时间序列分析模型在黄海南部小黄鱼资源量预测中的应用

作     者：宋大德 汪金涛 陈新军 仲霞铭 熊瑛 汤建华 吴磊 Song Dade;Wang Jintao;Chen Xinjun;Zhong Xiaming;Xiong Ying;Tang Jianhua;Wu Lei

作者机构：上海海洋大学海洋科学学院上海201306 江苏省海洋水产研究所江苏南通226007 

出 版 物：《海洋学报》 (Acta Oceanologica Sinica)

年 卷 期：2020年第42卷第12期

页      面：26-33页

核心收录：

学科分类：0908[农学-水产] 09[农学] 

基　　金：国家自然科学基金(31802297) 江苏省六大人才高峰项目(NY-031) 农业农村部专项—东海区海洋渔业资源调查与监测研究专项 江苏省农业农村综合信息统计监测调查 江苏省水生野生动物普查专项(ZYHB16-2) 

主　　题：小黄鱼 资源量 时间序列分析 ARIMA模型 黄海南部 

摘      要：本文选取2003−2014年黄海南部帆式张网小黄鱼渔获量的监测数据,运用时间序列分析模型ARIMA(1,2,0)进行拟合及预测,并用2015−2016年小黄鱼年单位捕捞努力量渔获量值进行验证。结果显示,2003−2014年的小黄鱼年单位捕捞努力量渔获量模拟值与真实值接近,相关系数为0.881(p0.05),相关性显著;2015年和2016年预测值分别为47.66 kg/网和49.16 kg/网,与实际值(51.10 kg/网和40.05 kg/网)相对误差分别为6.73%和22.75%,总体相对误差为14.74%。表明ARIMA(1,2,0)模型对黄海南部小黄鱼渔获量时间序列的变化趋势进行拟合和预测是可行的,在短期预测方面更具优势。不同时间序列数据ARIMA模型的p、d、q值不尽一致,在数据分析时不能简单地套用固定模型,应根据相关理论指导和分析,确定适宜的p、d、q值。