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【目的】了解我国近海短蛸(Octopus ocellatus)的生物学特性,比较不同海域短蛸的差异。【方法】根据2015年10～11月在东海和黄海采集的272尾短蛸样本,研究其胴长和体质量组成、性别比例、性腺成熟度和摄食强度等生物学特性。【结果】东海芦潮港海域短蛸的胴长范围为38～75mm,平均胴长为53.6mm,优势胴长组为50～70 mm;体质量范围为24～92 g,平均体质量为56.7 g,优势体质量组为50～90 g;东海舟山海域短蛸的胴长范围为30～75 mm,平均胴长为56.0 mm,优势胴长组为45～70 mm;体质量范围为27～123 g,平均体质量为68.9 g,优势体质量组为60～100 g;黄海青岛海域短蛸的胴长范围为36～90 mm,平均胴长为65.6 mm,优势胴长组为55～70 mm;体质量范围为23～276 g,平均体质量为111.2 g,优势体质量组为60～140 g。不同海域的短蛸性比不同,黄海短蛸雌性多于雄性,东海雄性多于雌性。【结论】不同海域的短蛸在胴长、体质量、性比、性成熟度等方面存在差异。 相似文献
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基于综合环境因子的协同克里金法分析茎柔鱼资源丰度空间分布 总被引：2，自引：1，他引：1
茎柔鱼是我国重要的远洋捕捞对象之一,研究其资源丰度空间分布问题,有助于更好地理解茎柔鱼的生态习性,并提高我国鱿钓渔船的生产效率。本文利用上海海洋大学鱿钓技术组提供的2003-2012年6-9月秘鲁外海茎柔鱼捕捞数据,结合海表面温度（SST）,海表面高度（SSH）,海表面盐度（SSS）和叶绿素浓度（Chl a）进行协同克里金插值预测其资源丰度的空间分布。为了解决协同克里金插值中4个环境因子的权重问题,本文将4个环境因子进行归一化处理,利用主成分分析方法将其整合为单一综合环境因子,以此作为协变量。将综合环境因子与单位捕捞努力量渔获量（CPUE）进行相关性检验后进行协同克里金插值,根据平均误差（ME）,均方根误差（RMSE）和标准化均方根（RMSSE）对插值结果评价,探讨此种方法的可行性。研究结果认为:（1）主成分分析方法获得的6-9月份的综合环境因子均与CPUE具有显著相关性;（2）6-7月份ME分别为0.002 6和0.002 5,预测准确性很高,平均预测结果稍高于实际观测值;而8-9月份的ME分别为-0.007 8和-0.000 2,预测准确性较高,平均预测结果稍低于实际观测值。6月份的RMSE估值精度最高,8月份的估值精度最低。6-7月份的RMSSE值小于1,说明都高估了预测的不确定性,8-9月份的RMSSE值大于1,说明都低估了预测的不确定性,则在6-9月份中的预测精度和准确性上会有一定程度的偏差。从ME、RMSE和RMSSE三者综合来看,6-9月的预测值具有一定的可靠性。 相似文献
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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
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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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表层水温结构变化对东南太平洋秘鲁鳀渔场的影响 总被引：3，自引：0，他引：3
秘鲁鳀（Engraulis ringens）是栖息于东南太平洋沿岸的小型中上层鱼类,掌握其渔场变化及其与海洋环境因子的关系有利于企业把握该渔业的生产情况。研究结合2005-2014年渔汛期间秘鲁各港口出港的船数及其所获得的秘鲁鳀渔获量和表层水温数据（海表面温度,sea surface temperature,SST）,以单位捕捞努力量的渔获量（catch per unit effort,CPUE）和捕捞努力量（Effort）数据构建的渔场指数（fishing ground index,FGI）为渔场指标,对秘鲁鳀的渔场类型进行分类,探讨水温结构变化对秘鲁鳀渔场的影响。方差分析表明:渔场指数在不同渔汛阶段（渔汛前期、中期和末期,P<0.01）和不同捕捞区域（北部、中部和南部,P<0.01）都有着极显著的差异。以表层水温大于20℃的海水是否入侵到近岸为标志,可以将秘鲁鳀渔场分成两种类型:大于20℃的海水没有入侵到沿岸（A型渔场）和入侵到沿岸（B型渔场）。研究表明,在渔汛前期和中期阶段,A型渔场的出现有利于渔场的形成,其中渔汛前期沿岸19℃或20℃等温线的出现以及渔汛中期沿岸18℃或19℃等温线的出现可以作为中心渔场形成的指标。 相似文献
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