Page 99 - 《水产学报》2026年第01期

1 期 韩冠荣，等：基于栖息地模型的西北太平洋柔鱼索饵洄游路径推测及其与厄尔尼诺-南方涛动的关系 50 卷

N
48°

45°
7 月 Jul.
8 月 Aug.
9 月 Sep.
10 月 Oct.
42° 11 月 Nov.

39°

36°
145° 150° 155° 160° 165° E
图 2 西北太平洋柔鱼渔业捕捞站点图
Fig. 2 Fishing stations of O. bartramii in the Northwest Pacific Ocean

似，单位捕捞努力量渔获量 (CPUE) 往往被认为 结合 SST、SSH 和 PAR 共 3 个环境变量和捕捞努
[19]
是表征柔鱼种群丰度的良好指标 。将渔业数据 力量，以 1998—2017 年数据为训练集，2018—2020
采样至 0.25°空间尺度的栅格中，以单元空间内的 年数据为验证集，建立西北太平洋柔鱼适宜栖息
渔获量与捕捞努力量的比值作为 CPUE 值。此外， 地指数模型，以评估其生境质量的时空变化。首
将产量数据按旬分组，排名前 25% 的单元定义为 先，为每个环境变量建立适宜性指数 (SI) 模型。
高产渔区。CPUE 计算公式： 分别计算与环境变量相关的捕捞努力量概率分布，
∑ 认为该值与柔鱼的环境选择偏好为正相关关系。
Catch t
CPUE t = ∑
Effort t SI 最高值为 1，表示对应的变量值为最有利的环
式中， Catch t 为 t 旬的产量； Effort t 为 t 旬的捕 境条件， SI=0 寓意最不利的环境条件，其间 SI
[20]
捞努力量。 值高于 0.6，确定了柔鱼适宜的环境范围 。具体
[11]
本研究采用海洋遥感卫星监测和再处理的环 计算公式 ：
境数据进行分析。研究表明，海表温度 (SST)、海 E k
SI i =
表高度 (SSH) 和光合有效辐射 (PAR) 对柔鱼在索 E k,max
饵场内的时空分布有显著的约束作用 [11-12,20] ，因此， a(X i −b) 2
SI i = e
本研究将使用以上 3 个因子进行研究。其中，
式中， E k 为环境变量区间 k 的累计捕捞努力量，
SST 和 PAR 数据来自美国国家海洋和大气管理局
E k,max 为最大的累计捕捞努力量， X i 为环境因子 i
(NOAA) 网站 (https://oceanwatch.pifsc.noaa.gov/erd-
的值， SI i 为该环境因子对应的适宜性指数，a 和
dap/index.html)， PAR 数据从亚太数据研究中心
b 为参数，用最小二乘法拟合函数得到。
网站下载 (http://apdrc.soest.hawaii.edu/erddap/index.
然后，基于不同环境因子建立的 SI 函数组合
html)，环境数据均涵盖研究海域，以 0.25°×0.25°
成西北太平洋柔鱼 HSI 模型。研究表明，算术平
的空间分辨率、旬为时间分辨率进行格式化。
均法 (AMM) 能较好地发挥 HSI 模型性能，准确
ENSO 指数源自 NOAA 网站 (https://origin.cpc.ncep.
预测柔鱼种群的适宜栖息地 [11,21] 。实验采用 AMM
noaa.gov/products.html) 记录的 Niño-3.4 区域海表
方法赋予 SI 模型相同的权重计算适宜栖息地指数，
温度异常数据。
将西北太平洋柔鱼生境划分为不良、一般和适宜
1.2 HSI 模型 三 类 ， 即 等 级 1： 0≤HSI<0.2； 等 级 2： 0.2≤

捕捞努力量被认为是鱼类出现或被利用情况 HSI<0.6；等级 3：0.6≤HSI≤1。计算公式：
的指标，能较好地反映目标种群的资源分布状况， 1 ∑
HSI = (SI SST +SI SSH +SI PAR )
并已成功应用于 HSI 模型开发 [11-13,20] 。因此，实验 n

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