謝　斌，汪金濤，陳新軍，田思泉

(1. 上海海洋大學(xué)海洋科學(xué)學(xué)院 // 2. 國(guó)家遠(yuǎn)洋漁業(yè)工程技術(shù)研究中心 // 3. 大洋漁業(yè)資源可持續(xù)開發(fā)省部共建教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 // 4. 遠(yuǎn)洋漁業(yè)協(xié)同創(chuàng)新中心　上?！?01306 )

西北太平洋秋刀魚資源豐度預(yù)報(bào)模型構(gòu)建比較

謝斌1,4，汪金濤1,4，陳新軍1,2,3,4，田思泉1,4

(1. 上海海洋大學(xué)海洋科學(xué)學(xué)院 // 2. 國(guó)家遠(yuǎn)洋漁業(yè)工程技術(shù)研究中心 // 3. 大洋漁業(yè)資源可持續(xù)開發(fā)省部共建教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 // 4. 遠(yuǎn)洋漁業(yè)協(xié)同創(chuàng)新中心上海201306 )

根據(jù)1989—2012年西北太平洋秋刀魚（Cololabis saira）的單位捕撈努力量漁獲量(CPUE)以及對(duì)應(yīng)的海洋環(huán)境因子數(shù)據(jù)，包括1-12月各月的Trans-Nino指數(shù)（TNI）、1月黑潮區(qū)域海表面溫度（SST黑潮）、6月親潮海表面溫度（SST親潮），采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)報(bào)模型，對(duì)西北太平洋秋刀魚資源豐度進(jìn)行預(yù)測(cè)分析。通過10種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型比較，以及實(shí)際CPUE的驗(yàn)證，以擬合殘差最小的預(yù)報(bào)模型作為最優(yōu)預(yù)報(bào)模型。研究表明：各月TNI指數(shù)、1月黑潮區(qū)域海表面溫度、6月親潮海表面溫度對(duì)西北太平洋秋刀魚資源豐度影響顯著，結(jié)構(gòu)為14-10-1 的BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型相對(duì)誤差僅為0.000 681，可作為西北太平洋秋刀魚資源豐度的預(yù)報(bào)模型。

秋刀魚；資源豐度；黑潮；親潮；預(yù)報(bào)模型；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

秋刀魚（Cololabis saira）屬中上層冷水性洄游魚類，棲息在亞洲和美洲沿岸的太平洋亞熱帶和溫帶19o—58oN水域中，主要分布于太平洋北部溫帶水域[1-10]。分布在西北太平洋海域的秋刀魚，其洄游一般在春季從北部產(chǎn)卵場(chǎng)開始，夏季到達(dá)親潮區(qū)的索餌場(chǎng)，在往產(chǎn)卵場(chǎng)的洄游過程被捕撈[1]。理解和掌握秋刀魚資源波動(dòng)規(guī)律不僅能提高漁獲產(chǎn)量，還能更好地確保其資源的可持續(xù)利用。已有研究認(rèn)為，秋刀魚資源漁場(chǎng)變化與海洋環(huán)境關(guān)系極為密切[1,3-4,9]，厄爾尼諾-南方濤動(dòng)事件及黑潮區(qū)域冬季的海表面溫度與西北太平洋秋刀魚資源有顯著關(guān)聯(lián)，建立可靠的資源豐度預(yù)報(bào)模型有利于資源的可持續(xù)開發(fā)，是漁情預(yù)報(bào)的重要內(nèi)容。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的自適應(yīng)性、自學(xué)習(xí)性、自組織性等使其在各個(gè)領(lǐng)域都能得到很好的應(yīng)用。徐潔等[13]利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)北太平洋柔魚Ommastrephes batrtramii漁場(chǎng)進(jìn)行了預(yù)報(bào)，汪金濤等[14]利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)東南太平洋莖柔魚Dosidicus gigas漁場(chǎng)預(yù)報(bào)模型進(jìn)行了構(gòu)建，Aoki 和komatsu[15]利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)沙丁魚產(chǎn)量。為此，本研究采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，選取黑潮區(qū)域和親潮區(qū)表溫以及厄爾尼諾有關(guān)參數(shù)，對(duì)西北太平洋秋刀魚資源量預(yù)報(bào)模型進(jìn)行分析比較，以期為西北太平洋秋刀魚資源預(yù)報(bào)提供支持。

1　材料與方法

1.1數(shù)據(jù)來源與預(yù)處理

1989—2012年秋刀魚資源豐度指數(shù)（CPUE）來自日本平成25年西北太平洋漁業(yè)資源評(píng)估報(bào)告。根據(jù)Tian等[11-12]的研究，選取黑潮區(qū)域、親潮區(qū)域的各月表溫（SST, sea surface temperature）數(shù)據(jù)和表征El Nino指數(shù)（Trans-nino，TNI）作為影響秋刀魚資源豐度的主要環(huán)境因子。SST數(shù)據(jù)來自O(shè)ceanWatch LA（http://oceanwatch.pifsc.noaa.gov），空間分布率為0.2°×0.1°，時(shí)間分辨率為月。TNI數(shù)據(jù)來自Goddard Space Flight Center of NASA（http://gcmd.nasa.gov），時(shí)間分辨率為月。SST黑潮區(qū)和親潮區(qū)經(jīng)緯度范圍分別是：28°—35°N、128°—145°E和40°-45°N、140°-160°E[11]，SST按所在區(qū)域計(jì)算月平均值，TNI和SST數(shù)據(jù)通過excel2013和SPSS17.0進(jìn)行分析處理，并按年時(shí)間序列排列。

1.2研究方法

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法是一種由大量簡(jiǎn)單處理單元(神經(jīng)元)以某種方式互相連接而成的，對(duì)連續(xù)的或斷續(xù)的輸入做出狀態(tài)響應(yīng)的動(dòng)態(tài)信息處理系統(tǒng)[16-19]。它由輸入層、隱含層和輸出層組成。本研究采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的EBP（error back propagation）算法[20]，簡(jiǎn)稱BP模型。

本研究應(yīng)用DPS數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)（data processing system）進(jìn)行BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)漁情預(yù)報(bào)模型的計(jì)算，輸入層為各海洋環(huán)境因子的組合，隱含層為1層，并且根據(jù)輸入層選取的因子不同而選擇適當(dāng)?shù)碾[含層節(jié)點(diǎn)數(shù)。隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)按經(jīng)驗(yàn)選取，一般設(shè)為輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)的75%[16,20]，輸入層為1個(gè)節(jié)點(diǎn)，即初值化后的CPUE值。為了選擇合適的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，本研究中確定了多種模擬方案，分別是：

方案1：選取1-12月各月的TNI值、SST黑潮和SST親潮共14個(gè)因子作為輸入層，構(gòu)造14-10-1和14-11-1的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

方案2：選取1-12月各月的TNI值和SST黑潮共13個(gè)因子作為輸入層，構(gòu)造13-10-1和13-9-1的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

方案3：選取1-12月各月的TNI值共12個(gè)因子作為輸入層，構(gòu)造12-9-1的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

方案4：選取1-11月各月的TNI值共11個(gè)因子作為輸入層，構(gòu)造11-9-1和11-8-1的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

方案5：選取1-10月各月的TNI值共10個(gè)因子作為輸入層，構(gòu)造10-8-1和10-7-1的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

方案6：選取1-6月各月的TNI值、SST黑潮和SST親潮共8個(gè)因子作為輸入層，構(gòu)造8-6-1的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

在6個(gè)方案10種BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中，以最小擬合殘差作為判斷最優(yōu)模型的標(biāo)準(zhǔn)。擬合殘差是將輸出層所輸出的CPUE預(yù)報(bào)值與實(shí)測(cè)值進(jìn)行比較所得的值，其函數(shù)定義式為[21]:

其中E表示擬合殘差，yk為∧N個(gè)樣本的實(shí)際CPUE值（k = 1, 2, 3, …，N），yk為輸出層輸出的CPUE預(yù)測(cè)值。

2　結(jié)果

2.1影響因子選擇

利用SPSS17.0來檢驗(yàn)影響因子與年CPUE的相關(guān)性（表1），從而來確定選擇的影響因子是否具有可信度。由表1可見，1月的SST黑潮、6月的SST親潮、1-12月的TNI值在P<0.05水平上均顯著相關(guān)，且3-6月各月的TNI值顯示出極相關(guān)（P<0.01）。因此，本研究中選擇的14個(gè)影響因子對(duì)秋刀魚資源豐度均有顯著影響，可作為模型的輸入層因子。

表1　影響因子的相關(guān)性和顯著性檢驗(yàn)Table 1　Correlation and significance test of the impact factor

2.2模擬結(jié)果

從圖1_a可知，結(jié)構(gòu)為14-11-1的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在擬合次數(shù)為769次時(shí)，其擬合殘差達(dá)到最小，為0.001 239。

結(jié)構(gòu)為14-10-1的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬結(jié)構(gòu)如圖1_b所示，當(dāng)擬合次數(shù)達(dá)到540次時(shí)，其擬合殘差達(dá)到最小，為0.000 681。

從圖1_c可知，結(jié)構(gòu)為13-10-1的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在擬合次數(shù)為1 000次時(shí)，其擬合殘差達(dá)到最小，為0.010 735。

結(jié)構(gòu)為13-9-1的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬結(jié)構(gòu)如圖1_d所示，當(dāng)擬合次數(shù)達(dá)到907次時(shí)，其擬合殘差達(dá)到最小，為0.001 421。

從圖1_e可知，結(jié)構(gòu)為12-9-1的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在擬合次數(shù)為1 000次時(shí)，其擬合殘差達(dá)到最小，為0.020 485。

從圖1_f可知，結(jié)構(gòu)為11-9-1的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在擬合次數(shù)為998次時(shí)，其擬合殘差達(dá)到最小，為0.030 681。

結(jié)構(gòu)為11-8-1的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬結(jié)構(gòu)如圖1_g所示，當(dāng)擬合次數(shù)達(dá)到998次時(shí)，其擬合殘差達(dá)到最小，為0.030 257。

從圖1_h可知，結(jié)構(gòu)為10-8-1的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在擬合次數(shù)為998次時(shí)，其擬合殘差達(dá)到最小，為0.030 093；結(jié)構(gòu)為10-7-1的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在擬合次數(shù)為998次時(shí)，其擬合殘差達(dá)到最小，為0.030 093。

從圖1_j可知，結(jié)構(gòu)為8-6-1的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在擬合次數(shù)為1 000次時(shí)，其擬合殘差達(dá)到最小，為0.020 295。

根據(jù)6種方案10 種模型的擬合結(jié)果，認(rèn)為網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為14-10-1 的 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為最適的漁情預(yù)報(bào)模型，其擬合殘差為0.000 681。該BP結(jié)構(gòu)下，其第1 隱含層各個(gè)節(jié)點(diǎn)的權(quán)重矩陣和輸出層各個(gè)節(jié)點(diǎn)的權(quán)重矩陣如表2所示。

圖1　10種預(yù)測(cè)模型的模擬結(jié)果Fig.1　The results for ten forecasting models

表2　14-10-1 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型第1 隱含層各個(gè)節(jié)點(diǎn)和輸出層各個(gè)節(jié)點(diǎn)的權(quán)重矩陣Table 2　Matrix of each node of the first hidden layer and output layer of 14-10-1 model

3　討論

本研究采用了8-14個(gè)不同環(huán)境因子組合作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層，其擬合殘差范圍為0.000 681～0.030 681，殘差最大模型結(jié)構(gòu)為11-9-1。前5種方案（方案1至方案5）隨著因子數(shù)目的減少，其擬合殘差減少（表3），但最后1種方案中（方案6）調(diào)整了輸入因子，增加了黑潮和親潮的SST數(shù)據(jù)，擬合殘差又有所增加，說明不同因子組合對(duì)輸出層CPUE有一定的影響。由表3可知，預(yù)報(bào)精度范圍為77.78%～95.18%，輸入因子為14個(gè)時(shí)精度最高，輸入因子12個(gè)時(shí)預(yù)報(bào)精度最低。預(yù)報(bào)精度和擬合殘差有顯著相關(guān)（P<0.05）。

表3　不同輸入因子所得的不同擬合殘差及預(yù)報(bào)精度Tab.3　Different Simulation Residual of different input factors and predictive accuracy

TIAN等[12]通過生命周期模型結(jié)合SST、南方濤動(dòng)事件數(shù)據(jù)等海洋氣候因子，較好地得到了秋刀魚年際間數(shù)量變化情況，研究結(jié)果表明大尺度氣候和海洋環(huán)境的改變能強(qiáng)烈影響秋刀魚的資源量和產(chǎn)量。Tseng等[22]認(rèn)為SST前鋒是影響秋刀魚分布和提高漁場(chǎng)預(yù)報(bào)準(zhǔn)確度的基礎(chǔ)。TIAN等[11]指出，秋刀魚的幼體生長(zhǎng)和存活率很大程度上受海洋條件的影響。這些相關(guān)因子與西北太平洋秋刀魚資源豐度變化有顯著相關(guān)性，與本研究利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行資源豐度預(yù)報(bào)結(jié)果相一致。本研究最優(yōu)模型的擬合CPUE與實(shí)際CPUE值幾乎一致（圖3），二者之間呈現(xiàn)顯著的相關(guān)性（P<0.01），說明所建立的資源豐度預(yù)報(bào)模型是可行的。

圖2　原CPUE值與擬合CPUE值對(duì)比圖Fig.3　Comparison of primary CPUE and Simulate CPUE

TNI即Trans-nino指數(shù)是表征厄爾尼諾-南方濤動(dòng)指數(shù)的一個(gè)指標(biāo)，是與厄爾尼諾相關(guān)的環(huán)境因子。當(dāng)發(fā)生厄爾尼諾時(shí)，TNI也隨之發(fā)生改變，從而影響著西北太平洋秋刀魚的資源豐度。目前尚未有研究指出TNI是如何對(duì)西北太平洋秋刀魚資源豐度產(chǎn)生影響的。本研究結(jié)果表明，TNI對(duì)其資源量有一定的影響，為將來研究TNI對(duì)秋刀魚或其它大洋性洄游魚類的資源量或漁場(chǎng)分布影響提供一些參考。

對(duì)西北太平洋秋刀魚的資源豐度預(yù)報(bào)除了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之外，還可以嘗試?yán)没疑到y(tǒng)或棲息地適應(yīng)性指數(shù)模型進(jìn)行分析研究[23-24]。由于國(guó)內(nèi)對(duì)秋刀魚捕撈起步較晚，對(duì)其資源豐度的影響機(jī)制及預(yù)報(bào)模型方法的相關(guān)研究還較少，應(yīng)及時(shí)跟進(jìn)國(guó)外秋刀魚相關(guān)研究，逐步完善國(guó)內(nèi)對(duì)秋刀魚資源豐度預(yù)報(bào)模型，為秋刀魚實(shí)際生產(chǎn)提供理論基礎(chǔ)。

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（責(zé)任編輯：陳莊）

Forecasting Model of Abundance Index for Cololabis saira in the Northwest Pacific Ocean

XIE Bing1,4，WANG Jin-tao1,4，CHEN Xin-jun1,2,3,4，TIAN Si-quan1,2,3,4
(1. College of Marine Sciences of Shanghai Ocean University，Shanghai 201306，China；2. National Distant-water Fisheries Engineering Research Center，Shanghai Ocean University，Shanghai 201306，China；3. The Key Laboratory of Sustainable Exploitation of Oceanic Fisheries Resources，Ministry of Education，Shanghai Ocean University，Shanghai 201306，China)；4.Collaborative Innovation Center for Distant-water Fisheries，Shanghai 201306，China）

Pacific saury（Cololabis saira）is an important oceanic fish, and its abundance index is significantly influenced by marine environment. According to the catch data (Catch per fishing unit, CPUE) of Pacific saury during 1989 to 2012 in the northwestern Pacific Ocean, and the corresponding marine environmental data, including monthly of Trans-Nino index (TNI) from January to December, the sea surface temperature (SSTkuroshio) in the Kuroshio area during January and sea surface temperature in the Oyashio area (SSTOyashio) during June, the forecasting model on abundance index for Pacific saury has been built and compared by using BP neural network . Based on comparing of 14 kinds of neural network models, and the actual validation of CPUE, the forecasting model of fitting residual error to a minimum is considered as the optimal prediction model. The studies indicated that monthly TNI index, SSTkuroshio, and SSTOyashiohas significant effects on abundance index, The BP neural network model with 14-10-1 structure has the lowest relative error of 0.000 681, which can be used as the forecasting model of abundance index for Pacific saury in the northwestern Pacific ocean.

Pacific saury; abundance index; Kuroshio current; Oyashio; Forecasting model; Neural network

S932.4

A

1673-9159（2015）06-0058-06

10.3969/j.issn.1673-9159.2015.06.011

2015-07-27

國(guó)家863計(jì)劃(2012AA092303)；海洋局公益性行業(yè)專項(xiàng)（20155014）

謝斌（1991—），男，浙江余姚人，研究生，主要從事漁業(yè)資源方向研究。E-mail：m140350594@st.shou.edu.cn

陳新軍, 男，教授。Tel: 021–61900306，E-mail：xjchen@shou.edu.cn