CN104484826A - 基于北斗船位数据提取拖网捕捞努力量时空特征的方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于北斗船位数据提取拖网捕捞努力量时空特征的方法，根据渔船的航速、航向提取出渔船处于捕捞状态的点，渔区格网内的累计捕捞努力量计算公式如下：其中，Z_i是某渔区格网的累计捕捞努力量，P是处于捕捞状态的点，P_i,j,k、P_i,j,k-1是某渔船相邻的两个船位点的时间，两者的差是时间长度，W是渔船的功率，i、j、k为正整数，分别表示研究中的第i个渔区格网，第j个拖网渔船，第k个作业网次，第一次求和是某条拖网渔船单个网次内累计捕捞努力量，第二次求和是该条拖网渔船一段时间多个网次的累计捕捞努力量，第三次求和是一段时间内某渔区格网内所有拖网渔船的累计捕捞努力量。本发明可以实时、快速、准确的获取大范围高时空分辨率的捕捞努力量。

Description

基于北斗船位数据提取拖网捕捞努力量时空特征的方法

技术领域

本发明涉及渔业资源管理技术领域中的船位数据挖掘技术，特别是涉及一种基于北斗船位数据提取拖网捕捞努力量时空特征的方法。

背景技术

由于近海渔业资源的不断衰退，各国对渔业资源养护越发重视，而捕捞努力量是渔业资源评估的重要参考指标，实时准确的掌握捕捞强度时空变化特征，有助于科学的渔业资源管理与养护。联合国粮农组织(FAO)用每年总的发动机功率和捕捞作业天数的乘积(千瓦·天)来表达全球的捕捞努力量。因此，捕捞努力量即渔船在捕捞过程中所做的功。其传统的计算方法是由投入生产的渔船数、吨位、马力数、作业人数、天数、技术与工艺状况、投网次数等折算获得，但缺点是耗时费力且难以满足空间性和实时性统计的需要。目前，国外在渔业资源评估方面已经使用VMS(Vessel Monitoring System)数据计算捕捞努力量，大大提高了数据收集和使用的效率。在国内，中国近海已安装北斗终端的渔船有5万多艘，可获取的VMS数据主要包括渔船的北斗卡号、经纬度位置、航速、航向、发报时间等，数据发报的时间分辨率约3分钟，空间分辨率10米左右，基本满足在捕捞努力量方面的研究。但是，国内至今尚未出现有效利用北斗船位数据进行渔船捕捞努力量研究的方法。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种基于北斗船位数据提取拖网捕捞努力量时空特征的方法，能够准确、直观的对捕捞努力量的空间分布进行研究。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：提供一种基于北斗船位数据提取拖网捕捞努力量时空特征的方法，渔船上装有用于获取北斗船位数据的北斗终端，根据渔船的航速、航向提取出渔船处于捕捞状态的点，由于渔区格网内有多艘渔船捕捞作业，每艘船作业分为多个网次，单个网次作业持续几个小时，结束后间隔一段时间进行下一个网次，每个网次作业轨迹由多个离散的船位点表示，因此渔区格网内的累计捕捞努力量计算公式如下：其中，Z_i是某渔区格网的累计捕捞努力量，P是处于捕捞状态的点，P_i,j,k、P_i,j,k-1是某渔船相邻的两个船位点的时间，两者的差是时间长度，W是渔船的功率，i、j、k为正整数，分别表示研究中的第i个渔区格网，第j个拖网渔船，第k个作业网次，第一次求和是某条拖网渔船单个网次内累计捕捞努力量，第二次求和是该条渔船一段时间多个网次的累计捕捞努力量，第三次求和是一段时间内某渔区格网内所有拖网渔船的累计捕捞努力量。

所述北斗船位数据包括渔船的北斗卡号、经纬度位置、航速、航向、发报时间，其中，数据的时间分辨率为3分钟，空间分辨率约为10米。

在根据渔船的航速、航向提取出渔船处于捕捞状态的点之前还包括提取渔船阈值的步骤。

所述的基于北斗船位数据提取拖网捕捞努力量时空特征的方法还包括提取一段时间渔场中全部或部分拖网船的累计捕捞努力量随时间的变化的步骤。

所述的基于北斗船位数据提取拖网捕捞努力量时空特征的方法还包括从渔场、渔港、船籍以及捕捞作业研究累计捕捞努力量随时间的时空变化特征的步骤。

有益效果

由于采用了上述的技术方案，本发明与现有技术相比，具有以下的优点和积极效果：

本发明对北斗船位数据进行充分挖掘的基础上找到有效计算和表达捕捞努力量的方法，可以实时、快速、准确的获取大范围高时空分辨率的捕捞努力量。研究通过航速、航向数据判读拖网渔船的捕捞状态，选择处于拖网作业的点，并根据作业点的位置和时间结合渔船功率计算累计捕捞努力量(kW·h)并将其作为评价捕捞强度的指标。由于拖网渔船的作业轨迹是由多个具有空间信息的时间点序列组成，因此根据大量的轨迹点和捕捞强度数据即可获得拖网捕捞强度的时空分布特征。

本发明使用北斗船位数据，使数据来源实时、准确、全面，能够将船位点状态的判断结果与渔船作业的功率结合，提高了捕捞努力量计算过程中的精确性，体现了捕捞努力量空间变化特征。

附图说明

图1是实施例中象山拖网渔船速度阈值图；

图2是实施例中象山拖网渔船和累计捕捞努力量各月份变化图；

图3是实施例中象山拖网渔船捕捞空间分布图；

图4是实施例中各月象山拖网船累计捕捞努力量时空分布图；

图5是实施例中象山拖网船在各渔场不同月份的累计捕捞努力量，其中，(a)为附近渔场、(b)为较远渔场、(c)为外部渔场、(d)为边缘渔场。

具体实施方式

下面结合具体实施例，进一步阐述本发明。应理解，这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。此外应理解，在阅读了本发明讲授的内容之后，本领域技术人员可以对本发明作各种改动或修改，这些等价形式同样落于本申请所附权利要求书所限定的范围。

本发明的实施方式涉及一种基于北斗船位数据提取拖网捕捞努力量时空特征的方法，渔船上装有用于获取北斗船位数据的北斗终端，根据渔船的航速、航向提取出渔船处于捕捞状态的点，由于渔区格网内有多艘渔船捕捞作业，每艘船作业分为多个网次，单个网次作业持续几个小时，结束后间隔一段时间进行下一个网次，每个网次作业轨迹由多个离散的船位点表示，因此渔区格网内的累计捕捞努力量计算公式如下：其中，Z_i是某渔区格网的累计捕捞努力量，P是处于捕捞状态的点，P_i,j,k、P_i,j,k-1是某渔船相邻的两个船位点的时间，两者的差是时间长度，W是渔船的功率，i、j、k为正整数，分别表示研究中的第i个渔区格网，第j个拖网渔船，第k个作业网次，第一次求和是某条拖网渔船单个网次内累计捕捞努力量，第二次求和是该条渔船一段时间多个网次的累计捕捞努力量，第三次求和是一段时间内某渔区格网内所有拖网渔船的累计捕捞努力量。

下面以2013年象山近海拖网渔船为例进一步说明本发明。

1.提取速度阈值

数据显示北斗卫星监测系统一年内统计的船位点数量差别比较大，一般每隔3分钟获取一个点，10天到一年的点数量在4800～170880个之间，平均每天获取的单艘渔船的船位点约480个，研究发现总的船位点数小于4800时，获取的速度阈值不精确，故舍弃该类渔船。2013年北斗船位数据量超过4800个船位点的拖网船有1443艘，其中有24艘拖网船无法计算速度阈值，可能因为捕捞类型存在问题，也可能是北斗记录数据有误。经计算拖网渔船的速度阈值如图1所示。

2.捕捞努力量计算

根据航速、航向提取出渔船处于捕捞状态的点(具体方法可参见公开号为CN103678902A，一种北斗船位数据提取拖网捕捞状态的方法)，由于某个渔区格网内有多艘拖网渔船捕捞作业，每艘船作业分为多个网次，一般单个网次作业会持续几个小时，结束后间隔一段时间进行下一个网次，每个网次作业位置可由多个离散的船位点表示，因此某个渔区格网内的累计捕捞努力量计算公式如下：

$Z_i=\underset{i=0}{\overset{p}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=0}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}\underset{k=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}(P_{i,j,k}-P_{i,j,k-1})*W$

其中，Z_i是某渔区格网的累计捕捞努力量，P是处于捕捞状态的点，P_i,j,k、P_i,j,k-1是某渔船相邻的两个船位点的时间，两者的差是时间长度，W是渔船的功率，i、j、k为正整数，分别表示研究中的第i个渔区格网，第j个拖网渔船，第k个作业网次，第一次求和是某条拖网渔船单个网次内累计捕捞努力量，第二次求和是该条渔船一段时间多个网次的累计捕捞努力量，第三次求和是一段时间内某渔区格网内所有拖网渔船的累计捕捞努力量。

3.结果分析

3.1捕捞努力量全年整体变化

2013年象山近海捕捞拖网船数和累计捕捞努力量随月份变化较大(如图2)，时间上可分为三个时间段2～5月、6～9月、10～12月与1月。累计捕捞努力量可以分为两个峰3～5月、10～12月与1月；两个谷2月、6～9月。第一时间段2～5月，其中2月10日为春节，2月9日～2月15日是法定假日，捕捞活动少，2月捕捞努力量较低；第二时间段6～9月，6月1日12时～9月16日12时为第19个海洋伏季休渔时间，休渔范围是35°N～26°30′N的黄海和东海海域，伏季休渔类型为除钓具外的所有作业类型，因此6～8月船少，累计捕捞努力量较低。9月16日休渔结束开始捕捞，船较多但只捕捞了半个月，累计捕捞努力量不是很高；第三时间段10～12月与1月，鱼况较好，渔船数量多，累计捕捞努力量高。

从空间角度看，2013年象山拖网船主要在黄海、东海捕捞作业，少量拖网船在南海捕捞作业，本实施例主要分析在东海和黄海作业的象山拖网船，不包括南海。图3中象山拖网船主要分布在鱼山渔场大部、鱼外渔场西北、温台渔场北部、舟山渔场中南、舟外渔场西南。

3.2捕捞努力量的空间分布规律

从累计捕捞努力量来看(表1)，2013年象山拖网捕捞的渔场可以分为离象山最近的高累计捕捞努力量渔场，包括鱼山渔场、舟山渔场、舟外渔场、鱼外渔场；其次是离象山较近较高累计捕捞努力量渔场，包括温台渔场、大沙渔场、长江口渔场、江外渔场；再次是离象山较远的低累计捕捞努力量渔场，包括沙外渔场、闽东渔场、吕泗渔场、温外渔场；最后是边缘的较低累计捕捞努力量渔场，闽中渔场、闽外渔场、台北渔场、连青石渔场。对比2013年象山拖网捕捞努力量分布图(图3)可以看出，累计捕捞努力量随着与象山的距离增加，逐渐降低。累计捕捞努力量由高到低呈现出一定的规律，即以象山附近的渔场为中心(A)，向外扩展(D)，形成近似的同心圆(A～D)。

表1 2013年各渔场拖网捕捞状况

3.3不同月份捕捞努力量的空间变化

2013年6～8月休渔期拖网船作业少，故放弃该部分，只绘制了其它各月象山累计捕捞努力量时空分布状况(图4各月的图例相同)。象山拖网最北端到大沙渔场，9～11月有捕捞作业，长江口渔场的作业时间与大沙渔场相似，沙外渔场仅在1月、10～12月有捕捞作业。最南端到闽东渔场，10～12月有捕捞作业，因此最北端和最南端的作业主要在秋季。象山附近的舟山渔场、周外渔场、鱼山渔场、鱼外渔场除休渔期外，全年都有捕捞。

3.4基于捕捞努力量的渔场分析

根据各渔场全年累计捕捞努力量变化(图5，左右表示相应纵坐标)，可将其分为5类，全年高捕捞努力量渔场，包括舟山渔场、鱼山渔场；3月和9～12月高捕捞努力量渔场，包括长江口渔场、温台渔场、大沙渔场、闽东渔场；1月、3～4月、9～12月高捕捞努力量外海渔场，包括舟外渔场、鱼外渔场、江外渔场、沙外渔场、温外渔场；3～4月高捕捞努力量渔场，包括闽中渔场、台北渔场、连青石渔场；10或12月高捕捞努力量渔场，包括吕泗渔场、闽外渔场。

离象山最近的渔场除休渔期外各月都有高累计捕捞努力量，离岸较近的渔场在3月和9～12月有高累计捕捞努力量，离岸较远的外海渔场在9～12月与1月有高累计捕捞努力量，离象山较远的边缘渔场在3～4月、10(或12月)有高累计捕捞努力量。除去休渔期，拖网捕捞的渔场从时间来看分为全年近海渔场(a、b)，春秋季近海渔场(b)，春秋冬外海渔场(c)，春季或秋季周边外缘渔场(d、e)。

Claims (5)

1.一种基于北斗船位数据提取拖网捕捞努力量时空特征的方法，其特征在于，渔船上装有用于获取北斗船位数据的北斗终端，根据渔船的航速、航向提取出渔船处于捕捞状态的点，由于渔区格网内有多艘渔船捕捞作业，每艘船作业分为多个网次，单个网次作业持续几个小时，结束后间隔一段时间进行下一个网次，每个网次作业轨迹由多个离散的船位点表示，因此渔区格网内的累计捕捞努力量计算公式如下：其中，Z_i是某渔区格网的累计捕捞努力量，P是处于捕捞状态的点，P_i,j,k、P_i,j,k-1是某渔船相邻的两个船位点的时间，两者的差是时间长度，W是渔船的功率，i、j、k为正整数，分别表示研究中的第i个渔区格网，第j个拖网渔船，第k个作业网次，第一次求和是某条拖网渔船单个网次内累计捕捞努力量，第二次求和是该条渔船一段时间多个网次的累计捕捞努力量，第三次求和是一段时间内某渔区格网内所有拖网渔船的累计捕捞努力量。

2.根据权利要求1所述的基于北斗船位数据提取拖网捕捞努力量时空特征的方法，其特征在于，所述北斗船位数据包括渔船的北斗卡号、经纬度位置、航速、航向、发报时间，其中，数据的时间分辨率为3分钟，空间分辨率约为10米。

3.根据权利要求1所述的基于北斗船位数据提取拖网捕捞努力量时空特征的方法，其特征在于，在根据渔船的航速、航向提取出渔船处于捕捞状态的点之前还包括提取渔船阈值的步骤。

4.根据权利要求1所述的基于北斗船位数据提取拖网捕捞努力量时空特征的方法，其特征在于，还包括提取一段时间渔场中全部或部分拖网船的累计捕捞努力量随时间的变化的步骤。

5.根据权利要求1所述的基于北斗船位数据提取拖网捕捞努力量时空特征的方法，其特征在于，还包括从渔场、渔港、船籍以及捕捞作业研究累计捕捞努力量随时间的时空变化特征的步骤。