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柔鱼是北太平洋重要的经济种类,其中分布在北太平洋西部海域的冬春生群体是我国鱿钓船队的主要捕捞对象,该柔鱼资源给我国带来了巨大的经济效益和社会效益.近几年来,北太平洋柔鱼资源量出现了明显的波动,常造成捕捞投入过剩,给渔业生产和管理带来难度.目前对于准确预测柔鱼渔场时空间分布和资源变动规律尚存在一定难度.开展柔鱼渔场时空分析和资源丰度预测研究,准确掌握柔鱼渔场的时空分布和资源丰度的年际变动规律,是实现合理的生产投入和科学管理与柔鱼资源的可持续开发利用的重要因素. 本研究的科学假设为:(1)柔鱼是高度洄游种类,生活史阶段经历产卵洄游和索饵洄游,时间跨度长,海域分布广.因此,柔鱼洄游遵循固定的洄游路径,因海域环境的变动,使其洄游路径发生年际变动.(2)柔鱼类为短生命周期种类,亲体产完卵后即死亡,其资源量多少都完全取决于上一代亲体所产生补充量以及补充量在进入渔业之前的存活率,环境变化对其早期生活史的孵化到稚仔鱼阶段产生重要影响.因此产卵场和索饵场环境因子对其资源补充量产生重要影响.本文根据我国北太平洋鱿钓的渔业数据,作业渔场海表面温度(Sea Surface Temperature,SST)、叶绿素浓度(Chlorophyll concentration,Chl-a)、海表面盐度(Sea Surface Salinity,SSS)、黑潮流量等海洋环境数据,分析柔鱼渔场的时空分布变动规律和洄游重心年际变动与海洋环境之间的关系;将标准化后的单位捕捞努力量(Catch Per Unit Fishing Effort,CPUE)作为北太平洋柔鱼资源丰度的相对指标,结合产卵场和索饵场最适海表面温度范围占总面积的比值,分析柔鱼资源丰度与产卵场、索饵场环境因子之间的关系,建立预测模型,为资源补充量的预测以及管理提供更加准确的依据.主要研究结果如下: (1)利用相关系数和基于熵权法的灰色关联评价方法,分析北太平洋柔鱼资源渔场的时空分布.结果表明:北太平洋海域160°E以东和以西海域存在明显差异.160°E以西海域,经度上,主要作业渔场分布在150°E~159°E海域,其产量约占各年总渔获物的79%~97%;纬度上主要分布在40°N~44°N海域,其产量约占各年总渔获物的74.12%~99.61%.160°E以东海域,主要分布在39°N~40°N海域,其产量约占各年总渔获物的94.81%~99.85%.相关系数分析表明:160°E以西海域,各年鱿钓产量在经、纬度上的空间分布模式基本相同,即作业渔场和各海域产量所占比重均未发生较大变化.160°E以东海域,各年鱿钓产量在经、纬度上的空间分布模式年际差异较大.灰色关联评价表明:160°E以西海域各年柔鱼资源丰歉次序为:2004年、2007年、2005年和2011年最好,2008年、2015年、2012年和2013年次之,2010年、2006年、2014年和2009年资源状况最差.160°E以东海域各年柔鱼资源丰歉次序为:2004年、2007年、2005年和2014年最好,2015年、2011年、2013年和2006年次之,2008年、2009年、2010年和2012年资源状况最差. (2)洄游路径的年际变化与海洋环境间的关系及其预测.结果表明:柔鱼洄游重心的产量占比与洄游重心的离散度在10月和11月呈现出显著的负相关;洄游重心的纬度变化和 TNI 之间有着显著的正相关,而经度上并未呈现这一关系;研究利用神经网络模型建立了基于海表面温度、盐度和叶绿素浓度的柔鱼洄游路径时空变化的预测模型,预测结果显示,时间跨度在8月—11月内,柔鱼洄游重心纬度上呈现南-北-南,经度上呈现出西-东-西的变化趋势,8月和9月预测洄游重心海域的产量占比为64%和68%,10月和11月,柔鱼种群进行产卵洄游.预测产量占比明显提高,预测海域产量占比为83%和89%. (3)不同海洋环境模态下,空间分辨率对CPUE标准化的影响.不同海洋环境模态下,对CPUE标准化产生重要影响的变量差异较大.160°E以西海域分别为年、纬度、SST以及交互项年与纬度、月与纬度;160°E以东海域分别为纬度、交互项年与纬度的交互、月与纬度.同一海洋环境模态下,不同的空间尺度的最适GAM模型对CPUE标准化结果不同,根据均方误差选取0.5°×0.5°和1°×1°分别为160°E东、西海域CPUE标准化的最适空间尺度.因此,在对北太平洋柔鱼商业性渔获数据进行标准化时,需要考虑因海洋环境模态以及不同的空间尺度,而导致的CPUE标准化所出现的差异. (4)基于产卵场和索饵场环境因子的柔鱼资源量预测.结果表明产卵场最终划分方案为5°×5°,索饵场为2.5°×4°较为合适.随机森林筛选出的与相关性分析筛选出的海域范围大致吻合,且随机森林对于识别与 CPUE 有特征关系的潜在海域的能力较为优秀.构建预测模型的预报结果表明,两种筛选标准所得相关海域构建的模型预报准确度都达到 90%以上,随机森林筛选出的海域优于相关性分析,预报准确度更高.基于索饵场海域构建的模型相对于产卵场,模型精确度更高也更稳定.