CN110377634A - 一种近海捕捞渔船出海时间与航程进行量化分析方法 - Google Patents

一种近海捕捞渔船出海时间与航程进行量化分析方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种近海捕捞渔船出海时间与航程进行量化分析方法，包括以下步骤：对渔场和渔区进行格网划分；计算渔船在渔场内的合计时间和航程；统计各省市渔船的合计时间和航程；统计各个渔场的合计时间和航程。本发明能够为渔业限额捕捞管理提供数据参考。

Description

一种近海捕捞渔船出海时间与航程进行量化分析方法
技术领域
本发明涉及渔船船位数据应用技术领域，特别是涉及一种基于北斗船位数据对近海捕捞渔船的量化分析方法。
背景技术
船舶监测系统(VesselmonitoringsystemsVMS)能自动收集渔船位置数据，在渔船管理中发挥了重要作用。我国在近海渔业捕捞管理中，地方各级渔业行政主管部门控制本行政区域内捕捞渔船的数量、功率，不超过国家下达的船网工具指标，但1987年以来实施的“双控制度”并未达到预期目标。《全国渔业发展第十三个五年规划》中，提出到2020年海洋捕捞总量控制在1000万t以内的目标。随着我国限额捕捞管理试点不断推进，渔业管理与统计需要更详尽的统计数据。基于北斗卫星导航系统的船载终端，自2006年在渔船上推广应用以来，已有6万余艘渔船安装过该终端，记录的渔船轨迹信息能反映渔船出海时间、航行里程、捕捞强度等信息，可为渔船管理与统计提供参数数据。能解决各省渔船在海上作业了多长时间、航行多远、去过哪些渔场，各渔场中渔船已经作业了多长时间、来自各省市的渔船出海时间组成等问题。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种近海捕捞渔船出海时间与航程进行量化分析方法，为渔业限额捕捞管理提供数据参考。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：提供一种近海捕捞渔船出海时间与航程进行量化分析方法，包括以下步骤：
(1)对渔场和渔区进行格网划分；
(2)计算渔船在渔场内的合计时间和航程；
(3)统计各省市渔船的合计时间和航程；
(4)统计各个渔场的合计时间和航程。
所述步骤(1)中将渔场划分成多个30′×30′的渔区格网。
所述步骤(2)中通过去除渔船在港口停泊的船位记录点，把船位点划分到各渔场中，计算各特征数据。
所述步骤(2)具体为：把渔船离港后到返港前的时间段作为渔船出海作业的时间，渔场中捕捞渔船位置在该渔场中的时间总计值作为合计时间，在该渔场中航行的里程总计值作为合计航程。
利用计算每个渔场中的总计值，当f(Pk,i,j,Pk,i,j-1)＝t(Pk,i,j)-t(Pk,i,j-1)为两点间时间差时所述总计值为合计时间；当为两点间球面距离时所述总计值为合计航程；其中，L是合计值，k,i,j分别表示渔场、渔区格网和渔船，Pk,i,j和Pk,i,j-1是渔船j相邻的两个船位点；三次求和分别是：渔船j的n个船位点的总计值，渔区格网中m个渔船的总计值，渔场中l个渔区格网的总计值；Wj是权重值；R为地球平均半径；Pk,i,jlon、Pk,i,jlat为点Pk,i,j的经纬度，Pk,i,j-1lon、Pk,i,j-1lat为点Pk,i,j-1的经纬度。
通过得到船位点所在格网的中心点的经度和纬度，从而得到船位点所在的渔场，其中，C为船位点所在格网的中心点的经度或纬度，x为船位点的经度和纬度，n为格网间隔度数，floor(·)为上取整函数。
在确定船位点所在渔场时采用后一点确定量化值位置。
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：本发明以渔船离港后到返港前的时间段作为渔船出海作业的时间，期间的航行里程作为渔船航程，分析统计各省渔船在渔场中的作业的合计时间、合计航程，各渔场合计时间、合计航程的渔船来源省市，统计结果可为渔业限额捕捞管理提供数据参考。
附图说明
图1是渔船轨迹与渔场格网关系图；
图2是各省市合计时间与航程图；
图3是各省渔船合计时间与航程，内环为合计时间、外环为合计航程图；
图4是各渔场渔船出海合计时间图；
图5各渔场渔船出海平均时间图；
图6是各渔场合计航程图；
图7是各渔场平均航程图；
图8是各省市渔船在渔场中的合计时间图；
图9是各省市渔船在渔场中的合计航行里程图。
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近海捕捞渔船出海时间与航程进行量化分析方法，包括以下步骤：利用2018年25250艘机动捕捞渔船，12.87亿条船位记录数据，通过设计的出海合计时间、合计航程计算方法，统计出合计时间3439万h，合计航程25512万km，并分析对各省市与渔场中的渔船合计时间与航程做了分析，各省出海作业渔船主要分布在附近渔场，渔场中合计时间和航程近海高于远海，量化方法与统计结果可辅助于渔业限额捕捞管理。
到2020年，我国确定海洋年捕捞总产量将控制在1000万吨以内的目标，限额捕捞将成为海洋渔业管理的重点。本实施方式提取了渔船离港后到返港前时间段内渔船出海作业合计时间和合计航程，以及渔场内平均时间、平均航程，并按省级区划、渔场进行了量化分析，各省出海作业渔船主要分布在附近渔场，渔场中合计时间和航程近海高于远海，数据量化与分析方法应用于渔业限额捕捞管理。
1.合计时间与航程计算方法
本实施方式中采用近海53个传统渔场划分方法进行统计，由于渔场范围不规则，为了提高数据处理速度，把渔场划分成1300多个30′×30′的渔区格网。首先去除了渔船在港口停泊的船位记录点，然后把船位点划分到各渔场中，再计算各特征数据。
业务化应用时海域和区划可以细分，海域可以细化为海区、渔场、渔区(30′×30′)、小渔区(10′×10′)、0.01°格网，区划可以细化为海区分局、省、地区、县。本专利量化中采用合计时间、合计航程，可以根据渔船作业类型进一步划分拖网、刺网、张网等，拖网采用渔船功率与拖网里程乘积或渔船功率与拖网时间乘积，刺网通过放网长度与放网时间乘积，张网通过放网网数与放网时间乘积等方式来量化。
本实施方式把渔船离港后到返港前的时间段作为渔船出海作业的时间。渔场中捕捞渔船位置在该渔场中的时间总计值作为合计时间(h)，在该渔场中航行的里程总计值作为合计航程(km)。利用式(1)计算每个渔场中的总计值，当采用式(2)计算两点间时间差时，式(1)计算的总计值为合计时间，当采用式(3)计算两点间球面距离时，式(1)计算的总计值为合计航程。
其中，L是合计值，k,i,j分别表示渔场、渔区格网和渔船，Pk,i,j和Pk,i,j-1是渔船j相邻的两个船位点；三次求和分别是：渔船j的n个船位点的总计值，渔区格网中m个渔船的总计值，渔场中l个渔区格网的总计值；Wj是权重值，其可以为渔船的功率、网具宽度等，本实施方式将其设置1。
f(Pk,i,j,Pk,i,j-1)＝t(Pk,i,j)-t(Pk,i,j-1) (2)
其中，R为地球平均半径，为6378145m；Pk,i,jlon、Pk,i,jlat为点Pk,i,j的经纬度，Pk,i,j-1lon、Pk,i,j-1lat为点Pk,i,j-1的经纬度。
合计值计算中需要判断渔船的船位点在哪个渔场，由于渔场是多个30′×30′的规则的渔区格网组成，因此判断点在哪个渔场的渔区格网中，就可确定所在的渔场。把船位点经纬度通过式(4)计算出中心点经纬度，根据这个值确定在那个渔区格网中，进而判断所在的渔场。
其中，C为船位点所在格网的中心点的经度或纬度，x为船位点的经度和纬度，n为格网间隔度数，floor(·)为上取整函数。
渔船的轨迹上的前后两点连接成线，与渔场面的相交关系有5种情况：在格网内(见图1中的标记a)，穿过两个格网(见图1中的标记b)，穿过三个格网(见图1中的标记c)，与两个格网的边界线重合(见图1中的标记d)，与四个格网的边界线重合(见图1中的标记e)。计算中采用后一点确定量化值位置的方法，如点Pk,i,j和点Pk,i,j-1，把两者间的时间和航程赋值给点Pk,i,j-1，总计到点Pk,i,j-1所在的渔场。每个格网沿经度约55.6公里，渔船航速最大约14knot(7.2m/s)，3分钟航行里程1.298km，仅为格网边长的2.3％，并且两点间轨迹线与格网相交或重叠的概率极小，因此这种后一点确定量化值位置的方法不会影响计算结果。
经纬度格网30′×30′的面积由赤道向两极逐渐减小，划分的格网中，最南端的格网面积3073.8k㎡，最北端2344.6k㎡，后者与前者面积相差31％。因此计算了每平方公里的平均值。渔区格网渔场中渔船每平方公里航行时间，作为平均时间(h/k㎡)，渔船每平方公里航行里程，作为平均航程(km/k㎡)
2.北斗船位数据处理
北斗船位数据来源于北斗民用分理服务商，数据信息主要包括卡号、时间、位置、航速、航向等，数据记录的时间分辨率3min，空间分辨率10m。以2018年有北斗船位数据的25250艘机动捕捞渔船，12.87亿条船位记录为分析对象，用于分析的船数约占近海捕捞机动渔船的15％。其中，浙江省和山东省2018年有北斗船位数据的渔船在5千艘以上，占总数的26.3％和22.7％，海南省和辽宁省在3千艘以上，占总数的15.7％、13.2％，其他省市在10％以下。各省市的合计时间与合计航程如下表。
表1渔船数量与船位记录数据表
各省北斗船载终端开机率差别较大，通过2018年每船平均记录数据可以反映出北斗船载终端开机情况，浙江省和山东省每船平均记录数据都在10万条左右，江苏省、广东省、上海市、河北省每船平均记录数据在3万余条，辽宁省、海南省、山东省每船平均记录数据在2万条左右。浙江省和山东省高度重视渔业资源养护，最早开始渔业限额捕捞试点，在资源监测、市场监管、渔获物统计和渔船管控等方面走在沿海各省前列，渔船管理严格，北斗终端开机率高。开机率对分析全国近海渔场的合计值有较大的影响，对分析省出海作业渔船在各渔场的分布影响较小。
3.各省市合计时间与航程统计
如图2所示，在渔场中占总合计时间较高的省市有浙江48％、山东15％、广西15％、辽宁7％，合计航程占总航程较高的省市有浙江40％、山东26％、广西12％、辽宁7％。
如图3所示，辽宁省渔船在渔场中的总合计时间为246万h，辽东湾渔场、海洋岛渔场、烟威渔场分别占26％、26％、14％，总合计航程为1722万km，辽东湾渔场、海洋岛渔场、烟威渔场分别占26％、26％、14％。山东省渔船在渔场中的总合计时间为515万h，连青石渔场、海州湾渔场、石岛渔场分别占23％、20％、10％，总合计航程为6630万km，连青石渔场、石岛渔场、海州湾渔场分别占25％、17％、13％。
浙江省渔船在渔场中的总合计时间为1643万h，鱼山渔场、舟山渔场、温台渔场分别占24％、16％、15％，总合计航程为10230万km，鱼山渔场、舟山渔场、温台渔场分别占23％、18％、15％。广西省渔船在渔场中的总合计时间为504万h，北部湾北部渔场、粤西及海南岛东北部渔场、珠江口渔场分别占39％、21％、17％，总合计航程为3064万km，北部湾北部渔场、粤西及海南岛东北部渔场、珠江口渔场分别占38％、24％、17％。
根据《渔业捕捞许可管理规定》作业场所核定在B类、C类渔区的渔船，不得跨海区界限作业；作业场所核定在A类渔区的渔船，不得跨省、自治区、直辖市管辖水域界限作业。A类渔区是机动渔船底拖网禁渔区线向陆地一侧海域，作业渔船多为小型渔船，基本没有安装北斗终端。B类渔区是共同管理渔区、特定渔业资源渔场和水产种质资源保护区，C类渔区是我国管辖海域中除A类、B类渔区之外的海域，北斗终端主要安装在B类和C类渔区作业的渔船，这两类渔区不能跨海区界限作业，但各省渔船在一个海区内可选的渔场有多个。辽宁省渔船在辽东湾渔场合计值最高，其次是海洋岛渔场、烟威渔场；山东省渔船在连青石渔场合计值最高，其次是海州湾渔场、石岛渔场；浙江省渔船在鱼山渔场合计值最高，其次是舟山渔场、温台渔场，广西省渔船在北部湾北部渔场、粤西及海南岛东北部渔场合计值最高，其次是珠江口渔场。各省市渔船在渔场中的出海作业的合计值，能够反映出该省渔船的捕捞强度去向，可辅助“负责任”捕捞管理。
4.渔场中合计时间与航程统计
如图4所示，渔场中捕捞渔船合计时间共3439万h。范围在200～400万h的渔场有4个，包括鱼山渔场、舟山渔场、温台渔场、北部湾北部渔场，共占总合计时间的33％；范围在100～190万h的渔场有8个，包括大沙渔场、连青石渔场、粤西及海南岛东北部渔场、长江口渔场、珠江口渔场、海州湾渔场、舟外渔场、闽东渔场，共占总合计时间的35％，范围在10～96万h的渔场有22个，共占总合计时间的30％。
如图5所示，渔场中渔船每平方公里出海时间作为平均时间，范围在1000h/k㎡的渔场有4个，在1000h/k㎡～800h/k㎡的渔场有22个，在10h/k㎡～80h/k㎡的渔场有13个。平均时间较高的前十个的渔场有：鱼山渔场、舟山渔场、温台渔场、北部湾北部渔场、大沙渔场、连青石渔场、长江口渔场、粤西及海南岛东北部渔场、海州湾渔场、珠江口渔场，平均时间范围在520～1437小时/平方公里。
如图6所示，渔场中捕捞渔船总合计航程25512万km，在2000万km左右的渔场有3个，包括鱼山渔场、舟山渔场、连青石渔场，占总航程的25％；范围在1000～2000万km的渔场有8个，包括温台渔场、大沙渔场、北部湾北部渔场、石岛渔场、粤西及海南岛东北部渔场、长江口渔场、海州湾渔场、珠江口渔场，占总航程的41％；范围在10～800万km的渔场有28个，占总航程的34％。
如图7所示，渔场中渔船每平方公里航行里程作为平均航程，航程在7000km/k㎡的渔场又3个，范围在1000km/k㎡～5700km/k㎡的渔场有22个，在100km/k㎡～780km/k㎡的渔场有11个。平均航程较高的前十个的渔场有：鱼山渔场、连青石渔场、舟山渔场、温台渔场、大沙渔场、石岛渔场、北部湾北部渔场、长江口渔场、海州湾渔场、粤西及海南岛东北部渔场，平均航程范围在4285～8609km/k㎡。
如图8和图9所示，渔场中合计时间和合计时间较高的渔场主要分布近海，如黄海的海州湾渔场、大沙渔场、连青石渔场，东海的舟山渔场、鱼山渔场、温台渔场、长江口渔场，南海的北部湾北部渔场、粤西及海南岛东北部渔场、珠江口渔场。较远的外海渔场合计值相对近海都较低，外海的渔场中江外渔场、舟外渔场合计值较高，沙外渔场、鱼外渔场次之。南海的西沙西部渔场、南沙西北部渔场、南沙中北部渔场相对其他南海较远的渔场有一定的合计值。福建省附近渔场合计值都较低，是因为福建省安装的北斗终端很少，统计中没有包含该省渔船。各渔场中合计值，可以通过来源的渔船追溯到省、区、县，掌握各地区渔船在某渔场中的捕捞强度，限额捕捞管理中，通过限定各地区捕捞强度，控制总捕捞量。如大沙渔场，来自浙江、江苏、山东渔船的合计时间分别占42％、29％、22％，来自浙江、江苏、山东渔船的合计航程分别占37％、35％、21％。
各渔场面积差别较大，会影响总计值的比较，因此计算了各渔场中渔船每平方公里出海时间和航行里程。每平方公里的平均时间、平均航程，与合计时间和合计航程图相比空间分布相差不大，在部分渔场量化排序上有较小的变动。
不难发现，本发明以渔船离港后到返港前的时间段作为渔船出海作业的时间，期间的航行里程作为渔船航程，分析统计各省渔船在渔场中的作业的合计时间、合计航程，各渔场合计时间、合计航程的渔船来源省市，统计结果可为渔业限额捕捞管理提供数据参考。

Claims (7)

1.一种近海捕捞渔船出海时间与航程进行量化分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)对渔场和渔区进行格网划分；
(2)计算渔船在渔场内的合计时间和航程；
(3)统计各省市渔船的合计时间和航程；
(4)统计各个渔场的合计时间和航程。
2.根据权利要求1所述的近海捕捞渔船出海时间与航程进行量化分析方法，其特征在于，所述步骤(1)中将渔场划分成多个30′×30′的渔区格网。
3.根据权利要求1所述的近海捕捞渔船出海时间与航程进行量化分析方法，其特征在于，所述步骤(2)中通过去除渔船在港口停泊的船位记录点，把船位点划分到各渔场中，计算各特征数据。
4.根据权利要求1所述的近海捕捞渔船出海时间与航程进行量化分析方法，其特征在于，所述步骤(2)具体为：把渔船离港后到返港前的时间段作为渔船出海作业的时间，渔场中捕捞渔船位置在该渔场中的时间总计值作为合计时间，在该渔场中航行的里程总计值作为合计航程。
5.根据权利要求4所述的近海捕捞渔船出海时间与航程进行量化分析方法，其特征在于，利用计算每个渔场中的总计值，当f(Pk,i,j,Pk,i,j-1)＝t(Pk,i,j)-t(Pk,i,j-1)为两点间时间差时所述总计值为合计时间；当为两点间球面距离时所述总计值为合计航程；其中，L是合计值，k,i,j分别表示渔场、渔区格网和渔船，Pk,i,j和Pk,i,j-1是渔船j相邻的两个船位点；三次求和分别是：渔船j的n个船位点的总计值，渔区格网中m个渔船的总计值，渔场中l个渔区格网的总计值；Wj是权重值；R为地球平均半径；Pk,i,jlon、Pk,i,jlat为点Pk,i,j的经纬度，Pk,i,j-1lon、Pk,i,j-1lat为点Pk,i,j-1的经纬度。
6.根据权利要求4所述的近海捕捞渔船出海时间与航程进行量化分析方法，其特征在于，通过得到船位点所在格网的中心点的经度和纬度，从而得到船位点所在的渔场，其中，C为船位点所在格网的中心点的经度或纬度，x为船位点的经度和纬度，n为格网间隔度数，floor(·)为上取整函数。
7.根据权利要求6所述的近海捕捞渔船出海时间与航程进行量化分析方法，其特征在于，在确定船位点所在渔场时采用后一点确定量化值位置。
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Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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WO2014168371A1 (ko) * 2013-04-10 2014-10-16 Han Hyung Woo 자동차 특징별 수명주기에 따른 5000km맞춤 예방정비리스트 안내시스템
CN104615643A (zh) * 2014-12-16 2015-05-13 中国水产科学研究院东海水产研究所 一种基于渔船船位数据提取耙刺捕捞状态的方法
CN104636620A (zh) * 2015-02-11 2015-05-20 厦门雅迅网络股份有限公司 一种基于车辆里程差值分析的里程统计方法
CN106570621A (zh) * 2016-11-02 2017-04-19 广西电网有限责任公司电力科学研究院 针对电力输配电系统的台风风险预警方法
CN109918608A (zh) * 2019-01-10 2019-06-21 中国水产科学研究院东海水产研究所 一种提取渔船作业航次中离岸和离港距离的方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2014168371A1 (ko) * 2013-04-10 2014-10-16 Han Hyung Woo 자동차 특징별 수명주기에 따른 5000km맞춤 예방정비리스트 안내시스템
CN104615643A (zh) * 2014-12-16 2015-05-13 中国水产科学研究院东海水产研究所 一种基于渔船船位数据提取耙刺捕捞状态的方法
CN104636620A (zh) * 2015-02-11 2015-05-20 厦门雅迅网络股份有限公司 一种基于车辆里程差值分析的里程统计方法
CN106570621A (zh) * 2016-11-02 2017-04-19 广西电网有限责任公司电力科学研究院 针对电力输配电系统的台风风险预警方法
CN109918608A (zh) * 2019-01-10 2019-06-21 中国水产科学研究院东海水产研究所 一种提取渔船作业航次中离岸和离港距离的方法

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