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包郵 中西太平洋鰹魚漁情預報研究
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中西太平洋鰹魚漁情預報研究 版權(quán)信息
- ISBN：9787030720313
- 條形碼：9787030720313 ; 978-7-03-072031-3
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
中西太平洋鰹魚漁情預報研究 內(nèi)容簡介
鰹魚是重要的金槍魚種類，是世界金槍魚類產(chǎn)量中優(yōu)選的。中西太平洋是金槍魚圍網(wǎng)漁業(yè)*為重要的作業(yè)海域。本書重點分析1995～2014年鰹魚漁場的時空分布及其變化；利用傳統(tǒng)分析方法和機器學習方法分析環(huán)境因子對鰹魚中心漁場的影響；將捕撈努力量和CPUE作為漁場預報指標，利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡等方法建立不同模態(tài)下的中心漁場預報模型；針對中西太平洋鰹魚漁場空間分布極易受厄爾尼諾事件和拉尼娜事件影響的現(xiàn)象，建立基于厄爾尼諾指數(shù)的入漁決策模型，為中西太平洋鰹魚圍網(wǎng)漁業(yè)的科學生產(chǎn)提供依據(jù)。 本書可供海洋生物、水產(chǎn)和漁業(yè)研究等專業(yè)的科研人員，高等院校師生及從事相關專業(yè)生產(chǎn)、管理部門的工作人員使用和閱讀。
中西太平洋鰹魚漁情預報研究 目錄
目錄
第1章 緒論 1
1.1 鰹魚漁業(yè)概況 1
1.2 鰹魚漁業(yè)生物學概況 2
1.2.1 年齡與生長 2
1.2.2 性比與成熟 3
1.2.3 攝食 4
1.3 中西太平洋鰹魚漁場與相關因子的關系 4
1.3.1 鰹魚漁場與厄爾尼諾-南方濤動相關關系的研究 4
1.3.2 鰹魚漁場與表層環(huán)境因子的相關研究 5
1.3.3 鰹魚漁場與垂直結(jié)構(gòu)因子的相關研究 5
1.3.4 鰹魚漁場與不同水層因子的相關研究 6
1.3.5 鰹魚漁場與其他因子的相關研究 6
第2章 中西太平洋鰹魚漁場時空分布特征 7
2.1 鰹魚歷年產(chǎn)量和平均CPUE變化規(guī)律 8
2.2 產(chǎn)量重心的年度和月度變化 10
2.3 產(chǎn)量重心聚類分析 18
2.4 不同漁區(qū)CPUE方差分析 20
第3章 中西太平洋鰹魚中心漁場與環(huán)境因子的關系 24
3.1 廣義加性模型分析 25
3.2 提升回歸樹分析 28
第4章 中西太平洋鰹魚中心漁場預報模型 32
4.1 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的中西太平洋鰹魚漁場預報 32
4.1.1 輸出因子為初值化后的CPUE 33
4.1.2 輸出因子為初值化后的捕撈努力量 38
4.1.3 不同輸入因子與不同輸出因子的比較 42
4.1.4 *優(yōu)模型的選擇與解釋 43
4.1.5 輸入因子權(quán)重比較 44
4.2 基于不同氣候條件的中西太平洋鰹魚漁場預報 45
4.2.1 不同氣候條件下產(chǎn)量情況 45
4.2.2 不同空間位置及氣候條件下產(chǎn)量情況 46
4.2.3 厄爾尼諾條件下漁場預報 46
4.2.4 拉尼娜條件下漁場預報 48
4.2.5 正常氣候條件下漁場預報 49
4.2.6 模型的驗證 50
4.3 基于一元線性方程的中西太平洋鰹魚漁場預報 52
4.3.1 各年1～12月產(chǎn)量重心的變化分析 52
4.3.2 各年季度產(chǎn)量重心經(jīng)緯度與SSTA的相關性分析 54
4.3.3 各年季度產(chǎn)量重心經(jīng)度分布與SSTA的關系 55
4.3.4 基于SSTA的鰹魚產(chǎn)量重心經(jīng)度預測模型 56
4.4 基于棲息地適應性指數(shù)模型的中西太平洋鰹魚漁場預報 56
4.4.1 捕撈努力量(作業(yè)天數(shù))、CPUE和SST的關系 57
4.4.2 捕撈努力量(作業(yè)天數(shù))、CPUE和SSH的關系 58
4.4.3 正態(tài)分布回歸分析、繪制單個環(huán)境因子的適應性指數(shù)曲線 60
4.4.4 幾何平均模型(GMM)和相同權(quán)重的算術平均模型(AMM)的比較 61
4.4.5 AMM在不同權(quán)重下的比較 61
4.4.6 模型的驗證 63
第5章 中西太平洋鰹魚入漁指數(shù)模型 65
5.1 捕撈努力量空間分布 66
5.2 基于Nino 3.4區(qū)SSTA的入漁指數(shù)模型 67
5.3 基于作業(yè)海域SST的入漁指數(shù)模型 75
5.4 入漁指數(shù)模型的驗證 84
第6章 極端氣候?qū)烎~資源豐度的影響及其預測模型 88
6.1 厄爾尼諾事件期間鰹魚棲息地分布特征 88
6.1.1 產(chǎn)量、作業(yè)次數(shù)(NET)與SST和SSH的關系 89
6.1.2 產(chǎn)量、作業(yè)次數(shù)(NET)在經(jīng)度上的時空分布 89
6.1.3 厄爾尼諾事件對鰹魚棲息地分布的影響 91
6.1.4 SI曲線擬合及模型建立 94
6.1.5 HSI模型的建立及驗證 96
6.2 拉尼娜事件期間鰹魚棲息地分布特征 98
6.2.1 拉尼娜事件對鰹魚棲息地分布的影響 98
6.2.2 SI曲線擬合及模型建立 101
6.2.3 HSI模型的建立及分析 101
6.2.4 模型驗證 102
6.3 厄爾尼諾事件和拉尼娜事件對鰹魚資源豐度的影響 103
6.3.1 CPUE月變動 103
6.3.2 SSTA與月CPUE的時間序列分析 104
6.3.3 厄爾尼諾事件和拉尼娜事件發(fā)生月份的鰹魚資源量變化情況 105
6.4 基于灰色系統(tǒng)理論的中西太平洋鰹魚資源豐度預測模型 108
6.4.1 灰色關聯(lián)分析 109
6.4.2 灰色系統(tǒng)預測模型的建立和驗證 110
參考文獻 113
第1章 緒論 1
1.1 鰹魚漁業(yè)概況 1
1.2 鰹魚漁業(yè)生物學概況 2
1.2.1 年齡與生長 2
1.2.2 性比與成熟 3
1.2.3 攝食 4
1.3 中西太平洋鰹魚漁場與相關因子的關系 4
1.3.1 鰹魚漁場與厄爾尼諾-南方濤動相關關系的研究 4
1.3.2 鰹魚漁場與表層環(huán)境因子的相關研究 5
1.3.3 鰹魚漁場與垂直結(jié)構(gòu)因子的相關研究 5
1.3.4 鰹魚漁場與不同水層因子的相關研究 6
1.3.5 鰹魚漁場與其他因子的相關研究 6
第2章 中西太平洋鰹魚漁場時空分布特征 7
2.1 鰹魚歷年產(chǎn)量和平均CPUE變化規(guī)律 8
2.2 產(chǎn)量重心的年度和月度變化 10
2.3 產(chǎn)量重心聚類分析 18
2.4 不同漁區(qū)CPUE方差分析 20
第3章 中西太平洋鰹魚中心漁場與環(huán)境因子的關系 24
3.1 廣義加性模型分析 25
3.2 提升回歸樹分析 28
第4章 中西太平洋鰹魚中心漁場預報模型 32
4.1 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的中西太平洋鰹魚漁場預報 32
4.1.1 輸出因子為初值化后的CPUE 33
4.1.2 輸出因子為初值化后的捕撈努力量 38
4.1.3 不同輸入因子與不同輸出因子的比較 42
4.1.4 *優(yōu)模型的選擇與解釋 43
4.1.5 輸入因子權(quán)重比較 44
4.2 基于不同氣候條件的中西太平洋鰹魚漁場預報 45
4.2.1 不同氣候條件下產(chǎn)量情況 45
4.2.2 不同空間位置及氣候條件下產(chǎn)量情況 46
4.2.3 厄爾尼諾條件下漁場預報 46
4.2.4 拉尼娜條件下漁場預報 48
4.2.5 正常氣候條件下漁場預報 49
4.2.6 模型的驗證 50
4.3 基于一元線性方程的中西太平洋鰹魚漁場預報 52
4.3.1 各年1～12月產(chǎn)量重心的變化分析 52
4.3.2 各年季度產(chǎn)量重心經(jīng)緯度與SSTA的相關性分析 54
4.3.3 各年季度產(chǎn)量重心經(jīng)度分布與SSTA的關系 55
4.3.4 基于SSTA的鰹魚產(chǎn)量重心經(jīng)度預測模型 56
4.4 基于棲息地適應性指數(shù)模型的中西太平洋鰹魚漁場預報 56
4.4.1 捕撈努力量(作業(yè)天數(shù))、CPUE和SST的關系 57
4.4.2 捕撈努力量(作業(yè)天數(shù))、CPUE和SSH的關系 58
4.4.3 正態(tài)分布回歸分析、繪制單個環(huán)境因子的適應性指數(shù)曲線 60
4.4.4 幾何平均模型(GMM)和相同權(quán)重的算術平均模型(AMM)的比較 61
4.4.5 AMM在不同權(quán)重下的比較 61
4.4.6 模型的驗證 63
第5章 中西太平洋鰹魚入漁指數(shù)模型 65
5.1 捕撈努力量空間分布 66
5.2 基于Nino 3.4區(qū)SSTA的入漁指數(shù)模型 67
5.3 基于作業(yè)海域SST的入漁指數(shù)模型 75
5.4 入漁指數(shù)模型的驗證 84
第6章 極端氣候?qū)烎~資源豐度的影響及其預測模型 88
6.1 厄爾尼諾事件期間鰹魚棲息地分布特征 88
6.1.1 產(chǎn)量、作業(yè)次數(shù)(NET)與SST和SSH的關系 89
6.1.2 產(chǎn)量、作業(yè)次數(shù)(NET)在經(jīng)度上的時空分布 89
6.1.3 厄爾尼諾事件對鰹魚棲息地分布的影響 91
6.1.4 SI曲線擬合及模型建立 94
6.1.5 HSI模型的建立及驗證 96
6.2 拉尼娜事件期間鰹魚棲息地分布特征 98
6.2.1 拉尼娜事件對鰹魚棲息地分布的影響 98
6.2.2 SI曲線擬合及模型建立 101
6.2.3 HSI模型的建立及分析 101
6.2.4 模型驗證 102
6.3 厄爾尼諾事件和拉尼娜事件對鰹魚資源豐度的影響 103
6.3.1 CPUE月變動 103
6.3.2 SSTA與月CPUE的時間序列分析 104
6.3.3 厄爾尼諾事件和拉尼娜事件發(fā)生月份的鰹魚資源量變化情況 105
6.4 基于灰色系統(tǒng)理論的中西太平洋鰹魚資源豐度預測模型 108
6.4.1 灰色關聯(lián)分析 109
6.4.2 灰色系統(tǒng)預測模型的建立和驗證 110
參考文獻 113
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中西太平洋鰹魚漁情預報研究 節(jié)選
第1章 緒論 鰹魚（Katsuwonus pelamis）屬鱸形總目、金槍魚亞目、金槍魚科、鰹屬，鰹魚廣泛分布于太平洋、大西洋及印度洋的熱帶、亞熱帶及亞寒帶海域，其中主要分布于中西太平洋，其捕撈以圍網(wǎng)作業(yè)為主。近年來，中西太平洋的鰹魚年產(chǎn)量平均在200×104t左右，約占世界鰹魚總產(chǎn)量的60%以上。我國自2001年開始在中西太平洋進行鰹魚圍網(wǎng)捕撈作業(yè)，年產(chǎn)量在15×104t左右，目前已成為主要的鰹魚圍網(wǎng)漁業(yè)國家。 我國中西太平洋鰹魚圍網(wǎng)漁業(yè)在發(fā)展過程中面臨著以下幾個重大問題：①對中心漁場把握不準導致單船產(chǎn)量較低，目前其產(chǎn)量僅為產(chǎn)量*高的韓國作業(yè)船隊的70%～80%；②南太平洋島國實行限制作業(yè)天數(shù)的管理規(guī)定（中西太平洋總作業(yè)天數(shù)為28000d，我國單船每年作業(yè)天數(shù)為250d左右），導致有效作業(yè)天數(shù)利用率低，經(jīng)濟效益下降；③中長期鰹魚資源和空間分布無法預測，導致漁獲配額購置盲目性加大，盲目地入漁不僅浪費了繳納的入漁費（通常每艘捕撈船每天繳納1萬多美元的入漁費），而且嚴重影響捕撈產(chǎn)量，從而使鰹魚圍網(wǎng)漁業(yè)的整體效益出現(xiàn)下滑。這些問題嚴重制約了我國中西太平洋鰹魚圍網(wǎng)漁業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。 漁情預報是漁場學研究的重點內(nèi)容，也是漁場學基本原理和方法在漁業(yè)生產(chǎn)中的綜合應用。借助海洋衛(wèi)星遙感等技術手段，國內(nèi)外多個機構(gòu)已對部分遠洋魚種進行了漁情預報的業(yè)務化運行。為此，本書根據(jù)太平洋共同體秘書處（Secretariat of the Pacific Community，SPC）獲取的中西太平洋鰹魚的生產(chǎn)數(shù)據(jù)，將圍繞上述三個關鍵技術問題進行攻關，通過分析海洋環(huán)境與鰹魚資源、漁場分布之間的關系，開發(fā)中長期和短期漁情預報分析與入漁決策系統(tǒng)，提高鰹魚資源量預測、尋找中心漁場的準確性，創(chuàng)新性地建立具有指導性的鰹魚圍網(wǎng)漁業(yè)漁情預報體系。 1.1 鰹魚漁業(yè)概況 鰹魚在世界金槍魚漁業(yè)中占有極其重要的地位（Collette and Nauen，1983），中西太平洋海域是捕撈鰹魚的主要作業(yè)漁場（陳新軍和鄭波，2007）。我國于2000年開始在該海域進行金槍魚圍網(wǎng)作業(yè)（陳新軍和鄭波，2007），現(xiàn)已成為中西太平洋金槍魚圍網(wǎng)的主要捕撈國家和地區(qū)之一。該海域鰹魚資源量豐富，各國家和地區(qū)加強了對該資源的開發(fā)和保護（王學昉等，2009）。為了更好地利用和管理該海域的鰹魚資源，需要充分了解鰹魚漁業(yè)的現(xiàn)狀，為國內(nèi)學者開展鰹魚的研究提供基礎。 作為金槍魚中重要的一個種類，鰹魚在當前全球金槍魚漁業(yè)中有著舉足輕重的地位，歷年產(chǎn)量占金槍魚捕撈總產(chǎn)量的70%以上。20世紀60～80年代，鰹魚漁業(yè)大規(guī)模商業(yè)化捕撈先后在東太平洋以及大西洋、中西太平洋海域和印度洋海域展開。目前，世界上65%的鰹魚捕獲量來自西太平洋海域，20%來自印度洋海域，剩余的15%幾乎都來自捕撈量相近的東太平洋以及大西洋區(qū)域（靳少非和樊偉，2014）。 鰹魚的全球捕撈量在60多年來呈顯著增長趨勢（圖1-1）。2003年，鰹魚全球捕撈量首次突破200×104t，且2003年以后，全球鰹魚捕撈量均保持在200×104t以上，2006年又突破250×104t，2013年全球鰹魚捕撈量達到*高，首次突破300×104t，隨后有所下降，但仍高于250×104t（圖1-1）。在不同的海區(qū)，鰹魚的捕撈產(chǎn)量也有很大不同。從圖1-1可以看出，歷年中西太平海域鰹魚捕撈量占全球捕撈量的比例均很高，從1986年開始就已超過全球鰹魚產(chǎn)量的50%，之后均維持在50%~60%，并依舊呈現(xiàn)上升趨勢。 圖1-1 20世紀50年代以來全球各海區(qū)鰹魚捕獲量分布圖 目前，鰹魚的主要捕撈國家為日本、韓國、美國、中國。其中，日本開發(fā)鰹魚的時間*早，其捕撈量也*大。針對鰹魚的活動特點，目前主要捕撈方式為圍網(wǎng)、竿釣和延繩釣。根據(jù)2017年太平洋共同體秘書處海洋漁業(yè)署的資源狀況報告表明，中西太平洋鰹魚圍網(wǎng)作業(yè)產(chǎn)量占總產(chǎn)量的77%，竿釣產(chǎn)量和延繩釣產(chǎn)量分別占總產(chǎn)量的9%和不到1%（Brouwer et al.，2017）。報告顯示，2016年和2015年中西太平洋鰹魚總產(chǎn)量分別為178.6×104t和179.7×104t，雖低于2014年的200.2×104t，但仍處于較高水平，同時資源量也處在較高的水平（Brouwer et al.，2017）。 1.2 鰹魚漁業(yè)生物學概況 1.2.1 年齡與生長 目前，通常利用鈣化的硬組織來進行魚類的年齡鑒定和估算。大量魚類的年齡鑒定以鱗片為主、耳石為輔（王學昉等，2009）。鰹魚個體較大，頭蓋骨較硬，耳石的提取相對比較困難，同時其表面的鱗片沒有明顯的分化結(jié)構(gòu)，無法進行年齡鑒定，因此耳石和鱗片均不是年齡鑒別的*佳材料。鰹魚堅硬的脊椎骨和背棘則成為首選的研究材料。Aikawa（1937）、Chi和Yang（1973）利用脊椎骨研究鰹魚的年齡，取得了較好的結(jié)果；通過對比利用不同材料的研究認為，脊椎骨在排除年輪之間的不一致現(xiàn)象的前提下，可以作為年齡鑒定的材料；而將背鰭鰭棘制作成0.5～1.0mm的薄片并覆油冷凍，其生長輪紋均可以清晰地呈現(xiàn)（Batts，1972）；在比較后也認為，鰹魚背鰭鰭棘用于鑒別年齡較脊椎骨效果更好（Chur and Zharov，1983）。一些學者如Uchiyama和Struhsaker（1981）也嘗試利用耳石日輪研究鰹魚的年齡組成，但目前利用骨骼材料研究鰹魚年齡的研究仍為主流。 對于采用這3種材質(zhì)來鑒定鰹魚年齡的方法準確性仍存在較大的爭議，如Josse等（1979）認為骨骼結(jié)構(gòu)的年齡鑒定結(jié)果無法核實。在利用相同材料研究的前提下，鑒定結(jié)果也有偏差。有學者認為鰹魚脊椎骨的截面每年只形成1個輪紋（Aikawa，1937），而也有學者認為每年可形成2個輪紋（Chi and Yang，1973）。Wild和Foreman（1980）利用耳石研究發(fā)現(xiàn)，多數(shù)鰹魚的耳石輪紋并不滿足“一日一輪”的規(guī)律，這使鰹魚年齡鑒定的結(jié)果具有不可信性。由此可見，魚種的不同導致其各項硬組織結(jié)構(gòu)存在差異，在鑒定魚類的年齡研究中，需要不斷嘗試選擇合適的研究材料。 相比鰹魚年齡鑒定，估算鰹魚的生長就要簡單很多，*常使用的兩種方法是標志放流法與體長頻度法。利用這兩種方法估算鰹魚生長，國內(nèi)外已有很多學者做了相關研究，不同學者利用馮?貝塔朗飛（Von Bertalanffy）生長方程估算了鰹魚生長的各項參數(shù)（表1-1）。 1.2.2 性比與成熟 Marr（1948）、Brock（1949）、Schaefer和Orange（1956）分別對太平洋馬紹爾群島北部海域、夏威夷海域和東太平洋海域鰹魚的性別比率（雌∶雄）（后簡稱性比）進行研究，得出其平均性比分別為1∶1.60、1∶1.16和1∶0.73；Raju（1964）對菲律賓海域鰹魚進行研究，發(fā)現(xiàn)其性比小于1，且在研究樣本中大齡雄魚占比較大。鰹魚的性比也會隨著個體的生長和成熟而發(fā)生變化。一般說來，性未成熟個體中雌性較多，而性成熟的產(chǎn)卵群體中大多為雄性。不同的捕撈作業(yè)方式也會直接導致性比的差異，如捕撈以性未成熟群體為主的手工漁業(yè)，其雌性占比也較大（王學昉等，2009）。 估算魚類首次性成熟體長對于研究魚類的生長、產(chǎn)卵、發(fā)育、估算補充量以及對該魚種的資源評估都有著重要的意義。已有很多學者對鰹魚的首次性成熟體長做了相關研究，目前有兩種觀點：一種觀點認為400～450mm是鰹魚初次性成熟體長區(qū)間，如Marr（1948）研究馬紹爾群島海域鰹魚，發(fā)現(xiàn)雌性體長達到400mm時就已經(jīng)開始排卵；夏威夷海域的鰹魚在體長為400～450mm就已經(jīng)懷卵（Brock，1949）；另外一種觀點認為，鰹魚達到初次性成熟所對應的體長約為550mm，如墨西哥下加利福尼亞州海域的鰹魚（約550mm）和美洲中部海域的鰹魚（約500mm）。 1.2.3 攝食 鰹魚為中上層魚類，常常集群進行大范圍的洄游，在某一區(qū)域停留時間較短（王學昉等，2009）。其攝食主要在早晨和傍晚，攝食量與體重有著較大的關系。鰹魚主要捕食各種魚類（中上層魚類和巖礁魚類）、甲殼類、頭足類等，海洋環(huán)境條件是影響鰹魚食物組成的主要因素之一（Bernard et al.，1985），在不同的海域捕食種類存在較大的差異，因此鰹魚也是典型的隨機掠食者。由于不同時期個體生長的需求差異，鰹魚攝食的種類和個體大小也表現(xiàn)出明顯的區(qū)別。在鰹魚幼魚時期，主要攝食其他魚類、甲殼類和頭足類仔魚（胴長為20～66mm）（Aoki，1999）；隨著其個體的生長，甲殼類在食物組成中的占比不斷下降，而如頭足類等軟體動物逐漸成為其主要的食物來源（Batts，1972）。也偶有發(fā)現(xiàn)鰹魚攝食其仔魚（叉長20～140mm）的情況（Bernard et al.，1985），但此現(xiàn)象并不常見，也會隨海域和季節(jié)等情況有所變化（Ankenbrandt，1985）。 1.3 中西太平洋鰹魚漁場與相關因子的關系 1.3.1 鰹魚漁場與厄爾尼諾-南方濤動相關關系的研究 厄爾尼諾-南方濤動（El Nino and southern oscillation，ENSO）現(xiàn)象是引起全球氣候變化的*強烈的海-氣相互作用現(xiàn)象（翟盤茂等，2000；巢紀平，2002），對世界漁業(yè)會產(chǎn)生重大的影響。在厄爾尼諾事件發(fā)生期間，赤道太平洋的氣壓、海面高度、海流、溫躍層、營養(yǎng)鹽、碳循環(huán)、初級生產(chǎn)力等漁場的環(huán)境發(fā)生明顯改變（Chavez et al.，1999；Fedorov and Philander，2000；Turk et al.，2001），從而引起魚類資源密度的空間變化。許多研究表明，厄爾尼諾事件對太平洋的金槍魚漁業(yè)有顯著影響（Lu et al.，1998；Lehodey et al.，1997；苗振清和黃錫昌，2003）。關于ENSO現(xiàn)象對鰹魚資源量及漁場的影響，國內(nèi)外學者也做了很多相關研究。郭愛等（2010）對中西太平洋鰹魚時空分布及其與ENSO的關系進行探討，發(fā)現(xiàn)鰹魚主要產(chǎn)量分布在海面溫度為28～30℃的海域，尤以29～30℃為主，以年為單位進行時間序列分析，發(fā)現(xiàn)高產(chǎn)區(qū)經(jīng)度重心、平均經(jīng)度較ENSO指數(shù)有一年的滯后。Lehodey等（1997）發(fā)現(xiàn)，鰹魚作業(yè)漁場會隨暖池邊緣29℃等溫線在經(jīng)向上發(fā)生偏移。李政緯（2005）認為，29℃等溫線東界會受ENSO現(xiàn)象影響，進而影響金槍魚圍網(wǎng)漁場的東西向分布。沈建華等（2006）、周甦芳（2005）和周甦芳等（2004）也對于中西太平洋鰹魚漁場/時空分布與ENSO的關系做了相關研究，指出ENSO對中西太平洋鰹魚圍網(wǎng)漁場的空間分布有顯著影響，厄爾尼諾事件發(fā)生時，鰹魚圍網(wǎng)單位捕撈努力量漁獲量經(jīng)度重心隨暖池的東擴而東移，拉尼娜事件發(fā)生時則隨暖池向西收縮而西移。汪金濤和陳新軍（2013）使用*小歐氏距離的聚類分析方法對中西太平洋鰹魚漁場重心的時空分布進行比較，并討論漁場重心時空分布變化與ENSO指數(shù)的關系，研究表明1990～2010年1～12月漁場重心各不相同，在經(jīng)度方向上，12月～次年4月的鰹魚漁場重心相對集中，分布在142.26°～166.79°E，其余各月漁場重心較為分散，廣泛分布在138.33°～176.6°E海域；在緯度方向上，漁場重心各月變化不大，分布在4.78°S～3.51°N，同時以季度為時間單位進行序列分析發(fā)現(xiàn)，當Nino 3.4區(qū)海面溫度異常值從低到高變化時，鰹魚漁場重心也逐漸由西向東偏移。 1.3.2 鰹魚漁場與表層環(huán)境因子的相關研究 海洋表層的環(huán)境因子，尤其是海面溫度對鰹魚漁場分布起著至關重要的作用（葉泰豪等，2012）。很多學者通過研究給出了中西太平洋鰹魚漁場分布的*適海面溫度范圍（表1-2）。魚類會對0.25‰的鹽度變化做出劇烈反應，海水的鹽度變化會對魚類的滲透壓和浮游魚卵的漂浮產(chǎn)生影響（何大仁和蔡厚才，1998）。鰹魚生活在高溫高鹽的大洋海
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