【技术实现步骤摘要】
基于太平洋涛动指数的秋刀鱼资源丰度中长期预测方法
本专利技术涉及鱼资源丰度中长期预测
，特别是涉及一种基于太平洋涛动指数的秋刀鱼资源丰度中长期预测方法。
技术介绍
秋刀鱼是世界远洋渔业的主要捕捞对象，在世界海洋捕捞产量中占据重要的地位，其渔业资源也极为丰富，作业渔场分布也非常广阔，但其商业性开发和利用主要分布在西北太平洋海域。秋刀鱼是一种多次产卵型鱼类，产卵季节很长，从秋季一直延续到翌年春季，秋季的主要产卵场在黑潮前锋北部的混合水域，冬春季则在黑潮水域。秋刀鱼成长速度非常快。最大体长可达35～40cm，通常为25～30cm。大约在1.5龄开始至2龄完全成熟，寿命大约为3年。秋刀鱼的索饵渔场主要在西北太平洋海域，其产卵场集中在日本北海道东部海域，基本上是南北向的季节性洄游。主要捕捞国和地区为日本、俄罗斯、韩国、中国台湾以及中国大陆，其中韩国、中国台湾及中国大陆主要在公海进行生产。根据统计，2008年以后，秋刀鱼产量均处在一个较高水平，稳定在40-63万吨之间。其中以日本为最多，年产量在14－35万吨间。秋刀鱼资源对海洋环境因素极为敏感，刘祝楠和陈新军(2018...
【技术保护点】
1.一种基于太平洋涛动指数的秋刀鱼资源丰度中长期预测方法，其特征在于，其包括以下步骤：S1、获取前N年秋刀鱼分布的西北太平洋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，对秋刀鱼资源丰度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值作为影响秋刀鱼资源丰度的气候因子；S3、利用多元线性方程建立多个秋刀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秋刀鱼资源丰度，a为常数，b1、b2、b3、……、bn为方程的系数；x1、x2...
【技术特征摘要】
1.一种基于太平洋涛动指数的秋刀鱼资源丰度中长期预测方法，其特征在于，其包括以下步骤：S1、获取前N年秋刀鱼分布的西北太平洋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，对秋刀鱼资源丰度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值作为影响秋刀鱼资源丰度的气候因子；S3、利用多元线性方程建立多个秋刀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秋刀鱼资源丰度，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、在上述多个秋刀鱼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所述的秋刀鱼资源丰度中长期预测方法，其特征在于，在步骤S2中，根据秋刀鱼资源丰度CPUE与前2年各月的PDO值的相关性分析，秋刀鱼资源丰度CPUE与前2年的1月、6-8月、10月PDO值相关性显著，且呈现正相关，其相关系数分别为0.5759(P＜0.05)、0.6974(P＜0.01)、0.7208(P＜0.01)、0.5602(P＜0.05)、0.5885(P＜0.05)。3.如权利要求2所述的秋刀鱼资源丰度中长期预测方法，其特征在于，在步骤S3中，1)预测模型之一以前2年的1月PDO值(PDOt-2，1)、6-8月PDO值(PDOt-2，6，PDOt-2，7，PDOt-2，8)、10月PDO值(PDOt-2，10)作为预测因子，建立西北太平洋秋刀鱼资源丰度预测模型为：CPUE＝3.9722+0.2807*PDOt-2，1-0.1039*PDOt-2，6+1.6397*PDOt-2，7-1.0637*PDOt-2，8+0.8323*PDOt-2，10其F值为4.8428，P＝0.0200＜0.05；2)预测模型之二以前2年的1月PDO值(PDOt-2，1)、6-8月PDO值(PD...
【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
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。