基于渔船轨迹的阿根廷滑柔鱼捕捞强度空间分析

史慧敏 ，樊 伟, ，张 涵，杨胜龙,

（1. 上海海洋大学信息学院，上海 201306； 2. 中国水产科学研究院东海水产研究所/农业农村部远洋与极地渔业创新重点实验室，上海 200090； 3. 中国水产科学研究院渔业资源与遥感信息技术重点开放实验室，上海 200090； 4. 上海理工大学理学院，上海 200093）

阿根廷滑柔鱼 (Illex argentinus) 是重要的头足类资源，也是中国鱿钓渔业重要的捕捞对象。目前对阿根廷滑柔鱼渔业已有大量报道，包括西南大西洋渔场阿根廷滑柔鱼资源的时空分布特征[1-3]，资源变动与环境的关系[3-9]，阿根廷滑柔鱼的渔情预报模型构建等[10-14]。

已有研究主要依靠商业渔船的捕捞日志及渔业组织公布的渔获数据。捕捞日志填写存在不规范的问题，包括记录人员误报、漏报和虚报等，时间上有延迟，且无法获取国外的渔业数据。渔船轨迹数据可提供渔船实时位置、航向和速度等信息，近年来已被应用于渔场捕捞强度研究，为渔业研究提供了一种新的高精度时空数据。Bertrand等[15]利用渔船监测系统 (Vessel Monitoring System, VMS) 数据，采用人工神经网络方法提取秘鲁鳀 (Engraulis ringens) 渔船作业轨迹点，绘制的捕捞强度分布图可揭示秘鲁鳀资源的空间分布；Natale等[16]基于船舶自动识别系统 (Automatic Identification System,AIS) 数据，通过逐点识别渔船作业状态绘制了高分辨率的捕捞努力量分布图；Le 等[17]基于AIS数据计算了布列斯特湾西部底拖网渔船捕捞努力量，采用核密度方法绘制了渔场图；基于AIS和VMS数据，Wang和Wang[18]、Cimino等[19]则进一步开展了海洋环境因子对渔场捕捞努力量影响的分析。上述研究证实渔船轨迹数据可用于揭示渔业资源的空间分布格局。

阿根廷滑柔鱼是一年生海洋生物，了解渔船捕捞行为和空间分布并进行及时管理对合理开发利用其资源非常重要。目前对阿根廷滑柔鱼渔船捕捞行为的研究未见报道，本文利用AIS数据对西南大西洋阿根廷滑柔鱼捕捞渔船的捕捞行为进行了研究，探究该渔场捕捞强度的空间变化，以期为西南大西洋阿根廷滑柔鱼资源的管理提供参考。

1 材料与方法

1.1 数据来源和处理

1.1.1 数据来源 AIS数据来自exactView卫星星座。阿根廷滑柔鱼的捕捞主要在1—5月[20-22]，故提取2018年1—5月的数据进行研究。每个船位点数据包含船号MMSI (Maritime Mobile Service Identify)、时间、经度、纬度、航向、航速等信息。鱿鱼渔船MMSI号信息来自"Global Fishing Watch" (http://www. globalfishingwatch.org)，文献[23]中标示的鱿鱼渔船MMSI号和搜集的中国鱿鱼钓信息。文章依据AIS数据和搜集的中国鱿鱼钓信息，挑选出273个鱿鱼渔船MMSI号。根据MMSI号提取所有鱿鱼渔船轨迹信息，挑选在西南大西洋区域活动的鱿鱼渔船共173条，其中，中国大陆112条、中国台湾地区25条、韩国23条、阿根廷9条、其他国家和地区4条。

1.1.2 数据处理方法 对挑选的173条渔船数据按照MMSI号逐条处理渔船轨迹信息。首先剔除数据量太少的渔船；然后剔除速度异常值，保留速度为0～15 kn的数据；将数据按时间排序，剔除重复的轨迹点数据；最后计算每个轨迹点的光亮度。光亮度的计算利用solaR程序包中的calcSol函数。鱿鱼捕捞作业发生在夜晚，白天低速行驶处于漂泊或者停靠休息状态，故剔除白天小于2.0 kn的轨迹点。

本文选定 66°W—56°W、55°S—38°S 为研究区域。研究区域内有4个港口，分别是马德普拉塔港 (57°32'W、38°03'S )、斯蒂芬港 (60°50'W、52°05'S)、阿根廷港 (59°31'W、51°37'S) 和霍华德港 (57°51'W、51°42'S)。由于渔船会在港口停泊休整，此时没有捕捞活动。为消除渔船停泊时发送AIS信息对研究造成影响，将港口0.2°半径范围内的数据剔除。剔除后共剩余3 394 088条数据。

1.2 研究方法

1.2.1 光诱鱿钓渔船作业行为描述 光诱鱿钓渔业是利用鱿鱼具有趋光性的特点，在夜间利用集鱼灯将鱿鱼吸引到鱿钓渔船周围，对其进行捕捞。鱿钓渔船在白天高速行驶并根据经验在海上航行寻找鱿鱼聚集区或渔场，夜间利用鱿鱼的趋光性，使用集鱼灯将其引诱到布设的渔具中进行捕捞，捕捞作业时渔船处于漂流状态。

1.2.2 渔船作业状态识别 速度和航向是识别渔船作业状态的2个重要参数，一些研究通过分析速度和航向特征来判断渔船作业状态[24-27]。航向分布特征不明显时，渔船作业状态通常根据速度值进行判定，基于统计和专家知识设定阈值进行过滤和分类[19]。鱿钓渔船作业主要分为白天高速航行寻找潜在渔场和夜间灯光诱捕2个阶段，依据渔船的捕捞行为，鱿鱼捕捞在夜间，作业时渔船停泊。速度和光亮度是识别鱿钓渔船作业状态的2个重要特征。本文采用速度和光亮度2个因子数据挖掘鱿钓渔船作业状态。通过对鱿钓渔船的速度统计图进行分析，确定捕捞状态和非捕捞状态的速度阈值，以光亮度0值区别白天和黑夜，光亮度大于0是白天，等于0是黑夜。

根据速度阈值和光亮度因素共同确定捕捞状态。将捕捞状态记为1，非捕捞状态记为0。公式为：

1.2.3 捕捞努力量和捕捞强度分析 捕捞努力量指人们在某海区或水域在一定时期内为捕捞某资源体所投入的捕捞规模或数量，衡量了捕捞时渔船投入量的大小，其单位可根据所掌握的资料来选择。为了解和掌握鱿钓渔船捕捞作业强度和捕捞努力量空间分布，文章定义了2种捕捞努力量。将第一种捕捞努力量定义为鱿钓渔船晚上投入捕捞的时间和白天转移渔场寻找鱼群的时间总和，即为捕捞投入的所有努力量。将第二种捕捞努力量定义为鱿钓渔船晚上投入捕捞作业的时间，即鱿钓渔船捕捞作业状态下投入的努力量。

根据定义的2种捕捞努力量，分别提取对应的渔船轨迹点，据此分别计算渔船轨迹相邻两点之间的时间差，作为前一个轨迹点的持续时间，公式为：

接着计算单位时间单位网格的累计捕捞努力量，即捕捞强度，时间精度为月，空间精度为0.05°×0.05°，公式为：

为分别掌握中国大陆渔船、其他国家与地区渔船和所有渔船的作业空间分布，本文将所有AIS数据分组，依据公式 (2) 和 (3) 计算结果，分别绘制中国大陆渔船、其他国家和地区渔船和所有渔船在2018年1—5月2种捕捞强度空间的分布图。同时绘制2018年1—5月中国大陆渔船、其他国家与地区渔船和所有渔船各月的2种捕捞努力量分布图，以了解阿根廷滑柔鱼渔船捕捞努力量的月变化情况。

1.2.4 全局自相关莫兰 (Moran's I) 指数 空间自相关分析的目的是确定某一变量是否在空间上相关，其相关程度如何。空间自相关系数常用来定量描述事物在空间上的依赖关系。具体地说，空间自相关系数是用来度量物理或生态学变量在空间上的分布特征及其对领域的影响程度。

对于Moran's I指数而言，若n代表某一变量的样本总数，为空间位置或空间单元i处的变量观测值，则该变量的全局Moran's I指数 (Global Moran's I) 为：

2 结果

2.1 单条渔船捕捞行为分析

图1为MMSI号为416245500的阿根廷滑柔鱼渔船2018年1—5月的速度轨迹和停留时间分布图。速度图 (图1-a) 显示，鱿钓渔船在连续运行过程中由大量离散的低速点和连续的高速航行点组成，鱿钓渔船在不同低速轨迹点高速转移。停留时间空间图 (图1-b)显示，鱿钓渔船在部分空间停留时间较长，而在部分轨迹点停留时间非常短，鱿钓渔船在一个区域停留一段时间后会快速转移到另一区域进行长时间停留。图1-a和图1-b对比显示，速度图中离散的低速点渔船停留时间长，而连续高速航行点渔船停留时间非常短。

图1 单艘鱿钓渔船作业轨迹特征Figure 1 Track characteristics of a single fishing vessel

2.2 渔船航速航向特征

速度分布统计图和航向分布统计图见图2。速度分布图 (图2-a) 显示研究区域内所有鱿钓渔船的速度分布呈现明显的双峰特征。第一个峰值在0～2 kn，第二个峰值在8～14 kn，鱿钓渔船速度值主要分布在这2个范围，其余速度值的频数极少。鱿钓渔船航向分布图 (图2-b)显示研究区域内所有鱿钓渔船的航向在0°附近相对较多，但无明显分布特征。

图2 速度和航向分布统计图Figure 2 Frequency distribution of speed and course

2.3 捕捞努力量时空分布

2.3.1 捕捞努力量空间分布 中国大陆渔船、其他国家与地区渔船和所有渔船在2018年1—5月所有月份两种捕捞努力量空间图分别见图3—图5。由图可知，第一种捕捞努力量 (速度0～15 kn) 的空间覆盖范围远大于第二种捕捞努力量 (速度0～2 kn)，但高捕捞强度区域空间分布特征非常相似。中国大陆鱿钓渔船捕捞努力量空间分布图 (图3) 显示有2个明显的高强度分布区域 (60°00'W—61°00'W、45°00'S—47°30'S 和 57°40'W—58°30'W、41°50'S—42°40'S)，大致呈纬向分布，单位面积内渔船累计投入的捕捞作业时间高达250～450 h。其他区域单位面积内渔船累计投入时间低于50 h。

图3 中国大陆渔船2种捕捞努力量分布图黑色线条代表EEZ边界，下同。Figure 3 Distributions of two types of fishing effort by fishing vessels in mainland ChinaThe black lines represent the boundary of the Exclusive Economic Zone (EEZ); the same below.

其他国家和地区渔船捕捞努力量空间分布图(图4) 显示有2个明显的高强度分布区域：呈经向分布的 60°20'W—61°00'W、45°00'S—47°00'S 和呈纬向分布 58°00'W—60°00'W、49°50'S—50°30'S，单位面积内渔船累计投入的捕捞作业时间高达250～450 h。另外存在区域面积较小和捕捞强度相对较弱的区域 (61°10'W—61°40'W、50°00'S—50°30'S)，单位面积内渔船累计投入的捕捞作业时间分布达到150 h。其他区域单位面积内渔船累计投入时间低于50 h。

图4 其他国家和地区渔船2种捕捞努力量图Figure 4 Distribution of two types of fishing effort by fishing vessels from other countries and regions

所有渔船捕捞努力量空间图 (图5) 显示有2个明显的高强度分布区域：57°40'W—58°30'W、41°50'S—42°40'S 和 60°00'W—61°00'W、45°00'S—47°30'S，呈纬向分布，单位面积内渔船累计投入的捕捞作业时间高达250～450 h。另外存在2个捕捞强度较弱的区域 (61°10'W—61°40'W、50°00'S—50°30'S 和 58°00'W—60°00'W、49°50'S—50°30'S)，单位面积内渔船累计投入的捕捞作业时间分布高达200～450 h。其他区域单位面积内渔船累计投入时间低于50 h。

图5 全部渔船2种捕捞努力量图Figure 5 Distribution of two types of fishing effort by all fishing vessels

2.3.2 各月捕捞努力量分布 2018年1—5月全部渔船的两种捕捞努力量分布见图6。其中图6-a和图6-b分别是第一种捕捞努力量和第二种捕捞努力量的各月分布情况。与所有月份捕捞努力量的空间分布相似，2018年1—5月第一种捕捞努力量空间覆盖范围远大于第二种，但高捕捞强度区域空间分布特征非常相似。

图6 各月2种捕捞努力量分布Figure 6Monthly distribution of twotypes of fishing effort

1月的渔船捕捞作业范围较小，主要聚集在61°00'W、46°00'S 和 58°00'W、43°00'S 附近。2月，第一种捕捞努力量图显示有渔船从福克兰群岛北部驶向鱿钓渔船区域进行捕捞作业，58°00'W、43°00'S附近则没有渔船，渔船聚集在61°00'W、46°00'S作业。3月，在福克兰群岛北部出现高捕捞强度区域，在空间上和61°00'W、46°00'S高强度捕捞区域连接。4月，61°00'W、46°00'S高强度捕捞作业区域开始消失，鱿钓渔船捕捞作业空间分布非常大且较零散。在福克兰群岛西部有大量渔船聚集作业，但捕捞强度在100 h以内。在58°00'W、43°00'S附近又出现部分鱿钓渔船捕捞作业。5月，高强度捕捞作业区域消失，鱿钓渔船捕捞作业空间分布减小且零散；捕捞强度极低，但仍存在明显略高于其余区域的集中区域 (61°00'W、50°30'W)。除该区域捕捞强度大于100 h且小于150 h外，其余区域捕捞强度均小于100 h。

整体上，鱿钓渔船捕捞努力量空间分布呈现纬向变化，1—5月捕捞作业空间由低纬度向高纬度转移。

2.4 捕捞努力量月变化

图7中左侧为描述各月捕捞努力量变化趋势的折线图、右侧为箱式图，直观地显示各类情况捕捞努力量数据分布特征。从全部渔船 (图7-a) 统计结果来看，速度0～15 kn和0～2 kn整体趋势相同。1—2月渔船作业时间呈上升趋势，其中各速度范围呈不同程度上升。2—4月渔船作业时间呈下降趋势。5月作业时间骤减，且低于1月水平。速度范围8～14 kn的作业时间基本保持平稳，变化幅度不大。

从中国大陆渔船 (图7-b) 统计结果来看，速度0～15 kn和0～2 kn整体趋势相同。1—2月作业时间呈上升趋势，2—5月呈下降趋势，其中5月降到低于1月水平。速度8～14 kn基本保持平稳，变化幅度不大。

从其他国家和地区 (图7-c) 的统计结果看，速度0～15 kn和0～2 kn整体趋势相同。1—4月作业时间呈上升趋势，4—5月呈下降趋势。4月捕捞强度最大，2、3、5月基本持平，1月最小。速度8～14 kn在1—3月上升，3—5月下降，变化幅度不大。

图7 所有渔船 (a)、中国大陆 (b) 和其他国家与地区渔船 (c)不同速度范围1—5月累计作业时间Figure 7 Cumulative hours of operations with varied speed ranges for all vessels (a), vessels from China (b), and those from other countries and regions (c) from January to May

总体上，全部渔船和中国大陆渔船1—2月捕捞努力量呈上升趋势，2—5月捕捞努力量减小。

2.5 空间自相关性分析

2.5.1 全局自相关莫兰I指数 本文根据第一种捕捞努力量进行空间自相关分析。由表1可知，2018年5月渔区内捕捞努力量均值最小；2、3月捕捞努力量均值较大，其中3月均值最大；1、4月捕捞努力量均值居中。所有月份偏态＞0，频数分布为正偏。峰态＞3，为高狭峰，说明研究区域阿根廷滑柔鱼捕捞努力量以低值为主，高值区域较少。各月变异系数较大，说明研究区域捕捞努力量差异大。全局莫兰指数结果显示，各月莫兰指数均大于0，Z得分较高且P值均＜10-2，表明各月捕捞努力量存在空间自相关并呈现显著聚集分布模式。

表1 各月渔船捕捞努力量常规统计及全局空间自相关参数Table 1 Ordinary statistics and global spatial autocorrelation for monthly fishing effort

2.5.2 热点分析 根据第一种捕捞努力量分布对研究区域的轨迹点的累加量进行热点分析，用ArcGIS的分析工具绘制冷热点见图8，其中小写字母代表热点区域，数字代表冷点区域。

图8 1—5月冷热点分布图红色点聚集为热点区域，用红色椭圆和红色小写字母标记；蓝色点聚集为冷点区域，用蓝色椭圆和数字标记，黄色点代表无意义点。Figure 8 Distribution of cold and hot spots from January to MayThe red spots represent the hot spot area, marked with red ellipses and red lowercase letters; the blue spots represent the cold spot area,marked with blue ellipses and numbers; the yellow points represent insignificant areas.

由图8可知，2018年1—5月研究区域的捕捞努力量热点区域分别有2、1、1、4、2个，冷点区域均为3个。1月2个热点区域 a和 b范围均较小，3个冷点区域 (1、2、3) 也比较分散，聚合度并不是很高。2月，热点区域集中在c区 (a区范围扩大形成)，并且总体覆盖范围有所增大；1月的热点区域a变为冷点区域，与冷点区域 (1、3) 合并成一块大的冷点区域4；1月的冷点区域范围在2月有所缩小，变成冷点区域5；2月的冷点区域6是新增的捕捞区域，且范围较大。到3月，热点区域仅有一个 (d) 区，位置同2月的热点区域c，且覆盖范围进一步扩大；2个冷点区域 (4、5) 相对于3月的冷点区域 (7、8) 位置没有很大改变，但范围有所扩大；而2月的冷点区域6到3月并没有形成大片冷点，仅有区域9处仍表现为冷点。4月形成了3大片的热点区域 (e、f、g)，在5个月中热点区域覆盖范围最广；3个冷点区域 (10、11、12) 较为分散。5月的2个热点区域 (h、i)，其中i位于4月的热点区域g处，且范围较4月的g区有所扩大，3个冷点区域 (13、14、15)分布分散。

3 讨论

3.1 渔船AIS数据的可行性

鱿钓渔船利用鱿鱼的趋光性，夜晚用集鱼灯将鱿鱼引诱到渔船周围进行捕捞。单船速度轨迹分布图 (图1-a) 表现为零散的低速点和连续的高速点，单船时间轨迹分布图 (图1-b) 表现为局部长时间和大面积短时间点聚。单船速度轨迹和时间轨迹图显示鱿钓渔船在钓获率高时会继续在原地捕捞，在钓获率变低时，为寻求更好的产量，会依据经验白天快速转移渔场。这表明AIS渔船轨迹数据可以用于分析了解单个渔船捕捞行为，可以为鱿钓渔船合法性捕捞监管和渔船安全保障提供支撑。

鱿钓渔船夜间长时间捕捞作业，渔船处于漂流状态，渔船航速大部分小于2 kn。渔船转移渔场或回港时处于高速状态，因此鱿钓渔船频次呈双峰分布。本文依据鱿钓渔船作业特征，基于航速和光亮度信息，采用层次挖掘提取鱿钓渔船夜间捕捞作业点。在没有现场GPS调查数据时，依据渔船作业特征挖掘识别渔船作业状态是一种有效可行的方法。Souza等[23]采用航速和光亮度信息识别围网渔船作业状态，准确率达到94%以上；Taconet等[20]将夜间航速小于1.5 kn的轨迹点标识为作业点。本研究虽未对鱿钓渔船作业轨迹点提取精度进行统计，但采用航速和光亮度信息层次挖掘提取鱿钓渔船夜间作业点是可行的。

Taconet等[20]研究表明，整体上西南大西洋渔船AIS使用率很高。在该洋区作业的1 050艘船中，超过3/4与登记册相匹配，其中中国大陆和中国台湾在广播AIS的船只中占比很高。对本文的鱿钓渔船对应的渔船数量从高到低依次是中国大陆、中国台湾和阿根廷，合计约200～300艘。本文使用的数据是从273艘船中挑选出173艘西南大西洋区域的阿根廷滑柔鱼鱿钓渔船的AIS 数据，整体上渔船数据的比例结构是相同的 (中国大陆和中国台湾渔船约占79%)，故本文采用的数据可支撑所做的研究。

本文全部渔船的第一种捕捞努力量 (速度0～15 kn) 分布图与伍玉梅等[28]报道的所有渔船活动分布图一致，说明本文结果表现较好。Taconet等[20]的鱿鱼数量分布图表明鱿鱼有很强的季节性，大部分活动集中在上半年，于2—4月达到顶峰，5月开始下降，这与本研究结果一致。

3.2 捕捞强度时空分布

与传统的捕捞日志数据相比，渔船轨迹数据的优点是时空精度高，已被国内外研究者用于绘制渔场高精度捕捞强度分布图，评估渔船捕捞分布的影响因素。本文利用阿根廷滑柔鱼鱿钓渔船轨迹数据，分别提取、计算和绘制了鱿钓渔船为钓获鱿鱼投入的所有努力量和鱿钓渔船夜间捕捞两种捕捞强度分布图。渔船捕捞强度高低主要取决于第二种捕捞努力量，即夜间鱿钓渔船作业分布情况。图6显示，鱿钓渔船投入的努力量主要用于捕捞作业，渔船转场占比较少。图7的2种努力量各月投入时间也证明了这点。揭示鱿钓渔船会长时间在一个地方捕捞作业，不会频繁转移作业区域，这可能与鱿鱼资源分布比较集中和固定有关。

图3—图5的捕捞强度分布图表明，本文提取的鱿钓渔船主要在公海和福克兰群岛北部海域开展捕捞作业，在阿根廷专属经济区内的渔船轨迹主要为鱿钓渔船航行轨迹。中国大陆鱿钓渔船集中在西南大西洋公海区域作业 (图3)，作业区域比较集中；而其他国家和地区鱿钓渔船倾向于在福克兰群岛北部海域作业 (图4)，作业区域较广。这可能是本文提取的中国大陆鱿钓渔船只有公海作业许可，不能在相关国家和地区专属经济区作业，而阿根廷渔船可以在福克兰群岛北部海域作业的缘故。

根据图6，1月鱿钓渔船主要聚集于61°00'W、46°00'S 和 58°00'W、43°00'S。2—4 月聚集在61°00'W、46°00'S作业。5月捕捞强度极低，但仍存在明显略高于其余区域的集中区域 (61°00'W、50°30'S)。伍玉梅等[28]的研究表明2006年1月渔场集中在 61°00'W—60°00'W、45°00'S—46°00'S；2—4月两处主要渔场分别为60°30'W、45°30'S和58°00'W、42°00'S；5月作业渔场主要为 58°00'W、42°00'S。本文与以上结果稍有差异，原因可能在于研究时间相隔12年，全球气候变化导致影响阿根廷滑柔鱼分布的环境因素发生了改变，最终影响其分布状况。

有研究表明，渔船空间分布可在一定程度上表明渔业资源的分布状况[15]。本文绘制了2种捕捞努力量分布图。第一种捕捞努力量分布图展现了鱿钓渔船晚间作业分布和白天转移渔场轨迹。捕捞强度分布图表明，2018年1—4月渔船作业范围逐渐扩大，5月捕捞范围比4月略小，整体上作业区域由北向南转移。可以看到1—4月高捕捞强度集中在61°W—62°W、45°S—47°S 附近，其中 1—4 月处于渔汛期，捕捞强度高，5月开始进入渔汛末期，捕捞强度减少。伍玉梅等[28]研究2006年阿根廷滑柔鱼鱿钓渔场特征发现，主要生产时间集中在1—4月，5月开始下滑，这与本研究结果吻合。

热点分析是一种探索局部空间聚类分布特征的有效手段，可以将变量空间分布集聚的程度通过冷点与热点进行区分。原作辉等[29]利用全局莫兰指数和热点分析方法探讨了中西太平洋金枪鱼延绳钓渔船捕捞努力量空间聚集特征。与本研究方法相同按月对阿根廷滑柔鱼鱿钓渔场捕捞强度进行热点分析，结果表明，1—5月鱿钓渔船捕捞热点区域呈南移趋势，且1—4月捕捞热点区域覆盖范围呈扩大趋势，其中4月捕捞热点区域范围最大，包含4大块区域。船捕捞冷点区域大体上包围热点区域。

3.3 不足与展望

受限于获取数据的时间跨度，本文仅分析了2018年1—5月鱿钓渔船捕捞空间分布。在收集购买更多的AIS数据后，应对历年渔船作业动态变化进行分析。此外，本文分析了鱿钓渔船捕捞努力量空间分布，但未对其空间分布变化的原因进行探讨。未来需结合对鱿鱼资源变动影响密切的环境因子，探讨环境变量对鱿钓渔船空间分布的影响，以期为渔业资源管理和渔情预报提供预测模型。