基于AIS的渤海及其邻近海域捕捞活动聚集区时空特征分析

陈仁丽,吴晓青,刘柏静,王跃启

(1.中国科学院烟台海岸带研究所,山东烟台 264003; 2.中国科学院大学,北京 100049;3.中国科学院海岸带环境过程与生态修复重点实验室,山东烟台 264003)

船舶自动识别系统(automatic identification system，AIS)是一种应用于船与船、船与岸之间的新型助航系统，可以实时监控船舶活动。AIS设备的普及应用，使得AIS数据的覆盖范围与连续性得到有效提高，其在船舶避碰、船舶监管和海事管理中发挥着越来越重要的作用，而其高时空分辨率的数据特性，也为挖掘、分析海上交通活动、海洋捕捞活动时空特征提供了一种良好的数据源和技术手段。

随着大数据处理技术的快速发展，越来越多的学者开始关注和探索AIS数据在科研方面的应用价值。根据《国内海洋渔船法定检验技术规则》要求，船长12 m及以上的渔船应配备AIS设备。渔船AIS设备配备率和规范化管理水平的提升，进一步拓宽了AIS数据在渔业领域的应用。目前，学者们基于AIS数据，已在渔船捕捞状态识别[1-2]、捕捞努力量估算[3-7]、捕捞活动聚集区提取[8-9]、非法捕捞活动监控[10-11]以及海洋生态压力评估[12-13]等方面取得了明显进展。数据挖掘和机器学习算法的改进以及AIS与自然生态数据的有机结合是探究的热点之一。应用研究主要集中在全球[2]、欧盟[4]等较大尺度海域，重点揭示捕捞强度及其产生的海洋生态压力[7,14-15]。我国基于AIS数据开展海洋捕捞活动的研究相对滞后[3,5-6]，缺乏对近岸海域捕捞活动时空分布总体格局的刻画，亟需挖掘AIS数据价值，拓宽其在海洋渔业和海洋生态保护领域中的应用，弄清我国近海捕捞活动分布及其强度变化特征，为指导海洋捕捞活动管理、评估渔业资源修复效果提供技术支持。

渤海及其邻近海域位于117°E～123°E、37°N～41°N之间(图1)，是中国重要的传统渔场分布区之一。沿岸有众多河流汇入，初级生产力较高，是我国北方海洋渔业生物的重要产卵场、育幼场和索饵场，渔业资源丰富，多种捕捞作业方式并存。然而，近几十年来，由于渔业资源过度捕捞和大量陆源污染物入海导致该海域渔业资源退化，局部岸段海洋环境污染严重[16-17]，给海洋捕捞活动管理与海洋生态环境保护带来诸多挑战。本研究基于渤海及其邻近海域2014年和2018年海上船舶AIS数据，实现捕捞活动聚集区范围提取，分析捕捞活动聚集区的时空分布变化特征及其影响因素，以期为促进渤海地区海洋捕捞产业可持续发展提供科学参考。

图1 渤海及其邻近海域位置

1 材料与方法

1.1 技术流程

本研究基于船舶AIS数据，利用GIS空间分析技术、机器学习等方法，实现渤海及其邻近海域捕捞活动聚集区提取与分析，技术流程如图2所示，主要包括4个步骤：AIS原始数据清洗与采样、捕捞行为识别、捕捞活动聚集区提取、捕捞活动聚集区时空分布特征分析。

图2 技术流程图

1.2 研究方法

1.2.1 高斯混合模型

本研究利用高斯混合模型(Gaussian mixed model，GMM)挖掘渔船航速分布特征，确定渔船进行捕捞活动时的速度阈值。该模型的原理是将一个对象分解为几个基于高斯概率密度函数的组合[18]，其数学表达式为：

式中：I为高斯分布的个数，N(x|μi，ωi)是单个高斯分布函数，μi表示均值，ωi表示协方差，πi是权重系数。

1.2.2 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种方法相结合应用于捕捞活动聚集区的提取[19]，提取过程如下：首先利用核密度估计方法计算捕捞活动核密度值，其原理是采用核函数计算每个单位面积的捕捞活动点位数量，将每个点拟合成一个光滑的锥面；然后，利用热点分析基于核密度属性单元区分捕捞活动空间分布的高值聚类与低值聚类，得到的高值聚集区域被定义为捕捞活动聚集区。同时，为减少不具代表性的捕捞活动聚集区，将10 km2作为捕捞活动聚集区的最小界限值。

1.2.3 捕捞活动聚集区空间分布特征量化方法

为更深入地量化捕捞活动聚集区的空间分布特征，统计分析捕捞活动聚集区块的面积、数量、最大面积、平均面积等基本特征，利用Fragstats软件计算聚集度指数[20]，量化捕捞活动聚集区空间分布的聚集程度。采用ArcGIS的标准差椭圆工具分析捕捞活动聚集区空间分布中心的变化趋势[21]。

1.3 数据源及预处理

船舶AIS数据来源于船讯网(http://www.shipxy.com)，主要包含船名、海上移动通信业务标识码(maritime mobile service identity, MMSI)、船长、船宽、航向、航速等静态和动态信息以及与航行相关的信息[22]。AIS数据预处理主要包括数据清洗、数据提取和数据采样。利用R软件和ArcGIS对研究区2014、2018年全年的AIS原始数据进行清洗，剔除数据异常[23]、格式不规范、位置位于陆地上的信息，并删除点位数据记录少于300条的船舶[4,24]以及分道通航制区域内的船位信息。然后，提取船舶类型为渔船的AIS信息进行船位时间间隔采样分析。由于2014年获取到的AIS数据已经过供应商压缩处理，为保持数据的可比性和提高数据处理效率，在保证数据样本最具代表性的前提下，对2018年渔船AIS数据按照每间隔5 min提取一次船位信息，并按照月度、季度分别存储，共将约1.03亿条渔船AIS记录纳入研究。其中，季度分析过程中将2018年1月、2月、12月的AIS数据合并近似代表本年度冬季的捕捞情况。为便于年际间的客观比较，仅将2014和2018两个年份具有相同MMSI的渔船AIS信息记录纳入年际变化分析。

2 结果与分析

2.1 捕捞行为识别

通常情况下，渔船处于不同行为状态时表现出不同的航速分布特征。基于渔船捕捞行为高度依赖于速度特征这一假设，结合渔船航速频率密度统计图和GMM模型识别渔船捕捞行为。如图3所示，渔船航速频率密度分布存在2个速度峰值，分别对应捕捞活动(低速)与航行(高速)行为。根据GMM模型计算所得的参数可知，处于捕捞活动状态下的航速均值μ约为2.9 kn，标准差σ约为1.4 kn。因此，综合上述分析，最终将与渔船捕捞活动有关的航速置信区间定义为[μ±σ], 即1.5～4.3 kn。

图3 渔船航速频率密度统计

2.2 捕捞活动聚集区时空分布特征

2.2.1 捕捞活动聚集区月度变化

从2018年各月份捕捞活动聚集区分布图可以看出，渤海及其邻近海域捕捞活动聚集区的分布范围与空间形态具有明显的月度差异(图4)，总体来看，渤海海峡与烟威近岸海域是主要的捕捞活动聚集区，除休渔期的5—8月之外，其分布面积占聚集区总面积的比重平均约为52.10%。具体来看，9—12月，捕捞活动聚集区面积大、分布广，空间形态变化明显，总体上沿渤海海峡和烟威近岸海域呈“人”字形分布，而渤海海域捕捞活动规模较小，仅零散分布在渤海湾、莱州湾和秦皇岛附近海域。1—3月和8月，捕捞活动聚集区不明显，聚集区范围较小，零散分布在渤海海峡北部、秦皇岛南部和沧州北部近岸海域；而4—7月渤海及其邻近海域基本没有大规模的捕捞活动。

图4 2018年渤海及其邻近海域1—12月捕捞活动聚集区分布

各月份捕捞活动聚集区的面积、区块数量及聚集程度的变化也表现出明显的波动(图5)。1—4月，捕捞活动聚集区的聚集程度呈现出波动中增大的趋势；5—6月聚集区规模达到年度最低水平；而7—8月，捕捞活动聚集区规模有小幅增加；9月面积达到最大，约15 355.29 km2；10月，聚集区规模开始下降，但聚集度指数达到全年最大，为37.49；到了11—12月，聚集程度也开始下降，但区块数量有所增加。

图5 2018年捕捞活动聚集区月度变化特征统计

2.2.2 捕捞活动聚集区季度变化

按照春、夏、秋、冬4个季节分别提取渤海及其邻近海域捕捞活动聚集区范围，分析其季节分布变化特征(图6,表1)。结果显示，捕捞活动聚集区空间分布存在明显的季节性差异，秋季是渤海及其邻近海域捕捞活动最活跃的季节，聚集区分布范围最广，面积达到18 792.57 km2，约占该海域总面积的16.48%，捕捞活动的聚集程度最高，聚集区块的平均面积、最大面积与聚集度指数均最大，主要集中在烟威与莱州湾近岸、渤海海峡与沧州附近海域，且渤海海峡附近呈现出连片分布的特征；春季捕捞活动聚集区块的平均面积和最大面积均最小，但聚集程度相对较高，仅次于秋季，主要分布在烟威近岸、渤海海峡北部与沧州附近海域；夏季捕捞活动聚集区范围最小、数量最少，面积约是秋季的20.96%，分布形态与8月份基本一致；冬季，聚集区块最分散、数量最多，聚集度指数为29.59，聚集区块分布区域与12月份相似。从各季节捕捞活动聚集区的分布中心变化情况来看(图6)，夏季捕捞活动的分布中心最靠西，春季、秋季和冬季的中心则表现出随季节更替东移的趋势。

图6 2018年四季捕捞活动聚集区分布

表1 2018年四季捕捞活动聚集区基本特征统计

2.2.3 捕捞活动聚集区年际变化

基于相同MMSI的渔船AIS数据提取到的2014年与2018年捕捞活动聚集区分布结果如图7所示。可以发现，烟威近岸、渤海海峡北部一直是捕捞活动聚集海域，2014和2018年分别占聚集区总面积的63.60%、54.95%，但是不同年份聚集区规模和分布形态存在明显差异。相较于2014年，2018年捕捞活动聚集区的分布面积大、范围广，年度分布范围达到15 538.79 km2，约是2014年的1.8倍，聚集区块数量也有所增加，特别是渤海湾和莱州湾内聚集区明显增多，使得聚集区空间分布中心整体向西偏移。

图7 2014年与2018年基于相同MMSI信息的捕捞活动聚集区分布

3 讨论

本研究显示,渤海及其邻近海域渔船捕捞活动存在明显的时空变化特征，究其原因，区域渔业生物生态习性、季节变化以及休渔期制度等渔业捕捞管制措施均会对其产生一定的影响。渤海海峡与烟威近岸作为渤海及其邻近海域渔业生物重要的洄游通道，10—11月洄游性鱼类聚集明显[25-26]，使得这2个月份成为捕捞活动活跃期，在该海域捕捞活动频繁，从而形成规模化的捕捞活动。而渤海海域冬季渔业生物的越冬场主要分布在中部深水区，这是导致冬季捕捞活动聚集区的分布中心相对偏东的重要原因之一。另外，渤海及其邻近海域属于温带季风气候，冬季气温低，多大风寒潮天气，易形成大范围冰区[29-30]，给渔业捕捞活动带来较大风险，加之受春节等节假日的影响，使得1—2月近岸海域捕捞活动聚集区分布较少；而秦皇岛附近海域受黄海暖流的影响，冬季不易结冰，口虾蛄(Oratosquillaoratoria)等本地经济鱼种在此进行越冬洄游，使得部分渔船(如框架拖网作业船舶)仍在此进行捕捞活动。

休渔期制度、捕捞区域空间管制等渔业捕捞管制措施也会明显改变捕捞活动聚集区的时空分布格局。休渔期制度对渔船捕捞活动的时间分布具有一定的限制作用，是影响捕捞活动程度最深的管制措施，在渔业资源恢复方面发挥了至关重要的作用[31]，也使得休渔期后捕捞活动猛增。同时，这也是造成渤海及其邻近海域2018年5—8月捕捞活动聚集区分布规模小且分散的重要因素之一。而近岸机轮拖网渔业禁渔区和海洋功能区划制度的落地实施，对渔船捕捞活动具有明显的空间约束作用，明显影响着捕捞活动聚集区的空间分布形态，是导致研究海域捕捞活动区主要分布在离岸农渔业区、海洋保护区核心区外围海域的一个重要原因。此外，增殖放流是修复渔业资源的重要手段，近几年近岸海域增殖放流规模增大，专项渔业资源品种的限额捕捞活动频繁，这可能是导致休渔期间存在聚集区分布的原因之一。

本研究捕捞活动聚集区提取的前提是假设渔船捕捞行为高度依赖于速度这一特征，利用速度阈值区分渔船捕捞行为和航行行为，这可能会将那些位于港口、锚泊区、交通拥挤区域的低速船舶以及增殖放流等活动误识别为捕捞活动，在一定程度上会造成捕捞活动被高估[3,24]；而且，该方法比较适用于拖网渔船[4,24]，对于捕捞方式多样的海域，其准确性会受到一定影响。但是，拖网是渤海及其邻近海域捕捞贡献率最高的作业方式[32]，2018年渔业统计年鉴显示，研究海域沿岸三省一市(山东、河北、天津、辽宁)拖网捕捞产量占总捕捞产量的55.70%，位居各渔具类型捕捞产量首位，故采用速度阈值法是存在一定合理性的。改进方向可以结合卷积神经网络等深度学习方法更精准地识别渔船捕捞行为[2]，但复杂的数据计算过程与结果验证是研究面临的一大挑战。此外，地区AIS基站设置情况、渔船AIS设备配备率会影响AIS数据质量，而数据间隔采样和压缩处理方法也会影响船舶轨迹细节的刻画，带来一定偏差[33]。

总体看来，AIS数据优势突出，其在渔业研究、海洋生态保护和海洋空间规划领域具有广泛的应用前景。基于AIS数据分析捕捞活动聚集区分布变化，可以间接反映渔业资源规模的变动情况，评估海洋捕捞管制措施的有效性，为分析捕捞活动对海域生态环境的压力和海洋空间规划管理提供技术支持。未来将进一步优化捕捞活动聚集区提取的算法模型，结合渔捞日志数据、海洋生态环境信息，实现对区域捕捞努力量的估算，为海洋渔业资源管理和海洋生态保护提供参考依据。