谢　斌，汪金涛，陈新军，田思泉

(1. 上海海洋大学海洋科学学院 // 2. 国家远洋渔业工程技术研究中心 // 3. 大洋渔业资源可持续开发省部共建教育部重点实验室 // 4. 远洋渔业协同创新中心　上海　201306 )

西北太平洋秋刀鱼资源丰度预报模型构建比较

谢斌1,4，汪金涛1,4，陈新军1,2,3,4，田思泉1,4

(1. 上海海洋大学海洋科学学院 // 2. 国家远洋渔业工程技术研究中心 // 3. 大洋渔业资源可持续开发省部共建教育部重点实验室 // 4. 远洋渔业协同创新中心上海201306 )

根据1989—2012年西北太平洋秋刀鱼（Cololabis saira）的单位捕捞努力量渔获量(CPUE)以及对应的海洋环境因子数据，包括1-12月各月的Trans-Nino指数（TNI）、1月黑潮区域海表面温度（SST黑潮）、6月亲潮海表面温度（SST亲潮），采用BP神经网络预报模型，对西北太平洋秋刀鱼资源丰度进行预测分析。通过10种神经网络模型比较，以及实际CPUE的验证，以拟合残差最小的预报模型作为最优预报模型。研究表明：各月TNI指数、1月黑潮区域海表面温度、6月亲潮海表面温度对西北太平洋秋刀鱼资源丰度影响显著，结构为14-10-1 的BP 神经网络模型相对误差仅为0.000 681，可作为西北太平洋秋刀鱼资源丰度的预报模型。

秋刀鱼；资源丰度；黑潮；亲潮；预报模型；神经网络

秋刀鱼（Cololabis saira）属中上层冷水性洄游鱼类，栖息在亚洲和美洲沿岸的太平洋亚热带和温带19º—58ºN水域中，主要分布于太平洋北部温带水域[1-10]。分布在西北太平洋海域的秋刀鱼，其洄游一般在春季从北部产卵场开始，夏季到达亲潮区的索饵场，在往产卵场的洄游过程被捕捞[1]。理解和掌握秋刀鱼资源波动规律不仅能提高渔获产量，还能更好地确保其资源的可持续利用。……