基于灰色系统的澳洲鲐太平洋群系资源量预测模型

发布时间：2021-10-13 04:14

　　利用1995—2014年日本中央水产研究所提供的澳洲鲐（Scomber australasicus）太平洋群系资源量与渔获量数据,结合索饵场和产卵场的海表面温度以及黑潮指标等,建立6种基于灰色系统的澳洲鲐资源量预测模型。建立的模型包括不考虑任何环境因子的GM（1,1）模型,分别基于索饵场（140°E～160°E,35°N～50°N）海表面温度SST1、产卵场1 （130°E～132°E,30°N～32°N）海表面温度SST2、产卵场2 （138°E～141°E,34°N～35°N）海表面温度SST3和黑潮潮位差TR的GM（1,2）模型,以及综合以上4个因子的GM（1,5）模型,6种模型的平均误差分别为6. 72%,3. 73%,4. 41%,4. 78%,29. 56%,19. 38%。研究结果表明,基于索饵场、产卵场海表面温度因子建立的灰色预测模型,对澳洲鲐太平洋群系资源量预报精度较高,可应用于后续渔业生产中。对GM（1,5）模型的灰色参数值a、b分析可知,所有因子中SST2和SST3对模型的制约影响最高,即对资源量的影响最大。产卵场温度与资源量具有较高的相关性,结合最适温度,可推测... 

【文章来源】：上海海洋大学学报. 2019,28(01)北大核心CSCD

【文章页数】：7 页

【文章目录】：
1 材料与方法
    1.1 渔获数据
    1.2 灰色关联度
    1.3 模型建立
2 结果
    2.1 海表面温度
    2.2 环境与气候因子的筛选
    2.3 灰色预测模型
    2.4 资源量预测
3 分析与讨论
    3.1 澳洲鲐历年产量变化
    3.2 灰色预测模型分析
    3.3 各环境因子影响分析
    3.4 展望


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于个体模型的东海鲐鱼渔场形成机制研究[J]. 李曰嵩,潘灵芝,严利平,陈新军.  海洋学报(中文版). 2014(06)
[2]夏秋季东海中部和南部海域澳洲鲐渔汛和渔场的年际变化[J]. 李建生,严利平,胡芬.  中国水产科学. 2011(01)
[3]表温和黑潮年间变化对西北太平洋柔鱼渔场分布的影响[J]. 陈新军,曹杰,田思泉,刘必林,马金,李思亮.  大连水产学院学报. 2010(02)
[4]灰色GM（1,N）模型在广东海洋经济预测中的应用[J]. 白福臣.  技术经济与管理研究. 2009(02)
[5]2006年夏秋季东海群系澳洲鲐数量分布特征[J]. 李建生,严利平,程家骅.  海洋渔业. 2008(01)
[6]东海鲐鱼资源合理利用的研究[J]. 王凯,严利平,程家骅,李建生.  海洋渔业. 2007(04)
[7]东海鲐鱼资源和渔场时空分布特征的研究[J]. 李纲,陈新军.  中国海洋大学学报(自然科学版). 2007(06)
[8]东海区主要渔业资源利用状况的分析[J]. 凌建忠,李圣法,严利平.  海洋渔业. 2006(02)
[9]太平洋海温场两种不同时间尺度气候模态的分析[J]. 吕俊梅,琚建华,张庆云,曹杰.  海洋学报(中文版). 2005(05)
[10]2004年夏季东海南部海域围网渔业生产动态[J]. 李建生,严利平,胡芬.  现代渔业信息. 2005(07)



本文编号：3433927