基于表層及溫躍層環(huán)境變量的南太平洋長(zhǎng)鰭金槍魚棲息地適應(yīng)性指數(shù)模型比較

郭剛剛，張勝茂，樊偉，張衡，楊勝龍*

(1. 中國(guó)水產(chǎn)科學(xué)研究院 東海水產(chǎn)研究所 農(nóng)業(yè)部東海與遠(yuǎn)洋漁業(yè)資源開發(fā)利用重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，上海 200090；2.上海海洋大學(xué) 海洋科學(xué)學(xué)院，上海 201306)

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基于表層及溫躍層環(huán)境變量的南太平洋長(zhǎng)鰭金槍魚棲息地適應(yīng)性指數(shù)模型比較

郭剛剛1，2，張勝茂1，樊偉1，張衡1，楊勝龍1*

(1. 中國(guó)水產(chǎn)科學(xué)研究院 東海水產(chǎn)研究所 農(nóng)業(yè)部東海與遠(yuǎn)洋漁業(yè)資源開發(fā)利用重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，上海 200090；2.上海海洋大學(xué) 海洋科學(xué)學(xué)院，上海 201306)

為了量化比較海表層環(huán)境及溫躍層環(huán)境對(duì)南太平洋長(zhǎng)鰭金槍魚漁場(chǎng)分布的影響程度，本研究采用2010-2012年南太平洋長(zhǎng)鰭金槍魚延繩釣漁船實(shí)際生產(chǎn)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，結(jié)合衛(wèi)星遙感所獲取的海表面溫度(sea surface temperature， SST)和海表面高度(sea surface height， SSH)數(shù)據(jù)以及Argo浮標(biāo)所獲取的溫躍層上、下界水溫和深度數(shù)據(jù)，運(yùn)用外包絡(luò)法分別構(gòu)建了基于海表層環(huán)境變量、溫躍層上界環(huán)境變量以及溫躍層下界環(huán)境變量的3種棲息地適應(yīng)性指數(shù)(habitat suitability index，HSI)模型。模型驗(yàn)證結(jié)果顯示，基于海表層環(huán)境變量的HSI模型，HSI>0.6時(shí)所占產(chǎn)量比重為70.04%，投鉤數(shù)量比重為70.86%，HSI>0.8時(shí)所占產(chǎn)量比重為24.92%，投鉤數(shù)量比重為25.79%；基于溫躍層上界環(huán)境變量的HSI模型，HSI>0.6時(shí)所占產(chǎn)量比重為82.17%，投鉤數(shù)量比重為80.95%，HSI>0.8時(shí)所占產(chǎn)量比重為33.24%，投鉤數(shù)量比重為32.69%；基于溫躍層下界環(huán)境變量的HSI模型，HSI>0.6時(shí)所占產(chǎn)量比重為81.01%，投鉤數(shù)量比重為81.54%，HSI>0.8時(shí)所占產(chǎn)量比重為43.51%，投鉤數(shù)量比重為43.73%。研究發(fā)現(xiàn)，基于溫躍層上界和下界環(huán)境變量的兩個(gè)HSI模型預(yù)報(bào)精度明顯高于基于表層環(huán)境變量的HSI模型，且基于溫躍層下界環(huán)境變量的HSI模型預(yù)報(bào)精度高于基于溫躍層上界環(huán)境變量的HSI模型。研究結(jié)果表明，相較于海表層環(huán)境，溫躍層環(huán)境，尤其是溫躍層下界環(huán)境特征對(duì)南太平洋長(zhǎng)鰭金槍魚資源分布的影響更為顯著。

長(zhǎng)鰭金槍魚；表層；溫躍層；棲息地適應(yīng)性指數(shù)

1　引言

長(zhǎng)鰭金槍魚(Thunnusalalunga)為大洋中上層洄游性魚類，廣泛分布于全球各熱帶及溫帶海域，其中尤以南太平洋海域資源最為豐富[1]。中國(guó)大陸漁船于1998年開始進(jìn)入南太平洋海域進(jìn)行延繩釣長(zhǎng)鰭金槍魚探捕生產(chǎn)，現(xiàn)已發(fā)展成為中國(guó)遠(yuǎn)洋金槍魚漁業(yè)的重要支柱產(chǎn)業(yè)之一[2]。以往對(duì)南太平洋長(zhǎng)鰭金槍魚漁場(chǎng)時(shí)空分布的研究，多集中于采用衛(wèi)星遙感所獲取的海表面環(huán)境數(shù)據(jù)來探究漁場(chǎng)在不同海洋環(huán)境條件下的變動(dòng)規(guī)律[3—6]。標(biāo)志放流研究發(fā)現(xiàn)，長(zhǎng)鰭金槍魚索餌時(shí)主要活躍于溫躍層附近，延繩釣調(diào)查研究也發(fā)現(xiàn)，溫躍層內(nèi)長(zhǎng)鰭金槍魚釣獲率明顯高于其他水層，溫躍層環(huán)境對(duì)長(zhǎng)鰭金槍魚漁場(chǎng)形成及分布也具有顯著影響[7—8]。國(guó)內(nèi)有關(guān)長(zhǎng)鰭金槍魚漁場(chǎng)分布與海表層環(huán)境關(guān)系的研究較多，與溫躍層環(huán)境關(guān)系的研究則較少，海表層環(huán)境和溫躍層環(huán)境對(duì)長(zhǎng)鰭金槍魚漁場(chǎng)分布影響程度的比較研究國(guó)內(nèi)外均未見報(bào)道。

棲息地適應(yīng)性指數(shù)(habitat suitability index，HSI)模型可以數(shù)值化模擬魚類對(duì)海洋環(huán)境的適宜程度，在漁場(chǎng)分析及漁情預(yù)報(bào)等方面有著廣泛的應(yīng)用[9]。通過構(gòu)建基于不同水層環(huán)境變量的HSI模型可以量化比較海表層環(huán)境和溫躍層環(huán)境對(duì)長(zhǎng)鰭金槍魚漁場(chǎng)分布的影響程度。據(jù)此，本研究分別構(gòu)建了基于衛(wèi)星遙感所獲取的海表層環(huán)境數(shù)據(jù)以及Argo浮標(biāo)所獲取的溫躍層上界(thermocline upper-bounds， TU)和下界(thermocline bottom-bounds， TB)環(huán)境數(shù)據(jù)的3種HSI模型，通過比較3種HSI模型的預(yù)報(bào)精度，來分析3組環(huán)境變量對(duì)長(zhǎng)鰭金槍魚漁場(chǎng)分布的影響程度，從而為進(jìn)一步了解南太平洋延繩釣長(zhǎng)鰭金槍魚漁場(chǎng)的形成機(jī)理以及其漁情預(yù)報(bào)、資源開發(fā)和漁業(yè)管理提供相應(yīng)參考。

2　材料與方法

2.1數(shù)據(jù)

2.1.1漁業(yè)數(shù)據(jù)

南太平洋長(zhǎng)鰭金槍魚漁獲數(shù)據(jù)來源于中水集團(tuán)21艘商業(yè)性延繩釣漁船生產(chǎn)作業(yè)時(shí)所記錄的漁撈日志，數(shù)據(jù)內(nèi)容包括作業(yè)時(shí)間、作業(yè)位置、投鉤數(shù)量及漁獲尾數(shù)等信息，時(shí)間跨度為2010—2012年，空間范圍為5°～21°S、155°～180°E。以1°×1°作為空間統(tǒng)計(jì)單元，按月計(jì)算各1°×1°地理網(wǎng)格內(nèi)的單位捕撈努力量漁獲量(Catch per unit effort， CPUE)。CPUE計(jì)算公式如下[10]：

(1)

式中，CPUEi,j、Nfish(i,j)、Nhook(i,j)分別是第i個(gè)經(jīng)度、第j個(gè)緯度所處地理網(wǎng)格內(nèi)的長(zhǎng)鰭金槍魚CPUE(尾/千鉤)、漁獲尾數(shù)和投鉤數(shù)量。隨后，計(jì)算2010—2012年各月各漁區(qū)網(wǎng)格內(nèi)所有CPUE值的四分位數(shù)(Q1～Q3)，并將所有大于Q3(第3個(gè)四分位點(diǎn))的CPUE稱為高值CPUE，其所屬漁區(qū)定義為南太平洋長(zhǎng)鰭金槍魚的中心漁場(chǎng)[11]。

2.1.2海洋環(huán)境數(shù)據(jù)

海表面溫度(Sea surface temperature， SST)和海表面高度(Sea surface height， SSH)數(shù)據(jù)來源于NOAA下屬的Ocean watch網(wǎng)站(http://oceanwatch.pifsc.noaa.gov/las/servlets/dataset)。采用Argo浮標(biāo)剖面數(shù)據(jù)對(duì)溫躍層環(huán)境參數(shù)進(jìn)行計(jì)算和提取，Argo浮標(biāo)剖面數(shù)據(jù)來源于中國(guó)Argo實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)中心(http://www.argo.org.cn/)。采用楊勝龍等[12]的方法對(duì)離散分布的Argo浮標(biāo)剖面水溫和深度數(shù)據(jù)進(jìn)行逐一分析，提取出溫躍層上界和下界所對(duì)應(yīng)的水溫及深度數(shù)據(jù)。所有海洋環(huán)境數(shù)據(jù)的時(shí)間分辨率均為月，空間分辨率為1°×1°，時(shí)空范圍與漁業(yè)數(shù)據(jù)相一致。

將漁業(yè)數(shù)據(jù)、海表層環(huán)境數(shù)據(jù)及溫躍層上、下界環(huán)境數(shù)據(jù)按月進(jìn)行空間匹配，2010—2012年按月統(tǒng)計(jì)1°×1°地理網(wǎng)格內(nèi)的樣本總數(shù)為1 891條，從中隨機(jī)抽取80%，共計(jì)1 511條數(shù)據(jù)用于HSI建模，剩余20%，共計(jì)380條數(shù)據(jù)用于模型驗(yàn)證。

2.2研究方法

2.2.1適應(yīng)性指數(shù)計(jì)算

假設(shè)CPUE最大值所處海域的長(zhǎng)鰭金槍魚資源分布密度最大，其對(duì)應(yīng)的適應(yīng)性指數(shù)(suitability index，SI)值為1；當(dāng)CPUE為0時(shí)則認(rèn)為該海域無長(zhǎng)鰭金槍魚分布，其SI值為0，SI計(jì)算公式如下[13]：

(2)

式中，SICPUE為基于CPUE的適應(yīng)性指數(shù);CPUEi為i漁區(qū)的CPUE值，CPUEmax為研究時(shí)間內(nèi)所有月份中的最大CPUE值。隨后，采用外包絡(luò)法分別繪制基于CPUE的各環(huán)境變量SI分布圖，并求解其一元線性表達(dá)式[14]。

2.2.2棲息地適應(yīng)性指數(shù)模型構(gòu)建

采用算術(shù)平均法(arithmetic mean model， AMM)分別構(gòu)建基于表層環(huán)境變量、溫躍層上界環(huán)境變量以及溫躍層下界環(huán)境變量的3種HSI模型，3種HSI計(jì)算公式如下[13]：

(3)

式中，HSIS、SHITU以及HSITB分別為基于表層、溫躍層上界以及溫躍層下界環(huán)境變量的棲息地適應(yīng)性指數(shù)，SISST和SISSH分別為SST和SSH的適應(yīng)性指數(shù)，SITUT和SITUD分別為溫躍層上界溫度(thermocline upper-bounds temperature， TUT)和溫躍層上界深度(thermocline upper-bounds depth， TUD)的適應(yīng)性指數(shù)，SITBT和SITBD分別為溫躍層下界溫度(thermocline bottom-bounds temperature， TBT)和溫躍層下界深度(thermocline bottom-bounds depth， TBD)的適應(yīng)性指數(shù)。

2.2.3模型驗(yàn)證及比較

根據(jù)所構(gòu)建的基于表層、溫躍層上界以及溫躍層下界環(huán)境變量的3種HSI模型，在預(yù)留的驗(yàn)證數(shù)據(jù)中分別計(jì)算其HSI值，并統(tǒng)計(jì)HSI值在0～0.2、0.2～0.4、0.4～0.6、0.6～0.8以及0.8～1時(shí)所占的產(chǎn)量比重和投鉤數(shù)量比重[15]。相關(guān)研究認(rèn)為，當(dāng)HSI>0.6時(shí)，其海洋環(huán)境較為適宜魚類棲息分布，所處海域可認(rèn)定為該魚種的漁場(chǎng)，當(dāng)HSI>0.8時(shí)，其海洋環(huán)境為該魚種的最適棲息環(huán)境，所處海域可認(rèn)定為該魚種的中心漁場(chǎng)，通過比較3種模型中HSI>0.6以及HSI>0.8時(shí)所占的產(chǎn)量比重和投鉤數(shù)量比重來實(shí)現(xiàn)模型預(yù)報(bào)精度的驗(yàn)證以及最優(yōu)模型的選擇[16]。

3　 結(jié)果

3.1環(huán)境變量適應(yīng)性指數(shù)曲線

圖1為采用外包絡(luò)法所繪制的基于CPUE的各環(huán)境變量SI分布圖及其所對(duì)應(yīng)的一元線性表達(dá)式。通常認(rèn)為，當(dāng)SI>0.6時(shí)其對(duì)應(yīng)的海洋環(huán)境較為適宜魚類棲息分布，由圖1可知，南太平洋長(zhǎng)鰭金槍魚適宜棲息的SST范圍為26.5～29.1℃，SSH范圍為75.9～95.9 cm，溫躍層上界溫度范圍為25.7～28.8℃，溫躍層上界深度范圍為30.2～80.5 m，溫躍層下界溫度范圍為15.5～19.8℃，溫躍層下界深度范圍為244.7～332.9 m。

3.2HSI模型驗(yàn)證與比較

基于表層、溫躍層上界以及溫躍層下界環(huán)境變量的3種HSI模型驗(yàn)證結(jié)果如表1所示，基于海表層環(huán)境變量的HSI模型，HSI>0.6時(shí)所占產(chǎn)量比重為70.04%，投鉤數(shù)量比重為70.86%；基于溫躍層上界環(huán)境變量的HSI模型，HSI>0.6時(shí)所占產(chǎn)量比重為82.17%，投鉤數(shù)量比重為80.95%；基于溫躍層下界環(huán)境變量的HSI模型，HSI>0.6時(shí)所占產(chǎn)量比重為81.01%，投鉤數(shù)量比重為81.54%。上述結(jié)果表明，基于溫躍層上界和溫躍層下界環(huán)境變量的兩種HSI模型預(yù)報(bào)精度總體相差不大，而基于海表層環(huán)境變量的HSI模型預(yù)報(bào)精度則明顯低于基于溫躍層環(huán)境變量的兩種HSI模型。為進(jìn)一步比較基于溫躍層上界和下界環(huán)境變量的兩種HSI模型預(yù)報(bào)精度，選出最優(yōu)模型，本研究同時(shí)統(tǒng)計(jì)了當(dāng)HSI>0.8時(shí)，3種模型的預(yù)報(bào)精度。基于海表層環(huán)境變量的HSI模型，HSI>0.8時(shí)所占產(chǎn)量比重為24.92%，投鉤數(shù)量比重為25.79%；基于溫躍層上界環(huán)境變量的HSI模型，HSI>0.8時(shí)所占產(chǎn)量比重為33.24%，投鉤數(shù)量比重為32.69%；基于溫躍層下界環(huán)境變量的HSI模型，HSI>0.8時(shí)所占產(chǎn)量比重為43.51%，投鉤數(shù)量比重為43.73%。模型精度驗(yàn)證結(jié)果表明基于溫躍層下界環(huán)境變量的HSI模型預(yù)報(bào)精度最高，為最優(yōu)模型；基于溫躍層上界環(huán)境變量的HSI模型次之；基于海表層環(huán)境變量的HSI模型預(yù)報(bào)精度最低。

表1　基于表層、溫躍層上界及溫躍層下界環(huán)境變量的3種HSI模型驗(yàn)證及比較

通過對(duì)3種HSI模型預(yù)報(bào)精度的比較發(fā)現(xiàn)，基于溫躍層下界環(huán)境的HSI模型為最優(yōu)模型。利用該模型計(jì)算2010—2012年各月的HSI值，采用Arcgis軟件繪制HSI與當(dāng)年長(zhǎng)鰭金槍魚CPUE數(shù)據(jù)空間疊加圖，受篇幅限制僅列出2010年空間疊加圖(圖2)。圖2表明2010年各月長(zhǎng)鰭金槍魚漁場(chǎng)空間分布存在明顯的季節(jié)性變化，但總體上均分布于HSI>0.6的海域，且HSI>0.8的海域高值CPUE出現(xiàn)的概率較大，漁場(chǎng)出現(xiàn)的區(qū)域與HSI高值區(qū)域基本吻合。

圖1　基于CPUE的各環(huán)境變量SI分布，海表面溫度(a)、海表面高度(b)、溫躍層上界溫度(c)、溫躍層上界深度(d)、溫躍層下界溫度(e)、溫躍層下界深度(f)Fig.1　The curves of suitability index based on CPUE， SST (a)， SSH (b)， TUT(c)、TUD(d)、TBT(e)、TBD(f)

圖2　基于溫躍層下界環(huán)境變量(TBT+TBD)的2010年HSI值與CPUE時(shí)空分布Fig.2　The distribution of CPUE and HSI in 2010 based on the thermocline bottom-bounds environmental variables

4　分析與討論

4.1最適HSI模型分析

本研究采用算術(shù)平均法結(jié)合海表層、溫躍層上界以及溫躍層下界3組海洋環(huán)境數(shù)據(jù)，分別構(gòu)建了3種基于南太平洋長(zhǎng)鰭金槍魚CPUE的HSI模型，模型驗(yàn)證及比較發(fā)現(xiàn)，基于溫躍層下界環(huán)境變量的HSI模型預(yù)報(bào)精度最高，基于溫躍層上界環(huán)境變量的模型預(yù)報(bào)精度次之，而基于海表層環(huán)境變量的HSI模型預(yù)報(bào)精度則明顯低于基于溫躍層環(huán)境變量的HSI模型。本研究結(jié)果表明，相較于海表層環(huán)境，溫躍層環(huán)境，尤其是溫躍層下界環(huán)境特征對(duì)南太平洋長(zhǎng)鰭金槍魚棲息分布的影響更為顯著，其適宜棲息的溫躍層下界溫度范圍為15.5～19.8℃，溫躍層下界深度范圍為244.7～332.9 m。

對(duì)于幼年長(zhǎng)鰭金槍魚個(gè)體，其分布受SST、SSH等海表面環(huán)境變量影響較大，而對(duì)于成年長(zhǎng)鰭金槍魚個(gè)體，次表層水溫的垂直結(jié)構(gòu)對(duì)其分布影響較大[17]。延繩釣捕撈的對(duì)象主要是成年長(zhǎng)鰭金槍魚，水溫的垂直結(jié)構(gòu)不同，會(huì)影響長(zhǎng)鰭金槍魚的垂直分布模式，進(jìn)而影響其漁獲率。Satio等[18]早期調(diào)查發(fā)現(xiàn)，在太平洋15°～20°S緯向區(qū)域，10—12月期間，延繩釣作業(yè)在200～300 m水層釣獲率最高，最高漁獲率在300 m深度，且380 m水深處漁獲率高于150 m水深處。儲(chǔ)宇航等[19]研究發(fā)現(xiàn)，南太平洋延繩釣長(zhǎng)鰭金槍魚最適水溫范圍為18～20℃，與本研究結(jié)果相符。Williams等[20]在臨近的湯加附近海域進(jìn)行標(biāo)志放流研究發(fā)現(xiàn)，長(zhǎng)鰭金槍魚主要棲息于200～350 m水層，對(duì)應(yīng)的水溫范圍為16～21℃，也與本文結(jié)果相似。標(biāo)志放流和延繩釣調(diào)查結(jié)果證實(shí)了本文最優(yōu)模型的結(jié)論，同時(shí)說明次表層海洋環(huán)境對(duì)長(zhǎng)鰭金槍魚漁場(chǎng)分布有重要影響。這揭示次表層海洋環(huán)境不僅會(huì)影響長(zhǎng)鰭金槍魚群體和中心漁場(chǎng)的空間分布，而且相比表層海洋環(huán)境，其影響更顯著。

標(biāo)志放流和延繩釣調(diào)查研究發(fā)現(xiàn)，長(zhǎng)鰭金槍魚活動(dòng)水層較深，10 m以淺的近表層很少有長(zhǎng)鰭金槍魚活動(dòng)，且與其他金槍魚類一樣，長(zhǎng)鰭金槍魚也具有顯著的“晝潛夜浮”特性，白天會(huì)快速下潛至溫躍層以下，夜晚則游回混合層下方[7，20—21]。Zagaglia等[22]認(rèn)為金槍魚的垂直分布深度以及其垂直方向上的晝夜移動(dòng)會(huì)降低其漁場(chǎng)分布與海表層環(huán)境的關(guān)系，從而與次表層海洋環(huán)境，尤其是溫躍層環(huán)境的關(guān)系更為密切。長(zhǎng)鰭金槍魚耳石研究發(fā)現(xiàn)，長(zhǎng)鰭金槍魚經(jīng)常出沒于海洋環(huán)境變化較大的溫躍層附近[23]。張艷波[8]發(fā)現(xiàn)，溫躍層內(nèi)延繩釣長(zhǎng)鰭金槍魚的漁獲率明顯高于其他水層。楊勝龍等[24]進(jìn)一步指出，相較于海表面環(huán)境變量，溫躍層環(huán)境變量對(duì)延繩釣金槍魚CPUE的影響更大，且認(rèn)為影響中西太平洋黃鰭金槍魚空間分布的主要因素為溫躍層下界環(huán)境變量。

4.2長(zhǎng)鰭金槍魚資源分布與溫躍層的關(guān)系

本研究結(jié)果表明基于溫躍層環(huán)境變量的兩種HSI模型預(yù)報(bào)精度明顯高于基于海表層環(huán)境的HSI模型，且當(dāng)HSI>0.8時(shí)，基于溫躍層下界環(huán)境變量的HSI模型預(yù)報(bào)精度也明顯優(yōu)于基于溫躍層上界環(huán)境變量的HSI模型。本文研究得出的溫躍層下界最適參數(shù)(圖1)與標(biāo)志放流和現(xiàn)場(chǎng)調(diào)查結(jié)果相似，揭示研究區(qū)域內(nèi)長(zhǎng)鰭金槍魚白天垂直活動(dòng)表現(xiàn)為索餌行為，索餌水層在溫躍層下界附近。相關(guān)研究也表明長(zhǎng)鰭金槍魚經(jīng)常出入溫躍層，溫躍層內(nèi)漁獲率明顯偏高[7—8，20]。長(zhǎng)鰭金槍魚具有深水快速游動(dòng)能力，這也證實(shí)我們的推測(cè)。長(zhǎng)鰭金槍魚垂直方向的晝夜移動(dòng)主要是為了捕食深海散射層(deep scattering layer， DSL)生物[7，20，25]。而對(duì)赤道太平洋海域DSL的調(diào)查研究發(fā)現(xiàn)，DSL白天主要分布于溫躍層下方，夜晚則分布于溫躍層以上，次表層水溫越高，溫躍層深度越深，DSL的分布深度也隨之加深，溫躍層深度與DSL的分布深度呈正相關(guān)關(guān)系[26]。據(jù)此推斷，溫躍層環(huán)境變量通過直接影響長(zhǎng)鰭金槍魚攝食對(duì)象的分布，進(jìn)而影響長(zhǎng)鰭金槍魚漁場(chǎng)的分布。

4.3HSI模型數(shù)據(jù)選擇

在HSI模型的數(shù)據(jù)選擇上，以往的研究多采用連續(xù)多年數(shù)據(jù)中最后一年的數(shù)據(jù)用于模型驗(yàn)證，之前的連續(xù)多年數(shù)據(jù)用于模型構(gòu)建[27—29]。但海洋環(huán)境復(fù)雜多變，全球性氣候異常，如厄爾尼諾和拉尼娜事件的發(fā)生均對(duì)不同年份間長(zhǎng)鰭金槍魚的資源豐度、漁場(chǎng)位置以及漁場(chǎng)環(huán)境等方面產(chǎn)生很大影響。厄爾尼諾時(shí)期，赤道太平洋海域水溫異常升高，溫躍層深度加深，長(zhǎng)鰭金槍魚資源豐度也隨之大幅下降，漁場(chǎng)分布趨于分散；與之相反，拉尼娜時(shí)期，赤道太平洋海域水溫異常降低，溫躍層深度變淺，長(zhǎng)鰭金槍魚資源量升高，中心漁場(chǎng)分布更為集中[30—31]。上述研究表明，ENSO事件的發(fā)生可能會(huì)對(duì)基于上述數(shù)據(jù)選擇方法的HSI模型預(yù)報(bào)精度及穩(wěn)定性產(chǎn)生不利影響。本研究在HSI模型的構(gòu)建和驗(yàn)證過程中，隨機(jī)抽取80%的數(shù)據(jù)用于模型構(gòu)建，剩余20%數(shù)據(jù)用于模型驗(yàn)證，由于建模和驗(yàn)證數(shù)據(jù)均為隨機(jī)采樣所得，從而大大降低了海洋環(huán)境異常變化對(duì)模型預(yù)報(bào)精度及其穩(wěn)定性的影響。

4.4不足及展望

文章通過比較研究發(fā)現(xiàn)，溫躍層環(huán)境，尤其是溫躍層下界環(huán)境特征對(duì)南太平洋長(zhǎng)鰭金槍魚棲息分布的影響更為顯著。但對(duì)于溫躍層環(huán)境影響南太平洋長(zhǎng)鰭金槍魚漁場(chǎng)的形成的機(jī)理，目前仍缺乏全面的了解和實(shí)證研究，需要在后續(xù)的研究中加以補(bǔ)充。Argo數(shù)據(jù)可以實(shí)時(shí)獲取全球0～2 000 m深度內(nèi)的水溫、水深、鹽度以及溶解氧等信息，從而使實(shí)時(shí)快速的獲取海洋溫躍層環(huán)境信息成為可能，今后應(yīng)綜合多種溫躍層環(huán)境因子，選擇合適的漁情預(yù)報(bào)模型進(jìn)一步研究其漁場(chǎng)分布，為南太平洋長(zhǎng)鰭金槍魚資源合理開發(fā)和保護(hù)提供科學(xué)依據(jù)。

[1]苗振清， 黃錫昌. 遠(yuǎn)洋金槍魚漁業(yè)[M]. 上海: 上?？茖W(xué)技術(shù)文獻(xiàn)出版社， 2003: 28-34.

Miao Zhenqing， Huang Xichang. Pelagic Tuna Fishery[M]. Shanghai: Science and Technology Literature Press， 2003: 28-34.

[2]陳錦淘， 戴小杰， 谷兵. 中國(guó)南太平洋長(zhǎng)鰭金槍魚業(yè)發(fā)展對(duì)策的分析[J]. 中國(guó)漁業(yè)經(jīng)濟(jì)， 2005(2): 49-50.

Chen Jintao， Dai Xiaojie， Gu Bing. Analysis of the development of South Pacific albacore in China[J]. Chinese Fisheries Economics， 2005(2): 49-50.

[3]范江濤， 陳新軍， 錢衛(wèi)國(guó)， 等. 瓦努阿圖周邊海域長(zhǎng)鰭金槍魚漁場(chǎng)分布及其與表溫關(guān)系[J]. 海洋湖沼通報(bào)， 2011(1): 71-78.

Fan Jiangtao， Chen Xinjun， Qian Weiguo， et al. Distriburion of fishing ground ofThunnusalalungaand its relationship with sea surface temperature in the waters around Vanuatu[J]. Transactions of Oceanology and Limnology， 2011(1): 71-78.

[4]劉洪生， 蔣漢凌， 戴小杰. 中西太平洋長(zhǎng)鰭金槍魚漁場(chǎng)與海溫的關(guān)系[J]. 上海海洋大學(xué)學(xué)報(bào)， 2014， 23(4): 602-607.

Liu Hongsheng， Jiang Hanling， Dai Xiaojie， et al. Relationship between albacore (Thunnusalalunga) fishing grounds in the Western and Central Pacific and sea surface temperature[J]. Journal of Shanghai Ocean University， 2014， 23(4): 602-607.

[5]唐衍力， 徐湛. 中西太平洋長(zhǎng)鰭金槍魚(Thunnusalalunga)延繩釣漁場(chǎng)分布的時(shí)空變化[J]. 漁業(yè)科學(xué)進(jìn)展， 2015， 36(3): 22-29.

Tang Yanli， Xu Zhan. The spatio-temporal changes in the long-line fishing grounds of albacore (Thunnusalalunga) in western and central Pacific Ocean[J]. Progress in Fishery Sciences， 2015， 36(3): 22-29.

[6]閆敏， 張衡， 樊偉， 等. 南太平洋長(zhǎng)鰭金槍魚漁場(chǎng)CPUE時(shí)空分布及其與關(guān)鍵海洋環(huán)境因子的關(guān)系[J]. 生態(tài)學(xué)雜志， 2015， 34(11): 3191-3197.

Yan Min， Zhang Heng， Fan Wei， et al. Spatial-temporal CPUE profiles of the albacore tuna (Thunnusalalunga) and their relations to marine environmental factors in the South Pacific Ocean[J]. Chinese Journal of Ecology， 2015， 34(11): 3191-3197.

[7]Domokos R， Seki M P， Polovina J J， et al. Oceanographic investigation of the American Samoa albacore (Thunnusalalunga) habitat and longline fishing grounds[J]. Fisheries Oceanography， 2007， 16(6): 555-572.

[8]張艷波. 東南太平洋長(zhǎng)鰭金槍魚垂直分布與棲息地指數(shù)研究[D]. 上海: 上海海洋大學(xué)， 2015: 24-26.

Zhang Yanbo. Vertical distribution and integrated habitat index for albacore (Thunnusalalunga) in the southeast Pacific Ocean[D]. Shanghai: Shanghai Ocean University， 2015: 24-26.

[9]龔彩霞， 陳新軍， 高峰， 等. 棲息地適宜性指數(shù)在漁業(yè)科學(xué)中的應(yīng)用進(jìn)展[J]. 上海海洋大學(xué)學(xué)報(bào)， 2011， 20(2): 260-269.

Gong Caixia， Chen Xinjun， Gao Feng， et al. Review on habitat suitability index in fishery science[J]. Journal of Shanghai Ocean University， 2011， 20(2): 260-269.

[10]Lee P F， Chen I C， Tzeng W N. Spatial and temporal distribution patterns of bigeye tuna (Thunnusobesus) in the Indian Ocean[J]. Zoological Studies， 2005， 44(2): 260-270.

[11]楊勝龍， 化成君， 靳少非， 等. 熱帶印度洋黃鰭金槍魚水平-垂直分布空間分析[J]. 海洋與湖沼， 2014， 45(2): 281-290.

Yang Shenglong， Hua Chengjun， Jin Shaofei， et al. Horizontal and vertical distribution of yellowfin tunaThunnusalbacaresin the tropical Indian Ocean[J]. Oceanologia et Limnologia Sinica， 2014， 45(2): 281-290.

[12]楊勝龍， 張禹， 張衡， 等. 熱帶印度洋黃鰭金槍魚漁場(chǎng)時(shí)空分布與溫躍層的關(guān)系[J]. 生態(tài)學(xué)報(bào)， 2012， 32(3): 671-679.

Yang Shenglong， Zhang Yu， Zhang Heng， et al. The relationship between the temporal-spatial distribution of fishing ground of yellowfin tuna (Thunnusalbacares) and themocline characteristics in the tropic Indian Ocean[J]. Acta Ecologica Sinica， 2012， 32(3): 671-679.

[13]方學(xué)燕， 陳新軍， 丁琪. 基于棲息地指數(shù)的智利外海莖柔魚漁場(chǎng)預(yù)報(bào)模型優(yōu)化[J]. 廣東海洋大學(xué)學(xué)報(bào)， 2014， 34(4): 67-73.

Fang Xueyan， Chen Xinjun， Ding Qi. Optimization fishing ground prediction models ofDosidicusgigasin the high sea off Chile based on habitat suitability index[J]. Journal of Guangdong Ocean University， 2014， 34(4): 67-73.

[14]胡貫宇， 陳新軍， 汪金濤. 基于不同權(quán)重的棲息地指數(shù)模型預(yù)報(bào)阿根廷滑柔魚中心漁場(chǎng)[J]. 海洋學(xué)報(bào)， 2015， 37(8): 88-95.

Hu Guanyu， Chen Xinjun， Wang Jintao. Forecasting fishing ground ofIllexargentinusbased on different weight habitat suitability index in the southwestern Atlantic[J]. Haiyang Xuebao， 2015， 37(8): 88-95.

[15]陳新軍， 馮波， 許柳雄. 印度洋大眼金槍魚棲息地指數(shù)研究及其比較[J]. 中國(guó)水產(chǎn)科學(xué)， 2008， 15(2): 269-278.

Chen Xinjun， Feng Bo， Xu Liuxiong. A comparative study on habitat suitability index of bigeye tuna，Thunnusobesusin the Indian Ocean[J]. Journal of Fishery Sciences of China， 2008， 15(2): 269-278.

[16]余為， 陳新軍. 印度洋西北海域鳶烏賊9-10月棲息地適宜指數(shù)研究[J]. 廣東海洋大學(xué)學(xué)報(bào)， 2012， 32(6): 74-80.

Yu Wei， Chen Xinjun. Analysis on habitat suitability index ofSthenoteuthisoualaniensisin northwestern Indian Ocean from September to October[J]. Journal of Guangdong Ocean University， 2012， 32(6): 74-80.

[17]Chen I C， Lee P F， Tzeng W N. Distribution of albacore (Thunnusalalunga) in the Indian Ocean and its relation to environmental factors[J]. Fisheries Oceanography， 2005， 14(1): 71-80.

[18]Saito S， Ishii K， Yoneta K. Swimming depths of large sized albacore in the South Pacific Ocean-Ⅰ: fishing of albacore by a newly designed vertical longline[J]. Bulletin of the Japanese Society of Scientific Fisheries， 1970， 36(6): 578-584.

[19]儲(chǔ)宇航， 戴小杰， 田思泉， 等. 南太平洋延繩釣長(zhǎng)鰭金槍魚生物學(xué)組成及其與棲息環(huán)境關(guān)系[J]. 海洋漁業(yè)， 2016， 38(2): 130-139.

Chu Yuhang， Dai Xiaojie， Tian Siquan， et al. Relationship between biological composition and habitat characteristic ofThunnusalalungaof Chinese longline fishery in the South Pacific[J]. Marine Fisheries， 2016， 38(2): 130-139.

[20]Williams A J， Allain V， Nicol S J， et al. Vertical behavior and diet of albacore tuna (Thunnusalalunga) vary with latitude in the South Pacific Ocean[J]. Deep-Sea Research Part Ⅱ: Topical Studies in Oceanography， 2015， 113: 154-169.

[21]Saito S. Studies on fishing of albacore，ThunnusAlalunga(Bonnaterre) by experimental deep-sea tuna long-line[J]. Memoirs of the Faculty of Fisheries Hokkaido University， 1973， 21(2): 107-184.

[22]Zagaglia C R， Lorenzzetti J A， Stech J L. Remote sensing data and longline catches of yellowfin tuna (Thunnusalbacares) in the equatorial Atlantic[J]. Remote Sensing of Environment， 2004， 93(1/2): 267-281.

[23]Macdonald J I， Farley J H， Clear N P， et al. Insights into mixing and movement of South Pacific albacoreThunnusalalungaderived from trace elements in otoliths[J]. Fisheries Research， 2013， 148: 56-63.

[24]楊勝龍， 張忭忭， 靳少非， 等. 中西太平洋延繩釣黃鰭金槍魚漁場(chǎng)時(shí)空分布與溫躍層關(guān)系[J]. 海洋學(xué)報(bào)， 2015， 37(6): 78-87.

Yang Shenglong， Zhang Bianbian， Jin Shaofei， et al. Relationship between the temporal-spatial distribution of longline fishing grounds of yellowfin tuna (Thunnusalbadares) and the thermocline characteristics in the Western and Central Pacific Ocean[J]. Haiyang Xuebao， 2015， 37(6): 78-87.

[25]Schaefer K M， Fuller D W， Aldana G. Movements， behavior， and habitat utilization of yellowfin tuna (Thunnusalbacares) in waters surrounding the Revillagigedo Islands Archipelago Biosphere Reserve， Mexico[J]. Fisheries Oceanography， 2014， 23(1): 65-82.

[26]Hazen E L， Johnston D W. Meridional patterns in the deep scattering layers and top predator distribution in the central equatorial Pacific[J]. Fisheries Oceanography， 2010， 19(6): 427-433.

[27]范江濤， 陳新軍， 錢衛(wèi)國(guó)， 等. 南太平洋長(zhǎng)鰭金槍魚漁場(chǎng)預(yù)報(bào)模型研究[J]. 廣東海洋大學(xué)學(xué)報(bào)， 2011， 31(6): 61-67.

Fan Jiangtao， Chen Xinjun， Qian Weiguo， et al. Models of forecasting fishing ground ofThunnusalalungain the South Pacific Ocean[J]. Journal of Zhanjiang Ocean University， 2011， 31(6): 61-67.

[28]任中華， 陳新軍， 方學(xué)燕. 基于棲息地指數(shù)的東太平洋長(zhǎng)鰭金槍魚漁場(chǎng)分析[J]. 海洋漁業(yè)， 2014， 36(5): 385-395.

Ren Zhonghua， Chen Xinjun， Fang Xueyan. Forecasting fishing grounds of Thunnusalalungain the eastern Pacific based on habitat suitability index[J]. Marine Fisheries， 2014， 36(5): 385-395.

[29]范永超， 陳新軍， 汪金濤. 基于多因子棲息地指數(shù)模型的南太平洋長(zhǎng)鰭金槍魚漁場(chǎng)預(yù)報(bào)[J]. 海洋湖沼通報(bào)， 2015(2): 36-44.

Fan Yongchao， Chen Xinjun， Wang Jintao. Forecasting central fishing ground ofThunnusalalungabased on multi-factors habitat suitability index in the South Pacific Ocean[J]. Transactions of Oceanology and Limnology， 2015(2): 36-44.

[30]Lehodey P， Chai F， Hampton J. Modelling climate-related variability of tuna populations from a coupled ocean-biogeochemical-populations dynamics model[J]. Fisheries Oceanography， 2003， 12(4/5): 483-494.

[31]Zainuddin M， Saitoh S I， Saitoh K. Detection of potential fishing ground for albacore tuna using synoptic measurements of ocean color and thermal remote sensing in the northwestern North Pacific[J]. Geophysical Research Letters， 2004， 31(20): L20311.

Comparative research on habitat suitability index models of albacore tuna (Thunnus alalunga) based on surface and thermocline environmental variables in the South Pacific Ocean

Guo Ganggang1，2， Zhang Shengmao1， Fan Wei1， Zhang Heng1， Yang Shenglong1

(1. Key Lab of East China Sea & Oceanic Fishery Resources Exploitation and Utilization， Ministry of Agriculture; East China Sea Fisheries Research Institute， Chinese Academy of Fishery Sciences， Shanghai 200090， China; 2. College of Marine Sciences， Shanghai Ocean University， Shanghai 201306， China)

In order to compare the influence degree of surface and thermocline environmental factors on the distribution of albacore tuna fishing ground in the South Pacific quantifiably， this study adopted fishing statistics data of albacore tuna from 21 Chinese longline vessels in the South Pacific during 2010—2012， sea surface temperature (SST)and sea surface height (SSH) data from satellite remote sensing， and upper-bounds and bottom-bounds temperature and depth data of thermocline from Argo buoys， using the outer envelope method to construct three kinds of habitat suitability index (HSI) models based on above environmental variables. Model validation results shows that，HSImodel based on sea surface environmental variables， whenHSIvalue is higher than 0.6， the percentage of catch accounting for 70.04% and the percentage of hook numbers accounting for 70.86%， whenHSIis higher than 0.8， the percentage of catch accounting for 24.92% and the percentage of hook numbers accounting for 25.79%;HSImodel based on the thermocline upper-bounds environmental variables， when HSI value is higher than 0.6， the percentage of catch accounting for 82.17% and the percentage of hook numbers accounting for 80.95%， whenHSIvalue is higher than 0.8， the percentage of catch accounting for 33.24% and the percentage of hook numbers accounting for 32.69%;HSImodel based on the thermocline bottom-bounds environmental variables， whenHSIvalue is higher than 0.6， the percentage of catch accounting for 81.01% and the percentage of hook numbers accounted for 81.54%， whenHSIvalue is higher than 0.8， the percentage of catch accounting for 43.51%and the percentage of hook numbers accounted for 43.73%. The analysis shows that， compared to the sea surface environment， the thermocline environment， especially the effect of the thermocline bottom-bounds environmental characteristics is more significant to the distribution of South Pacific albacore tuna resource．

albacore tuna; surface; thermocline; habitat suitability index

10.3969/j.issn.0253-4193.2016.10.005

2016-04-20；

2016-05-24。

國(guó)家科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目(2013BAD13B01);上海市自然科學(xué)基金(14ZR1449900);中央級(jí)公益性科研院所基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金項(xiàng)目(2015M07)。

郭剛剛(1991—)，男，安徽省淮南市人，研究方向?yàn)闈O業(yè)資源與漁場(chǎng)學(xué)。E-mail：gzguogang@126.com

楊勝龍(1982—)，男，助理研究員，主要從事漁場(chǎng)次表層環(huán)境和金槍魚漁場(chǎng)變動(dòng)研究。E-mail：ysl6782195@126.com

S931.4

A

0253-4193(2016)10-0044-08

郭剛剛，張勝茂，樊偉，等. 基于表層及溫躍層環(huán)境變量的南太平洋長(zhǎng)鰭金槍魚棲息地適應(yīng)性指數(shù)模型比較[J].海洋學(xué)報(bào)，2016，38(10)：44—51，

Guo Ganggang， Zhang Shengmao， Fan Wei， et al. Comparative research on habitat suitability index models of albacore tuna (Thunnusalalunga) based on surface and thermocline environmental variables in the South Pacific Ocean[J]. Haiyang Xuebao，2016，38(10)：44—51， doi：10.3969/j.issn.0253-4193.2016.10.005