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大眼金枪鱼属于暖水性高度洄游型的鱼类,广泛分布于太平洋、大西洋和印度洋的热带和亚热带海域,其渔业资源的养护和管理受到全球区域性金枪鱼渔业管理组织重点关注。作为我国延绳钓渔业中重要的目标经济鱼种,通过深入研究其渔业资源开发状态,能够为我国渔业管理部门在渔业政策制定中提供重要的科学支持。为此,本文根据印度洋金枪鱼委员会（IOTC,Indian Ocean Tuna Commission）网站数据及我国延绳钓渔业的渔捞日志数据,考虑到各种不确定性因素,对印度洋大眼金枪鱼的资源状况进行评估,并对我国CPUE数据进行了标准化。主要研究内容和结果如下:（1）根据1950-2016年的渔获量数据及1955-2016年的单位捕捞努力量（Catch Per Unit Effort,CPUE）数据,采用贝叶斯状态空间剩余产量模型框架JABBA（Just Another Bayesian Biomass Assessment）对印度洋大眼金枪鱼的资源状况进行评估,分析了渔船效应、CPUE数据尺度对评估结果的影响。结果表明,模型拟合效果对于不同时间跨度下CPUE数据的选择比较敏感。当选用时间跨度为1979-2016年的CPUE数据且考虑渔船效应时,模型拟合效果最好。2016年大眼金枪鱼的资源量为812 kt,最大可持续产量（Maximum Sustainable Yield,MSY）为163 kt,远高于同年渔获量86.81 kt,其资源量具有81.80%的概率处于“健康”状态。当总允许可捕量为69.45-104.17 kt时（2016年渔获量的80%-120%）,未来10年大眼金枪鱼的资源量仍高于BMSY。回顾性分析结果表明,该资源评估结果存在一定程度的回顾性问题,捕捞死亡率和资源量分别存在被低估和高估的现象。将来需要在模型结构设定、CPUE数据选择、模型参数的先验分布设置等方面进一步的优化。（2）大眼金枪鱼是我国远洋延绳钓渔业中重要的大洋性经济鱼类,由于CPUE多受到渔船效应、渔业管理及多种环境因素的影响。为此,本文结合2014-2018年我国在印度洋延绳渔业中的生产数据以及Ocean Watch网站上环境数据（海表面温度、叶绿素等）,采用广义可加模型（Generalized Addictive Model,GAM）对印度洋大眼金枪鱼的CPUE进行标准化分析。将显著性变量逐一加入模型中,依据AIC（Akaike Information Criterion）准则选择最佳标准化模型。结果显示:共有7个显著性变量,依次为年、月、渔船、经度、纬度和海表面温度（SST）及年×经度交互项,对CPUE的最大解释率为26.9%。在显著性模型变量中,变量年和月对CPUE的影响较大,分别解释了8.13%、7.97%的总偏差。较高CPUE出现在40°E-60°E和15°S-10°S之间。在24℃-32℃温度范围内,CPUE整体变化趋势较大,而24℃-32℃范围时,其渔获水平较高,这一结果可能是由于大眼金枪鱼喜欢暖水海域,而低温海域较少出现。（3）渔业资源评估中,标准化CPUE数据更能准确反映其资源丰度的变化情况,而优化可捕系数q值可有效提高模型参数估计的准确性。本文考虑我国标准化CPUE数据和q随时间变化来对大眼金枪鱼资源状况进行新一轮的评估。通过构建不同的模型策略,探讨不同区域CPUE和q在不同增长水平下的影响（即每年恒增1%、2%或3%）。通过DIC和RMSE值最小原则选定最佳评估模型,并基于该模型对其可捕系数q值进行优化（即每年增加1%、2%或3%）。根据DIC和RMSE准则,选取S5模型策略（R1＿ID＿7918、R2＿ID＿7918、CHN＿1418）作为评估大眼金枪鱼种群的基础模型,并考虑了该模型策略下q值的不同增长水平。评估结果显示,B2018估计为625063吨,BMSY估计为672136吨,2018年渔获量为93493吨,MSY的中位数和95%置信区间估计为130361（115534,176015）吨,则表明2018年印度洋大眼金枪鱼资源量可能存在一定的过度捕捞,即其捕捞死亡系数小于最大持续产量下的捕捞死亡系数FMSY(F/FMSY<1),而当前资源量小于最大持续产量下的资源量BMSY(B/BMSY<1),这一结果与2019年IOTC报告中热带金枪鱼工作组（Working Party on Tropical Tunas,WPTT）的评估结果较为一致。