日前，中國水產(chǎn)科學(xué)研究院黃海水產(chǎn)研究所漁業(yè)資源生態(tài)學(xué)團隊在渤海漁業(yè)資源評估與空間管理領(lǐng)域取得新進展，將魚類種群的“時間維度”與“空間維度”相結(jié)合，突破了資源空間評估瓶頸，為漁業(yè)精細化空間管理提供了新范式，成果在線發(fā)表于國際權(quán)威期刊《Reviews in Fish Biology and Fisheries》（中科院/JCR一區(qū)）。

當(dāng)前，全球漁業(yè)廣泛采用的數(shù)據(jù)需求適中的資源評估模型通常無法輸出資源空間結(jié)構(gòu)信息，導(dǎo)致管理策略難以應(yīng)對局部資源波動風(fēng)險。針對這一國際難題，團隊創(chuàng)新性地提出了一個“時空分布－種群評估”耦合模型框架（coupled VAST-JARA-AMSY framework），成功破解了傳統(tǒng)評估模型缺乏空間維度的難題。該研究首次實現(xiàn)了數(shù)據(jù)中度漁業(yè)（data-moderate fisheries）的 “空間－狀態(tài)－風(fēng)險”聯(lián)動評估，為渤海乃至全球面臨類似數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)的漁業(yè)資源管理提供了可復(fù)制的工具。

團隊以渤海鳀（Engraulis japonicus）為案例，將VAST時空模型與評估模型（海洋魚類紅色名錄評估模型—JARA和資源評估模型—AMSY）相耦合，不僅能評估種群整體健康狀況，還能識別其關(guān)鍵棲息地隨時間推移的空間演變，從而對局部資源健康狀況進行精準地評估。研究結(jié)果為管理者采取“靶向”措施以避免局部資源枯竭提供了科學(xué)依據(jù)，并為制定精細尺度的空間保護計劃提供了支持。

這項工作的突破在于將這三個模型的優(yōu)勢互補。VAST提供了傳統(tǒng)評估模型所缺乏的精細化空間信息，彌補了JARA和AMSY在空間維度上的盲點，這種結(jié)合能夠識別出潛在的風(fēng)險區(qū)域。具體來說，耦合模型框架中的VAST時空模型負責(zé)繪制鳀種群的“動態(tài)地圖”，揭示了鳀種群密度熱點主要分布在渤海中部，近年來也分布在西部部分海域，并受到多重壓力（水溫、區(qū)域氣候指數(shù)和捕撈壓力）的影響。VAST模塊為JARA和AMSY模塊提供了準確的生物量指數(shù)及其標準誤差輸入數(shù)據(jù)。JARA結(jié)果顯示，渤海鳀種群自2009年以來顯著增長，目前被評估為“無危（LC）”等級的概率為100%，表明種群已脫離危險狀態(tài)。AMSY顯示，自2015年以來，鳀種群已經(jīng)恢復(fù)到可持續(xù)水平，捕撈強度一直保持在合理范圍內(nèi)。

黃海所韓青鵬助理研究員為該論文的第一作者，單秀娟研究員為論文的通訊作者。該研究得到了國家重點研發(fā)計劃、國家自然科學(xué)基金和黃海所基本科研業(yè)務(wù)費等多個項目資助。

全文鏈接：Reviews in Fish Biology and Fisheries | https://doi.org/10.1007/s11160-025-09973-4

渤海漁業(yè)資源評估耦合框架（coupled VAST-JARA-AMSY framework）

基于耦合評估框架的渤海鳀魚資源空間評估與管理建議