【摘 要】
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长鳍金枪鱼（Thunnus alalunga）作为金枪鱼渔业资源的重要组成部分,广泛分布在世界各大洋的温带和热带海域,是金枪鱼延绳钓的主要捕捞对象之一,其资源丰度的预测是我国远洋渔业研究的重要内容。而库克群岛海域所在的中西太平洋作为世界最大的金枪鱼渔区,如何提高目标金枪鱼类的渔情预报精度,探索金枪鱼类资源的时空分布与海洋环境的关系极为重要。由于海洋环境数据通常以不同空间分辨率呈现,由此带来不同的误
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长鳍金枪鱼（Thunnus alalunga）作为金枪鱼渔业资源的重要组成部分,广泛分布在世界各大洋的温带和热带海域,是金枪鱼延绳钓的主要捕捞对象之一,其资源丰度的预测是我国远洋渔业研究的重要内容。而库克群岛海域所在的中西太平洋作为世界最大的金枪鱼渔区,如何提高目标金枪鱼类的渔情预报精度,探索金枪鱼类资源的时空分布与海洋环境的关系极为重要。由于海洋环境数据通常以不同空间分辨率呈现,由此带来不同的误差,并对金枪鱼类的渔情预报效果产生影响。建立效果较好的长鳍金枪鱼渔情预报模型,需要科学而精确的大样本量的海洋环境数据与相应的渔获数据作为前提条件,以进一步掌握长鳍金枪鱼的资源量时空分布特征、栖息环境,最终达到可持续开发、金枪鱼渔业资源养护和管理的目标。本文根据2017年1月1日至2021年5月31日我国远洋渔业企业的船舶监测系统（Vessel Monitor Systems,VMS）的数据,通过计算将长鳍金枪鱼渔获尾数和延绳钓放钓钩数匹配到单位网格中,得出长鳍金枪鱼的名义CPUE（catch per unit effort,单位捕捞努力量渔获量,单位:尾/千钩）。将四年多的数据按照月份和季度为单位,分析长鳍金枪鱼渔场的时间分布变化。以天为时间分辨率,结合叶绿素浓度、海表面高度及0～300m水层的温度、盐度、溶解氧浓度和年份、月份、经纬度共26个时空与环境因子作为变量,利用K-S检验（Kolmogorov-Smirnov test）和Q-Q分布图检测各空间分辨率下的CPUE数据集是否服从正态分布,对CPUE与时空环境因子作相关性分析,剔除对CPUE影响较小的因子,结合VIF方差膨胀因子提取非共线性时空与环境因子,用作建模分析。基于长短期记忆神经网络（Long short-term memory neural network model,LSTM）模型,分析模型的拟合度和准确度,以此确定0.5°×0.5°、1°×1°、2°×2°、5°×5°四种不同空间分辨率对长鳍金枪鱼渔情预报效果的差异;结合分位数回归（Quantile Regression Method,QRM）对预测效果最好的空间分辨率对应的数据集建立模型,引入栖息地综合指数（Integrated habitat index,IHI）,通过比较LSTM和分位数回归得到的长鳍金枪鱼栖息地指数与CPUE实测值之间的泊松相关系数,比较两个模型的预测效果差异;最后结合栖息地综合指数预测长鳍金枪鱼CPUE的空间分布特征。研究结果表明:（1）2017年1月1日至2021年5月31日期间,长鳍金枪鱼上半年产量低于下半年产量,平均CPUE在6月和10～12月达到年内最高;以季度为单位观察,第二季度长鳍金枪鱼以12°S为分界线,在12°S以南渔场的CPUE明显高于12°S以北的渔场,第三季度渔场分散且CPUE值不高,第四季度渔场较为密集。（2）LSTM结果显示,不同分辨率对长鳍金枪鱼CPUE预测精度不同,预测效果最好的是1°×1°,绝对误差和均方根误差分别为0.0268、0.0452,预测效果其次为0.5°×0.5°、2°×2°、5°×5°。空间分辨率为2°×2°的数据验证集和训练集比较稳定。LSTM对空间分辨率为1°×1°的数据验证结果与实测结果相关性显著,Person相关系数为0.904。（3）分位数回归模型对空间分辨率为1°×1°的数据预测效果较好,Person相关系数达到0.801。分位数回归模型与LSTM得到的栖息地综合指数和实测CPUE值间的泊松相关系数分别为0.6874和0.8796,说明LSTM的预测能力强于分位数回归模型,但分位数回归模型对影响CPUE的环境因子的筛选能力较强。（4）栖息地综合指数能较好地反映长鳍金枪鱼CPUE的分布,IHI值较高的区域出现在9°～13°S,158°～165°W,IHI分布较低的海域在7°～8°S,156°～168°W;14°～17°S,162°～168°W;9°～14°S,165°～168°W。根据上述结果,建议我国金枪鱼延绳钓渔船在IHI值分布较高的区域作业,以提高渔获效率。
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