本文關(guān)鍵詞：大洋性經(jīng)濟(jì)柔魚類漁情預(yù)報與資源量評估研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：大洋性經(jīng)濟(jì)柔魚類(西北太平洋柔魚、西南大西洋阿根廷滑柔魚、東南太平洋莖柔魚)是我國魷釣船隊的重要捕撈對象,具有重要的經(jīng)濟(jì)價值。近年來大洋性經(jīng)濟(jì)柔魚類的資源量波動劇烈,對漁業(yè)生產(chǎn)和科學(xué)管理帶來了一定的難度。目前對柔魚類的漁情預(yù)報技術(shù)研究,尤其是柔魚類資源補(bǔ)充量預(yù)報研究和資源量評估的研究還處于起步階段。開展大洋性經(jīng)濟(jì)柔魚類漁情預(yù)報技術(shù)研究,掌握它們的資源現(xiàn)狀和群體數(shù)量的變動規(guī)律是實現(xiàn)大洋性經(jīng)濟(jì)柔魚類資源可持續(xù)利用和科學(xué)管理的關(guān)鍵。本研究基于的科學(xué)假設(shè)是:(1)由于柔魚類是短生命周期的種類,具有產(chǎn)完卵即死的特點,沒有剩余群體只有補(bǔ)充群體,因此海洋環(huán)境是影響柔魚類漁場分布和資源補(bǔ)充量的關(guān)鍵因子,即產(chǎn)卵場和索餌場環(huán)境因子對其資源補(bǔ)充量和漁場分布起到重要的作用;(2)在剩余產(chǎn)量資源評估模型中,同樣假設(shè)產(chǎn)卵場和索餌場環(huán)境因子對其個體生長和資源補(bǔ)充起到重要作用。基于以上2個科學(xué)假設(shè),論文重點開展了如何選擇最適的時空尺度來建立基于海洋環(huán)境因子的中心漁場預(yù)報模型;如何選取最適的產(chǎn)卵場和索餌場的環(huán)境因子準(zhǔn)確預(yù)報資源補(bǔ)充量,且預(yù)報模型具有穩(wěn)定性;比較基于索餌場和產(chǎn)卵場環(huán)境因子的柔魚類資源評估模型,同時探討這一基于環(huán)境因子的資源評估模型是否適合上述三個種類。為此,本研究根據(jù)我國及相關(guān)國家和地區(qū)的漁業(yè)生產(chǎn)統(tǒng)計數(shù)據(jù),結(jié)合衛(wèi)星遙感海洋環(huán)境數(shù)據(jù)(Sea Surface Temperature,SST;Sea Surface Temperature Anomaly,SSTA;Sea Surface Height,SSH;Chlorophyll-a concentration,Chl-a),系統(tǒng)地開展西北太平洋柔魚(Ommartrephes bartramii)、西南大西洋阿根廷滑柔魚(Illex argentinus)、東南太平洋莖柔魚(Dosidicus gigas)三種柔魚的漁情預(yù)報與資源評估技術(shù)研究,為中心漁場的準(zhǔn)確預(yù)報、資源補(bǔ)充量預(yù)測以及管理策略的制定提供依據(jù)。主要研究結(jié)論如下:(1)環(huán)境因子對漁場形成的影響。SST或SSTA因子對漁場預(yù)報模型的貢獻(xiàn)率最大,SST或SSTA對大洋性經(jīng)濟(jì)柔魚類的資源分布或漁場形成機(jī)制有重要影響,不同魚種適宜的SST范圍各不相同;其他環(huán)境因子SSH、Chl-a也影響大洋性經(jīng)濟(jì)柔魚類的漁場分布,如Chla是大洋性經(jīng)濟(jì)柔魚類食物來源的一個重要指標(biāo),是漁場形成的一個基本條件,Chl-a含量高的海域可以提供更高容量的營養(yǎng)素,如浮游植物、浮游動物溶解有機(jī)物等,為柔魚提供良好索餌環(huán)境。在西北太平洋海域,SST對西北太平洋柔魚中心漁場預(yù)報模型的貢獻(xiàn)率達(dá)到26%,適宜SST范圍為11-18oC;Chl-a的貢獻(xiàn)率為10%。在西南大西洋海域,SST對阿根廷滑柔魚中心漁場預(yù)報模型的貢獻(xiàn)率達(dá)到40%左右,適宜SST范圍為7-15oC;在東南太平洋海域,Nino3.4區(qū)SSTA對莖柔魚中心漁場預(yù)報模型的貢獻(xiàn)率最高,為29%左右,說明莖柔魚中心漁場分布極易受ENSO事件影響,其次是SST,適宜SST范圍為17-21oC(2)比較不同時空尺度、不同海域?qū)O場預(yù)報模型的影響。每個魚種都有各自獨特的最適時空分辨率和環(huán)境因子,從一個魚種得到的最適漁場時空分辨率和環(huán)境因子并不適宜于其他的魚種;與其他研究者的結(jié)論(HSI模型、地統(tǒng)計學(xué)模型)比較發(fā)現(xiàn),使用不同的模型也可能得到不同的最適漁場時空分辨率與環(huán)境因子。西北太平洋柔魚中心漁場最適宜的時空分辨率與環(huán)境因子是時間分辨率為“月”,空間分辨率為“0.5o×0.5o”,環(huán)境因子為SST、SSH;西南大西洋阿根廷滑柔魚中心漁場最適宜的時空分辨率與環(huán)境因子是時間分辨率為“周”,空間分辨率為“1.0o×1.0o”,環(huán)境因子為SST;東南太平洋莖柔魚中心漁場最適宜的時空分辨率與環(huán)境因子是時間分辨率為“月”,空間分辨率為“0.5o×0.5o”,環(huán)境因子為SST、SSH。在最適漁場時空分辨率與環(huán)境因子的基礎(chǔ)上,選用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial neural network,ANN)作為漁場預(yù)報模型,大幅度提高了中心漁場預(yù)報精度,可從兩個方面解釋:a)ANN的優(yōu)點,如ANN具有更好的非線性擬合能力等,b)以CPUE levels為擬合目標(biāo)比以CPUE為擬合目標(biāo)降低了對模型性能的要求;選用以CPUE level為擬合目標(biāo)的漁場預(yù)報模型可能更適合海上的實際需求。三個海域的柔魚類中心漁場預(yù)報模型精度均在75%以上,模型ARV值均不超過0.4。(3)大洋性經(jīng)濟(jì)柔魚類資源補(bǔ)充量關(guān)鍵影響因子的選擇。研究發(fā)現(xiàn):關(guān)鍵影響因子基本位于海洋環(huán)境因子等值線密集區(qū)或海流交匯區(qū);基于多關(guān)鍵影響因子的資源補(bǔ)充量預(yù)報模型,預(yù)報精度高,穩(wěn)定性好。西北太平洋海域,柔魚資源補(bǔ)充量關(guān)鍵影響因子是產(chǎn)卵場1月份145o-146oE、25o-26oN的SST,3月份168o-169oE、27o-28.5oN的Chl-a,索餌場11月份156.5o-158oE、40o-40.5oN的SST,8月份158o-160oE、38o-39oN的Chl-a,這些關(guān)鍵點處在黑潮或親潮之上;西南大西洋海域,阿根廷滑柔魚資源補(bǔ)充量關(guān)鍵影響因子是產(chǎn)卵場6月份38o~39oS、54o~55oW,40.5o~41.5oS、51o~52oW,39.9o~40.4oS、42.6o~43.1oW三處的SST,這些關(guān)鍵點位于巴西暖流與�？颂m寒流交匯處;東南太平洋海域,莖柔魚資源補(bǔ)充量關(guān)鍵影響因子是7月份13oN、102oW和6月份8oN、103.5oW處的SST,9月份11oN、102oW和2月份12oN、97.5oW處的SSH,3月份8oS、107oW和10月份10oS、93.5oW處的Chl-a,這些關(guān)鍵點位于秘魯海流和加利福尼亞海流上。三個海域的柔魚類資源補(bǔ)充量預(yù)報模型精度均在90%左右。(4)基于產(chǎn)卵場和索餌場關(guān)鍵環(huán)境影響因子的Schaefer剩余產(chǎn)量模型的比較與分析。首次利用貝葉斯統(tǒng)計方法,建立了基于產(chǎn)卵場和索餌場關(guān)鍵環(huán)境影響因子的Schaefer剩余產(chǎn)量模型。研究發(fā)現(xiàn):目前大洋性經(jīng)濟(jì)柔魚類(西北太平洋柔魚、西南大西洋阿根廷滑柔魚、東南太平洋莖柔魚)處于較好水平,三個海域柔魚類的年捕撈死亡率均低于Ftar、FMSY,沒有遭受過度捕撈,基于環(huán)境因子的評估模型要優(yōu)于原始的評估模型。西北太平洋海域,擬合最好的模型是S-EDSP模型,柔魚MSY的變化區(qū)間為185 600-232 000噸,BMSY變化區(qū)間為260 000-325 100噸;西南大西洋海域,擬合最好的模型是S-F-EDSP模型,阿根廷滑柔魚MSY變化區(qū)間為335 700-518 600噸,BMSY變化區(qū)間為1 505 000-1 750 000噸;東南太平洋海域,擬合最好的模型是S-F-EDSP模型,莖柔魚MSY變化區(qū)間為141 100-489 200噸,BMSY變化區(qū)間為968 300-4 000 000噸。說明環(huán)境因子在大洋性經(jīng)濟(jì)柔魚類這種短生命周期種類的資源評估中具有重要影響,由此推測在大洋性柔魚類資源評估中必須考慮海洋環(huán)境因子。
【關(guān)鍵詞】：大洋性柔魚類 漁場預(yù)報 資源補(bǔ)充量預(yù)報 資源評估
【學(xué)位授予單位】：上海海洋大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：S932.4
【目錄】：

• 摘要4-9
• Abstract9-16
• 第一章 緒論16-29
• 1.1 研究背景16-19
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及存在問題19-26
• 1.2.1 漁場預(yù)報技術(shù)國內(nèi)外研究現(xiàn)狀19-22
• 1.2.2 資源補(bǔ)充量預(yù)報技術(shù)國內(nèi)外研究現(xiàn)狀22-24
• 1.2.3 漁業(yè)資源評估國內(nèi)外研究現(xiàn)狀24-25
• 1.2.4 存在的問題25-26
• 1.3 研究的內(nèi)容和技術(shù)路線26-29
• 1.3.1 研究內(nèi)容26-28
• 1.3.2 技術(shù)路線28-29
• 第二章 漁情預(yù)報技術(shù)的理論和方法29-48
• 2.1 材料來源及預(yù)處理方法29-31
• 2.1.1 材料來源29-30
• 2.1.2 預(yù)處理方法30-31
• 2.2 CPUE標(biāo)準(zhǔn)化方法31-34
• 2.2.1 Nominal CPUE計算31-32
• 2.2.2 GLM模型32-33
• 2.2.3 GAM模型33
• 2.2.4 CPUE零值處理33-34
• 2.3 中心漁場預(yù)報技術(shù)研究34-41
• 2.3.1 時空尺度設(shè)置34
• 2.3.2 環(huán)境因子設(shè)置34-36
• 2.3.3 中心漁場預(yù)報模型36-41
• 2.3.3.1 模型結(jié)構(gòu)36-37
• 2.3.3.2 模型訓(xùn)練算法37-40
• 2.3.3.3 模型實現(xiàn)40
• 2.3.3.4 預(yù)報模型評價方法40-41
• 2.4 基于環(huán)境因子的資源補(bǔ)充量預(yù)報技術(shù)研究41-42
• 2.4.1 影響因子選取方法41-42
• 2.4.2 資源補(bǔ)充量預(yù)報模型42
• 2.5 基于環(huán)境因子的漁業(yè)資源評估模型研究42-48
• 2.5.1 基于環(huán)境因子的剩余產(chǎn)量模型43-44
• 2.5.1.1 基于環(huán)境因子的剩余產(chǎn)量模型構(gòu)建方法43-44
• 2.5.1.2 EDSP模型資源管理生物學(xué)參考點44
• 2.5.2 貝葉斯評估理論44-48
• 2.5.2.1 似然函數(shù)45-46
• 2.5.2.2 先驗分布46-47
• 2.5.2.3 貝葉斯法則及計算方法47-48
• 第三章西北太平洋柔魚漁情預(yù)報48-74
• 3.1 柔魚漁業(yè)生物學(xué)概述48-49
• 3.2 柔魚中心漁場預(yù)報49-56
• 3.2.1 中心漁場分布49-51
• 3.2.2 模型實現(xiàn)及結(jié)果51-53
• 3.2.3 模型分析53-56
• 3.3 柔魚資源補(bǔ)充量預(yù)報56-61
• 3.3.1 年CPUE變化趨勢56-57
• 3.3.2 資源補(bǔ)充量影響因子57-61
• 3.3.3 模型實現(xiàn)及結(jié)果61
• 3.4 基于環(huán)境因子的柔魚資源量評估61-70
• 3.4.1 評估模型構(gòu)建62
• 3.4.2 似然函數(shù)及先驗分布62-63
• 3.4.3 評估結(jié)果63-70
• 3.5 討論與分析70-74
• 第四章 西南大西洋阿根廷滑柔魚漁情預(yù)報74-98
• 4.1 阿根廷滑柔魚漁業(yè)生物學(xué)概述74-75
• 4.2 阿根廷滑柔魚中心漁場預(yù)報75-84
• 4.2.1 中心漁場分布75-77
• 4.2.2 模型實現(xiàn)及結(jié)果77-79
• 4.2.3 模型分析79-84
• 4.3 阿根廷滑柔魚資源補(bǔ)充量預(yù)報84-87
• 4.3.1 年CPUE變化趨勢84
• 4.3.2 資源補(bǔ)充量影響因子84-86
• 4.3.3 預(yù)報模型實現(xiàn)及結(jié)果比較86-87
• 4.3.3.1 線性預(yù)報模型86
• 4.3.3.2 BP預(yù)報模型86-87
• 4.4 基于環(huán)境因子的阿根廷滑柔魚資源量評估87-95
• 4.4.1 評估模型構(gòu)建88
• 4.4.2 似然函數(shù)及先驗分布88-89
• 4.4.3 評估結(jié)果89-95
• 4.5 討論與分析95-98
• 第五章 東南太平洋莖柔魚漁情預(yù)報98-125
• 5.1 莖柔魚漁業(yè)生物學(xué)概述98
• 5.2 莖柔魚中心漁場預(yù)報98-108
• 5.2.1 中心漁場分布98-102
• 5.2.2 模型實現(xiàn)及結(jié)果102-105
• 5.2.3 模型分析105-108
• 5.3 莖柔魚資源補(bǔ)充量預(yù)報108-113
• 5.3.1 年CPUE變化趨勢108-109
• 5.3.2 資源補(bǔ)充量影響因子109-112
• 5.3.3 模型實現(xiàn)及結(jié)果112-113
• 5.4 基于環(huán)境因子的莖柔魚資源量評估113-121
• 5.4.1 評估模型構(gòu)建114-115
• 5.4.2 似然函數(shù)及先驗分布115
• 5.4.3 評估結(jié)果115-121
• 5.5 討論與分析121-125
• 第六章 主要結(jié)論與展望125-130
• 6.1 主要結(jié)論125-127
• 6.1.1 關(guān)于影響漁場分布的環(huán)境因子125
• 6.1.2 關(guān)于中心漁場預(yù)報的模型125-126
• 6.1.3 關(guān)于資源補(bǔ)充量的預(yù)報模型126-127
• 6.1.4 關(guān)于短生命周期的漁業(yè)資源評估模型127
• 6.2 本文創(chuàng)新點127-128
• 6.3 存在的問題與展望128-130
• 參考文獻(xiàn)130-139
• 致謝139-140
• 博士期間科研成果140-143
• 附錄 1 FDP軟件使用方法143-147
• 附錄 2 CPUE標(biāo)準(zhǔn)化代碼片段147-148
• 附錄 3 貝葉斯資源評估代碼片段148-149

  本文關(guān)鍵詞：大洋性經(jīng)濟(jì)柔魚類漁情預(yù)報與資源量評估研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號：266644