Một số kết quả thử nghiệm dự báo ngư trường khai thác cho nghề câu vàng tại vùng biển xa bờ miền Trung

Tạp chí Khoa học ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiên và Công nghệ 26, Số 3S (2010) 302‐309 302 _______ Một số kết quả thử nghiệm dự báo ngư trường khai thác cho nghề câu vàng tại vùng biển xa bờ miền Trung Đoàn Bộ1,*, Phạm Văn Huấn1, Lê Hồng Cầu2, Nguyễn Viết Nghĩa2, Nguyễn Duy Thành2, Bùi Thanh Hùng2, Nguyễn Văn Hướng2 1Khoa Khí tượng Thủy văn và Hải dương học, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, ĐHQGHN 334 Nguyễn Trãi, Hà Nội, Việt Nam 2Viện Nghiên cứu Hải Sản Nhận ngày 11 tháng 8 năm 2010 Tóm tắt. Mô hình dự báo ngư trường cho các nghề khai thác xa bờ ở vùng biển miền Trung được xây dựng trên cơ sở xác lập mối tương quan cá-môi trường. Tương quan này được cụ thể hóa bằng phương trình hồi quy nhiều biến giữa năng suất khai thác của nghề (CPUE) với các đặc trưng cấu trúc nhiệt biển (các yếu tố môi trường) và năng suất sinh học bậc thấp (nguồn thức ăn). Dự báo có thể được triển khai theo các quy mô không gian và thời gian tùy chọn. Đã thực hiện phân tích và dự báo 26 đặc trưng cấu trúc nhiệt biển và năng suất sinh học bậc thấp quy mô trung bình tháng trên từng ô lưới 0,5 độ kinh vĩ tại vùng biển xa bờ miền Trung, làm cơ sở dữ liệu đầu vào cho mô hình dự báo ngư trường. Cũng đã triển khai thử nghiệm dự báo ngư trường nghề câu vàng trong 6 tháng đầu năm 2009 với quy mô nêu trên. Kết quả cho thấy số dự báo đạt yêu cầu trở lên chiếm trên 70% (cao nhất 88,67% trong tháng 4-2009), trong đó số ô lưới có dự báo đạt loại khá trở lên chiếm trên 50%, loại tốt chiếm từ 26 đến 44%. Từ khóa: Dự báo ngư trường, Nghề câu vàng, Vùng biển xa bờ. 1. Mở đầu∗ Vươn khơi khai thác xa bờ với các loại nghề chủ yếu là câu vàng, lưới rê và lưới vây 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, nhất là ở các tỉnh Bình Định, Phú Yên và Khánh Hòa. Đối tượng khai thác chính của các nghề nêu trên là nhóm cá nổi lớn đại dương, trong đó có một số loài thuộc họ cá thu ngừ (Scombridae) như cá ngừ vây vàng ( ∗ Tác giả liên hệ. ĐT: 84-4-35586898. E-mail: bodv@vnu.edu.vn Thunnus albacares), cá ngừ mắt to (Thunnus obesus), cá ngừ vằn (Katsuwonus pelamis)... rất có giá trị kinh tế. Theo số liệu của Tổng cục Thống kê, trong 5 tháng đầu năm 2010 sản lượng khai thác cá ngừ của tỉnh Bình Định và Phú Yên đã đạt cỡ 7300 tấn [1], tương đương giá trị gần 1000 tỷ đồng. Cho đến nay, ở Việt Nam hoạt động khai thác cá biển nói chung và khai thác xa bờ nói riêng 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 Đ. Bộ và nnk. / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiên và Công nghệ 26, Số 3S (2010) 302‐309 303 phẩm khai thác có những biến động không lường trước. Điều này cho thấy hoạt động khai thác xa bờ không chỉ đòi hỏi về đầu tư trang thiết bị kỹ thuật và lực lượng lao động phù hợp mà còn rất cần sự đóng góp của khoa học nghề cá, trong đó dự báo ngư trường khai thác xa bờ là một yêu cầu cấp thiết. Bài báo này giới thiệu một số kết quả thử nghiệm dự báo ngư trường khai thác tại vùng biển xa bờ miền Trung (6ON-17ON, 107OE- 117OE) cho nghề câu vàng, một loại nghề mặc dù mới được du nhập vào Việt Nam trong vài chục năm gần đây nhưng đã trở thành một trong những nghề chính của hoạt động khai thác xa bờ. Đây cũng là một trong những kết quả nghiên cứu của đề tài cấp Nhà nước KC.09.14/06-10 ″Ứng dụng và hoàn thiện qui trình công nghệ dự báo ngư trường phục vụ khai thác hải sản xa bờ” thuộc Chương trình Khoa học Công nghệ Biển KC.09/06-10. 2. Phương pháp và tài liệu sử dụng 2.1. Xây dựng mô hình dự báo Theo nguyên lý tự nhiên, giữa nguồn lợi cá và các yếu tố môi trường biển có tồn tại mối liên quan nhất định. Mặc dù có những đặc điểm phức tạp trong phân bố và biến động các đàn cá xa bờ 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 việc nghiên cứu xây dựng mô hình dự báo ngư trường khai thác xa bờ hiện nay ở nước ta. Trên thực tế, các khu vực có khả năng tập trung cá (nơi có những điều kiện môi trường thuộc pha thuận) được xem là ngư trường khai thác có thể cho hiệu quả cao [2, 3]. Nó được thể hiện thông qua quy mô của quá trình khai thác, trong đó sản lượng (C) hoặc năng suất đánh bắt (CPUE) là các đặc trưng chủ yếu (ở nghiên cứu này đã sử dụng CPUE, bởi nó loại trừ được sự khác biệt tương đối của việc đầu tư sản xuất). Trên cơ sở các nghiên cứu sinh học, sinh thái một số loài cá nổi lớn đại dương (cá ngừ) là đối tượng khai thác chính của nghề cá xa bờ, 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 [2- 4]. Thực chất các đặc trưng cấu trúc nhiệt biển (như nhiệt độ và gradien nhiệt bề mặt, độ dày lớp đồng nhất, độ dày và gradien nhiệt lớp đột biến, độ sâu một số mặt đẳng nhiệt đặc trưng...) 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 “cá-môi trường”. Hiện tại chúng ta đã có những mô hình phân tích và dự báo trường nhiệt biển cho kết quả khá tốt [2], song lại chưa có các dự báo phân bố và biến động nguồn thức ăn của các loài cá xa bờ nên chúng tôi đã thay thế đặc trưng này bằng năng suất sinh học sơ cấp, là yếu tố hiện cũng đã có các mô hình dự báo [5]. Như vậy, mối quan hệ “cá-môi trường” nói chung được cụ thể hóa bằng mối quan hệ giữa CPUE với các đặc trưng cấu trúc nhiệt biển và năng suất sinh học bậc thấp. Phương pháp phân tích tương quan nhiều biến là công cụ hiệu quả được sử dụng để đánh giá định lượng mối quan hệ nêu trên, từ đó xây dựng được các dự báo ngư trường khi có được các dự báo môi trường. Phuơng trình hồi quy có dạng: ∑ = += m i ii XAACPUE 1 0 . (1) trong đó, CPUE (biến phụ thuộc) là năng suất khai thác (đối với nghề câu vàng tính bằng kg/100 lưỡi câu); A0, Ai – các hệ số (được tìm theo phương pháp bình phương nhỏ nhất), m – số lượng các biến độc lập, Xi - các biến độc lập, Đ. Bộ và nnk. / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiên và Công nghệ 26, Số 3S (2010) 302‐309 304 bao gồm một số 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 [6], riêng năng suất sinh học bậc thấp được tính theo mô hình chu trình chuyển hóa Nitơ [5]. Bảng 1. Một số đặc trưng cấu trúc nhiệt biển và năng suất sinh học bậc thấp TT Ký hiệu Đơn vị đo Các đặc trưng cấu trúc nhiệt biển và năng suất sinh học bậc thấp 1 T0 OC Nhiệt độ nước biển bề mặt 2 Ano OC Dị thường nhiệt độ nước biển bề mặt 3 H0 m Độ dày lớp tựa đồng nhất trên 4 T1 OC 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 OC /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 Grad0 OC /10km Gradien cực đại theo phưong ngang nhiệt bề mặt 14 Grad25 OC /10km Gradien cực đại theo phưong ngang nhiệt tầng 25m 15 Grad50 OC /10km Gradien cực đại theo phưong ngang nhiệt tầng 50m 16 Grad75 OC /10km Gradien cực đại theo phưong ngang nhiệt tầng 75m 17 Grad100 OC /10km Gradien cực đại theo phưong ngang nhiệt tầng 100m 18 Grad150 OC /10km Gradien cực đại theo phưong ngang nhiệt tầng 150m 19 TV mg-tươi/m3 Sinh khối thực vật nổi trung bình trong lớp quang hợp 20 DV mg-tươi/m3 Sinh khối động vật nổi trung bình trong lớp quang hợp 21 ToTV g-tươi/m2 Tổng sinh khối thực vật nổi trong cột nước thiết diện 1m2 lớp quang hợp 22 ToTV g-tươi/m2 Tổng sinh khối động vật nổi trong cột nước thiết diện 1m2 lớp quang hợp 23 NNSC mgC/m3/ngày Năng suất sinh học sơ cấp trung bình trong lớp quang hợp 24 NSTC mgC/m3/ngày Năng suất sinh học thứ cấp trung bình trong lớp quang hợp 25 ToNSSC gC/m2/ngày Tổng năng suất sinh học sơ cấp trong cột nước thiết diện 1m2 lớp quang hợp 26 ToNSTC gC/m2/ngày Tổng năng suất sinh học thứ cấp trong cột nước thiết diện 1m2 lớp quang hợp 2.2. Tài liệu sử dụng Với mục đích xây dựng dự báo ngư trường nghề câu vàng tại vùng biển xa bờ miền Trung (6ON-17ON, 107OE-117OE) theo quy mô trung bình tháng và lưới 0,5 độ kinh vĩ, đã sử dụng 4 nguồn số liệu sau: 1) Số liệu CPUE nghề câu vàng được lấy từ cơ sở dữ liệu nguồn lợi và cá (VietfishBase) của Viện Nghiên cứu Hải Sản. Với gần 15000 lượt trạm câu có được trên vùng biển nghiên cứu từ năm 2000 đến nay, bao gồm số liệu các chuyến khảo sát (Survey), giám sát (Observer) và sổ nhật ký khai thác (Logbook), đã tiến hành xử lý và tính toán CPUE theo quy mô nêu trên, giá trị quy về tâm ô. 2) Số liệu nhiệt độ nước biển được lấy từ cơ sở dữ liệu hải dương học của Bộ môn Hải dương học, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, ĐHQG Hà Nội (chủ yếu từ nguồn WOA- 2008, có bổ sung số liệu khảo sát hiện có của Việt Nam). Với hơn 50000 số liệu nhiệt độ nước biển đo ở các vị trí và độ sâu khác nhau trên vùng biển nghiên cứu, đã tiến hành phân tích và tính toán để có được giá trị nhiệt độ tại các tầng chuẩn theo quy mô trên, số liệu quy về tâm ô. Từ số liệu trung gian này đã tiến hành Đ. Bộ và nnk. / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiên và Công nghệ 26, Số 3S (2010) 302‐309 305 tính toán 26 đặc trưng cấu trúc nhiệt biển và năng suất sinh học bậc thấp (như đã nêu trong bảng 1) cho từng tháng và từng ô lưới. Hai loại số liệu trên được sử dụng để phân tích tương quan ″cá-môi trường” và xây dựng phương trình dự báo dạng (1) cho nghề câu vàng tại vùng biển nghiên cứu. 3) Số liệu phân tích và dự báo trường 3D nhiệt biển (quy mô nêu trên, độ sâu theo tầng chuẩn) trong năm 2009 tại vùng biển nghiên cứu được thực hiện tại Trung tâm Động lực học Thủy khí Môi trường, trường Đại học Khoa học Tự nhiên. Từ số liệu này cũng đã tính toán các đặc trưng cấu trúc nhiệt biển và năng suất sinh học bậc thấp và sử dụng làm dữ liệu đầu vào cho dự báo CPUE nghề câu năm 2009. Một vài kết quả minh họa cho dự báo các yếu tố môi trường được thể hiện trên hình 1. 4) Số liệu CPUE nghề câu vàng trung bình trên từng ô lưới và từng tháng trong năm 2009 được lấy từ cơ sở dữ liệu VietfishBase. Số liệu này được sử dụng để kiểm chứng kết quả dự báo ngư trường nghề câu. 3. Kết quả nghiên cứu 3.1. Phân tích tương quan cá-môi trường Kết quả chủ yếu phân tích tương quan giữa CPUE nghề câu với các đặc trưng cấu trúc nhiệt biển và năng suất sinh học bậc thấp (quy mô trung bình tháng) trong 6 tháng đầu năm 2009 được trình bày trong bảng 2. 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 dạng (1) 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 10-30 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 kg/100 lưỡi câu với độ bảo đảm từ khoảng 80% trở lên là chấp nhận được. Bảng 2. Một số đặc trưng phân tích tương quan cá môi trường đối với nghề câu vàng trong năm 2009 Tháng (2009) R chung Sai số cho phép Độ bảo đảm (%) Số số liệu Tháng 1 0.59 5.15 78 95 Tháng 2 0.65 5.02 77 144 Tháng 3 0.56 5.44 84 156 Tháng 4 0.58 6.50 91 194 Tháng 5 0.57 5.36 90 144 Tháng 6 0.58 4.24 89 138 3.2. Kết quả thử nghiệm dự báo ngư trường nghề câu trong năm 2009 Các dự báo được thực hiện qua một thủ tục tính toán tổng hợp có nhiều tuỳ chọn (tổ hợp theo nghề và theo các quy mô không gian, thời gian khác nhau). Kết quả dự báo là bộ số liệu hàng tháng giá trị CPUE theo nghề và theo các quy mô dự báo, được xuất ra dưới dạng các file text có định dạng tương thích với các chương trình đồ hoạ thông dụng hiện nay. Minh họa một số kết quả thử nghiệm dự báo ngư trường nghề câu vàng tại vùng biển xa bờ miền Trung trong 6 tháng đầu năm 2009 được thể hiện trên các hình 2, 3, 4. 3.3. Đánh giá và kiểm chứng dự báo Nguyên tắc chung của việc đánh giá và kiểm chứng dự báo là so sánh giá trị CPUE dự báo với giá trị ″thực đo” thu nhận được từ khảo sát, giám sát hoặc nhật ký khai thác. Do giá trị CPUE dự báo là trung bình tháng trên từng ô lưới nên các giá trị ″thực đo” cũng cần đưa về cùng quy mô. Cũng cần thấy rằng, thực chất dự báo ngư trường là chỉ ra những khu vực khai thác có khả năng đạt năng suất Đ. Bộ và nnk. / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiên và Công nghệ 26, Số 3S (2010) 302‐309 306 như tính toán, mặt khác năng suất (hoặc sản lượng) khai thác trên thực tế còn phụ thuộc rất nhiều vào các điều kiện như phương tiện, trang thiết bị kỹ thuật, nhân lực... nên không thể yêu cầu dự báo đúng phải có giá trị tương đương hoặc gần giá trị giá trị ″thực đo”. Hình 1. Độ sâu mặt đẳng nhiệt 20OC tháng 4-2009 (bên trái) và Tổng năng suất sinh học thứ cấp (gC/m2/ngày) trong cột nước thiết diện 1m2 tầng quang hợp tháng 6-2009. Hình 2. Thử nghiệm dự báo ngư trường khai thác nghề câu vàng tại vùng biển xa bờ miền Trung tháng 1 (bên trái) và tháng 2 năm 2009. Đ. Bộ và nnk. / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiên và Công nghệ 26, Số 3S (2010) 302‐309 307 Hình 3. Thử nghiệm dự báo ngư trường khai thác nghề câu vàng tại vùng biển xa bờ miền Trung tháng 3 (bên trái) và tháng 4 năm 2009. Hình 4. Thử nghiệm dự báo ngư trường khai thác nghề câu vàng tại vùng biển xa bờ miền Trung tháng 5 (bên trái) và tháng 6 năm 2009. Đ. Bộ và nnk. / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiên và Công nghệ 26, Số 3S (2010) 302‐309 308 Để khắc phục điều này, chúng tôi đã căn cứ vào sai số tuyệt đối cho phép của phương trình dự báo (trung bình 5 kg/100 lưỡi câu – bảng 2) và xem xét sự phân phối giá trị CPUE trong tập gần 15000 số liệu có trong cơ sở dữ liệu, từ đó đưa ra các tiêu chí đánh giá dự báo là: nếu ô lưới có giá trị CPUE dự báo và ″thực đo” 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. Một số thông tin cơ bản đánh giá kiểm chứng dự báo ngư trường nghề câu vàng năm 2009 theo các tiêu chí này được cho trong bảng 3. Bảng 3. Kết quả đánh giá kiểm chứng dự báo ngư trường nghề câu 6 tháng đầu năm 2009 Sai số Số ô lưới Xếp loại Tỷ lệ % Lũy kế tỷ lệ % Tháng 1-2009. Số ô lưới có số liệu được tra: 92 <2,5 24 Tốt 26,09 26,09 2,5-5 23 Khá 25,00 51,09 5-7,5 18 Đạt 19,57 70,66 Tháng 2-2009. Số ô lưới có số liệu được tra: 133 <2,5 59 Tốt 44,36 44,36 2,5-5 30 Khá 22,56 66,92 5-7,5 18 Đạt 13,53 80,45 Tháng 3-2009. Số ô lưới có số liệu được tra: 114 <2,5 45 Tốt 39,47 39,47 2,5-5 19 Khá 16,67 56,14 5-7,5 16 Đạt 14,04 70,18 Tháng 4-2009. Số ô lưới có số liệu được tra: 132 <2,5 50 Tốt 37,88 37,88 2,5-5 42 Khá 31,82 69,70 5-7,5 25 Đạt 18,94 88,67 Tháng 5-2009. Số ô lưới có số liệu được tra: 105 <2,5 34 Tốt 32,38 32,38 2,5-5 22 Khá 20,95 53,33 5-7,5 20 Đạt 19,05 72,38 Tháng 6-2009. Số ô lưới có số liệu được tra: 117 <2,5 47 Tốt 40,17 40,17 2,5-5 33 Khá 28,21 68,38 5-7,5 19 Đạt 15,38 84,62 Kết quả cho thấy số ô lưới có dự báo đạt yêu cầu trở lên chiếm trên 70%, cao nhất 88,67% trong tháng 4-2009, số ô lưới có dự báo đạt loại khá trở lên cũng chiếm trên 50%, trong đó loại tốt chiếm từ 26 đến 44%. Số ô lưới có dự báo không đạt chỉ chiếm từ 12 đến 30%. Những kết quả này mở ra khả năng xây dựng và sử dụng các phương trình dạng (1) để thực hiện các dự báo ngư trường phục vụ khai thác hải sản xa bờ, đồng thời cũng cho thấy rõ tầm quan trọng của việc thu thập, cập nhật các thông tin, dữ liệu từ sản xuất để kiểm chứng và hiệu chỉnh dự báo. 4. Kết luận 1. Mối tương quan cá-môi trường được cụ thể hóa bằng phương trình hồi quy nhiều biến giữa năng suất khai thác của nghề (CPUE) với các đặc trưng cấu trúc nhiệt biển (các yếu tố môi trường) và năng suất sinh học bậc thấp (nguồn thức ăn). Đây là là cách tiếp cận khách quan và tốt nhất, là cơ sở và định hướng cho việc nghiên cứu xây dựng mô hình dự báo ngư trường khai thác xa bờ hiện nay ở nước ta. 2. Kết quả phân tích tương quan giữa CPUE nghề câu vàng với 26 đặc trưng cấu trúc nhiệt biển và năng suất sinh học bậc thấp tại vùng biển xa bờ miền Trung cho thấy, mặc dù hệ số tương quan chung trong các tháng không cao (trên dưới 0,6) song cũng đủ ý nghĩa thống kê để có thể sử dụng phương trình hồi quy làm dự báo. 3. Kết quả thử nghiệm dự báo ngư trường cho nghề câu vàng trong 6 tháng đầu năm 2009 tại vùng biển xa bờ miền Trung cho thấy, số ô lưới (0,5 độ kinh vĩ) có dự báo đạt yêu cầu trở lên chiếm trên 70%, cao nhất 88,67% trong tháng 4-2009; số ô lưới có dự báo đạt loại khá trở lên cũng chiếm trên 50%, trong đó loại tốt chiếm từ 26 đến 44%. Tài liệu tham khảo [1] số liệu thống kê ngành thủy sản 2000-2010. Đ. Bộ và nnk. / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiên và Công nghệ 26, Số 3S (2010) 302‐309 309 [2] Đinh Văn Ưu và nnk, Xây dựng mô hình dự báo cá khai thác và các cấu trúc hải dương có liên quan phục vụ đánh bắt xa bờ ở vùng biển Việt Nam, Tuyển tập nghiên cứu nghề cá biển, T. IV, Nxb Nông nghiệp (2006) 55. [3] Đinh Văn Ưu, Đoàn Bộ, Hà Thanh Hương, 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 ĐHQG HN, tXXI, No3AP (2005) 108. [4] Ilmo Hela, Taivo Leavastu, Địa lý hải dương nghề cá (bản dịch từ tiếng Nga của Phạm Thị Hải Âu), Nxb Đại học và Trung học chuyên nghiệp, Hà Nội, 1974. [5] Đoàn Bộ, 2006, Mô hình sinh thái biển và một số kết quả áp dụng tại vùng biển khơi miền Trung Việt Nam, Tạp chí khoa học ĐHQG HN, tXXII, No1AP, tr. 27-33, Hà Nội. [6] Phạm Văn Huấn, Tính toán trong hải dương học, Nxb ĐHQGHN, 2003. Some expreimental results on fishing ground forecast for long-line fishery in the offshore waters of Vietnam Centre Doan Bo1, Pham Van Huan1, Le Hong Cau2, Nguyen Viet Nghia2, Nguyen Duy Thanh2, Bui Thanh Hung2, Nguyen Van Huong2 1Faculty of Hydro-Meteorology & Oceanography, Hanoi University of Science, VNU, 334 Nguyen Trai, Hanoi, Vietnam 2Research Institute for Marine Fisheries The experimental model of the fishing ground forecast in the off-shore waters of Vietnam Centre has been established basing on the relationship between fish resources and environmental factors. This relationship was concretized by multi-variate regression equations among CPUE (Catch Per Unit Efforts) and temperature structures (environmental factors) and primary production (feed sources). During experiments, 26 environmental factors and primary production were monthly forecasted by a grid of 0.5 degree, which were applied for fishing ground forecast model. The experimental results on fishing ground forecast for long-line fishery in the off-shore waters of Vietnam Centre in 2009 showed that acceptable forecasts were about 70.0% (with maximum of 88.7% in April, 2009). Meanwhile, good forecasts get up to 50 % and excellent forecasts were about 26.0 - 44.0%. Keywords: Fishing ground forecast, Long-line fishery, Offshore waters.