陳新軍，陳 峰，高 峰，雷 林

（1.上海海洋大學(xué)海洋科學(xué)學(xué)院；2.上海海洋大學(xué)大洋生物資源開發(fā)和利用上海市高校重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室；3.上海海洋大學(xué)大洋漁業(yè)資源可持續(xù)開發(fā)省部共建教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，上海201306）

柔魚（Ommastrephes bartramii）作為1種大洋性種類，廣泛分布在太平洋的亞熱帶和溫帶海域，資源極為豐富［1］。該資源于1970年代初期首先由日本漁船開發(fā)，此后韓國、中國（包括臺灣?。┑葒液偷貐^(qū)對其進(jìn)行大規(guī)模商業(yè)性開發(fā)利用。其中西北太平洋柔魚冬春生產(chǎn)卵群體是中國大陸魷釣漁船傳統(tǒng)的捕撈對象，作業(yè)時(shí)間從每年的6月持續(xù)至11月，8～10月為漁汛旺期，該漁場的漁獲量約占其年產(chǎn)量的70%～80%［2］。國內(nèi)外學(xué)者對北太平洋柔魚種群結(jié)構(gòu)［3］、年齡生產(chǎn)［4－6］、繁殖［7－9］、洄游方式［10－11］、柔魚及漁場分布與海洋環(huán)境關(guān)系［12－20］等方面做了大量的研究。由于柔魚對海洋環(huán)境變化較敏感，并且具有晝夜垂直洄游的習(xí)性［10］，因此，柔魚中心漁場的形成不僅僅受到海洋表溫（Sea Surface Temperature，SST）、鋒面、海流等海洋環(huán)境要素的影響，同時(shí)還受到水溫垂直結(jié)構(gòu)的影響［21］。

棲息地指數(shù)模型（Habitat Suitability Index，HSI）最早由美國地理調(diào)查局國家濕地研究中心魚類與野生生物署于1980年提出，被用來描述野生動物對周圍棲息地環(huán)境適應(yīng)程度［22］。近年來?xiàng)⒌乩碚摵头椒ū恢饾u應(yīng)用于漁業(yè)資源、漁場的研究中［23－25］。Song和Zhou［23］利用不同水層溫度梯度建立棲息地模型分析印度洋大眼金槍魚分布；馮波等［26］利用分位數(shù)回歸方法建立基于各水層水溫差和溶解氧差的印度洋大眼金槍魚棲息地模型；郭愛等［27］利用水溫垂直結(jié)構(gòu)研究了中西太平洋鰹魚的棲息地環(huán)境；Chen等［28］根據(jù)海洋表層環(huán)境因子建立了西北太平洋柔魚棲息地模型，沒有涉及到深層水溫；Tian等在其研究中已考慮到了深層水溫對西北太平洋柔魚漁場的影響［24］，但并沒有涉及到各水層水溫梯度對柔魚漁場的影響。因此，本文主要根據(jù)1998－2005年西北太平洋柔魚生產(chǎn)資料，以及各水層溫度、水溫垂直梯度建立基于水溫垂直結(jié)構(gòu)的棲息地模型，分析探討不同方法所建立的棲息地模型與漁場分布關(guān)系，并進(jìn)行實(shí)例驗(yàn)證，為實(shí)際漁業(yè)生產(chǎn)和管理提供決策依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 材料來源

（1）生產(chǎn)數(shù)據(jù) 采用1998—2005年8～10月中國大陸西北太平洋柔魚生產(chǎn)數(shù)據(jù)，主要作業(yè)海域?yàn)?50°E～165°E，38°N～46°N，數(shù)據(jù)字段包括日期、船名、經(jīng)度、緯度、產(chǎn)量、作業(yè)次數(shù)。其時(shí)間分辨率為天，將0.5（°）×0.5（°）表示為1個漁區(qū)，統(tǒng)計(jì)1個漁區(qū)內(nèi)作業(yè)次數(shù)（單位：d）和產(chǎn)量（單位：t）。

（2）海洋環(huán)境數(shù)據(jù) 表層水溫（SST）和深層水溫?cái)?shù)據(jù)（50、200和300 m水溫），均來自哥倫比亞環(huán)境數(shù)據(jù)（CARTON－GIESE Simple Ocean Data Assimilation，http：／／iridl.ldeo.columbia.edu／SOURCES／.CARTON－GIESE／SODA／），時(shí)間跨度為1998—2005年，月份為8～10月，空間分辨率為0.5（°）×0.5（°）。

1.2 分析方法

（1）以SST、各水層溫度和0～50 m、200～300 m溫度梯度［29］為基礎(chǔ)，統(tǒng)計(jì)1998—2004年8～10月0.5（°）×0.5（°）漁區(qū)內(nèi)產(chǎn)量和作業(yè)次數(shù)。

（2）作業(yè)漁船的分布（即作業(yè)次數(shù)）反映了魚類偏好或者捕撈幾率的分布［30］，因此，作業(yè)次數(shù)可用來表征柔魚中心漁場的分布。假定最高作業(yè)次數(shù)為漁業(yè)資源豐度較高的海域，指定其棲息地指數(shù)HSI為1；作業(yè)次數(shù)為0時(shí)，則認(rèn)為是魚類資源豐度較低的海域，指定其HSI為0［31］。棲息地指數(shù)大于0.6的海域，認(rèn)為是魚類資源較為適宜的棲息海域［28］。通過上述對柔魚漁場與各水層水溫的分析，獲得漁場適宜的水溫指標(biāo)。以作業(yè)次數(shù)為基礎(chǔ)建立各水層水溫的適應(yīng)性指數(shù)（Suitability Index，SI），利用下列公式計(jì)算單因素適應(yīng)性指數(shù)：

式中：SIi為單因素適應(yīng)性指數(shù)；Neti為i漁區(qū)作業(yè)次數(shù)；Netmax為各漁區(qū)中的最高作業(yè)次數(shù)。

（3）利用一元非線性回歸法建立SST、50 m水溫（T50）、200 m水溫（T200）、300 m水溫（T300）、0～50 m溫度梯度（G0－50）和200～300 m溫度梯度（G200－300）與SI之間的關(guān)系模型。通過此模型將SST、T50、T200、T300、G0－50和G200－300與SI離散變量關(guān)系轉(zhuǎn)化為連續(xù)隨機(jī)變量關(guān)系。

（4）利用目前較為普遍的算術(shù)平均法（Arithmetic Mean Model，AMM）［32］和幾何平均法（Geometric Mean Model，GMM）［33］建立棲息地指數(shù)模型。

式中，SIi為第i個環(huán)境變量的適應(yīng)性指數(shù)；n為模型中的參數(shù)個數(shù)。

利用式（2）和式（3）不同海洋環(huán)境因子的組合，獲得綜合棲息地指數(shù)。根據(jù)綜合棲息地指數(shù)與1998—2004年8～10月作業(yè)次數(shù)和產(chǎn)量的關(guān)系，選擇其中HSI大于0.6以上，作業(yè)次數(shù)和產(chǎn)量比重最高的海洋環(huán)境因子組合作為最優(yōu)模型的環(huán)境因子。

（5）以CPUE（單位：t／d）指標(biāo)作為柔魚資源豐度，計(jì)算公式如下：

式中：CPUE為漁區(qū)i的柔魚資源豐度（t／d）；Ci為漁區(qū)i的產(chǎn)量（單位：t）；Fi為漁區(qū)i的作用次數(shù)（單位：d）。

1.3 HSI模型的驗(yàn)證

利用2005年8～10月生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)例驗(yàn)證，以驗(yàn)證基于水溫垂直結(jié)構(gòu)的棲息地指數(shù)模型（HSI），探討以此模型來預(yù)測柔魚中心漁場和潛在漁場的可行性。

2 結(jié)果

2.1 漁場與各水層溫度分布

8月，作業(yè)次數(shù)主要分布在SST、T50、T200、T300、G0－50和G200－300分別為17～21℃、7～10℃、3～6℃、3～5℃、0.15～0.35℃／m和－0.01～0.01℃／m的海區(qū)，分別占總作業(yè)次數(shù)的75.6、43.5、77.2、85.8、86.1和90.0%（見圖1）；9月，作業(yè)次數(shù)主要分布在SST、T50、T200、T300、G0－50和G200－300分別為16～19℃、7～10℃、3～5℃、3～5℃、0.12～0.32℃／m和－0.01～0.015℃／m海區(qū)，分別占總作業(yè)次數(shù)的79.9、41.5、70.9、98.7、70.7和94.7%（見圖2）；10月，作業(yè)次數(shù)主要分布在SST、T50、T200、T300、G0－50和G200－300分別為14～16℃、10～13℃、4～6℃、4～5℃、0.04～0.16℃／m和－0.008～0.008℃／m海區(qū)，分別占總作業(yè)次數(shù)的66.3%、64.1%、78.7%、85.8%、82.5%和92.3%（見圖3）。同時(shí)，分別建立了基于SST、T50、T200、T300、G0－50和G200－300的適應(yīng)性指數(shù)模型（見表1），各模型統(tǒng)計(jì)顯著（P＜0.01）。

圖3 10月柔魚漁場的各水層水溫適應(yīng)性指數(shù)曲線Fig.3 The suitability index curves of Ommastrephes bartramii for different water temperature in October

表1 單因素因子的適應(yīng)性指數(shù)方程Table 1 The suitability index equations based on single factors

2.2 HSI模型分析

根據(jù)不同環(huán)境因子組合獲得的綜合棲息地指數(shù)與HSI＞0.6時(shí)作業(yè)次數(shù)和產(chǎn)量比重如表2。相同環(huán)境因子條件下，AMM模型中，產(chǎn)量和作業(yè)次數(shù)比重達(dá)到70%以上；而GMM模型中，產(chǎn)量和作業(yè)次數(shù)比重達(dá)到60%以上，可見AMM建立的棲息地指數(shù)模型明顯優(yōu)于GMM。利用SST、G0－50、T200和T3004個因子和利用SST、T300和T3003個因子建立的棲息地指數(shù)大于0.6時(shí)，作業(yè)次數(shù)和產(chǎn)量在各模型中均比例較高；但綜合考慮到0～50 m內(nèi)水溫變動較為劇烈，因此，選取SST、0～50 m水溫梯度、200 m水溫和300 m水溫建立棲息地指數(shù)模型。

表2 1998—2004年8～10月棲息地指數(shù)在0.6以上情況下作業(yè)產(chǎn)量和作業(yè)次數(shù)所占的比重Table 2 The percentages of catch and fishing effort of Ommastrephes bartramii during August to October from 1998 to 2004 on the basis of values above 0.6 estimated from the AMM and GMM model

根據(jù)SST、0～50 m水溫梯度、200 m和300 m水溫分別計(jì)算8～10月適應(yīng)性指數(shù)，然后利用AMM和GMM方法獲得柔魚綜合棲息地指數(shù)HSI（見圖4）。HSI＞0.6時(shí)，AMM的產(chǎn)量和作業(yè)次數(shù)比重分別占83.4%和80.9%，CPUE均2.1 t／d以上；GMM的產(chǎn)量和作業(yè)次數(shù)比重分別占73.5%和69.6%，CPUE均2.3 t／d以上。HSI＜0.4，AMM的產(chǎn)量和作業(yè)次數(shù)比重分別占4.2%和3.9%，CPUE為1.5～2.3 t／d；GMM的產(chǎn)量和作業(yè)次數(shù)比重分別占10.1%和9.6%，CPUE為1.4～2.4 t／d。分析表明，AMM和GMM均能預(yù)測柔魚中心漁場，預(yù)測精度達(dá)到70%，但AMM的產(chǎn)量和作業(yè)次數(shù)比重稍高于GMM，AMM模型稍優(yōu)于GMM。

圖4 1998—2004年8～10月柔魚產(chǎn)量（a）、作業(yè)次數(shù)（b），CPUE（c）與HSI關(guān)系Fig.4 The relationship between catch（a），fishing effort（b），CPUE（c）of Ommastrephes bartramii and HSI during August to October from 1998 to 2004

2.3 HSI模型驗(yàn)證

根據(jù)AMM建立HSI模型，利用2005年8～10月進(jìn)行實(shí)例驗(yàn)證，分別計(jì)算各月的HSI值，并與實(shí)際作業(yè)次數(shù)進(jìn)行比較（見圖5和表3）。分析表明，8～10月HSI＞0.6海域總的捕撈產(chǎn)量和作業(yè)次數(shù)比重分別為85.6%和82.5%，CPUE為3.2～4.2 t／d。

8月，HSI＞0.6分布在150°E～155°E、40°N～43°N，155°E～157°E、42°N～43°N，157°E～160°E、38°N～44°N和161°E～164°E、38°N～41°N帶狀海區(qū)，作業(yè)漁場主要分布在150°E～157°E、40°N～44°N海區(qū)，中心漁場HSI＞0.6（見圖5a）；9月，HSI＞0.6主要分布在151°E～157°E、41°N～45°N和158°E～165°E、40°N～44°N兩海區(qū)，而柔魚漁場主要分布在152°E～157°E、42°N～44°N海區(qū)，中心漁場HSI＞0.6（圖5b）；10月HSI＞0.6主要分布在153°E～158°E、41°N～46°N和160°E～165°E、40°N～45°N海區(qū)，柔魚漁場主要分布在152°E～157°E、41°N～45°N海區(qū)，中心漁場HSI＞0.6（見圖5c）。

表3 基于HSI的2005年8～10月產(chǎn)量、作業(yè)次數(shù)和CPUE統(tǒng)計(jì)分布Table 3 The catch，fishing effort and CPUE of Ommastrephes bartramii from August to October in 2005 on the basis of values estimated from the HSI model

圖5 2005年8～10月柔魚漁場與基于AMM的HSI分布Fig.5 The relation of fishing ground distribution of Ommastrephes bartramii to HSI based on AMM from August to October in 2005

3 結(jié)論與分析

（1）漁場與水溫垂直結(jié)構(gòu)關(guān)系。柔魚作為一種短生命周期的種類，其資源變動、漁場分布對海洋環(huán)境變化較敏感［34］。SST作為一種找柔魚中心漁場的重要指標(biāo)，對柔魚漁場的變動起著最重要的作用。8～10月柔魚漁場主要分布在黑潮前鋒附近及表溫等溫線密集的冷暖水交匯區(qū)，深層冷暖水交匯處暖水一側(cè)或暖水舌突出處［35］。適宜的水溫結(jié)構(gòu)有利于柔魚的集群以及漁場的形成（圖1～3）。如2009年，深層（100m）冷水入侵傳統(tǒng)漁場（42°N～46°N，150°E～165°E），使得柔魚旺汛期作業(yè)漁場水溫比往年偏低，魷釣產(chǎn)量大幅下降且漁獲率較低［36］。由此可見，表溫和深層水溫均影響柔魚資源及漁場分布。因此，有必要在建模的過程中引入深層水溫作為單因子，建立水溫垂直結(jié)構(gòu)的棲息地指數(shù)模型，研究其與漁場分布的關(guān)系。同時(shí)研究中也發(fā)現(xiàn)，50 m以內(nèi)受到混合層影響，水溫變動較大，分布偏度較大。因此，在建模過程引入了0～50 m水溫梯度變量，模型預(yù)測較好，進(jìn)一步體現(xiàn)出0～50 m水溫梯度的重要性。

（2）HSI模型的討論。把作業(yè)次數(shù)作為捕撈努力量，是擬合適應(yīng)性指數(shù)（SI）的較好指標(biāo)。Tian等［24］曾利用基于CPUE的HSI預(yù)測柔魚的最適棲息海域，由于受到作業(yè)漁船、作業(yè)技術(shù)以及其他海洋環(huán)境因素的影響，其預(yù)測效果稍低于基于捕撈努力量的HSI模型。適應(yīng)性指數(shù)（SI）表明，柔魚漁業(yè)捕撈努力量即作業(yè)次數(shù)與各層水溫、水溫梯度存在著正態(tài)分布關(guān)系（P＜0.05），這一關(guān)系也在其它魚類資源中得到證實(shí)［37－38］。

AMM和GMM表明，HSI大于0.6時(shí)，8～10月產(chǎn)量和作業(yè)次數(shù)比重均達(dá)到80%，隨著HSI增大，產(chǎn)量與作業(yè)次數(shù)比重不斷增大（見圖4a，b）。CPUE均在2.1 t／d以上，波動較小，但HSI低于0.4時(shí)，AMM的CPUE為1.5～2.3 t／d，而GMM的CPUE為1.4～2.4 t／d，波動明顯較大（見圖4c）。綜合分析認(rèn)為，在預(yù)測西北太平洋柔魚中心漁場時(shí)，AMM稍優(yōu)于GMM，并且AMM在2005年8～10月作業(yè)漁場預(yù)測分析中得到了一定的驗(yàn)證。陳新軍等［25］利用表溫及表溫梯度建立的棲息地模型預(yù)測漁汛期漁場預(yù)測精度也達(dá)到80%以上（HSI＞0.6）。然而柔魚漁場不僅僅受到水溫的影響，同時(shí)也受到海流、葉綠素濃度、海面高度等影響，因此，在以后的分析中需要進(jìn)一步考慮多環(huán)境因子（如表層水溫，葉綠素和Argo深層環(huán)境因子等）對柔魚漁場進(jìn)行動態(tài)分析，以實(shí)現(xiàn)更加準(zhǔn)確地預(yù)報(bào)中心漁場。

［1］ Roper C，Sweeney M，Nauen C.FAO Species Catalogue.Vol.3，Cephalopods of the World.An annotated and illustrated catalogue of species of interest to fisheries［J］.FAO Fish Synop，1984，125（3）：1－277.

［2］ 陳新軍，錢衛(wèi)國，劉必林，等.利用衰減模型評估柔魚西部冬春生群體資源［J］.海洋湖沼通報(bào)，2008，2：130－140.

［3］ Yatsu A，Tanaka H，Mori J.Population Structure of the Neon Flying Squid，Ommastrephes bartramii，in the North Pacific O－cean［C］∥Contributed Papers to International Symposium on Large Pelagic Squids，Tokyo：Japan Marine Fishery Resources Research Center.1998：31－48.

［4］ Yatsu A，Midorikawa S，Shimada T，et al.Age and growth of the neon flying squid，Ommastrephes bartramii，in the North Pacific Ocean［J］.Fisheries Research，1997，29（3）：257－270.

［5］ Yatsu A，Mori J.Early growth of the autumn cohort of neon flying squid，Ommastrephes bartramii，in the North Pacific Ocean［J］.Fisheries research，2000，45（2）：189－194.

［6］ 黃洪亮，鄭元甲，程家驊.北太平洋海區(qū)柔魚生物學(xué)特征研究［J］.海洋漁業(yè)，2003，25（3）：126－129.

［7］ Hayase S.Distribution of spawning grounds of flying squid，Ommastrephes bartramii，in the North Pacific Ocean［J］.Japan Agricultural Research Quarterly，1995，29：65－65.

［8］ Watanabe H，Kubodera T，Ichii T，et al.Feeding habits of neon flying squid Ommastrephes bartramii in the transitional region of the central North Pacific［J］.Marine Ecology Progress Series，2004，266：173－184.

［9］ Yatsu A，Mochioka N，Morishita K，et al.Strontium／calcium ratios in statoliths of the neon flying squid，Ommastrephes bartramii（Cephalopoda），in the North Pacific Ocean［J］.Marine Biology，1998，131（2）：275－282.

［10］ Murata M，Nakamura Y.Seasonal migration and diel vertical migration of the neon flying squid，Ommastrephes bartramii in the North Pacific［R］.［s.l.］：Contributed papers to International Symposium on Large Pelagic Squids，July 18－19，1996，for JAMARC＇s 25th anniversary of its foundation Japan Marine Fishery Resources Research Center，1998：13－30.

［11］ Ichii T，Mahapatra K，Sakai M，Okada Y.Life history of the neon flying squid：effect of the oceanographic regime in the North Pacific Ocean［J］.Marine Ecology Progress Series，2009，378：1－11.

［12］ Gong Y，Kim Y S，An D H.Abundance of neon flying squid in relation to oceanographic conditions in the North Pacific［J］.International North Pacific Fisheries Commission Bulletin，1993，53：191－204.

［13］ Ichii T，Mahapatra K，Sakai M，et al.Differing body size between the autumn and the winter－spring cohorts of neon flying squid（Ommastrephes bartramii）related to the oceanographic regime in the North Pacific：a hypothesis［J］.Fisheries oceanography，2004，13（5）：295－309.

［14］ Murata M，Ishii M，Shingu C.Seasonal changes in location and water temperature of the fishing grounds by jigging fishery for flying squid，Ommastrephes bartramii（LeSueur），with some considerations on migration and occurrence of the fishing ground［J］.Bull Hokkaido Regulatory Fisheries Research Laboratory，1983，48：53－77.

［15］ Yatsu A，Watanabe T.Interannual variability in neon flying squid abundance and oceanographic conditions in the central North Pacific，1982－1992［J］.Bulletion of the national research institute for far seas fisheries，1996，33：123－138.

［16］ Yatsu A，Watanabe T，Mori J，et al.Interannual variability in stock abundance of the neon flying squid，Ommastrephes bartramii，in the North Pacific Ocean during 1979－1998：impact of driftnet fishing and oceanographic conditions［J］.Fisheries oceanography，2000，9（2）：163－170.

［17］ 陳新軍.北太平洋（160°E～170°E）大型柔魚漁場的初步研究［J］.上海水產(chǎn)大學(xué)學(xué)報(bào)，1999，8（3）：197－201.

［18］ 陳新軍，曹杰，田思泉，等.表溫和黑潮年間變化對西北太平洋柔魚漁場分布的影響［J］.大連水產(chǎn)學(xué)院學(xué)報(bào)，2010，25（2）：119－126.

［19］ 邵全琴，馬巍巍，陳卓奇，等.西北太平洋黑潮路徑變化與柔魚CPUE的關(guān)系研究［J］.海洋與湖沼，2005，36（2）：111－122.

［20］ 沈新強(qiáng)，樊偉，崔雪森.西北太平洋柔魚漁場分布與水溫關(guān)系的研究［J］.海洋水產(chǎn)研究，2004，25（3）：10－14.

［21］ 陳新軍，許柳雄.北太平洋150oE～165oE海域柔魚漁場與表溫及水溫垂直結(jié)構(gòu)的關(guān)系［J］.海洋湖沼通報(bào)，2004，（2）：36－44.

［22］ USFWS.101 ESM Habitat as a Basis for Environmental Assessment［R］.Washington，D.C：Division of Ecological Services U.S.Fish and Wildlife Service Department of the Interior，1980：4－80.

［23］ Song L M，Zhou Y Q.Developing an integrated habitat index for bigeye tuna（Thunnus obesus）in the Indian Ocean based on longline fisheries data［J］.Fisheries research，2010，105（2）：63－74.

［24］ Tian S Q，Chen X J，Chen Y，et al.Evaluating habitat suitability indices derived from CPUE and fishing effort data for Ommastrephes bartramii in the northwestern Pacific Ocean［J］.Fisheries research，2009，95（2－3）：181－188.

［25］ 陳新軍，劉必林，田思泉，等.利用基于表溫因子的棲息地模型預(yù)測西北太平洋柔魚（Ommastrephes bartramii）漁場［J］.海洋與湖沼，2009，（6）：707－713.

［26］ 馮波，陳新軍，許柳雄.應(yīng)用棲息地指數(shù)對印度洋大眼金槍魚分布模式的研究［J］.水產(chǎn)學(xué)報(bào)，2007，31（6）：805－812.

［27］ 郭愛，陳新軍.利用水溫垂直結(jié)構(gòu)研究中西太平洋鰹魚棲息地指數(shù)［J］.海洋漁業(yè)，2009，31（1）：1－9.

［28］ Chen X J，Tian S Q，Chen Y，et al.A modeling approach to identify optimal habitat and suitable fishing grounds for neon flying squid（Ommastrephes bartramii）in the Northwest Pacific O－cean［J］.Fishery Bulletin，2010，108（1）：1－14.

［29］ 田思泉，陳新軍，馮波，等.西北太平洋柔魚資源豐度與棲息環(huán)境的關(guān)系及時(shí)空分布［J］.上海海洋大學(xué)學(xué)報(bào)，2009，18（5）：586－592.

［30］ Andrade H A，Garcia C A E.Skipjack tuna fishery in relation to sea surface temperature off the southern Brazilian coast［J］.Fisheries Oceanography，1999，8（4）：245－254.

［31］ Mohri M.Distribution of bigeye tuna in the Indian Ocean based on the Japanese tuna longline fisheries and survey information［D］.Japan：National Fisheries University.1998.

［32］ Hess G R，Bay J M.A regional assessment of windbreak habitat suitability［J］.Environmental monitoring and assessment，2000，61（2）：239－256.

［33］ Lauver C L，Busby W H，Whistler J L.Testing a GIS model of habitat suitability for a declining grassland bird［J］.Environmental Management，2002，30（1）：88－97.

［34］ 陳新軍.關(guān)于西北太平洋的柔魚漁場形成的海洋環(huán)境因子的分析［J］.上海水產(chǎn)大學(xué)學(xué)報(bào)，1997，6（4）：263－267.

［35］ 陳峰，陳新軍，劉必林，等.西北太平洋柔魚漁場與水溫垂直結(jié)構(gòu)關(guān)系［J］.上海海洋大學(xué)學(xué)報(bào)，2010，19（4）：495－504.

［36］ 陳峰，陳新軍，錢衛(wèi)國，等.水溫變動對2009年西北太平洋柔魚產(chǎn)量下降的影響［J］.廣東海洋大學(xué)學(xué)報(bào)，2010，30（1）：65－71.

［37］ Chen X J，Li G，F(xiàn)eng B，et al.Habitat suitability index of Chub mackerel（Scomber japonicus）from July to September in the East China Sea［J］.Journal of Oceanography，2009，65（1）：93－102.

［38］ Zainuddin M，Kiyofuji H，Saitoh K，et al.Using multi－sensor satellite remote sensing and catch data to detect ocean hot spots for albacore（Thunnus alalunga）in the northwestern North Pacific［J］.Deep Sea Research Part II：Topical Studies in Oceanography，2006，53：419－431.