基于2016-2017年中国印度洋围拖网生产数据以及同期的海表温度、叶绿素、表层海流和海面高度数据,采用广义加性模型(Generalized Additive Model,GAM)建立了围网单位捕捞努力量渔获量(catch per unit effort,CPUE)对海洋环境的非线性响...基于2016-2017年中国印度洋围拖网生产数据以及同期的海表温度、叶绿素、表层海流和海面高度数据,采用广义加性模型(Generalized Additive Model,GAM)建立了围网单位捕捞努力量渔获量(catch per unit effort,CPUE)对海洋环境的非线性响应模型,分析了阿拉伯海鲐鱼(Scomber australasicus)渔场分布与海洋环境关系.结果表明:空间因子和环境因子对阿拉伯海鲐鱼渔场有显著影响,GAM模型的方差解释率为30.1%;印度洋季风对鲐鱼CPUE影响大,鲐鱼CPUE在印度洋东北季风高,在夏季季风低;全年阿拉伯海鲐鱼围网渔场主要分布在60°E、13°N-15°N斜向椭圆区域;模型表明,鲐鱼渔场适宜海表温度为26~28℃,叶绿素浓度0.2~0.5 mg·m^-3,海面高度0.2~ 0.4 m;影响鲐鱼渔场的因子按重要性依次为海面高度、经纬度、海表温度和叶绿素浓度.展开更多
根据2013—2016年南海两艘灯光罩网渔船的生产统计资料,结合卫星遥感获取的环境因子数据,运用广义可加模型(GAM)分析了南海春季鸢乌贼渔场分布及其与时空和环境因子的关系。结果表明:2013—2014年鸢乌贼单位捕捞努力量渔获量(CPUE,Catch...根据2013—2016年南海两艘灯光罩网渔船的生产统计资料,结合卫星遥感获取的环境因子数据,运用广义可加模型(GAM)分析了南海春季鸢乌贼渔场分布及其与时空和环境因子的关系。结果表明:2013—2014年鸢乌贼单位捕捞努力量渔获量(CPUE,Catch Per Unit Effort)呈增长趋势,而2015—2016年CPUE明显下降。2013—2015年鸢乌贼中心渔场主要分布在114°E—115°E,10°N—12°N区域,而2016年中心渔场向西偏移;GAM模型对CPUE的总偏差解释率为66.40%,其中经度、纬度、海表温度和叶绿素浓度4个因子与CPUE显著相关(P<0.05),影响因子按重要性排列,从大到小依次为:经度、纬度、叶绿素浓度和海表温度。而年份、月份和海表盐度对CPUE影响不显著(P>0.05)。鸢乌贼适宜海表温度为27℃~30℃,适宜叶绿素浓度为0.10~0.15 mg/m^(3)。展开更多
文摘基于2016-2017年中国印度洋围拖网生产数据以及同期的海表温度、叶绿素、表层海流和海面高度数据,采用广义加性模型(Generalized Additive Model,GAM)建立了围网单位捕捞努力量渔获量(catch per unit effort,CPUE)对海洋环境的非线性响应模型,分析了阿拉伯海鲐鱼(Scomber australasicus)渔场分布与海洋环境关系.结果表明:空间因子和环境因子对阿拉伯海鲐鱼渔场有显著影响,GAM模型的方差解释率为30.1%;印度洋季风对鲐鱼CPUE影响大,鲐鱼CPUE在印度洋东北季风高,在夏季季风低;全年阿拉伯海鲐鱼围网渔场主要分布在60°E、13°N-15°N斜向椭圆区域;模型表明,鲐鱼渔场适宜海表温度为26~28℃,叶绿素浓度0.2~0.5 mg·m^-3,海面高度0.2~ 0.4 m;影响鲐鱼渔场的因子按重要性依次为海面高度、经纬度、海表温度和叶绿素浓度.
文摘根据2013—2016年南海两艘灯光罩网渔船的生产统计资料,结合卫星遥感获取的环境因子数据,运用广义可加模型(GAM)分析了南海春季鸢乌贼渔场分布及其与时空和环境因子的关系。结果表明:2013—2014年鸢乌贼单位捕捞努力量渔获量(CPUE,Catch Per Unit Effort)呈增长趋势,而2015—2016年CPUE明显下降。2013—2015年鸢乌贼中心渔场主要分布在114°E—115°E,10°N—12°N区域,而2016年中心渔场向西偏移;GAM模型对CPUE的总偏差解释率为66.40%,其中经度、纬度、海表温度和叶绿素浓度4个因子与CPUE显著相关(P<0.05),影响因子按重要性排列,从大到小依次为:经度、纬度、叶绿素浓度和海表温度。而年份、月份和海表盐度对CPUE影响不显著(P>0.05)。鸢乌贼适宜海表温度为27℃~30℃,适宜叶绿素浓度为0.10~0.15 mg/m^(3)。
