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國立臺灣海洋大學 環境生物與漁業科學學系 歐慶賢所指導 張嘉瑋的 宜蘭頭城與南方澳漁業的比較研究 （2020），提出蘇澳漁會鯖魚關鍵因素是什麼，來自於頭城地區、南方澳地區、定置網、扒網、鯖魚祭、娛樂漁業、黑潮。
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 蘇澳漁會鯖魚的解答。
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鱻魚の味：到南方澳吃魚、買魚、認識魚
為了解決蘇澳漁會鯖魚 的問題，作者林文集 這樣論述：
一部結合魚知識及地方美食的百魚圖鑑。 台灣沿海90%的魚都在這裡，除了風景、風味，更有風情。 魚※漁人※漁村生活※魚藝術 從眼睛到舌尖，品味南方澳的時鮮滋味。 喜歡海洋，我的童年就受惑於屏東小琉球的內太空和美麗的珊瑚礁以及色彩繽紛的熱帶魚，中學時期，擁有了一支伸入海洋的釣竿，讓我藉由長長的魚線尋得無限希望，收起釣竿轉而拿起相機，搭漁船出海，拍攝捕魚作業有時像海上漁工，跟著老師出海調查紀錄，有時也像是志工。 喜歡海洋像亂流般的這股傻勁，因緣際會把我推向即將百年的漁港－南方澳，也因此有了《鱻魚の味》，書中主舞台南方澳，是我喜歡海洋45年的出口，這本書裡的魚圖鑑，我把每一尾
得來不易的魚擺的美美，這讓我感覺自己好像魚的送行者，當拍到美麗稀有的魚時，高興中總也些許感傷，出海時拍攝漁業豐收，替船長高興總也擔心海洋生態的失衡，在尋找海洋台灣的特色文化中，我喜歡港邊職人和魚藝術家，我認為這是透過海洋的另一種「看見台灣」。 《鱻魚の味》我的第一本書，不只是海鮮、魚味，小故事，這本書也是我的海海人生，也載入許多海洋台灣的第一個紀錄，多年的努力，希望你會喜歡。
宜蘭頭城與南方澳漁業的比較研究
為了解決蘇澳漁會鯖魚 的問題，作者張嘉瑋 這樣論述：
摘 要本研究旨在從文史的角度探討宜蘭縣頭城與南方澳地區從日治時期至今，其漁業在各階段的發展過程中之獨自特色與形成背景並剖析雙方之差異性，期盼結果能增進對宜蘭的漁業發展有所瞭解。研究結果摘要如下:一、 頭城與南方澳地區漁業發展上最大的差異在於漁港建設，南方 澳地區在日本殖民統治初期即已經蓋有漁港，而頭城地區直到日本殖民統治後期才有大溪漁港，因此在漁業發展上兩地因此至少差距10年以上。二、 頭城與南方澳地區早期都是先以開發港口附近沿岸漁場為主，然後逐步由近而遠，雖然兩地外海皆有黑潮經過，發展至今也因為地形與地域上之因素，而有各自固定之漁場。三、 頭城與南方澳地區作業漁法，主要也是因為地形、港口
及漁獲資源的不同，慢慢發展出各自的主要漁法，頭城地區為拖網漁業，南方澳則為扒網與遠洋延繩釣漁業。四、 頭城與南方澳地區因開發背景不同，且地理環境與漁業資源也 不同，兩地有各自的特色漁法，頭城地區以定置網漁業、櫻花蝦漁業、魩鱙漁業最具代表性，南方澳地區則為珊瑚漁業與飛魚卵漁法。五、 頭城與南方澳地區漁民信仰均以媽祖為中心，節慶活動則以南方澳「鯖魚祭」最具代表性。六、 頭城與南方澳地區娛樂漁業，最大的差異在於頭城因有龜山島可登島及有鯨豚可賞，故政府早期有補助兩艘賞鯨船，後因雪隧開通地利之便賞鯨及娛樂漁業更為興盛，因此在娛樂漁業的發展上頭城明顯優於南方澳地區。關鍵字：頭城地區、南方澳地區、定置網
、扒網、鯖魚祭、娛樂漁業、黑潮
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
為了解決蘇澳漁會鯖魚 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。