(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111594787.5 (22)申请日 2021.12.24 (71)申请人 中国水产科 学研究院东海水产研究 所 地址 200090 上海市杨 浦区军工路3 00号 申请人 上海海洋大学 (72)发明人 张衡　韩海斌　杨超　苏冰　 蒋沛雯　 (74)专利代理 机构 上海申浩 律师事务所 31280 代理人 田敏 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06Q 50/02(2012.01) G06F 16/2458(2019.01) G06F 16/26(2019.01)G06F 16/29(2019.01) (54)发明名称 一种基于海洋水文数据的西北太平洋敷网 渔场精准 化识别和预测方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于海洋水文数据的西 北太平洋敷网渔场精准化识别和预测方法， 包括 如下步骤： 将不同鱼种的历史生产数据、 海洋水 文数据进行精细化和可视化， 建立精细化的渔场 与关键水文要素的重要性预测指标体系和参数 识别， 依据水文参数进行围网渔场的精准识别和 预测， 并绘制精细化的渔场位置、 渔场等级和空 间范围。 本发 明采用预测的水文要素并进行可视 化， 可简单方便地呈现渔场海域的海洋环境特征 场， 方便查看； 由于对西北太平洋围网渔场进行 了精细化、 高分辨率的渔场形成规律分析， 并构 建了精准化的渔场预测指标体系， 渔场预测准确 性得到了较大提高； 同时对鲐鱼和沙丁鱼不同鱼 种的中心渔场进行了识别和预测， 有利于提高企 业利润和生产效率。 权利要求书2页 说明书5页 附图2页 CN 114330860 A 2022.04.12 CN 114330860 A 1.一种基于海洋水文数据的西北太平洋敷网渔场精准化识别和预测方法， 其特征在 于， 包括如下步骤： 将不同鱼种的历史生产数据、 海洋水文数据进行精细化和可视化， 建立 精细化的渔场与关键水文要素的重要性预测指标体系和参数识别， 依据水文参数进行围网 渔场的精准识别和预测， 并绘制精细化的渔场位置、 渔场等级和空间范围。 2.根据权利要求1所述的一种基于海洋水文数据的西北太平洋敷网渔场精准化识别和 预测方法， 其特 征在于， 所述识别和预测方法， 包括如下步骤： (a)以最近6年的历史捕捞生产和水文要素数据进行空间可视化匹配分析， 发现西北太 平洋围网渔场的空间变动最大范围为5 ×5个经纬度， 且靠近日本EEZ边界线； 按照水文参数 重要性排序结果为温度等值线密集区>表温>25 m水层逆时针洋流涡旋周边>洋流流速等级 > 叶绿素>25m水层顺时针洋流涡旋周边； (b)采用海洋水文数据可视化平台对当天捕鱼时段的表温、 温度等值线、 25m水层洋流 流向和流速、 叶绿素浓度等进 行精确模拟； 所述海温等值线间隔为0.2℃； 所述洋流的流速、 流向需进行分级设 色； (c)根据不同鱼种的渔场分布进行精准识别； 所述鲐鱼的每月适宜水温范围呈现季节 性波动， 3～5月为10～17℃， 6～8月为13～22℃， 9～11月为10～21℃； 所述沙丁鱼的适宜水 温范围比鲐鱼略高1～2℃； 所述温度范围月间变化范围为2～4℃， 月内变化范围为 1～2℃； 所述温度范围较大， 难以实现精细化渔场预测； (d)为进一步降低渔场范围， 鲐鱼适宜洋流流速箭头颜色为绿色和蓝色， 对应流速为 0.1～0.5m/s； 所述沙丁鱼适宜洋流流速高于鲐鱼， 流速箭头颜色为绿色和黄色以及橙色， 对应流速为0.3～1.2m/s， 所述洋流等级设色见图2； 所述洋流参考25m水层， 不宜参考表层 洋流； (e)所述鲐鱼渔场离逆时针旋涡中心更近， 平均距离约30海里； 而沙丁鱼渔场离逆时针 旋涡较远， 平均距离约45海里； (f)根据不同月份西北太平洋围网中心渔场的位置有所不同， 在渔汛早期4～8月位于 洋流流速较高区、 水温密集区的偏高区域附近； 在渔汛末期9～11月位于洋流流速偏低区、 水温密集区的偏低区域； (g)根据建立好的渔场预测指标系统和识别方法， 每天根据当地时间18点的海洋水温 要素预测图， 绘制鲐鱼和沙丁鱼的渔场位置和空间范围； 所述中心渔场空间范围一般以椭 圆形或长圆形为主。 3.根据权利要求1所述的一种基于海洋水文数据的西北太平洋敷网渔场精准化识别和 预测方法， 其特征在于， 所述水文参数包括水温等值线、 洋流旋涡方向和洋流箭头颜色等 级。 4.根据权利要求2所述的一种基于海洋水文数据的西北太平洋敷网渔场精准化识别和 预测方法， 其特征在于， 所述步骤(a)中的西北太平洋围网渔场的空间变动范围每年有 所变 化， 有些年份为5 ×5个经纬度， 有 些年份为2 ×4个经纬度； 所述渔场有 些年份距离边界线不 超过75海里， 有些年份达 到180海里， 但总体不超过20 0海里。 5.根据权利要求2所述的一种基于海洋水文数据的西北太平洋敷网渔场精准化识别和 预测方法， 其特征在于， 所述步骤(b)中的洋流首选25 m水层的洋流流速和空间分布， 也可以 选50m水层洋流作为参考， 所述洋流按照蓝 色、 绿色、 黄 色、 橙色和红色等箭头颜色等级为分权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114330860 A 2类标准； 所述叶绿素浓度以中等浓度为佳。 6.根据权利要求2所述的一种基于海洋水文数据的西北太平洋敷网渔场精准化识别和 预测方法， 其特征在于， 所述步骤(c)中的水温指标主要参考水温等值线密集区， 在密集区 的附近均可能形成渔场； 所述不同鲐鱼和沙丁鱼的渔场适宜水温密集区的空间位置在大多 数时段并不相同。 7.根据权利要求2所述的一种基于海洋水文数据的西北太平洋敷网渔场精准化识别和 预测方法， 其特征在于， 所述步骤(d)中的鲐鱼渔场适宜的洋流一般位于蓝 色或蓝绿色洋流 附近较好； 沙丁鱼渔场适宜的洋流 箭头以黄色为主， 在夏季则以黄色和橙色产量更高。 8.根据权利要求2所述的一种基于海洋水文数据的西北太平洋敷网渔场精准化识别和 预测方法， 其特征在于， 所述步骤(e)中的鲐鱼和沙丁鱼渔场离逆时针涡旋的距离不宜过 远， 且中心渔场不在顺时针涡旋中心附近 。 9.根据权利要求2所述的一种基于海洋水文数据的西北太平洋敷网渔场精准化识别和 预测方法， 其特征在于， 所述步骤(f)中的渔场识别需结合水温线的密集区和洋流的流速和 流向共同确定， 以提升中心渔场的精准度。 10.根据权利要求2所述的一种基于海洋水文数据的西北太平洋敷网渔场精准化识别 和预测方法， 其特征在于， 所述步骤(g)中的渔场等级 可分为三级： 好渔场、 较好渔场和一般 渔场， 非渔场需避开； 所述渔场面积主要根据上述方法进行识别和预测， 椭圆形面积大小代 表渔场预报面积。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114330860 A 3