2011年9-12月中國金針菇圍網(wǎng)沉降深度及影響因子

2011年9-12月中國金針菇圍網(wǎng)沉降深度及影響因子

網(wǎng)絡(luò)沉降性能是網(wǎng)絡(luò)運行性能的組成部分。網(wǎng)絡(luò)最大沉降深度和沉降速度是評估網(wǎng)絡(luò)沉降性能的重要參數(shù)。影響網(wǎng)具沉降性能的因素廣泛而復(fù)雜,其中包括網(wǎng)具結(jié)構(gòu)、作業(yè)漁場海況以及漁法操作過程等,研究網(wǎng)具沉降性能與其主要影響因子之間的關(guān)系,有助于了解網(wǎng)具的沉降規(guī)律。實踐中,漁船船長根據(jù)網(wǎng)具自身特性,結(jié)合漁場海況,通過調(diào)整作業(yè)方式使網(wǎng)具沉降達到捕撈目標魚群的要求,提高圍捕成功率和生產(chǎn)效率。金槍魚圍網(wǎng)等遠洋深水圍網(wǎng)具有主尺度大及浮沉力配備高等特點。迄今為止,國內(nèi)外學者對網(wǎng)具沉降性能的研究主要集中在鳀、沙丁魚等傳統(tǒng)圍網(wǎng)網(wǎng)具上。馮維山等和Misund等分別針對傳統(tǒng)圍網(wǎng)從下綱載荷及網(wǎng)目大小等網(wǎng)具結(jié)構(gòu)方面分析了圍網(wǎng)的沉降性能;Iitaka通過網(wǎng)具模型實驗對沙丁魚圍網(wǎng)網(wǎng)具的沉降性能進行分析;近幾年,Kim等及Hosseini等一些國外學者則廣泛地運用數(shù)值模擬分析網(wǎng)具的沉降性能。在有關(guān)漁場海況和漁法操作技術(shù)因素對網(wǎng)具沉降性影響的實測研究中,Park和劉樹椿分別利用模型實驗和海上測試對圍網(wǎng)網(wǎng)具的沉降速度和深度進行了分析,結(jié)果表明,括綱收絞速度對網(wǎng)具沉降性能影響顯著;王春雷通過對比各網(wǎng)次金槍魚圍網(wǎng)網(wǎng)具的沉降性能,得出流速與沉降深度存在負相關(guān),括綱長度與沉降深度則呈正相關(guān)。從查閱到的現(xiàn)有文獻來看,大部分研究僅僅考慮單個因子對網(wǎng)具沉降的影響,沒有考慮多元變量間的差異對響應(yīng)變量造成的綜合影響,因此網(wǎng)具沉降性能的分析結(jié)果可能存在其局限性。針對上述問題,作者通過2011年9—12月執(zhí)行上海市科委重點攻關(guān)項目項目,根據(jù)上海水產(chǎn)(集團)總公司金槍魚圍網(wǎng)漁船調(diào)查期間測定的大型金槍魚圍網(wǎng)沉降深度數(shù)據(jù)及漁場環(huán)境因子,結(jié)合操作技術(shù)因素,篩選出影響圍網(wǎng)網(wǎng)具沉降深度的有效因子,通過多元回歸分析,得到最優(yōu)回歸模型。此外,還對網(wǎng)具的沉降速度進行系統(tǒng)分析,通過模型預(yù)測影響因素與網(wǎng)具沉降的關(guān)系,以便為改善金槍魚圍網(wǎng)的作業(yè)性能提供科學依據(jù)。1材料和方法1.1漁船和生產(chǎn)海域生產(chǎn)船為上海開創(chuàng)遠洋漁業(yè)有限公司大型金槍魚圍網(wǎng)漁船“金匯7號”,漁船主尺度參數(shù)見表1。生產(chǎn)水域為巴布亞新幾內(nèi)亞專屬經(jīng)濟區(qū)內(nèi)(圖1)。1.2網(wǎng)衣的結(jié)構(gòu)參數(shù)、材料及計算模型測試的漁具為金槍魚圍網(wǎng)漁船“金匯7號”使用的生產(chǎn)網(wǎng)具(圖2),由29片網(wǎng)衣縫合而成,主尺度為1637.70m×321.60m(結(jié)附網(wǎng)衣的上綱長度×網(wǎng)衣最大拉直高度),浮子綱配綱網(wǎng)衣的縮結(jié)系數(shù)為0.8;沉子綱長1963.70m,配綱網(wǎng)衣的縮結(jié)系數(shù)為0.92。網(wǎng)衣材料為聚酰胺合成纖維(PA),取魚部網(wǎng)目尺寸為90mm,網(wǎng)翼網(wǎng)目尺寸為260mm。括綱為硬鋼絲,長度約3000m。底環(huán)共119只,每只空氣中質(zhì)量為6kg,兩底環(huán)間隔為16m。下綱沉子總質(zhì)量為26t(空氣中重),配重約為13.2kg/m。1.3tdr型溫度深度計加拿大RBR公司生產(chǎn)的TDR-2050型微型溫度深度計(簡稱TDR,下同)。儀器測定深度范圍為10~740m,測試精度為滿量程的0.05%,分辨率為滿量程的0.001%。1.4tdr設(shè)置的深度測試使用7個TDR,間隔均勻地縛扎在沉子綱上(圖3)。其中1號、4號及7號TDR分別位于網(wǎng)衣的后網(wǎng)頭、網(wǎng)衣中部位置及取魚部對應(yīng)的沉子綱位置,其余縛扎在網(wǎng)翼部分。因此,4號TDR測定的深度讀數(shù)是網(wǎng)具的最大沉降深度。測定時,TDR設(shè)置時間與電腦同步,時間間隔為5s,以20s為時間間隔計算網(wǎng)具的平均沉降速度并假設(shè)其為瞬時速度。同時記錄作業(yè)期間海流的速度和方向、放網(wǎng)時間(開始放網(wǎng)至開始收絞括綱的時間間隔)、括綱松放的長度以及放網(wǎng)速度(母船開始放網(wǎng)時的船速),并計算網(wǎng)具平均沉降速度(最大沉降深度/放網(wǎng)時間)。1.5處理數(shù)據(jù)1.5.1各變量回歸模型利用R軟件(version2.9.2)中正態(tài)分布族的廣義線性回歸模型(GLM,GeneralLinearModel)分析最大沉降深度與各變量因子(放網(wǎng)時間、放網(wǎng)速度、流速、流向及括綱松放長度)之間的關(guān)系,建立多元回歸模型,應(yīng)用Q-Q圖作殘差檢驗,以確定誤差項是否滿足正態(tài)性,對各因子與模型方程分別進行t檢驗和F檢驗。多元線性回歸模型的表達式為:其中,e~N(0,σ2),β0,β1,…,βp和σ2是未知參數(shù),X1,…,Xp為變量因子,p≥2。1.5.2基于aic信息統(tǒng)計量的模型篩選通過殘差圖尋找樣本的異常值并剔除;采用逐步回歸法對影響網(wǎng)具沉降深度的變量因子進一步遴選,以AIC信息統(tǒng)計量為準則,AIC值相對較小的模型為最適合的模型,以此達到刪除和增加變量的目的,最后選擇對網(wǎng)具最大沉降深度影響最為顯著的因子進行模型的進一步修正,得到最優(yōu)回歸方程。1.5.3多重共線性的度量在影響網(wǎng)具沉降的變量因子中,了解自變量的關(guān)系非常重要,由于某些自變量之間相互關(guān)聯(lián),如括綱長度和放網(wǎng)時間可能彼此相關(guān),這個問題稱為多重共線性?；旧蠈τ趐(>2)個自變量,如果存在常數(shù)c0,c1,…,cp,使得近似成立,則表示這p個變量存在多重共線性。度量多重共線性嚴重程度的一個重要指標是矩陣XTX的條件數(shù),即:條件數(shù)刻畫了XTX特征值的大小,一般情況下uf06b<100,則認為多重共線性的程度很小;若100≤uf06b≤1000,則認為存在中等程度或較強的多重共線性,若uf06b>1000,則認為存在嚴重的多重共線性。1.5.4原始變量的貢獻率主成分分析是一種通過降維技術(shù)將多個變量化為少數(shù)幾個主成分的方法,這些主成分能夠反映原始變量的絕大部分信息,第i主成分Zi的比例為主成分Zi的貢獻率。第一主成分的貢獻率最大,表明它解釋原始變量X1,X2,…,Xp的能力最強。通過對影響網(wǎng)具沉降性能的因子進行主成分分析,歸化為少數(shù)幾個主成分,并試圖解釋因子的原始數(shù)據(jù)所能反映的漁場海況信息和漁法操作技術(shù)信息。1.5.5沉降速度離散程度的計算運用變異系數(shù)CV(CoefficientofVariance)比較不同時刻沉降速度的離散程度,公式表示為CV=σ/μ,σ為標準差,μ為均值,CV值的大小決定了沉降速度的波動情況。2結(jié)果與分析2.1網(wǎng)具最大沉降深度及變量因子本次調(diào)查于2011年9月19日開始,至12月1日結(jié)束,期間共測試62網(wǎng)次,其中有效數(shù)據(jù)55網(wǎng)次,采集的數(shù)據(jù)內(nèi)容包括:網(wǎng)具最大沉降深度(D,變化范圍為112.7~278.4m);變量因子,具體包括放網(wǎng)時間(T,383~1025s)、海流速度(Cs,0.067~1.00kn)、流向角(Cd,0.8°~178.5°)、括綱松放長度(L,1071~2930m)及放網(wǎng)速度(S,6.8~13.8kn)。上述測試結(jié)果顯示,各網(wǎng)次間幾乎所有變量的分布范圍較廣且差異性明顯。2.2網(wǎng)具沉降深度與放網(wǎng)時間關(guān)系分析利用多元回歸建立網(wǎng)具沉降深度與放網(wǎng)時間等5個變量因子之間的線性關(guān)系(表2)。結(jié)果表明,流向角和放網(wǎng)速度對網(wǎng)具沉降深度的影響不明顯(P>0.05,df=53),但放網(wǎng)時間、流速及括綱長度對網(wǎng)具沉降深度影響顯著(P<0.05,df=53)。為了剔除對網(wǎng)具沉降性能影響較小的變量,選用逐步回歸法進一步確定影響網(wǎng)具沉降的有效因子(表3),經(jīng)過篩選后的3個因子及回歸方程均顯著(P<0.05)。圖4為不同水平流速和括綱長度下沉降深度和放網(wǎng)時間的關(guān)系,圖中左下角與右上角的數(shù)據(jù)點較少,這表明當流速和括綱長度較大或較小時數(shù)據(jù)點分布較為集中。應(yīng)用回歸方法分析網(wǎng)具沉降深度與各影響因子之間的關(guān)系,沉降深度與流速的散點圖得到的二次曲線關(guān)系(R2=0.824)比較簡單的線性關(guān)系(R2=0.788)回歸擬合度更高(圖5)。因此,可據(jù)此建立新的回歸模型。由變量因子生成的相關(guān)矩陣XTX的條件數(shù)表明,放網(wǎng)時間等3個因子之間不存在多重共線性(uf06b=2.76<100)。由于第3、23及30網(wǎng)次分別遇到了放網(wǎng)故障、絞綱機故障及暴雨天氣的影響,因此將其看作異常樣本舍去。重新建立多元回歸方程,各參數(shù)及方程高度顯著(表4),相關(guān)性系數(shù)R2增加至0.868。通過Q-Q圖對回歸模型作正態(tài)性W檢驗,誤差項滿足標準正態(tài)分布(W=0.98,df=50,P>0.05)。對影響網(wǎng)具沉降深度的3個因子(放網(wǎng)時間、流速和括綱長度)進行主成分分析,篩選出3個主成分:3個主成分的方差貢獻率分別為48.4%、34.1%和17.5%。第一主成分中,放網(wǎng)時間和括綱長度與流速對應(yīng)系數(shù)的符號相反,因此將第一主成分稱為漁法操作技術(shù)與漁場海況關(guān)系的因子,同時其方差貢獻率最大,表明其對變量數(shù)據(jù)的解釋能力最強。第一主成分顯示出海上調(diào)查現(xiàn)場獲取的數(shù)據(jù)中放網(wǎng)時間和括綱長度與流速之間存在趨異性關(guān)系,即當流速較大時,放網(wǎng)時間和括綱長度較小;而當流速較小時,放網(wǎng)時間和括綱長度較大。2.3計算每相線的c相關(guān)性分析表明,平均沉降速度與流速之間存在顯著的負相關(guān)關(guān)系(t=–6.02,P<0.05),與括綱長度之間不存在相關(guān)性(t=1.55,P>0.05)。圖6為以20s時間間隔為單位的絞綱前和絞綱后沉降速度的變化,網(wǎng)具入水后沉降速度保持最大,隨著時間增加,沉降速度呈均勻遞減的狀態(tài),10min后降低到最大沉降速度的43.5%。通過沉降速度的變異系數(shù)(CV)值可以得到,網(wǎng)具下水后1min內(nèi)網(wǎng)具的沉降速度變動較為劇烈;之后趨于平穩(wěn),其CV值保持在0.1左右;絞綱之后,沉降速度的CV值略有增加。2.4不同流速條件下網(wǎng)具沉降深度分布規(guī)律圖7中由模型得到的沉降深度擬合值與觀測值的趨勢大體一致,其中,第3、36和50網(wǎng)次的預(yù)測值低于觀測值;第18和31網(wǎng)次的預(yù)測值高于觀測值。利用多元回歸分析得到沉降深度(D)和放網(wǎng)時間(T)、流速(Cs)及擴綱長度(L)的最終模型為:由式(7)得出,沉降深度與放網(wǎng)時間和括綱長度成正比關(guān)系,與流速存在二次曲線的反比關(guān)系。利用模型對沉降深度變化進行預(yù)測(圖8),結(jié)果顯示,正常放網(wǎng)操作下,當流速為0.2kn時,網(wǎng)具沉降深度至少保持在200m(圖8A);當流速增加至0.8kn時,網(wǎng)具的沉降深度通常不會超過200m(圖8D),可見流速對網(wǎng)具沉降有負面影響。一般操作條件(如T=550s,L=2000m)時,在無風無流的情況下(Cs=0),網(wǎng)具沉降深度平均值為236.78m,95%置信區(qū)間為[211.51,262.04];而遇海流急促的情況(Cs=1kn)時,網(wǎng)具沉降深度平均值為92.27m,95%置信區(qū)間為[60.56,123.97]。當其他條件保持不變時,放網(wǎng)時間由300s增加至700s,網(wǎng)具的沉降深度增加了12%~23%;括綱長度由1500m增加到2700m,網(wǎng)具的沉降深度增加了11%~22%;流速由0.2kn增加到0.8kn,網(wǎng)具的沉降深度降低了33%~73%。3討論3.1廣義線性模型的建立在多元線性回歸分析中,通過回歸診斷可以考量模型的優(yōu)劣程度,以提高模型的解釋率,其主要包括:選擇線性模型是否合適;回歸模型是否穩(wěn)定;誤差項是否滿足正態(tài)分布;樣本是否存在異常值以及因子之間是否存在多重共線性等問題。在應(yīng)用廣義線性模型時,本研究選擇正態(tài)分布族的線性模型。相比較而言,二項分布族的廣義線性模型適用于響應(yīng)變量分類的情況,而Poisson分布族常用于擬合對數(shù)線性模型。在分析流速與網(wǎng)具沉降關(guān)系中,簡單的線性回歸已經(jīng)不能客觀表達流速對于網(wǎng)具沉降的重要性,當把流速因子變?yōu)槎螘r,檢驗效果與擬合度均有較大的提高。本研究通過矩陣的條件數(shù)檢驗證明了因子之間不存在多重共線性,即放網(wǎng)時間與括綱的松放長度之間沒有相關(guān)性。3.2網(wǎng)具沉降影響因素由于網(wǎng)具沉降深度與諸多因素有關(guān),因此研究哪些因素在網(wǎng)具沉降深度方面起著決定作用至關(guān)重要。(1)放網(wǎng)時間是影響網(wǎng)具自然沉降深度的直接因素。許柳雄等研究表明,網(wǎng)具自然沉降狀態(tài)下可持續(xù)下降到最大沉降深度的72%,并認為增加一定的“待網(wǎng)時間”有利于網(wǎng)具的繼續(xù)下沉。延長放網(wǎng)時間可以增加網(wǎng)具的沉降深度,但隨著水阻力及括綱越來越大的制約作用,網(wǎng)具下沉趨于緩慢,同時括綱收絞過晚容易導致網(wǎng)衣被水流沖到括綱內(nèi)側(cè)而引起滾綱事故,因此需兼顧作業(yè)安全和沉降深度,并結(jié)合現(xiàn)場漁情合理地調(diào)整放網(wǎng)時間。(2)流速是影響網(wǎng)具沉降性能極為顯著的因子。劉樹椿發(fā)現(xiàn),當漁場水流較急且上下層流向不一致時,東海近海鮐鲹圍網(wǎng)的有效捕撈深度只有網(wǎng)具最大拉直高度的18%,并指出流速越大,越不利于網(wǎng)具的沉降。勵仲年認為較大流速引起的橫向沖擊力不僅阻礙網(wǎng)具下沉,甚至使網(wǎng)衣漂移。本研究表明,沉降深度與流速之間并不是簡單的線性關(guān)系,而是呈現(xiàn)二次曲線的反比關(guān)系,隨著流速的逐步增加,沉降深度急劇地下降,當流速由0.2kn增加到0.8kn時,網(wǎng)具的沉降深度降低了33%~73%,可見潮流的影響之大。(3)括綱長度是影響網(wǎng)具沉降的重要因素。作為連接網(wǎng)具與網(wǎng)船的紐帶,括綱還有助于網(wǎng)具的下沉,劉樹椿研究表明,在流速保持不變情況下,當括綱長度減少19m,網(wǎng)具沉降深度減少1m。本研究的模型預(yù)測顯示,其他條件保持不變時,括綱長度增加80%,網(wǎng)具的沉降深度增加11%~22%。雖然限于海上條件,上述括綱長度是通過目測絞速估算得到,數(shù)據(jù)有一定的誤差,但仍可說明括綱長度變化對網(wǎng)具沉降的影響。(4)影響網(wǎng)具沉降的其他因素。馮維山采用數(shù)學模型分析放網(wǎng)速度與沉降速度的關(guān)系,結(jié)果表明,放網(wǎng)速度越大,越有利于網(wǎng)具的沉降。此外,劉樹椿認為括綱絞收速度的快慢對網(wǎng)具沉降有顯著影響,并指出在網(wǎng)具沉降階段,放慢括綱絞速或停絞可增加網(wǎng)具沉降深度。本次調(diào)查期間,測定的圍網(wǎng)括綱絞速基本集中分布在0.5m/s,因此無法分析括綱絞速對網(wǎng)具沉降深度的影響。3.3網(wǎng)片水阻力下降網(wǎng)具沉降速度隨著網(wǎng)具入水后沉降時間的增加逐漸減緩,與許柳雄等得到結(jié)果“下綱各部位沉降速度均隨著深度的增加而減小”相吻合。假設(shè)在網(wǎng)具下沉的過程中,網(wǎng)衣展開的面積逐漸增大導致網(wǎng)片水阻力增大,速度因此不斷下降。網(wǎng)片全部展開后,雖然網(wǎng)片水阻力因沉降速度的減緩而減小,但網(wǎng)具此時受到了阻礙其下沉的括綱絞力,結(jié)果網(wǎng)具沉降速度依然下降,這種假設(shè)需要在對網(wǎng)具沉降的力學分析中驗證。本研究從對沉降速度的變異系數(shù)(CV)分析中得到,網(wǎng)具下水后1min內(nèi)網(wǎng)具的沉降速度變動較為劇烈,這表明網(wǎng)具入水的初始速度變化較大,馮維山認為初始速度的大小與投網(wǎng)速度有關(guān),而絞綱后網(wǎng)具沉降速度變異系數(shù)值的增加可能與網(wǎng)具受海流因素以及括綱絞力的影