船位監(jiān)控系統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘與應(yīng)用研究進(jìn)展

郭剛剛，樊 偉，張勝茂，鄭巧玲，王曉璇

（1.上海海洋大學(xué)海洋科學(xué)學(xué)院，上海 201306；2.中國(guó)水產(chǎn)科學(xué)研究院東海水產(chǎn)研究所，農(nóng)業(yè)部東海與遠(yuǎn)洋漁業(yè)資源開發(fā)利用重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，上海 200090）

船位監(jiān)控系統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘與應(yīng)用研究進(jìn)展

郭剛剛1，2，樊 偉2，張勝茂2，鄭巧玲1，2，王曉璇2

（1.上海海洋大學(xué)海洋科學(xué)學(xué)院，上海 201306；2.中國(guó)水產(chǎn)科學(xué)研究院東海水產(chǎn)研究所，農(nóng)業(yè)部東海與遠(yuǎn)洋漁業(yè)資源開發(fā)利用重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，上海 200090）

船位監(jiān)控系統(tǒng)（vessel monitoring system，VMS）作為一種漁船監(jiān)控手段，同時(shí)也為漁業(yè)科學(xué)研究提供了一種新的數(shù)據(jù)來(lái)源。VMS數(shù)據(jù)記錄了漁船實(shí)時(shí)的船位、航速、航向等動(dòng)態(tài)信息，已被廣泛應(yīng)用于海洋漁業(yè)的諸多領(lǐng)域。本文結(jié)合國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀，對(duì)VMS數(shù)據(jù)分析挖掘方法進(jìn)行了歸納和總結(jié)，對(duì)采用VMS數(shù)據(jù)進(jìn)行捕撈努力量估算、漁民行為特點(diǎn)和漁場(chǎng)分析、捕撈活動(dòng)對(duì)海洋生態(tài)環(huán)境影響等方面的研究進(jìn)展進(jìn)行了綜述，并在此基礎(chǔ)上分析了VMS數(shù)據(jù)在海洋漁業(yè)上的應(yīng)用前景及其存在的問(wèn)題，對(duì)今后我國(guó)采用VMS數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)研究提出了建議。

VMS數(shù)據(jù)；捕撈努力量；漁場(chǎng)；生態(tài)環(huán)境影響評(píng)估

漁業(yè)數(shù)據(jù)是進(jìn)行漁業(yè)科學(xué)研究的基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)的精度直接影響到研究結(jié)果的準(zhǔn)確性。目前，原始的漁業(yè)數(shù)據(jù)主要來(lái)自于漁船作業(yè)時(shí)記錄的漁撈日志，但漁撈日志往往只記錄漁船處于捕撈狀態(tài)時(shí)的情況，漁船的實(shí)時(shí)位置、航速、航向、航行軌跡等信息則無(wú)從得知，且隨著漁撈日志數(shù)據(jù)的層層上報(bào)，錯(cuò)報(bào)、誤報(bào)的情況也時(shí)有發(fā)生，數(shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性均有待提高[1]。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)于一體的綜合應(yīng)用系統(tǒng)[2]。其主要功能是實(shí)時(shí)獲取并存儲(chǔ)船舶的船位和運(yùn)行狀態(tài)信息，并將這些信息通過(guò)網(wǎng)絡(luò)通訊傳送給岸上監(jiān)控中心，實(shí)現(xiàn)船舶與岸上監(jiān)控中心之間信息的交互[3]。VMS可以實(shí)時(shí)獲取漁船的船位、航速、航向等漁船動(dòng)態(tài)信息，從而彌補(bǔ)了漁撈日志數(shù)據(jù)在這些信息方面的不足。VMS的技術(shù)核心在于衛(wèi)星定位和網(wǎng)絡(luò)通訊，衛(wèi)星定位廣泛采用美國(guó)的全球定位系統(tǒng)（global position system，GPS）；在網(wǎng)絡(luò)通訊方面，遠(yuǎn)洋漁船主要使用Inmarsat-C和ARGOS系統(tǒng)，近海和內(nèi)陸漁船主要使用船舶自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)（automatic identification system，AIS）；我國(guó)自主研發(fā)的北斗衛(wèi)星船位監(jiān)控系統(tǒng)集衛(wèi)星定位與網(wǎng)絡(luò)通訊功能于一體，目前也已投入使用。

VMS設(shè)計(jì)之初是為了對(duì)船舶位置進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，以確保當(dāng)船舶出現(xiàn)意外狀況時(shí)可以提供及時(shí)的救助。20世紀(jì)末期，由于世界主要傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)漁業(yè)資源的衰退，國(guó)際社會(huì)要求加強(qiáng)漁業(yè)資源養(yǎng)護(hù)與管理的呼聲越來(lái)越高，各海洋國(guó)家對(duì)其所轄海域內(nèi)漁業(yè)資源的管理也不斷加強(qiáng)。傳統(tǒng)的漁船監(jiān)控和管理主要依靠海上巡邏和登臨檢查，在管理上有一定的局限性。1988年，葡萄牙開發(fā)了世界上首個(gè)漁船監(jiān)控系統(tǒng)MONICAP，該系統(tǒng)可以將漁船的實(shí)時(shí)船位、航向、航速等數(shù)據(jù)自動(dòng)傳送到岸上監(jiān)控中心，從而使監(jiān)控中心能實(shí)時(shí)掌握和監(jiān)督漁船的作業(yè)動(dòng)態(tài)，大大提高了漁船監(jiān)控的效率和力度，隨后美國(guó)、澳大利亞、新西蘭等漁業(yè)國(guó)家也都相繼研發(fā)了本國(guó)的VMS對(duì)漁船進(jìn)行監(jiān)管[4]。1996年，歐盟要求歐洲所有長(zhǎng)度大于24 m的漁船強(qiáng)制安裝VMS，到2012年，VMS的強(qiáng)制安裝范圍擴(kuò)大到了所有長(zhǎng)度大于12 m的漁船[5]。截至目前，基本上世界上所有的漁業(yè)國(guó)家均采用VMS作為監(jiān)控手段來(lái)管理和養(yǎng)護(hù)所轄海域的漁業(yè)資源。

隨著安裝有VMS的漁船數(shù)量以及VMS數(shù)據(jù)積累時(shí)間的不斷增長(zhǎng)，VMS數(shù)據(jù)在海洋漁業(yè)上的應(yīng)用領(lǐng)域也不斷拓展。我國(guó)于本世紀(jì)初引進(jìn)VMS。2006年，隨著我國(guó)自主研發(fā)的北斗衛(wèi)星船位監(jiān)控系統(tǒng)在南沙正式投入使用，我國(guó)漁船監(jiān)控系統(tǒng)的建設(shè)進(jìn)入快速發(fā)展時(shí)期[6]。本文根據(jù)相關(guān)國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)資料，概述了VMS數(shù)據(jù)的分析挖掘方法，以及其在海洋漁業(yè)相關(guān)領(lǐng)域應(yīng)用的研究進(jìn)展，分析了VMS數(shù)據(jù)的應(yīng)用前景和存在的問(wèn)題，并提出了相應(yīng)的建議，以期能為我國(guó)船位監(jiān)控系統(tǒng)數(shù)據(jù)的挖掘和應(yīng)用提供參考。

1 VMS數(shù)據(jù)挖掘研究進(jìn)展

VMS數(shù)據(jù)包含有漁船船位、發(fā)報(bào)時(shí)間、航向、航速等漁船動(dòng)態(tài)信息，數(shù)據(jù)的定位精度多為10 m，但不同通訊系統(tǒng)的VMS數(shù)據(jù)間回報(bào)頻率有很大差異。遠(yuǎn)洋船位監(jiān)控系統(tǒng)Inmarsat-C和ARGOS的數(shù)據(jù)回報(bào)頻率較低，每隔約4 h發(fā)送一次；AIS數(shù)據(jù)回報(bào)頻率與航速呈正比，航行時(shí)回報(bào)頻率在12 s以內(nèi)；我國(guó)北斗衛(wèi)星船位監(jiān)控系統(tǒng)數(shù)據(jù)回報(bào)頻率為3 min。VMS數(shù)據(jù)雖然包含了豐富的漁船動(dòng)態(tài)信息，但這些信息未能直接體現(xiàn)漁船的狀態(tài)，即漁船是否處于捕撈狀態(tài)。且VMS的兩個(gè)點(diǎn)數(shù)據(jù)之間有一定的時(shí)間間隔，單純的點(diǎn)數(shù)據(jù)分析并不能反映出漁船的真實(shí)航行軌跡。因此，目前對(duì)于VMS數(shù)據(jù)的分析和挖掘研究主要集中在兩個(gè)方面：一是漁船狀態(tài)判別，二是漁船軌跡重構(gòu)。

1.1 漁船狀態(tài)判別

由于VMS并沒(méi)有傳遞具體的漁船狀態(tài)信息，因此對(duì)于漁船狀態(tài)的識(shí)別和劃分成為VMS數(shù)據(jù)挖掘中不可避免的一個(gè)步驟，且識(shí)別的準(zhǔn)確度直接關(guān)系到VMS數(shù)據(jù)的后續(xù)應(yīng)用。目前，國(guó)內(nèi)外研究中采用VMS數(shù)據(jù)分析漁船狀態(tài)的方法可以概括為2種：（1）通過(guò)分析漁船船速的變化判斷漁船狀態(tài)；（2）通過(guò)分析船速、航向等特征數(shù)據(jù)組成向量判斷漁船狀態(tài)。

以往的研究多是通過(guò)對(duì)漁船速度設(shè)定閾值來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)漁船狀態(tài)的劃分，這種方法在拖網(wǎng)漁船狀態(tài) 的 判 別 中 應(yīng) 用 較 為 廣 泛[7－10]。但BERTRAND等[11]分析指出，簡(jiǎn)單的通過(guò)速度閾值來(lái)判斷漁船狀態(tài)會(huì)使處于捕撈狀態(tài)的船位點(diǎn)數(shù)量被高估。LEE等[12]對(duì)不同研究中捕撈狀態(tài)的速度識(shí)別閾值進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)，發(fā)現(xiàn)沒(méi)有任何一種速度閾值適用于所有的漁船狀態(tài)識(shí)別。且不同作業(yè)方式的漁船在速度、航向等特征數(shù)據(jù)的表現(xiàn)方式上也有著明顯的差異，從而導(dǎo)致這種方法很難適用于所有類型的漁船，不具備很好的可推廣性。

綜合考慮船速和航向特征數(shù)據(jù)與漁船狀態(tài)間的非線性關(guān)系，通過(guò)構(gòu)建各類分析模型來(lái)識(shí)別漁船的狀態(tài)是當(dāng)前漁船狀態(tài)判別研究的重點(diǎn)。其中，應(yīng)用較為廣泛的是狀態(tài)空間模型（statespace model），狀態(tài)空間模型在處理離散的數(shù)據(jù)方面有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，多被用于描述動(dòng)物種群的動(dòng)態(tài)變化以及在特定環(huán)境中重新估算標(biāo)記動(dòng)物在不同狀態(tài)下的真實(shí)活動(dòng)軌跡[13－17]。WALKER等[18]首先將狀態(tài)空間模型引入金槍魚圍網(wǎng)漁船的狀態(tài)判別研究中，漁船的狀態(tài)（找魚，捕撈，停泊，航行）由以航向和航速為參數(shù)的隨機(jī)多項(xiàng)式來(lái)表示，并通過(guò)隱馬爾可夫轉(zhuǎn)移概率矩陣進(jìn)行判別，最后采用貝葉斯框架對(duì)模型進(jìn)行簡(jiǎn)化，驗(yàn)證結(jié)果表明狀態(tài)空間模型對(duì)漁船狀態(tài)的識(shí)別有較高的準(zhǔn)確性和可推廣性。此外，JOO等[19]利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法來(lái)降低對(duì)于捕撈位置判斷的錯(cuò)誤率，并通過(guò)敏感性試驗(yàn)對(duì)參數(shù)和訓(xùn)練函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，使得對(duì)于捕撈位置的判斷達(dá)到了較高的正確率。對(duì)于高時(shí)空分辨率的北斗數(shù)據(jù)，張勝茂等[20]提出了用統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法來(lái)分析拖網(wǎng)漁船狀態(tài)，通過(guò)對(duì)較長(zhǎng)時(shí)間的航速和航向數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，了解漁船航速和航向差數(shù)據(jù)的分布特征，進(jìn)而獲取捕撈狀態(tài)下漁船航速和航向差的閾值來(lái)提取處于捕撈狀態(tài)的船位點(diǎn)，最后采用過(guò)濾窗修正提高判定的準(zhǔn)確率。

1.2 漁船軌跡重構(gòu)

VMS數(shù)據(jù)是一系列離散的點(diǎn)數(shù)據(jù)，且不同通訊系統(tǒng)的VMS數(shù)據(jù)回報(bào)頻率不一[21]。許多學(xué)者嘗試用這些離散的點(diǎn)數(shù)據(jù)來(lái)分析漁業(yè)活動(dòng)[22－26]，但單純的點(diǎn)數(shù)據(jù)分析很難反映漁船的真實(shí)航行軌跡。如何通過(guò)這些離散的點(diǎn)數(shù)據(jù)來(lái)準(zhǔn)確的重構(gòu)漁船活動(dòng)軌跡是VMS數(shù)據(jù)在海洋漁業(yè)上應(yīng)用的關(guān)鍵。漁船軌跡重構(gòu)的方法主要是插值，通過(guò)插值的方法能夠較好的還原漁船的真實(shí)活動(dòng)軌跡[27]。在陸地動(dòng)物行為學(xué)研究領(lǐng)域，多采用插值的方法研究動(dòng)物的活動(dòng)軌跡[28－31]，目前對(duì)于漁船軌跡的研究也大多是借鑒了這些插值方法。

最簡(jiǎn)單的插值算法是線性插值（straight linear interpolation）[32－33]，這種方法的優(yōu)點(diǎn)是簡(jiǎn)單快速，而且對(duì)于連續(xù)和不連續(xù)的數(shù)據(jù)都可以處理，但線性插值的結(jié)果可能與漁船的實(shí)際軌跡存在較大偏差，特別是對(duì)于低回報(bào)頻率的VMS數(shù)據(jù)，很可能導(dǎo)致漁船實(shí)際活動(dòng)軌跡的長(zhǎng)度被低估，而且線性插值沒(méi)有考慮漁船的航向和速度對(duì)其軌跡的影響，所以軌跡重構(gòu)的效能較低。SKAAR等[34]研究發(fā)現(xiàn)，當(dāng)數(shù)據(jù)回報(bào)頻率為2 h時(shí)，采用線性插值方法重構(gòu)的漁船軌跡誤差在3 km以上。

為了得到更為準(zhǔn)確的漁船航行軌跡，許多復(fù)雜的插值方法逐漸被引入，其中最具代表性的是樣條插值（spline interpolation）。樣條插值是利用最小表面曲率的數(shù)學(xué)表達(dá)式來(lái)模擬生成能通過(guò)所有輸入點(diǎn)的光滑曲線。樣條插值兼顧了計(jì)算方法的快捷性和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性，而且綜合考慮了航向和航速對(duì)漁船軌跡的影響，實(shí)現(xiàn)了漁船軌跡與VMS數(shù)據(jù)最大程度的結(jié)合。樣條函數(shù)種類繁多，每種樣條函數(shù)有各自的優(yōu)缺點(diǎn)和適用范圍，尋找適合VMS數(shù)據(jù)的樣條函數(shù)插值方法是漁船軌跡重構(gòu)的關(guān)鍵。HINTZEN等[35]首次使用三次赫爾米特樣條插值（cubic hermite spline）的方法來(lái)對(duì)漁船軌跡進(jìn)行重構(gòu)，三次赫爾米特樣條函數(shù)使用時(shí)間、位置和切向量來(lái)構(gòu)建多項(xiàng)式計(jì)算插值點(diǎn)，整個(gè)過(guò)程分為兩個(gè)步驟：（1）計(jì)算控制點(diǎn)的切向；（2）計(jì)算插值點(diǎn)的位置，其中不同切向量的計(jì)算方式會(huì)產(chǎn)生不同的軌跡曲線。HINTZEN等[35]分別用兩個(gè)多項(xiàng)式來(lái)描述經(jīng)度和緯度兩個(gè)方向的插值，兩個(gè)多項(xiàng)式的切向量通過(guò)航向和速度計(jì)算得到。這種插值方法重構(gòu)的漁船軌跡誤差較小，且對(duì)不同類型的漁船軌跡均有較好的擬合效果。RUSSO等[36]引入了Catmull－Rom插值來(lái)重構(gòu)漁船軌跡，并在Catmull－Rom方法的基礎(chǔ)上對(duì)切向量的計(jì)算公式進(jìn)行了改進(jìn)，其切向量通過(guò)相鄰兩個(gè)點(diǎn)的平均變化率計(jì)算得到。

2 VMS數(shù)據(jù)應(yīng)用研究進(jìn)展

2.1 捕撈努力量估算

捕撈努力量是指在單位時(shí)間內(nèi)某種捕撈方式投入捕撈生產(chǎn)的作業(yè)單位數(shù)量，它是漁業(yè)資源學(xué)研究中的一個(gè)重要參數(shù)[37]。通過(guò)對(duì)VMS數(shù)據(jù)的分析挖掘，根據(jù)處于捕撈狀態(tài)的漁船點(diǎn)位數(shù)據(jù)，結(jié)合漁船的數(shù)量、噸位、發(fā)動(dòng)機(jī)功率、作業(yè)方式等信息，可以宏觀、實(shí)時(shí)的把握水域內(nèi)捕撈努力量的時(shí)空分布狀況。目前，國(guó)內(nèi)外學(xué)者采用VMS數(shù)據(jù)進(jìn)行捕撈努力量估算的方法主要是運(yùn)用空間分析技術(shù)中的點(diǎn)密度分析方法來(lái)估算捕撈努力量的時(shí)空分布。

點(diǎn)密度分析是指將漁船的作業(yè)時(shí)間分配給各個(gè)處于捕撈狀態(tài)的船位點(diǎn)，然后通過(guò)密度分析，計(jì)算一定分辨率大小的地理網(wǎng)格內(nèi)船位點(diǎn)的數(shù)量來(lái)表示捕撈努力量。如張勝茂等[38]根據(jù)北斗衛(wèi)星船位數(shù)據(jù)，計(jì)算了0.1°×0.1°經(jīng)緯網(wǎng)格內(nèi)累計(jì)的捕撈時(shí)間，結(jié)合拖網(wǎng)漁船的功率，估算出象山港拖網(wǎng)船捕撈努力量的分布情況。CORO等[39]計(jì)算了0.5°×0.5°分辨率下加拿大近海的月捕撈努力量的分布情況，并探討了基于VMS數(shù)據(jù)的捕撈努力量估算業(yè)務(wù)化應(yīng)用的可行性。MILLS等[40]探討了在3 km×3 km的高空間分辨率下，采用VMS數(shù)據(jù)分析在北海作業(yè)的英國(guó)拖網(wǎng)漁船捕撈努力量分布的可行性。HINZ等[41]通過(guò)鄰域分析，計(jì)算了以1 km2大小的網(wǎng)格為中心、以3 km為搜索半徑的區(qū)域內(nèi)所有處于捕撈狀態(tài)船位點(diǎn)的均值，作為該1 km2網(wǎng)格內(nèi)的捕撈努力量。點(diǎn)密度分析可以很好地反映大時(shí)空尺度下捕撈努力量的變化趨勢(shì)，但分辨率的大小對(duì)評(píng)估結(jié)果影響很大。分辨率過(guò)大容易導(dǎo)致網(wǎng)格內(nèi)捕撈努力量被高估，從而影響評(píng)估結(jié)果的精度，因此，選擇合適的空間分辨率是采用點(diǎn)密度分析方法來(lái)估算捕撈努力量的關(guān)鍵所在[42]。

2.2 漁民行為特點(diǎn)及漁場(chǎng)分析

為獲取最大的經(jīng)濟(jì)收益，漁民往往尋求目標(biāo)魚類集群的、適宜于捕撈的海域進(jìn)行捕撈作業(yè)，這些捕撈努力量密集分布的海域可以定義為漁場(chǎng)[43]。因此，捕撈努力量的時(shí)空分布可以反映漁民的行為特點(diǎn)、漁場(chǎng)位置及其動(dòng)態(tài)變遷。

分析漁民的行為特點(diǎn)是目前VMS應(yīng)用研究的熱點(diǎn)之一。如BERTRAND等[44]采用VMS數(shù)據(jù)重構(gòu)了秘魯鳀（Engraulis ringens）圍網(wǎng)漁船的作業(yè)軌跡，結(jié)合相關(guān)聲學(xué)調(diào)查所獲取的魚群空間分布情況，分析了漁民行為特點(diǎn)與魚群空間分布的關(guān)系。FONSECA等[45]將葡萄牙近海拖網(wǎng)漁船的VMS數(shù)據(jù)與上岸漁獲數(shù)據(jù)相匹配，并引入了計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中的離散選擇模型（discrete choice model）來(lái)模擬漁船船位動(dòng)態(tài)變化與漁場(chǎng)變遷間的關(guān)系。JOO等[46]采用VMS數(shù)據(jù)重構(gòu)了秘魯鳀圍網(wǎng)漁船的軌跡，通過(guò)聚類分析將漁船狀態(tài)劃分為找魚、捕撈以及航行3種，并分析了不同狀態(tài)下漁民捕撈策略的選擇以及變化情況。

在漁場(chǎng)分析方面，JENNINGS等[47]將VMS數(shù)據(jù)與漁船上岸漁獲數(shù)據(jù)相結(jié)合，綜合考慮漁船的船型、漁具、主捕魚種等因素，將英國(guó)西南部海域內(nèi)的漁場(chǎng)定義為：整個(gè)捕撈海域內(nèi)，捕撈努力量超過(guò)總量的10%且所占海域不超過(guò)總捕撈海域面積50%的區(qū)域。RUSSO等[48]采用格里菲斯時(shí)空自相關(guān)指數(shù)（Griffith’s spatio-temporal index，GSTI）模型分析了基于VMS數(shù)據(jù)的地中海沿岸意大利拖網(wǎng)漁船捕撈努力量時(shí)空分布狀況，研究發(fā)現(xiàn)，當(dāng)GSTI＞0時(shí)漁船處于漁場(chǎng)捕撈狀態(tài)，此時(shí)漁船所處水域即定義為地中海沿岸意大利拖網(wǎng)漁船的作業(yè)漁場(chǎng)。鄒建偉等[49]根據(jù)南海外海廣西燈光罩網(wǎng)漁船的北斗船位監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)，計(jì)算了各漁區(qū)內(nèi)船位點(diǎn)數(shù)量占同期南海外海總船位點(diǎn)數(shù)量的比例，并按各漁區(qū)內(nèi)漁船生產(chǎn)集中程度將作業(yè)區(qū)域劃分為作業(yè)高密集區(qū)、密集區(qū)、低密集區(qū)和生產(chǎn)外圍區(qū)4類，高密集區(qū)和密集區(qū)的捕撈努力量占總量的2/3以上，為廣西燈光罩網(wǎng)漁船在南海外海的主要漁場(chǎng)。

2.3 捕撈活動(dòng)對(duì)生態(tài)環(huán)境影響分析

漁業(yè)活動(dòng)對(duì)生態(tài)環(huán)境的影響主要表現(xiàn)在兩個(gè)方面：對(duì)海洋環(huán)境的影響以及對(duì)海洋生物資源的影響[50]。評(píng)估漁業(yè)活動(dòng)對(duì)海洋環(huán)境影響的一個(gè)重要指標(biāo)是捕撈強(qiáng)度，采用VMS數(shù)據(jù)計(jì)算單位時(shí)間、單位面積水域內(nèi)投入作業(yè)的捕撈努力量，可以得到高時(shí)空分辨率的捕撈強(qiáng)度分布狀況。目前，采用VMS數(shù)據(jù)評(píng)估漁業(yè)活動(dòng)對(duì)海洋環(huán)境影響的研究多集中于對(duì)海洋底棲環(huán)境影響較大的拖網(wǎng)漁業(yè)上，如LAMBERT等[5]估算了英國(guó)馬恩島歐洲扇貝（Pecten maximus）底拖網(wǎng)漁船捕撈強(qiáng)度的分布狀況，量化分析了拖網(wǎng)捕撈對(duì)海洋底棲環(huán)境的影響。GERRITSEN等[51]網(wǎng)格化計(jì)算了愛(ài)爾蘭凱爾特海底拖網(wǎng)漁船的捕撈強(qiáng)度，探討了高時(shí)空分辨下底拖網(wǎng)捕撈對(duì)海洋環(huán)境的影響。HINZ等[41]計(jì)算了愛(ài)爾蘭坎布里亞海域挪威龍蝦（Nephrops norvegicus）拖網(wǎng)漁船的拖網(wǎng)次數(shù)和拖拽范圍，并與實(shí)地海底采樣相結(jié)合，分析了拖網(wǎng)作業(yè)對(duì)海洋底棲環(huán)境、資源豐度以及生物多樣性的影響。

VMS數(shù)據(jù)與漁撈日志數(shù)據(jù)、港口上岸漁獲數(shù)據(jù)以及GPS數(shù)據(jù)等相結(jié)合，還可用于分析捕撈活動(dòng)對(duì)海洋生物資源的影響。DENG等[52]將VMS數(shù)據(jù)與漁撈日志數(shù)據(jù)相結(jié)合，分析了拖網(wǎng)捕撈對(duì)澳大利亞北部對(duì)蝦資源種群損耗的影響。VOTIER等[53]重構(gòu)了英格蘭西南部海域漁船的航行軌跡，并將其與安裝有GPS裝置的塘鵝（Morus bassanus）群飛行軌跡進(jìn)行時(shí)空匹配來(lái)研究漁船丟棄的漁獲物與塘鵝覓食行為之間的關(guān)系，軌跡匹配以及塘鵝胃含物的穩(wěn)定同位素分析均表明，漁船丟棄的漁獲物是塘鵝食物的重要來(lái)源。SANTOS等[54]將在印度洋作業(yè)的葡萄牙延繩釣漁船VMS數(shù)據(jù)、觀察員記錄的漁獲物采樣數(shù)據(jù)以及上岸漁獲物采樣數(shù)據(jù)相結(jié)合，分析了不同捕撈強(qiáng)度下，其主要兼捕種類大青鯊（Prionaceglauca）和尖吻鯖鯊（Isurus oxyrinchus）的釣獲率以及個(gè)體大小的時(shí)空分布情況。

3 分析及展望

VMS數(shù)據(jù)以其獨(dú)有的實(shí)時(shí)性、準(zhǔn)確性、宏觀性等優(yōu)勢(shì)，在漁撈日志驗(yàn)證、漁業(yè)資源評(píng)估以及水產(chǎn)品溯源等方面也有著良好的應(yīng)用前景。根據(jù)對(duì)VMS數(shù)據(jù)進(jìn)行分析挖掘所獲取的漁船狀態(tài)及軌跡信息，可以驗(yàn)證漁撈日志中記錄的捕撈作業(yè)位置、卸貨港口信息的準(zhǔn)確性[55]；VMS數(shù)據(jù)加入漁業(yè)資源評(píng)估模型中，可以更好地反映漁業(yè)資源的時(shí)空分布特征，使評(píng)估結(jié)果更具真實(shí)性[56]；VMS數(shù)據(jù)與漁撈日志數(shù)據(jù)、漁獲物銷售數(shù)據(jù)相結(jié)合，可將從捕撈到銷售的整個(gè)水產(chǎn)品產(chǎn)業(yè)鏈連接起來(lái)，實(shí)現(xiàn)對(duì)水產(chǎn)品的溯源[57]。另外，根據(jù)北斗導(dǎo)航系統(tǒng)建設(shè)總體規(guī)劃，2020年左右，將建成覆蓋全球的北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)。北斗數(shù)據(jù)具有極高的時(shí)空精度，北斗大數(shù)據(jù)的分析和挖掘?qū)⒃跐O業(yè)安全、應(yīng)急救援、環(huán)境監(jiān)測(cè)、信息化服務(wù)等方面極大地推動(dòng)我國(guó)海洋事業(yè)的發(fā)展。然而，VMS從上世紀(jì)末出現(xiàn)到如今只有短短二三十年的時(shí)間，對(duì)VMS數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘和拓展應(yīng)用的時(shí)間則更短，諸多方面有待提高。

（1）VMS數(shù)據(jù)應(yīng)用的基礎(chǔ)是通過(guò)對(duì)漁船船位、航速、航向等信息進(jìn)行挖掘來(lái)獲取漁船的捕撈狀態(tài)及航行軌跡，然而由于漁船大小、作業(yè)方式、作業(yè)時(shí)間、主捕魚種等因素的不同，甚至海洋環(huán)境、水深、天氣情況等方面的差異也都會(huì)導(dǎo)致漁船船位、航速以及航向的變化，因此，設(shè)計(jì)更為合適的VMS數(shù)據(jù)挖掘方法與模型仍是今后研究的重點(diǎn)。

（2）船載VMS的通訊系統(tǒng)有Inmarsat-C、ARGOS、AIS、北斗導(dǎo)航系統(tǒng)等，不同系統(tǒng)的VMS數(shù)據(jù)回報(bào)頻率標(biāo)準(zhǔn)不一，數(shù)據(jù)間難以實(shí)現(xiàn)匹配和兼容，已經(jīng)成為限制VMS數(shù)據(jù)應(yīng)用的一個(gè)重要問(wèn)題，加強(qiáng)國(guó)際間在VMS研發(fā)方面的交流與合作，制定統(tǒng)一的VMS國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)十分有必要。

（3）目前，VMS數(shù)據(jù)在海洋漁業(yè)上的應(yīng)用還處在試驗(yàn)性的數(shù)據(jù)挖掘階段，今后可以更多的考慮將其與漁撈日志自動(dòng)采集技術(shù)、無(wú)線射頻識(shí)別、電子代碼、物聯(lián)網(wǎng)等信息技術(shù)相結(jié)合，在漁業(yè)信息動(dòng)態(tài)采集、漁海況自動(dòng)分析、水產(chǎn)品自動(dòng)溯源等方面進(jìn)行拓展研究和應(yīng)用。

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Advances in mining and application of vessel monitoring system data

GUO Gang-gang1，2，F(xiàn)AN Wei2，ZHANG Sheng-mao2，ZHENG Qiao-ling1，2，WANG Xiao-xuan2
（1.College of Marine Sciences，Shanghai Ocean University，Shanghai 201306，China；2.Key Lab of East China Sea＆Oceanic Fishery Resources Exploitation and Utilization，Ministry of Agriculture，East China Sea Fisheries Research Institute，Chinese Academy of Fishery Sciences，Shanghai 200090，China）

Vessel monitoring system，as a fishing vessel monitoring means，provides a new data source for fisheries scientific research.VMS data records the dynamic information of real-time position，speed and heading of fishing vessels，making up for the deficiency of log book data in these aspects，and it has been widely used in marine fisheries.To further understand its advances in analyzing and mining of VMS data，we summarized the methods and models of fishing vessels states recognition and fishing vessels trajectory reconstruction，based on related literatures by researchers at home and abroad.On this basis，according to VMS data in fishing states，combining with the tonnage，engine power，fishing gear，such as information of fishing vessels，it could be used to estimate the spatial-temporal distribution of fishing effort；the spatialtemporal distribution of fishing effort could be used to analyze the behavior characteristics of fishermen，the location of fishing ground and dynamic changes of fishing ground；the fishing intensity was calculated by fishing effort in unit time and unit area，the spatial-temporal distribution of fishing intensity could be used to analyze the impact of fishing activity on the marine environment and marine biological resources.The research of the applications of VMS data in fishing effort estimation，the analysis of fishermen behavior characteristics and fishing grounds，and the impact of fishing activities on marine eco-environment have made great progresses.The technology of analyzing and mining of VMS data has been relatively mature.What’s more，the application prospect of VMS data in marine fisheries is also very wide，but there still has many challenges in mining and application of VMS data，the research emphasis of mining and application of VMS data in the future will include：（1）the methods and models in analyzing and mining of VMS data need to be further perfected；（2）strengthening the international exchanges and cooperation to implement the unity of the recording frequency of VMS data between different communication systems；（3）combining the VMS data with the information technology just like the logbook automatic acquisition technology，radio frequency identification technology，electronic product code technology and internet of things technology，to explore the application of VMS data in the automatic acquisition of fisheries information，the automatic analysis of fisheries information and marine environment and the automatic tracing of aquatic products.

VMS data；fishing effort；fishing ground；eco-environmental impact assessment

S 972.9

A

1004－2490（2016）02－0217－09

2015－07－02

上海市科學(xué)技術(shù)委員會(huì)長(zhǎng)三角科技聯(lián)合攻關(guān)領(lǐng)域項(xiàng)目（15595811000）；中央級(jí)公益性科研院所基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金項(xiàng)目（東海水產(chǎn)研究所2014T13）

郭剛剛（1991－），男，碩士研究生。E-mail：gzguogang＠126.com

王曉璇（1983－），女，助理研究員。Tel：021－65682395，E-mail：wxx1012＠163.com