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基于地统计学的西北太平洋柔鱼资源丰度空间变异研究

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第一章 绪论

1.1 问题的提出

1.2 国内外研究现状和存在的问题

1.3 研究内容及技术路线

第二章 材料和方法

2.1 材料来源

2.2 研究方法

第三章 研究结果

3.1 柔鱼资源丰度的空间尺度分析

3.2 中小尺度下柔鱼资源丰度空间变异特征

3.3 基于不同插值法预测柔鱼中心渔场

3.4基于协同克里格和普通克里格插值的柔鱼CPUE空间插值比较分析

第四章 讨论与分析

4.1 柔鱼资源丰度研究尺度探讨

4.2 柔鱼资源丰度空间异质性特征分析

4.3 海洋环境变化对柔鱼渔场空间异质性及空间分布的影响

4.4 柔鱼中心渔场预测及其与海洋环境的关系

第五章 结论与展望

5.1 主要结论

5.2 存在的问题与展望

参考文献

研究生期间学习工作情况

致谢

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摘要

西北太平洋柔鱼(Ommastrephes bartramii)是我国鱿钓作业渔场的主要捕捞对象,其主要作业渔场分布在150°-160°E、38°N-48°N海域。柔鱼种群结构特征及群体在空间分布上存在差异,而渔场随着海况的变化每年均有不同程度的迁移,渔汛期有可能提前也有可能滞后。因此,研究柔鱼资源在空间上的分布特征、差异及变化机理,了解柔鱼中心渔场的迁移规律以及资源量的预报,能为更好的研究柔鱼资源丰度空间分布以及科学管理提供参考,为可持续开发和利用柔鱼资源提供理论支持。
  为此,本文采用地统计学方法,利用空间相关性、空间插值计、变异函数分析、空间各向变异分析等计算手段,对柔鱼资源丰度的空间变化及其规律进行了研究,同时结合海表温度等海洋环境因子对其差异及变化进行解释。主要结论如下:
  (1)西北太平洋柔鱼资源丰度的空间尺度分析。以柔鱼渔获量统计数据为基础,分12个不同尺度(10′×10′、20′×20′……120′×120′),分别计算了各尺度下柔鱼资源丰度空间分布格局。结果表明,块金值和基台值在不同尺度下的变化趋势基本保持一致,但其他参数表现有所差异。中小尺度下半变异函数拟合模型主要为指数模型和球状模型,变程呈现线性分布,空间自相关性相对较强;而大尺度下半变异函数拟合模型均为高斯模型;变程呈现上下波动趋势,空间自相关性相对较弱。分析认为,柔鱼资源丰度空间变异研究以中小尺度较为适宜。
  (2)中小尺度下西北太平洋柔鱼资源丰度的空间变异分析。采用2011年8-10月我国在北太平洋150°-160°E、38°-48°N海域的柔鱼生产统计数据,以单船日产量(CPUE)为资源丰度指标,分经纬度10′×10′、20′×20′、30′×30′、40′×40′、50′×50′、60′×60′和70′×70′等7个尺度,利用地统计学方法对柔鱼资源丰度的空间分布特征进行分析,探讨柔鱼资源丰度的空间变异特性。结果显示,8-10月柔鱼资源丰度均以指数模型拟合产生的空间自相关异质性程度最好;小尺度下(10′×10′、20′×20′、30′×30′)柔鱼资源丰度空间结构表现出中等水平及其以上的空间自相关变异程度,中尺度下(40′×40′、50′×50′、60′×60′和70′×70′)则相对比较低,基本上为弱空间自相关变异程度;柔鱼资源丰度空间结构显示有各向异性,8月和9月的方向角分别为西北-东南走向和东北-西南走向,10月开始受南向洄游以及海洋环境的影响,其方向角变化较大。分析认为,柔鱼资源丰度空间变异的研究应以小尺度为适宜,其中30′×30′最为稳定。
  (3)基于不同插值法的西北太平洋柔鱼中心渔场分析。以2012年7~10月柔鱼CPUE作为中心渔场的指标,利用地统计学中插值化方法对其中心渔场进行分析与研究。全局多项式、局部多项式、径向基函数、反距离权重和普通克里格等五种插值方法分别建立了模型,采用均方根作为模型评价指标。结果显示,普通克里格插值法结果最优。取最优方法普通克里格插值法为例,对7~10月4个月的柔鱼CPUE进行模拟预测,得到中心渔场分布图,并获得了7-10月柔鱼中心渔场随月份的迁移规律。与实际作业位置以及CPUE比较发现,各月实际和预测CPUE均值相差不大,误差控制在0.15t/d以下,CPUE均值在0.51-1.95t/d间,其中7月实际和预测CPUE最大值相差较大,为0.79t/d,10月实际和预测CPUE最小值相差较大,为0.22t/d。
  (4)基于协同克里格插值法(COK)和普通克里格插值法(OK)的柔鱼资源丰度空间变异研究精度的比较。以柔鱼CPUE为主要因子,以叶绿素a(Chl-a)和海表盐度(SSS)两个环境因子为协助因子的COK与以CPUE为单一变量的OK进行了拟合精度的比较。研究认为,COK拟合结果的精度评价指标 ME(平均预测误差)、MSE(平均标准化预测误差)值均小于OK,且DABS(均方根预测误差与平均标准误差之差的绝对值)指标值也低于 OK。可见,COK的拟合精度优于OK,以Chl-a、SSS为协助因子,CPUE为主要因子的COK插值法的预测精度分别提高了2.21%和2.45%。从两种插值方法的效果图可见,COK的插值表面较OK的更为连续、光滑,但两者指示的柔鱼CPUE空间分布情况大致相同。

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