基于GAM 的黃海南部越冬小黃魚(yú)資源豐度與環(huán)境因子關(guān)系

李國(guó)東，李冬佳，熊 瑛，仲霞銘，宋大德，康中杰，湯建華，施金金，吳 磊

（1.江蘇省海洋水產(chǎn)研究所，江蘇南通 226007；2.上海海洋大學(xué)海洋科學(xué)學(xué)院，上海 201306）

小黃魚(yú)（Larimichthyspolyactis）隸屬鱸形目，石首魚(yú)科，黃魚(yú)屬，系暖溫性底層魚(yú)類(lèi)［1］，廣泛分布于中國(guó)渤海、黃海、東海及朝鮮半島西岸海域［2］。小黃魚(yú)在我國(guó)漁業(yè)中占有重要地位，其資源曾經(jīng)歷興盛期、衰退期和恢復(fù)期幾個(gè)階段［3-5］，海洋捕撈產(chǎn)量從20世紀(jì)80年代末期的2萬(wàn)t已上升到2020年的近30萬(wàn)t［6-7］。但與之相伴隨的是小黃魚(yú)低齡化、小型化和性成熟提前等特征日益凸顯［3，8］。小黃魚(yú)是一種洄游性魚(yú)類(lèi)，一年四季在產(chǎn)卵場(chǎng)、索餌場(chǎng)和越冬場(chǎng)之間有規(guī)律地做季節(jié)性洄游［9］。劉效舜等［10］研究表明，黃海存在3個(gè)主要小黃魚(yú)種群：黃海北部-渤海種群、黃海中部種群以及黃海南部種群。春季黃海南部小黃魚(yú)種群從沙外漁場(chǎng)遷徙到大沙漁場(chǎng)中西部，秋季則開(kāi)始向東遷移到外海越冬場(chǎng)，在冬季抵達(dá)沙外漁場(chǎng)西部水域進(jìn)行越冬［11］。魚(yú)類(lèi)越冬洄游是魚(yú)類(lèi)種群動(dòng)態(tài)的重要組成部分，與海洋環(huán)境因子間有著密切聯(lián)系。近年來(lái)，受氣候變化和人類(lèi)捕撈活動(dòng)的影響，小黃魚(yú)生長(zhǎng)洄游習(xí)性發(fā)生了變化，越冬場(chǎng)位置有一定程度偏移［12-13］。因此，分析越冬小黃魚(yú)資源豐度對(duì)環(huán)境變化的響應(yīng)，對(duì)于研究小黃魚(yú)種群補(bǔ)充和漁業(yè)資源管理具有重要意義。

核密度估計(jì)（kernel density estimation，KDE）是一種用于計(jì)算要素在其周?chē)徲蛑忻芏鹊姆菂?shù)方法［14］。相較于其他空間分析方法，核密度估計(jì)法需要參數(shù)較少，受人為主觀因素影響較小，因此是探究漁業(yè)資源空間分布模式的有效工具［15］。廣義可加模型（generalized additivemodel，GAM）是一個(gè)能很好擬合高維數(shù)據(jù)中因變量與自變量之間非線性關(guān)系的生態(tài)位模型［16］，已被廣泛應(yīng)用于漁業(yè)資源分布與環(huán)境關(guān)系相關(guān)研究［17-18］。然而，關(guān)于越冬期間黃海南部小黃魚(yú)種群資源分布與環(huán)境的關(guān)系尚少見(jiàn)研究報(bào)道。另外，目前近海漁業(yè)資源分布與環(huán)境因子關(guān)系的研究主要是利用調(diào)查站點(diǎn)的捕撈漁獲數(shù)據(jù)及在該站位使用CTD等儀器測(cè)定的環(huán)境數(shù)據(jù)，如海水溫度、海水鹽度、葉綠素a濃度等［19-21］。隨著遙感衛(wèi)星技術(shù)的發(fā)展，海洋遙感環(huán)境數(shù)據(jù)精度不斷提高。與使用CTD等儀器測(cè)量站點(diǎn)數(shù)據(jù)相比，遙感環(huán)境數(shù)據(jù)具有覆蓋面廣、人工成本低和自動(dòng)化獲取等諸多優(yōu)勢(shì)，促進(jìn)了漁場(chǎng)分析預(yù)報(bào)等應(yīng)用研究的發(fā)展［22］。

本文利用2010—2019年冬季黃海南部小黃魚(yú)漁獲數(shù)據(jù)，基于核密度估計(jì)法分析越冬期間小黃魚(yú)資源分布情況，并結(jié)合相應(yīng)時(shí)空的海洋衛(wèi)星遙感監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，運(yùn)用GAM探究黃海南部越冬小黃魚(yú)資源豐度與環(huán)境因子的關(guān)系，以期為預(yù)測(cè)小黃魚(yú)越冬漁場(chǎng)、制定小黃魚(yú)資源合理捕撈和科學(xué)養(yǎng)護(hù)政策提供科學(xué)依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

本文小黃魚(yú)捕撈數(shù)據(jù)來(lái)源于江蘇省海洋水產(chǎn)研究所2010—2019年冬季（12月—2月）在黃海南部進(jìn)行的帆張網(wǎng)商業(yè)漁船捕撈日志，主要包含捕撈小黃魚(yú)所在漁區(qū)、小黃魚(yú)產(chǎn)量以及所布網(wǎng)次數(shù)據(jù)。依據(jù)小黃魚(yú)捕撈樣本數(shù)據(jù)所在漁區(qū)（定義為10′×10′的空間分辨率）進(jìn)行了地圖可視化處理（圖1）。

圖1 2010—2019年捕撈越冬小黃魚(yú)分布位置Fig.1 Distribution locations of overw intering Larim ichthys polyactis fishing data during 2010—2019

依據(jù)小黃魚(yú)資源分布與環(huán)境因子關(guān)系相關(guān)研究［20-21］，初步選擇水深（water depth，Depth）、底層溫度（sea bottom temperature，SBT）、底層鹽度（sea bottom salinity，SBS）和葉綠素a濃度（chlorophyll-a concentration，Chla）作為環(huán)境因子。其中，水深數(shù)據(jù)來(lái)源于英國(guó)海洋學(xué)數(shù)據(jù)中心（https：／／www.gebco.net／data＿and＿products／gridded＿bathymetry＿data），空間分辨率為36″，數(shù)據(jù)更新時(shí)間為2017年12月；葉綠素a濃度數(shù)據(jù)來(lái)源于NOAAOceanWatch（https：／／oceanwatch.pifsc.noaa.gov／），空間分辨率為3′，時(shí)間分辨率為月；底層溫度和底層鹽度數(shù)據(jù)來(lái)源于中科院大氣物理所網(wǎng)站（http：／／www.ocean.iap.ac.cn），空間分辨率為30′，海水分層測(cè)定的垂直分辨率約為5～10 m，時(shí)間分辨率為月。

1.2 數(shù)據(jù)處理與分析

1.2.1 標(biāo)準(zhǔn)化處理

由于2010—2019年商業(yè)捕撈漁船數(shù)據(jù)及其攜帶的網(wǎng)具規(guī)格不一，需要對(duì)所有漁獲量數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，剔除網(wǎng)具規(guī)格差異導(dǎo)致的誤差，因此采用單位捕撈努力量漁獲量（catch per unit effort，CPUE）表示小黃魚(yú)越冬資源豐度，計(jì)算方法如下：

式（1）中，C為小黃魚(yú)漁獲量（kg），E為該漁獲量所投入的捕撈努力量，S為所使用的帆張網(wǎng)網(wǎng)具迎流面積（m2），N為投網(wǎng)次數(shù)。

由于捕撈數(shù)據(jù)和環(huán)境因子數(shù)據(jù)的空間分辨率不完全一致，且它們之間呈獨(dú)立狀態(tài)，需利用ArcGIS10.2軟件進(jìn)行處理。處理過(guò)程如下：通過(guò)捕撈漁獲位置生成相應(yīng)捕撈點(diǎn)集，基于此點(diǎn)集對(duì)各環(huán)境柵格數(shù)據(jù)采用最鄰近分配法進(jìn)行采樣，并通過(guò)空間位置信息連接捕撈點(diǎn)集的資源豐度和各環(huán)境要素?cái)?shù)據(jù)，最后進(jìn)行點(diǎn)集合并及統(tǒng)計(jì)分析。

1.2.2 核密度估計(jì)法分析

本文基于計(jì)算得到的小黃魚(yú)產(chǎn)量數(shù)據(jù)，運(yùn)用核函數(shù)［14］進(jìn)行分析，能直觀反映出黃海南部越冬小黃魚(yú)相對(duì)資源豐度的時(shí)空分布情況。

式（2）中，K［］是核函數(shù)；h為帶寬；n是在帶寬范圍內(nèi)的已知點(diǎn)數(shù)目；d是數(shù)據(jù)的維度。

1.2.3 影響因子篩選

本文選取小黃魚(yú)越冬資源豐度作為因變量。除了初選的環(huán)境因子外，亦加入時(shí)間（年份）作為初始解釋變量，探究黃海南部越冬小黃魚(yú)資源豐度的年際變動(dòng)情況。本研究采用條件數(shù)k［23］和方差膨脹因子（variance inflation factor，VIF）［24］對(duì)初始因子進(jìn)行多重共線性檢驗(yàn)，從而剔除存在共線性的因子。

設(shè)x1，x2，x3，…，xp是選取的初始因子，X1，X2，X3，…，Xp是經(jīng)過(guò)中心化和標(biāo)準(zhǔn)化的向量，記X=［x1，x2，x3，…，xp］，設(shè)λ為XTX的一個(gè)特征值，φ為對(duì)應(yīng)的特征向量，其長(zhǎng)度為1，即φTφ=1。度量多重共線性嚴(yán)重程度的一個(gè)重要指標(biāo)是矩陣XTX的條件數(shù)k：

式中，λmax（XTX）、λmin（XTX）分別表示矩陣的最大、最小特征值。條件數(shù)表征了XTX特征值差異的大小。若條件數(shù)k＜100，則表示初始因子之間存在較小的多重共線性程度；若100≤k≤1 000，則表示多重共線性為中等或略強(qiáng)程度；若k＞1 000，則表示多重共線性十分嚴(yán)重［23］。條件數(shù)k的計(jì)算可通過(guò)R語(yǔ)言kappa函數(shù)實(shí)現(xiàn)。

此外，VIF的平方根表示變量回歸參數(shù)的置信區(qū)間能膨脹與模型無(wú)關(guān)的預(yù)測(cè)變量的程度，可通過(guò)使用R語(yǔ)言中car包中的VIF函數(shù)確定VIF值。一般認(rèn)為VIF＞4，即存在多重共線問(wèn)題［24］。

1.2.4 GAM模型的構(gòu)建

本研究以小黃魚(yú)資源豐度為響應(yīng)變量，以初步篩選的相關(guān)因子作為解釋變量，利用GAM模型對(duì)小黃魚(yú)越冬資源豐度與相關(guān)環(huán)境因子的關(guān)系進(jìn)行擬合。GAM模型的一般形式如下［25］：

式（4）中，Y為小黃魚(yú)資源豐度，即每1 m2網(wǎng)具迎流面積的漁獲量，單位為g·m-2；α是適合函數(shù)的截距；ε是服從正態(tài)分布的隨機(jī)誤差項(xiàng)；xj表示解釋變量，即各站位的影響因子；fi（xj）是各環(huán)境變量xj的任意單變量函數(shù)，通過(guò)樣條平滑函數(shù)來(lái)估計(jì)。模型的誤差分布估計(jì)為Gaussian分布，連接函數(shù)為自然對(duì)數(shù)。

依照赤池信息準(zhǔn)則（Akaike information criterion，AIC），在AIC值最小的因子預(yù)測(cè)函數(shù)上依次加入其他因子，進(jìn)而得到AIC值最小的多因子預(yù)測(cè)模型［25］。其中，AIC值越低，模型的擬合效果越好；方差解釋率越高，模型擬合效果越好。AIC的計(jì)算過(guò)程如下：

式中，k是參數(shù)個(gè)數(shù)，L是似然函數(shù)。

2 結(jié)果與分析

2.1 越冬期間小黃魚(yú)資源分布

黃海南部越冬期間小黃魚(yú)資源分布呈現(xiàn)一定的聚集性，主要分布在32°24′～34°00′N(xiāo)、123°00′～125°00′E區(qū)域。而各月份小黃魚(yú)資源分布情況有所不同（圖2～圖4），其中12月小黃魚(yú)資源核密度高值區(qū)域主要集中在32°48′～33°48′N(xiāo)、123°00′～124°10′E，即黃海南部水深45～60 m海域。1月小黃魚(yú)資源逐漸遷移至水深55～75 m海域，集中在32°24′～34°00′N(xiāo)、123°24′～125°00′E區(qū)域，呈現(xiàn)東南-西北分布。2月小黃魚(yú)資源分布區(qū)域與1月份基本相同，但資源核密度高值區(qū)域主要集中在大沙漁場(chǎng)中北部，且該區(qū)域的越冬小黃魚(yú)資源核密度與1月相比明顯增加。

圖2 12月黃海南部越冬小黃魚(yú)資源核密度分布Fig.2 Kernel density distribution of Larim ichthys polyactis resources in December

圖3 1月黃海南部越冬小黃魚(yú)資源核密度分布Fig.3 Kernel density distribution of Larim ichthys polyactis resources in January

圖4 2月黃海南部越冬小黃魚(yú)資源核密度分布Fig.4 Kernel density distribution of Larim ichthys polyactis resources in February

2.2 小黃魚(yú)越冬洄游影響因子

通過(guò)條件數(shù)k和VIF對(duì)初始因子進(jìn)行多重共線性檢驗(yàn)（表1），結(jié)果顯示初始因子的條件數(shù)小于100，VIF值均小于4，即初始因子的多重共線性程度均較小，因此構(gòu)建GAM時(shí)將年份、底層溫度、底層鹽度、葉綠素a濃度以及水深作為本研究的解釋變量。

表1 初始因子的多重共線性檢驗(yàn)Tab.1 Multicollinearity test of influencing factors

通過(guò)GAM模型擬合小黃魚(yú)越冬資源豐度與各影響因子間的關(guān)系，利用AIC準(zhǔn)則進(jìn)行因子篩選（表2）。根據(jù)AIC值最小原則得到最優(yōu)GAM模型，模型的最終表達(dá)式為：

表2 最優(yōu)GAM 模型中各影響因子的相關(guān)參數(shù)Tab.2 Relevant parameters of each factor in the optimal GAM model

式（6）中，Y為小黃魚(yú)越冬資源豐度，α為截距，s（Year）為年份因子效應(yīng)，s（SBT）為底層溫度效應(yīng)，s（SBS）為底層鹽度效應(yīng)，s（Chla）為葉綠素a濃度效應(yīng)，s（Depth）為水深效應(yīng)。

小黃魚(yú)最優(yōu)GAM模型及各影響因子相關(guān)參數(shù)表明，影響黃海南部小黃魚(yú)資源越冬洄游的變量為水深、底層溫度、底層鹽度、葉綠素a濃度和年份。模型累積偏差解釋率為54.4%。其中在各海洋環(huán)境因子中，對(duì)小黃魚(yú)越冬洄游影響最大的因子為水深（34.3%），最小的為葉綠素a濃度（4.6%）。

2.3 小黃魚(yú)越冬對(duì)環(huán)境因子的響應(yīng)

本文建立GAM模型時(shí)加入年份因子作為初始解釋變量，結(jié)果顯示2010—2017年黃海南部越冬小黃魚(yú)資源豐度的年際變動(dòng)較小，而2017年后小黃魚(yú)資源豐度有所上升（圖5）。在選取的影響因子中，水深對(duì)小黃魚(yú)的資源豐度影響明顯最大（表2）。隨著水深的增加，小黃魚(yú)資源豐度呈現(xiàn)先減少后增加的趨勢(shì)。其中，水深在30～40 m范圍內(nèi)，小黃魚(yú)資源豐度隨水深增加而減少；在40～70 m水深范圍內(nèi)，小黃魚(yú)相對(duì)資源豐度總體呈現(xiàn)隨著水深增加而明顯增加趨勢(shì)。底層溫度對(duì)小黃魚(yú)越冬資源豐度影響波動(dòng)較大，但整體上資源豐度隨著溫度升高而振蕩上升。底層鹽度范圍在32.8～33.5時(shí)，小黃魚(yú)資源豐度隨著鹽度的增加而明顯增加；當(dāng)鹽度大于33.5時(shí)，小黃魚(yú)資源豐度一直較為穩(wěn)定。葉綠素a濃度范圍在1.0～2.3 mg·m-3時(shí)，小黃魚(yú)資源豐度隨著葉綠素a濃度增加而明顯增加；當(dāng)葉綠素a濃度大于2.3 mg·m-3時(shí)，小黃魚(yú)資源豐度隨著葉綠素a濃度增加而緩慢減少。

圖5 基于GAM 模型的小黃魚(yú)資源豐度對(duì)環(huán)境因子響應(yīng)情況Fig.5 Response of Larim ichthys polyactis abundance to environmental factors based on GAM model

3 討論

小黃魚(yú)越冬洄游期間資源豐度高值區(qū)域一定程度上可看作為小黃魚(yú)的越冬場(chǎng)。越冬場(chǎng)對(duì)于補(bǔ)充小黃魚(yú)種群十分關(guān)鍵，因?yàn)樵蕉瑘?chǎng)匯集了一年中的大部分小黃魚(yú)成魚(yú)［4］。本研究表明，2010—2019年黃海南部越冬小黃魚(yú)群體資源豐度高值區(qū)域在空間分布上均呈現(xiàn)一定的聚集性（圖2～圖4），主要分布在32°20′～34°00′N(xiāo)、123°00′～125°00′E區(qū)域，與之前研究結(jié)果基本相同［10-13］。此外，越冬期間各月份小黃魚(yú)資源分布情況有所不同，其中12月小黃魚(yú)資源核密度高值主要集中在32°48′～33°48′N(xiāo)、123°00′～124°10′E海域。隨著海溫的逐漸降低，1月和2月黃海南部小黃魚(yú)資源繼續(xù)向外海遷移，即集中在32°20′～34°00′N(xiāo)、123°24′～125°00′E區(qū)域，呈現(xiàn)東南-西北向分布，與冬季黃海暖流在黃海南部的主軸位置和流向一致［26］。冬季黃海南部海域受黃海暖流的影響明顯，黃海暖流是對(duì)馬暖流和陸架水混合而成，它主要是在濟(jì)州島西側(cè)海域鋒區(qū)中衍生出來(lái)的具有高溫高鹽特征的海流［26］。因此該海域?yàn)辄S海南部小黃魚(yú)群體越冬洄游提供了合適的場(chǎng)所。本研究為探尋黃海南部小黃魚(yú)越冬群體提供了重要的空間信息，據(jù)此可以通過(guò)保護(hù)一部分小黃魚(yú)成魚(yú)以維持小黃魚(yú)的合理種群補(bǔ)充水平。

海洋水體環(huán)境是海洋魚(yú)類(lèi)賴以生存的空間，因此可通過(guò)對(duì)海洋水體環(huán)境要素的信息獲取、越冬小黃魚(yú)資源的時(shí)空分布分析研究小黃魚(yú)越冬的環(huán)境偏好，進(jìn)而可為小黃魚(yú)越冬漁場(chǎng)海況預(yù)報(bào)提供重要支撐。GAM建模結(jié)果顯示，黃海南部小黃魚(yú)越冬洄游主要受水深和底層溫度影響。隨著水深的增加，小黃魚(yú)資源豐度呈現(xiàn)先減少后增加的趨勢(shì)（圖5）。其中水深在30～40 m范圍內(nèi)，小黃魚(yú)資源豐度隨水深增加而減少；在40～70 m水深范圍內(nèi)，小黃魚(yú)相對(duì)資源豐度總體呈現(xiàn)隨著水深增加而明顯增加趨勢(shì)。這與陳新軍［27］研究結(jié)果基本一致，即越冬期的小黃魚(yú)在黃海區(qū)域主要分布在55～75 m。海水鹽度的顯著變化是支配魚(yú)類(lèi)行為的一個(gè)重要因素，對(duì)魚(yú)類(lèi)滲透壓甚至整個(gè)魚(yú)類(lèi)生活史產(chǎn)生重要影響［28］。鹽度與魚(yú)類(lèi)行動(dòng)的關(guān)系主要表現(xiàn)在間接方面，通過(guò)水團(tuán)、海流等起到了影響作用，如暖水性魚(yú)類(lèi)隨著暖流的高溫高鹽進(jìn)行洄游［27］。本研究擬合結(jié)果顯示，底層鹽度范圍在32.8～33.5時(shí)，小黃魚(yú)資源豐度隨著鹽度的增加而明顯增加；當(dāng)鹽度大于33.5時(shí)，小黃魚(yú)資源豐度一直較為穩(wěn)定（圖5）。海水鹽度變化不是孤立的物理變化現(xiàn)象，它會(huì)隨著水系、水流等運(yùn)動(dòng)而變化，這對(duì)于探測(cè)小黃魚(yú)越冬分布具有一定意義，后期可通過(guò)了解鹽度分布及其與海流運(yùn)動(dòng)的關(guān)系來(lái)推測(cè)小黃魚(yú)漁場(chǎng)的可能位置。海洋生物受海水溫度變化刺激所產(chǎn)生的行為是主動(dòng)選擇最適的溫度環(huán)境，以使其體溫維持在一定的溫度范圍內(nèi)。因此海水溫度直接影響和控制著海洋生物種群分布及其洄游和繁殖過(guò)程，是影響魚(yú)類(lèi)生態(tài)習(xí)性的主要環(huán)境因子之一［29］。小黃魚(yú)屬于暖溫性洄游魚(yú)類(lèi)，其生活習(xí)性受溫度等水文環(huán)境的影響顯著［19］，越冬洄游主要是由于環(huán)境溫度降低所引起的，因此魚(yú)群洄游到漁場(chǎng)時(shí)間、資源豐度以及漁期長(zhǎng)短均與漁場(chǎng)水溫有密切關(guān)系。近10年數(shù)據(jù)擬合結(jié)果表明，底層溫度對(duì)小黃魚(yú)越冬資源豐度影響波動(dòng)情況較大，但整體上資源豐度隨著溫度增加而振蕩增加（圖5），這是因?yàn)閷倥瘻匦缘男↑S魚(yú)越冬洄游傾向于水溫較高的海域。海洋遙感反演葉綠素a濃度在一定程度上代表該海域的初級(jí)生產(chǎn)力水平的高低，常用于估算海洋浮游生物等魚(yú)類(lèi)餌料的時(shí)空分布，因此葉綠素a濃度對(duì)小黃魚(yú)資源分布也會(huì)產(chǎn)生重要影響。研究結(jié)果顯示，葉綠素a濃度范圍在1.0～2.3 mg·m-3時(shí)，小黃魚(yú)資源豐度隨著葉綠素a濃度增加而明顯增加；當(dāng)葉綠素a濃度大于2.3 mg·m-3時(shí)，小黃魚(yú)資源豐度隨著葉綠素a濃度增加而緩慢減少，表明黃海南部小黃魚(yú)越冬洄游資源豐度與葉綠素a濃度并非是完全正相關(guān)關(guān)系。這可能與在越冬期間魚(yú)類(lèi)通常減少或停止攝食、而主要依靠索餌期間體內(nèi)所積累的營(yíng)養(yǎng)來(lái)供應(yīng)機(jī)體能量消耗有關(guān)［27］。所以在越冬洄游時(shí)期，葉綠素a及餌料的分布和變動(dòng)在一定程度上難以支配小黃魚(yú)越冬洄游行為。本文主要利用葉綠素a濃度數(shù)據(jù)進(jìn)行GAM建模，葉綠素a濃度與其他環(huán)境因子相比，其解釋率僅為4.6%，即對(duì)黃海南部小黃魚(yú)越冬洄游產(chǎn)生影響較小。但后期可通過(guò)對(duì)比分析索餌期與越冬期海水葉綠素濃度時(shí)空動(dòng)態(tài)特征以及此背景下小黃魚(yú)資源豐度情況，深入探究海水葉綠素濃度與小黃魚(yú)索餌和越冬洄游資源豐度之間的時(shí)空關(guān)系，為預(yù)測(cè)小黃魚(yú)秋季索餌漁場(chǎng)、越冬漁場(chǎng)位置和制定相關(guān)漁業(yè)管理政策提供重要參考。

本文建立GAM模型時(shí)加入時(shí)間（年份）因子作為初始解釋變量，可為探究黃海南部越冬小黃魚(yú)資源豐度的年際變動(dòng)情況、分析小黃魚(yú)越冬適宜生境動(dòng)態(tài)變化提供科學(xué)依據(jù)。氣候環(huán)境變化和人類(lèi)捕魚(yú)活動(dòng)差異可造成魚(yú)類(lèi)資源的時(shí)空分布變化［30］，并改變其生活史特征和遷移模式［31-32］。探究海洋環(huán)境變化與魚(yú)類(lèi)行為的關(guān)系對(duì)深入了解和掌握海洋魚(yú)類(lèi)生活史過(guò)程、開(kāi)發(fā)和利用魚(yú)類(lèi)資源極為重要。所以后期可基于小黃魚(yú)洄游群體資源豐度與環(huán)境因子關(guān)系，結(jié)合海洋衛(wèi)星環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)小黃魚(yú)越冬洄游海域和時(shí)間、漁期長(zhǎng)短等進(jìn)行預(yù)測(cè)。