第 1 期摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇官文江, 等 : 遥感在海洋渔业中的应用与研究进展 63 了黄鳍金枪鱼 Thunnus albacares 分布区域的海表温 [10] 度特征值 ; 樊伟探讨了柔鱼 Ommastrephes bar 鄄 trami 分布区的海表温度叶绿素浓度与海面高度 [11] 特征

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1 第 22 卷第 1 期大连水产学院学报 Vol. 22 No 年 2 月 JOURNAL OF DALIAN FISHERIES UNIVERSITY 医 Feb 综述文章编号 : (2007) 遥感在海洋渔业中的应用与研究进展 1 官文江 2, 摇陈新军 2 3, 摇潘德炉 (1. 华东师范大学地理系, 上海 ;2. 上海水产大学渔业遥感及信息研究中心, 上海 ; 3. 国家海洋局海洋动力过程与卫星海洋学重点实验室, 浙江杭州 ) 摇摇摇摇摇摇摇摇摘要 : 随着遥感技术的发展, 遥感在海洋渔业中的作用逐渐被人们所认识, 其在海洋渔业中的应用不断深入, 应用领域也不断被拓展作者综述了遥感在海洋鱼群侦察海洋环境要素与海洋鱼类地理分布关系的研究海洋渔业资源的变动及评估海洋渔业管理与安全等 4 个方面的应用, 并对其存在的问题和取得的进展进行了归纳总结关键词 : 遥感 ; 海洋渔业 ; 应用 ; 进展中图分类号 : S973 郾 1 摇摇摇摇文献标识码 : A 摇摇联合国在 2004 年度世界渔业状况的报告中指出, 2002 年全球渔业从业人员约郾 5 万人 ( 其中从事捕捞的为郾 0 万人 ), 渔业总产量为 133 郾 0 伊 10 6 t ( 提供食用水产品 100 郾 7 伊 10 6 t, 折合人均消费 16 郾 2 kg), 其中海洋捕捞产量和海洋渔业总产量分别为 84 郾 5 伊郾 4 伊 10 6 t, 约占世界渔业总产量的 63 郾 5% 和 75 郾 5%, 海洋捕捞产量约占全球总捕捞产量的 90 郾 7% [1] 因此, 可以说海洋渔业为人类提供了重要的食物来源, 同时也为社会提供了大量的就业岗位但是, 如何合理有效地利用海洋渔业资源, 保持海洋渔业资源的可持续开发, 这是当今人类面临的严峻问题在渔业安全渔情预报渔业资源评估渔业管理等方面迫切需要动态的海洋生态环境数据, 而遥感为大面积同步动态地提取海洋水色海洋地形海洋动力环境等数据提供了技术保证遥感在海洋渔业中的作用已逐渐被人们所认识, 其在海洋渔业中应用的领域也不断被拓展 [2] 本研究中, 作者对国内外遥感在海洋渔业中的应用作一综述, 并对其存在的问题与取得的进展进行了归纳总结 1 摇遥感在海洋渔业中的应用 1 郾 1 摇用于鱼群的直接侦察鱼群的直接侦察需要高空间分辨率数据, 通常采用航空遥感的方式进行通过眼睛观察或采用航空摄影视频摄像弱光电视激光雷达航空侧视雷达等传感器, 可获得由鱼群引起的各种表层信息, 如近水面鱼群影像 [3] 鱼群的颜色 [4] 鱼群 [5] [6] 引起的波浪以及海鸟分布等, 从而得到鱼群分布种群大小鱼群洄游等信息卫星遥感通常不直接用于鱼群侦察, 但可通过卫星上的数据收集系统 DCS (Data Collect System) 来获得被标志放流的鱼群分布 [7] 1 郾 2 摇遥感在海洋环境要素与海洋鱼类地理分布关系研究中的应用海洋环境是海洋鱼类生存和活动的必要条件, 每一环境参数的变化, 对海洋鱼类及其它海产动物的分布洄游移动集群等都会产生重要的影响, 海洋环境要素与海洋鱼类的地理分布存在响应关系对于海洋渔业, 应用遥感探索这种响应关系, 并利用这种关系对实时的遥感数据进行分析, 就可以预报鱼类的地理分布, 了解其种群特点, 这对渔业生产与管理具有现实意义这类应用研究主要包括以下 3 个方面 1 郾 2 郾 1 摇利用海洋渔业捕捞或调查数据, 研究与海洋鱼类地理分布相关的遥感要素的特征摇 1) 遥感要素特征值摇 [8] 如 Kemmerer 等探讨了大鳞油鲱 Brevoortia patronus 的分布与 MSS ( Multispectral [9] scanner) 波段 5 灰度值的关系 ; 崔雪森等探讨摇收稿日期 : 2006 鄄 02 鄄 25 摇基金项目 : 国家海洋局海洋动力过程与卫星海洋学重点实验室开放基金资助项目 (200510); 上海市重点学科建设项目资助 (T1101) 摇作者简介 : 官文江 (1974-), 男, 讲师, 博士研究生 wjguan@ shfu 郾 edu 郾 cn

2 第 1 期摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇官文江, 等 : 遥感在海洋渔业中的应用与研究进展 63 了黄鳍金枪鱼 Thunnus albacares 分布区域的海表温 [10] 度特征值 ; 樊伟探讨了柔鱼 Ommastrephes bar 鄄 trami 分布区的海表温度叶绿素浓度与海面高度 [11] 特征值 ; Chen 等探讨了长鳍金枪鱼 Thunnus alalunga 不同生长阶段的海表水温叶绿素浓度特征值 [12] 2) 遥感要素的空间结构特征, 如王文宇等探讨了柔鱼 Ommastrephes bartrami 的空间分布与海表温度梯度叶绿素浓度梯度的关系 ; Polovina [7] 等探讨了长鳍金枪鱼 Thunnus alalunga 海龟 Caretta caretta 的分布与洄游同 TZCF ( Transition [13] Zone Chlorophyll Front) 的关系 ; Schick 等探讨了蓝鳍金枪鱼 Thunnus thynnus 的分布与海表温度 [14] 锋面的关系 ; Laurs 等探讨了长鳍金枪鱼 Thun 鄄 nus alalunga 的空间分布与叶绿素浓度锋面海表 [15] 温度锋面之间的关系 ; Saitoh 等探讨了太平洋秋刀鱼 Cololabis saira 渔场的变动与 KWCRs ( Kuro 鄄 shio warm-core rings) 分布的关系 ; Polovina [16] 给出了箭鱼 Xiphias gladius 的捕捞量与海面高度空间特征的关系 3) 遥感要素反映的海洋动力环境特征, 如 [17] Kim 等利用连续红外遥感数据反演的平流速度场, 探讨了竹筴鱼 Trachurus japonicus 在九州西海岸的分布与东海流场的关系 1 郾 2 郾 2 摇利用遥感资料预测或模拟鱼类的地理分布应用鱼类生态行为学理论及海洋鱼类地理分布相关的遥感要素特征的关系, 结合相关模型, 可用于预 [8] 测或模拟鱼类的地理分布如 Kemmerer 等对近实时陆地卫星的 MSS 数据进行处理, 估算了大鳞油鲱 Brevoortia patronus 的空间分布概率 ; 杨晓明 [18] 等利用叶绿素浓度海表温度与风场数据诊断了印度洋鸢乌贼 Symlectoteuthis oualaniensis 渔场的溶解氧分布状况, 进而对渔场的形成与消散进行了 [19] 推测 ; Polovina 等利用 TOPEX-POSEIDON 高度计资料, 采用平流扩散模型模拟了龙虾 Panulirus marginatus 在夏威夷 4 个不同岛屿 ( Oahu Nec 鄄 [20] ker Maro Midway) 的分布 ; Dagorn 等利用海表温度数据, 采用神经网络方法模拟了金枪鱼 Kat 鄄 suwonus pelamis Thunnus albacares Thunnus obesus [21] 大尺度的迁移 ; Humston 等利用海表温度数据, 采用动态模型研究了蓝鳍金枪鱼 Thunnus thynnus 的集群与洄游 1 郾 2 郾 3 摇利用遥感资料, 探讨鱼类不同地理分布的组成特点摇 [22] 如 Ichii 等利用海表水温和叶绿素浓度空间分布的季节性变化, 对北太平洋柔鱼 Om 鄄 mastrephes bartramii 不同组群间的胴长差异进行了解释 1 郾 3 摇遥感在渔业资源变动及评估中的应用海洋鱼类的产卵数量及其早期阶段的存活率空间分布等对其种群资源量及变动的影响非常显著遥感在估算鱼卵丰度, 研究鱼类早期阶段的存活与分布变动对种群补充影响等方面也有很多应 [23] 用 Gauldie 等介绍了应用激光雷达, 通过测量某些鱼卵在受到兰绿激光激发时产生的喇曼散射和荧光, 从而估算鱼卵的丰度 ; James [24] 利用遥感水温数据, 研究了北本格拉上升流海域的沙丁鱼 Sar 鄄 dinops sagax 凤尾鱼 Engraulis capensis 的资源补充情况, 认为水温冷暖会影响食物颗粒的大小, 从而影响沙丁鱼凤尾鱼的存活率, 形成不同的资源补 [25] 充关系 ; Faure 等采用遥感水温资料, 研究了育肥场的保持力和生产力对章鱼 Octopus vulgaris 资源 [19] 补充的影响 ; Polovina 等利用 TOPEX - POSEI 鄄 DON 高度计资料采用平流扩散模型模拟了龙虾 Panulirus marginatus 在夏威夷 4 个不同岛屿 ( Oa 鄄 hu Necker Maro Midway) 的仔鱼输送补充关系, 从而探讨了北部岛屿龙虾资源未能恢复的原因在渔业资源评估上, 通常采用 CPUE ( Catch Per Unit of Effort) 作为资源丰度指数, 但需进行标准化遥感数据如海表温度叶绿素浓度等可应用于对 CPUE 的标准化 [26], 或直接加入到资源评估模型中, 用于渔业资源的评估 [2] 利用遥感估算的初级生产力数据结合营养级间的能量传递关系, 可以估算渔业资源量 [27] 此外, 通过航空遥感调查也能估测某些鱼种的资源量 [4] 现已有许多长时间系列的遥感数据, 在空间上可以覆盖全球, 这为研究渔业资源的年际年代际变动及其同全球气候变化之间的关系提供了条件如 Cole [28] 采用海表温度距平值, 研究了银大马哈鱼 Oncorhynchus kisutch 的存活率, 认为银大马哈鱼 [29] 资源量减少同全球变暖的趋势有关 ; 张学敏等研究了闽南台湾浅滩渔场海表温度距平值与鲐鲹鱼类群聚资源的年代际变动关系, 得出了鲐鲹鱼类资源自 1988 年来呈增长趋势同该海区由冷变暖状态转换有关的结论 1 郾 4 摇遥感在渔业管理与安全中的应用通过遥感调查, 可获取渔船分布渔船类型捕捞强度栖息地环境等信息, 从而为渔业的管

3 64 大连水产学院学报摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇第 22 卷理资源的保护提供决策依据 [30-32] 遥感数据可以提高天气预报的准确率, 为渔业提供气象保障云图风海浪海冰等遥感数据的及时获取, 可以提高海洋捕捞作业的安全, 避免损失 [33] ; 通过对海洋污染赤潮的有效监测, 为海洋养殖业的安全提供了保障 [8,34] 2 摇遥感在海洋渔业应用中的研究进展与存在的问题 2 郾 1 摇遥感在海洋渔业应用中的研究进展 1) 随着遥感技术的发展和遥感数据共享平台的建设, 遥感为海洋渔业提供了日益丰富准确的数据遥感技术在空间分辨率光谱分辨率辐射分辨率上得到进一步的提高, 在定量化方面也日益精确 ( 如二向性修正, 偏振光遥感 ) [35], 同时有大量的同步或准同步测量数据与历史资料的验证, 提高了遥感要素的反演精度 [36] 利用遥感获取的信息资料日益增多, 除了获取海洋水色水温海面高度风场等资料外, 海洋盐度遥感卫星也即将投入使用 [37] 随着运行的遥感平台的增多以及多平台监测数据同化技术的发展, 遥感资料的有效性和观测频率得到进一步提高 [38] 数据的获取也变得越来越容易, 有很多网站提供遥感的数据可免费下载 ( 如 http: / / podaac 郾 jp1 郾 nasa 郾 gov / sst / 等 ), 许多项目也旨在推动遥感数据的共享, 如美国的 CoastWatch 项目我国的国家 EOS-MODIS 共享平台冶项目等, 这将有助于解决海洋渔业生产管理与研究中的生态环境数据源问题 2) 渔业遥感的信息分析水平得到了进一步提高除了海表温度叶绿素浓度海面高度等遥感要素信息外, 近些年, 利用遥感要素, 自动识别提取的海洋涡旋中尺度海洋锋上升流强度水体扩散强度水体对流强度埃克曼抽吸地转流年际与十年际环境变化特征等反映海洋空间结构海洋动力特征和海洋环境演化的信息也应用于海洋渔业 [19,24,29,39,40] 此外, 遥感数据与物理海洋模型的结合也得到了进一步的发展这将有助于海洋要素场的预报 ( 如大渔案内人软件 ) 和三维分布的反演, 提高了遥感信息在海洋渔业上的应用价值 3) 渔业遥感地理信息系统 GIS ( Geography Information System) 全球定位系统 GPS ( Global Position System) 等高新技术进一步紧密结合遥感数据海洋渔业数据海洋调查数据 ( 温度盐度地形底质等 ) 一起构成海洋渔业空间数据库, 而 GIS 能对此空间数据库进行有效管理, 即对空间数据进行存储管理分析模拟和可视化, 并能有效地探求事物的空间分布空间变化及事物之间的空间关系将遥感数据渔业数据集成到 GIS 中, 有利于利用这些数据, 找出其内在规律, 同时有利于对渔业资源更好的开发与保护 [32,41] 我国 863 冶计划支持的海洋渔业领域的研究项目如海洋渔业遥感信息与资源评估系统技术及系统集成示范试验冶北太平洋鱿鱼渔场信息应用服务系统及示范试验冶大洋渔场环境信息获取的应用技术冶等都涉及到遥感 GPS 和 GIS 的集成研究这些在近年发展的渔业分析软件 ( Marine Explorer CFGIS - NEA 大渔案内人等 ) 中也得以体现 4) 渔业遥感的应用分析模型得到了进一步发展除了采用 GLM ( Generalized Linear Models) GAM ( Generalized Additional Models) 模型分析遥感数据与海洋渔业资源的关系外 [26], 神经网络等模型已用于模拟鱼类的洄游 [20-21], 范例推理关联规则等已用于渔业遥感的渔情分析 [42-43] ; 同时其它新发展的算法模型, 如元胞自动机海洋生态动力学模型等将会使渔业遥感的应用分析模型更加丰富 2 郾 2 摇存在的问题尽管遥感数据在海洋渔业中被广泛应用, 但目前还存在一些问题 1) 从遥感数据中获取的环境参数还有一定的局限性, 如利用海洋初级生产力等参数估算的精度有待进一步提高, 对一些海洋现象或过程还不能较好监测 ( 如不能有效地对赤潮进行遥感监测 ) 同时, 大多数遥感数据仅能反映海洋表层的信息, 而利用表层信息推断水下情况还有一定的难度 [44] 2) 云对可见光红外遥感影响非常大, 这限制了可见光与红外遥感数据的使用, 尤其对那些需要实时资料的渔业部门微波遥感可以克服云的影响, 但对微波资料的理解有待进一步加深, 其反演的环境要素同可见光红外遥感反演的结果之间也存在差异, 资料的互补性有待进一步提高 [2,38] 3) 渔业遥感应用分析算法模型软件工具的发展还比较薄弱 [45], 信息分析的自动化业务化水平有待进一步提高此外, 根据研究目的和研究对象的不同, 要注

4 第 1 期摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇官文江, 等 : 遥感在海洋渔业中的应用与研究进展 65 意遥感数据时空尺度的合理选择如蓝鳍金枪鱼 Thunnus thynnus 具有快速游泳能力, 其适应海洋快速变化的能力很强, 在研究区域范围较小的情况下, 遥感数据的时间尺度就要更细, 否则有可能得不到合理的结论 [13] 3 摇结语海洋环境是海洋鱼类赖以生存和活动的必要条件, 海洋环境因素的变动必然使海洋鱼类产生相应的响应行为遥感是大面积快速动态收集海洋生态系统环境数据的工具因此, 利用遥感数据, 可以探求海洋鱼类的行为海洋鱼类的时空分布海洋渔业资源变动的成因, 建立相应的模型, 从而更深刻地理解海洋生态系统及其响应机制遥感同样能提供社会经济信息, 如城市港口渔船的数量与分布等, 这些社会经济数据会同海洋环境方面的数据, 将对海洋渔业的生产管理和研究起到重要作用遥感技术已成为海洋渔业生产管理研究的重要技术手段东海水产研究所樊伟博士提供了大量的资料, 在此表示感谢! 参考文献 : [1] 摇 FAO. The State of World Fisheries and Aquaculture 2004,PART 1 World review of fisheries and aquaculture[ EB / OL]. [ ]. http: / / www. fao. org / sof / sofia / index_en. htm. [2] 摇 LAURS R M, POLOVINA J J. Satellite remote sensing: An im 鄄 portant tool in fisheries oceanography [ M ] / / HARRISON P J, PARSONS T R. Fisheries Oceanography: An Integrative Approach to Fisheries Ecology and Management. Oxford:Blackwell Science, 2001: [3] 摇 LUTCAVAGE M, KRAUS S. The feasibility of direct photographic assessment of giant bluefin tuna,thunnus thynnus,in New England waters[ J]. Fishery Bulletin,1995, 93: [4] 摇 ROITHMAYR C M. Airborne low-light sensor detects luminescing fish schools at night[ J]. Commer Fish Rev, 1970, 32(12): [5] 摇 GRIFFITHS F B, LYNE V D, HARRIS G P, et al. Tracking fish by airborne radar - fishermen could be the winner[ J]. Australian Fisheries,1989,48: [6] 摇 RODHOUSE P G, PRINCE P A, TRATHAN P N, et al. Cephalo 鄄 pods and mesoscale oceanography at the Antarctic Polar Front: sat 鄄 ellite tracked predators locate pelagic trophic interactions[j]. Ma 鄄 rine Ecology Progress Series,1996,136: [7] 摇 POLOVINA J J,HOWELL E,KOBAYASHI D R, et al. The transi 鄄 tion zone chlorophyll front, a dynamic global feature defining mi 鄄 gration and forage habitat for marine resources[ J]. Progress in O 鄄 ceanography,2001,49: [8] 摇 KEMMERER A J, SAVASTANO K J, FALLER K H. Applica 鄄 tions of space observations to the management and utilization of coastal fishery resources[c] / / GODBY E A, OTTERMAN J. CO 鄄 SPAR:The Contribution of Space Observations to Global Food, In 鄄 formation Systems. Oxford: Pergamon Press, 1978: [9] 摇崔雪森, 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 [J]. 海洋通报,2005,24(5): [10] 摇樊伟. 卫星遥感渔场渔情分析应用研究以西北太平洋柔鱼渔业为例 [D]. 上海 : 华东师范大学,2004. [11] 摇 CHEN I C, LEE P F, TZENG W N. Distribution of albacore (Thunnus alalunga) in the Indian Ocean and its relation to envi 鄄 ronmental factors[ J]. Fisheries Oceanography,2005, 14(1): [12] 摇王文宇, 邵全琴, 薛允传, 等. 西北太平洋柔鱼资源与海洋环境的 GIS 空间分析 [J]. 地球信息科学,2003(1): [13] 摇 SCHICK R S, GOLDSTEN J, LUTCAVAGE M E. Bluefin tuna (Thunnus thynnus) distribution in relation to sea surface tempera 鄄 ture fronts in the gulf of marine( )[j]. Fish Oceanogr, 2004,13: [14] 摇 LAURS R M, FIEDLER P C, MONTGOMERY D R. Albacore tuna catch distributions relative to environmental features observed from satellites [ J]. Deep Sea Research, 1984, 31 ( 9 ): [15] 摇 SAITOH S, KOSAKA S, lisaka J. Satellite infrared observations of Kuroshio warm-core rings and their application to study of Pa 鄄 cific saury migration [ J]. Deep - Sea Research,1986,33: [16] 摇 POLOVINA J. Evaluation of remote sensing technologies for the identification of oceanographic features critical to pelagic fish dis 鄄 tributions around the Hawaiian archipelago[ EB / OL]. [ ]. http: / / www. soest. hawaii. edu / PFRP / ocean / mitchum. ht 鄄 ml. [17] 摇 KIM H Y, SUGIMOTO T. Transport of larval jack mackerel (Tra 鄄 churus japonicus) estimated from trajectories of satellite - tracked drifters and advective velocity fields obtained from sequential satel 鄄 lite thermal images in the eastern East China Sea[J]. Fisheries O 鄄 ceanography,2002,11(6): [18] 摇杨晓明, 周应祺, 陈新军. 基于海洋遥感的西北印度洋鸢乌贼渔场形成机制的空间分析 [J]. 水产学报,2007, 待刊. [19] 摇 POLOVINA J J,KLEIBER P, KOBAYASHI D R. Application of TOPEX- POSEIDON satellite altimetry to simulate transport dy 鄄 namics of larvae of spiny lobster, Panulirus marginatus, in the Northwestern Hawaiian Islands, [ J]. Fish Bull, 1999, 97: [20] 摇 DAGORN L,PETIT M,STRETTA J M. Simulation of large-scale tropical tuna movements in relation with daily remote sensing data: the artifical life approach[ J]. Bio Systems,1997,44: [21] 摇 HUMSTON R,AULT J S,LUTCAVAGE M,et al. Schooling and migration of large pelagic fishes relative to environmental cues[ J]. Fisheries Oceanography, 2000,9(2): [22] 摇 ICHII T, MAHAPATRA K,SAKAI M,et al. Differing body size between the autumn and the winter- spring cohorts of neon flying squid( Ommastrephes bartramii) related to the oceanographic re 鄄

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Microsoft Word 王静_news_.doc 基于 Aquarius 卫星数据的孟加拉湾海表盐度分析王静 1, 储小青 2, 苏楠 1 1, 汪娟 (1., 510275; 2., 510301) 摘要 : 海洋表面盐度 (Sea Surface Salinity, SSS) 是海洋的重要物理和化学参量, SSS 的时空分布与全球大洋环流和水汽循环密切相关本文基于美国国家航空航天局 (NASA) 发射的 Aquarius 卫星 3 a 的