【文献解析】气候变化与空间管理重塑北海渔业的生态和经济产出

文章信息

标题：Climate change and spatial management reshape ecological and economic outcomes in North Sea fisheries

期刊：ICES Journal of Marine Science (IF = 3.4)

第一作者：Logan Binch

First published：17 April 2026

DOI：10.1093/icesjms/fsag061

气候变化正在通过改变初级生产力、物种分布和生态系统结构，重塑海洋生态系统，为空间管理增加了复杂性。与此同时，海洋保护区（MPAs）的建立和海上风电场（OWFs）的快速扩张，正在改变人类活动在海洋空间中的分布格局。这些环境和空间驱动因素共同改变了生态系统动态和捕捞机会，对生态完整性和社会经济可行性产生了深远影响。然而，大多数研究都是孤立地处理这些维度，这凸显了开发需要能够评估其综合和交互影响的综合建模框架。本研究应用面向北海的海洋生态系统模拟器（OSMOSE）模型，评估了气候变化和空间管理如何塑造生态系统的结构和功能。该模型模拟了14个具有生态和商业重要性的鱼类的营养相互作用和种群动态，支持在基于生态系统的渔业管理（EBFM）框架下进行情景分析。其中，气候影响表现为种群生产力上行变化，经济驱动因素通过对鱼类和燃料价格等的预测来体现，禁渔区则表现为捕捞努力量的下行转移。在所有情景中，仅气候变化就导致较高营养级生物量减少约7%，不同物种组之间存在一定差异。此外，研究还发现气候变化导致大多数物种的成熟比例和典型长度指标下降。与仅考虑气候变化的情景相比，捕捞努力转移与气候情景相结合的影响相对较小，但在禁渔区内（特别是在大型保护区内）显示出局部生物量增加，表明存在潜在的庇护效应。相比之下，捕捞努力量的减少放大了生态和经济变化，与仅气候影响相比，生物量组成变化最大，成熟指标增加；尽管总体生物量损失，部分渔船的单位努力价值有所提升。该研究强调了采用适应性、生态系统信息驱动的方法的必要性，并将生态和社会经济维度相结合，以确保在未来环境和管理条件下对海洋生态系统进行整体评估。

近年来，全球海洋生态系统正面临气候变化与人类活动日益加剧的双重压力。一方面，气候变化正在改变海洋初级生产力和物种分布，重塑食物网结构；另一方面，为应对可再生能源需求，海上风电场（OWFs）全球各海域迅速扩张，同时为实现全球生物多样性保护目标，海洋保护区（MPAs）的覆盖面积也在持续增加。这些空间管理措施虽然有助于生态保护，却也限制了传统渔业的作业空间，进而影响渔民的生计与渔业的长期经济可持续性。因此，亟需对气候变化与空间管理措施对渔业生态与经济的综合影响进行系统评估，从而为基于生态系统的渔业管理（EBFM）提供科学依据。

然而，现有研究往往孤立地分析气候变化、空间管理或渔业经济，缺乏能够同时评估三者交互影响的整合框架。传统的生态系统模型通常关注物种动态与营养关系，而生物经济模型则侧重于渔业收益。为理解气候与空间变化对海洋生态-社会系统的影响，本研究以北海为研究区域，应用OSMOSE生态系统模型，模拟了14种重要商业与生态鱼类的种群动态。本研究不仅关注生态结构的变化，还首次在模型中纳入了渔船作业类型，并结合了船队层面的经济数据，系统评估气候变化、禁渔区等不同情景对北海生态-社会系统的综合影响。本研究旨在提供一种可操作的生态-经济联合评估工具，为未来北海及类似海域的空间规划、渔业调控与气候适应政策提供科学支撑。

OSMOSE（Object-oriented Simulator of Marine ecOSystEms）是一个空间显式、多物种、基于个体的生态系统模型。它能够模拟鱼类从孵化、生长、摄食到死亡的全过程，核心机制包括：个体间的捕食与被捕食关系（基于个体大小）、自下而上的浮游生物资源供给、以及自上而下的捕捞压力调控。在本研究中，研究团队在北海区域构建了一个包含14种重要商业与生态鱼类的OSMOSE模型，覆盖了约88%的渔获量。模型的空间分辨率为20 km×18.5 km，时间步长为双月长。主要输入数据包括：

• 低营养级生物量：来自ERSEM（European Regional Seas Ecosystem Model）模型；

• 捕捞活动数据：来自STECF（the Scientific, Technical, and Economic Committee for Fisheries）的渔业生产信息数据库（2016–2020年），涵盖了由渔具类型、目标物种组合和网目尺寸定义的14种渔业的数据（表 1）；

• 经济数据：来自STECF的年度经济报告（燃料价格、鱼价、燃料效率等）。

模型校准采用双重参数优化，同时调整低营养级资源可利用系数和渔具-物种特定的可捕系数，使模拟的产卵生物量和渔获量尽量逼近ICES和STECF的真实参考值。

为评估气候变化与空间管理的综合影响，本研究构建了1个基线情景与 4个未来情景，每个情景包含了生态、经济以及空间分布（即禁渔区）三个维度方面的设计（表2）：

• 基线情景Baseline：基于2016–2020年的实际生态、经济与捕捞数据，作为对比参照；

• 气候变化情景Climate：采用RCP8.5（高排放）路径，预测到2060年北海低营养级生物量的变化；同时假设鱼价每年上涨1.67%、燃料价格上涨2.89%、燃料效率提升37.5%；

• 气候+边界策略情景Climate+Boundary：在气候变化情景基础上，将海洋保护区（面积约19.8%）和海上风电场（面积约11.2%）所产生的禁渔区内的捕捞努力量转移到邻近可作业区域；

• 气候+比例策略情景Climate+Proportional：在气候变化情景基础上，禁渔区内的捕捞努力量按比例重新分配到所有其他可作业区域；

• 气候+减少策略情景Climate+Reduction：在气候变化情景基础上，将禁渔区内的捕捞努力量直接移除。

表2 本研究的情景设置，包括了在生态、经济和空间分布三个维度上的设计

研究发现（图1），在气候变化（Climate）情景下，北海高营养级鱼类（HTL）的生物量普遍下降，尤其是苏格兰东北海岸附近；当叠加边界策略（Climate+Boundary）或比例策略（Climate+Proportional）时，整体生物量分布并无明显变化，仅局部区域出现改善（如北海中部的Dogger Bank海洋保护区）；而在减少策略下（Climate+Reduction），保护区内部及其临近海域的生物量均明显增加，表明出现“溢出效应”。 

图1 各情景下相对生物量的空间分布变化

图2显示，在气候变化情景下，所有鱼类总生物量下降约7%，其中底层和底栖的捕食性鱼类下降最明显，而中下层浮游食性鱼类下降较小，它们的成熟比例和典型体长也普遍下降约2.5%；加入边界或比例策略后，保护区内部的成熟比例和体长指标略有改善，但整体仍不如基线情景；减少策略则带来显著不同，虽然总生物量继续下降，但成熟比例明显上升（部分鱼群增加近5%），典型体长也有所恢复。

图2各情景下生物指标的变化

图3显示，在气候变化情景下，大型鱼类指标下降约5%，平均成熟营养级反而上升约5.5%，粒径谱斜率略增，意味着小鱼比例相对增多；在边界策略情景下，大型鱼类指标下降最多（约7%），但平均成熟营养级升高更明显（约7.5%），且粒径谱斜率降低（约2.5%）；比例策略情景的结果与边界策略情景类似，但粒径谱斜率表现与仅气候变化情景一致；减少策略情景则是唯一使大型鱼类指标上升（约5%） 的情景，平均成熟营养级大幅上升（约12.5%），粒径谱斜率也增加（约3%）。

图3 各情景下生态系统指标的变化

图4显示，在气候变化情景下，北海大部分海域的单位努力量价值VPUE下降，但局部零星区域有所上升，可能与特定鱼种价格提升有关；边界策略情景会使禁渔区周边海域的VPUE下降更为明显，因为转移过来的捕捞努力增加了竞争，渔获效率降低；而在比例策略情景下，VPUE整体下降幅度最大；最后，在减少策略情景中，虽然总生物量下降，但北海南部许多区域VPUE反而上升，部分底拖网渔区的VPUE甚至比基线情景高一倍多，这可能是由于留下来的渔民竞争减少、渔获质量提高所致。

图4 各情景下单位努力量价值的空间分布变化

图5显示，在气候变化情景下，由于捕捞努力量不变，大多数作业类型的渔获量普遍下降（最高达12%），但因鱼价上涨，所有渔业的收入仍有所增加；在边界与比例策略情景中，渔获量进一步下降，尤其是底拖网渔具受影响最大，所有渔业的收入增长，但增加程度低于仅气候变化情景；最后，在减少策略情景下，各渔业的捕捞努力减少4%~49%，渔获量仍普遍下降，但部分作业方式的单位努力量渔获量和价值明显提高。

图5 各情景下不同渔业的渔业生产与经济指标的变化

本研究将生态模型与渔业经济指标相结合，揭示了气候变化和空间管理对北海生态-社会系统的影响。研究表明，气候变化是北海渔业生态与经济变化的主导驱动因素，其将导致高营养级鱼类生物量下降约7%，并削弱渔业的整体盈利能力。一些空间管理措施（如海洋保护区和海上风电场）虽然能在局部形成“庇护所”效应，但若仅转移捕捞努力量而不减少总量，整体收益较为有限。唯有真正减少捕捞强度，才能在生态恢复与经济收益之间实现双赢。

上述结果充分说明，OSMOSE模型为北海乃至全球其他海域提供了一个可行的工具。通过在生态模型中纳入社会经济维度这一微小举措，便能带来新的见解，并凸显渔业活动之间的权衡关系，从而使评估结果与政策和管理工作产生更直接的关联。然而，若要使生态系统模型真正为基于生态系统的渔业管理（EBFM）提供决策依据，还需将渔民的决策行为与经济激励机制纳入模型之中。展望未来，本研究针对后续研究提出三项建议：

1. 强化模型中社会经济指标的整合，纳入渔民决策行为。

2. 采用生态-经济综合评价框架，反映社会-生态系统。

3. 支持不确定性下的适应性规划，通过情景模拟指导基于生态系统的政策制定。