三维海洋数值模型在东中国海鲐鱼渔场预报中的应用

根据1998-2011年7-12月的东中国海鲐鱼渔业数据,应用数理统计方法对中心渔场作业位置与海区表温的关系进行了定量分析。以北纬32°为界,将东中国海鲐鱼渔场分为北部黄海渔场和南部东海渔场两部分,分别给出了各月份北部和南部渔场的最适表温范围。基于海洋模式ECOM-si建立了东中国海区的三维温盐流数值模型,结合各月份的最适表温数据,初步建立了鲐鱼渔场渔情预报模块。应用此预报模块,对鲐鱼主要作业期(7-12月)的中心渔场位置进行了回报,结果与历史捕捞作业数据符合良好。数值模型结果再现了北部渔场8月份起在黄海深水区周边发展,10月达到最盛,11月渔场位置南移,12月基本位于黄海海盆深水区的过程;以及南部渔场8月最盛,10月起大降,11月和12月远离黑潮主轴西侧海域,西撤至100 m等深线附近的发展过程。结果表明所建立的三维温盐流海洋数值模型和初步建立的渔场、渔情预报模块适用于东中国海重要渔业渔场和渔情的预测、预报应用。     

西南大西洋阿根廷滑柔鱼中心渔场预报的实现及验证

提高渔情预报技术是渔场学的重要研究内容,地理信息系统等高新技术在渔情预报中的应用日益增多。本文根据我国在西南大西洋海域生产的鱿钓统计数据,结合海洋环境因子,利用栖息地指数方法构建了西南大西洋阿根廷滑柔鱼中心渔场预报模型,自主研发了软件预报系统。同时,利用实时的表温、叶绿素和海面高度距平值等海洋环境因子,对2009年生产作业情况进行了验证。分析认为,实际作业渔场基本上都分布在栖息地指数为0.5以上的海域,1-4月份中心渔场预报准确率为57%～74%,平均准确率为68.29%。研究认为,栖息地指数模型可较为准确地用来预测阿根廷滑柔鱼中心渔场,同时依靠地理信息系统等技术实现了中心渔场预报的智能化。研究亮点:利用栖息地指数方法构建了基于表温、叶绿素和海面高度距平均值的阿根廷滑柔鱼中心渔场预报模型,并自主研发了软件预报系统。根据2009年1-4月实时的海洋环境和生产实际情况,对中心渔场进行了验证比较,其预报平均准确率达到68.29%。     

西南大西洋阿根廷滑柔鱼中心渔场预报的实现及验证

提高渔情预报技术是渔场学的重要研究内容,地理信息系统等高新技术在渔情预报中的应用日益增多。本文根据我国在西南大西洋海域生产的鱿钓统计数据,结合海洋环境因子,利用栖息地指数方法构建了西南大西洋阿根廷滑柔鱼中心渔场预报模型,自主研发了软件预报系统。同时,利用实时的表温、叶绿素和海面高度距平值等海洋环境因子,对2009年生产作业情况进行了验证。分析认为,实际作业渔场基本上都分布在栖息地指数为0.5以上的海域,1－4月份中心渔场预报准确率为57%~74%,平均准确率为68.29%。研究认为,栖息地指数模型可较为准确地用来预测阿根廷滑柔鱼中心渔场,同时依靠地理信息系统等技术实现了中心渔场预报的智能化。     

南沙海域鸢乌贼渔场与海洋环境因子的关系

根据2013年在南沙海域4个航次的声学走航调查数据,以鸢乌贼的资源生物量为渔场指标,结合遥感获得的海表温度(sea surface temperature,SST)、海面高度(sea surface height, SSH)、海表盐度(sea surface salinity,SSS)和叶绿素a浓度(chlorophyll-a concentration,Chl.a)等海洋环境数据,采用广义可加模型(generalized additive models,GAM)建立渔场与海洋环境因子之间关系模型。研究表明:南沙海域鸢乌贼渔场分布有明显季节差异,春季主要集中于南沙西南部和越南东部海域,夏季和秋季主要分布于南沙南部海域,冬季主要分布于南沙中南部海域;各环境因子中SSH与SSS对渔场有显著影响,SST和Chl.a影响不显著;影响渔场的主要因子有SSH、SSS、经度(LON)和纬度(LAT),并依据赤池信息准则(akaike information criterion,AIC)建立渔场与影响因子的最优关系模型,模型的总偏差解释率为54.7%,进入最优模型的4个因子中,纬度对模型的影响最大;南海鸢乌贼渔场的形成除地理位置影响外,与海流洋流影响关系密切。     

基于MAXENT模型预测西北太平洋秋刀鱼潜在渔场

为了研究海洋环境因子对西北太平洋秋刀鱼渔场的影响机制,利用2013—2014年我国大陆秋刀鱼渔船的渔业统计资料和美国NOAA网站的海洋环境数据建立MAXENT模型,使用受试者工作特征曲线(ROC)验证MAXENT模型的精度,用刀切法(Jackknife)评价海洋环境因子的重要性,Arcgis软件制作秋刀鱼潜在渔场分布图。结果表明:MAXENT模型的预测精度较高,结果可靠。秋刀鱼盛渔期8—10月的主要渔场集中在北海道和千岛群岛东部附近海域,海表温(SST)是影响秋刀鱼渔场分布的最重要因子,对模型的平均贡献百分比为64.3%,叶绿素(Chl.a)的平均贡献百分比为20.6%,盐度(SSS)的平均贡献百分比为15.2%,8—9月叶绿素(Chl.a)比盐度(SSS)对秋刀鱼渔场分布的影响高,10月叶绿素(Chl.a)对秋刀鱼渔场分布的影响比盐度(SSS)低。     

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。     

基于双模态深度学习模型的渔场渔情预报

为解决传统渔场渔情预测方法在处理高维复杂海洋数据时存在人工干预较多、拟合困难、精度不高的问题,提出了一种基于双模态深度学习的渔场渔情预测方法.首先,该方法将不同海洋环境因子在5° ×5°渔业作业区域范围内按照空间相对位置映射为三维矩阵.然后,分别使用卷积神经网络模型(CNN)和深度神经网络模型(DNN)对海洋环境因子和...     

基于近实时海洋遥感数据的渔场预报系统设计与实现

针对国内渔业企业对于渔场预报系统的需要,设计和开发基于近实时海洋遥感数据的渔场预报系统。系统分为陆地数据服务和渔情预报软件两个模块,其中:陆地服务模块负责收集全球近实时海洋环境数据,并提供环境数据下载服务;渔情预报软件可以从陆地服务器下载海洋环境数据,并通过这些数据,使用栖息地适应性指数模型进行渔场预报,为渔业企业和作业渔船的捕捞决策提供辅助。两个模块之间以国际海事卫星船队宽带系统作为数据传输手段。前期的远洋渔船应用试验表明,该系统能稳定下载海洋环境数据并实现渔场预报,预报结果作为捕捞决策的重要辅助信息,可为渔业生产者选择作业地点提供很好的参考。     

北太平洋柔鱼渔场资源与海洋环境关系的季节性变化

利用我国2002—2012年5—11月北太平洋鱿钓渔业的生产资料, 结合同期卫星遥感反演技术获取的海表温度(SST)、海水叶绿素(Chl-a)、海流等数据, 运用产量重心法和广义加性模型(GAM), 分析了北太平洋公海柔鱼渔场渔获量变化与海洋环境关系的季节性变化。研究结果显示北太平洋柔鱼5—6月渔场重心位于中、东部渔场, 在168°~171°E、38°~39°N的范围;7—11月集中在西部渔场, 重心位于150°~160°E、40°~44°N的范围, 渔场重心伴随着明显的季节性变化。通过GAM模型综合分析发现整个渔汛期的北太平洋柔鱼渔场最适SST范围为14~19 ℃;最适Chl-a范围为0.22~0.55 mg·m^-3;集中的经度范围为154°~157°E;集中出现的纬度范围为41°~44°N。柔鱼活动呈现每年北上索饵洄游和南下活动产卵洄游, 与环境因素的关系表现出不同的特征, 尤其是SST相关性最好, 从5月到9月SST与渔场重心的关系在北上时呈正相关, 从9月到11月南下时为负相关, 呈现明显的季节性变化。另外海流对渔场的影响甚为重要, 高产渔场一般位于黑潮、亲潮交汇区域的黑潮前锋、亲潮向背一侧附近, 随着暖、寒流的此消彼长而变化。     

日本以南黑潮流量对西北太平洋柔鱼渔场重心影响的滞后性分析

为研究西北太平洋海域黑潮流量对柔鱼Ommastrephes bartramii渔场的影响,本研究中结合1994—2010年西北太平洋海域黑潮流量和柔鱼渔场重心数据,采用阿尔蒙法建立了多项式分布滞后模型,通过分析黑潮流量异常与渔场重心偏移的互相关系数和模型的AIC值,确定了模型的最佳滞后期数,并添加了一阶滞后残差项以消除残差序列的自相关。结果表明:在经度方向上,黑潮流量异常在一年内对柔鱼渔场重心偏移没有明显的影响;而在纬度方向上,模型中黑潮流量异常变量的第12~15期系数均显著,分别为0.003 72(P0.05)、0.004 93(P0.01)、0.006 29(P0.01)和0.007 81(P0.05),说明黑潮流量异常会在6个月后的两个月内对渔场纬度重心产生正向的影响,模型调整后的相关系数为0.549。本研究中考虑了渔场对黑潮流量响应的时滞性,研究结果对延长西北太平洋柔鱼渔场预报的有效期限具有一定的参考意义。     

印度洋长鳍金枪鱼栖息地指数模型的构建与验证

长鳍金枪鱼(Thunnus alalunga)因其经济价值、分布广泛,成为世界各国海洋渔业的主要捕捞对象之一。对长鳍金枪鱼进行渔场预报研究,可以提高捕捞效率和渔获产量,为渔业生产提供科学依据。选取了2006—2014年印度洋长鳍金枪鱼的生产数据,结合海洋表层的温度、盐度和叶绿素a浓度等3个环境因子,运用一元非线性指数模型按月份建立了各环境因子的印度洋长鳍金枪鱼单因子栖息地适应性指数(suitability index, SI)后,采用算术平均法获得综合栖息地适应性指数模型(habitat suitability index, HSI),并根据2016年印度洋渔业生产数据及相应海洋环境资料,基于地理信息系统(geographic information system,GIS)软件——ArcGIS对栖息地指数模型进行验证。研究表明该模型对渔场预报准确率约为90.56%,各HSI等级下平均预报准确率为87.46%,对于HSI等级4和5(I_(HSI)0.5)等较高HSI值渔区所代表的中心渔场,其平均准确率为71.82%,考虑到I_(HSI)0.5的产量平均比重达69.35%这一事实,说明所建立的HSI模型对印度洋长鳍金枪鱼具有较好的预报效果。     

利用栖息地指数预测西南大西洋阿根廷滑柔鱼渔场

西南大西洋阿根廷滑柔鱼是我国鱿钓船船队重要的捕捞对象,准确预测中心渔场可以为科学地指导渔业生产提供依据。根据2000-2005年1-5月主渔汛期间我国鱿钓船队在西南大西洋海域的鱿钓生产数据,结合遥感获得的表温及叶绿素a数据,分别将作业次数百分比和单位渔船日产量作为适应性指数。利用算术平均法建立基于表温和叶绿素a因子的栖息地指数（HSI）模型。利用2005年1-5月生产数据及环境资料对HSI模型进行验证,分析认为作业渔场主要分布在HSI大于0.6海域,其作业次数比重达到76％以上,各月平均日产量均在7.2 t/d以上。研究表明,基于表温和叶绿素a的HSI模型能较好预测西南大西洋阿根廷滑柔鱼中心渔场,预报准确率在70％以上。     

基于全卷积网络的南太平洋长鳍金枪鱼渔场预报模型

长鳍金枪鱼(Thunnus alalunga)为南太平洋延绳钓的主要目标鱼种之一,精确预报其渔场对于提高捕捞效率和优化渔业资源管理具有重要意义。本研究依据2000-2015年南太平洋长鳍金枪鱼的延绳钓数据、渔场时空数据以及海表温度、叶绿素a浓度和海面高度3种环境因子,采用全卷积网络构建了一种以月为单位、空间分辨率为5°×5°的渔场预报模型。本研究提出三维独热编码技术将各月环境数据映射到三维矩阵的不同层上,并设计2种卷积结构和3种全卷积网络模型,利用2015年数据对研究模型进行验证,最佳模型总精准率达到72.0%。结果表明,全卷积网络在一定程度上解决了传统渔场预报方法在处理高维复杂海洋数据时准确率偏低的问题,为渔场预报提供了一种新方法。     

公海柔鱼类资源丰度与海洋环境关系的研究

利用2002-2014年的公海柔鱼类(Ommastrephidae)渔场的渔获资料结合同期海洋环境数据,采用渔获产量重心算法和广义加性模型(GAM)方法,分析了北太平洋巴特柔鱼(Ommastrephes bartramii)、西南大西洋阿根廷滑柔鱼(Illex argentinus Castellanos)和东太平洋秘鲁茎柔鱼(Dosidicus gigas)三大公海柔鱼类渔场重心的变化趋势,探讨了主要海洋环境因子(海表温度、叶绿素a浓度和海流)对渔场的影响关系。结果表明:北太平洋柔鱼渔场高产的最适海表温度区间为15~20℃,最适叶绿素a浓度为0.20~0.60 mg/m3;西南大西洋的阿根廷滑柔鱼渔场最适海表为9~14℃,最适叶绿素a浓度为0.60~1.65 mg/m3;东太平洋秘鲁茎柔鱼渔场最适海表温度为18~23℃,最适叶绿素a浓度为0.16~0.40 mg/m3。GAM模型检验结果显示海表温度与资源丰度有显著的相关性,对中心渔场具有关键的指示作用。渔场位置一般出现在不同海流流隔的交汇区,研究认为可根据渔场变化的海况信息及时调整渔场的作业区域,提高生产效率。     

西北太平洋柔鱼BP神经网络渔场预报模型比较研究

柔鱼是西北太平洋的重要经济种类。研究根据1995-2001年7-11月采集的鱿钓生产数据以及相对应的海洋环境因子数据,包括经纬度、表温(SST)和海平面高度距平(SSHA),分别以单位捕捞努力量渔获量(CPUE)和捕捞努力量作为中心渔场指标,采用BP神经网络方法,以经纬度、海洋环境因子作为输入因子,分别以CPUE和捕捞努力量作为输出因子,采用4-3-1和4-2-1两种模型,共4种方案对西北太平洋柔鱼渔场进行预报,并以拟合残差最小的模型作为最优预报模型。分析结果显示,7-11月各月中心渔场预报模型均以4-3-1模型为最优,但7、8月最优预报模型以捕捞努力量为输出的4-3-1模型,9、10、11月最优预报模型以CPUE为输出的4-3-1模型,总体平均误差以捕捞努力量为输出的4-3-1模型为最小。研究认为,CPUE和捕捞努力量作为中心渔场预报指标有差异,以捕捞努力量为输出的4-3-1模型较合适作为柔鱼渔场预报模型。     

基于神经网络的北太平洋柔鱼渔场预报

根据1998-2004年6-11月份我国鱿钓生产数据（月份、作业船数、经纬度和日产量）以及对应的海洋环境因子数据,即5 m水层的海水温度、46 m水层的海水温度、112 m水层的海水温度、317 m水层的海水温度、叶绿素a含量以及海平面高度距平值等,以经标准化后的单位捕捞努力量渔获量（CPUE）作为中心渔场指标,采用多种BP神经网络预报模型,对北太平洋柔鱼渔场进行了分析与比较。通过对13种神经网络预报模型的比较,以及实际CPUE的验证,以拟合残差最小的预报模型作为最优预报模型,认为结构为9 7 1的BP神经网络模型相对误差仅为0.008 570,可作为北太平洋柔鱼渔场的预报模型。     

基于不同权重栖息地模型的秘鲁外海茎柔鱼渔场分析

根据2006-2014年春季(8月~10月)、夏季(11月~翌年1月)、秋季(2月~4月)、冬季(5月~7月)秘鲁外海茎柔鱼渔获数据,结合3个关键海洋环境因子海表面温度(SST)、海表面高度(SSH)和净初级生产量(NPP)的数据,利用不同权重方案的栖息地适应性指数模型来分析秘鲁外海茎柔鱼渔场分布。利用单位捕捞努力量渔获量(CPUE)与SST、SSH和NPP建立适应性指数(SI)模型,采用算术加权法建立综合适应性指数(HSI)模型,依据捕捞量和努力量的比重来比较不同权重的HSI模型,选择不同季度下的最优模型,并用2015年的数据进行验证。结果显示,茎柔鱼CPUE 和渔场纬度重心(LATG)呈现显著的年际和季节变化。不同季节茎柔鱼最优栖息地模型中的权重方案不同,其中春季最优模型权重方案为案例9,权重比例最高的环境因子是SST;夏季最优模型权重方案为案例7,SST、SSH和NPP所占的权重比例均等;秋季最优模型权重方案为案例3,权重比例最高的是SSH;冬季与春季相同。研究表明,影响秘鲁外海茎柔鱼栖息地分布的环境因子随季节具有显著差异,春冬季节最主要的环境因子是SST。此外,建立茎柔鱼的栖息地预测模型需考虑环境因子权重以区分影响差异。     

厄尔尼诺和拉尼娜事件下西北太平洋柔鱼栖息地时空分布差异

柔鱼（Ommastrephes bartarmii）是短生命周期头足类,其栖息地受气候和环境因子的调控。本文基于2006—2015年9—11月西北太平洋36o—48oN,150o—170oE海域内柔鱼的生产捕捞数据结合关键环境因子海表温度（SST）和海面高度距平（SSHA）,构建了SISST和SISSHA（suitability index,SI）各月不同权重的栖息地指数模型（HSI）,按照模型性能验证并筛选出每月最优模型。此外,利用最优模型预测柔鱼栖息地适宜性,并比较不同ENSO事件下柔鱼栖息地时空分布的差异性,评估生境质量与柔鱼资源丰度与分布的关系。结果显示,9-11月对应最优HSI模型的SISST和SISSHA权重比例分别为：9月为[0.9 0.1],10月为[0.7 0.3],11月为[0.8 0.2],可以看出SST各月贡献最高,表明水温对柔鱼栖息地时空分布的影响最为关键。基于最优模型对比分析厄尔尼诺年份（2009和2015年）与拉尼娜年份（2007和2011年）柔鱼的生境质量、资源丰度和渔场纬度重心,可知,相对于厄尔尼诺事件,拉尼娜事件的发生有利于柔鱼的生存,促使其适宜生境范围扩大,产量提升,柔鱼偏好的水温向北移动驱使渔场位置同样北移。     

西北太平洋柔鱼渔场重心变化及其与环境的关系

柔鱼(Ommastrephes bartramii)是北太平洋海域重要的经济头足类,是我国远洋渔业重要的捕捞对象。本文根据2004-2015年8-10月西北太平洋150 E -165 E 、39 N-45 N海域的柔鱼捕捞数据,研究了柔鱼渔场重心的年际和季节变化及其与海洋环境关系,评估了异常气候事件对柔鱼渔场内表温(SST)及渔场重心时空分布的影响。研究发现,8-10月柔鱼渔场适宜SST范围是13-22℃,适宜SST范围随着月份的增加而减小。渔场重心的年际和季节性变化显著,其季节性变化与柔鱼的洄游路线一致。各月渔场重心的聚类结果均分为3类,分别对应正常气候条件、拉尼娜事件和厄尔尼诺事件。异常气候事件通过调控柔鱼渔场内适宜温度范围的分布,最终使柔鱼渔场重心沿着东北-西南方向移动。厄尔尼诺事件发生时渔场内SST降低,渔场重心向西南方向偏移;而正常气候和拉尼娜条件下渔场内SST升高,渔场重心向东北方向移动。     

2005—2016年中国东海鲐鱼渔场的时空分布及与海表面温度的关联

根据2005—2016年7—9月中国远洋渔业数据中心提供的我国东海鲐鱼捕捞数据,结合关键因子海表面温度(sea surface temperature, SST),计算各年鲐鱼渔场经纬度重心,量化鲐鱼渔场重心的时空变化。进一步分析捕捞努力量在经度、纬度以及SST上的分布规律,并基于聚类法筛选出代表年份,评估异常气候事件对鲐鱼渔场内SST及渔场重心时空分布的影响。研究结果显示,鲐鱼渔场重心具有明显的年际和月间变化,7—9月渔场逐渐向东北方向移动,且主要分布渔场SST为25～28℃。聚类分析将各月份渔场重心分为4类,其中2007和2015年渔场分布具有显著差异。此外,鲐鱼渔场内SST与尼诺指数具有显著的正相关关系,且代表年份2007和2015年分别对应拉尼娜事件和厄尔尼诺事件,当拉尼娜事件发生时,渔场内SST上升,渔场重心逐渐北移;而厄尔尼诺事件发生时,渔场内SST下降,渔场重心主要分布在南部海域。研究表明,中国东海鲐鱼渔场时空分布受到厄尔尼诺和拉尼娜调控的海表面温度变化的显著影响。