Báo cáo nghiên cứu khoa học " Ứng dụng công nghệ GIS trong xây dựng dự báo ngư trường khai thác cá ngừ đại dương trong nghề câu vàng ở vùng biển Việt Nam giai đoạn 2000 - 2010 " pptx

Tạp chí Khoa học ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiên và Công nghệ 27, Số 3S (2011) 1-7

1


2000-2010
Đoàn Bộ
1,* 2
, Chu Tiến Vĩnh
2
, Nguyễn Viết Nghĩa
2

1
Khoa Khí tượng Thủy văn và Hải dương học, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, ĐHQGHN,
334 Nguyễn Trãi, Hà Nội, Việt Nam
2
Viện Nghiên cứu Hải Sản
Nhận ngày 4 tháng 10 năm 2011
Tóm tắt.
phân tích tương quan đồng
nguồn lợi và
1996 đến 2010. Chỉ số năng suất khai thác (CPUE -
trên
năng
ác định ngư trường, cung cấp những thông
tin hữu ích phục vụ công tác 2000-2010.
Từ khóa: , Dự báo ngư trường, .
1. Mở đầu


Dự báo ngư trường khai thác nguồn lợi cá
ngừ đại dương đã và đang đóng góp
nghề khai thác hải sản xa bờ, rất có ý
nghĩa đối với ngư dân và các doanh nghiệp khai
thác hải .
cung cấp các thông tin cơ bản
, khả năng sản lượng thời vụ khai
thác sản xuất và quản lý
.
Công tác lập bản tin dự báo ngư trường khai
thác hải sản , cá ngừ đại dương
_______

Tác giả liên hệ. ĐT: 84-4-35586898.
E-mail:
nói riêng đã được bắt đầu
. Trước năm 2000,
công nghệ mới vào xây dựng các bản đồ dự báo
ngư trường gặp một số khó khăn nhất định
chính xác bị hạn chế, thời gian xử lý dữ liệu
không nhanh, tính thẩm mỹ của
chưa cao. Sau năm 2000, công nghệ GIS và
phần mềm chuyên dụng của nó đã được ứng
dụng và là công cụ rất hữu hiệu trong
thành lập các bản đồ dự báo ngư trường khai
thác , tạo đà cho quá trình phát
triển nghiên cứu dự báo ngư trường khai thác
trong những năm tiếp theo ngày một hiệu quả.
Nghề câu vàng là một trong ba nghề chính
khai thác hải sản xa bờ

Đ. Bộ và nnk. / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiên và Công nghệ 27, Số 3S (2011) 1-7

2
nghề rê vây) [1-3] sản lượng cá
ngừ đại dương chiếm 31,76% tổng sản lượng
trung bình trong các chuyến điều tra khảo sát,
cá ngừ vây vàng (Thunnus
allbarcares 26,81% và cá ngừ mắt to
(Thunnus obesus) 4,95% [4] là những đối
tượng khai thác có giá trị kinh tế cao
đích xem xét, đánh giá một cách khách quan
quá trình nghiên cứu và khả năng ứng dụng
công nghệ GIS dự báo ngư
trường ổng hợp
nghiên cứu xây dựng dự báo ngư trường khai
thác cá ngừ đại dương
tháng trong giai đoạn 2000-2010
tổng thể ngư trường khai
thác truyền thống và xu thế biến động ngư
trường theo thời gian các cơ quan quản lý
và hoạch định chính sách có cái nhìn toàn diện,
khách quan làm cơ sở để điều phối và giám sát
các đội tàu .
2.
-
báo ngư trường nghề câu vàng cá ngừ
2000-2010.
Dữ liệu thu thập trên mạng
trạm
6

o
N-17
o
N, 109
o
E-115
o
hông số
tàu thuyền, về ngư cụ ), vị trí
khai thác, , hải
dương, môi trường, các đặc trưng sinh học,
thành phần loài sản lượng các loài bắt gặp
được trong từng
mẻ a mỗi chuyến .
Dữ liệu giám sát được ghi lại bởi
các quan sát viên (cán bộ khoa học) trực tiếp đi
cùng ngư dân nhằm theo dõi
kết . Dữ liệu về
, các đặc trưng sinh
học, thành phần loài và sản lượng các loài bắt
gặp được ghi chi tiết, các dữ liệu khác ghi một
cách cơ bản.
truyền thống được
thu thập một cách thụ động.
Dữ liệu sổ nhật ký khai thác được
ghi lại bởi các thuyền trưởng hoặc chủ tàu
tham gia hoạt động khai thác trên biển
(
, thành phần loài chính, sản lượng
các loài chính và các dữ liệu khác)

. Dữ liệu này
ngư trường truyền thống.
phục vụ cho các mục tiêu
thỏa mãn
3 yêu cầu cơ bản m: 1) Nội dung bản đồ
được thể hiện b ng hệ thống kí hiệu hình tượng
theo những nguyên tắc của ngôn ngữ bản đồ
học; 2) Bản đồ là hình ảnh thu nhỏ của bề mặt
Trái Đất lên mặt phẳng theo một cơ sở toán học
nhất định; 3) Nội dung bản đồ được hình thành
trên cơ sở những nguyên tắc và quy luật khái
quát hóa, nhằm thỏa mãn nhu cầu thông tin dự
báo ngư trường. Tư liệu bản đồ là bản đồ số tỷ
lệ 1/1000000 của Việt Nam được sử dụng làm
bản đồ nền, cùng với dữ liệu nguồn lợi và nghề
cá của nghề câu vàng được lưu trữ
bản đồ dự báo ngư trường
cá ngừ đại dương vùng biển
Việt Nam giai đoạn 2000 - 2010 được xây dựng
theo những nguyên tắc và yêu cầu nêu trên.
Bản đồ dự báo ngư trường được xây dựng
bằng phương pháp chồng xếp bản đồ, ứng dụng
công nghệ GIS chồng xếp các lớp giá trị năng
suất khai thác trung bình tháng trong năm và
trung bình tháng của nhiều năm theo từng giai
đoạn. Chồng xếp các lớp giá trị năng suất khai
thác v
hợp mô đun hỗ trợ Vertical Mapper 3.0 mang
lại hiệu quả cao trong việc xử lý dữ liệu [6].
Đ. Bộ và nnk. / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiên và Công nghệ 27, Số 3S (2011) 1-7

3
-
)
thác hiệu quả [7, 8].

Tổng hợp các kết quả nghiên cứu và xây
dựng dự báo ngư trường nghề câu vàng quy mô
trung bình tháng trong giai đoạn 2000-2010
được trình bày trên hình 1 và 2. Đây là bức
tranh tổng thể về diễn biến ngư trường nghề câu
trung bình từng tháng. Phân tích chi tiết toàn bộ
loạt bản đồ dự báo trong giai đoạn nêu trên có
thể thấy một số đặc trưng sau:
vụ bắc (từ tháng 10 đến tháng 3 năm sau)
Tháng 10, giai đoạn 2000-2005, ngư trư
, Phú Yên (110,5
0
E-
113
0
E, 12,5
0
N-14
0
(109,5
0
E-112
0
E, 6,5
0

N-
9
0
2006-2008, ngư trư
ường Sa và
đảo Phú Quý trên phạm vi 6,5
0
N đến 12
0
2008-2010, ngư trư
ường Sa.
Tháng 11, giai đoạn 2000-2007, ngư trư
ường Sa.
Ngư trư
ường Sa.
Tháng 12, ngư trường có sự biến động phức
tạp trong các giai đoạn khác nhau. Giai đoạn
2000-2003, ngư trường hẹp về không gian, tập
trung chủ yếu ở khu vực ngoài khơi Bình Định-
Phú Yên (110
0
E-112
0
E,12
0
N-14,5
0
N). Năm
2004 ngư trường đã có sự thay đổi rõ nét, ngoài
việc mở rộng ngư trường Bình Định-Phú Yên

thì ngư trường khai thác chính còn xuất hiện ở
tây nam quần đảo Trường Sa (111
0
E-113
0
E,
6,5
0
N-8,5
0
N). Năm 2005, ngư trường Bình
Định-Phú Yên có xu thế thu hẹp lại, ngư trường
khu vực Trường Sa có xu hướng dịch chuyển
xuống phía nam (111
0
E-113,5
0
E, 5,5
0
N-7,5
0
N).
Năm 2006, ngư trường Bình Định-Phú Yên
dịch chuyển ra xa bờ hơn (110
0
E-115,5
0
E,
14
0

N-15,5
0
N) và ngư trường tây nam quần đảo
Trường Sa (111
0
E-114
0
E, 6
0
N-8
0
N) là ngư
trường khai thác chính. Năm 2007, ngư trường
tây nam quần đảo Trường Sa có xu thế di
chuyển lên phía Bắc khoảng 1 độ (111
0
E-
114
0
E, 6,5
0
N-8,5
0
N). Năm 2008, ngư trường
Bình Định-Phú Yên dịch chuyển xa bờ hơn và
tiến lên phía bắc trở thành ngư trường đông
nam quần đảo Hoàng Sa, chủ yếu thuộc phạm
vi 113,5
0
E-115,5

0
E, 14
0
N-17
0
N, ngư trường
phía tây nam quần đảo Trường Sa không có
biến động đáng kể. Năm 2009 và 2010, ngư
trường chính tập trung quanh quần đảo Trường
Sa theo hình chữ “C”.
Tháng 1, ngư trường khá ổn định qua các
năm và hầu như tập trung ở khu vực giữa Biển
Đông (110,5
0
E-117
0
E, 12
0
N-16
0
N). Ngoài ra
còn xuất hiện thêm ngư trường phụ ở khu vực
vùng biển khơi từ Quảng Ngãi đến Khánh Hòa
(110,5
0
E-111,5
0
E,12
0
N-15

0
N) và phía nam
quần đảo Trường Sa (111
0
E-114
0
E, 6
0
N-8
0
N).
Tháng 2, phân bố ngư trường không có sự
khác biệt nhiều so với tháng 1 song tập trung
hơn, nhất là ở khu vực phía nam quần đảo
Hoàng Sa và tây bắc quần đảo Trường Sa,
ngoài ra còn ngư trường phía đông Côn Đảo có
quy mô không gian hẹp hơn.
Tháng 3, giai đoạn 2000-2004, ngư trường
khai thác tập trung quanh quần đảo Hoàng Sa,
đặc biệt tập trung ở khu vực giữa Biển Đông và
cũng là ngư trường trọng điểm (110,5
0
E-
114,5
0
E, 11,5
0
N-15
0
N). Giai đoạn 2005-2010,

ngư trường có sự biến động đáng kể, phân bố
không tập trung trên phạm vi không gian rộng
(109
0
E-114,5
0
E, 7,5
0
N -14
0
N) và thể hiện xu
thế dịch chuyển về phía nam qua các năm.
Đ. Bộ và nnk. / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiên và Công nghệ 27, Số 3S (2011) 1-7

4



Tháng 10
Tháng 11
Tháng 12



Tháng 1
Tháng 2
Tháng 3
Hình 1. Kết quả dự báo ngư trường nghề câu vàng trung bình tháng, vụ bắc (giai đoạn 2000-2010).
3.2. Biến động ngư trường
vụ nam (từ tháng 4 đến tháng 9)

Tháng 4, ngư trường dịch chuyển ra xa bờ
trong năm 2001, nhưng lại có xu thế vào gần bờ
trong giai đoạn tiếp theo 2002-2004, trong đó
có sự xuất hiện ngư trường khu vực biển khơi
Thừa Thiên Huế-Đà Nẵng. Giai đoạn 2006-
2007, ngư trường dịch chuyển xuống phía nam
và giai đoạn 2008-2010 ngư trường dịch chuyển
ra xa bờ, có năng suất khai thác cao và rất tập
trung.
Tháng 5 và tháng 6, giai đoạn 2001-2005
ngư trường thường tập trung ở khu vực biển từ
Bình Định đến Khánh Hòa (109,5
0
E-113
0
E,
12,5
0
N-14
0
N) và tây nam quần đảo Trường Sa
(109,5
0
E-113
0
E, 6,5
0
N-10
0
N). Giai đoạn 2006-

2010 ngư trường phân bố rộng hơn song cũng
khá tập trung tương tự như giai đoạn trước.
Tháng 7, giai đoạn 2001-2006 ngư trường
nằm rải rác trên các khu vực biển xa bờ, không
thể hiện rõ ngư trường trọng điểm. Giai đoạn
2006-2008 có 2 ngư trường chính gồm khu vực
biển khơi Bình Định-Phú Yên (110,5
0
E-112
0
E,
11,5
0
N-14
0
N) và tây nam quần đảo Trường Sa
(110
0
E-113
0
E, 6,5
0
N-10
0
N). Năm 2009-2010
ngư trường tập trung cao và rõ nét ở khu vực
Đ. Bộ và nnk. / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiên và Công nghệ 27, Số 3S (2011) 1-7
5
rộng lớn giữa Biển Đông (110
0

E-113,5
0
E,
6,5
0
N-13,5
0
N).
Tháng 8, trong các năm 2001 và 2002, ngư
trường Bình Định-Phú Yên và tây nam Trường
Sa có xu thế thu hẹp lại. Năm 2003, ngư trường
phân tán ở hầu hết các khu vực và chỉ có phạm
vi nhỏ hẹp cỡ một số ô lưới. Giai đoạn 2004-
2008, ngư trường tập trung ở khu vực biển phía
tây quần đảo Trường Sa. Năm 2009 và 2010,
ngư trường mở rộng hơn và cũng tập trung hơn
trong phạm vi 109,5
0
E-113
0
E, 6,5
0
N-13
0
N.
Tháng 9, ngư trường có sự phân bố tương tự
như tháng 8 trong giai đoạn 2001-2003. Năm
2004, ngư trường khá phân tán, đặc biệt là ở
khu vực biển tây nam quần đảo Trường Sa.
Năm 2005 và 2006, ngư trường phân bố chủ

yếu ở vùng biển xa bờ Trung bộ và Đông Nam
bộ và có xu thế dịch chuyển xuống phía Nam.
Năm 2007, ngư trường khá phân tán và chỉ thể
hiện rất hẹp trên quy mô một số ô lưới. Năm
2008, ngư trường tập trung chủ yếu ở khu vực
biển xung quanh quần đảo Trường Sa, có xu thế
dịch xuống phía nam trong năm 2009 và là ngư
trường trọng điểm trong năm 2010.




Tháng 4
Tháng 5
Tháng 6



Tháng 7
Tháng 8
Tháng 9
Hình 2. Kết quả dự báo ngư trường nghề câu vàng trung bình tháng, vụ nam (giai đoạn 2000-2010).
Đ. Bộ và nnk. / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiên và Công nghệ 27, Số 3S (2011) 1-7

6
4. Kế ận định
Đã ứng dụng thành công công nghệ GIS với
kỹ thuật chồng xếp bản đồ, kết hợp phương
pháp phân tích tương quan đơn biến theo thời
gian trong nghiên cứu xây dựng dự báo ngư

trường khai thác cá ngừ đại dương giai đoạn
2000-2010. So với phương pháp truyền thống,
công nghệ GIS đã đạt được hiệu quả đáng kể
trong việc nâng cao tốc độ xử lý dữ liệu cũng
như nâng cao chất lượng và tính thẩm mỹ của
các bản dự báo ngư trường.
Phân tích kết quả nhận được cho thấy, về
tổng thể, bức tranh phân bố và biến động ngư
trường nghề câu vàng cá ngừ đại dương ở biển
Việt Nam giai đoạn 2000-2010 tập trung chủ
yếu ở hai ngư trường chính, gồm ngư trường xa
bờ thuộc khu vực giữa Biển Đông (vùng biển
xa bờ Trung bộ-đông Hoàng Sa) và ngư trường
tây-nam quần đảo Trường Sa. Trong các tháng
vụ bắc, ngư trường thường phân bố tập trung ở
khu vực giữa Biển Đông, thiên lệch về phía
bắc. Trong các tháng vụ nam, ngư trường có xu
hướng ngày càng dịch chuyển về phía nam.
Mặc dù đã có những đóng góp nhất định
cho sản xuất và công tác quản lý nghề cá, song
cũng phải thấy rằng chất lượng các bản dự báo
ngư trường xa bờ được xây dựng trong giai
đoạn 2000-2010 nêu trên còn có nhiều hạn chế,
mà nguyên nhân cơ bản là các dữ liệu có liên
quan về môi trường, sinh học… còn chưa được
khai thác đồng bộ cùng dữ liệu cá. Mặt khác,
mô hình dự báo chỉ được xây dựng trên cơ sở
biến động nguồn lợi (năng suất đánh bắt) theo
thời gian mà chưa tiếp cận mối quan hệ ngư
trường - sinh học - môi trường”.

Hiện nay đã có nhiều mô hình thống kê
được ứng dụng phổ biến trên thế giới trong dự
báo ngư trường, chủ yếu được phát triển dựa
trên ba loại kỹ thuật gồm tính biến động mùa vụ
hồi quy (seasonal time-varying regression), mô
hình đơn biến chuỗi thời gian (univariate time
series) và mô hình đa biến chuỗi thời gian
(multivariate time series) [9]. Ở Việt Nam, từ
năm 2008 kiểu mô hình đa biến đã được vận
dụng để xây dựng thành quy trình công nghệ dự
báo ngư trường cho các nghề cá xa bờ [3], tuy
nhiên để tiến tới dự báo nghiệp vụ còn rất cần
những kiểm định chi tiết.
Tài liệu tham khảo
[1] Đinh Văn Ưu và nnk, Xây dựng mô hình dự báo
cá khai thác và các cấu trúc hải dương có liên
quan phục vụ đánh bắt xa bờ ở vùng biển Việt
Nam, Báo cáo tổng kết đề tài KC.09.03, Trung
tâm Thông tin tư liệu Quốc gia (2005).
[2] Nguyễn Duy Thành, Kết quả dự báo ngư trường
khai thác cá ngừ vằn ở vùng biển Việt Nam giai
đoạn 2002-2008, Tuyển tập nghề cá biển Việt
Nam, Tập V, Nxb Nông nghiệp (2008).
[3]
,
KC.09.14/06-10,
(2010).
[4] Đào Mạnh Sơn, Báo cáo tổng kết đề tài “Nghiên
cứu, thăm dò nguồn lợi hải sản và lựa chọn công
nghệ khai thác phù hợp phục vụ triển khai nghề cá

xa bờ Việt Nam”, Tài liệu lưu tại Viện Nghiên cứu
Hải Sản, Hải Phòng (2004).
[5] Hae-Hoon Park, Analysis and prediction of
walleye pollock (Theragra chalcogramma)
landings in Korea by time series analysis,
Fisheries Research, 38(1), (1998), 1-7.
[6] Vertical Mapper Version 3.0, Spatial analysis and
display software, ©Northwood Technologies Inc.
and Marconi Mobile Limited, Canada (2001).
[7] Chu Tiến Vĩnh, Báo cáo nhiệm vụ "Nghiên cứu
lập dư báo khai thác cá biển và một số loài đặc
sản biển Việt Nam, giai đoạn 1997-2005", Tài liệu
lưu tại Viện Nghiên cứu Hải Sản, Hải Phòng
(2005).
[8] Nguyễn Viết Nghĩa, Báo cáo nhiệm vụ "Nghiên
cứu lập dư báo khai thác cá biển và một số loài
đặc sản biển Việt Nam, giai đoạn 2006-2010", Tài
liệu lưu tại Viện Nghiên cứu Hải Sản, Hải Phòng
(2005).
[9] K. I. Stergiou, E. D. Christou, et al, Modelling and
forecasting monthly fisheries catches: comparison
of regression, univariate and multivariate time
series methods, Fisheries Research 29(1), (1997),
55-95.
Đ. Bộ và nnk. / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiên và Công nghệ 27, Số 3S (2011) 1-7
7
Application GIS technology for mapping Tuna fishing ground
forecasting of longline gear in Vietnamese seawater,
period of time 2000-2010
Doan Bo

1
, Nguyen Duy Thanh
2
, Chu Tien Vinh
2
, Nguyen Viet Nghia
2

1
Faculty of Hydro-Meteorology and Oceanography, VNU University of Science,
334 Nguyen Trai, Hanoi, Vietnam
2
Research Institute for Marine Fisheries, 224 Lelai, Haiphong

Recent years, maping forecasting for tuna (big eyes tuna and yellow fins tuna) fishing grounds
have based upon fisheries data of longline gear which were collected through different projects from
the period of time from 1996 to 2010, these data resouces have been restoring at the Research Institute
For Marine Fisheries (RIMF). Both univariate time series models and overlapping organized maps
method were used in order to identify tuna fishing grounds by using geographical information system
(GIS) tecnology based upon fisheries data of the catch per unit of effort (CPUE). In case, the CPUE
was seemed to be principal index for pointed out where the potential areas of high concentration for
tuna and evaluated the spatial distribution patterns of this species by season and time series. The
spatial distribution patterns were equally limitted by the distance between longitute and latitute (30 by
30 nautical mile). The results of the fishing ground forecasting of tuna species in recent years
reproduced main fishing grounds of this species. In addition, this results are comprehensively
evaluated about changing trend both spatial distribution and time series simultaneously. Futhermore,
review the results of this special subject in the period from 2000 to 2010 will be not only bring
catching efficiency at that time but also it is significantly providing scientific information bases for
fishing guidance and forecasting futher.
Keywords: GIS technology, Fishing ground forecasting, Longline gear.