共查询到19条相似文献，搜索用时 109 毫秒
1.
2.
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
3.
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
4.
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
5.
阿根廷滑柔鱼渔场的初步研究 总被引：2，自引：0，他引：2
根据2001年12月至2002年4月"辽渔1号"在西南大西洋(57°W—60°W,41°S—47°S)的柔鱼生产调查资料,对作业渔场的渔获量和水温垂直分布特点进行了初步分析,并运用逐步回归法探讨了周产量(t/week)与各水层温度之间的关系。结果表明:(1)周产量在70t以上的作业区域全部在60°02′W—60°40′W,44°59′S—46°04′S范围内(简称南渔场),周产量在70t以下的作业区域绝大多数集中在57°47′W—58°2′W,41°54′S—42°2′S范围内(简称北渔场);(2)南渔场渔获的表层水温在12.2℃~15.1℃,北渔场渔获的表层水温在10.0℃~12.3℃,两渔场在20~70m水体均出现了强度不等的温跃层;(3)整个作业区域,周产量与水温存在线性相关,相关系数R=0.8515,其中南渔场相关系数R=0.9985,北渔场相关系数R=0.9313。 相似文献
6.
基于不同权重的栖息地指数模型预报阿根廷滑柔鱼中心渔场 总被引：12，自引：3，他引：9
本文根据2003-2009年1-5月和2011年1-5月西南大西洋海域阿根廷滑柔鱼(Illex argentinus)的生产数据,结合遥感获得的海表面温度(SST)和海表面高度(SSH)数据,利用不同权重的栖息地指数模型来预报阿根廷滑柔鱼的中心渔场。采用外包络法,利用作业次数与SST、SSH建立适应性指数(SI)模型,依据作业次数比重和产量比重来比较不同权重的算术加权模型(AWM),从而筛选出最佳模型,并对最佳模型进行验证。结果显示,确定AWM(a=0.3,SST权重为0.3,SSH的权重为0.7)为最佳模型,当栖息地适应性指数(HSI)大于0.6时,作业次数的比重为93.23%,产量比重为89.28%,当HSI小于0.4时,作业次数的比重为2.12%,产量比重为3.35%。利用2011年1-5月的生产数据和环境数据对AWM(a=0.3)进行验证,结果显示,在HSI大于0.6的海域,各月作业次数比重均在91%以上,产量比重均在95%以上。研究表明,在阿根廷滑柔鱼渔场形成中SSH比SST更为重要,基于SST和SSH的AWM(a=0.3)能够较好地预测西南大西洋阿根廷滑柔鱼的中心渔场。 相似文献
7.
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
8.
东海鲐鱼资源和渔场时空分布特征的研究 总被引：10，自引：0，他引：10
根据1998~2003年我国东海大型灯光围网企业生产统计数据,利用灰色关联评价等数理方法对东海鲐鱼资源和渔场的时空分布特征进行了分析。结果表明,主要作业渔场在经度上分布无差异,85%以上产量分布在122°E~124°E海域,而作业渔场在纬度上分布差异明显,但主要分布在26°N~28°N和30°N~31°N海域。较高平均网次产量(20 t/net)的海域主要集中在123°E~124°E、26°N~28°N及123°E~124°E、30°N~31°N海域。灰色关联度表明,6年间,以1999年鲐鱼资源状况最好,其次为2002年,2000年最差,1998年、2003年和2001年处于中间水平。分析认为,2000年鲐鱼资源最差可能与1999年捕捞产量过高造成亲鱼量急剧下降、夏季渔场水温偏低和鲐鱼资源的周期性波动等因素有关。 相似文献
9.
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
10.
秘鲁外海茎柔鱼渔场时空分布分析 总被引：3，自引：0，他引：3
秘鲁外海茎柔鱼是重要的经济性种类,掌握其渔场时空分布规律有助于资源的合理利用。本文根据2003—2004年和2006—2009年我国鱿钓船在秘鲁外海的生产统计和海洋表面温度(SST)等资料,使用空间距离和聚类分析的方法,对其各年间渔场时空分布进行分析比较。结果表明,各年产量重心的分布都存在一定差异,产量重心在经度上随月份整体上呈现向西移动的趋势,在纬度方向上1～6月整体上呈向北移动的趋势,7～12月则表现出向南移动的趋势。聚类分析表明,2003、2006和2008年;2004、2007和2009年空间分布格局各为一类。空间距离分析表明,2006和2009年产量重心差异最大,其中前者平均产量重心为82°23′W、12°53′S,后者为81°47′W、14°27′S,南北相差约1.5个纬度。研究认为,渔场分布的月间变化是由茎柔鱼南北洄游所引起的,年间渔场分布差异与SST等海洋环境关系密切。 相似文献
11.
Analysis of the cause and effect relationships between El Niño in the Pacific and its analog in the equatorial Atlantic 总被引：1，自引：0，他引：1
S. S. Kozlenko I. I. Mokhov D. A. Smirnov 《Izvestiya Atmospheric and Oceanic Physics》2009,45(6):704-713
The relations between the processes occurring in the equatorial latitudes of the Pacific and Atlantic oceans were studied on the basis of the Granger causality analysis and a simulation of phase dynamics using the indices of the El Niño-Southern Oscillation (ENSO) and the equatorial Atlantic mode (EAM). Data on the monthly means of the sea-surface temperature over the period 1870–2006 for the Niño 3 (5° S-5° N, 150° W-90° W) and Niño 3.4 (5° S-5° N, 170° W-120° W) regions in the Pacific and the Atlantic 3 region (20° W-0, 3° S-3° N) in the Atlantic Ocean were used as the ENSO and EAM indices. The statistically significant influence of the EAM on the ENSO is noted. The lag time of this influence is estimated at two months. No significant reverse effect is revealed. An increase in the EAM’s influence on the ENSO was observed in the second half of the 20th century. 相似文献
12.
西南大西洋阿根廷滑柔鱼，Illex argentinus，巴塔哥尼亚南部群体是重要的经济种类。海洋环境因子在柔鱼资源分布中起着重要的作用。本研究利用基于环境因子的动态产量模型评估2000-2010年的滑柔鱼的资源量。假设海洋环境因子（滑柔鱼产卵场最适宜海表温度占比）影响动态产量模型的参数K，DIC值表明在正态分布和均匀分布下均是基于环境因子的评估模型优于基本的动态产量模型。阿根廷滑柔鱼的最大可持续产量（MSY）在351600吨到685 100吨之间，资源生物量在1322400吨到1 803 000吨之间，其捕捞死亡系数均小于F0.1和FMSY，资源处在良好状态，没有遭受过度捕捞。本研究为应用环境因子在柔鱼类的资源评估与管理提中供了科学的参考方法。 相似文献
13.
东南太平洋茎柔鱼(Dosidicus gigas)是短生命周期大洋性经济鱼类,其资源量受环境因素变化的影响较大。根据我国鱿钓船队2013~2017年在东南太平洋的生产统计数据,结合海洋环境数据包括海表面温度(SST)、海表面盐度(SSS)、叶绿素a浓度(chl a),运用BP神经网络(back propagation network)模型来标准化单位捕捞努力量渔获量(catch per unit effort, CPUE,也称名义CPUE)。以均方误差(mean square errors, MSE)和平均相对变动值(average relative variances, ARV)为最优模型判断依据,比较隐含层节点3-10的神经网络模型,发现6-9-1结构为最优模型。用Garson算法解释模型结果,发现各输入层因子对东南太平洋茎柔鱼资源丰度影响重要度排序为chl a、SST、经度(Lon)、SSS、纬度(Lat)、月份(Month)。并作名义CPUE和标准化CPUE资源丰度对比分布图,结果显示CPUE与标准化CPUE总体分布状况基本一致,但局部区域存在明显差异, 80°~85°W及10°~20°S海域适宜鱿钓生产,表明BP神经网络模型可以适用于东南太平洋茎柔鱼的CPUE标准化,从而为鱿钓渔业生产提供一定参考依据。 相似文献
14.
15.
中西太平洋金枪鱼围网高产渔区年间变化及其原因分析 总被引：1，自引：1，他引：0
金枪鱼类是中西太平洋海域重要的经济鱼种,其中鲣产量约占到总产量的50%。本研究利用1995-2010年16年的中西太平洋（20°S~20°N,120°E~155°W）鲣围网生产统计数据和Niño3.4海区（5°S~5°N,120°~170°W）海表温度异常数据,对这16年鲣产量最高的十大渔区（5°×5°）进行时空格局分析,讨论渔场分布差异及CPUE与ENSO指数的关系。结果表明:16年间十大作业渔区主要分布在5°S~5°N、130°~175°E区域,这十大渔区产量占总产量的比重达47.5%,其中5°S~0°、155°~160°E,0°~5°N、130°~135°E,0°~5°N、135°~140°E及5°S~0°、160°~165°E等4个渔区产量占高产渔区产量的比重均超过10%,是中西太平洋重要的鲣产区。高产渔区的分布受海表温度影响较大,在厄尔尼诺时期,高产渔区分布明显偏东,主要分布在155°~180°E海域;在拉尼娜时期,高产渔区分布明显偏西,主要分布在130°~160°E海域。 相似文献
16.
The in situ sea surface salinity(SSS) measurements from a scientific cruise to the western zone of the southeast Indian Ocean covering 30°–60°S, 80°–120°E are used to assess the SSS retrieved from Aquarius(Aquarius SSS).Wind speed and sea surface temperature(SST) affect the SSS estimates based on passive microwave radiation within the mid- to low-latitude southeast Indian Ocean. The relationships among the in situ, Aquarius SSS and wind-SST corrections are used to adjust the Aquarius SSS. The adjusted Aquarius SSS are compared with the SSS data from My Ocean model. Results show that:(1) Before adjustment: compared with My Ocean SSS, the Aquarius SSS in most of the sea areas is higher; but lower in the low-temperature sea areas located at the south of 55°S and west of 98°E. The Aquarius SSS is generally higher by 0.42 on average for the southeast Indian Ocean.(2) After adjustment: the adjustment greatly counteracts the impact of high wind speeds and improves the overall accuracy of the retrieved salinity(the mean absolute error of the Zonal mean is improved by 0.06, and the mean error is-0.05 compared with My Ocean SSS). Near the latitude 42°S, the adjusted SSS is well consistent with the My Ocean and the difference is approximately 0.004. 相似文献
17.
A total of 25 surficial sediment samples (Peterson grab, gravity and piston cores), collected during the Pilot Expedition
to Southern Ocean (PESO) 2004 cruises 199C and 200 onboard the ORV Sagar Kanya along a N–S transect between 9.69°N and 55.01°S, and 80 and 40°E in the Indian Ocean sector of the Southern Ocean (SW Indian
Ocean), have been investigated for various morphological features—test size, mean proloculus size and coiling direction (dextral/sinistral
forms)—of the planktic indicator species Neogloboquadrina pachyderma (Ehrenberg). The results show that the coiling directions co-vary with temperature and salinity, the abundances of sinistrally
coiled forms increasing towards higher latitudes (south of 40°S), whereas dextrally coiled forms show a reverse trend. Similarly,
overall test and proloculus sizes depend largely on the physicochemical properties (salinity, temperature, nutrients, calcium
saturation) of the ambient water masses. These observations suggest that, particularly at the boundaries between different
water masses, variations in morphological features of N. pachyderma can meaningfully be used to reconstruct paleoceanographic conditions from Indian Ocean sediments. 相似文献
18.
Understanding of the temporal variation of oceanic heat content(OHC) is of fundamental importance to the prediction of climate change and associated global meteorological phenomena. However, OHC characteristics in the Pacific and Indian oceans are not well understood. Based on in situ ocean temperature and salinity profiles mainly from the Argo program, we estimated the upper layer(0–750 m) OHC in the Indo-Pacific Ocean(40°S–40°N, 30°E–80°W). Spatial and temporal variability of OHC and its likely physical mechanisms are also analyzed. Climatic distributions of upper-layer OHC in the Indian and Pacific oceans have a similar saddle pattern in the subtropics, and the highest OHC value was in the northern Arabian Sea. However, OHC variabilities in the two oceans were different. OHC in the Pacific has an east-west see-saw pattern, which does not appear in the Indian Ocean. In the Indian Ocean, the largest change was around 10°S. The most interesting phenomenon is that, there was a long-term shift of OHC in the Indo-Pacific Ocean during 2001–2012. Such variation coincided with modulation of subsurface temperature/salinity. During 2001–2007, there was subsurface cooling(freshening)nearly the entire upper 400 m layer in the western Pacific and warming(salting) in the eastern Pacific. During2008–2012, the thermocline deepened in the western Pacific but shoaled in the east. In the Indian Ocean, there was only cooling(upper 150 m only) and freshening(almost the entire upper 400 m) during 2001–2007. The thermocline deepened during 2008–2012 in the Indian Ocean. Such change appeared from the equator to off the equator and even to the subtropics(about 20°N/S) in the two oceans. This long-term change of subsurface temperature/salinity may have been caused by change of the wind field over the two oceans during 2001–2012, in turn modifying OHC. 相似文献
19.
热带大西洋表层环流及其月变化特征的分析 总被引：3，自引：0，他引：3
应用1993年4月至2001年3月的TOPEX/Poseidon卫星高度计遥感资料,分析了8 a平均热带大西洋(15°S～25°N,5°～50°W)表层环流结构的月变化特征.研究结果表明:热带大西洋表层环流中高纬度海区流速较小,赤道附近流速较大,表层环流系统大部分流系月变化不明显,部分流系月际波动较显著.具体来说,西南向的北赤道流下半年的纬向流速分量比上半年大.非洲沿岸流在5～11月流向为东北向,在其他月份主要为东南向.北赤道逆流可以分成两部分:25°W以东海区,北赤道逆流常年流向向东,到9月份前后流速达到最大值(约0.25 cm/s);25°W以西海区,7月至翌年1月流向向东,2～6月北赤道逆流减小,并有西向流产生.2°S～2°N,15°W以东海区的南赤道流在1～3月、9～10月流向向东,其他月份流向向西.南赤道流可认为是由南、北两支西向的海流构成,这两支海流的流轴分别位于6°S和1°N,在6～7月北支流速达到最大值0.6 m/s.南美洲纳塔耳东部西北向的北巴西海流流速月际变化不大,在5～6月份流速达到最大值0.3～0.4 m/s.相应的卫星风场遥感资料的分析表明热带大西洋表层环流结构的月变化特征与风场的分布及变化有较好的对应关系.用World Ocean Atlas 2001的月平均温盐数据反演出来的表层地转流场以及卫星跟踪ARGOS漂流浮标观测进行的对比验证表明,上述遥感分析的地转流场结果与水文数据以及海上观测结果一致. 相似文献