基于机器学习的中西太平洋黄鳍金枪鱼渔场预报模型

来源：农业工程学报杂志2022年第15期北京时间：

作者：张聪,周为峰,唐峰华,石永闯,樊伟,

摘要：为提供准确的中西太平洋黄鳍金枪鱼渔场预报信息，该研究利用2008－2019年中国水产集团43艘远洋延绳钓渔船在中西太平洋海域（0°～30°S；110°E～170°W）作业的渔业数据，通过方差膨胀因子筛选、归一化处理，选取时空因子、海洋环境因子及大尺度气候数据等共35种特征因子，构建了一种随机森林和极端梯度提升决策树相结合的XGBRF模型，并利用五折交叉验证法确定最佳参数，选择逻辑回归、分类与回归树、K最近邻、自适应增强、梯度提升决策树、极端梯度提升决策树和随机森林等模型作为对照，建立8种黄鳍金枪鱼渔场预测模型并进行模型间的比较分析。结果表明，XGBRF模型对中西太平洋黄鳍金枪鱼渔场的预测性能比其他模型更好，其准确率、渔场召回率、渔场F1得分、非渔场查准率和曲线下面积值AUC均最高，分别为75.39%、87.36%、82.64%、66.32%和79.48%，且模型的受试者工作特征曲线ROC更靠近左上角；海表温度是影响中西太平洋黄鳍金枪鱼渔场分布最重要的环境因子，其他因子依次是300 m水层温度、50 m水层盐度、叶绿素a浓度、南方涛动指数以及表层盐度因子，时空因子和其余大尺度气候因子的影响程度较低；基于XGBRF预报模型得到的渔场预测结果与实际作业范围总体一致。XGBRF集成模型对中西太平洋海域黄鳍金枪鱼的渔场预报具有较好的效果，可为渔场预报提供参考。

关键词：机器学习, 模型, 中西太平洋, 黄鳍金枪鱼, 渔场预报