作者：张畅; 陈新军gm模型澳洲鲐太平洋群系产卵场海表面温度黑潮潮位差
摘要：利用1995-2014年日本中央水产研究所提供的澳洲鲐(Scomber australasicus)太平洋群系资源量与渔获量数据,结合索饵场和产卵场的海表面温度以及黑潮指标等,建立6种基于灰色系统的澳洲鲐资源量预测模型。建立的模型包括不考虑任何环境因子的GM(1,1)模型,分别基于索饵场(140°E~160°E,35°N~50°N)海表面温度SST1、产卵场1 (130°E~132°E,30°N~32°N)海表面温度SST2、产卵场2 (138°E~141°E,34°N~35°N)海表面温度SST3和黑潮潮位差TR的GM(1,2)模型,以及综合以上4个因子的GM(1,5)模型,6种模型的平均误差分别为6. 72%,3. 73%,4. 41%,4. 78%,29. 56%,19. 38%。研究结果表明,基于索饵场、产卵场海表面温度因子建立的灰色预测模型,对澳洲鲐太平洋群系资源量预报精度较高,可应用于后续渔业生产中。对GM(1,5)模型的灰色参数值a、b分析可知,所有因子中SST2和SST3对模型的制约影响最高,即对资源量的影响最大。产卵场温度与资源量具有较高的相关性,结合最适温度,可推测在该适宜温度范围内资源量随着产卵场温度的升高而增加。可见,全球气候变暖海水温度升高,可能对澳洲鲐资源波动存在积极影响。
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