对抗常见的假设，世界的鲨鱼咬率正在减少

抽象的

在2000年至2016年期间，分析了与鲨鱼咬率有关的世界十大国家的趋势，被定义为一个国家的鲨鱼叮咬的年数及其居民人口的比例。基于非参数置换置换的方法来确定一个国家的回归线的斜率是否仍然是恒定的，或者是所谓的加入点，是统计软件的核心特征的连接点，通过应用直线模型可以获得斜率改变和更好的拟合。超过90％的鲨鱼叮咬事件发生在美国，澳大利亚，南非和新西兰海岸。由于其中三个海岸在转化为咬速时出现了负趋势，但整体全球趋势正在减少。鲨鱼咬速率下降的潜在原因 - 除了世界上人口的增加，导致更多的海滩，讨论了由于过度捕捞而导致的鲨鱼减少。

1.介绍

鲨鱼在进入大海时，在进入大海时，似乎有理由的原因，考虑到来自世界各地的新闻网点的仍然普遍的鲨鱼炒作[1- - - - - -3.］．但媒体并不是鲨鱼咬伤传言的唯一来源[4］．一些专家过去在详细阐述这一现象时也有些忘乎所以[5- - - - - -8］．总的共识是，尽管每年被鲨鱼咬伤的事件在80到100起之间，但鲨鱼咬伤的事件仍在增加[9- - - - - -12.］．考虑到鲨鱼仍然代表着最丰富的顶级捕食者，在我们的星球上重量超过50公斤，而数百万人在每天在海上游泳，与常见的人类事件常见的其他捕食者相比，这个年度咬人计数仍然极低[13.- - - - - -16.］．然而，关于咬数预测更令人惊讶的事实是，直接影响咬数的海滩到访种群通常被排除在预测长期趋势之外[9］．这种方法是错误的，因为被鲨鱼咬伤的人数直接对应着进入海洋的人数。因此，趋势和预测必须包括各自的人口。在这种程度上，我们引入了叮咬率[13.- - - - - -16.:某一地区每年报告的鲨鱼咬伤与该地区每年估计的海滩参观人数之比。假设在某一时刻，同样数量的人会进入大海。由于海滩出席人数并不总是确定的，任何可以被识别为类似于参加海滩人数的人口数量都可以作为有效的替代。因此，地区、州或国家的民众可以作为这样一个代理[16.］．

通过创建回归模型 - 使用软件包加入点 - 从2000年到2016年分析前十个国家的咬合率趋势，我们可以确定是否发生了这些趋势的统计学意义。还创建了全局咬合率的模型来确定所选方法的准确性，通过预测2018年的咬合率并将此数与当年的实际事件数量进行比较。

2.方法

2000-2016为世界十大国家的叮咬数量来自鲨鱼研究所的“全球鲨鱼攻击文件”事件数据集[17.，它列出了每一次以人身伤害或对冲浪板、船等造成损坏而告终的遭遇。由于被称为“攻击”的事件种类繁多，其中一些事件反映了有偏见的事件，从而歪曲了趋势，因此它们被排除在本研究之外。这些事件包括用鱼叉捕鱼，冲浪和鲨鱼捕鱼，或者喂鲨鱼。此外，所有在冲浪板、皮划艇或小船上没有造成伤口或没有任何牙齿痕迹的实物证据的碰撞也被排除在外。此外，在整个期间，也有一系列可疑的死亡事件，可能是溺水事件，后来被鲨鱼清除[18.- - - - - -20.］．

2.1。用咬速替换咬合计数

要确定十大国家的咬合趋势，我们使用咬速而不是咬合计数[13.- - - - - -15.］．咬伤率的定义是:某一特定地区每年的咬伤次数与相应的去海滩人口或任何相关指标的比率[13.- - - - - -15.］．在这里，我们使用了各国的人口数量来确定利率。

2.2。事件建模通过时间

我们决定采用该软件的连接点4.6.0.0因为它使用了基于现代非参数置换的方法来测试回归线的斜率是否随时间恒定，或者是否有所谓的斜波变化和直线模型的延长点然后获得更好的拟合．国家癌症研究所（NCI）使用这种回归测试来监测癌症率随着时间的推移。我们正在使用基于现代流行病学的方法，从该领域的最新发展中受益。

为了决定是否使用固定斜率线性模型更好，我们使用置换方法，我们随机排列从直线模型的残差，这意味着我们打乱了回归线和每个观测之间的距离[21.］．然后，我们计算了置换数据集的测试统计数据，并测量通过估计置换数据集的比例来测量数据对零假设提供的多少证据。相应的T值至少与我们用原始数据集观察的值一样极端。如果测试是显着的，那么存在至少一个加入点，真正的斜率发生了变化。joinpoints可以在单个回归中从无到几个。

２.３.回归模型使用

由于上述分析没有揭示任何国家的连接点，所以采用固定斜率线性模型 对于不同的国家，使用了代表咬的次数 , 代表一年 ,a代表回归拦截，b代表回归线的斜率。

虽然这个简单的线性回归模型对单个国家来说是足够的，但它不足以衡量全球趋势，包括预测2018年的叮咬数量。虽然个别国家在咬伤方面表现出一定的规律性，但全球咬伤情况却相当波动，因为在通常很少或甚至以前不存在咬伤的国家，偶尔会发生异常事件。这种变异使得简单的线性回归模型不足，需要更好的拟合。最好的结果是将咬入数转换为它们的自然对数，并将这些值除以各自的种群数。因此，根据新的模型，我们提出了一个新的响应变量: 其中LN代表自然日志功能，分别为（新）拦截和斜率分别为A和B代表。

为了预测2018年的咬计数，我们得到了咬计数的自然对数的预测值，除以匹配的种群计数，并将该值重新转换为原始的咬计数单位。为了得到预测的截距和斜率，我们使用了回归程序Proc Reg.来自统计分析系统(SAS)。

在本文的其余部分，我们将把鲨鱼咬伤最多的十个国家仅仅称为“十大国家”。

3.结果

该项目旨在确定十大国家的鲨鱼咬号是否在增加或不增加，以及单独的趋势是线性的，或者如果存在少数。此外，还创建了全局模型，并通过预测2018年的叮咬数并将其与该年的实际数字进行比较来测试其精度。

在2000年至2016年期间，超过80％的鲨鱼叮咬沿着美国和澳大利亚海岸线发生，而美国在内的美国，在此期间，包括夏威夷的近三倍近三倍（表1）.当向前两国添加南非和新西兰时，这四大国家纪录了世界上90％以上的鲨鱼咬伤（表1）.

前四个国家缺乏连接点，其余六个国家也是如此;因此，我们考虑了线性回归模型。然而，正如前面提到的，用简单的咀嚼计数来确定趋势是不正确的。因此，咬计数被转换成咬率，然后转换成自然对数。四个排名靠前的国家中有三个的回归模型显示“b”值为负，因此斜率为负1）.

为2000年至2016年之间创建全球型号，揭示了负趋势（图1）.使用该模型预测2018年的事件数量显示了88.3起事件，95%的间隔在76.2至102.9起事件之间。2018年确诊病例为82例。

4。讨论

全球鲨鱼咬伤率正在下降。这种趋势很可能是由于每年越来越多的人进入水里，而与此同时，容易发生事故的鲨鱼种类的密度却在下降。尽管如此，进入水中的人数可能受到几个因素的影响，而鲨鱼也是如此。下面将对其中几个影响因素进行考虑和讨论。

4.1。确定所提出的趋势模型的因素

每年的鲨鱼叮咬数量非常低，使其很容易理解为什么会随着时间的推移而有叮咬的波动。这表明，除了持续的鲨鱼过度捕捞之外，年度咬率可能比全球效应更多地依赖于国家环境。例如，一个国家可能会因（a）在全年中的更有利的气象环境而遭受增加的叮咬，将更多人带到海滩上;（b）增加购买权，允许更多的海滩度假;（c）一个国家的政治稳定;或其他因素。当然，在同一时期的另一个国家，反向也可能是真的;因此，整体全球咬合率趋势是对所有这些国家的所有国家报告与鲨鱼事件的所有这些影响的结果。

在500多种鲨鱼中，只有大约12种经常被卷入事故。所以即使是商业捕捞每年至少损失7000万条鲨鱼[22.- - - - - -24.如果没有针对性的物种，可能不会影响年度百分率。然而，他们中的大多数确实在渔业统计中表现出来[25.,26.］．然后这种情况提出了为什么每年咬合仍然在审查期间在同一支架中的范围的问题[17.］．一种可能性是，并非所有这些物种都以相同的强度收获，因为他们中的一些人越来越靠近岸边，那些常见于商业鲨鱼渔业的区域。超越着名的老虎鲨，Galeocerdo居维叶和白鲨，噬人鲨属carcharias，它是属的成员Carcharhinus这主要导致了一些事件，比如牛鲨，C. Leucas.，黑头，C. Limbatus.纺纱,C. Brevipinna.或柔滑的鲨鱼，C. falciformis.．除海洋白白外，C. Longimanus和丝质，其中很多Carcharhinus物种几乎没有冒险入更深的水域，从而限制了他们的商业捕鱼。他们的托儿所也与他们的岸上的分布在一起，沿着海岸线，并且应该仍然存在仍然低位，它们使他们的主要栖息地产生海岸。但是，由于富营养化而破坏了海岸线[27.,28.]，疏浚[29.,30.，甚至藻华[31.,32.]可能会减少居民鲨鱼的食物鱼，强迫那些鲨鱼进入更深的水，远离潜在的人类将遇到的地区。更深的水域也可能具有逆转效应，例如，对于réunion的岛屿状态而言。在那里，地形特征将所涉及的鲨鱼限制为成为居民群体的一部分，因此在很大程度上消除了那些海岸线的短暂鲨鱼，使居民鲨鱼变得更加突出[33.,34.］．Réunion周围的这种情况表明，这两个主要物种 - 虎鲨和牛鲨 - 不仅仅是居民群体的一部分;由于Réunion周围的水域深处，他们似乎也似乎更加岸上导向，这可能会为这些鲨鱼提供更少的食物。虽然Réunion周围的Shark Bycatch存在[35.]，最常见的蓝鲨，Prionace glauca.，海洋白白也会导致岛屿周围的事件。

Réunion代表了一个更详细的研究事故率的主要区域，甚至更有，所以当咬合率因这个国家的海岸线的长度而被考虑[36.］．因此，尽管每年90%的咬伤发生在美国、澳大利亚、南非和新西兰，从而对全球趋势影响最大，但咬伤率和海岸线长度的比值可能会使Réunion与其他顶级国家处于完全不同的位置。

虽然全球鲨鱼百分点的下降似乎是世界人口增加与鲨鱼的过度捕捞的增加，但上述所有因素都有助于全球百分金的结果。因此，更详细地检查这些影响中的每一个，以确定哪一个对所提出的结果具有最大影响。

4.2。鲨鱼事故趋势吗？

当涉及人类和掠食性动物之间的事件时，鲨鱼排名最低，平均每年百分点少于一百次[1］．考虑到鲨鱼在每天进入大海的数百万人周围大量出现，这些咬合计数极低了[13.- - - - - -15.］．尽管如此，媒体对这些相对较少的事件的宣传远远超过其他任何动物。这种对鲨鱼的偏见大大夸大了它们对人类的实际威胁[3.,37.,38.］．对于鲨鱼的缘当来说，公众最终理解这些动物不会出现任何严重统计危险[1］．由于这种不合理的恐惧，鲨鱼得不到它们迫切需要的保护[39.- - - - - -41.］．人们只能希望全球罚款率下降将使人们的思想放松，并改善这种不公平的针对鲨鱼的偏见[42.- - - - - -44.］．改变公众对鲨鱼的看法对他们来说至关重要，对我们的海洋的福祉至关重要。鲨鱼仍然代表海洋境界超过50公斤的最丰富的捕食者;因此，它们在生态系统中提供了一个基本函数[45.- - - - - -47.］．毫不夸张地说，它们的数量进一步减少可能会引发海洋食物链不可逆转的失衡，导致整个海洋王国本身的灾难性崩溃[48.,49.］．

4.3。预测2018年的咬合计数

普遍接受的假设是鲨鱼叮咬正在增加[10.- - - - - -12.］．上述假设的基础是基于年咬合计数的简单比较。这样的方法是错误的两个原因：（1）不是鲨鱼和人类之间的每一个事件，（2）被咬人的人始终是为不同领域的共同指党者提供共同分母的一部分[13.- - - - - -16.］．忽略这两个焦点，无法进行预测。在与实际叮咬相关的人群的应用中，以及消除由例如鲨鱼捕鱼或鲨鱼喂养的事件的消除事件将这些叮咬变为更有意义的咬合率。这些利率在全球层面上降低。如上所述，可能导致这种减少的最简单情景是鲨鱼的持续全球过度捕捞，与世界人口的增加相结合。由于两者都不会停止，所谓的预测仍然存在：咬速将继续下降。

我们的回归模式预测了2018年的88.3事件，置信区间为95％，范围从76.2到102.9事件。这种置信区间在预测范围内将实际的82个右侧。只要人口的相同代理用于所有涉及的国家和有资格获得合法事件的资格，我们的预测模型就会提供强大的展望。

使用适当的媒体频道，结合缓解程序[9,50.来减少已经很低的鲨鱼咬伤数量，这可能是最终扭转鲨鱼对人类构成高风险危险的错误观念的开始。

数据可用性

应根据要求提供所有数据集。

利益冲突

作者声明他们没有利益冲突。

致谢

我们感谢“PROWIN PRO NATH”为财务贡献，对本文的写作。

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