《表3 不同CPUE数据的模型拟合优度与显著性》

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《南海北部羽鳃鲐资源利用状况研究》

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注:表中的罗马数字上标表示被选中分析种群管理参数的模型

不同数据与模型组合的拟合效果如表3所示。在5种产量模型中，Fox模型的整体拟合优度最好，Schaefer模型次之，再次为CYP模型、W-H模型，最后是Schnute模型。在不同作业类型不同功率段的CPUE数据中，功率在101～200kW的围网作业CPUE数据的模型拟合表现最好，该数据拟合的CYP模型是所有数据与模型组合中最优的。从模型拟合显著性来看，Fox模型拟合的显著性最好，Schaefer模型次之，再次为CYP模型、Schnute模型和W-H模型。统计显著性（P<0.05）达到要求的有7个，故用这7个模型估算羽鳃鲐种群管理参数。