[发明专利]基于太平洋涛动指数的秋刀鱼资源丰度中长期预测方法

权利要求书

1.一种基于太平洋涛动指数的秋刀鱼资源丰度中长期预测方法，其特征在于，其包括以下步骤：

S1、获取前N年秋刀鱼分布的西北太平洋海域的每月的太平洋震荡指数PDO值；

S2、利用时间序列分析方法，对秋刀鱼资源丰度CPUE与前N年每月的PDO值进行相关性分析，获取在统计上相关的P＜0.05的月PDO值，该些月PDO值作为影响秋刀鱼资源丰度的气候因子；

S3、利用多元线性方程建立多个秋刀鱼资源丰度预测模型并计算统计上P值，其公式为：

CPUE＝a+b1*x1+b2*x2+b3*x3+……+bn*xn

式中，CPUE秋刀鱼资源丰度，a为常数，b1、b2、b3、……、bn为方程的系数；x1、x2、x3、……、xn为影响资源丰度的月PDO值；

S4、在上述多个秋刀鱼资源丰度预测模型中，选择统计上P值最小的模型作为最优模型。

2.如权利要求1所述的秋刀鱼资源丰度中长期预测方法，其特征在于，在步骤S2中，根据秋刀鱼资源丰度CPUE与前2年各月的PDO值的相关性分析，秋刀鱼资源丰度CPUE与前2年的1月、6-8月、10月PDO值相关性显著，且呈现正相关，其相关系数分别为0.5759(P＜0.05)、0.6974(P＜0.01)、0.7208(P＜0.01)、0.5602(P＜0.05)、0.5885(P＜0.05)。

3.如权利要求2所述的秋刀鱼资源丰度中长期预测方法，其特征在于，在步骤S3中，

1)预测模型之一

以前2年的1月PDO值(PDO_t-2，1)、6-8月PDO值(PDO_t-2，6，PDO_t-2，7，PDO_t-2，8)、10月PDO值(PDO_t-2，10)作为预测因子，建立西北太平洋秋刀鱼资源丰度预测模型为：

CPUE＝3.9722+0.2807*PDO_t-2，1-0.1039*PDO_t-2，6+1.6397*PDO_t-2，7-1.0637*PDO_t-2，8+0.8323*PDO_t-2，10

其F值为4.8428，P＝0.0200＜0.05；

2)预测模型之二

以前2年的1月PDO值(PDO_t-2，1)、6-8月PDO值(PDO_t-2，6，PDO_t-2，7，PDO_t-2，8)作为预测因子，建立西北太平洋秋刀鱼资源丰度预测模型为：

CPUE＝3.4430+0.2512*PDO_t-2，1+0.4002*PDO_t-2，6+1.0017*PDO_t-2，7-0.3191*PDO_t-2，8

其F值为3.5350，P＝0.0479＜0.05；

3)预测模型之三

以前2年的6-8月PDO值(PDO_t-2，6，PDO_t-2，7，PDO_t-2，8)、10月PDO值(PDO_t-2，10)作为预测因子，建立西北太平洋秋刀鱼资源丰度预测模型为：

CPUE＝4.0254+0.1276*PDO_t-2，6+1.5890*PDO_t-2，7-0.9465*PDO_t-2，8+0.8176*PDO_t-2，10

其F值为5.9755，P＝0.0101＜0.05；

4)预测模型之四

以前2年的6-8月PDO值(PDO_t-2，6，PDO_t-2，7，PDO_t-2，8)作为预测因子，建立西北太平洋秋刀鱼资源丰度预测模型为：

CPUE＝3.4990+0.5998*PDO_t-2，6+0.9664*PDO_t-2，7-0.2259*PDO_t-2，8

其F值为4.7917，P＝0.0226＜0.05；

5)预测模型之五

以前2年的6-7月PDO值(PDO_t-2，6，PDO_t-2，7)作为预测因子，建立西北太平洋秋刀鱼资源丰度预测模型为：

CPUE＝3.5144+0.6623*PDO_t-2，6+0.7219*PDO_t-2，7

其F值为7.6761，P＝0.0071＜0.01。

4.如权利要求3所述的秋刀鱼资源丰度中长期预测方法，其特征在于，在步骤S4中，选择前2年的1月PDO值(PDO_t-2，1)、6-8月PDO值(PDO_t-2，6，PDO_t-2，7，PDO_t-2，8)、10月PDO值(PDO_t-2，10)作为气候预测因子，西北太平洋秋刀鱼资源丰度预测模型为：CPUE＝3.5144+0.6623*PDO_t-2，6+0.7219*PDO_t-2，7，PDO_t-2，6、PDO_t-2，7分别为6-7月PDO值。