El Nino Southern Oscillation (ENSO) impact on tuna fisheries in Indian Ocean.
El Nino Southern Oscillation (ENSO) impact on tuna fisheries in Indian Ocean.
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DOI：
10.1186/2193-1801-3-591
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发表时间：
2014
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Manjusha U
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Kumar PS;Pillai GN;Manjusha U
厄尔尼诺南方涛动（ENSO）是热带地区气候和生态系统生产力年际变化的重要驱动因素。然而，关于印度洋这一重要现象的详细资料很少。因此，本研究的目的是提高对1980年至2010年期间暖事件厄尔尼诺和冷事件拉尼娜对印度洋金枪鱼年度上岸量的影响的认识。在这项研究中，最大的金枪鱼上岸记录在弱厄尔尼诺年（1456054吨，2006年）和弱拉尼娜年（1243562吨，2000年），虽然最低的金枪鱼渔获量其次是在强厄尔尼诺年（1204119吨，2009年）和强拉尼娜年（706546吨，1988年）。预测的金枪鱼上岸量和SST的验证显示，除南方蓝鳍金枪鱼外，所有主要金枪鱼物种都观察到显着的正相关（p < 0.01）。而其他关系，例如海平面气压、风作用;纬向风（U）、经向风（V）和标量风（W）则不太明确。与主成分分析相比，我们发现主成分1解释了总方差的75.5%，并表明海表温度在决定该地区金枪鱼的供应方面起着重要作用，特别是在温暖的厄尔尼诺事件年;在印度洋登陆往往是最佳SST 25至26°C在ENSO事件。我们的研究结果证实了ENSO对印度洋气候、金枪鱼丰度和产量的影响。然而，在海洋变量中，SST解释了广义加性模型中的最高偏差，因此被认为是印度洋最好的栖息地预测因子，其次是海平面气压和风（U，V，W）。本文的在线版本（doi：10.1186/2193-1801-3-591）包含补充材料，可供授权用户使用。
El Nino Southern Oscillation (ENSO) is an important driver of interannual variations in climate and ecosystem productivity in tropical regions. However, detailed information about this important phenomenon of the Indian Ocean is scarce. Consequently, the objective of this study is to improve understanding of the impact of warm event El Nino and cool event La Nina on annual tuna landings from the Indian Ocean from 1980 to 2010. In this study, maximum tuna landings were recorded during a weak El Nino year (1456054 t in 2006) and during a weak La Nina year (1243562 t in 2000), although the lowest tuna catch was followed during the strong El Nino year (1204119 t in 2009) and during a strong La Nina year (706546 t in 1988). Validation of predicted tuna landings and SST were showing a significant positive correlation (p < 0.01) was observed all the major tuna species except Southern Bluefin Tuna. Whereas the other relationships such as sea level pressure, Wind actions; Zonal Wind (U), Meridonial Wind (V), and Scalar Wind (W) are less well-defined. In contrast with principal component analysis we find that Principal Components 1 explains 75.5% of the total variance and suggest that sea surface temperature plays a major role in determining tuna availability in the region especially during warm event El Nino years; landings in Indian Ocean tend to be optimum SST 25 to 26°C in ENSO event. Our results confirm the ENSO impact on climate, tuna abundance and production in the Indian Ocean. However, among the oceanic variables SST explained the highest deviance in generalized additive models and therefore considered the best habitat predictor in the Indian Ocean followed by sea level pressure and Winds (U, V, W). The online version of this article (doi:10.1186/2193-1801-3-591) contains supplementary material, which is available to authorized users.
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