北太平洋长鳍金枪鱼延绳钓渔场分布及其与海水表层温度的关系

根据北太平洋长鳍金枪鱼渔获量、海水表层温度等数据,研究了长鳍金枪鱼渔获量的分布区及其海水表层温度(SST)的统计特征.结果表明,北太平洋长鳍金枪鱼渔场主要分布于25～40°N之间的海域.长鳍金枪鱼渔场区平均SST为23.6℃,中位数为24.5℃,多数渔场区位于暖温带海域,其平均SST多数为16～28℃,产量数据分布为正偏.海水表层温度为16～23℃的海域,长鳍金枪鱼的平均产量和平均CPUE变化趋势类似,且表层温度为18～20℃的海域,长鳍金枪鱼的平均产量最高.渔获量分布于表层温度为16～23℃和24～27℃海域,但主要集中于16～23℃的范围.交叉相关分析表明长鳍金枪鱼CPUE同太平洋年际振荡指数具有相关性.     

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。     

Argo数据库的构建与渔业分析应用

遥感数据在渔业分析中应用广泛,但它只能提供海洋表层参考信息,远洋捕捞常常需要次表层环境信息辅助渔场预测。Argo剖面数据提供了从表层到2 000 m以浅的数据,利用Argo数据建立的次表层海况数据库可以为渔业分析提供更多的参考信息。从GDacs服务器自动定时下载数据并更新数据库,利用Akima插值方法处理垂直剖面数据,通过分析温度和盐度的变化情况计算出温跃层和盐跃层,以及其深度、厚度、强度等信息,利用反距离权重插值法绘制海洋次表层环境信息图,结合渔业信息数据可以很好地应用于渔业分析。研究亮点:多数金枪鱼类生活在海洋表层至100 m,温跃层限制了鱼类的上下移动。文章研究了Argo数据自动化处理,使用AKIMA、IDW插值生成温跃层上(下)界温度、盐度、深度、强度;根据温跃层深度选择用于辅助分析的水层;分析渔获量分布、变化等与海洋次表层环境特点的关系。     

印度洋大眼金枪鱼、黄鳍金枪鱼延绳钓渔场重心变化分析

大眼金枪鱼和黄鳍金枪鱼是印度洋金枪鱼延绳钓的主要渔获种类.通过计算以渔获量为权重的经度和纬度的加权平均值即渔场重心和利用空间距离分析方法,分别对1967-1987年、1988-2004年两个时间段的印度洋大眼金枪鱼、黄鳍金枪鱼延绳钓渔场重心的年内、年际变化规律和各月渔场重心空间聚类情况进行研究.研究表明,渔场重心在年内呈现出规律性变化,大眼金枪鱼月重心变化1-4月向西北移动,5-8月向东南方向移动,9-12月向东北方向移动;黄鳍金枪鱼月渔场重心变化1月向西北移动,2-4月向西移动,5-8月份向东南移动,9-12月份向东北移动,这在一定程度上反映了印度洋大眼金枪鱼、黄鳍金枪鱼的洄游规律.渔场重心的年间变化受到了海洋环境条件变化所引起的南方涛动现象(ENSO)的影响,大部分发生El Nio的当年或次年,年渔获量分布重心会向南、向西移;发生La Nia的年份前后渔获量分布重心会向北、向东移.同时捕捞行为也对渔场重心的年间变化产生影响.     

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。     

基于权重分析和GAM模型的秋刀鱼舷提网作业性能影响因素

网衣沉降深度和纲索提升速度是衡量秋刀鱼舷提网网具捕捞效果的重要指标。本文根据2016年7-10月和2017年6-10月蓬莱京鲁渔业有限公司“鲁蓬远渔019”在西北太平洋进行的海上秋刀鱼舷提网网具性能测试试验中收集的作业参数、网具深度以及海洋环境等信息,结合提升回归树模型(Boosting Regression Tree, BRT)权重分析结果,基于广义可加模型(Generalized Additive Models, GAM)探讨各因素对舷提网网具作业状态的影响,分析影响因子与舷提网主要性能参数的关系。结果表明：(1) 影响网具最大沉降深度的因素中,权重在前4位的为30m水层流速(20.15%)、60m水层流速(18.92%)、下纲松放长度(16.85%)和10m水层流速(15.52%);影响提升速度的前4位影响因子为绞网速度(23.17%)、30m水层流速(20.05%)、10m水层流速(18.27%)以及60m水层流速(16.26%)。(2) 30m水层流速、60m水层流速以及下纲松放长度对网衣最大沉降深度的影响显著(P<0.05),网衣最大沉降深度与各水层流速呈负相关关系,与下纲松放长度呈正相关关系;绞网速度和水层流速(10m、30m和60m)均显著影响绞网速度(P<0.05),提升速度与绞网速度呈正相关关系,与水层流速呈负相关关系,绞网速度是影响网具提升速度最重要的因素,其次是30m水层流速、10m水层流速和60m水层流速。     

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。     

基于渔船轨迹的阿根廷滑柔鱼捕捞强度空间分析

为了解阿根廷滑柔鱼(Illex argentinus)渔船捕捞行为与空间分布,为其资源管理提供参考,文章采用2018年1-5月的船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)数据,通过统计方法分析渔船捕捞行为特征,基于数据挖掘方法识别鱿钓渔船作业轨迹点,统计和绘制鱿鱼渔场捕捞...     

渔场环境信息等值线绘制及其算法的开发实现

绘制等值线是对各类环境要素进行可视化表达的重要方式之一。根据海渔况预报过程中海水表层温度等海洋环境要素数据多规则网格分布的特点,介绍了四边形进行三角网格化并插值生成原始等值线的过程步骤,并利用Visual C 成功开发了渔场环境要素等值线的绘制模块。同时,针对所生成的原始等值线尖锐角过多、不够光滑的特点,给出了一种在保留原始等值点的基础上,补充等值线顶点个数以消除等值线上尖锐角的新的平滑算法,对其平滑过程进行了理论证明并给出了等温线绘制实例。最后,分析讨论了与商业化软件ArcView中的等值线绘制效果差异及其优点。     

基于栖息地指数的阿拉伯海鲐鱼渔情预报模型构建

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HIS0.6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HIS0.6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。