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高精度渔业捕捞强度数据是开展捕捞限额管理的前提与关键,也是海洋渔业资源可持续发展的重要保障。因此,本文以挖掘海洋渔业捕捞强度空间特征为出发点,选用2018年2、4、9和11月典型季节的中国籍6364艘渔船1.8亿条高时空粒度AIS数据。运用专家知识经验、空间统计及数据挖掘分析方法,以广西南岸北部湾渔场、广东沿岸和环海南岛周边海域为研究区域,对渔业捕捞强度空间特征展开了细致的挖掘与分析。结果表明：① 广东、广西两省（以下简称“两广”）沿岸海域渔业高强度捕捞主要呈现“团块”向外扩张汇聚成“条带”或“更大团块”的特征,而环海南岛周边主要呈现“团块状”特征;② 受渔业从业人员、渔业作业船舶数量、海洋渔场及海域环境影响,“两广”沿岸近海海域捕捞强度明显高于环海南岛周边海域; ③ 高强度捕捞区域主要集中于近岸30~50 km范围内,且近海捕捞强度高于远海区域,归因于研究区内中小型作业渔船占比较高,达50.9%;④ 渔业捕捞活动受农历传统春节及休渔期等政策因素的影响,春节期间的渔业捕捞强度是所选数据覆盖时间范围中最低的,并且休渔期后（9月）渔业捕捞强度明显高于休渔期前（4月）;⑤ 研究区海岸附近的大型渔港对近岸海域的高强度捕捞具有一定的辐射带动效应。本研究通过对高时空粒度的AIS数据进行处理、分析及深度挖掘,可为近岸海洋渔业捕捞强度探析提供重要数据支撑,服务于海洋渔业可持续发展。 相似文献
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南海区域渔船活动时空特征分析 总被引：1，自引：0，他引：1
近年来海洋资源的不断开发利用,使得海洋空间规划变得尤为重要,其中以渔业资源占主要比重。为了对渔业资源监测与规划提供辅助决策信息,本文通过对南海及周边国家2018年船舶自动识别系统（AIS）数据进行预处理,采用数理统计和GIS空间分析方法,实现了南海区域渔船活动强度时空特征分析。结果显示： ① 2018年南海及周边国家渔船以区域性分布为主,集中在中国和越南沿海岸100 km以内区域,在秋季11月捕捞活动频繁,全年渔船平均活动强度白天大于夜晚,16:00 PM 时达到最大渔船活动强度; ② 中国在广东省、广西省和海南省各主要港口渔船活动强度呈现聚集性点状分布,渔船活动强度多大于100,部分港口附近海域呈条带状分布,西沙群岛相较南海其他群岛渔船活动强度较大,除越南外其他周边国家靠近南海附近海域部分海湾和港口有聚集式分布,渔船活动强度都小于2; ③ 越南渔船区域性分布明显,在胡志明港口呈现稳定的块状聚集性分布,且一年四季活动强度变化趋势不大,近岸渔船活动强度保持在50~100,越南渔船在中国南海禁渔线内靠近海南省西南部有两处活动较强的块状分布区域,2018年全年在此区域活动频率占采样天数的87.71%,且平均每小时有7~10艘渔船在该海域活动,休渔期内平均每小时渔船数量大于5,给中国南海海域渔业资源造成巨大威胁。本文通过AIS数据研究分析渔船活动可为海洋空间规划与政府相关部门提供数据支撑。 相似文献
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了解全球鱿钓捕捞的时空特征可为鱿鱼资源的评估与管理提供参考。本文选取2020年全球鱿钓船AIS轨迹数据与VIIRS夜间灯光影像,以FAO major Fishing Areas的19个海洋主要捕鱼区为捕捞分区依据,结合GIS空间分析方法开展了全球鱿钓捕捞的时空特征分析。结果表明：(1)鱿钓捕捞主要分布在西南大西洋阿根廷专属经济区周边、西北太平洋日本东北部远海、东南太平洋秘鲁西部远海、西北印度洋阿拉伯海以及中西太平洋阿拉弗拉海,集中在中、低纬度离陆地100 km以内和400～700 km范围内,呈现以条带式为主的分布模式;(2)全球鱿钓捕捞的时间规律表现出“两峰两谷”的变化态势,分别于1—4月、6—8月呈上升趋势,而在4—6月、8—12月呈下降趋势。中纬度的鱿钓捕捞于夏秋呈上升趋势,而在冬春呈下降趋势;低纬度的鱿钓捕捞在秋冬季节呈增加态势,而在春季呈减少态势;(3)鱿钓捕捞的时空特征受洋流、鱿鱼繁殖特性及各国远洋鱿钓政策影响,其空间分布走向与主要洋流流向一致,捕捞强度在鱿鱼产卵高峰期、休渔期时减弱;(4) AIS轨迹密度与夜间灯光亮度在鱿钓捕捞信号上有良好的时空相关性,AIS轨迹密度与夜... 相似文献
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随着全球经济一体化的深入推进，海上交通拥堵和船舶事故频发。为了对海上船舶活动进行监管和分析，传统的方法主要利用船舶定位数据进行数据挖掘，未结合其他海上多源数据进行船舶时空活动过程和行为模式分析，缺少深层次的知识挖掘。为此，本文综合利用多源数据，在提取轨迹的语义信息基础上，构建船舶活动知识图谱，为低知识密度的轨迹时空点序列向高阶语义知识转化提供一种有效途径。具体地，首先通过解析船舶活动的特征和组成要素，基于“过程-事件-行为”的核心思想，设计船舶活动知识图谱本体层；然后利用Stop/Move模型提取轨迹语义信息，利用DMCNN模型抽取船舶突发事件，完成实例层填充；最后通过构建原型系统，对上述模型和方法进行验证。结果表明，本文所构建的船舶活动知识图谱，可以支持对船舶常规活动和突发事件进行知识表示，并可以实现时空活动查询和回溯，进而达到语义增强效果，具有一定的应用价值。 相似文献
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港口目标识别是海事船舶监管的重中之重,船舶自动识别系统（Automatic Identification System,AIS）所获取的船舶活动信息,可为港口目标识别提供高时相和高精度的船舶航行数据。为了探究AIS数据在港口目标识别中的应用,提出一种基于多源数据和船舶停留轨迹语义建模的港口目标识别方法。通过数据挖掘和语义信息增强构建船舶停留轨迹语义模型,识别船舶港口停留轨迹;建立基于随机森林的船舶停留方式分类模型,分类船舶泊位停留轨迹和船舶锚地停留轨迹,并利用空间逐级合并方法提取港口泊位和港口锚地;综合船舶泊位停留轨迹、道路、海岸线、水深、土地利用与土地覆盖等数据,顾及情景-领域知识实现港口目标识别。基于2017年96 790艘船舶的超8300万条AIS轨迹记录,应用本文方法识别南海研究区的港口目标。实验结果表明,本文方法对于船舶轨迹停留行为总体分类精度为0.9477, Kappa系数为0.8948。提取出南海研究区447个港口区域,与Google Earth影像叠加验证结果表明,提取结果均位于真实的港口影像内,相较于Natural Earth数据集中包含的南海区域24个港口点位,提取结果的完整性大大增强。因此,基于多源数据和船舶停留语义建模的港口目标识别方法对于港口目标识别具有较高的准确性和完整性。此外,该方法提取的港口区域可为基于遥感影像的港口目标识别提供靶区,从而提高大区域甚至全球范围内港口目标动态识别的效率。 相似文献
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杨吝 《广东海洋大学学报》2001,21(1):73-77
南海是中国四大海区吕最大的海区 ,海域面积辽阔 ,其中大陆架面积约占总面积的一半以上 ,仅北部大陆架 (2 0 0 m等深线以浅 )海域面积约 3.74× 1 0 5km2 ,海区平均水深 1 2 1 2 m,海洋水文环境相对稳定 ,具有热带和亚热海洋的特征。南海北部地下自然环境优越 ,沿岸入海河流多 ,径流量大 ,水质肥沃 ,渔业资源丰富 ,渔场广阔 ,全区海底为大面积平缓地带 ,为发展海洋渔业提供了有利条件。但是 ,目前南海区海洋捕捞渔业的形势并不乐观。1 渔业现状1 .1 渔船数量及其功率不断增加 据报告 ,南海区海洋捕捞机动渔船从 1 95 3年的 4艘 ,发展到… 相似文献
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船舶行为特征挖掘与预测是水上智能交通系统的重要研究内容,也是交通运输工程领域的关键科学问题。为系统研究基于船舶自动识别系统（Automatic Identification System, AIS）数据的船舶行为特征挖掘与预测的研究现状与发展趋势,本文首先针对Web of Science(WOS)和中国知网（China National Knowledge Infrastructure, CNKI）收录的文献,用知识图谱分析软件VOSviewer对文献关键词进行处理,从文献计量学的角度生成高频关键词的聚类图谱和趋势演化。然后对基于AIS数据的水上交通要素挖掘、船舶行为聚类和船舶行为预测3个主题的研究内容、方法、存在问题进行了系统分析和展望,研究结果表明：① 在基于AIS的水上交通要素挖掘方面,主要集中在对AIS数据中表征船舶行为空间特征和交通流的时间特征单独挖掘分析,缺乏对AIS数据的时间、空间以及环境因素特征的关联挖掘,对于如何进行交通要素的关联融合挖掘研究还有待深入探索;② 在船舶行为聚类方面,研究主要是运用无监督聚类方法研究船舶航迹点和航迹段聚类,得到船舶航行行为模式的时空分布和船舶操纵意图辨识模型,然而融合多维特征的船舶轨迹的相似性计算方法、聚类参数的自适应选取以及船舶行为的语义特征建模有待进一步研究;③ 在船舶行为预测方面,主要集中在基于动力学方程、传统智能算法和深度循环神经网络的船舶行为预测研究,考虑船舶行为的随机性、多样性和耦合性的特点,运用混合神经网络模型以及神经网络与向量机、注意力机制相结合的模型实现多维的船舶航行行为特征的实时预测将是新的研究方向。最后提出了基于语义模型的船舶行为特征挖掘、基于深度卷积神经网络的船舶行为的预测和基于知识图谱的船舶行为特征挖掘和预测结果可视化等有待进一步研究的方向。 相似文献
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提升海上态势感知能力是构建智慧海洋的重要环节。针对目前海上目标研究单源传感器存在感知盲区,多源传感器数据关联易受杂波干扰、在密集区表现不佳等问题,本文基于合成孔径雷达(SAR)和船舶自动识别系统(AIS)数据,提出一种抗干扰性强的角度最近邻数据关联方法,充分利用SAR与AIS船舶目标的空间角度关系,提高船舶目标在密集区域点迹关联的准确性。首先,对AIS数据进行时空滤波,实现数据粗关联,构建关联分析的数据候选集;然后,从时空数据的空间关系角度出发,在灰狼优化和匈牙利算法的启发下,利用点迹对特征向量矩阵进行运算,实现对多源空间数据的优化关联;最后结合数据几何关系对结果进行置信度评估。本文选取5幅SAR影像与AIS数据进行实验,并基于SAR影像数据及船舶轨迹点分布密度设计仿真实验,结果表明,本文所提出的角度最近邻数据关联方法,在密集分布情况下,关联精度为传统NN、GNN算法的3.62和4.61倍,运行时间为1.69 s,相较于NN算法仅增长1.36 s,仅占GNN运行时间的0.49%,在运行时间增长不大的情况下具有更强的抗干扰能力,在密集区域仍能取得较好的关联效果。 相似文献
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针对滑坡监测多源异构数据融合处理中存在的影响因子筛选难、结果差异大、数据处理复杂程度高等问题,提出一种基于最大互信息系数(MIC)、灰色关联分析(GRA)和逐步回归的黄土滑坡多源多点位异构监测数据融合方法。该方法首先将最大互信息系数和灰色关联分析结合起来,采用基于加权关联度的特征优选方法综合筛选滑坡变形影响因子,提取具有代表性的影响因子并剔除关联性差的影响因子;然后,通过逐步回归方法赋予各监测点位移和优选后的影响因子对应的重要性权重系数,获取多源异构数据融合序列;最后,采用甘肃黑方台党川滑坡监测设备所获取的全球卫星导航系统(GNSS)监测数据、裂缝位移计数据及气象数据进行实验验证。结果表明：在滑坡变形影响因子筛选性能方面,基于加权关联度的特征优选方法优于传统的Pearson相关系数法;基于特征优选和逐步回归的多源多点位异构数据融合模型的预测精度较传统的BP神经网络有所提升,其中均方根误差(RMSE)降低了51.8%,平均绝对百分比误差(MAPE)降低了2.26%,拟合优度达到了0.964。 相似文献
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利用海上交通事故空间分布特征进行安全分析是海上交通安全管理的重要组成部分。本文使用厦门港2008—2020年的海上交通事故数据,经过事故数据空间分布特征提取、分析及预测等流程,最终得到厦门水域海上交通事故潜在危险区域。本文首先使用原始事故数据在GIS软件中进行空间定位,形成事故点的可视化空间分布图,然后使用核密度分析法鉴别海上交通事故多发区域,再利用空间自相关分析法,得到该区域事故空间的分布特征和具体的聚集点,最后使用该分布特征、对目标水域数据进行标准化网格切分,并利用机器学习算法对潜在事故风险区域进行预测。本文在核密度分析结果中发现：就事故频度而言,厦门湾和西海域交通事故频度较高。在空间自相关分析的结果中表明：就空间分布特征而言,厦门港的空间分布出现聚集特征且为空间正相关模式,且就事故具体的空间聚集点而言,厦门湾和西海域仍是事故高发的中心区域。而最后的厦门湾及周边水域风险预测模型显示：潜在事故风险区域多位于沿海和河口交汇区域。本文研究结果表明在基于地理空间数据分布特征提取和网格化分析的基础上,结合机器学习方法（随机森林）,对于海上交通事故的预测具有良好的效果。 相似文献
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根据2003~2004年西北太平洋秋刀鱼资源调查结果,对西北太平洋秋刀鱼渔场分布及其与海水表层温度(SST)的关系进行分析。结果表明,7~9月西北太平洋秋刀鱼渔场主要集中在40.5°N~44.5°N、151.5°E~158°E,SST为10℃~19℃,捕捞群体以中大型个体为主;各月最高产量及最大CPUE时的SST各不相同,渔场的形成和丰度与亲潮和黑潮的势力强弱及其分布密切相关。经K-S检验,结果表明,各月SST与产量及样本平均体长、平均体重的差异均不显著。这些渔场可作为我国远洋鱿钓渔业的兼作渔场。 相似文献
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台湾海峡是东北亚各国与东南亚、印度洋沿岸各国间的海上捷径,其交通主流是通行海峡的南北向航次,然而海峡两岸启动大三通后,穿越海峡的客货运船舶日益增多,导致闽台直航航次与台湾海峡南北干线主交通流交叉现象凸显,台湾海峡西侧水域冲突日益加剧。本文根据船舶轨迹观测数据,抽样出通行海峡南北及横穿海峡的航次样本,应用轨迹栅格化方法建立统计推断模型,以概率形式表达南北干线、两岸直航的海运利用分布,推断出2种交通流的主航迹带,识别南北向交通主流与两岸直航交通支流的显著冲突区,以此调整现有警戒区设置方案。研究结果表明：轨迹统计推断法能定量化分析海西现有交通流模式,易于辨识横越海峡的船舶与通行海峡在航船舶的冲突区中心,为优化警戒区布局提供有效的方法支撑;调整后的海西警戒区中心可与台湾本岛西岸港口外侧的直航船舶通过点对接,形成海峡两岸直航的固定航线,可降低台湾海峡船舶冲突隐患,规范台湾海峡的船舶交通秩序。 相似文献
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The original purpose of Vessel Monitoring System(VMS) is for enforcement and control of vessel sailing. With the application of VMS in fishing vessels, more and more population dynamic studies have used VMS data to improve the accuracy of fisheries stock assessment. In this paper, we simulated the trawl trajectory under different time intervals using the cubic Hermite spline(c Hs) interpolation method based on the VMS data of 8 single otter trawl vessels(totally 36000 data items) fishing in Zhoushan fishing ground from September 2012 to December 2012, and selected the appropriate time interval. We then determined vessels’ activities(fishing or non-fishing) by comparing VMS speed data with the corresponding speeds from logbooks. The results showed that the error of simulated trajectory greatly increased with the increase of time intervals of VMS data when they were longer than 30 minutes. Comparing the speeds from VMS with those from the corresponding logbooks, we found that the vessels’ speeds were between 2.5 kn and 5.0 kn in fishing. The c Hs interpolation method is a new choice for improving the accuracy of estimation of sailing trajectory, and the VMS can be used to determine the vessels’ activities with the analysis of their trajectories and speeds. Therefore, when the fishery information is limited, VMS can be one of the important data sources for fisheries stock assessment, and more attention should be paid to its construction and application to fisheries stock assessment and management. 相似文献
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The status of fishery stocks in the coastal waters of China is far from ideal, mainly due to climate change and the impacts
of human activities (e.g., pollution and overfishing). Thus, the restoration and protection of fishery resources have become
critical and complex. The stability and balanced structure of the fish community is a basic foundation for the protection
of fishery resources. Based on data collected from bottom trawls by the R/V Beidou in continental shelf of the East China Sea in November 2006 and February 2007, changes in the composition and diversity of
fish species and functional groups were analyzed. The research area was divided into offshore waters and inshore waters by
the two-way indicator species analysis (TWIA). The results showed that the dominant species were different between offshore
waters and inshore waters and also varied with the survey time. The most abundant family was Sciaenidae and Teraponidae in
November 2006, Sciaenidae, Engraulidae and Triglidae were most abundant in February 2007. The species belonged mainly to mobile
piscivores (G6), benthivores/piscivores (G4), benthivores (G3) and planktivores (G1), and the dominant species in November
2006 were commercial species (e.g. Larimichthys polyactis and Trichiurus japonicus), but small-sized species were dominant in February 2007 (e.g., Harpadon nehereus, Benthosema pterotum, Champsodon capensis, and Acropoma japonicum). The species diversity showed a similar trend as the functional group diversity. Stations with higher diversity were mainly
distributed in inshore waters in February 2007, whereas higher diversity was found in offshore waters in November 2006. The
highest biomass and species number were found in G6 group, followed by the G4, G5 and G1 groups. The distribution of the number
of individuals of each functional group showed the opposite trend as that of the biomass distribution. In addition, the size
spectra were mainly concentrated around 3–29 cm, and the individual number of fish species gradually decreased with the increase
in body size, but the relative biomass showed a moderate fluctuation in each size class. These changes showed that species
with faster growth rate and earlier maturity age became dominant in continental shelf of the East China Sea. So the variations
in biological characteristics of fish should be fully considered in maintaining sustainable utilization of fishery resource. 相似文献
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船舶轨迹的自动观测记录已进入了大数据时代,其呈爆炸式增长的趋势给传统的轨迹数据管理方式带来了巨大挑战。本文针对通用船舶自动识别系统(AIS)岸基网络中船舶轨迹数据上传频率高,数据量大,覆盖范围广的特点,首先,分析了当前常见船舶轨迹数据存储方法存在的缺陷,概括了船舶轨迹数据的特征并对其进行抽象建模,然后,在时空立方体模型的基础上,提出了从抽样时刻、步进时段到每日航次的三层组织框架的建模思想,设计了Geodatabase的网格化三级时空立方体模型,实现了海洋运输船舶轨迹观测记录的Geodatabase管理方法。通过我国AIS岸基网络(温州-汕头)单日观测数据的实例验证,表明该模型存储及时空查询性能良好,且具有轨迹数据存储、查询和空间分析一体化管理的独特优势。 相似文献
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随着经济全球一体化快速发展,国际海运贸易的规模不断扩大,全球海运网络研究成为当前的研究热点领域。该研究是海洋运输、地理信息科学、数学物理、统计科学、复杂网络科学、大数据科学、计算机科学等多学科交叉领域共同关注的研究主题,对国家宏观战略与政策制定具有重要作用。本文总结了海运网络研究数据基础、理论模型和研究方法,包括数学物理统计理论方法,基于复杂网络的分析方法、数据挖掘理论方法等,然后从海运网络运输模式设计与优化,网络结构静动态特征,网络结构和交通流演化机制等角度总结海运网络的研究进展、分析所存在的问题,提出海运网络研究在跨学科跨领域研究方法的交叉、多源异构数据融合分析、理论与实际应用结合等方面的未来研究趋势。 相似文献