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基于栖息地指数的阿拉伯海鲐鱼渔情预报模型构建
被引量：
11
1
作者
范秀梅
杨胜龙
+2 位作者
张胜茂
朱文斌
崔雪森
《南方水产科学》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第4期8-17,共10页
为了更好地了解和可持续开发利用阿拉伯海澳洲鲐(Scomber australasicus)资源,采用2016—2017年1、2、11和12月主渔汛期间我国公海围网渔船在阿拉伯海的鲐鱼生产数据,结合海表温度(Sea surface temperature,SST)、混合层厚度(Mixed-laye...
为了更好地了解和可持续开发利用阿拉伯海澳洲鲐(Scomber australasicus)资源,采用2016—2017年1、2、11和12月主渔汛期间我国公海围网渔船在阿拉伯海的鲐鱼生产数据,结合海表温度(Sea surface temperature,SST)、混合层厚度(Mixed-layer thickness, MLT)、海面高度异常(Sea level anomaly, SLA)、叶绿素a浓度(Chlorophyll-a concentration, CHL)环境数据,分别构建了以渔获量(Fish catch, FC)和作业次数(Fishing times, FT)为基础的栖息地指数(Habitat suitability index, HSI)模型:FC-HSI和FT-HSI模型。在HIS>0.6的海域,2016和2017年实际渔获量占比分别为76.25%和80.03%。利用2018年的实际生产数据对模型进行预报准确度验证,得出在HIS>0.6的海域,实际渔获量占比分别为45.68%和50.15%,FT-HSI模型的预报结果优于FC-HSI模型。结果表明,基于SST、MLT、SLA、CHL的FT-HSI模型能够较好地预测阿拉伯海鲐鱼的中心渔场。
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关键词
澳洲鲐
栖息地指数模型
渔情预报
阿拉伯海
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职称材料
基于海洋环境因子和不同权重系数的南海中沙西沙海域鸢乌贼渔场分析
被引量：
22
2
作者
范江涛
陈作志
+1 位作者
张俊
冯雪
《南方水产科学》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第4期57-63,共7页
根据2014年"南锋"号调查船在南海中沙西沙海域的声学走航调查数据,结合遥感获得的海表温度(SST)、叶绿素a浓度(CHL)、海面盐度(SSS)、海面高度(SSH)等海洋环境数据,按不同季节不同因子分别建立栖息地适应性指数模型,对不同因...
根据2014年"南锋"号调查船在南海中沙西沙海域的声学走航调查数据,结合遥感获得的海表温度(SST)、叶绿素a浓度(CHL)、海面盐度(SSS)、海面高度(SSH)等海洋环境数据,按不同季节不同因子分别建立栖息地适应性指数模型,对不同因子赋予不同权重系数,计算栖息地指数模型准确度,以此来确定不同季节各因子的权重系数。结果表明,各因子的最适值呈明显的季节变化,春季SST的权重系数为0.7,其余因子权重系数为0.1时模型准确度最高;夏季CHL的权重系数为1,其余因子权重系数为0时模型准确度最高;秋季CHL权重系数为0.7,其余因子系数为0.1时模型准确度最高;冬季SST权重系数为1,其余因子系数为0时模型准确度最高。研究认为,鸢乌贼(Sthenoteuthis oualaniensis)渔场不同季节对不同因子的响应程度不同,赋予各因子不同的权重系数可以有效提高模型准确率。
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关键词
鸢乌贼
渔场
环境因子
栖息地指数模型
南海中沙西沙海域
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职称材料
舟山渔场及其附近海域渔场渔情分析预测
被引量：
1
3
作者
胡莉烨
潘洪军
+1 位作者
毕振波
刘亚飞
《中国水运》
2016年第12期47-48,共2页
本文选用栖息地适应性指数模型为预测模型对舟山渔场及其附近海域渔场渔情进行分析。利用Arcgis软件工具,根据小渔区形式对海表温度(SST)和叶绿素a浓度(CHL-a)数据进行分区统计提取处理,形成具有相同空间尺度的渔获量、海表温度和叶绿素...
本文选用栖息地适应性指数模型为预测模型对舟山渔场及其附近海域渔场渔情进行分析。利用Arcgis软件工具,根据小渔区形式对海表温度(SST)和叶绿素a浓度(CHL-a)数据进行分区统计提取处理,形成具有相同空间尺度的渔获量、海表温度和叶绿素a浓度的网格数据,从而建立综合栖息地指数模型,最终将预测结果与实际作业区域作叠加分析。本预测方法具有计算量小、可靠性强的特点,对合理捕捞作业具有一定的指导作用。
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关键词
渔场分析预测
海表温度
叶绿素浓度
栖息地指数模型
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职称材料
题名
基于栖息地指数的阿拉伯海鲐鱼渔情预报模型构建
被引量：
11
1
作者
范秀梅
杨胜龙
张胜茂
朱文斌
崔雪森
机构
中国水产科学研究院东海水产研究所/农业农村部远洋与极地渔业创新重点实验室
中国水产科学研究院渔业资源与遥感信息技术重点开放实验室
浙江省海洋水产研究所
出处
《南方水产科学》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第4期8-17,共10页
基金
浙江省科学技术厅2018年度重点研发计划项目(2018C02026)
国家重点研发计划项目(2019YFD0901405)
+2 种基金
印度洋中上层鱼类资源探捕项目(SZGXZS2019160)
中国水产科学研究院基本科研业务费项目(2019T08)
浙江省远洋渔业资源探捕项目(SZGXZS2019087)。
文摘
为了更好地了解和可持续开发利用阿拉伯海澳洲鲐(Scomber australasicus)资源,采用2016—2017年1、2、11和12月主渔汛期间我国公海围网渔船在阿拉伯海的鲐鱼生产数据,结合海表温度(Sea surface temperature,SST)、混合层厚度(Mixed-layer thickness, MLT)、海面高度异常(Sea level anomaly, SLA)、叶绿素a浓度(Chlorophyll-a concentration, CHL)环境数据,分别构建了以渔获量(Fish catch, FC)和作业次数(Fishing times, FT)为基础的栖息地指数(Habitat suitability index, HSI)模型:FC-HSI和FT-HSI模型。在HIS>0.6的海域,2016和2017年实际渔获量占比分别为76.25%和80.03%。利用2018年的实际生产数据对模型进行预报准确度验证,得出在HIS>0.6的海域,实际渔获量占比分别为45.68%和50.15%,FT-HSI模型的预报结果优于FC-HSI模型。结果表明,基于SST、MLT、SLA、CHL的FT-HSI模型能够较好地预测阿拉伯海鲐鱼的中心渔场。
关键词
澳洲鲐
栖息地指数模型
渔情预报
阿拉伯海
Keywords
Scomber australasicus
Habitat suitability index
Fishery forecast
Arabian Sea
分类号
S934 [农业科学—渔业资源]
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职称材料
题名
基于海洋环境因子和不同权重系数的南海中沙西沙海域鸢乌贼渔场分析
被引量：
22
2
作者
范江涛
陈作志
张俊
冯雪
机构
中国水产科学研究院南海水产研究所农业部南海渔业资源环境重点野外科学观测实验站
出处
《南方水产科学》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第4期57-63,共7页
基金
农业部财政重大专项(NFZX2013)
农业部财政项目"南海海洋捕捞生产结构调查"(640)
国家科技支撑计划项目(2013BAD13B06)
文摘
根据2014年"南锋"号调查船在南海中沙西沙海域的声学走航调查数据,结合遥感获得的海表温度(SST)、叶绿素a浓度(CHL)、海面盐度(SSS)、海面高度(SSH)等海洋环境数据,按不同季节不同因子分别建立栖息地适应性指数模型,对不同因子赋予不同权重系数,计算栖息地指数模型准确度,以此来确定不同季节各因子的权重系数。结果表明,各因子的最适值呈明显的季节变化,春季SST的权重系数为0.7,其余因子权重系数为0.1时模型准确度最高;夏季CHL的权重系数为1,其余因子权重系数为0时模型准确度最高;秋季CHL权重系数为0.7,其余因子系数为0.1时模型准确度最高;冬季SST权重系数为1,其余因子系数为0时模型准确度最高。研究认为,鸢乌贼(Sthenoteuthis oualaniensis)渔场不同季节对不同因子的响应程度不同,赋予各因子不同的权重系数可以有效提高模型准确率。
关键词
鸢乌贼
渔场
环境因子
栖息地指数模型
南海中沙西沙海域
Keywords
Sthenoteuthis oualaniensis
fishing grounds
environmental factors
habitat suitability index models
the Zhongsha and Xisha Islands of the South China Sea
分类号
S943 [农业科学—水产养殖]
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职称材料
题名
舟山渔场及其附近海域渔场渔情分析预测
被引量：
1
3
作者
胡莉烨
潘洪军
毕振波
刘亚飞
机构
浙江海洋大学数理与信息学院
出处
《中国水运》
2016年第12期47-48,共2页
文摘
本文选用栖息地适应性指数模型为预测模型对舟山渔场及其附近海域渔场渔情进行分析。利用Arcgis软件工具,根据小渔区形式对海表温度(SST)和叶绿素a浓度(CHL-a)数据进行分区统计提取处理,形成具有相同空间尺度的渔获量、海表温度和叶绿素a浓度的网格数据,从而建立综合栖息地指数模型,最终将预测结果与实际作业区域作叠加分析。本预测方法具有计算量小、可靠性强的特点,对合理捕捞作业具有一定的指导作用。
关键词
渔场分析预测
海表温度
叶绿素浓度
栖息地指数模型
分类号
S931.4 [农业科学—渔业资源]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于栖息地指数的阿拉伯海鲐鱼渔情预报模型构建
范秀梅
杨胜龙
张胜茂
朱文斌
崔雪森
《南方水产科学》
CAS
CSCD
北大核心
2020
11
在线阅读
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职称材料
2
基于海洋环境因子和不同权重系数的南海中沙西沙海域鸢乌贼渔场分析
范江涛
陈作志
张俊
冯雪
《南方水产科学》
CAS
CSCD
北大核心
2016
22
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
舟山渔场及其附近海域渔场渔情分析预测
胡莉烨
潘洪军
毕振波
刘亚飞
《中国水运》
2016
1
在线阅读
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职称材料
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