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《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
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海州湾鹰爪虾栖息地适宜性研究 总被引：1，自引：0，他引：1
根据2011年及2013?2017年春季和秋季在海州湾进行的底拖网调查数据,结合同步测定的底层水温、底层盐度、水深和资源量等数据,开展鹰爪虾(Trachypenaeus curvirostris)栖息地适宜性的研究,先利用广义加性模型对环境因子进行筛选,再应用提升回归树模型确定各环境因子的权重,然后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模型,并通过交叉验证选择最优模型。结果表明:春季鹰爪虾的栖息地适宜性指数模型采用算术平均法构建,选择水深和底层盐度作为变量,具有最小的拟合;秋季鹰爪虾的栖息地适宜性指数模型采用几何平均法构建,选择底层水温和底层盐度作为变量,具有最小的拟合。对春季栖息地适宜性指数模型总偏差贡献率最大的是水深(76.23%),其次是底层盐度(23.77%);对秋季栖息地适宜性指数模型总偏差贡献率最大的是底层水温(82.56%),其次是底层盐度(17.44%)。海州湾春季鹰爪虾的最适栖息水深为24 m以内,底层盐度为29.7～31.8;秋季的最适栖息底层水温为18～24℃,底层盐度为29.2～31.5。本研究表明,环境因子的优化有助于改进栖息地适宜性指数模型,并提升其预测能力。 相似文献
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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
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《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
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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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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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环境因子对海州湾及邻近海域大泷六线鱼分布影响的分析 总被引：2，自引：0，他引：2
《中国海洋大学学报(自然科学版)》2015,(6)
根据2011年在海州湾及其邻近海域进行的5个航次的渔业资源和环境调查数据,分析该海域大泷六线鱼的空间分布特征及其季节变化,运用广义可加模型(GAM)研究时空因子和环境因子对其分布的影响。结果表明:海州湾及其邻近海域的大泷六线鱼主要集中分布于35.0°N~35.6°N,119.6°E~121.2°E海域;7月平均网获质量最高(4 709.19g/h),12月平均网获质量最低(66.92g/h)。大泷六线鱼的空间分布存在明显的季节变化,且主要分布于研究海域的东北部。GAM模型分析表明,底层水温是影响大泷六线鱼空间分布的主要环境因子。模型筛选出的解释变量对大泷六线鱼空间分布的影响从大到小依次为:月份、底层水温、纬度、底层盐度和经度,GAM模型的总偏差解释率为75.32%。 相似文献
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根据2011年及2013?2018年春、秋两季在海州湾及其邻近海域进行的底拖网调查数据，研究该海域短吻红舌鳎(Cynoglossus joyneri)的资源分布特征及其受环境因子和饵料生物的影响，并比较了两种模型(普通GAM模型和PCA-GAM模型)对其资源分布的预测效果，采用交叉验证的方法对模型的预测能力及拟合效果进行评价。结果显示:PCA-GAM模型的拟合度及预测效果均优于普通GAM模型。春、秋两季海州湾短吻红舌鳎资源丰度均呈现南高北低、近岸浅水区大于深水区的分布特征，因为海州湾南部近岸海域较高的水温利于春、秋季短吻红舌鳎产卵群体性腺发育，较低的盐度利于其鱼卵及仔鱼的生长发育，同时，近岸海域丰富的饵料资源为产卵后的亲体提供大量食物供给。分别应用两种模型预测了2018年春季和秋季短吻红舌鳎在海州湾的资源分布，结果显示，PCA-GAM模型的预测值与实际调查的结果更为吻合，预测效果要优于普通GAM模型。本研究为今后开展渔业生物空间分布的研究提供了一种新的方法。 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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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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根据影响西北太平洋柔鱼栖息地分布的主导环境因子—海表面温度,基于最大熵模型,利用1996?2005年气候历史数据和两种不同情景（RCP4.5和RCP8.5）下的气候预估数据,分析了1996?2005年、2021?2030年、2051?2060年、2090?2100年主要捕捞月份（7?10月）柔鱼潜在栖息地变化。结果表明,柔鱼渔场纬度方向空间分布呈季节性南北移动;随着未来气候变化,在RCP4.5和RCP8.5两种情景下,2021?2030年、2051?2060年、2090?2100年7?10月柔鱼潜在栖息地分布较1996?2005年7?10月均呈现向北极移动趋势,适宜面积增加。推测柔鱼渔场季节性南北移动可能受各月适宜海表面温度范围变化的影响,在RCP4.5情景下,到21世纪末,各月柔鱼潜在最适宜生境向北移动1°～2°,适宜面积增加3%～13%;在RCP8.5情景下,到21世纪末,各月柔鱼潜在最适宜生境向北移动3°～5°,适宜面积增加42%～80%。 相似文献
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生境适宜性预测对物种保护、外来生物及有害生物防治具有重要指导意义。本研究应用Maxent模型对宁德晴川湾海域海地瓜适宜性生境进行预测,模型的预测结果达到优秀水平,并结合ArcGIS软件对海地瓜适宜生境划分为5级。研究结果表明,极高和较高海地瓜适宜生境占总研究区域的1.3%,面积为25.6 km2。水体环境、沉积环境和生态群落均对海地瓜分布产生影响,水体环境中水深、盐度、无机氮和活性磷酸盐是影响海地瓜生境适宜性的主要水环境因子,对海地瓜适宜生境预测累计贡献率达39%,尤其水深是制约海地瓜分布最为主要的因子,预测贡献率为27%;沉积物粒度、硫化物和总有机碳是沉积环境主要影响因子,预测累计贡献率达40.4%,其中沉积物黏土颗粒体积占比是第二重要影响因子,预测贡献率约为18%。浮游动物密度和生物量以及底栖动物种类数量均对海地瓜分布产生一定影响,三者预测累计贡献率为16.8%,其中浮游动物密度的贡献相比其他生物要素最为重要,贡献率约为8%。总体上,海地瓜最为理想的分布区是近岸水深小于5 m、盐度相对较低、沉积物有机碳含量较高、底质为黏土?粉砂土为主的浅水淤泥质生境。 相似文献
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基于产卵场海表温度的阿根廷滑柔鱼资源丰度预测模型研究 总被引：1，自引：0，他引：1
阿根廷滑柔鱼(Illex argentinus)为短生命周期种，其资源丰度易受海洋环境变化的影响，尤其是在产卵场的早期生活史阶段。根据2003?2016年我国鱿钓船队在西南大西洋的生产统计数据，以及产卵场海洋表面温度(SST)卫星遥感数据，用相关性分析方法筛选出阿根廷滑柔鱼产卵旺季期间(6月份)表征产卵场SST变化的特征海域；基于阿根廷滑柔鱼产卵场最适SST范围占总面积之比(Ps)与资源丰度单位捕捞努力渔获量(CPUE，t/船)呈正相关性的假设，回溯阿根廷滑柔鱼最适的产卵场及水温环境条件，并据此建立多种基于表征产卵场SST环境因子的资源丰度多元线性预测模型。相关性分析结果表明:6月份有两片连续海域(Area 1、Area 2)的SST与CPUE之间存在显著相关性，分别为42.5°～44°S、57.5°～59°W(Area 1)和39°～39.5°S、45°～46°W(Area 2)；回溯的阿根廷滑柔鱼产卵场范围为37.5°～44°S、41.5°～51.5°W，产卵场最适SST范围为16～17.5℃。利用2个特征海域(Area 1、Area 2)SST以及回溯的产卵场Ps建立4种的多元线性资源丰度指数(ICPUE)预测模型，结果表明，包含表征寒暖流的特征海域和回溯产卵场Ps的方案4模型优于其他3种模型，其资源丰度指数预测模型为ICPUE=1.390 4×Ps+0.261 9×SSTArea 1+0.096 2×SSTArea 2?3.248 0。 相似文献
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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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[1]Cai Bingji. 1978. The taxonomy study on 相似文献