- Bộ chỉ sô hải dương học, gồm 4 chỉ số Chlorophyll a (CHL), độ cao dị thường mực nước biển (SSH), nhiệt độ bề mặt nước biển (SST) và xoáy (EKE) được xác định để xây dựng mô hình.
- Xây dựng được mô hình và một số bản đồ dự báo ngư trường khai thác cá ngừ vây vàng và cá ngừ mắt to
Mô hình và bản dự báo được kiểm chứng cho độ chính dao động 77%.
KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ A. Kết luận A. Kết luận
Luận án đã luận giải được cơ sở khoa học của một số yếu tố hải dương học cơ bản (SST, SSH, Chla, EKE) có liên quan đến sự phân bố của cá ngừ đại dương (cá ngừ vây vàng và cá ngừ mắt to).
Luận án đã áp dụng được tri thức bản địa vào xây dựng mô hình dự báo ngư trường khai thác cá ngừ đại dương trên cơ sở mối liên hệ giữa các yếu tố hải dương với phân bố của cá ngừ đại dương.
Luận án đã xây dựng được cơ sở dữ liệu về hải dương học từ dữ liệu viễn thám biển (SST, Chla) kết hợp dữ liệu nghề cá để xây dựng mô hình dự báo ngư trường khai thác cho đối tượng cá ngừ đại dương ở vùng biển Việt Nam trên nền công nghệ GIS với phần mềm chuyên dụng ArcGIS cho thấy hiệu quả và ưu việt với tính năng phân tích dữ liệu nhanh, một số bản dự báo ngư trường khai thác cá ngừ đại dương hạn tháng (24 bản dự báo của hai đối tượng trong năm 2017), những bản dự báo này được thể hiện trực quan và chính xác hơn nhờ công nghệ phân tích không gian GIS. Đã kiểm chứng, đánh giá và so sánh kết quả báo ngư trường từ mô hình với kết quả mô hình trước đây, kết quả cho thấy một số bản dự báo hạn tháng có mức độ tin cậy cao (dao động khoảng 70%).
B. Kiến nghị
- Dữ liệu viễn thám, hiện tại, khai thác thường có độ trễ về thời gian. Do vậy, việc thu thập dữ liệu thời gian thực là rất khó khăn. Trong nghiên cứu tiếp theo cần có những nghiên cứu về độ trễ “time delay” của dữ liệu ảnh viễn thám để tính toán mối liên hệ một cách chính xác hơn với sự xuất hiện của đối tượng nghiên cứu để nâng cao mức độ tin cậy của bản dự báo.
- Bên cạnh đó, công tác tổ chức triển khai thực hiện thu thập dữ liệu về nghề cá như số liệu sinh học, năng suất khai thác, sản lượng khai thác cần phải thực hiện liên tục để đảm bảo tính thống kê. Dữ liệu này cần triển khai thực hiện cùng tỷ lệ thời gian và không gian với dữ liệu hải dương nhằm năng cao độ tin cậy khi tính toán.
- Dữ liệu trong xây dựng mô hình tính toán, phân tích và xử lý dữ liệu có dung lượng lớn, đòi hỏi cần có bộ máy tính có khả năng xử lý với tốc độ cao với dung lượng lớn. Thêm vào đó là phần mềm chuyên dụng (ArcGIS, Mapinfor…) được trang bị đầy đủ để triển khai mô hình một cách linh hoạt.
Những khó khăn nêu trên, nghiên cứu sinh đề xuất và kiến nghị các đơn vị cần triển khai thu thập dữ liệu đồng bộ cả về nghề cá và dữ liệu về môi trường biển. Cơ sở vật chất trang bị cho nghiên cứu này còn nhiều hạn chế, vậy kiến nghị cơ quan chủ (Bộ NN&PTNT) đầu tư nghiên cứu lĩnh vực này. Đồng thời nghiên cứu xây dựng và phát triển các mô hình dự báo ngư trường trong và ngoài nước trong thời gian tới.