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基于NODE-GAM模型的太平洋中部大眼金枪鱼CPUE时空分布及其与环境因子的关系
1
作者
周淑婷
邹晓荣
李东旭
《广东海洋大学学报》
北大核心
2025年第1期55-61,共7页
【目的】研究太平洋大眼金枪鱼(Thunnus obesus)的时空分布及不同环境因子对大眼金枪鱼单位捕捞努力量渔获量(CPUE)影响的规律,为大眼金枪鱼延绳钓的科学生产及渔业管理等提供参考。【方法】根据2018―2021年太平洋延绳钓作业数据,结合...
【目的】研究太平洋大眼金枪鱼(Thunnus obesus)的时空分布及不同环境因子对大眼金枪鱼单位捕捞努力量渔获量(CPUE)影响的规律,为大眼金枪鱼延绳钓的科学生产及渔业管理等提供参考。【方法】根据2018―2021年太平洋延绳钓作业数据,结合表层、100、200、300 m海水温度,海水表层盐度和海表层叶绿素a质量浓度等同期海洋环境数据,使用广义可加性神经遗忘决策集成模型(NODE-GAM)分析太平洋大眼金枪鱼CPUE时空分布及对环境因子的响应规律。【结果与结论】太平洋大眼金枪鱼渔获数量和CPUE值在年际分布和月度分布上的差异均很大。整体来看,太平洋中部大眼金枪鱼盛渔期为9―12月,低潮期为1―8月;2018―2021年间,渔场范围有逐年向东向南扩散的趋势,其中高产渔场区主要集中在赤道两侧、10°N―10°S之间的广阔海域。环境因子对大眼金枪鱼CPUE的相对重要性指数从大到小依次为200 m海水温度、100 m海水温度、300 m海水温度、海水表面温度叶绿素a质量浓度和海水表层盐度。NODE-GAM模型的均方误差为0.085,较广义可加性模型、随机森林和反向传播神经网络分别降低了63.0%、43.3%和29.2%。
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关键词
大眼金枪鱼
单位捕捞努力量渔获量
时空分布
环境因子
太平洋
node-gam
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题名
基于NODE-GAM模型的太平洋中部大眼金枪鱼CPUE时空分布及其与环境因子的关系
1
作者
周淑婷
邹晓荣
李东旭
机构
上海海洋大学海洋生物资源与管理学院
国家远洋渔业工程技术研究中心/大洋渔业资源可持续开发省部共建教育部重点实验室/农业农村部大洋渔业资源环境科学观测实验站
出处
《广东海洋大学学报》
北大核心
2025年第1期55-61,共7页
基金
远洋渔业高效捕捞与船载加工一体化智能装备技术服务项目(D-8006-23-0016)。
文摘
【目的】研究太平洋大眼金枪鱼(Thunnus obesus)的时空分布及不同环境因子对大眼金枪鱼单位捕捞努力量渔获量(CPUE)影响的规律,为大眼金枪鱼延绳钓的科学生产及渔业管理等提供参考。【方法】根据2018―2021年太平洋延绳钓作业数据,结合表层、100、200、300 m海水温度,海水表层盐度和海表层叶绿素a质量浓度等同期海洋环境数据,使用广义可加性神经遗忘决策集成模型(NODE-GAM)分析太平洋大眼金枪鱼CPUE时空分布及对环境因子的响应规律。【结果与结论】太平洋大眼金枪鱼渔获数量和CPUE值在年际分布和月度分布上的差异均很大。整体来看,太平洋中部大眼金枪鱼盛渔期为9―12月,低潮期为1―8月;2018―2021年间,渔场范围有逐年向东向南扩散的趋势,其中高产渔场区主要集中在赤道两侧、10°N―10°S之间的广阔海域。环境因子对大眼金枪鱼CPUE的相对重要性指数从大到小依次为200 m海水温度、100 m海水温度、300 m海水温度、海水表面温度叶绿素a质量浓度和海水表层盐度。NODE-GAM模型的均方误差为0.085,较广义可加性模型、随机森林和反向传播神经网络分别降低了63.0%、43.3%和29.2%。
关键词
大眼金枪鱼
单位捕捞努力量渔获量
时空分布
环境因子
太平洋
node-gam
Keywords
Thunnus obesus
CPUE
spatiotemporal distribution
environmental factors
Pacific
node-gam
分类号
S977 [农业科学—捕捞与储运]
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1
基于NODE-GAM模型的太平洋中部大眼金枪鱼CPUE时空分布及其与环境因子的关系
周淑婷
邹晓荣
李东旭
《广东海洋大学学报》
北大核心
2025
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