南大西洋长鳍金枪鱼（Thunnus alalunga）种群动力学的初步研究
发布时间：2025-05-04 18:38
长鳍金枪鱼(Thunnus alalunga)隶属鲭科（Scombridae），是一种广泛分布在温、热带海域的洄游性鱼类。根据有关生物学资料和资源评估需要，大西洋金枪鱼国际保育委员会（ICCAT）将大西洋长鳍金枪鱼分为三个群体，即北大西洋、南大西洋(以5°N线划分)和地中海群体。相比于北大西洋群体，南大西洋长鳍金枪鱼群体的资源状态较好，但是2011年的ICCAT长鳍金枪鱼评估会议（ICCAT,2012）指出这个群体很有可能面临过度捕捞。而国际水产品可持续基金会（ISSF）则认为这个群体曾在21世纪初期处于轻度过度捕捞状态，虽然当前产量在最大可持续产量（MSY）水平以下，但仍然需要引起重视。因此，本论文应用鱼类种群动力学模型对这个群体进行了评估并提出了相应的管理建议。 本文首先应用CEDA和ASPIC两种计算机软件对南大西洋长鳍金枪鱼渔业的产量和标准化CPUE数据进行初步分析，并对这两种软件的分析结果进行了对比。结果显示，CEDA中使用对数正态误差假设的Fox模型产生了最大的R2值以及最接近ASPIC分析结果的种群参数值。CEDA对不同初始B1/K值的反应比较敏感。ASPIC中Logi...
【文章页数】：117 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 引言
1.1 世界长鳍金枪鱼资源概况
1.1.1 北太平洋群体
1.1.2 南太平洋群体
1.1.3 印度洋群体
1.1.4 北大西洋群体
1.1.5 南大西洋群体
1.1.6 地中海群体
1.2 南大西洋长鳍金枪鱼概况
1.3 本文涉及的评估模型
1.3.1 剩余产量模型（surplus yield model）
1.3.2 亲体补充量模型
1.3.3 时滞差分模型（Delay-difference model）
1.4 本文涉及的统计分析方法
1.4.1 蒙特卡洛方法（Monte Carlo method）
1.4.2 Bootstrap 方法
1.4.3 贝叶斯分析方法（Bayesian Analysis）
1.4.4 其它方法及软件
1.5 本研究的意义和创新之处
1.5.1 研究目的和意义
1.5.2 研究内容以及创新之处
第二章 应用 ASPIC 和 CEDA 软件对数据进行初步分析
2.1 材料与方法
2.1.1 数据
2.1.2 剩余产量模型
2.1.3 CEDA
2.1.4 ASPIC
2.2 结果
2.2.1 CEDA
2.2.2 ASPIC
2.3 讨论
2.4 本章小结
第三章 基于贝叶斯方法的风险评估与管理
3.1 材料与方法
3.1.1 数据
3.1.2 评估模型
3.1.3 先验信息获得以及后验概率计算
3.1.4 确定管理策略以及评价指标
3.2 结果与分析
3.2.1 先验信息
3.2.2 参数估计与风险指标
3.3 分析与讨论
3.3.1 产量模型
3.3.2 不确定性
3.3.3 生物学参考点
3.3.4 当前资源状态及管理
3.4 本章小结
第四章 贝叶斯方法在亲体补充量关系中的应用
4.1 材料与方法
4.1.1 数据
4.1.2 评估模型
4.1.3 贝叶斯分析
4.1.4 估算 MSY
4.2 结果
4.2.1 参数的后验概率分布
4.2.2 Shepherd 模型中参数γ的辅助信息
4.2.3 MSY 的不确定性
4.3 分析与讨论
4.3.1 贝叶斯分析
4.3.2 “补偿度”参数
4.3.3 MSY 的不确定性
4.4 本章小结
第五章 时滞差分模型的应用研究
5.1 时滞差分模型
5.1.1 基本假设
5.1.2 生长参数以及自然死亡系数
5.1.3 生物量模型
5.1.4 亲体补充量模型
5.1.5 时滞差分模型中的平衡关系
5.1.6 模型参数的评估
5.2 模拟分析
5.2.1 生长关系
5.2.2 蒙特卡洛模拟分析
5.3 南大西洋长鳍金枪鱼资源评估
5.3.1 数据来源
5.3.2 评估准备
5.3.3 结果与分析
5.3.4 讨论
5.4 连续型时滞差分模型
5.5 本章小结
第六章 总结
6.1 CEDA 和 ASPIC
6.2 贝叶斯 Schaefer 模型
6.3 亲体补充量模型
6.4 时滞差分模型
6.5 南大西洋长鳍金枪鱼
6.6 研究中的不足以及展望
参考文献
致谢
个人简历
文章情况
本文编号：4042725
【文章页数】：117 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 引言
1.1 世界长鳍金枪鱼资源概况
1.1.1 北太平洋群体
1.1.2 南太平洋群体
1.1.3 印度洋群体
1.1.4 北大西洋群体
1.1.5 南大西洋群体
1.1.6 地中海群体
1.2 南大西洋长鳍金枪鱼概况
1.3 本文涉及的评估模型
1.3.1 剩余产量模型（surplus yield model）
1.3.2 亲体补充量模型
1.3.3 时滞差分模型（Delay-difference model）
1.4 本文涉及的统计分析方法
1.4.1 蒙特卡洛方法（Monte Carlo method）
1.4.2 Bootstrap 方法
1.4.3 贝叶斯分析方法（Bayesian Analysis）
1.4.4 其它方法及软件
1.5 本研究的意义和创新之处
1.5.1 研究目的和意义
1.5.2 研究内容以及创新之处
第二章 应用 ASPIC 和 CEDA 软件对数据进行初步分析
2.1 材料与方法
2.1.1 数据
2.1.2 剩余产量模型
2.1.3 CEDA
2.1.4 ASPIC
2.2 结果
2.2.1 CEDA
2.2.2 ASPIC
2.3 讨论
2.4 本章小结
第三章 基于贝叶斯方法的风险评估与管理
3.1 材料与方法
3.1.1 数据
3.1.2 评估模型
3.1.3 先验信息获得以及后验概率计算
3.1.4 确定管理策略以及评价指标
3.2 结果与分析
3.2.1 先验信息
3.2.2 参数估计与风险指标
3.3 分析与讨论
3.3.1 产量模型
3.3.2 不确定性
3.3.3 生物学参考点
3.3.4 当前资源状态及管理
3.4 本章小结
第四章 贝叶斯方法在亲体补充量关系中的应用
4.1 材料与方法
4.1.1 数据
4.1.2 评估模型
4.1.3 贝叶斯分析
4.1.4 估算 MSY
4.2 结果
4.2.1 参数的后验概率分布
4.2.2 Shepherd 模型中参数γ的辅助信息
4.2.3 MSY 的不确定性
4.3 分析与讨论
4.3.1 贝叶斯分析
4.3.2 “补偿度”参数
4.3.3 MSY 的不确定性
4.4 本章小结
第五章 时滞差分模型的应用研究
5.1 时滞差分模型
5.1.1 基本假设
5.1.2 生长参数以及自然死亡系数
5.1.3 生物量模型
5.1.4 亲体补充量模型
5.1.5 时滞差分模型中的平衡关系
5.1.6 模型参数的评估
5.2 模拟分析
5.2.1 生长关系
5.2.2 蒙特卡洛模拟分析
5.3 南大西洋长鳍金枪鱼资源评估
5.3.1 数据来源
5.3.2 评估准备
5.3.3 结果与分析
5.3.4 讨论
5.4 连续型时滞差分模型
5.5 本章小结
第六章 总结
6.1 CEDA 和 ASPIC
6.2 贝叶斯 Schaefer 模型
6.3 亲体补充量模型
6.4 时滞差分模型
6.5 南大西洋长鳍金枪鱼
6.6 研究中的不足以及展望
参考文献
致谢
个人简历
文章情况
本文编号：4042725
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