[发明专利]基于GWR的柔鱼资源与海洋环境因素关系的分析方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种渔业资源与海洋环境因素关系的分析方法，尤其是涉及一种基于GWR(地理加权回归模型)的渔业资源与海洋环境因素关系的分析方法。

背景技术

众多研究探讨过渔业资源与海洋环境的关系，但是学者们普遍认为海洋环境对渔业资源的影响和贡献的权重，在空间上是没有差别的，即忽视了海洋环境参数的空间非平稳性。地理加权回归模型(GWR)，正是分析这种空间非平稳性的有效技术，能够让人们了解海洋环境参数在不同的空间位置下，对渔业资源的影响是如何不同的。GWR模型是扩展普通线性回归的模型，是一种算法简单、操作简便的回归估计技术。GWR技术多被应用在经济、自然资源管理、医学等领域，鲜有应用其分析渔业资源数据的研究。

随着GIS的持续发展，空间分析技术也有了新的突破。英国学者提出GWR模型，该模型用于研究空间分布与环境因子的内在规律。GWR能够很好地解决样本数据空间非平稳性和空间自相关等问题，渔场的空间异质性恰好具有这种特征。并且，GWR模型要比传统的最小二乘模型更贴近真实模型。GWR模型可以改进传统空间回归方法，能对影响因子的空间变化进行较为准确的估计。大量研究证明，GWR模型是一种分析空间异质性和非平稳性的有效方法。

现有的客服渔业资源与海洋环境因素的关系研究中存在的缺陷，该缺陷是传统研究认为海洋环境因素对渔业资源的贡献度(即环境因素的参数)在空间上的不变的，即忽视了环境因素的空间非平稳性。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于GWR的柔鱼资源与海洋环境因素关系的分析方法。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种基于GWR的柔鱼资源与海洋环境因素关系的分析方法，其特征在于，GWR分析海洋表面温度SST和叶绿素-a浓度CHL-a的空间非平稳性，及其对柔鱼资源空间分布的影响，所述的分析方法具体包括以下步骤：

1)获取商业捕捞数据和海洋环境数据，将渔获量换算成为单位捕捞努力量渔获量CPUE，并对所有柔鱼数据进行统计，其中海洋环境数据包括海表温度SST和海表叶绿素-a浓度CHL-a；

2)基于局部空间自相关统计量，对CPUE进行空间冷热点分析，确定柔鱼资源分布的热点区域和冷点区域，在GIS环境下绘制热冷点区域的空间分布图；

3)基于柔鱼CPUE数据与海洋环境数据建立混合地理加权回归模型，导出数据SST和CHL-a的参数，绘制该GWR参数的等值线图从而显示其空间的分布格局；

4)在GIS环境下，将柔鱼热冷点分析图分别与SST等温线图和CHL-a等值线图叠加显示；

5)利用GIS对每个热冷点区域的柔鱼CPUE进行经典统计，判断热冷点内部的分布数据，将不同区域的热冷点分布进行对比，构建与GWR参数的关系，得出分析结果。

所述的步骤1)具体为：

11)获取渔业资源数据、海表温度数据和叶绿素-a数据，换算出渔业CPUE，CPUE的计算公式为：

CPUE＝C/E(1)

式中，C表示一艘渔船一天的产量，单位为吨，E表示其对应的作业次数；

12)在GIS环境下，展现出渔业CPUE数据在空间上的分布图，并且分别绘制出SST数据和CHL-a数据的空间分布图。

所述的步骤2)具体为：

13)对数据集中的每一个要素计算局部空间自相关量，即计算Getis-OrdGi*，通过该统计量得到z得分，其中每一个要素为每一个点的CPUE值；

14)局部空间自相关统计量Getis-OrdGi*表示为：