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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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基于栖息地指数的西北太平洋柔鱼渔获量估算 总被引：3，自引：0，他引：3
西北太平洋柔鱼是世界大洋性经济柔鱼类之一,估算其渔获量是科学管理柔鱼资源的重要基础。根据2003-2008年8～10月西北太平洋柔鱼生产统计数据,结合环境遥感数据,包括海表温度(SST),海表温梯度(GSST)及海表高度(SSH),利用栖息地适宜性指数(HSI)模型定性描述资源密度分布与其栖息环境之间的关系,同时在假设捕捞努力量时空分布相同的情况下,建立了各作业渔区渔获量与HSI之间的关系。结果表明,单位渔区(经纬度0.5°×0.5°内周平均渔获量与HSI之间呈现显著的正相关,并建立了最适关系的指数模型,以及单位渔区内周最大可能渔获量与HSI之间的线性关系式。当HSI较低(0～0.1)或较高(0.9～1)时,其预测的渔获量相对误差较大,并对误差产生的原因进行了分析。研究结果表明,利用基于栖息地指数模型来预测柔鱼可能的渔获量是可行性。 相似文献
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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
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基于水温垂直结构的西北太平洋柔鱼栖息地模型构建 总被引：4，自引：0，他引：4
根据1998-2004年8～10月中国大陆西北太平洋柔鱼生产数据,结合对柔鱼渔场与各水层水温的分析,以作业次数为基础建立各水层水温的适应性指数(Suitability Index,SI)模型,采用算术平均法(Arithmetic Mean Model,AMM)和几何平均法(Geometric Mean Model,GMM)建立综合栖息地指数(Habitat Suitability Index,HSI)模型;并对1998-2004年8～10月的HSI值与实际作业次数、产量和单船日产量(CPUE)作比较.结果表明,8～10月,HSI＞0.6时,AMM的产量和作业次数比重分别占83.4％和80.9％,CPUE均2.1 t/d以上;GMM的产量和作业次数比重分别占73.5％和69.6％,CPUE均2.3 t/d以上.2种模型比较认为,AMM模型稍优于GMM模型.同时,利用2005年8～10月生产数据及水温资料对HSI模型进行验证.结果表明,基于水温垂直结构的栖息地指数模型能较好地预测西北太平洋中心渔场和潜在渔场. 相似文献
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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
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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
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基于海表温度和海面高度的东太平洋大眼金枪鱼渔场预测 总被引：3，自引：0，他引：3
开展东太平洋大眼金枪鱼(Thunnus obesus)渔场预报技术研究,建立基于多环境因子渔场预报模型,将对该资源的高效开发和利用具有重要的意义。作者根据2009~2011年东太平洋海域(20°N~35°S、85°W~155°W)延绳钓生产统计数据,结合海洋遥感获得的表温(SST)和海面高度(SSH)的数据,运用一元非线性回归方法,以渔获量为适应性指数,按季度分别建立了基于SST和SSH的大眼金枪鱼栖息地适应性指数,采用算术平均法获得基于SST和SSH环境因子的栖息地指数综合模型,并用2012年各月实际作业渔场进行验证。研究结果显示,大眼金枪鱼渔场多分布在SST为24~29℃、SSH为0.4~0.8 m的海域。指数模型较好地拟合了因子适应性曲线(P0.05)。基于栖息地指数的2012年大眼金枪鱼中心渔场预报准确性平均达63%,可为金枪鱼延绳钓渔船寻找中心渔场提供指导。 相似文献
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利用栖息地适宜指数分析秘鲁外海茎柔鱼渔场分布 总被引：12，自引：4，他引：12
根据2003—2007年秘鲁外海茎柔鱼渔获数据以及海洋环境数据[表温(SST),表温水平梯度、表层盐度(SSS)、海面高度(SSH)、叶绿素(Chl-a)浓度],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
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基于朴素贝叶斯的西北太平洋柔鱼渔场预报模型的建立 总被引：2，自引：0，他引：2
西北太平洋是中国进行柔鱼(Ommastrephes bartramii)捕捞生产的重要海区,准确预报渔场出现的位置对提高渔业捕捞产量、节省燃油有重要的意义。本研究利用2002—2011年中国在该海域的历史产量数据、渔场时空数据以及包括海表温度、叶绿素浓度a、表温梯度强度和叶绿素梯度强度在内的海洋环境数据,基于朴素贝叶斯方法,建立了西北太平洋柔鱼渔场的预报模型。为满足朴素贝叶斯方法对条件独立性的假设,利用独立成份分析,重新获得相互独立的属性变量。通过求Cohen′s Kappa系数最大值的方法,确定3种CPUE类型的先验概率,建立可用于渔场预报的朴素贝叶斯预报模型。作为实际验证,将2012年7~11月我国柔鱼渔船在西北太平洋实际生产数据与预报的高CPUE渔场位置进行叠加,平均综合预报精度达到69.9%,表明该模型对西北太平洋渔场的预报具有较好效果和可行性。 相似文献
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鲐鱼(Scomber japonicus)是西北太平洋的重要捕捞对象,其分布易受环境变化的影响。为定量分析海表温度和叶绿素浓度等影响因子对渔场分布的作用,文章采用产量重心、地统计插值和广义加性模型等方法,结合2017年西北太平洋2艘灯光敷网渔船的渔捞日志和海洋环境数据,探究该海域的渔场分布变化。研究结果表明：鲐鱼产量和单位捕捞努力量渔获量（CPUE）呈先上升后下降的趋势,其中7月的产量最高,9月的CPUE最高;产量重心于4-9月由SW方向向NE方向移动,并于9-12月返回SW方向;鲐鱼渔场的最适海表温度为14℃～16℃,最适叶绿素a浓度为0.4～1.0 mg/m3;叶绿素a浓度对渔场分布无显著影响,可能与鲐鱼摄食对象的特性有关。 相似文献
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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
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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
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基于表层及温跃层环境变量的南太平洋长鳍金枪鱼栖息地适应性指数模型比较 总被引：2，自引：0，他引：2
为了量化比较海表层环境及温跃层环境对南太平洋长鳍金枪鱼渔场分布的影响程度;本研究采用2010-2012年南太平洋长鳍金枪鱼延绳钓渔船实际生产统计数据;结合卫星遥感所获取的海表面温度（sea surface temperature;SST）和海表面高度（sea surface height;SSH）数据以及Argo浮标所获取的温跃层上、下界水温和深度数据;运用外包络法分别构建了基于海表层环境变量、温跃层上界环境变量以及温跃层下界环境变量的3种栖息地适应性指数（habitat suitability index;HSI）模型。模型验证结果显示;基于海表层环境变量的HSI模型;HSI>0.6时所占产量比重为70.04%;投钩数量比重为70.86%;HSI>0.8时所占产量比重为24.92%;投钩数量比重为25.79%;基于温跃层上界环境变量的HSI模型;HSI>0.6时所占产量比重为82.17%;投钩数量比重为80.95%;HSI>0.8时所占产量比重为33.24%;投钩数量比重为32.69%;基于温跃层下界环境变量的HSI模型;HSI>0.6时所占产量比重为81.01%;投钩数量比重为81.54%;HSI>0.8时所占产量比重为43.51%;投钩数量比重为43.73%。研究发现;基于温跃层上界和下界环境变量的两个HSI模型预报精度明显高于基于表层环境变量的HSI模型;且基于温跃层下界环境变量的HSI模型预报精度高于基于温跃层上界环境变量的HSI模型。研究结果表明;相较于海表层环境;温跃层环境;尤其是温跃层下界环境特征对南太平洋长鳍金枪鱼资源分布的影响更为显著。 相似文献
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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
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长江口涨潮与落潮流速和悬沙输运不对称性研究 总被引：1，自引：0，他引：1
为了量化比较海表层环境及温跃层环境对南太平洋长鳍金枪鱼渔场分布的影响程度;本研究采用2010-2012年南太平洋长鳍金枪鱼延绳钓渔船实际生产统计数据;结合卫星遥感所获取的海表面温度（sea surface temperature;SST）和海表面高度（sea surface height;SSH）数据以及Argo浮标所获取的温跃层上、下界水温和深度数据;运用外包络法分别构建了基于海表层环境变量、温跃层上界环境变量以及温跃层下界环境变量的3种栖息地适应性指数（habitat suitability index;HSI）模型。模型验证结果显示;基于海表层环境变量的HSI模型;HSI>0.6时所占产量比重为70.04%;投钩数量比重为70.86%;HSI>0.8时所占产量比重为24.92%;投钩数量比重为25.79%;基于温跃层上界环境变量的HSI模型;HSI>0.6时所占产量比重为82.17%;投钩数量比重为80.95%;HSI>0.8时所占产量比重为33.24%;投钩数量比重为32.69%;基于温跃层下界环境变量的HSI模型;HSI>0.6时所占产量比重为81.01%;投钩数量比重为81.54%;HSI>0.8时所占产量比重为43.51%;投钩数量比重为43.73%。研究发现;基于温跃层上界和下界环境变量的两个HSI模型预报精度明显高于基于表层环境变量的HSI模型;且基于温跃层下界环境变量的HSI模型预报精度高于基于温跃层上界环境变量的HSI模型。研究结果表明;相较于海表层环境;温跃层环境;尤其是温跃层下界环境特征对南太平洋长鳍金枪鱼资源分布的影响更为显著。 相似文献
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Habitat suitability index of Chub mackerel (<Emphasis Type="Italic">Scomber japonicus</Emphasis>) from July to September in the East China Sea 总被引：1，自引：0，他引：1
The habitat quality of Chub mackerel (Scomber japonicus) in the East China Sea has been a subject of concern in the last 10 years due to large fluctuations in annual catches of
this stock. For example, the Chinese light-purse seine fishery recorded 84000 tons in 1999 compared to 17000 tons in 2006.
The fluctuations have been attributed to variability in habitat quality. The habitat suitability Index (HSI) has been widely
used to describe fish habitat quality and in fishing ground forecasting. In this paper we use catch data and satellite derived
environmental variables to determine habitat suitability indices for Chub mackerel during July to September in the East China
Sea. More than 90% of the total catch was found to come from the areas with sea surface temperature of 28.0°–29.4°C, sea surface
salinity of 33.6–34.2 psu, chlorophyll-a concentration of 0.15–0.50 mg/m3 and sea surface height anomaly of −0.1–1.1 m. Of the four conventional models of HSI, the Arithmetic Mean Model (AMM) was
found to be most suitable according to Akaike Information Criterion analysis. Based on the estimation of AMM in 2004, the
monthly HSIs in the waters of 123°–125°E and 27°30′–28°00′ N were more than 0.6 during July to September, which coincides
with the catch distribution in the same time period. This implies that AMM can yield a reliable prediction of the Chub mackerel’s
habitat in the East China Sea. 相似文献