多尺度空间分析及海洋渔业应用

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