共查询到16条相似文献，搜索用时 140 毫秒
1.
基于灰色系统西南大西洋阿根廷滑柔鱼资源丰度预测模型的构建 总被引：3，自引：0，他引：3
阿根廷滑柔鱼（Illex argentinus）是西南大西洋鱿钓渔业的主要作业鱼种，对资源丰度进行准确的预测可指导企业合理安排渔业生产。因此，本研究根据2000-2016年我国西南大西洋阿根廷滑柔鱼的生产数据，以单位捕捞努力量的渔获量（Catch per unit effort， CPUE）为阿根廷滑柔鱼资源丰度的指标，利用灰色绝对关联分析和灰色预测建模的方法（GM（0， N）），计算2001-2015年CPUE的时间序列值与产卵期（6-8月）产卵场海表面温度（Sea surface temperature， SST）时间序列值的灰色绝对关联度，选取产卵场海域中灰色绝对关联度大于0.90的海区SST建立资源丰度预测模型，并用2016年实际CPUE进行验证。灰色绝对关联分析表明，6-8月，30°~40°S，45°~60°W海域内存在若干海区的SST与次年对数CPUE时间序列呈现较强的关联度，可作为预报因子。GM（0， N）模型结果表明，以6-8月产卵场SST作为环境因子建立的模型4能较好地拟合出阿根廷滑柔鱼资源丰度变动趋势，与2016年真实值相比，相对误差为7%，该模型可较好地作为阿根廷滑柔鱼资源丰度的预测模型。相反，包含6月和7月SST的模型1效果优于不包含6月SST的模型2或不包含7月SST的模型3，拟合得到的2016年的数据与真实值相比，相对误差分别为128%和289%，这说明6月和7月是西南大西洋阿根廷滑柔鱼的主要产卵月份。 相似文献
2.
西南大西洋阿根廷滑柔鱼资源时空分布研究 总被引：2，自引：0，他引：2
通过了解西南大西洋阿根廷滑柔鱼(Illexargentinus)资源丰度年间变化规律,从而对阿根廷滑柔鱼的资源可持续开发与管理打下基础。作者根据2012～2017年西南大西洋阿根廷滑柔鱼生产统计数据,利用灰色关联评价等数理方法对西南大西洋资源渔场的时空分布特征进行了分析。结果表明,2012～2017年间西南大西洋阿根廷滑柔鱼渔场重心主要在经度上分布于58°W～63°W海域,纬度主要集中在41°～44°S、47°～48°S两个区域,高平均网次产量(10 t/网)的海域主要在57°W～67°W、41°S～42°S和57°W～67°W、44°S～50°S海域。灰色关联度表明:6年间,以2015年滑柔鱼资源状况最好,其次是2014年,2012年最差,2013年、2016年和2017年处于中间水平。利用灰色关联分析的阿根廷滑柔鱼资源丰度变化趋势可用于其资源的可持续开发与管理。 相似文献
3.
基于产卵场环境因子的阿根廷滑柔鱼资源补充量预报模型研究 总被引：3，自引：2，他引：1
西南大西洋阿根廷滑柔鱼Illex argentinus是短生命周期种类,其资源量极易受到海洋环境变化的影响。根据2003—2011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)、海表温度距平值(SSTA),计算分析了阿根廷滑柔鱼在产卵期产卵场各月最适表层水温范围占总面积的比例(用PS表示)以及表征海流强度的SST、SSTA等多种环境变量因子与单位捕捞量渔获量(CPUE)的相关性,建立多种基于主要环境因子的资源补充量预报模型,同时分析比较预报模型的优劣。相关性分析表明:6月份有3片连续区域的SST与CPUE之间存在强相关性,分别为38°~39°S、54°~55°W,40.5°~41.5°S、51°~52°W,39.9°~40.4°S、42.6°~43.1°W。利用6月份此3片连续区域SST与次年CPUE建立的三元线性模型,模型符合统计检验,偏差解释率为82.4%。在此基础上加入7月份PS影响因子建立3种方案下的误差反向传播(EBP)神经网络模型。结果认为,包含了福克兰寒流与巴西暖流表温信息的方案3模型优于其他两种模型,其准确率可以达到90%以上。 相似文献
4.
基于产卵场和索饵场适宜性的西北太平洋柔鱼丰度预测 总被引：1，自引：0，他引：1
柔鱼(Ommastrephes bartramii)是北太平洋重要的经济头足类。短生命周期的特征使其资源丰度主要取决于补充量，早期生活史阶段的海洋环境将直接影响补充量大小。利用2004?2015年我国鱿钓船队在西北太平洋的生产统计数据，以及产卵场和索饵场海表水温，将产卵场和索饵场等分成不同数量的海区，运用相关性分析和随机森林模型，筛选出产卵期各月产卵场最适海表水温范围占总面积的比值(Ps)和索饵期各月索饵场最适海表水温范围占总面积的比值(Pf)与单位捕捞努力量渔获量(CPUE)显著相关的海区，将Ps值或Pf值作为神经网络模型的输入变量，分别构建基于产卵场、索饵场的资源丰度预报模型，分析模型的优劣与预报准确度。结果表明:产卵场划分方案为5°×5°，索饵场为2.5° (经)×4° (纬)较为合适。随机森林筛选出的海区与相关性分析筛选出的适宜海区范围大致吻合，且随机森林能够识别与CPUE相关的潜在海域。模型的预报结果表明，其预报准确度均达到90%以上，随机森林筛选出的海区的最适海表水温范围占该海区的比值作为神经网络模型输入因子构建的模型优于相关性分析，预报准确度更高。基于产卵场海域构建的模型相对于索饵场，模型精确度更高、更稳定。 相似文献
5.
基于环境因子的东南太平洋茎柔鱼资源补充量预报模型研究 总被引：4，自引：0，他引：4
东南太平洋茎柔鱼(Dosidicus gigas)是短生命周期种类,其资源量极易受到海洋环境变化的影响。根据2003—2012年我国鱿钓船在东南太平洋的生产统计数据,以及茎柔鱼栖息地的海表温度(SST)、海面高度(SSH)、叶绿素a浓度(chl a)数据,利用相关性分析法分析茎柔鱼资源丰度和补充量(以单位捕捞努力量渔获量为指标,t/d)与栖息海域20°S—20°N、110°W—70°W的SST、SSH、chl a浓度的相关性,获取相关系数大的关键海区位置,同时加入茎柔鱼产卵场、索饵场最适表层水温范围占总面积的比例(分别用PS、PF表示)两个参数,建立三种基于主要环境因子的误差反向传播(EBP)神经网络资源补充量预报模型,进行了比较。结果表明:茎柔鱼资源丰度与SST、SSH、chl a浓度的相关系数最大值海域为7月份的Point1(13°N,102°W)海区、9月份的Point3(11°N,102°W)海区和3月份的Point5(8°S,107°W)海区;资源补充量与SST、SSH、chl a浓度的相关系数最大值海域为6月份的Point2(8°N,103.5°W)海区、2月份的Point4(12°N,97.5°W)海区和10月份的Point6(10°S,93.5°W)海区。EBP神经网络预报模型结果认为:基于产卵环境关键影响因子的方案2(以Point2的SST、Point4的SSH、Point6的chl a浓度、PS作为模型输入因子)和基于全部环境关键影响因子的方案3(以Point1与Point2的SST、Point3与Point4的SSH、Point5与Point6的chl a浓度、PS、PF作为模型输入因子)的两种神经网络预报模型均方误差较小,其准确率可达90%左右。 相似文献
6.
太平洋褶柔鱼为大洋性经济鱼种，具有一年生命周期，其资源变动受气候和海洋环境条件的显著影响。本研究根据日本提供的2003-2012年太平洋褶柔鱼冬生群体的渔业统计数据，结合产卵场环境数据以及尼诺指数ONI（定义为Niño 3.4区海表温度距平值），分析不同气候条件下（厄尔尼诺和拉尼娜）太平洋褶柔鱼冬生群体产卵场海表温度（SST）、叶绿素a（Chl-a）浓度以及适宜产卵面积（SSA）的变动情况及对其资源丰度（CPUE）的影响。结果表明，太平洋褶柔鱼冬生群体产卵场SST、Chl-a浓度和SSA具有明显的季节性变化。相关分析表明，各年CPUE与Chl-a浓度以及SSA具有显著的正相关关系（p<0.05），但与SST相关性不显著（p>0.05）。此外，厄尔尼诺和拉尼娜事件通过驱动太平洋褶柔鱼冬生群体产卵场SSA和关键海域（25°-29°N，122.5°-130.5°E）内的Chl-a空间分布和大小变化，从而改变其资源丰度，但影响作用随各异常事件的强度不同而变化，具体表现为：发生弱强度厄尔尼诺事件时，产卵场SSA较高，Chl-a浓度处于较低水平，导致资源补充量处于较低水平，CPUE降低；发生中等强度厄尔尼诺事件时，产卵场SSA较低，但Chl-a浓度处于较高水平，导致资源补充量增加，CPUE处于上升水平；发生中等强度拉尼娜事件时，产卵场SSA和Chl-a浓度均处于较高水平，资源补充量显著增加，CPUE显著升高。研究表明，厄尔尼诺和拉尼娜事件对太平洋褶柔鱼冬生群体产卵场摄食孵化环境和资源丰度变动具有显著影响。 相似文献
7.
8.
基于分位数回归的西南太平洋阿根廷滑柔鱼栖息地模型研究 总被引：6，自引：0，他引：6
阿根廷滑柔鱼是西南大西洋重要头足类资源,研究其变动、渔场分布与海洋环境的关系是其可持续利用的基础。本文利用分位数回归方法对表温(5m)、表层盐度(5m)、57m盐度及其盐度差、海面高度、叶绿素与阿根廷滑柔鱼钓获率进行回归分析,在中位数和高位数2种情况下分别建立阿根廷滑柔鱼的栖息地指数(HSI)模型,从而揭示西南大西洋阿根廷滑柔鱼栖息地的分布模式。研究表明,本文建立的各分位数回归方程均能较好地解释自变量与应变量的关系(P0.05)。1~5月在60°W以西、42°S~53°S阿根廷沿海的大部分海域,其HIS值基本上在0.7以上;而58°W以东海域的HIS在0.4以下。阿根廷滑柔鱼适宜栖息地分布(HIS大于0.6)有明显的季节变化。 相似文献
9.
茎柔鱼(Dosidicus gigas)是我国远洋渔业的重要捕捞对象。当前针对茎柔鱼渔场分布及其与环境关系的研究多集中于秘鲁海域,针对赤道海域茎柔鱼特定种群小型群体资源分布及其渔场环境特征研究较少。根据2019年12月至2020年2月茎柔鱼生物学数据,2019年12月至2020年4月生产和环境数据,运用胴长-体重关系拟合、地统计插值、广义可加模型(GAM)探究其资源分布及渔场环境状况。结果表明：东太平洋赤道海域茎柔鱼胴长范围为136~407 mm,体重范围为117~1557 g；2019年12月至2020年4月各月渔获量呈先增加后减小趋势,2月渔获量最高；CPUE曲线除2月增加外,总体呈下降趋势；渔场集中分布于0°~3°S、105°W~114°W海域,不同月份渔场重心经向变化明显；渔场最适SST范围是24.5~25.5 °C,最适Chl-a范围是0.16~0.20 mg/m3,月份是影响茎柔鱼CPUE的主要因子。研究表明：该海域茎柔鱼渔获主要为小型群体；小型群体生长发育期(2–3月)对渔场分布有重要影响,生长发育期前茎柔鱼集群度高,生长发育期后逐渐分散活动；单一影响因子与茎柔鱼CPUE相关性不显著,综合考虑其他环境因素及其交互影响是今后的研究方向。 相似文献
10.
东南太平洋秘鲁海域光合有效辐射对茎柔鱼资源丰度和空间分布的影响研究 总被引：4，自引：2，他引：2
光合有效辐射（PAR）是海洋初级生产力的重要驱动因素之一,因此对海洋鱼类的资源丰度和空间分布产生潜在影响。本文根据2006-2015年1-12月中国鱿钓科学技术组提供的秘鲁外海茎柔鱼捕捞数据和光合有效辐射卫星遥感数据,以单位捕捞努力量渔获量（CPUE）表征资源丰度,以CPUE的纬度重心表征渔场空间分布,评估了东南太平洋秘鲁海域光合有效辐射对茎柔鱼资源变动的影响。结果发现,茎柔鱼渔场的产量、捕捞努力量、CPUE和PAR呈现明显的月间变化,其中CPUE和PAR月间变化规律表现为1-6月降低,7-12月增加的趋势。相关分析法表明,CPUE与PAR呈正相关关系,7月和8月相关性显著,而其余月份相关性不显著。依据频率分布法估算了各月适宜和最适PAR范围,各月最适PAR范围占渔场总面积比例与CPUE呈显著正相关关系,推测茎柔鱼资源丰度可能由各月适宜PAR面积大小决定;同时,最适PAR纬度与CPUE纬度重心呈显著正相关,说明茎柔鱼渔场的空间分布受最适PAR纬度的显著影响。此外,拉尼娜年份茎柔鱼适宜PAR面积要显著高于厄尔尼诺年份。研究表明,茎柔鱼资源丰度和空间分布受光合有效辐射的显著影响,其调控作用在不同气候条件下呈现不同的变化规律。 相似文献
11.
西北太平洋柔鱼(Ommastrephes bartramii)是我国鱿钓船队重要捕捞对象,其资源分布的时空变化对资源的可持续开发和利用有重要影响。本文以2000?2015年7?10月西北太平洋柔鱼渔业数据的单位捕捞努力量渔获量作为应变量,以年份、月份、经度、纬度、海表面温度、海表盐度、海面高度、叶绿素a浓度作为自变量,构建BP神经网络模型,推测该段时间西北太平洋柔鱼丰度时空变化规律,并探究环境因子对柔鱼资源丰度的影响。通过比较,确定输入层为年份、月份、经度、纬度、海表面温度和海表盐度,隐含层神经元数量为8的模型均方误差最小,模型最优。结果表明,单位捕捞努力量渔获量年间波动明显,每年的7月、10月柔鱼资源丰度较低,且空间分布分散在整个作业渔场,8月、9月资源丰度较高,并集中在41.5°～43.5°N, 155°～160°E局部区域。研究认为,海表面温度和海表盐度对柔鱼资源丰度时空变动有较大影响,在今后柔鱼资源评估与管理中予以考虑。 相似文献
12.
为探究太平洋褶柔鱼(Todarodes pacificus)秋生群资源丰度波动的原因,本研究利用适宜产卵的海表温度(SST)和水深数据,构建了太平洋褶柔鱼秋生群1979—2018年40年潜在产卵场模型,在此基础上开发了适宜海表温度均值(MVSS)、适宜性海表温度加权面积(SSWA)和等温线经向位置(MP)3种产卵场指数... 相似文献
13.
不同气候模态下西北太平洋秋刀鱼资源丰度预测模型建立 总被引：2，自引：0，他引：2
秋刀鱼（Cololabis saira）资源对海洋环境因素极为敏感，不同气候模态可能对秋刀鱼资源丰度产生不同的影响。根据1990-2014年西北太平洋日本的秋刀鱼渔业中单位捕捞努力量渔获量（CPUE，以此作为资源丰度），以及相应产卵场、索饵场的海表温（SST）遥感数据，探讨太平洋年际震荡（PDO）指数冷、暖年下，秋刀鱼资源丰度CPUE变化与产卵场、索饵场SST的关系，并分别建立资源丰度的预测模型。研究表明，PDO冷年索饵场4月SST与年CPUE显著相关（P<0.05），PDO暖年索饵场11月的SST与年标准化CPUE显著相关（P<0.05）。PDO冷、暖年的秋刀鱼资源丰度的预测模型中，CPUE均与索饵场11月的SST、索饵场4月SST呈现正相关的关系，统计学上为显著相关（P<0.05）。PDO冷年（2012年）和PDO暖年（2014年）的CPUE预测值与实际值相对误差分别为14.03%、-16.26%，具有较好的拟合效果。研究认为，不同气候模态下，可用于秋刀鱼资源丰度预测的环境因子不同，上述建立资源丰度模型可用于业务化运行。 相似文献
14.
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
15.
During 1995–2011, annual production of winter-spring cohort of Ommastrephes bartramii for Chinese squidjigging fishery has greatly fluctuated, which is closely related to the environmental conditions on the spawning and fishing grounds. To better understand how squid recruitment and abundance were influenced by ocean environmental conditions, biological and physical environmental variables including sea surface temperature(SST), SST anomaly(SSTA), chlorophyll a(Chl a) concentration and the Kuroshio Current were examined during years with the highest(1999), intermediate(2005), and lowest(2009) catches. Catch per unit effort(CPUE) of the squid-jigging vessels was used as an indicator of squid abundance. The results indicated that high SST and Chl a concentration on the spawning ground in 1999 resulted in favorable incubation and feeding conditions for squid recruitment. Whereas the suitable spawning zone(SSZ) in 2009 shifted southward and coincided with low SST and Chl a concentration, resulting in a reduction in the squid recruitment. The small difference of SSZ area in the three years suggested the SSZ provided limited influences on the variability in squid recruitment. Furthermore,high squid abundance in 1999 and 2005 was associated with warm SSTA on the fishing ground. While the cool SSTA on the fishing ground in 2009 contributed to adverse habitat for the squid, leading to extremely low abundance. It was inferred that strengthened intensity of the Kuroshio force generally yielded favorable environmental conditions for O. bartramii. Future research are suggested to focus on the fundamental research on the early life stage of O. bartramii and mechanism of how the ocean-climate variability affects the squid abundance and spatial distribution by coupling physical model with squid biological process to explore transport path and abundance distribution. 相似文献
16.
Projecting distributions of Argentine shortfin squid(Illex argentinus) in the Southwest Atlantic using a complex integrated model 总被引：1，自引：0，他引：1
We developed an approach that integrates generalized additive model(GAM) and neural network model(NNM)for projecting the distribution of Argentine shortfin squid(Illex argentinus). The data for this paper was based on commercial fishery data and relevant remote sensing environmental data including sea surface temperature(SST), sea surface height(SSH) and chlorophyll a(Chl a) from January to June during 2003 to 2011. The GAM was used to identify the significant oceanographic variables and establish their relationships with the fishery catch per unit effort(CPUE). The NNM with the GAM identified significant variables as input vectors was used for predicting spatial distribution of CPUE. The GAM was found to explain 53.8% variances for CPUE. The spatial variables(longitude and latitude) and environmental variables(SST, SSH and Chl a) were significant. The CPUE had nonlinear relationship with SST and SSH but a linear relationship with Chl a. The NNM was found to be effective and robust in the projection with low mean square errors(MSE) and average relative variances(ARV).The integrated approach can predict the spatial distribution and explain the migration pattern of Illex argentinus in the Southwest Atlantic Ocean. 相似文献