基于随机森林的印度洋长鳍金枪鱼渔场预报

摘要：

为了提高远洋渔场预报水平和满足渔业生产的需要,提出了一种基于随机森林建立印度洋长鳍金枪鱼(Thunnus alalunga)渔场预报模型的方法.选取2002-2009年各个月份印度洋5°×5°格点渔业环境和时空数据(包括海表温度、叶绿素a浓度、表温距平、叶绿素a浓度距平、海表温度梯度强度和海面高度异常等数据)作为预测变量,利用长鳍金枪鱼的CPUE(Catch per unit effort,单位:尾/千钩数)的三分位点将渔区划分为高CPUE、中等CPUE和低CPUE三种类型,作为响应变量,对数据进行训练.结果表明,当随机森林中决策树达到100以上时,袋外数据OOB(out-of-bag)的分类误差率趋于平稳.将训练得到的随机森林用于2010年印度洋长鳍金枪鱼分月渔场的预测,其概率等值面图与实际生产的渔场分布进行叠加比较,显示高CPUE渔场概率分布与实际渔场的位置及范围变化情况符合.通过ROC(Relative Operating Characteristic)分析,高CPUE、中等CPUE和低CPUE的AUC(Area Under ROC Curve)分别达到0.847、0.743和0.803,表明预测精度较高.最后对中等CPUE渔区预测精度相对较低的原因进行了分析.

关键词：随机森林、长鳍金枪鱼、渔场预报、印度洋

所属期刊栏目：35

分类号：S931.3(水产资源)

资助基金：国家863计划项目2007AA092202

在线出版日期：2013-03-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：158-164