吳祖立，張勝茂，戴 陽，章守宇

（1.上海海洋大學(xué)海洋生態(tài)與環(huán)境學(xué)院，上海 201306；2.中國水產(chǎn)科學(xué)研究院東海水產(chǎn)研究所，農(nóng)業(yè)部東海漁業(yè)資源開發(fā)利用重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，上海 200090）

海洋牧場是指基于特定海域生態(tài)系統(tǒng)特征，通過生物棲息地養(yǎng)護(hù)與優(yōu)化技術(shù)，運(yùn)用海洋工程技術(shù)和科學(xué)規(guī)劃管理手段，有機(jī)組合增殖與養(yǎng)殖等多種漁業(yè)生產(chǎn)要素，形成環(huán)境與產(chǎn)業(yè)的生態(tài)耦合系統(tǒng)［1］。海洋牧場發(fā)展至今已經(jīng)歷3個階段［2］。第一階段是以海洋生物的稚幼個體增殖放流為主的階段；第二階段是以人工魚礁的建設(shè)應(yīng)用為標(biāo)志的資源養(yǎng)護(hù)階段；第三階段開始于20世紀(jì)70年代，是以海洋生態(tài)系統(tǒng)理論和目標(biāo)過程管理的手段建設(shè)海洋牧場的現(xiàn)代化海洋牧場階段。但受限于對海洋生命科學(xué)、海洋生態(tài)環(huán)境的認(rèn)識以及生境監(jiān)測技術(shù)、系統(tǒng)評估管理方法的局限性，目前現(xiàn)代化海洋牧場建設(shè)仍處于初級階段，海洋牧場建設(shè)的統(tǒng)籌規(guī)劃、漁業(yè)資源與環(huán)境監(jiān)測、科學(xué)管理牧場技術(shù)仍處在試點(diǎn)探索階段［3］。

空間信息技術(shù)是指反映實(shí)體空間分布特征信息的技術(shù)，主要包括地理信息系統(tǒng)、遙感測繪技術(shù)和全球定位信息系統(tǒng)，同時結(jié)合計(jì)算機(jī)與通訊等技術(shù)、空間模型與統(tǒng)計(jì)學(xué)算法等內(nèi)容，進(jìn)行空間數(shù)據(jù)的采集存儲、處理分析、評價管理、可視化和應(yīng)用等［4］。利用空間信息技術(shù)在海洋牧場統(tǒng)籌規(guī)劃、漁業(yè)資源評估、生態(tài)環(huán)境監(jiān)測與評價中可獲得更加全面、系統(tǒng)、精確的結(jié)果［5］，彌補(bǔ)對整個海洋牧場進(jìn)行實(shí)時管理過程中因時間和空間限制、成本高、實(shí)測水域面積小、數(shù)據(jù)有效性低等不足［6］，有力地促進(jìn)現(xiàn)代化海洋牧場的發(fā)展。

本文分別以空間信息技術(shù)在海洋牧場選址建設(shè)、漁業(yè)資源增殖放流、生物資源與環(huán)境監(jiān)測評價、海洋牧場管理中的應(yīng)用4個方面，對空間信息技術(shù)在海洋牧場中的應(yīng)用及研究進(jìn)展進(jìn)行了概述，并在此基礎(chǔ)上對其未來的發(fā)展提出了建議。

1 空間信息技術(shù)在海洋牧場選址建設(shè)中的應(yīng)用

海洋牧場的選址是海洋牧場建設(shè)的首要環(huán)節(jié)，也將直接影響海洋牧場建設(shè)的成?。?］。海洋牧場的選址須考慮建設(shè)海洋牧場的目的，結(jié)合建設(shè)區(qū)域的漁業(yè)結(jié)構(gòu)、資源狀況、海洋水域與底質(zhì)環(huán)境，以及社會經(jīng)濟(jì)、政策管理等多種要素分析，因此選址是一個復(fù)雜的決策過程［8］。

空間信息技術(shù)在選址的應(yīng)用主要分3個步驟：

第一步，根據(jù)建設(shè)海洋牧場的目的確定擬選址的海域，確定備選海域特征及空間選址的影響因素，并收集和解析數(shù)據(jù)。影響海洋牧場空間選址的因素有生物自身因素和外部因素。外部因素又可歸納為兩類，分別是社會環(huán)境因素和自然環(huán)境因素。社會環(huán)境因素主要包括管理政策、經(jīng)濟(jì)利益等，自然環(huán)境因素主要包括水溫、水深、底質(zhì)類型、沉積物和水動力條件等［9］。林軍等［7］以海水溫度為影響因素，研究國華電廠和烏沙山電廠的溫排水對象山港海洋牧場規(guī)劃海域的影響程度，建議選址于規(guī)劃區(qū)的東北部。薛彬等［10］探究水深分布對舟山中街山列島黃興島西側(cè)海域人工魚礁選址的影響，得到了較為理想的魚礁靶區(qū)的水深資料，降低了選址初期的探測成本。RADIARTA等［11］研究認(rèn)為，北海道南部海藻場日本海帶（Laminaria japonica）懸掛養(yǎng)殖的影響因素是海表溫度和懸浮物。

海洋牧場較多建設(shè)于河口與近海海域，選址海域的水深、地形、潮流、波浪、風(fēng)暴潮、泥沙運(yùn)動等對海洋牧場的建設(shè)影響重大，該海域的水動力數(shù)值模型主要有 POM（Princeton Ocean Model）［12］、 DELFT3D （ Three-Dimensional Hydrodynamic Model）［13］、COAWST （Coupled Ocean Atmosphere Wave Sediment Transport Modeling System）［14］、 COHERENS （Coupled Hydrodynamical Ecological Model）［15］、FVCOM（Finite Volume Coastal Ocean Model）［16］等海洋動力數(shù)值模型。如CARDOSO-MOHEDANO等［12］利用POM模型研究潮汐等流場變化對加利福尼亞州東南海岸Urias湖工廠溫排水的擴(kuò)散情況，確定溫排水對當(dāng)?shù)貪O業(yè)生態(tài)系統(tǒng)影響嚴(yán)重的擴(kuò)散范圍和季節(jié)。林軍等［16］應(yīng)用FVCOM建立了洞頭列島及其臨近海域的水動力數(shù)值模式，并應(yīng)用于洞頭人工魚礁的選址。

第二步，對選取的因素進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化分類并賦予權(quán)重系數(shù)，而后建立貼合實(shí)際選址情況的評價模型。MOUSAVI等［17］將波斯灣基什島人工魚礁的選址影響因素劃分為自然、社會、經(jīng)濟(jì)、管理等47種，并對各因子進(jìn)行9個等級的權(quán)重賦值。曾旭等［18］基于文獻(xiàn)綜述和專家經(jīng)驗(yàn)確定了影響保護(hù)型人工魚礁選址適宜性的主要準(zhǔn)則和47個對應(yīng)的次級準(zhǔn)則，并用兩兩比較法和層次分析法計(jì)算主要準(zhǔn)則和次級準(zhǔn)則的權(quán)重。

由于目前對海洋牧場選址模型的研究有限，本文主要借鑒在水產(chǎn)養(yǎng)殖及其選址中的應(yīng)用模型研究，歸納綜述海洋牧場選址的模型。目前選址模型的研究主要基于承載力的概念，包括資源承載力、環(huán)境承載力和生態(tài)承載力等［19］。適用于選址的承載力模型主要有 FARM（Farm Aquaculture Resource Management Model）［20］、Ecowin［21］、DEPOMOD（Depositional Model）［22］、SYSMAR［23］等模型。上述模型可基于牧場區(qū)位、養(yǎng)殖實(shí)踐、環(huán)境因素、產(chǎn)品市場因素和海流與波浪等水動力因子等要素，結(jié)合現(xiàn)場實(shí)測或衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)模擬分析選址區(qū)域承載力和海洋牧場建設(shè)條件狀況，對海洋牧場選址點(diǎn)進(jìn)行適宜性評價。

第三步，基于專家系統(tǒng)、評估模型和社會經(jīng)濟(jì)政策等資料，在地理信息系統(tǒng)GIS（Geographic Information System）的管理決策下實(shí)現(xiàn)對海洋牧場建設(shè)前后環(huán)境狀況遙感分析等綜合性選址評價。SILVA等［24］基于養(yǎng)殖規(guī)模和水溫、流速、Chl-a、懸浮顆粒物總濃度等環(huán)境參數(shù)，結(jié)合養(yǎng)殖品種市場因素和政策法規(guī)因素等，使用FARM模型對智利南部太平洋牡蠣（Crassostrea gigas）養(yǎng)殖選址區(qū)域進(jìn)行綜合評價，最終利用GIS確定3 km2的最佳選址地（約占研究區(qū)的7.6%）。曾旭等［18］基于專家系統(tǒng)對選址影響要素進(jìn)行有效準(zhǔn)則選取和權(quán)重賦值，結(jié)合現(xiàn)場要素?cái)?shù)值模擬數(shù)據(jù)，進(jìn)行GIS柵格計(jì)算并輸出了浙江馬鞍列島保護(hù)型人工魚礁選址適宜性分布圖。

2 空間信息技術(shù)在漁業(yè)資源增殖放流中的應(yīng)用

漁業(yè)資源增殖放流是一種通過向天然水域投放魚、蝦、蟹、貝等各類漁業(yè)生物的苗種來達(dá)到恢復(fù)或增加漁業(yè)資源種群數(shù)量和資源量的方法。為了評價增殖放流效果，掌握放流魚種的移動分布規(guī)律，增殖放流工作中常以標(biāo)志放流技術(shù)進(jìn)行放流效果評估［25］。國內(nèi)外常用的標(biāo)志方法有切鰭標(biāo)志法、顏色標(biāo)記法、掛牌標(biāo)簽法、金屬線碼標(biāo)記法等。但這些方法也存在一些局限性，如因魚鰭具再生復(fù)原的能力而無法區(qū)分標(biāo)志魚，而顏色標(biāo)記法、掛牌標(biāo)簽法、金屬線碼標(biāo)記法等需要人工重捕并上報(bào)被標(biāo)志個體信息，因標(biāo)志個體的回捕率低、成活率低等原因而無法有效評價增殖放流效果［26］。

海洋牧場中的生物資源具有權(quán)屬的性質(zhì)，洄游范圍較大或跨境跨海域的生物資源常引起管理和權(quán)屬糾紛［27］。近年來基于遙感技術(shù)和地理信息系統(tǒng)等技術(shù)的遙測標(biāo)志，因其回收標(biāo)志數(shù)據(jù)便捷高效，并且能夠大范圍監(jiān)測水生動物洄游運(yùn)動狀況、行為和生理狀況、生長和死亡參數(shù)等特性，而被廣泛應(yīng)用于水生生物標(biāo)志放流活動和資源管理中。已應(yīng)用的遙測標(biāo)志有分離式衛(wèi)星標(biāo)志（Pop-up Satellite Archival Tag，PSAT）［28］、被動整合式異頻雷達(dá)標(biāo)志（Passive Integrated Transponder Tag，PIT ）［29］和 生 物 遙 測 標(biāo) 志（Biotelemetric Tag）［30］。SEARCY-BERNAL等［31］用PIT對紅鮑螺（Haliotis rufescens）進(jìn)行野外實(shí)驗(yàn)性標(biāo)志放流，探究標(biāo)志紅鮑螺的成活率和回捕率。SHIN等［32］在韓國統(tǒng)營海洋牧場利用聲波遙測技術(shù)測量了紅鯛（Chrysophrys major）的運(yùn)動范圍和日常行為習(xí)性。

影響增殖放流效果的重要因素是放流個體的成活率，而放流個體的成活率是與放流的時間和放流的區(qū)域以及環(huán)境特征有關(guān)的［33-34］。為應(yīng)對大空間尺度下對漁業(yè)資源和增殖放流數(shù)據(jù)的分析和管理，增殖放流實(shí)施主體應(yīng)在環(huán)境數(shù)據(jù)和生物學(xué)數(shù)據(jù)的科學(xué)支撐下，運(yùn)用空間信息技術(shù)對擬增殖放流的品種、放流區(qū)域和放流量進(jìn)行有效分析與決策管理。劉越［35］通過編程、構(gòu)建數(shù)據(jù)庫、加載谷歌地圖可視化模塊和MapX控件，構(gòu)建了長江流域增殖放流地理信息系統(tǒng)，該系統(tǒng)可為長江流域增殖放流活動及漁業(yè)管理提供決策支持。段金榮等［36］基于主成分分析法篩選因子，結(jié)合層次分析法和魚骨圖法確定權(quán)重，并利用地理信息系統(tǒng)柵格和分級模塊建立了蠡湖增殖放流適宜地評價體系，可為蠡湖的科學(xué)規(guī)劃和管理提供參考依據(jù)。

3 空間信息技術(shù)在海洋牧場生物資源與環(huán)境監(jiān)測評價中的應(yīng)用

3.1 生物資源監(jiān)測評價

基于空間信息技術(shù)的對海洋牧場生物資源分布特征、變動規(guī)律等的監(jiān)測手段主要有水下攝像、水聲學(xué)探測、遙感監(jiān)測等。水下攝像具有快速直觀的特點(diǎn)，對監(jiān)測對象不具破壞性，可分為潛水員攝像［37］、遙控潛水器攝像［38］和拖曳式攝像［39］等方式。潛水員攝像是通過人工潛水方式手持設(shè)備拍攝研究對象，該方法需要人員潛水操作，缺點(diǎn)是作業(yè)時間和作業(yè)深度范圍有限。遙控潛水器攝像可通過遠(yuǎn)程控制進(jìn)行影像采集，不需要潛水員操作，可彌補(bǔ)前者的不足。拖曳式海底攝像與GPS定位同步，通過視頻拼接合成大范圍復(fù)合圖像，涵蓋海底底棲生物、地貌和底質(zhì)類型等信息，可為生境數(shù)字化提供現(xiàn)場數(shù)據(jù)。

水聲學(xué)探測是利用聲波遇到水中目標(biāo)物后會產(chǎn)生不同回聲信號的物理特性來實(shí)現(xiàn)的，根據(jù)聲波發(fā)射后收到目標(biāo)回聲的間隔時間、回聲信號強(qiáng)弱的信息，可測得目標(biāo)所處的深度，估算出目標(biāo)強(qiáng)度、目標(biāo)數(shù)量及分布狀況等［40］，常用設(shè)備包括回聲探測儀［41］、側(cè)掃聲吶［42］和多波束聲吶［43］等。在生物資源監(jiān)測應(yīng)用中，回聲探測手段常與網(wǎng)具捕撈調(diào)查、樣帶樣方取樣調(diào)查相結(jié)合。側(cè)掃聲吶和多波束聲吶具有掃描區(qū)域廣、能區(qū)分探測目標(biāo)與底質(zhì)類型的特性，多用于生物資源與底質(zhì)生境分布關(guān)系研究。

遙感監(jiān)測可分為衛(wèi)星遙感監(jiān)測和無人機(jī)遙感監(jiān)測。衛(wèi)星遙感監(jiān)測是通過分析遙感影像中不同底質(zhì)類型的不同光譜反射率，獲得如海藻場、珊瑚礁、灘涂等各種底質(zhì)生境的分布信息。衛(wèi)星遙感具有覆蓋面積大、時間序列連貫的特點(diǎn)。于杰等［44］基于現(xiàn)場采樣數(shù)據(jù)和遙感數(shù)據(jù)，提取了雞心島馬尾藻分布特征。蔣興偉等［45］利用衛(wèi)星遙感大尺度監(jiān)測、快速及時的特性，對漂流滸苔進(jìn)行快速跟蹤監(jiān)測，可對漂流藻的早期預(yù)警起到重要幫助。無人機(jī)遙感監(jiān)測具有機(jī)動性強(qiáng)和效率高等優(yōu)點(diǎn)，能夠有效彌補(bǔ)現(xiàn)場監(jiān)測和衛(wèi)星遙感監(jiān)測等手段的不足［46］。無人機(jī)獲取的遙感影像分辨率能夠達(dá)到0.1 m，可為海域動態(tài)監(jiān)測管理系統(tǒng)提供大量重要的信息源。李曉敏等［47］基于高光譜無人機(jī)影像提出了高效、準(zhǔn)確的互花米草（Spartina alterniflora）無人機(jī)遙感監(jiān)測方法。馮家莉等［48］將無人機(jī)遙感系統(tǒng)用于紅樹林資源調(diào)查，通過對無人機(jī)航拍影像拼接和目視解譯方法提取紅樹林空間分布信息，并對紅樹林樹種類型進(jìn)行了分類研究。

3.2 生態(tài)環(huán)境監(jiān)測評價

海洋初級生產(chǎn)力的高低、海水溫度的變化、赤潮分布和持續(xù)時間等信息的掌控是現(xiàn)代化海洋牧場建設(shè)中所必須的，基于衛(wèi)星遙感所獲得的海洋環(huán)境信息可應(yīng)用于海洋牧場的海洋災(zāi)害預(yù)警和海洋生態(tài)污染監(jiān)測［49］。隨著空間衛(wèi)星技術(shù)的發(fā)展，衛(wèi)星遙感資料的應(yīng)用已從海洋水色要素、海水溫度、赤潮監(jiān)測等發(fā)展到水質(zhì)監(jiān)測、臺風(fēng)風(fēng)暴潮監(jiān)測和海岸帶生態(tài)健康評價等領(lǐng)域。

對海洋牧場的水質(zhì)監(jiān)測可掌握牧場區(qū)海水鹽度、懸浮物濃度、冷水團(tuán)等水質(zhì)狀況和溢油等水污染的預(yù)警預(yù)報(bào)。基于遙感的方法對水體污染的監(jiān)測和評價主要是利用污染物質(zhì)的光譜特性作為水質(zhì)監(jiān)測的依據(jù)。HU等［50］基于現(xiàn)場實(shí)測水質(zhì)數(shù)據(jù)與MODIS中等分辨率數(shù)據(jù)，對佛羅里達(dá)州坦帕灣的水體質(zhì)量進(jìn)行分類，并反演海水鹽度、懸浮物濃度等水質(zhì)參數(shù)特征。王迪鋒等［51］基于中國海監(jiān)的光電平臺、多光譜掃描儀、高光譜成像儀等機(jī)載設(shè)備和海洋浮標(biāo)，對浙江沿海和長江口等海域的水色異常、懸浮泥沙、溢油和溫排水等指標(biāo)進(jìn)行監(jiān)測，建立了多個適用于我國近海的遙感水質(zhì)監(jiān)測模型。

臺風(fēng)對漁業(yè)生產(chǎn)產(chǎn)生嚴(yán)重影響的同時，對漁業(yè)資源和生境優(yōu)化方面也有一定的促進(jìn)作用，對臺風(fēng)跟蹤監(jiān)測可為防災(zāi)減災(zāi)和漁業(yè)安全生產(chǎn)起到保障作用。YU等［52］基于南海近海的長期捕撈數(shù)據(jù)和衛(wèi)星數(shù)據(jù)，跟蹤發(fā)現(xiàn)2010年3號臺風(fēng)“燦都”和2012年8號臺風(fēng)“維森特”過境后，研究海域的CPUE（catch per unit effort）和漁獲種類數(shù)均有顯著提高。王騰等［53］發(fā)現(xiàn)東海北部部分海區(qū)上層溫度、鹽度以及葉綠素在臺風(fēng)后重新混合分布，次表層葉綠素濃度變化程度明顯高于表層，且葉綠素濃度遠(yuǎn)高于臺風(fēng)前水平。譚駿等［54］介紹分析了無人機(jī)遙感在廣東鎮(zhèn)海灣內(nèi)海水養(yǎng)殖蠔排臺風(fēng)災(zāi)情監(jiān)測中的應(yīng)用過程及其效果。

4 空間信息技術(shù)在海洋牧場管理中的應(yīng)用

海洋牧場的管理方法和管理技術(shù)是海洋牧場技術(shù)體系中的重要技術(shù)要素，涉及海洋牧場海域使用管理、牧場監(jiān)管主體和權(quán)屬管理、牧場生物資源開發(fā)利用管理、海洋牧場環(huán)境預(yù)警和災(zāi)后管理等方面［27］。上述所涉及的管理中除了國家政策、體制機(jī)制因素外，還需考慮科學(xué)技術(shù)的創(chuàng)新應(yīng)用。

4.1 牧場漁船監(jiān)督與管理

海洋牧場中生物資源的合理開發(fā)利用是維護(hù)牧場運(yùn)營和管理的關(guān)鍵，其中加強(qiáng)對牧場捕撈船舶、捕撈方式的監(jiān)管尤為重要。牧場區(qū)船舶的準(zhǔn)入數(shù)量控制和船舶分布可借助微光、雷達(dá)、可見光等遙感數(shù)據(jù)大范圍監(jiān)測。Sentinel-1中等分辨率（5 m×20 m）的干涉寬幅成像模式可在投影影像中獲取漁船位置［55］。采用Suomi NPP衛(wèi)星的分辨率約為400 m的可見光紅外成像輻射儀微光數(shù)據(jù)，可對漁船燈光進(jìn)行可見光和紅外成像，利于夜晚對牧場區(qū)船舶監(jiān)控［56］。高分三號1 m的C頻段多極化合成孔徑雷達(dá)（Synthetic Aperture Radar，SAR），具有全天候、全天時工作的特點(diǎn)，能夠動態(tài)監(jiān)測船舶和對船舶進(jìn)行識別［57］。將 高 分 遙 感 數(shù) 據(jù) 與 AIS（Automatic Identification System）、我國北斗系統(tǒng)相關(guān)數(shù)據(jù)結(jié)合，能有效識別近海漁船信息，對牧場可容納漁船數(shù)量設(shè)置警戒監(jiān)控等，進(jìn)而提高海洋牧場漁船管理水平［58］。

4.2 智慧海洋牧場

智慧海洋牧場是在海洋牧場建設(shè)中引入物聯(lián)網(wǎng)、傳感器、云計(jì)算等新技術(shù)，在運(yùn)營中高度智能化、數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化和可視化，具有高生產(chǎn)率、環(huán)境親和度和抗風(fēng)險能力的新型海洋牧場［59］。智慧海洋牧場中，空間信息技術(shù)的應(yīng)用除了上文涉及的生物資源監(jiān)測與環(huán)境監(jiān)測的內(nèi)容和方法，還基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)將海洋牧場中生物、環(huán)境要素、魚礁設(shè)施和監(jiān)測傳感器等相連，將海洋牧場運(yùn)營過程中產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)積累整合，利用云計(jì)算技術(shù)深度分析挖掘牧場中各事物的內(nèi)在關(guān)系及客觀規(guī)律，并借助GIS集成具可視化的海洋牧場地理信息管理決策系統(tǒng)，達(dá)到遠(yuǎn)程精準(zhǔn)調(diào)控，實(shí)現(xiàn)智能化的海洋牧場運(yùn)營管理［60-61］。

5 問題與展望

5.1 存在的問題

我國現(xiàn)代化海洋牧場建設(shè)的整體水平仍處于初級階段，基于我國國情和空間技術(shù)的發(fā)展水平，我國空間信息技術(shù)在現(xiàn)代化海洋牧場中的應(yīng)用存在以下一些問題及挑戰(zhàn)：

1）因缺乏長期的現(xiàn)場海洋生態(tài)環(huán)境監(jiān)測和調(diào)查、缺乏現(xiàn)場實(shí)測數(shù)據(jù)，限制了海洋牧場的選址與評價、漁業(yè)資源增殖放流評估工作。雖然空間信息技術(shù)具有長時效、大空間的監(jiān)測特性，但是由于缺乏長期的現(xiàn)場實(shí)測數(shù)據(jù)，使得基于衛(wèi)星模型數(shù)據(jù)的漁業(yè)生態(tài)環(huán)境遙感反演結(jié)果有待比對核實(shí)，影響了對擬建設(shè)和放流水域生境的認(rèn)識，導(dǎo)致海洋牧場的選址和增殖放流實(shí)踐難以取得成效［62］。

2）在海洋牧場生物資源和環(huán)境的監(jiān)測過程中，從遙感數(shù)據(jù)中獲取的環(huán)境參數(shù)具有一定的局限性。遙感數(shù)據(jù)僅能反映海洋表層的信息，而對水下生物資源的狀況反演仍有一定的難度；大氣云層遮蔽、海水懸浮物干擾等均影響溫度、葉綠素、赤潮等海洋牧場環(huán)境狀況的反演；衛(wèi)星數(shù)據(jù)分辨率的高低、高分遙感數(shù)據(jù)的可獲性、多源數(shù)據(jù)融合算法及反演模型和應(yīng)用工具的創(chuàng)新程度也是重要的影響因素［6］。

3）對海洋牧場漁船如何科學(xué)高效的監(jiān)管是海洋牧場運(yùn)營管理和綜合發(fā)揮生態(tài)與經(jīng)濟(jì)效益過程中所面臨的挑戰(zhàn)。目前，海洋牧場中進(jìn)行生產(chǎn)作業(yè)的漁船基本為中小型船只，80%以上的漁船是非金屬質(zhì)，地波雷達(dá)不能識別，小型漁船大多數(shù)沒有安裝AIS設(shè)備，漁船不具備船位信息識別功能［63］，這給基于遙感手段的海洋牧場漁船監(jiān)管和漁業(yè)執(zhí)法帶來困難。

5.2 展望

隨著我國現(xiàn)代海洋牧場建設(shè)步伐的迅速邁進(jìn)，我國海洋牧場建設(shè)初具規(guī)模，但在發(fā)展過程中還存在科技支撐落后于發(fā)展需求的問題，制約了海洋牧場綜合效益的發(fā)揮。目前傳統(tǒng)的海上現(xiàn)場調(diào)查方式已無法滿足現(xiàn)代海洋牧場多維、長周期和系統(tǒng)性研究的需要，現(xiàn)代海洋牧場的建設(shè)應(yīng)與現(xiàn)今的互聯(lián)網(wǎng)及人工智能大數(shù)據(jù)相結(jié)合，基于高分辨率遙感影像及更先進(jìn)的遙測技術(shù)，對現(xiàn)代海洋牧場進(jìn)行數(shù)字化、自動化、信息化打造，構(gòu)建海洋牧場實(shí)時監(jiān)測系統(tǒng)與輔助決策技術(shù)信息平臺，及時對海洋牧場生態(tài)環(huán)境、資源狀況進(jìn)行跟蹤監(jiān)測，為后續(xù)管理、開發(fā)利用和繼續(xù)建設(shè)提供決策支持。相信在充分挖掘現(xiàn)有衛(wèi)星遙感資源，建立近地遙感同步野外觀測、無線傳感網(wǎng)絡(luò)、無人機(jī)技術(shù)的星、空、地一體化綜合觀測技術(shù)應(yīng)用的過程中，上述問題會逐步得到有效的解決。