Cấp Tháng 4 Tháng 5 Cấp 1 1 9 Cấp 2 119 114 Cấp 3 164 154 Cấp 4 8 14 Cấp 5 0 1 Cấp 6 0 1 Tổng 292 293
- Kiểm tra dự báo theo cấp quy đổi từ năng suất khai thác trung bình ơ lưới Bảng 14. Kết quả đánh giá cấp dự báo
Nội dung Tháng 4 Tháng 5 ổ g số lầ k ểm ra 131 100% 105 100% Số lần đúng 70 53,4 % 35 33,3 % Số lần sai 61 46,6 % 70 66,7 % Sai 1 Cấp 56 91,1% 57 81,4% Sai 2 Cấp 5 8,9 % 13 18,6 % Sai 3 Cấp 0 0 % 0 0 % Sai 4 Cấp 0 0 % 0 0 %
- Đánh giá tương đối mức độ đạt hay không đạt theo sai số tương đối hoặc sai số tuyệt đối bằng cách kiểm tra trực tiếp năng suất trung bình trên cùng ơ lưới.
Bảng 15. Sai số tương đối
Tháng Sai số Số lần Xếp loại dự báo Tỷ lệ % Luỹ kế tỷ lệ %
Tháng 4/2013 <=20% 51 tốt 38.93 38.93 20-30% 29 khá 22.14 61.07 30-40% 19 đạt 14.50 75.57 >40% 32 Không đạt 24.43 24.43 Tháng 5/2013 <=20% 24 tốt 22.86 22.86 20-30% 18 khá 17.14 40.00 30-40% 14 đạt 13.33 53.33 >40% 49 Không đạt 46.67 46.67
Bảng 16. Sai số tuyệt đối
Tháng Sai số Số lần Xếp loại dự báo Tỷ lệ % Luỹ kế tỷ lệ %
Tháng 4/2013 <=2.5 58 tốt 44,27 44,27 2.5-5.0 37 khá 28,24 72.52 5.0-7.5 21 đạt 16.03 88.55 >7.5 15 Không đạt 11.45 11.45 Tháng 5/2013 <=2.5 28 tốt 26,67 26,67 2.5-5.0 25 khá 23,81 50,48 5.0-7.5 29 đạt 27,60 78,10 >7.5 23 Không đạt 21,90 21,90
KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
1. K luậ
Hệ thống thông tin dự báo gư rường xa bờ
Thử nghiệm ứng dụng dữ liệu viễn thám phục vụ trong công tác xây dựng hệ thống thông tin dự báo ngư trường khai thác hải sản đã được đề tài hình thành, phát triển và từng bước nghiên cứu ứng dụng trên cơ sở của hải dương học và dữ liệu nghề cá. Đây có thể được xem bước đi mang tính tất yếu về việc khai thác dữ liệu công nghệ cao để phục vụ công tác chun mơn này, việc đồng bộ dữ liệu có liên quan từ các CSDL và sự kết hợp liên ngành giữa các chuyên môn hải dương học, sinh học và nguồn lợi biển - điều mà trên thế giới đã làm được từ lâu nhưng cho đến nay ở Việt Nam vẫn phải kỳ vọng.
Bước đầu đề tài đã tích hợp vào hệ thống một tổ hợp hệ công cụ (do đề tài KC.09.14/06/10 thực hiện) để khai thác và xử lý đồng bộ các thông tin nghề cá và mơi trường biển, phân tích, tính tốn và triển khai xây dựng các dự báo và kiểm chứng dự báo với một quy trình khép kín.
Mơ hình và quy trình cơng nghệ dự báo gư rường xa bờ
Phương pháp luận nghiên cứu thừa nhận nguyên lý có tồn tại mối quan hệ mang tính quy luật giữa ngư trường và các điều kiện môi trường, trong đó cấu trúc nhiệt biển và nguồn thức ăn có vai trị quan trọng bậc nhất chi phối đến các đặc trưng biến động của ngư trường. Mơ hình dự báo ngư trường xa bờ được xây dựng trên quan điểm định hướng và tiếp cận mối quan hệ "ngư trường - sinh học - môi trường" là duy nhất đúng trong điều kiện hiện nay. Định hướng này đã được đề tài cụ thể hóa bằng việc phân tích tương quan đa chiều giữa CPUE của nghề câu vàng cá ngừ đại dương với 26 đặc trưng cấu trúc nhiệt biển và năng suất sinh học bậc thấp và hình thành các mơ hình dự báo theo các quy mô không gian (xa bờ trung bộ) -thời gian (tháng 4/5 năm 2013) với độ phân giải không gian 0,5 độ kinh vĩ. Mặc dù còn một số vấn đề liên quan đến chất lượng số liệu, song các phương trình hồi quy nhận được cũng đủ ý nghĩa thống kê để thiết lập dự báo.
Về các k t quả dự báo thử nghiệ và đá g á dự báo
Sản phẩm dự báo thử nghiệm ngư trường khai thác cá ngừ đại dương trong 02 tháng (tháng 4 và 5 năm 2013) được đánh giá chung là đạt chất lượng. Kết quả kiểm chứng các dự báo nêu trên theo quy trình khép kín cho thấy, số ơ lưới có dự báo đạt yêu cầu trở lên chiếm trên 50%, cao nhất 88,5%.
Đá g á u g
Mặc dù đay là đề tài mang tính thử nghiệm dữ liệu viễn thám trong cơng tác nghiên cứu, nhưng đề tài đã hoàn thành một số các nội dung khoa học, đáp ứng và đạt yêu cầu về ý tưởng và mục tiêu đề ra. Các kết quả nhận được cả về lý luận và thực nghiệm đã mở ra khả năng trong việc phát triển mơ hình và quy trình dự báo có sử dụng cơng nghệ cao, tiến tới nghiên cứu áp dụng vào thực tiễn các dự báo nghiệp vụ với các bản tin dự báo ngày càng có độ tin cậy cao, phục vụ có hiệu quả cho quá trình khai thác xa bờ và cơng tác quản lý nghề cá.
2. Ki nghị
2.1 Cần ti p tục nghiên cứu thực hiện nhiệm vụ và triển khai ứng dụng
Như đã thấy, mô hình và quy trình dự báo ngư trường xa bờ do đề tài xây dựng bước đã tạo ra các bản dự báo thử nghiệm được kiểm chứng cho độ tin có thể chấp nhận được. Tuy nhiên, bản dự báo hạn tháng cá ngừ đại dương triển khai với số lượng càn hạn chế, Do vậy chưa thể khẳng định được mức độ tính xác từ dữ liệu ảnh viễn thám với độ phân giải thấp, cùng dữ liệu mơ hình của nhiệt 3D, trong khi những năm gần đây (và nhiều năm sau) đã có những biến động khác thường của các điều kiện thời tiết và khí hậu chu kỳ dài (mùa, năm), là những nhân tố có tác động trực tiếp đến cấu trúc nhiệt biển và năng suất sinh học bậc thấp. Điều đó đồng nghĩa với việc cần tiếp tục triển khai khai thác các dữ liệu ảnh có chất lượng và dữ liệu từ mơ hình phải cho độ chính xác cao hơn trong các dự báo thử nghiệm và kiểm chứng mơ hình và quy trình dự báo. Một trong những khâu quan trọng của quy trình dự báo này là các nghiên cứu về sinh học, sinh thái đối tượng khai thác và các thông tin từ điều tra, khảo sát, giám sát và từ sản xuất phải thường xuyên được cập nhật, nhằm kiểm nghiệm, hiệu chỉnh, hồn thiện mơ hình và quy trình, nâng cao hiệu quả dự báo và tiến tới dự báo nghiệp vụ.
Xuất phát từ u cầu đó, tơi đề xuất nhiệm vụ tiếp tục “nghiên cứu triển khai
ứng dụng dữ liệu ảnh viễn thám vào quy trình cơng nghệ dự báo gư rường và kiểm chứng nâng cao hiệu quả dự báo” với các nội dung chủ yếu là:
1) Triển khai thường xuyên hàng năm và có chọn lọc các nghiên cứu về sinh học, sinh thái các đối tượng chính của các nghề khai thác xa bờ để bổ sung và làm mới dữ liệu đầu vào cho các bài toán dự báo.
2) Thu thập cập nhật số liệu hải dương học, nghề cá và viễn thám biển hàng tháng phục vụ kiểm chứng, hiệu chỉnh các dự báo và triển khai liên tục các dự báo ngư trường, bao gồm:
- Triển khai các nghiên cứu và xử lý số liệu viễn thám biển
- Triển khai các chuyến điều tra khảo sát hải dương học và nguồn lợi - Triển khai hàng tháng các đợt giám sát nghề cá.
- Tổ chức chương trình thu thập nhật ký khai thác hàng tháng từ ngư dân, các doanh nghiệp và các cơ sở khai thác xa bờ.
2.2 Về nghiên cứu ơ bản sinh họ , s á đố ượng cá khai thác
Đặc tính cơ bản sinh học, sinh thái đối tượng cá khai thác là những tham số không thể thiếu được của các bài toán dự báo ngư trường khai thác hiện nay. Thực tế này đã được khẳng định từ các nghiên cứu trước đây.
2.3 Về tổ chức thu thập và cải thiện ch lượng dữ liệu nghề cá
Hiện tại, chất lượng dữ liệu nghề cá được thu thập băng các chương trình khảo sát, giám sát hoạt động khai thác rất tốt, tuy vậy số lượng lại rất hạn chế. Trong khi đó dữ liệu từ chương trình thu sổ nhật ký khai thác với số lượng chưa nhiều, chất lượng rất đáng lo ngại. Do vậy, mật độ số liệu ở các tháng có số liệu cũng khơng đủ ý nghĩa thống kê. Đây là nguyên nhân chính mà việc triển khai được dự báo thử nghiệm ngư trường hạn ngắn cho các đối tượng này theo phương pháp đã xây dựng vẫn còn hạn chế.
Những khiếm khuyết nêu trên cũng chính là định hướng triển khai tổ chức thu thập dữ liệu nghề cá và cải thiện chất lượng dữ liệu.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
Tên tiếng Việt
[1] ALMRV and RIMF (2005). Dự án đánh giá nguồn lợi sinh vật biển Việt Nam. Hải Phòng: Viện Nghiên cứu Hải sản
[2] DANIDA & RIMF (2005). Dự án đánh giá nguồn lợi sinh vật biển Việt Nam. Hải Phòng: Viện Nghiên cứu Hải sản
[3] Bộ Thuỷ sản (2001), "Chi lược phát triển Thủy sản Việ Na đ ă 20 0", Văn phịng Bộ, Hà Nội.
[4] Đồn Văn Bộ và nnk (2010), "Ứng dụng và hồn thiện quy trình cơng nghệ dự
báo gư rường khai thác hải sản xa bờ", Viện Nghiên cứu Hải sản, Hải Phòng.
[5] Chính phủ (2010), "Chi lược phát triển thủy sản Việ Na đ ă 2020", Chính phủ, Hà Nội.
[6] Chính phủ CHXHCN Việt Nam (2010), "Nghị định số 33/20 0/NĐ-CP về quản
lý hoạ động khai thác thuỷ sản của tổ chức, cá nhân Việt Nam trên các vùng biển",
Văn phịng Chính phủ, Hà Nội.
[7] Mai Văn Điện và Bách Văn Hạnh (2008), "Báo áo đá g á ă g su t khai
thác cá ngừ ở vùng biển Việt Nam", Viện Nghiên cứu Hải sản, Hải Phòng.
[8] Nguyễn Văn Hướng (2010), "Phân tích dữ liệu viễn thám nhằm tìm hiệu quả
khả ă g ập trung của cá ngừ đạ dươ g ại vùng biển xa bờ Trung bộ", Đại học
Quốc gia - Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, Hà Nội.
[9] Nguyễn Xuân Huấn (2008), "Thu thập, cập nhậ vào ơ sở dữ liệu các số liệu
lịch sử về đặ đ ểm sinh học, sinh thái học cá ngừ", Đại học Quốc gia - Trường Đại
học Khoa học Tự nhiên, Hà Nội.
[10] Nguyễn Viết Nghĩa (2010), "Dự báo khai thác cá và một số loà đặc sản biển
Việt Nam", Viện Nghiên cứu Hải sản, Hải Phòng.
[11] Đào Mạnh Sơn (2004), "Nghiên cứu, ă dò guồn lợi hải sản và lựa chọn
công nghệ khai thác phù hợp phục vụ triển khai nghề cá xa bờ Việt Nam", Viện
Nghiên cứu Hải sản, Hải phòng.
[12] Nguyễn Ngọc Thạch (1997). Viễn thám trong nghiên cứu tài nguyên và môi trường. Hà Nội, Nhà xuất bản Khoa học và Kỹ thuật.
[13] Nguyễn Duy Thành (2008), "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 5, pp 183-194.
[14] Lê Đức Tố và ctv (1995), "Luận chứng khoa học cho việc dự báo bi động
[15] Lê Đức Tố và nnk (1999), "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, pp
1186-1199.
[16] Đinh Văn Ưu và nnk (2000), "Nghiên cứu c u trúc ba chiều nhiệt muối và
ồ lưu Biể Đơ g và á ứng dụng", Viện Nghiên cứu Hải sản, Hải Phòng.
[17] Đinh Văn Ưu và nnk (2004), "Xây dựng mơ hình cá khai thác và c u trúc hải
dươ g ọc có liên quan phục vụ đá bắt xa bờ ở vùng biển Việt Nam", Viện
Nghiên cứu Hải sản, Hải Phòng.
[18] Trung tâm Xúc tiến Thương mại và Đầu tư Thành phố Hồ Chí Minh (2012), "Xu t khẩu cá ngừ Việ Na ă g gần 50%", Thành phố Hồ Chí Minh, Trung tâm Xúc tiến Thương mại và Đầu tư,
http://www.itpc.gov.vn/exporters/news/tintrongnuoc/2012-01-04.259580/2012-08- 01.652892/2012-08-27.893784.
[19] Chu Tiến Vĩnh (2005), "Dự báo khai thác cá và một số loà đặc sản biển Việt
Nam", Viện Nghiên cứu Hải sản, Hải Phòng.
Tên tiếng Anh
[19] FAO (1983), "Species catalogue Vol. 2 Scombridae of the world", Fisheries Synopsis, 2(125), 12.
[20] Nurdin S., Lihan, T., Mustapha, A.M (2012), "Mapping of Potential Fishing
Grounds of Rastrelliger kanagurta (Cuvier, 1816) in the Archipelagic Waters of Spermonde Indonesia Using Satellite Images", Kuala Lumpur, Malaysia Geospatial
Forum, 6-7 March, 2012, www.malaysiageospatialforum.org.
[21] Rajapaksha H. U. , Nishda T. and Samarakoon L. (2010), "Environmental
preferences of yellowfin tuna (Thunnus albacores) in the northeast indian Ocean: an application remote sensing data to longline catches.", Indian Ocean Tuna
Commission (IOTC), National Aquatic Resources Research and Development Agency (Sri Lanka) - National Research Institute of Far Seas Fisheries (Japan) - Asian institute of Technology (Thailand), 19 October, 2010, http://www.iotc.org/files/proceedings/2010/wptt/IOTC-2010-WPTT-R[E].pdf. [22] Russell G. Congalton and Krass Green (1992), "ABCs of GIS", Journal of Forestry 90 (11), 13-19.
[23] Solanlki H. U. , R. M. Dwivedi, S. R. Nayak (2001), "Application of Ocean Colour Monitor chlorophyll and AVHRR SST for fishery forecast: Preliminary validation results off Gujarat coast, northwest coast of India", Indian Journal of Marine Sciences, vol. 30, pp 132-138.