CPUE标准化方法通常都假设名义CPUE之间是相互独立且没有相关性,然而鱼类集群分布通常存在着空间相关性,为此本研究以西北太平洋柔鱼的CPUE标准化为例,采用1999—2012年6—11月中国鱿钓生产数据以及对应的海表面温度和叶绿素浓度的环境...CPUE标准化方法通常都假设名义CPUE之间是相互独立且没有相关性,然而鱼类集群分布通常存在着空间相关性,为此本研究以西北太平洋柔鱼的CPUE标准化为例,采用1999—2012年6—11月中国鱿钓生产数据以及对应的海表面温度和叶绿素浓度的环境数据,将空间相关性加入广义线性模型(general linear model,GLM)中。在空间GLM模型中运用4个距离模型(指数模型、球面模型、线性模型和高斯模型),进行标准GLM模型和4种空间GLM模型的CPUE标准化结果比较。结果发现,4种空间GLM模型均比标准GLM模型的最小信息准则(akaike information criterion,AIC)更小,标准化结果更准确。同时,在4个距离模型中,指数模型的AIC值最小,其CPUE标准化结果最佳。研究表明,在CPUE标准化中,鉴于鱼类集群与分布特性,应该充分考虑空间相关性这一因素。展开更多
文摘CPUE标准化方法通常都假设名义CPUE之间是相互独立且没有相关性,然而鱼类集群分布通常存在着空间相关性,为此本研究以西北太平洋柔鱼的CPUE标准化为例,采用1999—2012年6—11月中国鱿钓生产数据以及对应的海表面温度和叶绿素浓度的环境数据,将空间相关性加入广义线性模型(general linear model,GLM)中。在空间GLM模型中运用4个距离模型(指数模型、球面模型、线性模型和高斯模型),进行标准GLM模型和4种空间GLM模型的CPUE标准化结果比较。结果发现,4种空间GLM模型均比标准GLM模型的最小信息准则(akaike information criterion,AIC)更小,标准化结果更准确。同时,在4个距离模型中,指数模型的AIC值最小,其CPUE标准化结果最佳。研究表明,在CPUE标准化中,鉴于鱼类集群与分布特性,应该充分考虑空间相关性这一因素。
