CN107609691A - 基于栖息地指数的毛里塔尼亚头足类渔场预报方法 - Google Patents

Abstract

本发明依据2010～2015年在毛里塔尼亚渔场作业搜集获取的生产统计数据，结合卫星遥感获得的SST、SSHA以及水深，分析毛里塔尼亚头足类渔场分布及其不同环境权重下栖息地指数模型，为开展毛里塔尼亚头足类渔场预测提供依据。毛里塔尼亚头足类渔场分布与海洋环境关系十分紧密，1‑4月，7‑12月间作业渔场的适宜环境范围在一定程度上也有所不同。作业渔场最适SST、SSHA、水深分别是16‑22℃、‑35‑25cm和‑5‑5cm、15‑25m和45‑75m。模型认为，不同环境因子对头足类渔场形成的影响程度是不一样的，SST影响最大，SSHA次之，水深为最后。

Description

基于栖息地指数的毛里塔尼亚头足类渔场预报方法

技术领域

本发明涉及头足类渔场预报技术领域，特别是涉及一种基于栖息地指数的毛里塔尼亚头足类渔场预报方法。

背景技术

毛里塔尼亚是非洲大陆西部地区的一个国家，海岸线漫长，海洋环境又有其独特性，渔业是国民经济收入的主要来源。海洋渔业资源有400×10⁴t多的储存量，尤其头足类丰富，它也是我国远洋渔船的主要捕捞对象。开展毛里塔尼亚附近海域头足类资源与渔场的研究，对我国远洋拖网渔船的高效生产具有重要的意义。

徐建国等探究并改善了毛里塔尼亚渔场捕获头足类的作业工具；张进宝研究认为，毛里塔尼亚海域内渔业资源的开发潜力为151.1×10⁴t，而在这之中头足类就占有6.5×10⁴t。周爱忠等研究显示，近年来在毛塔海域靠岸处已经过分开采利用头足类资源，捕捞上岸量想要增加的地方越来越发局限性。冯春雷等调研了毛里塔尼亚头足类渔场分布的水文情况，简析了各因素如水团、温度、海流、水文要素(水温、溶解氧、盐度、叶绿素)等的空间结构和改变，探讨了研究海区的海洋构造和海洋环境对头足类渔场的影响。结合文献可知，国内外对毛里塔尼亚头足类渔场分布及其栖息地模型的有关研究仍不多。

发明内容

本发明针对现有技术存在的问题和不足，提供一种基于栖息地指数的毛里塔尼亚头足类渔场预报方法。

本发明是通过下述技术方案来解决上述技术问题的：

本发明提供一种基于栖息地指数的毛里塔尼亚头足类渔场预报方法，其特点在于，其包括以下步骤：

S1、获取2010-2015年毛里塔尼亚渔场的渔获生产统计数据，该渔获生产统计数据包括作业时间、作业水深、作业网次以及渔获物总产量；

S2、获取该渔获生产统计数据对应的海洋环境数据，该海洋环境数据包括海表温度SST和海面高度距平均值SSHA，该海洋环境数据以月为时间分辨率、0.5°×0.5°为空间分辨率，统计时间为2010-2015年的1-4月和7-12月；

S3、分别统计2010-2015年各月不同时间段的作业网次、作业水深、渔获物总产量，将统计出的数据筛选整理合并汇总，以网次平均产量作为中心渔场指标，并利用专家赋值法建立适应性指数，再设计不同权重方案利用图表计算比较，获得毛里塔尼亚头足类渔场的空间分布及其与海洋环境的关系以及该海域内最佳的权重方案，该关系为中心渔场最适SST、SSHA和作业水深范围。

较佳地，步骤S3包括：

分别以SST最小值15℃、SSHA最小值-45cm、水深最低值15m做基准，对应间隔1℃、10cm、10m，统计各月的渔获物总网次，总产量和天数，求出每SST 1℃、SSHA 10cm、水深10m间隔内渔获物网次所占的比例、产量所占的比例、平均网次产量，由此得到各月份中心渔场最适宜的海表温度区间、最适宜的距海面高度平均值区间以及最适宜的水深区间；

以作业网次的频度分布图为基础，建立不同环境因子的适应性指数SI，采用专家赋值法赋予适应性指数SI的值，设定最高作业网次NET_max为渔获物分布概率最高的海域，则适应性指数SI赋值为1；当没有作业网次则适应性指数SI赋值为0；当作业网次高于均值的海域，则适应性指数SI赋值为0.5；当作业网次低于均值的海域，则适应性指数SI赋值为0.1；

利用公式HSI＝X_SST*I_SST+X_SSHA*I_SSHA+X_水深*I_水深计算5种不同权重方案下的栖息地综合指数HIS，式中：I_SST表示基于海表温度的适应性指数；I_SSHA表示基于海面高度距平均值的适应性指数；I_水深表示基于水深的适应性指数；

其中，权重方案1：X_SST为0.6，X_SSHA为0.3，X_水深为0.1；

权重方案2：X_SST为0.5，X_SSHA为0.2，X_水深为0.3；

权重方案3：X_SST为0.4，X_SSHA为0.2，X_水深为0.4；

权重方案4：X_SST为0.3，X_SSHA为0.4，X_水深为0.3；

权重方案5：X_SST为1/3，X_SSHA为1/3，X_水深为1/3；

分别分析5种不同权重方案中HSI值与设定阈值的大小，从而比较得出最佳权重方案，来用于预测中心渔场。

在符合本领域常识的基础上，上述各优选条件，可任意组合，即得本发明各较佳实例。

本发明的积极进步效果在于：

本发明根据上海某渔业公司的生产统计数据，结合卫星遥感获得的资料，探讨不同权重对毛里塔尼亚头足类栖息地模型的影响，获得影响头足类栖息地分布的主要环境因子，为后续中心渔场预测提供基础。

附图说明

图1为本发明较佳实施例的基于栖息地指数的毛里塔尼亚头足类渔场预报方法的流程图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1所示，本实施例提供一种基于栖息地指数的毛里塔尼亚头足类渔场预报方法，其包括以下步骤：

步骤101、获取2010-2015年毛里塔尼亚渔场的渔获生产统计数据，该渔获生产统计数据包括作业时间、作业水深、作业网次以及渔获物总产量。

渔获生产统计数据来源于上海蒂尔远洋渔业有限公司，共有10多艘拖网渔船，时间跨度为2010-2015年。由于5、6月份常常是休渔期，因此生产统计时间为每年的1-4月、7-12月。

步骤102、获取该渔获生产统计数据对应的海洋环境数据，该海洋环境数据包括海表温度SST和海面高度距平均值SSHA，该海洋环境数据以月为时间分辨率、0.5°×0.5°为空间分辨率，统计时间为2010-2015年的1-4月和7-12月。

步骤103、分别统计2010-2015年各月不同时间段的作业网次、作业水深、渔获物总产量，将统计出的数据筛选整理合并汇总，以网次平均产量作为中心渔场指标，并利用专家赋值法建立适应性指数，再设计不同权重方案利用图表计算比较，获得毛里塔尼亚头足类渔场的空间分布及其与海洋环境的关系以及毛里塔尼亚头足类渔场对应的海域内最佳的权重方案，该关系为中心渔场最适SST、SSHA和作业水深范围。

具体地，包括以下步骤：

1、分析渔场分布和环境因子的关系

通过绘制频度分布图，了解并掌握产量值、作业网次、平均网次产量与各环境因子的关系，获得渔汛期渔场分布的环境因子整体大小，以及最适区间；找出各环境因子(海表温度、海面高度、水深)最大值与最小值，划分区间。

公式：平均网次产量值＝总产量/作业网次(单位为kg)

渔获物总网次、渔获物总产量、平均网次产量值和海表温度(SST)、海面高度距平均值(SSHA)、水深的关系：

分别以SST最小值15℃、SSHA最小值-45cm、水深最低值15m做基准，对应间隔1℃、10cm、10m，统计各月的渔获物总网次，总产量和天数，求出每SST 1℃、SSHA 10cm、水深10m间隔内渔获物网次所占的比例，产量所占的比例，平均网次产量，由此得到各月份中心渔场最适宜的海表温度区间、最适宜的距海面高度平均值区间以及最适宜的水深区间。

2、建立适应性指数

以作业网次的频度分布图为基础，建立不同环境因子的适应性指数(Suitabilityindex)SI，采用专家赋值法赋予适应性指数SI的值，设定最高作业网次NET_max为渔获物分布概率最高的海域，则适应性指数SI赋值为1；当没有作业网次则适应性指数SI赋值为0；当作业网次高于均值的海域，则适应性指数SI赋值为0.5；当作业网次低于均值的海域，则适应性指数SI赋值为0.1。见表1：

表1适应性指数的确定标准

3、建立栖息地综合指数

HSI(Habitat suitability index)即栖息地综合指数，其值范围在0到1间，是以各环境因子的适应性指数为基础求值。

表2 5种不同权重方案

X_SST表示海表温度的权重，X_SSHA表示海面高度距平均值的权重；X_水深表示水深的权重。

利用公式HSI＝X_SST*I_SST+X_SSHA*I_SSHA+X_水深*I_水深计算5种不同权重方案下的栖息地综合指数HIS，式中：I_SST表示基于海表温度的适应性指数；I_SSHA表示基于海面高度距平均值的适应性指数；I_水深表示基于水深的适应性指数。

4、比较5种不同权重方案

利用2010年-2015年1-3月、7月和9月统计的数据对不同权重方案进行比较，HSI值可分为0-0.2、0.2-0.4、0.4-0.6、0.6-0.8、0.8-1.0，在此基础上分别进行统计分析5种不同权重方案中HSI值>0.6以及HSI值<0.4的大小关系，从而比较得出其中最佳方案，来用于预测中心渔场。

根据上述方法，下面基于具体的统计数据进行分析：

1、生产情况分析

1)渔场分布与表温的关系

分析结果表明，头足类渔场分布与表温关系密切，不同月份有不同的适宜SST范围。1～4月份，作业渔场的主要SST分别为16～20℃、16～19℃、16～19℃、17～18℃；高平均网次产量的适宜SST分别为15～21℃、15～19℃和20～21℃、15～20℃、17～20℃，其对应的高平均网次产量分别为34～51kg、30～43kg、26～37kg、26～30kg。7～12月份，作业渔场的主要SST分别为20～21℃、21～22℃和23～26℃、25～27℃、21～22℃、19～21℃、20～21℃和23～24℃；高平均网次产量的适宜SST分别为20～22℃、21～24℃、24～27℃、20～22℃、18～21℃、20～22℃和23～24℃，其高平均网次的产量分别为77～92kg、54～63kg、29～34kg、99～103kg、36～52kg、31～47kg。

2)渔场分布与海面高度距平值的关系

分析结果表明，头足类渔场分布与海面高度距平值关系密切，不同月份有不同的适宜SSHA范围。1～4月份，作业渔场的主要SSHA分别为-35～-25cm和-5～5cm、-45～-35cm和-5～5cm、-5～5cm、-5～5cm；高平均网次产量的适宜SSHA分别为-40～-20cm、-50～-30cm、-45～-35cm、-5～15cm，其对应的高平均网次产量分别为37～47kg、47～48kg、59.22kg、28～35kg。7～12月份，作业渔场的主要SSHA分别为-35～25cm、-25～-15cm、-35～-25cm和-5～5cm、-35～-25cm、-25～-15cm、-5～5cm；高平均网次产量的适宜SSHA分别为-45～-15cm、-45～-15cm、-35～-15cm和-5～5cm、-35～-15cm、-35～-15cm和-5～5cm、-5～5cm，其对应的高平均网次产量分别为67～80kg、48～56kg、27～40kg、81～104kg、42～50kg、36.96kg。

3)渔场分布与水深的关系

分析结果表明，头足类渔场分布与作业水深关系密切，不同月份有不同的适宜水深范围。1～4月份，作业渔场的主要水深分别为45～65m、55～75m、55～85m、65～75m和85～95m；高平均网次产量的适宜水深分别是55～65m、45～75m、55～85m、85～95m，其对应的高平均网次产量分别是44.32kg、30～43kg、28～38kg、31.96kg。7～12月份，作业渔场的主要水深分别为15～25m、15～25m和45～55m、55～75m、55～65m、55～65m、25～35m和45～55m；高平均网次产量的适宜水深分别是15～25m和55～75m、15～25m、45～75m、55～65m、55～65m、25～35m和45～55m，其对应的高平均网次产量分别是58～77kg、57.43kg、27～39kg、99.62kg、45.12kg、36～38kg。

2、适应性指数(SI)

由表3可知：1月份SI最大的SST、SSHA和水深分别是16～17℃、-5～5cm、55～65m；2月份SI最大的SST、SSHA和水深分别是16～17℃、-5～5cm、65～75m；3月份SI最大的SST、SSHA和水深分别是18～19℃、-5～0cm、75～85m；7月份SI最大的SST、SSHA和水深分别是20～21℃、-30～-25cm、20～25m；9月份SI最大的SST、SSHA和水深分别是26～27℃、-5～5cm、55～65m。

表3 1-3月、7月和9月以海表温度、海面高度距平值和水深为基础的适应性指数

3、基于栖息地综合指数(HSI)相关因子的权重方案比较

当HSI在0.6以上，一般是中心渔场，此时作业网次比重和产量比重越大，对应的权重方案模型越好。由表4可知，即方案1最佳，HSI值>0.6，作业网次比重和产量比重分别为64.28％、67.61％，平均网次产量是44～51kg；方案5最差，HSI值>0.6，作业网次比重和产量比重分别为57.88％、61.92％，平均网次产量是45～48kg。

表4基于5种方案的栖息地指数模型分析2010-2015年1-3月、7月和9月的作业网次、作业产量所占比例以及平均网次产量。

依据2010-2015年在毛里塔尼亚渔场作业搜集获取的生产统计数据，结合卫星遥感获得的海表温度(SST)、海面高度距平均值(SSHA)以及水深数据，分析毛里塔尼亚头足类渔场分布及其不同环境权重下栖息地指数模型，为开展毛里塔尼亚头足类渔场预测提供依据。

研究表明，毛里塔尼亚头足类渔场分布与海洋环境关系十分紧密，1-4月，7-12月间作业渔场的适宜环境范围在一定程度上也有所不同。作业渔场分布在SST为15-28℃、SSHA为-45-15cm、水深为15-85m的海域，最适SST、SSHA、水深分别是16-22℃、-35--25cm和-5-5cm、15-25m和45-75m。在5种基于不同权重的毛里塔尼亚头足类栖息地模型方案中，方案1最佳(SST、SSHA和水深的权重分别为0.6、0.3、0.1)，方案5(SST、SSHA和水深的权重均为1/3)最差，即模型认为，不同环境因子对头足类渔场形成的影响程度是不一样的，SST影响最大，SSHA次之，水深为最后。

虽然以上描述了本发明的具体实施方式，但是本领域的技术人员应当理解，这些仅是举例说明，本发明的保护范围是由所附权利要求书限定的。本领域的技术人员在不背离本发明的原理和实质的前提下，可以对这些实施方式做出多种变更或修改，但这些变更和修改均落入本发明的保护范围。

Claims (2)

1.一种基于栖息地指数的毛里塔尼亚头足类渔场预报方法，其特征在于，其包括以下步骤：

S1、获取2010-2015年毛里塔尼亚渔场的渔获生产统计数据，该渔获生产统计数据包括作业时间、作业水深、作业网次以及渔获物总产量；

S2、获取该渔获生产统计数据对应的海洋环境数据，该海洋环境数据包括海表温度SST和海面高度距平均值SSHA，该海洋环境数据以月为时间分辨率、0.5°×0.5°为空间分辨率，统计时间为2010-2015年的1-4月和7-12月；

S3、分别统计2010-2015年各月不同时间段的作业网次、作业水深、渔获物总产量，将统计出的数据筛选整理合并汇总，以网次平均产量作为中心渔场指标，并利用专家赋值法建立适应性指数，再设计不同权重方案利用图表计算比较，获得毛里塔尼亚头足类渔场的空间分布及其与海洋环境的关系以及该海域内最佳的权重方案，该关系为中心渔场最适SST、SSHA和作业水深范围。

2.如权利要求1所述的基于栖息地指数的毛里塔尼亚头足类渔场预报方法，其特征在于，步骤S3包括：

分别以SST最小值15℃、SSHA最小值-45cm、水深最低值15m做基准，对应间隔1℃、10cm、10m，统计各月的渔获物总网次，总产量和天数，求出每SST 1℃、SSHA 10cm、水深10m间隔内渔获物网次所占的比例、产量所占的比例、平均网次产量，由此得到各月份中心渔场最适宜的海表温度区间、最适宜的距海面高度平均值区间以及最适宜的水深区间；

以作业网次的频度分布图为基础，建立不同环境因子的适应性指数SI，采用专家赋值法赋予适应性指数SI的值，设定最高作业网次NET_max为渔获物分布概率最高的海域，则适应性指数SI赋值为1；当没有作业网次则适应性指数SI赋值为0；当作业网次高于均值的海域，则适应性指数SI赋值为0.5；当作业网次低于均值的海域，则适应性指数SI赋值为0.1；

利用公式HSI＝X_SST*I_SST+X_SSHA*I_SSHA+X_水深*I_水深计算5种不同权重方案下的栖息地综合指数HIS，式中：I_SST表示基于海表温度的适应性指数；I_SSHA表示基于海面高度距平均值的适应性指数；I_水深表示基于水深的适应性指数；

其中，权重方案1：X_SST为0.6，X_SSHA为0.3，X_水深为0.1；

权重方案2：X_SST为0.5，X_SSHA为0.2，X_水深为0.3；

权重方案3：X_SST为0.4，X_SSHA为0.2，X_水深为0.4；

权重方案4：X_SST为0.3，X_SSHA为0.4，X_水深为0.3；

权重方案5：X_SST为1/3，X_SSHA为1/3，X_水深为1/3；

分别分析5种不同权重方案中HSI值与设定阈值的大小，从而比较得出最佳权重方案，来用于预测中心渔场。