阿根廷滑柔鱼渔场预报模型最适时空尺度和环境因子分析

• 作者: 官文江 汪金涛 陈新军 雷林 高峰
• 来源期刊: 中国水产科学
• 关键词: 阿根廷滑柔鱼 渔情预报 神经网络 时空尺度 环境因子
• 年，卷（期）: 2015,（5）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 1007-1014
• 页数: 8页
• 字数: 4543字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1118.2015.14552

摘要

根据2003―2011年主渔汛期间中国鱿钓船队在西南大西洋的鱿钓生产数据,结合海洋遥感获得的海表温度(SST)、海面高度(SSH)和叶绿素 a 浓度(CHL-a)数据,匹配组织成不同时空尺度和环境因子的样本集,使用人工神经网络(artificial neural network, ANN)作为中心渔场的预报模型,比较所匹配的样本集对阿根廷滑柔鱼中心渔场预报模型的影响。研究表明,样本的时间尺度为周时,1.0o×1.0o的空间尺度和环境因子为SST所建立的BP中心渔场预报模型,具有最高的预报精度和最小的平均相对变动值(average relative variance, ARV)；样本时间尺度为月时,0.25o×0.25o的空间尺度和环境因子为SST所建立的BP中心渔场预报模型,具有最高的预报精度和最小的ARV值。对这两种最优样本集建立的 BP 中心渔场预报模型进行灵敏度分析发现,不同样本集建立的中心渔场预报模型表达的渔场栖息地适宜程度也不尽相同。研究认为,在建立中心渔场预报模型时,需要考虑海洋环境因子的时空尺度。