Báo cáo nghiên cứu khoa học " Một số kết quả thử nghiệm dự báo ngư trường khai thác cho nghề câu vàng tại vùng biển xa bờ miền Trung " ppt

TạpchíKhoahọcĐHQGHN,KhoahọcTựnhiênvàCôngnghệ26,Số3S(2010)302‐309
302
_______
Một số kết quả thử nghiệm dự báo ngư trường khai thác
cho nghề câu vàng tại vùng biển xa bờ miền Trung
Đoàn Bộ
1,
*, Phạm Văn Huấn
1
, Lê Hồng Cầu
2
, Nguyễn Viết Nghĩa
2
,
Nguyễn Duy Thành
2
, Bùi Thanh Hùng
2
, Nguyễn Văn Hướng
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 11 tháng 8 năm 2010
Tóm tắt. Mô hình dự báo ngư trường cho các nghề khai thác xa bờ ở vùng biển miền Trung được
xây dựng trên cơ sở xác lập mối tương quan cá-môi trường. Tương quan này được cụ thể hóa bằng
phương trình hồi quy nhiều biến giữa năng suất khai thác của nghề (CPUE) với các đặc trưng cấu
trúc nhiệt biển (các yếu tố môi trường) và năng suất sinh học bậc thấp (nguồ

n thức ăn). Dự báo có
thể được triển khai theo các quy mô không gian và thời gian tùy chọn. Đã thực hiện phân tích và
dự báo 26 đặc trưng cấu trúc nhiệt biển và năng suất sinh học bậc thấp quy mô trung bình tháng
trên từng ô lưới 0,5 độ kinh vĩ tại vùng biển xa bờ miền Trung, làm cơ sở dữ liệu đầu vào cho mô
hình dự báo ngư trường. Cũng đã triển khai thử nghiệm dự báo ngư trường nghề
câu vàng trong 6
tháng đầu năm 2009 với quy mô nêu trên. Kết quả cho thấy số dự báo đạt yêu cầu trở lên chiếm
trên 70% (cao nhất 88,67% trong tháng 4-2009), trong đó số ô lưới có dự báo đạt loại khá trở lên
chiếm trên 50%, loại tốt chiếm từ 26 đến 44%.
Từ khóa: Dự báo ngư trường, Nghề câu vàng, Vùng biển xa bờ.
1. Mở đầu
∗
Vươn khơi khai thác xa bờ với các loại
nghề chủ yếu là câu vàng, lưới rê và lưới vây đã
và đang được sự khuyến khích đầu tư của Nhà
nước và hiện đã trở thành các hoạt động phổ
biến của ngư dân, nhất là ở các tỉnh Bình Định,
Phú Yên và Khánh Hòa. Đối tượng khai thác
chính của các nghề nêu trên là nhóm cá nổi lớn
đại dương, trong đó có một số loài thuộc họ cá
thu ngừ (Scombridae
) như cá ngừ vây vàng
(
∗
Tác giả liên hệ. ĐT: 84-4-35586898.
E-mail:

Thunnus albacares), cá ngừ mắt to (Thunnus
obesus
), cá ngừ vằn (Katsuwonus pelamis) rất

có giá trị kinh tế. Theo số liệu của Tổng cục
Thống kê, trong 5 tháng đầu năm 2010 sản
lượng khai thác cá ngừ của tỉnh Bình Định và
Phú Yên đã đạt cỡ 7300 tấn [1], tương đương
giá trị gần 1000 tỷ đồng.
Cho đến nay, ở Việt Nam hoạt động khai
thác cá biển nói chung và khai thác xa bờ nói
riêng vẫn chủ yếu dựa trên kinh nghiệm của
ngư dân nên sản lượ
ng khai thác không ổn định,
đầu tư cho sản xuất kém hiệu quả, nhất là trong
vài ba năm gần đây khi giá nhiên liệu và giá sản
Đ.Bộvànnk./TạpchíKhoahọcĐHQGHN,KhoahọcTựnhiênvàCôngnghệ26,Số3S(2010)302‐309
303
phẩm khai thác có những biến động không
lường trước. Điều này cho thấy hoạt động khai
thác xa bờ không chỉ đòi hỏi về đầu tư trang
thiết bị kỹ thuật và lực lượng lao động phù hợp
mà còn rất cần sự đóng góp của khoa học nghề
cá, trong đó dự báo ngư trường khai thác xa bờ
là một yêu cầu cấp thiết.
Bài báo này giới thiệu một số k
ết quả thử
nghiệm dự báo ngư trường khai thác tại vùng
biển xa bờ miền Trung (6
O
N-17
O
N, 107
O

E-
117
O
E) cho nghề câu vàng, một loại nghề mặc
dù mới được du nhập vào Việt Nam trong vài
chục năm gần đây nhưng đã trở thành một trong
những nghề chính của hoạt động khai thác xa
bờ. Đây cũng là một trong những kết quả
nghiên cứu của đề tài cấp Nhà nước
KC.09.14/06-10 ″Ứng dụng và hoàn thiện qui
trình công nghệ dự báo ngư trường phục vụ
khai thác hải sản xa bờ
” thuộc Chương trình
Khoa học Công nghệ Biển KC.09/06-10.
2. Phương pháp và tài liệu sử dụng
2.1. Xây dựng mô hình dự báo
Theo nguyên lý tự nhiên, giữa nguồn lợi cá
và các yếu tố môi trường biển có tồn tại mối
liên quan nhất định. Mặc dù có những đặc điểm
phức tạp trong phân bố và biến động các đàn cá
xa bờ và những hạn chế về chuỗi dữ liệu ″môi
trường-ngh
ề cá”, song đây là cách tiếp cận
khách quan và tốt nhất, là cơ sở và định hướng
cho việc nghiên cứu xây dựng mô hình dự báo
ngư trường khai thác xa bờ hiện nay ở nước ta.

Trên thực tế, các khu vực có khả năng tập
trung cá (nơi có những điều kiện môi trường
thuộc pha thuận) được xem là ngư trường khai

thác có thể cho hiệu quả cao [2, 3]. Nó được thể
hiện thông qua quy mô của quá trình khai thác,
trong đó sản l
ượng (C) hoặc năng suất đánh bắt
(CPUE) là các đặc trưng chủ yếu (ở nghiên cứu
này đã sử dụng CPUE, bởi nó loại trừ được sự
khác biệt tương đối của việc đầu tư sản xuất).
Trên cơ sở các nghiên cứu sinh học, sinh
thái một số loài cá nổi lớn đại dương (cá ngừ) là
đối tượng khai thác chính của nghề cá xa bờ,
thấy rằng các đặ
c trưng cấu trúc thẳng đứng và
nằm ngang của trường nhiệt biển và nguồn thức
ăn có vai trò quan trọng nhất, ảnh hưởng trực
tiếp đến tập tính của những đối tượng này [2- 4].
Thực chất các đặc trưng cấu trúc nhiệt biển
(như nhiệt độ và gradien nhiệt bề mặt, độ dày
lớp đồng nhất, độ dày và gradien nhiệt lớp đột
biến, độ sâu m
ột số mặt đẳng nhiệt đặc trưng )
là hậu quả tác động tổng hợp của các quá trình
khí tượng, thủy văn biển ở mọi quy mô, do đó
mối quan hệ “cá-nhiệt biển và thức ăn” cũng
phản ánh được hầu hết các mối quan hệ “cá-môi
trường”. Hiện tại chúng ta đã có những mô hình
phân tích và dự báo trường nhiệt biển cho kết
quả khá tốt [2], song lại chưa có các d
ự báo
phân bố và biến động nguồn thức ăn của các
loài cá xa bờ nên chúng tôi đã thay thế đặc

trưng này bằng năng suất sinh học sơ cấp, là
yếu tố hiện cũng đã có các mô hình dự báo [5].
Như vậy, mối quan hệ “cá-môi trường” nói
chung được cụ thể hóa bằng mối quan hệ giữa
CPUE với các đặc trưng cấu trúc nhiệt biển và
năng suất sinh học bậ
c thấp. Phương pháp phân
tích tương quan nhiều biến là công cụ hiệu quả
được sử dụng để đánh giá định lượng mối quan
hệ nêu trên, từ đó xây dựng được các dự báo
ngư trường khi có được các dự báo môi trường.
Phuơng trình hồi quy có dạng:
∑
=
+=
m
i
ii
XAACPUE
1
0
.
(1)
trong đó, CPUE (biến phụ thuộc) là năng suất
khai thác (đối với nghề câu vàng tính bằng
kg/100 lưỡi câu); A
0
, A
i
– các hệ số (được tìm

theo phương pháp bình phương nhỏ nhất), m –
số lượng các biến độc lập, X
i
- các biến độc lập,
Đ.Bộvànnk./TạpchíKhoahọcĐHQGHN,KhoahọcTựnhiênvàCôngnghệ26,Số3S(2010)302‐309
304

bao gồm một số đặc trưng cấu trúc nhiệt biển và
năng suất sinh học bậc thấp (bảng 1). Các đặc
trưng này được tính theo các phương pháp
chuẩn và thông dụng trong hải dương học [6],
riêng năng suất sinh học bậc thấp được tính
theo mô hình chu trình chuyển hóa Nitơ [5].
Bảng 1. Một số đặc trưng cấu trúc nhiệt biển và năng suất sinh học bậc thấp
TT Ký hiệu Đơn vị đo Các đặc trưng cấu trúc nhiệt biển và năng suất sinh học bậc thấp
1 T0
O
C Nhiệt độ nước biển bề mặt
2 Ano
O
C Dị thường nhiệt độ nước biển bề mặt
3 H0 m Độ dày lớp tựa đồng nhất trên
4 T1
O
C Nhiệt độ biên dưới lớp đột biến
5 H1 m Độ sâu biên dưới lớp đột biến
6 H0H1 m Độ dày lớp đột biến
7 Gradz
O
C /m Gradien trung bình của nhiệt độ trong lớp đột biến

8 H15 m Độ sâu mặt đẳng nhiệt 15
O
C
9 H20 m Độ sâu mặt đẳng nhiệt 20
O
C
10 H24 m Độ sâu mặt đẳng nhiệt 24
O
C
11 H15-20 m Khoảng cách 2 mặt đẳng nhiệt 15-20
O
C
12 H20-24 m Khoảng cách 2 mặt đẳng nhiệt 20-24
O
C
13 Grad0
O
C /10km Gradien cực đại theo phưong ngang nhiệt bề mặt
14 Grad25
O
C /10km Gradien cực đại theo phưong ngang nhiệt tầng 25m
15 Grad50
O
C /10km Gradien cực đại theo phưong ngang nhiệt tầng 50m
16 Grad75
O
C /10km Gradien cực đại theo phưong ngang nhiệt tầng 75m
17 Grad100
O
C /10km Gradien cực đại theo phưong ngang nhiệt tầng 100m

18 Grad150
O
C /10km Gradien cực đại theo phưong ngang nhiệt tầng 150m
19 TV mg-tươi/m
3
Sinh khối thực vật nổi trung bình trong lớp quang hợp
20 DV mg-tươi/m
3
Sinh khối động vật nổi trung bình trong lớp quang hợp
21 ToTV g-tươi/m
2
Tổng sinh khối thực vật nổi trong cột nước thiết diện 1m
2
lớp quang hợp
22 ToTV g-tươi/m
2
Tổng sinh khối động vật nổi trong cột nước thiết diện 1m
2
lớp quang hợp
23 NNSC mgC/m
3
/ngày Năng suất sinh học sơ cấp trung bình trong lớp quang hợp
24 NSTC mgC/m
3
/ngày Năng suất sinh học thứ cấp trung bình trong lớp quang hợp
25 ToNSSC gC/m
2
/ngày Tổng năng suất sinh học sơ cấp trong cột nước thiết diện 1m
2
lớp quang hợp

26 ToNSTC gC/m
2
/ngày Tổng năng suất sinh học thứ cấp trong cột nước thiết diện 1m
2
lớp quang hợp

2.2. Tài liệu sử dụng
Với mục đích xây dựng dự báo ngư trường
nghề câu vàng tại vùng biển xa bờ miền Trung
(6
O
N-17
O
N, 107
O
E-117
O
E) theo quy mô trung
bình tháng và lưới 0,5 độ kinh vĩ, đã sử dụng 4
nguồn số liệu sau:
1) Số liệu CPUE nghề câu vàng được lấy từ
cơ sở dữ liệu nguồn lợi và cá (VietfishBase) của
Viện Nghiên cứu Hải Sản. Với gần 15000 lượt
trạm câu có được trên vùng biển nghiên cứu từ
năm 2000 đến nay, bao gồm số liệu các chuyến
khảo sát (Survey), giám sát (Observer) và sổ
nhật ký khai thác (Logbook), đã tiến hành xử
lý
và tính toán CPUE theo quy mô nêu trên, giá trị
quy về tâm ô.

2) Số liệu nhiệt độ nước biển được lấy từ cơ
sở dữ liệu hải dương học của Bộ môn Hải
dương học, Trường Đại học Khoa học Tự
nhiên, ĐHQG Hà Nội (chủ yếu từ nguồn WOA-
2008, có bổ sung số liệu khảo sát hiện có của
Việt Nam). Với hơn 50000 số liệu nhiệt
độ
nước biển đo ở các vị trí và độ sâu khác nhau
trên vùng biển nghiên cứu, đã tiến hành phân
tích và tính toán để có được giá trị nhiệt độ tại
các tầng chuẩn theo quy mô trên, số liệu quy về
tâm ô. Từ số liệu trung gian này đã tiến hành
Đ.Bộvànnk./TạpchíKhoahọcĐHQGHN,KhoahọcTựnhiênvàCôngnghệ26,Số3S(2010)302‐309
305

tính toán 26 đặc trưng cấu trúc nhiệt biển và
năng suất sinh học bậc thấp (như đã nêu trong
bảng 1) cho từng tháng và từng ô lưới.
Hai loại số liệu trên được sử dụng để phân
tích tương quan ″cá-môi trường” và xây dựng
phương trình dự báo dạng (1) cho nghề câu
vàng tại vùng biển nghiên cứu.
3) Số liệu phân tích và dự báo trường 3D
nhiệt biển (quy mô nêu trên, độ sâu theo tầng
chuẩn) trong năm 2009 tại vùng biển nghiên
cứu được thực hiện tại Trung tâm Động lực học
Thủy khí Môi trường, trường Đại học Khoa học
Tự nhiên. Từ số liệu này cũng đã tính toán các
đặc trưng cấu trúc nhiệt biển và năng suất sinh
học bậc thấp và sử dụng làm dữ liệu đầu vào

cho dự báo CPUE nghề câu năm 2009. Một vài
kết quả minh họa cho dự báo các yếu tố môi
trường
được thể hiện trên hình 1.
4) Số liệu CPUE nghề câu vàng trung bình
trên từng ô lưới và từng tháng trong năm 2009
được lấy từ cơ sở dữ liệu VietfishBase. Số liệu
này được sử dụng để kiểm chứng kết quả dự
báo ngư trường nghề câu.
3. Kết quả nghiên cứu
3.1. Phân tích tương quan cá-môi trường
Kết quả chủ yếu phân tích tương quan giữa
CPUE nghề câu với các đặc trưng cấ
u trúc nhiệt
biển và năng suất sinh học bậc thấp (quy mô
trung bình tháng) trong 6 tháng đầu năm 2009
được trình bày trong bảng 2. Có thể thấy hệ số
tương quan chung (R) tuy không cao song cũng
đủ ý nghĩa thống kê để có thể sử dụng phương
trình dạng (1) làm dự báo. Kết quả phân tích
thống kê tập số liệu gần 15000 trạm câu hiện có
trong cơ sở dữ liệu cho thấy, CPUE dao động
khá rộng, từ 0 đến trên 50 kg/100 lưỡi câu,
trong
đó khoảng 80% số trạm có CPUE trên 5
kg/100 lưỡi câu, chủ yếu 10-30 kg/100 lưỡi câu,
số trạm có CPUE dưới 5 kg/100 lưỡi câu chỉ
chiếm 20%. Bởi vậy, sai số tuyệt đối cho phép
của các phương trình hồi quy dao động trên
dưới 5 kg/100 lưỡi câu với độ bảo đảm từ

khoảng 80% trở lên là chấp nhận được.
Bảng 2. Một số đặc trưng phân tích tương quan cá
môi trường đối với nghề câu vàng trong năm 2009
Tháng
(2009)
R
chung
Sai số
cho phép
Độ bảo
đảm (%)
Số số
liệu
Tháng 1 0.59 5.15 78 95
Tháng 2 0.65 5.02 77 144
Tháng 3 0.56 5.44 84 156
Tháng 4 0.58 6.50 91 194
Tháng 5 0.57 5.36 90 144
Tháng 6 0.58 4.24 89 138
3.2. Kết quả thử nghiệm dự báo ngư trường
nghề câu trong năm 2009
Các dự báo được thực hiện qua một thủ tục
tính toán tổng hợp có nhiều tuỳ chọn (tổ hợp
theo nghề và theo các quy mô không gian, thời
gian khác nhau). Kết quả dự báo là bộ số liệu
hàng tháng giá trị CPUE theo nghề và theo các
quy mô dự báo, được xuất ra dưới dạng các file
text có định dạng tương thích với các chương
trình đồ hoạ thông dụ
ng hiện nay.

Minh họa một số kết quả thử nghiệm dự báo
ngư trường nghề câu vàng tại vùng biển xa bờ
miền Trung trong 6 tháng đầu năm 2009 được
thể hiện trên các hình 2, 3, 4.
3.3. Đánh giá và kiểm chứng dự báo
Nguyên tắc chung của việc đánh giá và
kiểm chứng dự báo là so sánh giá trị CPUE dự
báo với giá trị ″thực đo” thu nhận được từ khảo
sát, giám sát hoặc nhật ký khai thác.
Do giá tr
ị CPUE dự báo là trung bình tháng
trên từng ô lưới nên các giá trị ″thực đo” cũng
cần đưa về cùng quy mô. Cũng cần thấy rằng,
thực chất dự báo ngư trường là chỉ ra những
khu vực khai thác có khả năng đạt năng suất
Đ.Bộvànnk./TạpchíKhoahọcĐHQGHN,KhoahọcTựnhiênvàCôngnghệ26,Số3S(2010)302‐309
306
như tính toán, mặt khác năng suất (hoặc sản
lượng) khai thác trên thực tế còn phụ thuộc rất
nhiều vào các điều kiện như phương tiện, trang
thiết bị kỹ thuật, nhân lực nên không thể yêu
cầu dự báo đúng phải có giá trị tương đương
hoặc gần giá trị giá trị ″thực đo”.




Hình 1. Độ sâu mặt đẳng nhiệt 20
O
C tháng 4-2009 (bên trái) và Tổng năng suất sinh học thứ cấp

(gC/m
2
/ngày) trong cột nước thiết diện 1m
2
tầng quang hợp tháng 6-2009.
Hình 2. Thử nghiệm dự báo ngư trường khai thác nghề câu vàng
tại vùng biển xa bờ miền Trung tháng 1 (bên trái) và tháng 2 năm 2009.

Đ.Bộvànnk./TạpchíKhoahọcĐHQGHN,KhoahọcTựnhiênvàCôngnghệ26,Số3S(2010)302‐309
307
Hình 3. Thử nghiệm dự báo ngư trường khai thác nghề câu vàng
tại vùng biển xa bờ miền Trung tháng 3 (bên trái) và tháng 4 năm 2009.


Hình 4. Thử nghiệm dự báo ngư trường khai thác nghề câu vàng
tại vùng biển xa bờ miền Trung tháng 5 (bên trái) và tháng 6 năm 2009.


Đ.Bộvànnk./TạpchíKhoahọcĐHQGHN,KhoahọcTựnhiênvàCôngnghệ26,Số3S(2010)302‐309
308

Để khắc phục điều này, chúng tôi đã căn cứ
vào sai số tuyệt đối cho phép của phương trình
dự báo (trung bình 5 kg/100 lưỡi câu – bảng 2)
và xem xét sự phân phối giá trị CPUE trong tập
gần 15000 số liệu có trong cơ sở dữ liệu, từ đó
đưa ra các tiêu chí đánh giá dự báo là: nếu ô
lưới có giá trị CPUE dự báo và ″thực đo” sai
khác không quá 2,5 kg/100 lưỡi câu thì dự báo
được xem là tốt; từ 2,5-5 kg/100 lưỡi câu - dự

báo khá và 5-7,5 kg/100 lưỡ
i câu - dự báo đạt.
Một số thông tin cơ bản đánh giá kiểm chứng
dự báo ngư trường nghề câu vàng năm 2009
theo các tiêu chí này được cho trong bảng 3.
Bảng 3. Kết quả đánh giá kiểm chứng dự báo ngư
trường nghề câu 6 tháng đầu năm 2009
Sai số
Số ô
lưới
Xếp
loại
Tỷ lệ
%
Lũy kế
tỷ lệ %
Tháng 1-2009. Số ô lưới có số liệu được tra: 92
<2,5 24 Tốt 26,09 26,09
2,5-5 23 Khá 25,00 51,09
5-7,5 18 Đạt 19,57 70,66
Tháng 2-2009. Số ô lưới có số liệu được tra: 133
<2,5 59 Tốt 44,36 44,36
2,5-5 30 Khá 22,56 66,92
5-7,5 18 Đạt 13,53 80,45
Tháng 3-2009. Số ô lưới có số liệu được tra: 114
<2,5 45 Tốt 39,47 39,47
2,5-5 19 Khá 16,67 56,14
5-7,5 16 Đạt 14,04 70,18
Tháng 4-2009. Số ô lưới có số liệu được tra: 132
<2,5 50 Tốt 37,88 37,88

2,5-5 42 Khá 31,82 69,70
5-7,5 25 Đạt 18,94 88,67
Tháng 5-2009. Số ô lưới có số liệu được tra: 105
<2,5 34 Tốt 32,38 32,38
2,5-5 22 Khá 20,95 53,33
5-7,5 20 Đạt 19,05 72,38
Tháng 6-2009. Số ô lưới có số liệu được tra: 117
<2,5 47 Tốt 40,17 40,17
2,5-5 33 Khá 28,21 68,38
5-7,5 19 Đạt 15,38 84,62
Kết quả cho thấy số ô lưới có dự báo đạt
yêu cầu trở lên chiếm trên 70%, cao nhất
88,67% trong tháng 4-2009, số ô lưới có dự báo
đạt loại khá trở lên cũng chiếm trên 50%, trong
đó loại tốt chiếm từ 26 đến 44%. Số ô lưới có
dự báo không đạt chỉ chiếm từ 12 đến 30%.
Những kết quả này mở ra khả năng xây
dựng và sử dụng các phương trình dạng (1) để
thực hiện các d
ự báo ngư trường phục vụ khai
thác hải sản xa bờ, đồng thời cũng cho thấy rõ
tầm quan trọng của việc thu thập, cập nhật các
thông tin, dữ liệu từ sản xuất để kiểm chứng và
hiệu chỉnh dự báo.
4. Kết luận
1. Mối tương quan cá-môi trường được cụ
thể hóa bằng phương trình hồi quy nhiều biến
giữa năng suất khai thác củ
a nghề (CPUE) với
các đặc trưng cấu trúc nhiệt biển (các yếu tố

môi trường) và năng suất sinh học bậc thấp
(nguồn thức ăn). Đây là là cách tiếp cận khách
quan và tốt nhất, là cơ sở và định hướng cho
việc nghiên cứu xây dựng mô hình dự báo ngư
trường khai thác xa bờ hiện nay ở nước ta.
2. Kết quả phân tích tương quan giữa CPUE
nghề câu vàng với 26 đặc trưng cấu trúc nhi
ệt
biển và năng suất sinh học bậc thấp tại vùng
biển xa bờ miền Trung cho thấy, mặc dù hệ số
tương quan chung trong các tháng không cao
(trên dưới 0,6) song cũng đủ ý nghĩa thống kê
để có thể sử dụng phương trình hồi quy làm dự
báo.
3. Kết quả thử nghiệm dự báo ngư trường
cho nghề câu vàng trong 6 tháng đầu năm 2009
tại vùng biển xa bờ miền Trung cho thấy, số ô
lưới (0,5 độ kinh v
ĩ) có dự báo đạt yêu cầu trở
lên chiếm trên 70%, cao nhất 88,67% trong
tháng 4-2009; số ô lưới có dự báo đạt loại khá
trở lên cũng chiếm trên 50%, trong đó loại tốt
chiếm từ 26 đến 44%.
Tài liệu tham khảo
[1] số liệu thống kê ngành
thủy sản 2000-2010.
Đ.Bộvànnk./TạpchíKhoahọcĐHQGHN,KhoahọcTựnhiênvàCôngnghệ26,Số3S(2010)302‐309
309

[2] 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, Tuyển tập nghiên cứu nghề cá biển, T. IV,
Nxb Nông nghiệp (2006) 55.
[3] Đinh Văn Ưu, Đoàn Bộ, Hà Thanh Hương,
Tương quan biến động điều kiện môi trường và
ngư trường nghề câu cá ngừ đại dương ở vùng
biể
n khơi nam Việt Nam, Tạp chí khoa học
ĐHQG HN, tXXI, No3AP (2005) 108.


[4] Ilmo Hela, Taivo Leavastu, Địa lý hải dương
nghề cá (bản dịch từ tiếng Nga của Phạm Thị
Hải Âu), Nxb Đại học và Trung học chuyên
nghiệp, Hà Nội, 1974.
[5] Đoàn Bộ, 2006, Mô hình sinh thái biển và một
số kết quả áp dụng tại vùng biển khơi miền
Trung Việt Nam, Tạp chí khoa học ĐHQG HN,
tXXII, No1AP, tr. 27-33, Hà Nội.
[6]
Phạm Văn Huấn, Tính toán trong hải dương học,
Nxb ĐHQGHN, 2003.


Some expreimental results on fishing ground forecast for
long-line fishery in the offshore waters of Vietnam Centre
Doan Bo
1
, Pham Van Huan

1
, Le Hong Cau
2
, Nguyen Viet Nghia
2
,
Nguyen Duy Thanh
2
, Bui Thanh Hung
2
, Nguyen Van Huong
2

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

The experimental model of the fishing ground forecast in the off-shore waters of Vietnam Centre
has been established basing on the relationship between fish resources and environmental factors. This
relationship was concretized by multi-variate regression equations among CPUE (Catch Per Unit
Efforts) and temperature structures (environmental factors) and primary production (feed sources).
During experiments, 26 environmental factors and primary production were monthly forecasted by
a grid of 0.5 degree, which were applied for fishing ground forecast model. The experimental results
on fishing ground forecast for long-line fishery in the off-shore waters of Vietnam Centre in 2009
showed that acceptable forecasts were about 70.0% (with maximum of 88.7% in April, 2009).
Meanwhile, good forecasts get up to 50 % and excellent forecasts were about 26.0 - 44.0%.
Keywords: Fishing ground forecast, Long-line fishery, Offshore waters.