印度洋中国大眼金枪鱼延绳钓渔业CPUE标准化

使用广义线性模型（GLM）和广义可加模型（GAM）对印度洋中国大眼金枪鱼渔业的单位捕捞努力量渔获量（CPUE）进行标准化。在CPUE标准化模型中,考虑了空间（经度与纬度）、时间（年与月）和环境（包括各深度温度、各深度盐度和海平面高度）等变量。结果表明,标准化CPUE和名义CPUE在时空分布上呈相似的趋势。年CPUE随时间呈现下降的趋势,高CPUE经常出现在42°E～60°E、85°E ～90°E、15°S～5°S和10°N～15°N的区域内。GLM和GAM分析都显示出经度是影响CPUE最重要的变量,可分别解释17.3%和23.81%的变异;纬度、经度和纬度的交互效应、年份、381 m水层温度、317 m水层温度对CPUE的影响也是明显的。此研究中GLM模型比GAM模型更合适。     

中国南海外海鸢乌贼灯光罩网渔业CPUE标准化研究

为了利用单位捕捞努力量渔获量(CPUE)更好地评估南海鸢乌贼Sthenoteuthis oualaniensis资源的丰度情况,掌握鸢乌贼的资源分布与时空因子及海洋环境因子之间的关系,采用R语言中广义线性模型(GLM)和广义加性模型(GAM),结合时空因子及海洋环境因子对2013—2017年南海鸢乌贼的CPUE进行标准化研究,并评价各因子对CPUE的影响。结果表明:GLM模型分析显示,有7个变量对CPUE有重要影响,依次为月份、海表温度、海面高度、叶绿素a浓度、经度、年份和纬度;包含这7个因子的GAM模型的AIC值最小且模型最优,对CPUE偏差的解释率为36.68%,其中,高CPUE分别出现在3—5月份海表温度为26.0～30.5℃、海表面高度为0.60～0.75 m、叶绿素a浓度为0.06～0.13 mg/m~3的海域内。研究表明,基于GLM模型和GAM模型对南海外海鸢乌贼灯光罩网渔业CPUE标准化研究,能够较好地反映鸢乌贼资源的丰度变化情况。     

2003-2012年秘鲁外海茎柔鱼资源丰度年间变化分析

茎柔鱼是世界上重要的经济头足类,也是我国大陆鱿钓渔业最重要的捕捞对象之一。根据中国大陆鱿钓船2003-2004年、2006-2012年9年的渔业生产统计数据和卫星遥感获得的海洋环境数据,利用广义线性模型(generalized linear model,GLM)和广义加性模型(generalized additive model,GAM)对秘鲁外海茎柔鱼的资源丰度进行CPUE标准化,分析秘鲁外海茎柔鱼资源丰度年际变化。经显著性检验,得到最终选择加入模型的自变量有年、月、纬度、经度、叶绿素浓度、年与经度交互项、年与纬度交互项、月与经度交互项、月与纬度交互项共9个自变量。GAM结果表明,模型自变量对因变量的决定系数高达42.3%。标准化后CPUE与名义CPUE变化趋势相同,年平均值略低于名义CPUE,2003-2012年秘鲁外海茎柔鱼资源丰度年间变化较大,资源丰度最高的年份为2004年,GLM标准化后的平均CPUE为7.94 t/d;资源丰度最低的年份为2007年,GLM标准化后的平均CPUE为3.28 t/d。     

基于GLBM模型的中国大陆阿根廷滑柔鱼鱿钓渔业CPUE标准化

西南大西洋阿根廷滑柔鱼既是西南大西洋生态系统中的重要种类,也是鱿钓渔业的重要捕捞对像。单位捕捞努力量渔获量(CPUE)是表示渔业资源状况及其丰度的常用指标。根据2000-2010年中国大陆鱿钓船在西南大西洋的生产统计数据和海洋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),利用基于贝叶斯的广义线性模型(GLBM),分未加入固定交互选项、加入固定交互选项和加入随机交互选项3种情况对中国大陆西南大西洋阿根廷滑柔鱼鱿钓渔业的CPUE进行标准化。根据偏差信息准则 (DIC)值最小来确定最佳贝叶斯模型。结果表明,包含纬度、海表温度、表温水平梯度、海面高度、月×纬度、月×经度及年×纬度变量且加入随机交互项的GLBM模型为最适。标准化后的CPUE较名义CPUE小,年间变化平缓。与广义线性模型(GLM)和广义加性模型(GAM)标准化的CPUE比较,GLBM模型更能反映其资源丰度的真实水平。研究认为,2001-2010年间经GLBM模型标准化后的CPUE呈现逐年下降的趋势。     

异常气候下温跃层及时空因子对中西太平洋黄鳍金枪鱼渔场分布的影响

为研究气候变化对渔业资源的影响,采用2008—2017年全球海洋Argo网格数据集（BOA_Argo）和同期商业渔船渔捞日志数据,分析了拉尼娜和厄尔尼诺年中西太平洋黄鳍金枪鱼围网主要作业渔场温跃层的时空变化特征,结合GAM（generalized additive model）对影响黄鳍金枪鱼渔场的变量进行分析。结果表明,拉尼娜年,单位捕捞努力量渔获量(catch per unit effort, CPUE)随温跃层上界温度的高值区向西收缩而西移,最西至145°E;厄尔尼诺年,东移至165°E以东。拉尼娜年较正常年份,赤道太平洋东、西侧温跃层的上界深度差拉大,80~130 m上界深度值偏西。温跃层强度整体上呈现西弱东强,温跃层厚度以15°N和15°S为轴线,分别存在一个较厚的带状分布结构,CPUE分布在厚度值120~200 m之间。温跃层上界温度为27.5～29.5 ℃、强度为0.08～0.13 ℃·m^-1时,CPUE分布密集,温跃层参数中上界温度对CPUE分布的影响最大。且厄尔尼诺年CPUE的东移和拉尼娜年CPUE的西移随渔场所在温跃层的最适参数值而移动。时间因子中年份对CPUE的影响是波动性的,拉尼娜年对CPUE的影响更密切。资源丰度较高海域在5°N—5°S,150°E—175°E。综上所述,异常气候导致的温跃层变化对于CPUE具有显著影响。     

基于Argo的西北太平洋公海柔鱼渔场垂直水温结构的变化特征

利用2007—2016年Argo温度剖面浮标资料,计算西北太平洋柔鱼作业渔场垂直剖面海水温度和温跃层特征参数,并结合西北太平洋公海柔鱼(Ommastrephes bartramii)同期渔获数据,分析其中心渔场与垂直水温结构的季节性变化关系。结果表明:柔鱼渔汛期为每年的5—11月,其中8、9月是盛渔期,渔场位置相对集中,为150°E～160°E、39°N～45°N, CPUE超过2 t/(d·v);8月前和9月之后渔场相对分散,CPUE相对较低。渔场海洋温跃层上下界对应的海水温度,0～50 m和0～100 m水层温差具有明显的季节性变化。不同水层的水温温差从7月份开始逐步拉大,ΔT_(0-50 m)的平均温差达到了5.17℃,ΔT_(0-100 m)的温差为7.68℃;温差幅度最大值中ΔT_(0-50 m)出现在9月,为9.89℃;ΔT_(0-100 m)出现在9月,为12.64℃;10月和11月ΔT_(0-50 m)、ΔT_(0-100 m)逐步减小。在160°E以西海域,西部传统渔场海域温跃层上界深度处在20～50 m,对应海水温度范围在4～17℃;下界深度位于150～230 m,得出对应的温跃层下界的海水温度范围为3～11℃。渔场垂直水温结构ΔT_(0-50 m)、ΔT_(0-100 m)的值越大,CPUE越高,表明在温跃层水温降低幅度越大,柔鱼资源集聚密度越高,渔获量越好。对渔场垂直水温结构变化特征的研究为西北太平洋柔鱼的渔情预报和渔业生产提供了参考依据。     

基于GAM模型研究时空及环境因子对南太平洋长鳍金枪鱼渔场的影响

长鳍金枪鱼Thunnus alalung是南太平洋金枪鱼延绳钓渔业的主要捕获鱼种之一,为了开展对南太平洋长鳍金枪鱼渔场时空分布及其与海洋环境关系的研究,根据2009—2012年南太平洋长鳍金枪鱼延绳钓生产统计数据及遥感获取的海表温度(SST)、叶绿素a浓度(Chl-a)和海面高度距平(SSHA)等环境数据,利用广义可加模型(GAM)分析了长鳍金枪鱼渔场分布及与时空、环境因子的关系。结果表明:GAM模型对长鳍金枪鱼单位捕捞努力量渔获量(CPUE)总偏差解释率为11.34%,其中贡献最大的为时间(周),贡献率为6.35%;该渔场全年均可作业,5—7月CPUE值高于1—3月和10—12月,其中5月中旬—7月下旬为鱼汛盛期;长鳍金枪鱼渔场主要分布在10°S~30°S、162°E~174°E的海域范围内;中心渔场最适SST范围为26.0~29.5℃,最适Chl-a浓度范围为0.02~0.05 mg/m~3,最适SSHA范围为0~20 cm。研究表明,影响渔场的因子按重要性从大到小依次为时间(周)、纬度、SST、经度、SSHA和Chl-a。     

智利外海茎柔鱼资源密度分布与渔场环境的关系

根据2006年4-6月我国鱿钓船对东南太平洋智利外海茎柔鱼探捕所获资料,采用效能比方法,对茎柔鱼资源密度指标CPUE值进行了估算.分析表明,整个探捕海域均有茎柔鱼分布,且资源密度较高,但不同区域资源密度有所差异.南部区域(78°30'～84°W,37°30'～41°S),CPUE范围为0.4～10.3尾/线·h,平均2.8尾/线·h,高CPUE(5.0尾/线·h以上)区域分布在79°～79°30'W、40°～40°30'S附近.北部区域(76°～78°W,28°～30°S),CPUE范围为1.0～5.6尾/线·h,平均3.1尾/线·h,高CPUE(5.0尾/线·h以上)区域分布在28°30'S、77°W附近.南部和北部区域的温盐结构差异显著,南部区域各层的水温和盐度均低于北部区域相应水层.经分析,南部区域CPUE与上层(25～75 m)水温和深水层(300～325 m)盐度的关系较为密切,北部区域CPUE与深层水温(150～250 m)和盐度的关系较为密切.     

基于Argo数据的中西太平洋鲣渔获量与水温、表层盐度关系的初步研究

根据上海金汇远洋渔业公司2007年度在中西太平洋海域进行鲣Katsuwonus pelamis围网作业的生产数据以及Argo剖面浮标数据,利用地理信息系统软件Arcview,按1°×1°的格式绘制了各月产量、表层温度、表层盐度以及50m和200m水层温度等,并对数据进行了综合分析。结果表明：鲣的高渔获量区域主要分布于150°～153°E、160°-161°E,0°～2°S的水域;2007年最高月产量和最高单网平均日产量（CPUE）的月份分别为8月和2月;通过K—S检验,2007年最适表层温度为29．3～30．1℃,最适表层盐度为34．0～35．2;0～200m、50～200m水层的垂直温差为11℃时,渔获量达到最大。Shapiro—wilk正态性检验结果表明,渔获量与0—200m、50—200m水层的垂直温差服从正态分布关系。上述结论符合生产实践中获得的情况,表明Argo数据可以应用于渔业生产和科研中。     

西北太平洋柔鱼资源丰度与栖息

海洋环境决定着鱼类资源的空间分布,利用栖息地环境来推测鱼类资源的空间分布是当前渔业资源学的研究前沿.利用广义加性模型(generalized additive models,GAM)和地理信息系统(geographical information system,GIS)方法,根据1995-2004年我国西北太平洋鱿钓生产统计数据和卫星遥感所获得的海洋环境数据(温度、盐度和海平面高度),分析各海洋环境因子与西北太平洋柔鱼资源丰度时空分布的关系,推测不同月份柔鱼资源丰度空间分布情况.结果表明:6月在175°E、40°N,175°W、41°N以及178°W、43°N附近海域资源丰度相对较高,而在165°E以西传统作业渔场(40°N～45°N,145°E～165°E)资源丰度极低;7月在153°E～173°E、43°N～45°N海域资源丰度水平相对较高;8月资源丰度较高海域分布在150°E～157°E、40°N～45°N;9月资源丰度较高海域分布在145°E～152°E、40°N～45°N和158°E～165°E、41°N～45°N;10月资源丰度较高海域分布在154°E～158°E、41°N～44°N;11月资源丰度较高海域分布在145°E～155°E、39°N～42°N海域.     

GLM模型和回归树模型在CPUE标准化中的比较分析

在渔业资源评估中,CPUE(catch per unit effort)标准化是基础性工作。一般线性模型(generalized linear model,GLM)已成为CPUE标准化的基本方法,但GLM模型在误差结构、自变量的选择、缺失数据、复杂交互效应及异常值处理等方面仍然缺乏灵活性。本文基于模拟数据及我国东、黄海鲐鱼(Scomber japonicus)灯光围网渔业数据,比较和分析了基于GLM模型与回归树模型在CPUE标准化中的效果。研究表明:当渔业数据不存在非线性关系与异常值时,GLM模型与回归树模型均能较好地对CPUE进行标准化,但由于回归树模型具有阶跃函数特征,因而GLM模型更具优势;在非线性关系及异常值存在的条件下,回归树模型对CPUE的标准化具有相对较小的估计误差,模型更简约、有效。由于回归树模型能可视化显示自变量与应变量间的复杂关系,因此,更有利于探索和分析渔业数据。     

北太平洋西经海域(175°W-170°W)温盐分布及其与柔鱼渔场关系的初步研究

根据2000年5-7月北太平洋鱿钓探捕调查所收集的海水盐度、温度及渔获量等数据,分析了调查海域表层盐度、不同水层水温的分布特征及鱿钓渔场的形成.利用聚类和相关分析方法,研究了单位捕捞努力量渔获量与表层盐度及不同水层水温的关系.结果表明,鱿钓渔场形成于表层低盐水舌和100m层水温暖水舌的交汇区,单位捕捞努力量渔获量与100m层水温相关性最好,但表层海水盐度的分布对鱿钓渔场的确定仍具有一定指示意义.     

北太平洋西经海域(175°W-170°W)温盐分布及其与柔鱼渔场关系的初步研究

根据2000年5-7月北太平洋鱿钓探捕调查所收集的海水盐度、温度及渔获量等数据,分析了调查海域表层盐度、不同水层水温的分布特征及鱿钓渔场的形成.利用聚类和相关分析方法,研究了单位捕捞努力量渔获量与表层盐度及不同水层水温的关系.结果表明,鱿钓渔场形成于表层低盐水舌和100m层水温暖水舌的交汇区,单位捕捞努力量渔获量与100m层水温相关性最好,但表层海水盐度的分布对鱿钓渔场的确定仍具有一定指示意义.     

基于BP神经网络的西北太平洋柔鱼资源丰度预测

柔鱼是具有巨大开发潜力的重要经济头足类种类,广泛分布在太平洋海域。柔鱼是短生命周期种类,其生活史过程与栖息地的海洋环境条件有重要关联,海洋环境因子的时空分布与变化显著影响着柔鱼资源的分布范围和资源密度。本文基于监督式学习算法的BP神经网络模型,综合多源卫星遥感观测获取得到的海表温度（Sea surface temperature;SST）、叶绿素a浓度（Chlorophyll-a concentration;Chl-a）、海表面高度距平（Sea surface height anomaly;SSHA）、海水质量变化和地转流等海洋环境因子,对西北太平洋柔鱼资源丰度的时空分布进行了模拟和预测。以上海海洋大学中国远洋渔业数据中心2004~2017年的西北太平洋海域的柔鱼历史渔业捕捞数据为参考值,对基于多源卫星遥感观测的多海洋环境因子的柔鱼资源丰度的模拟和预测结果进行了精度评定。结果表明,与仅采用SST、Chl-a和SSHA等进行柔鱼资源丰度时空分布预测的传统方案相比,进一步加入海水质量变化和地转流后,可有效提高利用BP神经网络对西北太平洋柔鱼资源丰度进行模拟和预测的精度：改进方法模拟的标准差（Standard deviation; STD）和均方根误差（Root mean square error; RMSE）均提高了22%;且预测的STD提高了31%,RMSE减少了26%。     

毛里塔尼亚海域日本鲭时空分布与海洋环境的关系

根据2017年9月20日至12月31日在毛里塔尼亚海域112个站点的调查数据，研究日本鲭（Scomber japonicus）的时空分布规律，并采用分位数回归的方法对随机选取的78％的站点数据建立其单位捕捞努力量渔获量(CPUE)与叶绿素a浓度、海表面温度、海表面盐度的关系模型, 并利用剩下22%的站点数据验证所建立的模型的有效性，利用广义加性模型（GAM）评价环境因子的影响程度。根据分位数模型，计算日本鲭的栖息地综合指数（integrated habitat index,IHI），对建模站点和验证站点的CPUE实测值与预测值进行Wilcoxon(符号秩)检验，用Spearman相关系数结合双尾检验检验其CPUE实测值与预测值之间的相关性，分析IHI与CPUE的关系。结果表明:（1）海表面温度对日本鲭CPUE的影响最显著，其次是温盐的交互作用和海表面盐度，叶绿素a浓度对其无显著影响；（2）建模站点和验证站点的CPUE预测值与实测值间皆无显著性差异；（3）IHI模型对CPUE具有良好的预测效果；（4）IHI分布较高的海域为17°25′W-17°45′W，20°15′N-20°45′N。根据上述结果，建议我国渔船在下半年作业时，作业范围应集中在这一区域，以提高渔获产量。     

不同名义CPUE计算法对CPUE标准化的影响

CPUE标准化是渔业资源评估的重要研究内容。不同名义CPUE计算方法通常会影响到CPUE的标准化,进而影响到对资源丰度的评价。在CPUE标准化过程中,首先对名义CPUE进行计算,通常有以下3种方法:(1)直接将每个记录的产量除以其对应的捕捞努力量计算出CPUE值,然后输入模型;(2)先对所有的记录计算出CPUE,然后以一个空间尺度(小渔区,如0.5°×0.5°)统计数据,对每个小渔区内所有的CPUE直接求平均值(所有CPUE求和再除以记录的数量)输入模型;(3)以一个空间尺度统计数据,用小渔区内的所有记录的总产量除以总捕捞努力量计算的CPUE输入模型。本文以我国在西南大西洋的阿根廷滑柔鱼鱿钓渔业为例,分别使用上述3种CPUE计算方法,运用广义加性模型(Generalized Additive Model,GAM)模型进行CPUE标准化(对应的模型分别为GAMa、GAMb和GAMc),比较不同模型的结果。研究发现,3种模型得出的年标准化CPUE和月标准化CPUE存在差别,GAMa与GAMb、GAMc的结果相差较大,GAMb和GAMc所得的结果相差较小,而GAMa与GAMb、GAMc的标准化CPUE值、变异系数以...     

印度洋长鳍金枪鱼CPUE权重配置对资源状态指标的影响

单位捕捞努力量渔获量（catch per unit effort,CPUE）权重问题对于渔业资源评估而言至关重要。本研究使用印度洋长鳍金枪鱼（Thunnus alalunga）的渔业独立和非独立数据,构建了年龄结构资源评估模型（ASAP）。利用评估模型估计得出的参数,使用年龄结构种群模拟器（PopSim）模拟“真实”的资源种群动态以及相应的捕捞动态。针对不同序列的CPUE数据赋予不同的权重因子,同时考虑种群关键参数（自然死亡系数M和陡度h）的错误设置,进行敏感性分析,阐述CPUE权重的错误设置对评估结果的影响。结果表明,当估算模型中的M和h被正确指定或被低估时,若给具有较高准确性或较长时间序列的CPUE分配更多的权重,模型估算的捕捞死亡系数F和产卵亲体生物量B具有较小的相对误差（RE）和相对均方根误差（RMSE）,即估算更为准确。同时,对不确定性较高的CPUE赋予更大的权重会使Flast/Fstart的估计值过高,而Blast/Bstart的估计值准确性较低。因此,当使用多组CPUE数据时,对具有较高准确性或较长时间序列的CPUE分配更高的权重,或可提高资源状态指标估算的准确性。同时,在CPUE权重的分配中应考虑重要生物学参数（例如M和h）的准确性,至少应进行敏感性分析,以涵盖潜在的模型或参数的错误设置对CPUE权重的影响。     

不同名义CPUE计算法对CPUE标准化的影响

CPUE标准化是渔业资源评估的重要研究内容。不同名义CPUE计算方法通常会影响到CPUE的标准化,进而影响到对资源丰度的评价。在CPUE标准化过程中,首先对名义CPUE进行计算,通常有以下3种方法:(1)直接将每个记录的产量除以其对应的捕捞努力量计算出CPUE值,然后输入模型;(2)先对所有的记录计算出CPUE,然后以一个空间尺度(小渔区,如0.5°×0.5°)统计数据,对每个小渔区内所有的CPUE直接求平均值(所有CPUE求和再除以记录的数量)输入模型;(3)以一个空间尺度统计数据,用小渔区内的所有记录的总产量除以总捕捞努力量计算的CPUE输入模型。本文以我国在西南大西洋的阿根廷滑柔鱼鱿钓渔业为例,分别使用上述3种CPUE计算方法,运用广义加性模型(Generalized Additive Model,GAM)模型进行CPUE标准化(对应的模型分别为GAMa、GAMb和GAMc),比较不同模型的结果。研究发现,3种模型得出的年标准化CPUE和月标准化CPUE存在差别,GAMa与GAMb、GAMc的结果相差较大,GAMb和GAMc所得的结果相差较小,而GAMa与GAMb、GAMc的标准化CPUE值、变异系数以...