SST, Chl a, and SSHA at VMS-derived

SST, Chl a, and SSHA at VMS-derived fishing locations
(Figure 4b–d) ranged from 17 to 298C; 0.07 to 0.7 mg m23
, and
230 to 50 cm, respectively (Figure 4d). These are similar to
optimum ranges for the species (20.4–24.48C, 0.07–
0.26 mg m23
, and 28 to 12 cm, respectively) obtained in previous
work (Mugo et al., 2010), supporting the accuracy of the
VMS-derived fishing locations and associated environmental data.
SST strongly influences skipjack tuna distribution in the
western North Pacific (Mugo et al., 2010) and the Southwest
Atlantic (de Oliveira et al., 2010), where the fish are found
mainly at .158C (Wild and Hampton, 1993). SRS Chl a gradients
and SSHA are instrumental in identifying ocean features associated
with aggregations of forage species (Zainuddin et al., 2008).
The possible mechanisms resulting in these aggregations are
beyond the scope of this paper and have been discussed elsewhere
(Olson, 1991; Lehodey et al., 1998; Bakun, 2006; Fonteneau et al.,
2009; Mugo et al., 2010). This case study illustrates how, at an
operational level, VMS information can be used at near real

Results (Thai) 1:

SST, Chl a และ SSHA ที่สถานตกปลามา VMS(รูปที่ 4b-d) อยู่จาก 17 ถึง 298C m23 0.07-0.7 มิลลิกรัมและ230-50 ซม. ตามลำดับ (รูปที่ 4d) เหล่านี้จะคล้ายกับช่วงที่เหมาะสมสำหรับพันธุ์ (20.4-24.48 C, 0.07 –m23 0.26 มิลลิกรัมและ 28 12 ซม. ตามลำดับ) ได้ในก่อนหน้านี้ทำงาน (Mugo et al. 2010), สนับสนุนความถูกต้องของการสถานตกปลามา VMS และข้อมูลสิ่งแวดล้อมที่เกี่ยวข้องSST ขอผลกระจายทูน่าปัจจุบันในการแปซิฟิกเหนือตะวันตก (Mugo et al. 2010) และตะวันออกแอตแลนติก (de Oliveira et al. 2010), ที่มีการค้นพบปลาที่.158C (ป่าและท่อง 1993) SRS Chl ที่ไล่ระดับสีและ SSHA เป็นเครื่องมือในการระบุลักษณะของมหาสมุทรที่เกี่ยวข้องมีการรวมพันธุ์ดอกไม้ (Zainuddin et al. 2008)มีกลไกเป็นไปได้ที่ผลรวมเหล่านี้เกินขอบเขตของกระดาษ และมีการกล่าวถึงในที่อื่น(โอลสัน 1991 Lehodey et al. 1998 Bakun, 2006 Fonteneau et al.,2009 Mugo et al. 2010) กรณีศึกษานี้แสดงให้เห็นว่า ที่เป็นการดำเนินงานระดับ VMS สามารถใช้ข้อมูลที่จริงใกล้

Results (Thai) 2:

SST, Chl และ SSHA ที่สถานที่ตกปลา VMS มา
(รูปที่ 4b-D) ตั้งแต่ 17 ถึง 298C; 0.07-0.7 มิลลิกรัม M23
และ
230-50 ซม. ตามลำดับ (รูป 4D) เหล่านี้มีความคล้ายคลึงกับ
ช่วงที่เหมาะสมที่สุดสำหรับสายพันธุ์ (20.4-24.48C, 0.07-
0.26 มิลลิกรัม M23
และ 28-12 ซม. ตามลำดับ) ที่ได้รับในก่อนหน้านี้
ทำงาน (Mugo et al., 2010) สนับสนุนความถูกต้องของ
VMS มา สถานที่ตกปลาและข้อมูลด้านสิ่งแวดล้อมที่เกี่ยวข้อง.
SST อย่างยิ่งที่มีอิทธิพลต่อการกระจายปลาโอแถบใน
แปซิฟิกตะวันตกเฉียงเหนือ (Mugo et al., 2010) และภาคตะวันตกเฉียงใต้
ของมหาสมุทรแอตแลนติก (de Oliveira et al., 2010) ซึ่งปลาที่พบ
ส่วนใหญ่ในเวลา .158C ( ป่าและแฮมป์ตัน, 1993) SRS Chl การไล่ระดับสี
และ SSHA เป็นเครื่องมือในการระบุคุณลักษณะของมหาสมุทรที่เกี่ยวข้อง
กับการรวมตัวของสายพันธุ์หญ้าอาหารสัตว์ (Zainuddin et al., 2008).
กลไกที่เป็นไปได้ผลในการรวมตัวเหล่านี้จะ
เกินขอบเขตของบทความนี้และได้รับการกล่าวถึงในที่อื่น ๆ
(โอลสัน 1991 ; Lehodey et al, 1998;. Bakun 2006; Fonteneau, et al.,
2009. Mugo et al, 2010) กรณีศึกษานี้แสดงให้เห็นว่าใน
ระดับปฏิบัติการข้อมูล VMS สามารถใช้งานได้จริงใกล้

Results (Thai) 3:

SST CHL , เป็น , และเข้ารหัสแบบ SSHA ที่สร้างความเสียหายได้มาสถานที่ตกปลา( รูปที่ 4B ( D ) อยู่ระหว่าง 17 298c ; 0.07 0.7 มก. M23และ230 50 เซนติเมตร ( รูป 4D ) เหล่านี้จะคล้ายกับช่วงที่เหมาะสมสำหรับชนิด 24.48c ( 20.4 ) 0.07 จำกัด0.26 mg M23และ 28 12 เซนติเมตร ) ที่ได้ในก่อนหน้านี้งาน ( mugo et al . , 2010 ) สนับสนุนความถูกต้องของสร้างความเสียหายได้มาสถานที่ตกปลาและข้อมูลด้านสิ่งแวดล้อมที่เกี่ยวข้องSST ขออิทธิพลการปลาทูน่าปลาทูน่าในภาคตะวันตกเฉียงเหนือแปซิฟิก ( mugo et al . , 2010 ) และตะวันตกเฉียงใต้มหาสมุทรแอตแลนติก ( de Oliveira et al . , 2010 ) ซึ่งปลาที่พบส่วนใหญ่ที่ 158c ( ป่าและ Hampton , 1993 ) SRS CHL มีการไล่ระดับสีเป็นเครื่องมือในการระบุและการเข้ารหัสแบบ SSHA มหาสมุทรคุณลักษณะที่เกี่ยวข้องด้วยการรวมของพืชอาหารสัตว์ ( zainuddin et al . , 2008 )กลไกที่เป็นไปได้ที่เกิดขึ้นในการรวมเหล่านี้อยู่นอกเหนือขอบเขตของบทความนี้และได้รับการกล่าวถึงในที่อื่น ๆ( โอลสัน , 1991 ; lehodey et al . , 1998 ; บาคุน , 2006 ; fonteneau et al . ,2009 ; mugo et al . , 2010 ) กรณีศึกษานี้แสดงให้เห็นถึงวิธีการที่ระดับปฏิบัติการ , VM สามารถใช้ข้อมูลที่ใกล้จริง