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    基于多尺度地理加權(quán)回歸模型的中西太平洋圍網(wǎng)鰹漁獲率環(huán)境影響機(jī)制研究

    2023-10-24 03:18:38鄭好好楊曉明朱江峰
    南方水產(chǎn)科學(xué) 2023年5期
    關(guān)鍵詞:區(qū)域環(huán)境影響

    鄭好好,楊曉明,2,3,朱江峰,2,3

    1.上海海洋大學(xué) 海洋科學(xué)學(xué)院,上海 201306

    2.國(guó)家遠(yuǎn)洋漁業(yè)工程技術(shù)研究中心/大洋漁業(yè)資源可持續(xù)開(kāi)發(fā)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,上海 201306

    3.農(nóng)業(yè)農(nóng)村部大洋漁業(yè)開(kāi)發(fā)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室/農(nóng)業(yè)農(nóng)村部大洋漁業(yè)資源環(huán)境科學(xué)觀測(cè)實(shí)驗(yàn)站,上海 201306

    中西太平洋鰹 (Katsuwonuspelamis) 是世界上重要的漁業(yè)資源,為全球人口供應(yīng)動(dòng)物性蛋白質(zhì),并在出口創(chuàng)匯、漁業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)及遠(yuǎn)洋漁業(yè)相關(guān)產(chǎn)業(yè)發(fā)展中作出了重要貢獻(xiàn)。金槍魚(yú)圍網(wǎng)漁業(yè)在我國(guó)中西太平洋遠(yuǎn)洋漁業(yè)的地位舉足輕重,而鰹是圍網(wǎng)漁業(yè)中的重要捕撈對(duì)象[1]。2020 年中西太平洋海域捕撈量的72%為金槍魚(yú)圍網(wǎng)捕撈,其中鰹占圍網(wǎng)總捕撈量的82%[2]。多數(shù)研究認(rèn)為,在影響鰹資源的重要因素中海洋環(huán)境因素不可忽視[3-5],因此,開(kāi)展有關(guān)海洋環(huán)境與鰹資源關(guān)系的研究具有重要意義。

    目前一些研究方法被廣泛應(yīng)用于探討鰹資源空間分布與海洋環(huán)境之間的關(guān)系,如隨機(jī)森林法則[6](Random Forest,RF)、BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[7-8],廣義加性模型[9](Generalized Additive Model,GAM) 和最大熵模型[10-11](Maximum Entropy Model,MaxEnt)等。然而,這些模型并未考慮海洋環(huán)境因子影響的空間異質(zhì)性問(wèn)題。針對(duì)傳統(tǒng)線(xiàn)性回歸模型所忽略的空間異質(zhì)性問(wèn)題,地理加權(quán)回歸模型[12-13](Geographically Weighted Regression,GWR) 在一定程度上有所改進(jìn),但該模型只能反映各變量的平均尺度,未考慮不同變量的空間異質(zhì)性尺度差異,無(wú)法體現(xiàn)不同環(huán)境因子的多尺度效應(yīng),因此也存在一定的估計(jì)偏差。

    近年來(lái),在分析影響因素空間異質(zhì)性的實(shí)證研究中,逐漸納入多尺度地理加權(quán)回歸模型[14](Multi-scale Geographically Weighted Regression,MGWR),隨著相關(guān)的統(tǒng)計(jì)推斷不斷地補(bǔ)充完善,MGWR 模型已較普遍地應(yīng)用于研究中[15-16],且已證明其在空間尺度差異和異質(zhì)性研究上有較好的擬合效果[17]。MGWR 模型考慮了各影響因子的尺度差異,本研究采用該模型方法,運(yùn)用到中西太平洋鰹漁獲率與海洋環(huán)境因子關(guān)系研究中,同時(shí)為探究MGWR 模型的精度,選取了GAM 和GWR 模型為對(duì)照,對(duì)比分析這3 種模型的擬合優(yōu)度,探討了不同環(huán)境因子對(duì)中西太平洋鰹漁獲率空間分布的影響,選出最合適的模型,為鰹資源的養(yǎng)護(hù)管理和合理開(kāi)發(fā)利用以及我國(guó)金槍魚(yú)圍網(wǎng)漁船的生產(chǎn)提供參考依據(jù)。

    1 材料與方法

    1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

    1.1.1 漁業(yè)數(shù)據(jù)

    漁業(yè)數(shù)據(jù)來(lái)源于中西太平洋漁業(yè)委員會(huì) (Western and Central Pacific Fisheries Commission,WCPFC) 所公布的中西太平洋海域圍網(wǎng)漁業(yè)捕撈數(shù)據(jù),本文選取2005—2019 年140°E—160°W 和15°S—15°N 海域范圍內(nèi)的捕撈對(duì)象為鰹的數(shù)據(jù)進(jìn)行研究,時(shí)間分辨率為月,空間分辨率為1°×1°,包括年份、月份、經(jīng)緯度、捕撈天數(shù)及漁獲量等。

    1.1.2 環(huán)境數(shù)據(jù)

    選取與鰹活動(dòng)和棲息相關(guān)的環(huán)境因子,包括不同水層 (5、55 、100 、150、200 m) 的溫度、鹽度、東西向和南北向海水流速,以及凈初級(jí)生產(chǎn)力。所有環(huán)境因子均來(lái)自參與第六次國(guó)際耦合模式比較計(jì)劃 (Coupled Model Intercomparison Project,CMIP6) (https://esgf-node.llnl.gov/search/cmip6/) 氣候-地球系統(tǒng)模式研發(fā)的美國(guó)國(guó)家大氣科學(xué)研究中心 (National Center for Atmospheric Research,NCAR) 及美國(guó)國(guó)家大氣海洋局地球流體動(dòng)力學(xué)實(shí)驗(yàn)室 (National Oceanic and Atmospheric Administration-Geophysical Fluid Dynamics Laboratory,NOAAGFDL),其中2014 年及以前的環(huán)境數(shù)據(jù)用于評(píng)估CMIP6 地球系統(tǒng)模式在歷史時(shí)期的模擬表現(xiàn),2015 年以后使用了最新的綜合評(píng)估模型和排放數(shù)據(jù)[18],本文選取其中的2005—2019 年的環(huán)境數(shù)據(jù),并通過(guò)Matlab R2018b 軟件將其與漁業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配。時(shí)間尺度為月,空間尺度為1°×1°。

    1.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

    1) 計(jì)算2005—2019 年1°×1°各單元漁區(qū)內(nèi)的累計(jì)漁獲量和累計(jì)作業(yè)時(shí)間 (d),從而獲得2005—2019 年各單元漁區(qū)內(nèi)漁獲率,即名義單位捕撈努力量漁獲量 (Catch per unit effort,CPUE)。

    2) 考慮到捕撈時(shí)的效率容易受各種因素的影響而產(chǎn)生差異,本文采用名義CPUE 表示漁獲率的分布,其計(jì)算公式為:

    式中:i,j表示作業(yè)漁船的經(jīng)緯度位置;YCPUE表示名義單位捕撈努力量漁獲量(t·d-1);Ucatch表示對(duì)應(yīng)地點(diǎn)作業(yè)漁船的累計(jì)漁獲量 (t);fdays表示在該作業(yè)位置累計(jì)作業(yè)時(shí)間 (d)。

    1.3 模型與方法

    1.3.1 環(huán)境因子的選取

    當(dāng)各因子間存在多重共線(xiàn)性時(shí),會(huì)出現(xiàn)過(guò)擬合而導(dǎo)致模型泛化能力降低。本文采用方差膨脹因子(Variance inflation factor,VIF) 判斷各海洋環(huán)境變量是否存在多重共線(xiàn)性,提取VIF<7.5 的環(huán)境變量[19]。

    1.3.2 GAM

    GAM 是一種全局回歸模型,它使用未指定的(即非參數(shù)的)平滑函數(shù)來(lái)代替線(xiàn)性協(xié)變量函數(shù)。由于該方法可以有效地分析環(huán)境因子和漁獲率之間的非線(xiàn)性關(guān)系[20-21],因此被廣泛運(yùn)用于漁業(yè)研究中。利用GAM 模型建立CPUE 與環(huán)境因子之間的關(guān)系式為:

    式中:S(.)為各環(huán)境因子的樣條平滑函數(shù);εGAM為模型擬合殘差。

    1.3.3 GWR 和MGWR

    GWR 模型是在傳統(tǒng)的全局回歸模型的基礎(chǔ)上,將數(shù)據(jù)的地理位置納入回歸參數(shù),在估計(jì)局部參數(shù)時(shí)考慮相鄰點(diǎn)的空間權(quán)重[22]。其模型表達(dá)式如下:

    與經(jīng)典GWR 模型相比,MGWR 模型允許每個(gè)變量各自不同的空間平滑水平,這降低了估計(jì)的偏誤,同時(shí)也產(chǎn)生了更真實(shí)有用的空間過(guò)程模型,MGWR 模型的計(jì)算公式如下:

    式(3)、式(4)中:xij是變量xj在i點(diǎn)的值;(ui,vi)代表樣本點(diǎn)的空間地理位置;βj(ui,vi) 是i點(diǎn)上的第j個(gè)回歸參數(shù),是地理位置的函數(shù),當(dāng)j=0 時(shí),β0(ui,vi)為i點(diǎn)的回歸常數(shù);k為回歸系數(shù)的總個(gè)數(shù);βbwj代表了第j個(gè)影響因子回歸系數(shù)使用的最佳帶寬;εi為隨機(jī)誤差。MGWR 模型的各回歸系數(shù)βbwj均基于局部回歸所得,且?guī)捑邆涮禺愋訹23],在經(jīng)典GWR中,βj所有影響因子的帶寬都相同。

    MGWR 模型的核函數(shù)和帶寬選擇準(zhǔn)則也與經(jīng)典GWR 模型一致,本文采用Gauss 核函數(shù),帶寬選取準(zhǔn)則為修正的赤池信息準(zhǔn)則 (Corrected Akaike Information Criterion,AICc)。對(duì)比可知,MGWR 通過(guò)推導(dǎo)出響應(yīng)變量和不同預(yù)測(cè)變量之間條件關(guān)系的單獨(dú)帶寬,允許不同的過(guò)程在不同的空間尺度上運(yùn)行。MGWR 使用反向擬合算法進(jìn)行校準(zhǔn),用GWR 參數(shù)估計(jì)初始化反擬合過(guò)程?;谶@些初始值,校準(zhǔn)過(guò)程以迭代的方式工作,在每次迭代中,所有的局部參數(shù)估計(jì)和最優(yōu)帶寬都被評(píng)估。當(dāng)連續(xù)迭代的參數(shù)估計(jì)的差值收斂于指定閾值時(shí),迭代終止。本研究中,收斂閾值取為10-5。

    本文MGWR 模型的計(jì)算基于美國(guó)亞利桑那州立大學(xué)空間分析研究中心 (SPARC) 開(kāi)發(fā)的MGWR 2.2 軟件 (https://sgsup.asu.edu/SPARC),該軟件在進(jìn)行模型擬合時(shí)可選擇對(duì)環(huán)境變量進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,其表達(dá)式為:

    式中:Zij為標(biāo)準(zhǔn)化后的變量值;Xij為實(shí)際變量值;和σ分別為實(shí)際數(shù)據(jù)的均值和標(biāo)準(zhǔn)差。采用Arc-GIS 10.5 軟件制作地圖。

    1.3.4 模型性能評(píng)估

    為評(píng)估模型的性能,本文對(duì)比了GAM、GWR和MGWR 模型的AICc、殘差平方和 (Residual sum of squares,RSS)、擬合優(yōu)度 (R2) 和校正后的擬合優(yōu)度 (AdjustedR2)。較低的AICc 值、RSS 值和較高AdjustedR2值意味著模型具有較好的擬合效果。

    2 結(jié)果

    2.1 環(huán)境因子選取

    通過(guò)多重共線(xiàn)性診斷,篩選出以下5 個(gè)海洋環(huán)境因子,結(jié)果見(jiàn)表1。

    表1 解釋變量間方差膨脹因子Table 1 Variance inflation factor among explanatory variables

    2.2 模型性能評(píng)估

    GAM、GWR 和MGWR 模型的計(jì)算結(jié)果參數(shù)見(jiàn)表2。與GAM 模型相比,GWR 模型AICc 值略高,調(diào)整后的R2顯著提升;兩個(gè)模型的殘差平方和 (Residual Sum of Squares,RSS) 對(duì)比顯示,GWR模型的RSS 顯著降低,表明GWR 模型的擬合度高于GAM 模型。在比較GWR 模型和MGWR 模型的參數(shù)時(shí),發(fā)現(xiàn)MGWR 的RSS 和AICc 值明顯較低,顯示出MGWR 模型的結(jié)果優(yōu)于GWR 模型。此外,MGWR 模型調(diào)整后的R2從0.846 增至0.871,進(jìn)一步證明了MGWR 模型的擬合優(yōu)度最好??傮w而言,MGWR 模型的性能明顯更好,可以用來(lái)解釋CPUE 的空間分布。

    表2 GAM、GWR 和 MGWR 不同回歸模型性能評(píng)價(jià)對(duì)比Table 2 Comparison of statistical parameters of different linear regression models (GAM,GWR and MGWR)

    2.3 模型尺度結(jié)果

    MGWR 模型的結(jié)果能直接表現(xiàn)出不同海洋環(huán)境因子的差異化作用尺度(表3),而GWR 模型僅能反映各變量作用尺度的平均狀態(tài)。經(jīng)典GWR 模型的帶寬為65,為樣本總數(shù)量的5.29%。MGWR 模型顯示各海洋環(huán)境因子的作用尺度有很大差異,最佳擬合帶寬由小到大依次為NPP、U55、S100、SST、V55。截距表示在其他環(huán)境因子確定的情況下,漁獲率所受到的影響,其作用尺度即帶寬為48,占樣本總數(shù)量的3.91%,較低于其他變量的作用尺度。SST 的作用尺度也較小,為54,占樣本總數(shù)的4.40%,說(shuō)明海表面溫度存在的空間異質(zhì)性較大。S100 和U55 作用尺度均為48,占樣本總數(shù)3.91%,表明這兩個(gè)環(huán)境因子也具有較大的空間異質(zhì)性。NPP 作用尺度最小,占樣本總數(shù)量的3.51%,表明空間異質(zhì)性極強(qiáng)。V55 帶寬為1 227,屬于全局尺度,其系數(shù)在空間上表現(xiàn)為平穩(wěn)緩和,幾乎不存在空間異質(zhì)性。

    表3 MGWR 與 GWR 帶寬對(duì)比結(jié)果Table 3 Bandwidth comparison between classical MGWR and GWR models

    2.4 影響因素的空間異質(zhì)性

    在CPUE 與環(huán)境影響因素關(guān)系的實(shí)際討論中,GWR 和MGWR 模型都考慮了空間非平穩(wěn)性特點(diǎn)及空間尺度問(wèn)題,但MGWR 模型為每個(gè)影響因素納入了不同的空間尺度,充分利用每個(gè)變量的不同帶寬(表3),對(duì)中西太平洋鰹的漁獲率進(jìn)行了更精確的回歸分析。MGWR 模型的結(jié)果中,每個(gè)海洋環(huán)境因子有其特定的回歸系數(shù)。各環(huán)境因子的具體回歸系數(shù)信息見(jiàn)表4。

    表4 基于MGWR的各環(huán)境因子的局部系數(shù)統(tǒng)計(jì)描述Table 4 Statistical description of MGWR local coefficient

    本文中MGWR 模型各環(huán)境因子局部回歸系數(shù)和顯著性的空間分布(圖1)顯示,SST、S100、U55、V55 和NPP 5 種環(huán)境因子存在顯著的空間差異。MGWR 各因子局部回歸系數(shù)統(tǒng)計(jì)描述見(jiàn)表4。可以發(fā)現(xiàn),SST 在大約2/3 區(qū)域?qū)灊O獲率有正向影響,1/3 部分為負(fù)向影響,170°E 為界東西兩側(cè)分別為負(fù)向影響和正向影響(圖1-b),其中在赤道150°E 附近回歸系數(shù)值最大。影響的平均值為0.162,且標(biāo)準(zhǔn)差較小,說(shuō)明海表面溫度每增加1 ℃,漁獲率平均增加0.162 個(gè)單位。由顯著性分布可知,170°E 以西海域,SST 對(duì)鰹漁獲率正向影響的顯著性較強(qiáng),180°經(jīng)線(xiàn)處負(fù)向影響最為顯著。

    圖1 MGWR 模型各環(huán)境因子局部回歸系數(shù)和顯著性的空間分布Fig.1 Spatial distribution of local regression coefficients and significance of each environmental factor in MGWR model

    S100 正向影響區(qū)域近73%,平均值為0.574,遠(yuǎn)大于其他因子,同時(shí)標(biāo)準(zhǔn)差也較大,因此變異系數(shù)相對(duì)較小,表明影響的空間差異較小。從系數(shù)空間分布圖(圖1-c) 可見(jiàn),總體上S100 對(duì)鰹漁獲率影響的顯著性由南至北逐漸增強(qiáng),其中有兩個(gè)較為明顯的區(qū)域,其一為赤道175°E 附近,另一顯著區(qū)域位于赤道西太平洋“暖池”區(qū)域;負(fù)向影響主要分布在10°S 附近。

    U55 局部回歸系數(shù)取值介于-2.215~0.997,且變異系數(shù)較大,表明U55 對(duì)漁獲率影響的異質(zhì)性較強(qiáng),負(fù)值比率約68%,因此主要為負(fù)向影響??傮w上U55 對(duì)鰹漁獲率的影響呈現(xiàn)環(huán)形分布狀態(tài),且負(fù)向影響范圍更加廣泛。標(biāo)準(zhǔn)差較大為0.504,說(shuō)明局部回歸系數(shù)差異也較大。由圖1-d 可知,赤道170°E 附近為負(fù)向影響中心,影響程度由此向四周遞減;在140°E—155°E、0°—10°S 內(nèi)該系數(shù)變?yōu)檎?,且根?jù)顯著性P值分布可知,此處U55 對(duì)鰹漁獲率的正向影響最為明顯,但影響范圍較小。

    V55 局部回歸系數(shù)介于-0.141~0.553,平均值為0.069,標(biāo)準(zhǔn)差為0.109,正值比率超過(guò)80%,可見(jiàn)V55 在全局上對(duì)漁獲率產(chǎn)生正向影響,由圖1-e可知,V55 的負(fù)向影響區(qū)域較為分散;但從系數(shù)絕對(duì)值來(lái)看,其影響程度相對(duì)最小。

    NPP 主要在65%研究區(qū)域內(nèi)對(duì)漁獲率產(chǎn)生正向影響,局部回歸系數(shù)介于-0.787~1.806,平均值為0.172,標(biāo)準(zhǔn)差為0.351。如圖1-f,170°E 兩側(cè)差異明顯,在赤道150°E—160°E 附近NPP 顯著性最顯著,表明該處與鰹漁獲率有較大相關(guān)性。170°E以東區(qū)域,局部回歸系數(shù)主要為負(fù)值,對(duì)漁獲率產(chǎn)生負(fù)向影響,且顯著性較弱。

    總體上,各環(huán)境因子對(duì)鰹漁獲率影響的空間異質(zhì)性程度可由變異系數(shù)表示,本研究中空間異質(zhì)性程度依次為:U55>SST>NPP>S100>V55。由局部回歸系數(shù)的正負(fù)值比例可知,V55 和S100 正負(fù)值相差比例及正值比例均較大,U55 的負(fù)值比例最大。各環(huán)境因子對(duì)鰹漁獲率影響的空間異質(zhì)性呈現(xiàn)東西向差異,SST 和NPP 對(duì)漁獲率的影響主要受經(jīng)度位置影響,總體上170°E 兩側(cè)會(huì)呈現(xiàn)不同的分布規(guī)律,S100 對(duì)漁獲率的影響南北緯差異較為突出(圖1)。同時(shí),局部回歸系數(shù)的絕對(duì)值大小表示各環(huán)境因子對(duì)鰹漁獲率影響程度大小。本研究顯示,各環(huán)境因子對(duì)漁獲率的影響程度依次為:S100>U55>NPP>SST>V55。

    2.5 模型預(yù)測(cè)結(jié)果比較分析

    由GAM、GWR 和MGWR 模型預(yù)測(cè)的中西太平洋鰹漁獲率標(biāo)準(zhǔn)化后的空間分布圖(圖2)可見(jiàn),不同模型的預(yù)測(cè)范圍有所差異,其中GAM 模型預(yù)測(cè)的漁獲率高值區(qū)介于140°E—178°W、5°S—2°N 之間,預(yù)測(cè)的漁獲率低值區(qū)域主要分布在研究海域外圍 (圖2-a)。MGWR 模型預(yù)測(cè)的漁獲率高值區(qū)見(jiàn)圖2-b,分布在A1 和A2 海域范圍內(nèi),漁獲率低值分布范圍主要在B1、B2、B3 及B4 附近(圖2-b)。與GAM 模型相比,MGWR 模型預(yù)測(cè)的漁獲率高值區(qū)范圍較小,而低值區(qū)范圍相對(duì)較廣。GWR 模型預(yù)測(cè)的漁獲率高值分布區(qū)域與MGWR 模型的結(jié)果幾乎一致,漁獲率低值區(qū)主要為C1、C2 和C3(圖2-c)。與GWR 模型相比,MGWR 模型預(yù)測(cè)的漁獲率高值區(qū)域范圍更集中??傮w而言,由3 個(gè)模型預(yù)測(cè)的漁獲率空間分布與2005—2019 年CPUE空間分布(圖2-d)可知,與GAM 模型相比,MGWR 和GWR 模型能更好地反映漁獲率的分布狀況。此外,由于各海洋環(huán)境因子具有空間異質(zhì)性特點(diǎn),GAM 模型無(wú)法明確體現(xiàn)其對(duì)結(jié)果產(chǎn)生的影響,而MGWR 和GWR模型均能較好地體現(xiàn)出這一特點(diǎn)。

    3 討論

    3.1 環(huán)境因子對(duì)鰹漁獲率影響的空間異質(zhì)性

    鰹是大洋性中上層高度洄游性魚(yú)類(lèi)[24],其資源豐度、集群、資源的分布及洄游與海洋環(huán)境息息相關(guān)[25]。本研究中MGWR 模型結(jié)果顯示(圖1),SST、S100、U55、V55、NPP 5 種環(huán)境因子對(duì)鰹漁獲率的影響均存在顯著的空間差異。S100 對(duì)鰹漁獲率主要為正向影響,S100 影響下出現(xiàn)兩個(gè)較為明顯的正向區(qū)域,主要原因?yàn)槌嗟?70°E 附近受熱帶東太平洋信風(fēng)影響,生成了巨大的涌升流,因此形成了低溫、高鹽的冷舌區(qū)域[26];S100 影響下另一個(gè)高值區(qū)域和赤道西太平洋“暖池”區(qū)域重合度高,“暖池”區(qū)域有高溫、低鹽的特征,當(dāng)鹽度增加時(shí),凈初級(jí)生產(chǎn)力提升,從而為鰹提供食物資源[27],導(dǎo)致產(chǎn)生更顯著的空間聚集效果(圖1-c)。

    U55 對(duì)研究區(qū)域內(nèi)鰹漁獲率主要為負(fù)向影響(圖1-d)。根據(jù)洋流分布可知,本研究區(qū)域有多條東西向暖流經(jīng)過(guò),大部分區(qū)域都受到了影響,處于洋流流經(jīng)區(qū)域,因此在區(qū)域內(nèi)東西向海流速度對(duì)漁獲率分布差異產(chǎn)生了較大影響。本研究中U55 正向影響明顯的區(qū)域處于赤道附近,受赤道暖流影響,洋流方向引導(dǎo)魚(yú)群聚集于此[28]。

    NPP 對(duì)漁獲率主要為正向影響。浮游動(dòng)植物的生長(zhǎng)通常會(huì)受到NPP 的影響[29],NPP 值越大的區(qū)域,其環(huán)境條件對(duì)鰹的生存越有利,不同季度冷暖水團(tuán)的鋒面位置會(huì)發(fā)生變動(dòng),NPP 通常會(huì)隨冷暖水團(tuán)的鋒面移動(dòng)[30],因此本研究中NPP 主要對(duì)鰹漁獲率存在正向影響。

    SST 在170°E 以西對(duì)漁獲率有顯著的正向影響。已有研究顯示,中西太平洋熱帶海域是一個(gè)“暖池-冷舌海洋生態(tài)系統(tǒng)”海域[21,31],在圖1-b中,正向影響最為顯著的區(qū)域基本在中西太平洋的“暖池”區(qū)域內(nèi),空間分布范圍較為廣泛,整體資源熱度均較好,其整體環(huán)境特征是高溫和相對(duì)較低的葉綠素濃度,并且“暖池”海域靠近陸地及島嶼,因此近岸上升流也提供了較充足的初級(jí)生產(chǎn)力[32]。同時(shí)在“冷舌”附近漁獲率也受到了一定程度的正向影響,主要是受中東太平洋赤道上升流影響,鋒面區(qū)域也產(chǎn)生了較豐富的初級(jí)生產(chǎn)力。金槍魚(yú)魚(yú)群往往在鋒面地帶獲得豐富的食物資源[29,31],這和本研究的結(jié)果基本吻合。

    總體上,V55 對(duì)鰹漁獲率影響的空間異質(zhì)性程度相對(duì)最小(表4),空間異質(zhì)性的影響范圍較小,在正負(fù)影響的差異變化上較為平穩(wěn)緩和(圖1-e);但V55 對(duì)漁獲率的正向影響相對(duì)最為明顯,主要體現(xiàn)在靠近巴布亞新幾內(nèi)亞的海域及180°附近(圖1-e)。U55 空間異質(zhì)性程度最大,但目前較少有研究使用海水流速等動(dòng)力學(xué)因子進(jìn)行分析,未來(lái)的研究建議考慮相關(guān)的海洋動(dòng)力學(xué)因子。SST 和NPP 也有較明顯的影響。S100 對(duì)漁獲率的影響在緯度變化上也有東西向差異,但南北緯向差異更為突出,NPP和SST 對(duì)漁獲率的影響主要受經(jīng)度位置影響,總體上170°E 兩側(cè)會(huì)呈現(xiàn)不同的分布規(guī)律。這是由于170°E 以東海域受熱帶東太平洋信風(fēng)影響,從而產(chǎn)生了涌升流,形成了溫度低、鹽度高、初級(jí)生產(chǎn)力高的冷舌區(qū)。暖池邊緣生成的由底層海水上泛且?guī)в写罅繝I(yíng)養(yǎng)物質(zhì)的輻合區(qū),聚集了大量的微型浮游動(dòng)物及浮游植物,使鰹資源擁有了豐富的餌料[33],形成了良好的產(chǎn)卵場(chǎng)和索餌場(chǎng)。在170°E 以西鰹的空間聚集區(qū)附近海域,海表面溫度相對(duì)較高,西部暖鋒有兩個(gè)“暖池”向東凸出,有利于鋒面的形成,產(chǎn)生的豐富食物資源為鰹提供了良好的生存條件,鰹的資源量因此較為豐富。

    3.2 環(huán)境因子對(duì)鰹漁獲率影響程度

    本研究中MGWR 模型各環(huán)境因子回歸系數(shù)的絕對(duì)值顯示,各環(huán)境因子對(duì)漁獲率影響程度大小不同。5 個(gè)影響因子中,S100 對(duì)漁獲率的影響程度最大,其次為U55、NPP 和SST,V55 的影響程度相對(duì)較小。鹽度對(duì)鰹漁場(chǎng)影響的研究表明,鹽度在海洋變化中充當(dāng)重要的物理參數(shù)[34-35]。大洋環(huán)流中海水鹽度是有效的示蹤物,且通過(guò)對(duì)海水密度的調(diào)節(jié)變化,在海洋熱量的垂直輸送上產(chǎn)生了重要影響[36],海表面溫度異常也間接受到影響[37]。本研究中熱帶中西太平洋海域水分和溫度條件充足,鹽分對(duì)表層營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)至關(guān)重要,從而對(duì)鰹資源產(chǎn)生重要影響。同時(shí)混合層深度受溫度和鹽度作用,對(duì)鰹資源也產(chǎn)生了一定影響[38]。U55 對(duì)漁獲率大小的影響程度也相對(duì)較高。Meehl[28]認(rèn)為,東西向海水流速在熱帶地區(qū)有最大的季節(jié)性變化,海流的變化會(huì)引起鹽度、溶解氧、溫度等因素發(fā)生改變,使誘餌產(chǎn)生聚集,海流方向可以引導(dǎo)魚(yú)類(lèi)游向誘餌來(lái)源,魚(yú)群更容易定位誘餌。受信風(fēng)的影響,東太平洋產(chǎn)生了強(qiáng)烈的涌升流,形成了鹽度高、溫度低等特征的冷舌區(qū)域。冷暖流相遇形成的交匯海域浮游動(dòng)植物較為充足,是鰹理想的索餌場(chǎng)。因此,本研究認(rèn)為NPP 也是影響鰹漁獲率的重要因子之一。張小龍等[39]認(rèn)為,由于148°E—165°E、6°N—6°S 附近海域存在兩個(gè)向東凸出的“暖池”易形成溫度鋒面,為鰹的生存提供了豐富的餌料資源,形成了明顯的空間聚集現(xiàn)象,因此SST 在一定程度上也影響了中西太平洋鰹漁獲率。以往研究認(rèn)為SST 是影響鰹漁獲率的重要因子,但本研究采用平均狀態(tài)下的環(huán)境和資源數(shù)據(jù),因此SST 的影響程度較次于S100 和NPP。同時(shí)從空間形態(tài)觀察來(lái)看,S100、NPP 和SST 這三者區(qū)域差異的影響模式相似。

    3.3 環(huán)境因子多尺度效應(yīng)

    本研究中,由于MGWR 模型考慮了環(huán)境因子的多尺度效應(yīng),結(jié)果發(fā)現(xiàn)NPP 作用尺度較小,其次為S100 和U55,SST 的作用尺度較大,V55 最大,為全局尺度。NPP 是主要表現(xiàn)食物的因子,其作用尺度較小可能是由于鰹資源捕食范圍受該區(qū)域冷暖水團(tuán)的影響,而冷暖水團(tuán)邊界范圍較狹窄,所以其影響的空間范圍也相對(duì)較小。鰹是喜溫性魚(yú)類(lèi),主要分布在水溫高于29.5 ℃的區(qū)域內(nèi)[34],本研究區(qū)域內(nèi)暖水團(tuán)范圍較廣,因此SST 的作用尺度較大。近岸上升流和鹽度鋒面均對(duì)營(yíng)養(yǎng)鹽有一定影響[32],但由于位置較為固定,因此S100 的作用尺度也受到了一定的空間范圍限制。

    總體上,SST、NPP 對(duì)鰹漁獲率空間分布的影響相似,受到經(jīng)度位置的影響,170°E 兩側(cè)呈現(xiàn)不同的規(guī)律,其中170°E 以西主要為正向影響,且具有明顯的島嶼屬性;170°E 以東主要為負(fù)向影響。這是由于170°E 以東海域在熱帶東太平洋信風(fēng)的作用下,形成溫度低、鹽度高的冷舌區(qū)域;170°E 以西海域,正向影響最為顯著區(qū)域基本在中西太平洋的“暖池”區(qū)域內(nèi),整體資源熱度均較好,整體上溫度較高、葉綠素濃度相對(duì)較低,并且該區(qū)域靠近陸地和島嶼,因此近岸上升流也為其提供了豐富的營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)。S100 南北向差異較為明顯,而V55 沒(méi)有明顯的東西或南北向差異。U55 正向影響區(qū)域較小,主要集中在熱帶島嶼附近,原因可能是海流的變化引起島嶼附近鹽度、溶解氧、溫度等因素發(fā)生變化,使餌料產(chǎn)生了聚集[28]。

    4 小結(jié)與展望

    目前,有關(guān)環(huán)境與鰹關(guān)系的研究主要采用MaxEnt 模型[12]、GAM[40]模型等,但這些模型均未考慮空間異質(zhì)性問(wèn)題。GWR 模型可以通過(guò)結(jié)合不同地理位置的空間屬性差別,來(lái)探索不同環(huán)境因子在時(shí)空上的差異性影響,并獲得海洋環(huán)境與資源間的時(shí)空異質(zhì)性特征。本研究在GWR 模型基礎(chǔ)上引入MGWR 模型,加入了多尺度概念,能捕捉到不同變量的不同影響尺度,考慮了不同環(huán)境因子在影響尺度上的差異性,從而避免了捕獲太多的噪聲和偏誤。因此,是否考慮影響因素的空間尺度會(huì)對(duì)模型的結(jié)果和分析產(chǎn)生巨大影響。由于本研究采用平均狀態(tài)的環(huán)境和資源數(shù)據(jù),所用的MGWR 模型未顧及時(shí)間序列對(duì)海洋資源的影響,建議未來(lái)的研究在此基礎(chǔ)上加入時(shí)空地理加權(quán)回歸模型,綜合時(shí)間和空間兩個(gè)維度進(jìn)行分析。

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