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1.
海州湾春季皮氏叫姑鱼栖息地适宜性研究 总被引：4，自引：0，他引：4
根据2011年及2013-2015年春季在海州湾及其邻近海域进行的底拖网调查数据，结合同步采集的底层水温、底层盐度、水深以及资源密度等数据，开展皮氏叫姑鱼（Johnius belangerii）栖息地适宜性的相关研究。利用提升回归树（boosted regression tree，BRT）模型确定各环境因子的权重，分别采用算术平均法（AMM）和几何平均法（GMM）建立栖息地适宜性指数（habitat suitability index，HSI）模型，并通过交叉验证确定最优模型。结果表明，皮氏叫姑鱼幼体最适栖息的底层水温为17.4~18.0℃，底层盐度为29.2~30.8，水深为7 m以浅；成体最适栖息的底层水温为17.3~18.0℃，底层盐度为28.8~30.8，水深为12 m以浅。根据BRT模型的输出结果显示，对皮氏叫姑鱼幼体总偏差贡献率最大的是水深，其次是底层盐度和底层水温；对成体总偏差贡献率最大的是底层水温，其次是水深和底层盐度。通过交叉验证发现，无论幼体还是成体，运用GMM算法，且赋予权重的HSI模型具有较低的赤池信息准则值（akaike information criterion，AIC）。海州湾春季皮氏叫姑鱼的最适栖息地随生长阶段而变化，幼体的最适栖息地（HSI ≥ 0.7）主要分布在7 m等深线以浅的山东、江苏沿岸海域；成体的最适栖息主要分布于12 m等深线以浅的海域。海州湾春季皮氏叫姑鱼幼体和成体最适栖息地的空间分布与其自身的生态习性、外界环境因子以及黄海冷水团、近岸沿岸流等因素密切相关。 相似文献
2.
根据2011年和2013?2018年秋季在海州湾及邻近海域进行的底拖网调查数据，结合同步采集的底层水温、底层盐度、水深、资源密度、饵料生物等生物和非生物因子数据，开展长蛇鲻(Saurida elongata)栖息地适宜性的相关研究。利用提升回归树(Boosted Regression Tree, BRT)模型确定各环境因子的权重，分别采用算术平均法和几何平均法建立栖息地适宜性指数(Habitat Suitability Index, HSI)模型，并通过交叉验证确定最优模型。结果表明:海州湾长蛇鲻在秋季最适宜栖息的底层水温范围为17.5～18℃，最适底层盐度范围为31.3～32.0，最适水深范围为24～37 m；选择其3种主要饵料生物作为生物因子，即枪乌贼(Loligo spp.)、戴氏赤虾(Metapenaeopsis dalei)和六丝钝尾鰕虎鱼(Amblychaeturichthys hexanema)，与底层水温、底层盐度和水深共同作为影响因子建立HSI模型。结果显示，对长蛇鲻空间分布总偏差贡献率最高的是饵料因子，其次是水深和底层水温。通过交叉验证发现，运用算术平均算法，且赋予权重的HSI模型具有较低的赤池信息准则值(Akaike Information Criterion, AIC)。研究发现，海州湾秋季长蛇鲻的最适栖息地(HSI≥0.7)主要分布在34.5°～36°N，119°～121°E之间，其中35°～36°N海域的最适栖息地分布范围大，而且从近岸至远海，HSI指数有增加的趋势。 相似文献
3.
《中国海洋大学学报(自然科学版)》2016,(8)
为研究海州湾小黄鱼(Larimichthys polyactis)的空间分布特征。于2011、2013及2014年的春、秋两季在海州湾进行了渔业资源与栖息环境综合调查,根据调查结果和同步采集的底层水温、底层盐度及水深数据,构建了海州湾小黄鱼的栖息地适宜性指数(Habitat suitability index,HSI)模型,利用赤池信息量准则值(Akaike information criterion,AIC)检验算术平均法(AM)和几何平均法(GM)的拟合度,对模型输出结果进行分析和比较。研究表明:除秋季的水深外,其余各环境因子与适宜性指数间均呈现明显的正态或偏正态关系。通过AIC检验发现,春季用几何平均法拟合栖息地适宜性指数的效果较好,而秋季用算术平均法拟合的效果较好。小黄鱼的最适栖息地存在明显的年间变化和季节变化,春季HSI高值区域多集中于34.7°N,120.2°E附近海域;秋季HSI高值中心位于34.5°N~34.7°N,120.0°E~120.2°E附近海域。研究结果表明,栖息地适宜性指数模型能够较好地反映海州湾小黄鱼栖息地的分布和变化情况,在单因素SI极小值出现频率较高的情况下,算术平均法要优于几何平均法。 相似文献
4.
《中国海洋大学学报(自然科学版)》2021,(Z1)
基于2011年和2013—2018年秋季在海州湾海域进行的底拖网调查数据,结合同步采集的底层水温、底层盐度、水深、底质类型等环境数据,研究了该海域细条天竺鲷(Apogon lineatus)的空间分布特征和栖息地适宜性。利用提升回归树(BRT)确定各环境因子的权重,分别采用几何平均法(GMM)和算术平均法(AMM)构建栖息地适宜性指数(HSI)模型,并通过交叉验证确定最优模型。研究表明,海州湾秋季细条天竺鲷最适栖息的水深为19.0～37.5 m,盐度为31.4～32.0,水温为22.8～27.0℃,最适底质类型为粉砂质砂,其最适栖息地的分布范围在34.4°N—36.0°N、119.7°E—121.5°E海域。本研究发现,海州湾细条天竺鲷最适栖息地的分布与其自身生态习性、外界环境密切相关,其中对其栖息地适宜性影响最大的因子是水深,其权重为49.62%,其次是底层水温(22.67%)、底层盐度(15.76%)和底质类型(11.95%)。通过交叉验证发现,基于GMM算法且赋予权重的HSI模型具有较低的赤池信息准则(AIC),是最优的模型。本研究为海州湾细条天竺鲷资源的保护和合理利用提供了科学依据。 相似文献
5.
三疣梭子蟹(Portunus trituberculatus)是莱州湾最重要的经济蟹类,其资源丰度受栖息环境影响显著,为了解不同的环境因子对其栖息地分布的影响,根据2010~2020年夏季底拖网调查数据,研究莱州湾三疣梭子蟹栖息地适宜性及其影响因子。利用广义可加模型(generalized additive models,GAM)选取变量因子,通过提升回归树模型(boosting regression tree,BRT)对因子进行权重分析,构建了4种栖息地适宜性指数(habitat suitability index,HSI)模型,并通过实测值和预测值的Pearson检验,对模型比较和验证。结果表明,GAM和BRT优化的HSI模型好于其他3种模型(未优化模型,GAM优化HSI模型,BRT优化HSI模型),以生物量表征资源丰度的模型好于尾数表征资源丰度的模型,算术平均法构建的HSI模型的整体预测准确率和相关系数高于几何平均法,对莱州湾三疣梭子蟹栖息地有较强的预测能力。底层水温、底层盐度和水深对三疣梭子蟹栖息地影响较大,夏季栖息地适宜性较高的海域(HSI>0.7)主要分布在莱州湾南部、东南部和东北部海域,中部和西南部海域分布较少。研究结果为莱州湾三疣梭子蟹增殖放流工作提供了科学依据。 相似文献
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基于Tweedie-GAM模型研究海州湾小黄鱼资源丰度与栖息环境的关系 总被引：1，自引：0，他引：1
本研究根据2011年及2013—2016年春季和秋季在海州湾及其邻近海域进行的底拖网调查数据，结合同步采集的底层海水温度、底层海水盐度、水深、底质类型，以及脊腹褐虾(Crangon affinis)、细螯虾(Leptochela gracilis)、鳀(Engraulis japonicus)、赤鼻棱鳀(Thrissa kammalensis)等小黄鱼(Larimichthys polyactis)主要饵料生物的资源丰度数据，采用条件数κ和方差膨胀因子(VIF)度量多重共线性的程度，选取关键环境因子，再应用基于Tweedie分布的广义可加模型(GAM)研究不同季节和不同生长阶段的小黄鱼资源丰度与环境因子的关系。多重共线性的检验表明，所有初始变量之间没有显著的多重共线性，均可作为解释变量代入模型。结果表明:不同季节和生长阶段，影响小黄鱼资源分布的主要因子及其偏差解释率各不相同，各变量所对应的适宜范围也不同。例如:影响春季小黄鱼幼体资源分布的主要因子有底层海水温度、底层海水盐度、水深和脊腹褐虾的分布，其中偏差解释率最大的因子为水深(16.09%)；而影响春季成体资源分布的因子为底层海水温度、底层海水盐度、水深及脊腹褐虾和鳀的分布，其中偏差解释率最大的因子为底层海水盐度(13.56%)。本研究表明，海州湾及其邻近海域不同季节和不同生长阶段小黄鱼的资源分布与其自身的生态习性、海洋环境以及饵料生物的分布密切相关。 相似文献
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为了解气候变暖对海州湾短蛸(Octopus ocellatus)空间分布的潜在影响,本研究基于2011年和2013—2019年春季海州湾短蛸的渔业资源和栖息环境调查数据,采用随机森林(RF)模型构建了海州湾春季短蛸的空间分布模型,并根据联合国政府间气候变化专门委员会(IPCC)第六次评估报告中的数据,分析和预测了在SSP1-2.6、SSP2-4.5和SSP5-8.5三种气候变暖情景下海州湾春季短蛸资源分布区、分布重心及相对资源量的变化。研究显示,模型预测值与观测值之间的线性回归方程的斜率为0.86,截距为0.25,模型预测性能较好;模型分析表明,对短蛸空间分布影响最显著的环境因子是底层水温,其次是底层盐度、水深,影响最小的是离岸距离;在未来气候变暖的情景下,海州湾春季短蛸资源分布的高值区将进一步扩大,空间分布重心将向海州湾北部和东部迁移,相对资源量呈增长趋势。 相似文献
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多鳞鱚（Sillago sihama）是山东近海重要的渔业种类之一。本研究根据2016年秋季（10月）在山东近海开展渔业资源底拖网调查取得的数据,分析该海域多鳞鱚的空间分布特征,并运用广义可加模型（GAM）和地理加权回归（GWR）模型探究影响其分布的因素及其与环境因子的非线性和空间非平稳性关系。GAM拟合结果显示,影响秋季多鳞鱚分布的环境因子主要有水深、底层水温和底层盐度,水深的偏差解释率最大,为23.50%。GWR模型拟合结果显示,多鳞鱚分布与水深和底层水温之间存在空间非平稳性关系。水深与多鳞鱚相对资源量呈负相关关系,底层水温与多鳞鱚相对资源量呈正相关关系。赤池信息准则和决定系数（R2）指标对比结果显示,GWR模型的表现优于GAM,在渔业生态数据分析中表现出较好的发展潜力。本研究为今后开展渔业生物空间分布提供了一种新的方法。 相似文献
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为探究长蛇鲻(Saurida elongate)的生态习性和分布规律,并为长蛇鲻资源的合理利用与养护提供科学依据,本文根据2016年秋季在山东南部近海进行的渔业资源与环境调查数据,分析了该海域长蛇鲻的分布特征,研究长蛇鲻成体、幼体的分布差异,并利用广义可加模型(GAM)研究其分布与生物因子和环境因子的关系。结果表明,长蛇鲻成体与幼体的分布存在差异,成体分布范围广,幼体主要分布在30 m等深线及以浅水域。GAM模型的结果表明,饵料生物、底层水温、水深和底层盐度是影响长蛇鲻相对资源量分布的主要因子。成体、幼体的分布与影响因子的关系差异极显著(P<0.01)。长蛇鲻成体的相对资源量随饵料生物和底层水温的增加表现为先上升后下降的趋势,而幼体呈现一致上升趋势;成体和幼体的相对资源量随水深增加均呈下降趋势;幼体相对资源量随底层盐度增加有明显上升趋势,而盐度对成体的影响不显著。本研究认为山东南部近海是长蛇鲻的重要栖息地,水温和盐度是成体和幼体分布差异的可能原因。 相似文献
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长江口中华鲟幼鲟栖息地适宜性评价 总被引：1，自引：0，他引：1
对影响长江口中华鲟幼鲟的各种生态因子进行统计,分析整理出其栖息选择的浮游动物、底栖生物、温度和盐度4个关键指标,确定了其阈值和最适范围,采用栖息地适宜性指数法(HS)I进行定量评价。以2004-2010年长江口崇明东滩插网监测的中华鲟幼鱼数据、水质、生物数据进行了适宜性指数法模型的验证,最后结合2006年夏季上海市近岸水体调查数据,运用GIS空间分析的技术手段,对适宜性指数法评价结果进行了分析。结果表明,最适宜栖息地(0.75≤HSI<1)面积为142 km2,占评价范围的2.2%;适宜(0.5≤HSI<0.75)面积为1 322 km2,占20.5%;一般适宜(0.25≤HSI<0.5)面积为2 098 km2,占32.5%;不适宜(0≤HSI<0.25)面积为2 884 km2,占44.8%。为中华鲟物种保护空缺(GAP)寻找和保护区建设提供参考。 相似文献
11.
Habitat suitability index(HSI) models have been widely used to analyze the relationship between species abundance and environmental factors, and ultimately inform management of marine species. The response of species abundance to each environmental variable is different and habitat requirements may change over life history stages and seasons. Therefore, it is necessary to determine the optimal combination of environmental variables in HSI modelling. In this study, generalized additive models(GAMs) were used to determine which environmental variables to be included in the HSI models. Significant variables were retained and weighted in the HSI model according to their relative contribution(%) to the total deviation explained by the boosted regression tree(BRT). The HSI models were applied to evaluate the habitat suitability of mantis shrimp Oratosquilla oratoria in the Haizhou Bay and adjacent areas in 2011 and 2013–2017. Ontogenetic and seasonal variations in HSI models of mantis shrimp were also examined. Among the four models(non-optimized model, BRT informed HSI model,GAM informed HSI model, and both BRT and GAM informed HSI model), both BRT and GAM informed HSI model showed the best performance. Four environmental variables(bottom temperature, depth, distance offshore and sediment type) were selected in the HSI models for four groups(spring-juvenile, spring-adult, falljuvenile and fall-adult) of mantis shrimp. The distribution of habitat suitability showed similar patterns between juveniles and adults, but obvious seasonal variations were observed. This study suggests that the process of optimizing environmental variables in HSI models improves the performance of HSI models, and this optimization strategy could be extended to other marine organisms to enhance the understanding of the habitat suitability of target species. 相似文献
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以小黑山岛潮下水生层为研究区域,利用生境适宜性指数（habitat suitability index,HSI）模型,同时结合GIS空间分析,选划出适宜毛蚶的增殖修复区域。综合文献查阅和咨询专家咨询的方式,确定影响毛蚶生存的7个重要影响因子,分别为：底质类型,水温,盐度,溶解氧,水深,pH和氨氮。结合专家赋值法和层次分析法确定每个评价因子的权重,利用GIS空间分析模块将现状调查数据进行插值、重分类和栅格计算,绘制研究区域目标种群生境适宜性地图。结果表明：对于刺参和紫贻贝,研究区域均适宜其生长繁殖,同一物种,相同季节在空间上无站位差异,但各季节的生境适宜性分区变化明显;对于魁蚶来说,东北部海域较适宜增殖,其次为西部海域,四季均以较适宜生境为主,仅冬季出现基本适宜生境。水温是造成季节差异的主要因素,底质类型则是引起生境站位差异的重要原因。可为后续的生物多样性保育和生态修复提供基础资料参考。 相似文献
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黄海南部和东海小黄鱼资源分布差异性研究 总被引：4，自引：0，他引：4
根据2006年6月～2007年4月黄海南部和东海底拖网监测调查资料,比较分析了2个海域小黄鱼资源密度指数(CPUE)分布、环境因子特征、CPUE与环境因子相关关系的差异.研究结果表明,黄海南部和东海小黄鱼资源密度指数分布除了秋季分布有显著差异之外(t′_((33))=2.69,P=0.011),其余季节分布均无显著差异(春季:t′_((43))=1.68,P=0.104;夏季:t′_((60))=0.31,P=0.756 7;冬季:t′_((43))=1.74,P=0.089);夏季的底层盐度分布和水深分布没有明显差异,在其他季节,黄海南部和东海的底层水温、底层盐度和水深分布等环境特征的差异明显,均达到极显著(P<0.01)或显著(P<0.05)水平;资源密度与环境因子回归分析和AIC模型选择中,2个海域夏季的小黄鱼资源密度受到有显著性影响的环境因子数最多,而冬季受到有显著性影响的环境因子最少.综合推断,黄海南部和东海小黄鱼具有不同空间分布特征和环境分布特征,2个海域的小黄鱼分属于不同种群,但在2个海域交界处有混栖种群. 相似文献
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根据2003—2007年秘鲁外海茎柔鱼渔获数据以及海洋环境数据 ,利用主成分分析法确定各环境因子的权重,分别采用权重求和法和几何平均法进行栖息地适宜指数(HSI)建模分析,选择最优模型进行实证分析,结果表明,权重最高的环境因子为SST,最小的为Chl-a浓度。HSI值较高的海区一般位于200海里专属经济区外附近海域。经统计比较,用权重求和法计算所得HSI值好于几何平均法。利用2008年茎柔鱼生产数据进行实证分析,产量和作业次数随HSI值升高而增加,权重求和法的HSI模型可用于茎柔鱼渔场的实时动态预报。分析还显示, HSI分布情况与研究海域的的海洋环境密切相关,HSI不小于0.8的海区一般处在水团交汇处。 相似文献
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利用栖息地适宜指数分析秘鲁外海茎柔鱼渔场分布 总被引：16，自引：4，他引：12
根据2003—2007年秘鲁外海茎柔鱼渔获数据以及海洋环境数据[表温(SST),表温水平梯度、表层盐度(SSS)、海面高度(SSH)、叶绿素(Chl-a)浓度],利用主成分分析法确定各环境因子的权重,分别采用权重求和法和几何平均法进行栖息地适宜指数(HSI)建模分析,选择最优模型进行实证分析,结果表明,权重最高的环境因子为SST,最小的为Chl-a浓度。HSI值较高的海区一般位于200海里专属经济区外附近海域。经统计比较,用权重求和法计算所得HSI值好于几何平均法。利用2008年茎柔鱼生产数据进行实证分析,产量和作业次数随HSI值升高而增加,权重求和法的HSI模型可用于茎柔鱼渔场的实时动态预报。分析还显示,HSI分布情况与研究海域的的海洋环境密切相关,HSI不小于0.8的海区一般处在水团交汇处。 相似文献
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基于栖息地指数的西北太平洋日本鲭渔情预报模型构建 总被引：2，自引：0，他引：2
根据2014?2017年5?11月西北太平洋公海灯光围网日本鲭(Scomber japonicus)生产数据，结合同期的环境遥感数据，分别基于捕捞量和作业次数，构建日本鲭栖息地适宜性指数(Habitat Suitability Index，HSI)模型。选取海表水温、海面高度异常和叶绿素a浓度，采用一元指数回归拟合，建立各个环境变量的适应性指数模型，并利用线性规划方法确定各环境因子的权重，从而提高日本鲭HSI模型对渔场的预报精度。利用2018年5?11月的实际捕捞数据对模型进行预报准确率验证，在基于渔获量和作业次数构建的HSI模型中，HSI大于0.7的海域，渔获量平均占比分别为77.29%、76.79%，这表明基于不同权重环境因子的HSI模型能够较好地预测西北太平洋公海日本鲭中心渔场。 相似文献
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Yunlong Chen Xiujuan Shan Dingyong Zeng Harry Gorfine Yinfeng Xu Qiang Wu Tao Yang Xianshi Jin 《海洋学报(英文版)》2022,41(6):22-30
Acquiring a comprehensive and accurate understanding of habitat preference is essential for species conservation and fishery management, especially for mobile species that migrate seasonally. Presence and absence data from field surveys are recommended when available due to their high reliability. Using field survey data, we investigated seasonal habitat suitability requirements for Tanaka’s snailfish (Liparis tanakae) in the Bohai Sea and Yellow Sea (BSYS) via a machine-learning method, random forests (RFs). Five environmental and biologically relevant variables (bottom temperature, bottom salinity, current velocity, depth and distance to shore) were used to build the ecological niches between the presence/absence data and suitable habitat. In addition, the degree to which false absence data might impact model performance was evaluated. Our results indicated that RFs provided accurate predictions, with seasonal habitat suitability maps of L. tanakae differing substantially. Bottom temperature and salinity were identified as important factors influencing the distribution of L. tanakae. False absence data were found to have negative effects on model performance and the decrease in evaluation metrics was usually significant (P<0.05) after 30% or more errors were added to the absence data. Through identifying highly suitable areas within its geographic range, our study provides a baseline for L. tanakae that can be further applied in ecosystem modelling and fishery management in the BSYS. 相似文献