空间信息技术在海洋牧场中的应用研究进展

吴祖立，张胜茂，戴 阳，章守宇

（1.上海海洋大学海洋生态与环境学院，上海 201306；2.中国水产科学研究院东海水产研究所，农业部东海渔业资源开发利用重点实验室，上海 200090）

海洋牧场是指基于特定海域生态系统特征，通过生物栖息地养护与优化技术，运用海洋工程技术和科学规划管理手段，有机组合增殖与养殖等多种渔业生产要素，形成环境与产业的生态耦合系统［1］。海洋牧场发展至今已经历3个阶段［2］。第一阶段是以海洋生物的稚幼个体增殖放流为主的阶段；第二阶段是以人工鱼礁的建设应用为标志的资源养护阶段；第三阶段开始于20世纪70年代，是以海洋生态系统理论和目标过程管理的手段建设海洋牧场的现代化海洋牧场阶段。但受限于对海洋生命科学、海洋生态环境的认识以及生境监测技术、系统评估管理方法的局限性，目前现代化海洋牧场建设仍处于初级阶段，海洋牧场建设的统筹规划、渔业资源与环境监测、科学管理牧场技术仍处在试点探索阶段［3］。

空间信息技术是指反映实体空间分布特征信息的技术，主要包括地理信息系统、遥感测绘技术和全球定位信息系统，同时结合计算机与通讯等技术、空间模型与统计学算法等内容，进行空间数据的采集存储、处理分析、评价管理、可视化和应用等［4］。利用空间信息技术在海洋牧场统筹规划、渔业资源评估、生态环境监测与评价中可获得更加全面、系统、精确的结果［5］，弥补对整个海洋牧场进行实时管理过程中因时间和空间限制、成本高、实测水域面积小、数据有效性低等不足［6］，有力地促进现代化海洋牧场的发展。

本文分别以空间信息技术在海洋牧场选址建设、渔业资源增殖放流、生物资源与环境监测评价、海洋牧场管理中的应用4个方面，对空间信息技术在海洋牧场中的应用及研究进展进行了概述，并在此基础上对其未来的发展提出了建议。

1 空间信息技术在海洋牧场选址建设中的应用

海洋牧场的选址是海洋牧场建设的首要环节，也将直接影响海洋牧场建设的成败［7］。海洋牧场的选址须考虑建设海洋牧场的目的，结合建设区域的渔业结构、资源状况、海洋水域与底质环境，以及社会经济、政策管理等多种要素分析，因此选址是一个复杂的决策过程［8］。

空间信息技术在选址的应用主要分3个步骤：

第一步，根据建设海洋牧场的目的确定拟选址的海域，确定备选海域特征及空间选址的影响因素，并收集和解析数据。影响海洋牧场空间选址的因素有生物自身因素和外部因素。外部因素又可归纳为两类，分别是社会环境因素和自然环境因素。社会环境因素主要包括管理政策、经济利益等，自然环境因素主要包括水温、水深、底质类型、沉积物和水动力条件等［9］。林军等［7］以海水温度为影响因素，研究国华电厂和乌沙山电厂的温排水对象山港海洋牧场规划海域的影响程度，建议选址于规划区的东北部。薛彬等［10］探究水深分布对舟山中街山列岛黄兴岛西侧海域人工鱼礁选址的影响，得到了较为理想的鱼礁靶区的水深资料，降低了选址初期的探测成本。RADIARTA等［11］研究认为，北海道南部海藻场日本海带（Laminaria japonica）悬挂养殖的影响因素是海表温度和悬浮物。

海洋牧场较多建设于河口与近海海域，选址海域的水深、地形、潮流、波浪、风暴潮、泥沙运动等对海洋牧场的建设影响重大，该海域的水动力数值模型主要有 POM（Princeton Ocean Model）［12］、 DELFT3D （ Three-Dimensional Hydrodynamic Model）［13］、COAWST （Coupled Ocean Atmosphere Wave Sediment Transport Modeling System）［14］、 COHERENS （Coupled Hydrodynamical Ecological Model）［15］、FVCOM（Finite Volume Coastal Ocean Model）［16］等海洋动力数值模型。如CARDOSO-MOHEDANO等［12］利用POM模型研究潮汐等流场变化对加利福尼亚州东南海岸Urias湖工厂温排水的扩散情况，确定温排水对当地渔业生态系统影响严重的扩散范围和季节。林军等［16］应用FVCOM建立了洞头列岛及其临近海域的水动力数值模式，并应用于洞头人工鱼礁的选址。

第二步，对选取的因素进行标准化分类并赋予权重系数，而后建立贴合实际选址情况的评价模型。MOUSAVI等［17］将波斯湾基什岛人工鱼礁的选址影响因素划分为自然、社会、经济、管理等47种，并对各因子进行9个等级的权重赋值。曾旭等［18］基于文献综述和专家经验确定了影响保护型人工鱼礁选址适宜性的主要准则和47个对应的次级准则，并用两两比较法和层次分析法计算主要准则和次级准则的权重。

由于目前对海洋牧场选址模型的研究有限，本文主要借鉴在水产养殖及其选址中的应用模型研究，归纳综述海洋牧场选址的模型。目前选址模型的研究主要基于承载力的概念，包括资源承载力、环境承载力和生态承载力等［19］。适用于选址的承载力模型主要有 FARM（Farm Aquaculture Resource Management Model）［20］、Ecowin［21］、DEPOMOD（Depositional Model）［22］、SYSMAR［23］等模型。上述模型可基于牧场区位、养殖实践、环境因素、产品市场因素和海流与波浪等水动力因子等要素，结合现场实测或卫星遥感数据模拟分析选址区域承载力和海洋牧场建设条件状况，对海洋牧场选址点进行适宜性评价。

第三步，基于专家系统、评估模型和社会经济政策等资料，在地理信息系统GIS（Geographic Information System）的管理决策下实现对海洋牧场建设前后环境状况遥感分析等综合性选址评价。SILVA等［24］基于养殖规模和水温、流速、Chl-a、悬浮颗粒物总浓度等环境参数，结合养殖品种市场因素和政策法规因素等，使用FARM模型对智利南部太平洋牡蛎（Crassostrea gigas）养殖选址区域进行综合评价，最终利用GIS确定3 km2的最佳选址地（约占研究区的7.6%）。曾旭等［18］基于专家系统对选址影响要素进行有效准则选取和权重赋值，结合现场要素数值模拟数据，进行GIS栅格计算并输出了浙江马鞍列岛保护型人工鱼礁选址适宜性分布图。

2 空间信息技术在渔业资源增殖放流中的应用

渔业资源增殖放流是一种通过向天然水域投放鱼、虾、蟹、贝等各类渔业生物的苗种来达到恢复或增加渔业资源种群数量和资源量的方法。为了评价增殖放流效果，掌握放流鱼种的移动分布规律，增殖放流工作中常以标志放流技术进行放流效果评估［25］。国内外常用的标志方法有切鳍标志法、颜色标记法、挂牌标签法、金属线码标记法等。但这些方法也存在一些局限性，如因鱼鳍具再生复原的能力而无法区分标志鱼，而颜色标记法、挂牌标签法、金属线码标记法等需要人工重捕并上报被标志个体信息，因标志个体的回捕率低、成活率低等原因而无法有效评价增殖放流效果［26］。

海洋牧场中的生物资源具有权属的性质，洄游范围较大或跨境跨海域的生物资源常引起管理和权属纠纷［27］。近年来基于遥感技术和地理信息系统等技术的遥测标志，因其回收标志数据便捷高效，并且能够大范围监测水生动物洄游运动状况、行为和生理状况、生长和死亡参数等特性，而被广泛应用于水生生物标志放流活动和资源管理中。已应用的遥测标志有分离式卫星标志（Pop-up Satellite Archival Tag，PSAT）［28］、被动整合式异频雷达标志（Passive Integrated Transponder Tag，PIT ）［29］和 生 物 遥 测 标 志（Biotelemetric Tag）［30］。SEARCY-BERNAL等［31］用PIT对红鲍螺（Haliotis rufescens）进行野外实验性标志放流，探究标志红鲍螺的成活率和回捕率。SHIN等［32］在韩国统营海洋牧场利用声波遥测技术测量了红鲷（Chrysophrys major）的运动范围和日常行为习性。

影响增殖放流效果的重要因素是放流个体的成活率，而放流个体的成活率是与放流的时间和放流的区域以及环境特征有关的［33-34］。为应对大空间尺度下对渔业资源和增殖放流数据的分析和管理，增殖放流实施主体应在环境数据和生物学数据的科学支撑下，运用空间信息技术对拟增殖放流的品种、放流区域和放流量进行有效分析与决策管理。刘越［35］通过编程、构建数据库、加载谷歌地图可视化模块和MapX控件，构建了长江流域增殖放流地理信息系统，该系统可为长江流域增殖放流活动及渔业管理提供决策支持。段金荣等［36］基于主成分分析法筛选因子，结合层次分析法和鱼骨图法确定权重，并利用地理信息系统栅格和分级模块建立了蠡湖增殖放流适宜地评价体系，可为蠡湖的科学规划和管理提供参考依据。

3 空间信息技术在海洋牧场生物资源与环境监测评价中的应用

3.1 生物资源监测评价

基于空间信息技术的对海洋牧场生物资源分布特征、变动规律等的监测手段主要有水下摄像、水声学探测、遥感监测等。水下摄像具有快速直观的特点，对监测对象不具破坏性，可分为潜水员摄像［37］、遥控潜水器摄像［38］和拖曳式摄像［39］等方式。潜水员摄像是通过人工潜水方式手持设备拍摄研究对象，该方法需要人员潜水操作，缺点是作业时间和作业深度范围有限。遥控潜水器摄像可通过远程控制进行影像采集，不需要潜水员操作，可弥补前者的不足。拖曳式海底摄像与GPS定位同步，通过视频拼接合成大范围复合图像，涵盖海底底栖生物、地貌和底质类型等信息，可为生境数字化提供现场数据。

水声学探测是利用声波遇到水中目标物后会产生不同回声信号的物理特性来实现的，根据声波发射后收到目标回声的间隔时间、回声信号强弱的信息，可测得目标所处的深度，估算出目标强度、目标数量及分布状况等［40］，常用设备包括回声探测仪［41］、侧扫声呐［42］和多波束声呐［43］等。在生物资源监测应用中，回声探测手段常与网具捕捞调查、样带样方取样调查相结合。侧扫声呐和多波束声呐具有扫描区域广、能区分探测目标与底质类型的特性，多用于生物资源与底质生境分布关系研究。

遥感监测可分为卫星遥感监测和无人机遥感监测。卫星遥感监测是通过分析遥感影像中不同底质类型的不同光谱反射率，获得如海藻场、珊瑚礁、滩涂等各种底质生境的分布信息。卫星遥感具有覆盖面积大、时间序列连贯的特点。于杰等［44］基于现场采样数据和遥感数据，提取了鸡心岛马尾藻分布特征。蒋兴伟等［45］利用卫星遥感大尺度监测、快速及时的特性，对漂流浒苔进行快速跟踪监测，可对漂流藻的早期预警起到重要帮助。无人机遥感监测具有机动性强和效率高等优点，能够有效弥补现场监测和卫星遥感监测等手段的不足［46］。无人机获取的遥感影像分辨率能够达到0.1 m，可为海域动态监测管理系统提供大量重要的信息源。李晓敏等［47］基于高光谱无人机影像提出了高效、准确的互花米草（Spartina alterniflora）无人机遥感监测方法。冯家莉等［48］将无人机遥感系统用于红树林资源调查，通过对无人机航拍影像拼接和目视解译方法提取红树林空间分布信息，并对红树林树种类型进行了分类研究。

3.2 生态环境监测评价

海洋初级生产力的高低、海水温度的变化、赤潮分布和持续时间等信息的掌控是现代化海洋牧场建设中所必须的，基于卫星遥感所获得的海洋环境信息可应用于海洋牧场的海洋灾害预警和海洋生态污染监测［49］。随着空间卫星技术的发展，卫星遥感资料的应用已从海洋水色要素、海水温度、赤潮监测等发展到水质监测、台风风暴潮监测和海岸带生态健康评价等领域。

对海洋牧场的水质监测可掌握牧场区海水盐度、悬浮物浓度、冷水团等水质状况和溢油等水污染的预警预报。基于遥感的方法对水体污染的监测和评价主要是利用污染物质的光谱特性作为水质监测的依据。HU等［50］基于现场实测水质数据与MODIS中等分辨率数据，对佛罗里达州坦帕湾的水体质量进行分类，并反演海水盐度、悬浮物浓度等水质参数特征。王迪锋等［51］基于中国海监的光电平台、多光谱扫描仪、高光谱成像仪等机载设备和海洋浮标，对浙江沿海和长江口等海域的水色异常、悬浮泥沙、溢油和温排水等指标进行监测，建立了多个适用于我国近海的遥感水质监测模型。

台风对渔业生产产生严重影响的同时，对渔业资源和生境优化方面也有一定的促进作用，对台风跟踪监测可为防灾减灾和渔业安全生产起到保障作用。YU等［52］基于南海近海的长期捕捞数据和卫星数据，跟踪发现2010年3号台风“灿都”和2012年8号台风“维森特”过境后，研究海域的CPUE（catch per unit effort）和渔获种类数均有显著提高。王腾等［53］发现东海北部部分海区上层温度、盐度以及叶绿素在台风后重新混合分布，次表层叶绿素浓度变化程度明显高于表层，且叶绿素浓度远高于台风前水平。谭骏等［54］介绍分析了无人机遥感在广东镇海湾内海水养殖蚝排台风灾情监测中的应用过程及其效果。

4 空间信息技术在海洋牧场管理中的应用

海洋牧场的管理方法和管理技术是海洋牧场技术体系中的重要技术要素，涉及海洋牧场海域使用管理、牧场监管主体和权属管理、牧场生物资源开发利用管理、海洋牧场环境预警和灾后管理等方面［27］。上述所涉及的管理中除了国家政策、体制机制因素外，还需考虑科学技术的创新应用。

4.1 牧场渔船监督与管理

海洋牧场中生物资源的合理开发利用是维护牧场运营和管理的关键，其中加强对牧场捕捞船舶、捕捞方式的监管尤为重要。牧场区船舶的准入数量控制和船舶分布可借助微光、雷达、可见光等遥感数据大范围监测。Sentinel-1中等分辨率（5 m×20 m）的干涉宽幅成像模式可在投影影像中获取渔船位置［55］。采用Suomi NPP卫星的分辨率约为400 m的可见光红外成像辐射仪微光数据，可对渔船灯光进行可见光和红外成像，利于夜晚对牧场区船舶监控［56］。高分三号1 m的C频段多极化合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，SAR），具有全天候、全天时工作的特点，能够动态监测船舶和对船舶进行识别［57］。将 高 分 遥 感 数 据 与 AIS（Automatic Identification System）、我国北斗系统相关数据结合，能有效识别近海渔船信息，对牧场可容纳渔船数量设置警戒监控等，进而提高海洋牧场渔船管理水平［58］。

4.2 智慧海洋牧场

智慧海洋牧场是在海洋牧场建设中引入物联网、传感器、云计算等新技术，在运营中高度智能化、数字化、网络化和可视化，具有高生产率、环境亲和度和抗风险能力的新型海洋牧场［59］。智慧海洋牧场中，空间信息技术的应用除了上文涉及的生物资源监测与环境监测的内容和方法，还基于物联网技术将海洋牧场中生物、环境要素、鱼礁设施和监测传感器等相连，将海洋牧场运营过程中产生的大数据积累整合，利用云计算技术深度分析挖掘牧场中各事物的内在关系及客观规律，并借助GIS集成具可视化的海洋牧场地理信息管理决策系统，达到远程精准调控，实现智能化的海洋牧场运营管理［60-61］。

5 问题与展望

5.1 存在的问题

我国现代化海洋牧场建设的整体水平仍处于初级阶段，基于我国国情和空间技术的发展水平，我国空间信息技术在现代化海洋牧场中的应用存在以下一些问题及挑战：

1）因缺乏长期的现场海洋生态环境监测和调查、缺乏现场实测数据，限制了海洋牧场的选址与评价、渔业资源增殖放流评估工作。虽然空间信息技术具有长时效、大空间的监测特性，但是由于缺乏长期的现场实测数据，使得基于卫星模型数据的渔业生态环境遥感反演结果有待比对核实，影响了对拟建设和放流水域生境的认识，导致海洋牧场的选址和增殖放流实践难以取得成效［62］。

2）在海洋牧场生物资源和环境的监测过程中，从遥感数据中获取的环境参数具有一定的局限性。遥感数据仅能反映海洋表层的信息，而对水下生物资源的状况反演仍有一定的难度；大气云层遮蔽、海水悬浮物干扰等均影响温度、叶绿素、赤潮等海洋牧场环境状况的反演；卫星数据分辨率的高低、高分遥感数据的可获性、多源数据融合算法及反演模型和应用工具的创新程度也是重要的影响因素［6］。

3）对海洋牧场渔船如何科学高效的监管是海洋牧场运营管理和综合发挥生态与经济效益过程中所面临的挑战。目前，海洋牧场中进行生产作业的渔船基本为中小型船只，80%以上的渔船是非金属质，地波雷达不能识别，小型渔船大多数没有安装AIS设备，渔船不具备船位信息识别功能［63］，这给基于遥感手段的海洋牧场渔船监管和渔业执法带来困难。

5.2 展望

随着我国现代海洋牧场建设步伐的迅速迈进，我国海洋牧场建设初具规模，但在发展过程中还存在科技支撑落后于发展需求的问题，制约了海洋牧场综合效益的发挥。目前传统的海上现场调查方式已无法满足现代海洋牧场多维、长周期和系统性研究的需要，现代海洋牧场的建设应与现今的互联网及人工智能大数据相结合，基于高分辨率遥感影像及更先进的遥测技术，对现代海洋牧场进行数字化、自动化、信息化打造，构建海洋牧场实时监测系统与辅助决策技术信息平台，及时对海洋牧场生态环境、资源状况进行跟踪监测，为后续管理、开发利用和继续建设提供决策支持。相信在充分挖掘现有卫星遥感资源，建立近地遥感同步野外观测、无线传感网络、无人机技术的星、空、地一体化综合观测技术应用的过程中，上述问题会逐步得到有效的解决。