[發明專利]基于海洋尼諾指數的智利竹莢魚資源豐度中長期預測方法

在審

• 申請號: 201811302210.0
• 申請日: 2018-11-02
• 公開（公告）號: CN109460867A
• 公開（公告）日: 2019-03-12
• 發明（設計）人: 陳新軍;魏廣恩;余為;張忠;方舟;韋記朋;雷林;汪金濤;陸化杰
• 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;G06F17/11
• 代理公司: 上海申浩律師事務所 31280
• 代理人: 秦華毅

1.一種基于海洋尼諾指數的智利竹莢魚資源豐度中長期預測方法，其特征在于，其包括以下步驟：

S1、獲取前N年智利竹莢魚分布的東太平洋海域的每月的海洋尼諾指數ONI值；

S2、利用時間序列分析方法，對智利竹莢魚資源豐度ln(CPUE)與前N年每月的ONI值進行相關性分析，獲取在統計上相關的P＜0.05的月ONI值，該些月ONI值作為影響智利竹莢魚資源豐度的氣候因子；

S3、利用多元線性方程建立多個智利竹莢魚資源豐度預測模型并計算統計上P值，其公式為：ln(CPUE)＝a+b1*x1+b2*x2+b3*x3+……+bn*xn，式中，CPUE為單船年產量，a為常數，b1、b2、b3、……、bn為方程的系數；x1、x2、x3、……、xn為影響資源豐度的月ONI值；

S4、在上述多個智利竹莢魚資源豐度預測模型中，選擇統計上P值最小的模型作為最優模型。

2.如權利要求1所述的智利竹莢魚資源豐度中長期預測方法，其特征在于，在步驟S2中，根據智利竹莢魚資源豐度ln(CPUE)與前4年各月的ONI值的相關性分析，智利竹莢魚資源豐度ln(CPUE)與前4年的1-9月ONI值相關性顯著(P＜0.05)，呈現正相關，其相關系數分別為0.7773、0.8318、0.8979、0.8979、0.8017、0.7923、0.8351、0.8062、0.7870，其中與前4年的3-4月ONI值相關性為極顯著(P＜0.01)；

根據智利竹莢魚資源豐度ln(CPUE)與前3年、前2年、前1年各月的ONI值的相關性分析，智利竹莢魚資源豐度ln(CPUE)與前1-3年的各月ONI值相關性均不顯著(P﹥0.05)。

3.如權利要求2所述的智利竹莢魚資源豐度中長期預測方法，其特征在于，在步驟S3中，

1)預測模型之一

以前4年的3-4月ONI值(ONI_t-4，3，ONI_t-4，4)作為預測因子，建立智利竹筴魚資源豐度預測模型為：

ln(CPUE)＝3.5831+0.1995*ONI_t-4，3+0.2519*ONI_t-4，4

其F值為14.5305，P＝0.0050＜0.05；

2)預測模型之二

以前4年的2-4月ONI值(ONI_t-4，2，ONI_t-4，3，ONI_t-4，4)作為預測因子，建立智利竹筴魚資源豐度預測模型為：

ln(CPUE)＝3.6226-1.0200*ONI_t-4，2+1.9411*ONI_t-4，3-0.2959*ONI_t-4，4

其F值為32.6188，P＝0.0010＜0.01；

3)預測模型之三

以前4年的3-5月ONI值(ONI_t-4，3，ONI_t-4，4，ONI_t-2，5)作為預測因子，建立智利竹筴魚資源豐度預測模型為：

ln(CPUE)＝3.5814+0.3585*ONI_t-4，3-0.1304*ONI_t-4，4+0.2087*ONI_t-2，5

其F值為8.4166，P＝0.0212＜0.05；

4)預測模型之四

以前4年的1-4月ONI值(ONI_t-4，1，ONI_t-4，2，ONI_t-4，3，ONI_t-4，4)作為預測因子，建立智利竹筴魚資源豐度預測模型為：

ln(CPUE)＝3.6229+0.0813*ONI_t-4，1-1.1582*ONI_t-4，2+1.9614*ONI_t-4，3-0.2553*ONI_t-4，4

其F值為19.8598，P＝0.0067＜0.01；

5)預測模型之五

以前4年的2-5月ONI值(ONI_t-4，2，ONI_t-4，3，ONI_t-4，4，ONI_t-2，5)作為預測因子，建立智利竹筴魚資源豐度預測模型為：

ln(CPUE)＝3.6252-1.0624*ONI_t-4，2+1.9219*ONI_t-4，3-0.0984*ONIt-4，₄-0.1203*ONI_t-2，5

其F值為20.3293，P＝0.0064＜0.01；

6)預測模型之六

以前4年的1-5月ONI值(ONI_t-4，1，ONI_t-4，2，ONI_t-4，3，ONI_t-4，4，ONI_t-2，₅)作為預測因子，建立智利竹筴魚資源豐度預測模型為：

ln(CPUE)＝3.6399+0.7112*ONI_t-4，1-2.4679*ONI_t-4，2+2.0103*ONI_t-4，3+1.1765*ONI_t-4，4-0.6804*ONI_t-2，5

其F值為17.6050，P＝0.0197＜0.05。

4.如權利要求3所述的智利竹莢魚資源豐度中長期預測方法，其特征在于，在步驟S4中，選擇前4年的1-9月各月ONI值作為氣候預測因子，智利竹筴魚資源豐度預測模型為：ln(CPUE)＝3.6226-1.0200*ONI_t-4，2+1.9411*ONI_t-4，3-0.2959*ONI_t-4，4，ONI_t-4，2、ONI_t-4，3、ONI_t-4，4分別是海洋尼諾指數前4年2月、3月和4月的ONI值。