張艷萍，樂家華，閆周府

上海海洋大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，上海 201306

據(jù)聯(lián)合國糧農(nóng)組織 (Food and Agriculture Organization of the United Nations,FAO) 報(bào)告，預(yù)計(jì)到2050 年世界人口將達(dá)到90 億至100 億，全球糧食需求將增長70%～100%[1]，人們對富含蛋白質(zhì)的水產(chǎn)品需求也隨之增加。未來，海水養(yǎng)殖業(yè)將成為供給水產(chǎn)品的重要行業(yè)[2]，在不斷變化的氣候條件與環(huán)境因素下繪制物種水產(chǎn)養(yǎng)殖的潛在適宜區(qū)域，對海水養(yǎng)殖業(yè)的可持續(xù)發(fā)展至關(guān)重要。隨著“向海經(jīng)濟(jì)”等戰(zhàn)略思想[3]的提出，以及近岸養(yǎng)殖空間的飽和，海水養(yǎng)殖從近岸向離岸發(fā)展；同時(shí)，基于我國南海豐富的漁業(yè)資源，人們開始探索更多的適養(yǎng)品種尤其是金槍魚等高端養(yǎng)殖品種。金槍魚是全球公認(rèn)的具有高營養(yǎng)價(jià)值和經(jīng)濟(jì)價(jià)值的高端海洋魚類[4]，其消費(fèi)市場廣闊。世界金槍魚養(yǎng)殖始于20 世紀(jì)70 年代，自1984 年起FAO對全球金槍魚養(yǎng)殖產(chǎn)量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，當(dāng)年北美洲首次養(yǎng)殖大西洋藍(lán)鰭金槍魚 (Thunnusthynnus)，其產(chǎn)量為50 t；2020 年全球金槍魚養(yǎng)殖產(chǎn)量約6.8×104t，增長了1 368 倍。金槍魚適宜在水深50 m 以內(nèi)的海域養(yǎng)殖，可采用深遠(yuǎn)海網(wǎng)箱養(yǎng)殖方式[5]。因此，確定適宜的金槍魚海水養(yǎng)殖區(qū)域已成為拓展金槍魚養(yǎng)殖空間的關(guān)鍵問題。

海水養(yǎng)殖區(qū)域范圍選址一般采用地理信息系統(tǒng)(Geographic Information System,GIS)[6]和物種分布模型 (Species Distribution Model,SDM)[7]等方法，其影響因子涵蓋物理、經(jīng)濟(jì)、社會因素等范疇。例如，基于GIS 的多準(zhǔn)則評價(jià)模型，將物理、環(huán)境和社會等多種因素納入結(jié)構(gòu)化模型，以此來確定日本扇貝水產(chǎn)養(yǎng)殖的潛力區(qū)域[8]；SDM 基于環(huán)境生態(tài)理論[9]，利用算法來評估和預(yù)測物種在地理空間和時(shí)間上的分布，已廣泛應(yīng)用于預(yù)測物種海水養(yǎng)殖擴(kuò)張的潛在區(qū)域[10]以及氣候變化影響下的海水養(yǎng)殖生產(chǎn)潛力變化趨勢[11]等。隨著海水養(yǎng)殖面積的不斷擴(kuò)大和水產(chǎn)養(yǎng)殖設(shè)施的迭代發(fā)展，提前謀劃布局中國南海金槍魚類養(yǎng)殖潛在適宜區(qū)域具有一定的現(xiàn)實(shí)意義。

本研究選取南海金槍魚類主要物種—黃鰭金槍魚 (T.albacares) 和鰹 (Katsuwonuspelamis) 為研究對象，結(jié)合其出現(xiàn)的分布點(diǎn)和環(huán)境變量數(shù)據(jù)，運(yùn)用SDM 中使用廣泛的最大熵 (Maximum Entropy,MaxEnt) 模型預(yù)測其潛在適生區(qū)的空間分布，并定量分析物種分布與主要環(huán)境因素之間的關(guān)系，以期為黃鰭金槍魚和鰹資源的保護(hù)和利用提供參考。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)域概況

中國南海海域是我國漁民歷代作業(yè)的傳統(tǒng)漁場，其南部海域魚類資源豐富，浮游生物種類繁多[12]，也是我國重要的金槍魚捕撈場所[13]。研究區(qū)域?yàn)槲覈尉€以內(nèi)海域，105°E—124°E、2°N—25°N (圖1)。

圖1 研究區(qū)域兩種金槍魚類分布記錄Fig.1 Distribution of two tuna species in survey area

1.2 數(shù)據(jù)來源

1.2.1 物種出現(xiàn)數(shù)據(jù)

南海金槍魚類部分出現(xiàn)數(shù)據(jù)從全球公開數(shù)據(jù)庫Global Biodiversity Information Faculty (GBIF,www.gbif.org) 獲取，其不僅包括黃鰭金槍魚和鰹出現(xiàn)的記錄次數(shù)，還有分布點(diǎn)位的經(jīng)緯度。從1950年至今，南海共出現(xiàn)黃鰭金槍魚30 個位點(diǎn)、鰹34 個位點(diǎn)。為降低采樣偏差的影響并保留最大數(shù)量的有用信息，使用ArcGIS 10.8 軟件對數(shù)據(jù)集進(jìn)行空間自相關(guān)處理，剔除重復(fù)或自相關(guān)數(shù)據(jù)，保留了25 個黃鰭金槍魚位點(diǎn)和29 個鰹位點(diǎn)的發(fā)生數(shù)據(jù)和經(jīng)緯度，并結(jié)合2010 年3 月—2013 年2 月南海金槍魚探捕和生產(chǎn)監(jiān)測到的87 個黃鰭金槍魚位點(diǎn)和39 個鰹位點(diǎn)數(shù)據(jù)，最終共使用112 個黃鰭金槍魚位點(diǎn)和68 個鰹位點(diǎn)，建立了相應(yīng)的物種分布模型。

1.2.2 環(huán)境數(shù)據(jù)

影響魚類自然種群分布模式的重要變量主要有水溫、鹽度、食物、溶解氧、葉綠素a和海水流速[14]。目前，國內(nèi)外學(xué)者研究黃鰭金槍魚和鰹漁場分布的主要環(huán)境因子包括表層水溫 (Sea surface temperature,SST)、葉綠素a(Chl-a) 和表層鹽度(Sea surface salinity,SSS) 等[15-21]。因此，本研究以表層水溫、底層水溫 (Sea benthic temperature,SBT)、表層鹽度、底層鹽度 (Sea benthic salinity,SBS)、表層溶解氧 (Sea surface dissolved oxygen,SSDO)、底層溶解氧 (Sea benthic dissolved oxygen,SBDO) 以及葉綠素a7 個環(huán)境因子為變量，建立南海金槍魚類養(yǎng)殖潛在適生區(qū)物種分布模型。各環(huán)境因子數(shù)據(jù)主要下載于Bio-ORACLE v2.1 (https://www.bio-oracle.org/)，以5'×5' 表示經(jīng)緯度網(wǎng)格：表層水溫、表層溶解氧、表層鹽度為目前平均值，底層水溫、底層鹽度、底層溶解氧為目前平均深度平均值；葉綠素a濃度數(shù)據(jù)來自于哥白尼海洋環(huán)境監(jiān)測服務(wù)中心 (Copernicus Marine Environment Monitoring Service,CMEMS,https://resources.marine.copernicus.eu)。

1.3 SDM

SDM 是一種預(yù)測物種空間分布的模型，主要用于研究物種的地理分布與環(huán)境變量間的關(guān)系[22]，被廣泛應(yīng)用于區(qū)域生物多樣性評估、種群變化、物種遷移、全球變化生物學(xué)、野生動物管理[23-24]等，以量化潛在海水養(yǎng)殖適宜區(qū)域[7]等方面的研究。SDM 的計(jì)算方法包括回歸分析、MaxEnt 模型、支持向量隨機(jī)模型、生態(tài)位模型、決策樹模型、隨機(jī)森林模型等，各種方法在總結(jié)響應(yīng)和預(yù)測變量之間的關(guān)系上存在差異；如在將物種分布轉(zhuǎn)移到不同地理位置[25]或時(shí)間背景時(shí)，不同方法的預(yù)測結(jié)果可能存在顯著性差異。而MaxEnt 模型作為物種分布模型中的常用方法之一，其本質(zhì)是一種機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，可用來預(yù)測和分析復(fù)雜的數(shù)據(jù)集；且基于信息論中的最大熵原理，可有效地提取數(shù)據(jù)中的模式，并可自動學(xué)習(xí)和更新模型，以適應(yīng)新的數(shù)據(jù)。

1.4 模型構(gòu)建

本研究運(yùn)用了SDM 中的MaxEnt 模型，在0.5°×0.5° 網(wǎng)格上預(yù)測南海黃鰭金槍魚和鰹的養(yǎng)殖潛在適宜性指數(shù) (Suitability index,SI)。首先，使用MaxEnt 3.4.4 軟件分別將黃鰭金槍魚和鰹的出現(xiàn)點(diǎn)樣本隨機(jī)分為2 個數(shù)據(jù)集，將75%的記錄設(shè)置為訓(xùn)練集，剩余25%的數(shù)據(jù)作為測試集。其次，采用Bootstrap 抽樣方法，重復(fù)運(yùn)行10 次，以消除隨機(jī)性和重復(fù)數(shù)值。根據(jù)Logistic 格式輸出的結(jié)果，得到響應(yīng)曲線，并運(yùn)用環(huán)境貢獻(xiàn)率與Jackknife 檢驗(yàn)結(jié)果分析主要環(huán)境因子對金槍魚養(yǎng)殖適宜區(qū)分布的影響程度，促使選址更加合理科學(xué)可靠。受試者工作特征曲線下面積 (Area under the receiver operating characteristic curve,AUC) 檢驗(yàn)值作為一種用于評估模型性能的指標(biāo)，可反映模型的準(zhǔn)確性和敏感性；因此，模型的準(zhǔn)確性可以利用模型預(yù)測得出的AUC 值來評估[19]。AUC 值的取值范圍為0～1，值越大則表明模型預(yù)測的準(zhǔn)確度越高，0.5 表示模型的預(yù)測能力為隨機(jī)猜測水平，1 表示具有極高的預(yù)測能力。最后，根據(jù)SI (0～1) 定量評估海水養(yǎng)殖適宜性，SI 值越高，養(yǎng)殖地區(qū)的潛力就越大。研究將模型預(yù)測的概率結(jié)果以閾值為0.38、0.5、0.6 進(jìn)行劃分，即SI 小于0.38 的區(qū)域被劃分為非養(yǎng)殖區(qū)；SI 介于0.38～0.5 的區(qū)域被劃分為低養(yǎng)殖區(qū)；SI 介于0.5～0.6 的區(qū)域被劃分為中養(yǎng)殖區(qū)；SI 大于0.6 的區(qū)域被劃分為高養(yǎng)殖區(qū)。

2 結(jié)果

2.1 模型預(yù)測能力評價(jià)

最大熵模型檢驗(yàn)結(jié)果如表1 所示，兩種金槍魚的平均AUC 檢驗(yàn)值均大于0.848，表明黃鰭金槍魚和鰹的物種分布模型具有較好的預(yù)測能力。模型預(yù)測的適生性模擬結(jié)果可用于進(jìn)一步分析魚類豐富度分布，如預(yù)測結(jié)果優(yōu)異且性能良好，可用于研究南海金槍魚類養(yǎng)殖適宜區(qū)的分布。

2.2 環(huán)境變量重要性及響應(yīng)曲線

2.2.1 環(huán)境變量重要性

Jackknife 檢驗(yàn)可以用來評估模型的準(zhǔn)確性，以及探討環(huán)境因子對金槍魚棲息地分布的影響程度。根據(jù)Jackknife 檢驗(yàn)可知 (圖2-a)，黃鰭金槍魚在不包含某個環(huán)境因子得分中，不包含葉綠素a濃度、底層溶解氧、表層水溫的平均得分高于不包含底層鹽度、表層溶解氧、表層鹽度和底層水溫這4 項(xiàng)，這表明葉綠素a濃度、底層溶解氧和表層水溫是影響黃鰭金槍魚棲息地分布的重要環(huán)境因子；而底層鹽度、表層溶解氧、表層鹽度和底層水溫這4 項(xiàng)對黃鰭金槍魚棲息地分布的影響較小。鰹在不包含某個環(huán)境因子的得分中，不包含葉綠素a濃度、底層溶解氧、表層水溫的平均得分高于不包含表層鹽度、底層鹽度、底層水溫和表層溶解氧，這表明葉綠素a濃度、底層溶解氧、表層水溫是影響鰹棲息地分布的重要環(huán)境因子，而表層鹽度、底層鹽度、底層水溫以及表層溶解氧對鰹棲息地分布的影響相對較小。

在僅包含某個環(huán)境因子的得分中 (圖2-b)，黃鰭金槍魚僅包含表層溶解氧、底層水溫和表層水溫的平均得分高于僅包含葉綠素a濃度、表層鹽度、底層溶解氧和底層鹽度的得分，表明表層溶解氧、底層水溫和表層水溫是影響黃鰭金槍魚棲息地分布的重要環(huán)境因子，而其余4 種因素對黃鰭金槍魚棲息地分布的影響較小。鰹中僅包含表層溶解氧、表層水溫和表層鹽度的平均得分高于僅包含葉綠素a濃度、底層水溫、底層鹽度和底層溶解氧的得分，表明表層溶解氧、表層水溫和 表層鹽度是影響鰹棲息地分布的重要環(huán)境因子，其余4 種因素對鰹棲息地分布的影響較小。

結(jié)合Jackknife 檢驗(yàn)結(jié)果及7 種環(huán)境因子的貢獻(xiàn)率，分析得出表層溶解氧是影響黃鰭金槍魚和鰹潛在適宜區(qū)分布最重要的環(huán)境變量，其環(huán)境因子貢獻(xiàn)率分別為42.01%和29.87%。由圖3 可知，黃鰭金槍魚中環(huán)境因子貢獻(xiàn)率排名前3 的為表層溶解氧、底層鹽度、底層水溫，累積貢獻(xiàn)率占所有環(huán)境因子總貢獻(xiàn)率的73.02% 以上；置換重要值排前3 名的分別是底層鹽度、底層水溫和表層溶解氧，累積貢獻(xiàn)率為79.16%。對于鰹而言，環(huán)境因子貢獻(xiàn)率排名前3 的分別是表層溶解氧、底層鹽度、表層水溫，累積貢獻(xiàn)率占所有環(huán)境因子總貢獻(xiàn)率的69.41% 以上；置換重要值排前3 名的為底層鹽度、表層溶解氧和表層鹽度，累積貢獻(xiàn)率為73.93%。可以看出，影響黃鰭金槍魚潛在分布的重要環(huán)境變量主要為表層溶解氧、底層水溫、底層鹽度，而影響鰹潛在分布的重要環(huán)境變量主要為表層溶解氧、表層水溫、底層鹽度。

圖3 環(huán)境變量的貢獻(xiàn)率Fig.3 Contribution rate of environmental variables

2.2.2 響應(yīng)曲線

根據(jù)模型預(yù)測金槍魚類潛在分布結(jié)果對環(huán)境變量的響應(yīng)情況，黃鰭金槍魚和鰹對表層溶解氧的響應(yīng)曲線隨算法的不同而變化。如圖4-a 所示，在表層溶解氧濃度為201.91～205.61 mol·m-3的海域，黃鰭金槍魚和鰹的出現(xiàn)概率均較高 (大于0.5)。在表層溶解氧濃度大于201.52 mol·m-3時(shí)，黃鰭金槍魚開始出現(xiàn) (出現(xiàn)概率為0.38) 且隨著濃度的增加其出現(xiàn)概率上升，當(dāng)表層溶解氧濃度為202.30 mol·m-3時(shí)出現(xiàn)概率最大 (0.564)，之后隨著濃度的增加出現(xiàn)概率呈下降趨勢，在濃度為242.68 mol·m-3時(shí)達(dá)到臨界值。因此，適宜黃鰭金槍魚生長的表層溶解氧濃度介于201.52～242.68 mol·m-3。在表層溶解氧濃度大于200.83 mol·m-3時(shí)，鰹開始出現(xiàn) (出現(xiàn)概率為0.38)且隨著濃度的增加其出現(xiàn)概率上升，在濃度為203.07 mol·m-3時(shí)出現(xiàn)概率最大 (0.623)，之后隨著濃度的增加出現(xiàn)概率呈下降趨勢，在濃度為208.35 mol·m-3時(shí)達(dá)到臨界值。由此可知，適宜鰹生長的表層溶解氧濃度介于200.83～208.35 mol·m-3。

圖4 重要環(huán)境因子對金槍魚適生性指數(shù)的響應(yīng)曲線Fig.4 Response curve of important environmental factors to suitable index of tuna

適宜黃鰭金槍魚生存的底層水溫介于1.96～32.61 ℃，在底層水溫介于29.80～32.61 ℃時(shí)，黃鰭金槍魚的出現(xiàn)概率最大 (0.904，圖4-b)；適宜鰹生存的表層水溫介于19.71～28.96 ℃，在表層水溫為25.16 ℃時(shí)，鰹的出現(xiàn)概率最大 (0.792，圖4-c)。

圖4-d 顯示，當(dāng)?shù)讓欲}度高于34.37‰ 時(shí)，黃鰭金槍魚開始出現(xiàn) (出現(xiàn)概率為0.38) ，其出現(xiàn)概率隨底層鹽度的增加而上升并在34.97‰～35.26‰時(shí)最大 (0.665)，因此底層鹽度介于34.37‰～35.26‰時(shí)適宜黃鰭金槍魚生長。鰹的底層鹽度適宜范圍介于34.30‰～35.26‰，在介于34.97‰～35.26‰ 時(shí)出現(xiàn)概率最大 (0.782)。

在以上重要環(huán)境因子中，黃鰭金槍魚的最適宜范圍分別為：表層溶解氧濃度介于201.52～242.68 mol·m-3，底層水溫介于1.96～32.61 ℃，底層鹽度介于34.37‰～35.26‰；鰹的最適宜范圍為：表層溶解氧濃度介于200.83～208.35 mol·m-3，表層水溫介于19.71～28.96 ℃，底層鹽度介于34.30‰～35.26‰。

2.3 金槍魚類養(yǎng)殖SI

在南海海域黃鰭金槍魚和鰹的SI 具有很強(qiáng)的區(qū)域變化。根據(jù)適宜SI 對南海海域各網(wǎng)格單元的養(yǎng)殖概率進(jìn)行定量評估，分布概率小于0.38 為非適宜養(yǎng)殖區(qū)，分布概率大于0.6 為潛在高適宜養(yǎng)殖區(qū) (圖5)。南海漁場與海域名參照《南海漁場作業(yè)圖集》①農(nóng)業(yè)部南海區(qū)漁政局,廣東省地圖出版社.南海漁場作業(yè)圖集 (內(nèi)部發(fā)行)[M].廣州: 廣東省地圖出版社,1994.。根據(jù)模型預(yù)測結(jié)果，黃鰭金槍魚潛在適宜養(yǎng)殖區(qū)從南海海域中西部延伸至北部以及臺灣島東部海域，主要集中于臺灣南部漁場的中西部、東沙漁場、海南島東南部漁場的東南部、中沙東部漁場的中西部、西沙西部漁場的中東部、西中沙漁場、南沙西北部漁場的中東部、南沙中部漁場以及南沙中西部漁場的東北部，其潛在養(yǎng)殖高SI 分布區(qū)域主要集中在東沙漁場、南沙中部漁場以及南沙中西部漁場的東北部；鰹潛在適宜養(yǎng)殖區(qū)從南沙群島西北部海域延伸至臺灣島西南部，主要集中于臺灣南部漁場的中西部、東沙漁場、海南島東南部漁場的東南部、中沙東部漁場的中西部、西沙西部漁場的中東部、中沙漁場以及南沙西北部漁場的中東部，其潛在養(yǎng)殖高SI 分布區(qū)域主要集中在臺灣南部漁場的中西部以及東沙漁場。

圖5 南海金槍魚類適宜性指數(shù)分布Fig.5 Suitability index distribution of tuna in South China Sea

2.4 南海金槍魚類潛在養(yǎng)殖豐富度分布

預(yù)測潛在金槍魚類海水養(yǎng)殖面積因種類而異。在疊加金槍魚類養(yǎng)殖潛在SI 分布圖的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步繪制其潛在養(yǎng)殖豐富度分布圖 (圖6)?？傮w來說，黃鰭金槍魚和鰹在我國南海海域養(yǎng)殖潛在區(qū)域分布較廣，其中，臺灣南部漁場的中西部、東沙漁場以及南沙中部漁場是其分布最為集中的區(qū)域。黃鰭金槍魚和鰹在南海海域分布的高SI 區(qū)域主要集中在臺灣南部漁場的中西部海域。相比于黃鰭金槍魚，鰹的潛在養(yǎng)殖區(qū)域面積較小，但處于潛在高適宜養(yǎng)殖區(qū)域的面積卻更大 (圖5)。

圖6 南海海域金槍魚豐富度分布圖Fig.6 Tuna richness distribution in South China Sea

3 討論

本研究根據(jù)物種分布位點(diǎn)以及環(huán)境因子數(shù)據(jù)構(gòu)建了SDM，對黃鰭金槍魚和鰹的養(yǎng)殖潛在適宜區(qū)域進(jìn)行了預(yù)測。結(jié)果表明，表層溶解氧、表層水溫、底層水溫、底層鹽度是影響南海黃鰭金槍魚和鰹養(yǎng)殖適宜區(qū)分布的重要環(huán)境變量。黃鰭金槍魚潛在高適生區(qū)為南沙中西部漁場的東北部海域，鰹潛在高適生區(qū)為東沙漁場。自然環(huán)境因素作為養(yǎng)殖區(qū)域劃分的基本要素，通過海洋中不同尺度的自然環(huán)境異質(zhì)性來預(yù)測得到黃鰭金槍魚和鰹的養(yǎng)殖潛在適宜區(qū)是可行的。

3.1 SDM 在預(yù)測海水養(yǎng)殖潛力的適用性

當(dāng)前和未來的海洋環(huán)境條件可能會在決定擴(kuò)大海水養(yǎng)殖區(qū)域和物種方面發(fā)揮重要作用，溫度、鹽度、溶解氧作為影響金槍魚類生長的要素，也是海水養(yǎng)殖能否成功的主要決定因素。研究物種適宜養(yǎng)殖區(qū)域是評估海水養(yǎng)殖可能性的第一步，SDM 作為預(yù)測物種潛在海水養(yǎng)殖區(qū)域及分析環(huán)境適宜性結(jié)構(gòu)不確定性的可靠工具[26]，已有研究表明，SDM 適用于確定適宜養(yǎng)殖黃海鮭科的潛在海水養(yǎng)殖地[27-28]。本研究中，黃鰭金槍魚和鰹的預(yù)測模型結(jié)果AUC值分別為0.848 和0.872，均大于0.8，說明SDM 對選擇黃鰭金槍魚和鰹的適宜養(yǎng)殖區(qū)域具有良好的預(yù)測能力。

在采用SDM 選擇金槍魚類養(yǎng)殖區(qū)域時(shí)需要考慮以下因素：1) 離岸海水養(yǎng)殖物種通常被限制在一個有限區(qū)域內(nèi)，即網(wǎng)箱養(yǎng)殖相比于近岸養(yǎng)殖而言，其技術(shù)與經(jīng)濟(jì)成本更高，考慮的因素更多。2) 我國南海不是金槍魚的產(chǎn)卵海域，需要捕撈野生幼魚和人工培育苗種進(jìn)行養(yǎng)殖，其成活率有待考量；此外，養(yǎng)殖海域的環(huán)境因素隨時(shí)間、空間動態(tài)變化 (如對養(yǎng)殖成功至關(guān)重要的溫度、鹽度等關(guān)鍵環(huán)境變量)，無法控制。3) 由于大多數(shù)養(yǎng)殖活動在相對較小的局部區(qū)域進(jìn)行，設(shè)計(jì)海水養(yǎng)殖的SDM所需分辨率更高。

3.2 南海金槍魚類潛在養(yǎng)殖區(qū)域的可行性

對黃鰭金槍魚和鰹潛在養(yǎng)殖區(qū)域的分析表明，大部分海域在物理上適合其養(yǎng)殖、生長，并有可能擴(kuò)大為新興的離岸海水養(yǎng)殖業(yè)。本研究以潛在養(yǎng)殖SI 為指標(biāo)，定量評估了黃鰭金槍魚和鰹的潛在養(yǎng)殖區(qū)，結(jié)果顯示南海黃鰭金槍魚和鰹的潛在高適生區(qū)較為集中，主要位于東沙漁場。目前一些水產(chǎn)養(yǎng)殖區(qū)域可能不是最優(yōu) (即小于高SI 的區(qū)域)，但隨著這些地區(qū)溫度的上升，最適宜養(yǎng)殖區(qū)域面積將會擴(kuò)大。而高SI 區(qū)域面積因在不同海域中變化較大，所以需要密切跟蹤其變化以確保準(zhǔn)確性。此外，深遠(yuǎn)海養(yǎng)殖設(shè)施的發(fā)展、養(yǎng)殖技術(shù)的突破和國際市場的需求都是南海金槍魚類養(yǎng)殖的驅(qū)動力。

3.3 限制因素

1) 氣候變化。水產(chǎn)養(yǎng)殖對海洋環(huán)境和氣候變化十分敏感，氣候變化對全球漁業(yè)和水產(chǎn)養(yǎng)殖產(chǎn)生了直接或間接影響。面對極端氣候變化，水產(chǎn)養(yǎng)殖遭遇了溫度、pH、海平面上升、臺風(fēng)和海洋酸化的風(fēng)險(xiǎn)[29]。而要在南海東沙漁場海域?qū)崿F(xiàn)黃鰭金槍魚和鰹的養(yǎng)殖，臺風(fēng)是養(yǎng)殖過程中必須考慮的主要?dú)夂蛞蛩?。利用可預(yù)測未來氣候的區(qū)域情景方法，SDM 可進(jìn)一步評估未來氣候因素的變化對海水養(yǎng)殖的潛在風(fēng)險(xiǎn)。

2) 模型預(yù)測能力。目前，生態(tài)位因子分析(Ecological niche factor analysis,ENFA)、非參數(shù)概率生態(tài)位 (Non parametric probabilistic ecological niche,NPPEN)、隨機(jī)森林 (Random forest,RF) 已被廣泛用于估計(jì)水產(chǎn)養(yǎng)殖物種的潛在生產(chǎn)力。相比于采用SDM 多集合方法來研究不同預(yù)測的變化差異，本文僅使用了SDMs 集合中的最大熵模型，研究結(jié)果不能評估到所有潛在的適宜養(yǎng)殖區(qū)域。

3) 可持續(xù)承載能力。水產(chǎn)養(yǎng)殖區(qū)域的選取不僅要考慮環(huán)境因素的適宜性，還應(yīng)在更廣泛的養(yǎng)殖區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)考慮可持續(xù)承載能力。水產(chǎn)養(yǎng)殖可持續(xù)承載能力包括4 個部分：物理承載能力，即物理上足以進(jìn)行某種類型水產(chǎn)養(yǎng)殖的區(qū)域；生產(chǎn)承載能力，即從生物量或經(jīng)濟(jì)角度評估一個地區(qū)水產(chǎn)養(yǎng)殖生產(chǎn)能力的效用；生態(tài)承載能力，即在不產(chǎn)生難以接受的生態(tài)影響條件下，可能達(dá)到的最大生產(chǎn)水平；社會承載能力，即包括上述3 種承載能力以及所有利益相關(guān)者之間的權(quán)衡，以滿足人口(社會經(jīng)濟(jì)因素，如區(qū)域就業(yè)和傳統(tǒng)漁業(yè)等) 和環(huán)境的需求[30]。本研究的重點(diǎn)是自然物理環(huán)境對物種水產(chǎn)養(yǎng)殖區(qū)域的影響，而在現(xiàn)實(shí)的水產(chǎn)養(yǎng)殖活動規(guī)劃中往往需要運(yùn)用多指標(biāo)評價(jià)方法，充分考慮生產(chǎn)承載能力、生態(tài)承載能力和社會承載能力。

4) 養(yǎng)殖管理。水產(chǎn)養(yǎng)殖是一個復(fù)雜且長期的過程，養(yǎng)殖管理的便捷性與經(jīng)濟(jì)性成為降低生產(chǎn)成本的主要因素之一。隨著大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等現(xiàn)代信息技術(shù)的廣泛應(yīng)用，水產(chǎn)養(yǎng)殖的精準(zhǔn)化、精細(xì)化和智能化全過程生產(chǎn)管理更加普及，養(yǎng)殖管理水平和生產(chǎn)效率全面提升。此外，利用北斗導(dǎo)航系統(tǒng)可以預(yù)測養(yǎng)殖區(qū)域未來海況、潮流、風(fēng)向等因子，特別是預(yù)防海域臺風(fēng)、赤潮等災(zāi)害造成的影響，以減少經(jīng)濟(jì)損失。但對生產(chǎn)者而言，前期的設(shè)施裝備、智能管理系統(tǒng)以及技術(shù)研發(fā)等投入巨大，需要從技術(shù)、市場、資金等角度考慮金槍魚養(yǎng)殖業(yè)發(fā)展的可行性。

5) 養(yǎng)殖設(shè)施。養(yǎng)殖裝備設(shè)施作為保障深遠(yuǎn)海養(yǎng)殖可持續(xù)生產(chǎn)的基礎(chǔ)要素，必須考慮金槍魚類在養(yǎng)殖過程中的安全性。目前，根據(jù)養(yǎng)殖模式的劃分，國內(nèi)深遠(yuǎn)海漁業(yè)養(yǎng)殖設(shè)施裝備主要包括自航養(yǎng)殖工船 (船艙養(yǎng)殖) 和網(wǎng)箱型養(yǎng)殖設(shè)施 (網(wǎng)箱養(yǎng)殖)兩種類型。自2017 年以來，我國深遠(yuǎn)海養(yǎng)殖裝備陸續(xù)投入使用，如山東青島的“深藍(lán)1 號”、海南陵水的“5G+海洋牧場”及浙江舟山的“嵊海1 號”等。但考慮到南海海域臺風(fēng)、風(fēng)暴潮等影響和行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)改進(jìn)等因素，以及中國深遠(yuǎn)海養(yǎng)殖設(shè)施安全性與國際先進(jìn)水平還存在一定差距，因此需要創(chuàng)新養(yǎng)殖裝備核心技術(shù)，將海洋船舶工程裝備與工業(yè)化養(yǎng)殖相融合，進(jìn)一步加大對以大型養(yǎng)殖平臺為核心的多元化養(yǎng)殖設(shè)備系統(tǒng)的研發(fā)力度，保障養(yǎng)殖全過程的安全性。

6) 養(yǎng)殖技術(shù)。養(yǎng)殖技術(shù)是物種水產(chǎn)養(yǎng)殖面積可持續(xù)擴(kuò)大的基礎(chǔ)條件。目前，我國已實(shí)現(xiàn)在外海養(yǎng)殖區(qū)開展黃鰭金槍魚網(wǎng)箱養(yǎng)殖，建立了黃鰭金槍魚深水網(wǎng)箱養(yǎng)殖技術(shù)體系，并開展了金槍魚網(wǎng)箱養(yǎng)殖示范區(qū)建設(shè)[31]。但相較于其他國家，我國黃鰭金槍魚深水網(wǎng)箱養(yǎng)殖技術(shù)仍處于起步階段，擴(kuò)大養(yǎng)殖區(qū)域需要考慮養(yǎng)殖技術(shù)的配套。而對于鰹來說，深水網(wǎng)箱養(yǎng)殖技術(shù)還需要更為深入的探索。

3.4 金槍魚養(yǎng)殖建議

1) 采用SDM 得出的金槍魚潛在分布區(qū)域圖，可為金槍魚養(yǎng)殖區(qū)域選擇提供指導(dǎo)。根據(jù)本研究結(jié)果，網(wǎng)箱可投放于離海南距離較近的東沙漁場，以減少運(yùn)輸成本。

2) 對養(yǎng)殖區(qū)域?qū)嵤╅L期環(huán)境監(jiān)測。環(huán)境變化對海水養(yǎng)殖業(yè)的影響巨大[32]，氣候變化增加了水產(chǎn)養(yǎng)殖系統(tǒng)的復(fù)雜性和不確定性，如溫度[33]、極端氣候、溶解氧[34]及洋流[35]等，評估和預(yù)測環(huán)境因素對水產(chǎn)養(yǎng)殖的影響，并對在面臨環(huán)境壓力時(shí)，作出避免或減少損失的決策至關(guān)重要。

3) 評估和控制水產(chǎn)養(yǎng)殖對環(huán)境的影響。海水養(yǎng)殖對周圍海域環(huán)境的影響復(fù)雜多樣[36]。魚類排出的糞便、飼料中含有的化學(xué)物質(zhì)，甚至死魚都可能污染環(huán)境[37]。例如，中國威海沿海地區(qū)長期的海水養(yǎng)殖活動導(dǎo)致pH 呈現(xiàn)潛在下降趨勢，整個研究區(qū)域的水質(zhì)存在嚴(yán)重污染[38]。因此，研究應(yīng)將物種養(yǎng)殖與周圍環(huán)境的潛在影響結(jié)合起來。

4) 養(yǎng)殖區(qū)域要考慮海域使用權(quán)的立體多功能性及有限排他性。海域資源包括礦產(chǎn)資源、生物資源、海水資源等，同一海域空間的資源常以多種組合方式分布，使得海域具有立體開發(fā)的潛力。不同用海活動對海域自然屬性的影響程度、影響方式和影響區(qū)域不同，不同用?；顒娱g存在著兼容性和排他性，而同一海域空間的海域使用權(quán)是可以共存的。

5) 南海地理位置的特殊性對深遠(yuǎn)海養(yǎng)殖有諸多限制。南海作為重要的國際航道之一，擁有超過37 條國際交通航線，也是我國極其重要的戰(zhàn)略運(yùn)輸生命線，深遠(yuǎn)海養(yǎng)殖區(qū)域的選取要考慮航道通航因素。在國際主要航道分布圖中，南海主要位于太平洋航線的東亞—馬六甲國際主航道上，途經(jīng)南沙中、西部漁場以及南沙西北部漁場的東部海域的船舶較多，而這些海域同時(shí)也是金槍魚類的高適宜養(yǎng)殖區(qū)域，因此，在選擇養(yǎng)殖區(qū)域時(shí)應(yīng)充分考慮航區(qū)范圍。

6) 海水養(yǎng)殖區(qū)域的選擇，除考慮自然環(huán)境適宜度外，還需結(jié)合社會經(jīng)濟(jì)因素、科技水平及創(chuàng)新條件。金槍魚養(yǎng)殖需要大規(guī)模的養(yǎng)殖工程系統(tǒng)，并依賴于高技術(shù)、高成本的陸基設(shè)施系統(tǒng)的開發(fā)、建設(shè)和維護(hù)。目前，我國金槍魚養(yǎng)殖技術(shù)取得了新突破，如黃鰭金槍魚深水網(wǎng)箱養(yǎng)殖示范區(qū)水體達(dá)6 600 m3，馴化成功率達(dá)到75.83%[31]；但同時(shí)也要加強(qiáng)養(yǎng)殖技術(shù)創(chuàng)新，日本作為全面掌握金槍魚養(yǎng)殖技術(shù)的主要國家，其創(chuàng)新、技術(shù)、技能三位一體的基本經(jīng)驗(yàn)[39]值得借鑒與學(xué)習(xí)，以促進(jìn)我國金槍魚養(yǎng)殖業(yè)的進(jìn)一步發(fā)展。

4 展望

根據(jù)南海黃鰭金槍魚和鰹重要環(huán)境因子的最適宜范圍，在今后研究中需要進(jìn)一步分析其潛在高適生區(qū)重要環(huán)境因子的年際變動規(guī)律，從而更科學(xué)地分析高適生區(qū)的變化狀況。SDM 作為預(yù)測物種養(yǎng)殖適宜棲息地的有效工具，未來的水產(chǎn)養(yǎng)殖除了需要充分考慮中尺度環(huán)境異質(zhì)性與氣候變化之外，還需結(jié)合社會、經(jīng)濟(jì)、科技條件等因素，在理論生態(tài)適宜棲息地的基礎(chǔ)上，得出南海金槍魚潛在最佳適生區(qū)。在影響因素中不僅要全面考慮物理環(huán)境因素，還需要全面研究“生態(tài)適宜性”(即可持續(xù)承載力角度)，以精準(zhǔn)預(yù)測適合黃鰭金槍魚和鰹養(yǎng)殖的區(qū)域。此外，由于污染、海域內(nèi)的人類活動和氣候變化等因素，可能會導(dǎo)致目前適宜養(yǎng)殖的區(qū)域在未來變得不適宜。因此，未來的研究應(yīng)考慮包括人類養(yǎng)殖活動對養(yǎng)殖區(qū)域環(huán)境的影響。