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基于GAM模型分析印度洋大眼金枪鱼和黄鳍金枪鱼渔场分布与不同环境因子关系 总被引：2，自引：0，他引：2
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
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众所周知,对有效信息较少的渔业资源进行资源评估面临很大的挑战,而贝叶斯方法在数据数量较少、质量较差的情况下能利用其它种群高质量的数据或已知的先验信息提高资源评估结果的可靠性。由于印度洋长鳍金枪鱼的数据质量较差而数据量有限,长鳍金枪鱼的资源评估结果存在很大的不确定性,为此,本文以印度洋长鳍金枪鱼的资源评估为例,以调查贝叶斯方法在有效信息较少的资源评估中的优势。本文根据不同的先验假设与捕捞数据系列,共构建了8个贝叶斯动态产量模型,以评估长鳍金枪鱼资源。结果表明:(1)分析参数的后验分布能提高捕捞数据系列选择与参数假设的合理性; (2) 利用种群统计学方法为内禀增长率(r)构建有信息先验,能提高资源评估结果的可靠性。与传统方法相比,当基于贝叶斯框架时,能将已知的知识表示为先验信息并能分析参数的后验分布,从而在数据较少或数据质量较差的情况下,能利用各种信息提高参数估计的合理性与资源评估的可靠性。因此,对数据量较少或数据质量较差情况下的渔业资源评估而言,贝叶斯方法非常有效,如本文所示的印度洋长鳍金枪鱼的资源评估。 相似文献
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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
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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
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当前,对渔业资源评估模型的诊断与选择,主要依赖于模型对观察数据的拟合度,很少评价模型的预测能力、并将其作为评价渔业资源评估与管理质量的依据。为此,本文利用后向预报方法评价了印度洋黄鳍金枪鱼(Thunnus albacores)资源评估模型的预测能力,并在此基础上分析了印度洋黄鳍金枪鱼的资源评估与管理质量。研究表明,在利用贝叶斯剩余产量模型对印度洋黄鳍金枪鱼进行资源评估时,存在如下问题:(1)拟合较好的模型其预测能力较差;(2)利用不同时段数据拟合模型时,采用DIC(Deviance Information Criterion)选择的最佳模型缺少稳定性;(3)不同模型估计的TAC (Total Allowable Catch)存在较大差异。据此可以判断,利用贝叶斯剩余产量模型对印度洋黄鳍金枪鱼进行资源评估与管理效果较差。本研究结果表明:(1)利用后向预报方法可评价模型的预测能力、DIC选择模型的稳定性,从而能在一定程度上判断模型模拟的种群演化动态是否正确、资源评估结果是否存在问题;(2)利用后向预报方法可揭示评估结果的不确定性及其可能引起的渔业管理风险,从而有利于避免渔业管理风险、实现渔业管理目标。 相似文献
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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
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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
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《中国海洋大学学报(自然科学版)》2016,(10)
陡度是亲体与补充量模型中的关键参数,能反映补充量受亲体量的约束程度,但该参数难以通过渔业资源评估模型直接估计,而随意假设则可能会降低渔业资源评估结果的可靠性。因此,本文提出了利用生物量动态模型(Biomass dynamic model)与Euler-Lotka方程估计陡度经验分布的方法。先利用贝叶斯生物量动态模型估计内禀增长率的分布,在此基础上,利用Euler-Lotka方程估计陡度的经验分布,再以印度洋长鳍金枪鱼(Thunnus alalunga)陡度估计为例,展示了该方法。研究表明:陡度的估计受资源丰度指数、自然死亡系数、性成熟率、生长参数等数据的影响;当使用中国台湾延绳钓渔业在15°S~45°S、55°E~100°E海域的标准化CPUE、4种自然死亡系数与4种性成熟率时,生物量动态模型能较好估计内禀增长率,估计的陡度均值在0.80~0.87之间,与大西洋、北太平洋长鳍金枪鱼陡度值基本一致,估计结果具有合理性;同时,本文陡度估计支持印度洋长鳍金枪鱼资源处于健康状态的判断。研究结果将进一步丰富陡度估计方法,为陡度的合理假设及印度洋长鳍金枪鱼的资源评估提供理论支持。 相似文献
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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
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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
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秋刀鱼（Cololabis saira）是中国在西北太平洋海域的重要的捕捞对象之一，单位捕捞努力量渔获量（CPUE） 标准化是开展其资源评估研究的重要内容，许多统计模型被运用到CPUE标准化研究中。本文根据2003-2017年中国大陆在西北太平洋海域的秋刀鱼生产统计资料，结合卫星遥感获得的海洋环境数据如：海表面温度、海表面高度以及海温梯度等，基于广义线性模型（general linear model，GLM） 和广义加性模型（generalized additive model，GAM） 对中国大陆西北太平洋秋刀鱼渔业进行CPUE 标准化，并对两种模型的结果进行了对比分析研究。通过贝叶斯信息准则选择最佳GLM和GAM模型，使用解释偏差和5-fold交差验证来对比两个模型结果。GLM模型的最佳模型对CPUE偏差的解释率为21.57%，GAM的最佳模型对CPUE偏差的解释率为38.95%。通过5-fold交差验证分析发现，GAM模型标准化结果较优于GLM模型，因此，认为GAM模型更适合于西北太平洋秋刀鱼渔业CPUE标准化。 相似文献
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The modern fishery stock assessment could be conducted by various models, such as Stock Synthesis model with high data requirement and complicated model structure, and the basic surplus production model, which fails to incorporate individual growth, maturity, and fishery selectivity, etc. In this study, the Just Another Bayesian Biomass Assessment (JABBA) Select which is relatively balanced between complex and simple models, was used to conduct stock assessment for yellowfin tuna (Thunnus albacares) in the Atlantic Ocean. Its population dynamics was evaluated, considering the influence of selectivity patterns and different catch per unit effort (CPUE) indices on the stock assessment results. The model with three joint longline standardized CPUE indices and logistic selectivity pattern performed well, without significant retrospective pattern. The results indicated that the stock is not overfished and not subject to overfishing in 2018. Sensitivity analyses indicated that stock assessment results are robust to natural mortality but sensitive to steepness of the stock-recruitment relationship and fishing selectivity. High steepness was revealed to be more appropriate for this stock, while the fishing selectivity has greater influence to the assessment results than life history parameters. Overall, JABBA-Select is suitable for the stock assessment of Atlantic yellowfin tuna with different selectivity patterns, and the assumptions of natural mortality and selectivity pattern should be improved to reduce uncertainties. 相似文献
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Nephrops norvegicus is an essentially sedentary species of lobster that forms the basis of valuable fisheries in the northwest Atlantic and western Mediterranean. Fishers exploiting a sedentary stock are likely to visit the most profitable (highest catch rate) areas first. Such spatial targeting of fishing effort is likely to have important consequences for stock monitoring and assessment. We used underwater television surveys of Nephrops burrow densities on the Farn Deeps grounds, northeast England, to describe changes in abundance and distribution between the beginning and end of a winter fishing season. Above a threshold of c. 0.6 burrows m–2, overwinter depletion increased with burrow density, consistent with fishing effort being targeted at the highest densities. A simple simulation model showed that this pattern of mortality is an expected consequence of spatially targeted fishing behaviour. The model also predicted that there is decreased spatial variability in density after fishing. An overall decrease in variability was not evident from the survey data, but geostatistical analysis indicated that there was “flattening” of the density profile along a north‐south axis, consistent with the dominant direction of commercial trawling. We concluded that Nephrops fishers are able to find and exploit the highest densities of their target species. A potential consequence is that catch per unit effort (CPUE) data used to monitor trends in this stock potentially could mask declines in stock abundance. CPUE might be more effective if analysed at finer spatial scales, but this is not currently possible. In the absence of these fine scale commercial data, fishery‐independent surveys (e.g., underwater television) are an important source of information on trends in stock abundance. 相似文献
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本文利用1998-2016年西北太平洋柔鱼渔业数据及其渔场（35°~45°N，140°~165°E）的海洋遥感环境数据，包括海表温度、海面高度异常和叶绿素浓度，采用基于渔场环境的方法标准化西北太平洋柔鱼单位捕捞努力量渔获量（catch per unit effort，CPUE）。结果表明:柔鱼高频次作业的海表温度范围为10.2~22.2℃（96.05%），海面高度异常范围为-15.9~28.2 cm（97.91%），叶绿素浓度范围为0.0~1.0 mg/m3（96.69%）。名义CPUE和基于环境因子的标准化CPUE年际变化趋势基本一致。但由于柔鱼作业方式高度集中，有效捕捞努力量远低于名义捕捞努力量，以及考虑环境因子影响效应，名义CPUE均低于标准化CPUE。在深入理解鱿钓渔业和其生物学特性的基础上，基于渔场环境因子准化后的CPUE更具代表性，建议在以后的柔鱼资源评估与管理中使用基于渔场环境因子的标准化CPUE。 相似文献
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Stock assessments of quota or effort managed fisheries in which the duration of the fishing season is 12 months are invariably delivered well into the subsequent fishing season. As a result, quotas are frequently based on year-old data. This delay is often unavoidable because it may take months to collect, collate and analyse data necessary to assess fishery performance. The South Australian fisheries for blacklip (Haliotis rubra Leach, 1814) and greenlip abalone (H. laevigata Donovan, 1808) have addressed this issue by using provisional data on current stock status to inform application of the harvest strategy decision rules that set the quota for the next year. The primary index of relative abundance for these fisheries is catch per unit effort (CPUE). Our study uses 25 years (1988–2012) of CPUE data to quantify the differences between the provisional and complete-season CPUE estimates at the spatial scales used to assess the fisheries. We demonstrate that, in most cases, there was a strong relationship between the provisional and complete-season CPUE estimates for both species, with little evidence of bias. As the provisional CPUE estimates were a reliable and accurate predictor of the complete-season CPUE estimates, this provides a high degree of confidence in using provisional CPUE estimates to set quotas, thereby overcoming the difficulty of basing decisions on aged data. These findings are likely to be applicable to other fisheries, particularly those where much of the annual catch is obtained (or effort expended) in a short time period at the commencement of the fishing season. 相似文献
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基于空间自相关的阿根廷滑柔鱼CPUE标准化研究 总被引：2，自引：0，他引：2
CPUE的观测往往不是独立的，而是存在空间相关性的。但是，大多数的CPUE标准化方法通常都假设名义CPUE在空间上是相互独立的。为此，本研究以西南大西洋阿根廷滑柔鱼为例，采用2000-2014年1-5月中国大陆鱿钓生产统计数据以及对应的海表温度和叶绿素浓度数据，选择广义线性模型（general linear model，GLM）为基础模型，将空间自相关加入到GLM中，比较标准GLM和4种加入空间自相关的空间GLM的CPUE标准化。根据最小信息准则（Akaike Information Criterion，AIC）及贝叶斯信息准则（Bayesian Information Criterion，BIC），空间自相关的GLM的CPUE标准化结果优于标准GLM，其中指数模型的CPUE标准化结果最佳。同时，标准GLM与空间自相关的GLM相比，存在精确度过高估计的问题。因此，在CPUE标准化中，应充分考虑空间自相关这一因素。 相似文献