文献类型： 中文期刊

作者： 李成 ¹ ; 石肖飞 ¹ ; 张健 ¹ ; 肖佑鹏 ² ; 黄斌 ³ ; 石建高 ⁴ ;

作者机构： 1.上海海洋大学海洋科学学院

2.上海开创远洋渔业有限公司

3.中国水产有限公司马达加斯加代表处

4.中国水产科学研究院东海水产研究所

关键词： 月相;拖网;单位捕捞努力量渔获量（CPUE）;圆形统计;时间序列;交叉验证

期刊名称： 大连海洋大学学报

ISSN： 2095-1388

年卷期： 2023 年 002 期

页码： 340-347

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 为了解和掌握月相对渔业产量或单位捕捞努力量渔获量（catch per unit effort, CPUE）的影响规律，利用2016—2019年（每年3月2日—11月29日）马达加斯加西海岸底拖网独角新对虾（Metapenaeus monoceros）和2017—2020年（每年6月15日—10月9日）西白令海中层拖网狭鳕（Theragra chalcogramma）的渔业生产数据，结合基于圆形统计的广义线性模型（GLM）和基于时间序列的广义加性模型（GAM）2种不同的月相量化和统计的方法，分析月相对拖网渔业CPUE的影响。结果表明：月相对独角新对虾的CPUE具有显著性影响（P＜0.05）,2种方法得出的影响趋势较为一致，较高CPUE出现在上弦月；基于圆形统计的GLM显示，月相对狭鳕CPUE具有显著性影响（P＜0.05）,较高CPUE出现在新月期，而基于时间序列的GAM显示，月相对狭鳕CPUE的影响不显著（P＞0.05）;交叉验证显示，基于圆形统计的GLM平均绝对误差(E_MA)和均方根误差(E_RMS)均小于基于时间序列的GAM,而GLM分析的决定系数R~2则大于GAM,表明前者的拟合具有更好的准确性、稳定性和拟合优度。研究表明，当周期性循环变量（月份、月相和小时等）具有较弱的显著性时，使用基于圆形统计的GLM更能反映月相对拖网渔业CPUE的影响。