【论文精选】采用AIS计算中西太平洋延绳钓渔船捕捞努力量学术资讯

来源：农业工程学报

《农业工程学报》2020年第36卷第3期刊载了中国水产科学研究院东海水产研究所杨胜龙、张胜茂、周为峰、崔雪森、张忭忭与樊伟的论文—— “采用AIS计算中西太平洋延绳钓渔船捕捞努力量”。该研究由国家重点研发计划（2019YFD0901405）等赞助。

远洋渔业是国家战略性产业，是粮食安全的重要保障。可持续利用海洋渔业资源是我国海洋发展战略中的一个重要方面。掌握渔业资源分布规律及环境影响是保护和高效利用渔业资源的关键。渔业捕捞日志数据提供渔获种类、渔获量和捕捞努力量信息，是渔业资源分析和渔情预报基础。但捕捞日志数据存在数据不完整、错误、精度粗糙和时间滞后等难以克服的缺陷和不足，给渔业资源科学评估和渔情分析带来偏差，制约时空高精度的渔业资源研究。

渔船轨迹数据在客观上记录了渔船捕捞活动的位置信息和相应时间信息，蕴含着渔船自身特有的属性、状态和空间行为特征，为时空高精度渔业分析提供可能。该研究基于我国中西太平洋延绳钓渔船船舶自动识别系统（AIS)轨迹数据，采用机器学习方法构建了渔船作业状态识别模型，以作业时间和渔船功率等参数构建渔船捕捞作业行为量化模型，深度挖掘渔船轨迹蕴含的细时间粒度、空间高精度捕捞努力量空间信息，为渔业大数据研究，以及海洋渔业资源保护、可持续利用和渔船管理提供时空高精度分析数据。

结果表明，本文构建SVM模型对中国延绳钓渔船作业状态进行分类，所有数据分类准确率是83.3%，Kappa系数为0.67，可以对中西太平洋中国渔船作业状态进行识别。模型输出的捕捞努力量和日志标志的捕捞努力量空间相关系数大于0.98，基于AIS数据可以估计中国中西太平洋延绳钓渔船作业和捕捞强度空间分布。基于AIS模型挖掘的捕捞强度与渔获尾数、渔获重量和单位捕捞努力量渔获量（CPUE ，catch per unite of effort）等在空间上的相关系数都大于0.64，空间信息可以在一定程度上反映渔业资源量空间分布。

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来源：gh_c45100f8f9c0 农业工程学报

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