应用STAR模型研究海州湾小黄鱼春季资源量的时空分布

作者：赵伟; 任一平; 徐宾铎; 薛莹; 张崇良^*

来源：水产学报, 2022, 46(12): 2330-2339.

• 小黄鱼
• 结构化加性回归
• 空间效应
• 交叉验证
• 模型比较
• 海州湾

根据2011年、2013—2016年春季在海州湾进行的渔业资源调查数据，应用结构化加性回归(structured additive regression, STAR)模型框架，结合delta方法，根据对空间数据的不同处理方式构建了5种物种分布模型，并比较各模型对出现概率和资源量2种数据类型的拟合效果、残差空间独立性和预测性能。结果显示，加入空间项后模型拟合效果提升，残差空间自相关性显著降低，且正态模型和delta模型的提升较二项模型明显。空间加性模型(geoadditive models)的AIC值在二项模型和正态模型中均为最低，较无空间项广义可加模型(generalized additive model, GAM)分别下降7.60和144.90。模型拟合上，变系数模型(varying coefficient models, VCM)的决定系数和AUC均最高，分别为0.68和0.94。预测性能上，空间加性模型交叉验证的AUC值为(0.793±0.100)最高，均方根误差(RMSE)值为(21.65±4.83)最低，表明对小黄鱼出现概率和资源密度的估计均最准确。在最优模型的基础上，根据无结构网格、有限体积、自由表面三维原始方程的海洋环流模型(FVCOM)模拟环境数据，利用delta空间加性模型预测海州湾小黄鱼春季资源的空间分布。研究表明，小黄鱼资源分布主要集中于海州湾南部和东部近岸水域(34.0°N～34.5°N,121.0°E～121.5°E)，随着水深的增加而逐渐减少，且年间变动明显。本研究旨在为海州湾小黄鱼渔业资源的开发和保护提供科学依据。

• 单位
  中国海洋大学