本發(fā)明涉及漁場(chǎng)棲息地評(píng)估預(yù)測(cè)，具體地，涉及一種海洋漁場(chǎng)棲息地評(píng)估方法、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、大多數(shù)魚類具有趨光性，夜間在適宜的人工光源照射下可在海洋表層大量聚集，以這一特性為基礎(chǔ)的光誘漁業(yè)現(xiàn)已成為國(guó)內(nèi)外遠(yuǎn)洋漁業(yè)的重要組成部分。西北太平洋漁業(yè)資源豐富，形成了鮐魚、鳀魚、沙丁魚、秋刀魚和魷魚等經(jīng)濟(jì)魚類的優(yōu)良漁場(chǎng)。其不僅是我國(guó)最重要的漁業(yè)捕撈海域之一，亦是世界海洋漁業(yè)產(chǎn)量最高的海域，大量光誘漁船在此生產(chǎn)作業(yè)。

2、雖然我國(guó)遠(yuǎn)洋漁業(yè)歷經(jīng)三十多年發(fā)展已取得顯著成果，但對(duì)西北太平洋漁場(chǎng)的了解仍然不足。適宜棲息地是漁場(chǎng)存在的基礎(chǔ)，它通常代表著對(duì)物種生存有利的生態(tài)環(huán)境條件。棲息地隨著海表面溫度(sea?surface?temperature,sst)、海表面溫度梯度(seasurface?temperature?gradient,sstg)、海表面高度(sea?surface?height,ssh)、葉綠素a濃度(chlorophyll?a?concentration,chl)和其它海洋學(xué)變量而變化，會(huì)顯著影響遠(yuǎn)洋魚類的種群動(dòng)態(tài)和分布。當(dāng)合適的棲息地減少或消失時(shí)，物種的豐度可能隨之減少。因此，評(píng)估魚類的棲息地適宜性成為西北太平洋光誘漁業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵一環(huán)。

3、目前，包括多項(xiàng)式回歸模型、最大熵模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在內(nèi)的許多物種分布模型被用于分析魚類的棲息地偏好。在這些模型中，基于遠(yuǎn)洋漁船獲取的捕撈努力量或單位捕撈努力量漁獲量因其較低的獲取成本，較廣的時(shí)空覆蓋范圍和較長(zhǎng)的時(shí)間序列，被大多數(shù)研究選為響應(yīng)變量用于棲息地建模。然而，一方面，上述模型由于固有的局限性，在某些場(chǎng)景下模型性能和預(yù)測(cè)性能較為有限。另一方面，商業(yè)漁業(yè)的捕撈努力量和單位捕撈努力量漁獲量并不是可靠的相對(duì)豐度指數(shù)，因?yàn)椋稉婆α康姆植疾皇请S機(jī)的，漁民傾向于在他們認(rèn)為可能獲得高產(chǎn)量的位置投入更多的捕撈努力；并且，當(dāng)漁獲量和努力量都很高或很低時(shí)，計(jì)算出的單位捕撈努力量漁獲量可能偏低；只有當(dāng)漁獲量較高而努力量較低時(shí)，單位捕撈努力量漁獲量才會(huì)處于高水平。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)中的缺陷，本發(fā)明在當(dāng)前西北太光誘漁船廣泛搭載商用魚探儀的基礎(chǔ)上，借助其走航和捕撈作業(yè)中采集的聲學(xué)數(shù)據(jù)，提出一種能夠更加準(zhǔn)確的體現(xiàn)西北太平洋漁業(yè)資源適宜棲息地分布特征進(jìn)而提高西北太平洋漁場(chǎng)棲息地評(píng)估準(zhǔn)確度的方法、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。

2、為解決上述問題，本發(fā)明的技術(shù)方案為：

3、一種海洋漁場(chǎng)棲息地評(píng)估方法，包括以下步驟：

4、獲取光誘漁船船載魚探儀在航次中采集的聲學(xué)數(shù)據(jù)、與聲學(xué)數(shù)據(jù)同源漁船的漁業(yè)產(chǎn)量數(shù)據(jù)以及研究海域內(nèi)的海洋環(huán)境要素?cái)?shù)據(jù)；

5、對(duì)所述數(shù)據(jù)進(jìn)行處理后得到單體目標(biāo)數(shù)量、魚群nasc以及全航程nasc；

6、分別以單體目標(biāo)數(shù)量、魚群nasc、全航程nasc為響應(yīng)變量，各環(huán)境要素為解釋變量建立三個(gè)最優(yōu)的廣義加性模型，選定最優(yōu)響應(yīng)變量并計(jì)算出各環(huán)境要素在模型中的權(quán)重；

7、基于計(jì)算所得權(quán)重將每個(gè)環(huán)境要素的適宜性指數(shù)組合，分別構(gòu)建兩種加權(quán)棲息地適宜性指數(shù)模型，并選定最優(yōu)模型；

8、采用所述最優(yōu)模型計(jì)算棲息地適宜性指數(shù)hsi值并借助產(chǎn)量數(shù)據(jù)加以驗(yàn)證。

9、優(yōu)選地，所述獲取光誘漁船船載魚探儀在航次中采集的聲學(xué)數(shù)據(jù)、與聲學(xué)數(shù)據(jù)同源漁船的漁業(yè)產(chǎn)量數(shù)據(jù)以及研究海域內(nèi)的海洋環(huán)境要素?cái)?shù)據(jù)的步驟，具體包括：獲取光誘漁船船載魚探儀在航次中采集的一定水深范圍內(nèi)的聲學(xué)后向散射強(qiáng)度數(shù)據(jù)，獲取與聲學(xué)數(shù)據(jù)同源漁船的漁業(yè)產(chǎn)量數(shù)據(jù)，包括漁獲量、經(jīng)度、緯度和日期，以及獲取研究海域內(nèi)的海洋環(huán)境要素?cái)?shù)據(jù)，所述環(huán)境要素包括海表面溫度、海表面溫度梯度、海表面高度和葉綠素a濃度。

10、優(yōu)選地，所述獲取光誘漁船船載魚探儀在航次中采集的聲學(xué)數(shù)據(jù)、與聲學(xué)數(shù)據(jù)同源漁船的漁業(yè)產(chǎn)量數(shù)據(jù)以及研究海域內(nèi)的海洋環(huán)境要素?cái)?shù)據(jù)的步驟中，利用聲學(xué)數(shù)據(jù)所包含的航線長(zhǎng)度和研究海域的面積，通過聲學(xué)調(diào)查線路覆蓋率公式計(jì)算聲學(xué)數(shù)據(jù)是否滿足調(diào)查覆蓋率的要求，計(jì)算公式為：式中，λ為聲學(xué)調(diào)查航線覆蓋率，d為航線長(zhǎng)度，a為研究海域面積。

11、優(yōu)選地，所述對(duì)所述數(shù)據(jù)進(jìn)行處理后得到單體目標(biāo)數(shù)量、魚群nasc以及全航程nasc的步驟，具體包括：對(duì)聲學(xué)后向散射強(qiáng)度數(shù)據(jù)進(jìn)行背景噪聲去除、脈沖噪聲去除、傳輸噪聲去除預(yù)處理工作后，分別使用單體檢測(cè)算法、魚群探測(cè)算法和回聲積分方法，得到單體目標(biāo)數(shù)量、魚群nasc以及全航程nasc。

12、優(yōu)選地，所述分別以單體目標(biāo)數(shù)量、魚群nasc、全航程nasc為響應(yīng)變量，各環(huán)境要素為解釋變量建立三個(gè)最優(yōu)的廣義加性模型，選定最優(yōu)響應(yīng)變量并計(jì)算出各環(huán)境要素在模型中的權(quán)重的步驟，具體包括：分別以單體目標(biāo)數(shù)量、魚群nasc、全航程nasc為響應(yīng)變量，各環(huán)境要素為解釋變量建立三個(gè)最優(yōu)的廣義加性模型，分析各環(huán)境要素對(duì)三種響應(yīng)變量影響的顯著程度，根據(jù)最優(yōu)模型的偏差解釋率、r2和顯著性結(jié)果決定最優(yōu)響應(yīng)變量，使用最優(yōu)響應(yīng)變量計(jì)算各環(huán)境要素在不同分類數(shù)量情況下的適宜性指數(shù)si，根據(jù)決定系數(shù)選擇每個(gè)環(huán)境要素的最適分類數(shù)，基于最適分類數(shù)重新計(jì)算si并構(gòu)建高斯函數(shù)來描述si和各環(huán)境要素之間的關(guān)系，利用提升回歸樹算法根據(jù)環(huán)境變量的相對(duì)貢獻(xiàn)率確定各環(huán)境要素在模型中的權(quán)重。

13、優(yōu)選地，所述基于計(jì)算所得權(quán)重將每個(gè)環(huán)境要素的適宜性指數(shù)組合，分別構(gòu)建兩種加權(quán)棲息地適宜性指數(shù)模型，并選定最優(yōu)模型的步驟中，所述兩種加權(quán)棲息地適宜性指數(shù)hsi模型如下：

14、

15、

16、式中，hsia和hsig分別是基于算術(shù)平均法和幾何平均法計(jì)算得到的hsi；wi是為環(huán)境要素i分配的權(quán)重；n是包含在hsi模型中的環(huán)境要素總數(shù)。

17、優(yōu)選地，隨機(jī)選取80％的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集另外20％的數(shù)據(jù)作為測(cè)試集，采用交叉驗(yàn)證的方法評(píng)價(jià)所述兩種模型的預(yù)測(cè)性能并選定最優(yōu)模型。

18、優(yōu)選地，所述采用所述最優(yōu)模型計(jì)算棲息地適宜性指數(shù)hsi值并借助產(chǎn)量數(shù)據(jù)加以驗(yàn)證的步驟，具體包括：采用所述最優(yōu)模型計(jì)算棲息地適宜性指數(shù)hsi值并可視化，比較hsi>0.5的區(qū)域所對(duì)應(yīng)的平均緯度和平均經(jīng)度與漁獲量捕撈緯度重心和經(jīng)度重心的差別，漁獲量緯度重心和經(jīng)度重心的計(jì)算公式如下：

19、

20、

21、式中，glat和glon分別為漁獲量緯度重心和經(jīng)度重心，lati和loni是網(wǎng)格i的經(jīng)度和緯度，ci和是網(wǎng)格i中的總漁獲量。

22、進(jìn)一步地，本發(fā)明還提供一種計(jì)算機(jī)設(shè)備，其包括處理器以及用于存儲(chǔ)所述處理器的可執(zhí)行指令的存儲(chǔ)器，所述處理器配置為經(jīng)由執(zhí)行所述可執(zhí)行指令來執(zhí)行如上所述的海洋漁場(chǎng)棲息地評(píng)估方法。

23、進(jìn)一步地，本發(fā)明還提供一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)用于存儲(chǔ)程序代碼，所述程序代碼用于執(zhí)行如上所述的海洋漁場(chǎng)棲息地評(píng)估方法。

24、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的基于光誘漁船魚探儀數(shù)據(jù)的海洋漁場(chǎng)棲息地評(píng)估方法，提出將光誘漁船走航和作業(yè)過程中采集的聲學(xué)數(shù)據(jù)作為描述魚類相對(duì)豐度的新參數(shù)應(yīng)用于棲息地適宜性建模，不僅解決了傳統(tǒng)方法中捕撈努力量和單位捕撈努力量漁獲量等相對(duì)豐度指數(shù)數(shù)據(jù)分布隨機(jī)性較差的缺點(diǎn)，亦是對(duì)光誘漁船船載魚探儀數(shù)據(jù)的充分利用，減少了所需調(diào)查成本和時(shí)間精力；使用廣義加性模型提前篩選關(guān)鍵響應(yīng)變量，借助提升回歸樹確定各環(huán)境要素在棲息地模型中的權(quán)重，并結(jié)合漁業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)驗(yàn)證光誘漁船魚探儀數(shù)據(jù)在建模中的有效性，使評(píng)估精度得到有效提高；通過對(duì)一定海域內(nèi)所有光誘漁船采集的大空間范圍長(zhǎng)時(shí)間序列聲學(xué)數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)和漁業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)的全面綜合利用評(píng)估西北太平洋漁場(chǎng)棲息地分布，有助于精準(zhǔn)定位漁場(chǎng)位置，促進(jìn)我國(guó)西北太平洋光誘漁業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。