基于北斗船位数据的南海大型灯光罩网渔业研究

钱静, 李佳俊, 陈作志, 马胜伟, 张鹏, 邱永松, 蔡研聪

钱静, 李佳俊, 陈作志, 马胜伟, 张鹏, 邱永松, 蔡研聪. 基于北斗船位数据的南海大型灯光罩网渔业研究[J]. 南方水产科学, 2022, 18(6): 1-9. DOI: 10.12131/20220001
引用本文: 钱静, 李佳俊, 陈作志, 马胜伟, 张鹏, 邱永松, 蔡研聪. 基于北斗船位数据的南海大型灯光罩网渔业研究[J]. 南方水产科学, 2022, 18(6): 1-9. DOI: 10.12131/20220001
QIAN Jing, LI Jiajun, CHEN Zuozhi, MA Shengwei, ZHANG Peng, QIU Yongsong, CAI Yancong. An investigation of large-size light falling-net fishing vessels operating in South China Sea based on Beidou VMS data[J]. South China Fisheries Science, 2022, 18(6): 1-9. DOI: 10.12131/20220001
Citation: QIAN Jing, LI Jiajun, CHEN Zuozhi, MA Shengwei, ZHANG Peng, QIU Yongsong, CAI Yancong. An investigation of large-size light falling-net fishing vessels operating in South China Sea based on Beidou VMS data[J]. South China Fisheries Science, 2022, 18(6): 1-9. DOI: 10.12131/20220001

基于北斗船位数据的南海大型灯光罩网渔业研究

基金项目: 广东省重点领域研发计划项目(2020B1111030001);农业农村部财政专项(NFZX2021);南方海洋科学与工程广东省实验室 (广州) 人才团队引进重大专项(GML2019ZD0605);中国水产科学研究院中央级公益性科研院所基本科研业务费专项资金资助 (2020TD05);中国水产科学研究院南海水产研究所中央级公益性科研院所基本科研业务费专项资金资助 (2021SD01);广州市科技局项目(202102020708);农业农村部外海渔业开发重点实验室开放课题(LOF 2021-03)
详细信息
    作者简介:

    钱 静 (1997—),女,硕士研究生,研究方向为船位数据分析。E-mail: qianjing_97@163.com

    通讯作者:

    陈作志 (1978—),男,研究员,博士,研究方向为渔业资源和海洋生态。E-mail: zzchen2000@163.com

  • 中图分类号: S 972.9

An investigation of large-size light falling-net fishing vessels operating in South China Sea based on Beidou VMS data

  • 摘要: 基于北斗船位数据的渔船监测系统可通过船位特征反映渔船作业特点,为渔业资源的开发管理提供科学依据。对2018年南海外海大型灯光罩网渔业进行了分析。结果显示,北斗船位监控系统共记录来自广东、广西、海南三省区的121艘大型灯光罩网渔船的8 821 681条船位记录,平均每天每艘船406条。北斗船位监控系统记录船位信息的频次在省份间存在差异,且外海明显多于近岸。根据船位数据可判断大型灯光罩网的作业天数及位置变化。其中渔船春季主要在南沙海区作业,夏季主要在珠江口外海作业,秋冬季在北部湾和中、西沙海区作业;2018年共作业19 986 d,作业天数从高到低依次为春季7 768 d (38.87%)、秋季4 738 d (23.71%)、冬季4 406 d (22.04%)、夏季3 074 d (15.38%)。此外,还探讨了应用北斗船位监控系统监测大型灯光罩网渔船的优势与不足,得出利用北斗船位监控系统对南海大型灯光罩网渔船进行监测,可以快速、全面地掌握南海大型灯光罩网渔业的空间分布和动态变化。
    Abstract: Beidou vessel monitoring system (VMS), which monitors fishing operations of vessels by vessel position characteristics, can provide scientific references for the development and management of fishery. We explored the large-size light falling-net fishery in the South China Sea based on VMS data in 2018. Beidou VMS obtained a total of 8 821 681 records of 121 vessels from Guangdong, Guangxi and Hainan Provinces, with an average of 406 records per vessel per day. There is a difference in the frequency of Beidou VMS transmission among the vessels from different provinces, and VMS signals were more frequently transmitted when a vessel was operating in the open South China Sea than when it was fishing along the coast. The vessels mainly operated fishing in the Nansha Islands in spring, off the Pearl River Estuary in summer, and in the Beibu Gulf and Zhongsha and Xisha Islands waters in autumn and winter. In 2018, the vessels operated 19 986 fishing days in the South China Sea, decreasing from 7 768 d (38.87%) in spring, 4 738 d (23.71%) in autumn, 4 406 d (22.05%) in winter to 3 074 d (15.38%) in summer. Moreover, we discussed the advantages and disadvantages of Beidou VMS in monitoring the large-size light falling-net vessels. It is showed that using Beidou VMS to study the large-scale light falling-net vessel in the South China Sea can monitor their spatial distribution and dynamic changes quickly and comprehensively.
  • 珠江口外伶仃海域是南方海区重要的传统渔场和洄游通道,近年来在人类活动和气候变化的双重影响下,其渔业种群结构和资源量发生了巨大变化,渔获物呈低龄化和小型化趋势[1]。为有效保护渔业资源,实现资源的增殖和可持续利用,中国进行了海洋牧场建设,通过投放人工鱼礁,为海洋生物提供良好的庇护场所和丰富的饵料,在生物趋利避害的本能驱使下,鱼类、甲壳类等海洋生物逐步趋向于在海洋牧场范围内进行产卵、索饵等,进而影响渔业资源的空间分布[2-4]

    在渔业资源研究中,原始数据点很难做到完全规律均匀分布,为了解一定区域内渔业资源的分布状态,在研究中把不规则的数据点划归为规则分布的网格样点,采用空间插值的方法将点数据插值为面数据进行研究[5]。渔场空间分析自20世纪60年代起用于分析渔场空间地理数据,运用区域化的变量理论描述自然现象的空间连续性,进而分析渔业资源的多样性和空间分布特点[6-7]。空间格局和群落分布是渔场的重要属性,也是研究种群结构和种间关系的重要方式,采用空间分析研究渔场本身的空间位置和方向,区别不同空间格局的差异,能够有效规避采样区域大小对分析结果的影响,充分利用地理变量的各种信息,提供最优的插值模型和插值精度。近年来,空间分析广泛应用于土壤[8]、气象[9-10]、水资源[11]等方面的研究,还能与遥感技术紧密结合[12],但是该方法结合渔业资源调查数据对渔场的空间分析却少见报道[13]。现有的外伶仃附近海域渔业资源相关研究仅见礁区建设效果评估等[14],针对外伶仃附近海域渔场的资源分析尚未见报道。因此,本研究基于外伶仃洋海域海洋牧场调查数据,采用空间分析方法,探究了外伶仃洋渔业资源的空间分布特征和季节变化规律,以期了解渔业资源各类群的时空分布特点和内在机理,为资源量评估和渔业资源的可持续利用提供理论支持。

    渔场数据来自2020年4和9月及2021年4和9月共4个航次的外伶仃国家级海洋牧场示范区渔业资源调查,具体调查区域见图1。珠海外伶仃海洋牧场及附近海域的调查范围为114°3'3.6''E—114°7'8.4''E、22°5'9.6''N—22°7'8.4''N海域。租用拖网渔船粤东莞渔92008进行调查,网具为底拖网,网上纲26 m,下纲31 m,网囊目30 mm,每个航次设置调查站位12个,每站拖网15 min。每网次采样均分别记录和测定放网和起网时间、船位 (经纬度)、平均拖速 (节) 和水深等参数。采样和分析均按GB/T 12763.6—2007 《海洋调查规范 海洋生物调查》中规定的方法进行现场鉴定、计数、称质量及生物学测量,体长精确到mm,质量精确到0.1 g。采用扫海面积法计算资源密度,计算公式为[15]

    图  1  研究区域示意图
    Fig. 1  Diagram of survey area
    $$ S=\frac{d}{a\times \left(1-E\right)} $$

    式中:S为资源密度 (kg·km−2);d为渔获率 (kg·h−1);a为调查船每小时的扫海面积 (km2,扫海宽度取浮纲长度的2/3);E为逃逸率 (取0.5)。

    采用ArcGIS 10.0软件绘制地图,数据来源于全国地理信息资源目录服务系统 (https://www.webmap.cn/,1∶25万全国基础地理数据库,2017公众版) 。

    为全面反映渔场分布情况,从渔场本身揭示渔业资源时空分布特点,采用反距离权重法对归一化后的渔场资源密度数据进行插值分析。反距离权重法采用预测点周围的实测点数值进行计算,与距离预测点较远的实测点相比,距离预测点位置最近的实测点数值对预测值的影响更大。反距离权重法假定每个实测点都有一种局部影响,而这种影响会随着距离的增大而减小[16]

    反距离权重插值法的一般公式为[17]

    $$ \widehat{Z}\left({s}_{0}\right)=\sum _{i=1}^{N}{\lambda }_{i}Z\left({s}_{i}\right) $$ (1)

    式中:$ \widehat{Z}\left({s}_{0}\right) $s0处的预测值;N为预测计算过程中要使用的预测点周围样点的数量;λi为预测过程中使用的各样点权重,该值随着样点与预测点之间距离的增加而减少;$ Z\left({s}_{i}\right) $ 为在si处获得的测量值。

    确定权重的计算公式为:

    $$ {\lambda }_{i}={d}_{i0}^{{^{{\text{−}}P}}}/\sum _{i=1}^{N}{d}_{i0}^{{^{{\text{−}}P}}}\text{,}\sum _{i=1}^{N}{\lambda }_{i}=1 $$ (2)

    式中:P为指数值,用于控制权重值的降低,一般取均方根预测误差的最小值;di0为预测点s0与各已知样点si之间的距离。

    探究渔场重心的变动规律及趋势,通过计算不同季节、不同渔获种类渔场重心,并依据渔场重心的移动方向和移动范围进一步研究其渔场重心季节变化规律及趋势[18]。渔场重心的计算公式为:

    $$ X=\sum _{i=1}^{k}\left({X}_{i}\times {S}_{i}\right)/\sum _{i=1}^{k}{S}_{i} $$ (3)
    $$ Y=\sum _{i=1}^{k}\left({Y}_{i}\times {S}_{i}\right)/\sum _{i=1}^{k}{S}_{i} $$ (4)

    式中:XY分别为渔场重心的经度和纬度;k为调查站点个数;XiYiSi分别为第i个站点的经度、纬度和归一化后的资源密度。

    采用反距离权重法对渔场进行插值分析,从整体看两个季节调查海域资源分布较为集中,呈斑点和片状分布,高资源密度区域集中于研究区域西部和南部海域。以不同季节来看,春季资源密度水平整体偏低,虾类、鱼类和蟹类集中分布于研究区域的南部偏西海域,头足类资源分布水平明显高于其他种类,在研究区域的北部和东南部海域均有较多分布 (图2)。

    图  2  春季渔业资源各类群分布
    Fig. 2  Distribution of various groups of fishery resources in spring

    与春季相比,秋季研究区域资源密度水平有所提升,总资源密度高值区海域面积有所增加,集中于研究区域的西部海域 (图3)。虾类的资源密度高值区集中于研究区域的西部和东部,中部出现明显的资源密度低值区。虾蛄类、蟹类和头足类呈斑点状分布,虾蛄类集中分布于研究区域的东部海域;蟹类存在两个资源密度高值区,分别位于研究区域的中部偏北和中部偏南海域;头足类则集中分布于研究区域的西部海域。

    图  3  秋季渔业资源各类群分布
    Fig. 3  Distribution of various groups of fishery resources in autumn

    将不同类群资源密度归一化以进一步分析不同季节和类群的资源密度分布,结果如图4所示。总资源密度的春季下四分位数值为0.091 9,上四分位数值为0.174 8,鱼类的春季下四分位数值为0.052 4,上四分位数值为0.149 6;与春季相比,秋季两者的资源密度水平均有所增加,总资源密度的秋季下四分位数值为0.078 8,上四分位数值为0.658 5,鱼类的秋季下四分位数值为0.063 1,上四分位数值为0.596 5。蟹类春季的资源密度整体分布较为均匀,下四分位数值为0.013 5,上四分位数值为0.411 2;与春季相比,秋季的资源密度有所下降,下四分位数值为0,上四分位数值为0.067 8。虾蛄类资源整体分布较少,春季下四分位数值为0,上四分位数值为0.098 9;秋季资源密度水平存在明显下降,上、下四分位数值均为0。虾类春季的资源密度下四分位数值为0.014 6,上四分位数值为0.172 1;秋季资源密度水平有所上升,下四分位数值为0.137 8,上四分位数值为0.634 8。头足类春季的资源密度下四分位数值为0.256 9,上四分位数值为0.388 4;秋季有所下降,下四分位数值为0.078 4,上四分位数值为0.291 7。

    图  4  春、秋季不同类群分布特征
    Fig. 4  Distribution characteristics of different groups in spring and autumn

    珠江口物种渔场重心分布可以划分为两个区域,鱼类、虾类、头足类、蟹类均集中分布在研究区域西部,而虾蛄类主要分布在研究区域的东部 (图5)。

    图  5  渔业资源各类群渔场重心变动
    Fig. 5  Changes in center of gravity of various groups of fishery resources

    春季鱼类渔场重心位于研究区域的西南方向 (114.065°E、22.100°N),与总体渔场重心较为接近。相较于春季,秋季鱼类渔场重心向西北方向移动,且与整体渔场重心基本重合。蟹类、虾类、虾蛄类在春季的渔场重心分别位于 (114.071°E、22.109°N)、(114.064°E、22.098°N)、(114.110°E、22.100°N)。3个物种在秋季的渔场重心与春季相比,均向东北方向移动。相对于其他物种,头足类秋季渔场重心向西偏北方向移动,且春季和秋季间的渔场重心距离最大(1.434 km)。

    珠江口附近海域是世界上最繁忙的海域之一,受航道、陆源排放、过度捕捞等人为活动影响巨大,对珠江河口水生生物、生物栖息地质量以及河口生态系统功能等带来挑战。与珠江口类似的长江口海域也面临相似问题,李建生和程家骅[19]对20世纪90年代长江口渔业资源的研究发现,部分优势种渔获比例大幅波动,小个体低质鱼类比例和种类数增加,不断增大的捕捞量和环境变化使得整体资源结构趋于明显小型化。本研究对珠江口外伶仃海域渔业资源的季节变动规律和不同渔业资源类群的分布特点的分析,可为掌握珠江口渔业资源现状与实现资源可持续利用提供科学支撑。

    珠江径流量位居中国第二,年平均径流量为3 360亿立方米[20],水体的主要来源包括河流输入、盐水入侵和潮汐流[21-23]。珠江口是南海北部大型亚热带河口系统,渔业资源空间变化趋势与该海域特有的潮汐、流场等生态系统特点有关。在珠江口咸淡水混合和季风的影响下,本研究中总资源密度的高值区主要集中在靠近岛礁的研究区域西部和南部海域,除虾蛄类外其他各类生物也均有相似的分布特征。位于舟山渔场的马鞍列岛与位于珠江口渔场的外伶仃岛环境相似,均具有岛礁生境以及临近的外海开阔海域生境。马鞍列岛海域在黑潮、台湾暖流及长江冲淡水的综合作用下,其游泳生物群落组成和分布受季节性洄游和自然条件影响。韩旭东等[24]对马鞍列岛及其东部海域的研究发现,鱼类受长江口自然环境条件影响主要分布在岛礁周边,离岸距离越远生物量越低。此外珠江口海域季风配合岛礁及人工鱼礁对地形地貌的改变,直接影响浮游植物的垂直分布及近岸海域营养物质和饵料的补充,其中人工鱼礁的投放使得垂直混合效应更加明显。当人工鱼礁投放入海底后,礁石前会形成较强的局部上升流,这种上升流将底层丰富的营养物质输送到上层水体,海洋初级生产力提高,吸引海洋生物聚集[14]。同时由于人工鱼礁对洋流的阻挡作用,礁体周围会形成一个流速缓慢的区域,海洋生物更喜欢聚集和栖息在速度和湍流相对较低的区域以减少游泳的能量消耗,该区域也被认为对吸引海洋生物有积极影响[25-26]。本研究中高资源密度区域既是岛礁近岸海域,也是外伶仃海洋牧场建设投礁区域,自然岛礁及人工投放的鱼礁同时为鱼类等海洋生物提供了适宜的产卵、栖息场所,从而使渔业资源在该区域具有更高的资源量。

    珠江口存在明显的枯水期 (10月—次年3月) 和丰水期 (4—9月),不同时期径流量的变化导致珠江口海域理化环境更替,从而影响渔业资源的结构与分布,形成季节性差异。通过对不同季节归一化后的资源密度分析,外伶仃岛附近海域渔业资源具有明显的季节变化特征。从物种性状对季节环境的偏好来看,春夏季更适合海洋洄游物种和成熟期较短的种类栖息,寒冷季节更适合成熟期较长的种类、底栖动物、双齿游泳模式的物种分布[27]。李永振等[28]针对珠江口部分经济鱼类产卵时间的分析发现,除银鲳 (Pampus argenteus) 外大部分产卵的经济种鱼类只有一个产卵期,主要集中在春夏等温暖季节,产卵的持续时间一般为3至9个月不等。本研究表明珠江口海域春季蟹类、虾蛄类、虾类等甲壳类资源密度较高,这与胥延钊[29]对渤海渔业群落季节变化的研究结果类似。大多数乌贼和蛸类集中在春季繁殖,秋季头足类资源密度随季节变化较春季下降明显,这可能与头足类的繁殖季节和索饵洄游习性密切相关[30]。本研究中鱼类与甲壳类的资源密度呈反相关,当鱼类密度增加时,甲壳类密度降低。南海区虾类等小型甲壳动物在7—10月为主要育肥期,研究区域中秋季虾类密度升高可能与主要虾类的生活史周期有关。由于甲壳类是鱼类的主要饵料生物[31],从食物网角度对不同种类间彼此消长关系进行分析,当人为捕捞因素使得鱼类密度降低后,蟹类等甲壳类生物得到恢复生长的喘息空间,资源密度有所提高[32]。从整体来看,鱼类在总类群中占比最大,鱼类资源密度的变动与总资源密度相似,在秋季有大幅度提高。本研究中秋季渔业资源种类与密度高于春季,我国南海区海洋伏季休渔时间为5月初至8月中旬,经过3个多月的伏季休渔后,渔业资源得到了一定的恢复与补充,经过秋季与冬季的捕捞作业,春季资源密度下降。

    诸多研究表明海洋环境因子的变化对游泳生物资源分布、变化、迁徙和渔场位置等有显著影响[33-34]。本研究发现秋季渔业资源总类群渔场重心相对于春季调查时,在经度上西移4.8'',在纬度上北移16.9'',以不同类群分析渔场重心的变化,大多数种类的渔场重心从春季到秋季有由南向北迁移的趋势,推测可能与水温和盐度的季节性变化有关。范江涛等[35]和方兴楠等[36]分别针对南沙鸢乌贼 (Sthenoteuthis oualaniensis) 及东太平洋茎柔鱼 (Dosidicus gigas) 等头足类渔场分布的研究也体现了资源量随温盐等因素季节性波动的趋势。

  • 图  1   2018年从渔船监测信息获取的每月最大渔船数量

    Figure  1.   Monthly maximum number of fishing vessels obtained from vessel monitoring information in 2018

    图  2   2018年每月渔船作业天数分布

    Figure  2.   Monthly fishing days of fishing vessels in 2018

    图  3   2018年每船北斗船位数据日发送量月平均值

    Figure  3.   Monthly average of number of Beidou VMS transmission per vessel per day in 2018

    图  4   121艘船平均每船每天发送VMS数据的次数

    Figure  4.   Average number of VMS transmission per vessel per day of 121 vessels

    图  5   南海大型灯光罩网渔船每月分布热图

    Figure  5.   Monthly distribution of large-size light falling-net vessels in South China Sea

    图  6   南海大型灯光罩网作业渔区

    Figure  6.   Large-size light falling-net vessels fishing areas in South China Sea

    图  7   不同渔区每月作业天数

    Figure  7.   Monthly number of fishing days of different fishing area

    图  8   渔船分布聚类图

    Figure  8.   Cluster diagram of fishing vessel distribution center

    表  1   5种船舶监控系统应用于南海的比较

    Table  1   Comparison of five ship monitoring systems in South China Sea

    方法
    Method
    数据内容
    Data content
    数据公开
    Public data
    时间分辨率
    Time-resolved
    优点
    Advantage
    缺点
    Disadvantage
    船舶自动识别系统
    AIS
    位置、船号、航速、航向、航行
    状态;
    公开 当航速≤2 kn,3 min;当航速>2 kn,30 s (南海渔船安装的均为B级AIS) 从AIS船位数据获取捕捞强度信息,实时、范围广、快速便捷、高时空分辨率 存在船舶数据覆盖不够全面、数据信号采集空间分布不均、捕捞强度信息获取精度不高等情况。AIS只适用于近海,南海外海无信号
    北斗船舶监控系统
    Beidou VMS
    船名、位置经纬度、航速、航向、时间戳等 不公开 一般为3 min (不同区域存在差别) VMS最先应用于南海,且覆盖率广,几乎所有南海渔船都装有VMS系统 仅根据VMS数据中的航速、航向判断灯光罩网不能判断渔船是否在作业;北斗终端只有在开机的情况下才能获取船位数据
    电子监测系统
    EMS
    渔船位置、捕捞活动的各种措施、渔获物的内容和处理 不公开 几乎连续 非常详细地提供渔船捕捞活动信息 依靠人工记录收集数据,存在数据填写不规范以及填写不实等情况
    合成孔径雷达
    SAR
    船的位置 公开 每个成像事件1次检测。目前所有商业SAR供应商均处于黎明/黄昏轨道,每天仅2次成像机会 可以提供不同分辨率 (高达3 m分辨率) 海洋中航行船只的详细图像 图像覆盖率有限,仅靠系统图像无法识别渔船身份
    夜间卫星
    Nightly satellite
    时间、当前位置的渔船灯光 公开 每晚过境一次 可根据渔船灯光识别大型灯光罩网渔船作业 云条件、卫星观测天顶角及非渔船强灯光等会影响观测数据
    下载: 导出CSV
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出版历程
  • 收稿日期:  2021-12-31
  • 修回日期:  2022-03-20
  • 录用日期:  2022-04-06
  • 网络出版日期:  2022-04-19
  • 刊出日期:  2022-12-04

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