[发明专利]一种基于分层水温的渔业资源丰度的预测方法及其应用

说明书

本发明公开了一种基于分层水温的渔业资源丰度的预测方法及其应用，步骤为：针对时间段A内海域B鱼类C的生产统计数据、时间段A内海域B的经纬度数据以及不同深度对应的海表温度，利用广义加性模型建立多个CPUE预测模型；基于赤池信息准则对各CPUE预测模型进行分析，选择AIC值最小的模型作为最优预测模型；将待预测时间段内海域B鱼类C的水层深度对应的海表温度及经纬度输入最终预测模型即可完成对待预测时间段内海域B鱼类C的CPUE的预测。本发明基于分层水温进行渔业资源丰度的预测，基于GAM模型建立模型，极大地提高了预测精度，能够为远洋渔业资源的开发提供了可靠指导，极具应用前景。

技术领域

本发明属于海洋资源研究技术领域，涉及一种基于分层水温的渔业资源丰度的预测方法及其应用。

背景技术

阿根廷滑柔鱼(Illex argentinus)是世界上最重要的经济头足类之一，也是我国鱿钓船的重要捕捞对象。阿根廷滑柔鱼的资源极为丰富，但其极易受到环境的影响而出现年际差异，水温对其生长和洄游影响较大，一般水温较低渔汛则较迟，水温偏高则相反，阿根廷滑柔鱼集中分布在22°～54°S的西南大西洋大陆架和陆坡，其中以35°～52°S资源尤为丰富。

已有研究表明，阿根廷滑柔鱼资源量与海表温密切相关，汪金涛等利用相关性分析，选出在产卵区影响其资源补充量的关键区域SST，通过建立多元线性模型和BP神经网络模型对阿根廷滑柔鱼资源补充量进行预测。国外学者Waluda C.M、Bakun A.等从海洋环境条件(主要是海表温)变化对阿根廷滑柔鱼补充群体资源量的影响进行了研究。目前国内外学者对阿根廷滑柔鱼的资源量与海表温之间关系进行了研究并建立相应的预测模型，但一方面由于这些研究中海表温数据主要通过卫星等遥感手段监测反演获得的，数据往往准确度不高，必将影响模型预测精度，另一方面由于阿根廷滑柔鱼是大洋性浅海种，海洋环境对其渔场分布具有重要影响，其中海表温对仔鱼生活阶段更是影响重大，且阿根廷滑柔鱼产卵后即死亡，这使其每年渔场的资源丰度几乎又完全取决于其每年的资源补充量，因此，单纯基于海表温构建得到的预测模型而并未考虑垂直结构下不同深度的海水温度的影响，这进一步影响了预测精度。

因此，开发一种考虑全面且预测精度高的阿根廷滑柔鱼渔场预测方法极具现实意义。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术考虑不全面、预测精度低的缺陷，提供一种考虑全面且预测精度高的阿根廷滑柔鱼渔场预测方法。本发明通过研究分层水温对阿根廷滑柔鱼的影响，并基于此对其渔场进行预测，因为阿根廷滑柔鱼的栖息水深可至表层以下800m，一般在50～200m较为密集，所以在分层(0、50、100、200、300、400米)水温是影响阿根廷滑柔鱼渔场分布的关键因子，本发明基于分层水温进行阿根廷滑柔鱼渔场预测，考虑全面，能够显著提高预测精度，能够为合理开发和利用阿根廷滑柔鱼资源提供可靠指导。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种基于分层水温的渔业资源丰度的预测方法，应用于电子设备，包括以下步骤：

(1)针对时间段A内海域B鱼类C的生产统计数据、时间段A内海域B的经纬度数据以及不同深度对应的海表温度，利用广义加性模型(Generalized Additive Model，GAM模型)建立多个CPUE预测模型(CPUE预测模型反映的是CPUE对时空变量即经纬度数据和分层水温的非线性响应关系，分析各空间变量和分层水温对CPUE的非线性影响，以实现对渔场的预测)，不同CPUE预测模型的因子不同(即水层深度对应的海表温度)；

其中，CPUE的计算公式如下：

式中，Catch为渔获量(单位：吨)，Vessel为捕捞努力量(单位：艘)，相当于日作业船数，则CPUE为单位捕捞努力量渔获量(单位：吨/艘)；