根据2003—2010年南极磷虾在南极半岛周边CCAMLR辖区48.2区产量数据,并结合该区域海冰和海表温度(Sea surface temperature,SST)数据,分析了磷虾产量的变化与海冰和SST的相关性。结果表明,48.2区的渔汛期为3—7月,主要作业时间为2—8月,产量约占该渔区年产量的99.3%。回归分析表明,磷虾的单位捕捞努力量渔获量(Catch per unit of fishing effort,CPUE)变动与海冰面积和SST面积变化关系明显。磷虾的CPUE与海冰总面积年间变化呈现显著的负相关(R2=0.64),与海冰密集度大于90%的海冰面积负相关系数最大(R2=0.71);年内变化关系则为一元二次多项式回归模型,CPUE随海冰面积的递增先增大后减小,与海冰密集度为60%—70%的海冰面积回归模型最好(R2=0.88)。磷虾的CPUE与SST为-2—3℃时的总面积年间变化没有相关性(R2=0.21),但与SST为1—2℃时的面积呈现显著的负相关(R2=0.83);年内变化关系也为一元二次多项式回归模型,CPUE随SST面积的递增先增大后减小,与SST为0—1℃时的面积回归模型最好(R2=0.94)。
针对南大洋的地理特点和南极渔业的发展,结合建立基础数据服务系统的需求,利用ExtJS技术,以Visual Studio 2008为开发平台,提出基于B/S架构来构建系统,设计了系统的框架、功能和数据库,并且探讨了系统实现过程中的关键技术。最后对南极渔海况基础数据服务系统进行了展示,验证了系统设计方案实施的可行性,结果表明系统具有高度的可用性。
根据中国2001-2009年东南太平洋作业船只提供的捕捞数据和卫星遥感反演的海表温度数据,建立了基于贝叶斯概率理论的智利竹筴鱼渔场预报系统。系统开发采用客户/服务器(C/S)体系模式,数据库则采用SQL Server 2000数据库管理系统,结合控件式GIS技术,构建了渔场分析和预报系统,并利用历史数据进行了模型精度验证。结果表明:预报渔场的准确度为72.6%,预报非渔场的准确率为57.5%;综合预报准确率达65%以上。渔汛盛期的渔场预报准确率要高于渔汛末期3%～22%,而非渔场的预报准确率低于渔汛末期4%～11%。因此,该预报系统对于南太平洋智利竹筴鱼渔场预测和捕捞活动具有一定的指导意义。但在实际预报过程中,也需结合其他相关环境因子(如叶绿素a、海面高度、海流等)对预报渔场进行修正。
