| 저자(한글) |
LIU, Zun-lei,YUAN, Xing-wei,YANG, Lin-lin,YAN, Li-ping,ZHANG, Hui,CHENG, Jia-hua |
| 초록 |
보충 성공률은 일반적으로 여러 개의 가설 메커니즘을 이용하여 해석할 수 있다. 아울러, 모델 선택법은 최적의 모델 선정을 통하여 일부 특정 가설을 지원한다. 하지만 모델의 불확실성을 소홀히 함으로 인해, 쇠퇴 종류의 자원 관리에 단일 모델의 결과를 이용하는 것은 결코 유효한 방안이 아니다. 본 연구에서는 1992-2012년 동중국해 해역의 해양 수산 통계, 어업 자원의 모니터링 및 동시 조사로 확보한 참조기 모체 풍부도, 보충량 풍부도 자료 및 같은 해 5-8월의 동중국해 북부 해수면 온도(sea surface temperature, SST), 경도 방향의 바람 응력(meridional wind stress, MWS), 위도 방향의 바람 응력(zonal wind stress, ZWS), 해수면 기압(sea surface pressure, SSP) 및 창장강의 유출량(runoff of Changjiang River, RCR) 등 수문 환경 자료에, AIC, 최대 보정 R 2 및 변수 유의성 검정 등 3가지 독립적인 모델 선택법을 이용하여 경쟁 모델을 최적화한 다음, 모델 선택 결과에 근거하여 참조기 보충 성공률에 뚜렷한 영향을 미치는 요인을 탐색하였다. 동시에, 베이지안 모델 평균(Bayesian model averaging, BMA) 기법을 이용하여 모델의 불확실성 가설 배경 조건에서 각종 변수의 확률적 통합을 수행하였다. 평균 절대 오차, 평균 제곱 예측 오차 및 연속적인 순서 배열 확률 점수 등 3가지 확률적 검증법을 이용하여 BMA법 및 표준 모델 선정법에 기반한 예보 시스템의 전반적인 성능을 평가하였다. 그 결과, 3가지 모델 선정법으로 확보한 모델 형식은 일치하지 않았고 AIC로 선정한 예측 변수에는 모체 자원량 및 MWS가 있었으며, 변수 유의성 검증법은 모체 자원량, 최대 보정 R 2 는 모체 자원량, MWS 및 RCR였다. 모체 자원량은 보충 성공률과 뚜렷한 부적 상관관계를 보였다(P BMA법의 평균 절대 오차 및 연속적인 순서 배열 확률 점수 분석 지표는 모두 가장 낮은 반면, 변수 유의성 검정법은 가장 높았으며 또한 최대 보정 R 2 모델은 평균 제곱 예측 오차에 대하여 가장 높은 추정 정확도를 보였다. BMA 기반의 모체 자원량 및 보충량 통합 예보는 정확도가 높은 예보 평균값을 제공할 수 있을 뿐만 아니라, 확률적 분포를 통하여 모델 예보의 불확실성을 정량적으로 평가할 수 있다. |
