采用卷积神经网络构建西北太平洋柔鱼渔场预报模型

对远洋渔场资源和位置进行预报可以为远洋渔业生产及管理提供重要信息。该研究针对西北太平洋柔鱼渔场，利用海洋表面温度遥感信息和中国远洋渔船生产资料，基于深度学习原理，选取卷积神经网络构建西北太平洋柔鱼渔场预报模型。根据不同月份、不同通道构建了多种数据集，用于训练渔场预报模型。训练结果表明，4个通道组合的数据集的训练结果最优，渔汛早期（7-8月）、中期（9月）和后期（10-11月）测试样本的准确率分别为80.5%、81.5%和81.4%。以2015年的真实渔场数据对模型进行验证，模型的平均召回率为82.3%，平均精确率为66.6%，F1得分平均值为73.1%，预测的高产渔区与实际作业的高单位捕捞努力量渔获量区基本匹配。该研究构建的渔场预报模型可以获得较好的准确率，可为其他鱼种的渔场预报模型构建提供新的思路。     

北太平洋长鳍金枪鱼延绳钓渔场分布及其与海水表层温度的关系

根据北太平洋长鳍金枪鱼渔获量、海水表层温度等数据,研究了长鳍金枪鱼渔获量的分布区及其海水表层温度(SST)的统计特征.结果表明,北太平洋长鳍金枪鱼渔场主要分布于25～40°N之间的海域.长鳍金枪鱼渔场区平均SST为23.6℃,中位数为24.5℃,多数渔场区位于暖温带海域,其平均SST多数为16～28℃,产量数据分布为正偏.海水表层温度为16～23℃的海域,长鳍金枪鱼的平均产量和平均CPUE变化趋势类似,且表层温度为18～20℃的海域,长鳍金枪鱼的平均产量最高.渔获量分布于表层温度为16～23℃和24～27℃海域,但主要集中于16～23℃的范围.交叉相关分析表明长鳍金枪鱼CPUE同太平洋年际振荡指数具有相关性.     

基于贝叶斯概率的印度洋大眼金枪鱼渔场预报

本文采用贝叶斯概率为模型基础框架,利用来自印度洋金枪鱼管理委员会(IOTC)的大眼金枪鱼延绳钓历史渔获统计数据和美国国家海洋大气管理局(NOAA)的海温最优插值再分析数据,进行适用于印度洋金枪鱼延绳钓渔场的模型参数估算与预报模型构建。模型回报精度验证结果表明,印度洋大眼金枪鱼延绳钓渔场综合预报的准确率达到了65.96%。模型预报结果用概率百分比来表示,符合渔业资源分布的客观特点。利用中分辨率成像光谱仪MODIS提供的SST产品进行业务化运行的渔场预报,利用模型结果每周生成印度洋大眼金枪鱼延绳钓渔场概率预报图,用不同大小的圆形来表示渔场概率的高低,可以为印度洋区域的远洋渔业生产提供信息支持。     

海洋环境因子对日本海太平洋褶柔鱼渔场时空分布的影响

根据2010—2013年11—12月日本海太平洋褶柔鱼(Todarodes pacificus)的渔获生产数据,并结合遥感获取的海洋环境数据,利用渔获量重心法、地统计插值和数理统计方法,分析了太平洋褶柔鱼的资源丰度与渔获量重心的时空变化及其与主要环境因子(海表温度、叶绿素浓度、海流)之间的关系。研究表明,渔场重心每年稍有差异,经度重心集中在132°20′E附近;纬度重心集中在36°30′N和37°30′N两个位置附近。GAM模型显示,日本海太平洋褶柔鱼渔场的最适海表温度为16~18℃;最适叶绿素a浓度为0.37~0.45 mg/m3。海洋环境与单位捕捞努力渔获量(CPUE)的回归方程的显著性检验表明,除了叶绿素a浓度呈一般显著外,海表温度和空间因子在CPUE上的回归均极显著(P0.01),符合统计意义。4年间渔场的适宜环境范围有所差异,推断主要是日本海海域对马暖流、东朝鲜暖流与里曼寒流相互交汇的强弱作用力引起的,也有不同年份季风的强弱不同以及全球气候变化的因素存在。每一年的渔场海洋环境因子稍有差别,对其资源量的影响巨大。     

基于Logistic回归模型的西非沿海欧洲沙丁鱼渔场与环境因素关系模型的构建

为研究西非沿海不同季节海洋环境因素对欧洲沙丁鱼Sardina pilchardus渔场形成的影响,基于Logistic模型,利用2007—2011年中国渔船在西非沿海捕捞欧洲沙丁鱼的渔业数据和网络获取的海洋环境遥感数据[包括海表温度(SST)、叶绿素a浓度(Chl)和海面高度异常(SSHA)],构建了春、夏、秋、冬4个季节欧洲沙丁鱼渔场与环境因素关系的模型,利用逐步回归法对自变量进行筛选,并对最优回归模型进行评价,最后利用该模型对4个季节影响欧洲沙丁鱼出现的各个环境要素进行了分析。结果表明,4个季节欧洲沙丁鱼的出现与地理位置有着密切的关系,而在4个季节中环境因素对欧洲沙丁鱼出现有着不同的作用,即春季影响欧洲沙丁鱼出现的显著因子为SST和SSHA,夏季为Chl和SSHA,秋季为SST,冬季则为SSHA。该研究结果对欧洲沙丁鱼渔场形成机制分析具有一定的应用价值。     

西北太平洋柔鱼渔情速报系统的开发

The neon flying squid, Ommastrephes bartrami, is one of the most important jig fisheries in the northwest Pacific Ocean. In order to understand the movement of O. bartrami fishing-ground better and supply O. bartrami fishing-ground information for Chinese fishing boats in the northwest Pacific ocean, the fishing condition analysis and forecasting system of O. bartrami was developed successfully. The system was based on established comprehensive database, which included the catch data of O. bartrami (total yields, count of total fishing boats, fishing position etc. ) and oceanic environmental information (SST, SST gradient etc. ). Artificial intelligent technology about case-based reasoning was also combined with GIS component technology successfully in the system. The process and function of system establishment are composed of four parts: setting up of case database for central fishing-ground and its environmental factors, knowledge reasoning of fishery information, GIS visualization analyzing as well as trend forecasting of central fishing-ground and information production mapping. At last as an example of the results, an experimental central fishing-ground forecasting of O. bartrami from 9 to 15 in July 2002 in the northwest Pacific Ocean was given in the paper. The results showed that through three class similar searching forecasting central fishing-ground would move west, and indicating that forecasting of the system for O. bartrami central fishing-ground was correct by comparing to real fishing-ground from 16 to 22 in July 2002. Consequently, artificial intelligent expert system technology about case-based reasoning is a useful method for fishing condition and fishing-ground forecasting.     

浙江省近海渔运船转载信息提取

渔运船是从事渔获物运输的专用船舶,能够提高捕捞渔船作业效率,增加捕捞渔船的作业强度。为掌握渔运船在海上的转载情况,从而间接了解捕捞渔船作业强度,该研究提出一种基于北斗船位数据的以设定航速阈值、距离阈值和时间阈值来提取渔运船转载信息的方法。如果渔运船和捕捞渔船距离小于50 m,且期间有持续3条以上的船舶监控系统(Vessel Monitoring Systems,VMS)记录,则认为可能发生了1次转载,并记录下相遇的时长、船名、空间位置。以浙江省为例,利用该方法从2018年浙江省的北斗船位数据中提取渔运船的海上转载信息,并进行统计分析。结果表明,有转载记录的渔运船808条,参与转载的捕捞渔船3 548条,共转载28 916次。渔运船停船转载占比21.0%,以1～1.4 m/s低速航行的作业状态转载占比53.7%,转载时长小于12.5 min的占比81.3%,同时得到渔运船转载的热点分布,转载累积时长最长的空间网格为122.5°E～123°E,31.5°N～32°N,转载累积时长187 h,其次为122°E～122.5°E,28°N～28.5°N,转载累积时长150h。通过分析渔运船海上转载位置和转载累积时长的空间分布情况可掌握捕捞渔船作业的时空变化特点,为渔业限额捕捞精细化管理提供依据。     

西北太平洋公海日本鲭(Scomber japonicus)胃含物及其摄食等级研究

为了解我国公海灯光围网渔业开发现状及其主要渔获经济品种的基础生物学及其食性特征，根据2016年8-11月及2017年4-11月在西北太平洋公海生产船取样的日本鲭（Scomber japonicus）基础生物学现场测定数据，对其食性特征、摄食等级、生态位宽度等进行研究。结果表明，西北太平洋日本鲭主要摄食虾类、鱼类和桡足类等9大类16小类饵料生物，其中，虾类是最重要的饵料种类，以磷虾类最多；鱼类以未定种鱼类和远东拟沙丁鱼（Sardinops sagax）为主，鱼类饵料的质量百分比（W）比虾类高，但数量比例（N）不及虾类一半。日本鲭在夏、秋季比冬、春季胃含物种类的丰富度、摄食等级相对更高，具有一定的季节性变化。叉长小于300 mm或体质量小于300 g的日本鲭摄食强度与胃饱满指数（P）无明显变化；叉长大于300 mm或体质量大于300 g时，摄食等级与胃饱满指数均随体长或体质量增大呈现增大趋势；叉长大于300 mm的日本鲭由于摄食更多大型饵料，生态位宽度比叉长小于300mm的日本鲭普遍低。结果为今后西北太平洋日本鲭渔业的资源管理及可持续开发提供基础依据。     

基于栖息地指数的阿拉伯海鲐鱼渔情预报模型构建

为了更好地了解和可持续开发利用阿拉伯海澳洲鲐(Scomber australasicus)资源,采用2016—2017年1、2、11和12月主渔汛期间我国公海围网渔船在阿拉伯海的鲐鱼生产数据,结合海表温度(Sea surface temperature,SST)、混合层厚度(Mixed-layer thickness, MLT)、海面高度异常(Sea level anomaly, SLA)、叶绿素a浓度(Chlorophyll-a concentration, CHL)环境数据,分别构建了以渔获量(Fish catch, FC)和作业次数(Fishing times, FT)为基础的栖息地指数(Habitat suitability index, HSI)模型:FC-HSI和FT-HSI模型。在HIS0.6的海域,2016和2017年实际渔获量占比分别为76.25%和80.03%。利用2018年的实际生产数据对模型进行预报准确度验证,得出在HIS0.6的海域,实际渔获量占比分别为45.68%和50.15%,FT-HSI模型的预报结果优于FC-HSI模型。结果表明,基于SST、MLT、SLA、CHL的FT-HSI模型能够较好地预测阿拉伯海鲐鱼的中心渔场。     

渔场环境信息等值线绘制及其算法的开发实现

绘制等值线是对各类环境要素进行可视化表达的重要方式之一。根据海渔况预报过程中海水表层温度等海洋环境要素数据多规则网格分布的特点,介绍了四边形进行三角网格化并插值生成原始等值线的过程步骤,并利用Visual C 成功开发了渔场环境要素等值线的绘制模块。同时,针对所生成的原始等值线尖锐角过多、不够光滑的特点,给出了一种在保留原始等值点的基础上,补充等值线顶点个数以消除等值线上尖锐角的新的平滑算法,对其平滑过程进行了理论证明并给出了等温线绘制实例。最后,分析讨论了与商业化软件ArcView中的等值线绘制效果差异及其优点。