山东近海口虾蛄空间分布特征及其与环境因子的关系

近年来口虾蛄（Oratosquilla oratoria）为代表的甲壳类生物在海洋生态系统中的数量和经济地位有着显著的增长，但其空间分布规律及与环境因子的关系尚不明确。为了解山东近海海域口虾蛄的栖息分布规律及其主要环境因子的影响，本研究根据2016-2017年在山东近海进行的4个航次渔业资源和环境调查，采用广义线性模型、广义可加模型以及多层前馈神经网络模型等方法，比较分析了口虾蛄的空间分布特征及环境因子的关系。结果表明，口虾蛄的资源密度在季节间存在明显差异，夏季密度最高，春、秋季次之，冬季最低；近岸资源密度高于远岸，且由南到北呈逐渐增加的趋势。模型分析表明，纬度、海水底层温度和底层盐度对口虾蛄的资源密度分布有显著影响。3种模型中，广义可加模型的拟合效果最好，多层前馈神经网络模型预测准确性最好。本研究通过不同模型结果的比较，揭示了影响山东近海口虾蛄的空间分布特征与关键环境因子的关系，旨在为口虾蛄的合理开发和利用提供理论支撑。     

山东近海春季口虾蛄空间分布与关键环境因子及生物学特性的关系

性别和年龄等生物学特征对口虾蛄(Oratosquilla oratoria)栖息地分布有重要影响。为探究口虾蛄空间分布与关键环境因子及生物学特性的关系, 本研究基于 2017 年 5 月山东近海底拖网调查数据, 对获得的口虾蛄样品依据性别和年龄划分, 将雌、雄和当年、非当年生口虾蛄相对生物量作为响应变量, 利用 BP 神经网络模型研究口虾蛄的栖息地分布特征, 分析不同性别、年龄口虾蛄空间分布和关键环境因子的关系。结果表明, 春季雌、雄口虾蛄分布无明显差异, 均分布于近岸海域; 当年生口虾蛄在各调查站位均匀分布, 而非当年生口虾蛄更趋向于近岸集中分布。通过逐步法筛选出经度、表层温度、表层盐度和水深为关键环境因子, 对口虾蛄相对生物量有显著影响。 雌雄口虾蛄适宜栖息环境存在性别差异, 其中在经度 120.5°E~121.5°E 范围内, 雌性口虾蛄的适宜性高于雄性, 且对盐度的适宜性相对较高; 对低温和水深的适应范围雄性较雌性更好。非当年生口虾蛄对关键环境因子的变化更为敏感, 其中当年生对低经度的适宜性高于非当年生口虾蛄, 而对较高经度和较浅水深的适宜性较差。本研究通过对不同性别和年龄间的空间分布和关键环境因子的适宜性进行比较、分析, 揭示了除环境因素外口虾蛄自身生物学特征对其栖息地和资源量的影响, 旨为山东近海口虾蛄栖息地的保护和资源的合理利用提供参考。     

山东海域口虾蛄肥满度的时空变化及其影响因素

根据 2017 年冬、夏季在山东海域进行的底拖网调查数据, 分析了口虾蛄(Oratosquilla oratoria)肥满度的变化, 并应用 GAM 模型分析了肥满度与海洋环境因子、种群结构以及生物因素等 3 类因子之间的关系。研究表明, 山东海域口虾蛄评估肥满度接近 1.1, 冬季肥满度高于夏季, 在北部和东部海域肥满度较高, 南部近岸海域口虾蛄的肥满度较低。个体大小对于肥满度影响最大, 小个体的肥满度略大于大个体, 两个季节不同性别间肥满度差异较小。 夏季口虾蛄肥满度随种群密度的增加逐渐上升, 冬季种群密度对口虾蛄肥满度的影响不大。夏季温度和水深的变化对口虾蛄肥满度大小的影响较小, 冬季口虾蛄肥满度大小变化受温度、水深的影响较大。饵料生物对口虾蛄肥满度呈现出显著影响(P＜0.01)。口虾蛄肥满度的变化与其摄食、繁殖和越冬等生物学过程紧密相关。通过研究发现, 种群结构(种群密度、体长、性别)、环境因子(海水温度、水深、底质类型)和饵料生物对口虾蛄肥满度大小呈现显著影响(P＜0.01), 初步阐明了口虾蛄肥满度与种群结构、环境因子及生物因素之间的关系。     

基于GAM模型的马鞍列岛海域优势甲壳类与环境因子的关系研究

海洋虾类和虾蛄等甲壳类是许多鱼类的饵料生物,是海洋生态系统的重要组成部分。为了探索马鞍列岛海域优势甲壳类与环境因子之间的关系,文章基于广义加性模型(GAM)建立了甲壳类与环境因子的生态模型,并对甲壳类资源分布进行预测。结果表明,影响细巧仿对虾(Parapenaeopisis tenella)分布的主要因素是时间因素和底质,影响口虾蛄(Squilla orarotia)分布的主要因素包括底质、经度、温度和盐度,而影响葛氏长臂虾(Palaemon gravieri)分布的显著因素是时间因素。从分布格局来看,细巧仿对虾生物量低值出现在研究海域中间区域,高值出现在东北部海域;3月口虾蛄生物量在东南海域较高,而10月在西部海域较高;葛氏长臂虾分布低值出现在研究海域中间区域,高值海域环绕低值海域周围分布。     

莱州湾口虾蛄的生物学特征与时空分布

根据2011年5月-2012年4月期间进行的9个航次(月份)的底拖网采样,研究了莱州湾水域口虾蛄的生物学特征、资源密度的时空分布以及环境因子的影响,以期为口虾蛄资源的利用和保护提供理论依据。结果显示,口虾蛄资源密度(生物量和个体数)月间变化为8月 >7月 >9月 >10月 >5月 >11月 >6月 >4月 >3月。口虾蛄体长范围为41~171 mm,平均体长5月最低(102 mm),7月最高(118 mm);体重范围为0.30~68.00 g,平均体重5月最低(13.64g),11月最高(17.67g)。雌、雄个体肥满度均以10月最高,分别为1.49和1.56,肥满度的月间变化趋势为5-7月下降,8-10月上升,11月以后再次下降。肥满度的性别差异不显著(P >0.05)。除5月雌体数量高于雄体外,其他月份雌、雄比均小于1。口虾蛄于5-7月(产卵期)主要分布在黄河口、龙口近岸等浅水区,8月开始向深水区迁移,9月至翌年3月主要分布在深水区,4月开始返回近岸水域。Pearson相关分析表明,口虾蛄个体数密度与海表温度相关性最高,其次是盐度、水深、浮游动物及其他渔获生物量,与底层溶解氧、浮游植物的相关性最低;口虾蛄平均个体重量在8-9月与水深分别呈极显著相关(P <0.001)和显著相关(P <0.005)关系,与其他渔获生物量在2011年7-8月及2012年4月呈显著相关(P <0.005),与其它环境因子的相关性在各月份均不显著(P >0.05)。     

渤海口虾蛄仔虾季节性分布及其早期补充模式

仔虾是口虾蛄(Oratosquilla oratoria)早期生活史的重要阶段,其转为底栖生活所需的环境条件及我国近海口虾蛄早期补充模式,仍缺乏了解。基于2017年春季(3―6月)和夏秋季(8―11月) 8个航次的渤海渔业资源底拖网调查数据,分析了各月份口虾蛄仔虾(<60 mm)的分布、出现概率和样本量等,并利用广义加性模型筛选出影响仔虾出现概率的主要环境因子。通过文献综述,回顾了我国近海口虾蛄产卵期、胚胎和幼体发育、仔虾生长特性等繁殖特征和早期生长发育历程,结合仔虾季节性分布,阐释渤海口虾蛄群体的早期补充模式。结果发现,春季,仔虾在4―5月出现频次较高,其分布区随水温升高逐步向北扩散或偏移,显著影响其出现概率的环境因子为底层温度、底质平均粒径和粒径偏度;夏秋季,仔虾在9―10月分布广泛,11月趋向斑块化分布、出现频次降低,显著影响因子为底层温度、底层盐度和底质含沙百分比。渤海口虾蛄群体呈现多季节补充模式。其产卵期长达5个月,5―7月产出的受精卵预计在7―9月发育成Ⅰ期仔虾,在9―11月长成全长50 mm左右的仔虾;8―9月产出的受精卵,预计在10―11月左右发育成Ⅰ期仔虾,12月至次年3月受低温限制停止生长,在4―5月水温回升时逐步长成50 mm左右的仔虾。     

基于BP神经网络的虾蛄捕捞海域溯源方法

虾蛄是重要的经济水产品,对环境中重金属元素具有富集作用。不同海域捕捞的虾蛄体内重金属含量差异较大,因此,可根据虾蛄体内重金属含量推断捕捞海域的污染状况,即基于虾蛄体内重金属状况对其来源进行溯源。以渤海、东海和南海三大海域虾蛄中的3种重金属含量数据作为输入,建立BP神经网络判别分析模型,并对模型进行优化,通过模型判断虾蛄样本的来源海域。结果显示:经过网络训练后,总计90个样本中,86个分类正确,模型的判别准确率为95.6%,其中训练集判别准确率为98.1%,验证集准确率为94.4%,测试集准确率为88.9%。研究表明:基于BP神经网络建立的判别分析模型能够解析非线性复杂体系中各元素的内在关联,以区分样品的来源,并可据此进行有效的追溯。     

家鱼池塘底泥耗氧率与理化因子的相关性分析

采用原位底泥耗氧测定法,研究了10口家鱼鱼池底泥耗氧率与底部水体理化因子(溶氧、温度、pH值、氧化还原电位)和底泥有机质含量及深度的相关关系。结果显示:池塘平均底泥耗氧率(SOD)为0.91 g/(m2.d),变动范围为0.76～1.09 g/(m2.d)。双变量相关性分析表明,底泥耗氧率与池塘底部水体理化指标的相关性均达到极显著水平(P<0.01),与溶氧相关性最高(Pearson相关系数为0.779),其次是温度、pH值和氧化还原电位,相关系数分别为0.587、0.557和-0.421;底泥耗氧率与底泥深度相关性达到显著水平(P<0.05)。偏相关分析结果表明,底泥耗氧率与溶氧和温度呈极显著相关(P<0.01),与其它因素均未达到显著水平。影响底泥耗氧率最重要的环境因子是溶氧,其次是温度。利用BP神经网络分析影响SOD的理化因子,以溶氧、温度和底泥深度为BP神经网络模型的输入变量建立BP神经网络模型对SOD进行预测分析,BP神经网络模型训练和测试相关系数分别为0.911和0.879,平均相对误差分别为11.6%和10.4%,预测值与真实值偏差较小,拟合度较高,可有效预测池塘底泥耗氧率。     

基于两段式模型研究口虾蛄体长-体质量关系及估算初次性成熟体长

为获取口虾蛄初次性成熟体长信息,实验以2018年4-8月渤海湾逐月拖网资源科学调查捕获的口虾蛄为对象,分别建立口虾蛄体长-体质量的幂函数关系式和两段式关系式,并基于两段式关系模型进行初次性成熟体长估算.结果显示,两段式关系模型较幂函数关系模型更适于表达口虾蛄的体长-体质量关系,基于Huxley's传统的幂函数关系模型,...     

利用时空物种分布模型研究海州湾大泷六线鱼的时空分布

为了解海州湾大泷六线鱼时空分布特征及其影响因素，根据2013—2019年秋季在海州湾开展的底拖网渔业资源调查和环境观测数据，构建了时空物种分布模型(spatio-temporal species distribution models)，分析其分布与环境因子的关系，通过残差分析比较其与广义加性模型的残差独立性和异质性，运用交叉验证检验模型预测性能，最终结合delta方法对其分布进行预测并计算栖息地适宜性指数(habitat suitability index, HSI)和资源分布重心。时空模型的偏差解释率为65.50%，模型分析表明，影响大泷六线鱼资源分布最主要的环境因子为水深(22.11%)，其次为底层水温(12.98%)，底层盐度(0.09%)的影响较小，水深与其分布存在正向相关性，底层水温与其分布存在负向相关性，底层盐度与其分布存在弱正向线性关系。时空模型的残差独立性和异质性较GAM更强，其交叉验证回归线斜率为0.90±0.38。模型预测结果表明，大泷六线鱼主要分布在34.5°N以北，120.0°E以东的海域，其栖息地适宜性指数的高值区域呈现逐年收缩的趋势，资源分布重心呈现向东北...     

基于有限混合模型的山东海域口虾蛄群体体长结构分析

个体大小是渔业资源种群的重要结构特征,一般研究中采用平均个体体长或平均体质量等分析指标,难以充分反应具有多年龄结构和个体生长速度差异的种群组成差异。为研究口虾蛄个体大小组成的时空变化,实验根据山东海域2016年10月和2017年1、5、8月的底拖网调查数据,应用有限混合模型分析了不同性别、不同时间、不同水深口虾蛄个体大小的频率分布特征。结果发现,除秋季外,山东海域口虾蛄均可区分为高、低两个年龄组,同时雌雄体长分布具有一定的差异。从冬季到夏季,雌性口虾蛄中低龄组个体比例先下降后上升,雄性口虾蛄低龄比例则逐渐下降。就不同水深而言,口虾蛄低龄组个体主要集中在近海海域,其比例由近海向远海逐渐减小。各年龄组的近远海分布表现出季节性差异,春季高龄口虾蛄在近海比例最大,由近海向远海比例逐渐减小;夏季高龄组口虾蛄在20～30 m水深比例最大;冬季高龄组口虾蛄比例则由近海向远海逐渐增加。有限混合模型能够较好地对口虾蛄的体长结构进行分析,解析口虾蛄不同年龄组在山东海域的时空分布,对于深入了解口虾蛄种群分布动态和科学的渔业管理具有重要意义。     

山东半岛东南部海域星康吉鳗资源密度时空分布及其与环境因子之间关系

为了解山东半岛东南部海域星康吉鳗资源密度时空变化及其与环境因子之间的关系,实验根据2016年10月和2017年1月、5月、8月山东半岛东南部海域4个航次底拖网调查数据,利用广义可加模型(GAM)分析了星康吉鳗资源密度时空分布特征及其与环境因子之间的关系。结果发现,星康吉鳗资源密度及分布具有明显的季节变化。春季,山东近海星康吉鳗资源密度为66.38 kg/h,夏季资源密度达到一年中最大值,为87.31 kg/h,秋季资源密度为79.01 kg/h,冬季资源密度大幅度降低,仅为10.44 kg/h。GAM模型结果显示,水深和海水底层温度对星康吉鳗资源分布影响最大。春季,星康吉鳗资源密度与水深、底温呈正相关关系,其分布范围较广,主要分布在海州湾中部海域(35°N沿线分布最多);夏季,其空间分布受水深影响,主要集中分布在水深20～30 m的山东半岛南部近岸海域;秋季,水深、底温、饵料生物量与星康吉鳗资源密度呈正相关,此时星康吉鳗分布较分散。冬季,星康吉鳗资源密度与水深呈正相关,此时主要分布在受黄海暖流影响的海州湾北部海域以及123.5°E～124°E海域。研究表明,星康吉鳗资源分布与其洄游习性和海域水温等水文特征的季节性变动有关,其分布特征在春季、冬季分别受青岛冷水团与黄海暖流影响显著。本研究有助于了解山东近海星康吉鳗群体的生活习性,为其资源的养护和管理提供依据。     

Interannual variation in quantitative relationships among egg production and densities of larvae and juveniles of the Japanese mantis shrimp <Emphasis Type="Italic">Oratosquilla oratoria</Emphasis> in Tokyo Bay,Japan

To explore which lifestages affect the stock size of young-of-the-year mantis shrimp Oratosquilla oratoria in Tokyo Bay, Japan, we investigated interannual variations in the quantitative relationships among egg production, larval density, and juvenile density. We collected adult females, larvae, and juveniles during monthly field surveys from 2004 to 2007. The interannual trend for the juvenile density index differed from those for egg production and larval density; although indices of both egg production and larval density were high in 2004 and 2007, the juvenile density index was high only in 2007, suggesting high mortality during the pelagic larval stage or the early phase of the postsettlement juvenile stage in 2004. We found that larval settlement started at the end of August and peaked in October, although larvae from the early spawning season (May–June) should have settled in August or earlier. Juveniles were found throughout the bay except in areas where bottom hypoxia occurred, suggesting that hypoxia restricts the spatial distribution of juveniles. Our results suggest that mortality during the early life history fluctuates among years, probably because of changes in environmental conditions in the bay, resulting in interannual variation in the stock size of young-of-the-year juvenile O. oratoria.     

海州湾双斑蟳栖息分布特征与环境因子的关系

为了解双斑蟳栖息分布规律,实验根据2011—2016年多个季度航次在海州湾进行的渔业资源和环境调查数据,采用广义线性模型(GLM)、广义可加模型(GAM)以及随机森林3种物种分布模型(SDMs)方法,结合AIC(akaike information criterion)准则、累积偏差解释率和交叉检验等评判指标筛选和构建了双斑蟳栖息分布模型,并分析了环境因子对双斑蟳分布的影响。结果显示,3种模型在解释因子与响应变量间的关系上基本一致;其中GAM在模型拟合上具有优势,而随机森林的预测性能明显高于传统的GLM和GAM。双斑蟳相对渔获量在年份和月份间的变异性最为显著,两个因子的解释率分别在18%和3.8%以上。水深和表层盐度对双斑蟳资源分布的影响较大,均与双斑蟳相对丰度呈正相关关系;双斑蟳分布总体呈现冬季相对较高,夏季东北部海域高、西南部低的特点,与海州湾水深分布特点基本一致。本研究还根据FVCOM(finite-volume coasta ocean model)模拟环境数据,利用随机森林分布模型估计了双斑蟳在海州湾海域2011年各个季节的空间分布,为渔业资源的开发和保护提供依据。     

山东南部近海口虾蛄空间分布特征及其季节变化

为研究山东南部近海口虾蛄分布特征及其影响因素,根据2016年10月,2017年1月、5月、8月在该海域进行的底拖网调查,利用Moran’s I指数和分布重心法等分析方法,比较分析了2016—2017年4个季节口虾蛄空间分布特征及空间自相关性。结果发现,山东南部近海口虾蛄相对生物量各季节间差异明显,由高至低依次为夏季春季秋季冬季,其中口虾蛄春季相对生物量为0.75 kg/h,夏季相对生物量为3.02 kg/h,秋季相对生物量为0.65 kg/h,冬季相对生物量为0.22 kg/h。口虾蛄分布重心表现出明显的季节特征,春、夏季分布重心位于水深20～30 m,秋、冬季分布重心位于30～50 m。口虾蛄的分布在各季节均呈现显著空间正相关,Moran’ I指数由高至低依次为秋季(0.34)春季(0.30)夏季(0.28)冬季(0.16)。研究表明,不同季节口虾蛄分布重心的变化可能与其繁殖习性等生活史特征有关,而分布的空间聚集性可能与口虾蛄偏好淤泥质粉砂和砂-粉砂-黏土的底质环境相关。     

Brown shrimp (Farfantepenaeus aztecus) density distribution in the Northern Gulf of Mexico: an approach using boosted regression trees

The estuarine‐dependent brown shrimp, Farfantepenaeus aztecus, is a significant commercial fishery and important species in the Gulf of Mexico (GOM) ecosystem as well as being a key component in energy transfer between benthic and pelagic food web systems. Because of the economical and ecological importance of brown shrimp, we developed a spatial population model to identify places of high shrimp density under a set of spatial, environmental and temporal variables in the Northern Gulf of Mexico (NGOM). We used fisheries‐independent data collected by the Southeast Area Monitoring and Assessment Program (SEAMAP) from 1992 to 2007 (summer and fall seasons). The relationship between the predictor variables and shrimp density was modeled using Boosted Regression Trees (BRT). Within the environmental variables included in the model, bottom type and depth of the water column were the most important predictors of shrimp density in the NGOM. Spatial predictions performed using the trained BRT model for summer and fall seasons showed a spatial segregation of shrimp density. During the summer, higher densities were predicted near the Texas and Louisiana coast and during the fall, higher densities were predicted further offshore. The model performed well and allowed successful prediction of brown shrimp hot spots in the NGOM. Model results allow fisheries managers to evaluate the potential impact from fisheries on the resource and to develop future fisheries management strategies, understand the biology of brown shrimp as well as assess the potential impacts of oil spills or climate change.     

Bluefin tuna (Thunnus thynnus) distribution in relation to sea surface temperature fronts in the Gulf of Maine (1994–96)

Fishery‐linked aerial surveys for bluefin tuna (Thunnus thynnus) were conducted in the Gulf of Maine (GOM) from July through October, 1994–96. Each year, from 507 to 890 surface schools were detected and their locations examined in relation to oceanographic conditions. Correlations between bluefin tuna presence and environmental variables were explored for sea surface temperature (SST), distance to a SST front, frontal density (relative density of all SST fronts seen in a given 1 km area for 2 weeks prior to each tuna sighting), and bottom depth and slope. Mean SST associated with bluefin schools was 18.1°C (±2.8). Schools were located at a mean distance of 19.7 km (±19.6) from SST fronts, and in water masses with an average frontal density of 28.2 m km^?2 (±35.7). Mean bottom depth of detected schools was 139.0 m (±70.3), and mean bottom slope was 0.7% rise (±0.7). A binomial generalized linear model fit to these variables indicated that bluefin are seen closer to fronts than locations in which no tuna were seen. Using simple and partial Mantel tests, we investigated the spatial correlation between bluefin tuna presence and the environmental variables, controlling for spatial autocorrelation. For each day that schools were sighted, we performed 24 Mantel tests, on a combination of response and predictor variables. The spatial relationship between bluefin tuna and SST fronts was inconsistent. Our analysis identified significant spatial structure in the bluefin school locations that had no significant correlation with any of the measured environmental features, suggesting that other untested features, such as prey density, may be important predictors of bluefin distribution in the GOM.