Please wait a minute...

大连海洋大学学报  2021, Vol. 36 Issue (4): 629-636    DOI: 10.16535/j.cnki.dlhyxb.2020-216
  |
东南太平洋智利竹筴鱼渔场时空分析与资源丰度的预测
丁鹏,邹晓荣,白思琦,张鹏
1.上海海洋大学 海洋科学学院,上海 201306;2.远洋渔业创新中心,上海 201306;3.大洋渔业资源可持续开发教育部重点实验室,上海 201306;4.国家远洋渔业工程技术研究中心,上海 201306;5.农业农村部大洋渔业资源环境科学观测试验站,上海 201306
Spatial and temporal analysis and stock abundance prediction of Chilean jack mackerel Trachurus murphyi in fishing ground in Southeast Pacific
DING Peng, ZOU Xiaorong, BAI Siqi, ZHANG Peng
DING Peng, ZOU Xiaorong, BAI Siqi, ZHANG Peng
下载:  HTML  PDF (3429KB) 
输出:  BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 为开展东南太平洋智利竹筴鱼Trachurus murphyi渔场的时空分布研究,根据2011—2018年间4—8月中国大型拖网渔捞数据和海表面温度(SST)、海表面盐度(SSS)、叶绿素a浓度(Chl-a)和海表面温度异常值(SSTA)数据,采用系统聚类和神经网络对智利竹筴鱼集群重心的时空变化及其与海洋环境之间的关系进行了研究。结果表明:根据2011—2017年相同月份集群重心的平均值,确定出每月的固定集群重心,随着月份的增长,固定集群重心呈现由西南向东北方向移动的趋势;SSTA指数升高时,集群重心呈现向西北偏移趋势,SSTA指数降低时,呈现向东南偏移趋势;用BP神经网络模型预测出2018年4—8月的集群重心,产量验证结果显示,4、5月集群重心范围内的实际产量分别占整个渔场总产量的82%、79%,6月、7月和8月智利竹筴鱼密度降低,占比分别为60%、56%、48%。研究表明,近年来智利竹筴鱼渔场位置发生了新的变化,集群重心由西北向东北方向移动,SSTA指数在经度上与集群重心呈现显著负相关,在纬度上呈现显著正相关。
服务
把本文推荐给朋友
加入引用管理器
E-mail Alert
RSS
作者相关文章
丁鹏,邹晓荣,白思琦,张鹏
关键词:  智利竹筴鱼  东南太平洋  集群重心  渔场  神经网络  系统聚类    
Abstract: The spatial-temporal distribution of population aggregation centre of Chilean jack mackerel Trachurus murphyi and relation to environmental factors were investigated in Southeast Pacific based on the fishing data collected from Chinese large trawling fleets from April to August from 2011 to 2018 via sea surface temperature(SST), sea surface salinity(SSS), chlorophyll concentration(Chl-a)and sea surface temperature anomaly(SSTA)to evaluate spatial and temporal analysis and stock abundance prediction of Chilean jack mackerel in fishing ground in Southeast Pacific by hierarchical cluster analysis and neural network.The temporal and spatial changes in the center of gravity and the relationship with the marine environment of target species were analyzed in this study.It was found that the monthly fixed cluster centrality was determined based on the average value of the cluster centrality in the same month from 2011 to 2017, and tended to move from the southwest to the northeast as the month passed.The aggregation centrality was shown to be a trend to move to the northwest as the SSTA index was elevated, and to be a trend to move to the southeast as the SSTA index was declined.The aggregation centrality from April to August 2018 was predicted by the BP neural network model, and the output verification results showed that the actual output percent in the total output of the total fishery within the aggregation centrality accounted for 82% in April and 79% in May, decreased to accounting for 60% in July and 56% in August, and 48% in September.The finding indicated that the center of gravity of the Chilean jack mackerel aggregation was moving from the southwest to the northeast, with significant negative correlation between the aggregation center of gravity in longitude without significant positive correlation in latitude by the SSTA.
Key words:  Trachurus murphyi    Southeast Pacific Ocean    aggregation center of gravity    fishing ground    neural network    hierarchical cluster analysis
               出版日期:  2021-09-07      发布日期:  2021-09-07      期的出版日期:  2021-09-07
中图分类号:  S 931.41  
基金资助: 东南太平洋公海竹筴鱼资源专题研究(D-8002-13-8004E2);上海市重点学科建设项目(S30702)
引用本文:    
丁鹏, 邹晓荣, 白思琦, 张鹏. 东南太平洋智利竹筴鱼渔场时空分析与资源丰度的预测[J]. 大连海洋大学学报, 2021, 36(4): 629-636.
DING Peng, ZOU Xiaorong, BAI Siqi, ZHANG Peng. Spatial and temporal analysis and stock abundance prediction of Chilean jack mackerel Trachurus murphyi in fishing ground in Southeast Pacific. Journal of Dalian Ocean University, 2021, 36(4): 629-636.
链接本文:  
https://xuebao.dlou.edu.cn/CN/10.16535/j.cnki.dlhyxb.2020-216  或          https://xuebao.dlou.edu.cn/CN/Y2021/V36/I4/629
[1] 张胜茂, 孙永文, 樊伟, 唐峰华, 崔雪森, 伍玉梅. 面向海洋渔业捕捞生产的深度学习方法应用研究进展[J]. 大连海洋大学学报, 2022, 37(4): 683-337.
[2] 刘巨升, 于红, 杨惠宁, 邵立铭, 宋奇书, 李光宇, 张思佳, 孙华. 基于多核卷积神经网络(BERT+Multi-CNN+CRF)的水产医学嵌套命名实体识别[J]. 大连海洋大学学报, 2022, 37(3): 524-530.
[3] 何津民, 张丽珍. 基于自注意力机制和CNN-LSTM深度学习的对虾投饵量预测模型[J]. 大连海洋大学学报, 2022, 37(2): 304-311.
[4] 丁鹏, 邹晓荣, 冯超, 白思琦. 东南太平洋智利竹筴鱼的洄游路线[J]. 大连海洋大学学报, 2021, 36(6): 1027-1034.
[5] 王书献, 张胜茂, 朱文斌, 孙永文, 杨昱皞, 隋江华, 沈烈, 沈介然. 基于深度学习YOLOV5网络模型的金枪鱼延绳钓电子监控系统目标检测应用[J]. 大连海洋大学学报, 2021, 36(5): 842-850.
[6] 姚启, 缪新颖. 基于主成分分析及GA-LM的水产养殖环境溶解氧和氨氮含量预测[J]. 大连海洋大学学报, 2021, 36(5): 851-858.
[7] 袁红春, 刘慧, 张硕, 陈冠奇. 基于深度学习和典型相关分析的渔情预测方法[J]. 大连海洋大学学报, 2021, 36(4): 670-678.
[8] 贺琳, 张雨, 巴韩飞. 基于注意力机制和深度学习模型的外来海洋生物命名实体识别[J]. 大连海洋大学学报, 2021, 36(3): 503-509.
[9] 李楠, 方舟, 陈新军. 剑尖枪乌贼渔业研究进展[J]. 大连海洋大学学报, 2020, 35(4): 637-.
[10] 王欢欢, 毕福洋, 曹敏, 汤勇. 獐子岛海洋牧场秋季渔业资源声学调查与评估[J]. 大连海洋大学学报, 2018, 33(6): 802-807.
[11] 谢旭, 俞存根, 郑基, 夏陆军, 毕耜瑶, 张平, 邓小艳, 苗露. 鱼山渔场披山海域虾类群落结构及其与环境因子的关系[J]. 大连海洋大学学报, 2017, 32(6): 713-723.
[12] 崔雪森, 伍玉梅, 唐峰华, 吴祖立, 戴阳, 樊伟. 日本以南黑潮流量对西北太平洋柔鱼渔场重心影响的滞后性分析[J]. 大连海洋大学学报, 2017, 32(1): 99-104.
[13] 崔雪森, 伍玉梅, 周爱忠, 张禹, 樊伟. 基于Logistic回归模型的西非沿海欧洲沙丁鱼渔场与环境因素关系模型的构建[J]. 大连海洋大学学报, 2016, 31(2): 211-218.
[14] 闫敏, 张衡, 伍玉梅, 崔雪森, 杨胜龙. 基于GAM模型研究时空及环境因子对南太平洋长鳍金枪鱼渔场的影响[J]. 大连海洋大学学报, 2015, 30(6): 681-685.
[15] 叶婵, 邓长辉, 曹向南, 刘骏, 姜玉声. 基于BP神经网络的对虾病害防治专家系统[J]. 大连海洋大学学报, 2015, 30(3): 319-323.
No Suggested Reading articles found!
Viewed
Full text


Abstract

Cited

  Shared   
  Discussed