基于深度学习的渔场预测与多个环境因素.
Mingyang Xie1, Bin Liu1,2, Xinjun Chen1,3,4,5
1College of Marine Sciences, Shanghai Ocean University, Shanghai, 201306 China.
Marine life science & technology
|December 2, 2024
概括
这项研究引入了用于预测渔场的深度学习模型,通过使用海面温度和叶绿素等多种环境因素来提高准确性. 改进的模型为海洋物种提供了更加集中和精确的渔场预测.
科学领域:
- 渔业 科学 渔业 科学
- 人工智能的人工智能
- 海洋学 海洋学 海洋学
背景情况:
- 准确的渔场预测对于渔业研究至关重要.
- 深度学习模型在大数据场景中表现优于传统方法.
- 单一环境的深度学习模型产生不精确的大型捕鱼区.
研究的目的:
- 开发一个改进的深度学习模型,用于精确的渔场预测.
- 为了确定最佳的环境因素和时间尺度,以实现预测准确性.
- 提高预测渔场的集中度和空间分布.
主要方法:
- 使用了修改后的U-Net深度学习模型.
- 纳入了多种环境因素:海面温度 (SST),海面高度,海面盐度和叶绿素a (Chl a).
- 训练并测试了模型,使用来自西北太平洋的数据来测试虹飞 (Ommastrephes bartramii).
主要成果:
- 预测的最佳时间尺度是30天.
- 最有效的环境因素组合包括SST和Chl a.
- 整合多个环境因素显著改善了预测的中心渔场的度.
结论:
- 多因素深度学习方法提高了渔场预测准确度和空间精度.
- 最佳的环境因素组合和时间尺度是精确识别渔场的关键.
- 这项研究通过人工智能和渔业科学来推进对渔场环境影响的理解.


