西南大西洋阿根廷滑柔鱼是我国鱿钓渔船的重要捕捞对象,在海洋生态系统中起着重要的作用。基于Web of Science数据库文献检索到的98篇文献,运用文献计量学分析方法,对西南大西洋阿根廷滑柔鱼渔业生物学研究现状进行了系统梳理,并对未来...西南大西洋阿根廷滑柔鱼是我国鱿钓渔船的重要捕捞对象,在海洋生态系统中起着重要的作用。基于Web of Science数据库文献检索到的98篇文献,运用文献计量学分析方法,对西南大西洋阿根廷滑柔鱼渔业生物学研究现状进行了系统梳理,并对未来发展趋势进行了分析。结果表明,1994年以来,阿根廷滑柔鱼渔业生物学研究一直受到各国学者的较多的关注,其中以阿根廷和英国最多;在研究内容方面,渔场形成及其环境因子关系等研究已较为成熟,各国学者达成较为一致的意见;年龄、种群结构和洄游分布以及资源评估和管理已取得重要成果,但仍存在差异。为此,建议应加强各沿海国家和地区以及远洋国家对阿根廷滑柔鱼资源合作调查与科学研究,掌握不同群体的生活史过程及其数量变动机制,开发符合其生活史特点的资源评估模型,为阿根廷滑柔鱼渔业可持续发展提供科学指导。展开更多
本文利用1998-2016年西北太平洋柔鱼渔业数据及其渔场(35°～45°N,140°～165°E)的海洋遥感环境数据,包括海表温度、海面高度异常和叶绿素浓度,采用基于渔场环境的方法标准化西北太平洋柔鱼单位捕捞努力量渔获量(catc...本文利用1998-2016年西北太平洋柔鱼渔业数据及其渔场(35°～45°N,140°～165°E)的海洋遥感环境数据,包括海表温度、海面高度异常和叶绿素浓度,采用基于渔场环境的方法标准化西北太平洋柔鱼单位捕捞努力量渔获量(catch per unit effort, CPUE)。结果表明:柔鱼高频次作业的海表温度范围为10.2～22.2℃(96.05%),海面高度异常范围为-15.9～28.2 cm(97.91%),叶绿素浓度范围为0.0～1.0 mg/m^3(96.69%)。名义CPUE和基于环境因子的标准化CPUE年际变化趋势基本一致。但由于柔鱼作业方式高度集中,有效捕捞努力量远低于名义捕捞努力量,以及考虑环境因子影响效应,名义CPUE均低于标准化CPUE。在深入理解鱿钓渔业和其生物学特性的基础上,基于渔场环境因子准化后的CPUE更具代表性,建议在以后的柔鱼资源评估与管理中使用基于渔场环境因子的标准化CPUE。展开更多
阿根廷滑柔鱼(Illex argentinus)是西南大西洋鱿钓渔业的主要作业鱼种,对资源丰度进行准确的预测可指导企业合理安排渔业生产。因此,本研究根据2000-2016年我国西南大西洋阿根廷滑柔鱼的生产数据,以单位捕捞努力量的渔获量(Catch per un...阿根廷滑柔鱼(Illex argentinus)是西南大西洋鱿钓渔业的主要作业鱼种,对资源丰度进行准确的预测可指导企业合理安排渔业生产。因此,本研究根据2000-2016年我国西南大西洋阿根廷滑柔鱼的生产数据,以单位捕捞努力量的渔获量(Catch per unit effort, CPUE)为阿根廷滑柔鱼资源丰度的指标,利用灰色绝对关联分析和灰色预测建模的方法(GM(0,N)),计算2001-2015年CPUE的时间序列值与产卵期(6-8月)产卵场海表面温度(Sea surface temperature, SST)时间序列值的灰色绝对关联度,选取产卵场海域中灰色绝对关联度大于0.90的海区SST建立资源丰度预测模型,并用2016年实际CPUE进行验证。灰色绝对关联分析表明,6-8月,30°～40°S,45°～60°W海域内存在若干海区的SST与次年对数CPUE时间序列呈现较强的关联度,可作为预报因子。GM(0,N)模型结果表明,以6-8月产卵场SST作为环境因子建立的模型4能较好地拟合出阿根廷滑柔鱼资源丰度变动趋势,与2016年真实值相比,相对误差为7%,该模型可较好地作为阿根廷滑柔鱼资源丰度的预测模型。相反,包含6月和7月SST的模型1效果优于不包含6月SST的模型2或不包含7月SST的模型3,拟合得到的2016年的数据与真实值相比,相对误差分别为128%和289%,这说明6月和7月是西南大西洋阿根廷滑柔鱼的主要产卵月份。展开更多
【目的】探究中西太平洋围网鲣鱼渔场时空分布及其与海洋环境因子之间的关系。【方法】根据2017―2021年上海开创远洋渔业有限公司“金汇58轮”中西太平洋鲣鱼(Katsuwonus pelamis)围网生产统计的数据及遥感获取的海表面温度、叶绿素a...【目的】探究中西太平洋围网鲣鱼渔场时空分布及其与海洋环境因子之间的关系。【方法】根据2017―2021年上海开创远洋渔业有限公司“金汇58轮”中西太平洋鲣鱼(Katsuwonus pelamis)围网生产统计的数据及遥感获取的海表面温度、叶绿素a浓度和海表面高度等环境数据,应用广义相加模型(GAM)对鲣鱼单位捕捞努力量渔获量(Catch per unit of fishing effort,CPUE)进行标准化处理,并逐步回归分析CPUE与各因子的差异显著性,利用软件Arcgis10.7对标准化后鲣鱼CPUE进行空间因子和环境因子的叠加分析。【结果】经度和环境因子(海表面温度、叶绿素a浓度和海表面高度)对鲣鱼CPUE均有显著影响(P<0.05),叶绿素a浓度和海表面温度表现为极显著影响(P<0.01),海表面温度对CPUE的影响最显著,其次为叶绿素a浓度、经度、海表面高度;2017―2021年,中西太平洋鲣鱼年均CPUE最大值(46.59 t/网)出现在2018和2020年,月均最大值(51.79 t/网)出现在2月,作业渔场主要分布在5.0°S―5.0°N、165.0°E―180.0°E;鲣鱼平均CPUE较大值(>42.25 t/网)出现在5.5°―4.5°S,166.5°―168.5°E;1.5°―0.5°S,166.5°―173.5°E;1.5°―0.5°S,173.5°―169.5°W四点连成的海域内。【结论】鲣鱼渔场最适海表面温度为29.25~30.25℃,最适叶绿素a质量浓度为0.138~0.171 mg/m3,最适海表面高度为65.00~75.60 cm。展开更多
文摘西南大西洋阿根廷滑柔鱼是我国鱿钓渔船的重要捕捞对象,在海洋生态系统中起着重要的作用。基于Web of Science数据库文献检索到的98篇文献,运用文献计量学分析方法,对西南大西洋阿根廷滑柔鱼渔业生物学研究现状进行了系统梳理,并对未来发展趋势进行了分析。结果表明,1994年以来,阿根廷滑柔鱼渔业生物学研究一直受到各国学者的较多的关注,其中以阿根廷和英国最多;在研究内容方面,渔场形成及其环境因子关系等研究已较为成熟,各国学者达成较为一致的意见;年龄、种群结构和洄游分布以及资源评估和管理已取得重要成果,但仍存在差异。为此,建议应加强各沿海国家和地区以及远洋国家对阿根廷滑柔鱼资源合作调查与科学研究,掌握不同群体的生活史过程及其数量变动机制,开发符合其生活史特点的资源评估模型,为阿根廷滑柔鱼渔业可持续发展提供科学指导。
文摘本文利用1998-2016年西北太平洋柔鱼渔业数据及其渔场(35°～45°N,140°～165°E)的海洋遥感环境数据,包括海表温度、海面高度异常和叶绿素浓度,采用基于渔场环境的方法标准化西北太平洋柔鱼单位捕捞努力量渔获量(catch per unit effort, CPUE)。结果表明:柔鱼高频次作业的海表温度范围为10.2～22.2℃(96.05%),海面高度异常范围为-15.9～28.2 cm(97.91%),叶绿素浓度范围为0.0～1.0 mg/m^3(96.69%)。名义CPUE和基于环境因子的标准化CPUE年际变化趋势基本一致。但由于柔鱼作业方式高度集中,有效捕捞努力量远低于名义捕捞努力量,以及考虑环境因子影响效应,名义CPUE均低于标准化CPUE。在深入理解鱿钓渔业和其生物学特性的基础上,基于渔场环境因子准化后的CPUE更具代表性,建议在以后的柔鱼资源评估与管理中使用基于渔场环境因子的标准化CPUE。
文摘阿根廷滑柔鱼(Illex argentinus)是西南大西洋鱿钓渔业的主要作业鱼种,对资源丰度进行准确的预测可指导企业合理安排渔业生产。因此,本研究根据2000-2016年我国西南大西洋阿根廷滑柔鱼的生产数据,以单位捕捞努力量的渔获量(Catch per unit effort, CPUE)为阿根廷滑柔鱼资源丰度的指标,利用灰色绝对关联分析和灰色预测建模的方法(GM(0,N)),计算2001-2015年CPUE的时间序列值与产卵期(6-8月)产卵场海表面温度(Sea surface temperature, SST)时间序列值的灰色绝对关联度,选取产卵场海域中灰色绝对关联度大于0.90的海区SST建立资源丰度预测模型,并用2016年实际CPUE进行验证。灰色绝对关联分析表明,6-8月,30°～40°S,45°～60°W海域内存在若干海区的SST与次年对数CPUE时间序列呈现较强的关联度,可作为预报因子。GM(0,N)模型结果表明,以6-8月产卵场SST作为环境因子建立的模型4能较好地拟合出阿根廷滑柔鱼资源丰度变动趋势,与2016年真实值相比,相对误差为7%,该模型可较好地作为阿根廷滑柔鱼资源丰度的预测模型。相反,包含6月和7月SST的模型1效果优于不包含6月SST的模型2或不包含7月SST的模型3,拟合得到的2016年的数据与真实值相比,相对误差分别为128%和289%,这说明6月和7月是西南大西洋阿根廷滑柔鱼的主要产卵月份。
文摘【目的】探究中西太平洋围网鲣鱼渔场时空分布及其与海洋环境因子之间的关系。【方法】根据2017―2021年上海开创远洋渔业有限公司“金汇58轮”中西太平洋鲣鱼(Katsuwonus pelamis)围网生产统计的数据及遥感获取的海表面温度、叶绿素a浓度和海表面高度等环境数据,应用广义相加模型(GAM)对鲣鱼单位捕捞努力量渔获量(Catch per unit of fishing effort,CPUE)进行标准化处理,并逐步回归分析CPUE与各因子的差异显著性,利用软件Arcgis10.7对标准化后鲣鱼CPUE进行空间因子和环境因子的叠加分析。【结果】经度和环境因子(海表面温度、叶绿素a浓度和海表面高度)对鲣鱼CPUE均有显著影响(P<0.05),叶绿素a浓度和海表面温度表现为极显著影响(P<0.01),海表面温度对CPUE的影响最显著,其次为叶绿素a浓度、经度、海表面高度;2017―2021年,中西太平洋鲣鱼年均CPUE最大值(46.59 t/网)出现在2018和2020年,月均最大值(51.79 t/网)出现在2月,作业渔场主要分布在5.0°S―5.0°N、165.0°E―180.0°E;鲣鱼平均CPUE较大值(>42.25 t/网)出现在5.5°―4.5°S,166.5°―168.5°E;1.5°―0.5°S,166.5°―173.5°E;1.5°―0.5°S,173.5°―169.5°W四点连成的海域内。【结论】鲣鱼渔场最适海表面温度为29.25~30.25℃,最适叶绿素a质量浓度为0.138~0.171 mg/m3,最适海表面高度为65.00~75.60 cm。
