不同名义CPUE计算法对CPUE标准化的影响

CPUE标准化是渔业资源评估的重要研究内容。不同名义CPUE计算方法通常会影响到CPUE的标准化,进而影响到对资源丰度的评价。在CPUE标准化过程中,首先对名义CPUE进行计算,通常有以下3种方法:(1)直接将每个记录的产量除以其对应的捕捞努力量计算出CPUE值,然后输入模型;(2)先对所有的记录计算出CPUE,然后以一个空间尺度(小渔区,如0.5°×0.5°)统计数据,对每个小渔区内所有的CPUE直接求平均值(所有CPUE求和再除以记录的数量)输入模型;(3)以一个空间尺度统计数据,用小渔区内的所有记录的总产量除以总捕捞努力量计算的CPUE输入模型。本文以我国在西南大西洋的阿根廷滑柔鱼鱿钓渔业为例,分别使用上述3种CPUE计算方法,运用广义加性模型(Generalized Additive Model,GAM)模型进行CPUE标准化(对应的模型分别为GAMa、GAMb和GAMc),比较不同模型的结果。研究发现,3种模型得出的年标准化CPUE和月标准化CPUE存在差别,GAMa与GAMb、GAMc的结果相差较大,GAMb和GAMc所得的结果相差较小,而GAMa与GAMb、GAMc的标准化CPUE值、变异系数以...     

基于GLBM模型的中国大陆阿根廷滑柔鱼鱿钓渔业CPUE标准化

西南大西洋阿根廷滑柔鱼既是西南大西洋生态系统中的重要种类,也是鱿钓渔业的重要捕捞对像。单位捕捞努力量渔获量(CPUE)是表示渔业资源状况及其丰度的常用指标。根据2000-2010年中国大陆鱿钓船在西南大西洋的生产统计数据和海洋卫星遥感获得的海洋环境数据(表温,表温水平梯度,海面高度,叶绿素浓度),利用基于贝叶斯的广义线性模型(GLBM),分未加入固定交互选项、加入固定交互选项和加入随机交互选项3种情况对中国大陆西南大西洋阿根廷滑柔鱼鱿钓渔业的CPUE进行标准化。根据偏差信息准则 (DIC)值最小来确定最佳贝叶斯模型。结果表明,包含纬度、海表温度、表温水平梯度、海面高度、月×纬度、月×经度及年×纬度变量且加入随机交互项的GLBM模型为最适。标准化后的CPUE较名义CPUE小,年间变化平缓。与广义线性模型(GLM)和广义加性模型(GAM)标准化的CPUE比较,GLBM模型更能反映其资源丰度的真实水平。研究认为,2001-2010年间经GLBM模型标准化后的CPUE呈现逐年下降的趋势。     

中国南海外海鸢乌贼灯光罩网渔业CPUE标准化研究

为了利用单位捕捞努力量渔获量(CPUE)更好地评估南海鸢乌贼Sthenoteuthis oualaniensis资源的丰度情况,掌握鸢乌贼的资源分布与时空因子及海洋环境因子之间的关系,采用R语言中广义线性模型(GLM)和广义加性模型(GAM),结合时空因子及海洋环境因子对2013—2017年南海鸢乌贼的CPUE进行标准化研究,并评价各因子对CPUE的影响。结果表明:GLM模型分析显示,有7个变量对CPUE有重要影响,依次为月份、海表温度、海面高度、叶绿素a浓度、经度、年份和纬度;包含这7个因子的GAM模型的AIC值最小且模型最优,对CPUE偏差的解释率为36.68%,其中,高CPUE分别出现在3—5月份海表温度为26.0～30.5℃、海表面高度为0.60～0.75 m、叶绿素a浓度为0.06～0.13 mg/m³的海域内。研究表明,基于GLM模型和GAM模型对南海外海鸢乌贼灯光罩网渔业CPUE标准化研究,能够较好地反映鸢乌贼资源的丰度变化情况。     

西南大西洋公海阿根廷滑柔鱼生物学特性的初步研究

以2009年1—4月中国鱿钓船在西南大西洋公海生产期间连续采集的阿根廷滑柔鱼Illex argentinus为样本(6 094尾),对其生物学特性进行初步分析。结果表明:渔获物胴长为148～307 mm,优势胴长为200～260 mm,占总数的86.5%;体重为76～586 g,优势体重为150～300 g,占总数的78.7%,判定该渔获物主要来自南巴塔哥尼亚种群;胴长(L)与体重(W)的关系式为W=1.2×10-4L2.6779;渔汛期间,胴长、体重与时间之间均符合指数方程模式,分别为Lt=207.54e0.0013t和Wt=181.52e0.0046t;阿根廷滑柔鱼性成熟度以Ⅱ期为主,占总数的56.8%,初次性成熟的胴长为244.7 mm;摄食等级以2级为主,占总数的52.0%。     

西南大西洋公海阿根廷滑柔鱼生物学特性的初步研究

以2009年1—4月中国鱿钓船在西南大西洋公海生产期间连续采集的阿根廷滑柔鱼Illex argentinus为样本（6 094尾）,对其生物学特性进行初步分析。结果表明：渔获物胴长为148～307 mm,优势胴长为200～260 mm,占总数的86.5%;体重为76～586 g,优势体重为150～300 g,占总数的78.7%,判定该渔获物主要来自南巴塔哥尼亚种群;胴长（L）与体重（W）的关系式为W=1.2×10^-4L^2.6779;渔汛期间,胴长、体重与时间之间均符合指数方程模式,分别为Lt=207.54e^0.0013t和Wt=181.52e^0.0046t;阿根廷滑柔鱼性成熟度以Ⅱ期为主,占总数的56.8%,初次性成熟的胴长为244.7 mm;摄食等级以2级为主,占总数的52.0%。     

西南大西洋阿根廷滑柔鱼钓捕试验

2008年1月-2009年3月西南大西洋公海滑柔鱼资源探捕调查期间,对阿根廷滑柔鱼钓捕技术进行了研究。结果表明：3种不同类型的钓钩钓捕效率有所不同,在渔况一般时,白天韩产软质钓钩的上钩率比国产钓钩高25．22％,而在夜间,国产钓钩的上钩率比韩产软质钓钩高46．26％;韩产硬质钓钩的上钩率在白天和夜间均高于国产钓钩,尤其在夜间,硬质钓钩的上钩率比国产钓钩高40．00％以上;在上钩率较高时,3种钓钩的上钩率差别不明显。6种不同颜色国产钓钩的上钩率有所不同,放钓水深较浅时,深色钓钩的上钩率均高于浅色钓钩,而放钓水深较深时,浅色钓钩的上钩率多高于深色钓钩。在鱼况一般或较差时,菱形卷扬机钓捕效率高于圆形卷扬机,而在产量较高的3-5月份渔汛期间,上钩率较高时,两种卷扬机钓捕效率相差不大。不同位置钓机的钓捕效率有所不同,其中船中位置最高。     

西南大西洋阿根廷滑柔鱼耳石外部形态特性分析

2008年1-5月我国鱿钓船在西南大西洋采集了259尾阿根廷滑柔样本(胴长范围为193～364 mm), 对其耳石形态特征进行观察与测量.结果表明,阿根廷滑柔鱼耳石的形态上,翼区最大,侧区稍小,背区最小.耳石总长TSL、最大宽度MW、侧区长LDL与胴长ML呈幂函数关系(P<0.05),背侧区长DLL、侧区LDL和吻侧区长RLL与胴长ML呈指数函数关系(P<0.05);而各参数与体重W则全部呈指数函数关系.随着胴长增加,虽然耳石绝对尺寸都逐渐增大,但相对尺寸逐渐减小,耳石的形态结构比例基本不变,即最大宽度、吻区宽度,背区、侧区、吻侧区、翼区的长度以及吻区宽度与耳石总长之比基本保持一致,分别为56.28%、34.36%、63.57%、60.46%、80.56%、15.34%.     

雌性阿根廷滑柔鱼性腺发育阶段的脂肪酸组成及其变化

阿根廷滑柔鱼是典型的头足类,资源生物量与其生长发育过程中营养物质积累及生殖投入密切相关。为了获知雌性阿根廷滑柔鱼性腺发育各阶段的脂肪酸组成及其变化特点,研究采用氯仿甲醇法和气相色谱法检测分析胴体、消化腺和卵巢的脂肪酸种类及其含量。结果表明,雌性阿根廷滑柔鱼胴体、消化腺和卵巢3个组织的脂肪酸均以多不饱和脂肪酸(PUFA)为主,饱和脂肪酸(SFA)次之,单不饱和脂肪酸(MUFA)的总含量最低。胴体组织的脂肪酸种类最全面,共检测出28种脂肪酸,消化腺和卵巢分别检测出21种和17种脂肪酸。检测发现3个组织中SFA均以C16∶0脂肪酸最为丰富,MUFA以C18∶1n9c和C20∶1脂肪酸为主,PUFA的DHA(C22∶6n3)最丰富,EPA(C20∶5n3)次之。胴体的SFA和MUFA在成熟期达到最大值,在产卵期显著降低;消化腺的PUFA保持相对稳定水平,但是其含量显著低于胴体和卵巢;卵巢持续积累脂肪酸,在产卵期时MUFA和PUFA显著降低。研究表明,雌性阿根廷滑柔鱼胴体、消化腺和性腺3个组织的脂肪酸种类具有组织特殊性,而主要脂肪酸具有一致性。性腺发育过程中,胴体的SFA和MUFA可能转化为能量供给卵巢发育,消化腺的PUFA则向胴体和卵巢转移,卵巢则持续积累脂肪酸供给卵子发生。     

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。     

孵化季节对阿根廷滑柔鱼生长发育的影响

头足类属种具有寿命短、终生一次繁殖产卵的生长发育特性,这些特性往往与仔鱼的孵化季节密切相关且影响世代的繁衍交替。为此,基于日龄判读和孵化月份推算,研究阿根廷滑柔鱼性腺成熟个体大小与孵化月份的效应关系,分析孵化月份对其生长发育的影响。结果显示,阿根廷滑柔鱼性腺成熟雌性个体的胴长为(246.59±40.36) mm,日龄为(293.79±32.68) d,平均生长速率为(0.84±0.11) mm/d;成熟雄性个体的胴长为(222.82±28.60) mm,日龄为(299.24±32.97) d,平均生长速率为(0.75±0.08) mm/d。性腺成熟个体的孵化月份为3—8月。随着孵化月份推移,性腺成熟个体的日龄显著降低,而平均生长速率逐渐增加;性腺成熟个体胴长大小与其平均生长速率密切相关;孵化月份对雌雄个体生长发育的影响效应具有一致性,较早孵化的个体生长速率较慢,而晚孵化的个体生长速率较快。研究表明,阿根廷滑柔鱼的生长发育与孵化季节密切相关,不同孵化月份的个体通过调节生长速率以达到性腺成熟胴长。     

印度洋中国大眼金枪鱼延绳钓渔业CPUE标准化

使用广义线性模型(GLM)和广义可加模型(GAM)对印度洋中国大眼金枪鱼渔业的单位捕捞努力量渔获量(CPUE)进行标准化。在CPUE标准化模型中,考虑了空间(经度与纬度)、时间(年与月)和环境(包括各深度温度、各深度盐度和海平面高度)等变量。结果表明,标准化CPUE和名义CPUE在时空分布上呈相似的趋势。年CPUE随时间呈现下降的趋势,高CPUE经常出现在42°E～60°E、85°E～90°E、15°S～5°S和10°N～15°N的区域内。GLM和GAM分析都显示出经度是影响CPUE最重要的变量,可分别解释17.3%和23.81%的变异;纬度、经度和纬度的交互效应、年份、381 m水层温度、317 m水层温度对CPUE的影响也是明显的。此研究中GLM模型比GAM模型更合适。     

GLM模型和回归树模型在CPUE标准化中的比较分析

在渔业资源评估中,CPUE(catch per unit effort)标准化是基础性工作。一般线性模型(generalized linear model,GLM)已成为CPUE标准化的基本方法,但GLM模型在误差结构、自变量的选择、缺失数据、复杂交互效应及异常值处理等方面仍然缺乏灵活性。本文基于模拟数据及我国东、黄海鲐鱼(Scomber japonicus)灯光围网渔业数据,比较和分析了基于GLM模型与回归树模型在CPUE标准化中的效果。研究表明:当渔业数据不存在非线性关系与异常值时,GLM模型与回归树模型均能较好地对CPUE进行标准化,但由于回归树模型具有阶跃函数特征,因而GLM模型更具优势;在非线性关系及异常值存在的条件下,回归树模型对CPUE的标准化具有相对较小的估计误差,模型更简约、有效。由于回归树模型能可视化显示自变量与应变量间的复杂关系,因此,更有利于探索和分析渔业数据。     

西南大西洋阿根廷滑柔鱼资源开发策略研究

阿根廷滑柔鱼是重要的经济头足类之一,主要分布在西南大西洋海域,是中国大陆及台湾地区等鱿鱼钓船重要的捕捞种类之一。本研究综合考虑生物、经济、社会3个目标着手探讨西南大西洋阿根廷滑柔鱼资源可持续利用的最适方案。以2001-2010年中国大陆、中国台湾省及福克兰群岛鱿钓生产统计数据为基础,利用Gordon-Schaefer生物经济模型对西南大西洋阿根廷滑柔鱼南部巴塔哥尼亚种群资源进行分析,模拟了13种捕捞策略下短期(1-5年)、中期(10年)、长期(20年)的资源开发结果。研究认为,方案8、方案11时的捕捞策略,捕捞努力量分别为30.14万船次、30.75万船次,既不会对阿根廷滑柔鱼资源构成较大威胁,同时又兼顾到社会效益和经济效益,可作为西南大西洋阿根廷滑柔鱼南部巴塔哥尼亚种群资源管理的最适方案。     

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%。     

基于BP神经网络的西北太平洋柔鱼资源丰度预测

柔鱼是具有巨大开发潜力的重要经济头足类种类,广泛分布在太平洋海域。柔鱼是短生命周期种类,其生活史过程与栖息地的海洋环境条件有重要关联,海洋环境因子的时空分布与变化显著影响着柔鱼资源的分布范围和资源密度。本文基于监督式学习算法的BP神经网络模型,综合多源卫星遥感观测获取得到的海表温度（Sea surface temperature;SST）、叶绿素a浓度（Chlorophyll-a concentration;Chl-a）、海表面高度距平（Sea surface height anomaly;SSHA）、海水质量变化和地转流等海洋环境因子,对西北太平洋柔鱼资源丰度的时空分布进行了模拟和预测。以上海海洋大学中国远洋渔业数据中心2004~2017年的西北太平洋海域的柔鱼历史渔业捕捞数据为参考值,对基于多源卫星遥感观测的多海洋环境因子的柔鱼资源丰度的模拟和预测结果进行了精度评定。结果表明,与仅采用SST、Chl-a和SSHA等进行柔鱼资源丰度时空分布预测的传统方案相比,进一步加入海水质量变化和地转流后,可有效提高利用BP神经网络对西北太平洋柔鱼资源丰度进行模拟和预测的精度：改进方法模拟的标准差（Standard deviation; STD）和均方根误差（Root mean square error; RMSE）均提高了22%;且预测的STD提高了31%,RMSE减少了26%。