Báo cáo nghiên cứu khoa học " XÂY DỰNG MÔ HÌNH DỰ BÁO NGƯ TRƯỜNG KHAI THÁC HẢI SẢN XA BỜ "

Chia sẻ: Nguyen Nhi | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:0

Thêm vào BST

Báo xấu

73
lượt xem 8
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Mô hình dự báo ngư trườ (6-17oN, o 107-117 E) được xây dự giữa năng suất khai thác theo nghề vớ 26 đặc trưng cấu trúc vừa và nhỏ của trường nhiệt biển và năng suất sinh học quần xã sinh vật nổ ồi quy nhận đượ ý nghĩa thống kê để ự báo.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Báo cáo nghiên cứu khoa học " XÂY DỰNG MÔ HÌNH DỰ BÁO NGƯ TRƯỜNG KHAI THÁC HẢI SẢN XA BỜ "

Hội nghị Khoa học và Công nghệ biển toàn quốc lần thứ V - Tiểu ban Khí tượng, Thủy văn và Động lực học biển XÂY DỰNG MÔ HÌNH DỰ BÁO NGƯ TRƯỜNG KHAI THÁC HẢI SẢN XA BỜ Đoàn Bộ1, Nguyễn Minh Huấn1, Lê Hồng Cầu2 2 , Bùi Thanh Hùng2, Nguyễn Duy Thành2 2 , Nguyễn Văn Hướng2 1 Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, ĐHQGHN, 334 Nguyễn Trãi, Hà Nội 2 Viện Nghiên cứu Hải Sản, 224 Lê Lai, Hải Phòng Email: bodv@vnu.edu.vn Tóm tắt (6-17oN, Mô hình dự báo ngư trườ o 107-117 E) được xây dự giữa năng suất khai thác theo nghề vớ 26 đặc trưng cấu trúc vừa và nhỏ của trường nhiệt biển và năng suất sinh học quần xã sinh vật nổ ồi quy nhận đượ ý nghĩa thống kê để ự báo. ụ ối vớ ăng suất khai thác trên toàn vùng biển phần lớn đều đạt trên 5kg/100 lưỡ , phản ánh đúng quy luật cơ bản và phổ biển của bức tranh biến động ngư trường vùng biể . Kiểm chứng các dự báo theo nguồn số liệu nhật ký khai thác cho thấy số dự báo đạt yêu cầu trở lên chiếm trên 50%, đa phần 60-70%, trong đó số dự báo loại khá và tốt chiếm trên 40%. FORECAST MODEL FOR FISHING GROUNDS IN THE OFFSHORE WATERS Abstract Monthly forecasting models for fishing grounds in the off-shore waters of central Vietnam have developed by multi-variate correlation analysis between CPUE and the 26 monthly structural characteristics of sea temperature and primary productivity on the 0.5 degree long-latitude grid cell. The basic characteristics of the analysis showed that the received correlation regression equation ensures statistical significance for use in prediction. The monthly forecast results for long -line fishery in 2010 under the established regression equation shows that CPUE of the fishery thr oughout the arears attains higher 5 kg/100 hooks and higher in the winter caching season, that reflects the fundamental and popular law of the off-shore fishing grounds. I. Ở Việt Nam, cá ngừ đại dương là mặt hàng quan trọng chiếm vị trí thứ 3 trong cơ cấu hàng xuất khẩu thuỷ hải sản (sau tôm và cá tra) tới hơn 60 nước trên thế giới. Đây là loài đặc hải sản có giá trị kinh tế cao và là đối tượng khai thác chính của các nghề câu vàng, lưới rê và lưới vây tại vùng biển xa bờ miền Trung và giữa Biển Đông (XBMT&GBĐ). Chính vì vậy (ngoài nguyên nhân nguồn lợi cá gần bờ đã và đang bị khai thác quá mức), trong chiến lược phát triển ngành thuỷ sản, Nhà nước vẫn xác định mục tiêu ưu tiên phát triển các nghề đánh bắt xa bờ, tiến tới vươn ra các ngư trường quốc tế, đồng thời đã chọn cá ngừ đại dương là một trong những đối tượng hàng đầu để phát triển nghề khai thác xa bờ [2]. Vươn khơi khai thác xa bờ 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 và các doanh nghiệp, nhất là ở các tỉnh Bình Định, Phú Yên và Khánh Hòa. Mặc dù đã có được vị trí nhất định trong cơ cấu ngành nghề khai thác biển, song hoạt động khai thác xa bờ cho đến nay vẫn chủ yếu dựa trên kinh nghiệm 11
Tiểu ban của ngư dân nên sản lượng 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 phẩm khai thác có những biến động không lường trước. Điều này khẳng định khai thác hải sản, trong đó khai thác các xa bờ nói riêng không chỉ đòi hỏi về đầu tư trang thiết bị kỹ thuật, lực lượng lao động và năng lực quản lý phù hợp mà còn rất cần sự đóng góp của khoa học nghề cá, trong đó dự báo ngư trường xa bờ là vấn đề rất cần thiết. Bài báo này giới thiệu mô hình thống kê và một số kết quả mới nhất dự báo ngư trường nghề câu vàng cá ngừ đại dương tại vùng biển XBMT&GBĐ trong năm 2010. Đây là loại nghề mới xuất hiện ở Việt Nam vài chục năm gần đây, nhưng đã nhanh chóng phát triển và trở thành nghề khai thác cá xa bờ chính với các đối tượng khai thác chủ yếu là cá ngừ vây vàng (Thunnus albacares) và cá ngừ mắt to (Thunnus obesus) có giá trị kinh tế cao. Như đã biết, một trong những đặ ịnh lượng cho ngư trường chính là năng suất đánh bắt (CPUE). Phương pháp nghiên cứu thừa nhận nguyên lý giữa ngư trường (CPUE) và các yếu tố môi trường tồn tại mối quan hệ mang tính quy luật. Trên thực tế, những khu vực có điều kiện môi trường thuộc pha thuận đều là nơi có khả năng tập trung cá và được xem là ngư trường khai thác cho hiệu quả cao [6, 7]. Trên cơ sở các nghiên cứu sinh học, sinh thái các đối tượng khai thác chính của nghề câu vàng, thấy rằng các đặc 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. Ví dụ, phần lớn thời gian hoạt động của cá ngừ vây vàng và cá ngừ mắt to vùng biển khơi nhiệt đới là ở lớp nước có nhiệt độ trên 15oC, trong đó nhiệt độ thích hợp từ 20- 24oC [7, 10], bởi vậy độ sâu các mặt đẳng nhiệt 15oC, 20oC, 24oC cũng như độ dày lớp nước có nhiệt độ trong khoảng 20-24oC là những yếu tố môi trường mang ý nghĩa sinh học. Tương tự, chúng ta có thể nhận thấy các cấu trúc vừa và nhỏ như lớp đồng nhất trên, lớp đột biến, các đới front, dị thường nhiệt... cũng chính là các yếu tố môi trường-sinh học rất có ý nghĩa không chỉ đối với chính các đối tượng cá ngừ mà còn có ý nghĩa xác định vùng phân bố thức ăn của chúng. Thực chất các đặc trưng cấu trúc nhiệt biển nêu trên 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 “ngư trường - môi trường”. Phương pháp phân tích tương quan nhiều biến là công cụ hiệu quả được sử dụng để đánh giá định lượng mối quan hệ này qua phuơng trình hồi quy có dạng: m CPUE A0 Ai . X i , i1 trong đó CPUE (năng suất khai thác của nghề câu vàng, tính bằng kg/100 lưỡi câu) là biến phụ thuộc; A0 và Ai (i=1..m) – các hệ số hồi quy (được tìm bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất với việc sử dụng thuật toán khử đuổi Gauss giải hệ phương trình đại số tuyến tính), Xi (i=1..m) – các biến độc lập, bao gồm m các 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 [3 ) được tính theo [9] , không . sinh học theo các quy mô định trước (trung bình tuần, tháng... trên các ô lưới c . 12
Hội nghị Khoa học và Công nghệ biển toàn quốc lần thứ V - Tiểu ban Khí tượng, Thủy văn và Động lực học biển Bảng 1. Một số đặc trưng cấu trúc nhiệt biển và năng suất sinh họ TT Ký hiệu Đơn vị đo Các yếu tố O 1 T0 C Nhiệt độ nước biển bề mặt O 2 Ano C Dị thường nhiệt độ nước biển bề mặt 3 H0 m Độ dày lớp tựa đồng nhất trên O 4 T1 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 O 7 Gradz C/m Gradien trung bình của nhiệt độ trong lớp đột biến Độ sâu mặt đẳng nhiệt 15OC 8 H15 m Độ sâu mặt đẳng nhiệt 20OC 9 H20 m Độ sâu mặt đẳng nhiệt 24OC 10 H24 m Khoảng cách 2 mặt đẳng nhiệt 15-20OC 11 H15-20 m Khoảng cách 2 mặt đẳng nhiệt 20-24OC 12 H20-24 m mg-tươi/m3 13 TV Sinh khối thực vật nổi trung bình trong lớp quang hợp mg-tươi/m3 14 DV Sinh khối động vật nổi trung bình trong lớp quang hợp g-tươi/m2 15 ToTV Tổng sinh khối thực vật nổi trong cột nước thiết diện 1m2 lớp quang hợp 2 16 ToDV g-tươi/m Tổng sinh khối động vật nổi trong cột nước như trên mgC/m3/ngày Năng suất sơ cấp trung bình trong lớp quang hợp 17 NNSC mgC/m3/ngày Năng suất thứ cấp trung bình trong lớp quang hợp 18 NSTC gC/m2/ngày 19 ToNSC Tổng năng suất sơ cấp trong cột nước như trên gC/m2/ngày 20 ToNTC Tổng năng suất thứ cấp trong cột nước như trên O 21 Grad0 C/10km Gradien cực đại theo phưong ngang nhiệt bề mặt O 22 Grad25 C/10km Gradien cực đại theo phưong ngang nhiệt tầng 25m O 23 Grad50 C/10km Gradien cực đại theo phưong ngang nhiệt tầng 50m O 24 Grad75 C/10km Gradien cực đại theo phưong ngang nhiệt tầng 75m O 25 Grad100 C/10km Gradien cực đại theo phưong ngang nhiệt tầng 100m O 26 Grad150 C/10km Gradien cực đại theo phưong ngang nhiệt tầng 150m Để xây dựng phương trình hồi quy và sử dụng làm phương trình dự báo ngư trường nghề câu vàng tại vùng biển XBMT&GBĐ (6ON-17ON, 107OE-117OE) theo quy mô trung bình tháng, đã sử dụng 2 loại số liệu sau: 1) Các giá trị CPUE nghề câu vàng trung bình tháng trên từng ô lưới 0,5 độ kinh vĩ, được chiết ra từ cơ sở dữ liệu nghề cá xa bờ của Viện Nghiên cứu Hải Sản, trong đó có gần 15000 lượt trạm câu thu được từ năm 2000 đến nay trong các chuyến khảo sát (Survey), giám sát (Observer) và sổ nhật ký khai thác (Logbook) tại vùng biển nghiên cứu [1]. nghề câu, được lấy ra từ cơ sở dữ liệu hải dương học của Bộ môn Hải dương học, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, ĐHQG Hà Nội [1], gồm hơn 50000 lượt trạm đo nhiệt độ nư tháng và từng ô lưới. yếu tố môi trường quy mô trung bình tháng trên các ô lưới 0,5 độ kinh vĩ. 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 hồi quy làm dự báo. Kết quả phân tích thống kê tập số liệu gần 15000 trạm câu 13
Tiểu ban 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/10 - 8,5 kg/100 lưỡi câu với độ bảo đảm từ khoảng 70% trở lên là chấp nhận được. Bảng 2. Tổng hợp thông tin cơ bản phân tích tương quan cá-môi trường trung bình tháng của nghề câu Tháng R Sai số Độ bảo Số số Tháng R Sai số Độ bảo Số số chung cho phép đảm (%) liệu chung cho phép đảm (%) liệu Tháng 1 0,60 5,61 78 99 Tháng 7 0,57 7,48 78 157 Tháng 2 0,56 5,50 77 132 Tháng 8 0,55 7,73 88 136 Tháng 3 0,51 7,69 83 131 Tháng 9 0,54 7,83 84 141 Tháng 4 0,55 6,78 70 85 Tháng 10 0,45 7,36 86 145 Tháng 5 0,50 8,57 92 159 Tháng 11 0,67 4,85 75 96 Tháng 6 0,55 6,42 85 143 Tháng 12 0,58 8,03 93 133 Trường 3D nhiệt độ nước &GBĐ được triển khai dự báo tại Trung tâm Động lực học Thủy khí Môi trường, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, ĐHQGHN bằng mô hình GHER-3D dự báo các trường hải dương [8] do chính Trung tâm phát triển, kết hợp với mô hình đồng hoá số liệu từ cơ sở dữ liệu MODAS (Modular Ocean Data Assimilation) của Phòng thí nghiệm nghiên cứu Hải quân Hoa Kỳ (Naval Research Laboratory -NRL) [11 . 1. Có thể thấ ến động ngư trường nghề câu trong năm 2010 như sau: nh 1a: báo ngư trường nghề - - ) 14
Hội nghị Khoa học và Công nghệ biển toàn quốc lần thứ V - Tiểu ban Khí tượng, Thủy văn và Động lực học biển 1b: báo ngư trường nghề - - ) 1c: báo ngư trường nghề - - ) - Từ tháng 1 đến tháng 5, ngư trường chủ yếu tập trung ở phía bắc vùng biển nghiên cứu (bắc vĩ tuyến 11-12oN) và thiên lệch nhiều hơn về phía đông kinh tuyến 111-112oE. Sang tháng 6, ngư trường có sự phân tán hơn và kể từ tháng 7 xu thế dịch chuyển về phía nam và thiên lệch sang phía đông vùng biển thể hiện tương đối rõ. - Năng suất khai thác trên toàn vùng biển phần lớn đều đạt trên 5kg/100 lưỡi câu, rất ít ô lưới có giá trị dưới mức này. Trong các tháng đầ 1đ ụ bắc 2010) năng suất thường đạt trong khoảng 10-30 kg/100 lưỡi câu, chủ yếu 15-20 kg/100 lưỡi câu, cao hơn những tháng ở vụ . 15
Tiểu ban 1d: báo ngư trường nghề - 8-2010 ) 1e: báo ngư trường nghề - - ) 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 lưỡi câu - dự báo đạt. t - 40%. Mặc dù còn có những vấn đề cần khắc phục, song kết quả dự báo ngư trường nghề câu trong năm 2010 như đã nêu đã phản ánh đúng quy luật cơ bản và phổ biển của bức tranh biến động ngư trường vùng biển XBMT&GBĐ. Điều này cũng thống nhất với các kết quả tổng hợp từ số liệu thống kê trước đây và kinh nghiệm của ngư dân là: vào vụ bắc, ngư trường thường phân bố ở phía bắc vùng biển và có năng suất đánh bắt cao hơn vụ nam [4, 5]. 16
Hội nghị Khoa học và Công nghệ biển toàn quốc lần thứ V - Tiểu ban Khí tượng, Thủy văn và Động lực học biển 1. XBMT&GBĐ trong 26 đặc trưng cấu trúc nhiệt biển và năng suất sinh học dự báo. , phản ánh đúng quy luật cơ bản và phổ biển của bức tranh biến động ngư trường vùng biển XBMT&GBĐ. 1. ,“ ”, .09.14/06-10, Thông tin (2010). 2. Bộ Thủy sản, “Báo cáo tình hình khai thác, chế biến và tiêu thụ cá ngừ đại dương ở Việt Nam, định hướng mục tiêu và một số giải pháp phát triển đến năm 2020”, Tài liệu lưu tại Viện Nghiên cứu Hải Sản (2005). 3. Phạm Văn Huấn, “Phương pháp thống kê trong hải dương học”, Nxb Đại học Quốc gia Hà Nội, Hà Nội (2003). 4. Đào Mạnh Sơn và CTV, “Báo cáo tổng kết đề tài: Nghiên cứu trữ lượng và khả năng khai thác nguồn lợi cá nổi (chủ yếu là cá ngừ vằn, ngừ vây vàng và ngừ mắt to) và hiện trạng cơ cấu nghề nghiệp khu vực biển xa bờ miền Trung và Đông Nam Bộ”, , Hải Phòng (2005). 5. , “Hiện trạng nguồn lợi và tình hình khai thác cá ngừ đại dương ở Việt Nam”, Tạp chí Thủy sản , 2005. 6. Lê Đức Tố, Đinh Văn Ưu, Đoàn Bộ, Phạm Văn Huấn, “Khả năng dự báo cá khai thác ở các vùng biển Việt Nam”, Tuyển tập Hội nghị khoa học công nghệ biển toàn quốc lần thứ 4, Tập 2: Sinh học, nguồn lợi, sinh thái, môi trường biển... TT KHTN & CNQG (1999), tr. 1186-1199. 7. Đinh Văn Ưu, Đoàn Bộ và ctv, “Tương quan biến động điều kiện môi trường và ngư trường nghề câu cá ngừ đại dương ở vùng biển khơi nam Việt Nam”, Tạp chí Khoa học ĐHQGHN, tXXI, No3AP (2005), tr. 108-117. 8. Đinh Văn Ưu và CTV, “Nghiên cứu cấu trúc ba chiều nhiệt muối và hoàn lưu Biển Đông và các ứng dụng”, Báo cáo tổng kết đề tài KHCN-06-02, Thông tin (2001). 9. Doan Bo, “A model for nitrogen transformation cycle in marine ecosystem”, Proceedings Extended Abstracts Volume, Theme 1, Session 3: Biogeochemical Cycling and Its Impact on Global Climate Change, 6Th IOC/WESTPAC International Scientific Symposium, 19-23 April 2004, Hangzhou, China, Published by Marine and Atmospheric Laboratory, School of Environmental Earth Science, Hokkaido University, Japan (2005), pp. 54-58. 10. Doan Bo, Le Hong Cau, Nguyen Duy Thanh, “Fishing ground forecast in the offshore waters of CentralVietnam (experimental results for purse-seine and drift-gillnet fisheries)”, VNU Journal of Science, Earth Sciences 26 (2010), pp 57-63. 11. http://www7320.nrlssc.navy.mil/modas/scs.html, “Modular Ocean Data Assimilation System (MODAS) 1/8° Global MODAS Nowcast South China Sea”, Naval Research Laboratory (NRL). --------------------------------------------------------- 17