文献类型： 中文期刊
作者： 范秀梅 1 ; 崔雪森 1 ; 唐峰华 1 ; 樊伟 1 ; 伍玉梅 1 ; 张衡 1 ;
作者机构： 1.中国水产科学研究院东海水产研究所农业农村部远洋与极地渔业创新重点实验室
关键词： 鸢乌贼;广义加性模型（GAM）;主成分分析（PCA）;空间分布模型;阿拉伯海
期刊名称： 水产学报
ISSN： 1000-0615
年卷期： 2022 年 012 期
页码： 2340-2348
收录情况： 北大核心 ; CSCD
摘要： 为了科学预测鸢乌贼资源量的分布，更加合理开发和利用其资源，实验利用2017—2019年阿拉伯海公海灯光围网鸢乌贼生产数据，结合同期的盐度、温度、混合层厚度、海面高度异常、叶绿素a浓度、海表流速、经度和纬度数据构建了阿拉伯海鸢乌贼渔场的PCA-GAM预报模型。环境因子间的相关性会形成多重共线性，易造成模型过拟合，降低模型的预报能力。基于主成分分析（principal component analysis,PCA）降维技术，将环境数据转变成少数几个不相关但保留重要信息的主成分（PCs），将前8个PCs作为广义加性模型（GAM）的解释变量构建模型。利用交叉验证得到预报值和实际单位捕捞努力量渔获量（CPUE）[经过ln（CPUE+1）变换]相关系数均值为0.532 7，回归模型斜率的均值为0.708 7，截断的均值为1.471 1。模型预报的鸢乌贼资源量分布和实际的CPUE[经过ln（CPUE+1）变换]在空间上重叠度较高，表明PCA-GAM模型能够较好地预报阿拉伯海鸢乌贼资源量的空间分布。
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