[发明专利]基于太平洋震荡指数的日本秋生群鱿鱼资源丰度预测方法

权利要求书

1.一种基于太平洋震荡指数的日本秋生群鱿鱼资源丰度预测方法，其特征在于，其包括以下步骤：

S1、获取前N年日本秋生群鱿鱼分布的日本海海域的每月的太平洋震荡指数PDO值；

S2、利用时间序列分析方法，对日本秋生群鱿鱼资源丰度CPUE与前N年每月的PDO值进行相关性分析，获取在统计上相关的P＜0.05的月PDO值，该些月PDO值作为影响日本秋生群鱿鱼资源丰度的气候因子；

S3、利用多元线性方程建立多个日本秋生群鱿鱼资源丰度预测模型并计算统计上P值，其公式为：

CPUE＝a+b1*x1+b2*x2+b3*x3+……+bn*xn

式中，CPUE为日本中小型鱿钓船日产量，作为日本秋生群鱿鱼资源丰度衡量指标，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PDO值；

S4、在上述多个日本秋生群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所述的日本秋生群鱿鱼资源丰度预测方法，其特征在于，在步骤S2中，根据日本秋生群鱿鱼资源丰度CPUE与前2年各月的PDO值的相关性分析，日本秋生群鱿鱼资源丰度CPUE与前2年的10月PDO值相关性显著，且呈现负相关，其相关系数分别为-0.390(P＜0.05)；

根据日本秋生群鱿鱼资源丰度CPUE与前1年各月PDO值的相关性分析，日本秋生群鱿鱼资源丰度CPUE与前1年的10月PDO值相关性显著，且呈现负相关，其相关系数分别为-0.4486(P＜0.05)；

根据日本秋生群鱿鱼资源丰度CPUE与同年的各月PDO值的相关性分析，日本秋生群鱿鱼资源丰度CPUE与同年的1-12月PDO值相关性无显著。

3.如权利要求2所述的日本秋生群鱿鱼资源丰度预测方法，其特征在于，在步骤S3中，

1)预测模型之一

以前2年的10月PDO值(PDO_t-2，10)、上一年10月PDO值(PDO_t-1，10)作为预测因子，建立日本海秋生群鱿鱼资源丰度预测模型为：

CPUE＝2.3463-0.1674*PDO_t-2，10-0.1977*PDO_t-1，10

其F值为4.9268，P＝0.0161＜0.05；

2)预测模型之二

以前2年的10月PDO值(PDO_t-2，10)作为预测因子，建立日本海秋生群鱿鱼资源丰度预测模型为：

CPUE＝2.3894-0.2127*PDO_t-2，10

其F值为4.4922，P＝0.0442＜0.05；

3)预测模型之三

以上一年10月PDO值(PDO_t-1，10)作为预测因子，建立日本海秋生群鱿鱼资源丰度预测模型为：

CPUE＝2.3958-0.2323*PDO_t-1，10

其F值为6.2984，P＝0.0189＜0.05。

4.如权利要求3所述的日本秋生群鱿鱼资源丰度预测方法，其特征在于，在步骤S4中，选择前2年的10月PDO值、前1年10月PDO值作为气候预测因子，日本海秋生群鱿鱼资源丰度预测模型为：CPUE＝2.3463-0.1674*PDO_t-2，10-0.1977*PDO_t-1，10，PDO_t-2，10、PDO_t-1，10分别是前2年和前1年的10月PDO值。