不同气候模态下西北太平洋秋刀鱼资源丰度预测模型建立

秋刀鱼(Cololabis saira)资源对海洋环境因素极为敏感,不同气候模态可能对秋刀鱼资源丰度产生不同的影响。根据1990-2014年西北太平洋日本的秋刀鱼渔业中单位捕捞努力量渔获量(CPUE,以此作为资源丰度),以及相应产卵场、索饵场的海表温(SST)遥感数据,探讨太平洋年际震荡(PDO)指数冷、暖年下,秋刀鱼资源丰度CPUE变化与产卵场、索饵场SST的关系,并分别建立资源丰度的预测模型。研究表明,PDO冷年索饵场4月SST与年CPUE显著相关(P<0.05),PDO暖年索饵场11月的SST与年标准化CPUE显著相关(P<0.05)。PDO冷、暖年的秋刀鱼资源丰度的预测模型中,CPUE均与索饵场11月的SST、索饵场4月SST呈现正相关的关系,统计学上为显著相关(P<0.05)。PDO冷年(2012年)和PDO暖年(2014年)的CPUE预测值与实际值相对误差分别为14.03%、-16.26%,具有较好的拟合效果。研究认为,不同气候模态下,可用于秋刀鱼资源丰度预测的环境因子不同,上述建立资源丰度模型可用于业务化运行。

粤西海域灯光罩网渔场时空分布与海洋环境的关系

【目的】明确粤西海域灯光罩网渔场时空和季节变动与海洋环境的关系,为我国南海北部渔业资源的科学评估和有效保护提供参考依据。【方法】根据粤西海域夏季(8—9月)和冬季(1—2月)灯光罩网渔船生产监测资料及卫星遥感数据,其中卫星遥感数据包括海表温度(Sea surface temperature,SST)、叶绿素a浓度(Chlorophyll a concentration,Chla)和海面风场(Sea surface wind,SSW),运用广义线性模型(Generalized linear model,GLM)、渔场重心及相关性分析等方法对粤西海域灯光罩网渔场时空分布与海洋环境的关系进行分析。【结果】粤西海域冬季SSW高、SST低、Chla高,夏季SSW低、SST高、Chla低。在冬季,粤西海域灯光罩网渔场主要分布在东经111°30′～113°、北纬20°30′～21°30′、Chla 0.3～2.0 mg/m^3、SST 19.0～23.5℃的海域,其中较高的标准化单位捕捞努力量渔获量(Standardized catch per unit effort,SCPUE)(1.0～2.0)主要分布在Chla 0.4～1.0 mg/m^3、SST 20.5～23.0℃的海域。在夏季,粤西海域灯光罩网渔场主要分布在东经111°45′～113°45′、北纬20°30′～21°、Chla 0.1～1.0 mg/m^3、SST 28.9～29.5℃的海域,其中较高的SCPUE(2.0～4.0)主要分布在Chla 0.2～0.5 mg/m^3、SST 28.9～29.4℃的海域。相对于冬季,夏季粤西海域灯光罩网渔场重心发生东移,渔场经度重心季节变化范围约1°。【结论】粤西海域渔业资源呈夏季高、冬季低的变化趋势,且从冬季到夏季其渔场经度重心约东移1°,主要与琼东—粤西上升流、粤西沿岸流及主要捕捞种类(鲹科鱼类)等有关。

北部湾灯光罩网渔场时空分布与海洋环境关系分析

文章根据大型灯光罩网渔船调查数据和卫星遥感海面风场(Sea Surface Wind,SSW)、海表温度(Sea Surface Temperature, SST)和叶绿素a浓度(Chlorophylla concentration, Chla)资料,基于广义线性模型(Generalized Linear Model,GLM)对北部湾渔业资源单位捕捞努力量渔获量(Catch Per Unit Effort,CPUE)进行标准化,应用多元线性回归等方法,对北部湾灯光罩网渔场的时空分布及其与海洋环境的关系进行了分析。结果表明,北部湾灯光罩网渔场适宜SST为27~29℃,Chla为0.5~1.5mg×m^-3。较高资源量出现在10月份中上旬,分布在18°-19°N及20°-21°N海域。北部湾灯光罩网渔场的时空分布与季风、19°N附近的暖水池和Chl a等环境因素有关。

基于GAM的西北太平洋日本鲭资源丰度预测模型建立

日本鲭(Scomber japonicus)是西北太平洋重要的鱼类资源之一,科学预测日本鲭的资源丰度有利于其资源的合理开发和利用。本研究依据日本渔业机构提供的1987–2012年日本鲭太平洋群体的资源量数据,结合产卵场和渔场的海洋环境数据以及气候因子,使用广义加性模型对影响日本鲭太平洋群体的海洋环境和气候因子进行分析,筛选出有显著影响的因子并建立该群体的资源量预测模型。结果表明,与该群体资源量有显著关系的影响因子有:北极涛动指数、太平洋年代际振荡指数、渔场海表面高度、渔场海表面盐度和渔场海表面温度。基于赤池信息准则筛选出的4个资源量预测模型分析表明,包含北极涛动指数、渔场海表面高度和渔场海表面温度的模型有较好的预测效果,该模型的验证结果也通过了t检验(P<0.05),可用于日本鲭太平洋群体资源量的预测。