CN113554285A - 暴发水母种群波动对渔业资源风险影响的量化评估方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及海洋动物学、渔业资源学、海洋动物生态学、水生动物保护学、渔业资源调查与评价和海洋环境生态学等相关领域，建立了一种暴发水母种群波动对渔业资源风险影响的量化评估方法，即引入表征暴发水母种群异常波动强弱的指标‑竞争优势度指数CAI。该指数通过评估暴发水母种群在渔业资源群落中的竞争优势度对渔业资源风险影响进行量化评估。本发明填补了暴发水母种群异常波动对渔业资源风险影响程度缺乏量化评估方法的空白，具有操作便捷、快速，可行性高的特点。

Description

暴发水母种群波动对渔业资源风险影响的量化评估方法
技术领域
本发明涉及海洋动物学、渔业资源学、海洋动物生态学、水生动物保护学、渔业资源调查与评价和海洋环境生态学等相关领域，建立了一种暴发水母种群异常波动对渔业资源风险影响的量化评估方法。
背景技术
近年来，全球海洋水母数量呈增加趋势，许多海域出现水母大规模暴发现象。我国近海是全球海域大型水母暴发的“重灾区”，渤海、黄海及东海，都出现了以沙海蜇、海月水母为代表的水母种群连续暴发现象。水母暴发不但对我国近海生态系统稳定和生态环境安全产生重要影响，也对我国海洋经济和社会造成巨大灾难。水母灾害已成为继有害藻华之后，由游泳动物引发的、最大的海洋生态灾害。中国高度重视海洋生态安全，国家层面上先后组织开展了“中国近海水母暴发的关键过程、机理及生态环境效应”，“我国近海水母灾害的形成机理、监测预测及评估防治技术”等相关研究。水母暴发对海洋生态系统的生态影响风险评估已成为国际海洋生态环境安全关注的核心科学问题之一。
目前，关于暴发水母种群异常波动对渔业资源风险影响的量化评估方法还未有研究，因此，亟需建立一种简单，便捷、易执行且较精准的风险量化指标，为深入解析我国近海水母暴发对渔业资源的影响，有针对性监测暴发水母、科学制定海洋水母暴发预警预报级别、制定有效的防控对策提供科学依据和技术支撑。
发明内容
本发明旨在运用海洋动物学、渔业资源学、海洋动物生态学和渔业资源调查与评价的原理，建立一种简单，便捷、易执行且较精准的风险量化指标评估暴发水母种群异常波动对渔业资源的影响，填补暴发水母种群异常波动对渔业资源风险影响程度缺乏量化评估方法的空白。
为实现上述发明目的，本发明采用下述技术方案予以实现：
通过计算暴发水母种群的竞争优势度指数CAI量化评估暴发水母种群异常波动对渔业资源的风险影响，其中，CAI根据以下公式计算：
CAI＝IRIj/IRI
式中，IRIj为调查站位暴发水母种群的相对重要性指数；IRI为调查站位所有网获物群落的相对重要性指数。
IRIj根据以下公式计算：
IRIj＝(Nj+Wj)×Fj×10000
式中，Nj为暴发水母的数目百分比，即Nj＝nj/N，其中nj为调查站位暴发水母的总数量，N为调查站位所有网货物群落的总数量；Wj为暴发水母的重量百分比，即Wj＝wj/W，其中wj为调查站位暴发水母的总重量，W为调查站位所有网货物群落的总重量；Fj为暴发水母的频率百分比，即Fj＝fj/F，其中fj为暴发水母出现站位的数量，F为所有调查站位数量。
IRI根据以下公式计算：
IRI＝∑IRIi
式中，IRIi为调查站位网货物种i的相对重要性指数，根据以下公式计算：
IRIi＝(Ni+Wi)×Fi×10000
Ni为调查站位网货物种i的数目百分比，即Ni＝ni/N，其中ni为调查站位网货物种i的总数量，N为调查站位所有网货物群落的总数量；Wi为调查站位网货物种i的重量百分比，即Wi＝wi/W，其中wi为调查站位网货物种i的总重量，W为调查站位所有网货物群落的总重量；Fi为调查站位网货物种i的频率百分比，即Fi＝fi/F，其中fi为调查站位网货物种i的出现站位数量，F为所有调查站位数量。
计算暴发水母种群的竞争优势度指数CAI所选择的调查站位数量至少为6个，调查站位设置为：(1)大型底拖网调查船：平均拖速3.0kn/h，每站拖曳0.5-lh；网具规格：网口高度6±1m，囊网网目2±0.4cm；(2)小型双拖渔船：平均拖速3.0kn/h，每站拖曳0.5-l h；网具规格：网口高度6±1m，囊网网目2±0.4cm；
CAI值越大，表示暴发水母种群对渔业资源的风险影响越大，暴发水母种群异常波动对渔业资源的风险影响可划分为四个等级，即：(i)0.15<CAI≤0.30；(ii)0.30<CAI≤0.45；(iii)0.45<CAI≤0.60；(ⅳ)0.60<CAI；
当暴发水母种群异常波动对渔业资源的风险影响等级为i时，可归类为暴发水母种群轻度异常波动，对渔业资源的风险影响轻度，标识色可采用黄色；
当暴发水母种群异常波动对渔业资源的风险影响等级为ii时，可归类为暴发水母种群中度异常波动，对渔业资源的风险影响较严重，标识色可采用橙黄色；
当暴发水母种群异常波动对渔业资源的风险影响等级为iii时，可归类为暴发水母种群高度异常波动，可定义为水母暴发，对渔业资源的风险影响严重，标识色可采用橙色；
当暴发水母种群异常波动对渔业资源的风险影响等级为ⅳ时，可归类为暴发水母种群严重异常波动，可定义为重度水母暴发，对渔业资源的风险影响非常严重，标识色可采用红色。
本发明的优点和积极效果是：
本发明提供的暴发水母种群的竞争优势度指数CAI综合考虑了暴发水母种群的数量、重量及出现频率对渔业资源的风险影响，填补了暴发水母种群异常波动对渔业资源的风险影响没有量化评估方法的空白，具有操作便捷、快速，可行性高的特点。
附图说明
图1为不同暴发水母种群异常波动对渔业资源风险影响的结构图。
具体实施方式
本发明提出一种暴发水母种群异常波动对渔业资源风险影响的量化评估方法，通过计算暴发水母种群的竞争优势度指数CAI,对暴发水母种群的竞争优势度指数进行分级，根据暴发水母种群的竞争优势度指数量化评估暴发水母种群异常波动对渔业资源的风险影响程度。
其中，CAI根据以下公式计算：
CAI＝IRIj/IRI
其中，IRIj为调查站位暴发水母种群的相对重要性指数；IRI为调查站位所有网获物群落的相对重要性指数。
进一步的，IRIj根据以下公式计算：
IRIj＝(Nj+Wj)×Fj×10000
式中，Nj为暴发水母的数目百分比，即Nj＝nj/N，其中nj为调查站位暴发水母的总数量，N为调查站位所有网货物群落的总数量；Wj为暴发水母的重量百分比，即Wj＝wj/W，其中wj为调查站位暴发水母的总重量，W为调查站位所有网货物群落的总重量；Fj为暴发水母的频率百分比，即Fj＝fj/F，其中fj为暴发水母出现站位的数量，F为所有调查站位数量。
进一步的，IRI根据以下公式计算：
IRI＝∑IRIi
式中，IRIi为调查站位网货物种i的相对重要性指数，根据以下公式计算：
IRIi＝(Ni+Wi)×Fi×10000
Ni＝ni/N；
Ni为调查站位网货物种i的数目百分比；
ni为调查站位网货物种i的总数量，N为调查站位所有网货物群落的总数量；
Wi＝wi/W，
其中，Wi为调查站位网货物种i的重量百分比，wi为调查站位网货物种i的总重量，W为调查站位所有网货物群落的总重量；
Fi＝fi/F，
Fi为调查站位网货物种i的频率百分比，fi为调查站位网货物种i的出现站位数量，F为所有调查站位数量。
进一步的，计算暴发水母种群的竞争优势度指数CAI所选择的调查站位数量至少为6个，调查站位设置为：大型底拖网调查船：平均拖速3.0kn/h，每站拖曳0.5-l h；网具规格：网口高度6±1m，囊网网目2±0.4cm；(2)小型双拖渔船：平均拖速3.0kn/h，每站拖曳0.5-l h；网具规格：网口高度6±1m，囊网网目2±0.4cm。
进一步的，暴发水母种群异常波动对渔业资源的风险影响程度划分为四个等级：
(i)0.15<CAI≤0.30；
(ii)0.30<CAI≤0.45；
(iii)0.45<CAI≤0.60；
(ⅳ)0.60<CAI；
其中，当暴发水母种群异常波动对渔业资源的风险影响等级为i级时，归类为暴发水母种群轻度异常波动，对渔业资源的风险影响轻度，标识色采用黄色；
当暴发水母种群异常波动对渔业资源的风险影响等级为ii级时，归类为暴发水母种群中度异常波动，对渔业资源的风险影响较严重，标识色采用橙黄色；
当暴发水母种群异常波动对渔业资源的风险影响等级为iii级时，归类为暴发水母种群高度异常波动，定义为水母暴发，对渔业资源的风险影响严重，标识色采用橙色；
当暴发水母种群异常波动对渔业资源的风险影响等级为ⅳ级时，归类为暴发水母种群严重异常波动，定义为重度水母暴发，对渔业资源的风险影响非常严重，标识色采用红色。
为验证暴发水母种群异常波动对渔业资源风险影响量化评估方法的可行性，我们分别于2012-2014年，在黄海南部利用大型底拖网调查船共调查27个站位,调查参数为:平均拖速3.0kn/h，每站拖曳0.5-l h；网具规格：网口高度6±1m，囊网网目2±0.4cm。
分别记录每个调查站位网货物的物种数，每个物种(包含暴发水母)的数量、重量，分别计算每年调查站位所有网获物群落中每个物种的频率F、数量百分比N、重量百分比W及相对重要性指数IRI和暴发水母种群的相对重要性指数IRIj。
数据列表如下：
表1：2012年暴发水母种群异常波动对渔业资源风险影响的相关分析
Figure BDA0003148553830000041
Figure BDA0003148553830000051
表2：2013年暴发水母种群异常波动对渔业资源风险影响的相关分析
Figure BDA0003148553830000052
Figure BDA0003148553830000061
Figure BDA0003148553830000071
表3：2014年暴发水母种群异常波动对渔业资源风险影响的相关分析
Figure BDA0003148553830000072
Figure BDA0003148553830000081
表4：暴发水母种群的竞争优势度指数比较
时间 2012 2013 2014
CAI 0.525848 0.327092 0.212934
风险等级 iii ii i
评估结果 Bloom Moderate fluctuation Light fluctuation
标识色 橙色 橙黄色 黄色

Claims (6)

1.一种暴发水母种群波动对渔业资源风险影响的量化评估方法，其特征在于，计算暴发水母种群的竞争优势度指数CAI,对暴发水母种群的竞争优势度指数进行分级，根据暴发水母种群的竞争优势度指数量化评估暴发水母种群异常波动对渔业资源的风险影响程度。
2.根据权利要求1所述的暴发水母种群波动对渔业资源风险影响的量化评估方法，其特征在于，其中，CAI根据以下公式计算：
CAI＝IRIj/IRI
其中，IRIj为调查站位暴发水母种群的相对重要性指数；IRI为调查站位所有网获物群落的相对重要性指数。
3.根据权利要求1所述的暴发水母种群波动对渔业资源风险影响的量化评估方法，其特征在于，IRIj根据以下公式计算：
IRIj＝(Nj+Wj)×Fj×10000
式中，Nj为暴发水母的数目百分比，即Nj＝nj/N，其中nj为调查站位暴发水母的总数量，N为调查站位所有网货物群落的总数量；Wj为暴发水母的重量百分比，即Wj＝wj/W，其中wj为调查站位暴发水母的总重量，W为调查站位所有网货物群落的总重量；Fj为暴发水母的频率百分比，即Fj＝fj/F，其中fj为暴发水母出现站位的数量，F为所有调查站位数量。
4.根据权利要求1所述的暴发水母种群波动对渔业资源风险影响的量化评估方法，其特征在于，IRI根据以下公式计算：
IRI＝∑IRIi
式中，IRIi为调查站位网货物种i的相对重要性指数，根据以下公式计算：
IRIi＝(Ni+Wi)×Fi×10000
Ni＝ni/N；
Ni为调查站位网货物种i的数目百分比；
ni为调查站位网货物种i的总数量，N为调查站位所有网货物群落的总数量；
Wi＝wi/W，
其中，Wi为调查站位网货物种i的重量百分比，wi为调查站位网货物种i的总重量，W为调查站位所有网货物群落的总重量；
Fi＝fi/F，
Fi为调查站位网货物种i的频率百分比，fi为调查站位网货物种i的出现站位数量，F为所有调查站位数量。
5.根据权利要求1所述的暴发水母种群波动对渔业资源风险影响的量化评估方法，其特征在于，计算暴发水母种群的竞争优势度指数CAI所选择的调查站位数量至少为6个，调查站位设置为：大型底拖网调查船：平均拖速3.0kn/h，每站拖曳0.5-1h；网具规格：网口高度6±1m，囊网网目2±0.4cm；(2)小型双拖渔船：平均拖速3.0kn/h，每站拖曳0.5-1h；网具规格：网口高度6±1m，囊网网目2±0.4cm。
6.根据权利要求1所述的暴发水母种群波动对渔业资源风险影响的量化评估方法，其特征在于，暴发水母种群异常波动对渔业资源的风险影响程度划分为四个等级：
(i)0.15<CAI≤0.30；
(ii)0.30<CAI≤0.45；
(iii)0.45<CAI≤0.60；
(ⅳ)0.60<CAI；
其中，当暴发水母种群波动对渔业资源的风险影响等级为i级时，归类为暴发水母种群轻度异常波动，对渔业资源的风险影响轻度，标识色采用黄色；
当暴发水母种群异常波动对渔业资源的风险影响等级为ii级时，归类为暴发水母种群中度异常波动，对渔业资源的风险影响较严重，标识色采用橙黄色；
当暴发水母种群异常波动对渔业资源的风险影响等级为iii级时，归类为暴发水母种群高度异常波动，定义为水母暴发，对渔业资源的风险影响严重，标识色采用橙色；
当暴发水母种群异常波动对渔业资源的风险影响等级为ⅳ级时，归类为暴发水母种群严重异常波动，定义为重度水母暴发，对渔业资源的风险影响非常严重，标识色采用红色。
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