Long-Term Variability of Piscivorous Fish in China Seas Under Climate Change With Implication for Fisheries Management
Notice bibliographique
Résumé
Due to persistent fishing expansion in the China Seas over the past six decades, fisheries resources have been over-exploited; as a result, exploited fish have become smaller in size and younger in age. Marine piscivorous fish constituted a large portion of Chinese fisheries catch, long-term variability of which has rarely been investigated despite intense fishing pressure and climate change. In this study, we attempt to identify their responses to climate change and fishing activities and to provide scientific basis for sustainable exploitation of these resources. Seven taxa from pelagic to demersal species inhabiting either cold-water or warm-water were selected to represent the piscivorous fish assemblage in the China Seas. Total catch of these piscivorous fish in the China Seas increased during the early 1990s, stabilizing around 1.2 million tons after 1997. Principal component analysis (PCA) showed evident interannual-decadal variabilities in the catch of these fish with step changes around 1985/86 and 1997/98. Individual taxa, however, showed different trends in catches with sharks, rays, and lizardfishes manifesting downward trends while Pacific cod, eels, and hairtail increasing. Common dolphinfish and Japanese-Spanish mackerel increased largely in the 1990s but declined slightly during the 2000s. Although there were temporal overlaps between climate change and fishing variabilities, results of gradient forest analyses indicated that fishing effort imposed the most important influence on piscivorous fish. And among all climate variables explored in this study, sea surface temperature (SST) especially that of the East China Sea, had greatest impacts on variations in piscivorous fish catch, which may have been gradually exacerbated by the continued high fishing intensity. In addition, significant changes were identified in the life history traits in the species we evaluated, such as reduced average body sizes and truncated age compositions, strongly indicating the effect of fishing. We therefore advocate precautionary fishery practices under climate change.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».