基于海洋遥感的南海外海鸢乌贼最适栖息环境分析

根据2010—2014年南海外海鸢乌贼（Sthenoteuthis oualaniensis）渔业生产数据，结合海洋遥感所获得的海表面温度（sea surface temperature, SST）和海表面高度异常（sea surface height anomaly, SSHA）数据，采用外包络法基于单位捕捞努力量渔获量（catch per unit of effort, CPUE）计算适应性指数（suitability index, SI），用算数平均法建立基于环境因子的栖息地适应性指数（habitat suitability index, HSI）分析模型。结果表明：南海外海鸢乌贼中心渔场的最适SST范围为26.4～29.6 ℃，最适SSHA范围为-0.014～0.114 cm；当HSI〉0.6时，作业次数比率为77.99%，平均CPUE为4.13 t·d^-1。研究指出，基于海表面温度和海表面高度异常的栖息地适应性指数模型能够较好地表征鸢乌贼的中心渔场，准确率超过77%。

遥感图像中尺度海洋锋及涡旋提取方法研究进展

目的中尺度海洋锋及涡旋均是重要的中尺度海洋环境特征。中尺度海洋锋及涡旋的提取及其时空分布、变化的研究对海洋生态系统的研究、渔业资源评估、渔情预报及军事等都有重要意义。遥感技术能在同一时间获取大面积海洋要素观测数据,遥感数据具有优良的连续性、同步性,因此遥感数据被广泛应用于中尺度海洋锋及涡旋提取的研究中。方法对基于遥感数据进行中尺度海洋锋提取的梯度法、Canny算法、小波分析法和基于引力模型的方法,以及涡旋的提取的Okubo-Weiss法(OW法)、Winding-Angle法(WA法)、基于海面高度的无阈值等值线法和Hybird Detection(HD法)进行总结和分析,并提出对中尺度海洋锋面及涡旋提取方法的见解及新思路。结果利用2014年2月南海北部海表温度(SST)数据,分别采用梯度法中的Gradient法、Sobel算法以及Canny算法对南海北部温度锋进行提取并得到该区域温度锋分布图。结果表明在多种锋面提取方法中,Canny算法具有较高的效率且其提取结果的连续性和精度更好。中尺度涡的提取方法中,WA法的提取结果具有更好的准确性。早期的中尺度涡提取方法忽略了多中心结构涡旋存在的情况,而后来的HD法能较好地识别多中心结构涡旋。结论阈值选取是中尺度海洋锋及涡旋提取的难点和提取结果好坏的关键。然而海洋要素图像弱边缘的特点使得传统边缘检测方法不一定适用于中尺度锋提取。文章通过对不同锋面及涡旋提取方法的总结与分析,为海洋锋面及涡旋提取的研究提供了参考依据。

基于贝叶斯分类器的南海黄鳍金枪鱼渔场预报模型

本文利用来自中西太平洋渔业委员会(WCPFC)黄鳍金枪鱼延绳钓2000-2011年的历史渔获数据和美国国家海洋和大气管理局(NOAA)气候预报中心提供的海表温度最优插值数据和法国空间局(CNES)卫星海洋数据中心提供的多卫星融合高度计月合成海面高度资料,基于贝叶斯分类器,根据模型中环境因子的选取以及渔区分类策略的不同预拟了8种构建方案对2011年南海外海黄鳍金枪鱼的渔场进行分类预报,并将预报结果与实际渔场进行对比检验,比较分析不同方案对最终分类结果和精度的影响。检验结果表明,方案1-8总体精度分别为71.4%、75%、70.8%、74.4%、66.7%、68.5%、57.7%和63.7%。方案1-6在65%以上,均能够满足实际渔场预报业务化需求。采用SST和SSH双环境因子的方案均比采用单SST环境因子的方案总体精度稍高,一定程度上提高了预报精度,其中采用去除SST和SSH相关性的第一主分量作为预报因子的方案2达到了75%最高精度。采用CPUE平均值正负标准差作为节点比以33.3%与66.7%作为节点来区分高、中、低CPUE渔区的预报结果要更加准确。因此在模型筛选的基础上,选用模型方案2完成南海金枪鱼渔场渔情预报服务系统的系统实现。