渔业种群资源评估中的数学建模应用

　　本书拟以黄渤海“关键种”（小黄鱼、带鱼等）和大西洋重要渔业捕捞对象（长鳍金 鱼）为研究对象开展渔业模型不确定性的量化评估工作，运用数据贫乏模型（Catch—MSY）、贝叶斯剩余产量模型（SPM）、时滞差分模型（D—DM）等，吸取国外渔业危机教训，对我国渔业资源生物量进行优化评估。同时评估各类模型本身的不确定性问题，结合交叉验证（LooCV）方法进行模型验证，利用马尔科夫链—蒙特卡洛（MCMC）算法等对不确定性进行评估，量化模型不确定性影响，探索优化模型评估与策略管理之间的“代沟”问题。

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前言
绪论
章 种群动力学模型
节 基础知识与建模引入
一、基本概念
二、模型建立
第二节 两种群渔业资源模型的研究
一、确定型二维系统
二、随机型二维系统
三、捕获策略（考虑贴现率）
第三节 三种群渔业资源模型的研究
一、模型建立
二、随机型三阶模型
第四节 N种群渔业资源模型的研究
一、模型建立
二、随机型Gilpin—Ayala系统
三、随机型Gilpin—Ayala系统的推广
第二章 渔业产量和生物量数值建模应用分析——以黄渤海小黄鱼为例
节 问题引入
第二节 数据和模型
第三节 建立产量和补充量模型
一、单位补充量产量和单位补充量生物量
二、亲体—补充关系
三、含有白色噪声的亲体—补充关系
第四节 实例应用：小黄鱼产量和生物量的数值建模研究
一、体长—体重关系
二、生长
三、死亡
四、生物学参考点BRP
第五节 总结与问题讨论
一、体长—体重关系
二、生长
三、死亡
四、生物学参考点
五、主要结论
第三章 渔业资源贝叶斯剩余产量模型应用分析——以南大西洋长鳍金 鱼为例
节 问题引入
第二节 数据和模型
二、评估模型
三、先验信息获得以及后验概率计算
四、MCMC方法原理以及步骤
五、确定管理策略以及评价指标
第三节 实例：南大西洋长鳍金 鱼种群风险评估与管理
一、先验信息
二、参数估计与风险指标
第四节 问题讨论
一、产量模型
二、不确定性问题
三、生物学参考点
四、小结