盘点现有海洋保护措施对全球鱼类生物量的贡献：十成渔获一成保护

盘点现有海洋保护措施对全球鱼类生物量的贡献：十成渔获一成保护

珊瑚礁是地球上最为丰富的生态系统之一，不仅是众多海洋生物的栖息地，也是许多沿海社区生计的重要基础。但是当前，全球的珊瑚礁面临着严峻的威胁，包括气候变化、污染、过度捕捞等。这些威胁导致珊瑚礁的退化，影响了其生态功能，进而威胁到依赖这些生态系统的数百万人的生计。

在第十六次联合国生物多样性大会（CBD COP16）即将在哥伦比亚拉开帷幕的前夕，2024年10月7日，来自澳大利亚悉尼大学、肯尼亚和英国等机构的研究团队在《美国国家科学院院刊》上发表了一项重要研究，揭示了现有珊瑚礁保护措施对全球鱼类生物量的“贡献”，并分析了未来可能的保护策略。这一研究为全球海洋保护政策的制定提供了重要的科学依据，尤其是在各国致力于实现“保护30%地球”（俗称30x30目标）的背景下，颇有参考价值。

根据联合国的统计，全球约有35亿人依赖海洋资源，特别是鱼类作为主要的蛋白质来源。因此，保护珊瑚礁不仅是生物多样性保护的需要，更是保障人类可持续发展的必要条件。近年来，国际社会对珊瑚礁的保护意识逐渐增强，许多国家和地区开始采取措施来限制捕鱼和设立保护区。从现有保护措施的现状来看，珊瑚礁的保护措施主要包括设立完全保护区、以及实施渔业管理。“完全保护区”是指禁止任何人类活动的海洋区域，这些区域的设立旨在恢复和保护海洋生态系统的健康。而渔业管理则包括对捕捞活动的限制，如限制渔具、捕捞时间和捕捞种类等。截至目前，全球海洋保护区的覆盖率约为8.4%，其中完全保护区的比例仅为2.9%。这意味着，绝大多数海洋区域仍然没有受到有效的保护。根据研究团队的分析，目前约有50%的珊瑚礁没有任何捕捞限制。尽管许多国家已承诺在2030年前实现“保护30%地球”的目标，但如何有效地实施这些保护措施仍然是一个巨大的挑战。

研究方法

基于将近2600份数据的分析

在这一研究中，研究者们针对热带珊瑚礁鱼类的生物量进行了详细的调查和分析，采用了多种科学方法，以确保结果的准确性和可靠性。从调查方法上看，该研究团队从2004~2019年间收集了2,599份水下视觉普查（UVC）鱼类调查数据。这些数据来源于位于赤道23.5度纬度范围内的热带珊瑚礁，涵盖了来自20个海洋省份的44个独特海洋生态区。为确保数据的最新性，若同一地点有多年的调查数据，研究者们仅选择最新年份的数据进行分析。所有的UVC调查采用了标准的带状横断面、距离取样或点计数等方法，这些调查方法作为参数纳入分析中，以控制调查方法之间的差异。除了普查方法，研究者们还记录了每个调查地点的地理位置（纬度和经度）、栖息地类型（坡度、泻湖/后礁、平坦或峰顶）以及深度类别（0至4米、4至10米或大于10米）。在每项调查中，研究人员对日间活动的珊瑚礁相关非隐蔽鱼类进行了物种或科别的识别，并估计其大小（总长度）。为将总长度转化为生物量估计，研究团队使用了FishBase中的长度-重量转换数据。当某一物种的长度-重量转换参数不可用时，他们会选择与之相关性较高的物种或属的参数。最终，研究者们通过将22个鱼类家族（如鲹科、革鲀科、龙胆鱼科等）中大于10厘米的鱼类生物量相加，计算出每个地点的总珊瑚礁鱼类生物量。研究团队排除了那些临时性、专门以浮游生物为食的鱼类群体，以及一些难以准确估算的物种（如小丑鱼科、鲨鱼）。从海洋空间保护类别来说，在UVC鱼类调查中，涵盖了多种空间保护类型，研究人员们利用这些信息评估管理措施对鱼类生物量的影响。调查地点被划分为五个保护状态类别：1）大型且老旧的高合规完全保护海洋保护区（MPAs），2）小型或新近的高合规完全保护MPAs，3）低合规完全保护MPAs，4）限制捕捞区域，5）开放捕鱼区域。完全保护的MPA类别包括所有禁止捕鱼的区域，研究者们要求数据提供者根据对这些地点的调查经验，评估每个完全保护MPA的合规性。为了考量与MPA的年龄和规模相关的生物量差异，高合规位置进一步细分为大型且老旧的MPAs和小型或新近的MPAs。研究者们选择10年、和10平方公里作为划分标准，以确保这些标准能够有效保护许多珊瑚礁鱼类。从社会与环境预测因子来说，为了解潜在的社会、环境和生态变量对鱼类生物量的影响，这个研究团队调查了哪些变量能够最好地预测鱼类生物量。除了管理措施，候选的社会预测变量还包括两个与人类活动相关的代理指标：市场引力、人口引力。研究者们考察了基于相同计算方法的两个重力指标，这些指标反映了珊瑚礁和附近人类聚居点之间的关系。研究团队使用成本距离算法计算从珊瑚礁到人类聚落的旅行时间，同时考虑水域和不同陆地表面的差异。对于市场引力和人口引力，研究者们分别利用旅行时间到达最近聚落或主要城市的人口规模进行分析。在遥感环境数据方面，研究团队提取了多种可从网络上获取的遥感环境变量，包括波浪能量、海表温度和叶绿素a等。这些数据均来自于公开的在线数据源，并且为每个调查地点选择了10公里范围内的最近日均值进行分析。研究者们通过计算特定时期的统计量，提取了反映中心趋势、变异性、分布及极值的统计数据。从模型的选择上说，研究团队开发并比较了一系列候选空间混合效应模型（spaMMs），以预测鱼类生物量。模型使用伽马响应族，以适应鱼类生物量在对数空间中呈正态分布的特性。研究者们采用20次空间分层交叉验证，选出最佳预测模型。通过调整模型，最终选定了四个在预测观察到的鱼类生物量方面表现最好的模型，并计算了不同管理情境下的生物量变化。接着就是计算实际与潜在的珊瑚礁鱼类生物量增益。研究团队利用所选的四个模型，研究者们计算了修正后的“现状生物量”，并预测了三种反事实情景：1）若所有地点均开放捕鱼，2）若所有地点均处于大型老旧高合规MPAs，3）若所有捕鱼地点均为限制捕捞区域。研究团队通过对每个地点的生物量预测进行对比，评估当前管理措施带来的生物量增益和潜在的管理改善效果。

研究结论+讨论

现有保护措施仅占珊瑚礁鱼类种群总量的约10%

该研究发现，尽管海洋保护区对珊瑚礁鱼类种群有一定的保护作用，但要实现国际承诺，还需要采取更广泛和有效的措施。通过分析全球近2600多个珊瑚礁的数据，研究人员构建了空间混合效应模型（spaMMs）来预测珊瑚礁鱼类生物量。结果表明，现有保护措施仅占珊瑚礁鱼类种群总量的约10%。研究发现，除了保护措施外，其他社会和环境因素对鱼类生物量也有显著影响。其中，海洋生产力、光照条件和波浪能等环境因素对鱼类生物量具有重要作用。为了评估现有保护措施的实际效果和未来可能的改进空间，研究人员模拟了不同的保护场景，包括全面开放捕捞、全面实施严格保护和限制捕捞等。结果显示，加强保护措施可以进一步增加珊瑚礁鱼类生物量，但仍有很大的提升潜力。该研究强调，保护珊瑚礁鱼类需要综合考虑多种因素，包括保护措施的类型、强度和覆盖范围，以及其他环境因素的影响。须得通过科学合理的保护策略，才能实现珊瑚礁生态系统的可持续发展。

悉尼大学乔舒亚·辛纳教授是这项研究的领导者。辛纳教授表示：“数百万人的生计和营养依赖于珊瑚礁鱼类。然而，过度捕捞严重威胁着全球沿海社区的福祉。保护措施可以帮助增加鱼类种群，并对人们产生连锁效益。” “我们的研究真正检验了全球珊瑚礁保护的效力。一方面，我们发现保护措施对全球珊瑚礁鱼类数量有所贡献，这是有希望的。但另一方面，这种贡献似乎相当有限，我们的研究清楚地表明还有很大的改进空间。”

水下视觉普查

海湿·小百科

水下视觉普查（Underwater Visual Census, UVC）是一种通过潜水员在水下直接观察和记录海洋生物的种类及数量，以评估海洋生态系统中生物多样性和鱼类资源的调查方法。潜水员在指定的研究区域内游泳，使用特定的记录工具（如视频摄像机或笔记本）对鱼类进行识别和计数。这种方法具有较高的准确性和实时性，能够提供关于海洋生物群落结构和丰度的重要数据，广泛应用于生态研究和海洋保护区的评估。

空间混合效应模型

海湿·小百科

空间混合效应模型（Spatial Mixed Effects Models, spaMMs）是一种统计模型，用于分析具有空间相关性的数据，尤其是在生态和环境研究中。该模型结合了固定效应和随机效应，能够同时考虑变量的空间分布和相关性。它结合了线性混合效应模型和空间统计学的优势，可以更精确地描述和预测空间现象。通过引入空间结构，spaMMs可以有效捕捉空间变异性，从而提高对观察数据的解释能力和预测准确性。这种模型适用于处理空间数据集中的复杂关系，广泛应用于生物多样性、生态学、公共卫生等领域。这项珊瑚的研究采用了空间混合效应模型（spaMMs），主要是因为数据中存在空间相关性，这在生态和环境研究中十分常见，且可能导致传统统计模型无法有效捕捉数据中的复杂关系。空间混合效应模型能够同时考虑固定效应和随机效应，从而更准确地反映变量之间的关系，并处理空间变异性。该模型不仅能识别和分析数据中的空间模式，提高预测能力，还具备处理多种响应变量和解释变量的灵活性，从而适应不同的研究需求。通过引入空间随机效应，spaMMs能够降低由于空间变异带来的误差，提高结果的可靠性，因此为生态和环境研究提供了一种有效的分析工具，有助于深入理解生物多样性及其与环境因素之间的关系。

鱼类生物量

海湿·小百科

鱼类生物量（fish biomass）是指特定水域或区域内所有鱼类的总重量。它是一个用来衡量水域中鱼类资源丰富程度的重要指标。简单来说，就是把一个水域里所有鱼的重量加起来，这个总重量就是鱼类生物量。鱼类生物量的变化可以反映环境变化、栖息地质量以及人类活动对水域生态的影响。关注鱼类生物量，有助于了解鱼类生物量有助于制定合理的捕捞配额，防止过度捕捞；监测鱼类生物量，可以评估保护区的保护效果，并及时调整保护措施。此外，鱼类生物量也是生态学研究中一个重要的参数，可以用于分析生态系统的结构和功能。

重力模型

海湿·小百科

重力模型（Gravity Model）是一种用于预测和分析不同地点之间相互作用的数学模型，基于牛顿的万有引力定律。它通常用于经济学、交通流量和生态学等领域，假设两个地点之间的相互作用强度与它们的规模（如人口或经济总量）成正比，而与它们之间的距离成反比。在生态学研究中，重力模型常用于描述和预测物种的分布和迁移模式，帮助研究人员理解不同环境因素对生物相互作用的影响。

本文中使用重力模型是为了有效地分析和预测珊瑚及鱼类的生物量分布与相互作用。通过这一模型，研究人员能够考虑不同地点之间的物种相互作用强度，这与它们的生物量（如鱼类的数量）和栖息地的距离密切相关。重力模型有助于揭示环境因子和社会因素如何影响鱼类在特定区域的聚集与分布，为理解生态系统的动态变化提供了重要的定量工具。