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基于GFM和GAMM模型分析对虾白斑综合征(WSSV)对黄海和东海北部水域虾类生物量的影响
被引量:
1
1
作者
徐婷婷
滕广亮
+4 位作者
李英瑕
吴强
单秀娟
张庆利
金显仕
《渔业科学进展》
CSCD
北大核心
2022年第1期46-55,共10页
虾类是海洋生态系统功能群的重要组成部分,其生物量变化受到多重因素的影响。本研究在开展黄海和东海北部水域虾类白斑综合征病毒(white spot syndrome virus,WSSV)流行病学调查的基础上,利用梯度随机森林模型(gradient random forest m...
虾类是海洋生态系统功能群的重要组成部分,其生物量变化受到多重因素的影响。本研究在开展黄海和东海北部水域虾类白斑综合征病毒(white spot syndrome virus,WSSV)流行病学调查的基础上,利用梯度随机森林模型(gradient random forest model,GFM)和广义加性混合模型(generalized additive mixed models,GAMM),分析了2016—2018年间黄海和东海北部水域WSSV流行对虾类生物量的影响。分子检测结果显示,调查所获取的26种虾类中,11种被检测为WSSV阳性;2016、2017和2018年WSSV阳性采样站点的比率分别为48.40%、38.75%和21.74%,虾类样品中WSSV阳性检出比率分别为16.86%、9.60%和4.80%。GFM模型分析显示,解释变量“阳性样品数的对数(ln_posi)”对响应变量“虾类生物量的对数(ln_Abu)”的重要性最高。GAMM分析中,根据赤池信息准则(Akaike information criterion,AIC)最小原则筛选出的最优模型为:ln_Abu~WSSV阳性率(P_rate)+ln_posi+经度(Long),该模型中ln_posi和P_rate是影响虾类生物量的极显著相关因子,ln_Abu随着P_rate的升高而降低。研究表明,WSSV在黄海和东海北部水域虾类中流行,推测对该海域的虾类生物量存在影响。
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关键词
对虾白斑综合征病毒
黄海和东海北部
虾类
gfm模型
GAMM
模型
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职称材料
题名
基于GFM和GAMM模型分析对虾白斑综合征(WSSV)对黄海和东海北部水域虾类生物量的影响
被引量:
1
1
作者
徐婷婷
滕广亮
李英瑕
吴强
单秀娟
张庆利
金显仕
机构
中国水产科学研究院黄海水产研究所
青岛海洋科学与技术试点国家实验室海洋渔业科学与食物产出过程功能实验室
出处
《渔业科学进展》
CSCD
北大核心
2022年第1期46-55,共10页
基金
国家重点研发计划项目(2017YFC1404503)
农业农村部财政项目“黄渤海渔业资源调查”
+1 种基金
中国水产科学研究院基本科研业务费(2020TD39)
中国水产科学研究院黄海水产研究所基本科研业务费项目(20603022020005)共同资助。
文摘
虾类是海洋生态系统功能群的重要组成部分,其生物量变化受到多重因素的影响。本研究在开展黄海和东海北部水域虾类白斑综合征病毒(white spot syndrome virus,WSSV)流行病学调查的基础上,利用梯度随机森林模型(gradient random forest model,GFM)和广义加性混合模型(generalized additive mixed models,GAMM),分析了2016—2018年间黄海和东海北部水域WSSV流行对虾类生物量的影响。分子检测结果显示,调查所获取的26种虾类中,11种被检测为WSSV阳性;2016、2017和2018年WSSV阳性采样站点的比率分别为48.40%、38.75%和21.74%,虾类样品中WSSV阳性检出比率分别为16.86%、9.60%和4.80%。GFM模型分析显示,解释变量“阳性样品数的对数(ln_posi)”对响应变量“虾类生物量的对数(ln_Abu)”的重要性最高。GAMM分析中,根据赤池信息准则(Akaike information criterion,AIC)最小原则筛选出的最优模型为:ln_Abu~WSSV阳性率(P_rate)+ln_posi+经度(Long),该模型中ln_posi和P_rate是影响虾类生物量的极显著相关因子,ln_Abu随着P_rate的升高而降低。研究表明,WSSV在黄海和东海北部水域虾类中流行,推测对该海域的虾类生物量存在影响。
关键词
对虾白斑综合征病毒
黄海和东海北部
虾类
gfm模型
GAMM
模型
Keywords
White spot syndrome virus(WSSV)
Yellow Sea and the northern East China Sea
Shrimp
Gradient random forest model(
gfm
)
Generalized additive mixed models(GAMM)
分类号
S932.5 [农业科学—渔业资源]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于GFM和GAMM模型分析对虾白斑综合征(WSSV)对黄海和东海北部水域虾类生物量的影响
徐婷婷
滕广亮
李英瑕
吴强
单秀娟
张庆利
金显仕
《渔业科学进展》
CSCD
北大核心
2022
1
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参考文献
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