基于約束線性回歸的柔魚棲息地指數(shù)漁場(chǎng)預(yù)報(bào)模型構(gòu)建*

崔雪森 周為峰 唐峰華 戴 陽(yáng) 張勝茂 程田飛

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基于約束線性回歸的柔魚棲息地指數(shù)漁場(chǎng)預(yù)報(bào)模型構(gòu)建*

崔雪森①周為峰 唐峰華 戴 陽(yáng) 張勝茂 程田飛

(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(kāi)發(fā)利用重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 上海 200090)

柔魚()是我國(guó)在西北太平洋重要的商業(yè)捕撈對(duì)象，對(duì)其漁場(chǎng)進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)報(bào)是提高漁業(yè)生產(chǎn)能力的重要內(nèi)容。本研究分別選取2005~2013年我國(guó)在該海域的柔魚漁獲量和捕撈努力量作為計(jì)算適宜度指數(shù)(SI)的2種指標(biāo)，利用包括海表溫度、葉綠素a (Chl-)濃度、表溫梯度強(qiáng)度和100 m水深的Argo浮標(biāo)水溫?cái)?shù)據(jù)在內(nèi)的海洋環(huán)境因子，通過(guò)非線性回歸，生成了不同環(huán)境因子的SI曲線。在考慮約束條件的前提下，建立2種柔魚漁場(chǎng)的棲息地指數(shù)(HSI)模型，并利用逐步回歸剔除不顯著的解釋變量。2種模型擬合優(yōu)度比較的結(jié)果顯示，利用漁獲量建立的模型具有更高的精度，其中，7~11月模型的調(diào)整后相關(guān)系數(shù)分別為0.853 (<0.001)、0.773 (<0.001)、0.789 (<0.001)、0.745 (<0.001)和0.724 (<0.0001)。各環(huán)境因子的SI權(quán)重系數(shù)符合約束條件，并隨著季節(jié)的變化，權(quán)重值有所不同。在主要漁汛期間(7、8和10月)，100 m水深溫度的SI對(duì)HSI得分起到了最關(guān)鍵作用；而在漁汛末期(11月)，與海表溫度相關(guān)的SI成為影響HSI的最重要因子。利用該模型對(duì)2014年進(jìn)行預(yù)報(bào)實(shí)驗(yàn)，預(yù)報(bào)結(jié)果與實(shí)際漁場(chǎng)在空間分布上具有一致性。全年統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示，高HSI (>0.7)的區(qū)域漁獲量占總漁獲量的49.06%，而低HSI (<0.3)區(qū)域漁獲量?jī)H占9.06%，表明該模型具有一定的漁場(chǎng)預(yù)報(bào)能力。

柔魚；西北太平洋；約束條件；棲息地指數(shù)

柔魚()是西北太平洋重要的經(jīng)濟(jì)魚種之一，其種群通常分為東部秋生群、中部秋生群、西部冬春生群和中東部冬春生群，其中，西部冬春生群位于170°E以西漁場(chǎng)(Yatsu, 1998; Chen, 2003)，是中國(guó)在西北太平洋從事魷釣作業(yè)的傳統(tǒng)捕撈對(duì)象(陳新軍等, 2011)。作為一種短生命周期的生態(tài)機(jī)會(huì)主義者，柔魚的資源豐度與分布對(duì)產(chǎn)卵與索餌場(chǎng)的環(huán)境條件很敏感(Chen, 1999; Nigmatullin, 2001)。根據(jù)該魚種的這一特性，國(guó)內(nèi)外學(xué)者分別設(shè)計(jì)了諸如MaxEnt(Alabia, 2015a、2015b)、GLM和GAM(Tian, 2009b)、貝葉斯方法(Cao, 2014; 崔雪森等, 2015)、支持向量機(jī)(崔雪森等, 2016)等多種柔魚資源評(píng)估和漁場(chǎng)分析預(yù)報(bào)模型。除此之外，棲息地指數(shù)(Habitat suitability index, HSI)模型也在漁業(yè)領(lǐng)域得到了越來(lái)越廣泛的應(yīng)用(Vinagre, 2006; 馮波等, 2007; Chen, 2009; 丁琪等, 2015)，柔魚漁場(chǎng)與環(huán)境因子之間關(guān)系的研究也有相關(guān)報(bào)道(陳新軍等, 2009; Tian, 2009a; Chen, 2010; Igarashi, 2013)。

相關(guān)漁業(yè)研究中，HSI模型的最基本算法包括連乘法、最小值法、最大值法、幾何平均法和算術(shù)平均法等5種(龔彩霞等, 2011)，其中算術(shù)平均法是較為常用的一種方法，在柔魚的相關(guān)研究中，通常比其他方法能更好地定義最適棲息地指數(shù)(陳新軍等, 2009; Chen, 2010)。過(guò)去算術(shù)平均法中各個(gè)要素的適宜度指數(shù)多采用相同的權(quán)重，近年來(lái)，學(xué)者越來(lái)越注重不同環(huán)境因子對(duì)綜合棲息地指數(shù)的貢獻(xiàn)大小。通過(guò)專家知識(shí)賦予各個(gè)環(huán)境因子的SI變量不同的權(quán)重，或采用對(duì)不同變量權(quán)重的排列組合，用枚舉法從中篩選出最優(yōu)模型的權(quán)重，從而提升了分析和預(yù)報(bào)漁場(chǎng)的準(zhǔn)確性(胡貫宇等, 2015; 范江濤等, 2016)。但專家知識(shí)常帶有一定的主觀性，而通過(guò)權(quán)重組合篩選得到的結(jié)果也可能只是一組近似的最優(yōu)權(quán)重組合，也未考慮不同環(huán)境因子SI之間的共線性問(wèn)題。另外，當(dāng)環(huán)境變量數(shù)目增大到一定程度時(shí)，上述枚舉法也會(huì)更繁瑣。

本研究擬在算術(shù)平均法HSI模型基礎(chǔ)上，利用約束條件的線性回歸，得出不同環(huán)境適宜指數(shù)權(quán)重的最優(yōu)值組合，從而為簡(jiǎn)化模型參數(shù)篩選過(guò)程、提升利用模型分析和預(yù)報(bào)漁場(chǎng)精度提供一定的參考。

1 材料與方法

1.1 數(shù)據(jù)處理

1.1.1 漁獲數(shù)據(jù) 本研究中的漁獲數(shù)據(jù)由上海海洋大學(xué)魷釣技術(shù)組提供，時(shí)間范圍為2005~2013年，空間范圍為145°~170°E、35°~47°N，內(nèi)容包括生產(chǎn)日期、空間信息(經(jīng)度和緯度)、產(chǎn)量、作業(yè)次數(shù)等，按1°×1°網(wǎng)格分月進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。盡管單位捕撈努力量漁獲量(Catch per unit effort，CPUE)常用作漁業(yè)資源的豐度指數(shù)，但在基于商業(yè)目的捕撈數(shù)據(jù)中，CPUE與資源量的關(guān)系常會(huì)受到漁民捕撈行為的影響(易明華等, 2009)，因此，并不能很好地表征柔魚的資源豐度。雖然漁獲量受捕撈努力量的影響，但多年累加的漁獲量重心可反映柔魚資源的空間位置變化(唐峰華等, 2015)，因此，本研究利用分月的多年累加漁獲量作為計(jì)算適宜度指數(shù)的指標(biāo)。另外，以分月累加捕撈努力量(作業(yè)漁船數(shù))為基礎(chǔ)計(jì)算適宜度指數(shù)，以便同由漁獲計(jì)算的適宜度指數(shù)模型進(jìn)行比較，從而獲得更優(yōu)的模型。

1.1.2 環(huán)境數(shù)據(jù)來(lái)源與處理 大量研究表明，柔魚漁場(chǎng)與海表溫度(SST, ℃)、葉綠素a濃度(Chl-, mg/m3)和SST梯度強(qiáng)度(Grad, ℃/km)有密切關(guān)系(Chen, 1999; 余為等, 2015; Chen, 2014)。本研究中SST與Chl-的月平均數(shù)據(jù)均從NASA的Oceancolor網(wǎng)站(http://oceancolor.gsfc.nasa.gov/)獲得，按照1°×1°網(wǎng)格進(jìn)行平均化處理，并根據(jù)Pi等(2010)的方法計(jì)算SST梯度強(qiáng)度。本研究對(duì)SST梯度和Chl-分布進(jìn)行D'Agostino檢驗(yàn)，結(jié)果顯示，偏度值(Skewness)分別達(dá)到2.082(<0.001)和0.659 (<0.001)，均為顯著正偏分布，因此，對(duì)其均取自然對(duì)數(shù)，分別記作lnGrad和lnChl-。

另外，研究表明，西北太平洋柔魚西部漁場(chǎng)水溫垂直結(jié)構(gòu)對(duì)柔魚資源分布有重要影響，白天該水域柔魚棲息水層約為100 m (陳新軍, 2015)。本研究將該深度水溫(T100, ℃)也作為參考環(huán)境因子之一。該數(shù)據(jù)由日本海洋地球科技機(jī)構(gòu)(JAMSTEC)提供(http://www. jamstec.go.jp/)，為Argo月平均客觀分析結(jié)果，水平空間分辨率為1°×1°。

1.2 HSI模型的建立

HSI模型是20世紀(jì)80年代美國(guó)魚類和野生動(dòng)物保護(hù)署提出的，是定量研究生物對(duì)棲息地適應(yīng)程度與棲息地生境因子之間關(guān)系的經(jīng)典方法，模型所得指數(shù)越高，棲息地質(zhì)量越高，指數(shù)取值范圍在0~1之間(Bain, 1982)。

任中華等(2014)在長(zhǎng)鰭金槍魚()漁場(chǎng)分析中采用了非線性回歸，獲得各環(huán)境的SI曲線。本研究也采用了類似方法，以漁獲量或捕撈努力量作為因變量，分別建立與各環(huán)境因子的回歸曲線(公式1)，再對(duì)擬合值進(jìn)行歸一化處理，從而確定各環(huán)境因子的SI(公式2)。

1.3 帶有約束的線性回歸

將歷史數(shù)據(jù)中各環(huán)境因子的適宜度指數(shù)與綜合適宜指數(shù)匹配后，在一定約束條件下進(jìn)行回歸?；貧w模型形式(公式3)為：

約束條件為：

式中，定義同1.2，為回歸方程中解釋變量的系數(shù)，利用統(tǒng)計(jì)分析軟件SAS(Statistical analysis system)進(jìn)行求解。

由于SI均由環(huán)境因子與漁獲量或捕撈努力量的關(guān)系建立，在理論上二者不應(yīng)出現(xiàn)負(fù)相關(guān)，但在SAS中不能以不等式的形式對(duì)β進(jìn)行限定，而一旦結(jié)果中β出現(xiàn)負(fù)值的情況，則可能是由于不同環(huán)境因子的SI之間存在多重共線性造成，這會(huì)導(dǎo)致模型估計(jì)失真。針對(duì)這種可能出現(xiàn)的情況，本研究擬通過(guò)以AIC(Akaike information criterion)最大值為篩選標(biāo)準(zhǔn)的逐步回歸方法，調(diào)整進(jìn)入模型的解釋變量個(gè)數(shù)，確保模型具有正確的物理意義。另外，模型添加的約束條件是否恰當(dāng)，取決于模型在施加約束條件前后的解釋能力有無(wú)較大變化，或者是約束條件對(duì)模型的影響是否顯著。如果約束條件對(duì)模型的影響顯著，則可判定模型中的約束條件不成立(Pringle, 1971)。

2 結(jié)果

2.1 各環(huán)境因子的SI擬合參數(shù)

根據(jù)各月份漁獲量和捕撈努力量在不同環(huán)境因子下的分布情況，利用公式(1)分別進(jìn)行非線性回歸，獲得到各環(huán)境因子的SI擬合曲線的參數(shù)值(表1和表2)，值均小于0.0001，由和值計(jì)算各環(huán)境因子SI值(公式2)。

表1 以漁獲量為基礎(chǔ)的4種環(huán)境因子SI曲線的擬合參數(shù)

Tab.1 Fitting parameters of SI curves for 4 environmental factors based on catch

表2 以捕撈努力量為基礎(chǔ)的4種環(huán)境因子SI曲線的擬合參數(shù)

Tab.2 Fitting parameters of SI curves for 4 environmental factors based on fishing effort

2.2 模型選擇與模型參數(shù)

利用不同的SI來(lái)源(漁獲量和捕撈努力量)的環(huán)境因子SI值和綜合棲息地指數(shù)HSI，在約束條件(公式3)限制下進(jìn)行逐步回歸，構(gòu)建7~11月的漁預(yù)報(bào)模型。對(duì)模型進(jìn)行檢驗(yàn)，調(diào)整后相關(guān)系數(shù)見(jiàn)表3(< 0.001)。

由表3可知，當(dāng)以漁獲量作為SI來(lái)源構(gòu)建模型時(shí)，各月調(diào)整后相關(guān)系數(shù)在0.724~0.853之間，全年平均值為0.777，均大于以捕撈努力量為SI來(lái)源的模型，表明以漁獲量為基礎(chǔ)的模型擬合結(jié)果更為準(zhǔn)確。其中，7~9月以及11月的模型剔除了作用不顯著的變量(7月為SIlnGrad，8、9月均為SISST，11月為SIlnChl-a)；而在10月的模型中，4個(gè)解釋因子均得到保留。經(jīng)檢驗(yàn)，各解釋變量值均小于0.05。各月份模型中解釋變量的系數(shù)和均為1且都為正值，符合事先的約束條件。RESTRICT值均不顯著，表明約束條件對(duì)模型的解釋能力無(wú)明顯影響。所有模型中方差膨脹因子(VIF)均小于10，說(shuō)明解釋變量之間不存在多重共線性現(xiàn)象，從而不會(huì)影響到回歸模型參數(shù)的正確估計(jì)。最大參數(shù)估計(jì)值和最大第Ⅱ 類平方和的變量隨季節(jié)有所變化，7月為SIT100和SIlnChl-a，8月均為SIT100，9月為SIlnChl-a，10月均為SIT100，而11月均為SISST(表4)。

表3 基于2種不同SI來(lái)源的模型擬合優(yōu)度

Tab.3 The goodness-of-fit of models based on 2 different SI sources

表4 回歸模型的各參數(shù)估計(jì)

Tab.4 Parameter estimation of regression model

2.3 2014年預(yù)報(bào)結(jié)果檢驗(yàn)

將2014年7~11月的環(huán)境數(shù)據(jù)分別輸入模型，計(jì)算該海域柔魚漁場(chǎng)的HSI值，與各月的相對(duì)漁獲量值進(jìn)行疊加，結(jié)果見(jiàn)圖1。其中，各月漁獲量的相對(duì)值高低采用四分位數(shù)的級(jí)別來(lái)表示(1~4級(jí)依次增高)。

結(jié)果顯示，綜合適宜度指數(shù)高值在7月處于40°N左右，主要分布在155°E以西和160°E以東兩塊水域，實(shí)際生產(chǎn)主要在西部的高HSI值區(qū)；8月預(yù)報(bào)漁場(chǎng)向東北方向移動(dòng)，與實(shí)際漁場(chǎng)移動(dòng)方向一致，9月的預(yù)報(bào)和實(shí)際漁場(chǎng)面積均達(dá)到最大；10~11月漁場(chǎng)向西南方向移動(dòng)。總體上看，HSI相對(duì)較大值(暖色)區(qū)域和實(shí)際漁場(chǎng)的位置大體接近或重合，二者的移動(dòng)方向在空間上具有一致性。統(tǒng)計(jì)結(jié)果見(jiàn)表5，2014年HSI>0.7的漁區(qū)(高質(zhì)量棲息地)的產(chǎn)量占全年總產(chǎn)量的49.06%，而低質(zhì)量棲息地的漁區(qū)(HSI<0.3)中的漁獲量的占比不足10%。從分月產(chǎn)量分布看，7~10月產(chǎn)量占比隨著HSI 3個(gè)級(jí)別(棲息地質(zhì)量由低到高)依次遞增，而11月HSI介于低和高質(zhì)量棲息地之間的產(chǎn)量百分比最高，達(dá)42.12%，說(shuō)明該月預(yù)報(bào)效果相對(duì)稍差。

3 討論

西北太平洋柔魚屬于外洋性高度洄游的頭足類。在漁汛初期，柔魚向北或東北洄游，進(jìn)入黑潮與親潮交匯區(qū)，8~10月主要分布在親潮前鋒區(qū)域及其周邊水域。10~11月后，柔魚隨著親潮冷水團(tuán)的擴(kuò)展向南洄游(陳新軍, 1995)，其漁場(chǎng)分布、變動(dòng)與海洋生物、物理因子關(guān)系極其密切(Chen, 1999; Ichii, 2009; Chen, 2014; 余為等, 2015)。本研究雖未直接使用環(huán)境因子建立模型，但模型中某個(gè)環(huán)境SI變量的存在與否以及系數(shù)大小的變動(dòng)，在一定程度上也代表了環(huán)境因子對(duì)漁場(chǎng)影響程度的變化。研究表明，在不同月份不同環(huán)境因子對(duì)漁場(chǎng)分布的作用也有所差異。

圖1 2014年實(shí)際作業(yè)漁場(chǎng)與HSI模型預(yù)報(bào)結(jié)果比較

表5 2014年實(shí)際產(chǎn)量在不同HSI級(jí)別中所占比例

Tab.5 Proportion of practical catch for different levels of HSI in 2014 (%)

3.1 不同季節(jié)的環(huán)境因子重要性分析

研究表明，SST對(duì)柔魚漁場(chǎng)的分布影響顯著 (陳新軍, 1995; Tian, 2009)，但由于柔魚具有垂直洄游現(xiàn)象，一般白天棲息水層較深，因此，深層水溫結(jié)構(gòu)在漁場(chǎng)形成中起到了重要的作用(王堯耕等, 2005)。超聲波發(fā)射器得到的信號(hào)顯示，西部冬春生種群白天(日出1 h后到日落1 h前)較高頻率的棲息深度應(yīng)為120 m左右(酒井等, 2016)，而0~100 m溫度梯度是影響漁獲量主要因子之一(陳新軍等, 2004)。村田等(1983)認(rèn)為，北太平洋170°E以西海域的主要分布水域，6~8月100 m水深的水溫與柔魚漁場(chǎng)有密切關(guān)系：其中，6月位于黑潮暖水分支的10℃ 等溫線，7月和8月位于黑潮分支與親潮前鋒之間的5℃等溫線附近。表4顯示，7、8和10月SIT100系數(shù)在模型中具有最大權(quán)重或最高的第Ⅱ類平方和，表明了 100 m水深溫度的SI對(duì)HSI的起到了最重要作用，也間接反映了該水層水溫對(duì)漁場(chǎng)的較大影響，這與之前的學(xué)者所得出的結(jié)論一致。同時(shí)，從模型參數(shù)表中也可發(fā)現(xiàn)，盡管100 m水深溫度在幾乎整個(gè)漁汛期中都起到了重要的作用，但當(dāng)進(jìn)入11月后，其作用有所減弱(表4)。該月與SST相關(guān)的SI成為影響綜合適應(yīng)度指數(shù)的最重要因子。11月以后親潮勢(shì)力增強(qiáng)，柔魚會(huì)隨著親潮的南下而向南洄游，因此，在漁汛后期，親潮SST的特征等值線應(yīng)成為確定漁場(chǎng)位置的重要參考指標(biāo)。

柔魚在夏秋季索餌洄游階段，漁場(chǎng)位置主要處于黑潮鋒面附近；而到了冬季的產(chǎn)卵洄游階段，中心漁場(chǎng)集中于親潮的鋒面或暖水團(tuán)中(陳新軍, 1995; 余為等, 2015)。由此可知，柔魚漁場(chǎng)與水溫的鋒面關(guān)系相當(dāng)密切。本研究顯示，除7月外，柔魚的綜合適應(yīng)度指數(shù)都與海表溫度梯度SI顯著相關(guān)(<0.001)，說(shuō)明鋒面對(duì)柔魚的匯聚作用明顯。另一方面，因Chl-濃度與柔魚餌料生物密切相關(guān)(余為等, 2015)，因此，其對(duì)漁場(chǎng)的作用也不可忽略。從柔魚產(chǎn)量與Chl-濃度的關(guān)系來(lái)看，柔魚漁發(fā)期Chl-含量分布集中，并呈偏態(tài)分布(王文宇等, 2003)。在本研究中，7~10月模型中與Chl-相關(guān)的SI變量均表現(xiàn)為顯著(< 0.05)，也印證了這一點(diǎn)。而到了11月，隨著水溫降低，模型中與Chl-濃度相關(guān)的SI變量因不顯著而在逐步回歸中剔除。Wang等(2010)研究表明，11月北太平洋葉綠素平均濃度在整個(gè)漁汛期處于最高水平，葉綠素分布較均勻。同時(shí)，進(jìn)入10、11月后，隨著海水混合的增加和層化的減弱，對(duì)于某些魚類[(如秋刀魚()]來(lái)說(shuō)，決定漁場(chǎng)位置和洄游路線的主要因子不再是食物，而是生理忍耐溫度(Saitoh, 1986)?？赡苷怯捎谝陨显颍沟迷撛路莸娜~綠素濃度不再成為影響柔魚分布的顯著因子，取而代之的是與海水溫度相關(guān)的環(huán)境因子。

3.2 模型的檢驗(yàn)精度問(wèn)題

2014年的檢驗(yàn)結(jié)果雖能在一定程度上體現(xiàn)出本模型的預(yù)報(bào)效果，但與前人的相關(guān)研究比較，預(yù)報(bào)精度并無(wú)明顯提高，究其原因可能有以下三方面：(1)環(huán)境指標(biāo)的選擇不同。本研究采用了海表溫度、葉綠素濃度、SST梯度和100 m水深溫度4個(gè)因子構(gòu)建模型，過(guò)去類似研究中所涉及的環(huán)境指標(biāo)還包括表層或次表層鹽度(SSS)、海面高度(SSHA)等(Chen2010; Igarashi, 2013)，環(huán)境指標(biāo)的不同導(dǎo)致了預(yù)報(bào)能力的差異。(2)空間分辨率的設(shè)定問(wèn)題?？紤]到Argo數(shù)據(jù)的空間分辨率較低，本研究以1°×1°為空間單位構(gòu)建了模型，而過(guò)去研究多采用0.5°×0.5°(Tian, 2009; Chen, 2010)。較低的空間分辨率會(huì)損失更多的有用環(huán)境細(xì)節(jié)信息，從而降低了模型的預(yù)報(bào)能力。(3)空間上固定的約束權(quán)重系數(shù)。陳新軍等(2007)研究表明，不同海域柔魚分布的適宜環(huán)境會(huì)隨著空間位置的改變而發(fā)生變化。如在150°E以西海域，柔魚的最適SST為13~18℃，150°~165°E海域?yàn)?4~18℃，165°~180°E海域?yàn)?1~14℃。而本模型在整個(gè)漁場(chǎng)范圍內(nèi)都采用了固定的約束權(quán)重系數(shù)，從而導(dǎo)致某些月份預(yù)報(bào)結(jié)果與實(shí)際生產(chǎn)位置有所偏離。

3.3 與其他模型的比較

魚類通常會(huì)受多個(gè)環(huán)境因子的影響，因此，將多個(gè)適宜度指數(shù)相結(jié)合，計(jì)算其綜合的適宜度指數(shù)，其物理意義明確，相對(duì)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)等黑盒模型，更便于直接對(duì)海洋環(huán)境與漁場(chǎng)關(guān)系做出合理解釋。傳統(tǒng)漁業(yè)HSI的應(yīng)用研究中，不同環(huán)境的SI權(quán)重值通常由漁業(yè)專家知識(shí)獲得，但該方法帶有一定的主觀判斷成分(Prager, 1990)。馮永玖等(2014)通過(guò)遺傳算法自動(dòng)優(yōu)化魚類HSI的建模并獲取參數(shù)，但該模型復(fù)雜性和建模難度均較高。本研究通過(guò)帶約束條件的回歸，計(jì)算出各個(gè)環(huán)境因子SI的不同權(quán)重，從而體現(xiàn)出各個(gè)棲息地變量的相對(duì)重要性，過(guò)程相對(duì)容易。

另一方面，本研究中由于考慮了回歸系數(shù)的約束條件，使該模型在應(yīng)用中也受到了一定的限制。如果參數(shù)RESTRICT值過(guò)大，就有可能影響模型的參數(shù)估計(jì)的正確性。同時(shí)，解釋變量間的多重共線性問(wèn)題也是值得注意的一點(diǎn)。尤其是當(dāng)觀測(cè)數(shù)量相對(duì)解釋變量不大時(shí)，問(wèn)題可能更為突出。在這種情況下，可結(jié)合Lasso回歸等方法，消除多重共線性帶來(lái)的負(fù)面影響，從而對(duì)回歸系數(shù)給出更為穩(wěn)健的估計(jì)(易雨君等, 2013)。

綜上所述，本研究在前人HSI模型已有成果的基礎(chǔ)上，利用帶約束的線性回歸方法，獲得了不同環(huán)境SI的最佳權(quán)重組合和參數(shù)估計(jì)，構(gòu)建了西北太平洋柔魚漁場(chǎng)的HSI預(yù)報(bào)模型，具有一定的實(shí)用性。研究表明，該方法不僅有利于分析不同環(huán)境因子對(duì)漁場(chǎng)生成的重要性，而且也為降低HSI模型結(jié)構(gòu)的復(fù)雜度提供了一種有效手段。

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(編輯 馬璀艷)

The Construction of Habitat Suitability Index Forecast Model ofFishing Ground Based on Constrained Linear Regression

CUI Xuesen①, ZHOU Weifeng, TANG Fenghua, DAI Yang, ZHANG Shengmao, CHENG Tianfei

(Key Laboratory of East China Sea & Oceanic Fishery Resources Exploitation and Utilization of Ministry of Agriculture,East China Sea Fisheries Research Institute, Chinese Academy of Fishery Sciences, Shanghai 200090)

Neon flying squid () is an important commercial fishing target for China in Northwest Pacific. Accurate prediction of fishing grounds can improve the squid production capacity. The present study selected historical catch and fishing effort data of Chinese squid-jigging fishery from 2005 to 2013 as suitability index (SI) sources. SI curves were created through nonlinear regression based on 4 environmental factors, including sea surface temperature (SST), chlorophyll-concentration (Chl-), SST gradient (Grad) and the temperature of 100 m water layer (T100) from Argo float dataset. On the premise of given constrained conditions, two habitat suitability index (HSI) models were constructed based on catch and fishing effort. Non-significant explanatory variables in the model were eliminatedthe stepwise regressions. By comparing the goodness-of-fit of two models, catch-based model provided higher accuracy than fishing effort-based one. The adjusted correlation coefficients were 0.853 (<0.001), 0.773 (<0.001), 0.789 (<0.001), 0.745 (<0.001) and 0.724(<0.0001) from July to November, respectively. The weight coefficients of SI for environmental factors were in accord with the constraint and seasonally varied. In particular, the SI of T100played the most important role in the HSI score in the main fishing season (July, August and October) while the SI of SST was the major factor to affect HSI in November. The forecast experiment of HSI model was carried out with environmental factors in 2014. Spatial position of forecasted fishing grounds were consistent with actual ones, and catch in high HSI (>0.7) regions accounted for 49.06% of the total catch, while catch in low HSI (<0.3) regions accounted for only 9.06% of the total catch. These findings indicate that the HSI model is able to predict neon flying squid fishing grounds in Northwest Pacific.

; Northwest Pacific; Constrained conditions; Habitat suitability index (HSI)

CUI Xuesen, E-mail: cui1012@sh163.net

2016-11-14,

2017-01-08

S931.3

A

2095-9869(2018)01-0064-09

10.11758/yykxjz.20161114001

http://www.yykxjz.cn/

* 國(guó)家科技支撐計(jì)劃(2013BAD13B01)和中央級(jí)公益性科研院所基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)(2015T07)共同資助[This work was supported by National Key Technology R&D Program (2013BAD13B01) and Special Fund for Basic Scientific Research Business of Central Public Research Institutes (2015T07)].

崔雪森，副研究員，E-mail: cui1012@sh163.net

崔雪森, 周為峰, 唐峰華, 戴陽(yáng), 張勝茂, 程田飛. 基于約束線性回歸的柔魚棲息地指數(shù)漁場(chǎng)預(yù)報(bào)模型構(gòu)建. 漁業(yè)科學(xué)進(jìn)展, 2018, 39(1): 64–72

Cui XS, Zhou WF, Tang FH, Dai Y, Zhang SM, Cheng TF. The construction of habitat suitability index forecast model offishing ground based on constrained linear regression. Progress in Fishery Sciences, 2018, 39(1): 64–72