第 9 期陈雪忠, 等 : 空间信息技术与深远海渔业资源开发 981 于空间分辨率和反演精度较低, 目前还难以满足业务化应用热红外遥感 SST 又可分为极轨卫星和地球静止卫星两种方式极轨卫星遥感 SST 空间分辨率和反演精度高 ; 地球静止卫星时间分辨率高, 但空间分辨率较低, 因此, 两种卫星

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盗艳谭
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1 第 24 卷第 9 期 2012 年 9 月生命科学 Chinese Bulletin of Life Sciences Vol. 24, No. 9 Sep., 2012 文章编号 : (2012) 空间信息技术与深远海渔业资源开发陈雪忠 *, 樊伟 ( 中国水产科学研究院东海水产研究所, 上海 ) 摘要 : 深远海渔业资源作为人类食用的优质蛋白来源, 其开发受到各渔业国家的重视以卫星遥感地理信息系统等为代表的空间信息技术已经在海洋渔业中得到较为广泛的应用, 主要包括卫星遥感渔场环境监测及渔情分析预报鱼类洄游路径的监测渔船作业位置的分布与监测等针对深远海渔业资源的捕捞开发, 重点综述了空间信息技术在深远海渔业资源开发中应用的现状以及应用前景分析关键词 : 空间信息技术 ; 深远海 ; 渔业资源中图分类号 :P714.6 文献标志码 :A Spatial information technology and distant water fisheries development CHEN Xue-Zhong*, FAN Wei (East China Sea Fisheries Research Institute, Chinese Academy of Fishery Sciences, Shanghai , China) Abstract: Presently all fisheries countries pay attention to distant water fisheries resources and their development. Spatial information technology, such as satellite remote sensing, geographical information system, has been applied in marine fisheries field. For example, fishing ground environment factors acquired by remote sensing inversion and fishing condition forecasting, fish migration studies and monitoring of fishing vessels distribution. This paper present an overview of spatial information technology application in marine fisheries as well as their future. Key words: spatial information technology; deep sea; fishery resources 空间信息技术 (spatial information technology) 是 20 世纪 60 年代兴起的高新技术, 主要包括卫星定位系统地理信息系统和卫星遥感等的理论与技术, 同时结合计算机技术和通讯技术, 进行空间数据的采集量测分析存储管理显示传播和应用等空间信息技术已经在国土规划灾害预警农业监测等众多领域得到广泛应用 [1-3] 早在 20 世纪 70 年代, 美国日本等利用卫星遥感尝试进行渔场分析预报得到初步成功应用 [4-6] 此后, 以卫星遥感渔场环境监测为核心, 综合应用空间信息技术进行深远海渔业资源监测研究与开发得到快速发展目前我国已成为世界主要远洋渔业国家之一, 其年产量达 110 多万吨, 产值 100 多亿元, 作业海域遍及三大洋公海和 32 个国家的管辖水域因此, 充分利用空间信息技术开展深远海渔业资源时空变动中心渔场预测和鱼类洄游习性研究等, 对于我国远洋渔业开发具有重要意义 1 遥感渔场环境监测与渔场预报 1.1 卫星遥感海洋渔场环境监测遥感渔场海表温度卫星遥感海水表层温度 (SST) 信息可通过热红外遥感和被动微波遥感方式获取热红外遥感起步于 20 世纪 60 年代, 发展成熟于 80 年代,80 年代后期逐渐投入业务化应用, 但由于受云雾遮挡的影响而通常采用云检测及云替补的方法, 经过多轨道影像的数据融合而制作生成周期 3~10 d 的 SST 产品或衍生的温度梯度温度距平图被动微波辐射计遥感 SST 虽然可以不受云雾遮挡的影响, 但由收稿日期 : 基金项目 : 国家高科技术研究发展计划 ( 863 计划 ) (2007AA092202) * 通信作者 : xuezhong@eastfishery.ac.cn; Tel:

2 第 9 期陈雪忠, 等 : 空间信息技术与深远海渔业资源开发 981 于空间分辨率和反演精度较低, 目前还难以满足业务化应用热红外遥感 SST 又可分为极轨卫星和地球静止卫星两种方式极轨卫星遥感 SST 空间分辨率和反演精度高 ; 地球静止卫星时间分辨率高, 但空间分辨率较低, 因此, 两种卫星数据经常相互补充由于 SST 是卫星遥感技术最容易获取的渔场环境要素, 并且包含有丰富的物理海洋学信息, 因而在渔场渔情分析预报中最早得到应用, 主要是通过渔场特征温度渔场温度锋面冷暖水团配置温度较差温度距平等进行渔场分析预报 [7-10], 为渔船捕捞提供助渔信息遥感海洋水色目前海洋水色遥感应用最广泛的卫星资料主要来自 SeaWIFS 和 MODIS 传感器的数据, 主要由可见光波段建立反演模型获取遥感海洋水色的渔业应用主要指海水叶绿素 a 信息的渔情分析和资源评估, 其应用是基于海洋食物链原理, 即浮游植物的丰富使以其为食的浮游动物资源丰富, 进而促使以浮游动物为饵料的海洋鱼类资源丰富 [12] 据此, 人们就可以通过观测海水浮游植物含量的高低及其变化来进行渔场分析和渔业资源或海洋生物量的评估 [12-13] 遥感动力环境信息海洋动力环境遥感主要指以主动式微波传感器 ( 卫星高度计散射计合成孔径雷达等 ) 应用为主的海面风场流场海面地形等海洋要素的测量, 这些海洋动力环境同渔业生产关系密切, 但目前渔场渔情分析中主要应用的是来自 TOPEX/POSEI- DON 卫星的海面高度测量数据测高数据反映的是海水温度盐度海流等多种水文环境因子综合作用的结果, 但也存在低纬度的空间分辨率不够高 (250~300 km), 在特殊海区和近岸海域由于受地形和潮汐作用的影响, 测高精度没有保证等缺点渔业应用主要是由海面高度数据分析冷暖水团和海流状况进行渔场分析 [14-15] 1.2 渔场渔情分析及预报海洋渔场的渔情分析预报其理论基础是海洋水体环境作为海洋生物及海洋鱼类赖以生存的基本空间, 海洋生物及鱼类的生长发育生活习性时空分布等与海洋环境密不可分, 据此可通过对海洋环境要素的信息获取海洋鱼类生活习性的掌握以及它们的时空动态演变来进行渔场渔情分析预报主要技术手段渔场分析与预报的技术手段主要有渔场卫星遥感信息获取及计算机可视化分析技术等卫星遥感信息的获取前已述及, 而计算机可视化分析方法主要是采用地理信息系统 (GIS) 对渔场环境与渔获数据进行空间分析 [16] GIS 依赖所建立的数据库可实现时空数据的一体化管理空间叠加等值线绘图模型结果的可视化矢量化输出等功能交互式数据可视化工具具有超大规模数据处理交互式及跨平台应用多维数据可视化高级图像图形处理等功能, 有助于增强渔情分析结果的可视化显示以及提高分析预报结果的可靠性, 并且 WebGIS 和交互式数据可视化工具 ( 如 IDL 等 ) 可对预报结果进行网络发布, 提高了渔场渔情分析预报信息服务的时效性主要预报方法渔场预报方法主要有统计分析预报空间统计分析模型人工智能数值计算与模拟等方法早期的或传统的渔场渔情分析预报受计算技术和渔场环境信息获取能力的限制, 主要采用经典统计学为主的线性回归分析相关分析判别分析聚类分析等模型方法 [17-20] [18-19], 如刘树勋等用判别分析研 [20] 究渔情预报问题, 韦晟和周彬彬采用一元线性回归方法进行蓝点马鲛的渔情预报统计分析预报主要是用观测获取的诸如水温盐度气压气温等海洋环境参数与捕捞产量数据进行统计分析并计算各种渔业统计学参数, 建立回归方程, 分析相关性或进行归属划分等, 对渔期出现的早晚或渔获量的丰歉预报取得了一定的成功空间统计分析方法包括有空间统计指标空间关联表达空间信息分析模型空间动力学模型等渔业上常常采用渔场资源重心描述渔场空间位置的变动 [21-22] 空间自相关是邻接单元之间相似性的量度, 空间自相关程度高说明空间分布关联性程度高 [23] Simard 等采用空间自相关研究了加拿大北方长 [22] 额虾资源量的空间分布结构, 苏奋振计算了东海区渔业资源密度分布的空间自相关指数以区域化变量理论为基础的地统计学最早于 1985 年由 Conan 用于渔业研究领域 [24], 此后广泛应用于渔业资源的空间结构分析与评估研究, 如 Fletcher 等对沙丁鱼鱼卵及稚鱼的研究 [24],2000 年法国学者 [25] Rivoirard 等在其出版的专著中对地统计学的渔业资源分析应用进行了系统总结人工智能领域中的专家系统技术早在 20 世纪 80 年代便应用到渔业资源评估的研究中 [26], 此后人工神经网络 (ANN) 范例推理 (case-based reasoning,

3 982 生命科学第 24 卷 CBR) 等人工智能技术都在渔场分析和渔情预报中得到成功应用如日本学者 Ichiro 等 [26] 应用包含鱼卵丰度幼鱼渔获量和黑潮暖流路径等 28 个变量和由该 28 个变量之间的关系构成 146 条规则的专家系统较早地用于鳀鱼渔况的预报联合国粮农组织开发了一个包含环境因子的剩余产量模型的交互式实验软件 (CLIMPROD) 专家系统, 分别建立了专家知识库和模型库, 可用于进行渔业资源的评估和预测 [27] 范例推理是基于过去的实际经验或经历的推理, 是从范例库中找到与当前问题最相关的范例, 然后对该问题作必要的改动以适合当前问题沈新强等 [28] 采用范例推理建立的东海区中心渔场预报专家系统, 其根据收集的多年捕捞产量和 SST 数据等, 依据预报周期的长短建立历史渔场和环境范例库, 然后经过时间温度渔场等的相似检索, 平均预报精度达到 80% 左右此后, 该方法又被成功应用到北太平洋鱿鱼渔场渔情的速预报专家系统之中 [29] 数值计算与模拟以往多用于潮流风暴潮波浪等的数值预报研究, 近年来也被应用到渔场海洋学的研究领域如 Lehodey 等 [30] 采用耦合的生物地球化学动态方程进行鲣鱼饵料生物分布的预测研究, 美国学者 Sibert 等鲣鱼的移动过程 2 鱼类洄游的监测 [31] 应用平流扩散方程研究鱼类洄游的研究可帮助人们掌握产卵场育肥场越冬场等的分布及变动规律, 有利于渔业资源的开发与保护卫星标志放流是当前研究大洋性鱼类洄游的前沿技术, 其主要是通过 ARGOS 卫星通讯平台获取鱼类洄游信息 2.1 ARGOS 卫星通讯平台卫星技术的另一重要海洋渔业应用就是海洋浮标观测信息传输及鱼类标志放流研究尤以美法共同建立的 ARGOS 系统为代表该系统是一个数据收集和定位的卫星通讯系统 [32], 它通过采集各种传感器测量环境要素, 把结果按照一定格式向上发射给卫星卫星再将其向下转发给地面各接收站地面站接收到数据后进行预处理信息提取等, 并把结果分发给用户我国从 1985 年开始, 利用 ARGOS 系统传送海洋水文气象观测数据和定位以 ARGOS 系统为基础,1998 开始建立的全球 ARGO 浮标观测系统已经投放了个浮标, 可快速准确大范围地收集全球海洋上层 (0~2 000 m) 的海水温度盐度及溶解氧剖面资料 2.2 卫星标志放流应用标志放流技术是进行鱼类等海洋生物洄游规律研究的重要方法, 分离式卫星标志法是近年来出现的一种新的标志放流方式, 通过卫星传输数据, 从而对鱼类进行跟踪记录, 其最大的优势在于不需要重捕鱼体, 代表了未来标志放流技术的发展趋势分离式卫星标志的原理是通过微电脑控制传感器采集存储数据, 经过特定时间后浮出水面与 ARGOS 卫星通讯, 通过发射装置把数据传送给卫星, 再通过卫星传回地面接收系统该放流技术已经在金枪鱼鲨鱼等大洋性鱼类研究中得到成功应用如 [33] 年在欧盟资助下,De Metrio 等在大西洋东部海域对蓝鳍金枪鱼实施放流, 回收率分别 [34] 达到 20.3% 和 61.9% Bonfil 等对大白鲨放流发 [35] 现其洄游移动距离超过 km Rowat 等发现鲸鲨的下潜深度超过 1 km 3 海洋渔船分布与监测随着近沿海渔业资源的衰退以及严重的渔船非法捕捞, 渔船活动的监测已成为保护海洋渔业资源的必要组成部分此外, 渔船活动的监测是了解渔场动态变化的直接证据, 也可用于检验前述的遥感渔场分析预报精度渔船分布监测方法主要有全球定位系统的实时监测和卫星遥感影像监测两种方法 3.1 渔船实时动态监测生产渔场的渔船实时动态监测系统 (VMS) 主要依赖于目前技术已经成熟的全球定位系统全球定位系统具有全天候自动化以及能进行全球连续导航定位等优点较著名的卫星导航定位系统有美国的子午卫星系统和全球定位系统 (GPS) 俄罗斯的 CICADA 和 GLONASS 系统欧盟正在研制的伽利略系统以及我国自主建立的北斗卫星导航系统其渔业捕捞应用主要是渔船定位导航服务和实时动态监控 [36] 目前海上渔船几乎全部安装有各类 GPS 接收机, 可实时获取本船的位置信息, 同时通过与电子地图和 GIS 技术结合, 可实现自助导航服务 [37] 通过与卫星通信技术结合, 可实现渔船的实时动态监控, 从而掌握渔场生产动态渔船监测系统一般每 30 min 或者 1 h 记录一次船的位置速度方向和捕鱼状态, 并将信息发送至渔业监控中心, 目前已经成为打击非法捕鱼不可或缺的技术手段如早在 1993 年, 澳大利亚美国及欧盟有

4 第 9 期陈雪忠, 等 : 空间信息技术与深远海渔业资源开发 983 关国家就利用 GPS 和 Inmarsat 卫星通信相结合开发了远洋渔船的监控系统目前我国已建立了部分渔政船动态监控系统, 建立中国渔政指挥中心, 并结合 GPS 开发了有关渔船的生产辅助决策指挥系统等 [38] 当前国际上应用最成功的系统主要是法国 CLS 公司开发的全球海洋渔船监控管理信息系统, 可以自动采集海洋环境信息渔业生产船只的船位及其生产的渔获量信息 3.2 渔船分布的遥感监测基于全球定位系统技术的渔船实时监测也有不足之处, 为弥补渔船实时监控系统的不足和打击非法捕鱼, 利用卫星遥感影像对渔船进行监测成为一个可行的技术方法其典型的成功应用主要有星载雷达卫星 (SAR) 的渔船监测 SAR 图像进行渔船监测的原理方法可分为两大类, 一是直接利用船只目标在 SAR 图像中的成像机理对舰船目标本体进行检测 ; 二则是对运动舰船的尾迹进行检测, 通过舰船的尾迹来检测和搜索舰船目标监测的主要步骤包括 : 陆地掩膜数据预处理预分割虚警抑制和目标辨识信息提取等 [39] 目前, 在加拿大美国和欧盟, 星载 SAR VMS 系统以及海洋巡逻船构成了对违规渔船监测的一套完整的体系和工作流程, 并且已得到业务化应用加拿大是较早使用星载 SAR 数据辅助海洋渔船监测和管理的国家, 它通过开发海洋监测系统 (OMW) 利用 Radarsat 数据对海洋渔船进行监测 [40] 星载 SAR 渔船监测研究和应用的最新进展主要来 [41] 自于欧盟各国 2001 年,Kourti 等提出了将星载 SAR 舰船检测的结果与 VMS 数据相结合对海洋渔船进行监测, 并且若 VMS 的数据获取频率可达每小时一次, 则利用星载 SAR 数据和 VMS 数据对违规渔船的识别率最高可达 92% 2002 年, 欧空局启动 IMPAST 项目 [42], 开发了一个实用的海洋船只检测系统 (VDS), 该系统通过与原有的 VMS 协同工作, 已被用于对冰岛西南的 NEAFC 鲑鱼捕鱼区挪威巴伦支海的 Bear Island 附近海域英吉利海峡内的渔场以及亚述尔群岛周围葡萄牙的专属经济区内违法捕鱼的渔船进行了监测, 并取得了较好的结果法国渔业部门于 1996 年起在南印度洋的 Kerguelen 岛上开始建设并使用 CLS 系统对非法捕鱼进行监测, 特别是为远海区域执法提供指导该系统利用 ARGOS 卫星接收渔船上安装的 GPS 设备发射的信号来获取渔船的位置信息从而进行监测此后, 该系统又利用 Radarsat 和 Envisat 的雷达卫星数据, 通过目视解译并与 ARGOS 报告的舰船位置信息进行比对, 非法作业的渔船将被锁定据报道,CLS 系统可帮助渔业部门减少 90% 的非法捕鱼渔船 [43] 美国也将星载 SAR 用于对周边海域和专属经济区内渔船的监测和管理 NASA 研制的 AKDEMO 系统被用于对阿拉斯加附近海域的渔业管理和资源保护, 这个系统可识别那些在美俄边界捕鱼时误入对方边境的渔船, 并通知相关部门进行处理, 也可以限制捕鱼区内的船只数量以保护濒危鱼类 4 空间信息技术的渔业开发应用前景 [44] 海洋渔场及渔业资源的变动除了种群自身的变化规律及生物学特性外, 还受到各种海洋环境要素的驱动海洋渔场的渔情分析与预报主要是根据实际的捕捞生产情况结合所获取的各类遥感渔场环境要素信息来进行的, 因此, 所获取的海洋环境要素越多, 精度越高, 渔情分析就可能越准确随着卫星遥感技术的发展, 不同国家发射的多个海洋卫星不仅可以组成虚拟星座实现对全球海洋的组网监测和无缝监测, 也可以对获取的多源卫星数据进行融合处理与综合分析, 如卫星遥感获取的海面风场海面波浪海洋气象海底地形等都可以用于助渔分析或为渔业生产提供安全保障等可见, 卫星遥感技术的渔场环境信息获取与渔情分析应用将会随着遥感技术的发展更加深入卫星遥感主要获取海表面环境要素信息, 而大洋性鱼类通常栖息水层在水下 0~500 m, 因此, 了解次表层海洋环境信息对掌握大洋性鱼类的生活习性与栖息水层十分必要目前次表层环境信息主要来源于 ARGO 浮标监测获取的温度盐度及溶解氧等数据随着 ARGO 浮标的增加以及数据的分析, 人们对次表层海洋环境的认识将会大大加深, 十分有利于深远海渔业资源开发与利用大洋性鱼类的卫星标志放流技术虽然近 10 年来有了实质性突破, 并取得了很大成功, 但由于水下环境复杂, 其定位精度仍十分有限, 且获取的与鱼类有关的信息也局限于水温深度等如何提高卫星标志放流的定位精度以及增加鱼类有关信息的获取则是将来需要解决的问题如采用地磁信息增加定位精度, 增加对鱼类游泳速度鱼类尾部摆动频率的监测信息等 [45], 都会显著提高人们对鱼类洄游习性的认识空间信息技术作为 IT 技术的前沿领域, 仍将

5 984 生命科学第 24 卷会迅速发展, 并带动社会方方面面的进步深远海渔业的捕捞开发也将会更加依赖空间信息技术的运用, 来提高对深远海渔业资源的认识以及综合开发效率 [ 参考文献 ] [1] 范月娇, 周万村. 基于空间信息技术的巫山县土地利用时空变化分析. 长江流域资源与环境, 2002, 11(3): [2] 李德仁, 陈晓玲, 蔡晓斌. 空间信息技术用于汶川地震救灾. 遥感学报, 2008, 12(6): [3] 陈秀万, 杨凯欣, 方裕, 等. 基于空间信息技术的城市应急救援联动系统研究. 地理与地理信息科学, 2003, 19(4): [4] Laurs RM. Fishery-advisory information available to tropical Pacific tuna fleet via radio facsimile broadcast. Commun Fish Rev, 1971, 33(4):40-42 [5] Kemmerer AJ, Benigno JA, Reese GB, et al. Summary of selected early results from the ERST-1 menhaden experiment. Fish Bull, 1974,72(2): [6] Breaker LC. The applications of satellite remote sensing to west coast fisheries. Mar Tech Soc J, 1981, 15(3): [7] Kemmerer AJ, Savastano KJ, Faller KH. Application of space observations to the management and utilization of coastal fishery resources[m]// Godegy EA, Otterman NJ, eds. Cospar: The contribution of space observations to global food information systems. Oxford: Pergam on Press, 1978: [8] 崔雪森, 樊伟, 张晶. 太平洋黄鳍金枪鱼延绳钓渔获分布及渔场水温浅析. 海洋通报, 2005, 24(5): 54-9 [9] 樊伟, 崔雪森, 沈新强. 西北太平洋巴特柔鱼渔场与环境因子关系研究. 高技术通讯, 2004, 10: 84-9 [10] Chen IC, Lee PF, Tzeng WN. Distribution of albacore (Thunnus alalunga) in the Indian ocean and its relation to environmental factors. Fish Oceanogr, 2005, 14 (1): [11] Srokosz MA. Biological oceanography by remote sensing. [M]// Meyers RA. Encyclopedia of analytical chemistry. Chichester: John Wiley & Sons Ltd, 1998: [12] Polovinaj J, Howell E, Kobayashid R, et al. The transition zone chlorophyll front, a dynamic global feature defining migration and forage habitat for marine resources. Prog Oceanogr, 2001, 49: [13] Laurs RM, Fiedler PC, Montgomery DR. Albacore tuna catch distributions relative to environmental features observed from satellites. Deep Sea Res, 1984, 31 (9) : [14] Michael PS, Jeffrey JP, Donald RK, et al. An oceanographic characterization of swordfish (Xiphias gladius) longline fishing grounds in the springtime subtropical North Pacific. Fish Oceanogr, 2002,11(5): [15] Polovina JJ, Kleiber P, Kobayashid R. Application of TOPEX POSEIDON satellite altimetry to simulate transport dynamics of larvae of spiny lobster, Panulirusm arginatus, in the Northwestern Hawaiian Islands, Fish Bull, 1999, 97 (1): [16] 苏奋振, 周成虎, 邵全琴. 等海洋渔业地理信息系统的发展应用与前景. 水产学报, 2002, 26(2): [17] 李雪渡. 海水温度与渔场之间的关系. 海洋学报, 1982, 4(1): [18] 刘树勋, 韩士鑫, 魏永康. 判别分析在渔情预报中应用的研究. 海洋通报, 1988, 7(1): [19] 刘树勋, 韩士鑫, 魏永康. 东海西北部水团分析及与渔场的关系. 水产学报, 1984, 8(2): [20] 韦晟, 周彬彬. 黄渤海蓝点马鲛短期渔情预报的研究. 海洋学报, 1988, 10(2): [21] 宇田道隆. 海洋渔场学 [M]. 东京 : 恒星社厚生阁发行所, 1963: 20-2 [22] 苏奋振. 海洋渔业资源时空动态研究 [D]. 北京 : 中科院地理所, 2001 [23] Simard Y, Legendre P, Lavoie G, et al. Mapping, estimating biomass, and optimizing sampling programs for spatially autocorrelated data: case study of the Northern Shrimp (Pandalus borealis). Can J Fish Aquat Sci, 1992, 49: [24] Pelletier D, Parma AM. Spatial distribution of Pacific halibut (Hippoglossus stenolepis): an application of geostatistics to longline survey data. Can J Fish Aquat Sci, 1994, 51: [25] Rivoirard J, Simmonds J, Foote KG, et al. Geostatistics for estimating fish abundance[m]. London: Blackwell Science Inc, 2000: [26] Ichiro A, Tadashi I, Isamu M, et al. A prototype expert system for predicting fishing condition of anchovy (Engraulidae) off the coast of Kanagawa Prefeture. Nippon Suisan Gakkaishi, 1989, 55(10): [27] Fréon P, Mullon C, Pichon G. Computerized information series(fisheries): Experimental interactive software for choosing and fitting surplus production models including environmental variables. Rome: FAO, 1993: 76 [28] 沈新强, 樊伟, 韩士鑫, 等. 中心渔场智能预报系统的设计与实现. 中国水产科学, 2000, (2): [29] 崔雪森, 樊伟, 沈新强. 西北太平洋柔鱼渔情速报系统的开发. 水产学报, 2003, 27(6): [30] Lehodey P, Andre JM, Bertignac M, et al. Predicting skipjack tuna forage distributions in the equatorial Pacific using a coupled dynamical bio-geochemical model. Fish Oceanogr, 1998, 7: 3/4, [31] Sibert JR, Hampton J, Fournier DA, et al. An advection diffusion reaction model for the estimation of fish movement parameters from tagging data, with application to skipjack tuna(katsuwonus pelamis). Can J Fish Aquat Sci, 1999, 56: [32] 张少永, 林玉池, 熊焰. Argos 卫星发射平台研究与 Argos 通讯系统应用. 海洋技术, 2005, 24(1): 25-8 [33] De Metrio G, Arnold GP, Block BA, et al. Behaviour of post-spawning Atlantic bulufin tuna tagged with pop-up satellite tags in the Mediterranean and Eastern Atlantic. ICCAT, 2002, 54(2): [34] Bonfil R, Meyer M, Scholl MC, et al. Transoceanic migration, spatial dynamics, and population linkages of white sharks. Science, 2005, 310 (5745): [35] Rowat D, Meekan M, Engelhardt U, et al. Aggregations of

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