几内亚比绍、几内亚、塞拉利昂渔场分析及渔船调配的研究

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1、学校代码：10264研究生学号：M150350610上海海洋大学硕士学位论文几内亚比绍、几内亚、塞拉利昂渔场分析及渔船题目：调配的研究Astudyontheanalysisoffishinggroundandthe英文题目：dispatchoffishingvesselsintheGuineaBissau,GunineaandSierraLeonewaters专业：渔业研究方向：远洋渔业姓名：丁一指导教师：邹晓荣副教授二O一八年三月二十五日几内亚比绍、几内亚、塞拉利昂渔场分析及渔船调配的研究摘要我国远洋渔业从1985年开始起步时，就有船在几

2、内亚比绍、几内亚、塞拉利昂海域生产作业。据中国远洋渔业协会发布的中国远洋渔业发展报告，截至2015年，我国在该三国海域捕捞作业的船只有202艘。此外还约有190艘外国渔船每年季节性的在该三国海域作业。而目前中国水产有限公司在三个渔场现有40艘底拖网渔船，其中在几内亚比绍渔场作业的渔船会根据时节的变化分为尾拖网和双支架拖网两种作业方式；在塞拉利昂渔场作业的船只都是以双支架拖网的作业方式，主要的捕捞对象是虾类。国内对三国的渔场研究主要集中在2000年前后，近几年的研究基本较少，而由于三国每年产量都成下降趋势、船只数量增加、船舶成本的提高，了解渔

3、场分布及对渔船分配调度至关重要，在不同季节不同季度使得公司效益最大化。本文将通过对生产及转载数据的分析，实现对三国渔场分析，以期对今后在该海区渔船分配调度提出合理化建议。依据中国水产有限公司在西非三国作业船只2011年~2017年的生产捕捞数据、运输船转载数据、每年在三国作业船只的平均成本、不同鱼种平均价格和来自于美国国家海洋和大气管理局（NOAA）的OceanWatch网站（http://oceanwatch.pifsc.noaa.gov/las/servlets/dataset）的环境数据，运用Excel对捕捞产量进行统计，通过Exce

4、l和ArcMap软件分析渔场重心位置与时间的关系，在通过Excel中的VLookup函数进行中心渔场与环境数据的匹配，使得每个位置数据都有对应的环境数据。计算乌贼（Sepiaofficinalis）、真蛸（Octopusvulgaris）、长体拟牙䱛（Pseudotolithustypus）、红对虾（Penaeus(Farfantepenaeus)notialis）四种渔获物的名义CPUE，通过时间（年、月）、空间（经度、纬度）、环境因子（海表面温度、海表面叶绿素浓度）构建广义线性模型（GLM）模型，将GLM模型中参数显著的解释变量分别加入

5、到广义可加模型（GAM）模型中进行CPUE的标准化，选取AIC最小值才最优模型，分析环境因素对CPUE的关系。对中国水产有限公司在三国作业船只今后作业合理生产提供科学依据。本研究得到的主要结论如下：（1）分析2011年~2017年在几内亚比绍、几内亚、塞拉利昂作业船只的捕捞数据及转载数据，认为三国捕捞旺期在8~11月，其中捕捞的主要对象是底层鱼类和头足类，其中底层鱼类占得比例相对较高。（2）根据2011年~2017年三国渔1上海海洋大学硕士学位论文获物产量，分析在不同时间段的波动变化，认为7年来底层鱼类的产量都相对较好，且在每年的第四季度产

6、量占比最高；中层鱼类产量占比每年都成下降趋势，相对来说其高产时间在第一、四季度；头足类占比也较高，且近两年的占比在不断提升，其高产时间在第二季度；甲壳类7年来占比都相对较低，在第三、四季度产量较高；其他种类占比都相对较小，也无较明显的波动。（3）根据2011年~2017年三国作业船只的空间分布，认为几内亚比绍作业主要集中在10°30′N，16°10′W到11°45′N，17°00′W沿线这一狭长区域；几内亚作业船只主要集中在09°30′N~10°00′N15°00′W~15°50′W，横条状区域。塞拉利昂船只主要集中在08°00′N~08°

7、10′N13°30′W~14°00′W的沿岸海域。（4）选取四种在三国海域典型性的经济渔获物，进行GLM和GAM模型的分析分析认为：SST和Chl-a对乌贼（Sepiaofficinalis）有较大的影响，认为其最适温度在26~27℃左右，最适Chl-a在5~20mg/m3；SST与Chl-a对真蛸（Octopusvulgaris）也有影响，在SST超过28℃之后成直线下降，其产量随着Chl-a的增加而减少；Chl-a和SST对长体拟牙䱛（Pseudotolithustypus）有影响，其与Chl-a呈正相关，其最适SST为22~25℃；S

8、ST对红对虾（Penaeus(Farfantepenaeus)notialis）的影响成正相关。（5）根据了解在三国作业船只的船舶参数及年消耗成本及不同渔获物的价格，结合当地渔业