挪威新型南极磷虾拖网加工船的改装工程已完工

挪威原来是一个老牌的捕鲸国家。在2003-2004年期间,挪威曾以南太平洋瓦努阿图船旗国形式在南大洋进行南极磷虾的捕捞。2005年起终止了瓦努阿图船旗国的捕捞,改为挪威船旗国的捕捞。挪威捕捞南极磷虾的历史虽然不长,但后来居上,其产量居各捕捞南极磷虾国家之首。例如,在2005／2006年的南极磷虾捕捞季节中,     

南太平洋长鳍金枪鱼管理策略及中国的对策

2019年中西部太平洋海域南太平洋长鳍金枪鱼总渔获量为85050吨，比2017年的渔获量峰值少8365吨，其中96%的渔获量由延绳钓渔船捕捞。2018年南太平洋长鳍金枪鱼最新的资源评估结果表明该鱼种既没有资源型过度捕捞，也没有努力量型过度捕捞。中西部太平洋渔业委员会（WCPFC）于2005年首次通过了南太平洋长鳍金枪鱼管理措施，旨在限制公约区南纬20°以南的捕捞努力量。2014年WCPFC通过了捕捞控制规则的养护和管理措施，并制定了发展南太平洋长鳍金枪鱼管理策略的工作计划。南太平洋长鳍金枪鱼管理目标，目的是将南太平洋长鳍金枪鱼资源维持在临时目标参考点以上。在此基础上，通过南太平洋长鳍金枪鱼管理路线图，修订新的南太平洋长鳍金枪鱼养护和管理措施。本文分析了中西部太平洋渔业委员会南太平洋长鳍金枪鱼管理措施的制定和修订历程，分析南太平洋岛国提出的基于专属经济区的渔业管理制度对中国南太平洋长鳍金枪鱼渔业的影响，探讨了中国南太平洋长鳍金枪鱼渔业的调整方向和初步应对策略。     

基于ADASYN和Stacking集成的南太平洋黄鳍金枪鱼渔场预报模型研究

为提供更为准确的南太平洋黄鳍金枪鱼(Thunnus albacores)渔场预报信息，针对传统渔场分类问题中渔场和非渔场样本数据分布不均衡的问题，提出了一种基于自适应综合过采样(ADASYN)和Stacking集成的渔场分类模型——A-Stacking模型。利用2008—2019年南太平洋黄鳍金枪鱼的渔业数据，结合时空因子、海洋环境因子共32个特征要素(月份、经纬度、海平面异常、涡动能、叶绿素a浓度、叶绿素梯度、叶绿素距平、海表温度梯度、海表温度距平以及0～500 m水层的垂直温度和盐度)建立了南太平洋黄鳍金枪鱼渔场预报模型。为了验证模型的可靠性，将CART、Adaboost、GBDT、XGBoost、KNN、RF和Stacking模型对照。结果显示，A-Stacking模型具有更高的准确率、召回率、F1-score、G-mean和AUC值，且模型的ROC曲线和PR曲线能较好地包含其他模型，表明模型的分类效果更好。研究表明，A-Stacking集成模型对南太平洋黄鳍金枪鱼渔场的预报效果较好，能有效处理不均衡数据的渔场分类问题，可为今后的渔场预报方法提供参考。