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文檔簡介
1、長鰭金槍魚(Thunnus alalunga)是世界金槍魚漁業(yè)產(chǎn)量較高的漁獲種類之一,也是我國金槍魚延繩釣漁業(yè)重點(diǎn)開發(fā)的資源之一,因此迫切需要對其進(jìn)行深入的研究,以達(dá)到高效、可持續(xù)地利用該資源。為了能更好地量化預(yù)測長鰭金槍魚資源豐度、更全面地掌握其資源分布狀況,需要使用高分辨率的海洋環(huán)境數(shù)據(jù)和漁獲數(shù)據(jù),從而構(gòu)建有效預(yù)測長鰭金槍魚棲息地綜合指數(shù)的模型。由于長鰭金槍魚的資源分布與海洋環(huán)境因子之間的緊密聯(lián)系,所以將相關(guān)的環(huán)境因子納入到長鰭金槍
2、魚CPUE的預(yù)測模型及棲息地綜合指數(shù)模型的研究就顯得十分必要。
本文利用2014年4月庫克群島海域海洋環(huán)境數(shù)據(jù)(海表水溫、海面高度距平均值、初級生產(chǎn)力、150m水層水溫及其交互項等數(shù)據(jù))和對應(yīng)的長鰭金槍魚漁獲數(shù)據(jù)(以天為單位的作業(yè)時間、作業(yè)位置、長鰭金槍魚漁獲尾數(shù)及每日每艘漁船的投放釣鉤的數(shù)量),應(yīng)用廣義相加模型(Generalized Additive Model,GAM)、分位數(shù)回歸模型(Quantile Regressi
3、on Model,QRM)和支持向量機(jī)(Support Vector Machine,SVM)這3種模型建立長鰭金槍魚單位捕撈努力量漁獲量(Catch Per Unit Fishing Effort,CPUE)預(yù)測模型,計算出預(yù)測CPUE,然后分別計算出這三種模型所對應(yīng)的長鰭金槍魚棲息地綜合指數(shù)(IHI),計算其與實測CPUE之間的泊松相關(guān)系數(shù)、通過符號秩(Wilcoxon)檢驗方法檢驗三種模型所得預(yù)測CPUE與實測CPUE之間是否存在
4、相關(guān)性、計算分析各分區(qū)和整個海域的IHI的算術(shù)平均值并與實測的平均CPUE進(jìn)行比較,從而比對這三種模型預(yù)測長鰭金槍魚CPUE的能力。此外,使用2014年5月相同海域同類型的20個格網(wǎng)的海洋環(huán)境數(shù)據(jù),將其導(dǎo)入3種模型,分別計算出相應(yīng)的預(yù)測CPUE,通過符號秩(Wilcoxon)檢驗預(yù)測CPUE與實測CPUE是否存在差異,并判斷各模型在預(yù)測長鰭金槍魚CPUE時是否適用,同時確立最優(yōu)模型。
結(jié)果表明:
1)基于三種數(shù)值模型
5、所得的長鰭金槍魚在各分區(qū)的棲息地綜合指數(shù)各不相同,其中廣義相加模型得出的模型在分區(qū)1海域預(yù)測能力最強(qiáng),基于支持向量機(jī)的預(yù)測模型在分區(qū)3海域范圍內(nèi)預(yù)測能力最強(qiáng),而分位數(shù)回歸得出的模型在分區(qū)2及整個海域范圍內(nèi)的預(yù)測能力最強(qiáng)。
2)在整個海域范圍內(nèi),通過廣義相加模型所得長鰭金槍魚棲息地綜合指數(shù)較高的海域為10o00′S~12o30′S,157o00′W~159o30′W,通過分位數(shù)回歸模型所得長鰭金槍魚棲息地綜合指數(shù)較高的海域為10
6、o00′S~12o30′S,156o30′W~159o30′W,而基于支持向量機(jī)模型所得長鰭金槍魚棲息地綜合指數(shù)較高的海域為10o30′S~12o30′S,157o00′W~159o00′W。
3)把2014年5月份20個驗證格網(wǎng)內(nèi)的海洋環(huán)境數(shù)據(jù)導(dǎo)入三種模型得到預(yù)測CPUE,通過符號秩(Wilcoxon)檢驗,三種預(yù)測CPUE與實測CPUE均存在一定相關(guān)性,基于分位數(shù)回歸模型建立的預(yù)測模型與實測CPUE相關(guān)性最高,支持向量機(jī)模
7、型其次,廣義相加模型的相關(guān)性則相對較弱,在分區(qū)3表現(xiàn)為非顯著相關(guān)性。
4)不同模型所得的影響長鰭金槍魚在各海區(qū)分布的關(guān)鍵環(huán)境因子各不相同。廣義相加模型相關(guān)性最強(qiáng)的環(huán)境因子為海面高度距平均值;分位數(shù)回歸模型則為初級生產(chǎn)力、海表水溫、海面高度距平均值及其交互項;而支持向量機(jī)得出的是海面高度距平均值和海表水溫。
5)不同模型特點(diǎn)各不相同。廣義相加模型適用于關(guān)鍵環(huán)境因子的篩選;分位數(shù)回歸模型預(yù)測能力在3種模型中為最佳;而基于
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