灰鯖鮫帶路，看見海洋祕密：高科大軟骨魚研究登上國際期刊 Fisheries Research

高科大團隊解析灰鯖鮫印度洋分布熱點，研究登上國際期刊

當遠洋延繩釣漁船在印度洋投下漁鉤，海面看似平靜，但水下其實隱藏著複雜且動態的生態分布結構。如今，台灣科學家正逐步解開這張「看不見的海洋地圖」。

國立高雄科技大學軟骨魚資源永續研究中心研究團隊，由蔡文沛教授與博士班學生 Hoang Huy Huynh 組成，並與美國漁業資源評估學者 Joel Rice（Joel Rice Consulting）合作，運用臺灣遠洋鮪延繩釣漁業長期電子漁撈日誌資料，發展灰鯖鮫（Isurus oxyrinchus）時空漁獲努力量標準化分析方法，成功解析高度洄游性掠食者-灰鯖鮫（Isurus oxyrinchus）在印度洋的分布熱點。研究成果已刊登於國際知名漁業科學期刊 Fisheries Research。

19年資料，重建鯊魚的時空分布圖

研究團隊運用臺灣遠洋鮪延繩釣船隊自 2005 年至 2023 年累積的電子漁撈日誌資料，建立時空地統計模型（spatiotemporal geostatistical model），並採用近年國際資源評估廣泛應用的分析架構 sdmTMB，同時納入空間自相關與時間變動效應，大幅提升漁獲努力量標準化指標（CPUE index）的估計精度與穩定性。

透過這項方法，研究成功將原本零散且具偏差的漁業資料，轉化為可用於判讀資源分布的關鍵科學資訊。結果顯示，此方法可有效降低稀有物種分析的不確定性，提升灰鯖鮫相對資源量指標的可信度，並強化漁業依賴資料於資源評估上的應用價值。

研究團隊也指出，漁業資料本身可能受到多重因素影響，包括專屬經濟海域限制、船隊作業空間移動、管理措施調整以及市場需求變化等，皆可能導致漁獲分布呈現空間偏差。

透過時空地統計模型整合鄰近空間資訊並納入時間變動效應，本研究有效降低估計偏差，使所得資源指標更能反映實際族群變動趨勢，提升科學評估的可靠性。

本研究成果補強印度洋海域灰鯖鮫資源評估所需的關鍵基礎資訊，可提供區域性漁業管理組織（RFMOs），特別是 Indian Ocean Tuna Commission（印度洋鮪類委員會），作為推動鯊魚資源評估與保育管理措施的重要科學依據。

同時，本研究亦展現高科大軟骨魚資源永續研究中心在遠洋鯊魚資源評估、時空地統計建模及國際漁業治理研究領域的研究能量與國際學術影響力。

下一步：AI + 漁業資料，讓海洋更透明

展望未來，研究團隊將持續整合時空統計建模方法、電子漁撈日誌與觀察員資料等多元資訊來源，並導入人工智慧與機器學習分析技術，深化遠洋鯊魚族群動態與棲地利用研究。

研究目標在於支援區域性漁業管理組織推動更精準的科學化資源評估與保育管理措施，並持續提升臺灣在國際遠洋漁業治理與軟骨魚資源永續管理領域的影響力。

 研究成果資訊

Huynh, H. H., Rice, J., & Tsai, W.-P. (2026).
Modeling spatiotemporal variability and sustainability implications for shortfin mako sharks in the Indian Ocean.
Fisheries Research, Volume 297, 107736.
https://doi.org/10.1016/j.fishres.2026.107736