[發明專利]毛里塔尼亞海域頭足類資源豐度預測方法

有效

• 申請號: 201710757652.3
• 申請日: 2017-08-29
• 公開（公告）號: CN107688874B
• 公開（公告）日: 2021-06-11
• 發明（設計）人: 陳新軍;汪金濤;雷林
• 申請（專利權）人: 上海海洋大學
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/02
• 代理公司: 上海順華專利代理有限責任公司 31203
• 代理人: 陸林輝

1.一種毛里塔尼亞海域頭足類資源豐度預測方法，其特征在于，其包括以下步驟：

S1、獲取1982-2015年毛里塔尼亞的捕撈生產數據，獲取1982-2015年北大西洋各月北極濤動指數NAO數據，以及獲取16°-22°N、16°W-20°W海域表溫距平均值SSTA數據；

其中，該捕撈生產數據包括烏賊類捕撈產量、章魚類捕撈產量和頭足類捕撈總產量；

S2、將各年度各月的NAO數據進行平均化以獲得對應年度的NAO_i指數，分別以16.5°N、17.5°N、18.5°N、19.5°N、20.5°N和21.5°N為基準，計算各緯度斷面的16°-20°W海域第i年度的平均SSTA_i；

S3、獲取7個海洋氣候與環境因子，分別為：

氣候因子：NAOi指數，環境因子：16.5°N和16°-20°W海域年平均SSTAi為SSTA1、17.5°N和16°-20°W海域年平均SSTAi為SSTA2、18.5°N和16°-20°W海域年平均SSTAi為SSTA3、19.5°N和16°-20°W海域年平均SSTAi為SSTA4、20.5°N和16°-20°W海域年平均SSTAi為SSTA5、21.5°N和16°-20°W海域年平均SSTAi為SSTA6；

S4、各年度烏賊類捕撈產量除以1982-2015年間烏賊類捕撈產量的最高產量以獲得各年度烏賊類資源豐度指數RA1，各年度章魚類捕撈產量除以1982-2015年間章魚類捕撈產量的最高產量以獲得各年度章魚類資源豐度指數RA2，各年度頭足類捕撈總產量除以1982-2015年間頭足類捕撈總產量的最高產量以獲得各年度頭足類資源豐度總指數RA3；

S5、7個海洋氣候與環境因子分別與烏賊類資源豐度指數RA1、章魚類豐度指數RA2和頭足類資源豐度總指數RA3進行相關性分析，選擇獲得在統計學上有意義(P0.05)的影響因子，選擇標準為相關系數的絕對值大于等于0.329；

S6、根據獲得的影響因子，分別與對應的烏賊類資源豐度指數RA1、章魚類豐度指數RA2和頭足類資源豐度總指數RA3利用一元線性模型建立資源豐度預測模型；

在步驟S6中，對烏賊類資源豐度指數RA1影響最大的環境因子為SSTA5、氣候因子為NAO，基于環境因子建立烏賊類資源豐度指數RA1的資源豐度預測模型：RA1＝a1+b1*SSTA5，采用各年度烏賊類對應的RA1值和SSTA5值對烏賊類資源豐度預測模型進行樣本訓練以獲得a1和b1值；

基于氣候因子建立烏賊類資源豐度指數RA1的資源豐度預測模型：RA1＝a2+b2*NAO，采用各年度烏賊類對應的RA1值和NAO值對烏賊類資源豐度預測模型進行樣本訓練以獲得a2和b2值；

對章魚類資源豐度指數RA2影響最大的環境因子為SSTA4、氣候因子為NAO，基于環境因子建立章魚類資源豐度指數RA2的資源豐度預測模型：RA2＝a3+b3*SSTA4，采用各年度章魚類對應的RA2值和SSTA4值對章魚類資源豐度預測模型進行樣本訓練以獲得a3和b3值；

基于氣候因子建立章魚類資源豐度指數RA2的資源豐度預測模型：RA2＝a4+b4*NAO，采用各年度章魚類對應的RA2值和NAO值對章魚類資源豐度預測模型進行樣本訓練以獲得a4和b4值；

對頭足類資源豐度總指數RA3影響最大的環境因子為SSTA4、氣候因子為NAO，基于環境因子建立頭足類資源豐度總指數RA3的資源豐度預測模型：RA3＝a5+b5*SSTA4，采用各年度頭足類對應的RA3值和SSTA4值對頭足類資源豐度預測模型進行樣本訓練以獲得a5和b5值；

基于氣候因子建立頭足類資源豐度總指數RA3的資源豐度預測模型：RA3＝a6+b6*NAO，采用各年度頭足類對應的RA3值和NAO值對頭足類資源豐度預測模型進行樣本訓練以獲得a6和b6值。