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相似文献
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1.
长鳍金枪鱼(Thunnus alalunga)是金枪鱼延绳钓的主要捕捞对象之一,而库克群岛海域则是重要的长鳍金枪鱼渔场。探究长鳍金枪鱼资源量的时空分布与海洋环境的关系,有利于提高长鳍金枪鱼渔场预报的精确性。根据2017年1月1日至2021年5月31日中国远洋渔业企业的船舶监测系统(Vessel Monitor Systems,VMS)数据,将长鳍金枪鱼渔获尾数和延绳钓放钓钩数匹配到1°×1°的网格中,得出名义单位捕捞努力量渔获量(Catch Per Unit Effort,CPUE)。对CPUE作正态性检验,以天为时间分辨率,选取月份、经纬度、叶绿素a浓度、海表面高度,以及0~300 m水层的温度、盐度、溶解氧浓度等26个时空与环境因子作为变量,对CPUE与时空环境因子作相关性分析,对环境变量进行多重共线性诊断,按照季度分析长鳍金枪鱼渔场的分布变化,利用GAM评价各因子对长鳍金枪鱼CPUE的影响。结果显示:(1)第二季度12°S以南渔场的CPUE明显高于以北的区域,第三季度渔场分散且CPUE值不高,第四季度CPUE为年中最高。(2) GAM结果显示,对长鳍金枪鱼CPUE影响最显著的为海...  相似文献   

2.
为提高大眼金枪鱼(Thunnus obesus)延绳钓渔情预报模型的预测能力,本研究提出了一种基于深度卷积嵌入式聚类(DCEC)的海洋环境时空特征提取方法,结合广义可加模型(GAM)对西南印度洋大眼金枪鱼延绳钓渔场进行预报。采用2018年1-12月0.041 6°×0.041 6°的MODIS-Aqua和MODISTerra海表面温度三级反演图像数据(以日为单位)构建DCEC模型,基于Davies-Bouldi指数(DBI)确定最佳聚类数,在此基础上提取各月海表温度(SST)的类别特征值F M;采用美国国家海洋和大气管理局网站2018年1-12月1°×1°的Chl a浓度月平均值作为辅助环境特征因子;采用印度洋金枪鱼委员会2018年1-12月1°×1°的大眼金枪鱼延绳钓渔业数据(以月为单位),计算单位捕捞努力量渔获量(CPUE);将SST月类别特征值F M、Chl a浓度月平均值与CPUE数据进行时空匹配,构建改进GAM;采用SST月平均值、Chl a浓度月平均值与CPUE数据构建基础GAM;采用联合假设检验(F检验)验证模型解释变量对响应变量的影响;采用赤池信息准则(AIC)、均方误差(MSE)、绘制实测值和预测值的散点图并计算相关系数r,分析改进GAM相比于基础GAM的提升效果。实验结果表明:(1)基于DCEC模型提取的F M能够较好地反映西南印度洋海表温度的时空动态特征与规律,并与西南印度洋的气候条件、季风状况和水文特征等相互耦合;(2) F M相比SST平均值的因子解释率更高,对大眼金枪鱼CPUE影响更为显著,高渔获率集中在暖冷流交汇区域;(3)改进GAM相比基础GAM的AIC值降低了9.17%,MSE降低了26.7%,散点图显示改进GAM预测的CPUE对数值与实测CPUE对数值的相关性较显著,r为0.60。本研究证明了DCEC模型在海洋环境特征提取方面的有效性,可为后序大眼金枪鱼延绳钓渔情预报模型的改进研究提供参考。  相似文献   

3.
黄鳍金枪鱼索饵水层影响延绳钓捕捞效率,而黄鳍金枪鱼索饵水层分布受水温垂直结构的影响,因此本文采用GAM模型分析次表层环境变量对延绳钓黄鳍金枪鱼渔获率的影响,评估黄鳍金枪鱼垂直水层分布对中西太平洋黄鳍金枪鱼延绳钓单位捕捞努力量渔获量(Catch Per Unite Effort, CPUE)的作用。模型结果表明,环境因子对热带中西太平洋延绳钓黄鳍金枪鱼渔获率空间分布影响明显。黄鳍金枪鱼延绳钓CPUE在2012年之后快速增多,高渔获率月份出现在北半球夏季,空间上在10°S,140°E附近区域。温跃层上界温度和深度、温跃层下界深度、18℃等温线深度、△8℃等温线深度及其和温跃层下界深度的深度差对延绳钓渔获率影响较大,是影响热带中西太平洋黄鳍金枪鱼延绳钓渔获率的关键环境因子。随着温跃层上界温度和深度值变大,延绳钓CPUE逐渐递增,对延绳钓CPUE影响密切的温度和深度分别为27~28℃和70~90 m。温跃层下界深度对延绳钓CPUE影响在250~280 m时最大;之后随着下界深度的变大,CPUE快速下降。18℃等温线深度对延绳钓CPUE影响呈现先震荡后递增的趋势,影响密切的区域在230 m深度上下。△8℃等温线深度与温跃层下界深度的差值对热带中西太平洋黄鳍金枪鱼延绳钓CPUE影响呈现先快速递减后缓慢增加的趋势,在深度差为70 m上下时影响最密切。研究结果揭示,在黄鳍金枪鱼活动水层受限或栖息水层和延绳钓作业深度相吻合时,延绳钓渔获率最高。依据黄鳍金枪鱼垂直活动水层调整延绳钓投钩,可以提高渔获率。因此,采用延绳钓CPUE进行渔场和资源评估时要考虑金枪鱼适宜垂直活动空间。  相似文献   

4.
热带印度洋黄鳍金枪鱼水平-垂直分布空间分析   总被引:2,自引:0,他引:2  
为了解印度洋热带海域黄鳍金枪鱼(Thunnus albacares)延绳钓适宜渔获水温的等温线时空分布,分析黄鳍金枪鱼适宜的垂直和水平空间分布范围,采用Argo浮标剖面温度数据重构印度洋热带海域16°C和距海洋表层水温8°C(Δ8°C)的月平均等温线场,网格化计算了16°C和Δ8°C等温线深度值和下界深度差,并结合印度洋金枪鱼委员会(IOTC)黄鳍金枪鱼延绳钓渔业数据,绘制了16°C和Δ8°C等温线深度与月平均单位捕捞努力量的渔获量(CPUE)的空间叠加图,用于分析热带印度洋黄鳍金枪鱼中心渔场CPUE时空分布和高渔获率水温的等温线时空分布关系。结果表明,高值CPUE的分布表现出明显的季节性变化。16°C等温线,在东北季风期间,高值CPUE出现的地方深度值大多小于200m;西南季风期间,在15°—25°S深度可到达250m,在130—190m深度全年有高值CPUE集中出现,深度值超过300m的地方CPUE普遍较小。Δ8°C等温线,高值CPUE出现的地方深度值大多小于175m,主要在100—170m;西南季风期间,在15oS以南区域,150—300m深度,也有高值CPUE区域出现,全年深度值超过300m的地方CPUE普遍较小。全年在15oS以北纬向区域,高渔获率的垂直分布深度更加集中,在西南季风期间尤其明显。采用频次分析和经验累积分布函数计算其最适次表层环境因子分布,16°C等温线120—209m;Δ8°C等温线80—159m;与下界深度差:16°C等温线0—59m;海表以下8°C等温线50—119m。文章初步得出热带印度洋黄鳍金枪鱼中心渔场适宜的水平、垂直深度值分布区间,结果可以辅助寻找中心渔场位置,同时指导投钩深度,为热带印度洋黄鳍金枪鱼实际生产作业和资源管理提供理论支持。  相似文献   

5.
长鳍金枪鱼作为高度洄游的大洋性鱼类,因其经济价值高、资源量丰富而成为世界海洋渔业的主要捕捞对象之一。本研究根据中西太平洋金枪鱼渔业委员会(WCPFC)提供的南太平洋延绳钓长鳍金枪鱼渔业2000~2012年13年的渔业生产统计资料,结合卫星遥感获得的海洋环境资料,利用广义线性模型(GLM)和广义可加模型(GAM)对其资源密度进行CPUE标准化。GLM模型结果表明,月、纬度、表温、表温梯度、盐度、海面高度、涡动能、100米溶解氧以及交互项年与纬度、月与纬度、月与经度对CPUE影响较大。根据AIC准则,选择最优的GAM模型,其对CPUE的最大解释偏差为58.9%,模型自变量对因变量的最高相关系数达58.4%。GLM模型和GAM模型标准化后的CPUE变化趋势相同,除2011年外均明显低于或接近名义CPUE。2000~2012年资源密度年间和月间变化较大,资源密度最高的年份为2001年,资源密度最高的月份为6~8月,GLM模型和GAM模型标准化后的平均CPUE分别为11.48尾/千钩、12.41尾/千钩和13.54尾/千钩、18.63尾/千钩。本研究中,GAM模型较GLM模型更合适。  相似文献   

6.
太平洋黄鳍金枪鱼延绳钓渔获分布及渔场水温浅析   总被引:7,自引:0,他引:7  
崔雪森  樊伟  张晶 《海洋通报》2005,24(5):54-59
根据收集到的渔获量数据、海水表层温度数据和有关文献资料,应用GIS技术对太平洋黄鳍金枪鱼延绳钓渔业进行了定量及定性综合分析。结果表明:太平洋延绳钓黄鳍金枪鱼渔场主要分布在20°N—20°S之间的热带太平洋海域,具纬向分布特征。对渔获产量同海表温度的分月统计显示:太平洋黄鳍金枪鱼渔场最适月平均表层水温约28℃~29℃,渔场出现频次为偏态分布型。最后,结合有关文献综合讨论了海表温度、溶解氧含量、海流等环境因子与金枪鱼渔场分布和形成机制的关系。  相似文献   

7.
基于随机森林的印度洋长鳍金枪鱼渔场预报   总被引:8,自引:1,他引:7  
为了提高远洋渔场预报水平和满足渔业生产的需要,提出了一种基于随机森林建立印度洋长鳍金枪鱼(Thunnus alalunga)渔场预报模型的方法。选取2002-2009年各个月份印度洋5°×5°格点渔业环境和时空数据(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)作为预测变量,利用长鳍金枪鱼的CPUE(Catch per unit effort,单位:尾/千钩数)的三分位点将渔区划分为高CPUE、中等CPUE和低CPUE三种类型,作为响应变量,对数据进行训练。结果表明,当随机森林中决策树达到100以上时,袋外数据OOB(out-of-bag)的分类误差率趋于平稳。将训练得到的随机森林用于2010年印度洋长鳍金枪鱼分月渔场的预测,其概率等值面图与实际生产的渔场分布进行叠加比较,显示高CPUE渔场概率分布与实际渔场的位置及范围变化情况符合。通过ROC(Relative Operating Characteristic)分析,高CPUE、中等CPUE和低CPUE的AUC(Area Under ROC Curve)分别达到0.847、0.743和0.803,表明预测精度较高。最后对中等CPUE渔区预测精度相对较低的原因进行了分析。  相似文献   

8.
采用2007 ~2011年Argo浮标剖面温度资料研究了大西洋黄鳍金枪鱼(Thunnus albacares)和大眼金枪鱼(Thunnus obesus)延绳钓主要作业渔场温跃层的时空变化特征.研究结果表明热带大西洋黄鳍金枪鱼、大眼金枪鱼延绳钓主要作业渔场温跃层的上界深度和温度存在着明显的季节性变化.温跃层上界深度呈现出冬深夏浅的季节性变化特征,大致呈纬向带状分布,12月至翌年4月份,15°N以北海域温跃层上界深度超过80 rn,同期10°S以南海域的多低于50 m;6~10月份的则相反.在赤道纬向区域温跃层上界温度在27℃以上,往南北两侧30°区域温度值依次递减至20℃及以下.温跃层下界深度和温度没有明显的季节性变化.温跃层下界深度高值区域的空间分布呈现“W”形状,深度值在220 m以上.在25°S以南,从南美洲到非洲西沿岸海域并延伸到安哥拉外海,以及10°N非洲西海岸外海,在1a中的大部分月份里,温跃层下界深度浅于150 m.在15°N以北和15°S以南区域下界温度大于15℃,在这之间的纬向区域下界温度低于14℃.全年在大西洋西部的5 °~ 15°N和5 °~15°S区域的温跃层厚度最大,在80~150 m之间,冬季和夏季呈现相反的分布特征;温跃层强度高值在5°S~ 15°N纬向区域,尤其是大西洋东部,介于0.15 ~ 0.25℃/m之间.根据文中揭示的大西洋金枪鱼延绳钓主要作业渔场区温跃层的时空变化特征,作者建议晚上大眼金枪鱼和黄鳍金枪鱼投钩深度应该在温跃层上界深度分布的附近水域;白天捕捞黄鳍金枪鱼投钩深度应该在温跃层下界深度分布的水域附近,大眼金枪鱼投钩深度要比黄鳍金枪鱼的更深.  相似文献   

9.
南海大眼金枪鱼和黄鳍金枪鱼生物学特性及其分布   总被引:1,自引:0,他引:1  
冯波  李忠炉  侯刚 《海洋与湖沼》2014,45(4):886-894
利用2010年3月—2013年2月南海金枪鱼延绳钓探捕与渔业生产监测取得的生物学数据和生产数据,对南海的大眼金枪鱼(Thunnus obesus)和黄鳍金枪鱼(Thunnus albacres)的生物学特性和渔场分布进行了研究。结果表明:(1)南海大眼金枪鱼叉长范围50—169cm,平均为111.8cm,体重范围2.45—87kg,平均为33.2kg,叉长(FL)体重(W)关系:W=1.74×10–5FL3.01,性腺成熟度Ⅱ期居多,占总尾数的45.27%。绝对怀卵量109.46—456.95万粒,摄食强度以0—2级为主。大眼金枪鱼延绳钓渔场春夏季分布于南沙西北部和南沙中西部海域;秋冬季分布于西、中沙和南沙西北部海域。渔获水深90%集中在150—400m。(2)南海黄鳍金枪鱼叉长范围41—180cm,平均为107.9cm,体重范围1.2—77.5kg,平均为27.9kg,叉长体重关系:W=2.19×10–5FL2.94,性腺成熟度以Ⅱ—Ⅳ期居多,占总尾数的89.01%,绝对怀卵量15—154万粒,摄食强度以1—2级为主。黄鳍金枪鱼延绳钓渔场春夏季分布于南沙西北部和南沙中西部海域;秋冬季分布于西、中沙、南沙西北部、南沙中西部海域。渔获水深93.75%集中在50—350m。西沙西部和南沙西北部海域是灯光围网和灯光罩网捕捞金枪鱼的重要渔场。研究认为:(1)在南海可发展小型冷海水延绳钓船,在每年10月末—次年5月初在西沙东北海域开展浅水延绳钓作业;(2)在南海的岛礁附近设置PAYAO群,开展金枪鱼灯光罩网或围网捕捞。(3)目前取得的资料仍然有限,未来仍需进一步调查,以掌握南海金枪鱼种群动态,为渔业开发和养护提供建议。  相似文献   

10.
根据收集到的太平洋延绳钓大眼金枪鱼捕捞产量、海水表层温度(SST)数据等,研究了太平洋延绳钓大眼金枪鱼捕捞产量及渔场区 SST 的统计特征.结果表明:太平洋延绳钓大眼金枪鱼渔场主要分布在较高温度的热带海域,整个太平洋渔场区平均 SST 为 26.56 ℃,中位数为27.28 ℃,高产渔区SST相对较高,其主要渔场区平均表层水温主要位于23.8 ℃~29.3 ℃.渔场区 SST 数据分布为负偏,而产量数据分布为正偏.平均CPUE分布呈双峰分布,但主要捕捞产量多数在大于25 ℃海域捕捞.时间序列分析结果显示:太平洋大眼金枪鱼CPUE呈下降趋势,SSTA自1970年代末开始增加,表明太平洋热带海域处于变暖阶段,CPUE和MEI指数与SSTA 的周期变化具有较好的一致性.  相似文献   

11.
In order to improve the forecasting ability of the fishery forecast model for the longline bigeye tuna (Thunnus obesus), we proposed a marine environment feature extraction method based on deep convolutional embedded clustering (DCEC), combined with generalized additive model (GAM) for forecasting the longline bigeye tuna fishing grounds in the Southwest Indian Ocean. We used the MODIS-Aqua and MODIS-Terra sea surface temperature (SST) three-level inversion image data (in days) from January to December in 2018 at 0.041 6°×0.041 6° to construct a DCEC model, determined the optimal number of clusters based on the Davies-Bouldi index (DBI), and extracted the category feature value (FM) of each month’s sea surface temperature (SST); we used monthly 1°×1° bigeye tuna longline fishery data from January to December in 2018 generated from the Indian Ocean Tuna Commission (IOTC), and calculated the catch per unit effort (CPUE); we matched the monthly category feature value FM and the monthly average value of Chl a concentration with the CPUE data to construct an improved GAM; we matched the monthly average SST, the monthly average Chl a concentration and CPUE data to build a basic GAM; we used the joint hypothesis test (F test) to verify the influence of model explanatory variables; we used akaike information criterion (AIC), mean square error (MSE), and draw the frequency distribution diagrams and box diagrams of measured and predicted values, etc., to analysis the improvement effect of the improved GAM compared to the basic GAM. The results showed that: (1) the category feature value (FM) extracted based on the DCEC model could better reflect the temporal and spatial dynamic characteristics of SST in the Southwest Indian Ocean, and was related with the climatic conditions, monsoon conditions, and hydrological characteristics in the Southwest Indian Ocean; (2) the factor interpretation of FM was higher than that of the monthly average SST in GAM, which means FM had more significant impact on the CPUE of bigeye tuna. The high catch rate was concentrated in the areas where the FM category was 2, 10, 24 with intersections between the warm and cold currents; (3) the AIC of the improved GAM was reduced by 9.17% than that of the basic GAM and MSE of the improved GAM was reduced by 26.7% than that of the basic GAM; the frequency distribution of the CPUE logarithmic value predicted by the improved GAM was closer to the normal distribution, and the high frequency distribution interval was closer to that of the measured value; the scatter plot showed that the CPUE predicted by the improved GAM had a significant correlation with the measured CPUE, with r equaled to 0.60. This study proves the effectiveness of the DCEC model in extracting marine environmental features, and can provide a reference for the further study on the bigeye tuna fishery forecast.  相似文献   

12.
金枪鱼延绳钓不同位置钓钩渔获效率的研究   总被引:1,自引:1,他引:1  
本文从金枪鱼延绳钓渔具的结构及渔获效果入手 ,分析了大眼金枪鱼 (Thunnus obesus)和黄鳍金枪鱼 (Thunnus albacares)的垂直分布及该延绳钓渔具不同位置钓钩的渔获效率 ,据以对钓具的性能做出初步评价 ,并提出了改进的建议  相似文献   

13.
黄鳍金枪鱼(Thunnus albacares)是全球经济和生态价值最重要的鱼类之一,其资源养护和管理受到各方的高度关注。本文依据年龄结构产量模型研究了印度洋黄鳍金枪鱼的资源状态,着重探讨了其生活史特征的不确定性对资源评估结果的影响。研究结果显示,1960-1985年间印度洋黄鳍金枪鱼资源量保持相对稳定,之后开始逐渐下降,相应的捕捞死亡系数也在2010年之后迅速增加,目前其种群可能存在过度捕捞(F2020/FMSY>1,SSB2020/SSBMSY<1)。印度洋黄鳍金枪鱼的资源评估结果对自然死亡系数(M)和亲体-补充量关系陡度参数(h)的改变较为敏感。当h增大时,SSBMSY和初始SSB(即SSB0)的变化较大,分别减少了约25.53万t和34.04万t;F2020/FMSY减小了1.15。当M增大时,F2020/FMSY、SSBMSY...  相似文献   

14.
印度洋金枪鱼渔业现状   总被引:6,自引:0,他引:6  
报道了印度洋海域金枪鱼渔业近十年的生产概况,结果显示,印度洋金枪鱼渔业从业国家和地区已达40个,从业国家(地区)中以欧共体、印度尼西亚、印度、伊朗、斯里兰卡、中国台湾、马尔代夫等所占份额较高,以2000年计占当年印度洋金枪鱼渔业总产量的68.17%。产量140万吨,以金枪鱼类所占份额最高.主要金枪鱼渔获种类依次为鲣、黄鳍金枪鱼和大眼金枪鱼,主要渔业方式为金枪鱼围网、刺网及延绳钓。中国在印度洋海域金枪鱼渔业中年占份额较小,捕捞产量从1995年的444吨逐渐上升到2000年的6408吨。  相似文献   

15.
为提高大西洋热带海域长鳍金枪鱼(Thunnus alalunga)渔场预报的准确率,对K最近邻(k nearest neighbor,KNN)、逻辑斯蒂回归(logistic regression,LR)、决策与分类树(classfication and regression tree,CART)、梯度提升决策树(gr...  相似文献   

16.
印度洋东部延绳钓渔业渔获组成的初步研究   总被引:2,自引:1,他引:2  
分析1997年6月至1999年5月期间中国水产总公司金枪鱼船队在印度洋东部赤道水域作业的有关数据。结果显示,渔获物以大眼金枪鱼、黄鳍金枪鱼为主,二者分别占渔获物总重量的60.00%和20.88%,以及渔获物总尾数的41.39%、11.51%。渔获组成具有明显的逐月变化。  相似文献   

17.
The modern fishery stock assessment could be conducted by various models, such as Stock Synthesis model with high data requirement and complicated model structure, and the basic surplus production model, which fails to incorporate individual growth, maturity, and fishery selectivity, etc. In this study, the Just Another Bayesian Biomass Assessment (JABBA) Select which is relatively balanced between complex and simple models, was used to conduct stock assessment for yellowfin tuna (Thunnus albacares) in the Atlantic Ocean. Its population dynamics was evaluated, considering the influence of selectivity patterns and different catch per unit effort (CPUE) indices on the stock assessment results. The model with three joint longline standardized CPUE indices and logistic selectivity pattern performed well, without significant retrospective pattern. The results indicated that the stock is not overfished and not subject to overfishing in 2018. Sensitivity analyses indicated that stock assessment results are robust to natural mortality but sensitive to steepness of the stock-recruitment relationship and fishing selectivity. High steepness was revealed to be more appropriate for this stock, while the fishing selectivity has greater influence to the assessment results than life history parameters. Overall, JABBA-Select is suitable for the stock assessment of Atlantic yellowfin tuna with different selectivity patterns, and the assumptions of natural mortality and selectivity pattern should be improved to reduce uncertainties.  相似文献   

18.
基于神经网络的南太平洋长鳍金枪鱼渔场预报   总被引:2,自引:1,他引:1  
南太平洋长鳍金枪鱼是我国远洋渔业的重点捕捞对象;对南太平洋长鳍金枪鱼进行准确的渔场预报;可以提高捕捞效率;提高渔业的生产能力。本研究根据1993-2010年南太平洋长鳍金枪鱼的延绳钓生产数据以及海洋卫星遥感数据(海水表面温度;SST;海面高度;SSH)和ENSO(El Niño-Southern Oscillation)指标;采用DPS(data processing system)数据处理系统中的BP人工神经网络模型;以渔获产量(单位时间的渔获尾数)和单位捕捞努力量渔获量(CPUE;Catch per unit of effort)分别作为中心渔场的表征因子;并作为BP模型的输出因子;以月、经度、纬度、SST、SSH和ENSO指标等作为输入因子;分别构建4-3-1;5-4-1;5-3-1;6-5-1;6-4-1;6-3-1等BP模型结构;比较渔场预报模型优劣。研究结果表明;以CPUE作为输出因子的BP人工神经网络结构总体上较优;其中以6-4-1模型结构为最优;相对误差只有0.006 41。研究认为;以CPUE为输出因子的6-4-1结构的人工神经网络模型;能够准确预报南太平洋长鳍金枪鱼的渔场位置。  相似文献   

19.
秋刀鱼(Cololabis saira)是中国在西北太平洋海域的重要的捕捞对象之一,单位捕捞努力量渔获量(CPUE) 标准化是开展其资源评估研究的重要内容,许多统计模型被运用到CPUE标准化研究中。本文根据2003-2017年中国大陆在西北太平洋海域的秋刀鱼生产统计资料,结合卫星遥感获得的海洋环境数据如:海表面温度、海表面高度以及海温梯度等,基于广义线性模型(general linear model,GLM) 和广义加性模型(generalized additive model,GAM) 对中国大陆西北太平洋秋刀鱼渔业进行CPUE 标准化,并对两种模型的结果进行了对比分析研究。通过贝叶斯信息准则选择最佳GLM和GAM模型,使用解释偏差和5-fold交差验证来对比两个模型结果。GLM模型的最佳模型对CPUE偏差的解释率为21.57%,GAM的最佳模型对CPUE偏差的解释率为38.95%。通过5-fold交差验证分析发现,GAM模型标准化结果较优于GLM模型,因此,认为GAM模型更适合于西北太平洋秋刀鱼渔业CPUE标准化。  相似文献   

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