基于AHP的舟山灯光围网渔船捕捞能力影响因子权重评价

王 飞，宋伟华

（浙江海洋学院 水产学院，浙江 舟山 316000）

0 引言

我国灯光围网捕捞起源于1968年，20世纪70年代主要应用于闽南－台湾浅滩渔场，水深50m范围内，20世纪80年代逐渐向深水区发展［1］。浙江省灯光围网作业始于20世纪70年代，主要用于开发利用东海北部的鲐鲹鱼类资源。该作业方式在改善海洋捕捞格局、调整捕捞作业结构等方面起到一定的积极作用。近年来，舟山海域灯光围网捕捞作业发展较快，据舟山市海洋渔业局统计数字显示，渔船数量由2005年的45组迅速发展到2010年的267组，产量也由2005年的77 183t猛增到2010年的165 074t。

渔具在灯光围网捕捞生产过程中发挥的作用受到诸多因素的影响，如渔船的吨位、主机功率、水下集鱼灯功率、网具规格、作业天数和船员数等。本文尝试运用层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP），分析影响舟山海域灯光围网渔船捕捞能力的4个主要因子（总吨位、主机功率、作业天数和水下灯功率），并根据各影响因子的重要性确定其权重，为灯光围网捕捞能力的宏观管理和微观决策提供参考。

1 数据与方法

1.1 数据

分析数据来源于浙江省舟山市岱山县东海湾围网捕捞专业合作社，主要包括灯光围网渔船生产作业的时间、船名、实际产量、总吨位、主机功率、水下集鱼灯功率和作业天数等（表1）。

表1 调查渔船的基本参数Tab.1 Basic information of the studied fishing vessels

1.2 方法

层次分析法（AHP）的基本原理是排序，即将各措施最终排出优劣次序，作为决策的依据［2］。本文主要运用AHP来确定围网渔船各影响因子的权重。

1.2.1 确定层次结构模型

层次结构模型是把系统问题条理化、层次化，构造出一个层次分析的结构模型。在模型中，复杂问题被分解，分解后各组成部分称为元素，这些元素又按属性分成若干组，形成不同的层次，同一层次的元素作为准则对下一层的某些元素起支配作用，同时它又受上面层次元素的支配［2］。为此，根据本研究的具体内容，对系统中各元素之间的关系进行分析，建立灯光围网渔船捕捞能力影响因子的层次结构模型图（图1）。

图1 灯光围网渔船捕捞能力影响因子的层次结构模型Fig.1 Analytic hierarchy process model of factors affecting catching capability of light－purse seine vessels

1.2.2 确定判断定量化标度

采用9级标度法［3］（表2），给影响因子对目标影响的相对重要性程度赋值。

表2 标度的分类［3］Tab.2 Pair wise comparison scale for AHP preferences［3］

1.2.3 构造判断矩阵

运用正交比较方法，对各相关因子进行正交比较评分，根据中间层的若干标度，可得到浙岱渔10004、浙岱渔10037和浙岱渔10216这3艘船两两比较的判断矩阵，分别为A1—浙岱渔10004，A2—浙岱渔10037，A3—浙岱渔10216：

1.2.4 计算各影响因子的权重

将判断矩阵A的n个行向量归一化后的算术平均值近似作为权重向量，即

式中：ω为权重向量，n为权重指标个数，aij为影响因

子xi、xj对目标影响的相对重要性指标。

1.2.5 一致性检验

根据AHP原理利用矩阵的一致性比例（Consistency Ratio，CR）加以判断检验。当一致性比例因子CR＜0.1时，认为判断矩阵的一致性是可以接受的；当CR≥0.1时应对判断矩阵作适当修正。CR的计算如下［3］

式中：CI为计算一致性指标，λmax为矩阵的最大特征根，n为矩阵阶数，RI为平均随机一致性指标［3］（表3），本文取值0.90。

表3 平均随机一致性指标［3］Tab.3 Average random indexes（RI）［3］

2 结果

由上面建立的层次结构模型及判断矩阵，通过AHP计算，得到浙岱渔10004、浙岱渔10037和浙岱渔10216这3艘船对总目标的权重向量（表4），以及每艘渔船4个影响因子的权重向量（表5～表7）。

表4 渔船对总目标的权重向量Tab.4 Weight vector of vessels to the general goal

表5 浙岱渔10004船影响因子的权重向量及因子比较的权重Tab.5 Weight vector of the impact factor and the weight of the factor comparison for the vessel ZheDai 10004

表6 浙岱渔10037船影响因子的权重向量及因子比较的权重Tab.6 Weight vector of the impact factor and the weight of the factor comparison for the vessel ZheDai 10037

表7 浙岱渔10216船影响因子的权重向量及因子比较的权重Tab.7 Weight vector of the impact factor and the weight of the factor comparison for the vessel ZheDai 10216

通过对公式（2）和公式（3）进行计算，得到上述3艘渔船的CR分别为0.094 1、0.082 4和0.079 0，均小于0.1。由此，根据AHP原理，认为3个判断矩阵的一致性可以接受。将3艘渔船每个影响因子的权重作算术平均，如3艘渔船总吨位的权重分别为0.569 1、0.376 0 和 0.438 4，其 算 术 平 均 值 即 为0.461 2。由此便可得灯光围网捕捞各影响因子的权重：总吨位为0.461 2，水下灯功率为0.059 4，作业天数为0.137 1，主机功率为0.342 4。

3 结论

本文尝试运用层次分析法（AHP），综合研究影响舟山海域灯光围网作业捕捞能力的因素，以为同类研究提供借鉴。分析表明，总吨位、主机功率、作业天数和水下灯功率等对灯光围网作业的影响较大，影响因子权重由大到小依次为总吨位（0.461 2）、主机功率（0.342 4）、作业天数（0.137 1）、水下灯功率（0.059 4）。苏新红 等［4］对福建省灯光围网作业捕捞能力的因子分析结论表明，在影响灯光围网捕捞能力的发挥上，渔船因素是第一重要的，第二重要的影响因子是渔民的捕捞技术，第三重要的影响因子是总作业天数，第四重要的影响因子是水下灯功率，本文结论与此相符。当然，在围网作业中，还涉及到具体的网具类型、网具规格尺寸、渔船人员人数等，在今后的研究中还应进行必要的拓展和深入。

由本文结果可知，要在限定资源的条件下使捕捞能力得到充分发挥，首先需要考虑的是渔船的总吨位。而且，船只吨位增大，可使渔船渔获储藏量明显增多，提高单位航次的生产时间，增强船只的稳定性和抗风能力。对于较难诱集的鱼群，如越冬洄游的鲐鱼等，一旦测到有较好的鱼群影像应迅速放灯诱鱼，围捕速度要快。另外，增加水下灯功率，可扩大集鱼范围，提高生产效益。

（References）：

［1］DING Tian－ming，SONG Hai－tang.The current fishing situation and fishing condition analysis of mackerel and scad of trawling［J］.Journal of Zhejiang Ocean University，1995，14（4）：47－52.

丁天明，宋海棠.机轮拖网捕捞鲐鲹鱼的现状及渔况分析［J］.浙江水产学院学报，1995，14（4）：47－52.

［2］XIE Ke－xin.Optimization method［M］.Tianjing：Tianjing University Press，2002：252－270.

解可新.最优化方法［M］.天津：天津大学出版社，2002：252－270.

［3］KAMAL M.Application of the AHP in project management［J］.International Journal of Project Management，2001，19：19－27.

［4］SU Xin－hong，SHEN Chang－chun，ZHENG－Yi，et al.Factor analysis on fishing capacity of light－purse seine along Fujian coastal line area［J］.Journal of Fishery Sciences of China，2006，13（1）：59－64.

苏新红，沈长春，郑奕，等.福建灯光围网作业捕捞能力的因子分析［J］.中国水产科学，2006，13（1）：59－64.