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西北太平洋柔鱼渔场变化与黑潮的关系 总被引:4,自引:3,他引:4
柔鱼是北太平洋海域的重要经济头足类,黑潮的变化直接影响着柔鱼渔场形成及其空间分布。利用1998-2007年黑潮分布类型,结合同期8-10月我国鱿钓渔船生产数据,分析北太平洋柔鱼渔场变化与黑潮分布的关系。在25°~40°N、125°~150°E海域内,以空间分布率经纬度5°×5°为一个空间单元,共分A(140°~145°E、35°~40°N)、B(145°~150°E、35°~40°N)、C(135°~140°E、30°~35°N)、D(140°~145°E、30°~35°N)和E(145°~150°E、30°~35°N)5个区,将黑潮分布类型分为大弯曲型、小弯曲型和平直型3种。利用渔场重心的纬度向变化作为柔鱼渔场变动的指标。研究认为,A区黑潮分布特征对柔鱼渔场重心纬度影响最大,其次为B区和C区,而其它区影响则不明显。A区出现黑潮大弯曲型时,柔鱼渔场重心明显偏北且概率高;小弯曲型或平直型时,柔鱼渔场重心明显偏南。研究认为,黑潮流轴的走向影响着柔鱼渔场的空间分布。 相似文献
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为了更好的了解柔鱼和日本爪乌贼个体发育期营养生态位变化,根据2021-2022年“淞航”号渔业资源调查船所采集36尾柔鱼和30尾日本爪乌贼样本,对其眼睛晶体进行了碳氮稳定同位素分析。结果表明:柔鱼个体δ13C、δ15N值变化幅度分别为0.10‰-1.68‰、0.79‰-7.51‰;日本爪乌贼个体δ13C、δ15N值变化幅度分别为0.15‰-1.20‰、0.81‰-7.05‰。柔鱼、日本爪乌贼生态位面积变化范围分别为0.40‰2-5.85‰2、0.27‰2-5.36‰2。GAM模型分析显示:柔鱼眼睛晶体δ13C、δ15N与晶体直径均具有显著的相关性(P<0.01),偏差解释率分别为31.9%和34.3%。日本爪乌贼眼睛晶体δ13C、δ15N与晶体直径均具有显著的相关性(P<0.01),偏差解释率分别为12.9%和19.4%。分析认为,个体营养生态位的变化幅度较大,侧面反映了西北太平洋黑潮-亲潮过渡区同位素基线值变化幅度较大;该海域的柔鱼、日本爪乌贼个体摄食水平存在很大差异;个体发育和基线值是影响组织δ13C、δ15N值的因素。 相似文献
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为了深入了解大洋性鱿鱼在西北太平洋食物网中的作用,根据2021和2022年上海海洋大学“淞航”号开展农业农村部公海渔业资源综合科学调查专项时采集的样品,利用碳氮稳定同位素技术对西北太平洋柔鱼Ommastrephes bartramii和日本爪乌贼Onychoteuthis borealijaponicus两种头足类肌肉稳定同位素以及营养生态位进行研究。结果表明:柔鱼各站点间的δ13C、δ15N值都存在显著性差异(δ13C:F=3.073, P<0.05;δ15N:F=4.164,P<0.05);日本爪乌贼两个站点间的δ13C存在显著性差异(t=-3.108,P<0.05)、δ15N值差异性不显著(t=1.317,P>0.05)。柔鱼和日本爪乌贼间的肌肉δ13C、δ15N值存在显著差异(δ13C: t=8.681,P<0.05; δ15N: t=13.465,P<0.05)。个体发育过程中,柔鱼、日本爪乌贼的δ13C、δ15N值与胴长相关性不显著(P>0.05)。柔鱼营养生态位宽度(SEAc=0.35‰2)大于日本爪乌贼生态位宽度(SEAc=0.2‰2),两者之间的重叠率中等(0.314)。柔鱼和日本爪乌贼种内雌雄间生态位重叠率高,分别为0.988、0.76。分析认为,柔鱼和日本爪乌贼的δ13C值受海表温及摄食作用的影响;柔鱼和日本爪乌贼的δ15N值受摄食作用的影响;两种头足类雌性和雄性群体对食物和栖息地资源的利用高度相似。 相似文献
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为研究不同群体柔鱼 (
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根据2007年7-10月我国鱿钓船在西北太平洋传统鱿钓作业渔场(150°~165°E,39°~45°N)渔汛期间所采集的柔鱼样本,对夏秋季柔鱼渔业生物学特性进行初步研究。研究得知,渔获物胴长范围为200~436 mm,平均胴长为282 mm,优势胴长为230~320 mm,占总数的81.60%。各月渔获物中雄性个体的平均胴长小于雌性个体。胴长与体重关系的生长指数接近3。渔获物中的性比符合1∶1(P>0.05),但成熟个体中雄性个体所占比例明显比雌性高(P<0.05)。渔获物的性腺成熟度以Ⅰ、Ⅱ期为主,雌性个体性腺成熟晚于雄性个体。缠卵腺长和缠卵腺重随着性腺的成熟而逐步增大。渔获物中胴长组成呈双峰型,且未成熟、成熟个体同时存在,由此判断作业海域中柔鱼存在2个种群,即小型的冬春季产卵群体和大型的秋季产卵群体,且以小型的冬春季产卵群体为主。 相似文献
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采用卷积神经网络构建西北太平洋柔鱼渔场预报模型 总被引:2,自引:2,他引:0
对远洋渔场资源和位置进行预报可以为远洋渔业生产及管理提供重要信息。该研究针对西北太平洋柔鱼渔场,利用海洋表面温度遥感信息和中国远洋渔船生产资料,基于深度学习原理,选取卷积神经网络构建西北太平洋柔鱼渔场预报模型。根据不同月份、不同通道构建了多种数据集,用于训练渔场预报模型。训练结果表明,4个通道组合的数据集的训练结果最优,渔汛早期(7-8月)、中期(9月)和后期(10-11月)测试样本的准确率分别为80.5%、81.5%和81.4%。以2015年的真实渔场数据对模型进行验证,模型的平均召回率为82.3%,平均精确率为66.6%,F1得分平均值为73.1%,预测的高产渔区与实际作业的高单位捕捞努力量渔获量区基本匹配。该研究构建的渔场预报模型可以获得较好的准确率,可为其他鱼种的渔场预报模型构建提供新的思路。 相似文献
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Yongjiu Feng Li Cui Xinjun Chen Lijuan Chen Qianqian Yang 《Fisheries Oceanography》2019,28(2):143-158
The selection of spatial scales is of particular importance in modeling relationships between fishery abundance and its influencing factors, because these relationships are significantly affected by spatial scale. Here, we explore the spatial scale effects of catch per unit effort (CPUE)–factor relationships for Ommastrephes bartramii in the northwest Pacific. The original commercial fishery data and oceanographic factors were tessellated to 12 spatial scales from 5′ to 60′ with an interval of 5′. Under the original scale and 12 tessellated scales, we constructed the generalized additive models (GAMs) to model the relationships between the O. bartramii CPUE and the influencing factors, including Year, Month, Latitude (Lat), Longitude (Lon), sea surface salinity (SSS), sea surface temperature (SST), sea surface chlorophyll‐a (Chl‐a) concentration, and sea surface height (SSH). Our multi‐scale analysis showed that the relationships are sensitive to spatial scales. Among the factors, Year, Month, and SSS share quadratic polynomial scaling relations; Lat, SST, and Chl‐a illustrate power law scaling relations; Lon has a linear scaling relation; and SSH presents an exponential scaling relation. Considering the scale sensitivity of the factor sort‐order and the accumulation of explained residual deviance in GAM, we suggest 30′–45′ as the optimal range of spatial scales for analyzing the CPUE–factor relationships for O. bartramii. Our research improves understanding of the impacts of changing scales in fisheries and provides a potential method for the selection of a suitable spatial scale for fisheries analysis and resource surveying. 相似文献
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西北太平洋柔鱼资源丰度与栖息 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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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%。 相似文献