利用1995—2014年日本中央水產(chǎn)研究所提供的澳洲鮐（Scomber australasicus）太平洋群系資源量與漁獲量數(shù)據(jù),結(jié)合索餌場和產(chǎn)卵場的海表面溫度以及黑潮指標等,建立6種基于灰色系統(tǒng)的澳洲鮐資源量預(yù)測模型。建立的模型包括不考慮任何環(huán)境因子的GM（1,1）模型,分別基于索餌場（140°E～160°E,35°N～50°N）海表面溫度SST1、產(chǎn)卵場1 （130°E～132°E,30°N～32°N）海表面溫度SST2、產(chǎn)卵場2 （138°E～141°E,34°N～35°N）海表面溫度SST3和黑潮潮位差TR的GM（1,2）模型,以及綜合以上4個因子的GM（1,5）模型,6種模型的平均誤差分別為6. 72%,3. 73%,4. 41%,4. 78%,29. 56%,19. 38%。研究結(jié)果表明,基于索餌場、產(chǎn)卵場海表面溫度因子建立的灰色預(yù)測模型,對澳洲鮐太平洋群系資源量預(yù)報精度較高,可應(yīng)用于后續(xù)漁業(yè)生產(chǎn)中。對GM（1,5）模型的灰色參數(shù)值a、b分析可知,所有因子中SST2和SST3對模型的制約影響最高,即對資源量的影響最大。產(chǎn)卵場溫度與資源量具有較高的相關(guān)性,結(jié)合最適溫度,可推測... 

【文章來源】：上海海洋大學(xué)學(xué)報. 2019,28(01)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：7 頁

【文章目錄】：
1 材料與方法
    1.1 漁獲數(shù)據(jù)
    1.2 灰色關(guān)聯(lián)度
    1.3 模型建立
2 結(jié)果
    2.1 海表面溫度
    2.2 環(huán)境與氣候因子的篩選
    2.3 灰色預(yù)測模型
    2.4 資源量預(yù)測
3 分析與討論
    3.1 澳洲鮐歷年產(chǎn)量變化
    3.2 灰色預(yù)測模型分析
    3.3 各環(huán)境因子影響分析
    3.4 展望


【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3433927