[发明专利]摩洛哥海域头足类资源丰度预测方法

权利要求书

1.一种摩洛哥海域头足类资源丰度预测方法，其特征在于，其包括以下步骤：

S1、获取1982-2015年摩洛哥的捕捞生产数据，获取1982-2015年北大西洋各月北极涛动指数NAO数据，以及获取30°-34°N、8°W-12°W海域表温距平均值SSTA数据；

其中，该捕捞生产数据包括乌贼类捕捞产量、章鱼类捕捞产量和头足类捕捞总产量；

S2、将各年度各月的NAO数据进行平均化以获得对应年度的NAO_i指数，分别以30.5°N、31.5°N、32.5°N、33.5°N和34.5°N为基准，计算各纬度断面的8°-12°W海域第i年度的平均SSTA_i；

S3、获取6个海洋气候与环境因子，分别为：

气候因子：NAO_i指数，环境因子：30.5°N和8°-12°W海域年平均SSTA_i(SSTA1)、31.5°N和8°-12°W海域年平均SSTA_i(SSTA2)、32.5°N和8°-12°W海域年平均SSTA_i(SSTA3)、33.5°N和8°-12°W海域年平均SSTA_i(SSTA4)、34.5°N和8°-12°W海域年平均SSTA_i(SSTA5)；

S4、各年度章鱼类捕捞产量除以1982-2015年间章鱼类捕捞产量的最高产量以获得各年度章鱼类资源丰度指数RA1，各年度头足类捕捞总产量除以1982-2015年间头足类捕捞总产量的最高产量以获得各年度头足类资源丰度总指数RA2；

S5、6个海洋气候与环境因子分别与章鱼类丰度指数RA1和头足类资源丰度总指数RA2进行相关性分析，选择获得在统计学上有意义(P<0.05)的影响因子，选择标准为相关系数的绝对值大于等于0.413；

S6、根据获得的影响因子，分别与章鱼类丰度指数RA1和头足类资源丰度总指数RA2利用一元线性模型建立资源丰度预测模型。

2.如权利要求1所述的摩洛哥海域头足类资源丰度预测方法，其特征在于，在步骤S6中，对章鱼类资源丰度指数RA1影响最大的环境因子为SSTA5、气候因子为NAO，基于环境因子建立章鱼类资源丰度指数RA1的资源丰度预测模型：RA1＝a1+b1*SSTA5，采用各年度章鱼类对应的RA1值和SSTA5值对章鱼类资源丰度预测模型进行样本训练以获得a1和b1值；

基于环境和气候因子建立章鱼类资源丰度指数RA1的资源丰度预测模型：RA1＝a2+b2*SSTA5+b3*NAO，采用各年度章鱼类对应的RA1值、SSTA5值和NAO值对章鱼类资源丰度预测模型进行样本训练以获得a2、b2和b3值；

对头足类资源丰度总指数RA2影响最大的水温因子为SSTA5、气候因子为NAO，基于环境因子建立头足类资源丰度总指数RA2的资源丰度预测模型：RA2＝a3+b4*SSTA5，采用各年度头足类对应的RA2值和SSTA5值对头足类资源丰度预测模型进行样本训练以获得a3和b4值；

基于环境和气候因子建立头足类资源丰度总指数RA2的资源丰度预测模型：RA2＝a4+b5*SSTA5+b6*NAO，采用各年度头足类对应的RA2值、SSTA5值和NAO值对头足类资源丰度预测模型进行样本训练以获得a4、b5和b6值。