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另外網站宜蘭羅東定置漁場三代目！結合在地特色推出「嗆爆三星蔥麵 ...也說明：花蓮排隊名店「定置漁場三代目」、於2023年1月首度走出花蓮，選址宜蘭羅東老宅、開設首間外縣市店面，預計將結合宜蘭在地特色，於2月份推出期間 ...

國立臺灣海洋大學 環境生物與漁業科學學系 廖正信所指導 鄭慧君的 臺灣北部海域日本帶魚(Trichiurus japonicas)棲地適合度指數之時空變化 （2021），提出宜蘭定置漁場line關鍵因素是什麼，來自於日本帶魚、環境變動、漁場、棲地適合度指數、臺灣北部海域。

而第二篇論文國立臺灣海洋大學 環境生物與漁業科學學系 王勝平所指導 許雯淇的 以多變量分析方法進行臺灣東部海域漁業之作業漁法辨識 （2020），提出因為有 臺灣東部海域、漁業統計、作業漁法、多變量分析、集群分析、區別分析的重點而找出了 宜蘭定置漁場line的解答。

最後網站不同視角深入宜蘭五漁鐵歷史！捕魚借膽古道訪頭城新觀光廊帶則補充：張智傑攝影。 作者：吳婉瑜. 日期：2023-08-10. 用LINE傳送; Facebook ... 陳碧琳講述著定置漁場是被動捕撈的友善漁法，漁網採開放性出入口，「網」開一面的設計為小 ...

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除了宜蘭定置漁場line，大家也想知道這些：

臺灣北部海域日本帶魚(Trichiurus japonicas)棲地適合度指數之時空變化

為了解決宜蘭定置漁場line的問題，作者鄭慧君 這樣論述：

摘要為探究臺灣北部海域日本帶魚(Trichiurus japonicas)合適棲地之時空變化，本研究彙整2013~2019年間臺灣一支釣樣本船之漁船航程紀錄器(Voyage Data Recorder, VDR)、沿近海港口訪查資料及相關海洋環境因子資料，包括海水表面溫度(Sea Surface Temperature, SST)、海水表面高度(Sea Surface Height, SSH)、海水表面鹽度(Sea Surface Salinity, SSS)、海流強度(Current, CUR)及混和層深度(Mixed Layer Depth, MLD)、葉綠素濃度(Chlorophyll

a, CHLA)，透過棲地適合度指數(Habitat Suitability Index, HSI)建構臺灣北部海域日本帶魚的棲地模式，並使用地理資訊系統(Geographic Information System, GIS)加以整合分析，探究各項漁獲率的時空分布特性。利用2013~2018年作為訓練資料，將所有帶魚漁獲位置的各個環境參數值出現之頻度，轉換為個別之適合度指數(Suitability Index, SI)，經3種經驗模式套式後，以線性迴歸選出最適模式。結果顯示：日本帶魚最適環境值SST介於21.6 oC ~25.4oC，SSH介於-0.03 m ~0.6m，SSS介於34.1‰

~34.9‰，CUR之東西向介於0.51 m/s ~6.3m/s、南北向介於-0.27 m/s ~0.83m/s，MLD介於0~76.6m，CHLA介於-0.43 mg/m3~0.48mg/m3，其主要漁場位於118 o E~126 o E及24o N~28 o N 。此結果以期能做為未來日本帶魚在擬定漁業管理時所需之基礎考察資料。

以多變量分析方法進行臺灣東部海域漁業之作業漁法辨識

為了解決宜蘭定置漁場line的問題，作者許雯淇 這樣論述：

臺灣東部海域漁獲物種豐富，作業漁法與漁獲組成等特性複雜且多樣，在進行漁業資源動態分析時若不區分漁獲統計資料的作業漁法，將會導致分析結果產生偏誤。因此，本研究彙整2001至2020年宜蘭縣蘇澳區漁會以及2000至2020年臺東縣新港區漁會每日市場漁獲拍賣資料之各航次魚種組成，以探討使用市場拍賣資料分析並建構作業漁法辨識模型之可行性。本研究以集群分析法 (cluster analysis) 進行漁業種類之分群與作業漁法之判斷，再以區別分析 (discriminant analysis) 配合漁獲魚種組成比例建構作業漁法之區別函數，用以追溯辨識各航次的作業漁法。此外，本研究亦彙整2013-2019

年沿近海查報員之航次別作業資料進行比較分析。集群分析結果顯示，蘇澳與新港魚巿場拍賣資料的分群數皆大於查報員所登記之作業漁法數，主要原因為各作業漁法目標魚種複雜性之緣故。根據集群分析之作業漁法辨識結果以及查報員資料以區別分析進行作業漁法的比較分析，結果顯示新港地區之判別一致率為 52-68 %，蘇澳地區之判別一致率為 53-66 %，其中蘇澳地區因包含較多小規模漁業導致判別的不易，所以判別一致率略低於新港地區，若某一漁法之漁獲組成與其他漁法之漁獲組成差異性越高，其判別之漁法一致率亦會較高。此外，考量到漁民會因應季節與環境的變異而有不同之作業策略，因此本研究亦於集群分析中分別加入標準化之航次總漁獲

量與季節等變量。然而，結果顯示納入這些額外資訊並無助於提升模型一致率，判別一致率仍與納入之前的水準差異不大。本研究整合不同來源之資料採用多變量分析 (multivariate analysis) 並進一步透過機器學習 (machine learning) 建構各漁船各航次作業漁法之自動化分析流程，以期能夠提供更為有效且客觀的辨識系統，作為後續各項漁業及資源動態分析之重要基礎依據。

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