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南太平洋长鳍金枪鱼栖息地指数模型的比较研究 被引量:4

A Comparative Study on Habitat Suitability Index of Thunnus alalunga in the South Pacific Ocean
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摘要 根据1994-2010年南太平洋长鳍金枪鱼生产统计数据,结合海表面温度(SST)和海面高度(SSH)等海洋环境数据,将投放钩数(捕捞努力量)作为适应性指数,采用外包络法,利用算术平均法(AM)、几何平均法(GM)、连乘法(CP)、最大值法(Max)和最小值法(Min)等5种方法建立栖息地指数(HSI)模型。研究表明,通过对这5种方法进行比较,最大值法、算术平均法和几何平均法均得到较好的拟合效果,其中最大值法拟合效果最好,模型的准确度可达到85.2%。研究认为,可基于海表面温度和海面高度等海洋遥感因子,利用最大值法栖息地指数模型,较好地预测南太平洋长鳍金枪鱼中心渔场。 The fishing effort-based Suitability Index(SI)Models were estimated by using the method of Data Envelopment Analysis based on the production data of albacore(Thunnus alalunga)from Western and Central Pacific Fisheries Commission in the South Pacific Ocean from1994to2010,and the data of sea surface temperature(SST)and sea surface height(SSH)accordingly.The integrated habitat suitability index was established by using arithmetic mean value method(AM),geometric mean value method(GM),continued product value method(CP),maximum value method(Max)and minimum value method(Min).The result showed that Max,AM and GM fitted well,and the maximum value method fitted best.The accuracy of the model was85.18%.It is concluded that the established habitat suitability index model using maximum value method can better predict the central fishing ground of albacore based on SST and SSH in the South Pacific Ocean.
作者 马孟磊 陈新军 陈作志 雷林 MA Meng-lei;CHEN Xin-jun;CHEN Zuo-zhi;LEI Lin(College of Marine Sciences, Shanghai Ocean University, Shanghai 201306, China;South China Sea Fishery Research Institute, Chinese Academy of Fishery Sciences, Guangzhou 510300, China;Key Laboratory of Sustainable Exploitation of Oceanic Fisheries Resources, Ministry of Education, Shanghai Ocean University, Shanghai 201306, China;Key Laboratory of Oceanic Fisheries Exploration, Ministry of Agriculture, Shanghai 201306, China)
出处 《广东海洋大学学报》 CAS 2017年第3期59-66,共8页 Journal of Guangdong Ocean University
基金 海洋局公益性行业专项(20155014) 上海市科技创新行动计划(15DZ1202200) 海洋二号卫星地面应用系统项目(HY2A-HT-YWY-006)
关键词 长鳍金枪鱼 南太平洋 栖息地指数 模型比较. Thunnus alalunga south Pacific Ocean habitat suitability index model comparison
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