《Regional Studies in Marine Science》：Machine learning-based prediction of multispecies fisheries catch in relation to environmental factors along the southern coast of Korea
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作者：Onyu Ha、Da Yun Kwon、Seungkwan Hong韩国大学土木、环境与建筑工程系，地址：韩国首尔城北区Anam-ro 145号，邮编02841摘要韩国南部沿海地区海洋环境受气候驱动的变化日益明显，然而长期变暖与短期物理变化对多鱼类捕捞动态的综合影响尚未得到
作者：Onyu Ha、Da Yun Kwon、Seungkwan Hong
韩国大学土木、环境与建筑工程系，地址：韩国首尔城北区Anam-ro 145号，邮编02841
摘要
韩国南部沿海地区海洋环境受气候驱动的变化日益明显，然而长期变暖与短期物理变化对多鱼类捕捞动态的综合影响尚未得到充分研究。本研究整合了1990年至2023年的气象、海洋学、赤潮及渔业捕捞数据，采用支持向量回归（Support Vector Regression, SVR）、随机森林（Random Forest）和极限梯度提升（eXtreme Gradient Boosting）三种机器学习方法，定量评估环境因素与渔业捕捞量之间的关系。通过Shapley Additive Explanations（SHAP）方法，分析了各个环境指标的贡献，并探讨了海表温度（SST）及其他相互作用因素对渔业捕捞变异性的影响。研究发现，海表温度是塑造物种特定栖息地适宜性的关键因素；而风速、气压和相对湿度等大气和物理变量则通过改变水柱结构、混合强度和营养盐动态，更直接地影响渔业产量。SHAP分析表明，年际间的渔业捕捞变异受低频气候变暖信号和高频大气-海洋物理因素的共同作用。赤潮事件的发生具有突发性而非连续性特征，不同物种的响应模式也存在差异。总体而言，结果表明韩国南部沿海生态系统的渔业生产力受到长期气候趋势和短期环境波动的共同影响。本文提出的数据-机器学习-可解释性框架揭示了环境变异性对区域渔业产量的影响机制，为制定适应气候变化的、针对特定区域的管理策略提供了依据。
引言
气候变化通过改变热制度、生物地球化学过程和栖息地适宜性，重塑了全球海洋生态系统，进而影响物种分布、生产力和渔业稳定性（Lee等，2025；Kwon等，2023）。这种影响在韩国南部沿海地区尤为显著，该地区对沿海和近海渔业的依赖性较高且气候敏感性较强。过去几十年间，该地区经历了多个环境领域的变化，包括海表温度持续升高、降水模式改变、沿海水柱稳定性变化以及赤潮事件频率和持续时间的增加。由产毒浮游植物引起的赤潮会对生态系统和经济造成直接损害，在某些情况下还会危及人类健康（Alayande和Hong，2022）。2013年和2014年的严重赤潮事件分别造成了247亿韩元的经济损失和鱼类死亡（Kim等，2015a）。这些案例表明，气候驱动的环境变化给区域渔业系统带来了长期压力。
尽管有越来越多的证据表明海洋系统受到气候影响，但目前仍缺乏对多种环境变化如何共同塑造多物种捕捞变异性的清晰解释。现有的生态研究主要关注物种分布变化、性状与环境的关系或群落层面的响应，但未能量化大气、海洋学、水文和赤潮相关变量对渔业产量的交互作用（Brun等，2024；Cheminée等，2021；Liu等，2024；Friedrichs-Manthey等，2024）。此外，大多数渔业预测模型基于单一物种的时间序列数据，无法捕捉多个环境因素在沿海系统中的复合和非线性影响（Kim等，2015b；Nagano和Yamamura，2023）。虽然赤潮形成的气候和海洋学因素（如温度、盐度和降雨驱动的营养输入）已基本明确，但这些因素与区域和多物种捕捞变量之间的多步骤关联机制仍缺乏量化研究（Peperzak，2003；Tong等，2024）。
这种区域性的空白同样存在于韩国海峡和韩国南部沿海水域。先前的研究表明，在变化的海洋和气候条件下，鱼类群落、物种分布、繁殖动态和幼体迁移受到环境影响。例如， Anchovy和hairetail的繁殖地和幼体迁移与水温、盐度等海洋特征密切相关（Chen等，2020；Kim等，2005；Kim等，2014）。马鲛鱼的栖息地适宜性、卵和幼体的分布及迁移过程也得到了研究（SEUNG-JONG等，2016；Kim等，2019）。对于马鲛鱼，研究还强调了其与海洋环境的关联和幼体迁移路径（Zhang和Lee，2001；Sassa等，2006）。黄鳕的研究则关注了其繁殖动态和长期种群变异性（Lim等，2010；Yeon等，2010），以及其他鱿鱼物种的分布、迁移和栖息地适宜性变化（Choi等，2008；Lee等，2019）。这些研究提供了鱼类种群对环境和气候变异性的重要区域证据，但主要聚焦于物种特异性生态和繁殖过程。因此，多重环境因素如何共同塑造不同物种和地区的捕捞变异性的机制仍不 enough 明确。
因此，本研究旨在阐明长期气候信号和短期物理变化如何共同影响韩国南部沿海的多物种渔业产量。具体目标包括：(i) 量化低频气候变暖和高频大气-海洋变化对多个物种和地区长期及短期捕捞波动的贡献；(ii) 通过比较关键物种对持续变暖的异质性反应，确定其特定温度敏感性和脆弱性差异；(iii) 评估突发性干扰与渔业变异的持续调节因素的相对作用；(iv) 结合基于机器学习的预测和Shapley Additive Explanations（SHAP）方法，量化气象和海洋变量之间的交互作用。
本研究采用综合、多变量和可解释的建模框架，首次针对韩国南部沿海生态系统，区分了长期气候变暖和短期物理强迫对多物种渔业产量的不同影响，为制定适应气候变化的、考虑物种特性和区域差异的渔业管理策略提供了依据。
研究片段
本研究采用综合分析方法，将多源环境数据与基于机器学习的预测及解释相结合（图1）。整体框架包括四个主要部分：(i) 气象、海洋、渔业捕捞和赤潮数据集的整合与预处理；(ii) 探索性分析，以发现线性关联和长期气候趋势；(iii) 三个监督学习模型（SVR、RF）的构建
气候变化指标和赤潮发生趋势
为了明确长期气候强迫和短期物理变化如何影响多物种渔业动态，我们首先分析了1990年至2023年研究区域的典型环境趋势（图S1–S2）。温度、降水量和极端天气事件被广泛用作气候变化的关键指标（Zhang等，2011；Rummukainen，2012）。气温和海表温度均显示出持续的升温趋势（年均升高0.026°C和0.025°C）
结论
本研究建立了综合分析框架，将多源环境数据与机器学习相结合，评估气候驱动的环境变化如何影响1990–2023年间韩国南部沿海地区的渔业产量和年际波动。结果表明，长期的天气和海洋变暖导致渔业总量下降，同时不同物种的热敏感性存在显著差异。其中，Anchovy
Seungkwan Hong：负责研究监督。Da Yun Kwon：负责撰写、审稿与编辑、初稿撰写、数据可视化、研究设计、概念验证。Onyu Ha：负责撰写、审稿与编辑、初稿撰写、数据验证、软件使用、资金申请、数据分析、概念构建。
作者声明不存在可能影响本研究结果的已知财务利益或个人关系。
本研究得到了韩国海事研究所（KMI）的资助，属于“2024年我们的海洋野外研究支持计划”项目的一部分。
