排序方式： 共有1条查询结果，搜索用时 0 毫秒
1
1.
当前,对渔业资源评估模型的诊断与选择,主要依赖于模型对观察数据的拟合度,很少评价模型的预测能力、并将其作为评价渔业资源评估与管理质量的依据。为此,本文利用后向预报方法评价了印度洋黄鳍金枪鱼(Thunnus albacores)资源评估模型的预测能力,并在此基础上分析了印度洋黄鳍金枪鱼的资源评估与管理质量。研究表明,在利用贝叶斯剩余产量模型对印度洋黄鳍金枪鱼进行资源评估时,存在如下问题:(1)拟合较好的模型其预测能力较差;(2)利用不同时段数据拟合模型时,采用DIC(Deviance Information Criterion)选择的最佳模型缺少稳定性;(3)不同模型估计的TAC (Total Allowable Catch)存在较大差异。据此可以判断,利用贝叶斯剩余产量模型对印度洋黄鳍金枪鱼进行资源评估与管理效果较差。本研究结果表明:(1)利用后向预报方法可评价模型的预测能力、DIC选择模型的稳定性,从而能在一定程度上判断模型模拟的种群演化动态是否正确、资源评估结果是否存在问题;(2)利用后向预报方法可揭示评估结果的不确定性及其可能引起的渔业管理风险,从而有利于避免渔业管理风险、实现渔业管理目标。 相似文献
1