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1.
渔获量数据是资源评估所需的最基本数据,同时也最易出现报告和统计误差。误报问题是导致历史渔获量偏差的原因之一,普遍存在于全球各类渔业资源评估中。根据历史数据,分析渔获量偏差对资源评估的影响有助于建立合理的管理目标,促进渔业资源可持续利用。以西大西洋蓝鳍金枪鱼(Thunnus thynnus)为例,运用年龄结构模型(AgeStructured Assessment Program, ASAP),分析历史渔获量统计偏差对当前资源状态判定的影响。结果表明,捕捞死亡系数(Fishing mortality, F)和产卵亲体生物量(Spawning stock biomass, SSB)的估计值会随着调整后的实际渔获量同向变化;随着统计偏差幅度增大,F和SSB相关生物学参考点的相对偏差率也随之增大。所有8种假定的渔获量统计偏差情况下,F相关参考点的相对偏差率均小于1%;当渔获量统计偏差为-20%时,SSB相关参考点的最大相对偏差率约为4%。历史渔获量统计偏差对SSB相关参考点的影响相比F相关参考点更为明显。根据该研究结果,建议加强渔获量数据质量问题的来源分析,从而进行历史渔业数据的科学重建,以提高...  相似文献   
2.
大眼金枪鱼(Thunnus obesus)是最具经济价值的热带金枪鱼类,其资源状况一直是区域性金枪鱼渔业管理组织关注的重点。由于多种渔业作业、捕捞船队构成复杂,印度洋大眼金枪鱼的历史渔获量统计存在一定的偏差(Bias),但国际上近些年开展资源评估时都忽略了这一偏差。本研究根据1979~2015年的年渔获量、年龄结构渔获量及相对丰度指数数据,运用年龄结构资源评估模型(ASAP)对印度洋大眼金枪鱼资源进行评估,重点考查渔获量的不确定性(观测误差和统计偏差)对资源评估结果的影响。结果显示,印度洋大眼金枪鱼当前资源总体没有过度捕捞,但2015年初显示轻微的过度捕捞,通过对比基础模型与8个灵敏度分析模型的评估结果发现,渔获量观测误差(CV)的预设对资源开发状态的判断有一定的影响。当渔获量统计偏差调整量为15%时(即历史渔获量被低估了),评估结果与基础模型基本一致;统计偏差调整量为20%时,评估结果有过度捕捞的趋势。本研究结果表明,资源评估模型中渔获量观测误差的设定和历史渔获量统计偏差均会对评估结果产生影响,后者更为明显,因此,二者均不能忽略。  相似文献   
3.
运用数据缺乏方法估算印度洋大青鲨可持续渔获量   总被引:2,自引:1,他引:1  
运用数据缺乏方法,即基于资源衰减的可持续渔获量估算模型(DCAC),结合Monte Carol模拟,对印度洋大青鲨(Prionace glauca)的可持续渔获量进行估计。结果表明,若大青鲨资源衰减比率(Δ)为正值,当自然死亡系数M增大或最大可持续产量对应的捕捞死亡系数(F_(MSY))与M的比值c增大时,可持续渔获量估算值(Y_(sust))增大;若Δ接近零甚至为负值,当M或c增大时,Y_(sust)呈减小趋势。资源丰度指数的选择对DCAC结果有较大影响,基于日本延绳钓渔业1998—2014年和2001—2014年两个时间序列的丰度指数得到的Y_(sust)结果可靠,且与其他模型估算的MSY值接近。2014年印度洋大青鲨的年渔获量正好处在或略高于最大可持续产量(MSY)水平,但该结果仍具有一定的不确定性。本研究表明运用DCAC方法估算印度洋大青鲨可持续渔获量是可行的,但对其他鲨鱼种类的适用性仍需进一步研究,该结果可为数据缺乏方法在大洋和中国近海渔业中的应用提供参考。  相似文献   
4.
剑鱼(Xiphias gladius)是具有较高经济价值的大型旗鱼类鱼种,处于食物链的上端,对其资源评估并制定管理策略,在资源的可持续利用和生态系统保护上具有重要意义。基于贝叶斯剩余产量模型(just another bayesian biomass assessment, JABBA)和它的拓展版JABBA-Select对印度洋剑鱼资源状况进行评估,分析资源丰度指数(标准化CPUE)、捕捞选择性对评估结果的影响。结果表明:JABBA-Select模型因考虑捕捞选择性和生活史信息,对资源状态的评估表现要优于JABBA模型。印度洋剑鱼的最大可持续产量(maximum sustainable yield, MSY)估值为3.17万t,当前渔获量为3.01万t,资源处于健康状态的概率为98%。评估结果对种群内禀增长率参数r的先验分布敏感性较小,参数r与环境容纳量参数K的后验分布存在负相关。所建模型不存在明显的回顾性误差,模型较稳健。预测分析显示,当总可捕量控制在3.60万t以下时,在2028年前不会处于资源型过度捕捞(overfished)和捕捞型过度捕捞(overfishing)。  相似文献   
5.
根据2011年10月~2013年12月期间金枪鱼延绳钓渔船海上兼捕采集的样品(雌性66尾、雄性81尾,未鉴定性别1尾),首次对东太平洋公海海域(25°S~15°N,175°E~105°W)的大青鲨(Prionace glauca)胃含物组成及其多样性进行了探究。结果表明,摄食强度以1级为主(68%),雌雄间无显著差异(χ2,df=4,P0.1);胃含物种类组成结构,硬骨鱼类占最大比例(占57.3%),其次是头足类(其中鱿占总饵料数的97.9%),雌雄间无显著差异(χ~2检验,df=15,P0.05),但个体间差异大,重叠率低。饵料总体多样性Shannon-Weiner指数(H)为1.78,Simpson指数(C)为0.28。随大青鲨叉长增加,H略呈下降趋势,C略呈上升趋势。成熟中、排卵中、已怀孕3个阶段的雌性个体饵料组成多样性略有差异。聚类分析显示,1月~3月、8月~10月和11月~12月的饵料组成结构中,8月~10月和11月~12月的相似性较高。  相似文献   
6.
利用2010年10月-2011年2月、2011年10月-2012年3月期间由科学观察员采集的热带大西洋北部海域(5°N~15°N,25°W~40°W)大青鲨的胃含物样品,研究其摄食特点。结果表明,摄食强度以1级为主,幼鲨与成熟鲨鱼的摄食强度组成有显著差异(P0.1),但雌性与雄性摄食强度组成无显著差异(P0.1)。硬骨鱼类是最主要的饵料种类,头足类次之。雌、雄大青鲨摄食的优势种类相同,均为鱿鱼、沙丁鱼、帆蜥鱼和福氏粗鳍鱼。随着大青鲨长度的增加,饵料中头足类的比率和出现频率总体呈下降趋势,硬骨鱼类的比率和出现频率大多呈上升趋势。饵料种类组成的总体Shannon-Weiner多样性指数H=1.70,Simpson优势度集中指数C=0.23。指数H有随着长度增加而升高的趋势,指数C则呈相反的下降趋势。  相似文献   
7.
随着渔业资源评估理论、数理统计方法和计算机技术的进步, 资源评估模型朝着多样化和复杂化不断发展, 其中种群模拟技术是检测模型适用性和局限性的重要手段。该技术由种群仿真理念发展而来, 通过模拟“真实”种群的方式, 对资源评估结果和管理策略进行有效的评价和预测, 并凭借可结合海洋环境因子、鱼类洄游空间分布以及多鱼种渔业进行资源评估的特性, 已成为开发新资源的重要评估方法之一。为此, 本文对种群模拟的结构和发展过程进行了回顾, 对该技术的核心组成部分操作模型和常见的四类误差(过程误差、观测误差、模型结构误差和管理误差)展开分类讨论。此外, 本文还结合近年来迅速发展的数据缺乏和数据适中模型的特点, 根据实际应用案例对种群模拟的作用和使用前景进行梳理, 并就种群模拟技术发展中存在的主要问题和潜在解决办法提出分析和建议。  相似文献   
8.
颜毓洁  耿喆 《安徽农业科学》2011,39(30):18919-18920,18939
结合2000~2009年陕西省农业的相关数据,选取20个主要变量进行因子分析,通过因子载荷矩阵得到"农业生产投入"、"农村二、三产业发展"、"政策法律"3个公因子。在对3个公因子分析的基础上,提出了提高陕西省农民收入的对策:提高农民农业经营性收入、增加农民工资性收入和加强政策法规建设。  相似文献   
9.
10.
近些年来印度洋近海金枪鱼类和马鲛类捕捞量上升较快,但因捕捞者多为个体手工渔业或小型工业渔业,渔业统计不完善,缺少传统资源评估所需的完整数据,因此这些鱼种目前缺乏可靠的评估。为了更好地掌握资源状况以制定相应的管理措施,本研究使用1950—2020年捕捞量数据,运用CMSY模型(Monte Carlo Catch-MSY)、DB-SRA模型(Depletion-Based Stock Reduction Analysis)和OCOM模型(Optimized Catch-only Assessment Method)三种数据有限评估方法对圆舵鲣(Auxis rochei)、扁舵鲣(Auxis thazard)、巴鲣(Euthynnus affinis)、青干金枪鱼(Thunnus tonggol)、斑点马鲛(Scomberomorus guttatus)、康氏马鲛(Scomberomorus commerson)这六个鱼种资源状况进行评估。基于相对生物量(B/BMSY)和相对捕捞死亡率(F/FMSY)进行判断,扁舵鲣和斑点马鲛的当前资源状态较为健康(P(B/BMSY>1)=78%,P(F/FMSY<1)=67%;P(B/BMSY>1)=78%,P(F/FMSY<1)=55%),圆舵鲣和巴鲣有较大概率处于捕捞型过度捕捞状态(P(B/BMSY>1)=78%,P(F/FMSY<1)=33%;P(B/BMSY>1)=78%,P(F/FMSY<1)=45%),青干金枪鱼和康氏马鲛有较大概率既处于捕捞型过度捕捞又处于资源型过度捕捞状态中(P(B/BMSY>1)=33%,P(F/FMSY<1)=44%;P(B/BMSY>1)=55%,P(F/FMSY<1)=33%)。三种模型中,CMSY模型和DB-SRA模型给出的MSY估计值接近,CMSY模型给出了最为谨慎的评估结果(六个鱼种均存在过度捕捞),而OCOM模型给出的结果最为乐观,表明三种模型对这六个鱼种的资源状况判断有一定差异。敏感性分析显示,参数r以及Bend/K的先验设定均会对CMSY模型结果产生较大的影响;DB-SRA模型对Bt/K敏感,对K较为稳健。从结果上来看,三种模型均可以用于对近海小型金枪鱼和马鲛类的资源评估,但单一方法可能会导致结果偏差。建议在使用数据有限的评估方法时,采用多组参数以及多个方法进行比较分析,以更全面的获得种群资源状况。本研究可以为印度洋近海小型渔业管理提供参考。  相似文献   
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