中国水产科学
中國水產科學
중국수산과학
Journal of Fishery Sciences of China
2014年
4期
852-862
,共11页
官文江%田思泉%王学昉%朱江峰%陈新军
官文江%田思泉%王學昉%硃江峰%陳新軍
관문강%전사천%왕학방%주강봉%진신군
CPUE%标准化%资源评估%统计模型%渔业管理
CPUE%標準化%資源評估%統計模型%漁業管理
CPUE%표준화%자원평고%통계모형%어업관리
CPUE%standardization%resource assessment%statistic model%fisheries management
单位捕捞努力量渔获量(Catch Per Unit Effort,简称CPUE)常被假设与渔业资源量成正比关系而广泛应用于渔业资源评估与管理中,但大量研究表明, CPUE与资源量间的正比关系常因受众多因素的影响而难以成立。为能有效利用CPUE数据,渔业工作者常使用各种统计模型对CPUE进行标准化,以重新构建该正比关系。因此,在渔业资源评估与管理中, CPUE标准化是一项极为重要的基础性工作。本文对CPUE标准化的基本概念、构建过程、统计模型和模型选择方法进行了全面回顾,并强调了模型选择的不确定性,介绍了基于模型平均的多模型推断方法。同时,对CPUE标准化所面临的问题及处理方法进行介绍与讨论,对其未来研究工作进行展望,以期为CPUE标准化研究提供理论参考。
單位捕撈努力量漁穫量(Catch Per Unit Effort,簡稱CPUE)常被假設與漁業資源量成正比關繫而廣汎應用于漁業資源評估與管理中,但大量研究錶明, CPUE與資源量間的正比關繫常因受衆多因素的影響而難以成立。為能有效利用CPUE數據,漁業工作者常使用各種統計模型對CPUE進行標準化,以重新構建該正比關繫。因此,在漁業資源評估與管理中, CPUE標準化是一項極為重要的基礎性工作。本文對CPUE標準化的基本概唸、構建過程、統計模型和模型選擇方法進行瞭全麵迴顧,併彊調瞭模型選擇的不確定性,介紹瞭基于模型平均的多模型推斷方法。同時,對CPUE標準化所麵臨的問題及處理方法進行介紹與討論,對其未來研究工作進行展望,以期為CPUE標準化研究提供理論參攷。
단위포로노역량어획량(Catch Per Unit Effort,간칭CPUE)상피가설여어업자원량성정비관계이엄범응용우어업자원평고여관리중,단대량연구표명, CPUE여자원량간적정비관계상인수음다인소적영향이난이성립。위능유효이용CPUE수거,어업공작자상사용각충통계모형대CPUE진행표준화,이중신구건해정비관계。인차,재어업자원평고여관리중, CPUE표준화시일항겁위중요적기출성공작。본문대CPUE표준화적기본개념、구건과정、통계모형화모형선택방법진행료전면회고,병강조료모형선택적불학정성,개소료기우모형평균적다모형추단방법。동시,대CPUE표준화소면림적문제급처리방법진행개소여토론,대기미래연구공작진행전망,이기위CPUE표준화연구제공이론삼고。
CPUE (Catch Per Unit Effort) is usually assumed to be proportional to abundance and therefore more com-mon to be included in the stock assessment and fishery management as a relative index of abundance. However, scien-tists have found strong evidences that the proportional relationship between CPUE and abundance is difficult to be up-held under negative influences exerted by a lot of factors. There have been various methods developed to standardize CPUE to reducing the influence of these factors on CPUE and to rebuild the proportional relationship. Due to the im-portance of CPUE as the primary source of abundance information for many of the world’s fished species, standardiza-tion of CPUE remains a very important foundational work for the stock assessment and fishery management for many fisheries. In this paper, we introduced the basic idea and process of standardizing CPUE and then reviewed statistical models for standardization of CPUE and corresponding methods of model selection. We stressed on the uncertainty of model selection and introduced a method of model averaging for multimodel inference. Meanwhile, the present paper discussed the problems with the standardization of CPUE and presented prospects of their future development.