本文關(guān)鍵詞：基于環(huán)境因子的東南太平洋莖柔魚資源補(bǔ)充量預(yù)報(bào)模型研究　出處：《海洋與湖沼》2014年06期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：東南太平洋莖柔魚(Dosidicus gigas)是短生命周期種類,其資源量極易受到海洋環(huán)境變化的影響。根據(jù)2003—2012年我國魷釣船在東南太平洋的生產(chǎn)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),以及莖柔魚棲息地的海表溫度(SST)、海面高度(SSH)、葉綠素a濃度(chl a)數(shù)據(jù),利用相關(guān)性分析法分析莖柔魚資源豐度和補(bǔ)充量(以單位捕撈努力量漁獲量為指標(biāo),t/d)與棲息海域20°S—20°N、110°W—70°W的SST、SSH、chl a濃度的相關(guān)性,獲取相關(guān)系數(shù)大的關(guān)鍵海區(qū)位置,同時(shí)加入莖柔魚產(chǎn)卵場、索餌場最適表層水溫范圍占總面積的比例(分別用PS、PF表示)兩個(gè)參數(shù),建立三種基于主要環(huán)境因子的誤差反向傳播(EBP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)資源補(bǔ)充量預(yù)報(bào)模型,進(jìn)行了比較。結(jié)果表明:莖柔魚資源豐度與SST、SSH、chl a濃度的相關(guān)系數(shù)最大值海域?yàn)?月份的Point1(13°N,102°W)海區(qū)、9月份的Point3(11°N,102°W)海區(qū)和3月份的Point5(8°S,107°W)海區(qū);資源補(bǔ)充量與SST、SSH、chl a濃度的相關(guān)系數(shù)最大值海域?yàn)?月份的Point2(8°N,103.5°W)海區(qū)、2月份的Point4(12°N,97.5°W)海區(qū)和10月份的Point6(10°S,93.5°W)海區(qū)。EBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)報(bào)模型結(jié)果認(rèn)為:基于產(chǎn)卵環(huán)境關(guān)鍵影響因子的方案2(以Point2的SST、Point4的SSH、Point6的chl a濃度、PS作為模型輸入因子)和基于全部環(huán)境關(guān)鍵影響因子的方案3(以Point1與Point2的SST、Point3與Point4的SSH、Point5與Point6的chl a濃度、PS、PF作為模型輸入因子)的兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)報(bào)模型均方誤差較小,其準(zhǔn)確率可達(dá)90%左右。
[Abstract]:Dosidicus gigas) is a short-life cycle species in the southeastern Pacific Ocean. According to the statistical data of squid jigging ship production in the southeastern Pacific Ocean from 2003 to 2012 and the sea surface temperature (SST) of roe habitat. The correlation analysis method was used to analyze the abundance and supplementation of the resources of Mollusca chinensis (the catch per fishing effort was taken as the index) with the data of sea surface height (SSH) and chlorophyll a concentration (Chl a). The correlation between t / d) and the concentration of SSTS SSHnchl a of 20 擄S-20 擄Nao 110 擄W-70 擄W in the perched sea area, and the location of the key sea area with high correlation coefficient was obtained. At the same time, the proportion of the optimum surface water temperature range to the total area (expressed by PSN PF) is two parameters. In this paper, three kinds of error back-propagation (EBP) neural network resource supplementary forecasting models based on main environmental factors were established and compared. The results showed that the abundance of the resource of Mollusca and SST-SSH was higher than that of SST-SSH. The maximum correlation coefficient of chl a concentration is Point3(11 擄N in the Point1(13 擄N ~ (102 擄W) sea area in July. 102 擄W) sea area and Point5(8 擄Schion 107 擄W) sea area on March; The maximum correlation coefficient between the resource supplementation and the concentration of SSTS Hnchl a is in the Point2(8 擄NV 103.5 擄W area in June. The Point4(12 擄Nian 97.5 擄W) sea area in February and Point6(10 擄S in October. The prediction model of EBP neural network in the sea area of 93.5 擄W shows that the scheme 2 is based on the key factors affecting the oviposition environment (SSH of Point2 SST-Point4). The chl a concentration of Point6 was used as the input factor of the model and the scheme 3 based on all the critical environmental impact factors (Point1 and Point2 SST). The concentration of chl a in Point3 and Point4 was PS. The mean square error of the two neural network prediction models with PF as the input factor of the model is small, and the accuracy can reach about 90%.
【作者單位】： 上海海洋大學(xué)海洋科學(xué)學(xué)院;遠(yuǎn)洋漁業(yè)協(xié)同創(chuàng)新中心;大洋漁業(yè)資源可持續(xù)開發(fā)省部共建教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;國家遠(yuǎn)洋漁業(yè)工程技術(shù)研究中心;
【基金】：國家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃(863項(xiàng)目),2012AA092303號 國家發(fā)改委產(chǎn)業(yè)化專項(xiàng)項(xiàng)目,2159999號 上海市科技創(chuàng)新行動計(jì)劃項(xiàng)目,12231203900號 國家科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目,2013BAD13B01號
【分類號】：S932
【正文快照】： 莖柔魚(Dosidicus gigas)是一種大洋性頭足類,廣泛分布于東太平洋海域(王堯耕等,2005)。目前世界上多個(gè)國家和地區(qū)已對莖柔魚資源進(jìn)行了開發(fā)和利用,年產(chǎn)量超過80萬噸(Nigmatullin et al,2001;Waluda et al,2004)。資源量預(yù)報(bào)屬于中長期漁情預(yù)報(bào)的一種,對資源補(bǔ)充量進(jìn)行精確的

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