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1.
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 总被引:3,自引:0,他引:3
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。 相似文献
2.
3种鲣鱼背部肌肉的营养成分分析及评价 总被引:1,自引:0,他引:1
分析与评价了鲣(Katsuwonus pelamis)、东方狐鲣(Sarda orientalis)和扁舵鲣(Auxis thazard)3种鲣鱼背部肌肉的营养成分。结果显示:1)3种鲣鱼的粗蛋白质量分数为22.86%~24.65%,粗脂肪质量分数为1.41%~2.51%,3种鲣鱼均含有丰富的常量和微量元素;2)鲣和东方狐鲣背部肌肉均检出17种脂肪酸,而扁舵鲣检出23种,其∑PUFA/∑SFA分别为1.17、0.93和1.14,n-6/n-3系∑PUFA值分别为0.07、0.04和0.11,此外,鲣背部肌肉的多不饱和脂肪酸相对质量分数为38.98%,高于东方狐鲣的33.64%和扁舵鲣的37.93%;3)东方狐鲣背部肌肉的必需氨基酸质量分数和必需氨基酸指数(EAAI)分别为35.10%和0.90,略高于鲣的33.95%和0.89与扁舵鲣的32.51%和0.89。 相似文献
4.
基于不同模型研究环境因子对中西太平洋鲣资源丰度的影响 总被引:2,自引:1,他引:1
根据1998—2013年中西太平洋鲣(Katsuwonus pelamis)生产数据,选取时空因子(年、月、经纬度)和环境因子[海表面温度(SST)、海表面高度(SSH)、尼诺指数(ONI)和叶绿素a浓度]Chl-a)],通过两种不同的模型(广义加性模型GAM和提升回归树模型BRT)研究各因子对鲣资源丰度(以CPUE表示)的影响。研究结果认为,GAM模型中,经度对CPUE的影响最大,累计解释偏差超过50%,其次为纬度、年和月;在环境因子中,SSH最为重要,其次为ONI,而SST和Chl-a的影响相对较低。BRT模型分析结果与GAM分析结果类似,时空因子相对占据了重要的地位,其中经度的影响最大,其次为年、纬度和月;而在环境因子中,ONI的重要性相对更高,其次为SSH,SST和Chl-a同样影响较低。研究认为,两种模型均能较好地反映出因子对CPUE的影响。由于厄尔尼诺/拉尼娜现象引起的海洋环境变化会使鲣资源分布产生差异,因此在后续的渔情预报研究中,应该更多地考虑将ONI因子纳入渔情预报模型中,以提高预测精度。 相似文献
5.
基于线粒体控制区序列的南海圆舵鲣种群遗传结构分析 总被引:3,自引:0,他引:3
利用线粒体控制区(D-loop)高变区序列作为遗传标记,分析了中国南海5°N~21°N之间7个圆舵鲣(Auxis rochei)地理群体的遗传结构特征。201尾样本的D-loop区序列共检测到185种单倍型。各个采样点均呈现出很高的单倍型多样性(0.958 2~1.000 0)和较高的核苷酸多样性(0.034 327~0.041 235)的特征。单倍型邻接关系树未呈现与地理群体对应的谱系结构。分子方差分析和成对遗传分化系数(FST)显示南海海域圆舵鲣的遗传变异主要来自群体内(98.33%),群体间基因交流频繁,是一个随机交配群。核苷酸不配对分布和中性检验表明南海圆舵鲣在更新世晚期曾经历过种群的快速扩张。结果表明,南海圆舵鲣具有丰富的遗传多样性水平,遗传分化不显著,在渔业上可以作为一个单元来管理。 相似文献
6.
影响金枪鱼围网渔船捕获率的关键因子之一是目标鱼种的垂直行为规律,而鲣Katsuwonus pelamis作为金枪鱼围网最主要的渔获物,其垂直移动规律又与其摄食行为紧密相关。根据2004—2011年中国大陆金枪鱼围网渔船的生产数据和观察员测量的生物学数据,分析了一天中不同时段的投网频次分布、捕获率和渔获物的摄食状态,并探究了它们之间存在的相关关系。结果表明:黄昏(17:00—18:00)的投网次数最高,这可能是因为此时为鲣在一天中的摄食高峰期;捕获率随着时间的推移而升高,下午的捕获率平均水平显著高于上午,黄昏前达到顶峰,此时的高捕获率可能是因为水中的能见度下降,鱼群无法识别网具所致;在10:00—12:00和黄昏前(>16:00),鱼群的平均空胃率最低,其下午的平均胃饱满指数高于上午,这都与鲣的日摄食模式有关;相关分析表明,鱼群在不同时刻的摄食状态与对应的捕获率之间不具有统计学意义上的相关性(P>0.05),因此,鱼群被捕捞时的摄食状态并不影响渔船捕捞的成败。 相似文献
7.
东海舵鲣的早期发育和生殖习性 总被引:1,自引:1,他引:0
根据主要外部形态,如尾柄上色素的分布和身体各部位的比例值,我们鉴定在东海区的舵鲣属(Auxis Cuvier 1829)鱼类的仔稚鱼有扁舵鲣(Auxis thazard)圆舵鲣(Auxis tapeinoso-ma)和一种目前还未定到种,暂定为舵鲣(Auxis sp.)三种。根据其性腺成熟度及仔稚鱼出现的时间来推断,在东海的产卵期为3—9月,盛期为7、8月。较南海区的产卵期迟一些。产卵范围在北纬 25°30′-32°00′,东经125°以西海区。舵鲣鱼类仔稚鱼在东海的分布面很广,但多靠近陆岸和岛屿附近,一般分布在东经125°以西海区,水深一般为60—100米。栖息海区水温一般为27—29℃盐度为38,00—34,00‰。仔鱼分布与台湾暖流和长江冲淡水有夫,一般在长江冲淡水水舌边缘或台湾暖流和冲淡水的交汇区。台湾暖流向北移动,仔鱼的分布区也相应北移。7月以前分布在北纬28°以南,月份分布在北纬28°以北。 相似文献
8.
为研究中西太平洋人工集鱼装置禁渔期措施对中国大陆金枪鱼围网船队鲣Katsuwonus pelamis产量特征的影响,通过收集2012—2015年中国大陆金枪鱼围网船队在中西太平洋的渔捞日志数据,对漂流人工集鱼装置(FADs)禁渔期和非禁渔期鲣的产量特征进行分析比较。结果表明:2012—2015年鲣产量占总渔获量的比例均超过80%,并没有发生明显波动;鲣渔获产量比例在2015年的非禁渔期出现明显的下降;2012年以后,鲣的平均单船产量和平均网次产量均明显下降,这可能与禁渔期的延长有关;K-S检验结果显示,2012—2015年,禁渔期与非禁渔期鲣的平均单船产量和平均网次产量均存在显著性差异(P0.05);禁渔期结束后第一个月鲣的平均单船产量和平均网次产量均达到或接近全年最高水平。研究表明,中西太平洋海域FADs禁渔期的实施和延长会对中国大陆金枪鱼围网船队捕捞鲣造成一定程度的影响,业界需提高针对自由鱼群的捕捞效率,以适应日益严格的养护管理措施。 相似文献
9.
中西太平洋海域是全球鲣(Katsuwonus pelamis)作业的主要渔场,该海域鲣渔场的时空分布规律,尤其是高产海域,是渔情预报研究的基础和前提。根据太平洋共同体秘书处提供的1995-2014年中西太平洋鲣围网捕捞生产统计数据,对各年各月的鲣产量和捕捞努力量渔获量(CPUE)进行统计分析,通过产量重心分析和聚类分析,找出渔场重心变化规律,同时选取高产的22个渔区(分辨率5°×5°),研究时间和空间因素对CPUE的影响。研究结果表明,中西太平洋鲣历年产量逐步上升,CPUE波动较大,而各月产量和CPUE差异较大,高产月份主要集中在上半年;历年产量重心分布不均,经度方向上分布差异较大,聚类分析可分为4类;各月产量重心变化呈现顺时针变化规律,从南到北,自西向东,再从北向南移动,聚类分析可分为3类;渔获量主要分布于5°S~5°N、120°~175°E,因此对该海域CPUE进行统计,以年份、月份和渔区为影响因素,分析发现,极端气候年份与其它年份的CPUE有明显不同,月份间的变化与产量月间重心变化类似,上、下半年有着明显不同;不同空间下,经度间差异大于纬度间差异,135°~145°E为经度CPUE差异的分界线,而南北纬间的差异不明显。上述鲣的时空分布变化主要与ENSO现象引起的西太平洋暖池的变化有着密切关系,同时太平洋岛国的相关入渔政策也对其产生一定的影响。 相似文献
10.
基于表温的中西太平洋鲣栖息地适应指数的研究 总被引:2,自引:0,他引:2
根据1990-2001年中西太平洋海域(20°N~25°S,175°W以西)鲣Katsywonus pelamis围网作业产量和作业频次,结合海水表面温度(SST)数据,以高产频次的相对比值表示栖息地适应指数(HSI),采用3种方法建立HSI-SST模型.根据建立的3个模型,利用1990-2001年各月HSI值与实际作业产量进行比较,以选择最优HSI-SST模型;最后,利用2003年SST数据计算其各季度HSI值,用来验证预测中心渔场的可行性.结果表明:采用模型A时,主要产量分布在HSI0.4的区域;采用模型B时,主要产量分布在HSI0.6的区域;采用模型C时,主要产量分布在HSI0.8的区域,因此认为模型C更符合鲣资源分布的特征.利用模型C估算2003年各季度HIS值,高产主要分布在HSI0.8的区域,这进一步说明,模型C能较为准确地预报鲣中心渔场的位置. 相似文献