朱承之，张云雷,3，赛可，韦雯钰，谢姝妤，夏铭璟，任一平,2,3，薛莹,3*

( 1. 中国海洋大学 水产学院，山东 青岛 266003；2. 青岛海洋科学与技术试点国家实验室 海洋渔业科学与食物产出过程功能实验室，山东 青岛 266237；3. 中国海洋大学 海州湾渔业生态系统教育部野外科学观测研究站，山东 青岛 266003)

1 引言

长蛇鲻（Saurida elongata）隶属于辐鳍鱼纲(Actinopterygii)、仙女鱼目(Aulopiformes)、狗母鱼科(Synodontidae)、蛇鲻属(Saurida),广泛分布于西北太平洋沿岸的中国、日本以及韩国海域，在中国沿海由北到南均有分布，是我国重要的近海底层暖温性经济鱼类[1-3]。长蛇鲻作为我国的主要经济鱼类之一，年产量较大，从渤海到南海海域均有捕获，通常栖息于底质为泥或泥砂的海区。其性凶猛，游泳迅速，以小型鱼类和幼鱼为食，但通常移动范围不大，一般不作远距离洄游。黄、渤海鱼群的繁殖期是每年的5-7月。长蛇鲻常年可捕获，以冬、春两季为捕捞旺季[3]。国内外对长蛇鲻的研究主要集中于形态学和遗传学[1]、肌肉分析[2]、食性[4]等方面，而对于长蛇鲻栖息地适宜性的研究尚未见报道。

栖息地适宜性指数(Habitat Suitability Index，HSI)于20世纪80年代提出之后，在渔业资源开发、管理、评估及保护等领域中得到广泛应用，已成为渔业科学研究的重要手段之一[5]。目前，HSI模型已被广泛用于物种管理、环境影响评价、丰度分布和生态恢复研究[6-8]。提升回归树（Boosted Regression Tree,BRT）是一种基于决策树的集成学习方法[9]，已在渔业上有一定的应用，如单位捕捞努力渔获量（Catch Per Unit Effort，CPUE）标准化[10]、鱼类空间分布、丰度和多样性预测[11-12]、鱼类栖息地研究[13-14]、兼捕预测[15]等。……