[发明专利]一种秘鲁外海茎柔鱼资源补充量预测方法及其应用方法

摘要

本发明涉及一种秘鲁外海茎柔鱼资源补充量预测方法，包括以下步骤：(1)计算表温数据；(2)计算CPUE和CPUEt；(3)计算SST与当年CPUE相关性的最大值及其对应位置；(4)建立SST与CPUE关系式；(5)获得当年度的SST值；(6)计算CPUE；(7)计算SST与次年CPUEt相关性的最大值及其对应位置；(8)建立SST与CPUEt关系式；(9)获得当年度的SST值；(10)计算次年CPUEt。本发明的有益效果是：秘鲁外海茎柔鱼资源补充量的预报结果及时提供给用户及相关部门，以供科学参考，今后可作为一种产品进行实时发布。

主权项

一种秘鲁外海茎柔鱼资源补充量预测方法，其特征在于，包括以下步骤： (1)计算2002‑2010年1‑12月各月作业海区1°×1°的表温数据(SST)； (2)计算2003‑2010年作业海区当年资源丰度指数(CPUE)和下一年度的资源补充量指数(CPUEt)； (3)用典型相关性分析法分别计算2003‑2010年1‑12月各月作业海区1°×1°SST与当年CPUE相关性的最大值及其对应位置； (4)选取CPUE与SST相关性最大值月份的CPUE与SST进行线性回归，通过一般线性回归模型(GLM模型)对2003‑2010年茎柔鱼资源丰度CPUE进行标准化，其标准化的GLM模型ln(CPUEi，j,k,l+1)=k+α1yeari+α2month1+α3lonk+α4latj+α5SST+α6SSH+α7Chl‑a+α8Interactions+εi,j，k，l，式中：CPUE为当年资源丰度指数，单位为：t/d；year为年；month为月；lon为经度；lat为纬度；SST为作业海域的表温数据，单位为％；SSH为海表高度；Chl‑a为叶绿素a；Interactions为交互项，表示时间与空间解释变量的交互效应；α1‑α8为模型参数；ε为误差项，GLM模型中，将时间、空间、海洋环境因素作为解释变量，其中变量年、月、经度、纬度为分类离散变量，其它变量为连续变量，CPUE加上常数1，再作对数变换后，作为响应变量，解决CPUE为0的情况，利用2003‑2010年经过标准化后的CPUE数据，与同期历史上CPUE与SST相关性最大值月份的SST进行线性回归，同时利用AIC准则进行判别，即最小AIC值为最优，最后得出CPUE与SST的关系式； (5)利用海洋遥感技术计算获得当年度的SST值； (6)将(5)中所得到的SST值代入(4)中建立的关系式中，计算得出当年资源丰度指数(CPUE)，单位为t/d； (7)用典型相关性分析法分别计算2002‑2009年1‑12月各月作业海区1°×1°SST与2003‑2010年CPUEt相关性的最大值及其对应位置； (8)选取当年CPUEt与上年度SST相关性最大值月份的CPUEt与SST进 行线性回归，通过一般线性回归模型(GLM模型)对2003‑2010年CPUEt进行标准化，其标准化的GLM模型ln(CPUEti，j,k,l+1)＝k+α1yeari+α2month1+α3lonk+α4latj+α5SST+α6SSH+α7Chl‑a+α8Interactions+εi，j,k，l，式中：CPUEt为下一年度的资源补充量指数，单位为：t/d；year为年；month为月；lon为经度；lat为纬度；SST为作业海域的表温数据，单位为％；SSH为海表高度；Chl‑a为叶绿素a；Interactions为交互项，表示时间与空间解释变量的交互效应；α1‑α8为模型参数；ε为误差项，GLM模型中，将时间、空间、海洋环境因素作为解释变量，其中变量年、月、经度、纬度为分类离散变量，其它变量为连续变量，CPUEt加上常数1，再作对数变换后，作为响应变量，解决CPUEt为0的情况，利用2003‑2010年经过标准化后的CPUEt数据，与同期历史上CPUEt与SST相关性最大值月份的SST进行线性回归，同时利用AIC准则进行判别，即最小AIC值为最优，最后得出CPUEt与SST的关系式；建立关系式； (9)利用海洋遥感技术计算获得当年度的SST值； (10)将(9)中所得到的SST值代入(8)中建立的关系式中，计算得出下一年度的资源补充量指数(CPUEt)，单位为t/d。