基于北斗船位數(shù)據(jù)的漁業(yè)信息解譯與應(yīng)用研究——以中國(guó)毛蝦限額捕撈管理為例*

李國(guó)東 仲霞銘 熊 瑛 龔海翔 湯建華 施金金 吳 磊

基于北斗船位數(shù)據(jù)的漁業(yè)信息解譯與應(yīng)用研究——以中國(guó)毛蝦限額捕撈管理為例*

李國(guó)東1, 2仲霞銘2①熊 瑛2①龔海翔3湯建華2施金金2吳 磊2

(1. 上海海洋大學(xué)海洋科學(xué)學(xué)院 上海 201306; 2. 江蘇省海洋水產(chǎn)研究所 南通 226007; 3. 江蘇省連云港市灌云縣農(nóng)業(yè)農(nóng)村局 灌云 222200)

2020年6月15日—7月15日, 我國(guó)首次中國(guó)毛蝦()限額捕撈試點(diǎn)于江蘇連云港實(shí)施。本研究提取62艘毛蝦網(wǎng)船在限額捕撈期間的421700條北斗船位數(shù)據(jù)經(jīng)緯度、航速、航向等信息, 運(yùn)用緩沖區(qū)疊加分析法、DBSCAN密度聚類算法、平均中心算法、核密度估計(jì)以及數(shù)據(jù)庫(kù)查詢對(duì)捕撈努力量等管控要素進(jìn)行分析研究。結(jié)果顯示, 所有毛蝦網(wǎng)船累計(jì)作業(yè)239個(gè)航次、1942個(gè)網(wǎng)次, 捕撈過(guò)程分為航行、拋錨布網(wǎng)、等待漁獲、收漁獲、停航等5個(gè)狀態(tài), 中國(guó)毛蝦捕撈狀態(tài)船位點(diǎn)呈直線分布, 總捕撈時(shí)長(zhǎng)為4413.73 h, 82.4%的單網(wǎng)次捕撈時(shí)長(zhǎng)為1.5—3.5 h, 各網(wǎng)次捕撈產(chǎn)量呈現(xiàn)多核心空間分布模式, 總捕撈努力量為108106343 m2·h, 計(jì)算62艘的捕撈總產(chǎn)量值約為2328 t, 比上報(bào)產(chǎn)量高12.6%; 本文通過(guò)北斗船位數(shù)據(jù)解譯和提取捕撈努力量以計(jì)算中國(guó)毛蝦捕撈產(chǎn)量及資源空間分布情況, 有效應(yīng)用于中國(guó)毛蝦限額捕撈, 為解決我國(guó)單品種限額捕撈難點(diǎn)積累了寶貴經(jīng)驗(yàn)。

漁船監(jiān)控系統(tǒng); 毛蝦網(wǎng); 捕撈努力量; 產(chǎn)量計(jì)算; 限額捕撈

中國(guó)毛蝦()(簡(jiǎn)稱“毛蝦”), 為浮游性小型蝦類, 分布于我國(guó)河口港灣附近水深不超過(guò)20 m的泥沙底質(zhì)淺海, 主要產(chǎn)地為江蘇、山東、浙江、福建等沿海海域, 是我國(guó)重要的海洋經(jīng)濟(jì)漁業(yè)資源。我國(guó)毛蝦捕撈產(chǎn)量自20世紀(jì)50年代以來(lái)持續(xù)上升, 2006年達(dá)到最高72萬(wàn)t, 此后開(kāi)始急劇下降, 2018年降至42.5萬(wàn)t (農(nóng)業(yè)農(nóng)村部漁業(yè)漁政管理局等, 2006, 2019)。2020年, 我國(guó)首次實(shí)行毛蝦限額捕撈, 于江蘇試點(diǎn)。

船位監(jiān)控系統(tǒng)(vessel monitoring system, VMS)是一種集全球衛(wèi)星定位、電子地圖、電子海圖、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)通訊和數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的一體化應(yīng)用系統(tǒng)(季民等, 2005), 記錄了漁船船位、航速、航向等實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài), 已被廣泛應(yīng)用于海洋漁業(yè)領(lǐng)域。目前, 我國(guó)共計(jì)6萬(wàn)余艘近海機(jī)動(dòng)捕撈漁船安裝了北斗船載終端, 將為我國(guó)海洋漁業(yè)管理提供極具應(yīng)用前景的大數(shù)據(jù)平臺(tái); 尤其現(xiàn)階段我國(guó)漁撈日志的真實(shí)性、及時(shí)性、有效性無(wú)法完全得到保障的情況下(陳靜娜等, 2018; 唐議等, 2020), VMS數(shù)據(jù)無(wú)疑提供了一個(gè)全新的技術(shù)途徑。

自20世紀(jì)以來(lái), 國(guó)內(nèi)外學(xué)者針對(duì)拖網(wǎng)、刺網(wǎng)、張網(wǎng)、燈光罩網(wǎng)等代表性作業(yè)漁船的VMS數(shù)據(jù), 利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、空間聚類等方法挖掘并開(kāi)展船位點(diǎn)狀態(tài)(Lee, 2010; Vermard, 2010; 張勝茂等, 2015a, b; Wang, 2015; Zhang, 2016)、航程(Wang, 2016)、航次(張勝茂等, 2018; 湯先峰等, 2020)以及網(wǎng)次(張榮瀚等, 2019)等分析, 這為我國(guó)全面實(shí)施限額捕撈奠定了基礎(chǔ)。管控捕撈努力量等要素是限額捕撈執(zhí)行的關(guān)鍵, 而迄今為止, 尚未涉及VMS數(shù)據(jù)在限額捕撈中的直接應(yīng)用研究。本研究基于中國(guó)毛蝦限額捕撈試點(diǎn), 對(duì)VMS數(shù)據(jù)進(jìn)行解譯、提取分析, 以期為針對(duì)性地解決我國(guó)當(dāng)前單品種限額捕撈試點(diǎn)難點(diǎn)積累經(jīng)驗(yàn)。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 毛蝦限額捕撈許可

根據(jù)《農(nóng)業(yè)農(nóng)村部關(guān)于2020年伏季休漁期間特殊經(jīng)濟(jì)品種專項(xiàng)捕撈許可和捕撈輔助船配套服務(wù)安排的通告》, 毛蝦限額捕撈試點(diǎn)海域?yàn)榻K連云港海域; 限額捕撈時(shí)間為2020年6月15日—7月15日; 毛蝦捕撈漁船全長(zhǎng)不小于24 m、主機(jī)功率不小于110 kW; 專用網(wǎng)具為多錨混合張網(wǎng)(以下簡(jiǎn)稱“毛蝦網(wǎng)”), 屬?gòu)埦W(wǎng)類, 其規(guī)格為“每片網(wǎng)長(zhǎng)60 m、網(wǎng)高18 m, 單船最多攜帶25片網(wǎng)具”。

1.2 數(shù)據(jù)基礎(chǔ)

北斗VMS船位點(diǎn)數(shù)據(jù)來(lái)源于北斗民用分理服務(wù)商, 由北斗漁船終端定時(shí)發(fā)送, 時(shí)間分辨率一般為3 min, 空間分辨率約10 m, 主要包含定位時(shí)間、經(jīng)緯度、航速以及航向信息等。本研究以基于北斗漁船監(jiān)控系統(tǒng)所獲取的62艘特許捕撈毛蝦網(wǎng)船于2020年6月15日—7月15日間VMS數(shù)據(jù)作為研究對(duì)象, 剔除毛蝦網(wǎng)船出港前和返港后航速為零值的數(shù)據(jù)后, 共421700條有效船位點(diǎn)數(shù)據(jù)作為分析使用。

1.3 漁船狀態(tài)劃分

毛蝦網(wǎng)一般在白天從事捕撈作業(yè), 漁船每個(gè)航次可分為出港、捕撈作業(yè)、停航休息、轉(zhuǎn)場(chǎng)探尋以及返港等5個(gè)階段, 其中捕撈作業(yè)階段再可細(xì)分為拋錨布網(wǎng)、等待漁獲以及起網(wǎng)收漁獲等3種作業(yè)狀態(tài)(表1)。以下是對(duì)5個(gè)階段的詳細(xì)敘述: 毛蝦作業(yè)漁船通常以大于10.0 kn航速到達(dá)作業(yè)漁場(chǎng)。隨后漁船以航速3.0—6.0 kn進(jìn)行拋錨布網(wǎng), 由于毛蝦網(wǎng)的拋錨和布網(wǎng)是高度關(guān)聯(lián)的連續(xù)行為, 故劃分為同一狀態(tài), 持續(xù)時(shí)間約0.5—1.0 h; 拋錨布網(wǎng)完畢, 漁船處于等待漁獲狀態(tài), 航速為0.0—0.6 kn, 等待漁獲時(shí)長(zhǎng)約1.0—3.0 h; 然后進(jìn)入起網(wǎng)收漁獲階段, 航速為0.6—2.0 kn, 持續(xù)時(shí)間約為2.0—3.0 h。在捕撈區(qū)域出現(xiàn)毛蝦漁獲量無(wú)法維持捕撈成本及利潤(rùn)的情況, 漁船選擇轉(zhuǎn)場(chǎng)探尋或者結(jié)束捕撈返港。本文隨機(jī)選取某特許捕撈漁船(以下簡(jiǎn)稱“漁船111”)的10天VMS數(shù)據(jù), 對(duì)表1劃分的漁船狀態(tài)對(duì)應(yīng)航速進(jìn)行驗(yàn)證, 圖1以漁船111在6月22日0:00—24:00的航速變化情況為例進(jìn)行說(shuō)明。根據(jù)毛蝦網(wǎng)船作業(yè)特點(diǎn)并結(jié)合航行日志劃分了14段(圖1), 即: 處于拋錨布網(wǎng)狀態(tài)的SP段、等待漁獲狀態(tài)的SD段、起網(wǎng)收漁獲的SS段、航行狀態(tài)的SH段以及停航休息狀態(tài)的ST段, 其各狀態(tài)漁船對(duì)應(yīng)的航速情況與表1相符。

1.4 基于緩沖區(qū)、疊加分析的航次提取

由于北斗船位數(shù)據(jù)具有高精度的時(shí)空分辨率, 可通過(guò)分析港口海岸線與船位數(shù)據(jù)的空間關(guān)系進(jìn)行漁船航次提取(張勝茂等, 2016b)。本研究使用ArcGIS 10.2軟件以毛蝦限額捕撈指定漁獲物定點(diǎn)上岸漁港“燕尾港”及附近海岸線為基準(zhǔn)對(duì)外緩沖1 nmile, 使緩沖線處在毛蝦限額捕撈區(qū)域邊界線與港口海岸線之間, 其與漁船軌跡線疊加提取的交點(diǎn), 即為漁船的從漁港出發(fā)或返回漁港的位置, 從而進(jìn)行漁船航次提取。

表1 毛蝦網(wǎng)船作業(yè)階段劃分及航速情況

Tab.1 The fishing stages and speeds of the fishing vessel with stow nets

1.5 基于DBSCAN聚類算法的網(wǎng)次提取

DBSCAN (Density-based Spatial Clustering of Application with Noise)算法是最早由Martin等提出的一種基于密度的空間數(shù)據(jù)聚類算法(Ester, 1996)。該算法通過(guò)鄰域和鄰域密度閾值MinPts兩個(gè)參數(shù)分析樣本點(diǎn)分布的緊密程度, 進(jìn)而得到聚類數(shù)(伍育紅, 2015; 原作輝等, 2020)。其中,鄰域?yàn)闃颖炯信c檢索點(diǎn)的距離不大于值的區(qū)域; MinPts表示在檢索點(diǎn)鄰域內(nèi)的樣本最小數(shù)量(羅丹等, 2017)。由于同一艘毛蝦網(wǎng)船在不同時(shí)間段可能在同一區(qū)域連續(xù)多次拋錨布網(wǎng)進(jìn)行捕撈, 僅僅基于空間密度進(jìn)行聚類, 會(huì)導(dǎo)致提取網(wǎng)次比實(shí)際網(wǎng)次少, 因此使用DBSCAN算法提取網(wǎng)次時(shí)需考慮一般情況毛蝦網(wǎng)1網(wǎng)次捕撈作業(yè)拋錨布網(wǎng)所耗時(shí)長(zhǎng), 即時(shí)間閾值。

圖1 漁船111航速與漁船狀態(tài)關(guān)系

以毛蝦網(wǎng)船1個(gè)完整的作業(yè)網(wǎng)次(包括拋錨布網(wǎng)、等待漁獲、起網(wǎng)收漁獲)來(lái)設(shè)定MinPts、鄰域, 和時(shí)間閾值。漁船抵達(dá)作業(yè)漁場(chǎng)后首先進(jìn)行拋錨布網(wǎng), 北斗時(shí)間分辨率為3 min, 檢索點(diǎn)3 min前后應(yīng)各包含一個(gè)拋錨布網(wǎng)點(diǎn), 即MinPts為3; 依據(jù)拋錨布網(wǎng)狀態(tài)下的船速最大閾值3 m/s與時(shí)間分辨率的乘積540 m作為鄰域的值; 漁船1個(gè)網(wǎng)次持續(xù)時(shí)長(zhǎng)約為60 min, 即相鄰網(wǎng)次拋錨布網(wǎng)點(diǎn)集間的時(shí)間間隔在60 min以上, 時(shí)間最小閾值為60 min。因此, 本研究設(shè)定=540 m、MinPts=3、時(shí)間最小閾值=60 min進(jìn)行網(wǎng)次提取。

1.6 捕撈時(shí)長(zhǎng)、捕撈努力量的提取與產(chǎn)量分析

VMS船位點(diǎn)數(shù)據(jù)包含定位時(shí)間、航速及航向等信息, 由于毛蝦網(wǎng)船不同作業(yè)階段船位點(diǎn)的航速及狀態(tài)持續(xù)時(shí)長(zhǎng)之間顯著的差異, 基于式(1)運(yùn)用數(shù)據(jù)庫(kù)查詢并設(shè)定相應(yīng)狀態(tài)閾值, 結(jié)合毛蝦捕撈僅于白天作業(yè)的屬性及提取得到網(wǎng)次數(shù)據(jù)等特征參數(shù)進(jìn)行綜合判斷, 提取漁船捕撈階段中各狀態(tài)的船位點(diǎn)。

=(,) (min≤

式中,min和max為漁船處于某狀態(tài)對(duì)應(yīng)的速度最小閾值和最大閾值;min和max是漁船處于該狀態(tài)的持續(xù)時(shí)間最小閾值和最大閾值。

結(jié)合表1, 首先設(shè)置航速閾值為1.5 m/s ≤<3 m/s,時(shí)間閾值為30 min≤<60 min, 提取拋錨布網(wǎng)狀態(tài)的點(diǎn)集; 隨后設(shè)置航速閾值為0 m/s≤<0.3 m/s, 時(shí)間閾值為60 min≤<180 min, 提取等待漁獲狀態(tài)的點(diǎn)集; 最后設(shè)置航速閾值0.3 m/s≤<1 m/s, 時(shí)間閾值為120 min≤<180 min, 提取起網(wǎng)收漁獲狀態(tài)的點(diǎn)集。以毛蝦網(wǎng)船各網(wǎng)次的第一個(gè)處于拋錨布網(wǎng)狀態(tài)的船位點(diǎn)數(shù)據(jù)作為捕撈起始點(diǎn), 并以該點(diǎn)的定位時(shí)間作為該網(wǎng)次的捕撈開(kāi)始時(shí)間; 以各網(wǎng)次的第一個(gè)處于起網(wǎng)收漁獲狀態(tài)的船位點(diǎn)數(shù)據(jù)作為捕撈結(jié)束點(diǎn), 并以該點(diǎn)的定位時(shí)間作為該網(wǎng)次的捕撈結(jié)束時(shí)間。毛蝦網(wǎng)船各網(wǎng)次的捕撈時(shí)長(zhǎng)計(jì)算方法如式(2)所示。

T=E–B, (2)

式中,E和B分別為毛蝦網(wǎng)第網(wǎng)次的捕撈結(jié)束時(shí)間和捕撈開(kāi)始時(shí)間,T為第網(wǎng)次的捕撈時(shí)長(zhǎng)(h)。

一段時(shí)間內(nèi)某艘毛蝦網(wǎng)船捕撈作業(yè)分為多個(gè)網(wǎng)次, 每個(gè)網(wǎng)次的捕撈時(shí)長(zhǎng)不同。因此將該船每個(gè)網(wǎng)次的捕撈時(shí)長(zhǎng)累加, 得到的累計(jì)捕撈時(shí)間與網(wǎng)口迎流總面積的乘積(m2·h)即是該船這期間內(nèi)在該海域的捕撈努力量, 如式(3)所示。

式中,T為該毛蝦網(wǎng)船第網(wǎng)次捕撈時(shí)長(zhǎng)(h);S為該船第網(wǎng)次網(wǎng)口迎流總面積(m2);L為第網(wǎng)次有效布網(wǎng)距離(m);為毛蝦網(wǎng)具高度(m);為該漁船總捕撈努力量(m2·h)。

核密度分析主要用于計(jì)算在指定鄰近區(qū)域范圍內(nèi)點(diǎn)、線要素測(cè)量值的單位密度。本文基于計(jì)算得到的各網(wǎng)次捕撈產(chǎn)量數(shù)據(jù), 運(yùn)用核函數(shù)(式4)進(jìn)行分析, 能直觀反映出各網(wǎng)次捕撈產(chǎn)量在捕撈區(qū)域的分布情況。

, (4)

式中,為捕撈產(chǎn)量核分析查找半徑, Scale為柵格中心點(diǎn)到網(wǎng)位點(diǎn)的距離與查找半徑的比例。

2 結(jié)果

2.1 漁船航次及網(wǎng)次提取

將緩沖線與漁船軌跡線疊加提取到交點(diǎn), 按時(shí)間順序排列后即每相鄰2個(gè)交點(diǎn)對(duì)應(yīng)漁船1個(gè)航次, 得到所有毛蝦網(wǎng)船在2020年6月15日—7月15日期間共239個(gè)航次, 與漁船捕撈日志的航行記錄完全吻合。運(yùn)用DBSCAN算法進(jìn)行密度聚類, 得到所有漁船在該段時(shí)間內(nèi)捕撈作業(yè)共1942網(wǎng)次, 平均每天捕撈作業(yè)64.7網(wǎng)次。

2.2 漁船網(wǎng)位及捕撈時(shí)長(zhǎng)提取

以漁船111為例, 利用DBSCAN算法提取出網(wǎng)次數(shù)據(jù)后, 可依據(jù)該漁船處于拋錨布網(wǎng)、等待漁獲以及起網(wǎng)收漁獲這3種不同狀態(tài)下航速以及持續(xù)時(shí)間的差異提取相應(yīng)狀態(tài)(圖2), 可見(jiàn)處于毛蝦捕撈作業(yè)狀態(tài)的船位點(diǎn)呈現(xiàn)直線分布形態(tài)。

圖2 毛蝦網(wǎng)船111航行軌跡及作業(yè)狀態(tài)

經(jīng)數(shù)據(jù)庫(kù)查詢提取所有漁船捕撈作業(yè)各個(gè)狀態(tài)點(diǎn)集后, 采用平均中心算法對(duì)處于拋錨布網(wǎng)狀態(tài)的點(diǎn)集經(jīng)緯度進(jìn)行計(jì)算, 處理得到的坐標(biāo)位置為該網(wǎng)次的網(wǎng)位。毛蝦網(wǎng)船各網(wǎng)次捕撈時(shí)長(zhǎng)為該網(wǎng)次第一個(gè)起網(wǎng)收漁獲點(diǎn)定位時(shí)間與第一個(gè)拋錨布網(wǎng)定位時(shí)間的差值, 結(jié)果表明, 82.4%網(wǎng)次捕撈時(shí)長(zhǎng)為1.5—3.5 h (圖3)。

2.3 捕撈努力量提取

通過(guò)式(2)、式(3)計(jì)算得到62艘毛蝦網(wǎng)船總捕撈時(shí)長(zhǎng)為4413.73 h, 總捕撈努力量為108106343 m2·h。不同漁船不同網(wǎng)次捕撈努力量數(shù)值上差異明顯, 最小值為2246 m2·h, 最大值為173283 m2·h, 平均捕撈努力量為55667 m2·h。

2.4 毛蝦捕撈產(chǎn)量計(jì)算

鑒于限額捕撈制度對(duì)漁船功率、網(wǎng)具數(shù)量、網(wǎng)目尺寸都有嚴(yán)格規(guī)定, 這里漁船性能參數(shù)不作為影響漁獲量的指標(biāo)。因此, 將毛蝦限額捕撈入漁船只的漁獲量水平分為高、中、低3個(gè)層次, 分別從3個(gè)水平中選取1艘船作為樣本船。本文依據(jù)3艘樣本漁船的總產(chǎn)量數(shù)據(jù)及捕撈努力量數(shù)據(jù)(表2), 計(jì)算出單位捕撈努力量漁獲量, 并與62艘船總捕撈努力量相乘, 最終得到62艘毛蝦網(wǎng)船捕撈總產(chǎn)量計(jì)算值約為2328 t, 比其實(shí)際總捕撈產(chǎn)量2067 t高出12.6%。通過(guò)對(duì)所有網(wǎng)次的毛蝦捕撈產(chǎn)量進(jìn)行核密度分析, 得到其產(chǎn)量空間分布如圖4所示, 毛蝦資源在空間上呈現(xiàn)多核心分布模式, 主要集中在A、B、C區(qū)域附近。

圖3 62艘漁船各網(wǎng)次捕撈時(shí)長(zhǎng)頻數(shù)分布

表2 樣本漁船捕撈努力量及毛蝦產(chǎn)量情況

Tab.2 The fishing effort and catches of the fishing vessel samples

3 討論

毛蝦網(wǎng)船屬?gòu)埦W(wǎng)類作業(yè), 本研究毛蝦網(wǎng)船各階段及狀態(tài)的劃分, 是依據(jù)漁船作業(yè)習(xí)慣使用人工經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行劃分。毛蝦網(wǎng)船1個(gè)完整的航次包含漁港出發(fā)、捕撈作業(yè)、停航休息、轉(zhuǎn)場(chǎng)探尋以及返回漁港等5個(gè)階段, 包含了快速航行、拋錨布網(wǎng)、等待漁獲、起網(wǎng)收漁獲以及停航休息等5種船位點(diǎn)狀態(tài)。然而不同網(wǎng)具類型的船位點(diǎn)狀態(tài)識(shí)別時(shí)參考的要素不同, 我國(guó)學(xué)者張勝茂等(2016a)在識(shí)別拖網(wǎng)船位點(diǎn)狀態(tài)時(shí)主要參考航速及航向信息; 裴凱洋等(2021)依據(jù)航速、航向、向量偏轉(zhuǎn)角及距離變化信息判斷張網(wǎng)船位點(diǎn)狀態(tài)。本文毛蝦網(wǎng)在網(wǎng)具結(jié)構(gòu)上及作業(yè)方式上與其他張網(wǎng)類(如帆張網(wǎng)、近岸小型定置張網(wǎng)等)存在較大差異, 是毛蝦捕撈專屬網(wǎng)具。由于毛蝦網(wǎng)船航行捕撈作業(yè)中各個(gè)階段狀態(tài)之間航速、作業(yè)時(shí)間以及持續(xù)時(shí)長(zhǎng)存在明顯的差異, 因此主要依據(jù)以上3個(gè)要素進(jìn)行多參數(shù)考量從而結(jié)合相關(guān)算法語(yǔ)句進(jìn)行船位點(diǎn)狀態(tài)的識(shí)別。加之, 對(duì)毛蝦網(wǎng)船的海上實(shí)際作業(yè)情況驗(yàn)證發(fā)現(xiàn)漁船在低航速狀態(tài)下航向數(shù)據(jù)均會(huì)隨海流發(fā)生較大變化, 因此航向數(shù)據(jù)不能作為毛蝦網(wǎng)船狀態(tài)識(shí)別的參考要素。漁船在海域中的航速、航向均會(huì)受到海流情況、天氣情況等其他因素的影響, 因此快速航行過(guò)程中會(huì)出現(xiàn)的部分零速及低速的特殊船位點(diǎn), 需進(jìn)行剔除。而基于漁船航行軌跡與漁港對(duì)外設(shè)置緩沖線疊加提取航次方法的準(zhǔn)確性取決于衛(wèi)星獲取漁船船位數(shù)據(jù)時(shí)空分辨率的高低。提取不同捕撈方式漁船航次所需設(shè)定的沿岸緩沖線距離不同。張勝茂等(2016b)提取拖網(wǎng)航次時(shí)對(duì)中國(guó)海岸線向外設(shè)置3 nmile緩沖線, 使其包含附近的島嶼及港口, 同時(shí)確保該緩沖線處于機(jī)動(dòng)漁船底拖網(wǎng)禁漁區(qū)線之內(nèi)。本研究采用高精度北斗船位數(shù)據(jù)提取漁船航次能為毛蝦漁業(yè)管理監(jiān)控提供精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)參考, 以指定的漁獲物上岸漁港“燕尾港”及附近海岸線向外設(shè)置1 nmile緩沖線距離, 使其處在限額捕撈邊界線與“燕尾港”附近海岸線之間。因此, 不同捕撈方式漁船航次的提取, 港口附近海岸線向外緩沖距離的設(shè)定需確保緩沖后的線在該區(qū)域沿岸港口與可捕漁區(qū)線之間。

目前學(xué)者在量化不同類型漁船的捕撈努力量時(shí), 采用的計(jì)算方式不同, 如拖網(wǎng)漁船采用累計(jì)捕撈時(shí)間與漁船功率的乘積作為捕撈努力量(張勝茂等, 2014); 張網(wǎng)漁船采用固定網(wǎng)口數(shù)對(duì)應(yīng)的網(wǎng)具迎流面積與捕撈時(shí)長(zhǎng)的乘積作為捕撈努力量(裴凱洋等, 2021)。實(shí)際上, 張網(wǎng)漁船在進(jìn)行捕撈作業(yè)過(guò)程中, 不同網(wǎng)次布網(wǎng)的網(wǎng)具數(shù)量實(shí)際上會(huì)隨著漁民對(duì)區(qū)域資源量預(yù)估、潮汐狀況及時(shí)間的變化而變化, 那么采用固定網(wǎng)口數(shù)或網(wǎng)長(zhǎng)的網(wǎng)具迎流面積計(jì)算捕撈努力量會(huì)產(chǎn)生較大偏差。本研究在以往張網(wǎng)VMS數(shù)據(jù)提取分析上改進(jìn)優(yōu)化, 精確到各網(wǎng)次實(shí)際布網(wǎng)的網(wǎng)具數(shù)量及有效布網(wǎng)網(wǎng)長(zhǎng): 通過(guò)計(jì)算毛蝦網(wǎng)各網(wǎng)次最后一個(gè)布網(wǎng)點(diǎn)與第一個(gè)布網(wǎng)點(diǎn)的實(shí)際布網(wǎng)距離; 再以布置全部網(wǎng)具所產(chǎn)生的距離及其對(duì)應(yīng)有效布網(wǎng)網(wǎng)長(zhǎng)之間的相關(guān)關(guān)系進(jìn)行轉(zhuǎn)換, 即可得到該網(wǎng)次的有效布網(wǎng)網(wǎng)長(zhǎng); 最后依據(jù)式3計(jì)算得到該網(wǎng)次的捕撈努力量。此基于北斗船位數(shù)據(jù)提取各網(wǎng)次實(shí)際有效布網(wǎng)網(wǎng)長(zhǎng)方法可應(yīng)用于張網(wǎng)類有效布網(wǎng)網(wǎng)長(zhǎng)及捕撈努力量統(tǒng)計(jì)糾偏。

近年來(lái), 隨著海洋生態(tài)文明建設(shè)的持續(xù)推進(jìn), 漁業(yè)限額捕撈制度逐漸提上日程。限額捕撈制度中總許可漁獲量(TAC)的設(shè)定依據(jù)主要為現(xiàn)有資源量及漁業(yè)生產(chǎn)監(jiān)測(cè)情況。因此, 獲取準(zhǔn)確的漁業(yè)資源數(shù)據(jù)與生產(chǎn)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)是實(shí)施限額捕撈制度的關(guān)鍵。然而目前我國(guó)漁撈日志、捕撈努力量及漁獲量數(shù)據(jù)主要依據(jù)人工記錄, 導(dǎo)致生產(chǎn)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)存在延時(shí)及準(zhǔn)確性差等不足。漁船監(jiān)控系統(tǒng)快速發(fā)展, 加之北斗VMS數(shù)據(jù)所具備的實(shí)時(shí)性強(qiáng)、全天候、自動(dòng)化獲取等優(yōu)勢(shì), 使得VMS數(shù)據(jù)將有效服務(wù)于漁業(yè)精細(xì)化管理, 成為限額捕撈制度實(shí)施的重要支撐。目前, 我國(guó)已在多個(gè)省份實(shí)施海洋漁業(yè)單品種限額捕撈試點(diǎn), 如梭子蟹、丁香魚(yú)、海蜇、毛蝦等。其中, 毛蝦兼具經(jīng)濟(jì)價(jià)值高、汛期相對(duì)固定、海上運(yùn)輸時(shí)間短、漁獲定點(diǎn)上岸易控制、加工鏈穩(wěn)定、產(chǎn)品輸出渠道單一等鮮明特點(diǎn), 可作為限額捕撈的成功模式加以推行。本文基于北斗VMS數(shù)據(jù)采用核密度分析法提取到毛蝦網(wǎng)船捕撈產(chǎn)量空間分布情況(圖4), 可見(jiàn)漁船捕撈毛蝦資源空間分布主要呈現(xiàn)多核心分布模式。在不同捕撈網(wǎng)次作業(yè)時(shí), 漁民以獲取最大毛蝦漁獲量為原則, 通過(guò)探魚(yú)器和測(cè)深儀獲取毛蝦分布數(shù)據(jù), 確定下一網(wǎng)次位置。主要繼而可探究毛蝦資源分布與海水溫度、鹽度及潮流之間的關(guān)聯(lián)性及輸送機(jī)制, 也可通過(guò)疊加全國(guó)所有毛蝦網(wǎng)船捕撈努力量及產(chǎn)量時(shí)空分布數(shù)據(jù)及環(huán)境調(diào)查數(shù)據(jù), 建立毛蝦資源數(shù)據(jù)分析系統(tǒng), 掌握毛蝦漁場(chǎng)時(shí)空變化規(guī)律和資源量變化, 為后續(xù)毛蝦單品種捕撈限額設(shè)定提供更為精準(zhǔn)的評(píng)估, 并為全國(guó)其他省份毛蝦限額捕撈試點(diǎn)實(shí)施提供參考。

圖4 62艘毛蝦網(wǎng)船捕撈產(chǎn)量空間分布

本文利用樣本船捕撈產(chǎn)量推算出毛蝦單位捕撈努力量漁獲量, 計(jì)算62艘漁船的捕撈產(chǎn)量值比實(shí)際產(chǎn)量值高12.6%, 偏高的原因可能與作業(yè)漁船漁撈日志上報(bào)的毛蝦漁獲量數(shù)據(jù)偏低有關(guān)。目前我國(guó)在限額捕撈制度實(shí)施監(jiān)管方面主要依據(jù)與漁獲物定點(diǎn)上岸、觀察員上船、漁民記錄漁撈日志等配套制度執(zhí)行; 然而, 我國(guó)漁船數(shù)量眾多, 僅靠觀察員上船及漁民記錄上報(bào)捕撈情況進(jìn)行監(jiān)管, 造成觀察覆蓋不到位、漁民上報(bào)不及時(shí)甚至作假等現(xiàn)象頻出, 難以達(dá)到監(jiān)管效果。那么, 加強(qiáng)漁業(yè)捕撈監(jiān)管系統(tǒng)的建設(shè), 充分利用北斗船位監(jiān)控系統(tǒng)平臺(tái), 借助VMS大數(shù)據(jù)定位作用監(jiān)測(cè)限額捕撈許可漁船的航行軌跡是否在許可作業(yè)海域、漁船作業(yè)方式和投網(wǎng)數(shù)量是否符合要求、漁獲物是否定點(diǎn)上岸, 并與后期產(chǎn)品溯源進(jìn)行無(wú)縫鏈接, 將成為限額捕撈制度持續(xù)順利推進(jìn)的重要保障。

4 結(jié)論

本研究以中國(guó)毛蝦限額捕撈管理為例, 提出基于北斗船位數(shù)據(jù)提取航次、網(wǎng)次、網(wǎng)位及捕撈時(shí)長(zhǎng)信息用于計(jì)算海洋捕撈努力量的方法, 計(jì)算了限額捕撈期間毛蝦漁獲總量, 并與生產(chǎn)上報(bào)產(chǎn)量進(jìn)行對(duì)比, 形成了VMS數(shù)據(jù)在限額捕撈試點(diǎn)的直接應(yīng)用。該方法和思路一定程度上解決了我國(guó)漁船漁撈日志人工記錄存在的效率低下及真實(shí)度欠缺等問(wèn)題, 為后期制定單品種限額捕撈總量和捕撈配額提供了科學(xué)依據(jù)。

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China has successfully launched fisheries TACs (total allowable catch system) pilot project ofin coastal waters of Lianyungang, Jiangsu, East China from June 15 to July 15 in 2020. A total of 421700 VMS (vessel monitoring system) data of Beidou satellite navigation from 62 stow net vessels during fishing period were used. The data including the time, position, speed, direction etc., were mined and proceed for the extraction of fishing effort by buffer overlay analysis, the DBSCAN (Density-based Spatial Clustering of Application with Noise) algorithm, the mean center algorithm, kernel density estimation, and database querying. The results show that the stow net vessels performed 239 voyages with 1942 nets, the total fishing time was 4413.73 h, and the total fishing effort was 108106343 m2·h. The calculated yield was 2328 t, which is 12.6% higher than the reported yield. The fishing status was recognized and divided into five phases (cruising, casting, waiting, hauling, and suspending). The fishing routes of catchingwere strait lines, and the spatial distribution of fishing yield with stow nets featured multiple-centered pattern. At present, challenges remain in the implementation of TACs in China for targeted species stock survey and fishing log management. The method of interpreting the fishing behaviors, the extraction methods of voyages, nets, positions, and fishing effort, and the method of yield calculation in this study provided an effective way to implement TACs projects in fishery.

vessel monitoring system;stow net; fishing effort; yield calculation; total allowable catch system

* 農(nóng)業(yè)農(nóng)村部專項(xiàng)——東海區(qū)海洋漁業(yè)資源調(diào)查與資源研究專項(xiàng)(2020年); 江蘇省農(nóng)業(yè)綜合執(zhí)法專項(xiàng), 2020-SJ-018號(hào); 江蘇省農(nóng)業(yè)農(nóng)村綜合信息統(tǒng)計(jì)監(jiān)測(cè)專項(xiàng), 2020-SJ-014號(hào)。李國(guó)東, 碩士研究生, E-mail: liguodong0123@163.com

仲霞銘, 研究員, E-mail: oceanxmzh@163.com; 熊 瑛, 博士, 研究員, E-mail: yxiongshfu@126.com

2020-10-16,

2021-03-24

S975

10.11693/hyhz20201000288