文章摘要
闫永斌,陈新军,汪金涛,雷林,程起群.东南太平洋茎柔鱼资源丰度灰色预测研究.渔业科学进展,2020,41(5):46-51
东南太平洋茎柔鱼资源丰度灰色预测研究
Prediction of Abundance Index of the Humboldt Squid (Dosidicus gigas) in the Southeast Pacific Ocean Based on a Grey System-Based Model
投稿时间:2019-05-25  修订日期:2019-06-21
DOI:
中文关键词: 东南太平洋  茎柔鱼  灰色预测  资源丰度
英文关键词: Southeast Pacific Ocean  Dosidicus gigas  Grey system  Abundance index
基金项目:
作者单位
闫永斌 上海海洋大学海洋科学学院 上海 201306中国水产科学研究院东海水产研究所 上海 200090 
陈新军 上海海洋大学海洋科学学院 上海 201306农业农村部大洋渔业开发重点实验室 国家远洋渔业工程技术研究中心 大洋渔业资源可持续开发教育部重点实验室 农业农村部大洋渔业资源环境科学观测实验站 上海 201306 
汪金涛 上海海洋大学海洋科学学院 上海 201306农业农村部大洋渔业开发重点实验室 国家远洋渔业工程技术研究中心 大洋渔业资源可持续开发教育部重点实验室 农业农村部大洋渔业资源环境科学观测实验站 上海 201306 
雷林 上海海洋大学海洋科学学院 上海 201306农业农村部大洋渔业开发重点实验室 国家远洋渔业工程技术研究中心 大洋渔业资源可持续开发教育部重点实验室 农业农村部大洋渔业资源环境科学观测实验站 上海 201306 
程起群 中国水产科学研究院东海水产研究所 上海 200090 
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中文摘要:
      茎柔鱼(Dosidicus gigas)是东南太平洋头足类中个体最大、资源最丰富的种类之一,经济价值高,已成为我国远洋渔业的重要组成部分。准确的资源丰度预测有利于资源的合理开发和利用。本研究基于2003~2015年东南太平洋茎柔鱼生产统计数据以及其产卵场环境、气候因子资料,使用相关性分析和灰色系统方法,建立东南太平洋茎柔鱼资源丰度的预报模型。结果显示,2月产卵场海表面温度(Sea surface temperature, SST)、3月产卵场叶绿素a浓度(Chl a)、12月太平洋年代气候震荡(Pacific decadal oscillation, PDO)和10月厄尔尼诺指数(Oceanic Nino index, ONI)与茎柔鱼资源丰度具有较好的相关性。比较多种预报模型发现,基于2月SST、12月PDO和10月ONI的GM(1, 4)模型有较好的预测效果,其准确率达到85%以上,可用于东南太平洋茎柔鱼资源丰度的预测。
英文摘要:
      The Humboldt squid (Dosidicus gigas) is one of the most abundant fisheries resource in the Southeast Pacific Ocean. It has become an important component of China's offshore fisheries due to its high economic value. Accurate abundance index prediction is important to the rational development and utilization of D. gigas. In this study, the correlation analysis and grey system method were used to establish a model (GM) for predicting the abundance of squid in the southeastern Pacific based on fishery data as well as environmental and climatic factors, including Sea Surface Temperature (SST), Pacific Decadal Oscillation (PDO), Oceanic Nino Index (ONI), and Chlorophyll concentration a (Chl a). The results showed that the SST of the spawning ground in February, the Chl a of the spawning ground in March, the PDO in December, and the ONI in October had significant correlations with the abundance of squid. The GM (1, 4) model with SST, PDO, and ONI as independent variables had the highest accuracy (> 85%), which could be used to accurately predict the abundance of D. gigas in the Southeast Pacific.
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