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民國115年 高考三級 漁業技術 海洋生態及漁場學收錄考選部官方試題，共 5 題可線上瀏覽，考選部未公告本科目答案。
題目與答案
解釋下列與海洋生態有關專有名詞之意涵：（每小題5 分，共20 分）
Eddy Kinetic Energy
Carbonate Compensation Depth
Marine snow
Wasp-waist effect
參考解答（AI 生成，非官方） 一、Eddy Kinetic Energy（渦動動能，EKE）：指海水運動中由中尺度渦旋（mesoscale eddy）的流速擾動所貢獻的動能，通常以 EKE＝½(u′²＋v′²) 估算，u′、v′ 分別為相對於平均流的東向與北向流速分量。EKE 高值區代表渦旋活躍，可透過等密面抬升與水平攪拌，把營養鹽帶入真光層，並影響浮游生物聚集、仔稚魚輸送與洄游路徑，因此常被用作判定漁場位置與變動的指標；黑潮、灣流等西邊界流區及臺灣東部海域，均屬高 EKE 海域。 二、Carbonate Compensation Depth（碳酸鹽補償深度，CCD）：指海水中碳酸鈣（主要為方解石）的溶解速率，恰好等於它的沉降供應速率的深度；在此深度以下，碳酸鹽沉積物幾乎無法保存。CCD 受壓力、溫度、二氧化碳濃度與碳酸根飽和度影響，太平洋一般約在 4,000 至 4,500 公尺，大西洋約在 5,000 公尺。海洋酸化會使碳酸根濃度下降、CCD 上移，衝擊翼足類與有孔蟲等鈣質浮游生物，並改變生物泵與碳封存效率。 三、Marine snow（海雪）：指由浮游植物殘體、糞粒、細菌、黏液與礦物顆粒凝聚而成、粒徑多在 0.5 毫米以上的有機碎屑團，因外觀如雪片下沉而得名。海雪是海洋生物泵（biological pump）把表層碳輸往深層的主要載體，沉降過程中，有機碳會被細菌與中層生物分解、攝食，形成養分再礦化；其通量大小決定深海生態系的食物供給與碳埋藏量，也是估算碳循環與深海攝食行為的重要參數。 四、Wasp-waist effect（蜂腰效應）：指食物網的中層由少數優勢物種（如沙丁魚、鯷魚、玉筋魚、磷蝦）大量佔據，形成上下寬、中間窄的蜂腰結構，能量由浮游生物經此瓶頸傳向高階掠食者。這些物種同時受餌料（bottom-up）與掠食（top-down）雙重控制，其族群量變動會迅速向上、向下傳遞，造成生態系震盪；若漁業集中捕撈蜂腰物種，容易引發資源崩解與食物網重組。
何謂黑潮大蛇行現象？其對發生此現象的海洋環境及漁業造成什麼影
響？臺灣附近海域的黑潮流態是否也有類似的現象？亦請論述此現象
發生的海域及其對海洋環境與漁業造成的影響。（20 分）
參考解答（AI 生成，非官方） 一、定義與流路型態：黑潮大蛇行（Kuroshio large meander）指日本本州南岸紀伊半島至遠州灘外海的黑潮主軸，由原本沿大陸棚坡直進（直進流路）轉為明顯向南彎曲、再北返的持續性大彎曲，持續一年以上者稱大蛇行，短期者為小蛇行。其成因與黑潮流量、吐噶喇海峽與臺灣東部外海的上游條件、海底地形及中尺度渦旋、羅斯貝波傳遞有關，彎曲處常伴隨冷水渦入侵遠州灘與熊野灘。 二、對海洋環境的影響：大蛇行使暖水輸送路徑改變，紀伊半島至遠州灘沿岸出現冷水侵入與湧升，表層水溫、鹽度與營養鹽分布隨之改變；同時改變黑潮與沿岸水交換、混合層深度與初級生產力，並影響水團與渦旋生成。其熱量輸送異常亦可能透過海氣交互作用，影響日本太平洋沿岸的降雨與颱風路徑，屬於區域氣候與海洋環境的重要變異來源。 三、對漁業的影響：流路改變使漁場位置與魚種組成隨之移動，例如鰹、鮪等洄游性魚類的索餌場改變，沿岸魩仔魚、沙丁魚與鯷魚的分布及加入量亦受影響；冷水入侵可能帶來冷水性種類，卻也使部分暖水性漁場消失，造成漁獲量與漁期不穩定，增加漁船搜尋成本與作業風險。日本氣象廳與水產研究機構因而將流路型態納入漁海況預報。 四、臺灣附近海域的流態：臺灣東部黑潮主軸大致沿花東外海北上，流路相對穩定，未出現如日本南岸持續一年以上之大蛇行；但受臺灣東部外海渦旋、颱風與季風影響，仍有小尺度擺動、支流入侵臺灣海峽，以及東海陸棚邊緣的黑潮入侵與湧升。冬季黑潮支流進入臺灣海峽北部，夏季以東部外海渦旋與入侵東海較明顯，屬路徑擺盪與渦旋脫離，而非典型大蛇行。 五、發生海域與綜合影響：典型大蛇行發生於日本太平洋岸（紀伊半島、遠州灘、熊野灘一帶），臺灣東北海域與東海陸棚邊緣則以黑潮入侵、湧升及渦旋為主。兩者皆會改變營養鹽供應與初級生產力，進而影響漁場形成、仔稚魚輸送與資源補充量；在管理上宜強化海況監測、漁海況預報與漁船動態調適，以降低流路變異對漁業的衝擊。
Critical depth 與Mixed layer depth 是海洋物理與生態學上的兩條看不見
的界限深度，請問它們個別的定義為何？此二深度的相對高低對海洋生
態及漁業造成什麼影響？請論述之。（20 分）
參考解答（AI 生成，非官方） 一、Critical depth（臨界深度）之定義：由 Sverdrup（1953）提出，指水柱中浮游植物總光合作用量恰等於總呼吸與損失量的深度；在臨界深度以淺的水層，族群淨生產為正，可以維持或增加生物量。其位置取決於表面光量、海水光衰減係數與補償光量，通常以 z_c 表示，並可以光衰減公式與日光照時估算；臨界深度會隨季節、緯度、濁度與混合強度而變動。 二、Mixed layer depth（混合層深度，MLD）之定義：指因風力攪拌與表面對流冷卻，使水溫、鹽度與密度近似均勻的上層水體厚度，一般以密度較下層增加 0.125 kg/m³ 或溫度差 0.2 ℃ 的深度判定。MLD 代表浮游植物被垂直混合的範圍，其深淺受風應力、熱通量、淡水輸入與層化程度控制，是決定藻類受光環境的關鍵尺度。 三、相對高低對生態的影響：當 MLD 淺於臨界深度（MLD 小於 z_c）時，混合層內平均光量足以支持淨生產，若同時有營養鹽供應，即可能引發春季藻華；反之，冬季深混合使 MLD 大於 z_c，藻類長時間處於弱光，淨生產為負，生物量難以累積。MLD 與 z_c 的比值及層化強度共同決定藻華的起始時間、規模與粒徑結構，進而影響食物鏈效率。 四、對漁業的影響：藻華時機與餌料供給關係到仔稚魚的匹配與不匹配（match-mismatch）假說，MLD 與 z_c 的相對變化會改變浮游動物量與魚類早期活存率，進一步影響鯷、鯖、鮪等資源的補充量與漁獲波動。聖嬰與海洋熱浪造成的層化加劇、MLD 變淺，可能使營養鹽補給不足而降低生產力；反之，過度深混合則抑制藻華。漁業管理宜將混合層與臨界深度監測納入漁海況預報。
漁業生物資源的狀態受到捕撈壓力影響，更受到海洋生態環境變動的支
配，請解釋生態學上的Bottom-up control 及Top-down control 理論，並
請舉實例說明漁獲量如何受此兩種理論影響？（20 分）
參考解答（AI 生成，非官方） 一、Bottom-up control（由下而上控制）之意涵：主張較低階生產者（營養鹽、光、浮游植物）的供應量決定整體食物網的承載量，能量與生物量由下向上傳遞，高階掠食者的豐度受餌料限制。此觀點強調物理與化學環境（湧升、混合、光照）及初級生產力對漁業資源的支配，常見於湧升流區與高生產力海域，其資源變動多與環境驅動的餌料供給同步。 二、Top-down control（由上而下控制）之意涵：主張高階掠食者透過捕食與捕撈移除較低階生物，控制其族群量與結構，形成營養階層串聯（trophic cascade）。當頂級掠食者減少，中階掠食者或草食者因而獲得釋放、大量增殖，進一步改變藻類或底棲群聚；漁業移除大型掠食者，即為典型的人為 top-down 作用。 三、Bottom-up 實例：秘魯沿岸上升流區的鯷魚（anchoveta）資源，其豐度與加入量高度隨聖嬰—南方振盪（ENSO）造成的湧升與營養鹽供應而變動；1972 年聖嬰期間生產力下降，加上捕撈壓力，導致資源崩解。此例顯示環境驅動的餌料與初級生產力可主導漁獲量。另如北大西洋沙丁魚與鯷魚的長期交替，亦與海溫及生產力變動有關。 四、Top-down 實例：海獺、海膽與海藻的經典案例，海獺被捕獵移除後，海膽大量增殖、啃食海藻，形成海膽荒蕪（urchin barren）；阿拉斯加灣與巴倫支海的鱈魚、毛鱗魚與蝦類關係，亦顯示鱈魚捕食會改變毛鱗魚與蝦類豐度。過度捕撈大型掠食者後，中階掠食者獲得釋放、草食性魚類增加，造成藻場退化與漁獲結構改變。 五、綜合論述與管理啟示：實際上多數生態系同時受兩者作用，強度隨環境與漁撈壓力而異；湧升流區偏向 bottom-up，層化貧營養海域與受強烈捕撈的上層生態系則偏向 top-down。漁業管理應同時監測環境指標（水溫、湧升、初級生產力）與掠食者及餌料關係，採行生態系基礎管理（EBM）、預防性參考點與漁獲控制規則，避免以單一因子解釋資源變動而誤判。
受到過度漁撈及全球環境變遷的影響，海洋漁業的存續與發展面臨困
境，精準漁業（Precision Fisheries）是海洋漁業未來的發展方向，何謂精
準漁業？達成精準漁業需具備那些要素或方法？試申論之。（20 分）
參考解答（AI 生成，非官方） 一、精準漁業之定義：精準漁業（precision fisheries）係將精準農業在正確時間、正確地點、採正確方式的觀念延伸至漁業，透過即時觀測、資料整合與決策支援，針對漁場、漁期、漁具與漁獲組成進行精細化調控，以在維持資源永續與生態系健康的前提下，提高目標魚種漁獲效率、降低混獲與作業成本。其核心是資料驅動、即時回饋、因地制宜，而非單純增加捕撈量。 二、要素一，觀測與資料基礎：需整合衛星遙測（海表溫、葉綠素、海色）、都卜勒流場、Argo 浮標、聲學資源調查、漁船監控系統（VMS）、船舶自動識別（AIS）與電子漁撈日誌，建立長期時空資料庫；並以機器學習與海洋數值模式發展漁海況預報，預測潛在漁場與資源分布，作為船隊派遣與作業決策依據。 三、要素二，選擇性漁法與漁具：發展降低混獲的選擇性漁具，如海龜逃脫裝置（TED）、混獲減少裝置（BRD）、圓形鉤與深層放繩、LED 集魚燈調控、網目與網型改良，以及依體型與行為差異分離魚種；配合即時監測、移動規則（move-on rule）與動態海域管理（dynamic ocean management），在混獲熱點即時調整作業，減少對非目標種與瀕危物的衝擊。 四、要素三，管理治理與誘因：需以漁獲控制規則（harvest control rules）、總可捕量（TAC）、個別可轉讓配額（ITQ）或權利基礎管理，結合電子監控（EM）、產銷履歷與溯源驗證，並依 FAO《負責任漁業行為守則》、聯合國海洋法公約（UNCLOS）與永續發展目標 SDG 14 的精神強化治理；同時透過補貼與認證引導漁民採用精準技術，讓資料回饋形成閉環。 五、限制與建議：精準漁業面臨設備與通訊成本高、開發中國家與小型漁業資料不足、模式不確定性、隱私與資料權屬、漁民接受度與治理量能等限制；建議先以重點漁業與示範船隊逐步建置，強化跨機關資料共享與標準化，並將環境變異與資源評估的不確定性納入預防性管理，避免科技化反而集中捕撈壓力。