广东海洋大学学报

2022, v.42(06) 81-87

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基于捕捞努力量的中西太平洋鲣鱼栖息地适宜性指数模型优化
Optimization of Habitat Suitability Index Models of Skipjack Tuna Based on Fishing Effort in the Western and Central Pacific Ocean

朱若雅,许子安,汪金涛,邓荣成,隋恒寿,李彬,陈新军

摘要(Abstract):

【目的】探究不同捕捞种类在不同季节对海洋环境的需求,构建科学的栖息地模型,为中西太平洋鲣鱼渔场预报奠定基础。【方法】根据2009―2017年中西太平洋海域鲣鱼渔业统计数据,结合海洋遥感获得的海表温度(SST)和叶绿素浓度(CHL)等数据,以及海表水温梯度(GSST),以捕捞努力量作为适应性指数,构建不同环境因子权重的栖息地适宜性指数(HSI)模型,优化筛选出最佳模型,并以2018―2019年渔业生产统计数据进行验证。【结果】2009―2017年中,3―5月最优模型权重方案为模型1,HSI大于0.6海域中其渔获量和捕捞努力量所占比例达77.8%和74.6%;6―8月和9―11月的最优模型权重方案为模型6,HSI大于0.6海域中其渔获量和捕捞努力量所占比例达79.5%、76.2%和74.6%、71.3%;12月―翌年2月的最优模型权重方案为模型10,HSI大于0.6海域中其渔获量和捕捞努力量所占比例达79.7%和76.6%。2018和2019年各月HSI大于0.6海域中其渔获量和捕捞努力量所占比例在78%~90%之间,验证模型准确。【结论】环境因子在不同月份对中西太平洋海域鲣鱼的栖息地影响程度不同,3―5月SST、GSST和CHL权重相等,6-8月和9-11月权重最高的环境因子是GSST,12月―翌年2月权重最高的环境因子是CHL。较算术平均法而言,赋予各因子不同的权重系数可有效提高准确率。

关键词(KeyWords): 鲣鱼;栖息地模型;中西太平洋;捕捞努力量;模型优化

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 国家重点研发计划(2019YFD0901404);; 上海市科技创新行动计划(19DZ1207502);; 金枪鱼渔业渔情预报系统开发(ZD202101-06)

作者(Author): 朱若雅,许子安,汪金涛,邓荣成,隋恒寿,李彬,陈新军

参考文献(References):

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