中國近海捕撈機(jī)動漁船航次特征數(shù)據(jù)挖掘

高明遠(yuǎn)，張勝茂，湯先峰，樊偉，范秀梅，伍玉梅，朱文斌

(1.上海海洋大學(xué) 海洋科學(xué)學(xué)院,上海 201306；2.中國水產(chǎn)科學(xué)研究院東海水產(chǎn)研究所 農(nóng)業(yè)農(nóng)村部東海漁業(yè)資源開發(fā)利用重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，上海 200090； 3.浙江省海洋水產(chǎn)研究所 浙江省海洋漁業(yè)資源可持續(xù)利用技術(shù)研究重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，浙江 舟山 316021)

海洋捕撈機(jī)動漁船的航次是指漁船從某港口出海，在海上經(jīng)過一段時間的捕撈作業(yè)后返回到港口(與出海港口不一定相同)的過程，是漁船出海捕撈作業(yè)的一個完整周期。航次頻率、離岸距離等特征數(shù)據(jù)能反映漁船的作業(yè)習(xí)慣，有助于輔助漁船的進(jìn)出港管理。在生產(chǎn)過程中，航次常用于制定漁船捕撈計(jì)劃、設(shè)計(jì)作業(yè)航線、計(jì)算捕撈效益、記錄漁獲來源等[1]。少量航次通過人工記錄完成，如漁船調(diào)查中通過記錄的航次區(qū)分調(diào)查樣本，漁業(yè)公司通過船長報告航次計(jì)算經(jīng)濟(jì)效益等。但人工記錄航次方式耗時費(fèi)力，難以適合大規(guī)模的漁船航次記錄。目前，中國沿海地區(qū)射頻識別(Radio frequency identification，RFID)技術(shù)的應(yīng)用范圍、建設(shè)規(guī)模等均已取得初步成效[2]，實(shí)現(xiàn)了漁船進(jìn)出港基本信息的實(shí)時采集[3]。另外，港口視頻監(jiān)控[4]、監(jiān)視雷達(dá)也是獲取漁船進(jìn)港信息的重要手段[5]。這些方式是以監(jiān)測港口漁船進(jìn)出港狀況為主，并不能監(jiān)測漁船出港到進(jìn)港的時間段內(nèi)的作業(yè)信息，難以追溯漁船作業(yè)的完整航次。

為加強(qiáng)漁船進(jìn)出港管理和捕撈漁獲物監(jiān)管，中國農(nóng)業(yè)農(nóng)村部發(fā)布了《農(nóng)業(yè)農(nóng)村部關(guān)于施行漁船進(jìn)出漁港報告制度的通告》[6]，在漁船進(jìn)出漁港前，通過“進(jìn)出漁港報告系統(tǒng)”向擬進(jìn)出漁港管理部門報告，這種主動上報的方式具有較大的靈活性，但存在不報告、報告虛假信息等問題。目前，約6萬艘中國海洋捕撈機(jī)動漁船(以下簡稱漁船)已安裝了基于北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)的北斗船載終端[7]，占漁船總量的36%。北斗船位數(shù)據(jù)信息主要包括卡號、時間、位置、航速、航向等，數(shù)據(jù)記錄的時間分辨率為3 min，空間分辨率為10 m。通過北斗數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)提取漁船航次[8]、網(wǎng)次[9]、捕撈強(qiáng)度[10]等信息，并制作專題圖[11]，可為漁船進(jìn)出漁港提供客觀的數(shù)據(jù)參考。本研究中，利用漁船的北斗船位軌跡與海岸線空間拓?fù)潢P(guān)系，提取出漁船作業(yè)航次，并分析了中國各省(自治區(qū))近海漁船捕撈的航次周期、特征、數(shù)量等信息，本研究方法和結(jié)果可為漁船進(jìn)出港管理，以及正在開展的漁獲物“定點(diǎn)上岸”工作提供科學(xué)參考。

1 漁船航次特征提取方法

北斗船位數(shù)據(jù)來源于北斗民用分理服務(wù)商，2018年船位數(shù)據(jù)質(zhì)量較好的漁船有2.5萬余艘，其數(shù)量約占近海捕撈機(jī)動漁船總量的18%。其中，浙江省和山東省均在5 000艘以上，分別占該省漁船總數(shù)的38.9%和27.5%；海南省和遼寧省均在3 000艘以上，分別占該省漁船總數(shù)的16.0%和18.3%；廣西壯族自治區(qū)和江蘇省在2 000艘左右，分別占該省(自治區(qū))漁船總數(shù)的24.1%和27.7%；廣東省1 000艘以上，占該省漁船總數(shù)的3.5%；上海、天津、河北等省市均較少，分別占該省(市)漁船總數(shù)的65.7%、8.5%、3.1%。本研究中對2018年12.87億條船位數(shù)據(jù)進(jìn)行航次提取，獲取到航次數(shù)據(jù)39.98萬個。

1.1 漁船進(jìn)出港判斷

港口格網(wǎng)是沿著海岸線劃分出的多個0.1°×0.1°格網(wǎng)；海岸線點(diǎn)是沿海岸線按0.1°×0.1°格網(wǎng)切割海岸線而獲得的切割線中點(diǎn)(圖1)。圖1中A～E處圓點(diǎn)是海岸線點(diǎn)，漁船出海作業(yè)過程中，其出海的每個航次由一系列時間序列船位點(diǎn)組成，虛線分別代表漁船的兩個航次。

圖1 漁船軌跡與港口格網(wǎng)空間疊加關(guān)系 Fig.1 Superposition relationship between fishing vessel trips and port grids

漁船在港口格網(wǎng)內(nèi)至少有兩個點(diǎn)才能計(jì)算漁船的進(jìn)港與出港，港口格網(wǎng)間的空間關(guān)系有4種，如圖2所示，(a)為獨(dú)立的一個港口格網(wǎng)，(b)為兩個港口格網(wǎng)相鄰，(c)為兩個港口格網(wǎng)中間間隔多個非港口的格網(wǎng)，(d)為兩個港口格網(wǎng)間間隔一個非港口格網(wǎng)。獲取漁船進(jìn)入同一個港口格網(wǎng)的第一個點(diǎn)(P1)和離開港口格網(wǎng)的最后一個點(diǎn)(P2)，如果這兩個點(diǎn)的時間差大于指定的一個時間，即設(shè)定為漁船進(jìn)港與出港的位置。

1.2 漁船航次特征計(jì)算

圖1中有兩個航次，分別是航次1和航次2。

圖2 港口格網(wǎng)與漁船進(jìn)出港關(guān)系Fig.2 Relationship between port grids and fishing vessels departing and entering

航次1從港口格網(wǎng)A出發(fā)，經(jīng)過海上捕撈作業(yè)，在港口格網(wǎng)C返港；航次2從港口格網(wǎng)D出發(fā)，經(jīng)過海上捕撈作業(yè)，在港口格網(wǎng)D返港。漁船出海的每個航次由一系列時間序列船位點(diǎn)組成，航程是各船位點(diǎn)間距離的和，前后兩個位置點(diǎn)間的距離，通過球面上兩點(diǎn)間距離的公式計(jì)算獲得，航程(s)計(jì)算公式為

sinβisinβi+1]。

(1)

其中：i為一個航次的n個船位點(diǎn)；αi和αi-1為相鄰兩點(diǎn)的經(jīng)度角(°)；βi和βi-1為相鄰兩點(diǎn)的緯度角(°)；R為地球半徑(6 371.393 km)。

漁船的每個航次由多個點(diǎn)組成，每個點(diǎn)到岸線點(diǎn)的最短距離為航次中點(diǎn)的離岸距離，一個航次中篩選出的船位點(diǎn)離岸距離的和為累加離岸距離，累加離岸距離除以篩選點(diǎn)數(shù)據(jù)量為平均離岸距離。設(shè)海岸線點(diǎn)有k個，第i個岸線點(diǎn)經(jīng)度角為αi，緯度角為βi，一個航次有n個船位點(diǎn)，第j個船位點(diǎn)的經(jīng)度角為αj，緯度角為βj，則第j個船位點(diǎn)的離岸距離(dij)為

dij=R×arccos[cosβicosβjcos(αi-αj)+

sinβisinβj]，i=0,…，k；

j=0,…，n。

(2)

航次的累加離岸距離為

(3)

以航次1的船位點(diǎn)a和b，以及航次2的船位點(diǎn)c為例(圖1)，航次1中船位點(diǎn)a的離岸距離為aA，船位點(diǎn)b的離岸距離為bB，航次2中船位點(diǎn)c的離岸距離為cE。

漁船出海記錄位置點(diǎn)的時間間隔約3 min，通常一個航次記錄的船位點(diǎn)較多，實(shí)際應(yīng)用中為了減少數(shù)據(jù)量，當(dāng)漁船航速低時設(shè)置的時間間隔長，當(dāng)漁船航速高時設(shè)置的時間間隔短，因此，各時間段的船位點(diǎn)數(shù)量存在差別，影響離岸距離計(jì)算的準(zhǔn)確性。離岸距離是特征數(shù)據(jù)，以小時為單位，選擇1 h內(nèi)的平均距離、最小距離，或接近某個時刻最近的點(diǎn)，本研究中，第ih內(nèi)各船位點(diǎn)，最接近i時刻點(diǎn)的距離作為ih的離岸距離或離港距離，即

j=0,1,…,n。

(4)

篩選航次中的船位點(diǎn)，根據(jù)航程、離岸距離、計(jì)算方法輸出數(shù)據(jù)，內(nèi)容包括出港時間、經(jīng)度、緯度，進(jìn)港時間、經(jīng)度、緯度，航次點(diǎn)數(shù)、航次里程、航次時長、離岸篩選的點(diǎn)數(shù)、離岸累計(jì)距離。

1.3 漁船航次特征提取

在漁船航次特征統(tǒng)計(jì)中，以各港口所在的省級行政區(qū)劃為統(tǒng)計(jì)范圍，對各省(自治區(qū))港口總的進(jìn)出港次數(shù)、平均離岸距離、平均離港距離等進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。

漁船航次特征提取流程如圖3所示。本研究中首先利用ArcGIS Desktop軟件處理近海岸線矢量數(shù)據(jù)，制作港口格網(wǎng)和海岸線點(diǎn)，然后導(dǎo)入到數(shù)據(jù)庫中，漁船軌跡數(shù)據(jù)按照船名命名文件，存儲成CSV格式；其次，讀取船位軌跡數(shù)據(jù)，去掉其中重復(fù)的點(diǎn)，并按照時間排序；再次循環(huán)處理漁船的每條船位數(shù)據(jù)記錄，判斷船位點(diǎn)是否在港口格網(wǎng)內(nèi)，如在格網(wǎng)內(nèi)則確定是出港還是進(jìn)港，找到一對出港和進(jìn)港狀態(tài)后，獲取該時間的完整航次；然后計(jì)算航次的各船位點(diǎn)到海岸線點(diǎn)的距離，船位前后兩點(diǎn)的航程，遍歷完船位點(diǎn)后計(jì)算平均離岸距離、累計(jì)航程；最后，根據(jù)時間、行政區(qū)劃統(tǒng)計(jì)航次的數(shù)據(jù)特征。漁船航次特征數(shù)據(jù)提取采用Visual Studio 2015 C#編程，使用SQL Server 2008數(shù)據(jù)庫存儲。本研究中通過計(jì)算機(jī)編程開發(fā)了航次提取軟件，在聯(lián)想system X3650 M5 服務(wù)器上提取航次耗時約6 h。航次提取完成后，利用ArcGIS Desktop軟件把提取的出港點(diǎn)和返港點(diǎn)全部加載到地圖中，并加載海岸線圖層，比較漁船出港點(diǎn)(返港點(diǎn))與海岸線關(guān)系，確保全部點(diǎn)均在海線附近的港口內(nèi)。

2 中國近海捕撈機(jī)動漁船航次特征

2.1 漁船航次來源及去向港口

漁船航次一般從某港口出海作業(yè)，之后到另一港口[12]，但漁船到其他港口補(bǔ)給、維修或者卸載漁獲[13-14]，本文中也會計(jì)算為航次，其航次時長一般在12 h內(nèi)，為了減少這些非出港捕撈航次的影響，設(shè)置時長在6 h以上。各省(自治區(qū))港口的航次統(tǒng)計(jì)顯示，浙江省最高，其次是山東和遼寧(表1)。大部分漁船由本省港口出海作業(yè)后，再返回本省的港口，其航次比例約占95%，少量航次由本省港口出海作業(yè)后，返回相鄰省航次比例約占4%，返回較遠(yuǎn)省航次比例約占1%。其中，遼東半島與山東半島相隔約90 km的渤海海峽，因此，遼寧省與山東省之間的航次較多，兩省間約有3.7%的航次往來。

圖3 漁船航次特征提取流程Fig.3 Feature extraction process of fishing vessel trips

2.2 漁船進(jìn)出港時間

2.2.1 漁船進(jìn)出港時刻 航次統(tǒng)計(jì)中，把6～720 h(30 d)以內(nèi)的航次作為有效航次，2018年從全國港口共提取到39.98萬個航次。根據(jù)每天的時刻統(tǒng)計(jì)(表2)，漁船出港航次數(shù)的一個峰值在8：00—17：59時，占年總出港次數(shù)的56%；進(jìn)港時間的兩個峰值在5：00—10：59和13：00—18：59，分別占年總進(jìn)港次數(shù)的33%、30%。

漁船出港、進(jìn)港的時間與漲潮、落潮時間關(guān)系較大[15]，漁船出港大部分選擇落潮時段，進(jìn)港選擇漲潮時段，漁船隨漲落潮進(jìn)出港，航行速度快，能夠節(jié)省燃油。漁獲銷售集中在早晨也是決定漁船進(jìn)港時間的重要因素之一，一般漁船于6：00進(jìn)港，經(jīng)過3～6 h的搬運(yùn)，完成漁獲卸載。

2.2.2 漁船進(jìn)出港農(nóng)歷日 按照農(nóng)歷日期統(tǒng)計(jì)(表3)，2018年漁船出港次數(shù)有兩個峰值和兩個谷值，出港次數(shù)的兩個峰值分別在每月的6—13日

表1 各省(自治區(qū))港口漁船航次的來源港口與去向港口

表2 漁船航次進(jìn)出港頻數(shù)隨時間的變化

和21—28日，分別占每月總出港次數(shù)的28%、30%，兩個谷值，一個在每月的29日到下月的5日，另一個在每月的14—20日，分別占總出港次數(shù)的20%、21%；進(jìn)港次數(shù)的一個峰值在每月的11—20日，占年總進(jìn)港次數(shù)的37%。

分析漁船出港航次的兩個峰值，可能是因?yàn)槭褂帽粍邮讲稉凭W(wǎng)具的作業(yè)漁船(如張網(wǎng))主要依靠潮水使?jié)O獲進(jìn)入網(wǎng)具[16]，一般在大潮(農(nóng)歷三十或十五)的前后幾天作業(yè)，這個時間在朔望日前后；而使用燈光誘捕方式的漁船依靠燈光捕撈漁獲[17]，由于望日(十五)月光較強(qiáng)，影響燈光誘捕效率，因此，一般在朔日(農(nóng)歷初一)前后作業(yè)，受朔望日影響，漁船出港時間選擇在符合作業(yè)時間的前幾天出海。

2.3 漁船航次特征的變化

航次所用時間(航次時長)精確到小時(圖5A)，航次時長主要集中在120 h以內(nèi)，約占全部航次數(shù)量的69%；航次頻數(shù)(航次數(shù)量)隨航次時長呈現(xiàn)指數(shù)遞減，其趨勢擬合式為y=2 485.8e-0.007x(R2=0.960 9)，趨勢線擬合程度較高。

表3 漁船航次進(jìn)出港頻數(shù)隨農(nóng)歷日的變化

航次的平均速度在0～30 d可以劃分為5段(圖5B)，分別為1 d以內(nèi)、1～10 d、11～15 d、16～21 d、22～30 d；航次時長在1 d以內(nèi)的平均航速為0.9～1.3 m/s；航次時長為1～10 d的平均航速為1.0～1.3 m/s，呈下降趨勢；航次時長為16～21 d的平均航速為0.79～1.26 m/s，呈上升趨勢；航次時長為22～30 d的平均航速為0.40～1.15 m/s，呈下降趨勢。

航次的平均航程劃分為2段(圖5C)，航次時長為0～21 d時，平均航程逐漸增加，趨勢擬合式為y=82.811x+91.991(R2=0.956 8)，趨勢線擬合程度較高；航次時間為22～30 d時，平均航程增加減慢，趨勢擬合式為y=9.896x+1 649.6。

航次的平均離岸距離劃分為4段(圖5D)，包括0～10 d、11～15 d、16～21 d、22～30 d；航次時長為0～10 d時，平均離岸距離由18 km增加到144 km，呈線性增長，趨勢擬合式為y=11.196x+15.445(R2=0.968 9)，趨勢線擬合程度較高；航次時長為11～15 d時，平均離岸距離為101～160 km，呈下降趨勢；航次時長為22～30 d時，平均離岸距離為84～199 km。

圖5 漁船航次指標(biāo)隨航次時長的變化Fig.5 Variation of trip index for fishing vessel with trip duration

航次特征數(shù)據(jù)中，航次頻數(shù)、平均航速、平均航程和平均離岸距離等隨時間變化的曲線中疊加了周期為24 h的波動。航次頻數(shù)隨時間變化的24 h周期波動是因?yàn)闈O船進(jìn)出港受選擇時間的影響。而平均航程、航速和離岸距離的24 h周期波動，則是因?yàn)椴煌稉祁愋蜐O船的作業(yè)特點(diǎn)存在差別，如燈光圍網(wǎng)白日尋找漁場，晚上捕撈；拖網(wǎng)全天可以作業(yè)[18]；刺網(wǎng)多數(shù)在白日下網(wǎng)和收網(wǎng)。多種捕撈類型的疊加導(dǎo)致航次各指標(biāo)出現(xiàn)周期性波動。

目前，中國海洋捕撈機(jī)動漁船以小型為主，44.1 kW以下有10.9萬艘，44.1～441 kW有5.4萬艘，441 kW以上僅2.6萬艘[19]。小型漁船主要在近岸漁場作業(yè)，航程和離岸距離短；較大的漁船作業(yè)航程、離岸距離長。小型漁船航次周期短，相同時間內(nèi)航次的頻次高，因此，航次頻數(shù)隨航次時長呈現(xiàn)指數(shù)遞減。

不同捕撈類型的漁船作業(yè)時，離岸距離、作業(yè)航速差別較大，因此，多種漁船航次特征數(shù)據(jù)變化明顯。1～10 d航次的平均航速隨航次時長變化較小，平均離岸距離隨航次時長呈線性增加，擬合系數(shù)達(dá)到 0.968 9，這段平均航速較大，可能以小型拖網(wǎng)漁船為主；11～15 d的航次平均離岸距離在140 km左右，呈下降趨勢，平均航速也呈下降趨勢，可能以刺網(wǎng)捕撈漁船為主；16～21 d的航次，平均離岸距離在150 km左右，平均航速呈上升趨勢，航速較低，可能以張網(wǎng)捕撈漁船為主。

3 漁船航次特征的統(tǒng)計(jì)分析

漁船的航次時長為右偏斜分布(圖6A)，其中，江蘇的航次時長范圍變化最大，遼寧最小；江蘇航次時長平均值高達(dá)6 d，其次為浙江、山東、廣東，航次平均時長在4 d左右，海南、廣西在3 d左右，遼寧平均航次時長低至1.9 d。

航次的航程也為右偏斜分布(圖6B)，山東、江蘇、浙江、廣東航次的航程范圍變化較大，遼寧、海南、廣西變化較??；山東、江蘇、浙江平均航程最大，為400 km左右，海南、廣西平均航程為260 km左右，遼寧平均航程最小(152.3 km)。

航次的平均離岸距離為右偏斜分布(圖6C)，山東、江蘇、浙江、廣東航次的平均離岸距離范圍變化較大，山東、浙江平均離岸距離為70 km以上，山東、廣東平均航程在50 km左右，遼寧、海南、廣西平均航程為30 km 左右。

漁船航次的平均航速接近對稱分布(圖6D)，主要分布在1 m/s左右，其中，山東省最高，為1.31 m/s，其次是遼寧，為1.2 m/s，浙江、廣東、廣西相同，均為1.1 m/s，海南最低，為0.8 m/s。

圖6 漁船航次指標(biāo)的箱體圖Fig.6 Box diagram of vessel trip index

漁船的航次時長、航程和離岸距離等，均由江蘇向北、向南降低，且均向右偏斜。江蘇近海水深較淺，多輻射狀沙脊[20]，漁場資源量相對較低，漁船需航行到較遠(yuǎn)的大沙漁場、連青石漁場等作業(yè)。遼寧、廣東、廣西和海南的航次時長、航程、離岸距離相對其他省市分布值較小，這是因?yàn)檫@些省份的漁船大部分在較近的漁場作業(yè)，如遼寧近海的遼東灣漁場，廣東近海的珠江口漁場，廣西近海的北部灣北部漁場,海南省近海的4個漁場。

廣西、山東、江蘇、浙江航次的平均離岸距離在5—9月休漁期均有所下降，廣東在休漁期與其他月份相比明顯升高，海南和遼寧平均離岸距離均較小，全年變化不大(表4)。

表4 各省(自治區(qū))港口航次的平均離岸距離月變化Tab.4 Monthly variation in average offshore distance in various province (autonomous regions) ports km

廣東航次的平均航程比較大，5月份達(dá)最大值；廣西、山東、江蘇航次的平均航程在休漁期明顯下降，浙江下降較少，海南和遼寧航次的平均航程較小，全年變化不大(表5)。

表5 各省(自治區(qū))港口航次的平均航程月變化Tab.5 Monthly variation in average trip in various province (autonomous regions) ports km

中國近海受伏季休漁期影響[21]，漁船的平均離岸距離與平均航程月變化較大。其值在廣西、山東、江蘇和浙江的休漁期較低，其他時間較高；在海南和遼寧月變化較??；在廣東休漁期較高，其他時間較低。由于休漁期有釣具漁船生產(chǎn)，而且主要在漁場離岸較近的海域作業(yè)，可能還有一些調(diào)查船作業(yè)，故有少量航次。在休漁期間，廣東一些漁船到離岸較遠(yuǎn)的北緯12°以南的南沙海域作業(yè)，因此，漁船休漁期平均離岸距離和平均航程均較大。

4 結(jié)論

本研究中把海岸線用0.1°×0.1°格網(wǎng)劃分成港口格網(wǎng)，格網(wǎng)中海岸線上選一個居中的點(diǎn)作為海岸線點(diǎn)，通過漁船軌跡點(diǎn)與港口格網(wǎng)相交分析獲取進(jìn)出港的航次點(diǎn)，提取航次，通過計(jì)算漁船軌跡點(diǎn)與海岸線點(diǎn)的球面距離，并取其平均值作為平均離岸距離。編程實(shí)現(xiàn)后，該方法在2018年近13億條數(shù)據(jù)中，提取39.98萬個航次數(shù)據(jù)，耗時約6 h，通過對提取航次進(jìn)行分析后得出如下結(jié)論：

1) 按照每天的時刻統(tǒng)計(jì)，出港航次數(shù)的一個峰值在8：00—17:59，占年總出港次數(shù)的56%；進(jìn)港的兩個峰值分別在5:00—10:59和13:00—18:59，占年總進(jìn)港次數(shù)的33%、30%。

2) 按照農(nóng)歷日期統(tǒng)計(jì)，出港航次數(shù)有兩個峰值和兩個谷值，出港的兩個峰值分別在每月的6—13日和21—28日，分別占年總出港次數(shù)的28%、30%；兩個谷值，一個在每月的29日到下月的5日，另一個在每月的14—20日，分別占年總出港次數(shù)的20%、21%；進(jìn)港的一個峰值在11—20日，占年總進(jìn)港次數(shù)的37%。

3) 航次特征數(shù)據(jù)存在明顯的24 h周期波動，且航次特征數(shù)據(jù)受大小潮、朔望日等影響較大，可劃分為1～10 d、11～15 d、16～21 d和22～30 d等航次時長段。

北斗船位數(shù)據(jù)提取航次具有速度快、實(shí)時性強(qiáng)的特點(diǎn)，基于北斗數(shù)據(jù)挖掘的服務(wù)將成為漁業(yè)管理的重要信息來源之一。