基于栖息地指数的西北太平洋日本鲭渔情预报模型构建

根据2014−2017年5−11月西北太平洋公海灯光围网日本鲭(Scomber japonicus)生产数据,结合同期的环境遥感数据,分别基于捕捞量和作业次数,构建日本鲭栖息地适宜性指数(Habitat Suitability Index,HSI)模型。选取海表水温、海面高度异常和叶绿素a浓度,采用一元指数回归拟合,建立各个环境变量的适应性指数模型,并利用线性规划方法确定各环境因子的权重,从而提高日本鲭HSI模型对渔场的预报精度。利用2018年5−11月的实际捕捞数据对模型进行预报准确率验证,在基于渔获量和作业次数构建的HSI模型中,HSI大于0.7的海域,渔获量平均占比分别为77.29%、76.79%,这表明基于不同权重环境因子的HSI模型能够较好地预测西北太平洋公海日本鲭中心渔场。     

北太平洋秋刀鱼渔场形成与水温之间关系的初步研究

利用地理信息系统(GIS)技术对2004年7～9月在北太平洋秋刀鱼(Cololabissaira)资源调查中的渔业数据与水温之间的关系进行了初步分析。结果表明,各小渔场Ⅰ～Ⅳ的温跃层厚度及其平均值分别为23.21～45.23m(22.02m),9.26～26.16m(16.90m),19.03～27.60m(8.57m)和19.09～30.53m(11.44m)。各小渔场0～50m(50～100m)的温度梯度分别为0.46℃/m(0.40℃/m),0.36℃/m(0.14℃/m),0.49℃/m(0.24℃/m)和0.42℃/m(0.18℃/m)。50～100m水层时,各渔场最高单位捕捞努力量渔获量(CatchPerUnitEffort,CPUE)平均分布的各层温度范围较为接近,50m水层为3.00℃左右,75m水层约为2.00℃,100m水层为1.50℃左右。     

基于数据挖掘算法的WCPO金枪鱼围网渔情预测研究

利用数据挖掘方法对1990年1月—2001年7月10余年的WCPO金枪鱼围网作业生产数据以及该时段的18个与WCPO金枪鱼围网产量相关的海洋环境因子进行分析,将信息增益分析技术和基于粗糙集的属性化简方法相结合用以确定影响WCPO金枪鱼围网产量的关键因子集。利用多元回归分析方法建立基于关键因子集的预测模型,经过大量试验对比选择较佳的预测模型,达到了理想的效果。同时,验证了所确定关键因子集的可靠性,有效性。首次利用多种数据挖掘方法相结合的方式对多种影响因子进行分析,开展渔情预报研究,达到了较好的效果,为渔情预报研究提供了一种新思路,同时为渔业生产提供了可靠的依据。     

模糊类比分析法在渔业数值预报中的应用研究

渔业数值预报除涉及水文、气象、饵料生物量、资源幼体等的资源环境因子外 ,还要考虑经济、社会等因素。本文在分析 1987～ 1993年历史资料的基础上 ,利用资料之间的类比性 ,提出渔情预报的模糊类比分析方法 ,将预报年份与历史记录之间的多指标综合类比排序 ,得出预报值。在东海北部鲐渔情预报中发现 ,与直接估算法比较 ,该方法具有所需资料少、预报迅速合理的优点 ,而且随着历史资料的扩充 ,自身能够不断学习更新。     

基于栖息地指数的西北太平洋柔鱼渔获量估算

西北太平洋柔鱼是世界大洋性经济柔鱼类之一,估算其渔获量是科学管理柔鱼资源的重要基础。根据2003-2008年8～10月西北太平洋柔鱼生产统计数据,结合环境遥感数据,包括海表温度(SST),海表温梯度(GSST)及海表高度(SSH),利用栖息地适宜性指数(HSI)模型定性描述资源密度分布与其栖息环境之间的关系,同时在假设捕捞努力量时空分布相同的情况下,建立了各作业渔区渔获量与HSI之间的关系。结果表明,单位渔区(经纬度0.5°×0.5°内周平均渔获量与HSI之间呈现显著的正相关,并建立了最适关系的指数模型,以及单位渔区内周最大可能渔获量与HSI之间的线性关系式。当HSI较低(0～0.1)或较高(0.9～1)时,其预测的渔获量相对误差较大,并对误差产生的原因进行了分析。研究结果表明,利用基于栖息地指数模型来预测柔鱼可能的渔获量是可行性。     

基于空间自回归和空间聚类的渔情预报模型

作者针对远洋渔场渔情预报精度偏低的问题,提出一种基于空间自回归和空间聚类的渔情预报模型。该模型利用空间自回归对收集到的渔业历史数据进行预处理,然后通过空间聚类将所有数据样本根据地理位置分划成若干个区域,最后研究每个区域中环境数据与渔获数据之间的数学关系,各自建立栖息地适宜性指数模型(Habitat Suitability Index,HSI),并以印度洋大眼金枪鱼(Thunnus obesus)为例进行验证。结果表明,本模型的均方差为0.1742,与传统线性回归方法的均方差0.2363相比,能更好地表达海洋环境数据与渔获量之间的关系,预测精度显著提高。     

基于深度卷积嵌入式聚类（DCEC）的海洋环境特征提取对渔情预报模型的改进研究

In order to improve the forecasting ability of the fishery forecast model for the longline bigeye tuna (Thunnus obesus), we proposed a marine environment feature extraction method based on deep convolutional embedded clustering (DCEC), combined with generalized additive model (GAM) for forecasting the longline bigeye tuna fishing grounds in the Southwest Indian Ocean. We used the MODIS-Aqua and MODIS-Terra sea surface temperature (SST) three-level inversion image data (in days) from January to December in 2018 at 0.041 6°×0.041 6° to construct a DCEC model, determined the optimal number of clusters based on the Davies-Bouldi index (DBI), and extracted the category feature value (F_M) of each month’s sea surface temperature (SST); we used monthly 1°×1° bigeye tuna longline fishery data from January to December in 2018 generated from the Indian Ocean Tuna Commission (IOTC), and calculated the catch per unit effort (CPUE); we matched the monthly category feature value F_M and the monthly average value of Chl a concentration with the CPUE data to construct an improved GAM; we matched the monthly average SST, the monthly average Chl a concentration and CPUE data to build a basic GAM; we used the joint hypothesis test (F test) to verify the influence of model explanatory variables; we used akaike information criterion (AIC), mean square error (MSE), and draw the frequency distribution diagrams and box diagrams of measured and predicted values, etc., to analysis the improvement effect of the improved GAM compared to the basic GAM. The results showed that: (1) the category feature value (F_M) extracted based on the DCEC model could better reflect the temporal and spatial dynamic characteristics of SST in the Southwest Indian Ocean, and was related with the climatic conditions, monsoon conditions, and hydrological characteristics in the Southwest Indian Ocean; (2) the factor interpretation of F_M was higher than that of the monthly average SST in GAM, which means F_M had more significant impact on the CPUE of bigeye tuna. The high catch rate was concentrated in the areas where the F_M category was 2, 10, 24 with intersections between the warm and cold currents; (3) the AIC of the improved GAM was reduced by 9.17% than that of the basic GAM and MSE of the improved GAM was reduced by 26.7% than that of the basic GAM; the frequency distribution of the CPUE logarithmic value predicted by the improved GAM was closer to the normal distribution, and the high frequency distribution interval was closer to that of the measured value; the scatter plot showed that the CPUE predicted by the improved GAM had a significant correlation with the measured CPUE, with r equaled to 0.60. This study proves the effectiveness of the DCEC model in extracting marine environmental features, and can provide a reference for the further study on the bigeye tuna fishery forecast.     

基于水温垂直结构的西北太平洋柔鱼栖息地模型构建

根据1998-2004年8～10月中国大陆西北太平洋柔鱼生产数据,结合对柔鱼渔场与各水层水温的分析,以作业次数为基础建立各水层水温的适应性指数(Suitability Index,SI)模型,采用算术平均法(Arithmetic Mean Model,AMM)和几何平均法(Geometric Mean Model,GMM)建立综合栖息地指数(Habitat Suitability Index,HSI)模型;并对1998-2004年8～10月的HSI值与实际作业次数、产量和单船日产量(CPUE)作比较.结果表明,8～10月,HSI＞0.6时,AMM的产量和作业次数比重分别占83.4％和80.9％,CPUE均2.1 t/d以上;GMM的产量和作业次数比重分别占73.5％和69.6％,CPUE均2.3 t/d以上.2种模型比较认为,AMM模型稍优于GMM模型.同时,利用2005年8～10月生产数据及水温资料对HSI模型进行验证.结果表明,基于水温垂直结构的栖息地指数模型能较好地预测西北太平洋中心渔场和潜在渔场.     

遥感技术在海洋渔情预报中的应用

一、引言到2000年,世界鱼类的总捕捞量将达9710万吨;但据联合国粮农组织估计,传统渔场中捕捞对象的增产潜力已经不大。为了满足世界对鱼类的需求量,应该开发新渔场和发展养殖业。通过开发新渔场,估计可增产3000万吨左右;通过发展养殖业,预计可增产约3000～4000万吨。因此,在今后20～30年内,世界渔获量有可能增加一倍,但要把这个可能性变为现实性,还必须大力发展海洋渔业技术和渔业海洋学的研究工作,其中包括海洋渔情预报工作。     

基于贴现率的西北太平洋柔鱼生物经济模型及管理策略分析

西北太平洋柔鱼是我国远洋渔业重要的捕捞对象,综合考虑生物、经济和社会效益来科学制定渔业管理目标是确保柔鱼资源可持续利用的重要研究内容。本文根据1996—2011年我国鱿钓船在西北太平洋海域捕捞的柔鱼渔获量和作业成本,结合贴现率和渔获物价格等经济数据,构建基于贴现率的西北太平洋柔鱼生物经济模型。结果表明,西北太平洋柔鱼资源状况处于良好状态,并未遭受过度捕捞;当贴现率α在0.3~0.5之间,当前利益占长远利益的20%~30%(D=0.2~0.3),且渔获物价格在9 195~12 500元/t之间时,该海域的柔鱼资源种群资源量相对稳定,能达到最优种群数量水平,可保证柔鱼渔获量始终处在MSY之下,确保柔鱼资源的可持续利用。     

利用博弈模型分析和评价日本渔业管理

分析日本渔业协同组合的建立对日本渔业管理活动的改进,针对这种政府、渔业协同组合和渔民的行为选择结果能够达到相对均衡状态,并且能够有效弥补政府单一监管模式的不足的管理模式,本文从博弈论角度分析渔民、政府、渔业协同组合的行为选择依据,得出了渔业协会是政府有效监管的必要前提,进而对我国渔业管理提供很好的借鉴意义。     

太平洋黄鳍金枪鱼延绳钓渔获分布及渔场水温浅析

根据收集到的渔获量数据、海水表层温度数据和有关文献资料,应用GIS技术对太平洋黄鳍金枪鱼延绳钓渔业进行了定量及定性综合分析。结果表明:太平洋延绳钓黄鳍金枪鱼渔场主要分布在20°N—20°S之间的热带太平洋海域,具纬向分布特征。对渔获产量同海表温度的分月统计显示:太平洋黄鳍金枪鱼渔场最适月平均表层水温约28℃～29℃,渔场出现频次为偏态分布型。最后,结合有关文献综合讨论了海表温度、溶解氧含量、海流等环境因子与金枪鱼渔场分布和形成机制的关系。     

应用非平衡产量模型对卡塔尔渔业的分析

剩余产量模型是鱼类种群动力学的主要模型之一。本文应用 1个非平衡产量模型分析了卡塔尔渔业。结果表明当前鱼类生物量是最大持续产量时生物量的 1/4,当前捕捞死亡率是最大持续产量时捕捞死亡率的 2倍。经估算最大持续产量是 782 6t( 80 %置信区间为 6767～ 7993t) ,最佳捕捞努力量是 2 4 8艘船 ( 80 %置信区间为 2 2 5～ 2 86艘 )。     

休闲渔业对渔业经济高质量发展的贡献度研究

为测度当前我国休闲渔业的发展规模,选取2013—2018年的休闲渔业产值和渔业经济产值为变量,构建了直接贡献率、间接贡献率和回归分析法建立的边际贡献率模型,测算了休闲渔业对渔业总产值的贡献度。结果表明,2014—2018年的直接贡献率分别为4.38%、4.95%、14.3%、6.58%和12.5%,2014—2018年的间接贡献率分别为0.317%、0.261%、0.752%、0.403%和0.533%,2013—2018年,休闲渔业对于渔业经济总值的边际贡献率为9.9%,由数据得出,当前我国休闲渔业规模还很小,发展水平也很低,整体实力也很薄弱。为此提出：加大休闲渔业的政策扶持力度;设计最为合理的休闲渔业项目;加大休闲渔业的宣传;加强休闲渔业与高校的合作,培养更多的休闲渔业方向的高精尖人才;推动休闲渔业从业者专业素养整体水平的提高;鼓励休闲渔业从业者之间的帮助;健全完善休闲渔业的监督管理体制;加强组织领导,促进休闲渔业发展。     

基于耳石微结构的西北太平洋秋刀鱼(Cololabis saira)年龄与生长研究

根据2014年6月和10-11月在西北太平洋公海采集的168尾秋刀鱼样本,基于耳石微结构并结合基础生物学数据,鉴定了秋刀鱼的日龄,推算了孵化日期,并建立了生长模型和生长率。研究发现:耳石微结构从核心到透明区边缘,轮纹宽度由宽至窄,亮度由暗至明,标记轮多分布在透明区。日龄范围为204~549 d,优势日龄组为231~290 d和381~470 d,日龄最小个体体长207 mm,体质量39 g,日龄最大个体体长291 mm,体质量131 g。孵化日期为2012年12月至2014年4月,孵化高峰期出现在1-3月和8-10月,初步推算秋刀鱼主要分为春生群和秋生群产卵群体。体长和体质量生长模型符合Logistic生长模型。体长平均绝对生长率和相对生长率别为0.224 mm/d和0.000 88,绝对生长率随着日龄增加而减小。体质量平均绝对生长率和相对生长率别为0.293 g/d和0.003 25,最大绝对生长率（0.504 mm/d）和最大相对生长率（0.004 86）出现在351~400 d。