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31.
基于外部形态特征的东南太平洋茎柔鱼种群结构研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
茎柔鱼是大洋性重要经济头足类,分布范围广泛,种群结构复杂。本文根据2008年5月~2009年10月对智利、秘鲁2个海区采集的茎柔鱼生物学样本,利用胴宽、鳍长、触腕长等11个外部形态指标与胴长之比,分析东南太平洋茎柔鱼种群结构组成及其差异,并建立相应的判别函数。研究认为,采集的渔获物样本中,初步可分为大型和小型2个种群。2个海区间大型群和小型群的外部形态特征差异显著,2个海区利用外部形态特征对种群判别正确率均在60%以上。研究认为,研究认为,外部形态特征可作为划分茎柔鱼种群结构的有效方法之一。  相似文献   
32.
根据2011年东太平洋赤道附近海域探捕期间采集的1178尾茎柔鱼样本,进行了茎柔鱼的生物学特性研究。结果表明:茎柔鱼胴长范围为201—421mm,平均胴长为290mm,优势胴长为260—320mm;体重范围为200—2650g,平均体重为1000g,优势体重为600—1000g;胴长与体重关系呈幂指数关系;雌、雄性比为2.59:1;性腺成熟度以I、Ⅱ期为主;缠卵腺长和缠卵腺重随着性腺的成熟而逐步增大;雌性初次性成熟胴长为397.2mm;摄食等级以0—1级为主;与其它海域相比,该海域茎柔鱼个体差异明显,主要为小型群体。  相似文献   
33.
印度洋西北海域鸢乌贼9-10月栖息地适宜指数研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
印度洋西北部海域的鸢乌贼(Sthenoteuthis oualaniensis)具有一定的开发潜力,可作为商业性捕捞的对象,准确预报中心渔场可为指导生产提供依据。根据2003、2004年9~10月份期间我国鱿钓船在2°~24°N、57°~69°E海域的探捕数据,结合表温、盐度、海表面高度和叶绿素a,以CPUE作为适应性指数,利用算术平均法(AM)和几何平均法(GM)分别建立基于环境因子的综合栖息地指数模型。结果表明,9月份在栖息地指数(HSI)大于0.8的中心渔场作业次数比例超过24%,平均日产量在5.48 t/d左右;10月份在HSI大于0.8的中心渔场作业次数比例在43%以上,平均日产量在5.2 t/d以上。基于表温、盐度、海表面高度和叶绿素a的HSI模型能较好预测印度洋鸢乌贼中心渔场,且AM模型优于GM模型。  相似文献   
34.
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   
35.
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   
36.
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   
37.
东南太平洋秘鲁鳀资源量预报模型的构建   总被引:2,自引:0,他引:2  
秘鲁鳀(Engraulis ringens)是栖息于东南太平洋沿岸的一种小型中上层鱼类。有效地对秘鲁鳀资源量进行预报将有助于为我国鱼粉进口企业提供决策支撑。为此,本研究结合秘鲁鳀生物(上一个渔汛季度的资源量、渔获物中的幼鱼比例)和环境(渔场水温和nino1+2区的温度距平)因素及捕捞量为预报因子,利用主成分分析和多元线性回归的方法对17个渔汛季度(2006年至2014年第一渔汛季度)秘鲁鳀的资源量建立预报模型并利用主成分分析的结果对影响秘鲁鳀资源变动的因子进行初步评价。研究表明,随着时间的推移样本量的增加,模型拟合资源量与真实资源量的平均相对误差逐渐下降,拟合资源量序列与真实资源量序列的相关系数逐渐增加。最终模型5(建模数据为2006-2013年第二渔汛季度的数据,验证数据为2014年第一渔汛季度的数据)能够很好地拟合出秘鲁鳀资源量的大小及变动趋势拟合资源量序列与真实资源量序列的相关系数为0.861;拟合资源量序列与真实资源量序列的平均相对误差为12%;预报得到的2014年第一渔汛季度的数据与真实值相比,相对误差为1%。结合主成分分析的结果对影响秘鲁鳀资源变动的因素进行评价结果表明,第一主成分的方差贡献率为46%,其中环境因素占据了最大的载荷;第二主成分的方差贡献率为23%,同样环境因素占据了最大载荷,但是,排名第二和第三的因素分别是上一个渔汛季度的资源量和捕捞量,其载荷相当;第三和第四主成分的方差贡献率分别为9%和7%,其中幼鱼比例占的载荷最大。根据各主成分得分序列与资源量序列的相关系数结果,环境因子对秘鲁鳀资源变动有重要影响。  相似文献   
38.
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   
39.
西北太平洋柔鱼丰度的灰色灾变预测   总被引:1,自引:0,他引:1  
柔鱼(Ommastrephes bartramii)为短生命周期的头足类,其资源丰度极易受海洋环境变化影响,年间波动较大。根据1995?2017年西北太平洋柔鱼渔业生产统计数据,以单位捕捞努力量渔获量(CPUE)作为资源丰度指数,运用灰色灾变预测方法对上、下限灾变年份建立GM(1, 1)模型,预测未来灾变年份。结果显示,以GLM模型标准化CPUE建立的下限灾变预测模型的平均相对误差为15.32%,上限灾变预测模型的平均相对误差为8.19%,模型精度检验等级均为Ⅰ级。研究认为,下一个资源丰年(CPUE大于2.39 t/(船·a))将出现在2021年,资源歉年(CPUE小于2.13 t/(船·a))将出现在2027年;太平洋年代际涛动与El Ni?o-La Ni?a事件是驱使柔鱼丰度大幅度波动的重要因素。该预测结果可为西北太平洋鱿钓生产企业和管理部门提供参考。  相似文献   
40.
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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