AIC与BIC在亲体-补充量模型选择中的应用及比较

由于渔业资源评估中补充量的剧烈变动、亲体量的测量误差以及时间序列的偏差常常使亲体 补充量(SR)关系模型的确定存在很大偏差问题。本文以7种SR(Stock Recruitment)模型的模拟数据作为观测数据,研究了AIC(AkaikeInfor mationCriterion)与BIC(BayesianInformationCriterion)在SR模型选择中的应用。作为例证,文中采用AIC和BIC对8组实际的SR数据进行了SR模型的选择,并对其结果进行了比较。参数的估计方法为最大似然法(Maximumlikelihoodmethod)。结果表明,AIC和BIC在SR模型选择中是有效的。但是,对于嵌套模型,BIC可能比AIC更有效。

环境因子对黄海鳀鱼亲体-补充量关系影响的初步研究

鱼类年际资源量的波动可以归因于年间环境条件的变化和该种鱼类亲体数量的变化。文章根据1990～2001年间黄海中南部鳀鱼声学调查评估结果,以及黄海千里岩海区在此年间的表层水温和营养盐统计数据,以Ricker模型（R=αSe^-βS）为基础对黄海鳀鱼（Engraulis japonicas）亲体-补充量关系进行了初步研究。结果表明,黄海千里岩水域表层水温、磷酸盐浓度等环境条件因素对补充量有重要影响。