CHƯƠNG III: THỬ NGHIỆM ỨNG DỤNG VIỄN THÁM VÀ GIS VÀO DỰ BÁO CÁ ĐẠI DƯƠNG Ở VÙNG BIỂN XA BỜ TRUNG BỘ VIỆT NAM
3.4. Kết quả nghiên cứu
3.4.1. Mô hình nghiên cứu và quy trình dự báo
Hiện nay, trên thế giới đã có khá nhiều mô hình được đề xuất và áp dụng thành công trong đánh giá trữ lượng và dự báo khả năng khai thác các quần thể cá kinh tế, song chủ yếu theo 3 hướng [8]: Một là; Dựa vào nguyên lý Russel và các cải tiến trên cơ sở thống kê nghề cá. Hai là; Quá trình trao đổi năng lượng (dinh dưỡng) của cá trên cơ chế sinh lý-sinh thái thích nghi của cá với môi trường. Ba là; Tương tác tổng hợp cá-môi trường-khai thác dưới tác động không dừng của môi trường.
T eo ướ g ứ là nếu không xét đến quá trình di cư-nhập cư thì việc đánh giá sinh khối đàn cá chủ yếu dựa vào đánh giá riêng biệt các tham số trong phương trình biến động số lượng cá thể (N) của đàn cá:
dN/dt = R + W – (F + M) +
trong đó R – lượng bổ sung, W – lượng tăng trưởng, F – hệ số chết do khai thác, M – hệ số chết tự nhiên, - các biến động không lường trước.
eo ướ g ứ a là đánh giá biến động nguồn lợi cá thông qua các quá trình trao đổi năng lượng (dinh dưỡng) của cá với các sinh vật khác trong hệ sinh thái biển, nhằm giải quyết các quan hệ cơ bản trong lưới thức ăn và sự chuyển hóa năng lượng qua các bậc. Những mô hình theo hướng này thường rất chặt chẽ về logic vì phản ánh được bản chất của các quy luật tự nhiên. Tuy nhiên, do tính phức tạp, tinh vi của các mối quan hệ dinh dưỡng mà các mô hình không thể thâu tóm hết được, đồng thời sự cồng kềnh về thuật toán đã đưa đến không ít khó khăn cho việc giải bài toán nhằm đánh giá trữ lượng đàn cá khai thác.
eo ướ g ứ ba là nghiên cứu tác động tổng hợp môi trường-sinh vật-con người đã trở thành hướng nghiên cứu đầy triển vọng để dự báo biến động nguồn lợi cá trong vài chục năm gần đây [15].
Phương pháp luận nghiên cứu thừa nhận nguyên lý tồn tại mối quan hệ có tính quy luật giữa điều kiện môi trường và cá, mọi thay đổi của các điều kiện môi trường đều dẫn đến biến động số lượng và phân bố của chúng. Đề tài giải quyết các mục tiêu và nhiệm vụ của mình theo hướng nghiên cứu này trên cơ sở từng bước tiếp cận tới bản chất của mối quan hệ ngư trường - sinh học - môi trường”, là sự vận dụng đúng đắn các quy luật tự nhiên vào nghề cá nói chung, nghề cá xa bờ nói riêng.
P ươ g á p cận trong xây dựng mô hình
Như đã nêu, phương pháp luận nghiên cứu thừa nhận nguyên lý giữa ngư trường và các điều kiện môi trường có tồn tại mối quan hệ chặt chẽ có tính quy luật.
Nghiên cứu xây dựng mô hình cần tiến hành xem xét vấn đề theo khuynh hướng
tương tác tổng hợp “ngư trường - sinh học - môi trường” dưới tác động không dừng của môi trường. Ở vùng biển nhiệt đới Việt Nam, mặc dù có những đặc điểm phức tạp trong phân bố và biến động các đàn cá biển xa bờ (cá ngừ) và những hạn chế về chuỗi dữ liệu môi trường - nghề cá, song đây là cách tiếp cận khách quan và tốt nhất, là cơ sở và định hướng cho nghiên cứu các mô hình dự báo ngư trường khai thác xa bờ hiện nay ở nước ta.
Việc lựa chọn các thông tin, dữ liệu môi trường nào cho bài toán dự báo ngư trường sẽ được căn cứ trên các kết quả nghiên cứu sinh học, sinh thái các đối tượng khai thác, bởi vậy các nghiên cứu này là đặc biệt quan trọng khi tiếp cận vấn đề theo quan điểm tổng hợp “ngư trường-sinh học-môi trường”.
Xây dựng mô hình thống kê dự báo hạn ngắn Yêu cầu số liệu
Nguồn dữ liệu thu thập trong phạm vi vùng nghiên cứu (hình 1.1), vùng biển được chia thành ô lưới có độ phân giải 0,5 độ kinh vĩ và toàn bộ số liệu ban đầu cũng như kết quả dự báo đều được triển khai và truy xuất theo quy mô không gian này (hình 1.2). Để xác lập tương quan cá-môi trường, chúng ta cần có số liệu đồng bộ theo cùng quy mô không-thời gian của các đại lượng. Có 2 loại số liệu cần chuẩn bị cho xây dựng dự báo khai thác theo quy mô hạn tháng gồm;
Số liệu cá, đó là giá trị trung bình tháng 4-5 năm 2013 của CPUE (kg/100 lưới câu) theo nghề trên các ô lưới 0,5 độ được sử dụng cho mục đích này với nguồn dữ liệu ban đầu từ CSDL nghề cá (đã nêu ở mục 1.4.3 chương 1).
Số liệu môi trường, đó là giá trị trung bình tháng 3-4 năm 2013 của nhiệt độ bề mặt, nhiệt độ tầng thẳng đứng trên cùng ô lưới tương ứng với số liệu cá (đã nêu ở mục 3.1, chương 3).
Xây dự g ươ g qua á- ô rường hạn tháng
Từ 2 loại số liệu đã chuẩn bị như trên phân tích tương quan giữa CPUE theo nghề với các đặc trưng môi trường biển cho các ô lưới đồng bộ có cả 2 loại số liệu cá
và môi trường. Tuy nhiên không phải tất cả các ô lưới đều có dữ liệu đồng bộ để đưa vào phân tích tương quan, chỉ có những ô lưới có số liệu cá được đưa vào phân tích.
Thêm vào đó, số liệu dòng chảy chỉ mang tính mô phỏng trực quan và hỗ trỡ thong tin khi lập dự báo. Các biến trong phép phân tích tương quan phải có cùng quy mô thời gian và tại cùng một thời điểm (cùng tháng). Từ phương trình hồi quy chúng ta mới có thể dự báo ngư trường (CPUE) cho tháng 4, 5 năm 2013 trên cơ sở dự báo (phân tích) các yếu tố môi trường.
b. Quy trình xây dựng dự báo hạn tháng
Hình 13. Sơ đồ quy trình công nghệ xây dựng bản đồ dự báo khai thác hạn tháng 3.4.2. K t quả dự báo gư rường khai thác cá ngừ đại dương thử nghiệm.
Phân tích ma trận tương quan tháng 4-5 năm 2013, và phương trình tương quan giữa năng suất và môi trường.
Dự báo gư rường khai thác cá ngừ đạ dươ g á g 4-5 ăm 2013.
P ươ g rì ươ g qua g ữa ă g su và ô rườ g tháng 4
CPUE:= -207.33 + 0.85*T0 - 1.73*Ano + 36.58*H0 + 1.33*T1 - 36.48*H1 + 36.55*H0H1 - 81.30*GRAD + 0.44*H15 + 0.81*H20 - 0.52*H24 - 0.36*H1520 - 0.96*H2024 + 0.12*TV + 3.11*DV - 10.56*NSSC + 171.93*NSTC + 4.03*ToTV- 29.69*ToDV + 29.77*ToNSC + 40.57*ToNTC + 17.14*Gra0 - 3.26*Gra25 - 7.47*Gra50 - 16.43*Gra75 + 4.01*Gra100 + 2.51*Gra150
Yếu tố môi trường trung bình tháng
CPUE trung bình tháng
Tương quan cá ngừ đại dương với môi trường
Mối tương quan cá - môi trường
Dự báo ngư trường hạn tháng
Kiểm chứng kết quả Dự báo
Hình 14. Bản dự báo cá ngừ đại dương thử nghiệm (tháng 4 – trái) và (tháng 5 - phải).
Dự báo gư rường khai thác cá ngừ đạ dươ g á g 5 ăm 2013.
P ươ g rì ươ g qua g ữa ă g su và ô rườ g tháng 5
CPUE = -725.12 - 2.31*T0 + 2.23*Ano - 4.59*H0 + 8.85*T1 + 5.11*H1 - 4.62*H0H1 + 153.88*GRAD + 1.04*H15 + 0.34*H20 - 0.57*H24 - 1.04*H1520 - 0.93*H2024 + 0.25*TV - 16.38*DV + 33.25*NSSC + 224.89*NSTC + 8.43*ToTV + 172.81*ToDV - 328.82*ToNSC + 100.40*ToNTC + 22.36*Gra0 + 5.05*Gra25 - 11.71*Gra50 + 11.76*Gra75 + 2.06*Gra100 + 16.67*Gra150
3.4.3. Kiểm chứng và đá giá k t quả dự báo thử nghiệm.
K ể ứ g; Từ bảng 12 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 hồi quy làm dự báo.
Đá g á chung; Sai số cho phép (SSCP) lần lượt trong tháng 4 và tháng 5 là 8.19 và 8,57;
Sai số BPTB giữa quan trắc va tính là 5.49 và 5,45; Hệ số tương quan chung R là 0.40 và 0,48; và Số dự báo có sai số < SSCP là 90 % và 91%.
- Dự báo được chia thành 6 cấp (mức độ cho năng suất khai thác đạt kg/100 lưỡi câu);
trong đó tổng số ô dự báo là 292 va 293 khu ô
Bảng 13. Cấp chia dự báo 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 ô 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 ô 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 chuyên môn 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 môi trường biển, phân tích, tính toán và triển khai xây dựng các dự báo và kiểm chứng dự báo với một quy trình khép kín.
Mô hình và quy trình công 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 trò quan trọng bậc nhất chi phối đến các đặc trưng biến động của ngư trường. Mô 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 mô 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 ô 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 công 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 mô hình và quy trình dự báo có sử dụng công 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 công 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 mô 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 mô hình phải cho độ chính xác cao hơn trong các dự báo thử nghiệm và kiểm chứng mô 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, hoàn thiện mô hình và quy trình, nâng cao hiệu quả dự báo và tiến tới dự báo nghiệp vụ.
Xuất phát từ yêu cầu đó, tôi đề xuất nhiệm vụ tiếp tục “nghiên cứu triển khai ứng dụng dữ liệu ảnh viễn thám vào quy trình công 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 không 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.