【目的】探究不同捕捞种类在不同季节对海洋环境的需求，构建科学的栖息地模型，为中西太平洋鲣鱼渔场预报奠定基础。【方法】根据2009―2017年中西太平洋海域鲣鱼渔业统计数据，结合海洋遥感获得的海表温度（SST）和叶绿素浓度（CHL）等数据，以及海表水温梯度（GSST），以捕捞努力量作为适应性指数，构建不同环境因子权重的栖息地适宜性指数（HSI）模型，优化筛选出最佳模型，并以2018―2019年渔业生产统计数据进行验证。【结果】2009―2017年中，3―5月最优模型权重方案为模型1,HSI大于0.6海域中其渔获量和捕捞努力量所占比例达77.8%和74.6%;6―8月和9―11月的最优模型权重方案为模型6,HSI大于0.6海域中其渔获量和捕捞努力量所占比例达79.5%、76.2%和74.6%、71.3%;12月―翌年2月的最优模型权重方案为模型10,HSI大于0.6海域中其渔获量和捕捞努力量所占比例达79.7%和76.6%。2018和2019年各月HSI大于0.6海域中其渔获量和捕捞努力量所占比例在78%～90%之间，验证模型准确。【结论】环境因子在不同月份对中西太平洋海域鲣鱼的栖息地影响程度不同，3―5月SST、GSST和CHL权重相等，6-8月和9-11月权重最高的环境因子是GSST,12月―翌年2月权重最高的环境因子是CHL。较算术平均法而言，赋予各因子不同的权重系数可有效提高准确率。