近期，我室陈鹏正高级工程师等人在国际期刊Frontiers in Marine Science上发表题为“Fine spatio-temporal prediction of fishing time using big data”的研究论文。我室毕业硕士研究生赵益智为论文第一作者，通讯作者为我室陈鹏正高级工程师、郑罡研究员和王迪峰研究员。合作者包括我室杨劲松研究员，我室海星博士后李修楠以及浙江大学博士研究生罗丹。

加强海洋渔业资源的管理与保护，是海洋可持续发展的重要议题。传统渔业资源评估方法大多使用历史捕捞数据，存在较大局限性。随着人工智能（AI）技术的发展，以及海量海洋观测数据的获取，包括海洋环境大数据和船舶行为大数据，为相关研究的开展打开了另一扇窗口。本研究结合海洋环境时空大数据与渔船AIS大数据，开展了二者与渔业资源之间的时空耦合模式研究，突破了商业渔获数据采集困难的瓶颈，进行了渔业资源的大面积时空评估，并在东海海域开展了基于海洋环境预报数据进行渔场的时空预报研究。

图1 主要渔业捕捞方式示意图

研究团队基于渔船行为大数据与海洋环境大数据，通过构建捕捞作业时间与海洋环境大数据的时空耦合预测模型来预测不同捕捞类型的高强度捕捞作业区域，其预测结果与东海传统渔业资源分布和全球渔业观察提供的渔业捕捞努力相吻合。

本研究提出的高强度捕捞作业区域预测方法采用了创新的方法设计，如图2所示，整体路线由两个模型组成：渔船行为识别模型，其主要功能是识别渔船的行为类型和异常行为，以及对捕捞时间进行相应的定性评估；捕捞时间与海洋环境大数据的耦合模型，主要用于对捕捞时间的精细分析和预测，并根据海洋环境大数据预测潜在的高强度捕捞作业区域。

图2 高强度捕捞作业区域预测方法流程图

图3显示了2022年7月29日东海捕捞时间预测结果，图4显示了全球渔业观察网站统计的2022年7月29日的捕捞时间。全球渔业观察网站显示在(122-123°E, 30-31°N）、(120°E, 26.5°N)、（121.5°E、27.5°N)和(123.5°E、27.5°N）附近的高捕捞时间区域与本研究预测的高强度捕捞区域能较好吻合，其结果可以为禁渔期重点巡查区域的设置提供时空参考，同时也为渔场的渔船监管提供便利，实现对渔业资源的精细化保护，提高渔业监管的效率。

图3 2022年7月29日东海捕捞时间预测结果

图4 2022年7月29日全球渔业观察网站捕捞时间统计

本研究得到了高分辨率对地观测系统项目和浙江省自然科学基金等项目的资助。

论文引用：Zhao, Y., P. Chen, G. Zheng, D. Wang, J. Yang, X. Li, and D. Luo (2024), Fine spatio-temporal prediction of fishing time using big data, Frontiers in Marine Science, 11, doi:10.3389/fmars.2024.1421188.