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长鳍金枪鱼(Thunnusalalunga)是主要的经济性金枪鱼鱼种之一,其空间分布与环境因子存在着密切联系。利用2012—2019年印度洋长鳍金枪鱼生产数据和海洋环境数据,包括海表面温度(sea surface temperature, SST)、叶绿素浓度(chlorophyll a, chl a)和海表面盐度(sea surface salinity, SSS)构建印度洋长鳍金枪鱼时空分布神经网络模型。以空间(经度,纬度)、环境因子(SST, chl a, SSS)为解释变量,局部渔获量为因变量,变化隐含层节点数,构建了18个BP空间分布模型,并采用10×10交叉验证模型稳定性,以均方误差(meansquareerror,MSE)、平均相对方差(averagerelativevariance,ARV)以及拟合优度(R~2)作为不同模型精度与稳定性的评判标准,最终选取5-18-1(隐含层节点18)模型为最佳模型,其平均MSE值为0.02232,平均ARV值为0.511。利用最优模型预测结果与同期实际捕捞产量进行叠加对比发现两者具有一致性。环境因子敏感性分析表明海表温度显著影响印度洋长鳍金枪鱼渔场分布,其贡献率达到0.2。印度洋长鳍金枪鱼高精度BP神经网络时空分布模型为其资源的可持续开发与动态管理提供了一种新思路。 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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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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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
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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
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基于环境因子的东南太平洋茎柔鱼资源补充量预报模型研究 总被引：4，自引：0，他引：4
东南太平洋茎柔鱼(Dosidicus gigas)是短生命周期种类,其资源量极易受到海洋环境变化的影响。根据2003—2012年我国鱿钓船在东南太平洋的生产统计数据,以及茎柔鱼栖息地的海表温度(SST)、海面高度(SSH)、叶绿素a浓度(chl a)数据,利用相关性分析法分析茎柔鱼资源丰度和补充量(以单位捕捞努力量渔获量为指标,t/d)与栖息海域20°S—20°N、110°W—70°W的SST、SSH、chl a浓度的相关性,获取相关系数大的关键海区位置,同时加入茎柔鱼产卵场、索饵场最适表层水温范围占总面积的比例(分别用PS、PF表示)两个参数,建立三种基于主要环境因子的误差反向传播(EBP)神经网络资源补充量预报模型,进行了比较。结果表明:茎柔鱼资源丰度与SST、SSH、chl a浓度的相关系数最大值海域为7月份的Point1(13°N,102°W)海区、9月份的Point3(11°N,102°W)海区和3月份的Point5(8°S,107°W)海区;资源补充量与SST、SSH、chl a浓度的相关系数最大值海域为6月份的Point2(8°N,103.5°W)海区、2月份的Point4(12°N,97.5°W)海区和10月份的Point6(10°S,93.5°W)海区。EBP神经网络预报模型结果认为:基于产卵环境关键影响因子的方案2(以Point2的SST、Point4的SSH、Point6的chl a浓度、PS作为模型输入因子)和基于全部环境关键影响因子的方案3(以Point1与Point2的SST、Point3与Point4的SSH、Point5与Point6的chl a浓度、PS、PF作为模型输入因子)的两种神经网络预报模型均方误差较小,其准确率可达90%左右。 相似文献
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根据2007~2009年7~9月渔汛期间我国鲐鱼灯光围网在东海的生产数据,利用海表温、叶绿素浓度、悬浮物浓度和透明度等遥感水质数据,分别将作业网次比例和单网次产量(CPUE)作为适应性指数,利用算术平均数(AM)和几何平均数(GM)分别建立基于海表温、叶绿素浓度、悬浮物浓度和透明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栖息地指数模型拟合效果较好(P<0.01),在HSI大于0.5的海域,2007~2009年7~9月平均作业网次比例在65%以上,各月平均CPUE均高于19.82 t/net。研究认为,AM模型稍优于GM模型。利用2010年7~9月生产数据及遥感水质数据对AM模型进行验证,分析认为,87%以上的作业网次和产量分布在HSI高于0.5的海域,CPUE为14~17 t/net,且较稳定,波动较小。研究认为,基于遥感水质数据的AM栖息地指数模型能较好地预测东海鲐鱼渔场。 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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西北太平洋柔鱼(Ommastrephes bartramii)是我国鱿钓船队重要捕捞对象,其资源分布的时空变化对资源的可持续开发和利用有重要影响。本文以2000?2015年7?10月西北太平洋柔鱼渔业数据的单位捕捞努力量渔获量作为应变量,以年份、月份、经度、纬度、海表面温度、海表盐度、海面高度、叶绿素a浓度作为自变量,构建BP神经网络模型,推测该段时间西北太平洋柔鱼丰度时空变化规律,并探究环境因子对柔鱼资源丰度的影响。通过比较,确定输入层为年份、月份、经度、纬度、海表面温度和海表盐度,隐含层神经元数量为8的模型均方误差最小,模型最优。结果表明,单位捕捞努力量渔获量年间波动明显,每年的7月、10月柔鱼资源丰度较低,且空间分布分散在整个作业渔场,8月、9月资源丰度较高,并集中在41.5°～43.5°N, 155°～160°E局部区域。研究认为,海表面温度和海表盐度对柔鱼资源丰度时空变动有较大影响,在今后柔鱼资源评估与管理中予以考虑。 相似文献
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基于产卵场环境因子的阿根廷滑柔鱼资源补充量预报模型研究 总被引：3，自引：2，他引：1
西南大西洋阿根廷滑柔鱼Illex argentinus是短生命周期种类,其资源量极易受到海洋环境变化的影响。根据2003—2011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)、海表温度距平值(SSTA),计算分析了阿根廷滑柔鱼在产卵期产卵场各月最适表层水温范围占总面积的比例(用PS表示)以及表征海流强度的SST、SSTA等多种环境变量因子与单位捕捞量渔获量(CPUE)的相关性,建立多种基于主要环境因子的资源补充量预报模型,同时分析比较预报模型的优劣。相关性分析表明:6月份有3片连续区域的SST与CPUE之间存在强相关性,分别为38°~39°S、54°~55°W,40.5°~41.5°S、51°~52°W,39.9°~40.4°S、42.6°~43.1°W。利用6月份此3片连续区域SST与次年CPUE建立的三元线性模型,模型符合统计检验,偏差解释率为82.4%。在此基础上加入7月份PS影响因子建立3种方案下的误差反向传播(EBP)神经网络模型。结果认为,包含了福克兰寒流与巴西暖流表温信息的方案3模型优于其他两种模型,其准确率可以达到90%以上。 相似文献
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