野生捕捞鱼类生长模型：S型增长函数的验证与应用

该篇论文深入探讨了野生捕捞鱼类的生长模式，特别关注了S型增长函数在描述其质量增长方面的优势。作者采用了Akaike信息准则(AIC)作为模型选择工具，对比了冯·贝塔兰菲(Von Bertalanffy)的S型生长模型（其代谢指数设定为a=2/3, b=1），以及无界的线性增长和有界的指数增长模型。S型模型以其在质量对数正态分布中的适用性而脱颖而出，这种分布意味着较大的动物具有更高的变异度。 论文从70多个不同年龄段的数据中筛选出15个大型数据集进行分析，其中六个数据集包含400至20,000个数据点，这些数据充分支持了S型增长模型。作者利用定制的优化工具，如模拟退火法，从更广泛的von Bertalanffy-Pütter类模型中寻找最佳拟合。这个模型家族包括了诸如Verhulst(逻辑斯蒂)、Gompertz和von Bertalanffy等知名模型，尽管最终选定的模型之间可能存在显著差异，但它们的指数参数显示出一种共性，即指数对的差异接近1/3，比如von Bertalanffy模型的指数对。 通过最大似然估计方法，作者进一步验证了这些模型的准确性，并尝试将生长模式与鱼类的食物消费等生物学因素关联起来。这项工作的重要性在于，它不仅提供了一个改进的模型来理解野生捕捞鱼类的生长规律，还为生物学家和渔业管理者提供了依据生态学原理预测种群动态的科学工具。整个研究过程强调了数据驱动的方法论，以及模型选择在理解和管理自然资源中的关键作用。这一成果发表在《开放模型与仿真杂志》上，期刊的ISSN号和DOI都提供了方便的引用和获取途径。