| 基于自动机器学习的黄、渤、东海蓝点马鲛渔场丰度指数研究 |
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| 引用本文： | 秦元哲,周振佳,刘阳,田永军,程家骅,刘旭东,张勇.基于自动机器学习的黄、渤、东海蓝点马鲛渔场丰度指数研究[J].中国水产科学,2022,29(9):1375-1387. |
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| 作者姓名： | 秦元哲 周振佳 刘阳 田永军 程家骅 刘旭东 张勇 |
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| 作者单位： | 中国海洋大学水产学院, 渔业海洋学研究室, 山东 青岛 266003;中国水产科学研究院东海水产研究所, 上海 200090;山西大地新亚科技有限公司, 山西 太原 030021 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金重点项目(41930534)； 中央高校基本科研业务费专项(202242001). |
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| 摘 要： | 蓝点马鲛(Scomberomorus niphonius)是中国近海重要的大型中上层经济鱼类, 精准预测蓝点马鲛渔场分布对渔业资源评估与管理有重要意义。本研究利用蓝点马鲛捕捞数据与卫星遥感海表温度(sea surface temperature, SST) 和海表叶绿素浓度(chlorophyll-a concertation, Chl a)数据, 构建了基于自动机器学习的蓝点马鲛 CPUE 预测模型, 通过与 XGBoost 模型、随机森林模型和广义加性模型(generalized addictive models, GAM)对比, 自动机器学习模型的确定系数(coefficient of determination, R2 )分别提高了 51%、107%和 117%, 均方根误差(root mean squard error, RMSE)分别降低了 15%、28%和 32%。通过模型预测的蓝点马鲛 CPUE, 开发了渔场丰度指数, 分析了渔场丰度时空变动规律。结果显示: 蓝点马鲛渔场丰度高值区在春季由于受到 SST 的影响较大, 呈现向北及向近岸移动的趋势, 这种现象与蓝点马鲛索饵及产卵洄游路线一致; 同时, 蓝点马鲛渔场丰度高值区纬度重心的北移, 也与气候变暖影响下蓝点马鲛索饵和产卵的适宜温度区变动有关。通过气候事件指数分析发现, Ni?o 3.4 指数与蓝点马鲛渔场丰度高值区面积呈显著相关。结合 RCP2.6、RCP4.5、RCP6.0、RCP8.5 4 种情景, 分别预测了 2100 年蓝点马鲛的 CPUE 分布变动, 发现随着全球变暖, 蓝点马鲛 CPUE高值产区北移, 并相比 2010—2015年蓝点马鲛 CPUE预测平均值, 4 种 RCP 情景下分别上升了 0.1、2.2、2.41 和 17.3 kg/h。本研究结果可为中国近海经济鱼种的渔情预报研究提供参考。
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| 关 键 词： | 蓝点马鲛 渔情预报 机器学习 气候变化 渔场丰度指数 |
Fishery abundance index of Scomberomorus niphonius in the Yellow Sea, Bohai Sea, and East China Sea based on automatic machine learning |
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| QIN Yuanzhe,ZHOU Zhenji,LIU Yang,TIAN Yongjun,CHENG Jiahu,LIU Xudong,ZHANG Yong.Fishery abundance index of Scomberomorus niphonius in the Yellow Sea, Bohai Sea, and East China Sea based on automatic machine learning[J].Journal of Fishery Sciences of China,2022,29(9):1375-1387. |
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| Authors: | QIN Yuanzhe ZHOU Zhenji LIU Yang TIAN Yongjun CHENG Jiahu LIU Xudong ZHANG Yong |
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| Institution: | Fisheries Oceanography Laboratory, Fisheries College, Ocean University of China, Qingdao 266003 , China;East China Sea Fishery Research Institute, Chinese Academy of Fishery Sciences, Shanghai 200090 , China;Shanxi Dadi Xinya Technology Co., Ltd., Taiyuan 030021 , China |
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