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相似文献
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1.
基于神经网络的南太平洋长鳍金枪鱼渔场预报   总被引:2,自引:1,他引:1  
南太平洋长鳍金枪鱼是我国远洋渔业的重点捕捞对象;对南太平洋长鳍金枪鱼进行准确的渔场预报;可以提高捕捞效率;提高渔业的生产能力。本研究根据1993-2010年南太平洋长鳍金枪鱼的延绳钓生产数据以及海洋卫星遥感数据(海水表面温度;SST;海面高度;SSH)和ENSO(El Niño-Southern Oscillation)指标;采用DPS(data processing system)数据处理系统中的BP人工神经网络模型;以渔获产量(单位时间的渔获尾数)和单位捕捞努力量渔获量(CPUE;Catch per unit of effort)分别作为中心渔场的表征因子;并作为BP模型的输出因子;以月、经度、纬度、SST、SSH和ENSO指标等作为输入因子;分别构建4-3-1;5-4-1;5-3-1;6-5-1;6-4-1;6-3-1等BP模型结构;比较渔场预报模型优劣。研究结果表明;以CPUE作为输出因子的BP人工神经网络结构总体上较优;其中以6-4-1模型结构为最优;相对误差只有0.006 41。研究认为;以CPUE为输出因子的6-4-1结构的人工神经网络模型;能够准确预报南太平洋长鳍金枪鱼的渔场位置。  相似文献   

2.
基于海表温度和海面高度的东太平洋大眼金枪鱼渔场预测   总被引:3,自引:0,他引:3  
开展东太平洋大眼金枪鱼(Thunnus obesus)渔场预报技术研究,建立基于多环境因子渔场预报模型,将对该资源的高效开发和利用具有重要的意义。作者根据2009~2011年东太平洋海域(20°N~35°S、85°W~155°W)延绳钓生产统计数据,结合海洋遥感获得的表温(SST)和海面高度(SSH)的数据,运用一元非线性回归方法,以渔获量为适应性指数,按季度分别建立了基于SST和SSH的大眼金枪鱼栖息地适应性指数,采用算术平均法获得基于SST和SSH环境因子的栖息地指数综合模型,并用2012年各月实际作业渔场进行验证。研究结果显示,大眼金枪鱼渔场多分布在SST为24~29℃、SSH为0.4~0.8 m的海域。指数模型较好地拟合了因子适应性曲线(P0.05)。基于栖息地指数的2012年大眼金枪鱼中心渔场预报准确性平均达63%,可为金枪鱼延绳钓渔船寻找中心渔场提供指导。  相似文献   

3.
印度洋金枪鱼延绳钓渔业作为我国重要的远洋渔业之一,探究其渔场时空变动及与环境因子之间的关系十分必要。本文根据2016年1—6月收集的印度洋金枪鱼渔业生产数据,并结合卫星遥感获取的环境因子数据,运用ArcGIS和GAM模型分析了印度洋大眼金枪鱼和黄鳍金枪鱼渔场时空变动及与环境因子之间的关系。研究结果表明:大眼金枪鱼和黄鳍金枪鱼1—6月CPUE均呈现先减小后增加的趋势,4月均达最高值,分别为2.45尾/千钩和3.56尾/千钩,各月CPUE均存在显著性差异(P<0.001);大眼金枪鱼和黄鳍金枪鱼渔场时空变动基本趋于一致,均为先向东北移动,后向西北移动,最后再向东北移动的趋势;GAM模型分析显示,大眼金枪鱼CPUE与模型因子的解释率为32.1%,纬度和250 m水深温度影响最显著,黄鳍金枪鱼CPUE与模型因子的解释率为37.2%,200 m水深温度影响最显著;协同分析表明,1—6月,印度洋金枪鱼延绳钓中心渔场分布于1°S~9.5°N,47°~64°E,且海表温度在29.3~30.8℃的海域。  相似文献   

4.
基于随机森林的印度洋长鳍金枪鱼渔场预报   总被引:8,自引:1,他引:7  
为了提高远洋渔场预报水平和满足渔业生产的需要,提出了一种基于随机森林建立印度洋长鳍金枪鱼(Thunnus alalunga)渔场预报模型的方法。选取2002-2009年各个月份印度洋5°×5°格点渔业环境和时空数据(包括海表温度、叶绿素a浓度、表温距平、叶绿素a浓度距平、海表温度梯度强度和海面高度异常等数据)作为预测变量,利用长鳍金枪鱼的CPUE(Catch per unit effort,单位:尾/千钩数)的三分位点将渔区划分为高CPUE、中等CPUE和低CPUE三种类型,作为响应变量,对数据进行训练。结果表明,当随机森林中决策树达到100以上时,袋外数据OOB(out-of-bag)的分类误差率趋于平稳。将训练得到的随机森林用于2010年印度洋长鳍金枪鱼分月渔场的预测,其概率等值面图与实际生产的渔场分布进行叠加比较,显示高CPUE渔场概率分布与实际渔场的位置及范围变化情况符合。通过ROC(Relative Operating Characteristic)分析,高CPUE、中等CPUE和低CPUE的AUC(Area Under ROC Curve)分别达到0.847、0.743和0.803,表明预测精度较高。最后对中等CPUE渔区预测精度相对较低的原因进行了分析。  相似文献   

5.
瓦努阿图周边海域长鳍金枪鱼渔场分布及其与表温关系   总被引:5,自引:0,他引:5  
海表温(SST)是影响渔场的重要环境因子.根据2008年我国冰鲜金枪鱼延绳钓船在瓦努阿图周边海域的生产统计数据,结合卫星遥感获得的SST资料,分析了长鳍金枪鱼各月渔场时空分布及其与SST的关系.K-S检验表明,长鳍金枪鱼渔场形成与SST关系密切.  相似文献   

6.
长鳍金枪鱼(Thunnus alalunga)是金枪鱼延绳钓的主要捕捞对象之一,而库克群岛海域则是重要的长鳍金枪鱼渔场。探究长鳍金枪鱼资源量的时空分布与海洋环境的关系,有利于提高长鳍金枪鱼渔场预报的精确性。根据2017年1月1日至2021年5月31日中国远洋渔业企业的船舶监测系统(Vessel Monitor Systems,VMS)数据,将长鳍金枪鱼渔获尾数和延绳钓放钓钩数匹配到1°×1°的网格中,得出名义单位捕捞努力量渔获量(Catch Per Unit Effort,CPUE)。对CPUE作正态性检验,以天为时间分辨率,选取月份、经纬度、叶绿素a浓度、海表面高度,以及0~300 m水层的温度、盐度、溶解氧浓度等26个时空与环境因子作为变量,对CPUE与时空环境因子作相关性分析,对环境变量进行多重共线性诊断,按照季度分析长鳍金枪鱼渔场的分布变化,利用GAM评价各因子对长鳍金枪鱼CPUE的影响。结果显示:(1)第二季度12°S以南渔场的CPUE明显高于以北的区域,第三季度渔场分散且CPUE值不高,第四季度CPUE为年中最高。(2) GAM结果显示,对长鳍金枪鱼CPUE影响最显著的为海...  相似文献   

7.
黄鳍金枪鱼索饵水层影响延绳钓捕捞效率,而黄鳍金枪鱼索饵水层分布受水温垂直结构的影响,因此本文采用GAM模型分析次表层环境变量对延绳钓黄鳍金枪鱼渔获率的影响,评估黄鳍金枪鱼垂直水层分布对中西太平洋黄鳍金枪鱼延绳钓单位捕捞努力量渔获量(Catch Per Unite Effort, CPUE)的作用。模型结果表明,环境因子对热带中西太平洋延绳钓黄鳍金枪鱼渔获率空间分布影响明显。黄鳍金枪鱼延绳钓CPUE在2012年之后快速增多,高渔获率月份出现在北半球夏季,空间上在10°S,140°E附近区域。温跃层上界温度和深度、温跃层下界深度、18℃等温线深度、△8℃等温线深度及其和温跃层下界深度的深度差对延绳钓渔获率影响较大,是影响热带中西太平洋黄鳍金枪鱼延绳钓渔获率的关键环境因子。随着温跃层上界温度和深度值变大,延绳钓CPUE逐渐递增,对延绳钓CPUE影响密切的温度和深度分别为27~28℃和70~90 m。温跃层下界深度对延绳钓CPUE影响在250~280 m时最大;之后随着下界深度的变大,CPUE快速下降。18℃等温线深度对延绳钓CPUE影响呈现先震荡后递增的趋势,影响密切的区域在230 m深度上下。△8℃等温线深度与温跃层下界深度的差值对热带中西太平洋黄鳍金枪鱼延绳钓CPUE影响呈现先快速递减后缓慢增加的趋势,在深度差为70 m上下时影响最密切。研究结果揭示,在黄鳍金枪鱼活动水层受限或栖息水层和延绳钓作业深度相吻合时,延绳钓渔获率最高。依据黄鳍金枪鱼垂直活动水层调整延绳钓投钩,可以提高渔获率。因此,采用延绳钓CPUE进行渔场和资源评估时要考虑金枪鱼适宜垂直活动空间。  相似文献   

8.
长鳍金枪鱼作为高度洄游的大洋性鱼类,因其经济价值高、资源量丰富而成为世界海洋渔业的主要捕捞对象之一。根据2006-2010年南太平洋长鳍金枪鱼的生产数据,结合叶绿素-a浓度、海洋表面温度和海洋表面盐度资料,运用一元非线性回归方法,按月份建立基于各环境因子的长鳍金枪鱼栖息地适应性指数,采用算数平均法获得基于多海洋环境因子的综合栖息地适应性指数模型,并以此来预报中心渔场。利用2011年生产数据及海洋环境资料对栖息地指数模型进行验证。研究表明:中心渔场主要分布在HSI大于0.6的海域,预报准确率接近70%。因此,基于叶绿素-a浓度、表层温度和表层盐度的综合栖息地模型能较好的预测南太平洋长鳍金枪鱼中心渔场。  相似文献   

9.
为研究南海外海鸢乌贼渔场范围与海洋环境因子之间的联系,本文根据2013?2018年广西壮族自治区北海市灯光罩网渔船在南海外海的鸢乌贼生产数据和海洋环境遥感数据,对鸢乌贼渔场范围的时空分布与海表面温度(SST)、海表面高度(SSH)和海表面叶绿素a (Chl a)浓度的关系进行研究。结果表明:在5°~20°N,108°~118°E海域内,SST、SSH、Chl a 浓度3个环境因子对鸢乌贼渔场范围的时空分布影响较大。其适宜的SST、SSH、Chl a浓度分别为:25~31℃、46~80 cm、0.05~0.27 mg/m3,其渔场重心由南向北转移。此外,通过对2013?2018年1?12月的单位捕捞努力量渔获量(CPUE)与海洋环境因子的关系进行K-S检验,结果显示CPUE和海洋环境因子之间没有显著性差异,即SST、SSH、Chl a 浓度3个环境指标可以有效地表征鸢乌贼资源密度和中心渔场分布状况。  相似文献   

10.
热带印度洋黄鳍金枪鱼水平-垂直分布空间分析   总被引:2,自引:0,他引:2  
为了解印度洋热带海域黄鳍金枪鱼(Thunnus albacares)延绳钓适宜渔获水温的等温线时空分布,分析黄鳍金枪鱼适宜的垂直和水平空间分布范围,采用Argo浮标剖面温度数据重构印度洋热带海域16°C和距海洋表层水温8°C(Δ8°C)的月平均等温线场,网格化计算了16°C和Δ8°C等温线深度值和下界深度差,并结合印度洋金枪鱼委员会(IOTC)黄鳍金枪鱼延绳钓渔业数据,绘制了16°C和Δ8°C等温线深度与月平均单位捕捞努力量的渔获量(CPUE)的空间叠加图,用于分析热带印度洋黄鳍金枪鱼中心渔场CPUE时空分布和高渔获率水温的等温线时空分布关系。结果表明,高值CPUE的分布表现出明显的季节性变化。16°C等温线,在东北季风期间,高值CPUE出现的地方深度值大多小于200m;西南季风期间,在15°—25°S深度可到达250m,在130—190m深度全年有高值CPUE集中出现,深度值超过300m的地方CPUE普遍较小。Δ8°C等温线,高值CPUE出现的地方深度值大多小于175m,主要在100—170m;西南季风期间,在15oS以南区域,150—300m深度,也有高值CPUE区域出现,全年深度值超过300m的地方CPUE普遍较小。全年在15oS以北纬向区域,高渔获率的垂直分布深度更加集中,在西南季风期间尤其明显。采用频次分析和经验累积分布函数计算其最适次表层环境因子分布,16°C等温线120—209m;Δ8°C等温线80—159m;与下界深度差:16°C等温线0—59m;海表以下8°C等温线50—119m。文章初步得出热带印度洋黄鳍金枪鱼中心渔场适宜的水平、垂直深度值分布区间,结果可以辅助寻找中心渔场位置,同时指导投钩深度,为热带印度洋黄鳍金枪鱼实际生产作业和资源管理提供理论支持。  相似文献   

11.
长鳍金枪鱼(Thunnusalalunga)是主要的经济性金枪鱼鱼种之一,其空间分布与环境因子存在着密切联系。利用2012—2019年印度洋长鳍金枪鱼生产数据和海洋环境数据,包括海表面温度(sea surface temperature, SST)、叶绿素浓度(chlorophyll a, chl a)和海表面盐度(sea surface salinity, SSS)构建印度洋长鳍金枪鱼时空分布神经网络模型。以空间(经度,纬度)、环境因子(SST, chl a, SSS)为解释变量,局部渔获量为因变量,变化隐含层节点数,构建了18个BP空间分布模型,并采用10×10交叉验证模型稳定性,以均方误差(meansquareerror,MSE)、平均相对方差(averagerelativevariance,ARV)以及拟合优度(R~2)作为不同模型精度与稳定性的评判标准,最终选取5-18-1(隐含层节点18)模型为最佳模型,其平均MSE值为0.02232,平均ARV值为0.511。利用最优模型预测结果与同期实际捕捞产量进行叠加对比发现两者具有一致性。环境因子敏感性分析表明海表温度显著影响印度洋长鳍金枪鱼渔场分布,其贡献率达到0.2。印度洋长鳍金枪鱼高精度BP神经网络时空分布模型为其资源的可持续开发与动态管理提供了一种新思路。  相似文献   

12.
根据收集到的太平洋延绳钓大眼金枪鱼捕捞产量、海水表层温度(SST)数据等,研究了太平洋延绳钓大眼金枪鱼捕捞产量及渔场区 SST 的统计特征.结果表明:太平洋延绳钓大眼金枪鱼渔场主要分布在较高温度的热带海域,整个太平洋渔场区平均 SST 为 26.56 ℃,中位数为27.28 ℃,高产渔区SST相对较高,其主要渔场区平均表层水温主要位于23.8 ℃~29.3 ℃.渔场区 SST 数据分布为负偏,而产量数据分布为正偏.平均CPUE分布呈双峰分布,但主要捕捞产量多数在大于25 ℃海域捕捞.时间序列分析结果显示:太平洋大眼金枪鱼CPUE呈下降趋势,SSTA自1970年代末开始增加,表明太平洋热带海域处于变暖阶段,CPUE和MEI指数与SSTA 的周期变化具有较好的一致性.  相似文献   

13.
《海洋学报》2021,43(8)
为提高大眼金枪鱼(Thunnus obesus)延绳钓渔情预报模型的预测能力,本研究提出了一种基于深度卷积嵌入式聚类(DCEC)的海洋环境时空特征提取方法,结合广义可加模型(GAM)对西南印度洋大眼金枪鱼延绳钓渔场进行预报。采用2018年1-12月0.041 6°×0.041 6°的MODIS-Aqua和MODISTerra海表面温度三级反演图像数据(以日为单位)构建DCEC模型,基于Davies-Bouldi指数(DBI)确定最佳聚类数,在此基础上提取各月海表温度(SST)的类别特征值F M;采用美国国家海洋和大气管理局网站2018年1-12月1°×1°的Chl a浓度月平均值作为辅助环境特征因子;采用印度洋金枪鱼委员会2018年1-12月1°×1°的大眼金枪鱼延绳钓渔业数据(以月为单位),计算单位捕捞努力量渔获量(CPUE);将SST月类别特征值F M、Chl a浓度月平均值与CPUE数据进行时空匹配,构建改进GAM;采用SST月平均值、Chl a浓度月平均值与CPUE数据构建基础GAM;采用联合假设检验(F检验)验证模型解释变量对响应变量的影响;采用赤池信息准则(AIC)、均方误差(MSE)、绘制实测值和预测值的散点图并计算相关系数r,分析改进GAM相比于基础GAM的提升效果。实验结果表明:(1)基于DCEC模型提取的F M能够较好地反映西南印度洋海表温度的时空动态特征与规律,并与西南印度洋的气候条件、季风状况和水文特征等相互耦合;(2) F M相比SST平均值的因子解释率更高,对大眼金枪鱼CPUE影响更为显著,高渔获率集中在暖冷流交汇区域;(3)改进GAM相比基础GAM的AIC值降低了9.17%,MSE降低了26.7%,散点图显示改进GAM预测的CPUE对数值与实测CPUE对数值的相关性较显著,r为0.60。本研究证明了DCEC模型在海洋环境特征提取方面的有效性,可为后序大眼金枪鱼延绳钓渔情预报模型的改进研究提供参考。  相似文献   

14.
中西太平洋延绳钓黄鳍金枪鱼渔场时空分布与温跃层关系   总被引:3,自引:2,他引:1  
为了解热带中西太平洋延绳钓黄鳍金枪鱼(Thunnus albacares)适宜的温跃层参数分布区间,采用Argo浮标温度信息和中西太平洋渔业委员会(The Western and Central Pacific Fisheries Commission,WCPFC)的黄鳍金枪鱼延绳钓渔获数据,绘制了热带中西太平洋月平均温跃层特征参数和月平均CPUE的空间叠加图,用于分析热带中西太平洋黄鳍金枪鱼中心渔场时空分布和温跃层特征参数间的关系。分析结果表明:热带中西太平洋温跃层上界深度、温度具有明显的季节性变化,而温跃层下界深度、温度季节性变化不明显,黄鳍金枪鱼中心渔场分布和温跃层季节性变化有关。全年中心渔场的位置分布在温跃层上界深度高值区域,随温跃层上界深度高值区域季节性南北移动。在新几内亚以东纬向区域(5°N~10°S,150°E~170°W)上界深度值全年都在70~100m之间,全年都是延绳钓黄鳍金枪鱼中心渔场。中心渔场上界温度多在26℃以上,但是在上界温度超过30℃区域,CPUE值较小。中心渔场主要分布在温跃层下界深度两条高值带之间区域,在温跃层下界深度超过300m和小于150m区域,CPUE值均偏低。中心渔场主要分布在下界温度低于13℃区域,下界温度超过17℃难以形成中心渔场。频次分析和经验累积分布函数计算其适宜温跃层特征参数分布,得出中西太平洋黄鳍金枪鱼适宜的温跃层上界温度和深度分别是27~29.9℃和70~109m;适宜的温跃层下界温度和深度分别是11~13.9℃和250~299m。文章初步得出中西太平洋黄鳍金枪鱼中心渔场温跃层各特征参数的适宜分布区间及季节变化特征,为我国金枪鱼实际生产作业提供技术支持。  相似文献   

15.
为了量化比较海表层环境及温跃层环境对南太平洋长鳍金枪鱼渔场分布的影响程度;本研究采用2010-2012年南太平洋长鳍金枪鱼延绳钓渔船实际生产统计数据;结合卫星遥感所获取的海表面温度(sea surface temperature;SST)和海表面高度(sea surface height;SSH)数据以及Argo浮标所获取的温跃层上、下界水温和深度数据;运用外包络法分别构建了基于海表层环境变量、温跃层上界环境变量以及温跃层下界环境变量的3种栖息地适应性指数(habitat suitability index;HSI)模型。模型验证结果显示;基于海表层环境变量的HSI模型;HSI>0.6时所占产量比重为70.04%;投钩数量比重为70.86%;HSI>0.8时所占产量比重为24.92%;投钩数量比重为25.79%;基于温跃层上界环境变量的HSI模型;HSI>0.6时所占产量比重为82.17%;投钩数量比重为80.95%;HSI>0.8时所占产量比重为33.24%;投钩数量比重为32.69%;基于温跃层下界环境变量的HSI模型;HSI>0.6时所占产量比重为81.01%;投钩数量比重为81.54%;HSI>0.8时所占产量比重为43.51%;投钩数量比重为43.73%。研究发现;基于温跃层上界和下界环境变量的两个HSI模型预报精度明显高于基于表层环境变量的HSI模型;且基于温跃层下界环境变量的HSI模型预报精度高于基于温跃层上界环境变量的HSI模型。研究结果表明;相较于海表层环境;温跃层环境;尤其是温跃层下界环境特征对南太平洋长鳍金枪鱼资源分布的影响更为显著。  相似文献   

16.
渔场资源与位置的变动由空间与环境因子共同驱动,远洋渔场时空演变信息的精准预测是远洋捕捞的关键支撑。该研究考虑渔业生产统计数据,并兼顾同期海洋环境数据包括海表面温度(Sea surface temperature, SST)、海表面盐度(Sea surface salinity, SSS)、初级生产力(primary productivity, PP)和溶解氧浓度(dissolved oxygen concentration, O2),提出了一种融合卷积长短期记忆网络(ConvLSTM)和卷积神经网络(CNN)的渔场时空分布预测模型。首先对时空因子进行编码,提取高层时空特征;其次采用CNN提取海洋环境变量的抽象特征,并基于ConvLSTM提取渔业数据的时空特征,最后融合高层时空关联信息对渔场时空演变趋势进行预测。以1995-2018年太平洋海域的延绳钓生产数据对模型进行验证,模型的根均方误差为0.1036,实验对比发现较传统渔场预报模型的预测误差降低15%~40%,预测的高产渔区与实际作业的高渔获量区匹配度高。该研究构建的渔场时空预测模型能够准确地预测出太平洋长鳍金枪鱼的时空分布,为太平洋长鳍金枪鱼的延绳钓渔业提供科学参考依据。  相似文献   

17.
西白令海狭鳕渔场与环境因子关系研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
根据2013~2018年白令海海域拖网作业的狭鳕(Theragra chalcogramma)渔获数据以及环境数据,利用GAM模型对CPUE进行了标准化,建立了三个基于不同环境因子的剩余产量模型:(1)基于SST因子的剩余产量模型;(2)基于SST和Chl-a因子的剩余产量模型;(3)基于SST、Chl-a和SSHA因子的剩余产量模型,分析了环境因子对西白令海狭鳕资源的影响。研究表明:基于SST和Chl-a因子的剩余产量模型拟合程度最好,表达式为Cm=0.934 3fm-0.000 3f_m~2+0.155Tmfm+0.325 4camfm,狭鳕资源量的变动受捕捞努力量、渔场SST以及Chl-a控制。分析认为:SST是导致西白令海狭鳕CPUE产生月间波动的最重要的环境因子,Chl-a对狭鳕CPUE也有一定的影响,而SSHA的影响则相对较小。建议将SST以及Chl-a作为狭鳕渔场分析与渔情预报研究的重要环境因子。  相似文献   

18.
太平洋黄鳍金枪鱼延绳钓渔获分布及渔场水温浅析   总被引:7,自引:0,他引:7  
崔雪森  樊伟  张晶 《海洋通报》2005,24(5):54-59
根据收集到的渔获量数据、海水表层温度数据和有关文献资料,应用GIS技术对太平洋黄鳍金枪鱼延绳钓渔业进行了定量及定性综合分析。结果表明:太平洋延绳钓黄鳍金枪鱼渔场主要分布在20°N—20°S之间的热带太平洋海域,具纬向分布特征。对渔获产量同海表温度的分月统计显示:太平洋黄鳍金枪鱼渔场最适月平均表层水温约28℃~29℃,渔场出现频次为偏态分布型。最后,结合有关文献综合讨论了海表温度、溶解氧含量、海流等环境因子与金枪鱼渔场分布和形成机制的关系。  相似文献   

19.
本文利用2003-2011年西南大西洋阿根廷滑柔鱼渔业数据和海洋环境数据,包括海表温度(sea surface temperature, SST),海面高度(sea surface height, SSH)和叶绿素浓度(chlorophyll a, Chl a),开发基于广义加性模型(GAM)和神经网络模型(NNM)的复合模型研究滑柔鱼资源时空分布。GAM用于选择关键影响因子,并分析与单位捕捞努力量渔获量(catch per unit effort, CPUE)的关系,NNM用于建立关键影响因子与CPUE之间的预报模型。结果表明:GAM选择的影响因子的偏差解释率为53.8%,空间变量(经度和纬度),环境变量(SST、SSH、Chl a)均匀CPUE之间存在显著相关性。CPUE与SST和SSH之间为非线性关系,与Chl a之间为线性关系。NNM模型的MSE和ARV较低,其精度高且稳定。此复合模型也能够解释解释西南大西洋阿根廷滑柔鱼时空变化趋势和迁徙模式。  相似文献   

20.
根据2013—2016年南海两艘灯光罩网渔船的生产统计资料,结合卫星遥感获取的环境因子数据,运用广义可加模型(GAM)分析了南海春季鸢乌贼渔场分布及其与时空和环境因子的关系。结果表明:2013—2014年鸢乌贼单位捕捞努力量渔获量(CPUE,Catch Per Unit Effort)呈增长趋势,而2015—2016年CPUE明显下降。2013—2015年鸢乌贼中心渔场主要分布在114°E—115°E,10°N—12°N区域,而2016年中心渔场向西偏移;GAM模型对CPUE的总偏差解释率为66.40%,其中经度、纬度、海表温度和叶绿素浓度4个因子与CPUE显著相关(P0.05),影响因子按重要性排列,从大到小依次为:经度、纬度、叶绿素浓度和海表温度。而年份、月份和海表盐度对CPUE影响不显著(P0.05)。鸢乌贼适宜海表温度为27℃~30℃,适宜叶绿素浓度为0.10~0.15 mg/m3。  相似文献   

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