摘要: 柔鱼(Ommastrephes bartramii)是我国在西北太平洋重要的商业捕捞对象,对其渔场进行准确预报是提高渔业生产能力的重要内容.本研究分别选取2005~2013年我国在该海域的柔鱼渔获量和捕捞努力量作为计算适宜度指数(SI)的2种指标,利用包括海表温度、叶绿素a (Chl-a)浓度、表温梯度强度和100 m水深的Argo浮标水温数据在内的海洋环境因子,通过非线性回归,生成了不同环境因子的SI曲线.在考虑约束条件的前提下,建立2种柔鱼渔场的栖息地指数(HSI)模型,并利用逐步回归剔除不显著的解释变量.2种模型拟合优度比较的结果显示,利用渔获量建立的模型具有更高的精度,其中,7~11月模型的调整后相关系数分别为0.853 (P<0.001)、0.773 (P<0.001)、0.789 (P<0.001)、0.745 (P<0.001)和0.724 (P<0.0001).各环境因子的SI权重系数符合约束条件,并随着季节的变化,权重值有所不同.在主要渔汛期间(7、8和10月),100 m水深温度的SI对HSI得分起到了最关键作用;而在渔汛末期(11月),与海表温度相关的SI成为影响HSI的最重要因子.利用该模型对2014年进行预报实验,预报结果与实际渔场在空间分布上具有一致性.全年统计结果显示,高HSI (>0.7)的区域渔获量占总渔获量的49.06%,而低HSI (<0.3)区域渔获量仅占9.06%,表明该模型具有一定的渔场预报能力.
摘要:柔鱼(Ommastrephes bartramii)是我国在西北太平洋重要的商业捕捞对象,对其渔场进行准确预报是提高渔业生产能力的重要内容.本研究分别选取2005~2013年我国在该海域的柔鱼渔获量和捕捞努力量作为计算适宜度指数(SI)的2种指标,利用包括海表温度、叶绿素a (Chl-a)浓度、表温梯度强度和100 m水深的Argo浮标水温数据在内的海洋环境因子,通过非线性回归,生成了不同环境因子的SI曲线.在考虑约束条件的前提下,建立2种柔鱼渔场的栖息地指数(HSI)模型,并利用逐步回归剔除不显著的解释变量.2种模型拟合优度比较的结果显示,利用渔获量建立的模型具有更高的精度,其中,7~11月模型的调整后相关系数分别为0.853 (P<0.001)、0.773 (P<0.001)、0.789 (P<0.001)、0.745 (P<0.001)和0.724 (P<0.0001).各环境因子的SI权重系数符合约束条件,并随着季节的变化,权重值有所不同.在主要渔汛期间(7、8和10月),100 m水深温度的SI对HSI得分起到了最关键作用;而在渔汛末期(11月),与海表温度相关的SI成为影响HSI的最重要因子.利用该模型对2014年进行预报实验,预报结果与实际渔场在空间分布上具有一致性.全年统计结果显示,高HSI (>0.7)的区域渔获量占总渔获量的49.06%,而低HSI (<0.3)区域渔获量仅占9.06%,表明该模型具有一定的渔场预报能力.
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