大西洋黄鳍金枪鱼资源丰度不同预报模型的比较分析

来源：大连海洋大学学报杂志2024年第4期北京时间：

作者：丁鹏, 邹晓荣, 丁淑仪, 白思琦, 张亚文

单位：1.上海海洋大学 海洋生物与资源管理学院，上海 201306；2.远洋渔业创新中心，上海 201306；3.大洋渔业资源可持续开发教育部重点实验室，上海 201306；4.山东女子学院 教育学院，山东 济南 250300；5.青岛市即墨区自然资源局，山东 青岛 266200

摘要：为探讨海洋环境因子对黄鳍金枪鱼(Thunnusalbacares)资源丰度的影响，利用中水集团13 艘延绳钓渔船2016—2019 年的渔业数据，结合海表面风速(WS)、叶绿素a浓度(Chl a)、涡动能(EKE)、0～500 m水层温度(T)和盐度(S)等19 个环境因子，经过相关性分析筛选出叶绿素a浓度等11 个海洋环境因子；采用卷积神经网络(CNN)、BP神经网络、长短期记忆网络模型(LSTM)、双向长短期记忆网络模型(BiLSTM)、卷积神经网络结合双向长短期记忆网络模型(CNN-BiLSTM)分别对筛选的海洋环境因子和黄鳍金枪鱼资源丰度关系进行研究并对比模型的预测性能。结果表明，在筛选后的11 个海洋环境因子中，100 m水层温度、200 m水层盐度、300 m水层温度和纬度相对重要性指数之和约占55%，为影响黄鳍金枪鱼单位捕捞努力量渔获量(CPUE)的关键环境因子；使用CNN-BiLSTM模型预测的均方根误差和平均绝对误差比其他4个模型低。研究表明，CNN-BiLSTM模型对黄鳍金枪鱼资源丰度有较高的预测准确度，可用于预测黄鳍金枪鱼的资源丰度。

关键词：黄鳍金枪鱼,海洋环境因子,CNN-BiLSTM模型,共线性分析

基金资助：渔业生产数据收集项目(D-8002-12-0127-2)；农业农村部远洋渔业资源调查和探捕项目(D-8002-13-8004E2)