南方水产科学

作者：范秀梅, 杨胜龙, 张胜茂, 朱文斌, 崔雪森

关键词：澳洲鲐, 栖息地指数模型, 渔情预报, 阿拉伯海

为了更好地了解和可持续开发利用阿拉伯海澳洲鲐 (Scomber australasicus) 资源，采用2016—2017年1、2、11和12月主渔汛期间我国公海围网渔船在阿拉伯海的鲐鱼生产数据，结合海表温度 (Sea surface temperature, SST)、混合层厚度 (Mixed-layer thickness, MLT)、海面高度异常 (Sea level anomaly, SLA)、叶绿素a浓度 (Chlorophyll-a concentration, CHL) 环境数据，分别构建了以渔获量 (Fish catch, FC) 和作业次数 (Fishing times, FT) 为基础的栖息地指数 (Habitat suitability index, HSI) 模型： FC-HSI和FT-HSI模型。在HIS>0.6的海域，2016和2017年实际渔获量占比分别为76.25%和80.03%。利用2018年的实际生产数据对模型进行预报准确度验证，得出在HIS>0.6的海域，实际渔获量占比分别为45.68%和50.15%，FT-HSI模型的预报结果优于FC-HSI模型。结果表明，基于SST、MLT、SLA、CHL的FT-HSI模型能够较好地预测阿拉伯海鲐鱼的中心渔场。

来源：2020年第4期

《南方水产科学》期刊编辑部

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