技术摘要：
本发明公开了一种基于生态位模型的太平洋海域大眼金枪鱼栖息地评估方法，在该方法中，将待评估海域的表层环境因素数据、环境温度数据以及含氧量数据分别带入相应的评分映射函数，得到海表温距平值的评分SSTAlevel、海面高度值的评分SSHlevel、海表叶绿素浓度的评分CHLlevel  全部
背景技术：
大眼金枪鱼(Thunnusobesus)是太平洋热带延绳钓渔业的目标鱼种，每年捕获量 约为10万吨，主要运往亚洲、北美和其他地区高质量的新鲜和冷冻金枪鱼市场。太平洋区域 围网渔业也捕捞大眼金枪鱼。在西太平洋，渔获量约5％，而东太平洋渔获量为10％。自1990 年代中期以来，每年渔获量通常超过12万吨，同时太平洋围网渔业使用的漂流人工集鱼装 置的数量也大幅增加。 尽管最新的大眼鱼群评估结果尽管比较乐观，但评估结果因生长曲线和所使用的 区域结构不同而有很大差异，因此仍有可能认为是过度捕捞。在东太平洋，最新的产卵量的 估计量为未开发水平的20％。与其他区域热带金枪鱼资源评估相同，这些评估主要依赖于 围网和延绳钓渔业的数据。因此，了解大眼金枪鱼对渔具的脆弱性，包括种群变化的环境驱 动因素，对于解释渔获率、大小组成和数据的其他特征极其必要，这需要一种对大眼金枪鱼 栖息地进行评估的方法。
技术实现要素：
本发明的目的是根据上述现有技术的不足之处，提供一种基于生态位模型的太平 洋海域大眼金枪鱼栖息地评估方法，该方法根据生态位模型以及对大眼金枪鱼的习性的分 析结果，得到了一种金枪鱼栖息地的评估方法。 本发明目的实现由以下技术方案完成： 一种基于生态位模型的太平洋海域大眼金枪鱼栖息地评估方法，其特征在于包括 以下步骤： (S1)获取待评估海域的表层环境因素数据、环境温度数据以及含氧量数据；所述 表层环境因素数据包括海表温距平值、海面高度值、以及海表叶绿素浓度； (S2)将待评估海域的表层环境因素数据、环境温度数据以及含氧量数据分别带入 相应的评分映射函数，得到海表温距平值的评分SSTAlevel、海面高度值的评分SSHlevel、海表 叶绿素浓度的评分CHLlevel、环境温度的评分Trange0以及含氧量的评分DO0/1； (S3)根据各评分计算综合栖息地质量评分；其计算公式为： Habitat＝SSTlevel·SSHlevel·CHLlevel·Trange0·DO0/1 其中：Habitat为综合栖息地质量评分。 本发明的进一步改进在于，所述表层环境因素数据的各评分映射函数由渔业数据 以及海表生物/非生物环境数据采用层次聚类法训练得到，其具体包括以下步骤： (S21)从所述海表生物/非生物环境数据中获取各海域的海表温距平值  SSTA、海 面高度值SSH以及海表叶绿素浓度CHL，并从所述渔业数据中获取相应的单位捕捞努力量渔 3 CN 111583051 A 说　明　书 2/6 页 获量CPUE； (S22)对海表温距平值SSTA、海面高度值SSH以及海表叶绿素浓度CHL 以单位捕捞 努力量渔获量CPUE为目标参数进行层次聚类；在聚类过程中，海表温距平值SSTA分为两个 等级，海面高度值SSH以及海表叶绿素浓度CHL分为四个等级，聚类过程结束后得到各等级 的上阈值和下阈值。 本发明的进一步改进在于，在求取所述环境温度的评分映射函数的过程中，从标 记放流数据中获得大眼金枪鱼在不同温度下的栖息比例，并拟合成输入为环境温度、输出 值为0到1之间的概率分布函数。 本发明的进一步改进在于，所述含氧量的阈值为1ml/L。 本发明的进一步改进在于，所述含氧量的评分映射函数为二值函数，其阈值根据 大眼金枪鱼的溶氧生理需求进行确定；当含氧量大于阈值时，所述含氧量的评分映射函数 输出为1，反之输出为0。 本发明的优点是：生态位模型利用物种已知的分布数据和相关环境变量，根据一 定的算法运算来构建模型，判断物种的生态需求，预测物种的实际分布和潜在分布。生态位 模型的建立需要大量物种生态学知识和经验的借鉴，其算法依据物种的不同而定，具有更 强的针对性和主动性，并不高度依赖统计结果。本发明中采用的各种参数特征的选取与大 眼金枪鱼的习性更加契合，而动物的习性通常不会改变，因此与基于统计的模型相比，本发 明的模型在时间和空间方向均具有更好的泛用性，可适用于其他区域以及其他时代的大眼 金枪鱼的评估。 附图说明 图1为基于生态位模型的太平洋海域大眼金枪鱼栖息地评估方法的流程图； 图2为大眼金枪鱼白天和夜晚不同环境温度下的栖息时间百分比； 图3为表层环境因素数据的评分映射函数的示意图。