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1.
基于神经网络的东南太平洋茎柔鱼渔场预报模型的建立及解释 总被引:6,自引:0,他引:6
东南太平洋秘鲁茎柔鱼(Dosidicus gigas)是我国鱿钓船的重要捕捞对象。准确预报中心渔场是提高渔业生产能力的重要内容。本文根据2006~2009年我国远洋船队东南太平洋秘鲁茎柔鱼生产统计数据(月份、经度、纬度)及遥感获得的表温、Nio 3.4区海表温度异常、海面高度资料,利用反向传播(EBP)神经网络建立秘鲁茎柔鱼中心渔场预报模型。在此基础上,尝试使用神经网络解释图(neural interpretation diagram)、自变量相关(independent variable relevance)、灵敏度分析(sensitivity analyses)三种方法解释EBP模型权重,推断东南太平洋茎柔鱼中心渔场形成的主要影响因子。结果认为,影响中心渔场的3个主要影响因子为Nio 3.4区海表温度异常、表温和纬度,其贡献率分别为28.95%、22.1%和19.68%。利用EBP神经网络建立的预报模型不仅在预报精度上达到要求,而且能够很好地解释秘鲁茎柔鱼中心渔场的形成机制。 相似文献
2.
根据2013年中水集团远洋股份有限公司的两艘金枪鱼延绳钓船的渔场数据、放钓数据以及渔获物数据,研究了全年各月份渔场分布情况及主要渔获物单位捕捞努力量渔获量变化。结果表明,渔获物包括长鳍金枪鱼、黄鳍金枪鱼、大眼金枪鱼、旗鱼类等,根据相对重要性指数,确定优势种为黄鳍金枪鱼和长鳍金枪鱼,其相对多度分别为75%和10%。长鳍金枪鱼的日均高产单位捕捞努力量渔获量渔区集中在S 15°~17°纬度区间以及南部S 26°~27°纬度区间,黄鳍金枪鱼高单位捕捞努力量渔获量渔区集中分布在S 8°~13°的纬度区间,长鳍金枪鱼高产渔区海表温度集中在20~22℃和27~30℃,黄鳍金枪鱼高产渔区则集中在海表温度28~29℃海域。 相似文献
3.
4.
基于集成学习的南太平洋长鳍金枪鱼渔场预报模型研究 总被引:1,自引:0,他引:1
文章利用2008—2015年南太平洋长鳍金枪鱼(Thunnus alalunga)延绳钓渔业数据,结合11个环境指标(海表温度、叶绿素a (Chl-a)浓度、海表温度距平、叶绿素距平、海表温度梯度、叶绿素梯度、海平面异常以及渔区格网对应的前后各1个月海表温度和叶绿素值)和3个时空指标(月、经度和纬度),并基于6种集成学习模型,以月为时间分辨率、0.5°×0.5°为空间分辨率,开展了南太平洋长鳍金枪鱼渔场模型构建和预报研究。模型通过10折交叉验证和网格搜索思想确定最佳参数,采用的随机森林、Bagging决策树、C5.0决策树、梯度提升决策树、AdaBoost、Stacking集成模型分别取得了75.52%、73.87%、72.99%、71.14%、71.33%、75.84%的分类准确率。经对比,Stacking集成模型准确率最高。利用2015年环境数据进行预报精度检验,预报总体准确率为63.86%~82.14%,平均70.99%;高单位捕捞努力量渔获量(Catch per unit effort, CPUE)渔区预报准确率为62.71%~97.85%,平均78.76%。结果表明Stacking集成模型对南太平洋长鳍金枪鱼渔场的预报具有较好的效果及可行性。 相似文献
5.
6.
渔场夜间监控系统图像去噪算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对渔场监控系统中夜间监控图像存在大量噪声的情况,分析了图像主要噪声源,并通过仿真试验分析了各种常见的图像去噪算法,在综合考虑图像去噪平滑效果、图像的清晰程度及图像去噪时间复杂度的基础上,提出了将数学形态学方法和中值滤波方法相结合用于数字监控系统的图像去噪算法。通过试验验证了本算法的可行性、实时性和鲁棒性。 相似文献
7.
8.
9.
2004年以来,联合国为了应对绿色和平组织等提出的底拖网渔业破坏了公海深海海底脆弱的生态系,给稀少资源带来了严重的危害,应禁止在公海进行底拖网作业的要求,从而提出了在尚无区域性渔业管理组织的空白海区(公海)应采取切实可行的管理措施,加强对底拖网渔业管理的要求。 相似文献
10.
浙江舟山远洋渔业发展分析 总被引:1,自引:0,他引:1
1我国远洋渔业的发展进程
我国于1989年首次在日本海对太平洋褶柔鱼渔场的探索和光诱钓捕技术的试验获得成功。1993年开始开发西北太平洋柔鱼,1994年在西北太平洋作业的渔船达到248艘,产量为7.3万t,平均单船产量为294.3t。1996年作业渔船进一步增加到369艘,产量为8.3万t,平均单产为225.5t。1995年开发了新西兰双柔鱼,1996和1999年相继开发了西南太平洋阿根廷滑柔鱼和东太平洋海域的茎柔鱼资源。 相似文献