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【文献解析】确定休闲渔业在捕捞策略中的优先管理目标

  • 2026-08-16 15:31:25
【文献解析】确定休闲渔业在捕捞策略中的优先管理目标

文章信息

标题:Identifying priority recreational fishing objectives for inclusion in harvest strategies

期刊:ICES Journal of Marine Science

第一作者:Ashley M. Fowler

Accepted:25 April 2025

摘要

在渔业管理中,捕捞控制策略被视为一种最佳实践选项,正被越来越多地应用,以满足各方利益相关者的需求、落实政策目标。然而,目前渔业管理者对于休闲垂钓者的诉求往往认识不足,很少将其纳入捕捞策略的制定过程中,导致难以取得预期的渔业效益。为此,我们设计了一种两阶段方法,用于识别休闲渔业(Recreational Fishing)的目标并确定优先级,并将此方法应用于澳大利亚新南威尔士州三种重要的休闲渔业目标鱼种。通过与经验丰富的休闲垂钓者开展研讨,我们确定了针对这些鱼类资源的广泛运营目标,涵盖生态、经济、社会与管理这四大可持续性支柱。随后,我们通过一项全州范围的偏好调查,明确了在捕捞策略中应当优先处理的目标。研究发现,不同鱼类资源、受访群体及垂钓者类型对目标的偏好大体一致。其中,生态保护目标最为重要,尤其是保持整体及区域范围内足够的鱼类数量,以维护种群健康、避免局部衰退。社会目标的重要性高于经济目标,而“战利品级”鱼类则被认为相对次要。总体来看,新南威尔士州休闲垂钓者的目标偏好在不同鱼种及垂钓者群体中呈现较高的一致性。

引言

休闲渔业是全球渔业的重要组成部分,其参与规模、经济价值和生态影响十分显著。然而,该领域的管理长期滞后于商业渔业,在政策制定和方法运用上常被忽视或处理不当,导致可持续发展面临威胁、垂钓者满意度下降,并引发利益相关方之间的冲突。捕捞策略被视为协调多部门管理的有效框架,但该策略的制定高度依赖于清晰的渔业目标。目前,相关策略多以商业渔业为核心,休闲渔业的目标尚未被系统识别和整合,往往被简单假定为与商业目标一致。其核心问题在于对休闲渔业多元目标的认知不足——这些目标涉及生态、经济、社会和管理四大支柱,且可能因鱼种、垂钓者群体及垂钓方式的不同而产生差异。由于缺乏具有代表性的调查,目标优先级难以明确,从而阻碍了高效捕捞策略的制定。为此,本研究以澳大利亚新南威尔士州的三种重要休闲鱼种为例,采用两阶段混合方法:首先通过专家研讨会系统识别潜在目标,再通过覆盖全州的代表性问卷调查垂钓者的目标偏好与优先级。本研究旨在为制定针对这三种鱼类的捕捞策略时,纳入休闲渔业相关目标提供决策依据。

方法

研究在新南威尔士州选择了三种被确认对休闲垂钓者具有重要价值,且对近期捕捞策略制定具有参考意义的鱼种:日本白姑鱼(Argyrosomus japonicus)、黄尾鰤(Seriola lalandi)金鲷(Chrysophrys auratus)。

1.开展研讨会

2021年3月,澳大利亚新南威尔士州渔业局组织了一场在线研讨会。参与人员包括20位经验丰富的休闲渔业利益相关者,包括独立渔民、船舶租赁者、渔业科学家和管理者。他们通过分组讨论和专家引导,为上述提到的新南威尔士州三种重要的鱼类制定了一系列详细的休闲渔业目标。研讨会后,科学家们对这些目标进行筛选,关键标准是“该目标能否通过控制渔获量来实现”。最终得出了一份包括生态、经济和社会三大类目标和一系列可操作条目的渔业管理策略的优先目标候选清单。

2.实施调查

2022年3月至4月,本研究团队面向澳大利亚新南威尔士州的全体休闲钓鱼社区,系统实施了一项大规模的全州范围在线偏好调查。调查针对三类核心群体展开:从全州钓鱼执照数据库中科学随机抽取并进行地理分层的普通渔民代表作为随机组、通过官方网站和社交媒体自行参与的活跃渔民作为自选组,以及此前参与目标研讨会的利益相关者作为研讨会组。团队依据研讨会产出的具体目标清单,为三种重要鱼种分别设计结构化问卷,并采用 “电话邀请引导至在线填写” 的两阶段方法,历时六周,收集了受访者的个人钓鱼背景、对各项管理目标重要性的量化评分以及基本的人口统计学特征。

图1 澳大利亚统计局区域划分层级

3.调查内容与偏好计算

在2022年3月至4月的全州调查数据收集完成后,研究团队对回收的问卷数据进行了处理与初步分析。研究团队中的渔业科学家和数据统计专家系统处理了来自随机组、自选组和研讨会组的受访者提供的评分数据。他们具体完成了两项核心工作:首先,解析了调查问卷的三个构成部分,收集了受访者针对特定鱼种的钓鱼频率、地点和方法等钓鱼实践信息、对基于研讨会成果所列各项目标的九点量表评分、以及年龄、性别等人口统计学信息。其次,通过下方公式,将受访者对单个目标的绝对评分,按照层次分析法(AHP)的要求进行转化,表示两者相对重要性的比值,从而构建出虚拟的AHP比较矩阵。

式中,和分别表示第i和第j个目标在顺序量表上的原始评分;则表示在成对比较矩阵中,第i个目标相对于第j个目标的重要性比例。若>,则>1,表示i比j重要,反之则表示i不如j重要;表示j相对于i的重要性比例,定义为的倒数,符合 AHP 中成对比较矩阵的互反性要求。

而后,需要计算每个目标的最终权重。使用下方公式,计算目标i所有αi,j值的几何平均数。将每个目标的几何平均数除以所有目标的几何平均数之和,确保所有权重(ωi)之和为1,代表了各目标在组内相对重要性的比例。最终,通过将一个具体目标在各个层级的权重相乘,即ω具体目标×ω所属子目标×ω所属大类,便可以得到该具体目标的总体优先级权重。

4.统计分析

研究团队对对新南威尔士州休闲垂钓者的大规模调查数据进行了系统的统计分析,以科学地验证目标偏好的可靠性。首先对随机抽样的垂钓者进行聚类分析,根据其钓鱼操作习惯如钓鱼地点、钓鱼方式和频率等,以及人口特征如年龄和性别,将垂钓者划分为四个具有不同特征的群组,例如经验丰富的海上垂钓者或年轻的岸钓爱好者。随后,使用广义线性混合模型,检验目标偏好权重是否会受到目标本身、鱼种、受访者群体等因素的影响。

结果

1.研讨会目标

通过开展在线专家研讨会,为新南威尔士州三种重要休闲鱼种系统识别并梳理出可用于制定收获策略的管理目标。研讨会在参考一份通用目标清单的基础上,通过分组讨论和全体审议,最终为每个鱼种总结了管理目标(表1)。这些目标涵盖了生态可持续性、经济效益和社会体验三大支柱,并按照层级结构整理,为后续在全州垂钓者中进行偏好排序调查奠定了核心基础。

表1 新南威尔士州休闲渔业目标层级体系

2.调查反馈

本次调查共收到562份有效回复,其中随机抽样组321份(回复率5.9%)、自主选择组224份、研讨会组17份。三类目标鱼种的回复分布较为均衡(各占30%-39%)。由于研讨会组样本量较少,未纳入人口学与捕捞方式分析,但仍参与后续偏好权重评估。受访者中绝大多数为独立休闲垂钓者(98.7%),仅1.3%以包船经营为主要参与形式。随机组与自选组的平均年龄均为47岁,男性占比94%。调查显示,受访者对所选鱼种的垂钓经验平均达19年,近三年平均每年针对相关鱼种垂钓天数约为29天。

3.受访者群体分类

研究团队对321名随机抽样受访者的数据进行了基于距离的层次聚类分析,优先依据其钓鱼时的操作特征,如地点、方式和目标专一性等特征并纳入年龄与性别。将样本划分为四个集群是最优聚类场景(图2)。

图2 随机受访群体人口特征聚类分析树状图

分析结果描绘了四个截然不同的垂钓者特征。在图3中体现为四个具有显著差异的集群:集群1 被刻画为“高投入专一者”,特征是年钓鱼天数最多、以目标鱼种为主且偏爱使用活饵;集群2 是“经验丰富的离岸钓手”,特征为年龄最长、钓鱼经验最丰富,并显著倾向于在离岸作业;集群3 是“年轻的岸钓爱好者”,成员最年轻,且主要从岸上钓鱼;集群4 则全部由女性组成,其钓鱼经验和活跃度相对较低。单因素方差分析证实了这些集群在绝大多数特征上存在显著差异(P<0.05),标明了哪些集群间在连续变量或分类变量上存在显著差异。同时,结果表明:所有三个目标鱼种都均匀地分布在四个集群中,这说明集群的划分并非基于鱼种偏好,而是基于操作特征与人口模式。

图3  最优聚类下各受访者集群的特征比较

4.在目标、渔业资源群体与受访者群体之间偏好权重的比较

通过构建一系列广义线性混合模型,并系统地检验了目标偏好权重在三个核心维度上的差异。研究发现了一个高度一致且等级分明的偏好结构,首先,目标类型是决定权重的最重要因素,如图4和表3 的模型系数所示,在所有受访群体和鱼种中,生态目标的权重始终显著高于社会目标,而社会目标又显著高于经济目标,确立了“生态>社会>经济”的稳定优先级;其次,鱼种的影响微乎其微。表2显示,在绝大多数层级的分析中,最优模型都不包含鱼种或其交互项,这表明如图4所可视化的,垂钓者对日本白姑鱼、黄尾鰤和金鲷的目标偏好模式几乎完全相同;第三,受访者群体间的差异主要体现在数值水平而非排序结构上。虽然模型包含交互项,但图4-6中各群体内部的条形图排序高度相似,仅研讨会组的权重范围更广,但未颠覆整体序列。

此外,图表进一步揭示了各类别内部的优先序:在生态目标中(图4),“保持足够总体资源量”最受重视;在经济目标中(图5),垂钓者更看重渔具产业而非包船业的回报;在社会目标中(图6),“确保渔获份额公平”权重最高,而追求“战利品级别的鱼”则最低。综上所述,这部分结果有力地证明,新南威尔士州休闲垂钓者的管理目标偏好存在一个跨越不同鱼种和受访者来源的、清晰且共识性的核心层级体系。

图4 各层次生态目标平均偏好权重分析

图5 日本白姑鱼经济与社会目标平衡偏好权重分析

图6 黄尾鰤与金鲷社会目标平均偏好权重分析

表2 目标、资源群体与受访群体间偏好权重的GLMM最优模型汇总

表3 宽泛目标偏好权重的GLMM最优模型结果

5.目标偏好在不同集群间的差异分析

基于不同钓鱼操作与人口特征所划分的四个垂钓者集群,在绝大多数情况下,对渔业管理目标的偏好差异并不显著。在表4的模型选择结果中,对于研究涵盖的大多数目标层级,最优统计模型仅包含“目标”本身,而未纳入“集群”或其交互项,说明四个集群在这些方面的偏好模式在统计上无法区分。但是,研究也识别出两个重要的例外,在这两种情况下,集群间的交互效应变得显著,体现在图7中:一是在具体经济目标上,集群1和2更看重“最大化渔具产业回报”而非“包船业回报”,而集群3和4对两者无差异;二是在具体社会目标上,集群4对所有目标的评价相对平均,而其他集群则普遍给予“确保鱼群能达到战利品规格”这一目标最低的权重。

表4 目标与垂钓者集群间偏好权重的GLMM最优模型汇总

图7 经济与社会目标集群偏好权重分析

总结

本研究首次在一个完整的渔业管理辖区内,通过代表性抽样,系统识别并确立了休闲渔业管理的目标优先级。研究发现,不同鱼种、不同垂钓者群体之间展现出高度一致的目标偏好排序:生态价值优先于社会价值,社会价值优先于经济价值。这一结论与北美、欧洲研究中常见的偏好异质性形成了鲜明对比。研究者将这种差异归因于区域背景的特殊性,并认为该发现很可能代表了本地区广大休闲垂钓者的核心诉求,从而为制定捕捞管理策略提供了可靠依据。从管理实践角度看,这种高度一致的偏好结构具有重要价值。休闲垂钓者对生态目标的共同重视,为多部门参与的渔业管理创造了难得的简化契机。由于生态可持续性是所有渔业部门的共同基石,这有助于整合管理目标、减少策略制定中需要权衡的竞争性目标数量,进而降低设计复杂控制规则的难度。研究进一步建议建立目标层级的优先级原则:在确保生态绩效达标的基础上,再逐级实现社会与经济目标。具体可通过在收获控制规则中将关键决策点(如触发点、限制点)与生态指标挂钩来实现。

此外,研究的发现可以转化为三项具体的决策支持建议:首先可以指导监测体系建设,建立更加精细化的区域级休闲渔业数据监测体系,而非仅依赖全州或种群整体层面的评估。其次要量化多指标管理规则,研究所获得的偏好权重可直接应用于多指标收获策略中,用于客观确定不同绩效指标在控制规则中的相对权重,从而减少主观决策的随意性。第三是有助于明确管理前置条件,对“维持既定渔获份额”目标的高优先级表明,在制定收获策略之前,确立清晰的部门间分配政策是实现管理成功的重要前提。

编辑 | 王驰 尹晓波

审核 | 张崇良

排版 | 蔡馨源

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