日本沿海捕鳗笼的网目选择性

葛长字, 梁振林, 东海正

葛长字, 梁振林, 东海正. 日本沿海捕鳗笼的网目选择性[J]. 南方水产科学, 2006, 2(1): 58-61.
引用本文: 葛长字, 梁振林, 东海正. 日本沿海捕鳗笼的网目选择性[J]. 南方水产科学, 2006, 2(1): 58-61.
GE Zhangzi, LIANG Zhenlin, TOKAI Tadashi. Mesh size selectivity of white spotted ell pot in coast of Japan[J]. South China Fisheries Science, 2006, 2(1): 58-61.
Citation: GE Zhangzi, LIANG Zhenlin, TOKAI Tadashi. Mesh size selectivity of white spotted ell pot in coast of Japan[J]. South China Fisheries Science, 2006, 2(1): 58-61.

日本沿海捕鳗笼的网目选择性

详细信息
    作者简介:

    葛长字(1973-),男,讲师,从事渔具选择性、海洋生态学研究。E-mail, changzige@ouc.edu.cn

  • 中图分类号:  S972.63+9

Mesh size selectivity of white spotted ell pot in coast of Japan

  • 摘要:

    1995~2000年在东京湾进行的套网法实验, 结果表明:网目尺寸为21.0、18.1、15.5、13.6、11.6 mm的笼网目选择率在星康吉鳗全长0 < l < 25.50 cm、0 < l < 22.50 cm、0 < l < 18.50 cm、0 < l < 18.50 cm、0 < l < 16.50 cm时, 全长选择率几乎为0;全长25.50 < l < 35.50 cm、22.50 < l < 32.50 cm、18.50 < l < 27.50 cm、18.50 < l < 26.50 cm、16.50 < l < 24.00 cm,全长选择率随全长增加而增大;全长l>35.50 cm、l>32.50 cm、l>27.50 cm、l>26.50 cm、l>24.00 cm时,全长选择率几乎接近于1.00,50%选择全长分别为29.80、26.80、23.00、22.00、20.00 cm;选择域为3.80、4.30、3.50、3.00、3.00 cm。依据AIC理论,套网和实验网的网目接近时,套网的影响显著;Single curve model所得到的主选择性曲线可更好地反映网目选择性。50%选择相对体周长$\frac{G}{M_c}$ 1.11,选择域为0.52。0 < $\frac{G}{M_c}$ < 0.55时,相对体周长选择率几乎为0;0.55 < $\frac{G}{M_c}$ < 1.60,相对体周长选择率随相对体周长增加而增加; $\frac{G}{M_c}$>1.60,选择率趋向于1.00。

    Abstract:

    Based on experiments done in Tokyo Bay from 1995 to 2000, the results show the mesh size selectivity of pots with mesh size 21.0, 18.1, 15.5, 13.6, 11.6 cm is nearly zero as 0 < l < 25.50 cm, 0 < l < 22.50 cm, 0 < l < 18.50 cm, 0 < l < 18.50 cm, 0 < l < 16.50. The selectivity increases as mesh size gets larger as 25.50 < l < 35.50 cm, 22.50 < l < 32.50 cm, 18.50 < l < 27.50cm, 18.50 < l < 26.50 cm, 16.50 < l < 24.00 cm. As l > 35.50 cm, l > 32.50 cm, l > 27.50 cm, l > 26.50 cm, l > 24.00 cm, the selectivity gets to 1.00. By the theory of AIC, the influence of cover net is notability when the mesh size of cover net is close to that of experimental net and single curve model fits better. The 50% selectivity of $\frac{G}{M_c}$ is 1.11, the selectivity range is 0.52. As 0 < $\frac{G}{M_c}$ < 0.55, selectivity is nearly to zero and as 0.55 < $\frac{G}{M_c}$ < 1.60, selectivity increases as $\frac{G}{M_c}$ gets larger. As $\frac{G}{M_c}$ > 1.60, the selectivity is 1.00.

  • 任何形式的捕捞均有选择性, 其选择性主要取决于渔具选择性,它强烈影响着捕捞群体结构。为了实现渔业资源的可持续利用,开展生态渔业、负责任渔业的研究有重要的意义,渔具选择性和选择性渔具是生态渔业的核心内容之一。而在我国开展的渔具选择性研究尤其是定置渔具选择性能的研究并不多见。

    日本沿海主要以小型底拖网、笼、筒捕捞星康吉鳗Conger myriaster(以下简称星鳗)。在我国星鳗也是重要的群众渔业捕捞对象,青岛近海渔民用筒、山东日照渔民利用延绳钓捕捞这种鱼。山东沿海渔民在利用地笼诱捕许氏平鲉、欧氏六线鱼时, 往往同时捕获大量星鳗。本文以东京湾星鳗笼为例,利用套网法研究了其网目选择性,以期为定置渔业的科学管理提供科学依据。

    1995~2000年,每年的10~11月在东京湾进行实验。实验笼和生产的相同,不锈钢骨架,展开为640 mm×470 mm×150 mm。每个笼有2个椭圆形开口200 mm×90 mm, 和东京湾渔获对象星鳗(全长190~600 mm, 最大体周长28~104 mm)相比, 开口非常大。因此在研究笼的选择性时, 可以仅考虑网目的选择性。

    笼的底部网目尺寸(内径)为10.8 mm,远小于其他部位的网目尺寸(表 1), 星鳗从笼中逃逸的部位是底部以外的其他部分。实验时,笼的底部以外结覆网目内径为10.8 mm的套网, 套网和笼之间有足够大的空间, 且所有套网的规格相同。套网、笼均为锦纶制造,有结节菱形网片。实验时的作业方法和生产相同, 采用延绳钓作业方式。

    表  1  实验笼的数量以及网目尺寸(MC)
    Table  1.  The number and mesh size of test net pot(MC)
    网目尺寸/mm mesh size 1995年 1996年 1997年 1998年 1999年 2000年
    21.0±0.68 4 4 4 4 4 4
    18.1±0.82 3 3 4 4 4 4
    15.5±0.63 3 3 4 4 4 4
    13.6±0.44 3 3 4 4 4 4
    11.6±0.38 3 3 4 4 4 4
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    将笼网、套网捕获的星鳗分别装入化纤袋,回实验室测量全长、最大体周长,体重。最大体周长是胸鳍稍后鱼体最粗部位的周长。

    如果1尾鱼被捕获的概率是p, 那么Ni尾行为独立有相同特征的鱼遭遇笼,ni尾鱼被捕获的概率$p=C_{N_i}^{n_i} p^{n_i}(1-\$p)^{N_i-n_i}$。

    假设1群鱼遭遇渔具, 该鱼群依据全长可以划分为k组,组中值为li,每组鱼Ni,每组被捕的数量mi,那么$\sum_\limits{i=1}^k$尾鱼被捕获的概率$F=\prod_\limits{i=i}^k C_{N_i}^{n_i} p^{n_i}(1-p)^{N_i-n_i}$。

    如果套网和笼捕获的鱼的数量为nli, mli(i=1,2,3,…,k), 那么笼捕获的全长li鱼的占该类鱼总渔获量的比例为

    $$ \phi_{l_i}=\frac{n_{l_i}}{n_{l_i}+m_{l_i}} $$ (1)

    依据概率的统计学定义, F可用$\phi_{l_i}$估计, 而p是渔具的选择率SL[1], 可用Logistic方程表示[2]

    $$ S_L=\frac{\exp (s+b L)}{1+\exp (s+b L)} $$ (2)

    ab为待估参数,L为鱼类的特征变量(全长l,相对体周长$\frac{G}{M_e}$等)。由F和$\phi_{l_i}$, pSL的关系, 利用极大似然估计法可以得到待估参数ab的值。

    由不同网目尺寸得到的不同的网目选择性曲线, 利用不同的处理方式可以得到不同的主选择性曲线。为比较这些曲线, 引入AIC(akayike information criterion),AIC=-2 max {ln F}+2K作为判断标准,为待估参数的数目,AIC较小的模型更合适[3]

    捕获的星鳗的全长l(cm)与体重w(g)、体周长G(cm)的关系分别为,

    w=0.1998l2-7.9106l+93.5290(R2=0.9610, n=2 102),

    G=0.1906l-0.6786(R2=0.8488, n=2 102)。

    笼的选择性由2部分组成,网目选择性、出入口的选择性。在东京湾可仅考虑网目的选择性[4]。以全长为方程2的变量,由算式1, 2得到的网目选择性曲线的各个参数(表 2)。

    表  2  全长选择性曲线的各参数
    Table  2.  Parameters of whole body length selectivity curve
    网目尺寸/mm mesh size a b MLL AIC l0.5 S.R.
    21.0 -17.26 0.58 -22.01 48.02 29.80 3.80
    18.1 -13.83 0.52 -37.65 79.30 26.80 4.30
    15.5 -14.44 0.63 -56.77 117.54 23.00 3.50
    13.6 -16.11 0.73 -53.71 111.42 22.00 3.00
    11.6 -14.65 0.73 -173.71 351.41 20.00 3.00
    注: l0.5, 50%选择全长; S.R., 选择域; MLL=Max{lnF}
    Notes:l0.5, 50% selective whole body length; S.R., selective range; MLL=Max{lnF}
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    由上述的各参数可知,网目尺寸21.0、18.1、15.5、13.6、11.6 mm笼的全长选择性能,全长0 < l < 25.50 cm、0 < l < 22.50 cm、0 < l < 18.50 cm、0 < l < 18.50 cm、0 < l < 16.50 cm时,全长选择率几乎为0;全长25.50 < l < 35.50 cm、22.50 < l < 32.50 cm、18.50 < l < 27.50 cm、18.50 < l < 26.50 cm、16.50 < l < 24.00 cm时,全长选择率随全长不断增长而逐渐增大;全长在l>35.50 cm、l>32.50 cm、l>27.50 cm、l>26.50 cm、l>24.00 cm时,全长选择率几乎接近于1.00,50%选择全长l0.5分别为29.8、26.8、23.0、22.0、20.0 cm;全长选择域为3.80、4.30、3.50、3.00、3.00 cm。因此,全长选择性曲线沿全长增加方向,随网目增大而向右移,并且网目越小,选择越尖锐。

    笼的网目尺寸分别为21.0、18.1、15.5、13.6、11.6 mm,和套网的网目尺寸的比值依次为1.07、1.26、1.44、1.68、1.94。所对应的AIC逐渐减少(表 2)。由于实验中,除笼的网目尺寸有差别外,其他条件尽可能相同,因此造成这种趋势的原因很可能来自套网对实验笼的影响(例如局部流场的改变程度),即可能是在一定范围内,实验网和套网的网目尺寸差别越大,套网对实验网的影响越小;而当两者相当时,套网的影响相当显著。是否是这种原因,有待于更多关于鱼类行为以及渔具和捕捞对象相互作用的实验检验。

    鱼能否穿过网目,主要取决于鱼沿体高方向的截面形状以及相对于网目内径的大小[4]。由或为方程1的变量,所得到的方程为主选择性方程,它描绘的曲线为主选择性曲线(master selectivity curve)。有2种方法,each curve model和single curve model可得到主选择性曲线。前者是求得每一网目尺寸所对的主选择性曲线。后者将所有的网目尺寸所对应的相对体周长$\frac{G}{M_c}$或相对全长$\frac{l}{M_c}$值合并,看作一组数值,求得一条反映渔具选择性的曲线。

    以$\frac{G}{M_c}$为方程2的变量,由single curve model和each curve model,利用极大似然估计法,得到待估参数(表 3)。因∑ (AICeach curve model)=250.18,而AICsingle curve model=244.32,其差值│244.32-250.18│>1,所以可以认为single curve model与each curve model之间的差异并非偶然,single curve model得到的主选择性曲线可更好地反映网目选择性。

    表  3  主选择性曲线的各参数
    Table  3.  Parameters of master selectivity curve
    模式models a b $\frac{G}{M_{e0.5}}$ S.R. MLL AIC
    single curve model -4.71 4.25 1.11 0.52 -120.16 244.32
    each curve model- 115.09 250.18
    21.0 mm -10.47 8.68 1.21 0.25 -16.96 37.92
    18.1 mm -8.92 7.70 1.16 2.87 -24.45 52.90
    15.5 mm -1.58 2.87 0.55 0.77 -24.54 53.07
    13.6 mm -4.87 4.62 1.06 0.48 -16.95 37.91
    11.6 mm -0.01×10-2 1.08 9.20×10-5 2.03 -32.19 68.38
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    50%选择相对体周长1.11,相对体周长的选择域为0.52。$0<\frac{G}{M_c}<0.55$,相对体周长选择率几乎为0;$0.55< \frac{G}{M_c}<1.60$,选择率随相对体周长增加而增加;$\frac{G}{M_c}>1.60$,选择率趋向于1.00。一般认为当$\frac{G}{M_c}=1$时,选择率就应当趋向于1.0,而本实验当$\frac{G}{M_c}>1.60$,选择率才趋向1.00。这种结果和星鳗底拖网的网目选择性中的类似[5]。其最可能的原因是星鳗体表鳞片退化,凸起减少,且分泌大量粘液,使之容易穿过网目。另外,网线对星鳗的刺激,也有促进星鳗积极逃逸的可能。

    比较显示,套网和实验网的网目尺寸差别较大时,套网的影响较小。而在两者接近时,套网的影响极为显著。

    此外,本文中给出了利用套网法得到的星鳗笼的网目选择性能, 但套网对入笼的星鳗行为存在影响, 这种影响到底有多大, 以及入网的星鳗如何从笼中逃逸, 逃逸后的残存率有多大, 都是将来要研究的重点所在。

  • 表  1   实验笼的数量以及网目尺寸(MC)

    Table  1   The number and mesh size of test net pot(MC)

    网目尺寸/mm mesh size 1995年 1996年 1997年 1998年 1999年 2000年
    21.0±0.68 4 4 4 4 4 4
    18.1±0.82 3 3 4 4 4 4
    15.5±0.63 3 3 4 4 4 4
    13.6±0.44 3 3 4 4 4 4
    11.6±0.38 3 3 4 4 4 4
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    表  2   全长选择性曲线的各参数

    Table  2   Parameters of whole body length selectivity curve

    网目尺寸/mm mesh size a b MLL AIC l0.5 S.R.
    21.0 -17.26 0.58 -22.01 48.02 29.80 3.80
    18.1 -13.83 0.52 -37.65 79.30 26.80 4.30
    15.5 -14.44 0.63 -56.77 117.54 23.00 3.50
    13.6 -16.11 0.73 -53.71 111.42 22.00 3.00
    11.6 -14.65 0.73 -173.71 351.41 20.00 3.00
    注: l0.5, 50%选择全长; S.R., 选择域; MLL=Max{lnF}
    Notes:l0.5, 50% selective whole body length; S.R., selective range; MLL=Max{lnF}
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    表  3   主选择性曲线的各参数

    Table  3   Parameters of master selectivity curve

    模式models a b $\frac{G}{M_{e0.5}}$ S.R. MLL AIC
    single curve model -4.71 4.25 1.11 0.52 -120.16 244.32
    each curve model- 115.09 250.18
    21.0 mm -10.47 8.68 1.21 0.25 -16.96 37.92
    18.1 mm -8.92 7.70 1.16 2.87 -24.45 52.90
    15.5 mm -1.58 2.87 0.55 0.77 -24.54 53.07
    13.6 mm -4.87 4.62 1.06 0.48 -16.95 37.91
    11.6 mm -0.01×10-2 1.08 9.20×10-5 2.03 -32.19 68.38
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  • [1] 東海正. 底びき網の網目選択性曲線の決定法とその資源管理への応用[J]. 日水誌, 1998, 64(4): 597-601.
    [2] 東海正. MS-Excelのソルバーによる曳網の網目選択性Logistic式パラメータの最尤推[J]. 水産海洋研究, 1997, 61(5): 288-298. https://www.semanticscholar.org/paper/MS-Excel-%E3%81%AE%E3%82%BD%E3%83%AB%E3%83%90%E3%83%BC%E3%81%AB%E3%82%88%E3%82%8B%E6%9B%B3%E7%B6%B2%E3%81%AE%E7%B6%B2%E7%9B%AE%E9%81%B8%E6%8A%9E%E6%80%A7Logistic-%E5%BC%8F%E3%83%91%E3%83%A9%E3%83%A1%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%81%AE%E6%9C%80%E5%B0%A4%E6%8E%A8%E5%AE%9A-%E6%9D%B1%E6%B5%B7%E6%AD%A3/e002dd208e9923d8aaeb29a062ceeff4b0fe18c6
    [3] 平松一彦. 水産資源学における最尤法とAICの適用例[M]//水産資源解析と統計モデル. 東京: 恒星社厚生閣, 1993: 82-91. https://cir.nii.ac.jp/crid/1570854174961447296
    [4] 内田圭一, 東海正, 胡夫祥, ら. 採集努力量が不定な比較操業実験におけるマアナゴに対するかご網漁獲選択性[J]. 日水誌, 2000, 66(2): 228-235. doi: 10.2331/suisan.66.228
    [5] 西川哲也, 反田実, 長濱达章, ら. 大阪湾の小型底曳網におけるマアナゴの網目選択性[J]. 日水誌, 1994, 60(6): 735-739. doi: 10.2331/suisan.60.735
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出版历程
  • 收稿日期:  2005-09-19
  • 修回日期:  2005-10-11
  • 刊出日期:  2006-02-04

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