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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%。 相似文献
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印度洋长鳍金枪鱼栖息地指数模型的构建与验证 总被引:1,自引:1,他引:1
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。 相似文献
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