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中國(guó)深遠(yuǎn)海養(yǎng)殖潛力的空間分析

發(fā)布時(shí)間:2021-04-13 19:59
  海洋養(yǎng)殖在保障國(guó)家糧食安全和營(yíng)養(yǎng)方面具有非常重要的作用。拓展海水養(yǎng)殖新空間對(duì)中國(guó)近海生態(tài)環(huán)境的改善、食物安全的保障、海洋資源的有效利用和海洋主權(quán)的宣誓有著重要意義。本文以180種海水養(yǎng)殖物種(魚類120種、雙殼類60種)為分析對(duì)象,通過各物種生長(zhǎng)耐溫范圍和研究區(qū)域海表溫度的匹配和比較,計(jì)算空間地理格網(wǎng)上多物種生長(zhǎng)潛力指數(shù)的平均值,分別得到魚類和雙殼類養(yǎng)殖潛力,并基于閾值法對(duì)離岸距離和深度等條件進(jìn)行約束,定量分析中國(guó)深遠(yuǎn)海養(yǎng)殖潛力的空間分布。結(jié)果表明:①在滿足評(píng)估條件的區(qū)域內(nèi),對(duì)于魚類,渤黃海(BYS)、東海(ECS)和南海(SCS)海區(qū)適宜面積分別約為19.98、76.29、81.69萬(wàn)km2;對(duì)于雙殼類,渤黃海、東海和南海海區(qū)適宜面積分別約為3.02、4.17、2.03萬(wàn)km2;②按照海區(qū)劃分時(shí),可優(yōu)先考慮東海和南海進(jìn)行魚類養(yǎng)殖,而渤黃海魚類養(yǎng)殖潛力值變化最大,未來(lái)魚類養(yǎng)殖需要更細(xì)致地規(guī)劃選址,以盡可能選擇潛力值較大的區(qū)域;雙殼類養(yǎng)殖可優(yōu)先選擇南海;③按照海域深度劃分時(shí),魚類可優(yōu)先考慮深度較深的海域進(jìn)行遠(yuǎn)海養(yǎng)殖,而雙殼類適宜離岸較近、深度較... 

【文章來(lái)源】:資源科學(xué). 2020,42(07)北大核心CSSCICSCD

【文章頁(yè)數(shù)】:13 頁(yè)

【部分圖文】:

中國(guó)深遠(yuǎn)海養(yǎng)殖潛力的空間分析


研究區(qū)域(BYS:渤、黃海,ECS:東海,SCS:南海)

技術(shù)路線圖,格網(wǎng),年度,物種


地理格網(wǎng)上魚類養(yǎng)殖潛力的確定:(1)按年度,將120種魚各種類的耐溫范圍(耐受最高溫、耐受最低溫)與地理格網(wǎng)溫度范圍(年度SST最高值、年度SST最低值)匹配和比較[33],將魚的種類匹配映射到適宜其生長(zhǎng)的地理格網(wǎng)。這樣一個(gè)格網(wǎng)上會(huì)匹配若干個(gè)不同的魚種,每個(gè)種類對(duì)應(yīng)有一個(gè)GPI;(2)然后計(jì)算該年度各格網(wǎng)單元上的多物種GPI平均值;(3)計(jì)算2008—2017年地理格網(wǎng)上各年度多物種GPI平均值的多年平均值,即為該格網(wǎng)單元的魚類平均養(yǎng)殖潛力。為便于描述,用GPI來(lái)表示地理格網(wǎng)多物種GPI的平均值,即該格網(wǎng)養(yǎng)殖潛力。匹配需同時(shí)滿足如下條件:式中:temp.minNk和temp.maxNk分別表示魚類物種Nk(k=1,2,…,120)耐受最低溫和耐受最高溫,t.min(i,j)和t.max(i,j)分別表示第i行、第j列格網(wǎng)的年度最低SST和最高SST。即當(dāng)物種Nk耐受最低溫低于(i,j)格網(wǎng)年度最低SST,同時(shí)耐受最高溫高于(i,j)格網(wǎng)年度最高SST時(shí),則將Nk物種GPI值賦給(i,j)格網(wǎng)。

潛力,物種,海區(qū),魚類


圖8為各海區(qū)魚類養(yǎng)殖潛力頻數(shù)分布圖,BYS海區(qū)存在GPI大于3.6的高潛力格網(wǎng),潛力取值范圍最大;BYS和ECS海區(qū)存在-GPI值為2~3的低潛力格網(wǎng),且BYS海區(qū)多于ECS海區(qū);而SCS海區(qū)GPI值集中分布在3.1~3.6,均為中、高潛力格網(wǎng);3個(gè)海區(qū)魚類GPI值在3.4~3.5區(qū)間出現(xiàn)峰值,表明各海區(qū)均有大片魚類養(yǎng)殖高生產(chǎn)潛力區(qū)域,深遠(yuǎn)海魚類養(yǎng)殖可優(yōu)先考慮布局SCS海區(qū),而BYS海區(qū)需要更細(xì)致的規(guī)劃選址以充分利用潛力值較大的區(qū)域。圖4 魚類養(yǎng)殖潛力GPI頻數(shù)分布直方圖------

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
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本文編號(hào):3135916

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