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《鱼类种群分析贝叶斯入门》（A Bayesian Introduction to Fish Population Analysis）是由北卡罗来纳州立大学应用生态学系荣誉教授约瑟夫・E・海托华（Joseph E. Hightower）撰写的一部专业著作，于 2026 年由 CRC 出版社首次出版。作为查普曼与霍尔 / CRC 应用环境统计学系列的重要组成部分，该书聚焦渔业科学中的贝叶斯方法应用，为鱼类种群动态分析提供了系统的理论框架和实操指南。书籍涵盖平装本、精装本和电子书三种版本，ISBN 编号分别为 978-1-032-84090-1、978-1-032-83355-2 和 978-1-003-51115-1，DOI 为 10.1201/9781003511151。
作者约瑟夫・E・海托华长期致力于鱼类种群动态研究，尤其专注于种群参数估算的野外调查与分析方法，其在北卡罗来纳州立大学讲授的定量渔业管理研究生课程，为本书的撰写奠定了坚实基础。书中内容基于作者多年的教学经验与研究成果，融入了大量实际案例和可复现的分析代码，兼具理论深度与实践价值。
二、核心内容框架
（一）基础理论铺垫
书籍开篇从渔业科学的应用属性切入，指出渔业生物学家在应对种群恢复、资源开发调控等问题时，需精准估算种群数量、存活率等关键参数，并充分考虑结果的不确定性。贝叶斯方法凭借其灵活性和强大的建模能力，成为解决这些挑战的理想工具。
前两章作为入门基础，分别介绍了渔业科学研究的核心问题的 R 与 RStudio 软件的基础操作，为后续的数据分析实操做好准备。第三章重点讲解了渔业模型中常用的概率分布，包括二项分布、泊松分布、正态分布、对数正态分布等离散和连续分布类型，通过实例说明不同分布在描述鱼类计数、体长测量等数据中的应用，为后续模型构建奠定统计学基础。
（二）模型拟合方法
第四章系统阐述了模型拟合的核心逻辑与方法，包括模拟法、贝叶斯方法的应用流程。书中详细介绍了马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）算法的原理与实现，通过标记 - 重捕的实例演示了贝叶斯模型的构建、代码调试、收敛性判断等关键步骤。此外，还探讨了似然函数、偏差分析、模型检验与选择等重要主题，帮助读者掌握模型优化的核心技能。
（三）种群动态关键参数分析
后续章节围绕鱼类种群动态的核心参数展开，分别针对丰度、存活率、死亡率、生长和补充量五大主题，构建了对应的贝叶斯分析模型：
丰度估算：介绍了去除法、标记 - 重捕法和二项混合模型等常用方法，通过模拟数据与实例演示，说明如何在封闭种群中实现种群数量的精准估算。
存活率分析：结合年龄组成数据、遥测技术数据和标记返回数据，构建了多种存活率估算模型，包括考虑渔具选择性的改进模型和 cohort 模型。
死亡率分解：重点讲解了捕捞死亡率与自然死亡率的分离方法，引入了信息先验分布、完整标记研究、多年标记实验等进阶内容，为渔业资源调控提供科学依据。
生长模型：聚焦体长生长与体重生长两大主题，详细介绍了 von Bertalanffy 生长曲线的拟合方法，对比了年龄 - 体长数据与标记重捕数据在生长参数估算中的应用。
补充量研究：围绕亲体 - 补充量关系，重点讲解了 Beverton-Holt 模型的拟合与应用，探讨了产卵群体大小对补充量的影响，为种群繁殖潜力评估提供工具。
（四）整合与进阶应用
第十章介绍了整合种群模型的构建方法，通过整合多种数据来源（如捕获数据、调查数据、标记数据），实现对种群动态的全面刻画。书中提供了简化的两年龄模型和完整的年龄结构模型，演示了如何通过多源数据融合提高参数估算的精度与可靠性。最后一章通过实证案例分析，展示了贝叶斯方法在实际渔业研究中的应用流程，包括数据处理、模型构建、结果解读等关键环节。
三、书籍特色与价值
（一）实操性强
全书贯穿 “实践导向” 理念，提供了完整的 R 代码用于模拟研究设计，以及 JAGS 贝叶斯代码用于模型拟合，所有代码文件均可在线获取。书中不预设读者具备 R 或 JAGS 编程基础，通过逐步讲解新命令和实例，帮助读者快速掌握贝叶斯建模的实操技能。此外，每个章节末尾均设有练习题，便于读者巩固所学知识。
（二）理论与应用结合
书籍既系统阐述了贝叶斯统计的核心理论，包括先验分布、后验分布、似然函数等基础概念，又紧密结合渔业科学的实际问题，构建了一系列针对性强的分析模型。通过模拟不同研究场景（如标记数量调整、采样强度变化），帮助读者建立对渔业模型的直观理解，掌握研究设计的关键要素。
（三）覆盖范围全面
从基础的概率分布、软件操作，到复杂的整合种群模型，书籍构建了完整的知识体系，涵盖了鱼类种群分析的核心内容。书中不仅包括传统的分析方法，还引入了遥测技术、多源数据整合等前沿应用，反映了现代渔业统计学的发展趋势。
（四）受众广泛
书籍适用于高等院校渔业科学、生态学等相关专业的高年级本科生和研究生，可作为定量渔业管理、种群生态学等课程的教材；同时也为从事渔业资源调查、评估与管理的科研人员和实务工作者提供了重要的参考工具，帮助其运用贝叶斯方法解决实际问题。
四、适用场景与意义
在渔业资源可持续利用的背景下，精准的种群动态分析是科学管理的前提。该书提供的贝叶斯分析框架，能够有效处理渔业数据的不确定性，整合多源信息提高评估结果的可靠性，为渔业资源保护与开发调控提供科学支撑。无论是淡水还是海洋渔业研究，无论是濒危种群恢复评估还是商业渔业资源管理，书中的模型与方法都具有广泛的应用价值。
此外，书籍倡导的 “模拟 - 建模 - 验证” 研究范式，为渔业科学研究提供了规范的流程参考，有助于推动渔业统计学研究的标准化与规范化发展。通过掌握书中的方法与技能，读者能够更好地应对渔业资源管理中的复杂问题，为实现渔业资源的可持续利用贡献力量。