Page 67 - 《水产学报》2025年第12期

赵春德，等 水产学报, 2025, 49(12): 129306

水温 (T)、溶解氧 (DO)、盐度 (S)、叶绿素浓 浪 (累积强度 = 0) 两种类型。月际数据集包含 9
度 (Chl.a)、 海 表 面 高 度 (SSH) 和 混 合 层 深 度 688 个样本，每个样本包含“年份、月份、经度、
(MLD) 参数。其中 Chl.a 与 DO 数据空间分辨 纬 度 、 T 、 S 、 Chl.a 、 DO 、 SSH、 MLD、
x
x
x
x
率为 0.25° × 0.25°，T、S、SSH 及 MLD 数据分 cumulative intensity、F 及 CPUE”(x 表示 0、50、
辨率为 0.083° × 0.083°。通过算术平均法对所有 100、150、200、250 和 300 m 水层)。
环境参数实施空间重采样，统一标准化至 0.5° ×
1.3 海洋热浪对柔鱼的影响
0.5° 分辨率。
热浪计算 针对柔鱼作业区域的海洋热 为消除月度数据集中环境变量间多重共线
浪计算流程包含 3 个步骤：①在气候基准期内 性问题，采用方差膨胀因子 (VIF) 评估预测变
对每日 SST 进行重新校准。选取 1983—2012 量，逐步剔除 VIF > 5 的变量直至所有变量
[30]
[17]
年每日 SST 数据作为气候基准期 ，采用 11 d VIF ≤ 5 。
滑动窗口对每日 SST 数据进行重新校准，每个 在优化提升回归树模型学习的过程中，有
网格单元均以目标日期为中心，向前后各延伸 3 个关键参数可以调整：装袋分数通常推荐
5 d。②气候基准值和阈值的计算。针对每个网 取值 0.500~0.750。为降低模型的变异性，装袋
格单元计算不同年份同一日期的 SST 数据的平 分数选定为 0.750。学习率 (lr) 和树的复杂度
均值和第 90 百分位数作为该日期的两类参考点。 (tc) 的取值对模型预测性能有着较为显著的影
随后对 366 个平均参考点和 366 个百分位数参 响，因此分别设置 lr 为 0.001、0.010 和 0.100，
考点应用 31 d 移动平均法，生成 366 个气候基 tc 为 1、2、4 和 8。对于数据处理，按年分组
准值 (图 2) 和 366 个百分位阈值。③海洋热浪 随机选取 70% 的数据作为训练数据集来构建模
的计算。如果 1 个网格的 SST 至少连续 5 d 超 型，剩余的 30% 数据则用于计算模型的预测偏
过该阈值 (允许 SST 短暂地低于阈值，但低于 差。基于模型收敛曲线与验证集偏差值确定最
阈值不能连续超过 2 d)，那么该网格就被认定 优参数组合，同时设置最大迭代次数为 5 000
发生了海洋热浪事件 。 次以平衡计算效率与模型性能 [31-32] 。预测偏差
[19]
公式：
N
46° 1 ∑ n ( ) 2
Deviance = y i −by i (2)
n i=1
式中， y i 表示观测数据； 表示预测数据。
by i
38°
运用 10 倍交叉验证方法构建了提升回归
树模型，以 CPUE 作为响应变量，时空变量和
30°
140° 148° 156° 164° 172° E 环境变量 (VIF ≤ 5) 作为解释变量，探索海洋
热浪对柔鱼局部资源丰度的潜在影响。最终
5 10 15 20 25
平均气候基准温度/℃ 模型的性能通过平均绝对误差 (MAE)、均方根
2
average climatological baseline temperature 误差 (RMSE) 和决定系数 (R ) 进行评估并利用
图 2 西北太平洋柔鱼作业海区 1983—2012 年 模型进行资源丰度推算。模型评估方程：
平均气候基准温度
1 ∑ n
Fig. 2 The average climatological baseline temperature MAE = |y i −by i | (3)
n i=1
from 1983 to 2012 in the fishing area of O. bartramii in
√
the Northwest Pacific Ocean RMSE = 1 ∑ n ( y i −by i ) (4)
n i=1
本研究采用累积强度 (单位：℃) 指标量化 ∑ n ( y i −by i ) 2
2
海洋热浪特征，其定义为海洋热浪事件期间 R = 1− ∑ i=1 2 (5)
n
(y i −y)
SST 与气候基准值差值的加和。为进一步表征 i=1
y 表示平均数据； 表
热浪发生状态，本研究引入二元分类因子 (F)， 式中， y i 表示观测数据； − by i
将事件状态划分为热浪 (累积强度 > 0) 与非热 示预测数据。
中国水产学会主办 sponsored by China Society of Fisheries https://www.china-fishery.cn
3