黄海和长江口水域渔业资源时空变化的研究

发布时间：2018-04-20 04:29

本文选题：空间插值 + 扫海面积　；参考：《中国科学院大学(中国科学院海洋研究所)》2017年博士论文

【摘要】：渔业提供了人类膳食结构中的优质蛋白质,是我国农业的重要组成部分,在保证食物供给、提供就业机会和促进经济贸易发展等方面发挥着重要作用。合理地运用生态学理论来指导和解决渔业发展过程中的问题,对于资源的合理利用及适应性管理具有重要的科学意义。本论文以黄海及长江口水域渔业资源的时空变化为主线,在空间层面,结合黄海渔业资源的数据特点比较了不同空间插值方法及不同算法的扫海面积法在黄海海域的应用;在时间层面,通过生态多样性指数及多元分析等方法研究了黄海鱼类群落结构和多样性的年际变化,通过构建气候变化情景下的长江口渔业生态系统健康评价体系,预估了气候变化对长江口渔业生态系统健康的潜在影响。具体研究结果如下:根据2014-2015年(8月、10月、1月和5月)黄海渔业资源调查数据,通过交叉验证和可视化表达方法,对四种常用的空间插值方法进行了比较研究,探讨了黄海渔业资源密度的适宜插值方法。四种插值方法分别为反距离加权(Inverse distance weighted,IDW)、全局多项式(Global polynomial interpolation,GPI)、局部多项式(Local polynomial interpolation,LPI)和普通克里格(Ordinary kriging,OK)。结果表明,原始的生物学数据具有典型的非正态分布特征,对数转化方法能让其显著地接近或符合正态分布。四个调查阶段中,指数模型在2014年8月和10月为最佳半变异模型,2015年1月和5月数据具有明显的纯块金效应。配对数据t检验表明,预测数据和实测数据之间无显著差异(P0.05)。交叉验证结果表明,OK在2014年10月插值效果最好,IDW在剩余的三个航次表现最佳,GPI和LPI表现效果不佳。OK在空间分布的可视化表达方面效果最好,既不像IDW一样有较多的“牛眼”效应,也不像GPI和LPI一样具有过多的平滑效果。纯块金效应的存在会一定程度上限制OK的应用。根据2014-2015年(8月、10月、1月和5月)黄海渔业资源调查数据,利用扫海面积法对黄海底层鱼类及其主要种类的资源密度和资源量进行估算,并比较不同扫海面积法对资源评估结果的影响。结果表明,扫海面积法普通算法、分层算法和K-means聚类算法估算的黄海海域底层鱼类的平均资源密度在各季节间基本相同,但在平均资源密度的方差值方面差异较大,分层算法和K-means聚类算法均较普通算法表现更好,具有更高的估计精确度。黄海底层鱼类夏季和秋季的平均资源密度相当,均在500 kg/km2左右,春季的平均资源密度较低,为105 kg/km2,仅为夏秋季节的1/5左右,冬季的平均资源密度最低,仅为70 kg/km2左右。细纹狮子鱼Liparis tanakae(GilbertBurke 1912)和小黄鱼Larimichthys polyactis(Bleeker 1877)资源量占有绝对优势,两者合计占底层鱼类资源量的一半左右,其余资源量较高的种类包括黄洘淕Lophius litulon(Jordan 1902)(11.10%)、带鱼Trichiurus lepturus Linnaeus 1758(7.87%)和大头鳕Gadus macrocephalus Tilesius 1810(7.41%)等。根据2003-2015年黄海冬季底拖网调查数据,采用生态多样性指数、多元统计分析和长度谱分析等方法,对黄海鱼类群落结构和多样性的年际变化进行了分析。结果表明,五个鱼类群落指数在调查期间均无一致性变化趋势,指数两两之间呈现显著的正相关关系(P0.05)。优势种排序前五位的种类分别为溊Engraulis japonicus TemminckSchlegel 1846、黄洘淕、细纹狮子鱼、银鲳Pampus argenteus(Euphrasen 1788)和小黄鱼,其各年间占鱼类总渔获量的比例均较高,在49.7%-82.1%之间波动。多元统计分析表明,所有的调查年份可以分为两个年份组,Group I包括2006、2007、2008和2015年,Group II包括2003、2004、2005、2009、2010和2014年。两个年份组在63.71%的相似性水平上聚在一起,表明黄海所有调查年份间的种类组成具有高度的相似性。Group I和Group II的相对离散指数分别为1.455和0.818,表明Group I鱼类群落的变异性较高,所受扰动程度较高。长度谱分析表明,截距和斜率均无显著的一致性变化,长度谱斜率和捕捞努力量之间无显著相关性(P0.05)。平均个体重和平均网获尾数分析表明,黄海整个鱼类群落的平均个体重和平均网获尾数总体呈显著下降趋势(P0.05)。根据美国国家海洋大气管理局(NOAA)地球物理流体动力学实验室(GFDL)提供的新一代气候变化情景预测值和动态生物气候分室模型预估的长江口鱼类资源分布,运用层次灰色综合评价模型,构建长江口渔业生态系统健康评价体系,预估不同气候变化情景对长江口渔业生态系统健康的潜在影响。结果表明,在RCP2.6、RCP6和RCP8.5三种气候变化情景下,长江口鱼类资源密度增量、底层鱼类资源密度增量随着时间推移均呈递增趋势,且递增程度和增量重心分布范围随着温室气体排放的增加而扩大(RCP8.5RCP6RCP2.6)。鱼类资源密度增量重心主要分布在长江口崇明岛沿岸水域,长江口外侧水域资源密度增量相对较低,且资源密度增量重心有向南迁移的趋势。2015-2050年长江口渔业生态系统健康水平随温室气体排放程度的增加而降低,即RCP2.6情景下健康水平最高,RCP6情景次之,RCP8.5情景最低。若以2050年渔业生态系统健康水平作为“最终状态”,长江口RCP2.6情景下的健康评价值为0.61,分别为RCP6和RCP8.5情景下健康评价值的1.9倍和1.8倍。
[Abstract]:Based on the data of the fishery resources in the Yellow Sea and the Yangtze River Estuary , the author compares the spatial and temporal changes of fishery resources in the Yellow Sea and the Yangtze River Estuary . The results are as follows : Based on the data characteristics of the fishery resources in the Yellow Sea and the Yangtze River Estuary , the author compares the spatial interpolation methods with the data characteristics of the fishery resources in the Yangtze River Estuary . The results are as follows : Based on the data characteristics of the fishery resources in the Yellow Sea and the Yangtze River Estuary , this paper studies the appropriate interpolation methods of the fishery resources density in the Yellow Sea . The four interpolation methods are inverse distance weighted , IDW , Global polynomial interpolation , local polynomial interpolation , and ordinary kriging . The results show that the average resource density of the bottom fish in the Yellow Sea is about 500 kg / km 2 , and the average resource density in the Yellow Sea is less than about 1 / 5 of the summer and autumn seasons . The results show that the average resource density of the fish in the Yellow Sea is less than about 1 / 5 in the summer and autumn , and the average resource density is only 70 kg / km2 . The results show that there is no significant correlation between the average body weight and the average net number of fish stocks in the Yangtze River Estuary . The results show that the average body weight and the average net number of fish stocks in the Yangtze River Estuary increase with the increase of greenhouse gas emissions ( P0.05 ) .

【学位授予单位】：中国科学院大学(中国科学院海洋研究所)
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：S931

【参考文献】