本文選題：空間插值 + 掃海面積　； 參考：《中國(guó)科學(xué)院大學(xué)(中國(guó)科學(xué)院海洋研究所)》2017年博士論文

【摘要】：漁業(yè)提供了人類膳食結(jié)構(gòu)中的優(yōu)質(zhì)蛋白質(zhì),是我國(guó)農(nóng)業(yè)的重要組成部分,在保證食物供給、提供就業(yè)機(jī)會(huì)和促進(jìn)經(jīng)濟(jì)貿(mào)易發(fā)展等方面發(fā)揮著重要作用。合理地運(yùn)用生態(tài)學(xué)理論來(lái)指導(dǎo)和解決漁業(yè)發(fā)展過程中的問題,對(duì)于資源的合理利用及適應(yīng)性管理具有重要的科學(xué)意義。本論文以黃海及長(zhǎng)江口水域漁業(yè)資源的時(shí)空變化為主線,在空間層面,結(jié)合黃海漁業(yè)資源的數(shù)據(jù)特點(diǎn)比較了不同空間插值方法及不同算法的掃海面積法在黃海海域的應(yīng)用;在時(shí)間層面,通過生態(tài)多樣性指數(shù)及多元分析等方法研究了黃海魚類群落結(jié)構(gòu)和多樣性的年際變化,通過構(gòu)建氣候變化情景下的長(zhǎng)江口漁業(yè)生態(tài)系統(tǒng)健康評(píng)價(jià)體系,預(yù)估了氣候變化對(duì)長(zhǎng)江口漁業(yè)生態(tài)系統(tǒng)健康的潛在影響。具體研究結(jié)果如下:根據(jù)2014-2015年(8月、10月、1月和5月)黃海漁業(yè)資源調(diào)查數(shù)據(jù),通過交叉驗(yàn)證和可視化表達(dá)方法,對(duì)四種常用的空間插值方法進(jìn)行了比較研究,探討了黃海漁業(yè)資源密度的適宜插值方法。四種插值方法分別為反距離加權(quán)(Inverse distance weighted,IDW)、全局多項(xiàng)式(Global polynomial interpolation,GPI)、局部多項(xiàng)式(Local polynomial interpolation,LPI)和普通克里格(Ordinary kriging,OK)。結(jié)果表明,原始的生物學(xué)數(shù)據(jù)具有典型的非正態(tài)分布特征,對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)化方法能讓其顯著地接近或符合正態(tài)分布。四個(gè)調(diào)查階段中,指數(shù)模型在2014年8月和10月為最佳半變異模型,2015年1月和5月數(shù)據(jù)具有明顯的純塊金效應(yīng)。配對(duì)數(shù)據(jù)t檢驗(yàn)表明,預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)和實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)之間無(wú)顯著差異(P0.05)。交叉驗(yàn)證結(jié)果表明,OK在2014年10月插值效果最好,IDW在剩余的三個(gè)航次表現(xiàn)最佳,GPI和LPI表現(xiàn)效果不佳。OK在空間分布的可視化表達(dá)方面效果最好,既不像IDW一樣有較多的“牛眼”效應(yīng),也不像GPI和LPI一樣具有過多的平滑效果。純塊金效應(yīng)的存在會(huì)一定程度上限制OK的應(yīng)用。根據(jù)2014-2015年(8月、10月、1月和5月)黃海漁業(yè)資源調(diào)查數(shù)據(jù),利用掃海面積法對(duì)黃海底層魚類及其主要種類的資源密度和資源量進(jìn)行估算,并比較不同掃海面積法對(duì)資源評(píng)估結(jié)果的影響。結(jié)果表明,掃海面積法普通算法、分層算法和K-means聚類算法估算的黃海海域底層魚類的平均資源密度在各季節(jié)間基本相同,但在平均資源密度的方差值方面差異較大,分層算法和K-means聚類算法均較普通算法表現(xiàn)更好,具有更高的估計(jì)精確度。黃海底層魚類夏季和秋季的平均資源密度相當(dāng),均在500 kg/km2左右,春季的平均資源密度較低,為105 kg/km2,僅為夏秋季節(jié)的1/5左右,冬季的平均資源密度最低,僅為70 kg/km2左右。細(xì)紋獅子魚Liparis tanakae(GilbertBurke 1912)和小黃魚Larimichthys polyactis(Bleeker 1877)資源量占有絕對(duì)優(yōu)勢(shì),兩者合計(jì)占底層魚類資源量的一半左右,其余資源量較高的種類包括黃洘淕Lophius litulon(Jordan 1902)(11.10%)、帶魚Trichiurus lepturus Linnaeus 1758(7.87%)和大頭鱈Gadus macrocephalus Tilesius 1810(7.41%)等。根據(jù)2003-2015年黃海冬季底拖網(wǎng)調(diào)查數(shù)據(jù),采用生態(tài)多樣性指數(shù)、多元統(tǒng)計(jì)分析和長(zhǎng)度譜分析等方法,對(duì)黃海魚類群落結(jié)構(gòu)和多樣性的年際變化進(jìn)行了分析。結(jié)果表明,五個(gè)魚類群落指數(shù)在調(diào)查期間均無(wú)一致性變化趨勢(shì),指數(shù)兩兩之間呈現(xiàn)顯著的正相關(guān)關(guān)系(P0.05)。優(yōu)勢(shì)種排序前五位的種類分別為溊Engraulis japonicus TemminckSchlegel 1846、黃洘淕、細(xì)紋獅子魚、銀鯧Pampus argenteus(Euphrasen 1788)和小黃魚,其各年間占魚類總漁獲量的比例均較高,在49.7%-82.1%之間波動(dòng)。多元統(tǒng)計(jì)分析表明,所有的調(diào)查年份可以分為兩個(gè)年份組,Group I包括2006、2007、2008和2015年,Group II包括2003、2004、2005、2009、2010和2014年。兩個(gè)年份組在63.71%的相似性水平上聚在一起,表明黃海所有調(diào)查年份間的種類組成具有高度的相似性。Group I和Group II的相對(duì)離散指數(shù)分別為1.455和0.818,表明Group I魚類群落的變異性較高,所受擾動(dòng)程度較高。長(zhǎng)度譜分析表明,截距和斜率均無(wú)顯著的一致性變化,長(zhǎng)度譜斜率和捕撈努力量之間無(wú)顯著相關(guān)性(P0.05)。平均個(gè)體重和平均網(wǎng)獲尾數(shù)分析表明,黃海整個(gè)魚類群落的平均個(gè)體重和平均網(wǎng)獲尾數(shù)總體呈顯著下降趨勢(shì)(P0.05)。根據(jù)美國(guó)國(guó)家海洋大氣管理局(NOAA)地球物理流體動(dòng)力學(xué)實(shí)驗(yàn)室(GFDL)提供的新一代氣候變化情景預(yù)測(cè)值和動(dòng)態(tài)生物氣候分室模型預(yù)估的長(zhǎng)江口魚類資源分布,運(yùn)用層次灰色綜合評(píng)價(jià)模型,構(gòu)建長(zhǎng)江口漁業(yè)生態(tài)系統(tǒng)健康評(píng)價(jià)體系,預(yù)估不同氣候變化情景對(duì)長(zhǎng)江口漁業(yè)生態(tài)系統(tǒng)健康的潛在影響。結(jié)果表明,在RCP2.6、RCP6和RCP8.5三種氣候變化情景下,長(zhǎng)江口魚類資源密度增量、底層魚類資源密度增量隨著時(shí)間推移均呈遞增趨勢(shì),且遞增程度和增量重心分布范圍隨著溫室氣體排放的增加而擴(kuò)大(RCP8.5RCP6RCP2.6)。魚類資源密度增量重心主要分布在長(zhǎng)江口崇明島沿岸水域,長(zhǎng)江口外側(cè)水域資源密度增量相對(duì)較低,且資源密度增量重心有向南遷移的趨勢(shì)。2015-2050年長(zhǎng)江口漁業(yè)生態(tài)系統(tǒng)健康水平隨溫室氣體排放程度的增加而降低,即RCP2.6情景下健康水平最高,RCP6情景次之,RCP8.5情景最低。若以2050年漁業(yè)生態(tài)系統(tǒng)健康水平作為“最終狀態(tài)”,長(zhǎng)江口RCP2.6情景下的健康評(píng)價(jià)值為0.61,分別為RCP6和RCP8.5情景下健康評(píng)價(jià)值的1.9倍和1.8倍。
[Abstract]:Based on the data of the fishery resources in the Yellow Sea and the Yangtze River Estuary , the author compares the spatial and temporal changes of fishery resources in the Yellow Sea and the Yangtze River Estuary . The results are as follows : Based on the data characteristics of the fishery resources in the Yellow Sea and the Yangtze River Estuary , the author compares the spatial interpolation methods with the data characteristics of the fishery resources in the Yangtze River Estuary . The results are as follows : Based on the data characteristics of the fishery resources in the Yellow Sea and the Yangtze River Estuary , this paper studies the appropriate interpolation methods of the fishery resources density in the Yellow Sea . The four interpolation methods are inverse distance weighted , IDW , Global polynomial interpolation , local polynomial interpolation , and ordinary kriging . The results show that the average resource density of the bottom fish in the Yellow Sea is about 500 kg / km 2 , and the average resource density in the Yellow Sea is less than about 1 / 5 of the summer and autumn seasons . The results show that the average resource density of the fish in the Yellow Sea is less than about 1 / 5 in the summer and autumn , and the average resource density is only 70 kg / km2 . The results show that there is no significant correlation between the average body weight and the average net number of fish stocks in the Yangtze River Estuary . The results show that the average body weight and the average net number of fish stocks in the Yangtze River Estuary increase with the increase of greenhouse gas emissions ( P0.05 ) .

【學(xué)位授予單位】：中國(guó)科學(xué)院大學(xué)(中國(guó)科學(xué)院海洋研究所)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：S931

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1776266