为了探究鲣鱼（Katsuwonus pelamis）自由鱼群和随附鱼群资源丰度受环境与其他种群因子影响的差异。采用2011—2020年中西太平洋鲣鱼的生产统计数据，结合同时期海洋环境数据：海表面温度（Sea surface temperature, SST）、海表面盐度（Sea surface salinity,SSS）和叶绿素a质量浓度（Chlorophyll-a mass concentration, Chl.a），以中西太平洋海域的黄鳍金枪鱼（Thunnus albacares）和大眼金枪鱼（Thunnus obesus）的资源丰度作为其他种群因子，基于广义加性模型（Generalized addictive models, GAM）对两种鱼群的影响因素进行分析，并通过赤池信息准则进行模型比较。结果显示，其他种群因子是对两种鱼群影响最大的因子，解释偏差率分别达到了31.40%和67.00%。对于自由鱼群而言，除其他种群因子之外，经度和月份影响较大，其解释偏差率分别为4.15%和4.14%；环境因子中SST最为重要，解释偏差率为3.90%，其次是SSS，解释偏差率为3.78%,Chl.a的影响相对较低，解释偏差率为1.40%；对于随附鱼群而言，除其他种群因子之外，月份和经度影响较大，其解释偏差率分别为20.70%和10.60%；环境因子中SSS影响较大，解释偏差率为8.37%,Chl.a和SST影响较低，解释偏差率为1.13%和0.19%。研究认为，未来的渔情预报模型中需要考虑其他种群因子的影响，以期为今后金枪鱼围网渔场学研究和科学寻找渔场提供参考依据。 

为了探究鲣鱼（Katsuwonus pelamis）自由鱼群和随附鱼群资源丰度受环境与其他种群因子影响的差异。采用2011—2020年中西太平洋鲣鱼的生产统计数据，结合同时期海洋环境数据：海表面温度（Sea surface temperature, SST）、海表面盐度（Sea surface salinity,SSS）和叶绿素a质量浓度（Chlorophyll-a mass concentration, Chl.a），以中西太平洋海域的黄鳍金枪鱼（Thunnus albacares）和大眼金枪鱼（Thunnus obesus）的资源丰度作为其他种群因子，基于广义加性模型（Generalized addictive models, GAM）对两种鱼群的影响因素进行分析，并通过赤池信息准则进行模型比较。结果显示，其他种群因子是对两种鱼群影响最大的因子，解释偏差率分别达到了31.40%和67.00%。对于自由鱼群而言，除其他种群因子之外，经度和月份影响较大，其解释偏差率分别为4.15%和4.14%；环境因子中SST最为重要，解释偏差率为3.90%，其次是SSS，解释偏差率为3.78%,Chl.a的影响相对较低，解释偏差率为1.40%；对于随附鱼群而言，除其他种群因子之外，月份和经度影响较大，其解释偏差率分别为20.70%和10.60%；环境因子中SSS影响较大，解释偏差率为8.37%,Chl.a和SST影响较低，解释偏差率为1.13%和0.19%。研究认为，未来的渔情预报模型中需要考虑其他种群因子的影响，以期为今后金枪鱼围网渔场学研究和科学寻找渔场提供参考依据。