一种基于分层水温的渔业资源丰度的预测方法及其应用技术

本发明专利技术公开了一种基于分层水温的渔业资源丰度的预测方法及其应用，步骤为：针对时间段A内海域B鱼类C的生产统计数据、时间段A内海域B的经纬度数据以及不同深度对应的海表温度，利用广义加性模型建立多个CPUE预测模型；基于赤池信息准则对各CPUE预测模型进行分析，选择AIC值最小的模型作为最优预测模型；将待预测时间段内海域B鱼类C的水层深度对应的海表温度及经纬度输入最终预测模型即可完成对待预测时间段内海域B鱼类C的CPUE的预测。本发明专利技术基于分层水温进行渔业资源丰度的预测，基于GAM模型建立模型，极大地提高了预测精度，能够为远洋渔业资源的开发提供了可靠指导，极具应用前景。用前景。用前景。

【技术实现步骤摘要】
一种基于分层水温的渔业资源丰度的预测方法及其应用


[0001]本专利技术属于海洋资源研究
，涉及一种基于分层水温的渔业资源丰度的预测方法及其应用。

技术介绍

[0002]阿根廷滑柔鱼(Illex argentinus)是世界上最重要的经济头足类之一，也是我国鱿钓船的重要捕捞对象。阿根廷滑柔鱼的资源极为丰富，但其极易受到环境的影响而出现年际差异，水温对其生长和洄游影响较大，一般水温较低渔汛则较迟，水温偏高则相反，阿根廷滑柔鱼集中分布在22
°
～54
°
S的西南大西洋大陆架和陆坡，其中以35
°
～52
°
S资源尤为丰富。
[0003]已有研究表明，阿根廷滑柔鱼资源量与海表温密切相关，汪金涛等利用相关性分析，选出在产卵区影响其资源补充量的关键区域SST，通过建立多元线性模型和BP神经网络模型对阿根廷滑柔鱼资源补充量进行预测。国外学者Waluda C.M、Bakun A.等从海洋环境条件(主要是海表温)变化对阿根廷滑柔鱼补充群体资源量的影响进行了研究。目前国内外学者对本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于分层水温的渔业资源丰度的预测方法，应用于电子设备，其特征在于，包括以下步骤：(1)针对时间段A内海域B鱼类C的生产统计数据、时间段A内海域B的经纬度数据以及不同深度对应的海表温度，利用广义加性模型建立多个CPUE预测模型，不同CPUE预测模型的因子不同；(2)基于赤池信息准则对各CPUE预测模型进行分析，选择AIC值最小的模型作为最优预测模型；(3)将待预测时间段内海域B鱼类C的水层深度对应的海表温度及经纬度输入最终预测模型即可完成对待预测时间段内海域B鱼类C的CPUE的预测。2.根据权利要求1所述的一种基于分层水温的渔业资源丰度的预测方法，其特征在于，所述鱼类C为西南大西洋阿根廷滑柔鱼、西北太平洋柔鱼或东南太平洋茎柔鱼。3.根据权利要求2所述的一种基于分层水温的渔业资源丰度的预测方法，其特征在于，所述时间段A为2015～2017年；所述海域B的坐标范围为54.6
°
～65
°
W、35
°
～55
°
S；所述鱼类C为西南大西洋阿根廷滑柔鱼。4.根据权利要求3所述的一种基于分层水温的渔业资源丰度的预测方法，其特征在于，所述CPUE预测模型的因子分别为0米水深海表温度、50米水深海表温度、100米水深海表温度、200米水深海表温度、300米水深海表温度、400米水深海表温度和经纬度数据。5.根据权利要求4所述的一种基于分层水温的渔业资源丰度的预测方法，其特征在于，建立的多个CPUE预测模型包括以下模型：模型I，包括经纬度数据一个因子的广义加性模型；模型II，包括经纬度数据和0米水深海表温度两个因子的广义加性模型；模型III，包括经纬度数据、0米水深海表温度和50米水深海表温度三个因子的广义加性模型；模型IV，包括经纬度数据、0米水深海表温度、50米水深海表温度和100米水深海表温度四个因子的广义加性模型；模型V，包括经纬度数据、0...

【专利技术属性】
技术研发人员：雷林，陈新军，汪金涛，
申请(专利权)人：上海海洋大学，
类型：发明
国别省市：