Mapping Method of Fishing Grounds based on Marine AIS Data

  • CHEN Renli , 1, 2 ,
  • WU Xiaoqing , 1, 3, * ,
  • LIU Baijing 1, 2 ,
  • WANG Yueqi 1, 3 ,
  • GAO Meng 1, 3
Expand
  • 1. Yantai Institute of Coastal Zone Research, Chinese Academy of Sciences, Yantai 264003, China
  • 2. University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China
  • 3. Key Laboratory of Coastal Environmental Processes and Ecological Remediation, Chinese Academy of Sciences, Yantai 264003, China
*WU Xiaoqing, E-mail:

Received date: 2021-03-04

  Request revised date: 2021-04-09

  Online published: 2022-02-25

Supported by

TheNational Key R&D Program of China(2019YFD0900705)

Shandong Provincial Natural Science Foundation(ZR2020MD014)

Copyright

Copyright reserved © 2021

Abstract

Automatic Identification System (AIS) is a ship-to-ship and ship-to-shore system used for ship monitoring. It can automatically and continuously broadcast static and dynamic information about the vessel's position and movement, as well as voyage-related information. More and more research suggests that AIS is not only an effective tool for maritime traffic supervision, but also a good data source for the study of maritime traffic and its related industrial activities. In China, the application of AIS equipment is relatively late. The research based on AIS data mainly focuses on the maritime traffic safety management, such as vessel collision avoidance and traffic flow statistics, while there are few reports in the fishery field. In order to provide technical support for the protection and recovery of inshore fishery resources in China, it is urgent to excavate the information value of AIS data and carry out the research on the spatiotemporal pattern of inshore fishing activities based on AIS data. Therefore, based on AIS data of fishing vessels at sea, this study used the Gaussian Mixed Model (GMM) to identify fishing behavior of fishing vessels and determine the speed threshold of fishing vessels in fishing activities. This study proposed a method combining Kernel Density Estimation (KDE) and Hot Spot Analysis (HSA) to map fishing grounds. The results show that, firstly, compared with single KDE or HSA method, the combination method combined the distance attenuation effect of KDE with quantitative statistical index of HSA, which can not only avoid the problem of range definition of fishing grounds in the KDE process, but also improve the efficiency of data analysis in the HSA process and the scattered distribution effect of fishing grounds in the extraction results of the HSA. The combination method had better application effects and higher efficiency in the mapping of fishing grounds. It provided a quick and simple evaluation method for the rapid acquisition of marine fishing information and the effectiveness evaluation of fishery resources protection and management measures. Secondly, based on the AIS data from September to December 2018, the combination method was used to map the spatiotemporal distribution of fishing grounds around the Bohai Strait. The study found that the fishing grounds around the Bohai Strait were mainly distributed in the inshore areas of Yanwei and the Bohai Strait. The distribution range of concentrated fishing activities in traditional fishing grounds of the Bohai Sea is relatively small, and the distribution range and spatial morphological characteristics of fishing grounds had some variabilities in different months. The results can provide technical methods and decision support for fishing management and marine ecological protection around the Bohai Strait.

Cite this article

CHEN Renli , WU Xiaoqing , LIU Baijing , WANG Yueqi , GAO Meng . Mapping Method of Fishing Grounds based on Marine AIS Data[J]. Journal of Geo-information Science, 2021 , 23(12) : 2163 -2173 . DOI: 10.12082/dqxxkx.2021.210106

1 引言

船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)是一种用于船舶监控的船对船和船对岸系统,包括岸基AIS系统和卫星AIS系统,能够自动且连续播报船舶的经纬度位置、航向、航速、海上移动通信业务标识码(MMSI)、船名、呼号等动态信息和静态信息以及与航行相关的信息[1,2,3],对于船舶避碰和海上交通安全具有重要意义。与船舶监控系统(Vessel Monitoring System,VMS)等其他可用的数据相比,AIS数据具有时间分辨率较高、可访问性较强、公众易于获取等优点[4,5]。按照国际海事组织(IMO)的规定,300总吨以上的国际船舶、200总吨以上的非国际船舶、15 m以上的渔船以及所有客船都必须安装AIS设备。在渔船上安装AIS设备,可以有效降低船舶碰撞风险、减少渔民生命安全损失,推动海上渔业信息化建设[6,7]
近年来,随着渔船AIS设备安装比率的大幅提升,基于AIS数据的渔业相关应用研究也广泛开展,已在渔船捕捞行为识别[7,8,9]、捕捞活动聚集区范围提取[10,11]、捕捞强度度量[12,13]、捕捞活动生态压力评估[14,15]等方面取得了一系列研究成果。其中,渔船捕捞活动聚集区范围提取研究,不仅有助于量化捕捞活动压力[10],揭示渔业资源时空分布格局,评估捕捞管制措施的有效性[16],还可以为海洋生态保护和海洋空间规划管理提供重要信息支持[17]
目前,国内外学者多采用传统的速度阈值分类方法识别渔船捕捞行为[11-12,18],结合核密度估计、空间自相关分析等方法实现捕捞活动聚集区提取[10,11],也有学者探讨卷积神经网络算法、聚类算法等机器学习和数据挖掘算法在渔船捕捞行为识别方面的应用[7-8,10],以提高捕捞行为识别精度,但后者的计算过程相对复杂。利用AIS数据建立科学、高效的捕捞活动聚集区提取方法已成为渔业应用研究关注的热点之一。我国AIS设备广泛应用相对较晚,目前基于AIS数据的研究主要集中在船舶避碰、交通流量统计等海事交通安全管理方面[19,20,21,22],对于其在渔业领域的应用探讨鲜有报道,亟需挖掘AIS数据信息价值,开展基于AIS数据的近岸海域捕捞活动时空格局及其生态压力量化评估研究,为我国近岸海域渔业资源保护和恢复提供技术方法支持。
本研究基于2018年9—12月渤海海峡周边海域海上船舶AIS数据,首次尝试将核密度估计Kernel Density Estimation,KDE)与热点分析(Hot Spot Analysis, HSA)相融合的方法(简称KDHSA)应用于渔船捕捞活动聚集区提取。通过与单独采用核密度估计或热点分析方法的提取效果进行比较,探讨利用KDHSA方法提取捕捞活动聚集区的优势及可靠性,以期为预测海上渔船捕捞活动聚集区的位置提供新手段,为海洋捕捞管控措施有效性评估和海洋渔业资源保护提供技术支持。

2 研究方法、研究区概况与数据源

2.1 技术路线

本研究基于船舶AIS数据,探索海上渔船捕捞活动聚集区提取方法,技术流程如图1所示。 ① 对AIS原始数据进行质量控制,提取渔船AIS信息记录;② 识别渔船捕捞行为,确定处于捕捞作业状态下的渔船速度阈值并提取捕捞渔船点位数据;③ 尝试采用核密度估计、热点分析以及2者相融合的方法进行捕捞活动聚集区范围提取试验,并进行效果分析,确定相对最优、效率较高的方法;④ 基于最终确定的分析方法,提取渤海海峡周边海域不同时间段捕捞活动聚集区范围,并结合海表叶绿素a(Chlorophyll-a,Chl-a)数据等进行结果合理性分析,揭示捕捞活动聚集区的时空分布特征。
图1 技术路线

Fig. 1 Technical route

2.2 研究方法

2.2.1 高斯混合模型
高斯混合模型(Gaussian Mixed Model,GMM)是用高斯概率密度函数精确地量化事物,它是一个将事物分解为几个基于高斯概率密度函数的线性组合而形成的模型,能够较好地描述空间数据的分布情况及特征[23],其可以表示为:
G ( x ) = i = 1 I π i N x μ i , ω i
式中: N ( x μ i , ω i )是混合模型中的第i个分量; μ i ω i分别表示第i个分量的均值与协方差; π i是混合系数。本研究利用高斯混合模型进行渔船捕捞行为识别,以确定渔船处于捕捞作业状态下的速度阈值,为渔船捕捞活动聚集区的提取提供数据基础。
2.2.2 核密度估计
核密度估计(Kernel Density Estimation,KDE)是一种估计概率密度函数的非参数方法,用于计算要素在其周围邻域中的密度。它与地理学第一定律的区位影响密切相关,分析结果表现为距离越近的对象之间相关性越强的特性[24]。核密度估计的计算方程可表示为:
f x = 1 n h d i = 1 n K 1 h x - x i
式中:K()是核函数;h为带宽;n是在带宽范围内的已知点数目;d是数据的维度。本研究利用ArcGIS软件中的核密度工具,计算渔船捕捞活动强度及其随距离衰减情况。
2.2.3 热点分析
热点分析(Hot Spot Analysis, HSA)是局部自相关的统计量,可以用来识别渔船捕捞活动分布的热点和冷点。其计算公式为:
G i * = j = 1 n ω i , j x j - X ̅ j = 1 n ω i , j S n j = 1 n ω i , j 2 - j = 1 n ω i , j 2 n - 1
式中:xj是第j个要素的属性值; ω i , j是要素ij的空间权重系数;n为样本数量; X ̅为均值;S为标准差。在ArcGIS软件中,热点分析是使用Z得分、P值和置信区间为输入要素类创建一个新的输出要素类。其中,Z得分大于1.96表示要素为热点的概率超过95%,且Z得分越大,说明热点的聚集程度越高;Z得分小于-1.96,表示要素为冷点的概率超过95%,且Z得分越小,说明冷点的聚集程度越高;Z得分在 -1.96~1.96之间表示要素很可能为随机分布,无明显统计性特征[11]。本研究将Z得分±1.96作为划分渔船捕捞活动热点区域、冷点区域及无明显统计性特征区域的阈值,来提取捕捞活动聚集区的范围。
2.2.4 基于核密度值的热点分析
本研究将核密度估计与热点分析2种方法相融合(KDHSA)应用于捕捞活动聚集区提取,其原理是基于带有核密度值的地理单元进行热点分析。其计算过程分为2步:① 基于KDE方法计算分析地理单元的渔船捕捞活动点位密度值;② 将带有核密度值的地理单元引入HSA,以识别渔船捕捞活动在空间上具有统计显著性的热点与冷点,提取渔船捕捞活动聚集区即热点区域。

2.3 研究区概况

选择AIS接收基站建立早,覆盖范围广的渤海海峡周边海域作为试验区,地理范围为117°E—123°E、37°N—41°N,包括渤海和北黄海部分海域(图2)。该海域水深相对较浅,有海河、黄河、滦河、辽河等众多河流注入,营养盐丰富,饵料充足,是我国北方重要的渔业资源分布区,海洋捕捞业历史悠久,渔获物品种多。沿岸渔港码头分布密集,拥有各类机动渔船几万艘[25],开捕期渔船作业活动强度大,捕捞活动范围集中,与商船交叉会遇频繁,海上交通状况复杂,是开展AIS数据应用研究的理想场所。
图2 渤海海峡周边海域概况

注:该图基于自然资源部标准地图服务网站下载的审图号为GS(2020)4630号的标准地图制作,底图无修改。

Fig.2 General situation of the sea area around the Bohai Strait

2.4 数据来源及预处理

2.4.1 AIS数据
船舶AIS数据来源于船讯网(http://www.shipxy.com),由岸基AIS数据和卫星AIS数据共同组成。数据接收时间为2018年9—12月,为渤海海峡周边海域渔船捕捞作业活动活跃期。数据处理过程包括数据质量控制、数据采样和统计分析,主要使用R语言编程和ArcGIS软件分析处理。首先对AIS原始数据进行质量控制,删除错误、不合常理的数据如位于陆地上的船位信息、数据格式不规范的记录、船速异常记录等;然后,提取AIS信息中船舶类型为渔船的数据,纳入采样处理过程,以压缩数据量,提高计算效率。根据AIS数据更新频 率[26]、已有专家经验[4,12]和多时间间隔采样实验,在保证渔船轨迹信息完整性的前提下,确定每5 min间隔取一次船舶位置数据,最终将近6800万条渔船信息记录纳入渔船捕捞行为识别分析。
2.4.2 海表Chl-a数据
海水中的叶绿素a(Chlorophyll-a,Chl-a)含量是评估浮游植物现存量的重要指标,而浮游植物是初级生产力的重要物质基础,海洋初级生产力又在一定程度上决定着渔业资源的潜在产量[27,28],故Chl-a浓度常被用来进行渔场位置预测[29,30,31,32]。本研究利用美国国家航空航天局(http://oceancolor.gsfc.nasa.gov)提供的MODIS /Aquarius海表Chl-a数据来分析提取到的渔船捕捞活动聚集区分布的合理性。数据处理过程如下:① 基于MODIS遥感数据集,采用全球标准OC3M(ocean Chl-a three-band algorithm for MODIS)算法[33]和区域GAM(Generalized Additive Model)算法[34]计算海表Chl-a日浓度,取每日Chl-a数据集的中位数合成每月Chl-a图像;② 利用经验正交分解插值(DINEOF)方法[35,36,37]重构Chl-a数据,弥补数据集中的缺失值;③ 基于ArcGIS采用克里金插值法进行数据可视化。

3 结果分析

3.1 基于GMM的渔船捕捞行为识别

一般认为,渔船处于航行、捕捞、锚泊等不同活动状态时呈现不同的航速分布特征。本研究利用GMM模型创建渔船航速分布图来识别渔船捕捞行为[18],见图3。结果显示,渤海海峡周边海域渔船航速大致呈双峰分布,该双峰分布可以解释为2条高斯曲线的混合,分别对应捕捞作业(低速)和航行(高速)行为。统计分析处于捕捞作业行为对应的高斯曲线及其相应参数,可知处于捕捞作业状态下的渔船约占所有渔船数量的53.51%,航速的均值约为3.0 kn,标准差约为1.4 kn。将与渔船捕捞作业状态有关的航速置信区间定义为均值加减标准差,即航速在1.6~4.4 kn范围内的渔船被定义为正在进行捕捞作业活动。
图3 基于GMM模型的渔船航速分布

Fig. 3 Speed distribution of fishing vessels based on Gaussian Mixed Model

3.2 渔船捕捞活动聚集区提取方法比对分析

以渤海海峡周边海域2018年9月渔船AIS数据为实验样本,针对渔船捕捞作业状态下的AIS数据,基于GIS分别采用KDE、HSA以及二者相融合的方法(KDHSA)来提取捕捞活动聚集区,并对其提取效果进行分析比较。分析评价的格网单元统一设置为1 km×1 km,距离衰减阈值选定为4 km,这是在分析渔船捕捞活动行为特征的基础上,参考已有研究[38]综合确定的。在权系数设定方面,KDE与KDHSA方法的权系数均选择固定距离,HSA分别采用反距离与固定距离2种算法。其中,反距离算法热点分析(简称IHSA)的计算原理与KDE相似,即与目标单元距离越近,对应的权重值则越大。关于KDE方法中聚集区范围选择的标准,与HSA方法置信区间的选择保持一致,即利用第95个百分位进行范围界定,该阈值被证实可以用来确定活动动物栖息地的范围[10,39]
基于上述3类方法4种算法获取到的捕捞活动聚集区分布如图4所示。总体来看,不同方法确定的捕捞活动聚集区分布格局是一致的,但捕捞活动聚集区的热点区块具体分布特征呈现较大的空间差异(图4)。采用IHSA方法得到的捕捞活动热点区块数量最多、最零散,小于10 km2的热点区块达到160个(表1),但是热点区块总面积却很小;KDE方法得到的热点区块面积最大,总区块数量少于IHSA方法;固定距离的热点分析(简称FHSA)与KDHSA方法得到的热点区块数量相差不大,但是热点区块面积却明显大于后者。从大于10 km2的捕捞活动聚集区提取结果图上还可以看出(图4),KDE和FHSA方法获得的捕捞活动聚集区集中连片分布,在莱州湾东部、渤海海峡、烟威近岸海域及成山头附近未发生中断,部分交通密集航道段被误划入;而基于核密度估计和热点分析相融合后的KDHSA方法则较好地降低了部分因航道拥挤速度降低而导致的误分现象,提取得到的捕捞活动聚集区分布优势明显,聚集性特征更为突出。
表1 渔船捕捞活动聚集区不同方法提取结果统计

Tab. 1 Statistics of fishing grounds by different methods

提取方法 总区块数量/个 总区块面积/km2 大于10 km2区块数量/个 大于10 km2区块面积/km2
KDE 65 22 421.95 49 22 357.82
IHSA 197 5048.25 37 4680.38
FHSA 37 20 610.85 29 20 591.98
KDHSA 33 15 771.57 27 15 749.61
图4 渔船捕捞活动聚集区不同方法提取结果对比

Fig.4 Comparison of different mapping methods for fishing grounds

不同方法提取效果的空间差异性主要归因于统计分析原理的不同。HSA作为一种局部空间统计方法,对捕捞活动热点区域的划分给出了明确阈值,但其分析结果的网格连接处密度变化明显,易导致地理现象空间上的不连续性[40],而KDE方法的距离衰减效应可以弥补这一不足,较好地体现出捕捞活动点位密度的距离衰减效应和空间位置的差异性,只是后者没有定义核密度值超过多少才可以被称为真正意义上的热点,容易产生捕捞活动聚集区范围阈值主观确定而引起的问题。此外,利用运行内存为16 G的高配置计算机中的ArcGIS软件,以9月处于捕捞状态下约740万数据为样本进行HSA与KDHSA运算效率比较,发现单独采用HSA方法由于数据聚合过程需要耗费大量时间,完成聚集区提取耗时约790 min;而KDHSA将带有核密度值的地理单元引入热点分析,仅需花费约12 min就能完成聚集区提取,数据分析效率大大提高。因此,将KDE与HSA两种方法相融合即KDHSA方法提取捕捞活动聚集区范围可以较好地发挥二者优势。

3.3 渤海海峡周边海域捕捞活动聚集区时空特征分析

采用融合方法(KDHSA),基于2018年9—12月渔船AIS数据,提取获得各月份渤海海峡周边海域渔船捕捞活动聚集区分布,见图5。叠加同时段海表Chl-a浓度数据,可以看出捕捞活动聚集区所在海域的Chl-a浓度范围主要分布在0.60~2.20 mg/m3 之间,符合渔场主要渔获品种生物分布的适宜范 围[41,42,43],其中莱州湾、渤海海峡、烟威附近海域部分捕捞活动聚集区分布表现出的月度变化与海表Chl-a浓度的时间变化总体趋势一致(图6),但是二者分布的时序相关性并不强,仅11月空间相关性相对较高,相关系数仅有0.16031,表现为弱相关,这主要是因为遥感估算所得的海表Chl-a浓度较难真实反映中国近岸二类水体叶绿素浓度的实际大小,而且捕捞活动与海表Chl-a浓度均受海表温度、盐度、海流、营养盐水平、养殖、捕捞管制等多种因素的综合影响[8-9,43-45]。为进一步佐证提取结果的合理性,基于9月的AIS数据,随机提取100艘渔船,生成船舶航迹线,并将其与9月份的捕捞活动聚集区提取结果相叠加,发现约有76%的渔船捕捞作业轨迹位于聚集区内(图7),这也侧面说明KDHSA方法获得的捕捞活动聚集区分布结果具有较好的合理性。
图5 2018年9—12月渤海海峡周边海域渔船捕捞活动聚集区分布

Fig. 5 Distribution of fishing grounds around the Bohai Strait from September to December 2018

图6 2018年9—12月渔船捕捞活动聚集区与海表Chl-a浓度分布叠加图

Fig. 6 Distribution of fishing grounds and the concentration of Chl-a on the sea surface from September to December 2018

图7 2018年9月部分渔船航迹线与捕捞活动聚集区叠加图

Fig. 7 Overlay of some fishing vessels' track and fishing grounds in September 2018

分析捕捞活动聚集区分布的时空变化特征可发现,2018年9—12月渤海海峡周边海域捕捞活动聚集区主要分布在烟威近岸海域和渤海海峡,而渤海内部海域的集中性捕捞作业活动分布范围相对较小;不同月份,渔船捕捞活动聚集区的分布范围和空间形态特征具有一定差异性(图5)。总体来看,9月为休渔期后的第一个月,捕捞活动聚集区面积最大、范围最广,约15 749.61 km2表2),渤海海峡至成山头“人”字形分布格局明显;10月、11月的捕捞活动聚集区分布面积相差不大,但空间分布有所不同,11月与前两个月相比,聚集区块数量较少,共22个(表2),且捕捞活动聚集区的重心呈现出东移的趋势,这可能主要与大量经济鱼类南下进行越冬洄游有关;12月,进入冬季结冰期,除秦皇岛附近海域外,捕捞活动聚集区分布范围均表现出明显缩小的态势。
表2 2018年9—12月捕捞活动聚集区基本特征统计

Tab. 2 Statistics of basic characteristics of fishing grounds from September to December 2018

9月 10月 11月 12月
区块面积/km2 15 749.61 13 856.57 13 610.92 8686
区块数量/个 27 26 22 29

4 讨论

渔船捕捞活动聚集区一般是渔业生物相对密集、渔获量较高的海域,其分布与渔获品种的生态习性、海域环境条件等密切相关[46]。在黄渤海海域,渤海海峡、烟威近岸海域是众多渔获品种的洄游通道,特别是在10—11月有大量洄游鱼类聚 集[46,47],是我国北方传统的重要渔场,这与本研究提取的渔船捕捞活动聚集区时空分布整体一致,在一定程度上反映出渤海海峡周边海域渔业资源分布的时空变化。
本研究提出的将核密度估计与热点分析相融合应用于渔船捕捞活动聚集区提取的方法(KDHSA),可以避免KDE方法应用过程中聚集区范围界定问题,减少HSA过程数据聚合时间,且能改善基于HSA方法所提取的聚集区块分布零散的情况,有效提高了捕捞活动聚集区位置预测的精度和效率,较好地揭示了研究海域捕捞活动的时空分布变化情况。但KDHSA方法也存在一定的局限性。该方法分析的前提是采用了速度阈值分割法区分捕捞与非捕捞行为,这可能会将那些位于锚泊区以及交通繁忙海域的低速船舶以及正在进行增殖放流等非捕捞活动的渔船考虑进去,从而对捕捞活动聚集区范围提取带来误差,造成一定程度的高估。
此外,渔船AIS配备率及其信息的准确性也会影响捕捞活动聚集区提取的效果,如一些小型渔船并未安装AIS设备,或者为从事非法捕捞活动而关闭AIS设备或篡改信息[48,49],会对捕捞活动带来一定程度的低估,但是这种因AIS数据准确性带来的误差是在允许范围内,是可接受的[50,51]。当然,仅仅利用AIS数据信息只能获得捕捞活动聚集区分布的大致范围,因为AIS数据并没有渔获量、渔具类型、渔获品种等有关捕捞的重要信息[17,18],要想实现捕捞产量评估,揭示渔业资源变化情况,还需要结合渔捞日志来进行辅助分析。

5 结论

本研究基于2018年9—12月海上船舶AIS数据,建立渔船捕捞行为识别模型,重点探讨了GIS技术手段在渔船捕捞活动聚集区提取中的应用,首次尝试将KDE与HSA相融合的方法应用于捕捞活动聚集区提取研究,得到以下结论:
(1)KDE与HSA相融合用于捕捞活动聚集区提取方法(KDHSA),可充分发挥二者的优势,节省HSA计算过程中海量船舶点位数据聚合所花费的时间,避免KDE界定聚集区范围时的人为主观操作过程,获取得到的捕捞活动聚集区分布相对较为集中,可为海洋捕捞活动信息快速获取、渔业资源保护和管理措施有效性评价提供一种快速简单的评估方法。
(2)2018年9—12月渤海海峡周边海域渔船捕捞活动聚集区的分布范围和空间形态特征具有一定差异性;烟威近岸海域、渤海海峡是该海域主要的捕捞活动聚集区,而在渤海内部传统渔场海域,集中性捕捞作业活动分布范围相对较小。
过度捕捞以及渔业资源的不合理利用会导致渔场逐渐衰退甚至消失,渔船捕捞活动聚集区分布及其变动情况可以在一定程度上揭示渔业资源的时空分布特征,对渔业资源恢复与管理具有重要指导意义。未来研究将进一步探索数据挖掘相关算法的应用,改进捕捞活动聚集区提取模型方法和模拟预测效果,提取多时空尺度的捕捞活动聚集区分布信息,并探讨渔业生物生态习性、全球气候变化、海洋捕捞管制措施等多种因素对其产生的影响。
[1]
Coomber F G, D’Incà M, Rosso M, et al. Description of the vessel traffic within the north Pelagos Sanctuary: Inputs for Marine Spatial Planning and management implications within an existing international Marine Protected Area[J]. Marine Policy, 2016, 69:102-113.

DOI

[2]
鹿强, 吴琳, 陈昭, 等. 海上目标多源轨迹数据关联综述[J]. 地球信息科学学报, 2018, 20(5):571-581.

DOI

[ Lu Q, Wu L, Chen Z, et al. A review of multi-source trajectory data association for marine targets[J]. Journal of Geo-information Science, 2018, 20(5):571-581. ]

[3]
方志祥, 余红楚, 黄守倩. 海洋运输网络研究进展与趋势探讨[J]. 地球信息科学学报, 2018, 20(5):554-563.

DOI

[ Fang Z X, Yu H C, Huang S Q. Review of research works on maritime network[J]. Journal of Geo-information Science, 2018, 20(5):554-563. ]

[4]
Shepperson J L, Hintzen N T, Szostek C L, et al. A comparison of VMS and AIS data: The effect of data coverage and vessel position recording frequency on estimates of fishing footprints[J]. ICES Journal of Marine Science, 2018, 75(3):988-998.

DOI

[5]
Meng Q, Weng J X, Li S Y. Analysis with automatic identification system data of vessel traffic characteristics in the Singapore Strait[J]. Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board, 2014, 2426(1):33-43.

DOI

[6]
McCauley D J, Woods P, Sullivan B, et al. Ending hide and seek at sea[J]. Science, 2016, 351(6278):1148-1150.

DOI PMID

[7]
de Souza E N, Boerder K, Matwin S, et al. Improving fishing pattern detection from satellite AIS using data mining and machine learning[J]. PLoS One, 2016, 11(7):e0158248.

DOI

[8]
Kroodsma D A, Mayorga J, Hochberg T, et al. Tracking the global footprint of fisheries[J]. Science, 2018, 359(6378):904-908.

DOI PMID

[9]
Wang Y B, Wang Y. Estimating catches with Automatic Identification System (AIS) data: a case study of single otter trawl in Zhoushan fishing ground, China[J]. Iranian Journal of Fisheries Sciences, 2016, 15(1):75-90.

[10]
Le Guyader D, Ray C, Gourmelon F, et al. Defining high-resolution dredge fishing grounds with Automatic Identification System (AIS) data[J]. Aquatic Living Resources, 2017, 30:1-10.

DOI

[11]
原作辉, 杨东海, 樊伟, 等. 基于卫星AIS的中西太平洋金枪鱼延绳钓渔场分布研究[J]. 海洋渔业, 2018, 40(6):649-659.

[ Yuan Z H, Yang D H, Fan W, et al. On fishing grounds distribution of tuna longline based on satellite automatic identification system in the Western and Central Pacific[J]. Marine Fisheries, 2018, 40(6):649-659. ]

[12]
Vespe M, Gibin M, Alessandrini A, et al. Mapping EU fishing activities using ship tracking data[J]. Journal of Maps, 2016, 12(sup1):520-525.

DOI

[13]
Guiet J, Galbraith E, Kroodsma D, et al. Seasonal variability in global industrial fishing effort[J]. PLoS One, 2019, 14(5):e0216819.

DOI

[14]
刘柏静, 贾静, 吴晓青, 等. 基于AIS和多尺度空间模型的船舶活动时空特征及潜在压力[J]. 大连海事大学学报, 2018, 44(3):115-121,128.

[ Liu B J, Jia J, Wu X Q, et al. Spatial-temporal features and potential pressure of marine vessel activities based on AIS and multi-scales spatial model[J]. Journal of Dalian Maritime University, 2018, 44(3):115-121,128. ]

[15]
Russo T, D’Andrea L, Parisi A, et al. Assessing the fishing footprint using data integrated from different tracking devices: Issues and opportunities[J]. Ecological Indicators, 2016, 69:818-827.

DOI

[16]
Tassetti A N, Ferrà C, Fabi G. Rating the effectiveness of fishery-regulated areas with AIS data[J]. Ocean & Coastal Management, 2019, 175:90-97.

[17]
Le Tixerant M, Le Guyader D, Gourmelon F, et al. How can Automatic Identification System (AIS) data be used for maritime spatial planning?[J]. Ocean & Coastal Management, 2018, 166:18-30.

[18]
Natale F, Gibin M, Alessandrini A, et al. Mapping fishing effort through AIS data[J]. PLoS One, 2015, 10(6):e0130746.

DOI

[19]
陈仁丽, 王宜强, 刘柏静, 等. 基于GIS和AIS的渤海海上船舶活动时空特征分析[J]. 地理科学进展, 2020, 39(7):1172-1181.

DOI

[ Chen R L, Wang Y Q, Liu B J, et al. Spatio-temporal characteristics of ship activities in the Bohai Sea based on GIS and AIS[J]. Progress in Geography, 2020, 39(7):1172-1181. ]

[20]
朱姣, 刘敬贤, 陈笑, 等. 基于轨迹的内河船舶行为模式挖掘[J]. 交通信息与安全, 2017, 35(3):107-116,132.

[ Zhu J, Liu J X, Chen X, et al. Behavior pattern mining of inland vessels based on trajectories[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2017, 35(3):107-116,132. ]

[21]
李连博, 牛佳伟, 刘军坡, 等. 基于AIS数据的海区通航危险度决策模型[J]. 中国航海, 2018, 41(3):68-75.

[ Li L B, Niu J W, Liu J P, et al. AIS data-based navigation risk modeling[J]. Navigation of China, 2018, 41(3):68-75. ]

[22]
梅强, 吴琳, 彭澎, 等. 南海区域商船典型空间分布及贸易流向研究[J]. 地球信息科学学报, 2018, 20(5):632-639.

DOI

[ Mei Q, Wu L, Peng P, et al. Typical spatial distribution of merchant vessels and trade flow in South China Sea[J]. Journal of Geo-Information Science, 2018, 20(5):632-639. ]

[23]
金辉, 刘克中, 马杰, 等. 基于高斯混合模型的船舶到达规律研究[J]. 武汉理工大学学报(交通科学与工程版), 2020, 44(1):162-166.

[ Jin H, Liu K Z, Ma J, et al. Research on vessel arrival rules based on Gaussian Mixture Model[J]. Journal of Wuhan University of Technology (Transportation Science & Engineering), 2020, 44(1):162-166. ]

[24]
禹文豪, 艾廷华. 核密度估计法支持下的网络空间POI点可视化与分析[J]. 测绘学报, 2015, 44(1):82-90.

[ Yu W H, Ai T H. The visualization and analysis of POI features under network space supported by kernel density estimation[J]. Acta Geodaetica et Cartographica Sinica, 2015, 44(1):82-90. ]

[25]
农业农村部渔业渔政管理局. 2019年中国渔业统计年鉴[M]. 北京: 中国农业出版社, 2019.

[ Fishery Administration Bureau of Ministry of Agriculture and Rural Affairs. China fishery statistical yearbook in 2019[M]. Beijing: China Agriculture Press, 2019. ]

[26]
Fiorini M, Capata A, Bloisi D D. AIS data visualization for Maritime Spatial Planning (MSP)[J]. International Journal of e-Navigation and Maritime Economy, 2016, 5:45-60.

DOI

[27]
Pauly D, Christensen V. Primary production required to sustain global fisheries[J]. Nature, 1995, 374(6519):255-257.

DOI

[28]
Pikitch E K, Santora C, Babcock E A, et al. Ecosystem-based fishery management[J]. Science, 2004, 305(5682):346-347.

PMID

[29]
柯志新, 陈丹婷, 谭烨辉, 等. 汕头南澳-东山海域初级生产力的时空特征[J]. 中国水产科学, 2019, 26(1):44-52.

[ Ke Z X, Chen D T, Tan Y H, et al. Temporal and spatial variations in primary production in the coastal region of Dongshan-Nan'ao[J]. Journal of Fishery Sciences of China, 2019, 26(1):44-52. ]

[30]
逄志伟, 李显森, 朱建成, 等. 中东大西洋中部海域中上层鱼类中心渔场的时空变化[J]. 生态学杂志, 2016, 35(11):3072-3079.

[ Pang Z W, Li X S, Zhu J C, et al. Spatiotemporal patterns of central fishing ground of pelagic fishes in the sea area of central Eastern Central Atlantic[J]. Chinese Journal of Ecology, 2016, 35(11):3072-3079. ]

[31]
唐峰华, 崔雪森, 樊伟, 等. 公海柔鱼类资源丰度与海洋环境关系的研究[J]. 中国农业科技导报, 2016, 18(4):153-162.

[ Tang F H, Cui X S, Fan W, et al. Study on relationship between resources abundance of squids and marine environment in high seas fishing grounds[J]. Journal of Agricultural Science and Technology, 2016, 18(4):153-162. ]

[32]
唐峰华, 史赟荣, 朱金鑫, 等. 海洋环境因子对日本海太平洋褶柔鱼渔场时空分布的影响[J]. 中国水产科学, 2015, 22(5):1036-1043.

[ Tang F H, Shi Y R, Zhu J X, et al. Influence of marine environment factors on temporal and spatial distribution of Japanese common squid fishing grounds in the Sea of Japan[J]. Journal of Fishery Sciences of China, 2015, 22(5):1036-1043. ]

[33]
O’Reilly J E, Maritorena S, Siegel D, et al. Ocean color chlorophyll-a algorithms for SeaWiFS, OC2, and OC4: Version 4[R]. SeaWiFS postlaunch calibration and validation analyses, Part 3. NASA Goddard Space Flight Center, 2000.

[34]
Wang Y Q, Liu D Y, Tang D L. Application of a Generalized Additive Model (GAM) for estimating chlorophyll-a concentration from MODIS data in the Bohai and Yellow Seas, China[J]. International Journal of Remote Sensing, 2017, 38(3):639-661.

DOI

[35]
Alvera-Azcárate A, Barth A, Beckers J M, et al. Multivariate reconstruction of missing data in sea surface temperature, chlorophyll, and wind satellite fields[J]. Journal of Geophysical Research: Oceans, 2007, 112(C3):C03008.

[36]
Beckers J M, Barth A, Alvera-Azcárate A. DINEOF reconstruction of clouded images including error maps application to the sea-surface temperature around Corsican Island[J]. Ocean Science, 2006, 2(2):183-199.

DOI

[37]
Wang Y Q, Liu D Y. Reconstruction of satellite chlorophyll-a data using a modified DINEOF method: A case study in the Bohai and Yellow seas, China[J]. International Journal of Remote Sensing, 2014, 35(1):204-217.

DOI

[38]
Lambert G I, Jennings S, Hiddink J G, et al. Implications of using alternative methods of vessel monitoring system (VMS) data analysis to describe fishing activities and impacts[J]. ICES Journal of Marine Science, 2012, 69(4):682-693.

DOI

[39]
Powell R A. Animal home ranges and territories and home range estimators, in: Pearl MC, Boitani L, Fuller TK (Eds.), Research techniques in animal ecology[M]. Columbia University Press. Controversies and Consequences, 2nd edition, 2000.

[40]
禹文豪, 艾廷华, 杨敏, 等. 利用核密度与空间自相关进行城市设施兴趣点分布热点探测[J]. 武汉大学学报·信息科学版, 2016, 41(2):221-227.

[ Yu W H, Ai T H, Yang M, et al. Detecting“hot spots”of facility POIs based on kernel density estimation and spatial autocorrelation technique[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2016, 41(2):221-227. ]

[41]
Lamas L, Oliveira P B, Pinto J P, et al. Fishing areas characterisation using the SIMOcean platform[J]. Aquatic Living Resources, 2017, 30:19.

DOI

[42]
Tang D L, Ni I H, Müller-Karger F E, et al. Monthly variation of pigment concentrations and seasonal winds in China's marginal seas[J]. Hydrobiologia, 2004, 511(1):1-15.

DOI

[43]
Nurdin S, Mustapha M A, Lihan T, et al. Applicability of remote sensing oceanographic data in the detection of potential fishing grounds of Rastrelliger kanagurta in the archipelagic waters of Spermonde, Indonesia[J]. Fisheries Research, 2017, 196:1-12.

DOI

[44]
Cai L N, Bu J, Tang D L, et al. Geosynchronous satellite GF-4 observations of chlorophyll-a distribution details in the Bohai sea, China[J]. Sensors, 2020, 20(19):5471.

DOI

[45]
Zhang H L, Qiu Z F, Sun D Y, et al. Seasonal and interannual variability of satellite-derived chlorophyll-a (2000-2012) in the Bohai sea, China[J]. Remote Sensing, 2017, 9(6):582.

DOI

[46]
唐启升. 中国区域海洋学-渔业海洋学[M]. 北京: 海洋出版社, 2012.

[ Tang Q S. Regional oceanography of China seas-fisheries oceanography[M]. Beijing: Ocean Press, 2012. ]

[47]
农业部水产局. 黄、渤海区渔业资源调查与区划[M]. 北京: 海洋出版社, 1990.

[ Fisheries Bureau of the Ministry of Agriculture. Investigations and divisions of fishery resources in the Yellow Sea and Bohai Sea[M]. Beijing: Ocean Press, 1990. ]

[48]
Robards M D, Silber G K, Adams J D, et al. Conservation science and policy applications of the marine vessel Automatic Identification System (AIS): A review[J]. Bulletin of Marine Science, 2016, 92(1):75-103.

DOI

[49]
Rowlands G, Brown J, Soule B, et al. Satellite surveillance of fishing vessel activity in the Ascension Island exclusive economic zone and marine protected area[J]. Marine Policy, 2019, 101:39-50.

DOI

[50]
James M, Mendo T, Jones E L, et al. AIS data to inform small scale fisheries management and marine spatial planning[J]. Marine Policy, 2018, 91:113-121.

DOI

[51]
Wawruch R. Study reliability of the information about the CPA and TCPA indicated by the ship's AIS[J]. TransNav, the International Journal on Marine Navigation and Safety of Sea Transportation, 2016, 10(3):417-424.

DOI

Outlines

/