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基于不同模型研究环境因子对中西太平洋鲣资源丰度的影响 总被引：2，自引：1，他引：1
根据1998—2013年中西太平洋鲣(Katsuwonus pelamis)生产数据,选取时空因子(年、月、经纬度)和环境因子[海表面温度(SST)、海表面高度(SSH)、尼诺指数(ONI)和叶绿素a浓度]Chl-a)],通过两种不同的模型(广义加性模型GAM和提升回归树模型BRT)研究各因子对鲣资源丰度(以CPUE表示)的影响。研究结果认为,GAM模型中,经度对CPUE的影响最大,累计解释偏差超过50%,其次为纬度、年和月;在环境因子中,SSH最为重要,其次为ONI,而SST和Chl-a的影响相对较低。BRT模型分析结果与GAM分析结果类似,时空因子相对占据了重要的地位,其中经度的影响最大,其次为年、纬度和月;而在环境因子中,ONI的重要性相对更高,其次为SSH,SST和Chl-a同样影响较低。研究认为,两种模型均能较好地反映出因子对CPUE的影响。由于厄尔尼诺/拉尼娜现象引起的海洋环境变化会使鲣资源分布产生差异,因此在后续的渔情预报研究中,应该更多地考虑将ONI因子纳入渔情预报模型中,以提高预测精度。 相似文献
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柔鱼(Ommastrephes bartramii)是短生命周期种类,资源丰度及分布极易受到海洋环境变化的影响。根据20082009年72009年711月份我国鱿钓船生产数据,结合表温(SST)、叶绿素浓度(Chl-a)、海表面高度(SSH)和盐度(SSS),比较2008与2009年资源丰度年间差异,并利用信息增益技术研究不同环境因子对西北太平洋柔鱼传统作业渔场资源丰度及分布的影响。研究表明,2009年711月份我国鱿钓船生产数据,结合表温(SST)、叶绿素浓度(Chl-a)、海表面高度(SSH)和盐度(SSS),比较2008与2009年资源丰度年间差异,并利用信息增益技术研究不同环境因子对西北太平洋柔鱼传统作业渔场资源丰度及分布的影响。研究表明,2009年711月柔鱼渔获量出现大幅下滑,日产量不足2008年的一半。信息增益结果显示,水温因子是影响其资源丰度变动及分布的最关键因子,叶绿素次之,海表面高度和盐度影响最小。SST与CPUE叠加分析认为,2008年711月柔鱼渔获量出现大幅下滑,日产量不足2008年的一半。信息增益结果显示,水温因子是影响其资源丰度变动及分布的最关键因子,叶绿素次之,海表面高度和盐度影响最小。SST与CPUE叠加分析认为,2008年711月受SST影响,柔鱼传统作业海域逐渐向东北方向移动,经度最大偏移2°,纬度方向最大偏移为5°左右,较高CPUE所处范围的平均SST逐渐降低,由7月份的16.5℃降至11月份的11℃。2009年711月受SST影响,柔鱼传统作业海域逐渐向东北方向移动,经度最大偏移2°,纬度方向最大偏移为5°左右,较高CPUE所处范围的平均SST逐渐降低,由7月份的16.5℃降至11月份的11℃。2009年711月作业渔场随着时间逐渐向东北方向移动,经度最大偏移1°,纬度方向最大偏移为4°左右,平均SST逐渐降低,由7月份的16℃降至11月份的9.5℃。同时2009年作业海域黑潮比2008年平均偏南2.8°,强度减弱,势力范围减小,亲潮冷水团向南入侵势力变强,温度相对2008年平均降低2.5℃,不利于柔鱼洄游。此外,2009年作业渔场大多分布于水温距平均值(SSTA)小于-0.5℃海域以及Chl-a浓度偏高等也导致了柔鱼资源丰度减少产生年间差异。 相似文献
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太平洋褶柔鱼秋生群产卵场环境变化及对资源丰度的影响 总被引：3，自引：0，他引：3
根据日本渔业机构提供的2002-2011年太平洋褶柔鱼(Todarodes pacificus)秋生群的生产统计数据,结合产卵场环境数据以及厄尔尼诺指数(Ni1o 3.4区海表温度距平值,NI)和太平洋年代际涛动指数(PDOI),利用交相关函数分析NI和PDOI与太平洋褶柔鱼秋生群资源丰度(CPUE)、产卵场海表温度(SST)、叶绿素a(Chl-a)浓度以及适宜产卵场面积(Ps)之间的关系,检验不同气候条件下太平洋褶柔鱼产卵场环境变化。结果表明,NI与CPUE和Ps均显著正相关,与产卵场SST显著负相关,但与Chl-a浓度相关性不显著;PDOI与CPUE显著正相关,与SST显著负相关,与产卵场Ps和Chl-a浓度相关性均不显著。PDO位于正位相或发生厄尔尼诺事件时,太平洋褶柔鱼秋生群的产卵场SST偏低,Chl-a浓度偏高,Ps增大,提供了有利的资源量补充条件,太平洋褶柔鱼秋生群资源丰度增加;而PDO位于负位相或发生拉尼娜事件时,产卵场SST上升,Chl-a浓度降低,Ps减小,不利于资源量的补充,其资源丰度相应降低。研究表明,PDO模态转换以及厄尔尼诺和拉尼娜事件对太平洋褶柔鱼秋生群产卵场环境和资源丰度具有显著影响。 相似文献
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蓝圆鲹(Decapterus maruadsi)是中国东南近海重要的经济鱼类之一。本研究根据2012—2018年南海西北部捕捞产量数据和海洋环境遥感数据,分析了该海域蓝圆鲹季节平均单位捕捞努力量渔获量(catch per unit effort, CPUE)的时空分布特征,并运用广义可加模型(generalized additive model, GAM)探究了CPUE与环境因子的关系。结果显示,蓝圆鲹的CPUE具有明显的季节性：夏季最高,CPUE达0.848 kg/(kW?d);冬季最低,CPUE为0.087 kg/(kW?d)。2016年CPUE的异常增加可能是受到2015—2016年超强厄尔尼诺事件的影响。GAM分析显示,该海域蓝圆鲹CPUE与经度、海表温度(sea surface temperature, SST)、叶绿素a (chlorophyll a, Chl-a) 浓度、海水深度、海表盐度(sea surface salinity, SSS)、涌浪波向、风浪波向及其周期显著相关。相对较高CPUE海域范围为110.5°~114°E,SST为26~30℃,Chl-a为0.2~1.0 mg/m3,海水深度<120 m,SSS为33.4~33.8,涌浪波向为75°~120°、150°~175°,风浪波向为50°~75°、120°~135°、175°~190°,风浪周期为3.0~4.5 s;其中,风浪波向对CPUE贡献最高,涌浪波向其次,然后是SST。南海西北部蓝圆鲹的资源丰度变化和其洄游特性与季风变化等引起的环境因子的变动有关。 相似文献
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为摸清黄海北部近岸海域渔业生物群落结构现状,并揭示其时空变化的主要环境驱动因子,于2021年4—11月在该海域开展了6航次底拖网及环境调查。运用丰度-生物量比较曲线、聚类分析和非度量多维标度排序等方法分析了海域渔业资源种类组成及优势度、群落多样性及年内演替;运用典范对应分析 (CCA) 探讨了群落结构时空变化与环境因子之间的关系。结果显示,调查采集到的种类共有89种,包括鱼类50种和无脊椎动物39种。鳀已成为海域主要中上层优势鱼种,大泷六线鱼、细纹狮子鱼和脊腹褐虾等冷温性种类成为季节性主要渔业生物,小黄鱼、蓝点马鲛和鲐等传统资源仍在衰退过程中。调查发现部分真鲷幼体及集群蓝圆鲹幼体,海域或有其育幼场存在。调查期间内群落大部分时间处于不稳定状态,其中4月群落显示中等干扰,5—11月群落均显示严重干扰。在所选环境因子中,海表温(SST)、海底温(SBT)、海底盐(SBS)和叶绿素(Chl.a)是导致群落结构时空变化的主要环境因子,其中SST和SBT的影响尤为显著。本研究系统阐明了黄海北部近岸海域渔业生物群落结构特征和季节性演替,为进一步了解该海域渔业生物群落结构现状及其对环境因子的响应提供了参考。 相似文献
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鲣(Katsuwonus pelamis)是中西太平洋围网捕捞的重要资源, 为探索环境因子对鲣渔获率影响的时空差异, 本文利用中国大陆 2009–2018 年中西太平洋金枪鱼围网渔船渔捞日志数据及相关海洋环境数据, 对标准化后的环境因子及渔获率采用探索性回归、空间自相关分析和地理加权回归模型(geographically weighted regression, GWR) 方法进行时空异质性研究。结果显示: (1)鲣的渔获率具有明显的聚集性, 空间上, 主要存在 2~3 处聚集区, 分别聚集在西侧 152°E~164°E, 3°N~7°S 海域、东侧 164°E~175°E, 5°N~4°S 海域以及第 2 季度中的 175°E~180°E 海域范围; 时间上, 聚集程度依次为: 第 4 季度＞第 1 季度＞第 2 季度。(2)总体上, 各环境因子对鲣渔获率影响空间异质性程度的大小依次为海平面异常(sea level anomaly, SLA)＞混合层深度(mixed layer depth, MLD)＞净初级生产力(net primary production, NPP)＞海表面温度梯度(sea surface temperature gradient, SSTG)。(3) SLA 和 MLD 对鲣渔获率的负向影响较明显, 是由于表层营养物质丰富海域对应 SLA 和 MLD 的值越小。NPP 和 SSTG 主要为正向影响, 是由于冷暖水交汇的锋面海域受 NPP 和 SSTG 影响较大。(4)检验 GWR 模型, 发现其残差表现出较小的空间自相关, 表明 GWR 模型具有更好的拟合效果, 且优于最小二乘法。 相似文献
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基于海表温因子的太平洋褶柔鱼冬生群资源丰度预测模型比较 总被引：7，自引：0，他引：7
太平洋褶柔鱼是世界上重要的大洋性经济柔鱼类资源,其资源易受海洋环境因子的影响,科学预测其资源丰度有利于科学生产和管理。本实验依据2000—2010年太平洋褶柔鱼冬生群单位捕捞努力量渔获量(CPUE),以及产卵期间(1—3月)产卵场(28°~40°N、125°~140°E)的海表温(SST)数据,进行SST与CPUE的相关性分析,选取统计学有意义的SST作为影响资源丰度的因子,分别建立多元线性和BP神经网络的资源丰度预报模型,并利用2011和2012年的CPUE进行验证。结果显示,CPUE与产卵场1—3月SST相关系数较高的海域分别为1月的S1(30.5°N,136.5°E)和S2(31.5°N,136.5°E),2月的S3(30.5°N,137.5°E)和S4(30.5°N,135.5°E),3月的S5(37.5°N,129.5°E)和S6(37.5°N,130.5°E)。在多元线性及不同结构的BP神经网络等5种预报模型中,结构为6-4-1的BP神经网络模型预测精度最高,2011—2012年CPUE预测值精度平均为98%。研究表明,30°~32°N、135°~138°E和37°~38°N、129°~131°E附近海域的6个环境因子代表着1—3月产卵场暖流(黑潮和对马海流)势力的强弱,决定着当年太平洋褶柔鱼冬生群资源丰度,所建立的BP神经网络模型可作为其资源丰度的预测模型。 相似文献
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南海及临近海域黄鳍金枪鱼渔场时空分布与海表温度的关系 总被引：2，自引：0，他引：2
为得到南海及临近海域黄鳍金枪鱼(Thunnus albacores)渔场最适宜栖息海表温度(SST)范围,基于美国国家海洋大气局(NOAA)气候预测中心月平均海表温度(SST)资料,结合中西太平洋渔业委员会(WCPFC)发布的南海及临近海域金枪鱼延绳钓渔业数据,绘制了月平均SST和月平均单位捕捞努力量渔获量(CPUE)的空间叠加图,用于分析南海及临近海域黄鳍金枪鱼渔场CPUE时空分布和SST的关系。结果表明,南海及临近海域黄鳍金枪鱼CPUE在16℃~31℃均有分布。在春季和夏季(3~8月),位于10°~20°N的大部分渔区CPUE较高,其南北侧CPUE较低;而到了秋季和冬季(9月到次年2月),高产渔场区域会向南拓宽。CPUE在各SST区间的散点图呈现出明显的负偏态分布,高CPUE主要集中在26℃~30℃,最高值出现在29℃附近;在22℃~26℃范围内CPUE散点分布较为零散,但在这个范围也会出现相当数量的高CPUE;在22℃以下的CPUE几乎属于低CPUE和零CPUE;零CPUE的平均SST为26.7℃(±3.2℃),低CPUE的平均SST为27.8℃(±2.1℃),高CPUE的平均SST为28.4℃(±1.5℃),高CPUE在各SST区间的分布要比零CPUE和低CPUE更为集中。采用频次分析和经验累积分布函数计算其最适SST范围,得到南海及临近海域黄鳍金枪鱼最适SST为26.9℃~29.4℃。本研究初步得到南海及临近海域黄鳍金枪鱼中心渔场时空分布特征及SST适宜分布区间,可为开展南海及临近海域金枪鱼渔情预报工作提供理论依据和参考。 相似文献
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南极磷虾渔业CPUE及其丰度估算适用性 总被引：3，自引：2，他引：1
作为一种衡量渔业资源丰度变化的指标,CPUE常用于多种渔业资源评估。南极磷虾作为一种集群性的生物资源,其资源存在着较为明显的时空变化特征,加之该物种本身所具有的特殊性以及渔业特点,这也使得采用CPUE作为衡量该资源丰度指标的有效性存在着较大的不确定性。为此,本实验详细介绍了4种南极磷虾渔业CPUE的常用估算方法,并总结了这些方法所具有的特点、优势以及劣势,在此基础上从时空尺度和环境影响因素等方面对南极磷虾渔业CPUE估算的影响进行了分析。最后,实验就CPUE作为评估南极磷虾资源丰度的适用性及可行性进行了探讨。近年来,南极磷虾渔业日益受到全球的关注,但如何将渔业调查数据纳入到南极磷虾资源评估当中,一直未得到统一的结论,从而导致基于生态系统的南极磷虾渔业管理进展缓慢,本研究结果可为更好地开展南极磷虾资源评估和丰度估算提供思路。 相似文献
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茎柔鱼是我国主要捕捞的经济头足类之一,探究其栖息地的空间分布与环境的关系可以帮助企业有效利用和开发渔场。本研究利用2012~2018年我国鱿钓渔船在赤道海域的捕捞数据,选取海表面温度(Sea Surface Temperature,SST)、海表面盐度(Sea Surface Salinity,SSS)、叶绿素浓度(Chlorophyll-a, Chl-a)、净初级生产力(Net Primary Production,NPP)、光合有效辐射(Photosynthetically Active Radiation,PAR)、涡旋动能(Eddy Kinetic Energy,EKE)和海平面异常(Sea Level Anomaly,SLA)7个环境因子以月为单位建立最大熵模型,分析赤道海域茎柔鱼栖息地的月间时空变化及环境因子的影响差异。结果表明：各月模型模拟的适宜栖息地空间分布与实际作业位置较好吻合,1~8月份适宜栖息地向东南海域移动,随后月份逐渐转向西北海域。环境因子贡献率表明各月间环境因子对茎柔鱼栖息地分布影响具有明显差异,关键环境因子的适宜范围呈现出明显的季节变化,但各月对SST的空间分布表现出较高的敏感性。研究表明,最大熵模型能较好模拟茎柔鱼栖息地的分布情况,月间时空分布特征显著,海流和涡旋可能会对茎柔鱼的渔场形成和分布具有较大影响。 相似文献
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中西太平洋鲣鱼丰度的时空分布及其与表温的关系 总被引：1，自引：0，他引：1
中西太平洋是全球金枪鱼围网的主要海域,鲣鱼(Katsuwonus pelamis)是金枪鱼围网的主要作业对象。本研究利用1983～2007年中西太平洋金枪鱼围网渔获物数据,结合海洋表层温度(SST)数据,分析中西太平洋鲣鱼资源丰度在时间序列和空间位置上的分布规律。研究表明,1983～2002年,各年平均CPUE在时间序列上呈一定的上升趋势,1983～2002年,平均SST在一定范围内上下波动,平均CPUE和平均SST无显著相关性;2003～2007年,平均CPUE和平均SST均呈较大幅度上升,两者呈显著相关。从空间位置分析,鲣鱼资源量集中出现在SST为28～30℃之间的海域,在5°N和10°S附近海域CPUE反映的总体资源量较高,而在0°和5°S的资源量较低。鲣鱼资源量较大区域分布在冷暖水团交汇处。 相似文献
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Skipjack tuna fishery in relation to sea surface temperature off the southern Brazilian coast 总被引：7，自引：0，他引：7
Several oceanographic studies have associated tuna fisheries to sea surface temperature (SST) fields, although catch per unit of effort (CPUE) has not shown a clear relationship with SST. However, most results concerned species that occur deep in the water column. In this paper, we present a study on the relationship between SST and CPUE for the skipjack tuna fisheries off the southern Brazilian coast, which take place at the sea surface. We use historical data from the Japanese fleet, which operated in the area from July 1982 to June 1992. Fishing sets occurred only in areas where SST ranged from 17°C to 30°C. Frequency of occurrence vs. SST showed a Gaussian distribution, with highest CPUEs in waters of SST 22°-26.5°C. The relationship between CPUE (or fishing set occurrence) and SST varied seasonally. Largest CPUEs occurred in summer, independently of SST. Therefore, temperature alone could not be used as a determinant of CPUE, suggesting that seasonal variability of other environmental parameters has a stronger effect on the CPUE than does SST. However, when the seasonal cycle was excluded from the data sets, a relationship between the interannual variability of SST and CPUE became apparent. Cross-correlation analysis between CPUE and SST has shown that oscillations in CPUE anomalies precede oscillations in SST anomalies by a month, but the mechanism relating them in this way is unknown. 相似文献
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Juliano Lauser Coletto Marcelo Peres Pinho Lauro Saint Pastous Madureira 《Fisheries Oceanography》2019,28(1):82-93
Skipjack tuna (Katsuwonus pelamis) ranks third among marine resources that sustain global fisheries. This study delimits the spatiotemporal habitat of the species in the south‐western Atlantic Ocean, based on operational oceanography. We used generalized additive models (GAMs) and catch data from six pole‐and‐line fishing vessels operating during 2014 and 2015 fishing seasons to assess the effect of environmental variables on catch. We also analysed Modis sensor images of sea surface temperature (SST) and surface chlorophyll‐α concentration (SCC) to describe fishing ground characteristics in time and space. Catch was positively related to thermocline depth (24–45 m), SST (22–24.5°C), SCC (0.08–0.14 mg/m³) and salinity (34.9–35.8). Through SST images, we identified that thermal fronts were the main surface feature associated with a higher probability to find skipjack. Also, we state that skipjack fishery is tightly related to shelf break because bottom topography drives the position of fronts in this area. Ocean colour fronts and plankton enrichment were important proxies, accessible through SCC, used to delineate skipjack fishing grounds. Catch per unit effort (CPUE) was higher towards summer (median 14 t/fishing day) due to the oceanographic characteristics of the southern region. High productivity in this sector of the Brazilian coast defines the main skipjack feeding areas and, as a consequence, the greatest abundance and availability for fishing. 相似文献
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秘鲁外海茎柔鱼栖息地时空分布及对环境因子的响应差异 总被引：1，自引：0，他引：1
根据中国远洋渔业数据中心提供的 2012—2018 年东太平洋秘鲁外海茎柔鱼(Dosidicus gigas)捕捞数据, 结合该海域环境数据, 包括海表面温度(sea surface temperature, SST)、海表面盐度(sea surface salinity, SSS)、叶绿素 a 浓度(chlorophyll-a, Chl-a)、净初级生产力(net primary production, NPP)、光合有效辐射(photosynthetically active radiation, PAR)、涡旋动能(eddy kinetic energy, EKE)和海平面异常(sea level anomaly, SLA), 利用最大熵模型研究了茎柔鱼栖息地的月间时空变化及环境因子的影响差异。结果显示: 1—8 月渔场纬度重心向北移动, 9—12 月向南偏移。渔场经度重心主要在 80°W~82°W 之间移动, 此外, 适宜栖息地重心与渔场重心变化一致。通过比较贡献率大小发现环境因子对茎柔鱼栖息地影响程度具有显著月间差异, 但基本以 SST、SSS、NPP 和 PAR 对栖息地影响最大。 依据环境因子响应曲线估算的关键环境因子适宜范围与茎柔鱼适宜性较高栖息地基本重叠。研究表明, 利用最大熵模型模拟茎柔鱼栖息地具有较高精度, 茎柔鱼栖息地时空分布存在明显的月间变化, 且受环境因子影响显著。 相似文献
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Yongjiu Feng Li Cui Xinjun Chen Lijuan Chen Qianqian Yang 《Fisheries Oceanography》2019,28(2):143-158
The selection of spatial scales is of particular importance in modeling relationships between fishery abundance and its influencing factors, because these relationships are significantly affected by spatial scale. Here, we explore the spatial scale effects of catch per unit effort (CPUE)–factor relationships for Ommastrephes bartramii in the northwest Pacific. The original commercial fishery data and oceanographic factors were tessellated to 12 spatial scales from 5′ to 60′ with an interval of 5′. Under the original scale and 12 tessellated scales, we constructed the generalized additive models (GAMs) to model the relationships between the O. bartramii CPUE and the influencing factors, including Year, Month, Latitude (Lat), Longitude (Lon), sea surface salinity (SSS), sea surface temperature (SST), sea surface chlorophyll‐a (Chl‐a) concentration, and sea surface height (SSH). Our multi‐scale analysis showed that the relationships are sensitive to spatial scales. Among the factors, Year, Month, and SSS share quadratic polynomial scaling relations; Lat, SST, and Chl‐a illustrate power law scaling relations; Lon has a linear scaling relation; and SSH presents an exponential scaling relation. Considering the scale sensitivity of the factor sort‐order and the accumulation of explained residual deviance in GAM, we suggest 30′–45′ as the optimal range of spatial scales for analyzing the CPUE–factor relationships for O. bartramii. Our research improves understanding of the impacts of changing scales in fisheries and provides a potential method for the selection of a suitable spatial scale for fisheries analysis and resource surveying. 相似文献
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中西太平洋金枪鱼围网黄鳍金枪鱼产量的时空分布及与表温的关系 总被引：1，自引：1，他引：1
黄鳍金枪鱼是中西太平洋金枪鱼围网渔业中的重要捕捞种类之一。本文根据2003年中西太平洋金枪鱼围网生产统计及其表温数据,利用频次统计分析和地理信息软件Marine Explorer 4.0对黄鳍金枪鱼产量和单位日产量(CPUE)的时空分布进行分析,探讨其与海水表温的关系。结果显示,产量和CPUE最高的是2月份,其次是9月份,5月份为最低。高产量的范围为140~160°E、0°~5°S;CPUE高值区分布在130°E、0°~15°S,140°~160°E、0°~15°S和175°W、0°~15°S;产量经纬度重心分别为150°30′E和3°48′S。产量主要分布在海表温为28~31℃的海域,产量比重高达95.45%,其中29~30℃产量为最高,占69.54%。 相似文献