【摘 要】
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秋刀鱼（Cololabis saira）是我国在西北太平洋主要的捕捞鱼种之一,具有重要的经济价值,主要被中国、中国台湾、日本、韩国、俄罗斯等国家和地区开发利用。时空因素及栖息地因子对于研究秋刀鱼渔场的形成有着重要的意义。本研究利用Biomod2模型研究分析西北太平洋秋刀鱼潜在的栖息地分布,以期为秋刀鱼渔业的高效捕捞提供更加科学的理论参考。本研究将我国2013-2019年7月-11月在西北太平洋公海
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秋刀鱼（Cololabis saira）是我国在西北太平洋主要的捕捞鱼种之一,具有重要的经济价值,主要被中国、中国台湾、日本、韩国、俄罗斯等国家和地区开发利用。时空因素及栖息地因子对于研究秋刀鱼渔场的形成有着重要的意义。本研究利用Biomod2模型研究分析西北太平洋秋刀鱼潜在的栖息地分布,以期为秋刀鱼渔业的高效捕捞提供更加科学的理论参考。本研究将我国2013-2019年7月-11月在西北太平洋公海所获秋刀鱼商业渔业捕捞统计数据中（经度、纬度、单位捕捞努力渔获量）等信息与栖息地海洋环境因子海表面温度（SST）、海表面盐度（SSS）、海面高度（SSH）、近初级生产力（NPP）数据相结合,应用BRT模型和Biomod2模型分析环境因子与单位捕捞努力渔获量（CPUE）之间的影响权重关系和秋刀鱼潜在的栖息地分布。结果如下:（1）BRT模型分析结果表明不同栖息地海洋环境因子对CPUE的影响贡献率的范围在16.27%～33.30%之间,不同的月份栖息地海洋环境因子对CPUE的影响权重分布各不相同。7月栖息地海洋环境因子的影响权重从高到低依次为SSS（27.94%）、SST（27.16%）、SSH（24.68%）、NPP（19.22%）;8月栖息地海洋环境因子的影响权重从高到低依次为SSH（33.30%）、SST（28.99%）、NPP（21.44%）、SSS（16.27%）;9月栖息地海洋环境因子的影响权重从高到低依次为SSS（27.74%）、SSH（26.24%）、SST（24.43%）、NPP（21.59%）;10月栖息地海洋环境因子的影响权重从高到低依次为SSS（28.67%）、SSH（26.55%）、SST（23.26%）、NPP（20.93%）;11月栖息地海洋环境因子的影响权重从高到低依次为SSS（27.99%）、SSH（26.46%）、NPP（22.85%）、SST（22.70%）。（2）根据Biomod2模型中10种单模型算法所产生的月间秋刀鱼潜在栖息地分布结果可知:7月-11月潜在栖息地空间分布结果显示秋刀鱼栖息地变动呈现由东北向西南方向变动的特点,7月栖息地适宜区分布在41°N～51°N,155°E～175°E;8月适宜栖息地海域分布范围为41°N～50°N,150°E～170°E;9月适宜栖息地海域主要集中在41°N～47°N,150°E～170°E;10月适宜栖息地海域分布在37°N～45°N,145°E～165°E之间;11月适宜栖息地海域范围主要在35°N～45°N,142°E～165°E之间。模型内嵌评价指标真实技巧统计值（true skill statistics,TSS）和受试者工作特征曲线ROC（receiver operating characteristic curve,ROC）下的面积AUC值（area≤under curve,AUC）结果表明在Biomod2所集成的10种单模型算法中随机森林（RF）、推进式回归树模型（GBM）精度结果排名前列,表面分布区分室模型（SRE）精度结果最差。随机森林（RF）的适宜栖息地海域面积结果在10种物种分布模型中最小,最收敛,7月适宜栖息地海域面积为75.85×10~4km~2、8月适宜栖息海域面积为49.76×10~4km~2、9月适宜栖息海域面积为59.45×10~4km~2、10月适宜栖息海域面积为52×10~4km~2、11月适宜栖息海域面积为45.06×10~4km~2,适宜栖息地面积集中在45×10~4km~2～76×10~4km~2之间。而推进式回归树模型（GBM）适宜栖息地面积结果相对较大,7月适宜栖息地面积为110.7×10~4km~2、8月适宜地栖息面积为103.48×10~4km~2、9月适宜栖息地面积为92.07×10~4km~2、10月适宜栖息地面积为107.32×10~4km~2、11月适宜栖息地面积为90.29×10~4km~2,适宜栖息地面积集中在90×10~4km~2～120×10~4km~2之间。（3）基于2013年-2018年7月-11月Biomod2模型中单模型精度检验结果AUC值大于0.925的单模型结果,采用加权平均方法,构建集合模型（Ensemble Model,EMwmeanby ROC）,预测2019年7月-11月秋刀鱼栖息地分布。结果显示:集合模型的TSS和AUC模型精检验结果总体上更优于单模型,模拟秋刀鱼潜在适宜栖息地分布具有更高准确率。组合模型的预测准确率在0～94%,平均达到了70.3%,各月份以高适生区的预测准确率较高,而预测中、低生区的能力较低。
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