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1.
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
2.
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
3.
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
4.
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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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.
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
7.
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
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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
9.
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
10.
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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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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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
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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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采用2016—2017年中国印度洋围拖网生产数据和同期的海表温度、叶绿素、表层海流和海面高度数据, 绘制了阿拉伯海鲐鱼Scomber australasicus围网月平均单位捕捞努力量渔获量(CPUE)和环境因子空间叠加图, 分析鲐鱼渔场与海洋环境因子之间关系, 采用频次分析和经验累积分布函数计算鲐鱼渔场最适宜的海洋环境区间。结果表明, 该海域月平均CPUE呈现先减少后增加的趋势; 围网渔场渔汛主要在东北季风期间, 从10月到翌年3月; 作业渔场重心分布在59°—62°E、13°—17°N, 具有明显的月变化, 基本呈现西南移动趋势。空间上, CPUE 分布在西边界流速较大的海域右侧, 在海流最大值和最低值中间区域。在印度洋东北季风期间, 阿拉伯海围网鲐鱼渔场适宜海表温度在25~28℃; 叶绿素浓度在0.2~0.5mg·m -3; 表层海流在0.05~0.25m·s -1; 海表高度0.2~0.35m。 相似文献
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基于主成分和BP神经网络的智利竹筴鱼渔场预报模型研究 总被引：3，自引：0，他引：3
东南太平洋智利竹筴鱼Trachurus murphyi是我国大型拖网渔船队的重要捕捞对象。准确预报中心渔场是提高渔业生产能力的重要工作。本文根据2003—2009年我国船队在东南太平洋海域捕捞智利竹筴鱼的渔捞日志数据,结合海洋遥感获得的海表温度(SST)和海面高度(SSH)等海洋环境因子,利用主成分和BP神经网络方法对智利竹筴鱼中心渔场预报模型进行了研究。研究利用主成分分析法(PCA)得到累计贡献率在90%以上样本的主成分,综合考虑模型测试的精度与速度,基于原始样本和经PCA处理后的主成分分别建立了BP模型,其最优BP模型结构分别为5∶10∶1和3∶7∶1。研究结果表明,经PCA处理后的主成分所建立的BP神经网络模型在训练结果和测试结果上均要优于用原始样本建立的BP神经网络模型,两者的预报准确率分别为67%和60%。 相似文献