浙江省海洋捕捞产量及渔船数量动态预测与分析——基于灰色系统理论

彭道民，王 飞　(浙江海洋学院水产学院，浙江舟山 316022)



浙江省海洋捕捞产量及渔船数量动态预测与分析——基于灰色系统理论

彭道民，王 飞*(浙江海洋学院水产学院，浙江舟山 316022)

最近几年的统计数据显示，浙江省的海洋捕捞产量从2006年的317.95万t上升到2013年的360.67万t，增长了13.4%。海洋捕捞产量在海水水产品产量中所占的比例2006年是64.7%，2013年为64.9%，其中2013年的海洋捕捞产量为360.67万t，东海捕捞产量为300.32万t，约占海捕产量的83.3%，远洋渔业产量为40.26万t，约占海捕产量的11.3%，黄海捕捞产量为19.76万t，约占海捕产量的5.5%。浙江省海洋渔业船舶的数量2006年为3.45万艘、总吨位219.65万t 、总功率410.50万kW ，而2013年机动渔船的数量为3.14万艘、总吨位274.33万t、总功率442.04万kW，船舶数量下降约9.0%，但吨位和功率分别增长24.9%和7.7%。随着渔船吨位和功率的增加，浙江省海洋捕捞产量也有一定的上升，渔业资源受到一定程度的破坏，势必给浙江省海洋捕捞产业的健康与持续发展带来不利影响。

灰色系统理论是我国学者邓聚龙教授于1982年先提出来的，它是一种研究数据量少、信息不确定性问题的方法[1]。海洋渔业系统在性质上属于灰色系统范畴，适合选用该系统理论进行研究[2]。笔者运用灰色系统理论的灰预测模型，对浙江省海洋捕捞产量和渔船数量的动态变化进行预测，以期为浙江省海洋捕捞产业发展谋划提供决策依据。

1数据来源与研究方法

1.1数据来源分析所用的数据来源于历年浙江省渔业经济统计资料，包括2006～2013年浙江省的海洋捕捞产量和渔船数量。X0、Y0分别代表海洋捕捞产量和渔船数量(指机动渔船数量)，其对应各年份子数据表示如下：

X0=[x0(1)，x0(2)，…，x0(8)]，Y0=[y0(1)，y0(2)，…，y0(8)]

1.2研究方法该研究采用灰色系统理论的灰色预测方法进行分析。灰色预测的主要步骤如下[1，3-6]：

第一步，子序列x(0)建模。原始序列为：

x(0)=[x(0)(1),x(0)(2),…,x(0)(n)],x(0)(k)≥0,k=1,2,…,n

一次累加生成序列：

x(1)(k)=x(1)(k-1)+x(0)(k),x(1)=[x(1)(1),x(1)(2),…,x(1)(n)],k=1,2,…,n

紧邻均值序列：

z(1)(k)=0.5x(1)(k)+0.5x(1)(k-1),z(1)=[z(1)(2),z(1)(3),…,z(1)(n)],k=2,3,…,n

第二步,求二级参数包。公式为：

PII=(C,D,E,F)

第三步,求一级参数包。公式为：

P1=(a,b)

第四步，重构GM(1，1)模型。GM(1，1)模型为：

时间响应式为：

z(1)(k)=p·x(1)(k)+(1-p)·x(1)(k-1)

式中，对于原来的紧邻序列p=0.5，a为原GM(1,1)模型的灰系数，将计算得出的p值代入紧邻序列，从而重新建立GM(1,1)模型，即为重构GM(1,1)模型。

第五步，求残差w(k)和平均相对误差Δ。残差计算公式为:

相对误差计算公式为:

平均相对误差计算公式为：

第六步，进行误差检验。误差检验采用以下检验标准：精度达到一级时，Δ≤0.01；达到二级时，0.01≤Δ≤0.05；达到三级时，0.05≤Δ≤0.10；达到四级时，0.10≤Δ≤0.20。

2结果与分析

分别对浙江省2006-2013年海洋捕捞产量和渔船数量建立GM(1,1)模型进行预测[7-12]，结果见表1、2。

2.1海洋捕捞产量对浙江省2006～2013年海洋捕捞产量原始数据序列X0进行一次累加数生成，得到累加序列为：

x(1)=(317.95,638.98,966.21,1 281.44,1 609.35,1 950.47,2 297.93,2 658.60)

根据累加序列生成紧邻均值，得到紧邻均值序列为：

z(1)=(478.465.802.595,1 123.825,1 445.395,1 779.91,2 124.2,2 478.265)

求得一级参数包为：a=-0.020 054，b=305.063 317。

海洋捕捞产量的重构GM(1,1)模型为：

时间响应函数式为：

由上式可计算得2007～2013年浙江省海洋捕捞产量预测模拟值以及误差(表1)。

表1　2007～2013年浙江省海洋捕捞产量预测模拟值及误差检验结果

从表1中可以看出，浙江省海洋捕捞产量预测模型的实际值与拟合值之间的平均相对误差为Δ=1.65%，处于1%≤Δ≤5%，精度检验等级为二级，满足灰色预测模型的预测要求。通过改进后的预测模型，对浙江省2014～2018年海洋捕捞产量的发展趋势进行预测，预测值如下：

2.2海洋渔船数量对浙江省2006～2013年海洋渔船数量原始数据序列Y0进行灰色预测，通过计算得到GM(1,1)模型为：

海洋渔船数量的重构GM(1,1)模型为：

时间响应函数式为：

由上式可计算得2007～2013年浙江省海洋渔船数量预测模拟值以及误差(表2)。

表2　2007～2013年浙江省海洋渔船数量预测模拟值及误差检验结果

从表2中可以看出，浙江省海洋渔船数量预测模型的平均相对误差为Δ=0.85%，Δ≤1%，精度检验等级为一级，完全满足灰色预测模型的预测要求。通过改进后的预测模型，对浙江省2014～2018年海洋渔船数量的发展趋势进行预测，预测值为：

对浙江省海洋捕捞产量贡献最大的是东海海区，其次是远洋渔业和黄海海区，浙江省海洋捕捞作业集中在东海，对东海渔业资源的捕捞过重；远洋渔业产量近年来有一定发展，捕捞产量呈微幅上升，但是远洋渔业的发展规模还是相对缓慢，主要原因有2点：一是渔业装备技术落后[13]。国内研究渔业装备方面的科研人员和技术相对国外不是很成熟，我国的渔船装备、技术现状与国外存在一定差距。二是从事远洋渔业的船员整体素质不高。远洋渔业毕竟属于艰苦行业，而且从业风险大，再加上渔船上生活单调乏味等原因，都造成我国从事远洋渔业的船员整体素质不高。浙江省海洋渔船数量近年来维持在3万艘左右，没有太大起伏。

3结果讨论与对策分析

在理论预测模型建立以后，还要重视对后期预测结论的检验、修正、分析与评价，尽可能提高预测的精确程度[11]。根据灰色系统理论建立的预测模型在浙江省海洋捕捞产量和渔船数量规划中的应用是建立在严谨的预测过程和严格的数学理论基础之上的，预测结果可以作为捕捞生产和渔船数量规划的依据。对于预测模型精度的提高，除了数学理论方法上的改进，还可根据新统计的数据资料去补充模型数据，修正预测模型，以此提高预测的精度。

3.1对于GM(1,1)模型结果的讨论该研究通过建立GM(1,1)模型，分别对浙江省海洋捕捞产量及渔船数量在2014～2018 年的发展趋势进行了预测。从模型误差检验和精度来看，上述预测模型的实际值和拟合值平均相对误差都在二级及以上，其中，海洋捕捞产量的平均相对误差为1.65%，检验精度二级，海洋渔船数量的平均相对误差为0.85%，检验精度一级，表明计算结果的精确度与可信度比较高，灰色预测分析及重构的GM(1,1)模型对浙江省海洋捕捞产量和渔船数量的预测是适用的。

根据浙江省渔业经济统计资料和模型预测值，2006～2018年浙江省海洋捕捞产量和渔船数量的动态变化趋势如图1、2所示。从图1可以看出，浙江省在2009年出现下降拐点，2010年开始又呈上升趋势，总的来说浙江省海洋捕捞产量在逐年增长。从图2可以看出，浙江省海洋渔船数量变化大体呈下降趋势。

3.2浙江省海洋捕捞产业发展的对策探讨海洋捕捞业一直以来是浙江省海洋渔业发展的主要产业，但是由于捕捞过度、海洋环境的恶化等原因导致近海的渔业资源受到一定程度的破坏。为此，根据海洋捕捞产业整体发展的要求，提出以下对策建议。

3.2.1保护近海渔业资源，减少捕捞作业。海洋捕捞产业的发展关系到沿海渔民的生计等一系列社会问题。渔业资源可持续发展不仅仅是靠渔民自身，其主导力量还是要依靠渔业生产和作业部门，规范指导渔民捕捞作业方式，减少对东海海区捕捞的依赖，给渔业资源一定恢复时间。

3.2.2扶持和发展远洋渔业。浙江省渔业发展“十二五”规划中明确提出积极发展远洋渔业。浙江省远洋渔业发展主要是舟山市，因为舟山的远洋渔业捕捞有一定的规模基础，扶持舟山的远洋渔业对于浙江省海洋捕捞业发展有一定的促进作用，而且远洋渔业的进一步发展会减轻渔业资源匮乏等问题带给浙江省海洋捕捞产业的压力。

3.2.3解决养殖业在发展过程中存在的一些问题。国家在1985年就确立了“以养为主”的指导方针，然而养殖业在迅速发展过程中存在一些突出的问题：一是淡水和海水养殖业间接致使渔民过度捕捞。因为养殖业的发展，需要一定量的饵料，而这些饵料大部分是以小鱼虾蟹等海洋生物为主，这就促使渔民即使是小鱼虾蟹等海洋生物都一网全收，从而导致捕捞过度，进而间接导致近海渔业资源遭到破坏。二是淡水和海水养殖环境面临的挑战。淡水养殖环境直接污染的是内陆水域，间接污染的是近海水域，破坏近海海域生物链，使近海渔业资源受到破坏。海水养殖产生的废水排入近海、沿海海域，破坏海水养殖区环境，污染了近海、沿海水域环境，加速渔业资源的匮乏。所以淡水和海水养殖过的水域应进行净化处理，这需要政府相关部门加强规划管理。

3.2.4加强海洋管理。对于海洋捕捞业来说，要解决其发展中的不协调因素，根本之道是国家对海洋进行综合管理和区域管理。海洋管理的负责人是国家海洋行政部门，其次是依靠开发利用海洋活动的人群，只有两者有效配合才能促进海洋相关产业的可持续发展。

根据对浙江省海洋捕捞产量的灰色预测分析结果，浙江省2014～2018年海洋捕捞产量为361.80万～392.01万t，产量年增长率约为2.0%，浙江省“十二五”渔业发展规划中提到的2015年国内捕捞产量310万t，远洋渔业产量25万t，浙江省2011年远洋渔业产量已经超过25万t，但是国内捕捞产量从2011年开始就超过了310万t，浙江省渔业要实现规划目标难度较大。从2014～2018年浙江省海洋捕捞产量和渔船数量预测结果分析可知，若按当前浙江省捕捞强度继续作业，在未来的5年内，总体海洋捕捞产量将会上升30.21万t，渔船数量将会下降0.14万艘。应加大近海渔业资源的养护，适时进军远洋，保障近海渔业资源可持续发展。

参考文献

[1] 刘思峰,谢乃明.灰色系统理论及其应用[M].4版.北京:科学出版社，2008：1-224.

[2] 高清廉,邱天霞,宋协法,等.山东省海洋渔业结构调整研究[J].青岛海洋大学学报,1999,29(2)：215-223.

[3] 邓聚龙.灰色控制系统[M].武汉:华中理工大学出版社，1988：318-347.

[4] 邓聚龙.灰色理论基础[M].武汉:华中科技大学出版社，2002：122-239.

[5] 陈新军.灰色系统理论在渔业科学中的应用[M].北京:中国农业出版社，2003：104-128.

[6] 陈鹏宇.灰色GM(1,1)模型的改进[J].山东理工大学学报,2009,23(6)：80-82.

[7] 潘澎.灰色预测模型在山东渔业产量预测中的应用研究[J].齐鲁渔业,1997,14(3):1-2.

[8] 陈新军,周应祺.中国海洋渔业人力资源结构的灰色分析及其预测[J].湛江海洋大学学报，2001,21(1)：22-29.

[9] 丁娟,汪易易.基于灰色系统模型的山东省渔业产量增长预测分析[J].中国渔业经济，2010,28(6)：92-98.

[10] 陈文河,梁振林.广东省海洋捕捞产量灰色预测[J].海洋水产研究,2006,27(5):74-78.

[11] 刘群,徐宾铎,任一平.灰色预测模型在青岛市淡水养殖产量预测中的应用[J].南方水产,2009,5(5)：38-43.

[12] 宋协法,刘龙.基于灰色系统理论的我国海洋机动渔船发展趋势预测[J].渔业现代化,2010,37(1)：56-59.

[13] 徐 皓,张建华,丁建乐,等.国内外渔业装备与工程技术研究进展综述(续)[J].渔业现代化,2010,37(3)：1-5,19.

摘要运用灰色系统理论预测的方法，对浙江省海洋捕捞产量和渔船数量的发展动态进行了分析，并对2014～2018年浙江省海洋捕捞产量和海洋渔船的数量进行了预测分析。结果表明，2014～2018年浙江省海洋捕捞产量为361.80万～392.01万t，产量年增长率约为2.0%，海洋渔船数量为3.02万～3.16万艘，渔船数量年下降率约为1.0%。为保障海洋渔业的可持续发展，从保护近海渔业资源、扶持和发展远洋渔业、解决养殖业发展问题、加强海洋管理4个方面提出了针对性的建议。

关键词灰色系统理论；海洋捕捞；海洋渔船；灰色预测

Prediction and Analysis for Marine Capture Yield and the Number of Marine Fishery Vessels Dynamic in Zhejiang Province by Using Grey System Theory

PENG Dao-min, WANG Fei*(Marine Fishery College of Zhejiang Ocean University, Zhoushan, Zhejiang 316022)

AbstractBased on grey system theory, the development dynamic of marine capture yield and the number of marine fishery vessels in Zhejiang Province was analyzed, and the marine capture yield and the number of marine fishery vessels of Zhejiang Province in the next five years was forecasted and analyzed. The prediction results showed that the marine capture yield is 361.80×104-392.01×104t, capture yield continues to increase slightly about 2.0% per year during 2014 to 2018, the number of marine fishery vessels is 3.02×104-3.16×104, the number of vessels continue to decline slightly about 1.0% per year during 2014 to 2018 in Zhejiang Province. In order to ensure the sustainable development of marine fishery, several corresponding countermeasures were put forward from four aspects, including protect offshore fishery resources, support and develop long distance fishery, solve the problem of the aquaculture industry development, strengthen marine management.

Key wordsGrey system theory; Marine fishing; Marine fishery vessels; Grey forcast

收稿日期2015-05-04

通讯作者

作者简介彭道民(1994-)，男，贵州金沙人，本科生，专业：海洋渔业科学与技术。*，副教授，从事海洋渔业研究。

中图分类号S 977

文献标识码A

文章编号0517-6611(2015)18-259-03