Page 235 - 《水产学报》2026年第04期

4 期 水 产 学 报 50 卷

行删减或增加，来不断地对各个底栖虾类相关因 R 4.4.3 软件对相关时空环境因子进行分析等。
子进行筛选，以此来获取最优模型。从最终的图
2 结果
中，将 GAM 模型中上下 95% 的置信区间虚实线
最接近的部分定义为最适环境范围 。通过模型
[14]
2.1 虾类总体渔获量组成
筛选，将所有相关因子遵循 AIC 准则进行筛选，
根据准则，通过筛选最小 AIC 值确定最优 GAM 2020—2024 年虾类渔获数据结果分析显示，
模型，拟合主要利用的虾类，大管鞭虾 (Soleno- 8 月始终是虾类资源年产量的高峰期，年最高产
cera melantho) 和 须 赤 虾 (Metapenaeopsis barbata) 量分别为 15.94、17.87、16.84、20.26 和 17.02 t。
的 CPUE 同相关时空环境因子的关系。 年度最低产量则多出现在年初的 1 月、2 月或
本研究通过 Excel 2025 软件进行拖网渔业相 3 月 ， 最 低 值 分 别 为 0.75、 0.74、 1.32、 1.83 和
关渔获数据的处理及分析，并绘制 CPUE 及渔获 0.69 t。各年产量变化趋势不尽相同，但普遍存在
量变化相关统计图。通过 ArcGis 10.8 软件绘制站 显著的季节性上升期，主要集中于春季至夏季
位图。渔场重心走向以及环境因子分布图。运用 (3/4 月—8 月) (图 2)。

渔获量`catch volume CPUE
18 2020 0.050 20 2021 0.045
16 0.040 15 0.040
0.035
14
渔获量/t catch volume 12 8 6 0.030 CPUE/(t/h) 渔获量/t catch volume 10 0.030 CPUE/(t/h)
10
0.025
0.020
0.020
0.015
2 4 0.010 5 0.010
0.005
0 0 0 0
1 2 3 4 8 9 10 11 12 1 2 3 4 8 9 10 11 12
月份/月 月份/月
month month
(a) (b)
2022 2023
18 0.040 25 0.060
16 0.035 20 0.050
14
0.030
渔获量/t catch volume 12 8 6 0.025 CPUE/(t/h) 渔获量/t catch volume 15 0.040 CPUE/(t/h)
10
0.030
0.020
10
0.015
0.020
0.005
2 4 0.010 5 0.010
0 0 0 0
1 2 3 8 9 10 11 12 1 2 3 8 9 10 11 12
月份/月 月份/月
month month
(c) (d)
2024
18 0.040
16 0.035
14
0.030
渔获量/t catch volume 12 0.025 CPUE/(t/h)
10
0.020
8
0.015
6
4
0.005
2 0.010
0 0
1 2 3 4 8 9 10 11 12
月份/月
month
(e)
图 2 2020—2024 年舟山渔场虾类渔获量及 CPUE 月度变化
Fig. 2 Monthly variations in total shrimp catch and CPUE in the Zhoushan Fishing Ground during 2020–2024
CPUE 的变化情况则更为复杂，其年最高值 分别稳定在 0.04~0.05 t/h，而在 2023 年却出现在
在 2020、2021、2022 和 2024 年均出现在 8 月， 1 月，为 0.05 t/h；年最低 CPUE 则多出现在 3 月
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