阿拉伯海鲐鱼渔场时空分布及其与海洋环境的关系

为了更好地了解和可持续开发利用阿拉伯海澳洲鲐 (Scomber australasicus) 资源,采用2016—2017年1、2、11和12月主渔汛期间我国公海围网渔船在阿拉伯海的鲐鱼生产数据,结合海表温度 (Sea surface temperature, SST)、混合层厚度 (Mixed-layer thickness, MLT)、海面高度异常 (Sea level anomaly, SLA)、叶绿素a浓度 (Chlorophyll-a concentration, CHL) 环境数据,分别构建了以渔获量 (Fish catch, FC) 和作业次数 (Fishing times, FT) 为基础的栖息地指数 (Habitat suitability index, HSI) 模型： FC-HSI和FT-HSI模型。在HIS>0.6的海域,2016和2017年实际渔获量占比分别为76.25%和80.03%。利用2018年的实际生产数据对模型进行预报准确度验证,得出在HIS>0.6的海域,实际渔获量占比分别为45.68%和50.15%,FT-HSI模型的预报结果优于FC-HSI模型。结果表明,基于SST、MLT、SLA、CHL的FT-HSI模型能够较好地预测阿拉伯海鲐鱼的中心渔场。

     

基于栖息地指数的南海北部枪乌贼渔情预报模型构建

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。     

渔情预报技术及模型研究进展

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。     

渔情预报问题

渔情预报指的是预测渔场渔期的变化。正确推断渔场渔期变化是很重要的。可以增加作业时间，提高产量，减少能源消耗。影响渔场渔期变化的因素很多。迄今为止，还没有可靠的方法能正确地推断渔场渔期的变化。辽宁省海洋水产研究所于60年代开始，先后研究过辽东湾小黄鱼、     

基于GAM和权重分析的西北太平洋秋刀鱼渔情预报研究

为了提高秋刀鱼(Cololabis saira)渔情预报模型的时空分辨率,提升生产经济效益,本研究基于2013-2016年7-11月中国在西北太平洋公海的秋刀鱼生产数据及海洋环境数据,利用广义可加模型(generalized additive models,GAM)分别拟合单位捕捞努力量渔获量(catch per un...     

东海北部秋汛灯围渔情预报的研究

<正> 东海北部机帆船灯光围网是浙江省海洋水产研究所于70年代初试验成功的作业,1978年大面积推广,1984年发展到310组,产量达4万吨,使秋汛成为仅次于冬季带鱼汛的第二大渔汛。但是,灯围的捕捞对象鲐鲹鱼等属于广域性分布的中上层鱼类,资     

基于约束线性回归的柔鱼栖息地指数渔场预报模型构建

柔鱼(Ommastrephes bartramii)是我国在西北太平洋重要的商业捕捞对象,对其渔场进行准确预报是提高渔业生产能力的重要内容。本研究分别选取2005~2013年我国在该海域的柔鱼渔获量和捕捞努力量作为计算适宜度指数(SI)的2种指标,利用包括海表温度、叶绿素a(Chl-a)浓度、表温梯度强度和100 m水深的Argo浮标水温数据在内的海洋环境因子,通过非线性回归,生成了不同环境因子的SI曲线。在考虑约束条件的前提下,建立2种柔鱼渔场的栖息地指数(HSI)模型,并利用逐步回归剔除不显著的解释变量。2种模型拟合优度比较的结果显示,利用渔获量建立的模型具有更高的精度,其中,7~11月模型的调整后相关系数分别为0.853(P0.001)、0.773(P0.001)、0.789(P0.001)、0.745(P0.001)和0.724(P0.0001)。各环境因子的SI权重系数符合约束条件,并随着季节的变化,权重值有所不同。在主要渔汛期间(7、8和10月),100 m水深温度的SI对HSI得分起到了最关键作用;而在渔汛末期(11月),与海表温度相关的SI成为影响HSI的最重要因子。利用该模型对2014年进行预报实验,预报结果与实际渔场在空间分布上具有一致性。全年统计结果显示,高HSI(0.7)的区域渔获量占总渔获量的49.06%,而低HSI(0.3)区域渔获量仅占9.06%,表明该模型具有一定的渔场预报能力。     

基于栖息地指数的东太平洋长鳍金枪鱼渔场分析

长鳍金枪鱼(Thunnus alalunga)是东太平洋海域重要的金枪鱼种类之一,也是我国金枪鱼延绳钓的主要捕捞对象之一。本文根据2009~2011年美洲间热带金枪鱼委员会(IATTC)在东太平洋海域(20°N~30°S、85°W~150°W)长鳍金枪鱼延绳钓生产统计数据,结合海洋遥感获得的表温(SST)和海面高度(SSH)的数据,运用一元非线性回归方法,以渔获产量、单位捕捞努力量CPUE为适应性指数,按季度分别建立了基于SST和SSH的长鳍金枪鱼栖息地适应性指数,采用算术平均法获得基于SST和SSH环境因子的栖息地指数综合模型,并用2012年各月实际作业渔场进行验证。研究结果显示,在东太平洋长鳍金枪鱼的栖息地预测中,以CPUE为适应性指数的栖息地指数模型比以渔获量为适应性指数的栖息地指数模型预测更为准确。2012年中心渔场的预报准确性达75%以上,具较高预报准确度,可为金枪鱼延绳钓渔船寻找中心渔场提供指导。     

渔场渔情分析预报业务化应用中的关键技术探讨

利用空间信息技术开展渔场渔情分析及预报对渔船捕捞作业及渔业管理等具有重要意义。本文在开展有关研究和所开发的大洋渔场渔情信息服务系统业务化应用的基础上,对渔场渔情分析预报业务化应用中涉及到的渔场环境数据精度、渔场环境数据融合、实时渔场信息获取、渔场分析方法及渔场预报模型等关键技术问题进行了较全面的探讨分析与总结,并对将来的应用或技术发展进行了展望,以期为今后的相关技术开发提供借鉴。     

基于集成学习的大西洋热带海域黄鳍金枪鱼渔情预报

利用 2016─2019 年中国渔业企业在大西洋热带海域(14°20′S~15°20′N; 47°38′W~2°30′E) 13 艘延绳钓作业渔船渔捞日志记录的黄鳍金枪鱼(Thunnus albacares)单位捕捞努力量渔获量(CPUE)数据, 结合海表面风速、叶绿素 a 浓度、涡动能以及 0~500 m 水层的垂直温度、盐度等海洋环境变量和空间因子(经纬度)建立了一系列黄鳍金枪鱼渔场预测模型。模型的时间分辨率为天(d), 空间分辨率为 0.25°×0.25°。该系列模型利用 75%的数据训练得到朴素贝叶斯(NB)、k 最近邻(KNN)、随机森林(RF)、分类与回归树(CART)、逻辑斯蒂回归(LR)、支持向量机(SVM)、梯度提升决策树(Xgboost)和 stacking 集成(由 NB、CART 和 LR 模型集成, STK)模型, 将 25%测试数据代入系列模型进行验证, 结果显示: (1) 黄鳍金枪鱼渔场预测准确率(ACC)分别为 61.62%、62.03%、66.37%、63.0%、63.26%、 64.97%、64.08%、68.72%; (2) 其对应的 ROC 曲线下面积(AUC)分别为 0.64、0.67、0.72、0.66、0.68、0.70、0.69、 0.72; (3) STK 模型的预测准确率较其他的方法均有所提高。建议使用 STK 模型对大西洋热带海域黄鳍金枪鱼渔场进行预测。     

谈谈我们是怎样做渔情预报工作的

我们公社是一个以渔为主的公社。公社从事海洋捕捞的劳力一千八百多人，有大小机动渔船一百九十三艘，其中六百马力的钢壳渔轮八艘，一百三十五至一百八十五马力的钢壳渔轮十八艘，六十至一百二十马力的机轮三十二艘，剩下的一百多艘是二十马力的小机船。     

渔情预报评分方法的探讨

渔情预报要求回答预报海区渔业资源的好坏、可捕数量、渔场位置、渔期早晚、洄游路线，持续时间和趋势等问题。是水产行政、生产管理、渔工、渔民所普遍关心的问题。五十年代起，沿海各海洋水产研究所，先后开展了毛虾、     

辽东湾海蜇渔获量预报和提前预报的研究

海蜇(Rhopilema esculenta Kishi-uouye)属沿岸营浮游生活的暖水性大型食用水母。辽东湾是我国海蜇重点产地之一。进入八十年代以后海蜇的经济价值逐年上升,使海蜇渔业的地位上升到辽东湾渔业中头等重要的位置。海蜇渔业己成为辽东湾沿岸渔民经济收入的主要来源之一。广大渔民和各     

我们是怎样做渔情预报的

南澳县位于台湾海峡西南，是由南澳岛、南澎湖列岛、勒门列岛等十多个岛屿组成的岛县。每年渔业生产的好坏，对于全县的经济起着举足轻重的作用。为了发展生产，我们近几年来，在渔汛期间，经常分析渔情和天气状况，做出短期渔情预报，通过县广播站或电话向社队干部、社员，提出渔汛可能出现的趋势和如何组织“抢收”的意见。除此之外，     

鱼类栖息地模拟的比较研究—以东海鲐鱼为例

利用东海海域1997年10月、1998年3月、1999年7月和2000年1月鲐鱼渔获率及表层温度、盐度和初级生产力等环境因子数据,构建东海鲐鱼资源空间分布与环境因子间的一般线性模型(GLM)和广义加性模型(GAM),并将GLM和GAM模拟值的均值分别与实测值进行独立样本t检验及其误差分析.分析结果表明,GLM与GAM模型的独立样本t检验P值均大于0.05,因此两者都可模拟东海鲐鱼栖息地的空间分布.其中,GLM模型对鲐鱼渔获率空间分布趋势的模拟更为准确;而GAM模拟值对鲐鱼栖息地环境因子的变化比较敏感,能够解释更多空间数据的变化,因而GAM在分析鱼类栖息地与环境因子间关联程度或资源评估方面具有优势.     

渔场渔情分析预报的研究及其进展

早在19世纪末期,人们在有限的海洋水文调查的基础上,就开始了渔场海洋学的研究探索并试图进行渔情分析和渔场预报。但由于当时的技术条件限制和所获数据非常有限,其分析预报结果可想而知。20世纪60年代卫星遥感技术出现之后,人们开始能够快速获取大范围实时或准实时的海水表层温度（SST）、海洋水色、海洋动力环境等渔场环境信息,渔场渔情分析预报逐渐实用化。     

基于集成学习的大西洋热带水域大眼金枪鱼渔情预报

为提高大西洋大眼金枪鱼渔场预报模型的准确率,实验利用13艘中国延绳钓渔船2013—2019年的渔捞日志数据和对应的海洋环境数据(海表面风速、叶绿素a浓度、涡动能、混合层深度和0～500 m水层的垂直温度、盐度和溶解氧等),以天为时间分辨率、2°×2°为空间分辨率、以数据集的75%为训练数据建立了K最近邻(KNN)、逻辑斯蒂回归(LR)、分类与回归树(CART)、支持向量机(SVM)、人工神经网络(ANN)、随机森林(RF)、梯度提升决策树(GBDT)和Stacking集成(STK)渔情预报模型,以25%的测试数据进行模型性能测试、比较。结果显示,(1) STK (由KNN、RF、GBDT模型集成)模型的大眼金枪鱼渔场预报性能较KNN、LR、CART、SVM、ANN、RF和GBDT模型有所提高且相对稳定,上述模型对应的准确率和ROC曲线下面积(AUC)依次分别为81.62%、0.781,79.44%、0.778,72.81%、0.685,74.84%、0.717,73.67%、0.702,67.70%、0.500,80.96%、0.780和78.13%、0.747;(2) STK模型预测...     

未来气候情境下中国东海鲐鱼栖息地的时空分布

为探讨全球气候变化对东海鲐鱼(Scomber japonicus)栖息地时空分布的影响,减缓气候变化对鲐鱼渔场的不利影响,基于CMIP6气候模式输出的2.5 m (Temp＿2.5 m)、25 m (Temp＿25 m)和50 m (Temp＿50 m)水温数据分析3种未来气候情境下(SSP126、SSP370和SSP585)东海鲐鱼栖息地的时空变化。结果表明,SSP126情境下,2015—2100年渔场内所有水层温度整体变化幅度较小。SSP370和SSP585情境下,各水层温度均明显上升。3个水层温度在2015—2020、2055—2060和2095—2100年具有明显空间变化。2015—2100年东海鲐鱼渔场的栖息地指数(Habitat suitability index, HSI)和适宜栖息地面积比例在SSP126、SSP370和SSP585情境下整体呈下降趋势,而不适宜栖息地面积呈上升趋势。不同气候变化情境下,东海鲐鱼适宜栖息地在2015—2020、2055—2060和2095—2100年3个时间段内主要分布在122°E—126°E、28°N—30°N范围内,不适宜栖息地主要分...     

全国渔情预报技术经验交流协作会议在北京召开

在全国人民掀起学好文件抓住纲，深入揭批“四人帮”的大好形势下，中国农林科学院于2月26日至3月4日在北京召开了“全国渔情预报技术经验交流协作会议”。参加这次会议的有三大海区渔业指挥部代表和沿海十个省、市、自治区的水产工作者、院、校代表，以及中央广播事业局、国家海洋局的代表共一百多人。