Mô hình dự báo ngư trường khai thác cho nghề câu vàng ở vùng biển xa bờ miền trung

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 [3, 4], 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

pdf8 trang | Chia sẻ: maiphuongdc | Lượt xem: 1517 | Lượt tải: 1download
Bạn đang xem nội dung tài liệu Mô hình dự báo ngư trường khai thác cho nghề câu vàng ở vùng biển xa bờ miền trung, để tải tài liệu về máy bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
Tạp chí Khoa học ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiên và Công nghệ 27, Số 1S (2011) 9-16 9 ự báo ngư trường nghề câu vàng ở vùng biển xa bờ miền Trung Đoàn Bộ1,*, Nguyễn Minh Huấn1, Nguyễn Hoàng Minh2 1 Khoa Khí tượng Thủy văn và Hải dương học, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, ĐHQGHN 334 Nguyễn Trãi, Hà Nội, Việt Nam 2 Viện Nghiên cứu Hải Sản Nhận ngày 29 tháng 4 năm 2011 Tóm tắt. Mô hình dự báo ngư trường CPUE của 26 đặc trưng cấu trúc nhiệt biển và năng suất sinh học . các phương trình hồi quy nhận được ý nghĩa thống kê để phương trình dự báo. năm 2010 ăng suất khai thác trên toàn vùng biển phần lớn đ , phản ánh đúng quy luật cơ bản và phổ biển của bức tranh biến động ngư trường vùng biển . Từ khóa: Mô hình thống kê, Dự báo ngư trường, Vùng biển xa bờ. 1. Mở đầu 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 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 _______  Tác giả liên hệ. ĐT: 84-4-35586898. E-mail: bodv@vnu.edu.vn 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 [1]. 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 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 Đ.Bộ và nnk. / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiên và Công nghệ 27, Số 1S (2011) 9-16 10 định khai thác biển nói chung, khai thác 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 thử nghiệm mới nhất dự báo ngư trường nghề câu vàng 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 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) rất có giá trị kinh tế. 2. Phương pháp và tài liệu sử dụng Như đã biết, một trong những đặc trưng định 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 có 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 [2, 3]. 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 15 oC, trong đó nhiệt độ thích hợp từ 20- 24 o C [3, 4], bởi vậy độ sâu các mặt đẳng nhiệt 15 o C, 20 o C, 24 oC 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 i ii XAACPUE 1 0 . , 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 [5], riêng các đặc trưng sinh vật nổi và năng suất sinh học ) được tính theo mô hình chuyển hóa Nitơ [6, 7]. tương quan nêu trên 26 như 1 lo , . Đ.Bộ và nnk. / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiên và Công nghệ 27, Số 1S (2011) 9-16 11 Từ phương trình hồi quy đã thiết lập và các dự báo cấu trúc nhiệt biển và năng suất sinh học theo các quy mô định trước (trung bình tuần, tháng... trên các ô lưới có kích thước xác định) chúng ta sẽ tính được (dự báo) CPUE nghề câu tương ứng với quy mô đã chọn. Bảng 1. Một số đặc trưng cấu trúc nhiệt biển và năng suất sinh học TT Ký hiệu Đơn vị đo Các yếu tố 1 T0 O C Nhiệt độ nước biển bề mặt 2 Ano O C Dị thường nhiệt độ nước biển bề mặt 3 H0 m Độ dày lớp tựa đồng nhất trên 4 T1 O 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 7 Gradz O C/m Gradien trung bình của nhiệt độ trong lớp đột biến 8 H15 m Độ sâu mặt đẳng nhiệt 15 OC 9 H20 m Độ sâu mặt đẳng nhiệt 20 OC 10 H24 m Độ sâu mặt đẳng nhiệt 24 OC 11 H15-20 m Khoảng cách 2 mặt đẳng nhiệt 15-20OC 12 H20-24 m Khoảng cách 2 mặt đẳng nhiệt 20-24OC 13 TV mg-tươi/m3 Sinh khối thực vật nổi trung bình trong lớp quang hợp 14 DV mg-tươi/m3 Sinh khối động vật nổi trung bình trong lớp quang hợp 15 ToTV g-tươi/m2 Tổng sinh khối thực vật nổi trong cột nước thiết diện 1m2 lớp quang hợp 16 ToDV g-tươi/m2 Tổng sinh khối động vật nổi trong cột nước như trên 17 NNSC mgC/m 3 /ngày Năng suất sơ cấp trung bình trong lớp quang hợp 18 NSTC mgC/m 3 /ngày Năng suất thứ cấp trung bình trong lớp quang hợp 19 ToNSC gC/m 2 /ngày Tổng năng suất sơ cấp trong cột nước như trên 20 ToNTC gC/m 2 /ngày Tổng năng suất thứ cấp trong cột nước như trên 21 Grad0 O C/10km Gradien cực đại theo phưong ngang nhiệt bề mặt 22 Grad25 O C/10km Gradien cực đại theo phưong ngang nhiệt tầng 25m 23 Grad50 O C/10km Gradien cực đại theo phưong ngang nhiệt tầng 50m 24 Grad75 O C/10km Gradien cực đại theo phưong ngang nhiệt tầng 75m 25 Grad100 O C/10km Gradien cực đại theo phưong ngang nhiệt tầng 100m 26 Grad150 O 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- 17 O N, 107 O E-117 O E) 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 [8]. 2) Số liệu trường 3D nhiệt độ nước biển cùng quy mô thời gian, không gian CPUE 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 [8], gồm hơn 50000 lượt trạm đo nhiệt độ nước biển các tầng sâu trên vùng biển nghiên cứu. Từ số liệu này đã tiến hành tính toán 26 đặc trưng cấu trúc nhiệt biển và năng suất sinh học từng tháng và từng ô lưới. Đ.Bộ và nnk. / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiên và Công nghệ 27, Số 1S (2011) 9-16 12 phân tích tương quan giữa CPUE nghề câu với các 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 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/100 lưỡi câu, chủ yếu 15-30 kg/100 lưỡi câu, số trạm có CPUE dưới 5 kg/100 lưỡi câu ) chỉ chiếm 20%. Bởi vậy, sai số tuyệt đối cho phép của các phương trình hồi quy dao động trên dưới 5 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 chung Sai số cho phép Độ bảo đảm (%) Số số liệu Tháng 1 0,60 5,61 78 99 Tháng 2 0,56 5,50 77 132 Tháng 3 0,51 7,69 83 131 Tháng 4 0,55 6,78 70 85 Tháng 5 0,50 8,57 92 159 Tháng 6 0,55 6,42 85 143 Tháng 7 0,57 7,48 78 157 Tháng 8 0,55 7,73 88 136 Tháng 9 0,54 7,83 84 141 Tháng 10 0,45 7,36 86 145 Tháng 11 0,67 4,85 75 96 Tháng 12 0,58 8,03 93 133 XBMT&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 [9] 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) [10]. . XBMT&GBĐ 1. Có thể thấy rõ xu th biến động ngư trường nghề câu trong năm 2010 như sau: - 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 đầu năm 4 ( vụ bắc 2010) năng suất thường đạt trong khoảng 10-30 kg/100 lưỡi câu, chủ yếu 15-20 kg/100 lưỡi câu và cao hơn những tháng ở vụ nam sau . sai khác không quá 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. - 40%. Đ.Bộ và nnk. / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiên và Công nghệ 27, Số 1S (2011) 9-16 13 Tháng 1-2010 Tháng 2-2010 Tháng 3-2010 Tháng 4-2010 Hình 1. Dự báo ng ngư trường nghề câu trong năm 2010. Đ.Bộ và nnk. / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiên và Công nghệ 27, Số 1S (2011) 9-16 14 Tháng 5-2010 Tháng 6-2010 Tháng 7-2010 Tháng 8-2010 Hình 1 ). Dự báo ngư trường nghề câu trong năm 2010. Đ.Bộ và nnk. / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiên và Công nghệ 27, Số 1S (2011) 9-16 15 Tháng 9-2010 Tháng 10-2010 Hình 1 (tiếp theo). Dự báo ngư trường nghề câu trong năm 2010. 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 [11, 12]. 4. Kết luận 1. Mô hình dự b giữa 26 đặc trưng cấu trúc nhiệt biển và năng suất sinh phương trình dự báo. 2. 10 cao hơn trong , phản ánh đúng quy luật cơ bản và phổ biển của bức tranh biến động ngư trường vùng biển XBMT&GBĐ. Tài liệu tham khảo [1] 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). [2] 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), 1186-1199. Đ.Bộ và nnk. / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiên và Công nghệ 27, Số 1S (2011) 9-16 16 [3] 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), 108-117. [4] 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) 57. [5] Phạm Văn Huấn, Phương pháp thống kê trong hải dương học, Nxb Đại học Quốc gia Hà Nội, Hà Nội, 2003. [6] 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), 54-58. [7] Doan Bo, About a marine ecosystem model and some results of application to open areas of centre Vietnam, Journal of Science, VNU, Hanoi, t XXII, No1AP (2006), 27-33. [8] CTV , KC.09.14/06-10, Tru (2010). [9] 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, Trung tâm thông tin tư liệu Quốc gia (2001). [10] Modular Ocean Data Assimilation System (MODAS) 1/8° Global MODAS Nowcast South China Sea, Naval Research Laboratory (NRL). [11] 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). [12] Đào Mạnh Sơn, Ng Viết Nghĩa, Hiện trạng nguồn lợi và tình hình khai thác cá ngừ đại dương ở Việt Nam, Tạp chí Thủy sản , 2005. Fishing ground forecasting model for Long-line fishery in the offshore waters of CentralVietnam Doan Bo1, Nguyen Minh Huan1, Nguyen Hoang Minh2 1 Faculty of Hydro-Meteorology & Oceanography, Hanoi University of Science, VNU, 334 Nguyen Trai, Hanoi, Vietnam 2 Research Institute for Marine Fisheries Monthly forecasting models for long-line fishery 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 throughout the arears attains higher 5kg/100 hooks and higher in the winter catching season, that reflects the fundamental and popular law of the off-shore fishing grounds. Keywords: Statistical model, fishing grounds forecast, off-shore waters.

Các file đính kèm theo tài liệu này:

  • pdfnghien_cuu_thuy_van_9__2238.pdf