海洋学报（中文版）
海洋學報（中文版）
해양학보（중문판）
ACTA OCEANOLOGICA SINICA
2013年
1期
158-164
,共7页
陈雪忠%樊伟%崔雪森%周为峰%唐峰华
陳雪忠%樊偉%崔雪森%週為峰%唐峰華
진설충%번위%최설삼%주위봉%당봉화
随机森林%长鳍金枪鱼%渔场预报%印度洋
隨機森林%長鰭金鎗魚%漁場預報%印度洋
수궤삼림%장기금창어%어장예보%인도양
为了提高远洋渔场预报水平和满足渔业生产的需要,提出了一种基于随机森林建立印度洋长鳍金枪鱼(Thunnus alalunga)渔场预报模型的方法.选取2002-2009年各个月份印度洋5°×5°格点渔业环境和时空数据(包括海表温度、叶绿素a浓度、表温距平、叶绿素a浓度距平、海表温度梯度强度和海面高度异常等数据)作为预测变量,利用长鳍金枪鱼的CPUE(Catch per unit effort,单位:尾/千钩数)的三分位点将渔区划分为高CPUE、中等CPUE和低CPUE三种类型,作为响应变量,对数据进行训练.结果表明,当随机森林中决策树达到100以上时,袋外数据OOB(out-of-bag)的分类误差率趋于平稳.将训练得到的随机森林用于2010年印度洋长鳍金枪鱼分月渔场的预测,其概率等值面图与实际生产的渔场分布进行叠加比较,显示高CPUE渔场概率分布与实际渔场的位置及范围变化情况符合.通过ROC(Relative Operating Characteristic)分析,高CPUE、中等CPUE和低CPUE的AUC(Area Under ROC Curve)分别达到0.847、0.743和0.803,表明预测精度较高.最后对中等CPUE渔区预测精度相对较低的原因进行了分析.
為瞭提高遠洋漁場預報水平和滿足漁業生產的需要,提齣瞭一種基于隨機森林建立印度洋長鰭金鎗魚(Thunnus alalunga)漁場預報模型的方法.選取2002-2009年各箇月份印度洋5°×5°格點漁業環境和時空數據(包括海錶溫度、葉綠素a濃度、錶溫距平、葉綠素a濃度距平、海錶溫度梯度彊度和海麵高度異常等數據)作為預測變量,利用長鰭金鎗魚的CPUE(Catch per unit effort,單位:尾/韆鉤數)的三分位點將漁區劃分為高CPUE、中等CPUE和低CPUE三種類型,作為響應變量,對數據進行訓練.結果錶明,噹隨機森林中決策樹達到100以上時,袋外數據OOB(out-of-bag)的分類誤差率趨于平穩.將訓練得到的隨機森林用于2010年印度洋長鰭金鎗魚分月漁場的預測,其概率等值麵圖與實際生產的漁場分佈進行疊加比較,顯示高CPUE漁場概率分佈與實際漁場的位置及範圍變化情況符閤.通過ROC(Relative Operating Characteristic)分析,高CPUE、中等CPUE和低CPUE的AUC(Area Under ROC Curve)分彆達到0.847、0.743和0.803,錶明預測精度較高.最後對中等CPUE漁區預測精度相對較低的原因進行瞭分析.
위료제고원양어장예보수평화만족어업생산적수요,제출료일충기우수궤삼림건립인도양장기금창어(Thunnus alalunga)어장예보모형적방법.선취2002-2009년각개월빈인도양5°×5°격점어업배경화시공수거(포괄해표온도、협록소a농도、표온거평、협록소a농도거평、해표온도제도강도화해면고도이상등수거)작위예측변량,이용장기금창어적CPUE(Catch per unit effort,단위:미/천구수)적삼분위점장어구화분위고CPUE、중등CPUE화저CPUE삼충류형,작위향응변량,대수거진행훈련.결과표명,당수궤삼림중결책수체도100이상시,대외수거OOB(out-of-bag)적분류오차솔추우평은.장훈련득도적수궤삼림용우2010년인도양장기금창어분월어장적예측,기개솔등치면도여실제생산적어장분포진행첩가비교,현시고CPUE어장개솔분포여실제어장적위치급범위변화정황부합.통과ROC(Relative Operating Characteristic)분석,고CPUE、중등CPUE화저CPUE적AUC(Area Under ROC Curve)분별체도0.847、0.743화0.803,표명예측정도교고.최후대중등CPUE어구예측정도상대교저적원인진행료분석.
