基于栖息地指数的北太公海秋刀鱼渔情预报的应用研究

来源 :上海海洋大学 | 被引量 : 6次 | 上传用户:luffyzl
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北太公海渔场是我国大陆重要的远洋渔场,其蕴含了丰富的渔业资源。得益于北太公海海域特殊的地理,我国大陆秋刀鱼远洋渔业迅速发展,近几年投入的资源逐渐增加。但是有时候投入的渔船数量、人力资源和秋刀鱼的产量并不能形成正比关系。秋刀鱼渔场形成和分布与栖息地质量变化有很大关系。加强栖息地因子对秋刀鱼渔场的影响研究是十分重要的。我国大陆在北太公海秋刀鱼的渔场主要分布在日本和俄罗斯200海里专属经济区(exclusive economic zone,EEZ)以外的海域,经纬度范围37°N-49°N,144°E-168°E。利用综合栖息地适宜性指数(habitat suitability index,HSI)模型研究秋刀鱼的渔情预报,预测秋刀鱼渔场的质量和分布可为我国大陆生产提供帮助。本文根据我国大陆2003-2015年在北太公海秋刀鱼的渔业数据,数据内容包括经纬度、日期、日产量、放网次数、船长、主机功率、集鱼灯总功率等。采用广义线性模型(generalized linear model,GLM)对名义CPUE标准化,然后用广义可加模型(generalized additive model,GAM)再对名义CPUE进行标准化,然后以广义可加模型标准化后的CPUE表征秋刀鱼渔业资源丰度。根据渔业生产数据分成三个不同的空间系列(0.5°×0.5°、0.5°×1°、1°×1°),建立三个HSI模型,分析HSI模型的不同空间尺度变异系数(coefficient of variations,CV)值大小。纬度一定时,经度增加,CV值增加;经度一定时,纬度的增加CV值也随之增加。经纬度为0.5°×0.5°时,CV值最小,这个空间尺度是适宜秋刀鱼渔情预报的研究和分析的。本章根据2014年5-12月北太公海秋刀鱼渔业数据和海洋环境数据,对秋刀鱼渔场的时空分布及其与栖息地因子(海表面温度(sea surface temperature,SST)、海表面高度(sea surface height,SSH)和海表面叶绿素a浓度(sea surface chlorophyll,SSC))的关系进行研究。结果表明:在调查海域37oN-49oN,144oE-168oE内,8-11月份是北太公海秋刀鱼盛产月。5-12月秋刀鱼渔场的SST、SSH、SSC的范围分别是:10-18℃、-25-35cm、0.4-1.2 mg/m3,比较适宜的作业适范围分别为:13-17℃、-5-20cm、0.4-0.8mg/m3。K-S检结果(P<0.05)表明各月作业渔场的适宜SST、SSH、SSC范围是符合检验结果的,SST、SSH和SSC是可以作为表示秋刀鱼渔场分布和质量的数据。分析和评价三个栖息地因子海表面温度(SST)、海表面高度(SSH)和海表面叶绿素-a浓度(SSC)不同的权重大小对HSI模型的影响。HSI模型中各栖息地因子占有比例的大小,表示各栖息地因子对秋刀鱼渔场形成和分布的影响程度不同。本文对SST、SSH、SSC三个栖息地因子设置不同的权重系列,公式:WSST+WSSH+WSSC=1,海表面温度、海表面高度和海表面叶绿素a的浓度三个栖息地因子的取值是0.1-0.8,步幅为0.01,利用matlab计算所有可能的权重系数,一共有2460个权重系列,用以建立HSI模型。分别计算三个栖息地因子在不同权重系数下的CPUE百分比及基于HSI模型拟合结果的残差标准差(Residual Standard Error,RSR),在2460个权重系列中,RSR值最小的权重系数是适宜HSI模型建立的。分析结果显示,当SST、SSH、SSC权重分别为0.41-0.34-0.25时。HSI模型模拟结果最好。利用2015年渔业数据对HSI模型验证。根据SST、SSH、SSC三个栖息地因子权重系数,利用几何平均法、算术平均法、最大值法、最小值法建立HSI数学模型。共计181个作业渔区(0.5°×0.5°)。通过T(P<0.05)检验,四个HSI模型值与CPUE都有显著性差异,通过计算正确率得出最佳的HSI模型:算术平均法,其正确率达到85%以上,利用算术平均法计算出2015年各月的HSI值,结合Marine Explorer4.0做出CPUE和HSI为底图的叠加图,图形显示,CPUE高的渔区基本都分布在HSI高的海域,每月的CPUE值和HSI值成正相关关系,通过方程拟合得出CPUE和HSI的关系式:CPUE=9.73HSI-1.85(P=0.0002,R2=0.9614),通过预测值和实际值比较,可以验证方程的拟合度。通过验证,该关系式能够对秋刀鱼渔业资源丰度做出较好地预测。
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