🔍 数据质量、多样性与船队

fao_settings(lang = "zh")   # 本文所有图表使用中文

📦 数据来源：FAO全球捕捞产量（Global Capture Production）2026.1.0版（FAO于2026-03-30发布，1950–2024年），下载地址Capture_2026.1.0.zip，许可证CC BY 4.0。用fao_data_info()查看你使用的版本和引用格式。

与📈 类群结构、资源状态与趋势中的分析一样，这些函数适用于任何产量数据：可以是fishing_area_data()得到的某个渔区，也可以是load_fao_data()的任意子集。图表保存在figures/png/summary/，表格保存在tables/，文件名以渔区名称（或label的值）开头；函数以不可见的方式返回结果。

FAO27 <- fishing_area_data("Atlantic, Northeast")

⚙️ 通用参数

四个函数都有下面这些参数，后面各函数的参数表只列出它们自己的参数。

参数	含义	默认值
area_data	FAO产量数据：fishing_area_data()$area_data，或load_fao_data()的任意子集（如一个国家或几个渔区）	必填
plot	是否把图保存到figures/png/summary/	TRUE
table	是否把表格保存到tables/	TRUE
lang	图中文字和名称的语言："en"、"zh"或"both"	NULL：使用fao_settings()设定的语言（未修改时为"en"）
pptx	是否同时把图保存为可编辑的PowerPoint文件，存放在figures/pptx/summary/	FALSE；fao_settings(pptx = TRUE)可对所有函数生效
plot_show	保存图表的同时把图画在绘图窗口中（例如RStudio的Plots窗格）	FALSE，或fao_settings()中的plot_show
label	输出文件名开头的名称	NULL：数据所属的渔区（或国家；含多个渔区和国家时为"selected_data"）

🧪 数据质量

data_quality()展示统计数据在两个方面随时间的变化：

• 官方上报的产量占比（FAO状态标记A）、由国家估算或由FAO插补的产量占比（标记E和I），以及带其他标记（如临时数据或可忽略的数值）的产量占比；
• 根据FAO的分类编码，鉴定到种、属、科，或只归到目及以上类群（如”Marine fishes nei”）的产量占比。

quality <- data_quality(FAO27$area_data)

最近几年估算占比偏高，通常是因为FAO还没有收到各国的上报数据；这些数值往往会在下一版数据中修订（Garibaldi 2012）。国家表针对最近五年产量最大的几个国家，列出这几年其产量中有多少是估算的、有多少鉴定到种：

show_table(quality$countries, digits = 1)

country	country_en	catch_last_5_years	estimated_pct	species_level_pct
挪威	Norway	11327375	0.0	95.5
冰岛	Iceland	6329277	0.0	99.4
俄罗斯联邦	Russian Federation	4811200	0.0	99.6
大不列颠及北爱尔兰联合王国	United Kingdom	3340084	0.0	96.9
法罗群岛	Faroe Islands	3252896	0.0	98.1
丹麦	Denmark	2606338	0.0	79.8
法国	France	1824629	0.2	91.0
荷兰王国	Netherlands (Kingdom of the)	1327367	0.0	100.0
西班牙	Spain	1271825	0.0	94.4
爱尔兰	Ireland	1142570	16.4	85.8

参数	含义	默认值
top_n	国家表中的国家数	10
area_data、plot、table、lang、pptx、label	见通用参数

输出：图<label>_data_quality_status_share.png和<label>_data_quality_taxon_share.png，表格<label>_data_quality_status.csv、..._taxon.csv和..._countries.csv；函数返回data_status、taxon_level（各类别的逐年产量）和countries。

FAO统计的是各国上报的产量（没有上报时由FAO估算）。产量重建研究加上了未报告产量和丢弃量的估计，发现全球海洋渔获量高于报告值，而且自峰值以来下降得更快（Pauly and Zeller 2016）。数据质量图反映的是统计数据是怎么得来的，而不是数据有多完整。

🌈 多样性与集中度

diversity_concentration()逐年计算以下指标：

指标	列名	计算方法
上报的物种数	n_species	有产量且鉴定到种的条目数
国家数	n_countries	有产量的国家数
香农多样性指数（Shannon 1948）	shannon_species	$H = -\sum_i p_i \ln p_i$，其中$p_i$为物种条目$i$（所有条目，包括nei类群）在当年产量中的占比
物种/国家的HHI集中度（Rhoades 1993）	hhi_species、hhi_countries	$\text{HHI} = \sum_i (100\,p_i)^2$，取值0至10000
前N名占比	top5_species_pct、top5_countries_pct	产量最大的top_n个物种条目或国家所占的比例（%；列名随top_n变化）

diversity <- diversity_concentration(FAO27$area_data, top_n = 5)

show_table(subset(diversity, Year %in% c(1970, 1990, 2010, max(Year))), digits = 2)

	Year	n_species	n_countries	shannon_species	hhi_species	hhi_countries	top5_species_pct	top5_countries_pct
1970	1970	107	22	3.02	897.68	1,348.67	60.29	71.05
1990	1990	161	24	3.32	631.00	1,199.47	48.53	68.73
2010	2010	280	26	3.21	862.25	1,405.73	53.74	69.11
2024	2024	514	32	2.96	1,100.44	1,226.80	64.95	67.81

参数	含义	默认值
top_n	计算前N名占比时取的物种条目数和国家数	5
area_data、plot、table、lang、pptx、label	见通用参数

输出：图<label>_diversity.png（全部指标）和表格<label>_diversity.csv；函数返回一个数据框，每年一行。

指标解读：香农多样性指数越高，说明物种条目越多、各条目的产量越均匀；有$S$个条目时，其最大值为$\ln S$。按照美国的企业并购指南（U.S. Department of Justice and Federal Trade Commission 2010），HHI低于1500为不集中，1500至2500为中度集中，高于2500为高度集中。例如，三个物种的占比分别为50%、30%和20%，则$H = 1.03$，$\text{HHI} = 50^2 + 30^2 + 20^2 = 3800$。

这些指标基于FAO的物种条目，其中包括未分类（nei）类群。当FAO把某个未分类（nei）类群拆分为具体物种时，即使海里什么都没有改变，香农多样性指数也会上升，HHI集中度也会下降。国家拆分时国家指标同样会变化，例如1991年的苏联。

🏳️ 国家分组

country_group_summary()依据FAO国家列表，按国家分组汇总产量：世界银行收入分组、大洲或地区。它保存各分组产量图和占比图，以及与species_group_composition()相同格式的按年代汇总表。

income <- country_group_summary(FAO27$area_data, group = "income")

country_group_summary(FAO27$area_data, group = "region", top_n = 6, lang = "zh")

参数	含义	默认值
group	"income"（世界银行收入分组）、"continent"（大洲）或"region"（地区）	"income"
top_n	单独显示的分组数，其余合并	8
area_data、plot、table、lang、pptx、label	见通用参数

输出：图<label>_country_income.png（或_continent、_region）和..._share.png，表格<label>_country_income.csv；函数返回yearly和table。

🚢 沿岸国与远洋捕捞国

coastal_distant()把产量分为与该渔区接壤的沿岸国和来自其他地区的远洋捕捞船队两部分，并列出主要的远洋捕捞国。

若一个国家的陆地（包括海外领土，取自Natural Earth的地图单元）位于FAO渔区边界（CWP手册中的FAO主要渔区）20 km以内，即视为该渔区的沿岸国。苏联等已不存在的国家采用其继承国的海岸线。例如在34区（中东大西洋），西班牙和葡萄牙分别因加那利群岛和马德拉群岛而被算作沿岸国。以”Other nei”上报的产量显示为“未知”。

fleets <- coastal_distant(FAO27$area_data)

show_table(fleets$table, digits = 0)

船队类型	1950s	1960s	1970s	1980s	1990s	2000s	2010s	2020s	2020	2021	2022	2023	2024	share_2024_pct
沿岸国	6,956,166	8,930,049	11,522,278	10,722,687	10,713,646	10,080,097	8,899,457	8,445,147	8,598,826	8,343,100	8,719,874	8,738,529	7,825,406	100
远洋捕捞国	0	1,000	20,186	14,021	16,346	3,569	7,511	12,742	10,649	15,624	9,353	11,298	16,787	0
未知	0	0	0	2	107	0	1,144	930	2,227	2	2,420	2	2	0

参数	含义	默认值
top_n	单独显示的远洋捕捞国数量	8
area_data、plot、table、lang、pptx、label	见通用参数

该分析只适用于海洋渔区；数据中的内陆渔区会被剔除，并给出提示信息。输出：图<label>_coastal_distant.png和..._share.png（沿岸国、远洋捕捞国和未知部分的产量）、<label>_coastal_distant_countries.png（主要远洋捕捞国），表格<label>_coastal_distant.csv和..._countries.csv；函数返回yearly、distant和table。主要远洋捕捞国的概况见🔬 渔获骤变、渔业崩溃、同步性与远洋捕捞。

📝 写入Word报告

fao_report()会把数据质量、多样性与集中度、沿岸国与远洋捕捞国写进某个渔区的Word报告（见📝 一键生成评估报告（Word、LaTeX、PDF））：它们是报告的quality、diversity和fleets三个章节，默认都会写入。各函数的设置以章节名为前缀传入（data_quality()用quality_，diversity_concentration()用diversity_，coastal_distant()用fleets_），设为FALSE即可去掉某个章节：

fao_report(27, diversity_top_n = 3, fleets = FALSE)

country_group_summary()不在报告中。

📖 参考文献

CWP (Coordinating Working Party on Fishery Statistics). CWP Handbook of Fishery Statistics: Main water areas (FAO major fishing areas). Rome: FAO. https://www.fao.org/cwp-on-fishery-statistics/handbook/general-concepts/main-water-areas/en/

FAO (2026). Global Capture Production 1950–2024, release 2026.1.0. In: Fisheries and Aquaculture. Rome: FAO. https://www.fao.org/fishery/collection/capture/en. Licence: CC BY 4.0. Release file: https://www.fao.org/fishery/static/Data/Capture_2026.1.0.zip

Garibaldi, L. (2012). The FAO global capture production database: a six-decade effort to catch the trend. Marine Policy 36: 760–768. doi:10.1016/j.marpol.2011.10.024

Natural Earth. Free vector and raster map data at 1:10m, 1:50m and 1:110m scales. https://www.naturalearthdata.com/

Pauly, D. and Zeller, D. (2016). Catch reconstructions reveal that global marine fisheries catches are higher than reported and declining. Nature Communications 7: 10244. doi:10.1038/ncomms10244

Rhoades, S.A. (1993). The Herfindahl-Hirschman index. Federal Reserve Bulletin 79(3): 188–189.

Shannon, C.E. (1948). A mathematical theory of communication. Bell System Technical Journal 27: 379–423. doi:10.1002/j.1538-7305.1948.tb01338.x

U.S. Department of Justice and Federal Trade Commission (2010). Horizontal Merger Guidelines, section 5.3 (market concentration). Washington, DC. https://www.justice.gov/atr/horizontal-merger-guidelines-08192010