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多尺度空间分析及海洋渔业应用 版权信息
- ISBN：9787030723857
- 条形码：9787030723857 ; 978-7-03-072385-7
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
多尺度空间分析及海洋渔业应用 本书特色
本专著针对大范围空间分析，提出了多尺度空间模式分析与尺度效应挖掘的系统性方法，应用于海洋渔业资源分析及其鱼情预报
多尺度空间分析及海洋渔业应用 内容简介
空间尺度是地理信息系统的核心基础难题，决定了空间模式分析的结果，甚至对空间分析方法也存在重要影响。本专著针对大范围空间分析，提出了多尺度空间模式分析与尺度效应挖掘的系统性方法，应用于海洋渔业资源分析及其渔情预报，主要包括渔业资源空间模式分析、鱼类栖息地适宜性分析、空间模式与环境的关系分析、渔业空间分布的尺度效应分析、渔场渔情空间预报模型建立等重要内容，解决了渔业资源调查、渔场分析、渔情预报中的系列关键难题，为渔业资源开发、管理和保护提供决策支持。
多尺度空间分析及海洋渔业应用 目录
目录序
前言
第1章 绪论 1
1.1 远洋渔业资源概况 1
1.2 渔业资源中的空间问题 2
1.3 渔业资源数据处理与分析方法 3
1.4 渔业分析的尺度问题 4
1.5 主要研究内容 5
参考文献 6
第2章 渔业数据处理的基本方法 10
2.1 商业捕捞数据及环境数据的获取方法 10
2.1.1 商业捕捞数据 10
2.1.2 海洋环境数据获取方法 11
2.2 渔业空间数据基本处理方法 12
2.3 渔业空间插值方法 16
2.3.1 渔业数据空间插值的方案 17
2.3.2 克里金插值理论 22
2.3.3 模型选择方法 22
2.4 渔业空间可视化方法 23
2.4.1 Voronoi图（泰森多边形）构建方法 23
2.4.2 三维可视化方法 24
2.4.3 三维可视化实例 25
2.5 海洋环境数据处理方法 26
2.6 渔业空间分析与模式挖掘的常用软件 31
2.7 小结 35
参考文献 35
第3章 空间插值及远洋渔业数据应用 36
3.1 西北太平洋柔鱼资源典型数据 36
3.2 半变异函数建模及预测结果 37
3.3 空间不确定性分析 40
3.3.1 误差分析 40
3.3.2 对比分析 40
3.4 西北太平洋柔鱼资源数据分布的空间自相关特性 42
3.5 渔业资源空间插值的方法性探讨 42
3.6 小结 43
参考文献 43
第4章 GIS空间分析方法及渔业资源应用 45
4.1 渔业空间模式分析方法 45
4.1.1 经典统计学方法 45
4.1.2 空间统计学方法 46
4.1.3 空间聚类分析方法 54
4.2 空间模式与海洋环境关系的分析方法 58
4.2.1 算术平均法和加权平均法 58
4.2.2 广义可加模型 58
4.2.3 空间自回归方法 59
4.2.4 地理加权回归方法 59
4.3 空间多尺度分析方法 60
4.3.1 因子位序的尺度影响 60
4.3.2 常见的尺度关系 60
4.4 基于HSI建模的智能化渔场渔情空间预报方法 62
4.4.1 栖息地适宜性指数模型 63
4.4.2 基于支持向量机（SVM）的 HSI模型 64
4.4.3 基于遗传算法的 HSI模型 67
4.4.4 基于模拟退火算法的HSI模型 69
4.5 中心渔场的识别方法 72
4.5.1 ArcGIS中中心渔场的识别方法 72
4.5.2 中心渔场识别实例 73
4.6 小结 77
参考文献 78
第5章 西北太平洋 SST 2005～2014年的变化 81
5.1 西北太平洋渔业数据与研究方法 81
5.1.1 西北太平洋研究区域与 SST数据 81
5.1.2 研究方法 82
5.2 SST空间分布分析 85
5.2.1 直方图 85
5.2.2 年际关系的比较 87
5.2.3 SST等值线图 87
5.3 SST时空变化分析 90
5.3.1 SST平均值 90
5.3.2 SST标准差 92
5.3.3 SST变异系数 94
5.4 小结 95
参考文献 96
第6章 西北太平洋柔鱼资源的空间分布及模态分析 97
6.1 柔鱼资源空间分析方法 97
6.1.1 主要技术方案 97
6.1.2 研究区域与数据 98
6.2 研究方法 98
6.2.1 等值线法 98
6.2.2 模态分析方法 98
6.3 1 0年柔鱼资源的分布 100
6.3.1 月分布 103
6.3.2 CPUE平均值的数据统计 105
6.4 模态分析 106
6.4.1 5～7月模态分析 106
6.4.2 8～11月模态分析 107
6.4.3 环境因子对柔鱼资源及其模态的影响 108
6.5 小结 109
参考文献 110
第7章 经典尺度下渔业资源空间模式分析 111
7.1 西北太平洋柔鱼资源的空间聚类分析 112
7.1.1 聚类类别数的选择 112
7.1.2 聚类结果分析 112
7.1.3 聚类影响因素分析 116
7.2 西北太平洋柔鱼资源空间模式分析 117
7.2.1 描述性统计和全局模式 117
7.2.2 西北太平洋柔鱼资源的热点和冷点 119
7.2.3 热点和冷点的年变化 121
7.2.4 柔鱼资源热冷点与海洋环境的关系 122
7.3 空间聚集特征分析 126
7.3.1 数据可视化与分析 126
7.3.2 基于Voronoi图的渔业资源空间表达 127
7.3.3 基于空间自相关的柔鱼资源聚集特征 128
7.3.4 空间热冷点与海洋环境的关系 131
7.3.5 空间热冷点的综合讨论 133
7.4 秘鲁外海茎柔鱼空间聚类及其与环境的关系 134
7.4.1 商业捕捞和环境数据 134
7.4.2 基于两种不同聚类方法的秘鲁外海茎柔鱼聚类分析 135
7.4.3 海洋环境对渔业聚类簇的影响 141
7.4.4 K-means和Getis-Ord Gi*的比较 143
7.5 小结 142
参考文献 144
第8章 经典尺度下CPUE-环境因子关系的空间回归分析 146
8.1 基于地理加权回归分析柔鱼 CPUE-环境关系 146
8.1.1 商业捕捞与环境数据 147
8.1.2 柔鱼资源和环境的月分布 149
8.1.3 CPUE-环境关系建模结果 151
8.1.4 GAM与GWR在柔鱼CPUE预测中的比较 153
8.2 基于空间自回归分析秘鲁外海茎柔鱼CPUE-环境的关系 158
8.2.1 商业捕捞与环境数据 160
8.2.2 SAR建模及其评价方法 163
8.2.3 基于SAR挖掘的CPUE-环境关系 164
8.2.4 利用GAM和SAR预测茎柔鱼月分布 165
8.2.5 两种方法的比较与讨论 168
8.3 小结 169
参考文献 170
第9章 渔业资源分布模式的空间尺度效应 175
9.1 渔业网格划分方法CPUE和捕捞努力量空间模式的影响 175
9.1.1 数据来源与网格划分方法 175
9.1.2 多尺度网格划分与空间指数 177
9.1.3 四种典型空间指数在不同网格划分下的尺度关系 179
9.1.4 不同空间网格划分方法的影响 182
9.2 西北太平洋柔鱼资源全局模式的空间尺度效应 182
9.2.1 研究区与原始数据 183
9.2.2 网格数量的尺度关系 184
9.2.3 全局模式的尺度关系与尺度效应 185
9.2.4 尺度效应的影响因素与允许*粗尺度 190
9.2.5 尺度效应对其他渔业资源的参考 192
9.3 西北太平洋柔鱼资源Getis-Ord Gi*热点的尺度效应 192
9.3.1 捕捞数据尺度划分与空间可视化 192
9.3.2 尺度效应分析方法 193
9.3.3 经典尺度 30′下柔鱼CPUE的空间分布 194
9.3.4 不同月份渔业局部空间分布的尺度效应 199
9.3.5 热冷点质心的尺度影响 207
9.3.6 关于渔业热点尺度效应的进一步讨论 208
9.4 秘鲁外海茎柔鱼捕捞努力量的空间尺度效应 209
9.4.1 商业捕捞数据 209
9.4.2 用于测定尺度效应的统计量 209
9.4.3 全局空间尺度下的影响 210
9.4.4 捕捞努力量的空间尺度效应 211
9.4.5 捕捞努力量的尺度关系 215
9.4.6 捕捞努力量与CPUE之间尺度效应比较 216
9.5 小结 217
参考文献 218
第10章 渔业资源CPUE-环境因子关系的尺度效应 219
10.1 渔场和环境数据的尺度划分 220
10.1.1 渔场数据及其尺度划分 220
10.1.2 环境数据及其尺度划分 222
10.2 经典的30′尺度下CPUE-环境的关系 223
10.3 CPUE-环境因子的尺度效应 224
10.4 CPUE-环境因子的尺度关系 227
10.5 关于CPUE-环境因子尺度问题的讨论 229
10.6 小结 232
参考文献 232
第11章 基于智能 HSI建模的渔情预报方法 236
11.1 远洋渔业空间分析与渔情预报的重要意义 236
11.2 基于GeneHSI模型的渔场预报方法 236
11.2.1 GeneHSI模型框架的模拟数据 236
11.2.2 HSI参数获取 237
11.2.3 限制条件对优化结果的影响 238
11.2.4 样本量对优化结果的影响 244
11.2.5 GeneHSI模型的影响因素 245
11.3 基于SA的HSI的渔场预报方法 246
11.3.1 基于SA的HSI参数获取 246
11.3.2 初始解和限制条件对优化结果的影响 247
11.3.3 AnnHSI的影响因素 251
11.4 基于支持向量机（SVM）HSI的渔场预报方法 252
11.4.1 研究区数据与可视化 252
11.4.2 SVM-HSI模型建模方案 253
11.4.3 SVM-HSI模型的预测结果 254
11.4.4 精度评定与比较 255
11.5 小结 256
参考文献 256
前言
第1章 绪论 1
1.1 远洋渔业资源概况 1
1.2 渔业资源中的空间问题 2
1.3 渔业资源数据处理与分析方法 3
1.4 渔业分析的尺度问题 4
1.5 主要研究内容 5
参考文献 6
第2章 渔业数据处理的基本方法 10
2.1 商业捕捞数据及环境数据的获取方法 10
2.1.1 商业捕捞数据 10
2.1.2 海洋环境数据获取方法 11
2.2 渔业空间数据基本处理方法 12
2.3 渔业空间插值方法 16
2.3.1 渔业数据空间插值的方案 17
2.3.2 克里金插值理论 22
2.3.3 模型选择方法 22
2.4 渔业空间可视化方法 23
2.4.1 Voronoi图（泰森多边形）构建方法 23
2.4.2 三维可视化方法 24
2.4.3 三维可视化实例 25
2.5 海洋环境数据处理方法 26
2.6 渔业空间分析与模式挖掘的常用软件 31
2.7 小结 35
参考文献 35
第3章 空间插值及远洋渔业数据应用 36
3.1 西北太平洋柔鱼资源典型数据 36
3.2 半变异函数建模及预测结果 37
3.3 空间不确定性分析 40
3.3.1 误差分析 40
3.3.2 对比分析 40
3.4 西北太平洋柔鱼资源数据分布的空间自相关特性 42
3.5 渔业资源空间插值的方法性探讨 42
3.6 小结 43
参考文献 43
第4章 GIS空间分析方法及渔业资源应用 45
4.1 渔业空间模式分析方法 45
4.1.1 经典统计学方法 45
4.1.2 空间统计学方法 46
4.1.3 空间聚类分析方法 54
4.2 空间模式与海洋环境关系的分析方法 58
4.2.1 算术平均法和加权平均法 58
4.2.2 广义可加模型 58
4.2.3 空间自回归方法 59
4.2.4 地理加权回归方法 59
4.3 空间多尺度分析方法 60
4.3.1 因子位序的尺度影响 60
4.3.2 常见的尺度关系 60
4.4 基于HSI建模的智能化渔场渔情空间预报方法 62
4.4.1 栖息地适宜性指数模型 63
4.4.2 基于支持向量机（SVM）的 HSI模型 64
4.4.3 基于遗传算法的 HSI模型 67
4.4.4 基于模拟退火算法的HSI模型 69
4.5 中心渔场的识别方法 72
4.5.1 ArcGIS中中心渔场的识别方法 72
4.5.2 中心渔场识别实例 73
4.6 小结 77
参考文献 78
第5章 西北太平洋 SST 2005～2014年的变化 81
5.1 西北太平洋渔业数据与研究方法 81
5.1.1 西北太平洋研究区域与 SST数据 81
5.1.2 研究方法 82
5.2 SST空间分布分析 85
5.2.1 直方图 85
5.2.2 年际关系的比较 87
5.2.3 SST等值线图 87
5.3 SST时空变化分析 90
5.3.1 SST平均值 90
5.3.2 SST标准差 92
5.3.3 SST变异系数 94
5.4 小结 95
参考文献 96
第6章 西北太平洋柔鱼资源的空间分布及模态分析 97
6.1 柔鱼资源空间分析方法 97
6.1.1 主要技术方案 97
6.1.2 研究区域与数据 98
6.2 研究方法 98
6.2.1 等值线法 98
6.2.2 模态分析方法 98
6.3 1 0年柔鱼资源的分布 100
6.3.1 月分布 103
6.3.2 CPUE平均值的数据统计 105
6.4 模态分析 106
6.4.1 5～7月模态分析 106
6.4.2 8～11月模态分析 107
6.4.3 环境因子对柔鱼资源及其模态的影响 108
6.5 小结 109
参考文献 110
第7章 经典尺度下渔业资源空间模式分析 111
7.1 西北太平洋柔鱼资源的空间聚类分析 112
7.1.1 聚类类别数的选择 112
7.1.2 聚类结果分析 112
7.1.3 聚类影响因素分析 116
7.2 西北太平洋柔鱼资源空间模式分析 117
7.2.1 描述性统计和全局模式 117
7.2.2 西北太平洋柔鱼资源的热点和冷点 119
7.2.3 热点和冷点的年变化 121
7.2.4 柔鱼资源热冷点与海洋环境的关系 122
7.3 空间聚集特征分析 126
7.3.1 数据可视化与分析 126
7.3.2 基于Voronoi图的渔业资源空间表达 127
7.3.3 基于空间自相关的柔鱼资源聚集特征 128
7.3.4 空间热冷点与海洋环境的关系 131
7.3.5 空间热冷点的综合讨论 133
7.4 秘鲁外海茎柔鱼空间聚类及其与环境的关系 134
7.4.1 商业捕捞和环境数据 134
7.4.2 基于两种不同聚类方法的秘鲁外海茎柔鱼聚类分析 135
7.4.3 海洋环境对渔业聚类簇的影响 141
7.4.4 K-means和Getis-Ord Gi*的比较 143
7.5 小结 142
参考文献 144
第8章 经典尺度下CPUE-环境因子关系的空间回归分析 146
8.1 基于地理加权回归分析柔鱼 CPUE-环境关系 146
8.1.1 商业捕捞与环境数据 147
8.1.2 柔鱼资源和环境的月分布 149
8.1.3 CPUE-环境关系建模结果 151
8.1.4 GAM与GWR在柔鱼CPUE预测中的比较 153
8.2 基于空间自回归分析秘鲁外海茎柔鱼CPUE-环境的关系 158
8.2.1 商业捕捞与环境数据 160
8.2.2 SAR建模及其评价方法 163
8.2.3 基于SAR挖掘的CPUE-环境关系 164
8.2.4 利用GAM和SAR预测茎柔鱼月分布 165
8.2.5 两种方法的比较与讨论 168
8.3 小结 169
参考文献 170
第9章 渔业资源分布模式的空间尺度效应 175
9.1 渔业网格划分方法CPUE和捕捞努力量空间模式的影响 175
9.1.1 数据来源与网格划分方法 175
9.1.2 多尺度网格划分与空间指数 177
9.1.3 四种典型空间指数在不同网格划分下的尺度关系 179
9.1.4 不同空间网格划分方法的影响 182
9.2 西北太平洋柔鱼资源全局模式的空间尺度效应 182
9.2.1 研究区与原始数据 183
9.2.2 网格数量的尺度关系 184
9.2.3 全局模式的尺度关系与尺度效应 185
9.2.4 尺度效应的影响因素与允许*粗尺度 190
9.2.5 尺度效应对其他渔业资源的参考 192
9.3 西北太平洋柔鱼资源Getis-Ord Gi*热点的尺度效应 192
9.3.1 捕捞数据尺度划分与空间可视化 192
9.3.2 尺度效应分析方法 193
9.3.3 经典尺度 30′下柔鱼CPUE的空间分布 194
9.3.4 不同月份渔业局部空间分布的尺度效应 199
9.3.5 热冷点质心的尺度影响 207
9.3.6 关于渔业热点尺度效应的进一步讨论 208
9.4 秘鲁外海茎柔鱼捕捞努力量的空间尺度效应 209
9.4.1 商业捕捞数据 209
9.4.2 用于测定尺度效应的统计量 209
9.4.3 全局空间尺度下的影响 210
9.4.4 捕捞努力量的空间尺度效应 211
9.4.5 捕捞努力量的尺度关系 215
9.4.6 捕捞努力量与CPUE之间尺度效应比较 216
9.5 小结 217
参考文献 218
第10章 渔业资源CPUE-环境因子关系的尺度效应 219
10.1 渔场和环境数据的尺度划分 220
10.1.1 渔场数据及其尺度划分 220
10.1.2 环境数据及其尺度划分 222
10.2 经典的30′尺度下CPUE-环境的关系 223
10.3 CPUE-环境因子的尺度效应 224
10.4 CPUE-环境因子的尺度关系 227
10.5 关于CPUE-环境因子尺度问题的讨论 229
10.6 小结 232
参考文献 232
第11章 基于智能 HSI建模的渔情预报方法 236
11.1 远洋渔业空间分析与渔情预报的重要意义 236
11.2 基于GeneHSI模型的渔场预报方法 236
11.2.1 GeneHSI模型框架的模拟数据 236
11.2.2 HSI参数获取 237
11.2.3 限制条件对优化结果的影响 238
11.2.4 样本量对优化结果的影响 244
11.2.5 GeneHSI模型的影响因素 245
11.3 基于SA的HSI的渔场预报方法 246
11.3.1 基于SA的HSI参数获取 246
11.3.2 初始解和限制条件对优化结果的影响 247
11.3.3 AnnHSI的影响因素 251
11.4 基于支持向量机（SVM）HSI的渔场预报方法 252
11.4.1 研究区数据与可视化 252
11.4.2 SVM-HSI模型建模方案 253
11.4.3 SVM-HSI模型的预测结果 254
11.4.4 精度评定与比较 255
11.5 小结 256
参考文献 256
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多尺度空间分析及海洋渔业应用 节选
第1章绪论 1.1远洋渔业资源概况 在地球观测已深入到空天地海的当代，海洋开发越来越受各国重视并上升为国家战略。海洋蕴含丰富的动力、矿产、化学和生物资源，是人类获取各类资源的宝库。海洋渔业资源是典型的海洋经济类资源，尤其是近海养殖和远洋渔业，现已成为重要产业。渔场是渔业资源较为聚集的海域，在地理位置上可分为近海渔场和远海渔场。对渔获季的渔场探索、研究和监测一直是渔业部门和渔业研究者*关注的问题之一。联合国粮食及农业组织（FAO）将鱼类、软体类、甲壳类列为三大类渔业资源。海洋是人类天然的蓝色粮仓。全球渔业捕获量1970年约为5800万t，1980年约为6000万t，1990年约为8000万t，2000年约为8700万t，2010年约为7700万t，近年来一直较为稳定。人类对渔业资源的开发利用经历了开发不足阶段、增长阶段、充分利用阶段、过度开发阶段、衰退阶段、恢复或崩溃阶段。当前，人类对渔业资源的开发遍及包括南极在内的全世界海域；图1-1显示2015～2018年世界海洋渔获量的分布，其中2018年中国渔获量占世界渔获量的15%。 根据2018年全国水产品结构统计，我国海洋渔业占渔业资源总量的22.7%，产值约为5800亿元，体量非常庞大。针对海洋渔业资源的开发，科技部*近几年发布了国家重点研发计划“蓝色粮仓科技创新”等重点专项项目，旨在推动我国现代渔业科技创新，驱动我国渔业产业转型升级与持续发展。这表明在国家层面，我国一直很重视渔业资源的开发，而远洋渔业资源开发是渔业资源开发的重要组成部分。 远洋渔业经济种类主要包括西北太平洋柔鱼、秘鲁外海茎柔鱼、印度洋金枪鱼、北太平洋秋刀鱼、太平洋和智利竹荚鱼、中国南海鲣鱼、中国东海鲐鱼、中国近海小黄鱼等。海洋渔业种类的空间分布以及产卵、生长和迁徙等活动受到海洋气象环境、各类时空因子的影响（Farley et al.，2013；Revill et al.，2009；Reiss et al.，2008；Azumaya and Ishida，2004；HawkinsandRoberts，2004），各种经济类渔业资源在不同海域不同时间的空间分布和资源丰度具有非常大的差异（Damalas et al.，2007）。其中，渔场分布、渔业资源丰度、渔业资源管理等海洋渔业中的许多关键性问题，都与物种栖息环境密切相关。通常认为，海表温度、海表盐度、chl-a浓度和海表面高度是影响物种分布的关键性环境因子（Alabiaetal.，2015；Nishikawa et al.，2015；Mantua and Hare，2002；Lu et al.，2001）。探索海洋物种与海洋环境之间的关系，分析其时空分布格局，掌握其分布位置、分布结构、演变状况是有效利用和管理海洋渔业资源必须突破的关键难题。 1.2渔业资源中的空间问题 随着由全球导航卫星系统（GNSS）、遥感（RS）、地理信息系统（GIS）构成的对地观测技术日新月异的发展，空间定位、空间数据库和空间分析被广泛应用于渔场分布研究和探测。GNSS可以对商业渔船和调查船进行精确定位。将商业捕捞数据、渔业调查数据、海洋环境观测数据、海洋卫星数据结合，采用GIS空间数据库及其分析方法，不仅可以对渔业资源进行数字化管理，而且可以实现鱼类资源分布制图、可视化、空间动态分析。利用空间分析方法探讨海洋渔场的时空动态是渔业研究*重要的课题之一。2008年的FAO报告指出，大多数渔业资源的问题可能源于种类的空间分异；近年来，地统计、空间热点、空间聚类等空间分析方法已广泛应用于渔业资源研究。结合遥感与GIS，利用各类空间分析方法对渔场及其环境进行时空分析，是解决渔业资源空间问题的利器。在渔业资源的研究、开发与保护中，亟须解决的主要空间问题如下。 （1）如果以单位捕捞努力量渔获量（catch perunit effort，CPUE）、捕捞努力量、资源丰度等作为渔业资源的衡量方法，渔业资源的空间模式如何刻画？渔业资源的分布是否存在统计显著性上的空间聚集模式？渔业资源的空间模式随不同种类、不同海域、不同时间存在什么样的趋势？渔业空间模式与渔场之间存在什么关系？ （2）渔业空间模式与海洋渔场的环境存在什么关系？渔业空间模式如何响应海洋环境的变化？在不同生命周期，不同渔业资源的模式如何变动？是否能够在空间模式与海洋渔场环境之间建立联系？如何去刻画和捕捉以上关系？ （3）时间和空间尺度是刻画渔业资源的关键要素，它们是否影响渔业资源的海洋环境动力学机制？是否存在刻画渔业资源空间模式、渔业.环境关系的*佳尺度？是否存在刻画渔业资源空间模式、渔业.环境关系的允许*粗尺度？*佳和*粗尺度是否可以为渔业资源调查的空间采样方案提供基础性理论和方法？ （4）通过建立渔业、环境、时空动态的关系，是否可以对渔场渔情进行高可信预测？是否能够准确找到渔场并对渔场状态进行精准识别？是否可以为渔业资源开发和渔业资源养护提供具体建议？ 随着地球观测技术手段和卫星遥感的发展，GIS空间分析方法越来越丰富，这些方法和技术对有效解决上述四类问题具有实质性作用，从而为渔业资源开发和养护、区域性管理等提供全方位支持。就全世界而言，远洋渔业在过去几十年发展十分迅速，商业捕捞产量持续增长。其中，柔鱼作为我国重要的海洋经济物种之一，每年产量的平均增长率远远高于其他海洋鱼类，在世界海洋渔业中占有十分重要的地位（余为，2016；陈新军等，2012）。柔鱼是一种十分重要的商业性海洋鱿鱼（Chen et al.，2008），广泛分布在西北太平洋地区（Boletzky，1999）。柔鱼对海洋环境的变化非常敏感（Chen et al.，2008；Nigmatullin et al.，2001），其捕捞努力量、CPUE等丰度指标与多种环境因子之间存在稳健的关系，可用栖息地适宜性指数（HSI）、灰色关联分析（GRA）和广义加性模型（GAM）等数学方法进行刻画（Li et al.，2016；Maynou et al.，2003）。对头足类渔业资源进行空间模式及其海洋环境影响的全面分析，不仅有助于推动渔业资源的空间问题研究，而且有助于渔业生产与管理保护政策的制定。 1.3渔业资源数据处理与分析方法 对渔业资源空间数据进行处理、分析渔业资源空间模式对于渔业资源开发和管理至关重要。原始商业捕捞数据的分布是不规则的，记录的是固定的经纬度作业点，而渔船作业位置是在一定范围内变动的，且海洋鱼类有一定的活动范围和空间。在进行空间分析时，如果直接采用这些不规则的原始点位进行处理，会造成分析结果的不稳定，不能很好地体现渔业空间模式并影响渔情预报的准确性。因此，对原始的渔业数据进行规则化或网格化处理是十分必要的；在网格化处理的基础上，进而对其模式、分布、范围、统计特性进行全方位分析。 （1）数理统计分析方法。数理统计分析方法是渔业资源分析的传统方法，在过去几十年一直沿用。统计学指标是能够体现渔业资源总体分布状态的重要指标，可以对渔业资源状况进行刻画。各种不同计算方式得到的单位捕捞努力量渔获量、捕捞努力量等也可以表征资源的丰度，并通过统计量进行刻画和分析。 （2）空间可视化分析方法。空间可视化分析方法一般对渔业资源的分布状态进行分级可视化显示，通过GIS可视化功能直观体现渔业的空间模式，对渔业资源的空间状态进行多角度展示，有助于直观了解渔业资源的空间分布模式。 （3）空间热点模式分析方法。空间热点模式分析方法主要用于识别渔船频繁活动的地点，这些地点可能单次渔获量很高，也可能比较低，可通过全局空间自相关、局部空间自相关等分析方法进行准确识别。空间热点模式分析方法一般可以采用全局Moran.sI指数、全局Geary.s C指数、General G指数刻画渔业资源分布的整体格局；采用局部空间自相关统计量探测渔业资源的聚集特征（张松林和张昆，2007），如通过局部G统计量来判定高值和低值的聚集状况（Ord and Getis，2001，1995）。 （4）空间聚类模式分析方法。空间聚类模式分析方法与空间热点模式分析方法类似，都可用于探测渔业资源中存在的聚类簇和聚类特征。空间热点模式分析方法基于空间统计学，其每个聚类簇具有显著的物理意义；而空间聚类模式分析方法（K均值、层次分析等）往往只针对空间现象进行聚类，其聚类簇的意义不显著，对其解释存在困难，需结合种类及其生活环境进行特定的挖掘和分析。 1.4渔业分析的尺度问题 空间尺度问题在地理学、景观生态学、地理信息系统及遥感等许多领域都有涉及（Garza，2008；董斌等，2005；徐英等，2004；刘明亮等，2001），在生态学中更是引起了高度关注（李书鼎，2005；吕一河和傅伯杰，2001；Legendre et al.，1997）。渔业资源的全局空间模式、局部空间模式、CPUE-环境关系都受到空间尺度的影响。近年来，空间尺度问题在渔业领域中也逐渐受到关注，许多学者基于不同侧重点对尺度问题进行了探讨。一般地，对渔业资源进行分析，首先需将原始数据划分为规则渔获网格，然后计算每个单位网格的CPUE、捕捞努力量等，再对捕捞点的属性值进行空间分析和地统计分析。然而，渔业分析的网格大小对分析结果具有显著影响，该网格大小即渔业资源分析的空间尺度，确定该网格大小就是渔业资源分析的空间尺度问题的关键所在。 大多数传统渔业空间问题的研究缺乏对空间尺度关系和尺度效应的考量，不利于深入开展渔业资源与海洋环境的时空分析。在探索海洋渔业资源时空分布问题时，许多研究都是基于某一特定空间尺度来开展的（Bacha et al.，2017；Feng et al.，2017；Allenetal.，2007），所用的空间尺度从1km的高分辨率到5°的低分辨率不等，网格形状则采用正方形或非方形。例如，Harford等采用1km的方形网格来评估Glover珊瑚礁海洋保护区的捕捞死亡率（Harford and Babcock，2015）；Zainuddin等（2006）和Ibaibarriaga等（2007）采用30′的方形网格来研究不同渔业的热点和空间分布；Lewison等（2004）采用5°×5°的粗空间尺度来评估海龟捕捞中存在的兼捕现象。此外，也有研究试图寻找*佳空间尺度：杨铭霞等以10′为间隔，采用10′～70′的7个方形空间尺度，利用地统计学方法分析柔鱼资源丰度的空间分布特征，探讨其空间变异特性，结果显示柔鱼资源丰度空间结构具有各向异性（杨铭霞等，2013）；龚彩霞等（2011）以捕捞努力量作为表征栖息地指数的指标，将捕捞努力量与海表温度（sea surface temperature，SST）数据按12个不同的空间尺度和3个不同的时间尺度建立栖息地适宜性模型，分析及比较它们的结果来评价时空尺度在量化柔鱼栖息地中的作用及其影响。对于柔鱼资源来说，30′×30′是研究资源丰度（Chen et al.，2007）、CPUE标准化（Cao et al.，2011）以及分布和迁移（Choi et al.，2008）普遍采用的空间尺度；另外，60′也是渔业资源常采用的空间尺度，有学者在60′的空间分辨率下探索柔鱼资源补充、渔获组成和预报模型等（Martínez et al.，2015；Yen et al.，2012；Waluda et al.，1999）。 对于渔业分析的尺度问题，可以在多尺度下利用冷热点分析（Getis-OrdGi*）、GAM模型、HSI模型等多种方法进行分析探讨；可以根据不同空间尺度下渔业资源的空间格局，分析环境因子对渔业资源的影响，发掘渔业的空间模式及其变动机理，确定*佳研究尺度；同时可以采用HSI模型，选择CPUE与捕捞努力量两个资源丰度指标，在空间多尺度下分析海洋环境对渔业资源的影响规律，确定每个海洋环境因子的适宜性SI以及环境因子H
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