| 基于结构方程模型研究环境因子对毛里塔尼亚双拖鲣CPUE的影响 |
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| 引用本文： | 张鸿霖,马有成,宋厚成,张健,曾志坚.基于结构方程模型研究环境因子对毛里塔尼亚双拖鲣CPUE的影响[J].中国水产科学,2024,31(4):465-475. |
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| 作者姓名： | 张鸿霖 马有成 宋厚成 张健 曾志坚 |
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| 作者单位： | 上海海洋大学海洋科学学院, 上海 201306;上海海洋大学海洋科学学院, 上海 201306 ；国家远洋渔业工程技术研究中心, 上海海洋大学, 上海 201306 ；大洋渔业资源可持续开发教育部重点实验室, 上海海洋大学, 上海 201306 ；农业农村部大洋渔业开发重点实验室, 上海海洋大学, 上海 201306;宏东渔业股份有限公司, 福建 福州 350015 |
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| 基金项目： | 农业农村部全球重要鱼种资源动态监测评估项目 |
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| 摘 要： | 探索渔业资源丰度与环境因子的关系, 并掌握种群分布对环境变化的响应机制, 是养护资源、实现渔业可持续发展的基础。然而, 渔业资源的变化受多个环境因素的综合影响, 这些因素之间存在复杂且相关的关系。目前的研究主要集中于环境因子对种群分布和资源丰度等直接影响, 而忽视了环境因素之间的相互作用。为了探索不同环境因子及其相互关系对毛里塔尼亚双拖鲣种群资源量的影响机制与路径, 本研究基于 2017—2019 年毛里塔尼亚海域双拖渔业鲣(Katsuwonus pelamis)单位捕捞努力量渔获量(CPUE), 采用结构方程模型(SEM)构建海表面温度 (SST)、海表面盐度(SSS)、海面高度异常(SLA)、溶解氧(DO)和叶绿素 a 浓度(Chl-a) 5 个环境因子对鲣 CPUE 直接和间接影响。结果表明: SEM 模型具有良好的拟合效果; SST、SSS、SLA、DO 和 Chl-a 对鲣 CPUE 均有直接影响, 其中 DO 和 SLA 对 CPUE 有着显著正相关影响, 而 SST、SSS 和 Chl-a 对 CPUE 有显著负相关影响; SST 等环境因子还会通过多种路径对鲣 CPUE 产生间接影响。研究揭示了毛塔海域 SST 通过直接影响或通过影响其他环境因子而间接影响鲣种群资源变动的潜在机制。
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| 关 键 词： | 鲣 拖网 CPUE 结构方程模型 环境因子 影响路径 |
| 收稿时间： | 2023/12/30 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2024/2/17 0:00:00 |
Using structural equation modeling to investigate the influence of environmental factors on the CPUE of skipjack tuna (Katsuwonus pelamis) pair trawl fishery in Mauritania |
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| ZHANG Honglin,MA Youcheng,SONG Houcheng,ZHANG Jian,ZENG Zhijian.Using structural equation modeling to investigate the influence of environmental factors on the CPUE of skipjack tuna (Katsuwonus pelamis) pair trawl fishery in Mauritania[J].Journal of Fishery Sciences of China,2024,31(4):465-475. |
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| Authors: | ZHANG Honglin MA Youcheng SONG Houcheng ZHANG Jian ZENG Zhijian |
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| Abstract: | Understanding the intricate relationship between fishery resource abundance and environmental factors is paramount for achieving sustainable fishery development and conservation goals. While previous studies have predominantly focused on the direct impacts of environmental factors on stock distribution and resource abundance, the underlying mechanisms remain poorly understood. To address this gap, we investigated the mechanisms through which various environmental factors and their interactions influence the abundance of skipjack tuna populations in Mauritanian waters. Utilizing catch per unit effort (CPUE) data spanning from 2017 to 2019, we employed structural equation modeling (SEM) to construct a comprehensive model assessing the direct and indirect influences of key environmental variables, including sea surface temperature (SST), sea surface salinity (SSS), sea level anomalies (SLA), dissolved oxygen (DO), and chlorophyll-a concentration (Chl-a), on skipjack tuna CPUE. Our findings demonstrate a well-fitting SEM model, revealing direct effects of SST, SSS, SLA, DO, and Chl-a on skipjack tuna CPUE. Notably, DO and SLA exhibited significant positive correlations with CPUE, while SST, SSS, and Chl-a displayed significant negative correlations. Furthermore, environmental factors such as SST exerted indirect effects on skipjack tuna CPUE through multiple pathways, shedding light on the potential impact mechanisms of SST and other environmental variables on skipjack tuna populations in Mauritanian waters. |
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