基于北斗船位数据的拖网捕捞追溯方法研究

水产品安全关系到国计民生,北斗船位数据辅助拖网捕捞追溯,将为水产安全管理增添新的手段。根据航速与航向差的阈值确定拖网渔船捕捞状态,计算累计捕捞时间,作为某区域一段时间的捕捞强度。通过船位追溯渔船、渔场、渔港,掌握水产品的来源与累计捕捞时间,再结合渔场、渔区等信息,实现水产品的追溯。文章研究了作业渔场位置、累计捕捞时间、捕捞努力量等信息的提取方法,实现了渔港的渔船追溯并获得渔港水产品的来源地,可准确到单个捕捞渔场。     

基于北斗卫星数据的拖网渔船状态与网次提取

拖网网次是捕捞努力量计算的重要参数,拖网渔船捕捞在放网、拖网、起网过程中速度变化非常明显,北斗船位数按3 min间隔记录渔船的经纬度位置、航速、航向、时间等信息,通过航速可以判断渔船状态。本文对浙嵊渔10201、浙嵊渔10243双拖网调查船的航速进行统计,划分拖网捕捞状态的航速阈值为0.8~1.6m/s,借助北斗船用终端记录的航速,判断渔船状态,提取出全部处于拖网作业的网次,并与现场记录的起放网时间和位置进行了比较验证,放网时人工记录与北斗记录时间差平均为4.3 min,起网时人工记录与北斗记录时间差平均为7.2 min,放网的GPS位置与北斗位置距离差值平均为0.35 nmi,起网的GPS位置与北斗位置距离差值平均为0.24 nmi。     

基于北斗船位数据的流刺网网次和方向提取方法研究

渔船监测系统(vessel monitoring system,VMS)在渔业管理中发挥着重要作用,一直以来都受到各国及渔业组织的重视,我国近海渔船主要采用基于北斗的VMS系统。刺网是我国主要的捕捞作业方式之一,提出一种使用北斗数据提取流刺网作业网次以及网长和方向的方法。该方法使用阈值综合判别的方法判断捕捞作业的状态,通过航速、空间距离、时间间隔和航向变化的阈值判别作业时收网状态的船位点,然后根据收网状态的起始点判定放网状态的起始点。根据范例中提取的516组网次,使用程序判别的船位点和人工判断的船位点有74%相同,表明有较好的一致性,具有精度高、处理快速、实时程度高的特点。该方法可为我国渔业管理和相关研究提供新的手段,并可应用于捕捞控制、海上执法等多个领域。     

北斗卫星数据提取耙刺渔船作业状态方法研究

耙刺类渔具对海底破坏力较强,对其捕捞特征研究有助于完善渔法规范。耙刺是耙掘浅海底栖贝类的主动性渔具,作业过程可以分为慢速、拖曳耙刺、航行三种状态,各状态航速差别明显,能通过航速大小进行区分。北斗船位数据记录了一系列船位点的时间、航速、经纬度等信息,根据航速频率变化率可以确定阈值,由阈值区分出拖曳耙刺状态和非拖曳耙刺状态,从而计算获得拖曳耙刺状态的累计时间和拖曳里程。利用样点验证显示状态判断正确率在98%以上,可以很好的为渔业分析与管理提供参考。     

基于北斗船位数据的拖网渔船捕捞努力量算法研究

渔船捕捞作业行为识别算法准确率直接影响捕捞努力量的估算精度，现有的捕捞作业行为识别算法存在特征局限及算力要求高等问题。基于2019—2021年辽宁省拖网渔船的北斗船位数据计算捕捞努力量，构造含空间信息的特征向量和基于极限梯度提升算法的拖网渔船捕捞作业行为识别模型。结果表明，模型的准确率、敏感性、特异性和马修斯相关系数分别为96.47%、99.58%、95.02%和0.923 4。捕捞努力量平均绝对误差为0.100 9 kW·h,均方根误差为0.985 1 kW·h。研究证实，提出的捕捞努力量算法精度较高，可为渔业资源评估和限额捕捞管理提供基础数据支撑。     

基于渔船捕捞行为特征的远洋延绳钓渔场捕捞强度计算

渔场捕捞强度信息可以为渔业资源评估和管理提供帮助。本研究结合2017年10—11月船舶自动监控系统(AutomaticIdentificationSystem,AIS)信息和同期中国中西太平洋延绳钓渔船捕捞日志数据,通过挖掘延绳钓渔船作业航速和航向特征,建立渔场作业状态识别模型,提取渔场捕捞强度信息。以3～9节为航速阈值和0°～10°及300°～360°为航向阈值,渔船作业状态识别准确率为68.29%。阈值识别和日志记录的捕捞强度信息在空间上相关性很高(0.96),基于AIS信息挖掘的渔船捕捞强度空间分布特征和实际非常相似。阈值识别和日志记录的捕捞强度信息在空间上与单位捕捞努力量渔获量(catch per unite of effort, CPUE)、渔获尾数、渔获重量和投钩数的空间相关系数均大于0.62,基于AIS信息挖掘的渔船空间捕捞强度也可替代用于渔业资源分析。     

基于神经网络和VMS的渔船捕捞类型辨别

不合理的捕捞方式会导致海洋渔业资源衰退以及海洋生态环境破坏。近年来,渔船监测系统已被用于渔船安全监督、渔业资源管理、海洋生态环境保护等方面。文章以中国近海15艘流刺网渔船、39艘拖网渔船、24艘流动张网渔船共78个样本为研究对象,以BP(back propagation)神经网络为研究模型,借助2014年北斗渔船监测系统(VMS)中对应渔船的航速和航向数据对其作业方式进行辨别。结果显示,基于航速和航向的渔船作业方式辨别正确率分别为93.6%和91%,两者均能较好地对捕捞类型进行分类,且航速的分类精度高于航向。拖网和流动张网渔船分类的正确率在90%以上,而流刺网渔船仅为70%,原因可能是流刺网在空间上的移动较复杂,减弱了航速和航向变化的规律性。     

浙江省帆张网捕捞强度分布的提取方法

捕捞强度是渔业资源管理和评估领域的重要参数之一。传统的计算方法无法满足实时、大范围、快速统计时空分布的需要。本文提出根据VMS数据对渔船生产活动划分作业阶段；结合帆张网渔船的作业特点，采用阈值划分和密度聚类算法提取网位，计算各航次的捕捞时长；划分地理格网并累加其范围内的捕捞时长，以各格网平均每平方公里累计捕捞时长(h/km2)作为帆张网捕捞强度的量化依据，并可视化捕捞强度空间分布。本研究以2017年浙江省所属帆张网渔船的北斗VMS船位数据为研究对象，共提取有效作业航次733个，网位6021个，累计捕捞时长736 761.78h。在121.6E~126.5E，27.6N~33.9N范围内划分0.1°×0.1°地理格网，2017年上半年帆张网捕捞相对分散，各格网平均捕捞强度11.26 h/km2；下半年相对集中，平均捕捞强度12.83 h/km2；全年平均14.76 h/km2。其中，在125.4E~126.1E，31.2N~32.1N范围内捕捞强度最大，平均28.51 h/km2。本文设计的网位提取、捕捞时长、捕捞强度空间分布，为分析帆张网渔船作业状态和捕捞强度量化提供新的研究思路。     

船位监控系统数据挖掘与应用研究进展

船位监控系统(vessel monitoring system,VMS)作为一种渔船监控手段,同时也为渔业科学研究提供了一种新的数据来源。VMS数据记录了渔船实时的船位、航速、航向等动态信息,已被广泛应用于海洋渔业的诸多领域。本文结合国内外研究现状,对VMS数据分析挖掘方法进行了归纳和总结,对采用VMS数据进行捕捞努力量估算、渔民行为特点和渔场分析、捕捞活动对海洋生态环境影响等方面的研究进展进行了综述,并在此基础上分析了VMS数据在海洋渔业上的应用前景及其存在的问题,对今后我国采用VMS数据进行相关研究提出了建议。     

西南大西洋鱿鱼钓渔船作业空间分布及其与环境的关系

为了解西南大西洋鱿鱼钓渔船捕捞作业空间分布特征及其与海洋环境的关系, 本研究基于 2018—2019 年 1—5 月的西南大西洋鱿鱼钓渔船船位数据挖掘渔船捕捞努力量信息, 统计分析了渔船作业重心变化; 结合同期的海表温度(sea surface temperature, SST)、海面高度(sea surface height, SSH)、底层温度(bottom temperature, BT)和叶绿素 a 浓度(chlorophyll-a, CHL-a) 4 种环境数据, 绘制环境因子和捕捞努力量的空间分布叠加图, 定性分析了捕捞努力量空间分布与环境因子的关系。采用广义加性模型(generalized additive model, GAM)构建捕捞努力量对海洋环境非线性表达方式, 分析海洋环境变动对西南大西洋鱿鱼钓渔船捕捞的影响。结果表明: 1—5 月研究区域渔船捕捞努力量呈现先增后减趋势, 其中 2 月捕捞努力量最高; 渔船作业重心具有明显的纬向月变化特征, 1—5 月渔船作业重心整体呈现由北向南转移。鱿鱼钓渔船主要在 SST 8~15 ℃, SSH –0.14~0.16 m, BT 5~8 ℃和 CHL-a 浓度 0.2~0.6 mg/m3 范围内作业。GAM 模型表明空间因子和环境因子对西南大西洋鱿鱼钓分布有显著影响。经度和纬度的协同作用对捕捞努力量的解释方差贡献最大, SST、SSH、CHL-a 浓度和 BT 4 个环境因子对捕捞努力量均有重要影响。 所有变量对捕捞努力量的影响作用都是非线性的, 其中 SST 影响最密切范围在 14~15 ℃, SSH 影响最密切范围是 ?0.1~0.02 m, BT 影响最密切的范围是 5~6 ℃, CHL-a 浓度影响最密切范围是 0.2~0.4 mg/m³ 。     

远洋捕捞渔船电子监控视频文字信息提取

计算机图像处理技术发展迅速,基于OCR(Optical Character Recognition)的图像文字提取得到广泛应用。在远洋渔业捕捞中,EMS(Electronic Monitoring System)逐渐开始使用,视频中文字信息提取是系统的重要功能之一。通过左右舷、前甲板、后甲板安装的4个摄像头,获取渔船作业的视频影像,再利用jTessBoxEditor软件生成图片样本,人工添加文字标签,然后通过tesseract软件训练标注的样本,制作traineddata字库,最后用Python编程提取远洋捕捞渔船监控视频中的时间、位置、航速、航向等信息,提取的960条记录,经与原图片对比全部正确,提取的文字信息可为视频存档和渔业管理提供参考。     

我国海洋渔船发展策略研究

阐述了我国渔船发展的现状:捕捞渔船数量多、规模大、能耗高,木质渔船仍是捕捞渔船的主体;渔船玻璃钢化具备了一定的技术和产业基础,但发展滞缓;远洋渔船建造技术基础初步形成;船型优化技术研究与应用取得成效。指出了我国渔船装备存在的主要问题:渔船装备老化现象严重;船型杂乱;主机配置及船机桨匹配差异大;玻璃钢渔船推广应用难度较大;过洋性作业渔船装备面临升级换代;大洋性作业渔船整体性能落后。提出了发展战略:重点推进近海渔船"以小置大、以钢代木"工程,实施标准化升级改造;加快实施远洋渔船装备国产化进程;发展现代化科学考察船和渔政管理船;鼓励发展海上养殖渔船与休闲垂钓渔船。     

秘鲁沿岸秘鲁鳀渔场及渔汛分析

秘鲁鳀(Engraulis ringens)是栖息于东南太平洋沿岸的小型中上层鱼类,了解秘鲁鳀渔场和渔汛的状况有助于渔情预报工作的开展进而实现资源的合理利用。利用2005~2014年秘鲁各港口的上岸量数据,以上岸量(landings)、总捕捞努力量(fishing effort)和单位捕捞努力量渔获量(CPUE)为指标分析秘鲁鳀渔场分布及渔汛;结合二因素方差分析(two-factor analysis of variance)探究渔场月份和纬度上的显著性差异;利用分位数的方法,找出各年的旺汛时间。研究表明,每年的4~6月和11~12月为秘鲁鳀的主汛期;主要的捕捞区域分布在7°S~13°S;渔汛的前中期,上岸量和捕捞努力量有着明显的年间差异,而CPUE在渔汛后期年间差异明显。方差分析表明,不同月份和不同纬度对捕捞努力量[ln(effort+1)]有极显著的影响(P0.01);5月为一年中最主要的捕捞阶段。旺汛期分析表明,第一渔汛阶段的旺汛一般在5月出现,而第二渔汛阶段的旺汛一般在11月出现。研究结果有助于对秘鲁沿岸秘鲁鳀渔场及渔汛的认识。     

Improved estimation of trawling tracks using cubic Hermite spline interpolation of position registration data

For control and enforcement purposes, all fishing vessels operating in European waters are equipped with satellite-based Vessel Monitoring by Satellite systems (VMS) recording their position at regular time intervals. VMS data are increasingly used by scientists to study spatial and temporal patterns of fishing activity and thus fishing impact (e.g. surface of sea bed trawled during a fishing trip). However, due to their low resolution (2 h basis), these data may provide a biased perception of fishing impact. We present here a method aiming at interpolating vessel trajectories from VMS data points to obtain higher-resolution data on vessel trajectories which in turn should provide improved estimates of the spatial and temporal patterns of fishing activity and hence fishing impact. This method is based on a spline interpolation technique, the cubic Hermite spline (cHs), using position, heading and speed to interpolate the trawl track of a vessel between two succeeding VMS data points. To take uncertainty of the interpolated track into account, the method also determines a confidence interval, which represents the spatial distribution of vessel presence probability between two successive VMS positions. The cHs method was compared to the straight line interpolation technique using a reference data set with intervals of 6 min which was assumed to represent the real trawl tracks. The results showed that the cHs method approximates the real trawl track markedly better than a straight line interpolation. The cHs method should therefore be preferred to the conventional straight line approach to interpolate vessel tracks in studies aiming at estimating fishing impact from VMS data.     

Development of performance indices for the Newfoundland and Labrador snow crab (Chionoecetes opilio) fishery using data from a vessel monitoring system

This study investigates the potential for using data from a vessel monitoring system (VMS) to create indices of commercial fishery performance that may be used in monitoring snow crab resource status. Fishing hours were screened from hourly positional signals to create an index of fishing effort (hours fished) for comparison with that derived from logbooks (number of trap hauls). Similarly, a VMS-based fishing catch per unit of effort (CPUE) index was developed for comparison with CPUE derived from logbooks. Analysis of these indices showed that VMS-based fishing effort and CPUE indices can be interpreted to provide reliable complementary or alternative indices to logbooks for assessment of fishery performance in the Newfoundland and Labrador (NL) snow crab (Chionoecetes opilio) fishery. We also developed a VMS-based index of fishing efficiency and illustrate how it can be applied toward understanding various behaviors and anomalies in the fishery. VMS data may offer other potential applications for snow crab assessment and management. Our approach and methods are applicable to other commercial fishery resources worldwide that are monitored using vessel monitoring systems.     

Use of individual types of fishing effort in analyzing catch and effort data by use of a generalized linear model

Fishing effort is a function of many (continuous) variables which fishers can manipulate. However, when catch and fishing effort data are analysed using a generalized linear model, individual types of fishing effort usually enter as a composite quantity. But not all quantities can be combined into a composite quantity. Use of such data this way generally leads to a loss of information and incurs a model bias. In this paper, I analyse catch and effort data for the blue swimmer crab off South Australia by a direct use of individual types of fishing effort to extract a relative index of biomass, and use the concept of homogeneous functions to present some of the results. I also give formulae for choosing a combination of different types of fishing effort to effect a specified level of catch in both absolute and relative terms. Assuming that catch follows an independent gamma, normal, negative binomial, or Poisson distribution, fitting of a generalized linear model with a log-link function to the commercial catch and effort data suggests that: (1) the exploitable biomass remained relatively constant from 1 July 1983 to 30 June 1996; (2) the relative instantaneous rate of fishing mortality of a particular sex and age (if gear selectivity was constant over time) slightly increased over time; (3) a 1% increase in the number of days fished gave about 0.85% increase in catch whereas a 1% increase in the number of people on a boat led to only about a 0.45% increase in catch. This implies that use of a composite measure of fishing effort such as boat days and man days when analysing catch and effort data is inappropriate for this fishery. Although a generalized linear model may be a reasonable first-order approximation, catch and effort data are best interpreted through a process model.     

福建海区单拖渔业现状浅析

本文根据1998-2003年福建海区拖网渔业资源监测以及1995-1997年间闽南台湾浅渔场单拖渔业资源调查、1998年和2000-2001年福建海区拖网定点调查的资料,论述和分析福建海区单拖渔业的现状。结果表明:目前整个单拖渔业虽然船数削减,实际却加大渔船功率,作业时间延长,促使年产量、单位产量不断提高,导致渔获组成发生很大变化,由低质小型鱼类、生命周期短的头足类、虾蟹类支撑,渔获鱼类质量较差,经济效益下降;另一方面头足类、虾蟹类资源量年间波动性较大,易受捕捞过渡影响,很难长时间承担目前捕捞压力。为此,文中提出加强严格实行"双控制度"及控制网目规格等管理建议和意见,为有关渔业管理和生产部门提供参考依据。     

基于北斗船位数据的江苏渔船航次分析

北斗船舶监控系统(VMS)包含渔船的位置、航速等数据,能用于挖掘渔船作业的动态信息。利用VMS数据对江苏渔船的航次和平均离岸距离进行提取,分析不同船长、类型、作业期、地区等条件下航次和平均离岸距离的特点。结果显示:1)江苏不同作业类型渔船航次差别明显,刺网航次数量最多,占总航次数的84.6%,围网和张网作业渔船的平均离岸距离和平均作业时间大于其他作业类型,围网作业渔船最远可达174.02 km;2)江苏渔船大部分为中小型渔船,作业的平均离岸距离比较小,基本在80 km以内,平均离岸距离随着吨位和功率的增大而线性增大;3)全年的航次数量变化分布整体中间低两边高,4月、9~11月航次数较多,2月、5~7月航次数较少;4)江苏不同区县渔业差距较大,航次数最多的为南通启东市、如东县和盐城射阳县,渔船作业平均离岸距离最远的为苏州太仓市,最远可达332.38 km。研究结果可为江苏省渔业管理提供参考依据。