我所渔业遥感技术及数字渔业创新团队在西北印度洋鸢乌贼渔场预测方面取得新进展。通过研究发现鸢乌贼渔业具有明显的时空异质性，并首次使用GAM、GBT、2DCNN和3DCNN等4种模型研究不同时空尺度下西北印度洋鸢乌贼渔场预测模型的性能差异，发现精细化时空尺度（3天、0.25°×0.25°）是鸢乌贼模型准确构建的重要因素之一。综合各项性能指标，深度学习模型（3DCNN）优于GBT和GAM模型，可作为该渔场预报模型的首选模型，模型预报准确率可达70%以上。上述研究结果有助于渔业管理机构和渔业生产者进一步掌握西北印度洋鸢乌贼渔场变化规律和影响因素，有利于促进相关渔业可持续发展、提高生产效率和减少碳排放，也可为我国在鸢乌贼等鱿鱼渔业资源的科学管理提供新思路。

鸢乌贼是西北印度洋灯光罩网和鱿钓等渔业的主捕经济头足类，资源量十分丰富但其对环境极为敏感，为渔场预报模型构建带来了极大的挑战。近年来全球渔业资源日益减少，头足类物种有机会比许多其他物种更快地应对气候变化和捕捞压力，在全球商业和粮食安全等领域发挥着越来越重要的作用，但如何在气候变化背景下深入挖掘不同海洋环境变量的渔场时空效应以及构建高准确率、即时性和智能化的渔场精准预报模型是鸢乌贼的主要研究热点和难点之一。

该项研究成果以标题“Response of the Northwest Indian Ocean purpleback flying squid (Sthenoteuthis oualaniensis) fishing grounds to marine environmental changes and its prediction model construction based on multi-models and multi-spatial and temporal scales”的研究论文发表在环境科学与生态学领域国际知名期刊《ECOLOGICAL INDICATORS》（JCR 1区，2023年影响因子为6.9）。我所和上海海洋大学联合培养的2021级硕士研究生韩海斌为第一作者，张衡副研究员为通讯作者。该成果得到了国家重点研发计划项目（2019YFD0901405, 2022YFC2807504）、浙江省远洋渔业资源探捕、中国水产科学研究院东海水产研究所中央级公益性科研院所基本科研业务费专项资金（2021M06）、上海市扬帆人才计划等项目资助。

图1 文章首页截图

图2 图形摘要

（遥感室 张衡、韩海斌）