2001年西南大西洋阿根廷滑柔鱼产量分布与表温关系的初步研究

根据 2 0 0 1年 2～ 8月我国鱿钓船在西南大西洋的生产数据 ,结合表温资料 ,按经纬度 1°× 1°的格式进行分析 ,利用MarineExplorer4 .0软件作图。结果表明 ,产量主要集中在 6 0°W、4 5°S附近的公海渔场 ,2～ 3月为产量高峰期 ;4～ 5月产量开始下降 ;6～ 8月产量急速下降。在福克兰群岛海域平均日产量较高。作业渔场的表温呈现出季节性变化 ,2～ 6月平均每月下降约 1.2℃。用K -S检验法对各表温值所累加的出现频度进行检验 ,结果表明表温与CPUE的差异性不大。     

巴塔哥尼亚大陆架海域阿根廷滑柔鱼渔场分布及与表温的关系分析

根据 2 0 0 2年 1～ 6月中国大陆地区鱿钓渔船在西南大西洋的生产统计及其海表水温数据 ,按 1°× 1°的格式进行统计分析 ,并用MarineExplore 4 .0软件进行作图 ,对阿根廷滑柔鱼渔场、CPUE分布及其与表温的关系进行了分析。结果表明 ,1～ 3月份中心渔场集中在 4 5°S、6 0°W一带 ,4～ 6月份作业渔场集中在 4 2°S、5 7°W附近。各月产量和CPUE有很大变动 ,其中 1月份产量最高 ,3月份开始下降 ,6月份达到渔汛的末期。全年产量较高海区的表温为 12～ 15℃ ,各月份的最适渔获表温不同 ,1月为 14～ 15℃ ,2月为 13～ 15℃ ,3月为 12～ 14℃ ,4月为 9～ 13℃ ,5月为 8～ 10℃ ,6月为 7～ 9℃ ,并且每月的作业水温逐渐降低 ,平均每月下降约 1℃。经K S检验 ,结果表明 ,各月表温和CPUE的差异均不显著。     

中西太平洋金枪鱼围网黄鳍金枪鱼产量的时空分布及与表温的关系

黄鳍金枪鱼是中西太平洋金枪鱼围网渔业中的重要捕捞种类之一。本文根据2003年中西太平洋金枪鱼围网生产统计及其表温数据,利用频次统计分析和地理信息软件Marine Explorer 4.0对黄鳍金枪鱼产量和单位日产量(CPUE)的时空分布进行分析,探讨其与海水表温的关系。结果显示,产量和CPUE最高的是2月份,其次是9月份,5月份为最低。高产量的范围为140~160°E、0°~5°S;CPUE高值区分布在130°E、0°~15°S,140°~160°E、0°~15°S和175°W、0°~15°S;产量经纬度重心分别为150°30′E和3°48′S。产量主要分布在海表温为28~31℃的海域,产量比重高达95.45%,其中29~30℃产量为最高,占69.54%。     

西南大西洋阿根廷滑柔鱼渔业中国大陆鱿钓船CPUE标准化

阿根廷滑柔鱼是我国重要的头足类渔业之一,对其单位捕捞努力量渔获量( CPUE)进行标准化是对其资源评估的重要内容。本研究根据2000～2010年我国在西南大西洋的产量统计数据和卫星遥感获得的海洋环境数据（表温,表温水平梯度,海面高度,叶绿素浓度）,利用广义线性模型（GLM,general linear model）和广义加性模型（GAM,generalized additive model）对其CPUE进行标准化。GLM模型结果表明,年、纬度、表温以及交互项年与纬度对CPUE影响最大。GAM模型研究结果表明,年、月、经度、纬度、表温、海面高度以及交互项年与纬度、年与经度对CPUE影响较大。根据AIC数值,包含上述8个显著变量的GAM模型为最佳模型,对CPUE的解释率为49.20%。高CPUE出现在夏季表温为12～16°C、海面高为-20~20cm、46.5°～48.5°S海域。研究表明,GAM模型较GLM模型更适合用于西南大西洋阿根廷滑柔鱼CPUE标准化。     

中西太平洋鲣鱼丰度的时空分布及其与表温的关系

中西太平洋是全球金枪鱼围网的主要海域,鲣鱼(Katsuwonus pelamis)是金枪鱼围网的主要作业对象。本研究利用1983～2007年中西太平洋金枪鱼围网渔获物数据,结合海洋表层温度(SST)数据,分析中西太平洋鲣鱼资源丰度在时间序列和空间位置上的分布规律。研究表明,1983～2002年,各年平均CPUE在时间序列上呈一定的上升趋势,1983～2002年,平均SST在一定范围内上下波动,平均CPUE和平均SST无显著相关性;2003～2007年,平均CPUE和平均SST均呈较大幅度上升,两者呈显著相关。从空间位置分析,鲣鱼资源量集中出现在SST为28～30℃之间的海域,在5°N和10°S附近海域CPUE反映的总体资源量较高,而在0°和5°S的资源量较低。鲣鱼资源量较大区域分布在冷暖水团交汇处。     

2008年西南大西洋公海阿根廷滑柔鱼产量分布与表温关系的初步研究

根据舟山新吉利远洋渔业有限公司与宁波远洋渔业公司共4艘调查船的调查资料，结合表温数据，对2008年西南大西洋公海阿根廷滑柔鱼产量分布与表温关系进行了研究。结果表明，2008年的主汛期为3—5月，作业渔场主要在45°-47°S、60°W以西、阿根廷专属经济区线以东海域。作业渔场的产量分布与表温存在一定的关系，1-6月份的适宜表温为6．0～14．0℃，其月间变化总体呈先升后降的趋势。与2000年、2003年相比，2008年的主要作业渔场明显偏南，这主要与其表温较高有关。     

热带大西洋西部水域大眼金枪鱼延绳钓渔场分布及其与表温之间的关系

根据2004年9月至2005年3月农业部渔业观察员项目在热带大西洋西部水域调查所获得的渔业数据和现场表温数据,结合哥伦比亚大学网站下载的1°×1°表温资料,利用地理信息系统(GIS)软件Marineexplore 4.0图示了各月钓获率及钓获率与表温关系的分布并进行分析。结果表明,2004年11月的产量和CPUE均达到最高,分别为24.539 t和0.332 t/v.d。调查期间,各月钓获率大部分(80.3%)分布在表温高于26.0℃。     

北太平洋远东拟沙丁鱼渔场时空分布及其最适环境特征

基于2019—2020年北太平洋灯光敷网渔业数据和海表温度、叶绿素、海面高度等环境数据,采用空间叠加图、频次分析与经验累积分布函数、K-S检验和GAM模型4种方法分析了远东拟沙丁鱼(Sardinops sagax)渔场的单位捕捞努力量(CPUE)时空分布特征及与关键环境因子的相关关系。分析结果显示,作业渔场重心分布范围为147°~153°E、39°~43°N,在4—8月向东北方向移动,9—11月则向西南方向折返。通过频次分析与经验累积分布函数分析,中心渔场区域最适海表温度为10.0~18.0 ℃,最适叶绿素浓度为0.2~0.6 mg/m3,最适海面高度为0.2~0.7 m。K-S检验分析表明,高值CPUE海域和海表温度、叶绿素浓度、海面高度均有密切关系,最适范围分别为10.9~18.9 ℃、0.2~0.6 mg/m3、0.2~0.7 m。GAM模型模拟结果表明,高值CPUE的最适海表温度为11.0~17.0 ℃,最适叶绿素浓度为0.3~0.8 mg/m3,最适海面高度为0.1~0.4 m。综合来说,CPUE高值区海域的最适海表温度为11.0~18.0 ℃,叶绿素浓度为0.2~0.6 mg/m3,海面高度为0.2~0.7 m。     

南海西北部蓝圆鲹时空分布及其与环境因子的关系

蓝圆鲹(Decapterus maruadsi)是中国东南近海重要的经济鱼类之一。本研究根据2012—2018年南海西北部捕捞产量数据和海洋环境遥感数据,分析了该海域蓝圆鲹季节平均单位捕捞努力量渔获量(catch per unit effort, CPUE)的时空分布特征,并运用广义可加模型(generalized additive model, GAM)探究了CPUE与环境因子的关系。结果显示,蓝圆鲹的CPUE具有明显的季节性：夏季最高,CPUE达0.848 kg/(kW?d);冬季最低,CPUE为0.087 kg/(kW?d)。2016年CPUE的异常增加可能是受到2015—2016年超强厄尔尼诺事件的影响。GAM分析显示,该海域蓝圆鲹CPUE与经度、海表温度(sea surface temperature, SST)、叶绿素a (chlorophyll a, Chl-a) 浓度、海水深度、海表盐度(sea surface salinity, SSS)、涌浪波向、风浪波向及其周期显著相关。相对较高CPUE海域范围为110.5°~114°E,SST为26~30℃,Chl-a为0.2~1.0 mg/m3,海水深度<120 m,SSS为33.4~33.8,涌浪波向为75°~120°、150°~175°,风浪波向为50°~75°、120°~135°、175°~190°,风浪周期为3.0~4.5 s;其中,风浪波向对CPUE贡献最高,涌浪波向其次,然后是SST。南海西北部蓝圆鲹的资源丰度变化和其洄游特性与季风变化等引起的环境因子的变动有关。     

南海中南部海域鸢乌贼CPUE影响因素的GAM分析

为更深入了解南海外海鸢乌贼的渔场渔期及单位捕捞努力量渔获量（CPUE）变化特征,研究基于广义加性模型（GAM）,利用海上实测数据分析了多种因素对南海中南部海域鸢乌贼（） CPUE的影响。研究发现：（1）最佳GAM模型的影响因素包括经纬度、月相、海表温度SST、月份、作业时间与0~50 m温度梯度Δ50,以方差解释率降序排列,前三种因素依次为经纬度、月相、SST;（2）10°~12° N、112°~114° E附近海域鸢乌贼CPUE最高;（3）月黑夜与月光夜间的鸢乌贼CPUE存在显著性差异,月黑夜显著高于月光夜;（4）鸢乌贼渔场的最适SST范围为29.00~29.49℃,此范围内CPUE与渔获量均为最高;（5）不同月份间的鸢乌贼CPUE存在显著性差异,且8、9月的CPUE高于3、4月;（6）鸢乌贼CPUE随作业时间先变大后变小,最大值出现在凌晨1时;（7）Δ50在0.100~0.149℃/m时CPUE最高,0.000~0.049℃/m时渔获量最大。     

南海及临近海域黄鳍金枪鱼渔场时空分布与海表温度的关系

为得到南海及临近海域黄鳍金枪鱼(Thunnus albacores)渔场最适宜栖息海表温度(SST)范围,基于美国国家海洋大气局(NOAA)气候预测中心月平均海表温度(SST)资料,结合中西太平洋渔业委员会(WCPFC)发布的南海及临近海域金枪鱼延绳钓渔业数据,绘制了月平均SST和月平均单位捕捞努力量渔获量(CPUE)的空间叠加图,用于分析南海及临近海域黄鳍金枪鱼渔场CPUE时空分布和SST的关系。结果表明,南海及临近海域黄鳍金枪鱼CPUE在16℃~31℃均有分布。在春季和夏季(3~8月),位于10°~20°N的大部分渔区CPUE较高,其南北侧CPUE较低;而到了秋季和冬季(9月到次年2月),高产渔场区域会向南拓宽。CPUE在各SST区间的散点图呈现出明显的负偏态分布,高CPUE主要集中在26℃~30℃,最高值出现在29℃附近;在22℃~26℃范围内CPUE散点分布较为零散,但在这个范围也会出现相当数量的高CPUE;在22℃以下的CPUE几乎属于低CPUE和零CPUE;零CPUE的平均SST为26.7℃(±3.2℃),低CPUE的平均SST为27.8℃(±2.1℃),高CPUE的平均SST为28.4℃(±1.5℃),高CPUE在各SST区间的分布要比零CPUE和低CPUE更为集中。采用频次分析和经验累积分布函数计算其最适SST范围,得到南海及临近海域黄鳍金枪鱼最适SST为26.9℃~29.4℃。本研究初步得到南海及临近海域黄鳍金枪鱼中心渔场时空分布特征及SST适宜分布区间,可为开展南海及临近海域金枪鱼渔情预报工作提供理论依据和参考。     

南海鸢乌贼产量与表温及水温垂直结构的关系

根据2012年9—10月秋季航次及2013年3—4月春季航次南海灯光罩网船各站点的水温数据及生产数据,对鸢乌贼(Symplectoteuthis oualaniensis)产量与表温(SST)及水温垂直结构的关系进行了分析。结果显示,春季是鸢乌贼的高产渔期,总产量及平均网产都明显高于秋季;鸢乌贼作业渔场的季节变化较为明显,春季南沙和西中沙海域都有渔场分布,产量主要集中在10°~15°N、111°~117°E海域内,而秋季鸢乌贼产量主要集中在13°~15°N、117°~118°E海域;鸢乌贼春季和秋季作业渔场的SST范围有所差异,春季作业渔场表温范围为25.6~29.6℃,秋季作业渔场表温范围为27.6~30.0℃,但最适表温都分布于28.5~29.5℃的海域;不同季节作业渔场水温垂直结构差异明显,从5~50 m水温垂直梯度来看,春季鸢乌贼0.00~0.05℃/m组距内平均网产较高,且随着水温垂直梯度的增加而减少;而秋季鸢乌贼平均网产随水温垂直梯度的增加而增加,并于0.15~0.20℃/m组距内达到最高。灰色关联度分析表明,5~50 m水温垂直梯度是对鸢乌贼产量影响最显著的因子,关联度为0.84,纬度、5~100 m水温垂直梯度、表温和经度影响次之。     

东南太平洋智利竹筴鱼中心渔场的月间变动研究

根据2003年～2011年中国东南太平洋智利竹筴鱼（Trachurus murphyi）大型拖网渔捞数据和海表温度（SST）数据,利用ArcGIS 10.0绘制渔场产量重心时空分布图,用最短距离法对中心渔场进行聚类,对智利竹筴鱼渔场月间重心变动规律及其与SST之间的关系进行分析。结果表明,随着月份的变化,中心渔场从3月开始由南逐渐向西北方向移动,到10月之后逐渐向东南方向移动。3月～6月渔场主要分布在80°W～90°W、40°S～45°S,最适宜SST为12～14℃;7月～8月渔场主要分布在80°W～90°W、35°S～40°S,SST为13～14℃;9月～10月渔场分布为85°W～95°W、30°S～35°S,SST这15～16℃;11月～12月渔场分布在90°W～95°W、30°S～40°S,SST为16～17℃;而1月～2月渔场分布在85°W～95°W、35°S～45°S,最适宜SST为16～17℃。     

Distribution of albacore (Thunnus alalunga) in the Indian Ocean and its relation to environmental factors

The distribution pattern of albacore, Thunnus alalunga, in the Indian Ocean was analyzed based on catch data from the Taiwanese tuna longline fishery during the period 1979–85. The Taiwanese tuna fishery began operating in the Indian Ocean in 1967. We used a geographic information system to compile a fishery and environmental database and statistically explored the catch per unit effort (CPUE) distribution of albacore. Our results indicated that immature albacore were mainly distributed in areas south of 30°S although some displayed a north–south seasonal migration. Mature albacore, which were mainly concentrated between 10°S and 25°S, also showed a north–south migration. Within 10°S and 30°S, the separation of mature, spawning, and immature albacore life history stages roughly coincided with the boundaries of the three oceanic current systems in the Indian Ocean. The optimal environmental variables for CPUE prediction by stepwise discriminant analysis differed among life history stages. For immature albacore, the sea surface variables sea surface temperature (SST), chlorophyll concentration and surface salinity were significant. For mature albacore, SST was significant, while for spawning albacore, the sub‐surface variables temperature at 100 m and oxygen at 200 m were significant. Spawning albacore evidently prefer deep oceanographic conditions. Our results on the oceanographic conditions preferred by different developmental stages of albacore in the Indian Ocean were compatible with previous studies found in the Pacific Ocean.     

Enhanced local recruitment of glass eel <Emphasis Type="Italic">Anguilla japonica</Emphasis> in Oyodo River,Miyazaki and offshore environmental conditions in 2002

To examine the environmental factors controlling the inshore recruitment dynamics of Anguilla japonica in the Oyodo River, Miyazaki Prefecture, Kyushu, glass eel samplings were carried out using fyke nets during winter (November–March) of 1994–2014. The peak CPUEs (catch per unit effort) were observed between November and February, but differed from year to year. The yearly CPUE was extremely high in 2002, when the sea surface temperature (SST) in the offshore area of the Oyodo River was the lowest in winter of all the sampling years. The negative SST anomaly of less than ? 0.5 °C was sustained in the offshore area during the recruitment season in 2002, which was caused by two combined factors; low air temperature and the Kuroshio path. The oceanographic data showed that the dominant path of the Kuroshio was displaced eastward at 31°N in 2002, which was different from the average Kuroshio path. The eastward displacement of the Kuroshio induced a cyclonic mesoscale eddy in the offshore area of the Oyodo River, resulting in the entrainment of the cold seawater into coastal waters from deep water. The oceanographic condition in relation to the continuous low SST could be favorable for local recruitment of glass eels.     

利用MODIS遥感数据反演东海海域海表温度的研究

介绍了MOD IS传感器的特点以及MOD IS数据反演海表温度(SST)的方法,并通过SeaDAS软件反演了2003年和2004年东海海域的海表温度,同时选取2003年2~10月间东海海域反演得到的20个SST值与同一时期的实测数据值进行比较。结果表明,利用MOD IS反演东海海域海表温度(SST)的最大误差为0.5℃,平均误差为0.23℃,标准误差为0.29℃,平均相对误差为1.0%。文章还对2004年3月、6月、9月和12月MOD IS反演的SST数据分别作124°E和29°30′N剖面分布分析,并选取2004年2~12月东海海域4个点进行海表温度月变化分析,结果与东海的实测海表温度分布一致。     

Relationships between CPUE fluctuation of southern bluefin tuna and ocean temperature variability in the Central Indian Ocean

In this study, catch and effort data of southern bluefin tuna (SBT) from Taiwan longliners operating in the Central Indian Ocean (CIO) during 1982 to 2003 were compiled and their catch per unit effort (CPUE) was standardized using the generalized linear model (GLM). The GLM includes factors such as year, season, by-catch, latitude, sea surface temperature (SST) and the interactive effects among factors. The standardized CPUE and its relationship with SST fluctuation were then analyzed to understand the effects of fishing ground SST variations on CPUE of SBT, as well as their connection to El Niño-Southern Oscillation (ENSO) events. The standardized CPUE in the CIO seemed to oscillate with the sea surface temperature anomalies (SSTA) between 30 and 50°S where SSTA fluctuations were prolonged and slower than the ENSO cycle. It is then very likely that fishing conditions at the CIO fishing ground were influenced by the expansion of the cold water mass from the Southern Ocean, and the colder SST is beneficial to increasing SBT catch rate.     

Empirical biomass model for the Japanese sardine, Sardinops melanostictus, with sea surface temperature in the Kuroshio Extension

An Empirical Biomass Model for the Japanese sardine, Sardinops melanostictus, was developed on the basis of the relationship between February sea surface temperature (SST) in the Kuroshio Extension (30–35°N, 145–180°E) and the mortality coefficient during the period from egg to age 1, observed in 1979–94, to examine the long‐term variation of biomass. The periods of the good and bad catch, the year of the biomass peak, and the speed of the biomass decline in the period from 1957 to 1994 were successfully reproduced, except for the biomass increase in the early 1970s. When the model also included with a density‐dependent effect, the whole history of the observed catch during 1957–94 was almost perfectly reproduced. These results suggest that the environment in the Kuroshio Extension region, represented by winter–spring SST, is regarded as a leading factor for determining fluctuations of the sardine biomass in the long term, and that the density effect has a secondary contribution.