中国水产科学
中國水產科學
중국수산과학
Journal of Fishery Sciences of China
2015年
1期
149-157
,共9页
官文江%高峰%雷林%陈新军
官文江%高峰%雷林%陳新軍
관문강%고봉%뢰림%진신군
多源数据%栖息地模型%不确定性%适应性%比较
多源數據%棲息地模型%不確定性%適應性%比較
다원수거%서식지모형%불학정성%괄응성%비교
multi-source data%habitat suitability index model%uncertainty%applicability%comparison
由于多来源的海洋环境数据常以不同时间、空间分辨率呈现,并具有不同的误差,因此,有必要分析数据源的差异是否会对研究结果产生显著影响,是否会影响基于不同数据源估计的模型对其他数据的适用性。为此,本研究利用多个网站提供的叶绿素浓度与海表水温数据,采用线性回归与随机检验方法,分析了不同数据源对栖息地模型构建及其预测效果的影响。研究结果表明,不同数据源的数据之间常存在系统性偏差,从而使得模型参数的估计具有显著性差异,该模型不适合于其他数据源的数据;多源环境数据间的离散性反映数据存在随机误差,环境数据的随机误差将使模型结果具有随机性,因此本研究建议定量分析模型结果的不确定性,以使模型结果得到科学应用。
由于多來源的海洋環境數據常以不同時間、空間分辨率呈現,併具有不同的誤差,因此,有必要分析數據源的差異是否會對研究結果產生顯著影響,是否會影響基于不同數據源估計的模型對其他數據的適用性。為此,本研究利用多箇網站提供的葉綠素濃度與海錶水溫數據,採用線性迴歸與隨機檢驗方法,分析瞭不同數據源對棲息地模型構建及其預測效果的影響。研究結果錶明,不同數據源的數據之間常存在繫統性偏差,從而使得模型參數的估計具有顯著性差異,該模型不適閤于其他數據源的數據;多源環境數據間的離散性反映數據存在隨機誤差,環境數據的隨機誤差將使模型結果具有隨機性,因此本研究建議定量分析模型結果的不確定性,以使模型結果得到科學應用。
유우다래원적해양배경수거상이불동시간、공간분변솔정현,병구유불동적오차,인차,유필요분석수거원적차이시부회대연구결과산생현저영향,시부회영향기우불동수거원고계적모형대기타수거적괄용성。위차,본연구이용다개망참제공적협록소농도여해표수온수거,채용선성회귀여수궤검험방법,분석료불동수거원대서식지모형구건급기예측효과적영향。연구결과표명,불동수거원적수거지간상존재계통성편차,종이사득모형삼수적고계구유현저성차이,해모형불괄합우기타수거원적수거;다원배경수거간적리산성반영수거존재수궤오차,배경수거적수궤오차장사모형결과구유수궤성,인차본연구건의정량분석모형결과적불학정성,이사모형결과득도과학응용。
Marine environmental data are always multi-source and multi-versional. This is because the different meth-ods used for data collection vary in their retrieval algorithms, procedures used and purposes, so that data processing has various spatial and temporal resolutions with different errors. Hence, it is important to know whether results derived from different versions of the same data are consistent and the models can be correctly used by testing other versions of the data. For this purpose, we collected chlorophyll-a concentrations and sea surface temperature data from different web sizes using linear regression and randomization tests to evaluate the effects of different data versions on the pa-rameter estimations and predictions of habitat suitability index models. The results showed that because of system er-rors in the data, the parameters estimated differed significantly and the models were unable to make correct forecasts by inputting other versions of the data. Dispersion between different data versions reflected the random errors inherent in the data and led to uncertainty in the results of the habitat suitability index models. Accordingly, we suggest that model outputs are quantified for uncertainty to ensure that scientific data can be reliably used in fishery resource management.