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海洋环境因子对澳洲鲐亲体补充量关系的影响——基于贝叶斯模型平均法的研究 总被引：1，自引：1，他引：0
澳洲鲐（Scomber australasicus）是西北太平洋重要的中上层经济鱼类，生命周期相对较短，资源量受补充量影响明显，了解澳洲鲐太平洋群系补充量状况对掌握其资源量及确保其可持续利用具有重要的意义。本文利用产卵场1（30°~32°N，130°~132°E）海表面温度（sea surface temperature，SST1）、产卵场2（34°~35°N，138°~141°E）海表面温度（SST2）、索饵场（35°~45°N，140°~160°E）海表面温度（SST3）、潮位差（tidal range，TR）、太平洋年代际涛动（Pacific decadal oscillation，PDO）和亲体量（spawning stock biomass，SSB）6个影响因子任意组合与补充量构建多个模型，运用贝叶斯模型平均法（Bayesian model averaging，BMA）分析各个环境因子对资源补充量的解释能力，并预测其补充量的变化。结果表明，SSB对补充量具有最长期且稳定的解释能力，其次是SST3，PDO、TR、SST2、SST1也对补充量模型具有一定的解释能力。SST3是环境因子中影响最大的因子，可能是由于补充群体在索饵场内生活时间较长，索饵场温度对仔鱼或鱼卵的生长存活有较大的影响。研究认为，基于BMA的组合预报综合考虑了各个模型的优势，优于单一模型，可用于澳洲鲐资源补充量的预测。 相似文献
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水温是影响太平洋褶柔鱼冬生群生长、繁殖、补充的重要因素之一。根据2004–2015年太平洋褶柔鱼冬生群渔业数据和其栖息地环境数据，包括1月产卵场(28°～35°N，125°～130°E)和9月索饵场(31°～38°N，128°～132°E)海表面温度(Sea Surface Temperature，SST)，建立了基于SST因子的太平洋褶柔鱼冬生群体的剩余产量模型，分析SST对太平洋褶柔鱼冬生群资源量的影响，对该模型的各项指标进行验证，发现该模型的预测精度较高。结果表明:太平洋褶柔鱼冬生群当年的资源量及渔获量主要受索饵场SST影响，而产卵场SST对其当年渔获量影响不显著。由此建议在今后对产卵场SST因子是否对次年的渔获量及资源量产生影响进行研究，同时渔业管理部门也应根据每年海洋环境状况确定其最大可持续产量，并实时调整管理方案。 相似文献
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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
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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
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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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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
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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
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基于环境因子的东、黄海鲐鱼剩余产量模型及应用 总被引：4，自引：0，他引：4
海洋环境是影响中上层鱼类资源的重要因子之一。本文根据东、黄海鲐鱼推断的产卵场海域平均海表面温度(SST)和适宜SST(15~21℃)范围,假设环境容量K和内禀自然增长率r与环境因子呈线性关系,建立了基于SST的剩余产量模型(Environmentally Dependent Surplus Produc-tion Model,EDSP模型),分析环境因子对东、黄海鲐鱼资源的影响。用Akaike信息法则(Akaike Information Criterion,AIC)对不同模型进行了比较。研究结果表明,产卵场适宜SST面积与平均SST成反比,基于产卵场适宜SST面积的ESDP模型为最优模型,并证实产卵场适宜SST面积大小与Kr、呈线性关系,进而对鲐鱼繁殖成功率和补充量的影响。研究结果可为鲐鱼资源量的预测和科学管理提供参考。 相似文献
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日本鲭(Scomber japonicus)是西北太平洋重要的鱼类资源之一，科学预测日本鲭的资源丰度有利于其资源的合理开发和利用。本研究依据日本渔业机构提供的1987–2012年日本鲭太平洋群体的资源量数据，结合产卵场和渔场的海洋环境数据以及气候因子，使用广义加性模型对影响日本鲭太平洋群体的海洋环境和气候因子进行分析，筛选出有显著影响的因子并建立该群体的资源量预测模型。结果表明，与该群体资源量有显著关系的影响因子有:北极涛动指数、太平洋年代际振荡指数、渔场海表面高度、渔场海表面盐度和渔场海表面温度。基于赤池信息准则筛选出的4个资源量预测模型分析表明，包含北极涛动指数、渔场海表面高度和渔场海表面温度的模型有较好的预测效果，该模型的验证结果也通过了t检验(P<0.05)，可用于日本鲭太平洋群体资源量的预测。 相似文献
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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
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Xiangyu Long Rong Wan Zengguang Li Yiping Ren Pengbo Song Yongjun Tian Binduo Xu Ying Xue 《海洋学报(英文版)》2021,40(8):133-144
In recent years, Konosirus punctatus has accounted for a large portion in catch composition and become important economic species in the South Yellow Sea. However, the distribution of K. punctatus early life stages is still poorly understood. In this study, generalized additive models with Tweedie distribution were used to analyze the relationships between K. punctatus ichthyoplankton and environmental factors(longitude and latitude, sea surface temperature(SST), sea surface salinity(SSS) and depth), and predict distribution K. punctatus spawning ground and nursing ground, based on samplings collected in 6 months during 2014–2017. The results showed that K. punctatus' spawning ground were mainly distributed in central and north study area(from 33.0°N to 37.0°N).By comparison, the nursing ground shifted southward, which were approximately located along central and south coast of study area(from 31.7°N to 35.5°N). The optimal models identified that suitable SST, SSS and depth for eggs were 19–26°C, 25–30 and 9–23 m, respectively. The suitable SSS for larvae were 29–31. The K. punctatus spawning habit might have changed in the past decades, which was a response to increasing SST and fishing pressure. That needs to be proved in further study. The study provides references of conservation and exploitation for K. punctatus. 相似文献
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北部湾灯光罩网渔场时空分布与海洋环境关系分析 * 总被引：1，自引：0，他引：1
文章根据大型灯光罩网渔船调查数据和卫星遥感海面风场(Sea Surface Wind, SSW)、海表温度(Sea Surface Temperature, SST)和叶绿素a浓度(Chlorophyll a concentration, Chl a)资料, 基于广义线性模型(Generalized Linear Model, GLM)对北部湾渔业资源单位捕捞努力量渔获量(Catch Per Unit Effort, CPUE)进行标准化, 应用多元线性回归等方法, 对北部湾灯光罩网渔场的时空分布及其与海洋环境的关系进行了分析。结果表明, 北部湾灯光罩网渔场适宜SST为27~29℃, Chl a为0.5~1.5mg·m -3。较高资源量出现在10月份中上旬, 分布在18°—19°N及20°—21°N海域。北部湾灯光罩网渔场的时空分布与季风、19°N附近的暖水池和Chl a等环境因素有关。 相似文献
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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
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Ang Li Xueming Zhu Yunfei Zhang Shihe Ren Miaoyin Zhang Ziqing Zu Hui Wang 《海洋学报(英文版)》2021,40(11):87-103
In order to satisfy the increasing demand for the marine forecasting capacity, the Bohai Sea, the Yellow Sea and the East China Sea Operational Oceanography Forecasting System (BYEOFS) has been upgraded and improved to Version 2.0. Based on the Regional Ocean Modeling System (ROMS), a series of comparative experiments were conducted during the improvement process, including correcting topography, changing sea surface atmospheric forcing mode, adjusting open boundary conditions, and considering atmospheric pressure correction. (1) After the topography correction, the volume transport and meridional velocity maximum of Yellow Sea Warm Current increase obviously and the unreasonable bending of its axis around 36.1°N, 123.5°E disappears. (2) After the change of sea surface forcing mode, an effective negative feedback mechanism is formed between predicted sea surface temperature (SST) by the ocean model and sea surface radiation fluxes fields. The simulation errors of SST decreased significantly, and the annual average of root-mean-square error (RMSE) decreased by about 18％. (3) The change of the eastern lateral boundary condition of baroclinic velocity from mixed Radiation-Nudging to Clamped makes the unreasonable westward current in Tsushima Strait disappear. (4) The adding of mean sea level pressure correction option which forms the mean sea level gradient from the Bohai Sea and the Yellow Sea to the western Pacific in winter and autumn is helpful to increasing the fluctuation of SLA and outflow of the Yellow Sea when the cold high air pressure system controls the Yellow Sea area. 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