共查询到17条相似文献，搜索用时 125 毫秒
1.
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
2.
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
3.
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
4.
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
5.
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
6.
秘鲁外海茎柔鱼渔场分布与表温及表温距平值关系的初步探讨 总被引：4，自引：0，他引：4
根据2006年6~11月我国远洋船队秘鲁茎柔鱼生产统计及其表温(SST)、表温距平值(SSTA)数据,利用GIS软件ArcGIS9.0,对各月平均日产量(CPUE)和SST、SSTA关系的分布图进行绘制并分析,计算作业渔场重心。结果表明,6~8月的产量和CPUE比其他月份高。6~11月作业渔场在80°W~85°W,10°S~15°S,渔场重心在81°W~84°W,11°S~14°S。产量主要集中在12°~14°S海域,约占年总产量的72.72%,与2004-2005年有较大差异。6月作业渔场的SST为21~23℃,7、8月分别为19~21℃和18~20℃,9~11月为18~21℃。6月作业渔场的SSTA为0.1~0.2℃,7、8月分别为0.5~0.7℃,9~11月分别为0.2~0.6℃、1.0~1.4℃和0.4~0.7℃。研究认为,茎柔鱼渔场分布与SST、SSTA关系密切,可作为寻找中心渔场的海洋环境指标。 相似文献
7.
本文利用2003-2011年西南大西洋阿根廷滑柔鱼渔业数据和海洋环境数据，包括海表温度（sea surface temperature， SST），海面高度（sea surface height， SSH）和叶绿素浓度（chlorophyll a， Chl a），开发基于广义加性模型（GAM）和神经网络模型（NNM）的复合模型研究滑柔鱼资源时空分布。GAM用于选择关键影响因子，并分析与单位捕捞努力量渔获量（catch per unit effort， CPUE）的关系，NNM用于建立关键影响因子与CPUE之间的预报模型。结果表明：GAM选择的影响因子的偏差解释率为53.8%，空间变量（经度和纬度），环境变量（SST、SSH、Chl a）均匀CPUE之间存在显著相关性。CPUE与SST和SSH之间为非线性关系，与Chl a之间为线性关系。NNM模型的MSE和ARV较低，其精度高且稳定。此复合模型也能够解释解释西南大西洋阿根廷滑柔鱼时空变化趋势和迁徙模式。 相似文献
8.
9.
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
10.
基于灰色系统的西北太平洋柔鱼冬春生群资源丰度预测模型 总被引：5，自引：2，他引：3
柔鱼（Ommastrephes bartramii）是西北太平洋重要的经济头足类之一,科学预测柔鱼资源丰度有利于其合理的开发和利用。研究结合1998-2008年北太平洋柔鱼生产统计数据和产卵场环境及其气候因子,使用灰色关联分析和灰色预测建模的方法,对产卵期内（1-4月）影响柔鱼冬春生群体资源丰度（CPUE）的产卵场环境以及气候指标进行分析,并建立柔鱼冬春生群体资源丰度的预报模型。结果表明,产卵期内影响柔鱼冬春生群体资源丰度的因子依次是:3月份产卵场平均海表面温度SST（average sea surface temperature）、1月份太平洋年代际震荡指数PDO（Pacific Decadal Oscillatio index）,4月份Niño3.4指标和4月份平均叶绿素浓度Chl a（average chlorophyll a concentration）。灰色预报模型分析表明,基于3月份SST、1月份PDO和4月份Chl a的GM（1,4）模型有着较好的预测效果,其预测准确率在80%以上,可用于西北太平洋柔鱼冬春群体资源丰度的预测。 相似文献
11.
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
12.
中西太平洋是全球主要的鲣鱼（Katsuwonus pelamis）围网作业渔场,渔场极易受到海洋环境的影响,但渔场分布在众多岛国的管辖海域,如何科学指导企业准确入渔是重要的研究课题。本文根据1995-2012年中西太平洋鲣鱼围网捕捞生产统计数据,选取产量最高的22个海区（5°×5°）,结合Niño3.4区海表温度距平值（SSTA）和作业海域表温（SST）,研究中西太平洋鲣鱼围网渔场的空间分布规律,同时,以各海区捕捞努力量（作业次数）所占的百分比为入渔指标,建立基于环境因子的入渔决策模型。研究认为,中西太平洋鲣鱼捕捞努力量在纬度方向上主要分布于5°S~5°N,其累计捕捞努力量占所有作业海区的87.4%,其中以130°~140°E经度范围为最高,其捕捞努力量占22个海区的45.08%。入渔指标与Niño3.4区的SSTA、作业海域SST均符合正态模型（P<0.01）,Niño3.4区的SSTA最适值为0.25℃,作业海域SST最适值在29.5℃左右。对预测和实际排名前十的海域进行统计发现,预测值与实际值基本一致。研究认为,所建立的入渔预测模型可有效指导企业的渔业生产,为提高企业生产效率提供支撑。 相似文献
13.
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
14.
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
15.
上层海洋通过海气交换影响大气-海洋耦合系统，海浪引起的垂向混合影响上层海洋结构，从而在气候预测过程中发挥着重要的作用。本文基于国家海洋局第一海洋研究所地球系统模式（FIO-ESM），以2016年为例，分别开展了耦合和关闭海浪模式情况下的短期气候预测实验，分析浪致混合对北太平洋海表温度（SST）季节性预测的影响。通过对模式预测的SST异常（SSTA）进行定量评估发现，浪致混合能够显著降低北太平洋高纬度海区预测误差，在（45°N，150°E）附近海区SSTA改善可达1℃，气候模式能够更好地预测SSTA的经向分布特征，特别是能够准确地反映25°~45°N海区SSTA分布特征。通过分析有浪和无浪两个实验的热收支贡献发现，垂向混合是导致上层海洋温度差异的主导影响因子。海浪通过改变垂向混合，使2016年北太平洋SST在高纬度海区大幅降低，在低纬度海区略有升高，最终提升了模式对北太平洋SST的季节性预测能力。 相似文献
16.
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
17.
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