为了尝试利用角质颚对东海2种常见枪乌贼类种类进行判别,本研究对2015年11月采集的69尾中国枪乌贼和100尾杜氏枪乌贼的角质颚,采用主成分分析法、逐步判别分析法、傅里叶法对2种枪乌贼进行种类判别。结果显示,在所有12个形态参数的比较中,中国枪乌贼和杜氏枪乌贼都存在极显著差异,杜氏枪乌贼角质颚在雌雄群体间存在显著差异。采用逐步判别分析法对2种枪乌贼进行分类,中国枪乌贼判别正确率为92.4%,杜氏枪乌贼为85.3%,总判别正确率为88.2%。根据主成分分析结果,以2种枪乌贼主成分特征值大于1的因子中,负载值最高的形态参数比例指标构建判别函数,中国枪乌贼的判别正确率为98.5%,杜氏枪乌贼为84.2%,总判别正确率为90.1%。分雌雄对2种枪乌贼进行分类判别,雄性的总判别正确率为83.3%,雌性为97.8%。利用傅里叶法进行判别分析,基于上颚的判别总正确率为83.3%,基于下颚的判别总正确率为95.0%。研究表明,角质颚外部形态可用于2个枪乌贼种类的判别。

为了有效区分东海两种鲐属鱼类,根据2017年10月至2018年2月在东海所采集的鲐属鱼类（Scomber spp.）样本,利用框架测量法与傅立叶分析分别对鱼体外形和耳石形态进行分析,框架测量法共测量26个可量性状,并利用平均值与t检验对两种鲐属鱼类形态差异进行初步比较,然后对两种鲐属鱼类耳石进行傅立叶分析,模拟耳石形态,最后利用判别分析进行结果比较。结果表明,在26个可量性状中有25个值存在显著差异（P＜0.05）,1个值不存在显著差异（P＞0.05）。基于框架测量法的判别分析结果表明,26个可量性状中的4个进入了逐步判别分析中,总判别正确率为86.70%;耳石的傅立叶分析中,基于77个傅立叶系数,选出7个系数进入逐步判别分析中,总判别正确率为90.20%。总体而言,两种方法所得到的结果一致,均表明日本鲭（S.japonicus）与澳洲鲐（S.australasicus）差异明显,同时傅立叶分析法对耳石的判别分析比框架测量法在判别正确率上有所提升,也说明耳石傅立叶分析可以更好地用于鱼类种类判别。

东太平洋赤道海域茎柔鱼（Dosidicus gigas）是近年来新开发的鱿鱼渔场,研究其耳石生态学有助于了解其渔业基础生物学。本研究根据2017年2月～4月调查期间在东太平洋赤道海域采集到的茎柔鱼样本,观测分析其耳石形态,探讨耳石的形态差异、生长规律及个体大小对耳石的影响。研究发现,赤道茎柔鱼耳石整体狭长,具有长窄的吻区和宽大的翼区。除翼区宽外,耳石形态学参数的均值雌性比雄性大且差异显著（P＜0.05）。主成分分析认为,总长、吻区长和侧区长可代表耳石长度特征,吻区宽可代表耳石宽度特征。雌性个体耳石总长与胴长之间呈线性函数关系,雄性个体耳石总长与胴长之间、雌雄个体耳石总长与体重之间均呈对数函数关系。茎柔鱼胴长与其耳石的生长存在密切相关性,随个体增加其耳石总长、吻区长、侧区长和吻区宽这4个主要形态参数呈异速生长,胴长组350-400mm可能是赤道茎柔鱼耳石生长的拐点区。

角质颚具有稳定的结构特征,是头足类分类的良好材料之一。根据在东、黄海采集的分属3个科6个种类样本（中国枪乌贼Loligo chinensis、杜氏枪乌贼Uroteuthis duvauceli、虎斑乌贼Sepia pharaonic、神户乌贼Sepia kobiensis、短蛸Octopus ocellatus和长蛸Octopus variabilis）,通过测量其角质颚的形态参数,对不同科类的角质颚进行判别分析,并将原始数据和标准化数据的分析结果进行对比分析。结果发现:中国枪乌贼和虎斑乌贼的角质颚参数原始数据分别大于杜氏枪乌贼和神户乌贼,而标准化后的结果正好相反;短蛸的角质颚参数无论在标准化前后均大于长蛸;在角质颚原始数据中选出10个用于最终的判别分析,上头盖长、下脊突长、下翼长贡献了绝大部分差异。3个科总判别成功率为92.8%;在角质颚标准化数据中选出7个用于最终的判别分析,上头盖长/胴长、下侧壁长/胴长、下翼长/胴长贡献了绝大部分差异,3个科总判别成功率为98.1%。由此可见,对角质颚数据进行标准化处理,能够有效地提升判别正确率。

根据2014—2016年春夏季浙江北部沿岸拖网调查数据,选取时空因子（年、月、经纬度）和环境因子（底层温度SBT、底层盐度SBS、深度Depth和溶解氧DO）,分析长蛸（Octopus minor）资源的时空分布情况,并利用提升回归树（boosted regression tree, BRT）模型研究各因子对长蛸资源丰度（以渔获量g/h表示）的影响程度。结果表明:2014年的平均渔获量明显高于2015和2016年,同一年中4月份的渔获量均高于其他月份;主要渔获量分布在122.75°E～123.25°E,30°N～30.5°N之间;2015年的渔场重心较其他年份略向北移动,4月至6月间渔场重心向东北方向移动,但变化不明显;选择以学习率（learning rate,lr）为0.001和复杂度（tree complexity,tc）为4的模型来建立时空环境因子与渔获量的关系,发现溶解氧对渔获量的影响最大,占所有影响因子的45.5%;其次为年和盐度,随后依次为深度（10.7%）、底层温度（7.3%）、纬度（4.7%）、月（4.7%）以及经度（2.3%）。相比较时空因子而言,环境因子对长蛸的渔获量影响更大。溶解氧是直接影响长蛸活动的重要因素,后续研究应该对此因子提高关注。

The spatiotemporal distribution and relationship between nominal catch-per-unit-effort (CPUE) and environment for the jumbo flying squid (Dosidicus gigas) were examined in offshore Peruvian waters during 2009-2013. Three typical oceanographic factors affecting the squid habitat were investigated in this research, including sea surface temperature (SST), sea surface salinity (SSS) and sea surface height (SSH). We studied the CPUE-environment relationships for D. gigas using a spatially-lagged version of spatial autoregressive (SAR) model and a generalized additive model (GAM), with the latter for auxiliary and comparative purposes. The annual fishery centroids were distributed broadly in an area bounded by 79.5 degrees-82.7 degrees W and 11.9 degrees-17.1 degrees S, while the monthly fishery centroids were spatially close and lay in a smaller area bounded by 81.0 degrees-81.2 degrees W and 14.3 degrees-15.4 degrees S. Our results show that the preferred environmental ranges for D. gigas offshore Peru were 20.9 degrees-21.9 degrees C for SST, 35.16-35.32 for SSS and 27.2-31.5 cm for SSH in the areas bounded by 78 degrees-80 degrees W/82-84 degrees W and 15 degrees-18 degrees S. Monthly spatial distributions during October to December were predicted using the calibrated GAM and SAR models and general similarities were found between the observed and predicted patterns for the nominal CPUE of D. gigas. The overall accuracies for the hotspots generated by the SAR model were much higher than those produced by the GAM model for all three months. Our results contribute to a better understanding of the spatiotemporal distributions of D. gigas offshore Peru, and offer a new SAR modeling method for advancing fishery science.

太平洋褶柔鱼是世界上重要的大洋性经济柔鱼类资源,其资源易受海洋环境因子的影响,科学预测其资源丰度有利于科学生产和管理。本实验依据2000—2010年太平洋褶柔鱼冬生群单位捕捞努力量渔获量（CPUE）,以及产卵期间（1—3月）产卵场（28°~40°N、125°~140°E）的海表温（SST）数据,进行SST与CPUE的相关性分析,选取统计学有意义的SST作为影响资源丰度的因子,分别建立多元线性和BP神经网络的资源丰度预报模型,并利用2011和2012年的CPUE进行验证。结果显示,CPUE与产卵场1—3月SST相关系数较高的海域分别为1月的S1（30.5°N,136.5°E）和S2（31.5°N,136.5°E）,2月的S3（30.5°N,137.5°E）和S4（30.5°N,135.5°E）,3月的S5（37.5°N,129.5°E）和S6（37.5°N,130.5°E）。在多元线性及不同结构的BP神经网络等5种预报模型中,结构为6-4-1的BP神经网络模型预测精度最高,2011—2012年CPUE预测值精度平均为98%。研究表明,30°~32°N、135°~138°E和37°~38°N、129°~131°E附近海域的6个环境因子代表着1—3月产卵场暖流（黑潮和对马海流）势力的强弱,决定着当年太平洋褶柔鱼冬生群资源丰度,所建立的BP神经网络模型可作为其资源丰度的预测模型。

柔鱼（Ommastrephes bartramii）是西北太平洋海域重要的经济头足类,海洋环境决定其资源的空间分布,通过研究其洄游路径的时空变化趋势与海洋环境之间的关系,来推测柔鱼资源的空间分布是当前渔业资源学研究重点,对于实际生产也有重大意义。利用系统聚类分析和神经网络,根据2004年—2015年我国西北太平洋鱿钓生产统计数据和环境数据,包括海表面温度（Sea Surface Temperature,SST）、海表面盐度（Sea Surface Salinity,SSS）和叶绿素浓度（chlorophyll concentration,Chl-a）数据,结合尼诺转化指数（Trans-Ni1o index TNI）,分析柔鱼洄游路径的时空变化和海洋环境之间的关系,预测柔鱼在海洋环境的影响下,洄游路径可能发生的变化。结果表明:柔鱼洄游重心的产量占比与洄游重心的离散度在10月和11月呈现出显著的负相关;洄游重心的纬度变化和TNI之间有着显著的正相关,而经度上并未呈现这一关系;研究利用神经网络模型建立了基于海表面温度、盐度和叶绿素浓度的柔鱼洄游路径时空变化的预测模型,预测结果显示,时间跨度在8—11月内,柔鱼洄游重心纬度上呈现南-北-南,经度上呈现出西-东-西的变化趋势,8月和9月预测洄游重心海域的产量占比为64%和68%,10月和11月,柔鱼种群进行产卵洄游。预测产量占比明显提高,预测海域产量占比为83%和89%。

根据1985—2013年日本秋刀鱼（Cololabis saira）生产数据,结合海表温度（sea surface temperature,SST）、海表温度距平值（sea surface temperature anomaly,SSTA）及亲潮、黑潮环境数据,探究太平洋年代际振荡（Pacific decadal oscillation,PDO）冷、暖2种气候模态下秋刀鱼产卵场、索饵场海况特征及资源丰度差异。结果表明,PDO暖期内单位捕捞量努力量（catch per unit effect,CPUE）略高于冷期,另CPUE与PDO指数存在滞后关系,且前者滞后于后者3年时相关系数最大（–0.318）;PDO冷、暖模态转换对索饵场SST影响较产卵场大（P＜0.05）,产卵场及索饵场SSTA与PDO指数间均呈负相关性,滞后时间分别为–1和0年时相关系数最大;PDO暖期内黑潮经向流量年间变化率低于冷期,冷、暖2种模态下亲潮春季占有面积存在显著差异（P＜0.01）,且冷、暖模态转换对亲潮影响程度大于黑潮。研究表明,2种气候模态通过影响秋刀鱼产卵场及索饵场的海表温、海况环境,进而对西北太平洋秋刀鱼资源量产生年间波动影响。