Path analysis of partial growth-related traits for wild large yellow croaker (Larimichthys crocea) of different geographical populations
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摘要:
大黄鱼 (Larimichthys crocea)不同地理种群的多样性体现在形态性状上，依据不同地理种群选育出的大黄鱼的形态特征也略有不同。为给养殖大黄鱼的品种选育和人工增殖放流过程中的苗种选择提供表型性状参考依据，分别从广东湛江、福建厦门和浙江舟山3个地点采集野生大黄鱼，测定其全长、体长、体高和尾柄高，并对表型性状进行相关性分析、通径系数分析和逐步回归分析。结果表明，3个地理种群的大黄鱼体质量间的变异系数介于17.44%~19.79%；不同种群间各表型性状的相关系数也均达到极显著水平 (P<0.01)；对湛江、厦门和舟山种群起主要作用的表型性状分别有2个 (体长、体高)、 3个 (全长、体长和体高) 和2个 (全长、体长)；3个种群对体质量有重要影响的个体表型特征复相关系数 (r) 分别为0.962、0.915和0.964。经多元回归方程的建立，去除与体质量相关性不显著的表型性状，得到的回归方程中的形态指标和通径分析结果相同。
Abstract:Morphological traits reflect the diversity of different of large yellow croaker (Larimichthys crocea) of different geographic populations, so the morphological traits of L. crocea selected on the basis of different geographic populations are also slightly different. In order to provide references of phenotypic traits for the breeding of L. crocea and the selection of seedlings during artificial proliferation and release, we collected wild L. crocea from three locations (Zhanjiang, Guangdong Province; Xiamen, Fujian Province; Zhoushan, Zhejiang Province), measured their total length, body length, body height as well as caudal stalk height, as well as conducted correlation analysis, path analysis and multiple stepwise regression analysis. The coefficient of variation in body mass ranged from 17.44% to 19.79% among the three L. crocea populations. There was an extremely significant correlation among all the phenotypic traits (P<0.01). The numbers of phenotypic traits which played a major role in the populations of Zhanjiang, Xiamen and Zhoushan were 2 (Body length, body height), 3 (Total length, body length, body height), and 2 (Total length, body length), respectively. The multiple correlation coefficients (R) of phenotypic traits with significant effects on body mass for Zhanjiang, Xiamen and Zhoushan populations were 0.962, 0.915 and 0.964, respectively. After eliminating morphological traits with insignificant coefficients to body mass, we established the multiple regression equation by multiple regression analysis. The morphological traits retained by multiple regression analysis were consistent with those identified by path analysis.
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南海渔业资源丰富，海洋捕捞业推动了近海渔区的经济发展。近年来，由于过度捕捞导致近海渔业资源衰退。相较于近海，南海外海海域丰富的渔业资源具有更大的开发潜力[1]。灯光罩网是20世纪90年代初迅速发展起来的一种新型渔具渔法，主要捕捞趋光的中上层鱼类和头足类，代表种类为鸢乌贼 (Sthenoteuthis oualaniensis)、扁舵鲣 (Auxis thazard)、圆舵鲣 (A. tapeinosoma)、细鳞圆鲹 (Decapterus macarellus) 等。继2004年春季，灯光罩网成功探捕西、中沙海域鸢乌贼后，前往南海外海生产的渔船逐年增加。由于其操作简单、渔获量高、生产效益好、作业稳定，近年季节性前往南海外海作业的灯光罩网渔船超200艘，已成为南海外海的主要捕捞作业方式之一[2]。
渔业数据是进行渔业科学研究的基础，其精度直接影响研究结果的准确性。传统渔捞日志是原始渔业数据的主要来源，主要记录渔船捕捞情况，渔船的实时位置、航速、航向和航行轨迹等信息则无从得知，且随着渔捞日志数据的层层上报，错报、误报的情况也时有发生，数据的完整性和准确性均有待提高[3]。渔船监控系统 (Vessel monitoring system, VMS) 是集全球卫星定位、电子海图、计算机网络通讯和数据库等技术于一体，可实时获取和存储船舶船位信息的综合应用系统[4]。VMS数据包括渔船位置、航速、航向和日期，为渔船管理监测、渔业资源评估和渔业管理提供了更加准确、完整的基础数据。国外，VMS数据已广泛应用于渔船轨迹状态识别[5-6]、捕捞强度[7]、捕捞努力量[8]和渔获时空分布[9]等方面的研究，例如利用VMS数据预测渔船捕捞作业位置[10]、估算印度洋延绳钓渔船捕捞努力量和时空分布[9]。
我国VMS数据主要来源于北斗卫星系统。随着我国北斗卫星系统的建立和完善，大量学者对北斗VMS数据的分析应用展开研究。Li等[11]利用北斗船位数据研究了海州湾毛虾 (Acetes chinensis) 的资源分布变化；于杰等[12]基于北斗卫星船位监控系统数据分析双拖渔船的作业状态，研究了航次和网次提取方法；张荣瀚等[13]利用北斗VMS数据对流刺网渔业捕捞的时空分布进行了分析；裴凯洋等[14]利用北斗船位监控数据判断张网渔船的布网位置，提取放网时长和计算捕捞努力量。
目前国内对灯光罩网的研究大多依赖传统渔捞日志[15]或渔业统计数据[16]。如谢恩阁等[15]根据传统渔捞日志数据，对灯光罩网渔船的单位捕捞努力量渔获量 (Catch per unit effort, CPUE)进行标准化研究；邹建伟等[2]评估了鸢乌贼资源丰度变化情况，利用灯光罩网渔船在南海外海的生产数据分析了灯光罩网主要渔场的分布变动情况。而利用北斗船位数据对灯光罩网渔船生产的研究却鲜见报道。本文根据灯光罩网渔船的北斗船位数据，探讨了南海外海灯光罩网渔船的作业状态，以期为加强南海外海灯光罩网渔船的生产监测和渔船捕捞活动的有效管理提供决策参考。
1. 材料与方法
1.1 数据来源
北斗数据来源于中国水产科学研究院南海水产研究所南海渔业中心的“南海渔船动态监控平台”，数据字段包括渔船名称、北斗终端编码、渔船名称、经纬度、航向、速度和定位时间等，时间分辨率为3 min，空间分辨率为10 m。
捕捞日志数据来源于广西北海市水产技术推广站，选取桂北渔62666、桂北渔61999和桂北渔36288，3艘灯光罩网渔船2017年2—5月的捕捞日志数据，数据包括渔船名称、主机功率、航次、作业时间、作业位置和渔获量等信息。
本研究以南海外海3艘灯光罩网渔船为例，根据灯光罩网作业特点，基于作业水深、时间范围和平均速率等多个参数，判定船位点的作业状态。南海海域100 m水深数据来源于夏威夷大学网站 (https://apdrc.soest.hawaii.edu/) 海洋水深地形Etopo1，空间分辨率为1'×1'。使用Rstudio R-4.0.4、Excel 2016、IBM SPSS Statistics 20.0、ArcGIS 10.7等软件进行数据处理和绘图。
1.2 基于北斗数据的灯光罩网作业位点提取方法
1.2.1 航次提取
航次包括出航、作业和回航3部分。根据实际作业经验，在南海外海作业的灯光罩网渔船，作业渔场基本在100 m等深线以深海域。本研究利用灯光罩网渔船北斗船位数据的定位时间和经纬度，绘制渔船航行轨迹。根据轨迹与100 m等深线的相交结果，确定渔船的航次信息。
1.2.2 数据筛选、处理和渔船作业状态划分
首先，筛选出位于100 m等深线以深的船位点。又因灯光罩网渔船在夜晚天黑时作业，根据2—5月南海外海大致的天亮、天黑时间，将渔船作业时间范围划定当天晚上19:00至次日早上5:00，进一步筛选出作业时间介于19:00—次日5:00的船位点进行研究分析。另外，根据实际生产情况和生产经验，灯光罩网渔船每晚作业期间休息时间约0.5 h，故将捕捞日志记录作业时长统一减去0.5 h。灯光罩网渔船在夜晚作业期间，渔船可分为航行、作业、转场和停港休息4种状态，其中作业阶段可再细分为开灯集鱼、熄灯放网及起网收渔获3种状态 (表1)。
表 1 灯光罩网渔船状态划分Table 1. State division of light-net fishing vessels阶段划分
Stage division渔船状态
State of vessel持续时间
Duration备注
Remark航行
Navigation快速航行 视渔场距离而定 作业
Fishing开灯诱鱼 放锚阻滞 2.0~3.0 h 夜间，使用水锚阻滞，使渔船对水移动停止，渔船随海流漂移。 熄灯放网 5 min 起网收渔获 25 min 转场
Cruising快速航行 驶往下一个作业点，与航行状态相同，但不收回撑开的臂杆。 停航休息
Stopping放锚阻滞 白天，放水锚，随海流漂移。 1.2.3 平均速率频数统计
北斗船位数据记录了渔船每个船位点的经纬度和定位时间，根据相邻两点之间的经、纬度可求出相邻船位点的空间距离，根据相邻两点之间的定位时间可求出相邻船位点的时间间隔。假设两个船位点A、B，其经纬度分别为Alon、Alat、Blon、Blat。那么A、B两点之间的空间距离D可以用半正矢公式 (Haversine formula) 求得[13]，公式为：
$$ {\minibfont{ D = 2R\cdot\arcsin \left[\sqrt {{{\sin }^2}\left(\frac{{{B_{{\rm{lat}}}} - {A_{{\rm{lat}}}}}}{2}\right) + \cos ({A_{{\rm{lat}}}})\cos ({B_{{\rm{lat}}}}){{\sin }^2}\left(\frac{{{B_{{\rm{lon}}}} - {A_{{\rm{lon}}}}}}{2}\right)} \right]}} $$ (1) 式中：R为地球平均半径6 378 145 m。
根据A、B两点间的空间距离和时间间隔求得渔船的平均速率 (v)，公式为:
$$ {\minibfont v }= \frac{ \minibfont D}{{{ \minibfont {T_{{B}}}} - { \minibfont {T_{{A}}}}}} $$ (2) 式中：TA和TB分别是A、B两点的定位时间。
利用SPPS 20.0软件，统计船位点在各平均速率出现的频数，找出渔船作业的平均速率阈值。
1.3 灯光罩网渔船状态修正
采用多层过滤法，利用作业水深、作业时间和平均速率阈值对渔船船位点进行筛选判别，公式如下：
$$ {\minibfont{S=F\left(v\right)=\left\{\begin{array}{l}0\begin{array}{l} \begin{array}{l}d > 100\;{{\rm{m}}}\text{,\;}\\ 19:00 < t < 5:00\text{,\;}\\ 0.03\;{\rm{m}} \cdot {\rm{s}}^{-1}\leqslant v\leqslant 1.08\;{\rm{m}} \cdot {\rm{s}}^{-1}\end{array}\end{array}\\ 1\begin{array}{l} \begin{array}{l}d < 100\;{\rm{m}}\text{,\;}\\ t < 19:00\text{,\;}t > 5:00\text{,\;}\\ v < 0.03\;{\rm{m}} \cdot {\rm{s}}^{-1}\text{,\;}v > 1.08\;{\rm{m}} \cdot {\rm{s}}^{-1}\end{array}\end{array}\end{array}\right. }}$$ (3) 式中：S为船位点的状态；0为作业状态；1为非作业状态；d为100 m等深线；t为时间范围；v为灯光罩网渔船的平均速率。
采用过滤窗的方法修正船位点状态，以提高判定的准确度[17]，在时间序列船位点中，任意时间的点P状态与其附近n个点状态比较确定。
$$ \begin{split} \left\{\begin{array}{l} {\minibfont S}_{\rm{f}}=\minibfont F({\minibfont S}_{1}{\rm{,}}\;{\minibfont S}_{2}{\rm{,}}\;{\minibfont S}_{3}, \cdots , {\minibfont S}_{{m}-1})\\ {\minibfont S}_{\rm{b}}=\minibfont F({\minibfont S}_{{m}+{1}}{\rm{,}}\;{\minibfont S}_{{m}+{2}}{\rm{,\;S}}_{{m}+{3}}, \cdots , {{S}}_{{n}}\rm{)}\\ {{\minibfont S}}_{{x}}\in {{(\minibfont S}}_{{1}}\cdots {\minibfont S}_{{m}-{1}}{\rm{,}}\;{\minibfont S}_{m}{\rm{,}}\;{\minibfont S}_{{m}+{1}}, \cdots , {{\minibfont S}}_{{n}}\rm{)}\end{array}\right. \end{split}$$ (4) 式中：Sx为n个点状态(S1···Sm······Sn)；点P状态为Sm；P点前的船位点状态Sf由[S1, Sm−1]中状态最多的值确定；P点后的船位点状态Sb由[Sm+1, Sn]中状态最多的值确定；如果各状态值数量相同，则用离P点最近的值确定[17]。
$$ \begin{array}{l}{S}_{{m}}=F({S}_{\rm{f}}{\rm{,}}\;{S}_{m}{\rm{,}}\;{S}_{\rm{b}})\\ \begin{array}{cc}& =\left\{\begin{array}{l}{S}_{m}\begin{array}{cc}& \begin{array}{cc}& \end{array}\begin{array}{cc}& \end{array}\end{array}{S}_{\rm{f}}\ne {S}_{m}{\rm{,}}\;{S}_{m}\ne {S}_{\rm{b}}{\rm{,}}\;{S}_{\rm{f}}\ne {S}_{\rm{b}}\\ {S}_{m}\begin{array}{cc}\begin{array}{cc}& \end{array}& \end{array}\begin{array}{cc}& \end{array}{S}_{\rm{f}}={S}_{m}\,或\,{S}_{m}={S}_{\rm{b}}\\ {S}_{\rm{f}}\,或\,{S}_{\rm{b}}\qquad\;\;\qquad{S}_{\rm{f}}={S}_{\rm{b}}\end{array}\begin{array}{cc}& \end{array}\right.\end{array}\end{array} $$ (5) 判断Sm状态共有两种情况：如果Sf和Sb状态相同，Sm为两者的状态；如果Sf和Sb状态不同，Sm保持原状态值。
1.4 作业时长计算
灯光罩网渔船一晚可作业多个网次，在未变更渔场的情况下，可忽略每个网次间的时间差，一晚的作业时长可由相邻作业船位点定位时间间隔累加获得；因此，渔船一晚累计作业时长计算公式为：
$$ {\minibfont {E = \sum\limits_{i - 1}^{{n}} {({P_{i + 1}} - {P_i})}}} $$ (6) 式中：E是北斗提取1艘渔船1晚的累计作业时长 (h)；Pi+1~Pi为某渔船两个相邻作业船位点的时间间隔；n表示某渔船1晚作业船位点的数目；i为1晚的第i个作业船位点。
为对比北斗提取作业时长与实际记录作业时长的差异，计算北斗提取作业时长与实际记录作业时长的平均绝对误差 (MAE) 和平均相对误差 (MRE)，公式为：
$${\minibfont {{t_{\rm{MAE}}} = \frac{{ \displaystyle \sum\limits_{k = 1}^l {\left| {{E_{\text{k}}} - {R_k}} \right|} }}{l} }}$$ (7) $${\minibfont{ t_{\rm{MRE}} = \frac{{ \displaystyle \sum\limits_{k = 1}^l {{{\left| {{E_k} - {R_k}} \right|}}/{{{R_k}}} \times 100{\text{%}} } }}{l}}} $$ (8) 式中：tMAE 表示平均绝对误差；tMRE 表示平均相对误差；l为作业天数；Ek、Rk分别为第k天北斗提取作业时长和实际记录作业时长。
1.5 捕捞强度计算
利用CPUE 表示捕捞强度，计算公式如式 (7) 所示，并采用ArcGIS 10.7软件中克里金插值法绘制灯光罩网渔船捕捞强度分布图。
$$ {\minibfont {Y_{\rm{CPUE}} = \frac{{ \displaystyle \sum\limits_{j = 1}^{{m}} {{C_j}} }}{{ \displaystyle \sum\limits_{j = 1}^m {{T_j}} }}}}$$ (9) 式中：YCPUE是某渔区网格的单位捕捞努力量 (kg∙h−1)；Cj为0.5°×0.5°单位渔区内第j天的渔获总量 (kg)；m为总时间 (d)；Tj为第j天的累计作业时间 (h)。
2. 结果
2.1 航次提取结果
根据北斗船位数据记录的定位时间和经纬度，将船位点按时间顺序连接，便可以得到渔船轨迹。灯光罩网渔船桂北渔62666、61999和36288在2017年2—5月期间的渔船航行轨迹如图1所示，从3艘灯光罩网渔船轨迹与100 m等深线的相交分析结果看，2017年2—5月，桂北渔61999和36288渔船与100 m等深线均相交4次，桂北渔62666渔船与100 m等深线相交3次。一个航次指渔船从离开渔港到返回渔港的过程，每个航次先后2次通过100 m等深线，因此桂北渔61999和36288渔船在2017年2—5月均有2个航次，桂北渔62666渔船轨迹与100 m等深线相交次数为单数，表明渔船5月之前出海开展第2个航次，且第2个航次尚未完成。
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图 1 南海外海灯光罩网渔船轨迹Figure 1. Track points of light-net fishing boats in open South China Sea3艘灯光罩网渔船航次信息如表2所示，在2017年2—5月，桂北渔61999完成2个航次，出海天数分别为60和46 d；第一个航次为2月4日11:12—4月5日10:59，第二个航次为4月14日19:20—5月30日22:01；桂北渔36288完成2个航次，出海天数均为47 d，第一个航次为2月15日11:42—4月3日9:48，第二个航次为4月14日13:47—5月30日23:03；桂北渔62666完成一个航次，为2月6日8:11—3月27日19:20，出海天数为49 d。与捕捞日志记录数据相比，提取航次数准确率为100%，提取航次天数准确率为93.98%。
表 2 灯光罩网渔船航次信息Table 2. Voyage information of light-net fishing vessels船名
Vessel name航次
Voyage时间
Time出海时间
Fishing time/d记录时间
Recored time/d差值
Difference/d准确率
Accuracy rate/%桂北渔 62666
Guibeiyu 62666第1航次 2月6日8:11—3月27日19:20 49 44 5 89.80 第2航次 4月10日19:03—5月30日24:00 51 50 1 98.04 桂北渔 61999
Guibeiyu 61999第1航次 2月4日11:12—4月5日10:59 60 55 5 91.67 第2航次 4月14日19:20—5月30日22:01 46 45 1 97.83 桂北渔 36288
Guibeiyu 36288第1航次 2月15日11:42—4月3日9:48 47 41 5 87.23 第2航次 4月14日13:47—5月30日23:03 47 46 1 97.87 合计 Total 298 281 17 93.98 2.2 数据筛选及平均速率频数统计结果
3艘灯光罩网渔船在2017年2—5月共有99369条船位数据，剔除重复数据后，根据灯光罩网渔船作业特点，选取100 m等深线以深的船位点数据61 820条，进而选取时间节点位于19:00−5:00之间的船位数据共计18 450条，用于平均速率频数统计分析。
根据平均速率频数曲线 (图2) 可知，船位点的平均速率频数分布主要有3个峰。第1个峰谷区间为0~0.03 m·s−1，渔船处于停航停港状态；第2个峰谷区间为0.03~1.0 m·s−1，渔船处于作业状态；第3个峰谷为大于1.08 m·s−1，渔船处于航行状态。因此基于平均速率计算与频数分布分析，灯光罩网渔船处于作业状态的平均速率最小值为0.03 m·s−1，最大值为1.08 m·s−1。位于该阈值范围内的船位点共9 382个，占总数的50.85%。
2.3 灯光罩网渔船状态修正
采用过滤窗修正的方法，n取3，m取1，修正后3艘灯光罩网渔船在2017年2—5月处于作业状态的船位数据共计9 405条，作业船位分布图如图3所示。
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图 3 南海外海灯光罩网渔船作业位置Figure 3. Location of light-net fishing vessels operation in open South China Sea2.4 数据验证
对南海外海3艘灯光罩网渔船2017年2—5月捕捞信息和北斗船位数据提取的捕捞作业日期进行对比分析 (表3)。捕捞日志和北斗提取均有记录的时间共251 d，均无记录的时间共29 d，这些天说明北斗船位提取的捕捞信息是正确的，占总天数的92.72%；捕捞日志有记录北斗提取无记录的天数共9 d，表明北斗船位提取的捕捞信息是错误的，占总天数的2.98%；捕捞日志无记录北斗提取有记录的共13 d，占总天数的4.30%，因为没有捕捞日志记录，无法验证。
表 3 捕捞日志和北斗船位提取日期比较Table 3. Comparison of extraction date of fishing logbook and Beidou position船名
Vesssel name天数
Day/d捕捞日志有记录
北斗提取有记录
Have fishing logbook and Beidou data/d捕捞日志无记录
北斗提取无记录
No fishing logbook and no Beidou data/d捕捞日志有记录
北斗提取无记录
Have fishing logbook but without Beidou data/d捕捞日志无记录
北斗提取有记录
No fishing logbook but have Beidou data/d桂北渔 36288 Guibeiyu 36288 94 75 11 3 5 桂北渔 61999 Guibeiyu 61999 107 90 13 1 3 桂北渔 62666 Guibeiyu 62666 101 86 5 5 5 合计 Total 302 251 29 9 13 对比分析相同作业日期的记录作业时长和提取作业时长，验证提取作业时长的精确性。根据捕捞日志记录信息，对灯光罩网渔船作业时长进行分析，渔船每天作业8.5~9.5 h。根据北斗船位数据利用程序提取的信息显示，渔船每天作业时长在3~10 h，其中在9~10 h的天数占比最高，占总体的66.53%左右；其次是6~8 h，占总体的23.55% (图4)。记录作业时长和提取作业时长的均值分别为9.19 和8.69 h，平均绝对误差为1.12 h (表4)。
表 4 记录作业时长和提取作业时长的对比Table 4. Comparison of recorded and extracted operation time h均值
Mean value中值
Mid-value众数
Mode value极小值
Minimal value极大值
Maximum value记录作业时长
Recorded operation time9.19 9.50 9.50 8.50 9.50 提取作业时长
Extracted operation time8.69 9.50 9.80 3.00 10.00 绝对误差
Absolute error1.12 0.60 0.10 0.00 6.50 作业时长是捕捞努力量的重要参数，与渔获量之间存在相关性，故分别将记录作业时长和提取作业时长与渔获量进行相关性分析。结果显示，记录作业时长与渔获量的相关性极不显著 (P=0.111，图5-a)；提取作业时长与渔获量呈显著相关性 (P<0.01，图5-b)。
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图 5 记录作业时长、提取作业时长与渔获量的关系Figure 5. Relationship between recorded and extracted operation time and fish catches2.5 捕捞强度分析
3艘灯光罩网渔船在2017年2—5月的捕捞强度分布情况如图6所示，捕捞强度的空间分布不均匀，整体上作业渔场集中在110°30'E—117°00'E、9°00'N—18°50'N。捕捞高强度区分别位于111°20'E—112°30'E、13°50'N—18°30'N，即西沙群岛附近和113°55'E—115°20'E、9°45'N—11°35'N，即南沙群岛双黄沙洲、太平岛附近。
3. 讨论
3.1 基于VMS在渔船状态判断方面的应用
渔船监控系统是当前世界渔业发达国家普遍采用的渔船管理系统，具备渔船定位、通信和安全管理等功能[12]。VMS可以实时获取渔船的船位、航速、航向等渔船动态信息[18]，揭示渔船捕捞状态[19]，从而弥补了渔捞日志数据在这些信息方面的不足。我国VMS数据主要来源于北斗卫星系统，相比其他国家广泛使用的AIS、Inmarsat-C等系统，北斗卫星系统具有回报频率高的特点[20]。因此，本文选择北斗船位数据对灯光罩网渔船的状态进行分析。
目前国内外已有不少学者采用不同方法，利用VMS数据分析判断渔船状态，例如，Gerritsen和Lordan[18]采用航速判别法，将VMS数据与捕捞日志数据集成，指出航速判别法不需要专业软件或密集计算也能应用，有利于推广。Joo等[21]用VMS数据使用人工神经网络方法改进数据库和规则，提高了对秘鲁鳀 (Engraulis ringens) 捕捞行为估测的准确性。de Souza等[22]使用欧盟的卫星AIS (Satellite-based Automatic Information Systems, S-AIS) 数据，通过数据挖掘和机器学习手段，对拖网、延绳钓和围网的捕捞活动进行识别。郑巧玲等[23]利用VMS数据，采用BP神经网络模型对流刺网、拖网、流动张网等不同作业方式进行类型辨别。杨胜龙等[24]使用支持向量机法构建延绳钓渔船捕捞作业分类模型，判断延绳钓渔船作业状态。本文根据灯光罩网的作业特点，分析北斗船位数据的渔船航速、经纬度等特征，采用多层过滤法，对灯光罩网渔船作业状态进行判定。
3.2 灯光罩网渔船作业特点
灯光罩网渔船理论上可全年作业，而南海外海夏秋季海况较差 (海面风速达到7级以上出现频率较高) ，渔船基本不能正常生产。因此，在南海外海作业时间段主要集中在冬、春两季，其中每年2—5月的CPUE最高[25]；因此本研究数据范围选择了2—5月。当前对渔船航次提取主要运用两种方法，即设定沿岸缓冲线距离[26-28]和等深线[12]。不同捕捞方式渔船进行航次提取所需设定的沿岸缓冲线距离不同。张胜茂等[27]提取拖网航次时对中国海岸线向外设置3 n mile缓冲线，使其包含附近的岛屿及港口，同时确保该缓冲线处于机动渔船底拖网禁渔区线之内。李国东等[29]在渔获物定点上岸渔港及附近海岸线向外设置1 nmile缓冲线距离，以提取毛虾网船航次信息，结果与渔船捕捞日志的航行记录完全吻合。等深线的设定主要根据渔船作业渔区范围，如南海拖网渔船作业海域基本位于20 m等深线以深海域，于杰等[12]采用20 m等深线对南海双拖网渔船进行航次提取。本研究选取的灯光罩网渔船作业海域基本位于100 m等深线以深海域，因此采用100 m等深线提取航次，通过渔船轨迹穿越100 m等深线的次数判断渔船航次数。
灯光罩网渔船属掩罩类作业，在夜晚作业。本研究依据渔船作业习惯及人工经验对灯光罩网渔船各阶段及状态进行划分。渔船每晚作业期间可划分为航行、作业、转场和停港休息4种状态，包括快速航行、抛锚阻滞、停航休息3种作业状态。然而不同网具类型的船位点状态识别时参考的要素不同，如在拖网和流刺网渔船作业过程中，渔船的速度有着不同的状态特征[20,30]。张胜茂等[31]在识别拖网渔船船位点状态时主要参考了航速及航向信息。张荣瀚等[20]使用多层过滤法，根据航速、空间距离、时间间隔和航向角度变化等多个参数识别流刺网渔船船位点状态。与拖网和流刺网不同，灯光罩网渔船在作业期间航速低且变化不明显，此外在抛锚阻滞状态下航向会随海流发生较大变化，因此航向数据也不能作为灯光罩网渔船状态识别的参考要素[29]。如果利用简单的速度规则，根据瞬时航速判断渔船状态，误差较大。本文利用相邻船位点的时间间隔和距离间隔计算渔船平均速率，通过平均速率频数统计分析判断平均速率阈值，并利用过滤窗修正法确定渔船作业状态，可在一定程度上减少误差。
3.3 灯光罩网渔船作业状态验证分析
3.3.1 航次提取验证分析
根据航次提取结果可知，单艘渔船每航次平均为50 d，与捕捞日志相比，误差最大为5 d，最小为1 d，平均误差为2.8 d，准确率为94.30%。与李国东等[29]设定沿岸缓冲线距离提取毛虾网船航次信息结果相比，准确率偏低。分析原因可能是因为等深线值设定偏小，出海时间包括了部分前往渔场或返回渔港的过程，该部分时间在渔捞日志中不计入出海天数，一般为2~4 d。
3.3.2 作业日期与作业时长验证分析
灯光罩网渔船的作业原理是利用灯光诱集鱼群，灯光诱集效果的好坏直接影响到鸢乌贼渔获量的高低，而月光相对灯光诱集效果有显著影响[32]，月光天期间，月光较强，渔获率较月黑天低。尤其每月农历十四、十五、十六这3天，夜晚云雾少、月光强时，渔船一般不作业，但如果夜晚云雾大、月光弱，船长也会根据经验选择作业。其次，在对渔船实际作业情况的调查过程中发现，渔船试捕作业时，若网次渔获量过低，产生的经济效益不足以支撑继续捕捞消耗时，渔船会选择原地停航休息，这种情况也会导致捕捞日志无记录北斗提取有记录的情况发生。此外，捕捞日志的填报可能出现人为因素导致的错报漏报，北斗船位数据也会出现上传不及时或数据丢失，这些都会导致捕捞日志记录和北斗船位数据提取的信息出现偏差；但总体来说，捕捞日志记录信息与北斗提取信息较为吻合，作业日期平均准确率为92.72% (表3)，表明本研究提取作业日期的方法可行性较高。
提取作业时长与记录作业时长平均绝对误差为1.12 h (表4)，与谢恩阁等[15]研究结果相比，平均绝对时长降低了0.37 h，可能是由数据筛选的时间范围缩小导致。该误差的原因主要有3个方面：1)灯光罩网渔船起网收渔获后进行下一网次放网，网次之间会有10~20 min的时间差，若网次间作业位置未发生较大变动，提取作业时长程序在该过程中仍将渔船判定为作业状态，无法精确剔除该时间差；2)灯光罩网渔船在夜晚天黑时作业，本研究选取的船位数据为2—5月，每晚作业时间范围统一平均划定在19:00—次日5:00，事实上不同季节的天黑、天亮时间不同，提取的作业时长会产生部分偏差；3)在实际作业过程中，渔民会分拣装箱渔获物后再填写捕捞日志，导致记录的作业时间延后，时长偏大。为进一步验证提取作业时长的精确性，将提取作业时长和记录作业时长分别与渔获量进行相关性分析。其中，提取作业时长与渔获量之间呈显著性相关 (P<0.01，图5-b)，与张胜茂等[27]研究结果相符。记录作业时长与渔获量之间相关性极不显著 (P>0.05，图5-a)，与谢恩阁等[33]研究结果相符。分析捕捞日志记录作业时长发现，记录作业时长均为整数且固定，可能因为记录作业时长多为估计值，也可能因为渔民是在结束当晚作业后才补填捕捞日志，与实际作业情况有出入，导致记录作业时长与渔获量之间相关性不明显。总体而言，与捕捞日志记录数据相比，利用北斗船位数据提取的作业时长更符合客观事实。
3.4 捕捞强度验证分析
与传统捕捞日志数据相比，渔船轨迹数据时空精度更高。评估渔业活动对海洋环境影响的一个重要指标是捕捞强度，采用VMS数据计算单位时间、单位面积水域内投入作业的捕捞努力量，可以得到高时空分辨率的捕捞强度分布状况。国内外研究者常用于绘制渔场高精度捕捞强度分布图，评估渔船的捕捞分布[34]。陈森等[35]研究发现南海灯光罩网渔船作业渔区分为近海陆架区和外海深水区，其中外海深水区主要集中在南沙群岛北部海区的双黄沙洲、太平岛以及九章群礁等岛礁附近海域进行作业生产，且在外海深水区作业为2—6月，本研究结果与其基本一致。邹建伟等[2]对南海外海渔场分布及变动的研究发现2、3、5月渔区主要分布于10°N—12°N太平岛周围海域，4月渔区增加了14°N—18°30'N，整体渔区范围与本研究结果一致。根据航次提取结果分析，可能是因为渔船在4月中旬结束第一个航次，经西沙返港休息，且在返航过程中继续作业。
4. 小结
本文提出的分析定位时间和经纬度，计算平均速率阈值，结合等深线和时间范围，识别离散北斗船位数据，判断灯光罩网渔船作业状态的方法是可行的；适用于区分和计算渔船处于不同状态下的时间，并分析渔船行为和捕捞努力量。但本研究仍存在一定的不足，由于未考虑海面风速和海流对船速的影响，平均速率阈值划分粗度大。另外选取渔船数量较少，数据可能存在偶然性。今后可挖掘北斗船位数据更多特征，建立数学模型，提高作业船位点判定和提取的准确性。也可运用其他技术手段或数据进一步验证以提高准确率，如夜光遥感技术、视频监控和电子捕捞日志等手段，以期为我国渔业资源评估和渔业管理提供更加准确可靠的基础数据。
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表 1 不同地理种群间野生大黄鱼的描述性统计
Table 1 Descriptive statistics of wild L. crocea among different geographic populations
地理群体
Geographical population参数
Parameter全长 (x1)
Total length/cm体长 (x2)
Body length/cm体高 (x3)
Body height/cm尾柄高 (x4)
Caudal peduncle depth/cm体质量 (y)
Body mass/g广东湛江
Zhanjiang, Guangdong平均值±标准差 24.264±1.324 20.604±1.218 5.577±0.384 1.642±0.115 109.972±20.299 标准误 0.171 0.157 0.05 0.015 2.621 峰度 −0.531 −0.382 0.6 −0.558 −0.045 偏度 0.301 0.275 0.514 −0.006 0.677 变异系数 5.46% 5.91% 6.89% 7.00% 18.46% 福建厦门
Xiamen, Fujian平均值±标准差 20.958±1.721 17.927±1.482 5.181±0.475 1.418±0.139 82.298±14.355 标准误 0.222 0.191 0.061 0.018 1.853 峰度 0.546 0.38 −0.258 0.357 −0.459 偏度 0.551 0.486 0.627 0.108 0.053 变异系数 8.21% 8.27% 9.16% 9.79% 17.44% 浙江舟山
Zhoushan, Zhejiang平均值±标准差 19.587±1.240 16.523±1.278 4.256±0.412 1.344±0.124 74.893±14.819 标准误 0.16 0.165 0.053 0.016 1.913 峰度 −0.528 −0.291 −1.133 −0.48 −0.383 偏度 0.413 0.428 0.376 0.487 0.236 变异系数 6.33% 7.74% 9.67% 9.22% 19.79% 
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表 2 不同地理种群间野生大黄鱼的相关性分析
Table 2 Correlation analysis of wild L. crocea among different geographical populations
地理群体
Geographical population性状
Trait全长 (x1)
Total length/cm体长 (x2)
Body length/cm体高 (x3)
Body height/cm尾柄高 (x4)
Caudal peduncle depth/cm体质量 (y)
Body mass/g广东湛江
Zhanjiang, Guangdongy 1 x1 1 0.923** x2 0.991** 1 0.933** x3 0.723** 0.728** 1 0.776** x4 0.694** 0.697** 0.492** 1 0.664** 福建厦门
Xiamen, Fujiany 1 x1 1 0.834** x2 0.974** 1 0.884** x3 0.827** 0.852** 1 0.859** x4 0.850** 0.846** 0.735** 1 0.769** 浙江舟山
Zhoushan, Zhejiangy 1 x1 1 0.952** x2 0.973** 1 0.957** x3 0.885** 0.887** 1 0.891** x4 0.707** 0.686** 0.625** 1 0.670** 注：*. 差异显著 (P<0.05)；**. 差异极显著 (P<0.01)。 Note: *. Significant difference (P<0.05); **. Extremely significant difference (P<0.01).
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表 3 不同地理种群间野生大黄鱼的通径系数分析
Table 3 Path coefficient analysis of wild L. crocea among different geographic populations
地理群体
Geographical
population性状
Trait相关系数
Correlation
index直接作用
Direct
effect间接作用 Indirect effect 全长 (x1)
Total length/
cm体长 (x2)
Body length/
cm体高 (x3)
Body height/
cm尾柄高 (x4)
Caudal peduncle depth/
cm合计
Total广东湛江
Zhanjiang, Guangdongx1 — — — — — — — x2 0.767** 0.869* — — 0.228 — 0.228 x3 0.777** 0.207** — 0.472 — — 0.472 x4 — — — — — — — 福建厦门
Xiamen, Fujianx1 0.834** −0.548* — 0.981 0.312 0.090 1.383 x2 0.884** 1.007** −0.534 — 0.321 0.090 −0.123 x3 0.859** 0.377** −0.453 0.858 — 0.078 0.483 x4 — — −0.466 0.852 0.277 — 0.663 浙江舟山
Zhoushan, Zhejiangx1 0.952** 0.039* — 0.647 — — 0.612 x2 0.957** 0.665** 0.038 — — — 0.468 x3 — — — — — — 0.721 x4 — — — — — — — 注：*. 差异显著 (P<0.05)；**. 差异极显著 (P<0.01)；—. 未发现。 Note: *. Significant difference (P<0.05); **. Extremely significant difference (P<0.01); —. Undetected.
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表 4 不同地理种群间野生大黄鱼决定系数分析
Table 4 Determination coefficient analysis of wild L. crocea among different geographical populations
地理群体
Geographical population性状
Trait全长 (x1)
Total length/cm体长 (x2)
Body length/cm体高 (x3)
Body height/cm尾柄高 (x4)
Caudal peduncle depth/cm合计
Total广东湛江
Zhanjiang, Guangdong全长 (x1) 0.013 −0.195 −0.034 −0.005 −0.221 体长 (x2) 0.755 0.262 0.042 1.059 体高 (x3) 0.043 0.007 0.05 尾柄高 (x4) 0.001 0.001 所有性状总决定系数 0.89 剩余项决定系数 0.11 福建厦门
Xiamen, Fujian全长 (x1) 0.3 −1.071 −0.342 −0.099 −1.211 体长 (x2) 1.014 0.647 0.181 1.842 体高 (x3) 0.142 0.059 0.201 尾柄高 (x4) 0.011 0.011 所有性状总决定系数 0.843 剩余项决定系数 0.157 浙江舟山
Zhoushan, Zhejiang全长 (x1) 0.122 0.38 0.045 −0.004 0.543 体长 (x2) 0.314 0.071 −0.006 0.378 体高 (x3) 0.006 −0.001 0.005 尾柄高 (x4) 0 0 所有性状总决定系数 0.927 剩余项决定系数 0.073 注：对角线上的数据为单一性状的直接决定系数；对角线上方的数据为一性状通过另一性状的间接决定系数。 Note: The data on the diagonal represents the direct determination coefficient of a single trait, while the data above the diagonal represents the indirect determination coefficient of one trait through another trait.
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表 5 不同地理种群间野生大黄鱼的偏回归系数检验
Table 5 Regression coefficient test of wild L.crocea among different geographical populations
地理群体
Geographical population模型
Model偏回归系数
Partial regression coefficient回归系数
Regression coefficientt P 系数
Coefficient标准误差
Standard error广东湛江
Zhanjiang, Guangdong常量 −217.756 19.030 — −11.443 0.000** 全长 (x1) −1.727 5.106 −0.113 −0.338 0.737 体长 (x2) 14.483 5.615 0.869 2.579 0.013* 体高 (x3) 10.965 3.433 0.207 3.194 0.002** 尾柄高 (x4) 6.124 10.96 0.035 0.559 0.579 福建厦门
Xiamen, Fujian常量 −71.322 9.609 — −7.422 0.000** 全长 (x1) −4.575 2.031 −0.548 −2.253 0.028* 体长 (x2) 9.757 2.491 1.007 3.917 0.000** 体高 (x3) 11.386 3.138 0.377 3.628 0.001** 尾柄高 (x4) 10.996 10.797 0.106 1.018 0.313 浙江舟山
Zhoushan, Zhejiang常量 −124.327 10.705 — −11.614 0.000** 全长 (x1) 4.165 2.041 0.349 2.041 0.046* 体长 (x2) 6.492 1.853 0.560 3.503 0.001** 体高 (x3) 2.765 2.256 0.079 1.226 0.226 尾柄高 (x4) −0.979 6.217 −0.008 −0.157 0.875 注：*. 差异显著 (P<0.05)；**. 差异极显著 (P<0.01)。 Note: *. Significant difference (P<0.05); **. Extremely significant difference (P<0.01).
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表 6 不同地理种群间野生大黄鱼的复相关性
Table 6 Multiple correlations of wild L. crocea among different geographic populations
地理群体
Geographical population复相关
系数
r决定
系数
R2调整
决定系数
Adjusted R2标准
偏差
SD广东湛江
Zhanjiang, Guangdong0.962 0.926 0.921 3.999 福建厦门
Xiamen, Fujian0.915 0.838 0.826 5.73 浙江舟山
Zhoushan, Zhejiang0.964 0.930 0.924 3.90
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表 7 表型性状对体质量的多元回归的方差分析
Table 7 ANOVA analysis on multi-variance regression between morphological traits and body mass
地理群体
Geographical population指标
Index平方和
Sum of squares自由度
Degree of freedom均方
Mean squaresF 显著性
P-value广东湛江
Zhanjiang, Guangdong回归 21 665.470 4 4 186.892 112.576 0 残差 2 646.211 55 48.022 总计 24 311.682 59 福建厦门
Xiamen, Fujian回归 10 188.244 4 2 547.061 71.111 0 残差 1 969.986 55 35.818 总计 12 158.230 59 浙江舟山
Zhoushan, Zhejiang回归 12 044.526 4 3 011.131 181.447 0 残差 912.731 55 16.595 总计 12 957.257 59
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