论文部分内容阅读
南海,又称南中国海,海域面积广阔,总面积为350万平方公里,其中我国传统疆界线内海域面积约200多万平方公里,外海面积140多万平方公里。南海是我国唯一的热带海洋,海洋环境独特,生物多样性丰富,其中鱼类有25000多种,年可捕捞量达700万吨。近年来,南海近海过度捕捞严重,渔业资源不断衰退,而外海富含丰富的头足类以及金枪鱼类资源。因此,大力发展外海渔业是转移近海渔业生产压力,降低近海捕捞强度,养护近海渔业资源,保证海洋渔业绿色可持续发展的有效途径之一。鸢乌贼(Sthenoteuthis oualaniensis)是一种暖水性的大洋头足类,在南海外海资源量丰富。据中国水产科学研究院南海水产研究所调查评估显示,2014-2017年南海鸢乌贼可捕量在400万吨以上,2018年可捕捞量超过500万吨。而目前我国鸢乌贼年捕捞量仅10万吨,明显处于未开发状态,开发潜力巨大。鸢乌贼体内富含多种营养元素,是一种极其优质的高蛋白低脂肪水产品,经济价值较大。由于鸢乌贼的栖息环境受海水表温以及饵料分布影响较大,其栖息地环境的变化直接影响其分布和产量。因此,加强栖息地因子对鸢乌贼渔场的影响研究至关重要。但因南海外海存在着渔业生产成本高、捕捞技术水平低下、渔情预报信息匮乏等问题与挑战,到目前为止南海外海尚未建立起较完整的渔情预报系统,因此通过栖息地适宜性指数(habitat suitability index,HSI)模型研究鸢乌贼的渔情预报,可准确预测鸢乌贼洄游活动规律和渔场分布,为我国南海外海鸢乌贼渔业可持续生产提供科学依据。本文选取广西壮族自治区北海市灯光罩网渔船在2013-2018年在南海外海的鸢乌贼生产数据。首先采用广义线性模型(generalized linear model,GLM)对选取的各环境因子进行显著性检验,筛选出显著性变量,其次用广义可加模型(generalized additive model,GAM)再对名义CPUE(catch per unit effort,CPUE)进行标准化处理,然后以广义可加模型标准化后的CPUE表征鸢乌贼渔业资源丰度,进而对南海外海鸢乌贼渔情预报进行研究和分析。本文根据2013-2018年广西壮族自治区北海市灯光罩网渔船在南海外海的鸢乌贼生产数据和2013-2018年1-12月南海海洋环境数据,对鸢乌贼渔场的时空分布与栖息地因子[海表面温度(sea surface temperature,SST)、海表面叶绿素a浓度(sea surface chlorophyll,chla)和海表面高度(sea surface height,SSH)]的关系进行研究。结果表明:在4oN-24oN,104oE-124oE海域内,1-12月鸢乌贼渔场比较适宜的的SST、chla、SSH的范围分别是:25-31℃、0.05-0.27mg/m~3、46-80cm。通过K-S检验,结果显示P>0.05,表明各月适宜SST、chla、SSH范围检验结果符合,可以有效地表征鸢乌贼资源密度和渔场分布。在HSI模型中,各栖息地因子占有比例的大小代表对鸢乌贼渔场形成和分布的影响占比大小。建立基于海表面温度(SST)、海表面叶绿素a浓度(chla)和海表面高度(SSH)适应性模型分别赋予不同的权重系数a,b,c,公式:a+b+c=1,采用赋权的几何平均值法、算术平均值法、最小值法以及最大值法建立HSI模型。利用2018-2019年广西壮族自治区北海市灯光罩网渔船的鸢乌贼生产数据对HSI模型进行检验,结果显示:基于赋权的算术平均值法的HSI模型模拟结果最好,其准确率达到80%以上,其中1月SST、chla、SSH权重系数分别为1、0、0;2月SST、chla、SSH权重系数分别为0.6、0.2、0.2;3月SST、chla、SSH权重系数分别为0.6、0.2、0.2;4月SST、chla、SSH权重系数分别为0.7、0.15、0.15;5月SST、chla、SSH权重系数分别为0.7、0.15、0.15;6月SST、chla、SSH权重系数分别为0.15、0.15、0.7;7月SST、chla、SSH权重系数分别为0.15、0.7、0.15;8月SST、chla、SSH权重系数分别为0.15、0.15、0.7;9月SST、chla、SSH权重系数分别为0、0、1;10月SST、chla、SSH权重系数分别为0.15、0.7、0.15;11月SST、chla、SSH权重系数分别为0.2、0.2、0.6;12月SST、chla、SSH权重系数分别为0.7、0.15、0.15时模型准确率最高。通过各月赋予最适权重的算术平均值法HSI模型计算得出2018-2019年1-12月份的HSI值,结合Arc GIS10.5以各月份的HSI值为底图,与2018-2019年1-12月份CPUE进行叠加。图形显示除了6月、10月、12月CPUE较高的点与HSI较高的海域不太相符之外,其他各月份CPUE较高的点基本出现在HSI较高的海域,月平均CPUE与HSI变化趋势较一致,存在一定的正相关关系,通过一元线性方程拟合二者的关系得出:CPUE=-3084.6759+6606.6423 HSI(P=0.0001,R~2=0.8142),通过预测值和实际值比较,6月份的预测值与实际值相对误差最大,4月份与基本一致,但总体的相对误差平均值为8.25%,因此可判断模型精度较高,利用SST、chla、SSH三个栖息地因子建立HSI模型可以较好的预测鸢乌贼的产量。