 cm，本次调查期间长鳍金枪鱼叉长主要分布在90.0～99.9 cm之间（图4），表明长鳍金枪鱼为性成熟的鱼，说明幼体与成熟的鱼高密度分布的温度范围略有不同。Briand等（2011）对新喀里多尼亚海域的长鳍金枪鱼研究得出高渔获率的水温为18～ 20.5℃，Saito等（1970）通过南太平洋深水延绳钓试验得出长鳍金枪鱼高渔获率的水温为17～21.3℃，这比本研究得出的结果偏低，可能是海区的不同造成的。

3.4叶绿素a浓度对长鳍金枪鱼渔获率的影响

在库克群岛附近海域，长鳍金枪鱼渔获率较高的叶绿素 a浓度范围为 0.040～0.159 μg/L。Zainuddin等（2008）对西北太平洋渔场研究得出长鳍金枪鱼分布密度较高的表层叶绿素a浓度范围为0.04～0.08 μg/L，这与本研究区域的表层叶绿素a浓度范围为 0～0.1 μg/L基本一致 （图 2）。Arrizabalaga等（2005）研究得出长鳍金枪鱼在叶绿素a浓度低的海域分布密度较高，这与本文得出的结果基本一致，叶绿素a浓度范围为0.040～ 0.159 μg/L在本研究海域是偏低的（图2）。饵料生物也是影响鱼类资源分布的重要因素（2013），Lezama-Ochoa等（2010）研究表明长鳍金枪鱼的分布受到鳀鱼分布的影响，鳀鱼是长鳍金枪鱼主要的饵料生物之一（Goñi et al，2011），鳀鱼的分布与叶绿素a浓度的分布有关，说明叶绿素a间接影响了长鳍金枪鱼的分布。

3.5海流对长鳍金枪鱼渔获率的影响

在库克群岛附近，长鳍金枪鱼渔获率较高的东西方向、南北方向、垂直方向、水平方向的海流段分别为0～0.1 m/s、0.1～0.2 m/s、0.08～0.10 m/s和0.1～0.2 m/s。国内外学者对长鳍金枪鱼的分布与海流的关系研究较少，陈新军（2004）指出海流可以促进海水的热交换和对流，影响海水温度，产生温跃层，从而影响鱼类的栖息水层。本文得出长鳍金枪鱼在海流流速较低的海区分布密度较高，可能较低的流速有利于其捕食、保持体力，而较高的流速，其饵料生物可能被海流带走，且要耗费大量的能量来抵抗海流产生的阻力。

3.6展望

本次研究中，钓钩的深度基本都在40～280 m之间，并没有研究40 m以内和280 m以深的情况，本研究中调查站位并没有按海洋调查规范要求确定，而是由渔船船长根据渔场情况确定，这些因素可能会对研究结果造成一定的误差，在将来的研究中应注意这些问题，以提高精度。本文得出的结果仅是在本次调查的基础上得出的，只考虑到了渔获率与水层、温度、叶绿素a、海流的关系，而其他海洋环境因素和生态要素，如盐度、溶解氧、温跃层深度、饵料等对鱼类分布和活动的影响也很重要，这些因素都可能影响到结果的准确性，以后应注意这些因素的影响。

致谢：研究得到了库克群岛共和国政府的许可，并得到深圳市华南渔业有限公司董事长黄富雄、总经理吕志良、经理李攀和 “华南渔719”号船长及全体船员等的大力支持，谨致谢意。

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（本文编辑:袁泽轶）

Effects of environmental variables on catch rates of Thunnus alalunga in waters near Cook Islands

SONG Li-ming1,2,3,4,XIE Kai1,ZHAO Hai-long1,LI Dong-jing1

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

Better understanding of the effects of environmental variables on catch rates of albacore tuna (Thunnus alalunga)is beneficial to the increase of the albacore tuna catch rate in the longline fisheries.In this study,the catch rate of albacore tuna and environmental variables were collected from longline surveys in waters near Cook Islands from Sep.8,2013 through Dec.31,2013.Data included:hook depth data,temperature,chlorophyll-a concentration,three dimensional sea current vertical profile data,operating parameters,and catch data.Stepwise regression was used to develop the hook depth calculation model.Statistics and clustering analysis were used to analyze the effects of environmental variables on albacore tuna catch rate.Results showed that the depth,temperature,chlorophyll-a concentration,east-west direction currents,northsouth direction currents,vertical currents and horizontal current range with the high catch rate of albacore tuna were 160～ 200m,21.0～23.9℃,0.040～0.159 μg/L,0～0.1 m/s,0.1～0.2 m/s,0.08～0.10 m/s and 0.1～0.2 m/s,respectively.Results suggest that the hook numbers should be increased in the water depth,temperature,chlorophyll-a concentration,east-west direction current,north-south direction currents,vertical currents and horizontal current range with the high albacore tuna catch rate when fishing in the waters near Cook Islands and targeting albacore tuna.

Thunnus alalunga;catch rate;environmental variables;Cook Islands

S931.1

A

1001-6932（2017）01-0096-11

10.11840/j.issn.1001-6392.2017.01.013

2015-09-17；

2015-11-11

国家高技术研究发展计划（863）项目（2012AA092302）；高等学校博士学科点专项科研基金联合项目（20113104110004）；上海市教育委员会科研创新项目（12ZZ168）；农业部远洋渔业资源探捕项目（D8006128005）。

宋利明，博士生导师，教授，主要从事金枪鱼渔业和渔具数值模拟研究。电子邮箱：lmsong@shou.edu.cn。