基于GIS的桑溝灣及周圍海域海帶養殖適宜性評價*

孫倩雯 劉 慧 尚偉濤 于良巨 姜曉鵬 蔡碧瑩 常麗榮 肖露陽

基于GIS的桑溝灣及周圍海域海帶養殖適宜性評價*

孫倩雯1,2劉 慧2①尚偉濤3,4于良巨4姜曉鵬3,4蔡碧瑩1,2常麗榮5肖露陽5

(1. 上海海洋大學水產與生命學院 上海 201306; 2. 中國水產科學研究院黃海水產研究所 青島 266071; 3. 中國科學院大學 北京 100049; 4. 中國科學院海岸帶環境過程與生態修復重點實驗室 中國科學院煙臺海岸帶研究所 煙臺 264003; 5. 威海長青海洋科技股份有限公司 榮成 264316)

目前水產養殖面臨用海沖突、單位面積和人均生產率偏低、養殖業的生態和經濟成本較高等問題。為充分利用海區的自然生產力，提高養殖效率和效益，需要對海區進行適宜性評價，選擇最適宜的水域進行養殖。以桑溝灣及周圍海域主要的養殖品種海帶()作為評價對象，選取光照、溫度、流速、無機氮、鹽度、深度作為適宜性評價指標，利用遙感技術確定海區養殖布局，通過野外調查和數據模擬獲取養殖海區環境參數數據，根據動態能量學(Dynamic energy budget, DEB)模型——STELLA模型敏感性分析結果，并結合層次分析法計算評價指標權重，海帶生長相關環境因子的強制函數擬合得到單因子評分曲線進行評分。最后，采用線性加權疊加分析方法得到海帶養殖適宜性評價結果。適宜性評價過程以地理信息系統(Geographical information systems, GIS)作為技術支持，利用GIS空間插值功能生成光照、溫度、流速、無機氮、鹽度、深度專題圖層，采用柵格計算功能對各專題圖層進行疊加，得到綜合多因素的海帶養殖適宜性評分和適宜性等級。評價結果顯示，在不考慮用海沖突的情況下，桑溝灣及周圍海域海帶養殖適宜性分數分布在0~6.7范圍內，分值主要集中在4~6分，屬于中等適宜，占研究區總面積的67%，最適宜和不適宜分別占研究區總面積的23%和10%，無一般適宜區。評分較高的區域主要分布在北部愛蓮灣和楮島東部海域周圍，適宜性評分較低的區域主要位于近岸水深較淺的海域。根據適宜性評價結果可進行水域空間規劃和安排養殖生產計劃，為管理部門開展養殖分區和海洋功能區劃提供參考。

水產養殖；適宜性評價；養殖區選址；GIS

養殖容量的基礎是水域承載力的計算，傳統的養殖容量評估一般是基于營養鹽的供應或初級生產力水平，來估算水域可以養殖的藻類或者貝類的生物量(方建光等, 1996)。但養殖容量并未考慮養殖生物的其他生理需求，例如光照、溫度、鹽度等，而這些條件對于養殖生物是否能夠健康快速生長同樣重要。養殖適宜性評價通過全面評估生物的環境適應性，來選擇最適合養殖的水域，與養殖容量評估互為補充，可以更好地指導養殖規劃。

未來水產養殖規劃管理將基于生態學方法，平衡社會、經濟、環境關系，盡可能縮小各因素間的不利影響(FAO, 2017)。Gentry等(2017)利用生理、異速生長和生長理論的創新方法，對全球海水養殖潛力進行了量化評估，結果顯示，中國的養殖產量超過預計潛力，反映出中國已開發大面積的海域發展水產養殖，存在超容量養殖。超高密度的水產養殖會帶來不利的環境影響，造成海域使用沖突，并產生高昂的社會經濟損失(Ottinger, 2016)。因此，為充分利用水域空間和自然生產力，增加養殖產量和生產效率，管理部門和養殖企業都需要對養殖區開展適宜性評價，從而了解水域適合養殖的品種和養殖規模，以便進行合理的空間規劃與布局。

水產養殖品種的存活和生長在很大程度上依靠水域自然環境，水文、氣候、水化學要素以及初級生產力等自然環境因子是影響養殖品種生長的主要因素。因此，水產養殖適宜性評價以國家政策法規、海洋功能區劃和水環境標準為依據，通過養殖生物的生理生態特性、生長所需的環境條件和養殖水域的環境要素進行分析比較，選擇適合養殖生物生長的水域，為進行科學的養殖布局提供參考。由于養殖適宜性評價涉及的數據量大，故普遍采用地理信息系統(Geographical information systems, 簡稱GIS) (Foresman, 1998)的邏輯判斷、評價分析和可視化展示功能，進行空間插值和專題圖層疊加，對水產養殖區進行適宜性評價分析。在適宜性評價的基礎上，通過進一步整合模型運算和環境參數，還可以對特定水域的水產養殖現狀及發展前景做出科學合理的評價與預測(劉慧等, 2018)。

1 研究方法

1.1 研究區和數據來源

1.1.1 研究區概況 桑溝灣是位于山東半島東端的半封閉海灣(37°01￠~37°09￠N，122°24￠~122°35￠E)，面積為133.3 km2，桑溝灣及周圍愛蓮灣和楮島部分海域總面積約為448 km2(36°58￠~37°12￠N, 122°23￠E~ 122°42￠) (圖1)。其地理環境優越，海底平坦，水質較好，灣內平均水深為7.5 m，有不規則半日潮(張朝暉等, 2007)。年平均溫度為13℃，2月水溫最低，月平均溫度為1.8℃；8月水溫最高，月平均溫度為24℃。環境調查發現，桑溝灣內全年海水鹽度范圍為29~32，太陽輻射強度為75~313 w/m2，平均日照時長為12 h (史潔, 2009)，適宜發展水產養殖。海帶()作為當地主要養殖品種，年產量達10萬t (干重)(蔡碧瑩等, 2019)，且商品化程度高，因此選取海帶作為適宜性評價對象。

圖1 海帶養殖適宜性評價研究區地理位置及主要等深線

(數據來源: Copernicus Open Access Hub. https://scihub.copernicus.eu/)

Fig.1 The location and depth contours of the studied area for kelp aquaculture suitability assessment

(Source: Copernicus Open Access Hub. https://scihub.copernicus.eu/)

1.1.2 數據來源 根據海帶生長發育的生理需求，選取光照、溫度、流速、無機氮、鹽度、深度6個環境參數用于養殖適宜性評價。其中，桑溝灣及周圍海域地理信息數據由遙感獲取(Source: Copernicus Open Access Hub. https://scihub.copernicus.eu/)；流速和水溫數據來源于FVCOM模型(Finite volume coastal ocean model)基于動力方程對桑溝灣模擬得到(Xuan, 2016)；光照采用養殖海區平均海表光照強度，通過晴雨天數以及每月日照時長計算獲得，數據來源于2011年中國氣象局榮成市天氣預報；無機氮和鹽度數據來源于對桑溝灣及周圍海域2011年4個季度(4、8、10月、2012年1月)的大面調查。

1.2 評價指標的選擇

適宜性評價指標根據海帶生理生態學特點，并結合桑溝灣養殖區地理和水環境特點進行篩選。影響海帶生長的主要因素有光照、溫度、流速、無機氮、鹽度、深度。光照對海帶生長有重要的影響，光照強弱影響海帶光合作用，且光能夠刺激大型海藻對營養鹽的吸收(Lobban, 1994)。深度通過影響海帶接受光照，進而影響海帶生長，過淺的水深，會限制海帶長度的生長。海帶生長受溫度影響明顯，溫度超過17.5℃時，海帶葉片末梢枯爛率超過其生長率，當溫度降低時，長海帶()對NO3?的吸收速率降低(Suzuki, 2008; Harlin, 1978)；水動力是大型藻類生產的一個關鍵因素，在其他環境因素不受限時，若大型藻類生長的主流速度持續低于飽和水平，其生產率降低，且較弱的水動力影響營養鹽的補充(Leigh, 1987; Wheeler, 1980)。無機氮是海帶生長所需的主要營養鹽，藻類利用氮元素合成自身生長的蛋白質(Lobban, 1996)。鹽度變化影響海水藻類光合作用同化速率(王憲等, 1991)。這些環境因子的變化對海帶生長產生重要的影響，因此，將其作為環境因素的評價指標，并匯總各評價指標對于海帶生長的參數范圍(表1)。

1.3 權重計算

不同的環境因子對海帶生長的影響程度不同，需要根據各評價指標的重要程度賦予相應的權重。深度作為限制因素，不賦予權重；光照、溫度、流速、無機氮、鹽度的重要性等級排序參考海帶生長動態能量學(Dynamic energy budget, DEB)模型——STELLA模型敏感性分析結果(表2) (蔡碧瑩等, 2019)。DEB模型可描述海帶生長與環境參數的關系，模擬結果與實測值擬合度高，可較好地反演海帶真實的生長過程 (蔡碧瑩等, 2019)。通過敏感性分析得出各環境因素對海帶生長的影響程度排序，結合層次分析法(AHP) (Saaty, 1977)構造對比矩陣，計算各環境因子的權重(表4)。

表1 海帶適宜性評價指標

Tab.1 The criteria for assessment of culture suitability of kelp S. japonica

1.4 評分

1.4.1 單因子評分 影響海帶生長的環境因子評分采用8分制，1~8分表示環境條件對海帶養殖適宜程度由低到高。采用海帶生長相關環境參數的強制函數來擬合評分曲線。強制函數表示不同環境因子對海帶生長速率的影響，每個環境參數的強制函數均來自下列經驗公式：

溫度評分曲線采用經驗公式溫度方程(EPA, 1985)：

式中，x為溫度生態幅，opt為最適宜溫度，當opt時，x=max(溫度生態幅上限)。

鹽度評分曲線采用鹽度限制函數(Martins, 2002)：

式中，opt為最適鹽度，當

流速評分方程采用藻類生長模型和水動力模型相耦合的流速曲線(Barr, 2008)

式中，為流速。

海帶對氮的吸收特征符合飽和吸收動力學，因此，無機氮方程采用模擬Monod或Michaelis-Menten動力學方程(Kitadai, 2003)：

式中，N為總氮濃度，c為N的半飽和同化系數。

光照評分采用光照限制函數(Steele, 1962)：

式中，為海帶表面光強，opt為海帶光合作用最適光強。

將表1中的參數值代入到對應的經驗公式中得到單因子評分曲線(圖2)，根據曲線得到1~8分中每個分數段對應的參數范圍，以此作為海帶養殖適宜性評分的依據。深度作為限制因素，深度<5 m，分值設置為0；深度>5 m，分值設置為1。

表2 海帶對各環境參數變化的敏感度(蔡碧瑩等, 2019)

Tab.2 Sensitivity of kelp to the variation of environmental parameters (Cai et al, 2019)

將桑溝灣及周圍海域光照、溫度、流速、無機氮、鹽度、深度的實測和模擬數據導入ArcGIS，采用空間插值方法生成各環境參數對應的專題圖層。按照評分依據，對各個環境參數的專題圖層進行重分類處理，每幅專題圖層中，按照評分標準賦予各參數范圍對應的分值，生成光照、溫度、流速、無機氮、鹽度、深度6幅單因子評分圖層。

1.4.2 多指標綜合評分 水產養殖適宜性評價涉及到多種因素，由于這些因素的重要程度不同，因而不能將指標圖層簡單地進行疊加。采用線性加權疊加分析(Malczewski, 2000)計算綜合適宜性評分，計算公式如下：

式中，Ai為評價對象像元的適宜性分數，為指標的權重，為像元指標的分數。

將光照、溫度、流速、無機氮、鹽度、深度單因子評分圖層進行重采樣，根據疊加分析，利用ArcGIS柵格計算功能將各單因子評分圖層進行疊加，輸出 4個季度的適宜性評分圖層，圖層顯示，綜合各因素后每個季度的適宜性評分(1~8)。將每個季度的適宜性評分重新分類，劃分為最適宜、中等適宜、一般適宜和不適宜4個等級(表3)，不同的適宜性等級表示海帶養殖不同的適宜程度。最后，綜合4個季度的適宜性評分，進行柵格圖層疊加，生成最終適宜性評分圖層和適宜性等級圖層。

表3 海帶養殖適宜性等級劃分

Tab.3 The classification for culture suitability level of the kelp

表4 海帶養殖適宜性評價指標權重

Tab.4 The weighted indices of kelp culture suitability

2 結果

海帶養殖適宜性評價結果顯示，桑溝灣及其周圍海域適宜性分數分布在0~6.7范圍內，由桑溝灣近岸到離岸較遠海域，適宜性分值逐漸增大后減小，評分較高的區域主要分布在北部愛蓮灣和楮島東部海域，適宜性評分較低的區域主要位于近岸海域。適宜性分值主要集中在4~6分，屬于中等適宜(298.9 km2)，占研究區總面積的67%，最適宜(103.7 km2)和不適宜(45.4 km2)分別占研究區總面積的23%和10%，沒有分值分布在一般適宜(圖3和圖5)。

2011年4個季度適宜性評價結果顯示，春季適宜性分值較高的區域呈塊狀分布，夏季適宜性評分呈階梯狀，評分分值由桑溝灣灣內向灣外方向遞增，且分值差距最大，秋季適宜性高分區主要分布在愛蓮灣和楮島東部海域附近，冬季較春、夏、秋季，高分值區向桑溝灣灣內遷移(圖4a)。春、秋和冬季中等適宜海區面積占比重最大，分別占研究區總面積的56%、86%和78%，夏季最適宜海區面積最大，約占研究區總面積的65%，海帶養殖期間，4個季節不適宜養殖區面積均為45.4 km2，占研究區總面積的10% (圖4b和圖5)。

適宜性評價結果與現有養殖布局對比顯示，養殖區分布密集，養殖筏架主要分布在中等適宜區域，約6 km2的筏架處于不適宜區，19.8 km2的筏架處于最適區。從遙感影像顯示，約62.7 km2的最適宜區域并未安置養殖筏架(圖6)。實際養殖中，楮島東部海域最適宜區域海帶長度約為4 m，而楮島近岸不適宜養殖區的海帶長度最多長到3 m。

圖3 2011年桑溝灣及周圍海域海帶養殖適宜性評分和適宜性等級

圖4 2011年4個季度桑溝灣及周圍海帶養殖適宜性評分(a)和適宜性等級(b)

3 討論

現有養殖布局(圖6)顯示，桑溝灣及其周圍海域的養殖已經達到一定的規模，生產面臨挑戰。通過對海帶適宜性評價，確定海帶最適宜的養殖區域，以期獲得最佳的養殖結果，同時，可緩解現有的養殖壓力。適宜性評價關鍵在于環境因素評分的設定，已有的評分方法多采用經驗打分和等間距打分(Radiarta, 2008)，使得評分結果主觀性較大。Gentry等(2017)利用生理、異速生長和生長理論的方法，以多物種GPI值(Growth performance index)作為一個養殖生長適宜性的評價標準，GPI值由von Bertalanffy生長方程(Froehlich, 2016)和具體養殖品種參數求得，高的GPI值視為有更好的生長條件，對水產養殖潛力進行了宏觀評估。本研究針對桑溝灣及周圍海域具體的養殖品種進行適宜性評價，采用影響海帶生長的經驗公式作為評分曲線，能較好地反映出海帶生長對各環境因素的需求范圍，且通過評分曲線，各環境因素實測值都有與之對應的評分，評分結果較為科學。

海帶養殖對季節依賴性較強，4個季節適宜性有較大的差異。春季高分區呈塊狀分布可能由于春季海帶生長較快，海區無機氮濃度處于一年當中最低值，因此，高分值區分散在無機氮較為充足的區域。夏季最適宜面積大于春季、秋季和冬季，可能由于夏季降水多，陸源輸送使得海區無機氮得到補充，且此時部分海帶已收割，海帶自身的阻流作用減弱，水交換較好，處于比較適宜的環境狀態。秋季適宜性評分較高的區域主要分布在桑溝灣灣外、愛蓮灣和楮島東部海域附近，此時，海表面光強比較平均，相對于灣內，灣外水交換較快，無機氮可得到及時補充，且水溫比較適宜，所以更適宜海帶生長。冬季適宜性評分較高的區域逐漸向近岸處遷移，數據模擬顯示(Xuan, 2016)，由于冬季水溫較低，靠近灣內水溫相對較高，適宜海帶生長，且冬季灣外風浪大，風浪攪動水底泥沙，實測數據顯示，冬季水體透明度降低，影響海帶受光，不適宜海帶生長(平仲良, 1993)。

適宜性評價中，采用海帶生長DEB模型——STELLA模型進行敏感性分析，結果顯示，鹽度的敏感度大于溫度和無機氮(蔡碧瑩等, 2019)。雖然，在養殖環境中，水體鹽度發生改變會對海帶生長產生較大的影響，但桑溝灣沒有大型河流匯入，多年平均降雨量處于中等水平，鹽度的年變化較小，基本處于適宜海帶生長的鹽度范圍，且桑溝灣及周圍海域鹽度強制函數()=0.91~0.96 (蔡碧瑩等, 2019)，相較溫度和無機氮，鹽度對海帶生長限制較小。敏感性分析雖未涉及流速參數，但由于水動力影響灣內外水交換和無機氮的輸送，水交換帶動營養鹽補充(史潔等, 2010)，所以，流速較無機氮對海帶生長影響更大，此外，溫度影響海水流動(馮士筰等, 1999)，因而影響海帶生長的環境因子重要性依次為光照>溫度>流速>無機氮>鹽度。

根據實際生產結果，海帶養殖適宜性評價結果得到了驗證，證明該評價結果較為科學。在北部愛蓮灣海域，淺水區水溫較高，水溫升高導致海帶腐爛，海帶長度最多長到3 m；位于最適宜海區海帶長度可達4 m左右。楮島近岸海域周圍(水深<5 m的紅色區域)，由于受到水深限制，海帶長度<3m，達不到一般正常尺寸(4 m)，不適宜安排海帶養殖。對于灣外水深超過30 m的區域，雖然，從適宜性評價結果上屬于最適宜或中等適宜，但實際海帶養殖方面，由于風浪較大，養殖設施損失較大，從經濟利益角度考慮并不適宜安排海帶養殖。楮島東部海域附近有大面積的海域屬于最適宜養殖，但該區域養殖筏架主要集中在近岸，離岸較近海域養殖易受沿岸人類活動影響，因此，可適當將海帶養殖筏架后移。

4 結論

本研究通過適宜性評價對桑溝灣及周圍海域海帶養殖的適宜性進行了評分，劃分出不同的適宜性等級。結果表明，適宜性評分較高的區域位于愛蓮灣及楮島東部海域周圍，評分較低的區域分布在近岸水深較淺的區域(水深<5 m)。評價結果顯示了桑溝灣及周圍海域海帶養殖區適宜性分布，可根據適宜性評價結果調整現有的養殖布局，將海帶養殖區優先安排在海帶生長最適宜區或適宜性評分較高的海區。

GIS作為有效的適宜性評價工具，可將海域時間和空間上非連續的環境參數，可視化的反映其空間分布特征，并簡化數據計算和多圖層疊加過程，增加了評價結果的精確性和科學性。對于一片養殖水域進行適宜性評價，需要綜合考慮養殖過程涉及到的各個方面，例如養殖品種的生長狀況、養殖活動對生態環境的影響、養殖產量及利潤的評估，養殖風險的預測分析等。這些模型的結合使水產養殖適宜性綜合評價更為全面，所呈現出的評價結果更科學合理，可對養殖場選址提出建議，為決策者和利益相關者提供參考，有助于我國開展基于生態系統的水產養殖空間規劃以及可持續的水產養殖管理工作。

Barr NG, Kloeppel A, Rees TAV,. Wave surge increases rates of growth and nutrient uptake in the green seaweedmaintained at low bulk flow velocities. Aquatic Biology, 2008, 3(2): 179–186

Cai BY, Zhu CB, Liu H,. Model simulated growth of kelpin Sanggou Bay. Progress in Fishery Sciences, 2019, 40(3): 31–41 [蔡碧瑩, 朱長波, 劉慧, 等. 桑溝灣海帶生長的模型預測. 漁業科學進展, 2019,40(3): 31–41]

Chen GL, Wang DS. Experience in pilot production management of kelp farming. China Fisheries, 1958(4): 10 [陳根祿, 王東室. 海帶養殖試點生產管理中的幾點體會. 中國水產, 1958(4): 10]

Chen DY, Wang JX. Observation of the relationship between the growth and water temperature of kelp in southern Zhejiang. Zhejiang Agricultural Science, 1964(2): 89–93 [陳達義, 汪進興. 海帶在浙南沿海生長發育與水溫關系的觀察. 浙江農業科學, 1964(2): 89–93]

Duarte P, Meneses R, Hawkins AJS,. Mathematical modelling to assess the carrying capacity for multi-species culture within coastal waters. Ecological Modelling, 2003, 168(1–2): 109–143

EPA (Environmental Protection Agency, USA). Rates, constants, and kinetics. Formulations in surface water quality modeling: 2nd Edition, 1985, 455

Fang JG, Sun HL, Kuang SH,. Assessing the carrying capacity of Sanggou Bay for culture of kelp. Marine Fisheries Research, 1996(2): 7–17 [方建光, 孫慧玲, 匡世煥, 等. 桑溝灣海帶養殖容量的研究. 海洋水產研究, 1996(2): 7–17]

FAO (Food and Agriculture Organization of the United Nations). Ninth session FAO COFI sub-committee on aquaculture, Rome, 2017, http://www.fao.org/fishery/aquaculture/en

Feng SZ, Li FQ, Li SJ. Introduction to ocean science. Beijing: High Education Press, 1999 [馮士筰, 李鳳歧, 李少菁. 海洋科學導論. 北京: 高等教育出版社, 1999]

Foresman TW. The history of geographic information system perspectives from the pioneers. Englewood: Prentice Hall PTR, 1998

Froehlich HE, Gentry RR, Halpern BS. Synthesis and comparative analysis of physiological tolerance and life-history growth traits in marine aquaculture species. Aquaculture, 2016, 460: 75–82

Gentry RR, Halley EF, Grimm D,. Mapping the global potential for marine aquaculture. Nature Ecology and Evolution, 2017, 1(9): 1317–1324

Harlin MM. Nitrate uptake byspp. (Chlorophyceae): Application to aquaculture systems. Aquaculture, 1978, 15(4): 373–376

Kitadai Y, Kadowaki S. The growth process and N, P uptake rates ofcultured in coastal fish farms. Aquaculture Science, 2003, 51(1): 15–23

Leigh EG, Paine RT, Quinn JF,. Wave energy and intertidal productivity. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 1987, 84(5): 1314–1318

Liu H, Cai BY. Advance in research and application on aquaculture carrying capacity. Progress in Fishery Sciences, 2018, 39(3): 158–166 [劉慧, 蔡碧瑩. 水產養殖容量研究進展及應用. 漁業科學進展, 2018, 39(3): 158–166]

Lobban CS, Harrison PJ. Seaweed ecology and physiology. Cambridge: Cambridge University Press, 1996

Lobban CS, Harrison PJ. Seaweed ecology and physiology. Cambridge: Cambridge University Press, 1994, 123–162

Malczewski J. On the use of weighted linear combination method in GIS: Common and best practice approach. Transaction in GIS, 2000, 4(1): 5–22

Martins I, Marques JC. A model for the growth of opportunistic macroalgae (sp) in tidal estuaries. Estuarine, Coastal and Shelf Science, 2002, 55(2): 247–257

Ottinger M, Clauss K, Kuenzer C. Aquaculture: Relevance, distribution, impacts and spatial assessments – A review. Ocean and Coastal Management, 2016, 119: 244–266

Ping ZL. Calculating the suspended matter content in the Yellow Sea with the seawater transparency data and NOAA satellite data. Oceanologia et Limnologia Sinica, 1993, 24(1): 24–30, 118 [平仲良. 用實測海水透明度數據和NOAA衛星數據計算黃海懸浮體含量. 海洋與湖沼, 1993, 24(1): 24–30, 118]

Radiarta IN, Saitoh SI, Miyazono A. GIS-based multi-criteria evaluation models for identifying suitable sites for Japanese scallop () aquaculture in Funka Bay, southwestern Hokkaido, Japan. Aquaculture, 2008, 284(1–4): 127–135

Saaty TL. A scaling method for priorities in hierarchical structures. Journal of Mathematical Psychology, 1977, 15(3): 234–281

Shi J, Wei H, Zhao L,. Study on ecosystem model of multi-species culture in Sanggou Bay: Ⅱ Simulation of ecosystem and the circulation of nutrients. Progress in Fishery Sciences, 2010, 31(4): 36–42 [史潔, 魏皓, 趙亮, 等. 桑溝灣多元養殖生態模型研究:Ⅱ生態環境模擬與生源要素循環. 漁業科學進展, 2010, 31(4): 36–42]

Shi J. Numerical study on the influences of physical processes on the aquaculture carrying capacity in a semi-enclosed bay. Doctoral Dissertation of Ocean University of China, 2009 [史潔. 物理過程對半封閉海灣養殖容量影響的數值研究. 中國海洋大學博士研究生學位論文, 2009]

Steele JH. Environmental control of photosynthesis in the sea. Limnology and Oceanography, 1962, 7(2): 137–150

Suzuki S, Furuya K, Kawai T,. Effect of seawater temperature on the productivity ofin the Uwa Sea, southern Japan. Journal of Applied Phycology, 2008, 20(5): 833–844

Wang X, Li WQ. Effects of salinity and pH on photosynthesis rate of marine algae. Marine Environmental Science, 1991, 10(1): 37–40 [王憲, 李文權. 鹽度、pH對海洋藻類光合作用速率的影響. 海洋環境科學, 1991, 10(1): 37–40]

Wheeler WN. Effect of boundary layer transport on the fixation of carbon by the giant kelp. Marine Biology, 1980, 56(2): 103–110

Wu RJ, Zhang XL, Zhu MY,. A model for the growth of Haidai () in aquaculture. Marine Science Bullentin, 2009, 28(2): 34–40 [吳榮軍, 張學雷, 朱明遠, 等. 養殖海帶的生長模型研究. 海洋通報, 2009, 28(2): 34–40]

Xuan JL, Yang ZQ, Huang DJ,. Tidal residual current and its role in the mean flow on the Changjiang bank. Journal of Marine Systems 2016, 154: 66–81

Zhang DM, Liao GR, Yang QM. Research on the relationship between the coastal current andraising Ⅱ. An experiment of comparsion between the current speed andgrowth. Journal of Shandong College of Oceanology, 1982, 12(3): 73–79 [張定民, 繆國榮, 楊清明. 沿岸流與海帶養殖關系的研究Ⅱ. 流速對海帶生長的影響. 山東海洋學院學報, 1982, 12(3): 73–79]

Zhang ZH, Lv JB, Ye SF,. Values of marine ecosystem services in Sanggou Bay. Chinese Journal of Applied Ecology, 2007, 18(11): 2540?2547 [張朝暉, 呂吉斌, 葉屬峰, 等. 桑溝灣海洋生態系統的服務價值. 應用生態學報, 2007, 18(11): 2540–2547]

GIS-Based Assessment for Culture Suitability of Kelp () in Sanggou Bay and the Surrounding Waters

SUN Qianwen1,2, LIU Hui2①, SHANG Weitao3,4, YU Liangju4, JIANG Xiaopeng3,4, CAI Biying1,2, CHANG Lirong5, XIAO Luyang5

(1.201306; 2.266071; 3.100049; 4.264003; 5.264316)

With the expansion of aquaculture, there is an increasing concern regarding issues such as conflicts with multi-sea use, low productivity, and higher economic costs. The selection of suitable sites for aquaculture is essential for utilization of sea space and improvement of the efficiency and profits of aquaculture industry. Kelp () is the main culture species in Sanggou Bay and the surrounding waters. The assessment of suitability for kelp culture has been conducted with factors, including light intensity, water temperature, velocity, dissolved inorganic nitrogen, salinity, and depth. The remote sensing is employed to obtain the information of the existing culture areas. The environment variables were collected from field surveys along with model simulations. The Dynamic Energy Budget (DEB) model–STELLA model coupled with analytic hierarchy process was applied to calculate weighted-sums of scores for suitability evaluation. The result showed that the suitability scores were 0~6.7 with the main distribution range of 4~6. 23% of area was estimated to be the most suitable for kelp culture, whereas 10% of total study area was not suitable. The high score areas are mainly located in Ailian Bay and Chudao eastern surrounding waters, whereas the low score areas are mainly located in the shallow waters near the shore. The results have provided a guideline to help in site selection and in the management of kelp culture.

Aquaculture; Suitability assessment; Site selection; GIS

S931.3

A

2095-9869(2020)01-0041-10

10.19663/j.issn2095-9869.20181024001

* 科技部國際創新合作專項“基于生態系統的水產養殖空間規劃研究”(2016YFE0112600)和歐盟地平線2020項目(633476-H2020-SFS-2014-2015)共同資助[This work was supported by the Key Programme for International Cooperation on Scientific and Technological Innovation, Ministry of Science and Technology (2016YFE0112600), and Optimizing Space Available for European Aquaculture (AquaSpace) (633476-H2020-SFS-2014-2015)]. 孫倩雯, E-mail: gwen_sun@126.com

劉 慧，研究員，E-mail: liuhui@ysfri.ac.cn

2018-10-24,

2018-11-15

http://www.yykxjz.cn/

孫倩雯, 劉慧, 尚偉濤, 于良巨, 姜曉鵬, 蔡碧瑩, 常麗榮, 肖露陽. 基于GIS的桑溝灣及周圍海域海帶養殖適宜性評價. 漁業科學進展, 2020, 41(1): 41–50

Sun QW, Liu H, Shang WT, Yu LJ, Jiang XP, Cai BY, Chang LR, Xiao LY. GIS-Based assessment for culture suitability of kelp () in Sanggou Bay and the surrounding waters. Progress in Fishery Sciences, 2020, 41(1): 41–50

LIU Hui, E-mail: liuhui@ysfri.ac.cn

(編輯 馬璀艷)