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基于信息增益法选取柔鱼中心渔场的关键水温因子 总被引：3，自引：1，他引：2
西北太平洋海域是我国鱿钓渔船重要的作业渔场之一。影响渔场的环境因子是渔业海洋学的重要研究内容,它有助于理解渔场形成机理和指导渔业生产。根据1998-2008年的8-10月在北太平洋海域（150°E~170°E）不同水层的温度和我国鱿钓船的生产资料,对柔鱼作业渔场分布及其与不同水层(海表面、55 m、105 m) 的温度、水温垂直结构(0~55 m和55~105 m)进行分析,并利用信息增益技术计算作业次数对应的各分类属性的信息增益值。结果表明,8-10月中心渔场的最适海表面温度呈现季节性变化,55 m水层和105 m水层最适温度在9月份相对较低,而对应的0~55 m的温度梯度较大。信息增益值结果表明,影响中心渔场的关键水温因子依次是0~55 m水层温度梯度、55 m水层温度、海表面温度、105 m水层温度和55~105 m水层温度梯度。 相似文献
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基于Argo的西北太平洋公海柔鱼渔场垂直水温结构的变化特征 总被引：2，自引：2，他引：0
利用2007—2016年Argo温度剖面浮标资料,计算西北太平洋柔鱼作业渔场垂直剖面海水温度和温跃层特征参数,并结合西北太平洋公海柔鱼(Ommastrephes bartramii)同期渔获数据,分析其中心渔场与垂直水温结构的季节性变化关系。结果表明:柔鱼渔汛期为每年的5—11月,其中8、9月是盛渔期,渔场位置相对集中,为150°E～160°E、39°N～45°N, CPUE超过2 t/(d·v);8月前和9月之后渔场相对分散,CPUE相对较低。渔场海洋温跃层上下界对应的海水温度,0～50 m和0～100 m水层温差具有明显的季节性变化。不同水层的水温温差从7月份开始逐步拉大,ΔT_(0-50 m)的平均温差达到了5.17℃,ΔT_(0-100 m)的温差为7.68℃;温差幅度最大值中ΔT_(0-50 m)出现在9月,为9.89℃;ΔT_(0-100 m)出现在9月,为12.64℃;10月和11月ΔT_(0-50 m)、ΔT_(0-100 m)逐步减小。在160°E以西海域,西部传统渔场海域温跃层上界深度处在20～50 m,对应海水温度范围在4～17℃;下界深度位于150～230 m,得出对应的温跃层下界的海水温度范围为3～11℃。渔场垂直水温结构ΔT_(0-50 m)、ΔT_(0-100 m)的值越大,CPUE越高,表明在温跃层水温降低幅度越大,柔鱼资源集聚密度越高,渔获量越好。对渔场垂直水温结构变化特征的研究为西北太平洋柔鱼的渔情预报和渔业生产提供了参考依据。 相似文献
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西北太平洋柔鱼渔场与水温垂直结构关系 总被引：3，自引：1，他引：2
根据2003-2007年8-10月西北太平洋海域不同水层的温度和我国鱿钓船的生产资料,对柔鱼作业渔场分布及其与不同水层(5m、50m、100m、200m)的温度、水温垂直结构(100-200m水温差)进行分析。结果表明,8-10月柔鱼中心渔场主要分布在151°~156°E、41°~44°N海域,各月柔鱼中心渔场形成的水温垂直结构有所差异。8月中心渔场各水层(5m、50m、100m、200m)的水温及100~200m水温垂直梯度的适宜范围分别为17~21℃、9~12℃、3~9℃、2~7℃和0~0.03℃/m,9月分别为15~18℃、8~11℃、3~6℃、2~5℃和0~0.02℃/m,10月分别为14~17℃、7~9℃、2~8℃、3~6℃和0~0.02℃/m。分析还认为,中心渔场主要分布在各水层水温锋面的暖水一侧。 相似文献
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基于神经网络的北太平洋柔鱼渔场预报 总被引：5，自引：1，他引：4
根据1998-2004年6-11月份我国鱿钓生产数据（月份、作业船数、经纬度和日产量）以及对应的海洋环境因子数据,即5 m水层的海水温度、46 m水层的海水温度、112 m水层的海水温度、317 m水层的海水温度、叶绿素a含量以及海平面高度距平值等,以经标准化后的单位捕捞努力量渔获量（CPUE）作为中心渔场指标,采用多种BP神经网络预报模型,对北太平洋柔鱼渔场进行了分析与比较。通过对13种神经网络预报模型的比较,以及实际CPUE的验证,以拟合残差最小的预报模型作为最优预报模型,认为结构为9 7 1的BP神经网络模型相对误差仅为0.008 570,可作为北太平洋柔鱼渔场的预报模型。 相似文献
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基于信息增益技术比较分析智利和秘鲁外海茎柔鱼渔场环境 总被引：2，自引：1，他引：1
茎柔鱼(Dosidicus gigas)是短生命周期物种,广泛分布在东太平洋海域。其资源大小和分布受不同时空尺度的气候变化影响。根据我国鱿钓船生产数据,结合卫星遥感获取的环境资料,利用信息增益技术对东太平洋智利和秘鲁外海两个海区茎柔鱼栖息环境进行比较分析。可以得出,智利和秘鲁外海茎柔鱼中心渔场分布对应的适宜表温(SST)范围分别是15~23℃和16~25℃,且每月最高作业频次对应的SST值具有明显的季节性特征,与SST平均值关系密切。信息增益技术结果表明,智利外海和秘鲁外海影响中心渔场分布的关键环境因子基本相同,主要为SST、55米层水温(T55)、表层至55米层的水温梯度(G0-55)。研究认为,不同海域表征茎柔鱼中心渔场的主要环境因子是有差异的,这一差异主要由其海洋环境大背景所决定。 相似文献
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遥感数据在渔业分析中应用广泛,但它只能提供海洋表层参考信息,远洋捕捞常常需要次表层环境信息辅助渔场预测。Argo剖面数据提供了从表层到2 000 m以浅的数据,利用Argo数据建立的次表层海况数据库可以为渔业分析提供更多的参考信息。从GDacs服务器自动定时下载数据并更新数据库,利用Akima插值方法处理垂直剖面数据,通过分析温度和盐度的变化情况计算出温跃层和盐跃层,以及其深度、厚度、强度等信息,利用反距离权重插值法绘制海洋次表层环境信息图,结合渔业信息数据可以很好地应用于渔业分析。研究亮点:多数金枪鱼类生活在海洋表层至100 m,温跃层限制了鱼类的上下移动。文章研究了Argo数据自动化处理,使用AKIMA、IDW插值生成温跃层上(下)界温度、盐度、深度、强度;根据温跃层深度选择用于辅助分析的水层;分析渔获量分布、变化等与海洋次表层环境特点的关系。 相似文献
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利用2002-2014年的公海柔鱼类(Ommastrephidae)渔场的渔获资料结合同期海洋环境数据,采用渔获产量重心算法和广义加性模型(GAM)方法,分析了北太平洋巴特柔鱼(Ommastrephes bartramii)、西南大西洋阿根廷滑柔鱼(Illex argentinus Castellanos)和东太平洋秘鲁茎柔鱼(Dosidicus gigas)三大公海柔鱼类渔场重心的变化趋势,探讨了主要海洋环境因子(海表温度、叶绿素a浓度和海流)对渔场的影响关系。结果表明:北太平洋柔鱼渔场高产的最适海表温度区间为15~20℃,最适叶绿素a浓度为0.20~0.60 mg/m3;西南大西洋的阿根廷滑柔鱼渔场最适海表为9~14℃,最适叶绿素a浓度为0.60~1.65 mg/m3;东太平洋秘鲁茎柔鱼渔场最适海表温度为18~23℃,最适叶绿素a浓度为0.16~0.40 mg/m3。GAM模型检验结果显示海表温度与资源丰度有显著的相关性,对中心渔场具有关键的指示作用。渔场位置一般出现在不同海流流隔的交汇区,研究认为可根据渔场变化的海况信息及时调整渔场的作业区域,提高生产效率。 相似文献
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为了解阿拉伯海海表环境因子对围网作业渔场的影响,采用2016-2017年中国印度洋拖围网生产数据和同期海表温度、叶绿素浓度、表层海流和海面高度数据,统计分析了围网作业重心变化,以及围网CPUE与海表环境因子关系,并利用频次分析和经验累积分布函数计算出最适宜的海洋环境区间。结果表明:阿拉伯海的海表环境、围网作业和渔场重心受印度洋季风影响明显,围网渔场渔汛主要在东北季风期间,渔场重心移动方向与表层季风相似。东北季风期间,围网作业渔场的海表温度呈现由高到低再到高的小幅波动趋势。CPUE随着叶绿素浓度高值区域南北收缩,呈现南北移动纬向特征;且CPUE呈径向分布在西边界流速较大的海域右侧,多出现在海流最大值和最低值中间区域。东北季风期间,围网渔场适宜海表温度在25.5～28℃,叶绿素浓度在0.2～0.5 mg/m~3,表层海流在0.05～0.25 m/s,海表高度0.20～0.35 m。 相似文献
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为解决传统渔场渔情预测方法在处理高维复杂海洋数据时存在人工干预较多、拟合困难、精度不高的问题,提出了一种基于双模态深度学习的渔场渔情预测方法.首先,该方法将不同海洋环境因子在5° ×5°渔业作业区域范围内按照空间相对位置映射为三维矩阵.然后,分别使用卷积神经网络模型(CNN)和深度神经网络模型(DNN)对海洋环境因子和时空因子2种异构数据进行特征提取.最后,将基于时空信息的深度神经网络模型与卷积结构进行特征融合,再将融合后的特征经过全连接层进行分类.试验结果表明,双模态深度学习模型对南太平洋长鳍金枪鱼中心渔场的渔场渔情预报率达到了89.8％,较其他渔场渔情预报模型精度提高10％～30％.同时由于该模型使用卷积神经网络,可以对任意空间分辨率的海洋环境因子进行特征提取,省去了手动匹配不同空间分辨率的过程,减少了人工干预,对南太平洋长鳍金枪鱼的渔业作业与渔场渔情预报有极高的指导意义. 相似文献
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根据2000年5-7月北太平洋鱿钓探捕调查所收集的海水盐度、温度及渔获量等数据,分析了调查海域表层盐度、不同水层水温的分布特征及鱿钓渔场的形成.利用聚类和相关分析方法,研究了单位捕捞努力量渔获量与表层盐度及不同水层水温的关系.结果表明,鱿钓渔场形成于表层低盐水舌和100m层水温暖水舌的交汇区,单位捕捞努力量渔获量与100m层水温相关性最好,但表层海水盐度的分布对鱿钓渔场的确定仍具有一定指示意义. 相似文献