科学计算名义CPUE (catch per unit effort)是准确预测渔业资源丰度分布的先决条件。延绳钓渔业的渔获量和努力量的统计结果受空间跨度的影响,由于数据来源的不同导致名义CPUE计算结果存在差异,可能影响渔场预测精度。本研究依据密克罗尼西亚海域延绳钓渔船渔捞日志和VMS(vessel monitor system)得到的渔业数据,计算得出黄鳍金枪鱼(Thunnus albacares)的两种名义CPUE。基于BiLSTM (Bi-directional long-short-term memory)模型,将两种名义CPUE分别作为模型输入,结合空间要素和海洋遥感环境数据,建立黄鳍金枪鱼的渔场预报模型,并评价不同的名义CPUE输入对渔场预测精度的影响；通过SHAP(SHapley Additive exPlanations)分析,得出对黄鳍金枪鱼渔场预测的重要变量；通过不同名义CPUE的地理空间分布得出渔场的时空分布特征。结果表明,BiLSTM模型可用来预测黄鳍金枪鱼渔场,具有良好的预测效果；基于VMS计算的名义CPUE比基于渔捞日志计算的名义CPUE建立的BiLSTM渔场预测模型有更高的精度。影响黄鳍金枪鱼渔场预测的重要变量是:叶绿素浓度,200 m水层的溶解氧浓度,300 m水层的温度,200 m水层的温度和经度等。基于渔捞日志的渔场南北分散,而基于VMS的渔场主要集中在南部,由温度和溶解氧浓度的垂直剖面图推测基于VMS得出的渔场更合理；密克罗尼西亚海域黄鳍金枪鱼渔场在一二季度分布较为密集。本研究证明基于VMS可计算延绳钓渔业的名义CPUE并用于渔场预测；基于本研究的结果,当以较小空间尺度研究金枪鱼延绳钓渔场时,建议按照VMS的方式逐条记录渔获位置,以网格化计算CPUE,从而提高渔场预测精度。