空間信息技術在海洋牧場中的應用研究進展

吳祖立，張勝茂，戴 陽，章守宇

（1.上海海洋大學海洋生態與環境學院，上海 201306；2.中國水產科學研究院東海水產研究所，農業部東海漁業資源開發利用重點實驗室，上海 200090）

海洋牧場是指基于特定海域生態系統特征，通過生物棲息地養護與優化技術，運用海洋工程技術和科學規劃管理手段，有機組合增殖與養殖等多種漁業生產要素，形成環境與產業的生態耦合系統［1］。海洋牧場發展至今已經歷3個階段［2］。第一階段是以海洋生物的稚幼個體增殖放流為主的階段；第二階段是以人工魚礁的建設應用為標志的資源養護階段；第三階段開始于20世紀70年代，是以海洋生態系統理論和目標過程管理的手段建設海洋牧場的現代化海洋牧場階段。但受限于對海洋生命科學、海洋生態環境的認識以及生境監測技術、系統評估管理方法的局限性，目前現代化海洋牧場建設仍處于初級階段，海洋牧場建設的統籌規劃、漁業資源與環境監測、科學管理牧場技術仍處在試點探索階段［3］。

空間信息技術是指反映實體空間分布特征信息的技術，主要包括地理信息系統、遙感測繪技術和全球定位信息系統，同時結合計算機與通訊等技術、空間模型與統計學算法等內容，進行空間數據的采集存儲、處理分析、評價管理、可視化和應用等［4］。利用空間信息技術在海洋牧場統籌規劃、漁業資源評估、生態環境監測與評價中可獲得更加全面、系統、精確的結果［5］，彌補對整個海洋牧場進行實時管理過程中因時間和空間限制、成本高、實測水域面積小、數據有效性低等不足［6］，有力地促進現代化海洋牧場的發展。

本文分別以空間信息技術在海洋牧場選址建設、漁業資源增殖放流、生物資源與環境監測評價、海洋牧場管理中的應用4個方面，對空間信息技術在海洋牧場中的應用及研究進展進行了概述，并在此基礎上對其未來的發展提出了建議。

1 空間信息技術在海洋牧場選址建設中的應用

海洋牧場的選址是海洋牧場建設的首要環節，也將直接影響海洋牧場建設的成敗［7］。海洋牧場的選址須考慮建設海洋牧場的目的，結合建設區域的漁業結構、資源狀況、海洋水域與底質環境，以及社會經濟、政策管理等多種要素分析，因此選址是一個復雜的決策過程［8］。

空間信息技術在選址的應用主要分3個步驟：

第一步，根據建設海洋牧場的目的確定擬選址的海域，確定備選海域特征及空間選址的影響因素，并收集和解析數據。影響海洋牧場空間選址的因素有生物自身因素和外部因素。外部因素又可歸納為兩類，分別是社會環境因素和自然環境因素。社會環境因素主要包括管理政策、經濟利益等，自然環境因素主要包括水溫、水深、底質類型、沉積物和水動力條件等［9］。林軍等［7］以海水溫度為影響因素，研究國華電廠和烏沙山電廠的溫排水對象山港海洋牧場規劃海域的影響程度，建議選址于規劃區的東北部。薛彬等［10］探究水深分布對舟山中街山列島黃興島西側海域人工魚礁選址的影響，得到了較為理想的魚礁靶區的水深資料，降低了選址初期的探測成本。RADIARTA等［11］研究認為，北海道南部海藻場日本海帶（Laminaria japonica）懸掛養殖的影響因素是海表溫度和懸浮物。

海洋牧場較多建設于河口與近海海域，選址海域的水深、地形、潮流、波浪、風暴潮、泥沙運動等對海洋牧場的建設影響重大，該海域的水動力數值模型主要有 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］等海洋動力數值模型。如CARDOSO-MOHEDANO等［12］利用POM模型研究潮汐等流場變化對加利福尼亞州東南海岸Urias湖工廠溫排水的擴散情況，確定溫排水對當地漁業生態系統影響嚴重的擴散范圍和季節。林軍等［16］應用FVCOM建立了洞頭列島及其臨近海域的水動力數值模式，并應用于洞頭人工魚礁的選址。

第二步，對選取的因素進行標準化分類并賦予權重系數，而后建立貼合實際選址情況的評價模型。MOUSAVI等［17］將波斯灣基什島人工魚礁的選址影響因素劃分為自然、社會、經濟、管理等47種，并對各因子進行9個等級的權重賦值。曾旭等［18］基于文獻綜述和專家經驗確定了影響保護型人工魚礁選址適宜性的主要準則和47個對應的次級準則，并用兩兩比較法和層次分析法計算主要準則和次級準則的權重。

由于目前對海洋牧場選址模型的研究有限，本文主要借鑒在水產養殖及其選址中的應用模型研究，歸納綜述海洋牧場選址的模型。目前選址模型的研究主要基于承載力的概念，包括資源承載力、環境承載力和生態承載力等［19］。適用于選址的承載力模型主要有 FARM（Farm Aquaculture Resource Management Model）［20］、Ecowin［21］、DEPOMOD（Depositional Model）［22］、SYSMAR［23］等模型。上述模型可基于牧場區位、養殖實踐、環境因素、產品市場因素和海流與波浪等水動力因子等要素，結合現場實測或衛星遙感數據模擬分析選址區域承載力和海洋牧場建設條件狀況，對海洋牧場選址點進行適宜性評價。

第三步，基于專家系統、評估模型和社會經濟政策等資料，在地理信息系統GIS（Geographic Information System）的管理決策下實現對海洋牧場建設前后環境狀況遙感分析等綜合性選址評價。SILVA等［24］基于養殖規模和水溫、流速、Chl-a、懸浮顆粒物總濃度等環境參數，結合養殖品種市場因素和政策法規因素等，使用FARM模型對智利南部太平洋牡蠣（Crassostrea gigas）養殖選址區域進行綜合評價，最終利用GIS確定3 km2的最佳選址地（約占研究區的7.6%）。曾旭等［18］基于專家系統對選址影響要素進行有效準則選取和權重賦值，結合現場要素數值模擬數據，進行GIS柵格計算并輸出了浙江馬鞍列島保護型人工魚礁選址適宜性分布圖。

2 空間信息技術在漁業資源增殖放流中的應用

漁業資源增殖放流是一種通過向天然水域投放魚、蝦、蟹、貝等各類漁業生物的苗種來達到恢復或增加漁業資源種群數量和資源量的方法。為了評價增殖放流效果，掌握放流魚種的移動分布規律，增殖放流工作中常以標志放流技術進行放流效果評估［25］。國內外常用的標志方法有切鰭標志法、顏色標記法、掛牌標簽法、金屬線碼標記法等。但這些方法也存在一些局限性，如因魚鰭具再生復原的能力而無法區分標志魚，而顏色標記法、掛牌標簽法、金屬線碼標記法等需要人工重捕并上報被標志個體信息，因標志個體的回捕率低、成活率低等原因而無法有效評價增殖放流效果［26］。

海洋牧場中的生物資源具有權屬的性質，洄游范圍較大或跨境跨海域的生物資源常引起管理和權屬糾紛［27］。近年來基于遙感技術和地理信息系統等技術的遙測標志，因其回收標志數據便捷高效，并且能夠大范圍監測水生動物洄游運動狀況、行為和生理狀況、生長和死亡參數等特性，而被廣泛應用于水生生物標志放流活動和資源管理中。已應用的遙測標志有分離式衛星標志（Pop-up Satellite Archival Tag，PSAT）［28］、被動整合式異頻雷達標志（Passive Integrated Transponder Tag，PIT ）［29］和 生 物 遙 測 標 志（Biotelemetric Tag）［30］。SEARCY-BERNAL等［31］用PIT對紅鮑螺（Haliotis rufescens）進行野外實驗性標志放流，探究標志紅鮑螺的成活率和回捕率。SHIN等［32］在韓國統營海洋牧場利用聲波遙測技術測量了紅鯛（Chrysophrys major）的運動范圍和日常行為習性。

影響增殖放流效果的重要因素是放流個體的成活率，而放流個體的成活率是與放流的時間和放流的區域以及環境特征有關的［33-34］。為應對大空間尺度下對漁業資源和增殖放流數據的分析和管理，增殖放流實施主體應在環境數據和生物學數據的科學支撐下，運用空間信息技術對擬增殖放流的品種、放流區域和放流量進行有效分析與決策管理。劉越［35］通過編程、構建數據庫、加載谷歌地圖可視化模塊和MapX控件，構建了長江流域增殖放流地理信息系統，該系統可為長江流域增殖放流活動及漁業管理提供決策支持。段金榮等［36］基于主成分分析法篩選因子，結合層次分析法和魚骨圖法確定權重，并利用地理信息系統柵格和分級模塊建立了蠡湖增殖放流適宜地評價體系，可為蠡湖的科學規劃和管理提供參考依據。

3 空間信息技術在海洋牧場生物資源與環境監測評價中的應用

3.1 生物資源監測評價

基于空間信息技術的對海洋牧場生物資源分布特征、變動規律等的監測手段主要有水下攝像、水聲學探測、遙感監測等。水下攝像具有快速直觀的特點，對監測對象不具破壞性，可分為潛水員攝像［37］、遙控潛水器攝像［38］和拖曳式攝像［39］等方式。潛水員攝像是通過人工潛水方式手持設備拍攝研究對象，該方法需要人員潛水操作，缺點是作業時間和作業深度范圍有限。遙控潛水器攝像可通過遠程控制進行影像采集，不需要潛水員操作，可彌補前者的不足。拖曳式海底攝像與GPS定位同步，通過視頻拼接合成大范圍復合圖像，涵蓋海底底棲生物、地貌和底質類型等信息，可為生境數字化提供現場數據。

水聲學探測是利用聲波遇到水中目標物后會產生不同回聲信號的物理特性來實現的，根據聲波發射后收到目標回聲的間隔時間、回聲信號強弱的信息，可測得目標所處的深度，估算出目標強度、目標數量及分布狀況等［40］，常用設備包括回聲探測儀［41］、側掃聲吶［42］和多波束聲吶［43］等。在生物資源監測應用中，回聲探測手段常與網具捕撈調查、樣帶樣方取樣調查相結合。側掃聲吶和多波束聲吶具有掃描區域廣、能區分探測目標與底質類型的特性，多用于生物資源與底質生境分布關系研究。

遙感監測可分為衛星遙感監測和無人機遙感監測。衛星遙感監測是通過分析遙感影像中不同底質類型的不同光譜反射率，獲得如海藻場、珊瑚礁、灘涂等各種底質生境的分布信息。衛星遙感具有覆蓋面積大、時間序列連貫的特點。于杰等［44］基于現場采樣數據和遙感數據，提取了雞心島馬尾藻分布特征。蔣興偉等［45］利用衛星遙感大尺度監測、快速及時的特性，對漂流滸苔進行快速跟蹤監測，可對漂流藻的早期預警起到重要幫助。無人機遙感監測具有機動性強和效率高等優點，能夠有效彌補現場監測和衛星遙感監測等手段的不足［46］。無人機獲取的遙感影像分辨率能夠達到0.1 m，可為海域動態監測管理系統提供大量重要的信息源。李曉敏等［47］基于高光譜無人機影像提出了高效、準確的互花米草（Spartina alterniflora）無人機遙感監測方法。馮家莉等［48］將無人機遙感系統用于紅樹林資源調查，通過對無人機航拍影像拼接和目視解譯方法提取紅樹林空間分布信息，并對紅樹林樹種類型進行了分類研究。

3.2 生態環境監測評價

海洋初級生產力的高低、海水溫度的變化、赤潮分布和持續時間等信息的掌控是現代化海洋牧場建設中所必須的，基于衛星遙感所獲得的海洋環境信息可應用于海洋牧場的海洋災害預警和海洋生態污染監測［49］。隨著空間衛星技術的發展，衛星遙感資料的應用已從海洋水色要素、海水溫度、赤潮監測等發展到水質監測、臺風風暴潮監測和海岸帶生態健康評價等領域。

對海洋牧場的水質監測可掌握牧場區海水鹽度、懸浮物濃度、冷水團等水質狀況和溢油等水污染的預警預報?；谶b感的方法對水體污染的監測和評價主要是利用污染物質的光譜特性作為水質監測的依據。HU等［50］基于現場實測水質數據與MODIS中等分辨率數據，對佛羅里達州坦帕灣的水體質量進行分類，并反演海水鹽度、懸浮物濃度等水質參數特征。王迪鋒等［51］基于中國海監的光電平臺、多光譜掃描儀、高光譜成像儀等機載設備和海洋浮標，對浙江沿海和長江口等海域的水色異常、懸浮泥沙、溢油和溫排水等指標進行監測，建立了多個適用于我國近海的遙感水質監測模型。

臺風對漁業生產產生嚴重影響的同時，對漁業資源和生境優化方面也有一定的促進作用，對臺風跟蹤監測可為防災減災和漁業安全生產起到保障作用。YU等［52］基于南海近海的長期捕撈數據和衛星數據，跟蹤發現2010年3號臺風“燦都”和2012年8號臺風“維森特”過境后，研究海域的CPUE（catch per unit effort）和漁獲種類數均有顯著提高。王騰等［53］發現東海北部部分海區上層溫度、鹽度以及葉綠素在臺風后重新混合分布，次表層葉綠素濃度變化程度明顯高于表層，且葉綠素濃度遠高于臺風前水平。譚駿等［54］介紹分析了無人機遙感在廣東鎮海灣內海水養殖蠔排臺風災情監測中的應用過程及其效果。

4 空間信息技術在海洋牧場管理中的應用

海洋牧場的管理方法和管理技術是海洋牧場技術體系中的重要技術要素，涉及海洋牧場海域使用管理、牧場監管主體和權屬管理、牧場生物資源開發利用管理、海洋牧場環境預警和災后管理等方面［27］。上述所涉及的管理中除了國家政策、體制機制因素外，還需考慮科學技術的創新應用。

4.1 牧場漁船監督與管理

海洋牧場中生物資源的合理開發利用是維護牧場運營和管理的關鍵，其中加強對牧場捕撈船舶、捕撈方式的監管尤為重要。牧場區船舶的準入數量控制和船舶分布可借助微光、雷達、可見光等遙感數據大范圍監測。Sentinel-1中等分辨率（5 m×20 m）的干涉寬幅成像模式可在投影影像中獲取漁船位置［55］。采用Suomi NPP衛星的分辨率約為400 m的可見光紅外成像輻射儀微光數據，可對漁船燈光進行可見光和紅外成像，利于夜晚對牧場區船舶監控［56］。高分三號1 m的C頻段多極化合成孔徑雷達（Synthetic Aperture Radar，SAR），具有全天候、全天時工作的特點，能夠動態監測船舶和對船舶進行識別［57］。將 高 分 遙 感 數 據 與 AIS（Automatic Identification System）、我國北斗系統相關數據結合，能有效識別近海漁船信息，對牧場可容納漁船數量設置警戒監控等，進而提高海洋牧場漁船管理水平［58］。

4.2 智慧海洋牧場

智慧海洋牧場是在海洋牧場建設中引入物聯網、傳感器、云計算等新技術，在運營中高度智能化、數字化、網絡化和可視化，具有高生產率、環境親和度和抗風險能力的新型海洋牧場［59］。智慧海洋牧場中，空間信息技術的應用除了上文涉及的生物資源監測與環境監測的內容和方法，還基于物聯網技術將海洋牧場中生物、環境要素、魚礁設施和監測傳感器等相連，將海洋牧場運營過程中產生的大數據積累整合，利用云計算技術深度分析挖掘牧場中各事物的內在關系及客觀規律，并借助GIS集成具可視化的海洋牧場地理信息管理決策系統，達到遠程精準調控，實現智能化的海洋牧場運營管理［60-61］。

5 問題與展望

5.1 存在的問題

我國現代化海洋牧場建設的整體水平仍處于初級階段，基于我國國情和空間技術的發展水平，我國空間信息技術在現代化海洋牧場中的應用存在以下一些問題及挑戰：

1）因缺乏長期的現場海洋生態環境監測和調查、缺乏現場實測數據，限制了海洋牧場的選址與評價、漁業資源增殖放流評估工作。雖然空間信息技術具有長時效、大空間的監測特性，但是由于缺乏長期的現場實測數據，使得基于衛星模型數據的漁業生態環境遙感反演結果有待比對核實，影響了對擬建設和放流水域生境的認識，導致海洋牧場的選址和增殖放流實踐難以取得成效［62］。

2）在海洋牧場生物資源和環境的監測過程中，從遙感數據中獲取的環境參數具有一定的局限性。遙感數據僅能反映海洋表層的信息，而對水下生物資源的狀況反演仍有一定的難度；大氣云層遮蔽、海水懸浮物干擾等均影響溫度、葉綠素、赤潮等海洋牧場環境狀況的反演；衛星數據分辨率的高低、高分遙感數據的可獲性、多源數據融合算法及反演模型和應用工具的創新程度也是重要的影響因素［6］。

3）對海洋牧場漁船如何科學高效的監管是海洋牧場運營管理和綜合發揮生態與經濟效益過程中所面臨的挑戰。目前，海洋牧場中進行生產作業的漁船基本為中小型船只，80%以上的漁船是非金屬質，地波雷達不能識別，小型漁船大多數沒有安裝AIS設備，漁船不具備船位信息識別功能［63］，這給基于遙感手段的海洋牧場漁船監管和漁業執法帶來困難。

5.2 展望

隨著我國現代海洋牧場建設步伐的迅速邁進，我國海洋牧場建設初具規模，但在發展過程中還存在科技支撐落后于發展需求的問題，制約了海洋牧場綜合效益的發揮。目前傳統的海上現場調查方式已無法滿足現代海洋牧場多維、長周期和系統性研究的需要，現代海洋牧場的建設應與現今的互聯網及人工智能大數據相結合，基于高分辨率遙感影像及更先進的遙測技術，對現代海洋牧場進行數字化、自動化、信息化打造，構建海洋牧場實時監測系統與輔助決策技術信息平臺，及時對海洋牧場生態環境、資源狀況進行跟蹤監測，為后續管理、開發利用和繼續建設提供決策支持。相信在充分挖掘現有衛星遙感資源，建立近地遙感同步野外觀測、無線傳感網絡、無人機技術的星、空、地一體化綜合觀測技術應用的過程中，上述問題會逐步得到有效的解決。