印度洋鰹魚圍網(wǎng)資源漁場時空變化及其與ENSO的關(guān)系

李亞楠， 陳新軍，2，3*

(1. 上海海洋大學(xué) 海洋科學(xué)學(xué)院，上海 201306；2. 上海海洋大學(xué) 大洋漁業(yè)資源可持續(xù)開發(fā)省部共建教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，上海201306；3. 上海海洋大學(xué) 國家遠(yuǎn)洋漁業(yè)工程技術(shù)研究中心，上海 201306)

印度洋鰹魚圍網(wǎng)資源漁場時空變化及其與ENSO的關(guān)系

李亞楠1， 陳新軍1，2，3*

(1. 上海海洋大學(xué) 海洋科學(xué)學(xué)院，上海 201306；2. 上海海洋大學(xué) 大洋漁業(yè)資源可持續(xù)開發(fā)省部共建教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，上海201306；3. 上海海洋大學(xué) 國家遠(yuǎn)洋漁業(yè)工程技術(shù)研究中心，上海 201306)

鰹魚是印度洋重要的金槍魚種類之一，其資源豐度與海洋環(huán)境關(guān)系密切。本研究根據(jù)1980-2010年印度洋鰹魚圍網(wǎng)生產(chǎn)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)以及海洋環(huán)境與厄爾尼諾-南方濤動(ENSO)指數(shù)等，對印度洋鰹魚圍網(wǎng)資源漁場時空分布，以及厄爾尼諾年和拉尼娜年等不同尺度氣候條件下鰹魚資源漁場時空變動及其與海洋環(huán)境因子的關(guān)系進(jìn)行分析。研究結(jié)果表明，1980-2010年印度洋鰹魚圍網(wǎng)漁獲量基本保持不斷增加的趨勢，但CUPE值變化幅度較大，最低僅為0.68 t/d (1997年)，最高達(dá)到1.58 t/d(2002年)。同時鰹魚資源豐度(CPUE)與Nio3.4區(qū)指數(shù)存在顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，即厄爾尼諾年，鰹魚CPUE 隨之下降，拉尼娜年，CPUE 隨之上升。ENSO現(xiàn)象對鰹魚漁場時空分布也有顯著影響，厄爾尼諾發(fā)生時，鰹魚圍網(wǎng)作業(yè)漁場重心會向東、向北移動，而拉尼娜年則向西、向南移動。

ENSO現(xiàn)象；印度洋；鰹魚資源時空變化；海表溫度；海表溫度距平

1 引言

鰹魚(Katsuwonuspelamis) 廣泛分布于太平洋、大西洋、印度洋的熱帶 、亞熱帶以及亞寒帶海域中， 在世界金槍魚漁業(yè)中占有極其重要的地位[1—2]。Fujino等[3]于1981年研究發(fā)現(xiàn)，鰹魚起源于印度洋，由印度洋分散到其他洋區(qū)，并形成了生殖隔離，在印度洋、大西洋、中西太平洋和東太平洋中部共形成了4個亞群。鰹魚通常與大小接近的黃鰭金槍魚(Thunnusalbacres)和大眼金槍魚(Thunnusobesus)幼魚混棲而形成大魚群，尤其是利用人工集魚裝置的圍網(wǎng)漁業(yè)中，鰹魚占總漁獲物的60%～70%。Campbell和Hand[4]、Hampton[5]、Lehodey[6]和Bertignac等[7]研究發(fā)現(xiàn)，鰹魚群體的大范圍移動主要是受海洋環(huán)境的大尺度變化(厄爾尼諾引起的海洋環(huán)境變化)的影響，所以分析和研究鰹魚漁場分布及其影響因素對鰹魚漁情預(yù)報顯得尤為重要。

近年來，對于鰹魚資源漁場的空間分布及其與海洋環(huán)境變化關(guān)系的研究主要集中在太平洋，而對印度洋鰹魚資源漁場空間變化與環(huán)境因子關(guān)系的研究相對較少，早在1979年P(guān)illai和Silas[8]在對印度洋鰹魚延繩釣漁業(yè)進(jìn)行研究時，提出鰹魚的分布在厄爾尼諾年和拉尼娜年有較為明顯的變化。2013年Kumar等[9]在研究厄爾尼諾南方濤動(ENSO)對印度洋金槍魚漁業(yè)的影響時發(fā)現(xiàn)，1980-2010年期間，印度洋鰹魚最大的漁獲量基本上是在弱厄爾尼諾年和弱拉尼娜年，而最低的漁獲量基本是在強(qiáng)厄爾尼諾年和強(qiáng)拉尼娜年之后。因此，對印度洋鰹魚圍網(wǎng)資源漁場時空變化以及與ENSO關(guān)系目前還處于空白，本文將根據(jù)1980-2010年印度洋鰹魚圍網(wǎng)數(shù)據(jù)及海洋環(huán)境數(shù)據(jù)，對印度洋鰹魚圍網(wǎng)資源漁場的時空變化及其與ENSO的關(guān)系進(jìn)行研究，旨在為印度洋鰹魚資源的合理利用和漁情預(yù)報提供科學(xué)參考。

2 材料與方法

2.1 數(shù)據(jù)

2.1.1 漁業(yè)數(shù)據(jù)

印度洋鰹魚漁業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)來自于印度洋金槍魚管理委員會(Indian Ocean Tuna Commission ，IOTC)，包括年、月、作業(yè)經(jīng)度、作業(yè)緯度、產(chǎn)量和作業(yè)天數(shù)(捕撈努力量)等數(shù)據(jù)，空間分辨率為5°×5°，時間跨度為1980年1月至2010年12月。標(biāo)準(zhǔn)化單位捕撈努力量漁獲量(Catch per Unit Effort，CPUE)年變化數(shù)據(jù)來自于印度洋金槍魚管理委員會(Indian Ocean Tuna Commission ，IOTC)第十五次熱帶金槍魚漁業(yè)資源評估會議報告[10]。

2.1.2 環(huán)境數(shù)據(jù)

環(huán)境數(shù)據(jù)主要為印度洋海表溫度(Sea Surface Temperature，SST)、海表溫度距平(Sea Surface Temperature Anomaly， SSTA)、ENSO指數(shù)。SST、SSTA數(shù)據(jù)是由哥倫比亞大學(xué)環(huán)境數(shù)據(jù)庫提供的 1980年1月至2010年12月印度洋海域月平均海表溫度(SST)與海表溫度距平(SSTA)序列(http://iridl.ldeo.columbia. edu)。

2.2 數(shù)據(jù)分析

2.2.1 漁場重心的計(jì)算

為分析印度洋海域各年間鰹魚作業(yè)漁場的變動以及資源分布變動情況，對該海域漁場的CPUE緯度重心X和經(jīng)度重心Y進(jìn)行計(jì)算，作為漁場中心來反映資源豐度的時空變化。計(jì)算漁場重心的公式為[11]：

(1)

式中，X、Y分別為重心緯度和經(jīng)度；Xi為漁區(qū)中心點(diǎn)的緯度，Yi為漁區(qū)中心點(diǎn)的經(jīng)度，ci為i漁區(qū)的CPUE，n為漁區(qū)的總個數(shù)，其中CPUE的計(jì)算根據(jù)式(2)來計(jì)算：

(2)

式中，CPUE為月總產(chǎn)量除以該月總捕撈努力量，單位：t/d；c為經(jīng)緯度 5°×5°漁區(qū)范圍的產(chǎn)量，單位：t；f為經(jīng)緯度 5°×5°漁區(qū)范圍內(nèi)的作業(yè)天數(shù)，單位：d。

2.2.2 交相關(guān)分析

交相關(guān)(Cross Correlation)分析使用的是時間序列分析，對比兩個指數(shù)的時間序列，從而得出一個時間序列與另一個時間序列的相關(guān)性大小。通?？蓪⒎治鼋Y(jié)果分為時間延遲、時間提前以及變化趨勢基本相同或者相反的情況[12]。所以本次研究分析中選取印度洋海表溫度距平SSTA與Nio3.4區(qū)的SSTA做交相關(guān)分析，從而得出其時間序列上的變化，為判定厄爾尼諾事件年及拉尼娜事件年提供依據(jù)。

3 研究結(jié)果

3.1 交相關(guān)分析結(jié)果

運(yùn)用Statistical Program for Social Sciences(SPSS)軟件，對印度洋海表溫度距平SSTA與Nio3.4區(qū)的SSTA做交相關(guān)分析，從中得出厄爾尼諾和拉尼娜發(fā)生年間的延遲或者提早時間。分析結(jié)果顯示印度洋SSTA與Nio3.4區(qū)域的SSTA存在負(fù)相關(guān)，且最大的負(fù)相關(guān)性為4，即當(dāng)ENSO事件發(fā)生之后，印度洋海域SST的異常變化會發(fā)生在4個月之后，這與趙珊珊等[9]的研究結(jié)果相符。該結(jié)果對尋找厄爾尼諾事件年、拉尼娜事件年及分析ENSO事件對印度洋鰹魚資源時空變化的影響很重要。

3.2 鰹魚漁獲量及其CPUE的時間變動

由圖1可知，1980—1983年(西印度洋圍網(wǎng)漁業(yè)正式開始之前)，印度洋鰹魚圍網(wǎng)漁獲量最高僅為2萬噸左右。自1984年起，漁獲量開始增至5萬噸，1988年超過10萬噸，1994年接近20萬噸。此后，漁獲量大體上維持在20萬噸左右。2006年，漁獲量達(dá)歷史最高，為28萬噸左右。2007—2008年，由于回避索馬里海盜，歐盟限制了索馬里500海里以內(nèi)海域的圍網(wǎng)漁業(yè)作業(yè)，總漁獲量也驟減至17萬噸，為1998年后的最低水平，2009—2010年漁獲量開始有所增加。

圖1 1980-2010歷年印度洋鰹魚圍網(wǎng)年漁獲量與CPUE值Fig.1 Annual skipjack catch and CPUE from 1980 to 2010 in the Indian Ocean

根據(jù)1982-2010年各年的年平均標(biāo)準(zhǔn)化CPUE變化情況(圖1)，從1990年起其變化趨勢與鰹魚圍網(wǎng)漁獲量年變化趨勢基本吻合。從圖1中可以看出，1982-2010年間CUPE值變化幅度較大，最低的年份是1997年，僅為0.68 t/d；最高 CUPE 值出現(xiàn)在2002年，平均達(dá)到1.58 t/d。圖中的粗實(shí)線所表示的是1982-2010年圍網(wǎng)CUPE的年平均值為1.0 t/d 的等值線。1997-2002年CPUE處于上升趨勢，2002-2007年，CPUE處于下降趨勢；且1985-1989年、1994-2003年、2005-2009年相鄰年間CPUE值變化較大。

3.3 ENSO的確定

表1 1980-2010年ENSO時間統(tǒng)計(jì)表

3.4 ENSO現(xiàn)象與鰹魚資源豐度及其時空變化的關(guān)系

3.4.1 ENSO與鰹魚資源豐度的關(guān)系

圖2 ENSO 指數(shù)變化與單位捕撈努力量漁獲量變化關(guān)系圖Fig.2 The relationship between ENSO index and CPUE

3.4.2 ENSO對印度洋鰹魚漁場重心的影響

(1) ENSO現(xiàn)象對作業(yè)經(jīng)度重心的影響

從各年度作業(yè)重心變化可以看出(圖3)，大部分發(fā)生厄爾尼諾的年份，作業(yè)經(jīng)度重心明顯東移，最東可移至 89°E(2009年，厄爾尼諾強(qiáng)年)。如1991—1992 年作業(yè)經(jīng)度重心從52.4°E東移到 55°E，2002-2004年作業(yè)經(jīng)度重心從70.7°E 東移到88.7°E， 但 2004—2005年作業(yè)經(jīng)度重心從88.7°E 西移到83°E。其中變化最明顯的是1996年(正常年)至1997年(厄爾尼諾強(qiáng)年)，1996—1997年作業(yè)經(jīng)度重心跨越是所有年中最大的，從52.2°E東移到84.7°E。拉尼娜年份，作業(yè)經(jīng)度重心西移，移動范圍較小， 最西移至50.4°E(1988年，拉尼娜強(qiáng)年)。如 1984—1985 年作業(yè)經(jīng)度重心從 54.5°E西移到52°E，2007和2008—2010年作業(yè)經(jīng)度重心從92.3°E西移到88.6°E。

圖3 各年度作業(yè)重心變化圖Fig.3 The annual change of fishing gravity center

(2) ENSO現(xiàn)象對作業(yè)緯度重心的影響

從各年度作業(yè)重心變化可看出(圖3)，大部分發(fā)生厄爾尼諾的年份，作業(yè)緯度重心會向北移動，最北可移至2.3°S (2009年，厄爾尼諾強(qiáng)年)。如 2003—2005年作業(yè)緯度重心5.5°S北移至3.9°S。拉尼娜年，作業(yè)緯度重心移動相對厄爾尼諾年范圍較大，作業(yè)緯度重心會向南移動。其中1984—1985年移動跨度較大，跨越3個緯度，1999—2000年作業(yè)緯度重心南移1個緯度，但2007—2008年有北移的趨勢，但幅度很小。

4 分析與討論

4.1 印度洋海表溫度及其海溫異常與CPUE的關(guān)系

ENSO 是目前所知影響最大的年際氣候變率模態(tài)，雖然與之相關(guān)的海氣耦合過程主要集中在赤道太平洋， 但其通過大氣橋?qū)h(yuǎn)離赤道太平洋的印度洋氣候也有著非常明顯的影響[14—15]。通過研究發(fā)現(xiàn)：印度洋圍網(wǎng)鰹魚資源的時空分布及鰹魚群體的大范圍移動和ENSO事件的發(fā)生有很大的關(guān)系，同時根據(jù)Plisnier等[16]、Song等[17]和Kumar等[9]的研究結(jié)果：年際氣候的波動會使得印度洋海溫發(fā)生較大的變化，尤其是在厄爾尼諾年(變暖)和拉尼娜年(變冷)。所以根據(jù)前面的研究結(jié)果，我們同時對印度洋海表溫、海表溫異常及其與印度洋鰹魚CPUE的關(guān)系進(jìn)行了分析(圖4，圖5)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)：在1980-2010年期間，由于厄爾尼諾事件導(dǎo)致印度洋海域海表溫由25.16℃增加至26.24℃，在20世紀(jì)后期印度洋海表面溫度迅速上升。同時通過圖4可發(fā)現(xiàn)，高的海溫異常值為1988年(0.07℃)和2005年(0.15℃)，最小值為1984年(-0.11℃)，結(jié)合相關(guān)分析結(jié)果(表1)，ENSO事件對印度洋海域SSTA的影響滯后4個月，研究也發(fā)現(xiàn)：出現(xiàn)高海溫異常值的年份正好是厄爾尼諾年，而出現(xiàn)最小值的年份為拉尼娜年。

圖4 1980-2010年印度洋各年度SST與SSTA變化關(guān)系圖Fig.4 The relationship between SSTA and SST from 1980 to 2010 in the Indian Ocean

圖5 1980-2010年印度洋鰹魚CPUE與SSTA變化關(guān)系圖Fig.5 The relationship between SSTA and CPUE from 1980 to 2010 in the Indian Ocean

根據(jù)1980-2010年印度洋鰹魚CPUE和SSTA的變化情況(圖5)，我們發(fā)現(xiàn)在厄爾尼諾年其對應(yīng)的印度洋SSTA會上升，而鰹魚CPUE 隨之下降；反之，當(dāng)為拉尼娜年時其對象的印度洋SSTA會下降，而鰹魚CPUE 隨之上升，在正常年期間沒有明顯的變化。這跟ENSO 指數(shù)變化與印度洋鰹魚CPUE變化關(guān)系的研究結(jié)果基本一致。

4.2 印度洋鰹魚圍網(wǎng)資源漁場時空變化及其與ENSO的關(guān)系

本文根據(jù)1980-2010年印度洋海域的生產(chǎn)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、標(biāo)準(zhǔn)化CPUE和印度洋海表溫度、海表溫度距平、ENSO指數(shù)等環(huán)境資料，利用漁場重心計(jì)算、交相關(guān)分析等方法對印度洋鰹魚圍網(wǎng)資源狀況及正常年份、厄爾尼諾年和拉尼娜年等不同尺度氣候條件下印度洋鰹魚圍網(wǎng)漁業(yè)資源波動、漁獲量變動、作業(yè)漁場空間變動和海洋環(huán)境因子的關(guān)系等進(jìn)行分析和研究，并對其與印度洋SSTA 和 SST 的關(guān)系進(jìn)行探討。

通過研究發(fā)現(xiàn)，1980-2010年印度洋鰹魚圍網(wǎng)漁獲量基本保持不斷增加的趨勢，但1982-2010年間CUPE值變化幅度較大，最低的年份是1997年，僅為0.68 t/d；最高 CUPE 值出現(xiàn)在2002年，平均達(dá)到1.58 t/d。同時結(jié)合相關(guān)的統(tǒng)計(jì)學(xué)分析方法，發(fā)現(xiàn) 1980-2010年印度洋鰹魚圍網(wǎng)的CPUE年間變化與 Nio3.4區(qū) SSTA 存在顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系：厄爾尼諾年(赤道中太平洋海表水溫異常上升)，印度洋鰹魚CPUE 隨之下降，漁獲量減少；反之，在拉尼娜年(赤道中太平洋海表水溫異常下降)，印度洋鰹魚CPUE 隨之上升，漁獲量增加。同時通過對印度洋鰹魚圍網(wǎng)漁場重心分析發(fā)現(xiàn)，ENSO現(xiàn)象對印度洋鰹魚圍網(wǎng)資源豐度及時空分布有顯著影響，在大部分厄爾尼諾年時，印度洋鰹魚圍網(wǎng)作業(yè)重心會向東、向北移動，而拉尼娜年則向西、向南移動。

鰹魚漁業(yè)作為金槍魚漁業(yè)中重要的一部分，分析和研究鰹魚漁場分布及其環(huán)境影響因素對漁情預(yù)報顯得尤為重要，Lehodey等[7]和Campbell等[4]已經(jīng)對太平洋海域做了相關(guān)的研究，但對印度洋鰹魚圍網(wǎng)資源的時空變化及其與環(huán)境因子變化的研究目前還比較少。所以本次研究不僅證實(shí)了Pillai和Silas[8]和Kumar等[9]人的研究發(fā)現(xiàn)，并且在此基礎(chǔ)上對其時空分布進(jìn)行探討，望能夠?yàn)榻窈笥《妊篥烎~資源的合理利用和漁情預(yù)報提供一定的參考價值。同時在今后的研究中應(yīng)研究鰹魚漁場形成機(jī)制和鰹魚洄游習(xí)性等，結(jié)合衛(wèi)星遙感等信息，對鰹魚資源漁場等做出更準(zhǔn)確的評價和預(yù)測。

[1] Collette B B， Nauen C E. FAO species catalogue， Vol. 2: Scombrids of the world. An annotated and illustrated catalogue of tunas， mackerels， bonitos and related species known to date[R]. Rome: Food and Agriculture Organization of the United Nations， 1983: 2．

[2] Trigueros-Salmeron J A， Ortega-Garcia S. Spatial and seasonal variation of relative abundance of the skipjack tunaKatsuwonuspelamis(Linnaeus， 1758) in the Eastern Pacific Ocean (EPO) during 1970-1995[J]. Fisheries Research， 2001， 49(3): 227-232.

[3] Fujino K， Sasaki K， Okumura S I. Genetic diversity of skipjack tuna in the Atlantic， Indian， and Pacific Oceans[J]. Nippon Suisan Gakkaishi， 1981， 47(2): 215-222.

[4] Campbell H F， Hand A J. Modeling the spatial dynamics of the U.S. purse-seine fleet operating in the western Pacific tuna fishery[J]. Canadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences， 1999， 56(7): 1266-1277.

[5] Hampton J. Estimates of tag-reporting and tag-shedding rates in a large-scale tuna tagging experiment in the western tropical Pacific Ocean[J]. Fishery Bulletin， 1997， 95(1): 68-79.

[6] Lehodey P. Impacts of the El Nio Southern Oscillation on tuna populations and fisheries in the tropical Pacific Ocean[C]//13th Meeting of the Standing Committee on Tuna and Billfish. SCTB13 Working Paper. Noumea， New Caledonia: Oceanic Fisheries Programme Secretariat of the Pacific Community， 2000: 1-32.

[7] Lehodey P， Bertignac M， Hampton J， et al. El Nio Southern Oscillation and tuna in the western Pacific[J]. Nature， 1997， 389(6652): 715-718.

[8] Pillai P P， Silas E G. Distribution and biology of the skipjack tunaKatsuwonuspelamis(Linnaeus) taken by the Longline fishery in the Indian Ocean[J]. Journal of the Marine Biological Association of India， 1979， 21(1/2): 147-170.

[9] Kumar P S， Pillai G N， Manjusha U. El Nino Southern Oscillation (ENSO) impact on tuna fisheries in Indian Ocean[J]. SpringerPlus， 2014， 3: 591.

[10] IOTC. Report of the fifteenth session of the IOTC working party on tropical tunas[R]. IOTC-2013-WPTT15-R， 2013: 93.

[11] Murphy G I， Shomura R S. Pre-exploitation abundance of tunas in the equatorial central Pacific[J]. Fishery Bulletin， 1972， 70(3): 875-913.

[12] Davis R A Jr. Oceanography: an Introduction to the Marine Environment[M]. Dubuque: Wm. C. Brown Publishers， 1986: 432.

[13] 趙珊珊， 周天軍， 楊修群， 等. 1976/1977年前后熱帶印度洋海表溫度年際異常的變化[J]. 大氣科學(xué)， 2008， 32(2): 371-379.

Zhao Shanshan， Zhou Tianjun， Yang Xiuqun， et al. Interannual variation of the tropical Indian Ocean sea surface temperature pre-and post-1976/1977[J]. Chinese Journal of Atmospheric Sciences， 2008， 32(2): 371-379.

[14] Klein S A， Soden B J， Lau N C. Remote sea surface temperature variations during ENSO: evidence for a tropical atmospheric bridge[J]. Journal of Climate， 1999， 12(4): 917-932.

[15] Alexander M A， Bladé I， Newman M， et al. The atmospheric bridge: the influence of ENSO teleconnections on air-sea interaction over the global oceans[J]. Journal of Climate， 2002， 15(16): 2205-2231．

[16] Plisnier P D， Serneels S， Lambin E F. Impact of ENSO on East African ecosystems: a multivariate analysis based on climate and remote sensing data[J]. Global Ecology and Biogeography， 2000， 9(6): 481-497.

[17] Song Liming， Zhou Ji， Zhou Yingqi， et al. Environmental preferences of bigeye tuna，Thunnusobesus， in the Indian Ocean: an application to a longline fishery[J]. Environmental Biology of Fishes， 2009， 85(2): 153-171.

Spatial-temporal variation on skipjack resources and its relationship with ENSO for purse seine fishery in the Indian Ocean

Li Ya’nan1， Chen Xinjun1，2，3

(1.CollegeofMarineSciences，ShanghaiOceanUniversity，Shanghai201306，China；2.TheKeyLaboratoryofSustainableExploitationofOceanicFisheriesResources，MinistryofEducation，ShanghaiOceanUniversity,Shanghai201306，China；3.NationalDistant-waterFisheriesEngineeringResearchCenter，ShanghaiOceanUniversity，Shanghai201306，China)

Skipjack is one of the important tuna species in the Indian Ocean， and the relationship between resource abundance and marine environment is very close. In this paper， according to the production statistics of skipjack for tuna purse seine in the Indian Ocean during 1980 to 2010， marine environmental factors and El Nio Southern Oscillation (ENSO) index， the spatial distribution skipjack resources for tuna purse seine fishery in the Indian Ocean， and its relationship with marine environmental factors were analyzed during El Nio and La Nia years. The results showed that the increasing trend of catches from 1980 to 2010 for skipjack purse seine in the Indian Ocean was remained， but the value of CPUE varied greatly， the lowest is only 0.68 t/d (1997)， the highest reached 1.58 t/d (2002). At the same time， the skipjack resource abundance (CPUE) and Nio3.4 index had significant negative correlation， that is during El Nio years， the CPUE decreased， while during La Nia years， CPUE increased. ENSO phenomenon also greatly affected fishing ground distribution of skipjack. During El Nio occurence， the center of gravity for skipjack fishing ground moves eastward and northward， while during La Nia years the center of gravity for skipjack fishing ground moves westward and southward．

ENSO; Indian Ocean; temporal and spatial variation of skipjack resources; sea surface temperature; sea surface temperature anomaly

10.3969/j.issn.0253-4193.2017.04.007

2016-07-09；

2016-09-30。

海洋局公益性行業(yè)專項(xiàng)(20155014)；上海市科技創(chuàng)新計(jì)劃(15DZ1202200)。

李亞楠(1992-)，女，寧夏回族自治區(qū)吳忠市人，專業(yè)方向?yàn)闈O業(yè)資源。E-mail:liyananxiada@yeah.net

*通信作者：陳新軍，男，教授，博士生導(dǎo)師，主要研究領(lǐng)域?yàn)闈O業(yè)資源學(xué)。 E-mail:xjchen@shou.edu.cn

S931

A

0253-4193(2017)04-0072-07

李亞楠， 陳新軍. 印度洋鰹魚圍網(wǎng)資源漁場時空變化及其與ENSO的關(guān)系[J].海洋學(xué)報，2017，39(4)：72—78，

Li Ya’nan， Chen Xinjun. Spatial-temporal variation on skipjack resources and its relationship with ENSO for purse seine fishery in the Indian Ocean[J]. Haiyang Xuebao，2017，39(4)：72—78， doi：10.3969/j.issn.0253-4193.2017.04.007