📝 一键生成评估报告（Word、LaTeX、PDF） • faofishingreport

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。

fao_report()一次调用即可为一个FAO主要渔区生成中文或英文的Word评估报告。它对该渔区运行本包的各项分析，把结果填入文字模板，插入带编号题注的图表，并列出正文引用的参考文献。

fao_report(27)                                                  # 语言取自fao_settings()
fao_report("Atlantic, Northeast", lang = "zh", author = "Hongyu Lin")
fao_report(27, lang = "en", font = "Times New Roman", citation = "fao")

生成的报告是初稿。只有作者才能写的部分，如其他数据来源、结论的讨论和其他参考文献，以灰色“【待补充：……】”标出（英文报告中为“To be completed”）。使用前请核对自动生成的文字。

🚀 第一份报告

report <- fao_report(27, file = "FAO27_report_zh.docx", lang = "zh")
report
#> FAO report: /tmp/RtmpxsioVC/faofishingreport_site_1dc69489affc5/FAO27_report_zh.docx
#> Sections: total, species, countries, groups, status, quality, diversity, fleets
#>   $main_species           main species of the last five years (10 rows)
#>   $main_countries         main fishing countries of the last five years (10 rows)
#>   $analyses               results of the analyses: total, species, countries, groups, status, quality, diversity, fleets

渔区可以用代码（27）或英文名称（"Atlantic, Northeast"）指定。运行约需半分钟，期间以消息显示进度（本页未显示）：先是各项分析，然后是写入的文件。不指定file时，报告保存为工作目录下的reports/FAO27_report_zh.docx；本页的工作目录是一个临时文件夹。

各项分析在另一个临时文件夹中运行，图表分辨率由dpi参数设定（默认300 dpi，印刷可用dpi = 600），不生成PowerPoint文件。图表只插入Word文件，不会在你的文件夹中留下图表文件；如需保留图表，请直接运行相应的分析函数（见🌊 渔区分析）。

fao_report()以不可见的方式返回报告中的表格，因此请把结果赋给一个变量。近5年的主要渔获种类：

show_table(report$main_species, digits = 1)

species	species_en	scientific_name	mean_catch_t	share_pct	peak_year	pct_of_peak	trend_10_years
大西洋鲱	Atlantic herring	Clupea harengus	1,464,717.6	17.3	1965	33.5	none
小鳍鳕	Blue whiting(=Poutassou)	Micromesistius poutassou	1,445,802.2	17.1	2004	75.8	none
大西洋鲭	Atlantic mackerel	Scomber scombrus	1,022,621.6	12.1	2014	65.4	none
大西洋鳕	Atlantic cod	Gadus morhua	975,521.5	11.5	1969	35.5	none
黍鲱	European sprat	Sprattus sprattus	384,876.0	4.5	1975	34.9	down
青鳕	Saithe(=Pollock)	Pollachius virens	321,305.7	3.8	1974	41.4	none
毛鳞鱼	Capelin	Mallotus villosus	311,462.1	3.7	1977	4.5	none
黑线鳕	Haddock	Melanogrammus aeglefinus	300,767.9	3.6	1969	33.0	none
Sandeels(=Sandlances) nei	Sandeels(=Sandlances) nei	Ammodytes spp.	221,906.9	2.6	1997	7.8	none
极北海带	North European kelp	Laminaria hyperborea	169,330.1	2.0	2023	92.4	none

📑 报告包含哪些内容

报告依次包括：

封面，单独一页，不编页码：项目名称（未指定project时为“课题报告”）、标题、报告编号、作者、单位（仅在指定时显示）和日期。
标题部分：“报告一”（中文报告用中文数字，英文报告为“Report 1”）、标题和作者，居中。
摘要：一段文字，包括渔区、FAO数据的年份和版本、所开启章节的分析内容和方法，以及总渔获量、主要种类、主要国家、资源开发状态和CMSY++（开启这些章节时）各一句结果，最后是一句建议。
1 数据来源与分析方法
- 1.1 数据来源：所用的FAO全球捕捞产量统计版本、FAO发布该版本的日期、下载日期和文件链接；数据年份，以及该渔区的国家和物种条目数；ASFIS水产物种名录、FAO渔业和水产养殖统计年鉴，以及沿岸国的确定方法。一条灰色备注提示补充其他数据来源（区域渔业管理组织、国家渔业管理和统计机构、Sea Around Us等）。
- 1.2 分析方法：所开启章节用到的每种方法各一段（突变点检测、Mann-Kendall趋势检验、资源开发状态图、多样性指数等），附参考文献；最后一段说明所用软件（R和faofishingreport）。
2 结果与结论：每个开启的章节一个编号小节（2.1、2.2……），包括文字、图和表。最后一个小节结论按章节逐条列出编号结论（1）、（2）……，并附一条灰色备注，提示结合资源评估结果、相关文献和管理措施加以完善。
3 主要渔获种类资源评估（CMSY++），仅在cmsy = TRUE时出现：评估概况、每个物种一个小节和小结（见📉 CMSY++资源评估）。
参考文献：正文引用的文献，然后是一条说明如何补充其他文献的灰色备注。
附件：主要渔获种类（附表1）和主要捕捞国家（地区）（附表2）各年代的年均渔获量；有CMSY++时，还有参考点、先验参数及其来源（附表3至附表5）。

灰色备注是作者需要撰写或核对的段落：其他数据来源、结论、其他参考文献、每个CMSY++评估与其他评估结果的比较，以及渔获平均温度所用物种的偏好温度。如果某张图未能生成，报告中会在相应位置显示“【图表未生成】”。

🔎 查看Word文件的内容

报告中的每个段落都有一个命名的Word样式（“FAO Body”、“FAO Heading 1”等）。在Word中修改某个样式，即可统一修改整份报告的格式；也可以用officer包在R中读回文件内容：

word <- officer::docx_summary(officer::read_docx(report$file))
word <- word[word$content_type == "paragraph", ]
table(word$style_name)
#> 
#> FAO Abstract Heading           FAO Author             FAO Body 
#>                    1                    3                   30 
#>          FAO Caption    FAO Cover Project       FAO Cover Text 
#>                   14                    1                   13 
#>      FAO Cover Title           FAO Figure        FAO Heading 1 
#>                    1                   14                    4 
#>        FAO Heading 2             FAO Note        FAO Reference 
#>                   11                    3                   14 
#>    FAO Table Caption       FAO Table Text            FAO Title 
#>                    4                    4                    2

各级标题，即样式为“FAO Heading 1”和“FAO Heading 2”的段落：

outline <- function(word) {
  headings <- word[word$style_name %in% c("FAO Heading 1", "FAO Heading 2"), ]
  cat(paste0(ifelse(headings$style_name == "FAO Heading 2", "    ", ""), headings$text), sep = "\n")
}
outline(word)
#> 1 数据来源与分析方法
#>     1.1 数据来源
#>     1.2 分析方法
#> 2 结果与结论
#>     2.1 渔获量变化与阶段划分
#>     2.2 主要渔获种类
#>     2.3 主要捕捞国家（地区）
#>     2.4 渔获类群组成
#>     2.5 资源开发状态
#>     2.6 数据质量
#>     2.7 渔获多样性与集中度
#>     2.8 沿岸国与远洋捕捞
#>     2.9 结论
#> 参考文献
#> 附件

摘要，即“摘　要”标题之后的第一个“FAO Body”段落：

after_heading <- seq_len(nrow(word)) > which(word$style_name == "FAO Abstract Heading")
abstract <- word$text[after_heading & word$style_name == "FAO Body"][1]
show_table(data.frame(abstract))

abstract
本报告根据联合国粮食及农业组织（FAO）全球捕捞产量统计1950–2024年数据（2026.1.0版），采用突变点检测、Mann-Kendall趋势检验、资源开发状态图和多样性与集中度指数，分析了FAO 27渔区（东北大西洋）的渔获量变化、主要渔获种类、主要捕捞国家（地区）、渔获类群组成、资源开发状态、数据质量、渔获多样性和沿岸国与远洋捕捞。结果表明，2024年该海域渔获量为784.2万t，占全球海洋捕捞产量的9.7%；历史最高渔获量出现在1976年（1317.3万t），2024年渔获量为峰值的59.5%。渔获量变化可划分为3个阶段（1950–1964年、1965–2005年和2006–2024年）。近5年大西洋鲱是最主要的渔获种类，占总渔获量的17.3%。挪威是最主要的捕捞国家（地区），占近5年渔获量的26.8%。2024年处于过度开发或崩溃状态的资源占61.6%。

本报告根据联合国粮食及农业组织（FAO）全球捕捞产量统计1950–2024年数据（2026.1.0版），采用突变点检测、Mann-Kendall趋势检验、资源开发状态图和多样性与集中度指数，分析了FAO 27渔区（东北大西洋）的渔获量变化、主要渔获种类、主要捕捞国家（地区）、渔获类群组成、资源开发状态、数据质量、渔获多样性和沿岸国与远洋捕捞。结果表明，2024年该海域渔获量为784.2万t，占全球海洋捕捞产量的9.7%；历史最高渔获量出现在1976年（1317.3万t），2024年渔获量为峰值的59.5%。渔获量变化可划分为3个阶段（1950–1964年、1965–2005年和2006–2024年）。近5年大西洋鲱是最主要的渔获种类，占总渔获量的17.3%。挪威是最主要的捕捞国家（地区），占近5年渔获量的26.8%。2024年处于过度开发或崩溃状态的资源占61.6%。

图表题注，按报告编号：

captions <- word[word$style_name %in% c("FAO Caption", "FAO Table Caption"), ]
show_table(data.frame(style = captions$style_name, caption = captions$text), n = 20)

style	caption
FAO Caption	图1-1 1950–2024年FAO 27渔区（东北大西洋）渔获量变化及突变点
FAO Caption	图1-2 FAO 27渔区（东北大西洋）渔获量占全球海洋捕捞产量的比例
FAO Table Caption	表1-1 近5年（2020–2024年）FAO 27渔区（东北大西洋）主要渔获种类
FAO Caption	图1-3 FAO 27渔区（东北大西洋）近5年主要渔获种类的历年渔获量
FAO Caption	图1-4 FAO 27渔区（东北大西洋）近5年主要渔获种类的历年渔获量及突变点
FAO Table Caption	表1-2 近5年（2020–2024年）FAO 27渔区（东北大西洋）主要捕捞国家（地区）
FAO Caption	图1-5 FAO 27渔区（东北大西洋）近5年主要捕捞国家（地区）的历年渔获量
FAO Caption	图1-6 各国家和地区在FAO 27渔区（东北大西洋）的累计渔获量
FAO Caption	图1-7 FAO 27渔区（东北大西洋）近5年主要捕捞国家（地区）的历年渔获量及突变点
FAO Caption	图1-8 FAO 27渔区（东北大西洋）各ISSCAAP类群的渔获量占比
FAO Caption	图1-9 FAO 27渔区（东北大西洋）资源开发状态（按资源数量）
FAO Caption	图1-10 FAO 27渔区（东北大西洋）资源开发状态（按渔获量）
FAO Caption	图1-11 FAO 27渔区（东北大西洋）渔获量的数据来源构成
FAO Caption	图1-12 FAO 27渔区（东北大西洋）渔获量的分类阶元构成
FAO Caption	图1-13 FAO 27渔区（东北大西洋）渔获的多样性与集中度指数
FAO Caption	图1-14 FAO 27渔区（东北大西洋）沿岸国与远洋捕捞国家和地区的渔获量
FAO Table Caption	附表1 FAO 27渔区（东北大西洋）主要渔获种类各年代的年均渔获量（万t）
FAO Table Caption	附表2 FAO 27渔区（东北大西洋）主要捕捞国家（地区）各年代的年均渔获量（万t）

灰色备注：

show_table(data.frame(note = word$text[word$style_name == "FAO Note"]))

note
【待补充：如使用区域渔业管理组织（如ICCAT、CECAF、WCPFC）、国家渔业管理和统计机构（如NOAA）、Sea Around Us、FishBase、Global Fishing Watch等渔业统计或产业信息网站，或远洋渔业数据、商业数据及论文报告等资料，请在此说明数据来源、时间范围和处理方法。】
【待补充：以上结论根据FAO统计数据自动生成，请结合区域渔业管理组织的资源评估结果、相关文献和渔业管理措施进一步分析和完善。】
【待补充：其他参考文献按正文中引用的先后顺序排列，格式如下。期刊：[序号] 作者. 题目[J]. 刊名，出版年份，卷号(期号)：起止页码. 专著：[序号] 作者. 书名[M]，版本（第一版不标注）. 出版地：出版社，出版年：起止页码. 论文集：[序号] 作者，题名：论文集名[C]. 出版地：出版社，出版年，起止页码. 学位论文：[序号] 作者. 题名[D]. 保存地点：保存单位，年份. 作者不超过三位时全部列出，超过三位时只列前三位，其后加“等”或“et al.”；作者姓名之间用逗号分开，姓在前、名在后。】

以及参考文献列表，样式为“FAO Reference”：

show_table(data.frame(reference = word$text[word$style_name == "FAO Reference"]), n = 30)

reference
[1] FAO. FishStat: Global capture production 1950–2024 (release 2026.1.0)[DB/OL]. Rome: FAO, 2026[2026-10-10]. https://www.fao.org/fishery/static/Data/Capture_2026.1.0.zip.
[2] FAO. Fishery and Aquaculture Statistics – Yearbook 2024[M]. Rome: FAO, 2026. DOI: 10.4060/ce1217en.
[3] Bai J, Perron P. Computation and analysis of multiple structural change models[J]. Journal of Applied Econometrics, 2003, 18(1): 1-22. DOI: 10.1002/jae.659.
[4] Zeileis A, Kleiber C, Krämer W, et al. Testing and dating of structural changes in practice[J]. Computational Statistics & Data Analysis, 2003, 44(1-2): 109-123. DOI: 10.1016/S0167-9473(03)00030-6.
[5] Mann H B. Nonparametric tests against trend[J]. Econometrica, 1945, 13(3): 245-259. DOI: 10.2307/1907187.
[6] Kendall M G. Rank correlation methods[M]. 4th ed. London: Charles Griffin, 1975.
[7] Yue S, Wang C Y. The Mann-Kendall test modified by effective sample size to detect trend in serially correlated hydrological series[J]. Water Resources Management, 2004, 18(3): 201-218. DOI: 10.1023/B:WARM.0000043140.61082.60.
[8] Benjamini Y, Hochberg Y. Controlling the false discovery rate: a practical and powerful approach to multiple testing[J]. Journal of the Royal Statistical Society: Series B (Methodological), 1995, 57(1): 289-300. DOI: 10.1111/j.2517-6161.1995.tb02031.x.
[9] Kleisner K, Zeller D, Froese R, et al. Using global catch data for inferences on the world’s marine fisheries[J]. Fish and Fisheries, 2013, 14(3): 293-311. DOI: 10.1111/j.1467-2979.2012.00469.x.
[10] Shannon C E. A mathematical theory of communication[J]. Bell System Technical Journal, 1948, 27(3): 379-423. DOI: 10.1002/j.1538-7305.1948.tb01338.x.
[11] Rhoades S A. The Herfindahl-Hirschman index[J]. Federal Reserve Bulletin, 1993, 79(3): 188-189.
[12] R Core Team. R: A language and environment for statistical computing[CP/OL]. Vienna: R Foundation for Statistical Computing, 2026[2026-10-12]. https://www.R-project.org/.
[13] Lin H. faofishingreport: Analyse and report FAO Global Capture Production statistics. R package version 1.0.0[CP/OL]. 2026[2026-10-12]. https://linbojun99.github.io/faofishingreport/.
[14] Garibaldi L. The FAO global capture production database: a six-decade effort to catch the trend[J]. Marine Policy, 2012, 36(3): 760-768. DOI: 10.1016/j.marpol.2011.10.024.

🧾 参数

参数	默认值	含义
`area`	（必填）	FAO主要渔区：代码（如`27`）或英文名称（如`"Atlantic, Northeast"`）。渔区不存在时报错，并列出所有海洋渔区。
`...`		各项分析的设置，以章节名为前缀命名，如`species_h_value = 0.2`（见⚙️ 分析的设置）
`file`	`reports/FAO<code>_report_<lang>.docx`	要写入的文件，所在文件夹不存在时会自动创建；其他格式使用相同的文件名，扩展名为`.tex`和`.pdf`
`format`	`"docx"`	`"docx"`、`"latex"`和`"pdf"`中的一个或多个（见🖨️ Word、LaTeX和PDF）
`lang`	`NULL`：采用`fao_settings()`中的语言	`"zh"`（中文）或`"en"`（英文）；`"both"`生成中文报告
`title`	根据渔区生成	如“FAO 27渔区（东北大西洋）海洋捕捞产量评估”
`report_no`	`1`	报告编号：“报告一”（中文数字，最大到99；英文报告为“Report 1”），同时是图表编号的第一个数字（图1-1、表1-1）
`author`	`NULL`：“作者”	封面、标题下方和文件属性中的作者
`affiliation`	`NULL`：不显示	封面上的单位
`project`	`NULL`：“课题报告”	封面顶部的文字（英文报告为“Project Report”）
`date`	`Sys.Date()`	封面上的日期，格式为YYYY-MM-DD；也是R和faofishingreport两条参考文献中的引用日期
`font`	`NULL`：中文报告为“Times New Roman”，英文报告为“Arial”	西文和数字的字体；英文报告中为全部文字的字体
`font_zh`	`"FangSong"`	正文、标题、表格和参考文献的中文字体；各级标题和题注仍用黑体和楷体
`citation`	`"apa"`	英文报告的引文格式：`"apa"`或`"fao"`。中文报告一律采用顺序编码制（GB/T 7714）。
`dpi`	`300`	报告中图表的分辨率（印刷可用`600`）；其他函数的分辨率用`fao_settings(dpi = )`设置
`top_n`	`10`	表格和图中主要种类和国家的数量，也是CMSY++评估的物种数（未指定`cmsy_top`时）
`data_version`	`"latest"`	使用的FAO数据版本，同`load_fao_data()`
`total`、`species`、`countries`、`groups`、`status`、`quality`、`diversity`、`fleets`	`TRUE`	默认开启的章节（见🧩 分析章节）
`shocks`、`collapse`、`synchrony`、`pelagic`、`mtc`、`distant`	`FALSE`	默认关闭的章节
`cmsy`	`FALSE`	`TRUE`时加入主要种类的CMSY++资源评估；也可以传入之前的运行结果（见📉 CMSY++资源评估）

🧩 分析章节

每项分析是报告中的一个章节，用与章节同名的参数开启或关闭。该分析函数的参数以倒数第二列的前缀传入，最后一列是该章节正文引用的文献（完整条目见文末）。

开关	默认	报告中的章节	函数	前缀	引用的文献
`total`	`TRUE`	渔获量变化与阶段划分：总渔获量及其突变点、近10年趋势、占全球海洋捕捞产量的比例	`fishing_area_data()`	`total_`	Bai和Perron（2003）、Zeileis等（2003）、Mann（1945）、Kendall（1975）
`species`	`TRUE`	近5年主要渔获种类：表格、图、突变点和近10年趋势	`fishing_area_species()`	`species_`	同`total`
`countries`	`TRUE`	近5年主要捕捞国家（地区）：表格、图、地图、突变点和趋势	`fishing_area_country()`	`countries_`	同`total`
`groups`	`TRUE`	最后一年的ISSCAAP类群组成	`species_group_composition()`	`groups_`	无
`status`	`TRUE`	资源开发状态图	`stock_status()`	`status_`	Kleisner等（2013）
`quality`	`TRUE`	数据质量：正式报告与估算的渔获量、分类阶元	`data_quality()`	`quality_`	无
`diversity`	`TRUE`	渔获多样性与集中度（Shannon指数、HHI）	`diversity_concentration()`	`diversity_`	Shannon（1948）、Rhoades（1993）
`fleets`	`TRUE`	沿岸国与远洋捕捞国家和地区的渔获量	`coastal_distant()`	`fleets_`	无
`shocks`	`FALSE`	渔获骤变	`catch_shocks()`	`shocks_`	Cottrell等（2019）；`shocks_method = "gephart2017"`时为Gephart等（2017）
`collapse`	`FALSE`	渔业崩溃，并与随机序列对照	`collapse_analysis()`	`collapse_`，另有`collapse_seed`	Mullon等（2005）；`collapse_method = "worm2006"`时为Worm等（2006）；Wilberg和Miller（2007）
`synchrony`	`FALSE`	渔获同步性与组合效应	`catch_synchrony()`	`synchrony_`	Loreau和de Mazancourt（2008）、Thibaut和Connolly（2013）、Carlson和Satterthwaite（2011）、Ong等（2021）、Lepš等（2019）
`pelagic`	`FALSE`	中上层鱼类与底层鱼类渔获比（P/D）	`pelagic_demersal()`	`pelagic_`	Caddy（1993）和de Leiva Moreno等（2000）；`pelagic_definition = "grainger_garcia"`时为Grainger和Garcia（1996）；Hondorp等（2010）
`mtc`	`FALSE`	渔获平均温度	`mean_temperature_catch()`	`mtc_`	Cheung等（2013）、FishBase（Froese和Pauly）、使用ERSST v5数据时的Huang等（2017）、Pyper和Peterman（1998）、Alajmi等（2024）
`distant`	`FALSE`	在该渔区作业的主要远洋捕捞国家（地区）概况	`distant_water_profile()`	`distant_`，另有`distant_countries`	Swartz等（2010）、Garibaldi和Limongelli（2003）
`cmsy`	`FALSE`	主要种类资源评估，单独成为一部分	`cmsy_area()`（及`cmsy_input()`）	`cmsy_`	Froese等（2023）、Froese等（2017）、FishBase（Froese和Pauly）、Plummer（2003）、FAO（2026b）

每份报告还会引用所用的FAO数据版本、FAO渔业和水产养殖统计年鉴（FAO 2026a）、R和faofishingreport。各项分析的详细介绍见本站其他文章：🌊 渔区分析、📈 类群结构、资源状态与趋势、🔍 数据质量、多样性与船队、🌡️ 海表温度与渔获平均温度和📉 CMSY++资源评估。

报告的其余部分随开启的章节而变：

摘要列出这些章节的分析内容和方法，并为total、species、countries、status和cmsy各写一句结果；
1.2 分析方法只包含这些章节所用方法的段落（groups、quality和fleets不需要方法段落）；
2 结果与结论中的小节以及图表按章节顺序编号，结论每个章节一条；
参考文献只列出正文引用的文献，例如只有开启diversity时才列出Shannon（1948）；
附件只在开启species和countries时才有附表1和附表2，只在开启cmsy时才有CMSY++的附表。

总渔获量分析始终会运行，因为它提供该渔区的数据，但只有total = TRUE时才写入相应章节。

🎛️ 增减章节

关闭三个章节，开启中上层鱼类与底层鱼类渔获比，并在资源开发状态图中使用平滑后的渔获量：

short <- fao_report(27, file = "FAO27_short.docx", lang = "zh", quality = FALSE, diversity = FALSE,
                    fleets = FALSE, pelagic = TRUE, status_smooth = TRUE)
short
#> FAO report: /tmp/RtmpxsioVC/faofishingreport_site_1dc69489affc5/FAO27_short.docx
#> Sections: total, species, countries, groups, status, pelagic
#>   $main_species           main species of the last five years (10 rows)
#>   $main_countries         main fishing countries of the last five years (10 rows)
#>   $analyses               results of the analyses: total, species, countries, groups, status, pelagic
short_word <- officer::docx_summary(officer::read_docx(short$file))
outline(short_word)
#> 1 数据来源与分析方法
#>     1.1 数据来源
#>     1.2 分析方法
#> 2 结果与结论
#>     2.1 渔获量变化与阶段划分
#>     2.2 主要渔获种类
#>     2.3 主要捕捞国家（地区）
#>     2.4 渔获类群组成
#>     2.5 资源开发状态
#>     2.6 中上层鱼类与底层鱼类渔获比
#>     2.7 结论
#> 参考文献
#> 附件

结果部分变为6个小节，结论变为6条。摘要和分析方法中加入了P/D，参考文献中增加了Caddy（1993）、de Leiva Moreno等（2000）和Hondorp等（2010），不再有Shannon（1948）和Rhoades（1993）：

show_table(data.frame(reference = short_word$text[short_word$style_name == "FAO Reference"]), n = 30)

reference
[1] FAO. FishStat: Global capture production 1950–2024 (release 2026.1.0)[DB/OL]. Rome: FAO, 2026[2026-10-10]. https://www.fao.org/fishery/static/Data/Capture_2026.1.0.zip.
[2] FAO. Fishery and Aquaculture Statistics – Yearbook 2024[M]. Rome: FAO, 2026. DOI: 10.4060/ce1217en.
[3] Bai J, Perron P. Computation and analysis of multiple structural change models[J]. Journal of Applied Econometrics, 2003, 18(1): 1-22. DOI: 10.1002/jae.659.
[4] Zeileis A, Kleiber C, Krämer W, et al. Testing and dating of structural changes in practice[J]. Computational Statistics & Data Analysis, 2003, 44(1-2): 109-123. DOI: 10.1016/S0167-9473(03)00030-6.
[5] Mann H B. Nonparametric tests against trend[J]. Econometrica, 1945, 13(3): 245-259. DOI: 10.2307/1907187.
[6] Kendall M G. Rank correlation methods[M]. 4th ed. London: Charles Griffin, 1975.
[7] Yue S, Wang C Y. The Mann-Kendall test modified by effective sample size to detect trend in serially correlated hydrological series[J]. Water Resources Management, 2004, 18(3): 201-218. DOI: 10.1023/B:WARM.0000043140.61082.60.
[8] Benjamini Y, Hochberg Y. Controlling the false discovery rate: a practical and powerful approach to multiple testing[J]. Journal of the Royal Statistical Society: Series B (Methodological), 1995, 57(1): 289-300. DOI: 10.1111/j.2517-6161.1995.tb02031.x.
[9] Kleisner K, Zeller D, Froese R, et al. Using global catch data for inferences on the world’s marine fisheries[J]. Fish and Fisheries, 2013, 14(3): 293-311. DOI: 10.1111/j.1467-2979.2012.00469.x.
[10] Caddy J F. Toward a comparative evaluation of human impacts on fishery ecosystems of enclosed and semi‐enclosed seas[J]. Reviews in Fisheries Science, 1993, 1(1): 57-95. DOI: 10.1080/10641269309388535.
[11] de Leiva Moreno J I, Agostini V N, Caddy J F, et al. Is the pelagic-demersal ratio from fishery landings a useful proxy for nutrient availability? A preliminary data exploration for the semi-enclosed seas around Europe[J]. ICES Journal of Marine Science, 2000, 57(4): 1091-1102. DOI: 10.1006/jmsc.2000.0705.
[12] R Core Team. R: A language and environment for statistical computing[CP/OL]. Vienna: R Foundation for Statistical Computing, 2026[2026-10-12]. https://www.R-project.org/.
[13] Lin H. faofishingreport: Analyse and report FAO Global Capture Production statistics. R package version 1.0.0[CP/OL]. 2026[2026-10-12]. https://linbojun99.github.io/faofishingreport/.
[14] Hondorp D W, Breitburg D L, Davias L A. Eutrophication and Fisheries: Separating the Effects of Nitrogen Loads and Hypoxia on the Pelagic-to-Demersal Ratio and other Measures of Landings Composition[J]. Marine and Coastal Fisheries, 2010, 2(1): 339-361. DOI: 10.1577/C09-020.1.

分析方法段落描述的是各项分析的默认设置，例如资源开发状态图的纳入标准和突变点检测中15%的最小分段长度。修改这类设置（status_smooth = TRUE、status_min_catch = 10000、species_h_value = 0.2等）后，结果会随之改变，但需要自己在1.2 分析方法中说明所做的修改。

⚙️ 分析的设置

每个章节的分析函数都有自己的参数。把参数传给fao_report()时，在参数名前加上章节名和“_”即可：species_h_value = 0.2就是fishing_area_species()的h_value = 0.2。你的设置优先于报告自己设定的值。

在`fao_report()`中	传给	作用
`species_h_value = 0.2`	`fishing_area_species(h_value = 0.2)`	主要种类突变点检测的最小分段长度为序列长度的20%
`countries_line_linewidth = 1`	`fishing_area_country(line_linewidth = 1)`	国家图中的线条更细
`status_smooth = TRUE`	`stock_status(smooth = TRUE)`	先对渔获量做3年滑动平均，再划分资源状态
`status_min_catch = 10000`	`stock_status(min_catch = 10000)`	只纳入累计渔获量不少于10 000 t的种群
`shocks_method = "gephart2017"`	`catch_shocks(method = "gephart2017")`	按Gephart等（2017）的定义识别骤变，方法段落和参考文献随之改变
`collapse_method = "worm2006"`	`collapse_analysis(method = "worm2006")`	按Worm等（2006）的定义识别崩溃，方法、结果、图和结论随之改变
`collapse_seed = 2`	在`collapse_analysis()`之前设定随机数种子	零模型使用另一组随机序列（默认为1，因此每次生成的报告数字相同）；运行后恢复会话原来的随机数状态
`synchrony_by = "country"`	`catch_synchrony(by = "country")`	分析各国家（地区）而不是各物种的同步性
`pelagic_definition = "grainger_garcia"`	`pelagic_demersal(definition = "grainger_garcia")`	采用Grainger和Garcia（1996）的类群划分
`mtc_version = "builtin"`	`mean_temperature_catch(version = "builtin")`	报告的默认值：使用本包自带的FishBase数据，无需下载
`mtc_version = "latest"`	`mean_temperature_catch(version = "latest")`	使用最新的FishBase版本，必要时下载
`distant_countries = 5`	`distant_water_profile()`，每个国家运行一次	介绍近5年在该渔区远洋渔获量最高的5个国家（地区）（默认为3个），也可以直接给出国家名称，如`distant_countries = c("Russian Federation", "Belize")`
`cmsy_top = 5`	`cmsy_area(top = 5)`	用CMSY++评估5个物种（默认为`top_n`）
`cmsy_settings = list(n.iter = 100000)`	`cmsy_area(settings = ...)`	CMSY++的设置，见`cmsy_defaults()`

collapse_seed和distant_countries是报告本身的设置。cmsy_前缀也可以用于cmsy_input()的参数，如cmsy_min_years。报告自己设定的参数（area、area_data、area_name、lang、pptx和table）不能指定。已关闭章节的设置不起作用。

设置必须有名称，以章节名开头，并且是该章节函数的参数，否则fao_report()会在运行任何分析之前停止，报错信息列出可以使用的名称：

fao_report(27, species_h = 0.2)
#> Error:
#> ! fao_report(): species_h would set h, which is not an argument of fishing_area_species(). Its arguments: rank_range, plot, timeseries_analysis, line_width, point_size, point_alpha, point_shape, line_alpha, axis_text_size, axis_title_size, strip_text_size, axis_text_face, axis_title_face, strip_text_face, smooth_method, smooth_linetype, line_linewidth, text_hjust, text_vjust, text_size, text_color, facet_ncol, h_value, ZH, plot_show
fao_report(27, speceis_h_value = 0.2)
#> Error:
#> ! Unknown argument of fao_report(): speceis_h_value. Settings of an analysis start with its section: total_, species_, countries_, groups_, status_, quality_, diversity_, fleets_, shocks_, collapse_, synchrony_, pelagic_, mtc_, distant_, cmsy_

📐 格式

中文报告采用课题报告的常用格式：

项目	格式
页面	A4纵向；上下页边距2.54 cm，左右3.17 cm
正文	中文仿宋、西文和数字Times New Roman，小四号（12磅），1.5倍行距，首行缩进2字符，两端对齐
标题部分	“报告一”和标题：仿宋，小二号（18磅），加粗，居中；其下为作者，小四号
“摘　要”	黑体，小三号（15磅），居中
一级标题（1、2……）	黑体，四号（14磅）
二级标题（1.1、2.1……）	楷体，四号（14磅）
题注	黑体，小四号（12磅），居中，按报告编号：图题“图1-1”在图下方，表题“表1-1”在表上方；附件中为“附表1”
表格	三线表（顶线和底线1.5磅，表头下方的线0.75磅），仿宋和Times New Roman五号（10.5磅），单倍行距
引文	方括号上标数字，按首次引用的顺序编号：[1]、[3,4]、[5-7]（GB/T 7714）
参考文献	按引用顺序编号[1]、[2]……，采用GB/T 7714格式，悬挂缩进
空格	中文与西文字母、数字之间不加空格，标题和题注的编号后保留空格（“2.1 渔获量变化与阶段划分”“图1-1 ……”）
页码	页脚居中，五号（10.5磅）；封面不编页码，标题页为第1页
封面	项目名称黑体一号（26磅）加粗，标题二号（22磅）加粗，其他各行三号（16磅）

英文报告的页面、结构、编号和表格与中文报告相同，全部文字使用同一种字体，默认为Arial（可用font修改，如font = "Times New Roman"）。各级标题加粗，一级标题14磅，二级标题12磅。题注以加粗的标签开头：“Figure 1-1. Catch in …”“Table 1-1. Main species items …”。引文采用著者-出版年制，默认为APA格式，也可以用citation = "fao"改为FAO出版物的格式。

无论中英文，物种和属的学名在正文和表格中都用斜体：Sardina pilchardus、Trachurus spp.（“spp.”为正体）；科及更高分类阶元的名称用正体，如Actinopterygii。符号同样用斜体（P<0.05、H）。灰色备注和参考文献按原样写入，不做中文空格处理。

各级标题设有大纲级别1和2，因此会显示在Word的导航窗格中，也会出现在Word中插入的目录里。标题和作者还写入了文件属性。

🖨️ Word、LaTeX和PDF

format决定输出哪些文件："docx"（默认）、"latex"和"pdf"，可以选一个或多个。各项分析只运行一次，各种格式的文字、图表、表格、图表标题和参考文献完全相同。

fao_report(27, lang = "zh", format = c("docx", "pdf"))      # Word和PDF
fao_report(27, lang = "en", format = "latex")                # 只输出LaTeX源文件
report <- fao_report(27, format = c("docx", "latex", "pdf"))
report$file                                                  # 按docx、latex、pdf命名的文件路径

`format`	输出的文件（以`fao_report(27, lang = "zh")`为例）	说明
`"docx"`	`reports/FAO27_report_zh.docx`	本文介绍的Word文件
`"latex"`	`reports/FAO27_report_zh.tex`和文件夹`reports/FAO27_report_zh_figures/`	同一份报告的XeLaTeX源文件，图片为PNG文件。中文报告使用`ctexart`文档类，英文报告使用`article`文档类。
`"pdf"`	`reports/FAO27_report_zh.pdf`（以及`.tex`）	用XeLaTeX编译的PDF，带有各级标题的书签

LaTeX版本沿用Word文件的格式（见📐 格式）：A4纸张和相同的页边距，相同的字体和字号，1.5倍行距，三线表（booktabs，单倍行距，列宽按内容确定，可以跨页），带编号的图表标题，封面不编页码，标题页从第1页开始。字体取自本机已安装的字体：

	Windows	macOS	Linux
中文正文（仿宋）	FangSong	STFangsong	FandolFang（TeX Live自带）
中文标题和图表标题（黑体）	SimHei	Heiti SC	FandolHei
中文二级标题（楷体）	KaiTi	Kaiti SC	FandolKai
西文和数字	`font`：中文报告为Times New Roman，英文报告为Arial（没有时用Liberation Serif或Sans，再没有时用Latin Modern）

中文字体没有粗体字形：与Word一样，加粗的中文（如标题）通过加粗笔画实现。

安装TinyTeX（只需一次）

PDF用XeLaTeX编译。最简单的办法是安装TinyTeX：一个可以在R中安装和更新的精简版TeX Live（Xie 2019）。只需运行一次：

install.packages("tinytex")
tinytex::install_tinytex()     # 下载TinyTeX（约100 MB），安装到用户文件夹
tinytex::is_tinytex()          # TRUE：R能找到它
tinytex::tinytex_root()        # 安装位置

TinyTeX在macOS上安装到~/Library/TinyTeX，在Windows上安装到%APPDATA%/TinyTeX，在Linux上安装到~/.TinyTeX，不需要管理员权限。安装后请重启R。不需要手动安装任何LaTeX宏包：第一次生成PDF报告时会自动安装所需的宏包（中文用的ctex和xeCJK，以及booktabs、longtable、needspace、xurl等），只在第一次需要几分钟。

fao_report(27, lang = "zh", format = "pdf")   # 第一次运行时还会安装LaTeX宏包

情况	怎么做
电脑上没有LaTeX	`install.packages("tinytex")`，然后`tinytex::install_tinytex()`
TinyTeX安装时间较早，宏包装不上，或提示”Local TeX Live (2024) is older than remote repository”	`tinytex::reinstall_tinytex()`：重新安装最新版TinyTeX，并装回原有的宏包
使用其他TeX发行版（MacTeX、TeX Live、MiKTeX）	只要`xelatex`在系统路径中即可使用；缺少的宏包用其自带的管理工具安装（如`tlmgr install ctex`）
修改了`.tex`文件	重新编译：`tinytex::xelatex("reports/FAO27_report_zh.tex")`
只需要LaTeX源文件	`format = "latex"`不需要安装LaTeX

没有安装tinytex包时，本包调用系统路径中的xelatex（为生成书签编译两次）。

🔖 引文与参考文献

参考文献只列出正文引用过的文献。所用的FAO数据版本、R和faofishingreport三条文献根据数据和R会话自动生成（版本号、发布日期和引用日期）；报告包含CMSY++或渔获平均温度时，会引用FishBase及所用的版本；其他文献都来自inst/extdata/report_references.csv。

格式	正文中的引文	参考文献列表
中文报告，GB/T 7714	上标[7]	按引用顺序编号
`citation = "apa"`，APA第7版	(Kleisner et al., 2013)；(Bai & Perron, 2003; Zeileis et al., 2003)	按字母顺序；同一作者同一年份的文献标为2026a、2026b
`citation = "fao"`，FAO出版物	(Kleisner et al., 2013)；(Bai and Perron, 2003)	按字母顺序；同一作者同一年份的文献标为2026a、2026b

同样两条文献在三种格式下的写法（与报告中相同；FAO数据为2026.1.0版，于2026年10月10日下载）：

格式	Kleisner等（2013）	FAO数据
GB/T 7714	Kleisner K, Zeller D, Froese R, et al. Using global catch data for inferences on the world’s marine fisheries[J]. Fish and Fisheries, 2013, 14(3): 293-311. DOI: 10.1111/j.1467-2979.2012.00469.x.	FAO. FishStat: Global capture production 1950–2024 (release 2026.1.0)[DB/OL]. Rome: FAO, 2026[2026-10-10]. https://www.fao.org/fishery/static/Data/Capture_2026.1.0.zip.
APA	Kleisner, K., Zeller, D., Froese, R., & Pauly, D. (2013). Using global catch data for inferences on the world’s marine fisheries. Fish and Fisheries, 14(3), 293–311. https://doi.org/10.1111/j.1467-2979.2012.00469.x	FAO. (2026). FishStat: Global capture production 1950–2024 (Release 2026.1.0) [Data set]. https://www.fao.org/fishery/static/Data/Capture_2026.1.0.zip
FAO	Kleisner, K., Zeller, D., Froese, R. & Pauly, D. 2013. Using global catch data for inferences on the world’s marine fisheries. Fish and Fisheries, 14(3): 293–311. https://doi.org/10.1111/j.1467-2979.2012.00469.x	FAO. 2026. FishStat: Global capture production 1950–2024 (release 2026.1.0). [Accessed on 10 October 2026]. In: FishStatJ. Available at: https://www.fao.org/fishery/statistics/software/fishstatj/en. Licence: CC-BY-4.0.

GB/T 7714中方括号内的字母是文献类型标识：[J]期刊、[M]专著、[C]论文集、[R]报告、[DB/OL]联机数据库、[CP/OL]联机计算机程序；作者不超过三位时全部列出，超过三位时只列前三位，其后加“et al.”。FAO格式参照FAO出版物（如FAO 2024）的参考文献列表，FishStat数据的引用方式也与这些出版物相同，注明引用日期、FishStatJ和许可证。

📉 CMSY++资源评估

cmsy = TRUE时，主要种类还会用CMSY++（cmsy_area()）进行资源评估：评估对象为近10年渔获量最高的top_n个鉴定到种的物种条目，或指定的cmsy_top个。CMSY++需要JAGS，用cmsy_setup()安装一次即可；未安装时fao_report()会报错并给出提示。评估需要几分钟。

cmsy_setup()                          # 只需运行一次：安装JAGS和CMSY++所需的R包
report <- fao_report(27, lang = "zh", cmsy = TRUE)
report
#> FAO report: .../reports/FAO27_report_zh.docx
#> Sections: total, species, countries, groups, status, quality, diversity, fleets, cmsy
#>   $main_species           main species of the last five years (10 rows)
#>   $main_countries         main fishing countries of the last five years (10 rows)
#>   $cmsy_reference_points  CMSY++ biological reference points with 95% confidence limits (10 rows)
#>   $cmsy_priors            CMSY++ priors, their sources and links (10 rows)
#>   $cmsy                   CMSY++ result (folder .../reports/cmsy/Atlantic__Northeast)
#>   $analyses               results of the analyses: total, species, ..., fleets, cmsy

View(report$cmsy_reference_points)    # r、k、MSY、Fmsy、Bmsy、B/Bmsy和F/Fmsy及其95%置信区间
View(report$cmsy_priors)              # 先验参数、来源和链接

# 表格中列出15个主要种类和国家，评估其中5个物种，MCMC链更长
fao_report(27, lang = "zh", top_n = 15, cmsy = TRUE, cmsy_top = 5,
           cmsy_settings = list(n.iter = 100000))

此时，摘要中会增加一句种群状况，分析方法中增加一段CMSY++方法，结果之后还有单独的一部分：

3 主要渔获种类资源评估（CMSY++）
    3.1 评估概况
    3.2 大西洋鲱（Clupea harengus）
    3.3 小鳍鳕（Micromesistius poutassou）
    ...
    3.12 小结

评估概况：完成评估的物种数（以及未能评估的物种），参照FAO（2026b）的划分，最后一年处于最大可持续捕捞（B/Bmsy≥0.8）和过度捕捞（B/Bmsy<0.8）状态的种群数，以及位于Kobe图绿区（B/Bmsy≥1且F/Fmsy≤1）和红区（B/Bmsy<1且F/Fmsy>1）的种群数；附评估结果表（年份、r、k、MSY、B/Bmsy、F/Fmsy、资源状态）、全部种群的Kobe图和B/Bmsy图。
每个物种一个小节：r、k和MSY及其95%置信区间，最后一年的B/Bmsy和F/Fmsy，渔获量占MSY的百分比，资源状态，位于Kobe图四个区的概率，该物种的CMSY++结果图，以及一条灰色备注，提示与其他评估结果比较并讨论先验设置。
小结；附件中还有附表3生物学参考点（r、k、MSY、Fmsy、Bmsy、B/Bmsy、F/Fmsy）及其95%置信区间，附表4先验参数（恢复力、r和k的范围、首年、中间年份和末年的B/k先验），附表5先验参数的来源（r先验来源、B/k先验来源、物种在FishBase或SeaLifeBase中的页面），其后列出FishBase数据、CMSY++代码与用户指南以及FAO数据的链接。

CMSY++的全部结果（输入文件、运行结果、图和表）保存在报告旁边的cmsy/文件夹中，如reports/cmsy/Atlantic__Northeast/，其中有cmsy_result.rds。如需重新生成报告（例如改变章节或修改模板之后），把这个结果传给cmsy即可，不必再运行CMSY++，此时cmsy_设置不再起作用。cmsy_area()的结果也可以同样传入：

cmsy27 <- readRDS(file.path("reports", "cmsy", "Atlantic__Northeast", "cmsy_result.rds"))
fao_report(27, lang = "zh", cmsy = cmsy27, pelagic = TRUE)

area27 <- cmsy_area("Atlantic, Northeast", top = 10)
fao_report(27, lang = "zh", cmsy = area27)

CMSY++部分的图来自那次运行，语言与运行时相同。方法、设置和局限性见📉 CMSY++资源评估：FAO数据只有渔获量，评估结果仅供参考。

📦 fao_report()的返回结果

一个fao_report类的列表，以不可见的方式返回：

元素	内容
`file`	所写文件的路径，按`docx`、`latex`、`pdf`命名
`sections`	开启的章节
`main_species`	近5年主要渔获种类：报告语言的名称、英文名、学名、年均渔获量（t）、占比（%）、峰值年份、最后一年渔获量为峰值的百分比、近10年趋势（“up”、“down”或”none”）
`main_countries`	主要捕捞国家（地区）的同类信息
`mtc_species`	`mtc = TRUE`时：渔获平均温度所用的物种、FishBase匹配结果和偏好温度
`analyses`	各项分析的结果，按章节命名，例如`analyses$status`是`stock_status()`的结果
`cmsy`	有CMSY++时：`cmsy_area()`的完整结果
`cmsy_reference_points`	有CMSY++时：每个种群一行，包括r、k、MSY、Fmsy、Bmsy、B/Bmsy和F/Fmsy，各附95%置信区间的下限和上限（`_lcl`、`_ucl`），以及最后一年渔获量、位于Kobe图各区的概率和资源状态
`cmsy_priors`	有CMSY++时：恢复力及其来源、r和k的先验范围、MSY先验、B/k先验及其来源，以及物种在FishBase或SeaLifeBase中的页面、FishBase数据、CMSY++用户指南和FAO数据的链接

names(report)
#> [1] "file"           "sections"       "main_species"   "main_countries"
#> [5] "analyses"
show_table(report$main_countries, digits = 1)

country	country_en	mean_catch_t	share_pct	peak_year	pct_of_peak	trend_10_years
挪威	Norway	2,265,474.9	26.8	1977	58.1	none
冰岛	Iceland	1,265,855.5	15.0	1997	45.5	none
俄罗斯联邦	Russian Federation	962,240.0	11.4	2002	75.1	none
大不列颠及北爱尔兰联合王国	United Kingdom	668,016.8	7.9	1973	62.5	none
法罗群岛	Faroe Islands	650,579.3	7.7	2023	85.4	none
丹麦	Denmark	521,267.6	6.2	1980	23.1	none
法国	France	364,925.9	4.3	1973	53.0	none
荷兰王国	Netherlands (Kingdom of the)	265,473.4	3.1	1993	59.7	none
西班牙	Spain	254,364.9	3.0	1969	36.0	down
爱尔兰	Ireland	228,514.0	2.7	1995	58.5	none

names(report$analyses)
#> [1] "total"     "species"   "countries" "groups"    "status"    "quality"  
#> [7] "diversity" "fleets"
stocks <- report$analyses$status$stocks
show_table(stocks[, c("species_name", "peak_year", "peak_tonnes", "pct_of_peak", "status_last_year")],
           n = 5, digits = 0)

species_name	peak_year	peak_tonnes	pct_of_peak	status_last_year
毛鳞鱼	1977	3,773,808	4	崩溃
大西洋鲱	1965	3,736,100	33	过度开发
小鳍鳕	2004	2,419,291	76	充分开发
大西洋鳕	1969	2,147,600	36	过度开发
大西洋鲭	2014	1,382,490	65	充分开发

✏️ 修改报告措辞

报告的全部文字都来自inst/extdata/report_text.csv，每段文字一行，列为key、en和zh：

texts <- read.csv(system.file("extdata", "report_text.csv", package = "faofishingreport"),
                  fileEncoding = "UTF-8", colClasses = "character")
nrow(texts)
#> [1] 301
show_table(data.frame(texts[texts$key %in% c("h_status", "status_p2", "concl_status"), ], row.names = NULL))

key	en	zh
h_status	Stock status	资源开发状态
status_p2	Stock status plots rely on catch data only: a falling catch may also result from management measures, markets or changes in reporting {cite:kleisner2013}, so the results show the general state of exploitation and do not replace stock assessments.	资源开发状态图仅基于渔获量数据，渔获量的下降也可能源于管理措施、市场需求或统计方式的变化{cite:kleisner2013}，其结果仅反映资源开发的大致状况，不能替代基于资源评估模型的结论。
concl_status	In {last_year}, {oc_pct}% of the stocks were over-exploited or collapsed.	{last_year} 年处于过度开发和崩溃状态的资源占 {oc_pct}%。

{last_year}、{oc_pct}等是占位符，由分析结果填入。请只使用原文中已有的占位符，未知的占位符会使报告报错停止。
{cite:kleisner2013}按键名引用一条文献，{cite:bai2003,zeileis2003}同时引用多条。在中文报告中变为上标编号，在英文报告中变为“(Kleisner et al., 2013)”。
*...*写为斜体（*P*、学名），^...^写为上标，~...~写为下标，例如HHI = ∑(100*p*~i~)^2^。

参考文献在inst/extdata/report_references.csv中：

refs <- read.csv(system.file("extdata", "report_references.csv", package = "faofishingreport"),
                 fileEncoding = "UTF-8", colClasses = "character")
show_table(refs[, c("key", "type", "author", "year", "title")], n = 5)

key	type	author	year	title
fao_yearbook	M	FAO	2026	Fishery and Aquaculture Statistics – Yearbook 2024
bai2003	J	Bai, J.; Perron, P.	2003	Computation and analysis of multiple structural change models
zeileis2003	J	Zeileis, A.; Kleiber, C.; Krämer, W.; Hornik, K.	2003	Testing and dating of structural changes in practice
kleisner2013	J	Kleisner, K.; Zeller, D.; Froese, R.; Pauly, D.	2013	Using global catch data for inferences on the world’s marine fisheries
mann1945	J	Mann, H. B.	1945	Nonparametric tests against trend

列	内容
`key`	`{cite:key}`中使用的键名
`type`	`J`期刊论文、`M`专著、`C`论文集中的论文、`R`丛刊中的报告（如FAO Fisheries Technical Paper）。`DB`（数据库）和`CP`（计算机程序）是函数自动生成的文献所用的类型：FAO数据、FishBase、R和faofishingreport。
`author`	个人作者写作“Family, I. I.”，多位作者用“;”分隔；机构作者直接写名称，如FAO
`year`、`title`	年份和题名
`container`	期刊名或论文集名
`volume`、`issue`、`pages`	卷、期和页码，如`293-311`
`edition`	版次，如`4`表示第4版
`series`	报告或专著所属丛刊，如“FAO Fisheries Technical Paper No. 359”
`place`、`publisher`	出版地和出版者
`doi`、`url`	DOI（不含“https://doi.org/”）和网址

如需修改措辞或增加文献，在包源代码中编辑这两个文件，重新安装本包（如在源代码文件夹中运行R CMD INSTALL .），然后重启R：这两个文件在每个会话中只读取一次。

📖 参考文献

Software for the LaTeX and PDF report

Xie, Y. (2019). TinyTeX: A lightweight, cross-platform, and easy-to-maintain LaTeX distribution based on TeX Live. TUGboat, 40(1), 30–32. https://tug.org/TUGboat/tb40-1/tb124xie-tinytex.pdf; R package tinytex: https://CRAN.R-project.org/package=tinytex, https://yihui.org/tinytex/

标准与引文格式

中华人民共和国国家质量监督检验检疫总局，中国国家标准化管理委员会. 信息与文献　参考文献著录规则：GB/T 7714—2015[S]. 北京：中国标准出版社，2015.（Information and documentation—Rules for bibliographic references and citations to information resources；2015年5月15日发布，2015年12月1日实施）

American Psychological Association (2020). Publication manual of the American Psychological Association. 7th edition. Washington, DC: American Psychological Association. doi:10.1037/0000165-000

FAO (2024). The State of World Fisheries and Aquaculture 2024 – Blue Transformation in action. Rome: FAO. doi:10.4060/cd0683en（FAO出版物参考文献格式的范例）

FAO. FishStatJ. Rome: FAO. https://www.fao.org/fishery/statistics/software/fishstatj/en（FAO出版物引用FishStat数据的格式为“FAO. 年份. FishStat: 数据集名称和年份. [Accessed on 日期]. In: FishStatJ. Licence: CC-BY-4.0.”）

FAO. Global Capture Production. In: Fisheries and Aquaculture. Rome: FAO. https://www.fao.org/fishery/collection/capture/en（fao_data_info()$citation采用该页面“Cite this content as”的格式）

每份报告都引用的数据

FAO. 2026. Global Capture Production 1950-2024, release 2026.1.0. In: Fisheries and Aquaculture [online]. Rome. [Cited 10 October 2026]. https://www.fao.org/fishery/collection/capture/en. Licence: CC BY 4.0.

FAO (2026a). Fishery and Aquaculture Statistics – Yearbook 2024. FAO Yearbook of Fishery and Aquaculture Statistics. Rome: FAO. doi:10.4060/ce1217en

默认章节引用的方法和软件

Bai, J. and Perron, P. (2003). Computation and analysis of multiple structural change models. Journal of Applied Econometrics 18(1): 1–22. doi:10.1002/jae.659

Kendall, M.G. (1975). Rank correlation methods. 4th edition. London: Charles Griffin.

Kleisner, K., Zeller, D., Froese, R. and Pauly, D. (2013). Using global catch data for inferences on the world’s marine fisheries. Fish and Fisheries 14(3): 293–311. doi:10.1111/j.1467-2979.2012.00469.x

Lin, H. (2026). faofishingreport: Analyse and report FAO Global Capture Production statistics. R package version 1.0.0. https://linbojun99.github.io/faofishingreport/

Mann, H.B. (1945). Nonparametric tests against trend. Econometrica 13(3): 245–259. doi:10.2307/1907187

R Core Team (2026). R: A language and environment for statistical computing. Vienna: R Foundation for Statistical Computing. https://www.R-project.org/

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(3): 379–423. doi:10.1002/j.1538-7305.1948.tb01338.x

Zeileis, A., Kleiber, C., Krämer, W. and Hornik, K. (2003). Testing and dating of structural changes in practice. Computational Statistics & Data Analysis 44(1–2): 109–123. doi:10.1016/S0167-9473(03)00030-6

其他章节引用的方法

Alajmi, A., Ben-Hasan, A., Alrushaid, T., Vahabnezhad, A. and Pauly, D. (2024). Mean temperature of the catch index can be masked by changes in catch composition unrelated to ocean warming. Fisheries Management and Ecology 31(1): e12659. doi:10.1111/fme.12659

Caddy, J.F. (1993). Toward a comparative evaluation of human impacts on fishery ecosystems of enclosed and semi-enclosed seas. Reviews in Fisheries Science 1(1): 57–95. doi:10.1080/10641269309388535

Carlson, S.M. and Satterthwaite, W.H. (2011). Weakened portfolio effect in a collapsed salmon population complex. Canadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences 68(9): 1579–1589. doi:10.1139/f2011-084

Cheung, W.W.L., Watson, R. and Pauly, D. (2013). Signature of ocean warming in global fisheries catch. Nature 497(7449): 365–368. doi:10.1038/nature12156

Cottrell, R.S., Nash, K.L., Halpern, B.S., Remenyi, T.A., Corney, S.P., Fleming, A., Fulton, E.A., Hornborg, S., Johne, A., Watson, R.A. and Blanchard, J.L. (2019). Food production shocks across land and sea. Nature Sustainability 2(2): 130–137. doi:10.1038/s41893-018-0210-1

de Leiva Moreno, J.I., Agostini, V.N., Caddy, J.F. and Carocci, F. (2000). Is the pelagic-demersal ratio from fishery landings a useful proxy for nutrient availability? A preliminary data exploration for the semi-enclosed seas around Europe. ICES Journal of Marine Science 57(4): 1091–1102. doi:10.1006/jmsc.2000.0705

FAO (2026b). The State of World Fisheries and Aquaculture 2026 – Blue Transformation: turning vision into impact. Rome: FAO. doi:10.4060/cd8357en

Froese, R., Demirel, N., Coro, G., Kleisner, K.M. and Winker, H. (2017). Estimating fisheries reference points from catch and resilience. Fish and Fisheries 18(3): 506–526. doi:10.1111/faf.12190

Froese, R. and Pauly, D. (eds). FishBase. World Wide Web electronic publication. https://www.fishbase.se（报告中引用实际使用的版本）

Froese, R., Winker, H., Coro, G., Palomares, M.L.D., Tsikliras, A.C., Dimarchopoulou, D., Touloumis, K., Demirel, N., Vianna, G.M.S., Scarcella, G., Schijns, R., Liang, C. and Pauly, D. (2023). New developments in the analysis of catch time series as the basis for fish stock assessments: The CMSY++ method. Acta Ichthyologica et Piscatoria 53: 173–189. doi:10.3897/aiep.53.105910

Garibaldi, L. and Limongelli, L. (2003). Trends in oceanic captures and clustering of large marine ecosystems: two studies based on the FAO capture database. FAO Fisheries Technical Paper No. 435. Rome: FAO. https://www.fao.org/4/y4449e/y4449e00.htm

Gephart, J.A., Deutsch, L., Pace, M.L., Troell, M. and Seekell, D.A. (2017). Shocks to fish production: Identification, trends, and consequences. Global Environmental Change 42: 24–32. doi:10.1016/j.gloenvcha.2016.11.003

Grainger, R.J.R. and Garcia, S.M. (1996). Chronicles of marine fishery landings (1950–1994): trend analysis and fisheries potential. FAO Fisheries Technical Paper No. 359. Rome: FAO. https://www.fao.org/4/w3244e/w3244e00.htm

Hondorp, D.W., Breitburg, D.L. and Davias, L.A. (2010). Eutrophication and Fisheries: Separating the Effects of Nitrogen Loads and Hypoxia on the Pelagic-to-Demersal Ratio and other Measures of Landings Composition. Marine and Coastal Fisheries 2(1): 339–361. doi:10.1577/C09-020.1

Huang, B., Thorne, P.W., Banzon, V.F., Boyer, T., Chepurin, G., Lawrimore, J.H., Menne, M.J., Smith, T.M., Vose, R.S. and Zhang, H.-M. (2017). Extended Reconstructed Sea Surface Temperature, Version 5 (ERSSTv5): Upgrades, Validations, and Intercomparisons. Journal of Climate 30(20): 8179–8205. doi:10.1175/JCLI-D-16-0836.1

Lepš, J., Götzenberger, L., Valencia, E. and de Bello, F. (2019). Accounting for long-term directional trends on year-to-year synchrony in species fluctuations. Ecography 42(10): 1728–1741. doi:10.1111/ecog.04528

Loreau, M. and de Mazancourt, C. (2008). Species Synchrony and Its Drivers: Neutral and Nonneutral Community Dynamics in Fluctuating Environments. The American Naturalist 172(2): E48–E66. doi:10.1086/589746

Mullon, C., Fréon, P. and Cury, P. (2005). The dynamics of collapse in world fisheries. Fish and Fisheries 6(2): 111–120. doi:10.1111/j.1467-2979.2005.00181.x

Ong, J.J.L., Walter, J.A., Jensen, O.P. and Pinsky, M.L. (2021). Global hotspots of coherent marine fishery catches. Ecological Applications 31(5): e02321. doi:10.1002/eap.2321

Plummer, M. (2003). JAGS: A program for analysis of Bayesian graphical models using Gibbs sampling. In: Proceedings of the 3rd International Workshop on Distributed Statistical Computing (DSC 2003), Vienna, pp. 1–10. https://www.r-project.org/conferences/DSC-2003/Proceedings/Plummer.pdf

Pyper, B.J. and Peterman, R.M. (1998). Comparison of methods to account for autocorrelation in correlation analyses of fish data. Canadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences 55(9): 2127–2140. doi:10.1139/f98-104

Swartz, W., Sala, E., Tracey, S., Watson, R. and Pauly, D. (2010). The Spatial Expansion and Ecological Footprint of Fisheries (1950 to Present). PLoS ONE 5(12): e15143. doi:10.1371/journal.pone.0015143

Thibaut, L.M. and Connolly, S.R. (2013). Understanding diversity–stability relationships: towards a unified model of portfolio effects. Ecology Letters 16(2): 140–150. doi:10.1111/ele.12019

Wilberg, M.J. and Miller, T.J. (2007). Comment on “Impacts of Biodiversity Loss on Ocean Ecosystem Services”. Science 316(5829): 1285. doi:10.1126/science.1137946

Worm, B., Barbier, E.B., Beaumont, N., Duffy, J.E., Folke, C., Halpern, B.S., Jackson, J.B.C., Lotze, H.K., Micheli, F., Palumbi, S.R., Sala, E., Selkoe, K.A., Stachowicz, J.J. and Watson, R. (2006). Impacts of Biodiversity Loss on Ocean Ecosystem Services. Science 314(5800): 787–790. doi:10.1126/science.1132294