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0概述印度共和国位于南亚次大陆,东北部和西北部与我国新疆和西藏接壤。北邻尼泊尔和不丹,西北部是巴基斯坦,东北部和东部是缅甸和孟加拉国,南濒印度洋,西部和东部分别濒临阿拉伯海和孟加拉湾。 相似文献
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为了更好地了解和可持续开发利用阿拉伯海澳洲鲐(Scomber australasicus)资源,采用2016—2017年1、2、11和12月主渔汛期间我国公海围网渔船在阿拉伯海的鲐鱼生产数据,结合海表温度(Sea surface temperature,SST)、混合层厚度(Mixed-layer thickness, MLT)、海面高度异常(Sea level anomaly, SLA)、叶绿素a浓度(Chlorophyll-a concentration, CHL)环境数据,分别构建了以渔获量(Fish catch, FC)和作业次数(Fishing times, FT)为基础的栖息地指数(Habitat suitability index, HSI)模型:FC-HSI和FT-HSI模型。在HIS0.6的海域,2016和2017年实际渔获量占比分别为76.25%和80.03%。利用2018年的实际生产数据对模型进行预报准确度验证,得出在HIS0.6的海域,实际渔获量占比分别为45.68%和50.15%,FT-HSI模型的预报结果优于FC-HSI模型。结果表明,基于SST、MLT、SLA、CHL的FT-HSI模型能够较好地预测阿拉伯海鲐鱼的中心渔场。 相似文献
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为了科学预测鸢乌贼资源量的分布,更加合理开发和利用其资源,实验利用2017—2019年阿拉伯海公海灯光围网鸢乌贼生产数据,结合同期的盐度、温度、混合层厚度、海面高度异常、叶绿素a浓度、海表流速、经度和纬度数据构建了阿拉伯海鸢乌贼渔场的PCA-GAM预报模型。环境因子间的相关性会形成多重共线性,易造成模型过拟合,降低模型的预报能力。基于主成分分析(principal component analysis,PCA)降维技术,将环境数据转变成少数几个不相关但保留重要信息的主成分(PCs),将前8个PCs作为广义加性模型(GAM)的解释变量构建模型。利用交叉验证得到预报值和实际单位捕捞努力量渔获量(CPUE)[经过ln(CPUE+1)变换]相关系数均值为0.532 7,回归模型斜率的均值为0.708 7,截断的均值为1.471 1。模型预报的鸢乌贼资源量分布和实际的CPUE[经过ln(CPUE+1)变换]在空间上重叠度较高,表明PCA-GAM模型能够较好地预报阿拉伯海鸢乌贼资源量的空间分布。 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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在时隔20年以后,日本重新开始调查和开发印度洋阿拉伯公海的鸢乌贼资源。鸢乌贼,学名：Symlectoteuth ouraniensis,英文名：Flingsquid,为柔鱼科的鱿鱼,胴体长35cm左右,比秘鲁茎柔鱼（别名：美洲大赤鱿）小,比北太平洋柔鱼（别名：赤鱿）大,主要分布于印度洋的阿拉伯海。 相似文献
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