【技术实现步骤摘要】
基于太平洋震荡指数的日本冬生群鱿鱼资源丰度预测方法
本专利技术涉及鱿鱼资源丰度预测
，特别是涉及一种基于太平洋震荡指数的日本冬生群鱿鱼资源丰度预测方法。
技术介绍
太平洋褶柔鱼Todarodespacificus(也称日本鱿鱼)是世界上重要的经济头足类资源，仅分布在太平洋西北海域和东太平洋的阿拉斯加湾。主要分布在西太平洋的21°－50°N海域，即日本海、日本太平洋沿岸以及我国的黄海、东海。它为暖温带大洋性浅海种，栖息于表层至500m水层，适温范围广。根据太平洋褶柔鱼的产卵季节、生长类型及洄游路径，可将其分为冬生群、秋生群和夏生群三个种群。它们有着不同的生活周期，却有相同的生活习性。冬生群分布最广，在20世纪70年代以前，该群体数量是最大的，其产卵场位于九州西南东海大陆架外缘，主要集中在东海的中部和北部，产卵期为1－3月，春夏季沿日本列岛两侧北上索饵，秋冬季南下产卵。太平洋褶柔鱼是世界上头足类最早被大规模开发利用的种类之一。20世纪70年代以前，其产量占日本国内头足类总产量的70-80％。据FAO统计，1968年太平洋褶柔鱼的总产量达到历史最高水平，超过75万...
【技术保护点】
1.一种基于太平洋震荡指数的日本冬生群鱿鱼资源丰度预测方法，其特征在于，其包括以下步骤：S1、获取前N年日本冬生群鱿鱼分布的北海道的太平洋一侧海域的每月的太平洋震荡指数PDO值；S2、利用时间序列分析方法，对日本冬生群鱿鱼资源丰度CPUE与前N年每月的PDO值进行相关性分析，获取在统计上相关的P＜0.05的月PDO值，该些月PDO值作为影响日本冬生群鱿鱼资源丰度的气候因子；S3、利用多元线性方程建立多个日本冬生群鱿鱼资源丰度预测模型并计算统计上P值，其公式为：CPUE＝a+b1*x1+b2*x2+b3*x3+……+bn*xn式中，CPUE为日本中小型鱿钓船日产量，作为日本冬...
【技术特征摘要】
1.一种基于太平洋震荡指数的日本冬生群鱿鱼资源丰度预测方法，其特征在于，其包括以下步骤：S1、获取前N年日本冬生群鱿鱼分布的北海道的太平洋一侧海域的每月的太平洋震荡指数PDO值；S2、利用时间序列分析方法，对日本冬生群鱿鱼资源丰度CPUE与前N年每月的PDO值进行相关性分析，获取在统计上相关的P＜0.05的月PDO值，该些月PDO值作为影响日本冬生群鱿鱼资源丰度的气候因子；S3、利用多元线性方程建立多个日本冬生群鱿鱼资源丰度预测模型并计算统计上P值，其公式为：CPUE＝a+b1*x1+b2*x2+b3*x3+……+bn*xn式中，CPUE为日本中小型鱿钓船日产量，作为日本冬生群鱿鱼资源丰度衡量指标，a为常数，b1、b2、b3、……、bn为方程的系数；x1、x2、x3、……、xn为影响资源丰度的月PDO值；S4、在上述多个日本冬生群资源丰度预测模型中，选择统计上P值最小的模型作为最优模型。2.如权利要求1所述的日本冬生群鱿鱼资源丰度预测方法，其特征在于，在步骤S2中，根据日本冬生群鱿鱼资源丰度CPUE与前2年各月的PDO值的相关性分析，日本冬生群鱿鱼资源丰度CPUE与前2年的10-12月PDO值相关性显著，且呈现负相关，其相关系数分别为-0.4506(P＜0.05)、-0.4985(P＜0.05)、-0.5878(P＜0.01)；根据日本冬生群鱿鱼资源丰度CPUE与前1年各月PDO值的相关性分析，日本冬生群鱿鱼资源丰度CPUE与前1年的1-4月PDO值相关性显著，且呈现负相关，其相关系数分别为-0.4665(P＜0.05)、-0.4365(P＜0.05)、-0.4295(P＜0.05)、-0.5072(P＜0.01)；根据日本冬生群鱿鱼资源丰度CPUE与同年的各月PDO值的相关性分析认为，日本冬生群鱿鱼资源丰度CPUE与同年的1-4月PDO值相关性显著，且呈现负相关，其相关系数分别为-0.4746(P＜0.05)、-0.4837(P＜0.05)、-0.5458(P＜0.01)、-0.5570(P＜0.01)。3.如权利要求2所述的日本冬生群鱿鱼资源丰度预测方法，其特征在于，在步骤S3中，1)预测模型之一以前2年的11-12月PDO值(PDOt-2，12、PDOt-2，11)、同年的2-3月PDO值(PDOt，2，PDOt，3)和上一年度3月份PDO值(PDOt-1，3)作为预测因子，建立日本冬生群鱿...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈新军，魏广恩，余为，张忠，方舟，韦记朋，雷林，汪金涛，陆化杰，
申请(专利权)人：上海海洋大学，
类型：发明
国别省市：上海,31
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