东南太平洋智利竹筴鱼栖息地指数的比较研究

根据2000~2007年度东南太平洋智利竹筴鱼的商业捕捞数据,结合海洋环境数据(SST,SSA,SSHG以及等温层深度),运用4种关联建模方法计算其栖息地指数,并使用Surffer 8.0软件绘制出HSI的空间分布图。通过2008年度的捕捞数据进行验证,结果表明4种模型的结果存在明显差异:采用算术平均法和几何平均法时,主要产量分布在0.6HSI0.9的区域;采用最大值法时,主要产量集中在0.8HSI1.0的区域;采用最小值法时,主要产量分布在0.3HSI0.6的区域。通过4种模型的验证结果比较,本文认为算术平均法和几何平均法能较好地反映东南太平洋智利竹筴鱼的中心渔场位置以及分布特征。     

阿根廷滑柔鱼(Illex argentinus)适宜栖息地模型比较及其在渔场预报中的应用

根据2003–2007年1–5月西南大西洋阿根廷滑柔鱼生产统计数据以及表温(SST)、海面高度(SSH)等海洋遥感数据,以作业次数为基础采用外包络法建立SST、SSH的适应性指数模型。分别采用算术平均法(AMM)和几何平均法(GMM)建立栖息地指数(HSI)模型,并对2003–2007年1–5月的HSI值与实际产量和作业次数作比较。研究结果显示,AMM和GMM均拟合较好,HSI>0.6时,AMM的产量和作业次数比例分别为86.75%和89.82%;GMM的产量和作业次数比例分别为84.30%和85.80%,AMM稍优于GMM。利用2008年1–5月的阿根廷滑柔鱼生产数据进行实证分析,结果显示,作业渔场主要分布在HIS>0.6的海域,其产量占总产量的64%以上,作业次数占总作业次数的68%以上;基于SST和SSH的AMM栖息地指数模型可用于阿根廷滑柔鱼中心渔场的实时动态预报,为该资源的高效开发提供科学依据。     

印度洋大眼金枪鱼栖息地指数研究及其比较

根据商业性大眼金枪鱼延绳钓渔业数据、环境数据结合专家知识绘制了印度洋大眼金枪鱼(Thunnus obseus)对温度、盐度、溶解氧和温跃层深度的适应性指数曲线,运用4种关联建模方法计算综合栖息地指数.用AIC值检验不同建模方法的拟合度,并对不同建模方法的输出结果进行空间分析.最后用实证研究的方法探索其在渔场选择上的可行性.结果表明,最小值法在4个模型方法中拟合度最好,给出了较为严格的栖息地适宜度估计,算术平均法则给出了较为粗略的栖息地适宜度估计.不同方法计算得出的栖息地指数(HIS)在空间分布上存在明显的差异.连乘法指示的HIS>0.9的区域局限于赤道附近55°E～68°E间;最小值法指示的HIS>0.9的区域分布于赤道附近50°E～75.E小块水域;算术平均法和几何平均法指示的HIS>0.9区域终年分布在50°E～85°E、5°N～5°S间的广大热带印度洋海域.最小值法和算术平均法指示的HIS等值线分布具有一定的相似性,两者相比较发现,最小值法指示的HIS=0.4等值线相当于算术平均法指示的HIS=0.7等值线;最小值法指示的HIS=0.6等值线相当于算术平均法指示的HIS=0.8等值线;最小值法指示的HIS=0.7等值线相当于算术平均法指示的HIS=0.9等值线.实证研究发现,算术平均法和几何平均法指示的HIS值对大眼金枪鱼的渔获地点和渔获频次有较好的估计,平均渔获频次比重分别达到96.10%和85.51%.研究认为发展实时的栖息地动态预测模型有助于渔场的探索.     

水温法预报中西太平洋金枪鱼围网渔场的验证分析

根据1990—2001年中西太平洋海域(140°E~170°E、10°S~5°N)金枪鱼围网鲣鱼作业产量和作业次数,结合不同水层(0 m、12.5 m、237.5 m和287.5 m)的水温数据,统计4个不同水层的适渔温度范围。以2007年生产数据验证和比较不同水层适温区域组合预报渔场的效果。结果表明:0 m、12.5 m、237.5 m、287.5 m的适温分别为28.0~30.5℃、28.0~30.5℃、12.5~18.0℃和10.5~14.5℃。237.5 m、287.5 m适温区域组合预报渔场的综合得分最高,平均渔获产量比重达74.68%,渔获频率达76.38%,渔场搜索面积缩小了57.16%。在提高渔获概率和减少渔场搜索面积方面取得了最好的平衡,是一种直观可行的办法。     

阿根廷滑柔鱼（Illex argentinus）适宜栖息地模型比较及其在渔场预报中的应用

根据2003–2007年1–5月西南大西洋阿根廷滑柔鱼生产统计数据以及表温(SST)、海面高度(SSH)等海洋遥感数据,以作业次数为基础采用外包络法建立SST、SSH的适应性指数模型。分别采用算术平均法(AMM)和几何平均法(GMM)建立栖息地指数(HSI)模型,并对2003–2007年1–5月的HSI值与实际产量和作业次数作比较。研究结果显示,AMM和GMM均拟合较好,HSI>0.6时,AMM的产量和作业次数比例分别为86.75%和89.82%;GMM的产量和作业次数比例分别为84.30%和85.80%,AMM稍优于GMM。利用2008年1–5月的阿根廷滑柔鱼生产数据进行实证分析,结果显示,作业渔场主要分布在HIS>0.6的海域,其产量占总产量的64%以上,作业次数占总作业次数的68%以上;基于SST和SSH的AMM 栖息地指数模型可用于阿根廷滑柔鱼中心渔场的实时动态预报,为该资源的高效开发提供科学依据。     

秋冬季智利竹(竹夹)鱼栖息地指数模型比较

秋冬季是智利竹筴鱼的主要渔汛,准确建立其渔场预报模型具有现实的意义。为了找出适宜的秋冬季智利竹筴鱼栖息地指数模型,论文根据2003-2009年5-9月智利竹筴鱼的商业捕捞数据, 结合海表面温度(SST)和海表面高度(SSH)的海洋环境因子,以作业次数为基础,采用外包络法分别建立SST、SSH 的适应性指数(SI),采用算术平均法(AMM)、几何平均法(GMM)建立栖息地指数(HSI)模型计算其栖息地指数,并以2010-2011年度的捕捞数据进行验证。研究结果表明：以作业次数为基础,采用外包络法建立SST、SSH 的适应性指数为最适,5-9月SST权值分别为0.4、0.7、0.5、0.7、0.1的算术平均法适合秋冬季智利竹筴鱼栖息地指数模型。研究也以为,不同月份的SST和SSH对秋冬季智利竹筴鱼渔场分布有着不同的影响。     

西北太平洋柔鱼栖息地适宜性变动研究

柔鱼(Ommastrephes bartramii)是西北太平洋重要的经济头足类,其栖息地受到气候变化的显著影响。根据中国鱿钓渔船在38°~45°N、140°~160°E作业渔场内的生产数据以及卫星遥感数据,利用信息增益技术选取关键环境因子,以单位捕捞努力量渔获量(CPUE)作为适应性指数,使用算术平均法(AM)和联乘法(GM)分别建立综合栖息地指数模型,对比异常环境条件下(厄尔尼诺和拉尼娜事件)柔鱼栖息地适宜性变动情况。结果表明,1998年La Ni■a事件发生时,西北太平洋传统作业渔场温度升高,海表温度(SST)相对正常年份2008年平均上升2. 72℃;而2009年El Ni■o事件发生时,SST相对正常年份降低0. 45℃。栖息地综合指数模型结果表明,1998年作业比重主要分布于在栖息地指数(HSI)大于0. 8的范围内,作业比重达到80%;2008年作业比重主要分布在HSI值0. 6~0. 8和0. 8~1. 0之间,所占比重在30%~50%左右; 2009年作业比重主要分布在HSI值0. 4~0. 6、0. 6~0. 8和0. 8~1. 0之间,作业比重平均约为32%。此外HSI值低于0. 2的区间面积随着La Ni■a事件、正常年份和El Ni■o事件递增,而HSI值大于0. 4的区间面积随着La Ni■a事件、正常年份和El Ni■o事件递减。研究认为,1998年La Ni■a事件发生时西北太平洋海域柔鱼适宜栖息地面积增加,而2009年El Ni■o事件发生时柔鱼栖息地适宜性变差,导致柔鱼产量变低。     

秋冬季智利竹鱼栖息地指数模型比较

根据2003—2009年5—9月我国大型拖网渔船捕捞智利竹鱼的生产统计数据,结合海表面温度(SST)和海表面高度(SSH)的海洋环境因子,以作业网次和单位捕捞努力量渔获量(CPUE)作为适应性指数(SI),采用外包络法分别建立SST、SSH的SI,采用算术平均法(AMM)、几何平均法(GMM)、基于权重的AMM分别建立栖息地指数(HSI),并用2010—2011年度生产捕捞数据进行比较与验证。结果显示,以作业网次为基础的SI为最适;AMM优于GMM;考虑到权重的AMM优于没有考虑权重的AMM,5—9月最适HSI模型的SST权重分别为0.4、0.7、0.6、0.7、0.1,2010—2011年渔获量和作业网次的验证预报精度分别为75%~93%、80%~90%,可作为秋冬季智利竹鱼栖息地指数模型。研究表明,不同月份的SST和SSH对秋冬季智利竹鱼渔场分布有着不同的影响。秋冬季是智利竹鱼的主要渔汛期,本研究为准确建立其渔场预报模型奠定了基础。     

基于最大熵模型的智利外海竹筴鱼栖息地研究

竹筴鱼(Trachurus murphyi)是一种大洋性鱼类, 其资源丰度及分布受海洋环境变化的显著影响, 分析其栖息地环境差异对研究其渔场变动具有重要的科学意义。本研究利用 2013—2017 年每年 3—8 月智利外海竹筴鱼渔业捕捞数据, 结合混合层深度(mixed layer depth, MLD)、海表面高度(sea surface height, SSH)、海表面盐度(sea surface salinity, SSS)及不同水层水温(包括 0_m、25_m、50_m、100_m、150_m、200_m、300_m、400_m、500_m)构建最大熵模型, 分析竹筴鱼潜在栖息地月间变化, 依据各月环境变量贡献率大小选取该月排位前 3 的关键环境因子, 通过竹筴鱼对关键环境因子的响应曲线, 获取各月关键环境因子适宜范围以分析栖息地环境的月间差异, 最终模拟竹筴鱼的月间栖息地分布。结果表明: 竹筴鱼潜在栖息地变动与实际作业位置基本一致, 随月份增加逐渐向北移动, 3 月分布于 42°S~47°S 之间, 8 月延伸到 30°S 以北区域。各月环境变量贡献率表明关键环境因子具有月间差异性, 3 月关键环境因子为 Temp_400 m、Temp_500 m、SST; 4 月为 Temp_400 m、Temp_500 m、MLD; 5 月为 Temp_500 m、 SST、Temp_400 m; 6 月为 SST、Temp_500 m、Temp_50 m; 7 月为 SST、Temp_300 m、SSH; 8 月为 SSH、Temp_300 m、 Temp_100 m, 各月关键环境因子适宜范围不同。此外, 水温是影响竹筴鱼渔场时空分布的重要因子, 不同月份竹筴鱼适宜水温层与其垂直移动特性具有一致性; 随竹筴鱼栖息地的北移, SSH 的贡献率逐渐增加, 这可能与智利南北部分布的海流有一定的关系。     

拉尼娜（2007年）和厄尔尼诺（2015年）事件对东海日本鲭栖息地时空分布的影响#br#

根据上海海洋大学中国远洋渔业数据中心提供的日本鲭(Scomber japonicus)生产捕捞数据,结合海表面温度(SST)、海表面高度(SSH)以及净初级生产力(NPP)3个关键因子,利用算术平均法进行栖息地适应性指数(HSI)建模分析,并选择2007年拉尼娜年份和2015年厄尔尼诺年份,对比研究东海日本鲭栖息地的年间差异。结果发现,拉尼娜年份(2007年)日本鲭的产量、捕捞努力量、CPUE(单位捕捞努力量渔获量)均高于厄尔尼诺年份(2015年),且渔场纬度重心(LATG)相对2015年偏北。对比渔场环境条件发现,2007年和2015年7—9月SST、SSH和NPP在空间分布上具有显著性差异。此外,栖息地建模结果显示,2007年各环境因子均有利于形成较好的日本鲭栖息地;且2007年7—9月适宜栖息地(HSI>0.6海域范围)面积明显大于2015年,其栖息地位置相较于2015年明显偏北,这导致2007年的渔场纬度重心比2015年偏北。研究表明,2007年拉尼娜事件和2015年厄尔尼诺事件对东海日本鲭适宜栖息地大小及其空间分布具有显著影响。     

基于约束线性回归的柔鱼栖息地指数渔场预报模型构建

柔鱼(Ommastrephes bartramii)是我国在西北太平洋重要的商业捕捞对象,对其渔场进行准确预报是提高渔业生产能力的重要内容。本研究分别选取2005~2013年我国在该海域的柔鱼渔获量和捕捞努力量作为计算适宜度指数(SI)的2种指标,利用包括海表温度、叶绿素a(Chl-a)浓度、表温梯度强度和100 m水深的Argo浮标水温数据在内的海洋环境因子,通过非线性回归,生成了不同环境因子的SI曲线。在考虑约束条件的前提下,建立2种柔鱼渔场的栖息地指数(HSI)模型,并利用逐步回归剔除不显著的解释变量。2种模型拟合优度比较的结果显示,利用渔获量建立的模型具有更高的精度,其中,7~11月模型的调整后相关系数分别为0.853(P0.001)、0.773(P0.001)、0.789(P0.001)、0.745(P0.001)和0.724(P0.0001)。各环境因子的SI权重系数符合约束条件,并随着季节的变化,权重值有所不同。在主要渔汛期间(7、8和10月),100 m水深温度的SI对HSI得分起到了最关键作用;而在渔汛末期(11月),与海表温度相关的SI成为影响HSI的最重要因子。利用该模型对2014年进行预报实验,预报结果与实际渔场在空间分布上具有一致性。全年统计结果显示,高HSI(0.7)的区域渔获量占总渔获量的49.06%,而低HSI(0.3)区域渔获量仅占9.06%,表明该模型具有一定的渔场预报能力。     

Operational oceanography applied to skipjack tuna (Katsuwonus pelamis) habitat monitoring and fishing in south‐western Atlantic

Skipjack tuna (Katsuwonus pelamis) ranks third among marine resources that sustain global fisheries. This study delimits the spatiotemporal habitat of the species in the south‐western Atlantic Ocean, based on operational oceanography. We used generalized additive models (GAMs) and catch data from six pole‐and‐line fishing vessels operating during 2014 and 2015 fishing seasons to assess the effect of environmental variables on catch. We also analysed Modis sensor images of sea surface temperature (SST) and surface chlorophyll‐α concentration (SCC) to describe fishing ground characteristics in time and space. Catch was positively related to thermocline depth (24–45 m), SST (22–24.5°C), SCC (0.08–0.14 mg/m³) and salinity (34.9–35.8). Through SST images, we identified that thermal fronts were the main surface feature associated with a higher probability to find skipjack. Also, we state that skipjack fishery is tightly related to shelf break because bottom topography drives the position of fronts in this area. Ocean colour fronts and plankton enrichment were important proxies, accessible through SCC, used to delineate skipjack fishing grounds. Catch per unit effort (CPUE) was higher towards summer (median 14 t/fishing day) due to the oceanographic characteristics of the southern region. High productivity in this sector of the Brazilian coast defines the main skipjack feeding areas and, as a consequence, the greatest abundance and availability for fishing.     

中西太平洋金枪鱼围网鲣鱼渔获量时空分布分析

中西太平洋的金枪鱼围网渔业目前的年产量约在100×104t左右,其中鲣鱼占有很重要的地位。本文通过对20世纪70年代以来围网捕获的鲣鱼渔获数据进行时间序列以及空间位置变化等时空分析,试图找出其变化规律以及趋势。结果表明,从20世纪70年代以来,随着渔船数的增加,中西太平洋的围网捕获的鲣鱼渔获量分布,从太平洋岛屿近海逐渐向太平洋热带中部海域扩展。渔获量经度重心随着中西太平洋金枪鱼围网渔业的发展有向东移动的趋势,70年代在128°E附近变化,80年代在144°E左右,90年代在153°E左右,近年在158°E左右变化。而鲣鱼渔获量纬度重心位于赤道区域,70年代在2°N附近,80年代在1°30′S左右,90年代在2°50′S左右,近年在2°55′S左右变化。经纬度5°×5°单个小区范围内10年内的最高总产量则从70年代的11×104t,增加到90年代超过了69×104t。渔获量空间分布除了随着渔业发展向外海向赤道以南扩展以外,还受南方涛动(ENSO)现象的明显影响,一般来说在相邻的数年中渔获量经度中心在厄尔尼诺年比较偏东,在拉尼娜年比较偏西。     

Modelling the impacts of environmental variation on habitat suitability for Pacific saury in the Northwestern Pacific Ocean

We developed habitat suitability index (HSI) models for two size classes of Pacific saury Cololabis saira in the Northwestern Pacific Ocean. Environmental data, including sea surface temperature, sea surface height, salinity, and net primary production, and catch and effort data from Taiwanese distant‐water stick‐held dip net fisheries during the main fishing season (August–October) during 2002–2015 were used. Habitat preferences and suitable habitat area differed between size classes. The suitable habitat was located between 40–47.5°N and 145–165°E for large‐sized Pacific saury but encompassed a greater area (35–47°N and 140–165°E) for medium‐sized Pacific saury. Both size classes were affected by substantial interannual variation in the environmental variables, which in turn can be important in determining the potential fishing grounds. We found a significant negative relationship between the suitable habitat area and the Niño3.4 indices with a time‐lag of 6 months for the large‐sized (r = ?0.68) and medium‐sized (r = ?0.42) Pacific saury, respectively, as well as the total landings of Pacific saury by all fishing fleets (r = ?0.46). As remotely‐sensed environmental data become increasingly available, HSI models may prove useful for evaluation of possible changes in habitat suitability resulting from climate change or other environmental phenomena and in formulating scientific advice for management.     

Evaluating habitat suitability indices derived from CPUE and fishing effort data for Ommatrephes bratramii in the northwestern Pacific Ocean

Neon flying squid (Ommastrephes bartramii) plays an important role in the pelagic ecosystem and is an international fishery resource with high commercial value in the North Pacific Ocean. The west stock of winter–spring cohort of this species is an important target for the squid-jigging vessels of Japan, Korea and China (including Taiwan). The squid has a life span of less than 12 months, and its population dynamics is heavily influenced by its environment. Thus, a good understanding of its interactions with the habitats, often quantified with a habitat suitability index (HSI) model, is critical in developing a sustainable fishery. In this study, using the Chinese commercial squid-jigger fishery data and corresponding environmental variables we conducted HSI modeling to evaluate the habitat of the west stock of winter–spring cohort of neon flying squid in the northwestern Pacific Ocean. We compared catch per unit effort (CPUE) and fishing effort data in HSI modeling. This study suggests that the CPUE-based HSI model tends to overestimate the ranges of optimal habitats and under-estimate monthly variations in the spatial distribution of optimal habitats. We conclude that a fishing effort-based HSI model performs better in defining optimal habitats for neon flying squid. According to the fishing-effort-based HSI model, the optimal ranges of the following key habitat variables are defined: from 16.6 to 19.6 °C for SST, from 5.8 to 12 °C for temperature at depths of 35 m, from 3.4 to 4.8 °C for temperature at depth of 317 m, from 33.10 to 33.55 psu for SSS and from ?20 cm to ?4 cm for SLH.     

基于GAM和权重分析的西北太平洋秋刀鱼渔情预报研究

为了提高秋刀鱼(Cololabis saira)渔情预报模型的时空分辨率, 提升生产经济效益, 本研究基于 2013─2016 年 7—11 月中国在西北太平洋公海的秋刀鱼生产数据及海洋环境数据, 利用广义可加模型(generalized additive models, GAM)分别拟合单位捕捞努力量渔获量(catch per unit effort, CPUE)的适宜性指数(suitability index, SI)与各海洋环境变量之间的 SI 模型, 结合提升回归树模型(boosting regression tree, BRT)进行权重分析, 建立以月份为周期的秋刀鱼栖息地适宜性指数(habitat suitability index, HSI)模型。结果表明, (1) GAM 能较好地拟合适宜性指数与环境变量的关系, 获得最优环境变量参数值;(2) 环境变量对 CPUE 影响权重的前 3 位分别为海表温度梯度、海表温度和混合层深度, 其中, 在秋季 9—11 月海表温度梯度的权重值均为最高;(3) HSI 模型的检验和评价总体准确率分别为 82.0%和 73.2%, 秋季可达 87.7%和 77.9%, 在盛渔期 10 月, 预测准确率达 89.4%;(4) HSI 高值区与秋刀鱼实际渔场在空间分布基本一致。研究表明该模型适用于秋刀鱼的渔情预报, 并在每天的速报中具有明显优势。     

基于垂直水温因子的秘鲁外海茎柔鱼春、夏季栖息地分布

为了研究温度变动对茎柔鱼(Dosidicus gigas)资源丰度和栖息地的分布的影响, 利用 2006—2015 年秘鲁外海春夏季节(9 月至翌年 2 月)茎柔鱼渔业捕捞数据结合中上层垂直水温数据(0 m, 50 m, 100 m 和 150 m)建立栖息地适宜性(habitat suitability index, HSI)模型, 分析秘鲁外海茎柔鱼渔场以及栖息地的时空分布。通过计算适宜栖息地内的茎柔鱼资源量占比, 并用 2014—2015 年的数据进行验证。结果发现, 基于垂直水温因子和算术平均法的栖息地模型可以较好模拟出茎柔鱼栖息地适宜性指数。空间相关分析结果显示, 秘鲁外海水域各水层水温与栖息地适宜性呈现负相关关系。茎柔鱼的 CPUE 和适宜栖息地面积的变化相对平稳, 没有明显的年间和月间差异, 两者之间呈现显著的正相关关系。茎柔鱼的渔场重心和栖息地重心存在显著的年间和月间变化, 均呈现向东南方向移动的趋势, 同时春季适宜栖息地面积与夏季相比明显减少。茎柔鱼渔场的经纬度重心的月间和年际变化与栖息地经纬度重心的移动具有一致性, 两者之间呈现明显的正相关。研究表明, 茎柔鱼的资源丰度与适宜栖息地密切相关, 其适宜栖息地存在明显的年间和月间变化, 这可能是造成秘鲁外海茎柔鱼时空分布变动的重要原因。