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logistic模型在研究鱼类种群资源方面的应用
Logistic模型在研究鱼类种群资源方面的应用非常广泛。
鱼类种群资源的管理和保护是渔业管理的重要任务之一，而Logistic模型可以帮助研究人员预测和评估鱼类种群的生长和繁殖情况，以及确定最佳的捕捞量和捕捞时间。
具体来说，Logistic模型可以用来建立鱼类种群的生长模型，通过对种群数量和环境因素（如水温、水质、食物供应等）的监测和分析，预测种群的生长趋势和生长速率。
此外，Logistic模型还可以用来研究鱼类种群的繁殖行为，包括繁殖季节、繁殖率、繁殖成功率等，从而帮助管理者制定合理的保护和管理措施，保护鱼类种群的健康和稳定。
总之，Logistic模型在研究鱼类种群资源方面的应用非常重要，可以帮助管理者更好地了解和掌握鱼类种群的生态特征和生态环境，从而制定更加科学和有效的管理措施，保护和利用鱼类资源。
生物能量的鱼类模型研究摘要鱼类生物能量学模型目前被广泛应用于渔业管理．多数模型大量采用其他研究及其他种类的间接数据。
本文综述了4种鱼类生物能量学模型的结构及验证．4个模型均是根据模型鱼类详细的生物能量学数据建立．杂食性的真妙模型及草食性的草鱼模型预测效果较差，而食鱼性的鳜鱼及乌鳢模型预测效果较好．对真妙及草鱼模蛩的分析结果表明，不能准确地模拟代谢率及鱼体能值的变化．是模型失败的主要原因．生物能量学模型必须在结构上进行改进，并经过严格地验证，才能应用到渔业管理．关键词：生物能量学模型生物能量学生长摄食鱼类abstractThe bioenergetics models have been widely used in fisheries management. Most models were developed using indirect data from other studies and other species. This article reviewed the 4 kinds of fish bioenergetics model structure and verification of.4 models are based on the biological data with the energy model of fish is established. The grass carp model is wonderful and herbivorous model the omnivorous prediction effect is poor, and fish forecast model of piscivorous snakehead and better. The analysis result of really wonderful and the grass carp model that cannot accurately simulate changes of metabolic rate and fitness value. The fish is the main reason for the failure of the model. The bioenergetics model must be improved in structure, And after rigorous verification, can be applied to fisheries manageme nt.Key words ：bio energy model, biological energy, students, long feeding fish背景在渔业管理中定量地了解渔业对象及其饵料生物的动态变化极为重要。
基于人工鱼群神经网络的城市时用水量预测方法刘洪波;郑博一;蒋博龄【摘要】The forecast precision of city water consumption per hour has great effect on the city water supply system. The traditional forecast method of back-propagation(BP)neural network tends to offer local values and requires a lot of data training. The artificial fish-swarmalgorithm(AFSA)has better global convergence ability and higher optimiza-tion speed. AFSA was adopted to optimize the initial setting weights and thresholds of BP neural network. Then anew forecast model of water consumption per hour was built and was applied to forecast the water consumption per hour of a city in North China. Results show that the mean square error of the artificial fish-swarm neural network algorithm is lower than that of BP neural network algorithm by 5%. It has been verified by instances that the artificial fish-swarm neural network has better forecast precision and higher convergence speed than BP neural network. Artificial fish-swarm neural network algorithm can be used to forecast the short-term water consumption.%城市供水时用水量预测精度对城市供水系统具有重要影响。
基于多变量形态度量学和线粒体Cytb序列的鲈属鱼类分类探讨海萨;李家乐;冯建彬;木拉提【期刊名称】《动物学研究》【年(卷),期】2008(029)002【摘要】鲈属鱼类的分类在学术界尚存在很多争议.本文通过鲈属鱼类32个多变量形态学参数和1134bp的线粒体DNA细胞色素b序列的比较,对鲈属鱼类分类问题做了探讨.结果显示河鲈和伊犁鲈之间的形态距离为0.15,黄金鲈和伊犁鲈为0.14,河鲈和黄金鲈为0.09,在形态上黄金鲈和河鲈较接近,而伊犁鲈与前两者差异明显;主成分2(16.09%)对主成分1(21.71%)作图结果显示黄金鲈和河鲈有重叠区,而伊犁鲈与其它二种鲈有较大差距;细胞色素b同源序列差异百分比为河鲈与伊犁鲈13.08%、黄金鲈与伊犁鲈10.68%、黄金鲈与河鲈11.47%,鲈属鱼类间的碱基差异属于种间的遗传差异.MP、NJ和ML三种系统发育树在河鲈、黄金鲈和伊犁鲈三个种或亚种之间的拓扑结构一致,显示黄金鲈与伊犁鲈的演化关系较河鲈为近.根据20个样本的细胞色素b基因序列的遗传差异和系统发育树以及地理分布上的繁殖隔离,我们进一步认定黄金鲈和河鲈是不同的种,鲈属鱼类包括伊犁鲈、河鲈和黄金鲈三个种.【总页数】8页(P113-120)【作者】海萨;李家乐;冯建彬;木拉提【作者单位】上海水产大学生命学院,上海,200090;新疆水产科学研究所,乌鲁木齐830000;上海水产大学生命学院,上海200090;上海水产大学生命学院,上海200090;新疆伊犁州水利局特克斯河管理处,伊犁835000【正文语种】中文【中图分类】Q959.483;Q349【相关文献】1.基于线粒体16S rRNA 基因序列的鳢属鱼类系统进化探讨 [J], 朱树人;孟庆磊;孙玉旋;张延华;朱永安2.基于线粒体Cytb基因序列探讨花斑鳅三亚种的分类地位 [J], 陈咏霞;梁娜;李秀;潘晓睿;武大勇3.基于线粒体细胞色素b基因片段序列变异探讨3种鲳属鱼类系统进化 [J], 马春艳;赵峰;孟彦羽;施兆鸿;庄平;赵云龙4.基于线粒体DNA控制区序列变异探讨黑龙江和图们江细鳞鲑属鱼类的分类地位[J], 马波;姜作发;霍堂斌5.用线粒体DNA D-loop区序列探讨盘丽鱼属鱼类系统分类 [J], 张静;白俊杰;叶星;劳海华;简清;罗建仁因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
水产资源数量动态分析预测建模工具分类水产资源是指海洋和内陆水域中的各类动植物生物资源，包括鱼类、贝类、甲壳类、海藻等。
水产资源的数量动态分析预测是在管理和保护水产资源的过程中非常重要的一项工作，可以帮助相关机构和决策者制定合理的渔业管理措施。
为了更好地进行数量动态分析预测，研究人员和科学家们开发了不同类型的建模工具，用于对水产资源的数量进行研究、分析和预测。
本文将对这些工具进行分类介绍和分析。
1. 状态空间模型：状态空间模型是一种基于统计学原理的建模工具，可以用于分析水产资源的数量动态变化。
该模型以时间为横轴，以水产资源数量为纵轴，将资源的变化看作是一个具有随机性的过程，通过建立状态方程和观测方程来描述和预测水产资源的数量。
常见的状态空间模型有线性状态空间模型和非线性状态空间模型。
2. 生物经济模型：生物经济模型是一种将经济学原理与生态学原理相结合的建模工具，可以用于分析水产资源的数量动态变化和相关经济效益。
该模型考虑了渔业市场的供需关系、成本效益等因素，通过建立渔业经济学方程和生态学方程来预测水产资源的数量和相关经济效益。
生物经济模型在渔业可持续发展、渔业资源管理等方面发挥了重要作用。
3. 网络模型：网络模型是一种基于渔业网络结构的建模工具，可以用于分析和预测水产资源的数量和相互作用关系。
该模型将水产资源看作是一个复杂的生态系统，通过建立渔场网络、生物网络等模型，研究水产资源的数量动态变化和相互作用。
网络模型可以帮助我们理解和优化渔业网络结构，从而实现水产资源的可持续利用。
4. 物候模型：物候模型是一种基于生物的生长发育规律的建模工具，可以用于预测水产资源的数量动态变化。
该模型将水产资源的生长发育过程看作是一种周期性的生物过程，通过建立物候期方程和生物学模型，分析水产资源的数量变化和相关环境因素的影响。
物候模型在水产养殖、捕捞管理等方面具有重要意义。
5. 机器学习模型：机器学习模型是一种基于大数据和人工智能的建模工具，可以用于预测水产资源的数量动态变化。
海洋渔业资源管理中的最优解模型建模分析海洋资源是人类生存和发展的重要基础，而渔业资源作为海洋资源的重要组成部分，在人类社会中具有重要的经济和生态价值。
然而，由于过度开发和不合理管理，海洋渔业资源面临着持续减少和生态破坏的风险。
因此，在海洋渔业资源管理中，寻求最优解的模型建模分析成为一项重要任务。
1. 问题定义在进行最优解模型建模分析之前，首先需要明确问题的定义。
问题的定义包括但不限于以下几个方面：- 渔业资源管理的目标：例如，保护渔业资源、提高渔业的可持续发展等。
- 目标变量和约束条件：例如，渔获量、捕捞成本、生态环境影响等。
- 决策变量：例如，渔业开发强度、禁渔期设置等。
2. 数据采集与处理为了进行最优解模型建模分析，需要收集相关的数据。
数据的采集包括但不限于以下几种方式：- 实地调查：通过对渔业资源的实地调查，获取相关的渔业资源分布、渔获量、捕捞方式等数据。
- 统计数据：通过研究历史统计数据，获取渔业资源的变化趋势、捕捞成本等数据。
- 模型模拟：通过建立数值模型，模拟渔业资源的变化过程，获取渔业资源的未来预测数据。
对采集到的数据进行处理，包括但不限于以下几种方式：- 数据清洗：清除采集到的数据中的错误、异常值。
- 数据整合：将来自不同来源的数据进行整合，形成一个完整的数据集。
- 数据转换：根据问题的需要，对数据进行转换，例如将文本数据转化为数值数据、进行数据标准化等。
3. 模型建立根据问题的定义和数据的情况，选择合适的模型进行建立。
在海洋渔业资源管理中，常见的模型包括但不限于以下几种：- 渔业资源评估模型：通过建立数学模型，对渔业资源的状况进行评估，如渔获量的估计模型、渔船数量的影响模型等。
- 渔业开发强度优化模型：通过建立数学模型，对渔业开发强度进行优化，使得资源利用最大化，如最优开发区位选择模型、最优捕捞量决策模型等。
- 生态影响评估模型：通过建立数学模型，评估渔业活动对生态环境的影响，如捕撒率模型、生态适应性评估模型等。
鱼类物种的数量模型摘要本文针对种鱼以及其捕食者种鱼各自随时间的数量变化，估计出种鱼和种鱼之间的相互影响，在此基础上，依据问题中给出的微分方程组，进行数据拟合以及修改，从而最终得出两物种的数量模型。
针对问题一，根据已给数据，运用绘制图形，发现种鱼的数量符合阻滞增长模型（模型），由此建立与的数学关系为，于是运用拟合，计算出种鱼的自然增长率以及环境资源容许的种群最大数量，总体拟合程度较高。
针对问题二，将,,,a b c d 数值以及初始值带入，运用计算出微分方程的数值解()x t 和()y t 并作图。
针对问题三，根据已知数据，首先分别绘制()x t 及()y t 的图像，再将问题二中,,,a b c d 数值带入，按照问题二的方法计算出两组数据()x t , ()y t ,并与原数据比较，发现图形走势基本一致，再根据数据初步拟合的结果显示，拟合后的图像与原图像横坐标相差倍，故通过遍历()邻域内的值优化求解。
然后通过控制变量，采用最小二乘拟合法循环逐个拟合,,,a b c d 四个参数，用平方和残差值的最小值来评价参数的优劣程度，从而筛选出最优解，并代入微分方程组，将再次计算出的数据与原数据比较，发现拟合程度比较理想。
拟合过程中还采用微元的思想，将整个时间区间分成无限个小区间进行积分求和运算，得到,,,a b c d 的数值解为 ，最后根据,,,a b c d 求出两个初值分别为。
针对问题四，通过观察问题三绘制出的拟合图像，发现计算出的数据比原数据略大，说明原微分方程组是理想模型，没有考虑起物种自身阻滞作用的项，于是在原有的微分方程基础上增加了项，提高了数据的拟合程度。
针对问题五，分析了微分方程组中的各参数代表的含义，得出,,,a b c d 不依赖于数据的结论，即无论y 取何种初值，图像的形状不变，只是在原有基础上进行平移，基于这个结论， ,,,a b c d 的数值可解，但对于y 的初值无法给定。
中国水产科学 2013年9月, 20(5): 1112-1120 Journal of Fishery Sciences of China综 述收稿日期: 2013-03-10; 修订日期: 2013-04-22.基金项目: 国家发改委产业化专项(2159999); 上海市科技创新行动计划项目(12231203900); 上海市水产一流学科项目. 作者简介: 官文江(1974-), 男, 副教授, 研究方向为渔业资源评估. E-mail: wjguan@ 通信作者: 陈新军, 教授. E-mail: xjchen@DOI: 10.3724/SP.J.1118.2013.01112渔业资源评估模型的研究现状与展望官文江1,2, 田思泉1,2, 朱江峰1,2, 陈新军1,21. 上海海洋大学, 海洋科学学院, 上海 201306;2．大洋渔业资源可持续开发省部共建教育部重点实验室, 上海海洋大学, 上海 201306摘要: 制定合理的渔业管理计划, 实现渔业资源的可持续利用, 需对渔业资源进行科学的评估, 而渔业资源评估模型则是进行渔业资源评估的重要工具。
随着计算机计算能力的提高及在多学科交叉的推动下, 近30多年来渔业资源评估模型得到了快速发展。
随着渔业资源评估模型日益复杂、多样化, 模型的选择、使用难度也相应地增加了, 而模型的不恰当运用则可能导致渔业资源管理的失误。
本文对渔业资源评估模型的基本结构、主要类型及参数估计所使用的统计模型等方面进行了全面回顾, 介绍了目前使用的主要渔业资源评估模型, 展示了渔业资源评估模型的发展历程及所取得的进展。
同时, 文章对渔业资源评估模型中存在的问题进行了探讨, 并对其未来的发展进行了展望。
关键词: 渔业资源评估; 模型; 现状; 展望中图分类号: S931 文献标志码: A 文章编号: 1005-8737-(2013)05-1112-09渔业资源评估基于科学调查、渔业捕捞等数据, 利用渔业资源评估模型, 估算渔业与种群相关参数, 以回溯种群和渔业捕捞历史, 评估渔业活动、渔业管理对资源的影响, 并对渔业资源发展趋势进行预测和风险分析[1−2]。
基于Bayes 状态空间剩余产量模型JABBA 的南极48区犬牙鱼资源评估符武月1程前2刘崇焕1魏艺鸣1刘汉超2（1、大连海洋大学渔业资源，辽宁大连1160232、大连市现代海洋牧场研究院，辽宁大连116023）南极犬牙鱼主要有小鳞犬牙鱼（Dissostichus Eleginoides ）和莫氏犬牙鱼（Dissostichus Mawsoni ）两个经济种，主要分布在南极及附近海域。
犬牙鱼经济价值极高，是南极海域最重要的经济种类。
该渔业开始于1980年代,1990年代后初迅速扩大,并存在大量的非法、未报和不受管制的(IUU)渔获量，为此南极海洋生物资源养护委员会（CCAMLR ）加强了对南极犬牙鱼的研究与管理，每年对主产犬牙鱼的南极48、58和88区进行年渔获量限制。
南极海域48区犬牙鱼产量主要来自小鳞犬牙鱼，莫氏犬牙鱼产量很少，1998年以来该海区犬牙鱼产量基本稳定在2000-4000t 左右，CCAMLR 每年对48区犬牙鱼渔获量均进行了限制[1]，而进行渔获量数量限制的科学基础是渔业资源评估。
本文将利用CCAMLR 提供的渔业统计公报中48区的2004-2018年历年渔获量和捕捞努力量数据[2]，采用基于Bayes 状态空间剩余产量模型JABBA 对48区犬牙鱼进行资源评估，旨在为科学合理利用该渔业资源提供科学依据。
1材料与方法1.1材料本文所用数据来自CCAMLR 提供的渔业统计公报数据库中的48区2004-2018年历年渔获量和捕捞努力量数据[2]。
具体的历年渔获量和捕捞努力量数据取自按渔具、鱼种和分区报表，该区渔获量主要来自小鳞犬牙鱼，而莫氏犬牙鱼产量占极少。
捕捞方法主要有4种渔具，分别是近底层延绳钓、笼壶、底拖网和中层拖网，而该区产量仅来自延绳钓和笼壶，笼壶产量占比不足1%，关于笼壶的捕捞努力量以延绳钓为标准进行了标准化处理。
历年渔获量数据以小鳞犬牙鱼和莫氏犬牙鱼两种产量之和进行统计，历年总捕捞努力量以各渔具标准化后的数据进行统计。
