基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的印度洋長(zhǎng)鰭金槍魚(yú)(Thunnus alalunga)時(shí)空分布與海洋環(huán)境關(guān)系研究*

程懿麒 張俊波, 2, 3, 4, 5 汪金濤, 2, 3, 4, 5① 雷 林, 2, 3, 4, 5

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的印度洋長(zhǎng)鰭金槍魚(yú)()時(shí)空分布與海洋環(huán)境關(guān)系研究*

程懿麒1張俊波1, 2, 3, 4, 5汪金濤1, 2, 3, 4, 5①雷 林1, 2, 3, 4, 5

(1. 上海海洋大學(xué)海洋科學(xué)學(xué)院 上海 201306; 2. 農(nóng)業(yè)農(nóng)村部大洋漁業(yè)開(kāi)發(fā)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 上海 201306; 3. 國(guó)家遠(yuǎn)洋漁業(yè)工程技術(shù)研究中心 上海 201306; 4. 大洋漁業(yè)資源可持續(xù)開(kāi)發(fā)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 上海 201306; 5. 農(nóng)業(yè)農(nóng)村部大洋漁業(yè)資源環(huán)境科學(xué)觀測(cè)實(shí)驗(yàn)站 上海 201306)

長(zhǎng)鰭金槍魚(yú)()是主要的經(jīng)濟(jì)性金槍魚(yú)魚(yú)種之一, 其空間分布與環(huán)境因子存在著密切聯(lián)系。利用2012—2019年印度洋長(zhǎng)鰭金槍魚(yú)生產(chǎn)數(shù)據(jù)和海洋環(huán)境數(shù)據(jù), 包括海表面溫度(sea surface temperature, SST)、葉綠素濃度(chlorophyll, chl)和海表面鹽度(sea surface salinity, SSS)構(gòu)建印度洋長(zhǎng)鰭金槍魚(yú)時(shí)空分布神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。以空間(經(jīng)度, 緯度)、環(huán)境因子(SST, chl, SSS)為解釋變量, 局部漁獲量為因變量, 變化隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù), 構(gòu)建了18個(gè)BP空間分布模型, 并采用10×10交叉驗(yàn)證模型穩(wěn)定性, 以均方誤差(mean square error, MSE)、平均相對(duì)方差(average relative variance, ARV)以及擬合優(yōu)度(2)作為不同模型精度與穩(wěn)定性的評(píng)判標(biāo)準(zhǔn), 最終選取5-18-1 (隱含層節(jié)點(diǎn)18)模型為最佳模型, 其平均MSE值為0.022 32, 平均ARV值為0.511。利用最優(yōu)模型預(yù)測(cè)結(jié)果與同期實(shí)際捕撈產(chǎn)量進(jìn)行疊加對(duì)比發(fā)現(xiàn)兩者具有一致性。環(huán)境因子敏感性分析表明海表溫度顯著影響印度洋長(zhǎng)鰭金槍魚(yú)漁場(chǎng)分布, 其貢獻(xiàn)率達(dá)到0.2。印度洋長(zhǎng)鰭金槍魚(yú)高精度BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)空分布模型為其資源的可持續(xù)開(kāi)發(fā)與動(dòng)態(tài)管理提供了一種新思路。

長(zhǎng)鰭金槍魚(yú); 印度洋; 漁場(chǎng)預(yù)報(bào); BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò); 時(shí)空分布

長(zhǎng)鰭金槍魚(yú)()是主要的經(jīng)濟(jì)性金槍魚(yú)魚(yú)種之一, 在太平洋、大西洋和印度洋均有分布(Chen, 2005; 官文江等, 2018)。印度洋海域是世界上重要的金槍魚(yú)生產(chǎn)海區(qū), 主要的捕撈國(guó)家和地區(qū)包括日本、韓國(guó)以及我國(guó)臺(tái)灣省, 我國(guó)大陸在該海區(qū)的捕撈產(chǎn)量也在逐步上升(朱江峰等, 2014; 馬璐璐等, 2018)。20世紀(jì)80年代中期, 我國(guó)臺(tái)灣省主要在南印度洋海域采用流刺網(wǎng)對(duì)其進(jìn)行捕撈, 印度洋長(zhǎng)鰭金槍魚(yú)產(chǎn)量達(dá)到歷史上一個(gè)主要的高峰時(shí)期。1992年公海流刺網(wǎng)漁業(yè)被禁止, 長(zhǎng)鰭金槍魚(yú)漁獲量在1993年下降到20 000 t, 隨后因延繩釣漁業(yè)的發(fā)展, 漁獲量逐步上升, 于2001年達(dá)到漁獲量44 000 t (Lee, 2014)。自20世紀(jì)50年代以來(lái), 印度洋長(zhǎng)鰭金槍魚(yú)產(chǎn)量一直呈上升趨勢(shì)。近幾年, 隨著熱帶金槍魚(yú)資源的衰退, 我國(guó)延繩釣漁業(yè)將長(zhǎng)鰭金槍魚(yú)作為資源對(duì)象進(jìn)行開(kāi)發(fā), 長(zhǎng)鰭金槍魚(yú)漁獲量在不斷提升。因此, 跟蹤、掌握印度洋長(zhǎng)鰭金槍魚(yú)資源分布狀況有利于我國(guó)金槍魚(yú)漁業(yè)發(fā)展(朱江峰等, 2014)。

長(zhǎng)鰭金槍魚(yú)時(shí)空分布與海洋環(huán)境因子密切相關(guān)(Chen, 2005)。近年來(lái), 海洋遙感和計(jì)算機(jī)技術(shù)等的廣泛應(yīng)用, 魚(yú)類(lèi)分布和漁場(chǎng)預(yù)測(cè)研究也進(jìn)入了新的發(fā)展階段。如官文江等(2018)對(duì)影響印度洋長(zhǎng)鰭金槍魚(yú)資源評(píng)估的因素進(jìn)行了分析; 閆敏等(2015)使用GAM模型研究南太平洋長(zhǎng)鰭金槍魚(yú)漁場(chǎng)與時(shí)空及環(huán)境因子存在的關(guān)系; 范江濤等(2011)等結(jié)合次表層水溫等要素, 并按照季度構(gòu)建南太平洋長(zhǎng)鰭金槍魚(yú)綜合適應(yīng)性指數(shù)。研究長(zhǎng)鰭金槍魚(yú)漁時(shí)空分布的相關(guān)模型也較多, 如棲息地指數(shù)(habitat suitability index, HSI)模型(范江濤等, 2011; 馬孟磊等, 2017)、貝葉斯概率(Bayesian analysis, BA)模型(崔雪森等, 2015; 周為峰等, 2018)、廣義加性模型(Generalized Additive Model, GAM)(牛明香等, 2012; 閆敏等, 2015)、支持向量機(jī)(support vector machine, SVM)(崔雪森等, 2016)、范例推理(Case-based reasoning, CBR)(張?jiān)孪嫉? 2009; 牛明香等, 2012)等方法。印度洋長(zhǎng)鰭金槍魚(yú)資源的時(shí)空分布研究通常分為基于單一環(huán)境因子(Lehodey, 1997; 郭愛(ài)等, 2005; 方舟等, 2013)和基于多環(huán)境因子(葉泰豪等, 2012; 唐浩等, 2013), 但由于漁業(yè)信息本身的模糊性、復(fù)雜性和不精確性(蘇奮振等, 2003), 自變量與因變量之間的關(guān)系難以描述, 在實(shí)際模型構(gòu)建中, 尋找和確定數(shù)學(xué)關(guān)系很容易陷入過(guò)擬合而降低模型的泛化能力(Lucas, 2004; Pan, 2007), 具有一定的局限性。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法并不要求漁業(yè)數(shù)據(jù)滿(mǎn)足任何假設(shè), 也不需要分析魚(yú)類(lèi)對(duì)于環(huán)境條件的響應(yīng)函數(shù)和各環(huán)境條件之間的相互關(guān)系, 它具有很好的自主學(xué)習(xí)能力和很強(qiáng)的泛化和容錯(cuò)能力(Demuth, 2014), 自20世紀(jì)90年代以來(lái), 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在國(guó)內(nèi)外漸漸被大量應(yīng)用于海洋及水產(chǎn)領(lǐng)域(Hawing, 1996; Chen, 1999; Hanson, 2006; 吳風(fēng)霞等, 2009), 尤其是魚(yú)類(lèi)空間分布預(yù)測(cè)方面(Brosse, 1999; 汪金濤等, 2014; Wang, 2018)。毛江美等(2016)選用BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法構(gòu)建了南太平洋長(zhǎng)鰭金槍魚(yú)預(yù)報(bào)模型; 陳洋洋等(2017)基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建了個(gè)中西太平洋鰹魚(yú)漁場(chǎng)模型, 均取得了較好的效果。

本文選取2012—2019年長(zhǎng)鰭金槍魚(yú)漁獲數(shù)據(jù), 結(jié)合海洋環(huán)境數(shù)據(jù), 包括海表溫度(sea surface temperature, SST)、葉綠素濃度(chlorophyllconcentration, chl)和海表面鹽度(sea surface salinity, SSS)建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型, 探索其時(shí)空分布與環(huán)境因子之間關(guān)系, 為印度洋長(zhǎng)鰭金槍魚(yú)延繩釣漁業(yè)生產(chǎn)及其管理保護(hù)提供參考。

1 材料與方法

1.1 材料來(lái)源

印度洋長(zhǎng)鰭金槍魚(yú)生產(chǎn)數(shù)據(jù)來(lái)源于印度洋金槍魚(yú)委員會(huì)(Indian Ocean Tuna Commission, IOTC) (https://www.iotc.org/), 時(shí)間范圍為2012—2019年, 空間范圍為20°E—135°E, 15°N—45°S, 漁業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)包括作業(yè)時(shí)間(年, 月)、位置(經(jīng)度, 緯度)、放鉤數(shù)和漁獲重量等(圖1)。時(shí)間分辨率為月, 空間分辨率為5° × 5°。

圖1 印度洋長(zhǎng)鰭金槍魚(yú)2012—2019年累計(jì)產(chǎn)量分布圖

SST、chl和SSS被認(rèn)為是影響長(zhǎng)鰭金槍魚(yú)漁場(chǎng)分布的重要環(huán)境因子(Laurs, 1984; 奈須敬二, 1995; Zainuddin, 2008), 因此從美國(guó)國(guó)家海洋和大氣管理局?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)(http://oceanwatch.pifsc.noaa.gov/ las/servlets/dataset)下載SST、chl和SSS, 時(shí)間分辨率為月, 空間分辨率為1° × 1°, 按空間平均法融合漁業(yè)與環(huán)境數(shù)據(jù)(Wang, 2018)。選用月分辨率下單個(gè)網(wǎng)格內(nèi)的捕撈量數(shù)據(jù)表示長(zhǎng)鰭金槍魚(yú)局部資源豐度指標(biāo)(local abundance, LA)。

將各影響因子和目標(biāo)變量分別采取最大-最小標(biāo)準(zhǔn)化方法(也稱(chēng)特征縮放法)進(jìn)行歸一化(Wang, 2018), 消除由于數(shù)據(jù)因量級(jí)不同造成的, 同時(shí)剔除異常值和缺失值, 最后得到5 834條數(shù)據(jù)。

1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)空間分布模型

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入層包括經(jīng)度(Lon)、緯度(Lat)、環(huán)境因子(SST, chl, SSS), 輸出層為L(zhǎng)A, 隱含層為1層, 結(jié)點(diǎn)數(shù)從3至20進(jìn)行逐步增加, 構(gòu)建不同方案的印度洋長(zhǎng)鰭金槍魚(yú)時(shí)空分布模型(圖2)。選取均方誤差(mean square error, MSE)和平均相對(duì)方差(average relative variance, ARV)評(píng)價(jià)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型精度。

圖2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖

一般來(lái)說(shuō), 交叉驗(yàn)證的目的有三個(gè): (1) 從有限的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中獲取盡可能多的有效信息; (2) 從多個(gè)方向開(kāi)始學(xué)習(xí)樣本, 有效的避免陷入局部最小值; (3) 在一定程度上避免過(guò)擬合問(wèn)題(韓萌等, 2008)。因此, 使用交叉驗(yàn)證評(píng)價(jià)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的穩(wěn)定性。在每次循環(huán)時(shí), 將樣本按70% (4 083條)和30% (1 751條)的比例隨機(jī)分為訓(xùn)練樣本和測(cè)試樣本, 模型訓(xùn)練結(jié)束后, 利用測(cè)試樣本計(jì)算模型精度指標(biāo)。此循環(huán)進(jìn)行100次得到MSE、ARV、2的分布, 再計(jì)算每個(gè)模型的最小擬合殘差值, 通過(guò)對(duì)比每個(gè)模型的不同評(píng)價(jià)指標(biāo)選取最優(yōu)模型。

1.3 模型解釋

神經(jīng)網(wǎng)路模型輸入變量的解釋方法主要有“權(quán)重法”和“敏感性分析法”。權(quán)重法是將單個(gè)變量的權(quán)重平方和除以所有變量的權(quán)重平方和, 得到輸入變量的貢獻(xiàn)率(?zesmi, 1999)。敏感性分析法是在最優(yōu)模型基礎(chǔ)上, 將要分析的變量按一定步長(zhǎng)從其最小值到最大值逐漸變化, 其余變量可設(shè)定為其均值、中位數(shù)、最大值或最小值, 構(gòu)建模擬樣本, 來(lái)預(yù)測(cè)解釋變量與因變量之間的關(guān)系(Gevrey, 2003; Olden, 2004; Wang, 2018)。本研究采用這兩種方法解釋SST、SSS和chl等環(huán)境因子與長(zhǎng)鰭金槍魚(yú)分布之間的關(guān)系。

1.4 空間分布模式圖繪制

利用最優(yōu)模型模型預(yù)報(bào)2012—2019年各月空間分布LA, 以0.1為步長(zhǎng)劃分10個(gè)等級(jí), 并疊加同期實(shí)際生產(chǎn)作業(yè)數(shù)據(jù), 繪制長(zhǎng)鰭金槍魚(yú)空間分布模式圖。

2 研究結(jié)果

2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)空間分布模型精度

構(gòu)建了隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)不同(3個(gè)到20個(gè)逐個(gè)遞增)的18個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型, 分別基于4 083和1 751個(gè)數(shù)據(jù)集訓(xùn)練和驗(yàn)證了18個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。根據(jù)MSE和ARV的交叉驗(yàn)證結(jié)果, 模型15 (隱含層節(jié)點(diǎn)17)、模型16 (隱含層節(jié)點(diǎn)18)和模型17 (隱含層節(jié)點(diǎn)19)的三個(gè)模型的MSE值和ARV值相對(duì)較小, 且出現(xiàn)最低平均值。因此最佳結(jié)構(gòu)方案的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型分別設(shè)置為5 : 17 : 1、5 : 18 : 1和5 : 19 : 1。其中5 : 18 : 1表示神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層、隱藏層和輸出層中的神經(jīng)元數(shù)量分別為5、18和1 (圖3a, 3b)。結(jié)合交叉驗(yàn)證運(yùn)行的2值分別根據(jù)隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)量的增加顯著提升, 模型15 (隱含層節(jié)點(diǎn)17)、模型16 (隱含層節(jié)點(diǎn)18)和模型17 (隱含層節(jié)點(diǎn)19)的平均2分別為0.159、0.166和0.157。

計(jì)算了每個(gè)模型的最小擬合殘差值, 在對(duì)交叉驗(yàn)證的結(jié)果進(jìn)行求平均, 得到不同模型的最小擬合殘差結(jié)果(表1), 模型13 (隱含層節(jié)點(diǎn)15)、模型16 (隱含層節(jié)點(diǎn)18)和模型15 (隱含層節(jié)點(diǎn)17)的最小擬合殘差分別為0.028 5、0.023 3、0.242 0。

圖3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型不同評(píng)價(jià)方法評(píng)價(jià)結(jié)果

注: a. MSE評(píng)價(jià)方法結(jié)果; b. ARV評(píng)價(jià)方法結(jié)果; c.2評(píng)價(jià)結(jié)果

表1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型最小擬合殘差結(jié)果

Tab.1 The minimum residual results of neural network model

結(jié)合MSE值、ARV值、2值和最小擬合殘差結(jié)果, 從三個(gè)模型的選擇性能最佳的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型, 選取模型16 (隱含層節(jié)點(diǎn)18)的5-18-1模型作為本文的最終模型, 并使用模型16對(duì)2012—2019年的漁業(yè)資源豐度進(jìn)行預(yù)測(cè)。

2.2 長(zhǎng)鰭金槍魚(yú)時(shí)空分布影響因子

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在各層之間的權(quán)重連接情況中, 線的粗細(xì)表示各因子所占權(quán)重的大小(圖4a)。模型16的輸入層最高貢獻(xiàn)率排名依次為:緯度(Lat)、經(jīng)度(Lon)、海表面溫度(SST)、葉綠素濃度(chl)、海表面鹽度(SSS) (圖4b)。

圖4 模型16(5-18-11)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型解釋圖

2.3 長(zhǎng)鰭金槍魚(yú)時(shí)空分布與海洋環(huán)境的關(guān)系敏感性分析

分別對(duì)環(huán)境因子(SST、SSS和chl)設(shè)定步長(zhǎng), 其余輸入因子取中位數(shù)作為固定值, 通過(guò)模型16進(jìn)行環(huán)境因子的敏感性分析(圖5)。模型判斷SST適宜范圍(LA值大于0.6)在17—31 °C, 從17 °C開(kāi)始, 預(yù)測(cè)的LA值顯著增加, 當(dāng)至20—21 °C時(shí)獲得最高預(yù)測(cè)LA值。隨著SST再增加, 預(yù)測(cè)LA值有所減少, 但在27 °C開(kāi)始, LA值又開(kāi)始增加, 并于29 °C獲得最高預(yù)測(cè)LA值; SSS適宜范圍在34.5—35.5, 從33.5開(kāi)始增加; chl適宜范圍在0.080—0.223 mg/m3。

圖5 長(zhǎng)鰭金槍魚(yú)時(shí)空分布與環(huán)境因子敏感性分析

2.4 長(zhǎng)鰭金槍魚(yú)時(shí)空分布模式

利用最優(yōu)模型預(yù)測(cè)了2012—2019年長(zhǎng)鰭金槍魚(yú)的空間分布, 并與實(shí)際漁獲量進(jìn)行疊加, 以對(duì)比預(yù)報(bào)結(jié)果和實(shí)際產(chǎn)量分布的吻合程度。總體來(lái)看, 最優(yōu)模型漁場(chǎng)的長(zhǎng)鰭金槍魚(yú)局部資源豐度(LA)分布可主要分為四個(gè)區(qū)域:低LA區(qū)域(預(yù)測(cè)LA值在0.1—0.4之間), 中LA區(qū)域(預(yù)測(cè)LA值在0.4—0.6之間), 高LA區(qū)域(預(yù)測(cè)LA值在0.6—0.8之間), LA峰值區(qū)域(預(yù)測(cè)LA值在0.8—1.0之間)。

預(yù)測(cè)LA整體分布區(qū)域?yàn)?°N—40°S, 30°E—110°E海區(qū), 與實(shí)際漁獲量分布區(qū)域(圖1)較為吻合, 不同年份不同月份的中高低LA分布有所不同。各年高LA區(qū)域與整體漁獲量分布較為吻合, 分布范圍略大于實(shí)際高產(chǎn)量范圍。通過(guò)計(jì)算每個(gè)區(qū)域的LA值(預(yù)測(cè)值)與中心點(diǎn)原始產(chǎn)量數(shù)據(jù)(實(shí)際值)的MSE和ARV, 量化整體的模型預(yù)測(cè)結(jié)果(表2)。

表2 2012—2019年長(zhǎng)鰭金槍魚(yú)時(shí)空分布預(yù)測(cè)結(jié)果

Tab.2 Prediction results of the temporal and spatial distribution of T. alalunga from 2012 to 2019

其中, 2012年峰值LA區(qū)域在9月至12月較為集中(附錄圖1)。10月的匹配度最佳, 分布區(qū)域?yàn)?°—30°S, 60°E—100°E海區(qū), 在其他月份的峰值LA區(qū)域較為分散, MSE值為0.022 43, ARV值為0.582。

2013年峰值LA區(qū)域在6月和8月較為集中, 分布區(qū)域?yàn)?°—30°S, 50°E—70°E海區(qū), 3月、9月、11月的匹配度也相對(duì)較高, 在1月分布區(qū)域較少(附錄圖2), MSE值為0.021 61, ARV值為0.506。

2014年整體峰值區(qū)域較為分散, 在3月和12月相對(duì)集中, 分布區(qū)域?yàn)?°—30°S, 50°E—70°E海區(qū), 但對(duì)應(yīng)實(shí)際的產(chǎn)量較低, 2014年存在實(shí)際產(chǎn)量明顯低于其他年份的情況, LA峰值區(qū)域同樣在1月份分布較少(圖6a), MSE值為0.022 82, ARV值為0.768。

2015年的峰值區(qū)域在3、4、10、12月較為集中, 12月范圍最廣, 分布區(qū)域?yàn)?°—40°S, 60°—100°E海區(qū)。1、5、11月的分布較少, 其中5月的LA值與實(shí)際產(chǎn)量值的匹配度較差(附錄圖3), MSE值為0.022 41, ARV值為0.727。

2016年的峰值區(qū)域在10月至12月較為集中, 10月范圍最廣, 分布區(qū)域?yàn)?°—30°S, 40°E—70°E海區(qū), 其余月份分布較為分散, 在2月、5月的分布較少(附錄圖4), MSE值為0.022 81, ARV值為0.575。

2017年峰值區(qū)域整體較為分散, 高峰值月份(8、10、12月)均呈現(xiàn)帶狀分布, 7月和4月的高峰值區(qū)域與實(shí)際產(chǎn)量匹配度較差, 1月至3月和11月的分布較少(附錄圖5), MSE值為0.022 61, ARV值為0.272。

2018年整體預(yù)測(cè)區(qū)域較廣, 且每月峰值區(qū)域分布面積高于其他年份, 2018年的峰值區(qū)域在5月、8月、11月、12月較為集中, 其中12月的匹配度相對(duì)較高, 主要集中在0°—30°S, 55°—70°E海區(qū)(圖6b), MSE值為0.020 96, ARV值為0.255。

2019年峰值區(qū)域在3月和12月匹配度和集中度較高, 分布區(qū)域?yàn)?°—15°S, 40°—60°E海區(qū), 4月至9月的峰值區(qū)域分布較為分散, 在11月的分布較少(附錄圖6), MSE值為0.022 88, ARV值為0.411。

3 討論

3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型漁場(chǎng)預(yù)測(cè)結(jié)果

本研究在以最優(yōu)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)上, 以2012—2019年的真實(shí)漁獲數(shù)據(jù)對(duì)印度洋長(zhǎng)鰭金槍魚(yú)分布進(jìn)行驗(yàn)證。整體上實(shí)際捕撈產(chǎn)量分布與預(yù)測(cè)分布較為一致, 預(yù)測(cè)高的LA區(qū)域很好對(duì)應(yīng)實(shí)際高產(chǎn)量區(qū)域, 定量結(jié)果表明, 預(yù)測(cè)結(jié)果平均MSE值在0.022 32, 平均ARV值在0.511, 模型預(yù)測(cè)結(jié)果良好(表2, 圖6)。2018年整體預(yù)測(cè)結(jié)果好于其他年份, 其ARV值顯著低于其他年份, 2014年預(yù)測(cè)結(jié)果較差, ARV值高于其他年份(表2, 圖6)。此精度達(dá)到進(jìn)一步分析探索的要求(Wang, 2018)。

3.2 長(zhǎng)鰭金槍魚(yú)時(shí)空分布與環(huán)境因子關(guān)系

印度洋長(zhǎng)鰭金槍魚(yú)局部資源豐度與SST、SSS和chl均存在顯著關(guān)系, 其中貢獻(xiàn)值最高為SST(圖4b)。先前有部分研究得到太平洋海域中的長(zhǎng)鰭金槍魚(yú)資源豐度變化與溫度隨季節(jié)變化不明顯(范江濤等, 2011; 閆敏等, 2015; 王震等, 2017), 這些研究的地理區(qū)域靠近熱帶, 且范圍較小, 從而SST的季節(jié)變化較小。而本研究中敏感性分析發(fā)現(xiàn)LA值隨SST增加變化明顯(圖5)。因?yàn)橛《妊蠛Ｓ騾^(qū)域較大, 緯度縱跨溫帶和熱帶區(qū)域, 溫度隨季節(jié)變化明顯, 從而造成了不同季節(jié)的月份存在較為明顯的預(yù)測(cè)差異。樊偉等(2007)指出, 長(zhǎng)鰭金槍魚(yú)漁獲量隨SST變化, 在20 °C和29 °C的海域附近呈雙峰型, 與本文21 °C與29 °C左右峰值區(qū)域基本相同。高LA區(qū)域橫跨17.5—32 °C區(qū)域, 峰值LA區(qū)域所在SST范圍為19.5—23 °C區(qū)域以及28—30.5 °C區(qū)域(圖5)。

海表溫度直接或間接地影響漁場(chǎng)的分布、洄游的路線等(龍華, 2005; Sundermeyer, 2006; Wang, 2009; 蘇艷莉, 2015)。在進(jìn)行長(zhǎng)鰭金槍魚(yú)的時(shí)空分布與環(huán)境因子的研究中, 一般都選用海表溫度作為環(huán)境因子之一(郭愛(ài)等, 2009; 楊勝龍等, 2010; Lan, 2012; 儲(chǔ)宇航等, 2016)。葉泰豪等(2012)的研究發(fā)現(xiàn), 海表溫度對(duì)長(zhǎng)鰭金槍魚(yú)分布有顯著影響, 海表溫度同樣是表層海水中未成熟的長(zhǎng)鰭金槍魚(yú)個(gè)體單位捕撈努力量(CPUE)的一個(gè)重要預(yù)測(cè)因子, 而長(zhǎng)鰭金槍魚(yú)幼體魚(yú)的生長(zhǎng)也與溫帶水域有關(guān), 其表層有大量捕食對(duì)象。長(zhǎng)鰭金槍魚(yú)成年魚(yú)主要分布在亞熱帶和熱帶水域, 其水域溫度適宜產(chǎn)卵(張嘉容, 2020)。本文最優(yōu)預(yù)報(bào)模型結(jié)構(gòu)的解釋, 以及海表面溫度(SST)在模型中影響程度的結(jié)論與其他學(xué)者的研究結(jié)果基本上是一致的。但模型也存在局部集中高估問(wèn)題, 可能是由于解釋變量不足, 因此在今后的研究中, 須添加其他海洋環(huán)境因素, 如不同深度水溫(郭剛剛等, 2016), 溶解氧等增強(qiáng)模型的容錯(cuò)率和泛用性。

海表鹽度貢獻(xiàn)率低, 對(duì)長(zhǎng)鰭金槍魚(yú)分布影響較小, 其最適宜范圍在34.5—35.5, 與蔣漢凌(2014)、范永超等(2017)和張亞男等(2020)研究結(jié)果一致。另外, 不同深度鹽度可以通過(guò)溶解氣體、海流等其他環(huán)境因素對(duì)長(zhǎng)鰭金槍魚(yú)漁場(chǎng)分布造成間接影響(張嘉容, 2020), 日后可進(jìn)一步考慮。

葉綠素濃度通常影響長(zhǎng)鰭金槍魚(yú)的食物鏈, 從而間接影響長(zhǎng)鰭金槍魚(yú)漁場(chǎng)的分布(Sagarminaga, 2014), 本文葉綠素濃度的貢獻(xiàn)率僅次于海表溫度, 最適宜范圍為0.08—0.223 mg/m3, 略小于張亞男等(2020)HSI模型中的結(jié)果(0.03—0.22 mg/m3), 其中除11月份(0.03—0.06 mg/m3)外, 與本文結(jié)果相同。對(duì)應(yīng)以往研究總結(jié)的葉綠素濃度為影響長(zhǎng)鰭金槍魚(yú)分布的重要原因(閆敏等, 2015)。

3.3 長(zhǎng)鰭金槍魚(yú)時(shí)空分布規(guī)律

總體來(lái)看, 不同年份MSE變化趨勢(shì)與ARV相同(表2, 圖7)。每年下半年(9—12月)的高值LA區(qū)域較為集中, 易形成良好漁場(chǎng), 其余月份相對(duì)分散(圖6)。一旦發(fā)生海流、水團(tuán)、溫躍層等未知因素的季節(jié)性變化, 極易造成漁場(chǎng)年間顯著變化, 預(yù)測(cè)難度增加, 與部分學(xué)者研究得到的結(jié)果相同(馬璐璐等, 2018; 張亞男等, 2020), 本研究的3月、5月、11月為季節(jié)過(guò)渡月, 由于環(huán)境數(shù)據(jù)變化較大, 模型不穩(wěn)定, 從而造成了部分年份高, 部分年份低的情況。張亞男等(2020)構(gòu)建的印度洋長(zhǎng)鰭金槍魚(yú)棲息地指數(shù)模型中提出, 11月的最適溫度分布在25—27 °C, 而SST敏感性分析結(jié)果(圖5)中, 該段區(qū)域的LA值相對(duì)低于其他高LA區(qū)域的溫度范圍, 對(duì)應(yīng)了圖6中部分年份11月份預(yù)測(cè)結(jié)果較差的現(xiàn)象。各年模型預(yù)測(cè)的漁場(chǎng)區(qū)域較為集中, 交叉各年重疊區(qū)域得到模型預(yù)測(cè)的漁業(yè)資源豐度最高的區(qū)域集中在0°—30°, 50°E—70°E的印度洋海域。

圖7 2012—2019年長(zhǎng)鰭金槍魚(yú)時(shí)空分布預(yù)測(cè)結(jié)果

本研究在季節(jié)的過(guò)渡月份的預(yù)測(cè)結(jié)果存在誤差, 原因可能源自: (1) 漁業(yè)依賴(lài)數(shù)據(jù)(fishery-dependent data)自身分布不均勻特性; (2) 缺少其他生態(tài)環(huán)境因子。未來(lái)可從數(shù)據(jù)抽樣技術(shù), 獲取更豐富的環(huán)境因子等入手進(jìn)一步提高模型精度。

4 結(jié)論

充分理解印度洋長(zhǎng)鰭金槍魚(yú)漁業(yè)資源豐度時(shí)空分布, 將有助于減少捕撈船隊(duì)對(duì)于魚(yú)群的搜索時(shí)間和與搜索成本, 以及預(yù)測(cè)資源如何應(yīng)對(duì)捕撈策略和管理的可能變化至關(guān)重要(Lehodey, 1997)。本文研究與先前研究不同之處在于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中的應(yīng)用, 以探索印度洋長(zhǎng)鰭金槍魚(yú)的空間分布與棲息地海洋特征之間的關(guān)系。環(huán)境變量和資源豐度存在非線性關(guān)系, 構(gòu)建的分布模型復(fù)雜。本研究描述了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的構(gòu)建、訓(xùn)練、驗(yàn)證、解釋和預(yù)測(cè)的全過(guò)程, 提供了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在漁業(yè)資源分布中的應(yīng)用范例。模型預(yù)測(cè)效果與其他機(jī)器學(xué)習(xí)方法的橫向比較有待進(jìn)一步研究。

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電子附件材料:

附錄圖1—附錄圖6見(jiàn)http://dx.doi.org/10.11693/hyhz20210100003

STUDY ON THE RELATIONSHIP BETWEEN TEMPORAL-SPATIAL DISTRIBUTION OF INDIAN OCEAN ALBACORE () AND MARINE ENVIRONMENT BASED ON NEURAL NETWORK

CHENG Yi-Qi1, ZHANG Jun-Bo1, 2, 3, 4, 5, WANG Jin-Tao1, 2, 3, 4, 5, LEI Lin1, 2, 3, 4, 5

(1. College of Marine Sciences of Shanghai Ocean University Shanghai 201306, China; 2. Key Laboratory of Oceanic Fisheries Exploration, Ministry of Agriculture and Rural Affairs, Shanghai 201306, China; 3. National Engineering Research Center for Oceanic Fisheries, Shanghai Ocean University, Shanghai 201306, China; 4. Key Laboratory of Sustainable Exploitation of Oceanic Fisheries Resources, Ministry of Education, Shanghai Ocean University, Shanghai 201306, China; 5. Scientific Observing and Experimental Station of Oceanic Fishery Resources, Ministry of Agriculture and Rural Affairs, Shanghai 201306, China)

Albacore () is one of the main economic tuna species, and its spatial distribution is closely related to environmental factors. In this research, BP artificial neural network method was applied, with which a neural network model was established based on the production data and environmental data offrom 2012 to 2019. The output factor was the normalized fishing production data, and the input factors were spatial factors (including longitude and latitude), marine environmental factors, including sea surface temperature (SST), chlorophyll-concentration, (chl), and sea surface salinity (SSS), from which 18 BP neural network models were run using 10×10 cross-validation model stability, mean square error (MSE), average relative variance (ARV), and goodness of fit (2) as the judgement of accuracy and stability of different models. Finally, Model 5-18-1 (hidden layer node 18) was chosen as the best model; its average MSE value is 0.022 32, and average ARV value is 0.511. The optimal model prediction results and the actual catch data during the same period were superimposed and compared, showing consistent results. Meanwhile, sensitivity analysis of environmental factors showed that SST significantly affected the distribution offisheries in the Indian Ocean, with a contribution rate of 0.2. The high-precision BP neural network temporal-spatial distribution model ofprovides a new idea for the sustainable development and dynamic management of the resources.

Albacore tuna; Indian Ocean; fishing ground forecast; BP neural network; temporal- spatial distribution

S931; S932; Q958

10.11693/hyhz20210100003

* 國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目, NSFC41876141號(hào); 國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃, 2019YFD0901404號(hào); 上海市科技創(chuàng)新行動(dòng)計(jì)劃, 19DZ1207502號(hào); 自然資源衛(wèi)星遙感技術(shù)體系建設(shè)與應(yīng)用示范項(xiàng)目, 202101004號(hào)。程懿麒, 碩士研究生, E-mail: alvinmiori@ gmail.com

汪金濤, 碩士生導(dǎo)師, 副教授, E-mail: jtwang@shou.edu.cn

2021-01-05,

2021-03-15