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申请/专利权人：上海海洋大学

摘要：本发明公开了一种影响智利海域美洲赤鱿渔场的关键环境因子的筛选及探测技术，包括以下步骤：S1.处理智利海域美洲赤鱿的渔业捕捞数据，数据包括作业时间、作业位置、捕捞产量、捕捞努力量，S2.验证模拟效果，S3.对比分析各月不同环境变量对美洲赤鱿渔场分布的贡献情况，S4.将各月实际渔业数据与其关键环境因子数据进行匹配，S5.绘制以关键环境变量为横坐标，S6.重新建立MaxEnt模型模拟美洲赤鱿渔场的潜在分布，选取各月关键环境因子，以评估和预测智利海域美洲赤鱿渔场。本发明考虑了美洲赤鱿生物学特性对环境的敏感性差异，使今后预测智利海域美洲赤鱿渔场时选取的环境变量更加合理和科学，增强了预报模型的可靠性。

主权项：1.一种影响智利海域美洲赤鱿渔场的关键环境因子的筛选及探测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.处理智利海域美洲赤鱿的渔业捕捞数据，数据包括作业时间、作业位置、捕捞产量、捕捞努力量，利用ArcGis10.2软件将所有的环境数据处理成图层数据，利用MaxEnt模型结合处理后的渔业数据和环境数据模拟智利海域美洲赤鱿潜在的渔场分布，S2.利用ArcGis10.2软件将各月美洲赤鱿存在概率分布结果可视化后并分类，以不同颜色区分类别，将美洲赤鱿存在概率定义为栖息地适宜性指数，并用来表征潜在的渔场分布，与实际渔业分布数据进行叠加，验证模拟效果，以模型模拟结果中AUC值的大小作为衡量模型精度的指标，S3.对比分析各月不同环境变量对美洲赤鱿渔场分布的贡献情况，依据其贡献率大小，选取贡献率排位前三的变量认定为该月影响美洲赤鱿渔场时空分布的关键环境因子，S4.将各月实际渔业数据与其关键环境因子数据进行匹配，将作业次数定义为捕捞努力量，利用频次分布法绘制以关键环境变量为横坐标、捕捞努力量为纵坐标的频次分布图，计算美洲赤鱿实际分布时关键环境变量的适宜范围，S5.绘制以关键环境变量为横坐标、单一环境变量条件下美洲赤鱿适生概率为纵坐标的响应曲线图，计算其在模拟条件下适生概率大于0.4时相应关键环境变量的适宜范围，并与其实际分布时相对应环境变量的适宜范围进行对比，S6.选用不同年份的渔业数据和环境数据，重新建立MaxEnt模型模拟美洲赤鱿渔场的潜在分布，选取各月关键环境因子，以评估和预测智利海域美洲赤鱿渔场，所述步骤S2中美洲赤鱿存在概率是模型结合所有环境变量并依据各变量贡献率筛选出关键因子进行渔场模拟和验证，所述步骤S2将模型运行过程中自动产生的受试者工作特征曲线下的面积值作为衡量模型精确度的指标，具体是指：当模型模拟美洲赤鱿潜在分布与其实际分布完全不吻合时，AUC值为0；当模型模拟其潜在分布与实际分布完全吻合，即理想状态下时，AUC值为1；根据模型自动生成的AUC值判断模型精度，所述步骤S3中不限制环境变量数量，依据各环境变量在不同时间段内对物种分布所产生的贡献情况，选取贡献率最高的前三个变量作为该月的关键环境因子，所述步骤S3中各月关键环境因子选取是仅按照各月各环境变量贡献率从大到小的顺序依次选择排序排前三位的变量作为该月的关键环境因子，各月的关键环境因子具有差异性，所述步骤S5中将美洲赤鱿适生概率大于0.4时对应的环境变量范围视为美洲赤鱿的适宜环境范围，所述步骤S5中绘制美洲赤鱿存在概率对关键环境变量响应曲线时，为避免其他环境变量的影响，选用单一环境变量，结合所述步骤S4中关键环境变量与捕捞努力量的频次分布图，验证了关键环境因子选取的合理性。

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百度查询： 上海海洋大学 一种影响智利海域美洲赤鱿渔场的关键环境因子的筛选及探测方法