一种海洋渔业资源动态追踪方法技术

本发明专利技术主要提供了一种海洋渔业资源动态追踪方法，属于海洋渔业管理分析技术领域，首先获取渔业数据，对渔业数据进行空间插值和时间插值，提高其时空分辨率；其次，将插值后的单元时间的单元网格与该单元时间的涡旋进行匹配；然后，建立渔获量的超定方程，对超定方程优化求解，最后得到不同极性涡旋在不同相对半径范围的平均渔获量系数，以反映在该鱼种相对于涡旋的空间概率分布

【技术实现步骤摘要】
月，与中尺度涡旋数据的时空分辨率（空间分辨率
0.25
°
、
时间分辨率为1天）不一致，二者无法进行直接匹配，限制了海洋鱼类与涡旋的耦合特征揭示，也就无法获悉不同鱼种在海洋中的聚集位置
。

技术实现思路

[0006]针对上述问题，本专利技术提出了一种海洋渔业资源动态追踪方法，包括以下步骤：步骤1，获取拟追踪鱼类的历史渔业数据和中尺度涡旋数据集；步骤2，对获取的渔业数据进行空间插值和时间插值，即从空间上将渔业数据的每个单位经纬度网格划分为不高于涡旋空间分辨率的若干个单元网格，从时间上将渔业数据的单位时间划分为与中尺度涡旋时间分辨率相等的单元时间，相应地，渔业数据在每个单位经纬度网格和单位时间内的总渔获量平均分配到划分后的单元时间的单元网格内；步骤3，将插值后的单元时间的单元网格与单元时间内的中尺度涡旋进行匹配；根据每个单元网格距离涡旋涡心的距离，即相对半径，进行面积归类统计；步骤4，建立基于渔业数据统计的单位时间的单位经纬度网格内的总渔获量的超定方程式；步骤5，将超定方程式进行求解，得到不同极性涡旋在不同相对半径范围的平均渔获量系数；步骤6，根据平均渔获量系数得到拟追踪鱼类在中尺度涡旋内不同区域面积内的分布情况，从而完成追踪
。
[0007]优选的，所述步骤1中的历史渔业数据和中尺度涡旋数据集均通过公开网站获取，中尺度涡旋数据的空间分辨率为
0.25
°×ꢀ
0.25
°
，时间分辨率为1天，参数包括极性
、
涡心位置
、<br/>半径
R、
振幅和涡旋边界位置
。
[0008]优选的，所述步骤3具体为：将单元时间的单元网格分别与该单元时间附近的中尺度涡旋进行匹配，根据每个单元网格中心相对于涡心的距离进行面积归类，如果单元网格的中心与涡心距离
d
大于
2R
，则将该小网格面积归为，其中
R
为涡旋半径，如果距离
d≤2R
，则分别将
0≤d≤0.5R、0.5R
＜
d≤1R、1R
＜
d≤1.5R、1.5R
＜
d≤2R
四个范围的单元网格面积，属于反气旋涡
AE
的归为到，属于气旋涡
CE
的归为到
。
[0009]优选的，所述步骤4中的超定方程式的公式为：具体超定方程式为：具体超定方程式为：
…
所述超定方程式用于求解不同极性涡旋在不同相对半径范围的平均渔获量系数到，其中为统计的单位时间的单位经纬度网格总数
。
[0010]优选的，所述步骤5中将超定方程式进行求解，是通过最小二乘法原理进行拟合求出近似解，具体是通过编程软件库函数直接求得，使用
python
中
numpy
库的
linalg
函数
。
[0011]优选的，所述步骤6中，结合每天更新的中尺度涡旋全球分布，绘制特定目标鱼类的实时动态分布图，从而完成追踪，指导进行重点保护或高效捕捞
。
[0012]与现有技术相比，本专利技术提出了一种海洋渔业资源动态追踪方法，基于海洋鱼类与涡旋的耦合特征，通过历史数据挖掘追踪，可有效获悉不同鱼种在海洋中的聚集位置，可以指导人们进行重点保护或高效捕捞
。
本专利技术通过将公开共享的粗时空分辨率的渔业数据进行时空插值，实现与中尺度涡选的匹配，进而建立基于渔获量的超定方程，并进行最小二乘法优化求解，提取目标鱼类在不同极性涡旋不同半径范围内的相对分布特征，获悉目标鱼类的栖息习性，思路设计新颖，为涡
‑
鱼耦合研究提供了一种全新的思路，为后期海洋渔业资源动态管理提供了技术方法支撑，具有重大意义
。
附图说明
[0013]为了更清楚地说明本专利技术或现有技术的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图做简单的介绍，显而易见地，下面描述的仅仅是本专利技术的一个实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他附图
。
[0014]图1为以黄鳍金枪鱼为例的总体技术路线
。
[0015]图2为反气旋涡
AE
和气旋涡
CE
面积分类统计示意图
。
[0016]图3为以黄鳍金枪鱼为例的不同极性涡旋的平均渔获量系数随径向变化示意图
。
[0017]图4为涡旋与黄鳍金枪鱼的复合示意图
。
具体实施方式
[0018]下面结合具体实施例对专利技术进行进一步说明
。
[0019]本专利技术的整体构思为：首先，获取拟追踪鱼类的渔业数据及涡旋数据集；其次，对获取的渔业数据进行空间插值和时间插值，即从空间上将渔业数据的每个单位经纬度网格划分为不高于涡旋空间分辨率的若干个单元网格，从时间上将渔业数据的单位时间划分为与中尺度涡旋时间分辨率相等的单元时间，相应地，渔业数据在每个单位经纬度网格和单位时间内的总渔获量平均分配到划分后的单元时间的单元网格内；然后，将插值后的单元时间的单元网格与单元时间内的中尺度涡旋进行匹配，根据每个单元网格距离涡旋涡心的距离，即相对半径，进行面积归类统计；再次，建立基于渔业数据统计的单位时间的单位经纬度网格内的总渔获量的超定方程式；将超定方程式进行求解，得到不同极性涡旋在不同相对半径范围的平均渔获量系数；最后，根据平均渔获量系数得到拟追踪鱼类在中尺度涡旋内不同区域面积内的分布情况，从而完成追踪
。
[0020]本实施例以黄鳍金枪鱼为例，对本专利技术的整体方案进行进一步说明
。
其整体技术路线如图1所示
。
[0021]步骤1，下载获取公开共享的渔业（捕捞渔获量）数据集和中尺度涡旋数据集
。
[0022]本实施例中，黄鳍金枪鱼数据来自美洲热带金枪鱼委员会（
IATTC
，
https://www.iattc.org/
），选取黄鳍金枪鱼，空间分辨率为1°×ꢀ1°
、
时间分辨率为1月，空间范围为
29
°
S—49
°
N
，
150
°
W—70
°
W
，时间范围为
2010
年
‑
2022
年）中尺度涡旋数据集是通过
AVISO
官网进行下载获取，（
https://www.aviso.altimetry.fr/en/home.html
），包括空间分辨率为
0.25
°×ꢀ
0.25
°
，时间分辨率为1天，参数包括极性
、
涡心位置
、
半径（记为
R
）
、
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种海洋渔业资源动态追踪方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，获取拟追踪鱼类的历史渔业数据和中尺度涡旋数据集；步骤2，对获取的渔业数据进行空间插值和时间插值，即从空间上将渔业数据的每个单位经纬度网格划分为不高于涡旋空间分辨率的若干个单元网格，从时间上将渔业数据的单位时间划分为与中尺度涡旋时间分辨率相等的单元时间，相应地，渔业数据在每个单位经纬度网格和单位时间内的总渔获量平均分配到划分后的单元时间的单元网格内；步骤3，将插值后的单元时间的单元网格与单元时间内的中尺度涡旋进行匹配；根据每个单元网格距离涡旋涡心的距离，即相对半径，进行面积归类统计；步骤4，建立基于渔业数据统计的单位时间的单位经纬度网格内的总渔获量的超定方程式；步骤5，将超定方程式进行求解，得到不同极性涡旋在不同相对半径范围的平均渔获量系数；步骤6，根据平均渔获量系数得到拟追踪鱼类在中尺度涡旋内不同区域面积内的分布情况，从而完成追踪
。2.
如权利要求1所述的一种海洋渔业资源动态追踪方法，其特征在于：所述步骤1中的历史渔业数据和中尺度涡旋数据集均通过公开网站获取，中尺度涡旋数据的空间分辨率为
0.25
°×ꢀ
0.25
°
，时间分辨率为1天，参数包括极性
、
涡心位置
、
半径
R、
振幅和涡旋边界位置
。3.
如权利要求1所述的一种海洋渔业资源动态追踪方法，其特征在于：所述步骤3具体为：将单元时间的单元网格分别与该单元时间附近的中尺度涡旋进行匹配，根据每个单元网格中心相对于...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨杰，吴凯，陈戈，侯猛，
申请(专利权)人：中国海洋大学，
类型：发明
国别省市：