共查询到16条相似文献，搜索用时 109 毫秒
1.
根据2003—2007年秘鲁外海茎柔鱼渔获数据以及海洋环境数据 ,利用主成分分析法确定各环境因子的权重,分别采用权重求和法和几何平均法进行栖息地适宜指数(HSI)建模分析,选择最优模型进行实证分析,结果表明,权重最高的环境因子为SST,最小的为Chl-a浓度。HSI值较高的海区一般位于200海里专属经济区外附近海域。经统计比较,用权重求和法计算所得HSI值好于几何平均法。利用2008年茎柔鱼生产数据进行实证分析,产量和作业次数随HSI值升高而增加,权重求和法的HSI模型可用于茎柔鱼渔场的实时动态预报。分析还显示, HSI分布情况与研究海域的的海洋环境密切相关,HSI不小于0.8的海区一般处在水团交汇处。 相似文献
2.
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
3.
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
4.
秘鲁外海茎柔鱼栖息地适宜性年代际变动 总被引：1，自引：0，他引：1
茎柔鱼广泛分布于东南太平洋海域，是我国重要的远洋捕捞对象之一，其种群易受气候和栖息地环境的影响。利用海表面温度(SST)和海表面高度距平(SSHA)两个关键环境因子，计算1950?2015年1?12月秘鲁外海茎柔鱼栖息地适宜性指数(HSI)，对比分析太平洋年代际涛动(PDO)位于冷暖位相下茎柔鱼渔场环境以及栖息地质量的变动。结果显示，1950?2015年PDO呈现冷、暖、冷3个位相变化，其中PDO冷位相内的SST距平(SSTA)和SSHA明显低于PDO暖位相。交相关分析结果表明，PDO指数与SSTA和SSHA均呈显著正相关，而HSI与PDO指数、SSTA和SSHA均呈显著负相关。PDO位于冷位相时，茎柔鱼渔场内水温变冷，海面高度下降，适宜的SST和SSHA范围增加，因此茎柔鱼有利的栖息地面积增大；而PDO位于暖位相时，水温增暖，海面高度上升，适宜的SST和SSHA范围缩减，导致茎柔鱼适宜的栖息地面积缩小。研究认为，太平洋年代际涛动调控了茎柔鱼渔场内的环境变化，进而对茎柔鱼栖息地质量及适宜栖息地范围产生显著影响。 相似文献
5.
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
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.
茎柔鱼主要分布于东太平洋，是我国鱿钓渔船的主要捕捞对象，气候变化对其栖息地有较大影响。本研究依据1950?2015年海表温度(SST)、海表高度距平(SSHA)以及尼诺指数(Ni?o3.4指数)，计算秘鲁外海茎柔鱼栖息地适宜性指数(HSI)，分析在厄尔尼诺(El Ni?o)、正常气候和拉尼娜(La Ni?a)条件下适宜栖息地的时空变动。分析表明，海表温度距平(SSTA)和SSHA与Ni?o3.4指数的变化趋势基本相同，Ni?o3.4指数与SSTA和SSHA均呈显著正相关，但与HSI值呈显著负相关。依据气候事件的定义，将研究年份划分为El Ni?o年，正常年和La Ni?a年。研究发现，在El Ni?o年，茎柔鱼渔场水温变暖，海面高度上升，适宜的SST和SSHA范围缩小，导致适宜的栖息地面积范围缩减；而在正常气候和La Ni?a年份，茎柔鱼渔场水温变冷，海面高度下降，适宜的SST和SSHA范围增大，因此适宜的栖息地面积范围增加。此外，Ni?o3.4指数和茎柔鱼渔场HSI纬度重心呈显著正相关，在El Ni?o事件下适宜的栖息地纬度重心向南偏移。研究认为，不同ENSO事件下茎柔鱼渔场环境变化显著，进而影响茎柔鱼适宜的栖息地范围及其空间分布。 相似文献
8.
西白令海狭鳕渔场与环境因子关系研究 总被引：1，自引：0，他引：1
根据2013～2018年白令海海域拖网作业的狭鳕(Theragra chalcogramma)渔获数据以及环境数据,利用GAM模型对CPUE进行了标准化,建立了三个基于不同环境因子的剩余产量模型:(1)基于SST因子的剩余产量模型;(2)基于SST和Chl-a因子的剩余产量模型;(3)基于SST、Chl-a和SSHA因子的剩余产量模型,分析了环境因子对西白令海狭鳕资源的影响。研究表明:基于SST和Chl-a因子的剩余产量模型拟合程度最好,表达式为Cm=0.934 3fm-0.000 3f_m~2+0.155Tmfm+0.325 4camfm,狭鳕资源量的变动受捕捞努力量、渔场SST以及Chl-a控制。分析认为:SST是导致西白令海狭鳕CPUE产生月间波动的最重要的环境因子,Chl-a对狭鳕CPUE也有一定的影响,而SSHA的影响则相对较小。建议将SST以及Chl-a作为狭鳕渔场分析与渔情预报研究的重要环境因子。 相似文献
9.
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
10.
不同环境因子权重对东海鲐鱼栖息地模型的影响研究 总被引：4，自引：1，他引：3
鲐鱼（Scomber japonicus）是栖息在西太平洋沿岸的中上层鱼类,了解其栖息地分布及其与海洋环境因子的关系有助于合理开发和管理该资源。本文根据2003-2011年7-9月中国东海鲐鱼的生产数据,采用正态分布函数分别构建海表面温度（sea surface temperature,SST）、海表温梯度（gradient of sea surface temperature,GSST）和海表面高度（sea surface height,SSH）与作业次数的适应性指数（suitability index,SI）,基于不同权重的算术平均法（arithmetic weighted model,AWM）分别建立栖息地指数（habitat suitability index,HSI）模型,并用2012年7-9月生产数据进行验证。结果显示,7、8、9月各月最佳HSI模型的SST、STG和SSH的权重分别为0.5、0.25、0.25,0.8、0.1、0.1和0、1.0、0,利用2012年7-9月生产数据与环境数据对各月份最佳权重HSI模型进行验证,在HSI>0.6的海域,7、8、9月各月作业次数比重和产量比重分别为85.87%和92.55%,76.74%和86.69%,51.83%和56.11%。研究表明,不同月份的环境因子对鲐鱼渔场分布的影响程度不同,本研究为更好地预测鲐鱼栖息地奠定了基础。 相似文献
11.
基于分类回归树算法的东南太平洋智利竹筴鱼渔场预报 总被引：4，自引：0，他引：4
为了提高智利竹筴鱼渔场预报水平和满足渔业捕捞生产的需要,利用2002—2008年的东南太平洋公海海域捕捞的中国大型拖网渔船共计15艘的生产统计资料,以及海洋环境数据(包括海表温度、叶绿素a浓度、表温距平、叶绿素a浓度距平、海表温度梯度强度和海面高度异常等数据),基于CART的算法,构建了智利竹筴鱼渔场决策树预报模型。用含1 114条记录的数据集对模型进行训练,并采用ROC方法对该模型诊断中心渔场的准确性进行了分析。最后将该模型应用于2009年各月份的智利竹筴鱼中心渔场预报,并与实际渔场位置进行了对比,结果显示预报渔场与实际生产位置基本一致,表明利用CART决策树方法建立智利竹筴鱼渔场预报模型是可行的。 相似文献
12.
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
13.
根据2005年3～12月14艘中国渔船在智利外海的竹筴鱼生产统计数据和卫星遥感反演的海表温度、叶绿素浓度,分析智利外海竹筴鱼中心渔场的时空变动以及渔场与环境因子的关系.结果表明,随着南半球秋季转入冬季,竹筴鱼中心渔场相应地由南向北、由东向西推移,10月份渔场达到最北端,春末夏初开始南撤;智利外海竹筴鱼渔场的表层水温大致为12～16℃,中心渔场为14～15℃,月间略有差异;渔场的叶绿素质量浓度大致为0.06～0.12 mg/m~3,当渔场的叶绿素质量浓度处于0.08～0.10 mg/m~3时,渔船作业频次和竹筴鱼产量最高. 相似文献
14.
鲣是大洋中重要经济种类，主要分布于太平洋中西部海域，其渔场和资源丰度易受海洋环境因子影响。根据1995-2014年中西太平洋金枪鱼围网船队在主要作业海域（15°S~10°N，120°E~155°W）的生产数据，结合弱、中、强拉尼娜条件下的海表温度（SST）和海面高度（SSH）数据，运用算术平均法（AM）建立基于SST和SSH的栖息地指数综合模型。结果表明，在栖息地综合指数（HIS）大于0.6的海域，各拉尼娜时期作业比重均在60%以上。利用弱拉尼娜（2005年12月-2006年3月）、中拉尼娜（2011年10月-2012年3月）和强拉尼娜（2010年6月-2011年4月）数据进行模型验证，分析认为作业渔场主要分布在HSI大于0.6的海域，作业次数所占比重分别为53.9%、66.5%、63.6%。在中西太平洋区域，随着拉尼娜强度的增加，资源丰度上升，其渔场分布向东北和东南方向扩散。研究表明，基于SST和SSH各强度拉尼娜时期的栖息地模型均可较好预测中西太平洋鲣渔场，并为以后拉尼娜期间中心渔场的分析提供参考。 相似文献
15.
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
16.
根据1999—2004年8—10月主渔汛期间我国鱿钓船在150—165°E海域的鱿钓生产数据,结合其表温及表温梯度,分别将作业次数百分比和单位渔船日产量作为适应性指数,利用算术平均法(AM)和联乘法(GM)分别建立基于表温因子(表温和表温水平梯度)的综合栖息地指数模型。结果表明,AM栖息地指数模型和GM栖息地指数模型均拟合较好,在HSI大于0.6的海域,1999—2004年间其作业次数平均比重分别在70%以上,平均日产量均在2t/d以上。但AM模型稍优于GM模型。利用2005年8—10月生产数据及表温资料对AM模型进行验证,分析认为作业渔场主要分布在HSI大于0.6海域,其作业次数比重达到80%以上,各月平均CPUE均在3.0t/d以上。研究表明,基于表温和表温水平梯度的AM栖息地模型能获得较好预测西北太平洋柔鱼中心渔场。 相似文献