[发明专利]基于南极涛动指数的阿根廷鱿鱼资源量预测方法

权利要求书

1.一种基于南极涛动指数的阿根廷鱿鱼资源量预测方法，其特征在于，其包括以下步骤：

S1、获取前N年阿根廷鱿鱼分布的西南太平洋的南部海域的每月的南极涛动指数AAO值；

S2、利用时间序列分析方法，对阿根廷鱿鱼资源丰度ln(CPUE)与前N年每月的AAO值进行相关性分析，获取在统计上显著相关的月AAO值，该些月AAO值作为影响阿根廷鱿鱼资源丰度的气候因子；

S3、利用多元线性方程建立多个阿根廷鱿鱼资源丰度预测模型并计算统计上P值，其公式为：ln(CPUE)＝a+b1*x1+b2*x2+b3*x3+……+bn*xn，式中，CPUE为单船年产量，a为常数，b1、b2、b3、……、bn为方程的系数；x1、x2、x3、……、xn为影响资源丰度的月AAO值；

S4、在上述多个阿根廷鱿鱼资源丰度预测模型中，选择统计上P值最小的模型作为最优模型。

2.如权利要求1所述的基于南极涛动指数的阿根廷鱿鱼资源量预测方法，其特征在于，在步骤S2中，根据阿根廷鱿鱼资源丰度ln(CPUE)与前2年各月的AAO值的相关性分析，阿根廷鱿鱼资源丰度ln(CPUE)与前2年的5月AAO值相关性显著(P＜0.05)，呈现正相关，其相关系数分别为0.549；

根据阿根廷鱿鱼资源丰度ln(CPUE)与前1年各月的AAO值的相关性分析，阿根廷鱼资源丰度ln(CPUE)与前1年的8月AAO值相关性显著(P＜0.05)，呈现负相关，其相关系数为-0.497。

3.如权利要求2所述的基于南极涛动指数的阿根廷鱿鱼资源量预测方法，其特征在于，在步骤S3中，

1)预测模型之一

以前2年的5月AAO值(AAO_t-2)作为预测因子，建立阿根廷鱿鱼资源丰度预测模型为：

Ln(CPUE)＝6.7305+0.4554*AAO_t-2

其F值为6.0347，P＝0.0277＜0.05；

2)预测模型之二

以前1年的8月AAO值(AAO_t-1)作为预测因子，建立阿根廷鱿鱼资源丰度预测模型为：

Ln(CPUE)＝6.7281-0.4694*AAO_t-1

其F值为4.5480，P＝0.049＜0.05；

3)预测模型之三

以前2年的5月AAO值、前1年的8月AAO值作为预测因子，建立阿根廷鱿鱼资源丰度预测模型为：

Ln(CPUE)＝6.7046+0.3908*AAO_t-2-0.3836*AAO_t-1

其F值为5.5135，P＝0.018＜0.05。

4.如权利要求3所述的基于南极涛动指数的阿根廷鱿鱼资源量预测方法，其特征在于，在步骤S4中，选择前2年的5月AAO值、前1年的8月AAO值作为气候预测因子；

阿根廷鱿鱼资源丰度预测模型为：Ln(CPUE)＝6.7046+0.3908*AAO_t-2-0.3836*AAO_t-1，AAO_t-2为前2年5月AAO值，AAO_t-1为前1年8月AAO值。