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摘要：本发明公开了一种基于关键环境因子的西北印度洋鸢乌贼栖息地评估和预测方法，综合考虑多种环境因子对鸢乌贼的影响，利用梯度森林分析法选取对鸢乌贼资源变动影响较大的环境因子视为关键环境因子，赋予关键环境因子不同权重构建HSI模型，筛选出最优HSI模型与渔业数据和环境数据结合进行预测分析，比较预测结果与实际结果并评价模型的精度，供西北印度洋鸢乌贼栖息地评估与预测使用。有利于精准定位渔场位置，提高企业捕捞效率和产量。本发明基于关键环境因子构建HSI模型，并针对关键环境因子选取了25种不同的权重分配方案，探究不同关键环境因子对栖息地评估的影响差异，使得模型结果更接近实际情况，预测效果更为准确。

主权项：1.一种基于关键环境因子的西北印度洋鸢乌贼栖息地评估和预测技术方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.对西北印度洋鸢乌贼的渔业捕捞数据，以及十种环境因子数据进行处理，并进行匹配，得到一一对应的经纬度数据，渔业捕捞数据与环境数据；S2.将十种环境因子采用梯度森林分析法进行影响重要性拟合并筛选关键环境因子，该方法可依据环境因子的重要权重来解释不同环境因子对鸢乌贼的影响程度，重要权重排名前三的视为关键环境因子；S3.对于中国鱿钓渔业，捕捞努力量定义为捕捞天数，其值高低及分布位置可以反映头足类的资源丰度和空间分布，因此将可指示渔船作业重心位置的捕捞努力量与关键环境因子进行关联，利用频次分布法来计算基于关键环境因子的适应性指数；S4.将三个关键环境因子分别按照一定间隔进行划分，并依据频次分布法，以各关键环境因子为横坐标，SI值为纵坐标绘制频率分布直方图并进行非线性拟合，得到符合SI值分布规律的方程；S5.将不同时间的环境数据带入拟合出的方程中，计算出与经纬度和渔业数据一一对应的SI值；S6.改变三个关键环境因子的SI值所占比例，设置25种权重方案，并计算25种方案对应的西北印度洋鸢乌贼渔场的HSI值；S7.计算不同HSI区间内对应的鸢乌贼产量、捕捞努力量与单位捕捞努力量渔获量，对结果进行对比并选取最优方案，筛选出拟合结果最好的HSI模型作为最优HSI模型；S8.将得到的最优HSI模型与渔业数据和环境数据结合进行预测分析，比较预测结果与实际结果并评价模型的精度，供西北印度洋鸢乌贼栖息地评估与预测使用。

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