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渔情预报技术及模型研究进展   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
陈新军  高峰  官文江  雷林  汪金涛 《水产学报》2013,37(8):1270-1280
随着渔业资源的衰退和渔业生产成本的增加,渔业企业对于渔情预报的要求不断提高,渔情预报技术和模型的研究受到了越来越多地重视,已经成为渔场学研究的重点之一。渔情预报可分为关于资源状况的预报、关于时间的预报和关于空间的预报,各类预报对渔业生产和管理都具有重要的意义。本文结合国内外研究现状,简要概述了渔情预报的理论和方法,包括渔情预报相关的渔场学基础、数据模型和预报模型,重点介绍了基于统计和机器学习、人工智能方法的渔情预报模型,并对各种模型在渔情预报应用中的优势与缺陷进行了总结,最后针对渔情预报系统应用中存在的问题,对渔情预报研究提出了一些建议:建立专为渔业服务的海洋环境预报系统;进行长期和系统的渔业资源调查,并针对不同鱼种和海区对数据获取和处理方法进行标准化和规范化;借助随机模拟方法降低模型不确定性,提高预报精度。  相似文献
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根据2009年~2014年南海捕捞信息网络获取的南海北部200 m等深线以内近海底拖网渔业数据,结合环境遥感数据,构建南海北部枪乌贼类(Uroteuthis sp.)栖息地指数(habitat suitability index, HSI)模型.选取海表水温(sea surface temperature, SST)、海面高度(sea surface height, SSH)和叶绿素a浓度(chlorophyll-a concentration, CHL)等环境因子,采用一元非线性回归建模,并分月份采用最小二乘法确定各环境因子的权重系数,从而建立南海北部枪乌贼类的栖息地指数综合模型.构建的模型能够有效解释渔场分布与环境要素之间的关系,并可从模型中推断各环境因子的最适范围和变化趋势;单位捕捞努力量渔获量(catch per unite effect, CPUE)高的渔场主要分布于HSI大于0.5的海域,其他HSI高的海域可能为潜在渔场.对不同因子权重系数的研究发现,叶绿素a浓度是影响渔场分布的重要因素.对模型的验证结果表明,其准确率达到75%以上.该研究表明,基于不同权重系数的HSI模型能够较好地预测南海北部枪乌贼渔场.  相似文献
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