广东海洋大学学报

2009, v.29(03) 48-52

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多变量分位数回归构建印度洋大眼金枪鱼栖息地指数
Multivariate Quantile Regression on Habitat Suitability Index of Thunnus obesus in the Indian Ocean

冯波,陈新军,许柳雄

摘要(Abstract):

以0~300m水层加权平均水温、50~150m水层的温差和氧差及其交互变量为影响因子,运用分位数回归法,寻找出环境变量与大眼金枪鱼(Thunnus obesus)延绳钓钓获率的最佳上界分位数回归方程,计算出栖息地指数(HSI),并应用地理信息系统(GIS)软件绘制各月HSI空间分布图。研究表明:大眼金枪鱼延绳钓钓获率(HR)依加权平均水温(x)、温差(y)、氧差(z)与的最佳上界分位数回归方程为HR0.70=-15.596+2.124x-0.003x3+0.033xyz-0.036y2z+0.107yz2-0.337z3;HSI空间分布为:16°S—10°N印度洋海域HSI高于0.7,HSI>0.8的海域随季节发生显著变化,马达加斯加外海至100°E、16°S—26°S海域常年存在一片HSI<0.4的区域,26°S—40°S海域的HSI介于0.4~0.5,40°S以南海域HSI<0.4,东非外海季节性地出现一片HSI<0.6的海域。利用多个环境变量的栖息地指数模型来预测分析大洋金枪鱼资源分布效果较好。

关键词(KeyWords): 大眼金枪鱼;栖息地指数;分位数回归;多变量;印度洋

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 国家科技支撑计划(2006BAD09A05);; 国家科技863计划(2007AA092202);; 上海市捕捞学重点学科(S30702)

作者(Author): 冯波,陈新军,许柳雄

参考文献(References):

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