《Journal of Marine Science and Engineering》：The Influence of Shell-Sand Mixing on the Dynamic Response of the Seabed Foundation in Front of a Slope Breakwater
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本研究针对浙江南部近海鳀鱼（Setipinna taty）渔业调查数据中普遍存在的零膨胀（zero-inflation）和过度离散（overdispersion）问题，系统比较了零膨胀泊松（ZIP）与零膨胀负二项（ZINB）模型的预测性能。通过交叉验证与AIC准则筛选，确定ZINB为更优模型（RMSE: 199.1, R2: 0.25），并揭示水温、水深与季节为影响鳀鱼分布的关键环境因子。研究成果为海洋渔业资源管理与保护提供了科学依据。
基于零膨胀模型的浙江南部近海鳀鱼时空分布与环境驱动机制研究
摘要
鳀鱼（Setipinna taty）作为中国沿海重要的暖温性中上层鱼类，在海洋生态系统能量流动和渔业资源可持续利用中具有重要地位。然而，渔业调查数据常因物种集群分布、季节性迁移及采样局限性等因素，出现零值过多（零膨胀）和方差大于均值（过度离散）的统计特征，传统泊松或负二项回归模型难以准确刻画其分布规律。本研究基于2018–2019年浙江南部近海四季底拖网调查数据，通过比较零膨胀泊松（ZIP）和零膨胀负二项（ZINB）模型的拟合性能，筛选关键环境驱动因子，并预测2020年鳀鱼时空分布格局。
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材料与方法
研究区域位于东海中南部瓯江–台州渔场，受沿岸低盐水流与台湾暖流高盐水团交汇影响，营养盐丰富，鱼类资源季节性变化显著。调查共获取216个站位的鳀鱼标准化丰度（单位：ind·km?2）及水温、盐度、水深等环境数据。零值比例达28.24%，且过度离散检验（Pearson χ2/df ≈ 293）表明需采用零膨胀模型处理数据。通过方差膨胀因子（VIF）排除共线性强的经纬度变量后，以温度、盐度、水深、季节作为候选预测因子，采用五折交叉验证（重复1000次）比较ZIP与ZINB模型性能，并以Akaike信息准则（AIC）确定最优变量组合。
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结果
2.1 模型性能比较
ZINB模型预测误差（RMSE = 199.1）显著低于ZIP模型（RMSE = 239.4），且决定系数（R2= 0.25）更高，表明其更适用于鳀鱼丰度建模。最终ZINB模型选定“温度+水深+季节”为关键变量，其零膨胀部分与计数部分均受三者显著影响。
2.2 环境因子响应特征
鳀鱼丰度呈现明显季节性水温偏好：冬季适宜低温（11–12°C），春季随水温上升丰度增加（峰值19–20°C），夏季偏好高温（近34°C），秋季则集中于19°C左右。水深方面，鳀鱼多分布于30–40 m海域，夏季浅水区（20 m）丰度较高。盐度效应相对较弱，未纳入最终模型。
2.3 时空分布预测
2020年预测结果显示，鳀鱼丰度夏季最高，春季次之，秋季最低，空间上呈现近海向离岸递减的梯度分布。高丰度区集中于122°E以西的温州–台州近岸水域，与历史观测分布趋势一致。模型验证表明，秋季预测偏差显著（p = 0.0012），但春、夏季预测值与实测值无显著差异。
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讨论
3.1 零膨胀模型的必要性
渔业调查中零值可能源于真实缺失（结构零值）或采样遗漏（采样零值），ZINB模型通过分阶段建模（零生成过程+计数过程）有效区分二者，避免参数估计偏差。本研究零值比例（24.2%）虽未达60%的强零膨胀阈值，但结合过度离散特征，ZINB仍展现更优适应性。
3.2 生态学意义
水温与水深共同驱动鳀鱼季节性迁移与栖息地选择：春季升温促使鳀鱼向近岸产卵场洄游，夏季高温期分布于浅水区，秋季逐渐转向低温深水区准备越冬。近岸高丰度区与营养盐输入、上升流引发的饵料富集密切相关，提示叶绿素a、流速等未监测因子可能进一步优化模型。
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结论
本研究通过ZINB模型量化了温度、水深和季节对浙江近海鳀鱼分布的关键影响，预测了其时空热点区域。未来可整合生物因子（如饵料生物量）与物理环境参数，提升模型机制解释力与管理应用价值，为渔业资源保护与可持续利用提供精准支撑。
