采用卷积神经网络构建西北太平洋柔鱼渔场预报模型

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。     

基于Logistic回归模型的西非沿海欧洲沙丁鱼渔场与环境因素关系模型的构建

为研究西非沿海不同季节海洋环境因素对欧洲沙丁鱼Sardina pilchardus渔场形成的影响,基于Logistic模型,利用2007—2011年中国渔船在西非沿海捕捞欧洲沙丁鱼的渔业数据和网络获取的海洋环境遥感数据[包括海表温度(SST)、叶绿素a浓度(Chl)和海面高度异常(SSHA)],构建了春、夏、秋、冬4个季节欧洲沙丁鱼渔场与环境因素关系的模型,利用逐步回归法对自变量进行筛选,并对最优回归模型进行评价,最后利用该模型对4个季节影响欧洲沙丁鱼出现的各个环境要素进行了分析。结果表明,4个季节欧洲沙丁鱼的出现与地理位置有着密切的关系,而在4个季节中环境因素对欧洲沙丁鱼出现有着不同的作用,即春季影响欧洲沙丁鱼出现的显著因子为SST和SSHA,夏季为Chl和SSHA,秋季为SST,冬季则为SSHA。该研究结果对欧洲沙丁鱼渔场形成机制分析具有一定的应用价值。     

海洋环境因子对日本海太平洋褶柔鱼渔场时空分布的影响

根据2010—2013年11—12月日本海太平洋褶柔鱼(Todarodes pacificus)的渔获生产数据,并结合遥感获取的海洋环境数据,利用渔获量重心法、地统计插值和数理统计方法,分析了太平洋褶柔鱼的资源丰度与渔获量重心的时空变化及其与主要环境因子(海表温度、叶绿素浓度、海流)之间的关系。研究表明,渔场重心每年稍有差异,经度重心集中在132°20′E附近;纬度重心集中在36°30′N和37°30′N两个位置附近。GAM模型显示,日本海太平洋褶柔鱼渔场的最适海表温度为16~18℃;最适叶绿素a浓度为0.37~0.45 mg/m3。海洋环境与单位捕捞努力渔获量(CPUE)的回归方程的显著性检验表明,除了叶绿素a浓度呈一般显著外,海表温度和空间因子在CPUE上的回归均极显著(P0.01),符合统计意义。4年间渔场的适宜环境范围有所差异,推断主要是日本海海域对马暖流、东朝鲜暖流与里曼寒流相互交汇的强弱作用力引起的,也有不同年份季风的强弱不同以及全球气候变化的因素存在。每一年的渔场海洋环境因子稍有差别,对其资源量的影响巨大。     

热带印度洋大眼金枪鱼垂直分布空间分析

为了解热带印度洋大眼金枪鱼(Thunnus obesus)适宜的垂直和水平空间分布范围,采用Argo浮标剖面温度数据重构热带印度洋10℃、12℃、13℃和16℃月平均等温线场,网格化计算了12℃、13℃等温线深度值和温跃层下界深度差,并结合印度洋金枪鱼委员会(IOTC)大眼金枪鱼延绳钓渔业数据,绘制了12℃、13℃等温线深度与月平均单位捕捞努力渔获量(CPUE)的空间叠加图,用于分析热带印度洋大眼金枪鱼中心渔场 CPUE 时空分布和高渔获率水温的等温线时空分布的关系.结果表明,从垂直分布来看,热带印度洋中心渔场延绳钓高渔获率区域垂直分布在温跃层下界以下,在表层以下150~400 m 深度区间.从水平分布来看,12℃等温线,高 CPUE 区域大多深度值<350 m,众数为225~350 m;深度值超过500 m的区域CPUE普遍较低.13℃等温线,高值CPUE出现的地方大多深度值<300 m,众数为190~275 m;深度值超过400 m的区域CPUE普遍较低.全年在15oS以北区域,高渔获率的垂直分布深度更加集中.采用频次分析和经验累积分布函数,计算其最适次表层环境因子分布,12℃等温线250~340 m;13℃等温线190~270 m;12℃深度差30~130 m;13℃深度差0~70 m.研究初步得出热带印度洋大眼金枪鱼中心渔场适宜的水平、垂直深度值分布区间,可以辅助寻找中心渔场位置,同时指导投钩深度,为热带印度洋金枪鱼实际生产作业和资源管理提供理论支持.     

基于贝叶斯概率的印度洋大眼金枪鱼渔场预报

本文采用贝叶斯概率为模型基础框架,利用来自印度洋金枪鱼管理委员会(IOTC)的大眼金枪鱼延绳钓历史渔获统计数据和美国国家海洋大气管理局(NOAA)的海温最优插值再分析数据,进行适用于印度洋金枪鱼延绳钓渔场的模型参数估算与预报模型构建。模型回报精度验证结果表明,印度洋大眼金枪鱼延绳钓渔场综合预报的准确率达到了65.96%。模型预报结果用概率百分比来表示,符合渔业资源分布的客观特点。利用中分辨率成像光谱仪MODIS提供的SST产品进行业务化运行的渔场预报,利用模型结果每周生成印度洋大眼金枪鱼延绳钓渔场概率预报图,用不同大小的圆形来表示渔场概率的高低,可以为印度洋区域的远洋渔业生产提供信息支持。     

奶牛金黄色葡萄球菌性乳房炎研究进展

奶牛乳房炎是对世界奶牛业造成经济损失最大的疾病之一,它不仅直接导致乳品工业的经济损失,而且由于患乳房炎的奶牛其乳汁中经常含有大量的毒素、病原微生物以及治疗后残留的抗生素,使得该病日益引起公众的关注。金黄色葡萄球菌是奶牛乳房炎的主要病原,由于其极易产生耐药性,使得治疗变得相当困难,因此使用预防或治疗性疫苗防治乳房炎就成为首选。金黄色葡萄球菌对上皮细胞的黏附和侵袭力被认为是奶牛金黄色葡萄球菌性乳房炎的主要致病机制,金黄色葡萄球菌的致病力涉及到许多不同的毒力因子,如黏附素、荚膜、各种毒素和酶类等。研究表明,以这些毒力因子为靶位进行疫苗研究,可能是预防奶牛金黄色葡萄球菌性乳房炎的有效途径。     

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

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。     

南极磷虾的时空分布及遥感环境监测研究进展

环绕南极大陆的水圈部份为南极水域（南大洋），面积约3．6&#215;10^6km^2，具有丰富的海洋生物资源，目前已知鱼类多达200余种。南极磷虾是可以直接开发利用的渔业资源，据估计，每年可捕获的资源量约1．5&#215;10^8t，相当于世界渔获量的总和，是当今可利用的最大的渔业潜在资源^[1]。     

Argo数据研究应用现状与发展趋势

海洋在调节大气环流和气候变化中起着非常重要的作用,但是受到技术条件和观测资料的限制,人们对广阔海洋垂直剖面上的温、盐度和海流资料则获之很少,不能满足气候预测的需求.国际Argo计划的实施,提供了大量、密集的和准同步、准实时的海洋要素资料.有助于准确、全面地了解全球气候的变化;对分析大洋渔场的形成、渔业资源的分布有重大意义.目前,Argo数据已经被广泛地应用于很多领域,取得了不少研究和应用的成果.     

基于PCA-GAM的阿拉伯海公海鸢乌贼资源量空间分布预测模型研究

鸢乌贼是阿拉伯海重要的渔业资源之一,科学预测鸢乌贼资源量的分布有利于其资源的合理开发和利用。本研究利用2017-2019年阿拉伯海公海灯光围网鸢乌贼生产数据,结合同期的盐度、温度、混合层厚度、海表面高度异常、叶绿素a浓度、海表流速、经度、纬度数据构建了阿拉伯海鸢乌贼渔场的PCA-GAM预报模型。环境因子间的相关性会形成多重共线性,易造成模型过拟合,降低模型的预报能力。基于主成分分析（Principal Component Analysis,PCA）降维技术,将环境数据转变成少数几个不相关但保留重要信息的主成分（Principal Component,PCs）,将前8个PCs作为GAM模型的解释变量,构建模型。利用交叉验证得到预报值和实际CPUE(经过ln(CPUE+1)变换)的相关系数的均值为0.5327,回归模型斜率的均值为0.7087,截断的均值为1.4711。模型预报的鸢乌贼资源量分布和实际的CPUE(经过ln(CPUE+1)变换)在空间上重叠度较高,表明PCA-GAM模型能够较好的预报阿拉伯海鸢乌贼资源量的空间分布。