一种基于中层水文特征和船位状态的东太平洋鱿鱼渔场预测精度提升方法

1.本发明属海洋渔业渔场预测技术领域，特别是涉及一种基于中层水文特征和船位状态的东太平洋鱿鱼渔场预测精度提升方法。


背景技术：

2.随着遥感、海洋模式、船位监控和大数据时代的来临，远洋渔业渔场预测更趋精细化和精准化，更需要借助于对海洋的立体空间探测和刻画精细尺度的海洋环境，结合渔场变动规律，建立精细化的渔场预测方法，同时借助于实时的船位和可视化渔业系统软件，实现基于预测的水文环境和渔场船队动态的中心渔场预测，此种情况下，相比原来的基于历史和延迟数据的渔场预测手段，渔场预测精度会有较大提升。
3.东太平洋是世界上重要的鱿鱼渔场之一，主要鱼种为茎柔鱼，分布范围广泛，且资源量较高，能支撑较高的捕捞压力和获得较高的捕捞量，是沿岸国和公海渔业的重要渔场区域。由于渔场变动较大且可利用的渔场关键参考指标难以实现即时可视化和可获得性，导致该渔场的渔场精准难度较大，且准确率存在较大提升空间。因此，有必要采用中层水文特征和实时船位状态的数据挖掘来识别精细化渔场，同时研发东太平洋鱿鱼渔场预测精度提升方法和流程，有助于进一步指导渔业生产，提升效率。


技术实现要素：

4.本发明所要解决的技术问题是提供一种基于中层水文特征和船位状态的东太平洋鱿鱼渔场预测精度提升方法，能够归纳和总结东太平洋鱿鱼渔场的精准化预测和精度提升方法。
5.本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：
6.一种基于中层水文特征和船位状态的东太平洋鱿鱼渔场预测精度提升方法，采用中层(100米或50米水层)水温及其等温线密集区位置、洋流旋涡(逆时针旋涡或顺时针旋涡)、冷暖涡和船位状态特征来多重构建鱿鱼渔场的精准识别，通过实时和预测的水文和船位数据指示中心渔场的方法构建，实现渔场预测精度的提升，包括以下步骤：
7.(1)采用预报的中层水温(首选100米水层，其次参考50米水层)及其等温线密集区位置初步确定东太平洋鱿鱼渔场位置，结合洋流旋涡周边的水温等值线密集区来进一步缩小渔场范围，刷选出中心渔场5个(见图1)；所述1月渔场区100米水层最适水温是14.5～15.5℃，2月为14.4～14.8℃；
8.(2)所述各月渔场区100米水层最适水温差异为1～2℃；所述各月100米水层最适水温是15℃左右；
9.(3)所述100米水层的冷涡周边和上升流周边30～60海里形成鱿鱼中心渔场概率较高；所述暖涡周边形成鱿鱼中心渔场概率较低；
10.(4)结合捕鱼季的船位轨迹数据判断船位状态；所述船位主要分为捕鱼和航行，捕
鱼时段船速为0.1～1节，航行时段船速为4.5～8节；根据船位分布(小黑点，见图2)可大致判断鱿鱼中心渔场的集中分布区，结合实时船位状态的识别可预判哪个渔场会更好；
11.(5)根据前述步骤的中层水温、涡旋、上升洋流水文空间特征可初步确定鱿鱼中心渔场的范围和渔场个数，结合实时船位的分布和船位状态的精准识别，可再次筛选出最佳中心渔场(见图3)，从而有效地提升渔场预报精度；
12.(6)采用基于中层水文特征和船位状态实时判别的方法，可将鱿鱼渔场预测精度提升10～20％。
13.作为优选实施例，所述步骤(1)中的鱿鱼渔场的变动规律由实时水文特征和船位状态的识别以及生产数据经过3个月以上时间即可总结出。
14.作为优选实施例，所述步骤(1)中的中层水温首选100米水层，其次参考50米水层。
15.作为优选实施例，所述步骤(1)的等温线密集区、洋流旋涡方向采用当天捕鱼时段的预测数据，也可预测未来1～3天的渔场水文特征场。
16.作为优选实施例，所述步骤(3)的上升流采用当天捕鱼时段的预测数据，也可预测未来1～3天的渔场水文特征场。
17.作为优选实施例，所述步骤(4)的渔船船位和船位状态判别采用ais或船位监控平台数据；所述船位状态识别主要采用航速阈值法即可判断；所述船位主要为捕鱼和航行，一般当地时间夜晚捕鱼，白天航行转移或探测渔场。
18.作为优选实施例，所述步骤(5)中的水温、和洋流不宜采用表层的水文数据，因表层受风浪混合影响，无法准确表达鱿鱼所在栖息水层的环境场；所述初步选定的渔场为4～5个；所述结合渔场的船位状态进一步优化渔场位置，以确定最优中心渔场。
19.作为优选实施例，所述栖息水层选择50～150米水层。
20.作为优选实施例，所述步骤(6)的鱿鱼渔场预报精度可进一步提升，通过未来几天的水文特征可实现短期预报，并为渔船生产决策和转移渔场提供有效的依据。
21.有益效果，本发明与现有技术相比，具有以下的优点和积极效果：
22.1.采用中层水文要素来指示东太平洋渔场具有更高的准确性，表层洋流和表层水温受风浪影响，难以反映鱿鱼实际栖息水层的环境特点，故中层水文特征更准确地反映鱿鱼渔场的环境特征场；
23.2.采用实时船位和船位状态分析及时掌握渔场高产区的位置，进一步提升渔场预报准确率，达到预报精度提升的目的，有望提高10～20％。
24.3.有效地解决了鱿鱼中心渔场预测难的困境，为渔业生产和转移渔场提供准确的理论指导。
附图说明
25.图1为东太平洋鱿鱼中心渔场和水文特征关系示意图。
26.图2为东太平洋鱿鱼渔船轨迹特征和中心渔场指示关系示意图。
27.图3为东太平洋鱿鱼渔场预测精度提升流程示意图。
具体实施方式
28.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技术所附权利要求书所限定的范围。
29.实施例1：
30.如图1、2、3所示，一种基于中层水文特征和船位状态的东太平洋鱿鱼渔场预测精度提升方法，采用中层(100米或50米水层)水温及其等温线密集区位置、洋流旋涡(逆时针旋涡或顺时针旋涡)、冷暖涡和船位状态特征来多重构建鱿鱼渔场的精准识别，通过实时和预测的水文和船位数据指示中心渔场的方法构建，实现渔场预测精度的提升，包括以下步骤：
31.(1)采用预报的中层水温(首选100米水层，其次参考50米水层)及其等温线密集区位置初步确定东太平洋鱿鱼渔场位置，结合洋流旋涡周边的水温等值线密集区来进一步缩小渔场范围，刷选出中心渔场5个(见图1)；所述1月渔场区100米水层最适水温是14.5～15.5℃，2月为14.4～14.8℃；
32.(2)所述各月渔场区100米水层最适水温差异为1～2℃；所述各月100米水层最适水温是15℃左右；
33.(3)所述100米水层的冷涡周边和上升流周边30～60海里形成鱿鱼中心渔场概率较高；所述暖涡周边形成鱿鱼中心渔场概率较低；
34.(4)结合捕鱼季的船位轨迹数据判断船位状态；所述船位主要分为捕鱼和航行，捕鱼时段船速为0.1～1节，航行时段船速为4.5～8节；根据船位分布(小黑点，见图2)可大致判断鱿鱼中心渔场的集中分布区，结合实时船位状态的识别可预判哪个渔场会更好；
35.(5)根据前述步骤的中层水温、涡旋、上升洋流水文空间特征可初步确定鱿鱼中心渔场的范围和渔场个数，结合实时船位的分布和船位状态的精准识别，可再次筛选出最佳中心渔场(见图3)，从而有效地提升渔场预报精度；
36.(6)采用基于中层水文特征和船位状态实时判别的方法，可将鱿鱼渔场预测精度提升10～20％；
37.所述步骤(3)的上升流采用当天捕鱼时段的预测数据，也可预测未来1～3天的渔场水文特征场。
38.所述步骤(4)的渔船船位和船位状态判别采用ais或船位监控平台数据；所述船位状态识别主要采用航速阈值法即可判断；所述船位主要为捕鱼和航行，一般当地时间夜晚捕鱼，白天航行转移或探测渔场。
39.所述步骤(5)中的水温、和洋流不宜采用表层的水文数据，因表层受风浪混合影响，无法准确表达鱿鱼所在栖息水层的环境场；所述初步选定的渔场为4～5个；所述结合渔场的船位状态进一步优化渔场位置，以确定最优中心渔场。
40.所述栖息水层选择50～150米水层。
41.所述步骤(6)的鱿鱼渔场预报精度可进一步提升，通过未来几天的水文特征可实现短期预报，并为渔船生产决策和转移渔场提供有效的依据。
42.以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变
化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。