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    北部灣燈光罩網(wǎng)漁場時(shí)空分布與海洋環(huán)境關(guān)系分析*

    2019-10-14 03:16:30王言豐余景陳丕茂于杰劉祝楠
    熱帶海洋學(xué)報(bào) 2019年5期
    關(guān)鍵詞:海表漁場漁業(yè)資源

    王言豐, 余景, 陳丕茂, 于杰, 劉祝楠

    北部灣燈光罩網(wǎng)漁場時(shí)空分布與海洋環(huán)境關(guān)系分析*

    王言豐1, 2, 余景1, 陳丕茂1, 于杰1, 劉祝楠1, 2

    1. 中國水產(chǎn)科學(xué)研究院南海水產(chǎn)研究所, 廣東省漁業(yè)生態(tài)環(huán)境重點(diǎn)開放實(shí)驗(yàn)室, 農(nóng)業(yè)農(nóng)村部南海漁業(yè)資源環(huán)境科學(xué)觀測實(shí)驗(yàn)站, 廣東省海洋休閑漁業(yè)工程技術(shù)研究中心, 中國水產(chǎn)科學(xué)研究院海洋牧場技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 廣東 廣州 510300;2. 上海海洋大學(xué)海洋科學(xué)學(xué)院, 上海 201306

    文章根據(jù)大型燈光罩網(wǎng)漁船調(diào)查數(shù)據(jù)和衛(wèi)星遙感海面風(fēng)場(Sea Surface Wind, SSW)、海表溫度(Sea Surface Temperature, SST)和葉綠素濃度(Chlorophyllconcentration, Chl)資料, 基于廣義線性模型(Generalized Linear Model, GLM)對北部灣漁業(yè)資源單位捕撈努力量漁獲量(Catch Per Unit Effort, CPUE)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化, 應(yīng)用多元線性回歸等方法, 對北部灣燈光罩網(wǎng)漁場的時(shí)空分布及其與海洋環(huán)境的關(guān)系進(jìn)行了分析。結(jié)果表明, 北部灣燈光罩網(wǎng)漁場適宜SST為27~29℃, Chl為0.5~1.5mg×m–3。較高資源量出現(xiàn)在10月份中上旬, 分布在18°—19°N及20°—21°N海域。北部灣燈光罩網(wǎng)漁場的時(shí)空分布與季風(fēng)、19°N附近的暖水池和Chl等環(huán)境因素有關(guān)。

    燈光罩網(wǎng); 單位捕撈努力量漁獲量; 海洋環(huán)境; 遙感; 北部灣

    北部灣是位于南海西北部的天然半封閉海灣, 灣內(nèi)海洋生物種類豐富, 是南海生物資源生產(chǎn)力最高的海域之一。近年來, 由于捕撈強(qiáng)度增大、生態(tài)環(huán)境惡化, 北部灣漁業(yè)資源量持續(xù)下降(孫典榮等, 2004)。燈光罩網(wǎng)是20世紀(jì)90年代在南海北部出現(xiàn)并迅速發(fā)展起來的一種新型漁具漁法, 是南海區(qū)海洋捕撈業(yè)的主要漁具之一, 其捕撈對象主要是頭足類和趨光性魚類(楊吝等, 2009a, b)。目前, 對北部灣漁業(yè)資源及環(huán)境因子的研究主要集中在漁獲種類的分布及數(shù)量變化(孫典榮等, 2004; Wang et al, 2012; 王雪輝等, 2012), 魚類群落結(jié)構(gòu)的變動(dòng)和生物學(xué)特性(喬延龍等, 2008; 蔡研聰?shù)? 2018; 耿平等, 2018), 海洋環(huán)境因子的時(shí)空分布(Bauer et al, 2013; 牙韓爭等, 2015; 王佳瑩等, 2017; Shen et al, 2018), 以及環(huán)境變動(dòng)對漁獲量、魚卵、底棲生物分布的影響(李寇軍等, 2007; 王雪輝等, 2010; Cai et al, 2012)等方面的研究。這些研究分析了北部灣的漁業(yè)資源和海洋環(huán)境現(xiàn)狀, 但對于環(huán)境因子對北部灣漁場的生態(tài)效應(yīng)及其機(jī)理尚不明確。因此, 北部灣燈光罩網(wǎng)漁場的時(shí)空變動(dòng)及其對環(huán)境的響應(yīng)機(jī)制還需要多種技術(shù)手段的綜合應(yīng)用。

    衛(wèi)星遙感能夠從空間獲取長時(shí)間、大面積、近實(shí)時(shí)的海洋環(huán)境信息, 已廣泛應(yīng)用于漁業(yè)資源評(píng)估(官文江等, 2013; 余景等, 2017, 2018)、漁船管控(Wilson et al, 2009)、漁業(yè)安全(Perez et al, 2013)和漁具漁法(官文江等, 2007)等方面。衛(wèi)星遙感和漁業(yè)資源調(diào)查的結(jié)合能夠更加全面地反映海洋生物資源變動(dòng)狀況。本文基于衛(wèi)星遙感資料和漁業(yè)資源調(diào)查數(shù)據(jù)分析了北部灣燈光罩網(wǎng)漁場時(shí)空分布與海洋環(huán)境的關(guān)系, 探討漁業(yè)資源對海洋環(huán)境的響應(yīng)機(jī)制。

    1 材料與方法

    1.1 數(shù)據(jù)來源

    漁業(yè)資源數(shù)據(jù)來自大型燈光罩網(wǎng)漁船2011— 2015年9—12月份在北部灣的生產(chǎn)監(jiān)測記錄(圖1)。調(diào)查數(shù)據(jù)以一個(gè)漁區(qū)(0.5°×0.5°)為統(tǒng)計(jì)單位, 包括作業(yè)日期、航次、經(jīng)度、緯度和各魚種產(chǎn)量等。

    衛(wèi)星遙感環(huán)境數(shù)據(jù)包括海表溫度(Sea Surface Temperature, SST)、葉綠素濃度(Chlorophyllconcentration, Chl)和海面風(fēng)場(Sea Surface Wind, SSW)。SST和Chl數(shù)據(jù)均來自美國國家航空航天局的中分辨率成像光譜儀Aqua衛(wèi)星反演的Mapped產(chǎn)品(https://oceandata.sci.gsfc.nasa.gov/), 時(shí)間分辨率為天, 空間分辨率為4km。海面風(fēng)場資料來自交叉校準(zhǔn)多平臺(tái)(Cross-Calibrated Multi-Platform, CCMP)產(chǎn)品(http://www.remss.com/), 時(shí)間分辨率為天, 空間分辨率為0.25°×0.25°。

    圖1 研究區(qū)域和漁業(yè)資源分布 虛線框?yàn)樾l(wèi)星遙感數(shù)據(jù)提取范圍。CPUE: 單位捕撈努力量漁獲量

    1.2 數(shù)據(jù)處理方法

    1) 單位捕撈努力量漁獲量。北部灣漁業(yè)資源量用單位捕撈努力量漁獲量(Catch Per Unit Effort, CPUE)表示, 其計(jì)算公式為:

    式中:為作業(yè)天數(shù)內(nèi)的漁獲量總和(單位: 噸);為作業(yè)天數(shù)(單位: d)。

    2) CPUE標(biāo)準(zhǔn)化。應(yīng)用R軟件對CPUE進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化(Maunder et al, 2004; 官文江等, 2014)。本文應(yīng)用廣義線性模型(Generalized Linear Model, GLM)對以10d為單位的CPUE進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。標(biāo)準(zhǔn)化前對CPUE進(jìn)行對數(shù)變換, 使其基本符合正態(tài)分布。本文使用的GLM模型的一般表達(dá)式為:

    lg(CPUE +Ymd+year+monthmoon+Lat+Lon+SST+ error (2)

    式中:為常數(shù), 取總平均數(shù)的10%;Ymd為以10d為單位的時(shí)間效應(yīng);year為年效應(yīng);month為月效應(yīng);moon為月相效應(yīng);Lat為緯度效應(yīng);Lon為經(jīng)度效應(yīng);SST為海表溫度效應(yīng); error為(0,2), 其中表示正態(tài)分布,2是方差, 表示數(shù)據(jù)的離散程度。魚類對溫度的變化比較敏感, SST是環(huán)境因子中對漁業(yè)資源CPUE影響最大的因素, 因此選取SST作為CPUE標(biāo)準(zhǔn)化的環(huán)境因子(余景等, 2017)。由于時(shí)空因子和環(huán)境變量之間的關(guān)系非常復(fù)雜(如自相關(guān)等), 一般使用GLM模型進(jìn)行CPUE標(biāo)準(zhǔn)化時(shí)忽略它們之間的交互效應(yīng)(Maunder et al, 2004)。選出GLM最佳模型后, 運(yùn)用R語言中relweights( ), 計(jì)算各變量的相對重要性占比。

    3) 多元線性回歸分析。應(yīng)用R軟件對SSW、SST、Chl和標(biāo)準(zhǔn)化CPUE(SCPUE)進(jìn)行多元線性回歸分析, 并用單因素分析法檢驗(yàn)各變量之間的顯著性。

    運(yùn)用Matlab軟件讀取研究區(qū)域的SST、Chl及SSW數(shù)據(jù), 去除無效值, 以10d為單位計(jì)算其平均值, 并繪制各環(huán)境因子和SCPUE熱圖。通過空間趨勢面插值分析SST、Chl和SCPUE的關(guān)系。

    2 結(jié)果

    2.1 漁業(yè)資源CPUE標(biāo)準(zhǔn)化

    運(yùn)用GLM模型對北部灣漁業(yè)資源CPUE進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化之前, 需確定其統(tǒng)計(jì)分布, CPUE直方圖呈正偏態(tài)分布(圖2a), 對其進(jìn)行對數(shù)變換后, 整體符合正態(tài)分布(圖2b)。利用逐步回歸法篩選影響因子加入GLM模型進(jìn)行運(yùn)算。逐步回歸是以赤池信息準(zhǔn)則值(Akaike Information Criterion, AIC)為參考, 根據(jù)AIC值的大小, 篩選影響因子變量。結(jié)果表明, 加入Ymd、Year、Month、Lat、Lon、SST因子后模型的AIC值降低, 模型擬合效果較好(表1), 且模型因子的相對重要性占比依次為72.5% (SST)、10.5% (Year)、8% (Lat)、6.5% (Ymd)、2.5% (Month)(表2)。根據(jù)模型的AIC值, 得出最佳GLM模型為:

    lg (CPUE +)=Ymd+yea+month+Lat+SST+ error (3)

    圖2 漁業(yè)資源CPUE頻數(shù)分布(a)和對數(shù)變換后的頻數(shù)分布(b)

    表1 逐步GLM分析中各模型的AIC值

    表2 最佳GLM模型各環(huán)境因子相對重要性占比

    2.2 海面風(fēng)場、海表溫度、葉綠素a濃度和SCPUE時(shí)空變動(dòng)

    9月到12月, 北部灣海域SSW逐漸增加, 主要變化范圍在4~10m×s–1(圖3a、圖4a)。最大SSW為11.5m×s–1(2011年12月中旬), 最小SSW為0.47m×s–1(2013年9月中旬)。在空間上, 高SSW出現(xiàn)在19°N附近海域(圖3a、圖4a)。

    9月到12月, SST逐漸降低, 變化范圍為22~31℃(圖3b)。最大SST為30.1℃ (2014年9月下旬), 最小SST為22.1℃ (2011年12月下旬)。空間上, 在17°—21°N海域, 9月份的SST分布較為均勻, 10—12月份, 隨著緯度的增加, SST逐漸降低。此外, 在10—12月份, 高SST出現(xiàn)在18°—19°N海域(圖4b)。

    Chl從9月到12月呈逐漸增加的趨勢(圖3c)。最高Chl為2.6mg×m–3(2011年12月中旬), 最低為0.24mg×m–3(2013年9月上旬)??臻g上, 在17°—21°N海域內(nèi), Chl隨著緯度的升高而逐漸增加; Chl高值區(qū)出現(xiàn)在19°N海域(圖4c)。

    圖3 北部灣海面風(fēng)場(SSW, a)、海表溫度(SST, b)、葉綠素a濃度(Chl a, c)、標(biāo)準(zhǔn)化單位捕撈努力量漁獲量(SCPUE, d)及漁業(yè)資源數(shù)據(jù)量(e)時(shí)間序列 灰色框表示每年最高漁業(yè)資源量, 空白處為數(shù)據(jù)缺失

    圖4 不同緯度北部灣海面風(fēng)場(SSW, a)、海表溫度(SST, b)、葉綠素濃度(Chl a, c)和標(biāo)準(zhǔn)化單位捕撈努力量漁獲量(SCPUE, d)的分布 虛線框表示各因子高值區(qū), 空白區(qū)域?yàn)閿?shù)據(jù)缺失

    SCPUE從9月到12月呈先增加后下降的趨勢, 9—10月份逐漸增加, 11—12月份逐漸降低, 最高SCPUE出現(xiàn)在10月份中上旬, 最低SCPUE出現(xiàn)在12月份中下旬。調(diào)查期間, SCPUE主要變化范圍為0.3~1.5; 最大值為1.574 (2015年10月上旬), 最小值為0.29 (2013年12月下旬) (圖3d)??臻g上, 較高的SCPUE主要分布在18°—19°N和20°—21°N海域(圖4d、圖5d)。調(diào)查期間, 北部灣漁業(yè)資源每旬的數(shù)據(jù)量主要為4~10個(gè)。其中, 2011—2015年9月上旬、2013年12月中旬?dāng)?shù)據(jù)缺失, 2011—2012年12月中上旬、2011—2015年9月中旬漁業(yè)資源數(shù)據(jù)量較少(圖3e)。

    2.3 海面風(fēng)場、海表溫度、葉綠素a濃度與SCPUE的關(guān)系

    SSW、SST、Chl和SCPUE的多元線性回歸分析結(jié)果表明, SST隨著SSW的增加而逐漸降低, 風(fēng)速在6~8m×s–1時(shí), SST呈波動(dòng)變化, 當(dāng)風(fēng)速大于6m×s–1時(shí), SST下降(圖5)。SST與Chl呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)的關(guān)系, 隨著SST的增加Chl逐漸降低。當(dāng)SST在22~28℃時(shí), SCPUE隨水溫的升高而逐漸增加; SST高于28℃后, SCPUE呈下降的趨勢。此外, Chl為0.5~1.5mg×m–3時(shí)SCPUE較高, Chl大于1.5mg×m–3之后SCPUE逐漸下降(圖5)。單因素方差分析結(jié)果表明, SSW、SST、Chl和SCPUE各變量之間的相關(guān)性顯著(<0.05)。

    圖5 北部灣海面風(fēng)場(SSW)、海表溫度(SST)、葉綠素濃度(Chl a)和標(biāo)準(zhǔn)化單位捕撈努力量漁獲量(SCPUE)的多元線性回歸分析 x軸密度須線表示數(shù)據(jù)點(diǎn)密度, 圖中空心圓點(diǎn)表示樣本數(shù)據(jù), 粗實(shí)線表示平滑擬合曲線, 細(xì)直線表示線性擬合曲線

    北部灣海域SST、Chl和SCPUE的空間趨勢面插值分析結(jié)果表明, 在SST為22~28℃、Chl為0.5~1.5mg×m–3時(shí), SCPUE隨著SST的升高和Chl的降低而增加。較高的SCPUE分布在SST為27~29℃、Chl為0.5~1.5mg×m–3的海域(圖6)。

    3 討論

    風(fēng)場通過驅(qū)動(dòng)海面洋流使表層海水交換, 影響海表溫度的變化(牙韓爭等, 2015)。本研究表明, 調(diào)查期間北部灣的SST隨SSW的增加逐漸降低, 當(dāng)SSW大于6m×s–1時(shí), SST顯著下降。這與粵東沿海冬季風(fēng)和海表溫度的相關(guān)性研究結(jié)果一致(王蓉等, 2008)。在北部灣, 9月份到12月份東北季風(fēng)逐漸強(qiáng)盛(張淑平等, 2015), 該時(shí)期較高的風(fēng)速帶來的干冷空氣使海表溫度降低(王佳瑩等, 2017)。秋冬季北部灣SST和Chl呈負(fù)相關(guān)的關(guān)系(圖5), 研究表明, 在北部灣SST較高的水域, Chl較低(Shen et al, 2018), 這與本研究結(jié)果一致。

    圖6 北部灣海面風(fēng)場(SSW)、海表溫度(SST)、葉綠素濃度(Chl a)和標(biāo)準(zhǔn)化單位捕撈努力量漁獲量(SCPUE)的空間關(guān)系

    溫度是影響魚類活動(dòng)重要的環(huán)境因子之一, 魚類的聚集、遷移洄游和分布等都直接或間接地受到環(huán)境溫度的限制(胡奎偉等, 2012)?;贕LM模型的CPUE標(biāo)準(zhǔn)化不僅能夠客觀反映北部灣燈光罩網(wǎng)漁場漁業(yè)資源的變化(官文江等, 2014), 還可以衡量不同時(shí)空和環(huán)境因子對CPUE的影響(戴小杰等, 2011)。本研究表明, 當(dāng)GLM模型中加入SST因子之后, 模型的AIC值降低, 且在最佳模型中, SST相對重要性占72.5% (表2), 漁業(yè)資源CPUE受SST影響最大。秋冬季(9—12月)北部灣燈光罩網(wǎng)漁場的SST為22~30℃, 高資源量(SCPUE)出現(xiàn)在27~29℃的海域。北部灣燈光罩網(wǎng)主要的漁獲物為帶魚、鲹科魚類、槍烏賊等, 其中帶魚占較大比例(圖1)。帶魚的主要攝食對象為頭足類, 如槍烏賊和鲹科魚類等(顏云榕等, 2010)。其中槍烏賊生長的適宜溫度范圍為27~28.9℃ (范江濤等, 2017), 與本研究高資源量(SCPUE)海域的溫度一致, 這對帶魚的棲息地具有一定的指示作用。在南海北部, 藍(lán)圓鲹的最適SST為28.28℃ (范江濤等, 2018), 與北部灣燈光罩網(wǎng)漁場一致。10月份北部灣高資源量(SCPUE)一部分分布在18°—19°N海域(圖4d), 這可能是受19°N附近暖水池的影響(圖4b)。由于南海暖水入侵, 在海南島西部19°N附近海域形成了一個(gè)順時(shí)針渦旋(陳振華, 2013), 導(dǎo)致北部灣暖水池的形成(Li et al, 2012)。該暖水池形成于10月份, 11月份達(dá)到強(qiáng)盛, 12月份開始消退。該暖水池的溫度為26.2~ 28.3℃ (陳振華, 2013), 與本研究中漁業(yè)資源量最適宜SST一致, 表明暖水池帶來的相對高溫水體為魚類的棲息提供了適宜的環(huán)境。

    海域Chl指示浮游植物的生長狀況, 反映海域初級(jí)生產(chǎn)力水平, 影響魚類聚集和分布(Pitchaikani et al, 2016)。北部灣漁業(yè)資源的分布與浮游生物密切相關(guān)(賈曉平等, 2003), 浮游植物Chl直接影響?zhàn)D料生物的生物量和分布。本研究表明, 9—12月, 北部灣燈光罩網(wǎng)漁場資源量高值區(qū)出現(xiàn)在Chl為0.5~1.5mg×m–3的海域。這與臺(tái)灣海峽的鲹科類漁業(yè)資源主要聚集在Chl為0.2~1.0mg×m–3的研究結(jié)果相似(李雪丁, 2006)??臻g上, 高資源量(SCPUE)主要分布在17°—19°N和20°— 21°N海域。其中, 在17°—19°N海域, 9月份海表溫度較高、風(fēng)速較低, 海水層化作用加強(qiáng)(Varela et al, 1992), 不利于海水的垂直運(yùn)動(dòng), 底層營養(yǎng)物質(zhì)難以到達(dá)表層, 導(dǎo)致9月份表層Chl偏低, 因此9月份SCPUE較低; SCPUE從10月份到12月份逐漸下降, 與Chl基本呈負(fù)相關(guān)的關(guān)系(圖4c、4d), 即出現(xiàn)了“高葉綠素低資源量”和“低葉綠素高資源量”的現(xiàn)象(余景等, 2017), 這可能與北部灣的季風(fēng)和環(huán)流有關(guān)。10—12月份在19°N附近海域出現(xiàn)Chl高值中心(圖4c), 季風(fēng)及海底地形等因素導(dǎo)致海南島西部形成上升流(Lü et al, 2008), 誘發(fā)底層富含營養(yǎng)鹽的海水向上涌升, 使表層營養(yǎng)鹽增加, Chl逐漸升高(張淑平等, 2015)。10月份東北季風(fēng)較弱, 海水垂直運(yùn)動(dòng)不明顯, 營養(yǎng)鹽分布不均衡(吳敏蘭, 2014), 但該時(shí)期在19°N附近出現(xiàn)的暖水池為魚類提供了適宜的棲息溫度, 因此10月份SCPUE較高; 而12月份由于強(qiáng)烈的冬季風(fēng)及環(huán)流(高勁松等, 2014), 使水體擾動(dòng)作用加強(qiáng), 且冬季的SST較低, 不利于魚類的棲息與攝食。在20°—21°N的近岸海域, 海底地形平坦, 地勢自西北向東南傾斜, 沿岸眾多河流攜帶大量陸源營養(yǎng)物質(zhì)入海(劉子琳等, 1998; 宋星宇等, 2004)。此外, 該區(qū)域水深變淺、潮汐流增強(qiáng)導(dǎo)致混合加強(qiáng), 使表層營養(yǎng)鹽充足, 浮游植物大量繁殖, 有利于海洋生物的攝食和聚集。因此, 在20°—21°N的近岸海域資源量(SCPUE)較高。

    4 結(jié)論

    本文應(yīng)用衛(wèi)星遙感海洋環(huán)境數(shù)據(jù)和漁業(yè)資源燈光罩網(wǎng)生產(chǎn)資料, 分析了北部灣燈光罩網(wǎng)漁場與海洋環(huán)境因子的關(guān)系。研究表明, 北部灣燈光罩網(wǎng)漁場的時(shí)空分布與季風(fēng)、19°N附近的暖水池和Chl分布等因素有關(guān)。本文只選取了衛(wèi)星遙感可獲取的SSW、SST、Chl等環(huán)境因子, 后續(xù)研究中考慮氣候變動(dòng)、人類活動(dòng)、漁船捕撈效率等因素對北部灣燈光罩網(wǎng)漁場的影響, 更準(zhǔn)確分析北部灣燈光罩網(wǎng)漁場的分布特征與影響因素。

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    (一)馬克思全球化思想為中國共產(chǎn)黨提出和闡明解決當(dāng)今全球化復(fù)雜問題的“中國方案”提供了科學(xué)合理的思維方式。馬克思從人類歷史紀(jì)元式總體性變革角度將全球化看作時(shí)代特征以及人類文明發(fā)展的大趨勢,既超越了一般全球化理論把全球化同質(zhì)地等同于西方化的“西方中心論”思維方式,也超越了反全球化理論把“全球化”與“地方化”簡單對立起來的二元論思維方式,這對于我們推進(jìn)中國特色社會(huì)主義建設(shè)事業(yè),既強(qiáng)調(diào)其符合現(xiàn)代人類文明發(fā)展大道一般性要求的全球化意義,又注重其對中華優(yōu)秀民族文化傳統(tǒng)的弘揚(yáng)和創(chuàng)造性轉(zhuǎn)換,從而將構(gòu)建“人類命運(yùn)共同體”與實(shí)現(xiàn)中華民族偉大復(fù)興的中國夢有機(jī)統(tǒng)一起來,有著極為深刻的方法論啟示。

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    Relationship between spatial-temporal distribution of light falling-net fishing ground and marine environments*

    WANG Yanfeng1, 2,YU Jing1, CHEN Pimao1, YU Jie1, LIU Zhunan1, 2

    1. South China Sea Fisheries Research Institute, Chinese Academy of Fishery Sciences, Guangdong Provincial Key Laboratory of Fishery Ecology and Environment, Scientific Observing and Experimental Station of South China Sea Fishery Resources and Environment, Ministry of Agriculture and Rural Affairs, Guangdong Engineering Technology Research Center of Marine Recreational Fishery, Key Laboratory of Marine Ranching Technology, Chinese Academy of Fishery Sciences, Guangzhou 510300, China; 2. College of marine science, Shanghai Ocean University, Shanghai 201306, China

    We analyze the relationship between spatial-temporal distribution of light falling-net fishing ground and marine environments in Beibu Gulf, based on standardized catch per unit effort (CPUE) of fishery resources through generalized linear model (GLM) and multiple linear regression. The data used include light falling-net survey data and satellite remote sensing data, namely, sea surface wind (SSW), sea surface temperature (SST), Chlorophyllconcentration (Chl). Results show the optimum SST and Chlof light falling-net fishing ground in Beibu Gulf were 27~29 ℃ and 0.5~1.5 mg×m–3, respectively. Higher stock density appears in the first and middle 10 days of October, and distributed in the area of 18°—19°N and 20°—21°N. The spatial-temporal distribution of light falling-net fishing ground in Beibu Gulf is linked with monsoon, warm pool in 19°N, Chl, and so on.

    light falling-net; catch per unit effort; marine environments; remote sensing; Beibu Gulf

    date: 2018-11-27;

    date: 2019-02-20.

    National Key Research and Development Program of China (2018YFD0900901); Central Public-interest Scientific Institution Basal Research Fund, Chinese Academy of Fishery Sciences (2018HY-ZD0104, 2019CY0403); Natural Science Fundation of Guangdong Province (2018A030313120); State Key Laboratory of Tropical Oceanography, South China Sea Institute of Oceanology, Chinese Academy of Sciences (LTO1806)

    YU Jing. E-mail: yujing@scsfri.ac.cn

    P745.23

    A

    1009-5470(2019)05-0068-09

    10.11978/2018129

    http://www.jto.ac.cn

    2018-11-27;

    2019-02-20。

    殷波編輯

    國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃(2018YFD0900901); 中國水產(chǎn)科學(xué)研究院中央級(jí)公益性科研院所基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)(2018HY-ZD0104、2019CY0403); 廣東省自然科學(xué)基金(2018A030313120); 熱帶海洋環(huán)境國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(中國科學(xué)院南海海洋研究所)開放課題(LTO1806)

    王言豐(1992—), 女, 在讀碩士研究生, 研究方向?yàn)楹Q鬂O業(yè)生態(tài)。E-mail: 275002899@qq.com

    余景(1974—), 女, 副研究員, 主要從事海洋漁業(yè)遙感研究。E-mail: yujing@scsfri.ac.cn

    *感謝胡啟偉、毛江美對數(shù)據(jù)分析的幫助, 謹(jǐn)致熱忱。

    Editor: YIN Bo

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