Nghiên cứu tích hợp công nghệ viễn thám và GIS trong xây dựng mô hình dự báo ngư trường khai thác cá ngừ đại dương (thunnus albacares và t obesus)

Chu Tiến Vĩnh Trong quá trình thực hiên luận án, tác giả luôn nhận được sự giúp đỡcủa các cán bộ thuộc các phòng Nghiên cứu Đo vẽ ảnh và Viễn thám, phòngKhoa học, Đào tạo, Hợp tác quốc

NGUYỄN DUY THÀNH

NGHIÊN CỨU TÍCH HỢP CÔNG NGHỆ VIỄN

THÁM VÀ GIS TRONG XÂY DỰNG MÔ HÌNH DỰ BÁO NGƯ TRƯỜNG KHAI THÁC CÁ NGỪ ĐẠI DƯƠNG

(Thunnus albacares và T.obesus)

LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT

i

NGUYỄN DUY THÀNH

NGHIÊN CỨU TÍCH HỢP CÔNG NGHỆ VIỄN THÁM VÀ GIS TRONG XÂY DỰNG MÔ HÌNH DỰ BÁO NGƯ TRƯỜNG KHAI THÁC CÁ NGỪ ĐẠI DƯƠNG

(Thunnus albacares và T.obesus)

NGÀNH: KỸ THUẬT TRẮC ĐỊA - BẢN ĐỒ

MÃ SỐ: 9.52.05.03

LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC

HÀ NỘI, NĂM 2020

thân tôi Toàn bộ quá trình nghiên cứu được tiến hành một cách khoa học, các

số liệu, kết quả trình bày trong luận án là chính xác, trung thực và chưa từngđược công bố trong bất kỳ công trình nào Các thông tin trích dẫn trong luận

án có nguồn gốc rõ ràng

Tác giả luận án

Nguyễn Duy Thành

LỜI CẢM ƠN

Luận án được hoàn thành tại phòng Nghiên cứu Đo vẽ ảnh và Viễn thám

- Viện Khoa học Đo đạc và Bản đồ dưới sự hướng dẫn khoa học của PGS TS.Nguyễn Đình Dương và TS Chu Tiến Vĩnh

Trong quá trình thực hiên luận án, tác giả luôn nhận được sự giúp đỡcủa các cán bộ thuộc các phòng Nghiên cứu Đo vẽ ảnh và Viễn thám, phòngKhoa học, Đào tạo, Hợp tác quốc tế và Tạp chí thuộc Viện Khoa học Đo đạc

và Bản đồ; Viện nghiên cứu Hải sản

Xin chân thành cảm ơn chủ nhiệm các Đề tài/Dự án: Dự án Điều trachung Việt Nam - Trung Quốc, Điều tra tổng thể biến động nguồn lợi hải sảnven biển Việt Nam từ năm 2016 đến 2020, Điều tra ngư trường, Nghiên cứucác giải pháp nâng cao chất lượng dự báo cá ngừ đại dương… đã cho phépNghiên cứu sinh khai thác và sử dụng số liệu để hoàn thiện luận án; Cảm ơncác Chi Cục bảo vệ nguồn lợi thủy sản các tỉnh Bình Định, Phú Yên và KhánhHòa đã tạo điều kiện cho tôi trong quá trình triển khai thu thập số liệu trên cácđội tàu khai thác trên biển và tại các cảng cá

Tác giả xin bày tỏ lòng biết ơn chân thành và sâu sắc đến tất cả các nhàkhoa học, các thầy cô giáo, các cơ quan, các bạn đồng nghiệp và những ngườithân đã tận tình giúp đỡ nghiên cứu sinh hoàn thành luận án

M C L C ỤC LỤC ỤC LỤC

ii

LỜI CAM ĐOAN i

LỜI CẢM ƠN ii

MỤC LỤC iii

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ vii

DANH MỤC CÁC BIỂU BẢNG ix

MỞ ĐẦU 1

1 Tính cấp thiết của luận án 1

2 Mục tiêu của luận án 4

3 Nội dung nghiên cứu vụ của luận án 4

4 Đối tượng nghiên cứu 5

5 Phương pháp nghiên cứu 5

6 Hướng tiếp cận 5

7 Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của luận án 6

7.1 Ý nghĩa khoa học 6

7.2 Ý nghĩa thực tiễn 6

8 Luận điểm bảo vệ 7

9 Điểm mới của luận án 7

10 Kết cấu của luận án 8

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU 9

1.1 Tình hình nghiên cứu trên thế giới 9

1.1.1 Đặc điểm sinh học, sinh thái của cá ngừ vây vàng 9

1.1.2 Đặc điểm sinh học, sinh thái của cá ngừ mắt to 13

1.1.3 Dự báo ngư trường 18

1.1.4 Viễn thám trong nghiên cứu dự báo ngư trường khai thác 22

1.2 Tình hình nghiên cứu ở Việt Nam 30

1.2.1 Dự báo ngư trường 30

1.2.2 Viễn thám trong nghiên cứu dự báo ngư trường khai thác 40

CHƯƠNG 2 CƠ SỞ KHOA HỌC XÂY DỰNG MÔ HÌNH DỰ BÁO NGƯ TRƯỜNG KHAI THÁC CÁ NGỪ ĐẠI DƯƠNG 43

2.1 Cơ sở khoa học trong nghiên cứu 43

2.2 Thông tin, dữ liệu nghiên cứu 45

2.2.1 Thông tin, dữ liệu nghề cá ngừ đại dương 45

2.2.2 Thông tin, dữ liệu hải dương học 48

2.2.3 Tri thức bản địa 52

2.3 Phương pháp viễn thám trong nghiên cứu biển 53

2.5 Tích hợp tri thức bản địa, dữ liệu nghề cá, dữ liệu viễn thám để xây dựng mô hình dự báo 55

2.6 Đề xuất quy trình dự báo 59

Bước 1 bao gồm 04 bước: 60

Bước 2 bao gồm 04 bước: 62

Bước 3 bao gồm 04 bước: 63

CHƯƠNG 3 XÂY DỰNG VÀ KIỂM CHỨNG MÔ HÌNH DỰ BÁO NGƯ TRƯỜNG KHAI THÁC CÁ NGỪ ĐẠI DƯƠNG 67

3.1 Khu vực thực nghiệm 67

3.2 Dữ liệu thực nghiệm 69

3.2.2 Dữ liệu nhiệt độ bề mặt nước biển (SST) 77

3.2.3 Dữ liệu Chlorophyll-a 80

3.3 Kết quả thực nghiệm mô hình 83

3.3.1 Dữ liệu đầu vào 83

3.3.2 Xác định mối liên hệ cá và môi trường bằng phương pháp phân tích không gian 84

3.4 Đánh giá so sánh, kiểm chứng 100

3.4.1 Kết quả kiểm chứng độc lập dự báo thực nghiệm ngư trường nghề câu 101 3.4.2 Kết quả đánh giá kiểm chứng độc lập trên tàu câu khai thác cá ngừ mắt to (CNMT) 102

3.4.3 Kết quả đánh giá kiểm chứng độc lập trên tàu câu khai thác cá ngừ vây vàng (CNVV) 103

3.5 Đề xuất một số giải pháp áp dụng kết quả dự báo ngư trường 105

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 107

DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH CỦA TÁC GIẢ 109

LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN ÁN 109

TÀI LIỆU THAM KHẢO 110

DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT ALMRV Assessment of the Living Đánh giá nguồn lợi sinh vật

Marine Resources in Viet biển Việt Nam Nam

AHP Analytic Hierarchy Process Quá trình phân cấp phân tích

CLS Collecte Localisation Công ty thu thập ảnh vệ tinh

CPUE Catch per unit effort Năng suất khai thác

GIS Geographic Information system Hệ thông tin địa lý

GHRSST Group for High Resolution Nhiệt độ bề mề biển đội phân

Sea Surface Temperature giải cao

Cohort AnalysisMERIS medium-spectral resolution, Ảnh quang học phổ độ phân

imaging spectrometer giải trung bìnhMGET Marine Geospatial Ecology Công cụ địa sinh thái biển

ToolsMODIS - The Moderate Resolution Ảnh quang học phổ độ phânAQUA Imaging Spectroradiometer - giải trung bình

MOVIMAR Monitoring Vietnam Marine Dự án Hệ thống quan sát tàu

lợi thủy sản bằng công nghệ

vệ tinhNOAA The National Oceanic and Cơ quan khí quyển và đại

Atmospheric Administration dương Hoa KỳSEAFDEC The Southeast Asian Trung tâm phát triển nghề cá

Fisheries Development Đông Nam ÁCenter

SST Sea Surface Temperature Nhiệt độ bề mặt biển

WCPFC The Western and Central Ủy ban nghề cá Trung tây

Pacific Fisheries Thái Bình DươngCommission

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ

Hình 1.1 Hướng tiếp cận nghiên cứu của luận án 6

Hình 2.1 Dự liệu hải dương cùng tỷ lệ với thời gian được chồng xếp xác định vị trí đánh bắt (Robinson Mugo và cộng sự, 2011) 44

Hình 2.2 Hệ thống trạm điều tra nguồn lợi cá nổi lớn 47

Hình 2.3 Số lượt trạm quan trắc các yếu tố khí tượng-hải dương 51

Hình 2.4 Lập qerry để chiết rút dữ liệu trong tools MGET trên phần mềm ArcGIS 54

Hình 2.5 Phân bố sản lượng khai thác cá ngừ 56

Hình 2.6 Phân bố sản lượng khai thác cá ngừ và các chỉ số hải dương 57

Hình 2.7 Kết quả dự báo ngư trường khai thác cá ngừ đại dương 57

Hình 2.8 Quy trình dự báo ngư trường khai thác cá ngừ đại đương ở vùng biển Việt Nam 59

Hình 3.1 Phạm vi nghiên cứu 68

Hình 3.2 Ngư trường khai thác truyền thống mùa gió Đông Bắc (trái) và Tây Nam (phải) từ điều tra kiến thức bản địa 73

Hình 3 3 Sản phẩm MOD09GA đã được hiểu chỉnh phổ 74

Hình 3 4 Các cảnh ảnh chụp khu vực nghiên cứu 75

Hình 3 5 Tổ hợp màu thực 4 cảnh ảnh sản phẩm MOD09GA 75

Hình 3.6 Dữ liệu nhiệt độ bề mặt nước biển trung bình tháng 79

Hình 3.7 Dữ liệu Chlorophyll a trung bình tháng 82

Hình 3.8 Số liệu phân bố điểm khai thác giai đoạn 2013-2015 85

Hình 3 9 Dữ liệu nhiệt độ bề mặt biển 87

Hình 3.10 Phân cấp dữ liệu hải dương học: SST (A); CHL (B); SSH (C); EKE (D) 88

Hình 3.11 Phân bố dữ liệu nội suy sản lượng khai thác cá ngừ trung bình thàng của nhiều (2013- 2015) và dữ liệu hải dương học tương ứng (A): SST, (B) CHL(C): SSH, (D):EKE 93

Hình 3.12 Kết quả dự báo ngư trường khai thác cá ngừ mắt to và cá ngừ vây

vàng, tháng 11 năm 2017 99

Hình 3 13 Hiệu quả áp dụng công tác dự báo trong hoạt động khai thác nghề câu tại 8 tỉnh khảo sát 100

Hình 3.14 Số lượng mẻ câu cá ngừ đại dương (2015-2017) 101

Hình 3.15 Hiệu quả dự báo theo từng tháng với câu cá ngừ mắt to 102

Hình 3.16 Hiệu quả dự báo theo từng tháng với cá ngừ vây vàng 103

Hình 3 17 Kiểm chứng nghề lưới câu, 2017 104

Hình 3.18 Dự báo ngư trường khai thác cá ngừ mắt to tháng 12/2017 105

DANH MỤC CÁC BIỂU BẢNG

Bảng 1.1 Bản tin dự báo ngư trường cho 04 nghề và 01 loài 38

Bảng 2 1 Tổng hợp số lượng chuyến điều tra đã thực hiện theo các đề tài/dự án trong giai đoạn 1997-2014 45

Bảng 2.2 Lượng số liệu về các yếu tố môi trường thu thập được ở vùng biển Việt Nam từ năm 1999 – 2015 50

Bảng 2.3 Lượng số liệu các yếu tố hải dương học được thu thập ở vùng biển Miền Trung từ năm 2000-2015 51

Bảng 2 4 Xây dựng ma trận so sánh cặp của 06 thông số hải dương học 58

Bảng 2 5 Tính trọng số các yếu tố để lựa chọn đưa vào mô hình 58

Bảng 3.1 Bảng tổng hợp dữ liệu bổ sung từ các chuyến giám sát cá ngừ đại dương ở biển Việt Nam trong thời gian thực hiện luận án 69

Bảng 3.2 Số lượng ý kiến phản hồi ảnh hưởng của yếu tố hải dương đến quyết định khai thác 70

Bảng 3.3 Bảng thống kê sản phẩm MOD09GA thu thập 75

Bảng 3.4 Bảng thống kê sản phẩm thu tập từ MGET 76

Bảng 3.5 Bẳng tổng hợp dữ liệu đầu vào 83

Bảng 3.6 Bảng phân mức dự báo cá ngừ đại dương 86

Bảng 3.7 Kết quả thống kê xác suất chồng xếp dữ liệu nội suy CPUE cá ngừ mắt to câu tay và các vùng có điều kiện hải dương học khác nhau 94

Bảng 3.8 Mối liên hệ giữa CPUE và các yếu tố hải dương học cho cá ngừ mắt to 95

Bảng 3.9 Mối liên hệ giữa CPUE và các yếu tố hải dương học cho cá vây vàng 95

Bảng 3.10 Ma trận so sánh các thông số liên quan đến phân bố cá ngừ 95

Bảng 3.11 Ma trận tính trọng số các thông số liên quan đến 96

MỞ ĐẦU

1 Tính cấp thiết của luận án

Công tác dự báo ngư trường khai thác hải sản nói chung và khai thác hải sản

xa bờ nói riêng đang tập trung vào đối tượng dự báo là nghề khai thác Trong khi đó một nghề khai thác có thể khai thác được nhiều đối tượng và một đối tượng được khai thác bởi nhiều nghề Dữ liệu được sử dụng trong dự báo bao gồm dữ liệu hải dương học và dữ liệu nghề cá ở biển Việt Nam, tính đến thời điểm này, dữ liệu viễn thám dùng để chiết tách dữ liệu hải dương học như Chl a, nhiệt độ bề mặt nước biển (Sea surface tempretrare -SST) phục vụ nghiên cứu còn khá hạn chế, đặc biệt việc tích hợp nguồn dữ liệu ảnh viễn thám với công nghệ GIS chưa được thực hiện Dự báo ngư trường khai thác là dự báo vùng tiềm năng khai thác, có thể vùng này là hẹp (độ phân giải không gian điểm ảnh) hoặc vùng tiềm năng khai thác rộng tùy thuộc vào kết quả phân tích dữ liệu không gian về mối quan hệ giữa các yếu tố hải dương học (trường nhiệt biển, phân bố hàm lượng chlorophyll a, dòng chảy ) với cá ngừ vây vàng vá ngừ mắt to Luận án sẽ xây dựng bản dự báo thể hiện ngư trường khai thác tiềm năng phải theo vùng ngẫu nhiên có đánh giá, kiểm chứng kết quả Do vậy, luận án này cần thiết phải có hướng giải quyết một phần hạn chế nêu trên với việc vận dụng tri thức bản địa trên cơ sở thực tiễn từ ngư dân khai thác Nghiên cứu

mô hình dự báo có vận dụng kiến thức của ngư dân là rất quan trọng, các thông tin, kiến thức được đúc kết từ thực tiễn sản xuất (kinh nghiệm truyền thống – tri thức bản địa) của cộng đồng ngư dân khai thác để luận giải cho sự di cư của cá ngừ theo ngư trường mang tính mùa vụ, dấu hiệu đánh bắt cho khả năng khai thác có hiệu quả cao làm cơ sở khoa học cho việc xác định các mối quan hệ làm đầu vào để xây dựng mô hình dự báo Mô hình đang được sử dụng cho dự báo theo nghề với độ phân giải dữ liệu là 30 x 30 hải lý (900 nm2 ≈ 3.087km2) , trong khi đó, sự phân bố tập trung của cá

không theo quy luật khu ô đã định sẵn Do vậy, mô hình trong Luận án này xây dựng bằng cách phân tích không gian về mối liên hệ giữa năng suất khai thác theo đối tượng (cá ngừ vây vàng và cá ngừ mắt to) với một số yếu tố hải dương học cơ bản (nhiệt độ, hàm lượng chlorophyll a, xoáy (EKE), độ cao mực nước biển (Sea Surface Hight -SSH) với độ phân giải cao hơn 4kmx4km (độ phân giải ảnh viễn thám) Thực tế ở Việt Nam, số lượng mô hình dự báo khai thác hải sản là rất ít, mô hình được xây dựng trên cơ sở sử dụng hồi quy tuyến tính và tập trung vào phân tích tương quan các giá trị trung bình ô lưới với tần suất thời gian 01 tháng, 03 tháng và 06 tháng, kết quả dự báo từ các mô hình này là dự báo năng xuất khai thác (CPUE) trung bình cho ngư trường trong phạm vi ô lưới (30x30 hải lý) Bên cạnh

đó, dữ liệu hải dương cung cấp từ Dự án “Hệ thống quan sát tàu cá, vùng đánh bắt

và nguồn lợi thủy sản bằng công nghệ vệ tinh (Movimar) trong hệ thống thuộc Công

ty thu thập ảnh vệ tinh của Pháp (Công ty CLS) Về cơ bản dự án này đã cung cấp đầy đủ các lớp thông tin để sử dụng cho dự báo ngư trường khai thác Tuy nhiên các

số liệu mà CLS cung cấp là số liệu đóng vì vậy việc khai thác sử dụng gặp rất nhiều khó khăn trong việc chiết xuất dữ liệu và nhập vào phần mềm ArcGIS Vì vậy để phục vụ cho công tác dự báo mang tính chủ động chúng ta cần phải nghiên cứu chiết tách dữ liệu từ ảnh viễn thám từ các nguồn khác nhau Trong luận án này NCS nghiên cứu mối liên hệ giữa cá ngừ đại dương với một số chỉ số hải dương từ ảnh viễn thám trên cơ sở nghiên cứu triển khai theo hướng xây dựng mô hình dự báo bằng phương pháp phân tích không gian dựa vào dữ liệu hải dương từ ảnh viễn thám tích hợp công nghệ GIS, vậy luận án tiếp cận theo hướng lựa chọn mô hình phân tích không gian mà một số Quốc gia có nghề cá phát triển đang áp dụng triển khai từ đó lựa chọn thông số phù hợp với điều kiện Việt Nam để triển khai thực hiện Xây dựng mô hình và một số bản dự báo khai thác cá ngừ đại dương ngắn hạn quy

mô tháng Bên cạnh đó, công tác đánh giá kiểm chứng dự báo hiện nay sử dụng vào nguồn dữ liệu

nhật ký khai thác của ngư dân cung cấp, thông tin dữ liệu dạng này thườngđược cập nhật và có số lượng lớn nhưng hay bị nhiễu Trong khi đó, số liệu từđiều tra giám sát cho độ chính xác tin cậy nhưng chuỗi số liệu mỏng và khôngliên tục Nhằm hạn chế các tồn tại như đã nêu, chương trình đánh giá kiểmchứng được thiết kế dưới 3 dạng chính bao gồm, giám sát hoạt động khaithác, phỏng vấn ngư dân và khai thác sử dụng hệ thống giám sát tàu cá (VMS)thuộc dự án MOVIMAR để thu thập thông tin về vị trí, sản lượng khai thácnhằm khai thác tối đa hiệu quả dự án và có thêm thông tin để đánh giá kiểmchứng kết quả dự báo Kiểm chứng, đánh giá kết quả thử nghiệm dự báo khaithác cá ngừ đại dương Đề xuất một số giải pháp khi được áp dụng thực tế.

Hiện nay, 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 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 Giá trị kinh tế rất cao của 2 đối tượng là cá ngừ vây vàng và cá ngừ mắt to, hiệu quả kinh tế các dòng sản phẩm cá ngừ vây vàng và cá ngừ mắt to, theo Cao Lệ Quyên (2018), kết quả tính toán cho thấy, ngoài xuất khẩu nguyên con, hiện có 8 dòng sản phẩm cá ngừ vây vàng và cá ngừ mắt to xuất khẩu chủ yếu, bao gồm: Tuna Loin và Tuna Loin CO; Tuna Seak và Tuna Seak CO; Tuna Cube và Tuna Cube CO; Tuna Saku và Tuna Saku CO Trong các dòng sản phẩm cá ngừ đại dương xuất khẩu cá ngừ có giá trị cao nhất đạt khoảng 12,8 USD/kg (Tuna Saku CO) và cũng là sản phẩm mang lại giá trị lợi nhuận cao nhất (0,31 USD/kg) Kế đến là dòng sản phẩm Tuna Loin CO có giá xuất khẩu 8,5 USD/kg và lợi nhuận khoảng 0,19 USD/kg (Dòng sản phẩm này chiếm tỷ trọng khoảng 11,6% tổng sản lượng cá ngừ đại dương xuất khẩu) và các dòng sản phẩm cá ngừ không CO có giá xuất khẩu thấp hơn như Tuna Loin có

giá xuất khẩu 4,7 USD/kg đem về lợi nhuận 0,12 USD/kg; Dòng sản phẩmTuna Seak có giá xuất khẩu 5,9 USD đem về lợi nhuận 0,14 USD/kg; Dòngsản phẩm Tuna Cube có giá xuất khẩu khoảng 3,9 USD đem về lợi nhuậnkhoảng 0,22 USD/kg Doanh nghiệp đa số chọn những con cá có chất lượngtốt nhất xuất khẩu để giới thiệu với thị trường Nhật Bản.

Từ những phân tích trên ta thấy việc triển khai luận án là hoàn toàn cầnthiết với cả ý nghĩa về khoa học công nghệ và hiệu quả kinh tế xã hội Luận

án đã đưa ra một tiếp cận mới để bổ sung nguồn dữ liệu, phương pháp nhằmtăng chất lượng dự báo ngư trường khai thác Kế thừa các kết quả đề tài/dự

án, khai thác sử dụng số liệu hải dương quan trắc trực tiếp từ các vệ tinh viễnthám biển, độ phân giải dữ liệu (1-4 km) áp dụng kỹ thuật phân tích khônggian của GIS công tác dự báo ngư trường cá ngừ được triển khai nhanh chóng

và thuận tiện Mô hình xây dựng được vận dụng trên cơ sở các chỉ số của một

mô hình đã thành công trên thế giới kết hợp với thông tin kinh nghiệm khaithác (được lượng hóa) của ngư dân, kết quả mô hình dự báo, sản phẩm dự báo

là các vùng phân bố khai thác tiềm năng cá ngừ đại dương và nâng cao mức

độ tin cậy của dự báo theo xu thế phát triển phù hợp với thế giới

2 Mục tiêu của luận án

Xây dựng được mô hình dự báo cá ngừ đại dương (Thunnus obesus, T albacares ) ở vùng biển Việt Nam bằng công nghệ viễn thám và GIS.

3 Nội dung nghiên cứu vụ của luận án

- Nghiên cứu xác định mối tương quan giữa đối tượng cá ngừ đại dươngvới một số thông số môi trường biển phù hợp cơ bản phục vụ xây dựng dự báo

- Xây dựng mô hình và một số bản dự báo khai thác cá ngừ đại dương ngắn hạn quy mô tháng

- Kiểm chứng, đánh giá kết quả thử nghiệm dự báo khai thác cá ngừ đạidương Đề xuất một số giải pháp khi được áp dụng thực tế.

- Ngư trường khai thác cá ngừ đại dương (cá ngừ vây vàng và cá ngừ mắt to);

- Nghiên cứu mối quan hệ giữa cá ngừ đại dương được khai thác ở các loại nghề (câu cá ngừ đại dương ) với một số yếu tố hải dương học nghề cá

5 Phương pháp nghiên cứu

Luận án được thực hiện trên cơ sở các phương pháp nghiên cứu sau:

- Phương pháp hồi cứu: Tìm kiếm, thu thập các tài liệu, dữ liệu lịch sử

về nghề cá ngừ và hải dương học từ các nguồn và cập nhật dữ liệu từ điều tra đểphục vụ mục tiêu xác định mối liên hệ cá và các yếu tố hải dương

- Phương pháp viễn thám và hệ thống thông tin địa lý (GIS); dữ liệuviễn thám để bổ sung vào cơ sở dữ liệu trên phần mềm ArcGIS dùng để phân tíchkhông gian mối liên hệ sự phân bố cá với các yếu tố hải dương

- Phương pháp thực địa: thu thập tài liệu/thông tin, xác định vị trí đánh bắt để cập nhật dữ liệu, kiểm chứng kết quả xây dựng mô hình

Hướng tiếp cận của luận án là ứng dụng công nghệ viễn thám biển, thực

tế là chiết tách dữ liệu cơ bản như nhiệt độ bề mặt, chlorophyll a, gió, mựcbiển từ ảnh để tính toán các chỉ dữ liệu hải dương (SST, Chla ) phục vụ dựbáo Mô hình dự báo xây dựng dưa trên mối liên hệ giữa các chỉ số hải dươnghọc với cá (hình 1.1.)

Dữ liệu đầu vào (Hải dương học và nguồn lợi cá ngừ)

Mô hình toán học

Bản dự báo ngư trường khai thác cá ngừ đại dương

Hình 1.1 Hướng tiếp cận nghiên cứu của luận án.

7 Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của luận án

7.1 Ý nghĩa khoa học

Sản phẩm của luận án cung cấp thông tin đầy đủ và tin cậy về ngưtrường khai thác tiềm năng cá ngừ đại dương theo không gian và thời gian ởvùng biển Việt Nam Bước đầu tiếp cận công nghệ viễn thám và GIS trongviệc xác định ngư trường khai thác cá ngừ đại dương Đưa ra được mô hình

dự báo ngư trường khai thác cá ngừ đại dương có tính khoa học, chọn lọc cao,khai thác ở vùng biển xa bờ, góp phần nâng cao hiệu quả sản xuất cho cácnghề khai thác xa bờ Kết quả của luận án sẽ góp phần nâng cao tính lựa chọn

mô hình dự báo ngư trường khai thác cho đối tượng cá ngừ đại dương

7.2 Ý nghĩa thực tiễn

Thực tế, nhu cầu hiện nay đối với các đội tàu khai thác xa bờ của các tỉnh

và các công ty khai thác tại nước ta là rất cần các thông tin cập nhật về ngưtrường với độ tin cậy cao Kết quả của luận án là giải pháp rất hữu hiệu để tiếtkiệm thời gian tìm kiếm ngư trường, điều hành thời gian khai thác và công nghệkhai thác hợp lý, tiết kiệm chi phí và thu lợi nhuận cao, đảm bảo đời sống ổn

định cho ngư dân, góp phần tăng trưởng kinh tế ngành thủy hải sản nước nhàđồng thời giảm khí phát thải nhà kính từ việc giảm tiêu hao nhiên liệu trongquá trình tìm kiếm ngư trường Luận án hoàn thành sẽ đáp ứng được yêu cầucủa Bộ Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn, ngoài việc có điều kiện áp dụng

công nghệ viễn thám biển nhằm tăng độ tin cậy cho đánh bắt xa bờ mà còn từng

bước phát triển và ứng dụng mô hình này cho các đối tượng cá nổi lớn khác ở

vùng biển Việt Nam, đáp ứng yêu cầu quản lý và khai thác bền vững nguồn lợi

hải sản và bảo vệ môi trường biển Các kết quả của luận án cả về lý luận vàthực tiễn đã mở ra khả năng phát triển mô hình dự báo ngư trường bằng côngnghệ viễn thám biển, có khả năng tiến tới dự báo nghiệp vụ với các bản tin dựbáo ngày càng có độ tin cậy cao, phục vụ có hiệu quả cho quá trình khai thác

và quản lý nghề cá

8 Luận điểm bảo vệ

Luận điểm 1: Dự báo ngư trường khai thác cá ngừ đại dương bằng công nghệ viễn thám và GIS có độ chính xác cao (khoảng 70%).

Luận điểm 2: Tích hợp dữ liệu viễn thám biển, dữ liệu hải dương học

và tri thức bản địa cho phép xây dựng mô hình dự báo ngư trường khai thác

cá ngừ đại dương với độ phân giải cao cả về không gian và thời gian đã đượcminh chứng hiệu quả cao

9 Điểm mới của luận án

- Xây dựng được mô hình dự báo ngư trường khai thác tiềm năng từ dữliệu hải dương chiết tách từ viễn thám theo quy mô thời gian (hạn tuần, tháng)

- Từ thông tin kinh nghiệm thực tiễn sản xuất của ngư dân khai thác trên biển qua nhiều năm, những thông tin này được khai quát hóa sự phân bố của

cá ngừ đại dương theo mùa vụ vào mô hình dự báo Kết hợp dữ liệu viễn thám, dữ liệu nghề cá (sản lượng khai thác, thời gian khai thác và vị trí khai

thác) và dữ liệu hải dương học thu thập được cho phép phân tích và xây dựng

mô hình dự báo ngư trường khai thác cá ngừ đại dương với độ phân giải cao

cả về không gian và thời gian đã được minh chứng hiệu quả cao

10 Kết cấu của luận án

Ngoài phần mở đầu, kết luận và kiến nghị, danh mục tài liệu tham khảo,phụ lục, luận án được kết cấu thành 3 chương

Chương I: Tổng quan vấn đề nghiên cứu;

Chương II: Cơ sở khoa học xây dựng mô hình dự báo ngư trường

khai thác cá ngừ đại dương;

Chương III: Xây dựng và kiểm chứng mô hình dự báo ngư trường khaithác cá ngừ đại dương

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU

“Ngư trường” được đặc trưng bởi giá trị nguồn lợi (tổng trữ lượng, sảnlượng khai thác) các loài hải sản nói chung, hoặc từng loài, nhóm loài cụ thể

và quy mô của quá trình khai thác chúng (hiện trạng, xu thế) bởi một số nghềtrên phạm vi địa lí nhất định Các đặc trưng định lượng cho ngư trường chính

là trữ lượng B (Biomass) và sản lượng khai thác C (Catch) hoặc năng suấtđánh bắt CPUE (Catch Per Unit Effort) chung cho mọi đối tượng, hoặc nhómđối tượng, hoặc riêng từng loài cụ thể và theo từng nghề khai thác

Dự báo ngư trường cung cấp những thông tin định tính và định lượng

xu thế phân bố và biến động các đặc trưng nêu trên phục vụ quản lý và điềuhành quá trình khai thác hiệu quả, bền vững, duy trì và bảo vệ nguồn lợi biển.Nhóm đối tượng hay còn gọi là nhóm thương phẩm được hình thành từ một sốloài nhất định, ví dụ nhóm cá ngừ đại dương bao gồm một số loài như cá ngừ

vây vàng (Thunnus albacares), cá ngừ mắt to (Thunnus obesus) và cá ngừ vằn (Katsuwonus pelamis) Các nhóm thương phẩm này có thể do một hoặc nhiều

nghề khai thác, ví dụ: cá ngừ vây vàng và ngừ mắt to là đối tượng khai thácchính của nghề câu, cá ngừ vằn – của nghề rê Như vậy, việc dự báo ngưtrường cần phải triển khai đối với từng nghề và chung cho mọi đối tượng,hoặc cho từng loài, nhóm loài cụ thể

1.1 Tình hình nghiên cứu trên thế giới

1.1.1 Đặc điểm sinh học, sinh thái của cá ngừ vây vàng

Ngưỡng nhiệt độ của cá ngừ ở Bắc Thái Bình Dương dao động đối với cá

ngừ mắt to (Thunnus obesus) và cá ngừ vây vàng (Thunnus albacares) lần lượt là

13-19 và 18-31 (Collette và Nauen,1983; Uda, 1957) Cá ngừ đại dương thườngsống theo đàn, ở tầng mặt và di cư vào gần bờ kiếm ăn nhưng có khi di

cư xuống sâu hàng trăm mét nước Sức sinh sản của loài cá này lớn, ở vùngbiển Philippin và Nhật Bản, mùa vụ sinh sản từ tháng 5 – 10 và từ tháng 4 - 6(Nguồn: Nguyễn Xuân Huấn, 2008).

- Chế độ dinh dưỡng của cá ngừ vây vàng:

Thức ăn của cá Ngừ vây vàng khá đa dạng bao gồm một số nhóm thuộcbọn giáp xác (crustacean), chân đầu (cephalopod) và cá ở các giai đoạn pháttriển khác nhau (Alverson, 1963 ; Cole (1980) và Suzuki (1994a) Thức ănthường gặp trong dạ dầy cá Ngừ vây vàng về cả số lượng lẫn số lần bắt gặp là

cá Lành canh (Engraulidae), loại cá thường lấp đầy dạ dầy những mẫu cá Ngừvây vàng đánh bắt được bằng nghề lưới vây rút chì (purse-sein) Các pha pháttriển từ thời kỳ cá con tới khi trưởng thành của loại cá này thường được tìmthấy ở dạ dầy của các con cá Ngừ vây vàng khác nhau, ít khi thấy chúng cùngxuất hiện trong dạ dầy của cùng một con Kích thước loại cá mồi này biến đổi

từ 25 mm tới 65 mm SL, thường dễ nhận dạng là loài Lành canh đại dương

(Ocean anchovy, Encrasicholina punctifer), loài cá vốn được dùng cho nghiên

cứu và làm khóa phát hiện chuẩn (standard keys) (Lewis et al 1983; Ozarwa

& Tsukahara,1973; Whitehead et al., 1988).

Cá Ngừ vây vàng ăn cả tôm oplophrid Các sinh vật bơi nhanh (ví dụ nhưcác loài cá tự bơi cỡ nhỏ và mực) cũng là thức ăn của cá Ngừ vây vàng (King vàIkehara 1956; Bucley và Miller 1994) Các loài làm mồi này có kích thước nhỏtới mức không phải lúc nào cũng có thể bắt chúng bằng lưới bắt vi sinh vật tựbơi (neckton net) và do đó không thể đánh giá trực tiếp loài làm mồi cho cá Ngừvây vàng (Sund et al 1981;Clarke 1983) Các vi sinh vật tự bơi này thường tậphợp từ dưới lên nhờ những xoáy nước hình thành nằm ở phần bên phía dưới gió(leeward side) của các đảo đại dương (Boehlert và Mundy 1993)

- Chế độ sinh sản của cá ngừ vây vàng:

Tỉ lệ giới tính của cá Ngừ vây vàng, tại vùng biển Ấn Độ Dương giữa

vĩ độ 15o - 30o bắc, cá cái đông hơn cá đực (Mimura et al., 1963a) Tại vùng

biển nhiệt đới, cá đực luôn chiếm ưu thế trong các mẻ lưới đánh bắt bằngnghề câu vàng cũng như các ngư cụ đánh bắt khác

Cá Ngừ vây vàng trưởng thành (kích thứơc lớn hơn 100cm) đẻ trứng tạicác vùng biển có nhiệt độ >26oC (Itano 2000) Tại vùng xích đạo, ấu trùngcủa các loài cá ngừ có sức chịu nhiệt ở nhiệt độ dưới 26oC mặc dù một số ấutrùng thấy xuất hiện tại các vùng biển có nhiệt độ thấp hơn, ở mức 24oC(Ueyanagi, 1969; Nishikawa et al., 1997) Ấu trùng cá Ngừ vây vàng có tuổi2-14 ngày thường tập trung tại vùng ráp gianh (frontal zone) nơi có sự phatrộn đan xen giữa nước sông và nước của đại dương Kết quả nghiên cứu vềsinh học sinh sản của cá Ngừ vây vàng tại vùng biển trung tâm và tây TháiBình Dương cũng đã xác nhận tiềm năng sinh sản của cá Ngừ vây vàng ởnhững vùng biển có nhiệt độ tầng mặt duy trì ở mức trên 24oC đến 25oC Tuynhiên, hoạt động đẻ trứng được ghi nhận bị giảm xuống hoặc tạm dừng Sựphong phú sinh vật làm thức ăn hoặc các nhân tố khác có thể đóng vai tròquan trọng để duy trì hoạt động đẻ trứng ở một số khu vực có nhiệt độ tầngmặt cao và được xem là xu hướng chung của nhiệt độ ở từng khu vực,

Sự xác định các giai đoạn sinh trưởng, tần số đẻ trứng và thời kỳ đẻ của

cá Ngừ vây vàng được dựa trên sự phân tích mô học theo các chi tiết củabuồng trứng đã được bảo quản trước đó Các phương pháp khác, chẳng hạnnhư phương pháp đánh giá buồng trứng bằng mắt, phương pháp phân tích chỉ

số tế bào sinh trứng (gonosomic index analysis) hoặc đo đường kính trứngđều bị xem là cách chỉ thị rất thiếu chính xác (West, 1990) Các giai đoạn sinhtrưởng dưới đây được xác định dựa trên hệ thống phân loại cùng với các đặctính của các noãn bào do Hunter va Macewicz (1985) cũng như Schaefer(1987;1996; 1998)

Cá Ngừ vây vàng được xem là sinh vật đẻ trứng hàng loạt (serialspawner) (Schaefer, 1996) Các nghiên cứu trước đây cũng như các quan sátngoài môi trường đã cho thấy hoạt động đẻ trứng của cá Ngừ vây vàng diễn ravào lúc chiều tối hoặc sáng sớm với hiện tượng hyđrát hóa dự đoán xẩy ra vàitiếng trước khi trứng rụng.

- Vùng phân bố của cá ngừ vây vàng:

Dựa trên các dữ liệu từ EQUALANT, IGY, Meteor (1925-1927), dữ liệu của các hạm đội nghiên cứu cá Ngừ, cũng như các kết quả của nghề câu vàng

ở Nhật Bản, Kawai (1967) đã nghiên cứu mối liên hệ giữa cấu trúc nhiệt của đạidương và sự phân bố của cá ngừ tại vùng biển nhiệt đới ở Thái Bình Dương và ĐạiTây Dương và đã tìm ra đặc điểm ở cá Ngừ vây vàng có chung cho cả hai đại dươngvới hai đặc điểm thường thấy trong các vùng phân bố chính ở cá Ngừ vây vàng: Nhiệt

độ tầng mặt cao (nói đúng hơn là nhiệt độ tại vị trí giao nhau của các vùng (mixedarea)), thường trên 27oC; Ngưỡng nhiệt gây chết

(thermocline) thấp, thường là các vùng biển gần các đảo hoặc rặng san hô(điều kiện này ngụ ý rằng tại các vùng này có sự phong phú của các sinh vậtlàm thức ăn cho cá Ngừ vây vàng)

Cá Ngừ vây vàng phân bố rộng khắp các vùng biển nhiệt đới và cận nhiệtđới thuộc Thái Bình Dương Tuy nhiên, có một số dấu hiệu về sự pha trộn cógiới hạn (indication of restricted mixing) giữa vùng biển đông và tây Thái BìnhDương được dựa trên cơ sở sự phân tích di truyền (genetic sample) (Ward et al.1992) và sự thu thập các số liệu theo dõi hoạt động của cá (tagging data)

Theo Bartoo 1987, cá Ngừ vây vàng (Thunnus albacares) phân bố giữa

vĩ độ 40,55o Bắc đến 40,45o Nam của 3 đại dương Các tiểu quần thể cá Ngừvây vàng ở vùng biển trung tâm và tây Thái Bình Dương (WCPO) bị xé lẻ tạikinh độ 150o tây (Ward và nnk 1994)

Tại bờ đông Thái Bình Dương, sự phân bố của cá Ngừ vây vàng chịuảnh hưởng mạnh bởi sự thay đổi cường độ của dòng hải lưu Pêru và dòngnước trồi xích đạo (equatorial upwelling) Cá Ngừ vây vàng ở vùng biển này

bị vùng nước lạnh hình răng lược (wedge) (hay có dạng hình lưỡi shaped)) chảy dọc theo xích đạo và được bao quanh bởi đường đẳng nhiệt

(tongue-24oC chia làm hai vùng khác nhau

Nhiều dữ liệu cho phép giả thiết rằng dường như cá Ngừ vây vàngtrước tuổi trưởng thành (juveniles yellowfin tuna) phân bố rất dầy đặc ở vùngbiển giữa đại dương (mid-ocean) Có lẽ, các vực nước ven bờ ở vùng biểnnhiệt đới đã cung cấp cho chúng một nơi cư trú Tuy nhiên, tỉ lệ cá con(young fish) xuất hiện ở giữa đại dương như thế nào hiện vẫn chưa được biết

Lí do giải thích tại sao cá Ngừ vây vàng trước tuổi trưởng thành (juvenileyellowfin) bơi vào các vực nước vùng duyên hải cũng chưa rõ ràng, tuy nhiên

có thể giả thiết rằng: hiện tượng trên có lẽ do sự thay đổi nhu cầu về thức ăncủa chúng Nếu giả thiết này là đúng thì một cách khách quan ta có thể thấyrằng mỗi vùng duyên hải sẽ có một trữ lượng thức ăn nhất định mà nhìnchung tỉ lệ này tùy thuộc vào kích thước của đàn cá

1.1.2 Đặc điểm sinh học, sinh thái của cá ngừ mắt to

- Kích thước và sự sinh trưởng của cá ngừ mắt to

Froese và Pauly (1996) cho biết chiều dài thân tối đa của cá Ngừ mắt to là

236 cm và chiều dài thân thường gặp là 180 cm (tương ứng với cá có tuổi ít nhất

3 năm) Ở Thái Bình Dương, con cá lớn nhất bắt được tại Cabo Blanco, Pêru

1957 có trọng lượng 197,3kg và chiều dài đạt tới 236cm Ở Đại Tây Dương, con

cá lớn nhất bắt được tại Ocean City, Maryland, Hoa Kỳ năm 1977 có trọng lượng170,3kg và chiều dài thân là 206cm Sự trưởng thành của cá Ngừ mắt to thườngđạt được ở chiều dài khoảng 100-130cm đối với cá sống tại

đông Thái Bình Dương và Ấn Độ Dương và 130cm đối với cá sống ở vùngtrung tâm Thái Bình Dương, (FAO, 1983).

Sự sinh trưởng của cá Ngừ mắt to đã được đã được biết tới trong nhiềubài viết (Suda và Kume, 1967) cũng như qua các công trình nghiên cứu môhình tăng trưởng tần số của chiều dài thân (modal progression of lengthfrequencies) (Kume và Joseph, 1966)

Cá Ngừ mắt to được cho là loài sống lâu hơn so với cá Ngừ vây vàngmột cách đáng kể Một số con được gắn thẻ theo dõi bị bắt lại sau hơn 6 năm(thời gian tự do lớn nhất hiện lên tới 6, 7 năm), những con cá này được thả ởtuổi 2-3, điều này giả thuyết rằng số cá cần thiết sống sót ít nhất tới tuổi thứ 8

Việc bắt lại cá Ngừ mắt to ở vùng biển san hô của Australia cho thấychúng có thể sống lâu hơn và sinh trưởng chậm hơn so với dự đoán của cácnhà khoa học

- Chế độ dinh dưỡng của cá ngừ mắt to

Phổ thức ăn của cá Ngừ mắt to bao trùm nhiều loài cá khác nhau (fishes),nhiều loại chân đầu (cephalopods) và giáp xác (crustaceans) Vì vậy, khó có sựphân biệt rõ ràng về phổ thức ăn giữa cá Ngừ mắt to với các loài cá Ngừ có kíchthước tương tự khác Cá Ngừ mắt to kiếm ăn vào cả ngày lẫn đêm (FAO, 1983).Hoạt động kiếm ăn của chúng diễn ra suốt ngày và đêm (JICA, 1997)

- Cấu trúc đàn của cá ngừ mắt to:

Sự đánh giá đàn cá thường giả thuyết về cấu trúc đàn phổ biến ở TháiBình Dương mặc dù những giả thuyết về cấu trúc đàn khác chẳng hạn như cácđàn cá riêng rẽ đông và tây cũng đã được xem xét Sự thu hẹp vùng đẻ trứng và

sự vắng bóng ấu trùng ở vùng biển trung tâm Thái Bình Dương có thể phù hợpvới các quần thể riêng rẽ ở đông và tây Thái Bình Dương hơn so với quần thể

đơn lẻ ở vùng khác của Thái Bình Dương Tuy nhiên, số liệu theo dõi cá chothấy sự di chuyển của cá Ngừ mắt to từ tây Thái Bình Dương không mở rộng.Mặt khác, không có sự gián đoạn lớn trong sản lượng đánh bắt trên một đơn

vị cường lực (CPUE) của nghề câu vàng trên khắp Thái Bình Dương cho thấy

có sự chia rẽ đàn

- Vùng phân bố của cá ngừ mắt to:

Cá Ngừ mắt to có sự phân bố địa lí toàn thế giới ở các vùng biển nhiệtđới và cận nhiệt đới: chúng phân bố rộng khắp trên các vùng biển nhiệt đới vàcận nhiệt đới của Đại Tây Dương, Ấn Độ Dương và Thái Bình Dương nhưnglại vắng bóng trong biển Địa Trung Hải Cá Ngừ mắt to vẫn luôn được xem làloài bắt gặp khắp miền nhiệt đới ở hầu hết các khu vực giữa 40o vĩ Bắc và 30o

ở phía tây với vùng biển từ 40o nam tới 30o bắc ở phía đông (trừ vùng biểnduyên hải trung Mĩ nằm trong khoảng 5o-20o bắc) Toàn bộ những nơi sinh sống củachúng đều bị giới hạn bởi nồng độ ôxi hòa tan và nhiệt độ Trong nhiều trường hợpkhác, nguồn thức ăn có lẽ là yếu tố chủ yếu xác định sự phân bố

Dựa trên các cơ chế sinh lí và tập tính phát triển của sự giữ nhiệt(developed behavioural and physiological thermoconserving mechanisms),(Holland et al, 1992; Holland and Sibert, 1994), cá Ngừ mắt to có thể sống ởnhững vùng biển có nhiệt độ môi trường xung quanh thấp bằng 10oC(Hanamoto, 1987) Sự phân bố trong đánh bắt của nghề câu vàng và sản lượng

đánh bắt trên một đơn vị cường lực (CPUE) phản ánh những ảnh hưởng to lớnnày CPUE ở tây Thái Bình Dương tại vĩ độ 15o-30o nam và vùng tây và trungtâm Thái Bình Dương tại 10o-30o nam thấp bởi vì trong các khu vực này, độsâu của đường đẳng nhiệt 15oC lớn hơn 300m, sâu hơn độ sâu lớn nhất điểnhình của các thiết bị nghề câu vàng Ở vùng biển đông Thái Bình Dươngngoài khơi trung Mĩ, CPUE cũng thấp vì nồng độ oxi hòa tan trong nước ởmức thấp (<0,1ml/l), đây chính là tiền đề cho thấy sự vắng bóng cá Ngừ mắt

to ở khu vực này

Sở dĩ có ít hiểu biết về sự phân bố của cá Ngừ mắt to chưa trưởngthành vì chúng không phải là đối tượng của ngành công nghiệp khai thác cá ởThái Bình Dương Kích thước cơ thể nhỏ và tính ì nhiệt kém hơn có thể lànguyên nhân khiến chúng thích sống ở vùng nước ấm và vì vậy, áp lực phân

bố đè nặng lên vùng biển nhiệt đới

Có hai bãi cá chính của nghề câu vàng ở Thái Bình Dương: một cótrung tâm ở quanh vĩ độ 30o bắc, một nằm dọc khu vực xích đạo Ngoài ra,còn có một bãi cá nhỏ hơn nằm dọc theo Dải hội tụ cận nhiệt đới (SubtropicalConvergence) ở bắc Thái Bình Dương

Tại bãi cá thứ nhất, cá được đánh bắt trong suốt mùa đông thường là cábất hoạt giới tính (sexually inactive fish) với nhiều kích thước khác nhau (cá non

và cá trưởng thành gồm cả cá đang kiệt sức sau khi đẻ trứng) Có ba khuynhhướng xuất hiện tại khu vực này: cá lớn tuổi hơn tăng số lượng từng nấc theochiều từ tây sang đông (Suda, 1959; Kume và Morita, 1967); cá ít tuổi hơnthường tăng dần số lượng từ bắc xuống nam (Kume và Morita, 1966); tỉ lệ câulưỡi nhìn chung tăng dần từ tây sang đông (Nakamura, 1949; Suda, 1959) Nhìnchung, thành phần chính trong các mẻ đánh bắt của nghề câu vàng ở khu vựcxích đạo là cá đẻ với kích thước phong phú, trong khi đó hiện tượng này trở

nên rất phức tạp ở vùng biển nhiệt đới tây Thái Bình Dương, nơi sự thay đổitheo mùa của cấu trúc đại dương diễn ra đáng kể.

Bãi cá thứ hai nằm dọc phía nam của dòng hải lưu bắc xích đạo ở vùngtrung tâm và tây Thái Bình Dương (WCPO), phía tây của kinh độ 160o tây Do

đó, đặc điểm của bãi cá này thay đổi đột ngột sang phía đông Bằng chứng cho

sự thay đổi này là bãi cá nằm giữa vĩ độ khoảng 10o vĩ bắc, trong khi đó ở phíađông các bãi cá dịch chuyển sang phía nam và trung tâm có vị trí tại 5o vĩ bắc.Cùng lúc đó, bãi cá này được chia làm 2 phần: một (bãi cá A) nằm ở trung tâmkhoảng vĩ độ 5o bắc và một (bãi cá B) mở rộng sang vùng đông nam từ xích đạoxuống xa tận vĩ độ 15o nam (Yabuta và Yukinawa, 1959; Kume và Shiohama,1965) Một sự thay đổi khác về đặc điểm của bãi cá là tỉ lệ câu lưỡi (hook rate)hay chỉ số phong phú của cá đánh bắt, chỉ số này tăng đáng kể từ phía đông củakhu vực có kinh độ 150o tây (Kume và Shiohama, 1965)

Kết quả của sự phân chia các bãi cá được xác định sơ bộ bởi đường đẳngnhiệt 240C, yếu tố mà tại những vùng khác đương nhiên trở thành phạm vi nhiệtthích hợp của cá Ngừ mắt to Vùng không có sự cư ngụ của cá Ngừ mắt to (vùngnằm giữa hai bãi cá A và B) tương ứng với khu vực chịu ảnh hưởng dòng hải lưuPêru và dòng nước trồi xích đạo Hiện tượng này làm thay đổi đặc tính củachúng phù hợp với hiện tượng tăng, giảm sự ảnh hưởng này (Yabuta vàYukinawa, 1959) Trong một số năm gần đây, một bãi cá khác (bãi cá C) xuấthiện riêng rẽ với hai bãi cá A và B nêu trên, nằm giữa vĩ độ 0o-5o bắc, kinh độ

105o-85o tây vốn là phần đông bắc của khu vực có hình dạng răng lược shaped area), chủ yếu vào giữa tháng tám và tháng giêng năm sau (Kume, 1963;Kume và Shiohama, 1965) Kume (1963) báo cáo rằng cá Ngừ mắt to xuất hiện ởvùng C là những con chưa trưởng thành về giới tính

(wedge-Thành phần chính cá Ngừ mắt to của nghề câu vàng tăng dần theo kíchthước từ tây sang đông tại vùng xích đạo (Yabuta và Yukinawa, 1959; Kume,1963; Kume và Shiohhama, 1965) Có thể nói rằng khuynh hướng này là phổbiến không chỉ đối với cá Ngừ mắt to mà còn với cá albacore ở bắc Thái BìnhDương và cá Ngừ vây vàng ở vùng xích đạo.

Tầm quan trọng sinh thái của cá Ngừ mắt to ở vùng thứ ba (vùng biểnquanh Dải hội tụ nhiệt đới ở bắc Thái Bình Dương) còn ít được biết tới.Chúng thường được giữ lại ở đây một thời gian ngắn (for a while) bởi sự ảnhhưởng của dải hội tụ hoạt động như một rào cản sự di cư Bắc - Nam củachúng (Suda, 1959; Kume, 1963) Ở nam Thái Bình Dương không có khu vựcnào cá Ngừ mắt to phân bố dầy đặc tới mức có thể xác định chúng là một bãi

cá riêng của loài Sự phân bố khá dày đặc của cá bất hoạt giới tính thấy xuấthiện tại vùng biển phía nam xung quanh 30o vĩ nam Chắc chắn là chúng đến

từ đâu đó trên vùng biển xích đạo Thái Bình Dương và có tầm quan trọng sinhthái tương tự với những đàn cá Ngừ mắt to nêu trên phân bố tại khu vực dònghải lưu bắc Thái Bình Dương

1.1.3 Dự báo ngư trường

Dự báo phân bố nguồn lợi hải sản và ngư trường khai thác cá biển, cácloài hải sản nhằm nâng cao hiệu quả kinh tế, giảm chi phí nhiên liệu và thời gian

dò tìm luồng cá là hướng nghiên cứu ưu tiên của nhiều quốc gia, đặc biệt nhữngquốc gia có các đội tàu khai thác hải sản xa bờ như Mỹ, Nhật, Nga, Pháp,

Năm 1938, Walford’s đã nghiên cứu và dự báo mật độ cá đã được thựchiện Trong nghiên cứu này tác giả đã tìm hiểu mối quan hệ giữa mật độtrứng cá tuyết tại bờ George với cấu trúc mật độ nước

Năm 1964, Sandy Hook đã nghiên cứu và cho thấy dòng chảy mùa xuânhàng năm của nghề cá mùa ấm trong vùng biển gần bờ của miền Trung Đại

Tây Dương được kiểm soát bởi điều kiện nhiệt độ đối với những loài như cáchẽm, cá vược và cá thu Nghiên cứu này cũng chỉ ra rằng đàn cá thu lớn di

cư chỉ được quan sát trong phạm vi khoảng nhiệt độ hẹp từ 48 đến 56 °F

Năm 1974, O’Brien và nnk đã xây dựng thành công mô hình dự báocho loài cá Hồi Coho ở vùng biển xa bờ Oregon dựa trên mối tương quangiữa vị trí phân bố của cá Hồi Coho với sự xuất hiện của vùng nước trồi gần

bờ (coastal upwelling front) dựa trên quan sát trường gió Bằng việc sử dụng

hệ thống truyền thông tin nhanh, họ đã có thể dự báo được điều kiện khai tháctheo ngày giúp ngư dân nâng cao sản lượng khai thác

Năm 2000, Silva và nnk, trong nghiên cứu nhóm nghiên cứu đã chỉ rađược mối quan hệ giữa sản lượng khai thác của các loài cá thu, cá cơm và cátrích tại vùng biển bắc của Chile có liên hệ mật thiết với nhiệt độ nước biển

bề mặt (SST) và hàm lượng chlorophyll a thu được từ ảnh vệ tinh

Năm 2001, Perez-Marrero đã nghiên cứu điều kiện phân tầng nhiệt trongvùng biển Bắc Đại Tây Dương để tìm ra mối tương quan giữa hoạt động nghề cávới nhiệt độ nước bề mặt lấy từ số liệu từ vệ tinh AVHRR của NOAA trong giaiđoạn 1985-1994 Kết quả đã chỉ ra rằng, có mối quan hệ giữa nhiệt độ nước tầngmặt với hoạt động nghề cá trong vùng biển nghiên cứu (theo Edgas, 2001)

Năm 2001, Mansor và nnk đã nghiên cứu sự kết hợp giữa các phươngpháp hiện đại giữa công nghệ GIS và phương pháp đánh giá đa biến (MCE)góp phần để cải tiến quá trình hoạch định chính sách trong quản lý nghề cá.Ngoài ra nhóm nghiên cứu đã xây dựng hệ thống dự báo ngư trường khai tháchải sản trong vùng Biển Đông bằng việc sử dụng ảnh vệ tinh, công nghệ GIS

và phương pháp đánh giá đa biến (MCE) Kết quả của nghiên cứu này đã xâydựng thành công phần mềm DSS hay được gọi là TroFFS để phục vụ cho quá

trình dự báo đàn cá trong vùng biển nhiệt đới dựa trên nguồn dữ liệu vềchlorophyll a được cập nhật từ viễn thám.

Năm 2001, Solanlki et nnk, đã sử dụng hàm lượng Chlorophyll a vànhiệt độ nước biển bề mặt từ ảnh viễn thám độ phân giải cao (AVHRR) và sốliệu nghề cá để tìm ra khu vực có khả năng tập trung các đàn cá dựa trên việcchồng xếp các lớp thông tin với nhau

Cùng năm 2002, Zheng và nnk đã mô tả mối quan hệ giữa mật độ cáTuyết với các yếu tố môi trường như nhiệt độ, nhiệt độ đáy biển và độ sâu sửdụng công nghệ GIS và mô hình giải tích có sự bổ sung (GAMs) Mô hìnhnày sau đó được sử dụng để cung cấp thông tin định lượng mô tả mối quan hệgiữa mật độ cá và điều kiện môi trường đặc trưng

Năm 2004, Kuo-Wei Lan và nnk, đã xây dựng mối quan hệ giữa dữ liệusản lượng khai thác của nghề câu vàng cá ngừ đại dương với các yếu tố hảidương (nhiệt độ, chlorophyll a và lớp đột biến nhiệt độ) bằng phương pháp phântích thành phần chính (PCA) tại vùng biển Ả rập, tiếp giáp Ấn Độ Dương

Năm 2006, Song L Và nnk, đac nghiên cứ tại Ấn Độ Dương, các nhàkhoa học sử dụng chỉ số gồm độ sâu (depth), nhiệt độ nước (watertemperature), độ muối (salinity), chlorophyll-a và hàm lượng ôxy hòa tan(dissolved oxygen), nhóm các chỉ số này viết tắt (DTSCO) Nhóm tác giả đã

áp dụng bộ chỉ số DTSCO để phân tích sự biến động của từng chỉ số với sựthay đổi sản lượng cá ngừ vây vàng

Năm 2010, Jasons and et al, đã dưa trên các nguồn dữ liệu tính toán từ

mô hình hải dương và dữ liệu ảnh vệ tinh, các nhà khoa học thuộc tổ chứcnghiên cứu khí quyển và đại dương về khoa học và công nghiệp (Australia)

đã sử dụng nhiệt độ bề mặt nước biển (SST) để xây dựng dự báo cho đốitượng cá ngừ vây xanh và cá ngừ vây vàng ở vùng biển Australia

Cùng năm 2010, Rajapaksha and nnk, đã khảng định để xây dựng dựbáo ngư trường khai thác của cá ngừ vây vàng ở vùng biển Ấn Độ Dương,các nhà khoa học đến từ học viện công nghệ Châu Á, Nhật Bản và Sri Lanka

đã sử dụng các thông số như: nhiệt độ nước biển (SST), hàm lượngchlorophyll-a và độ cao động lực bề mặt biển (dynamic sea surface height -SSH) từ tư liệu viễn thám của NOAA với độ phân giải 0,25 x 0,25 độ Kếtquả nghiên cứu đã xác định được tần suất xuất hiện sản lượng cá ngừ vâyvàng ước đạt cao phù hợp với chỉ số SST, CHL và SSH dao động lần lượt là28-30ºC; 0,1-0,4mg/m3 và 205-215cm

Năm 2012, Nurdin S và nnk, trong nghiên cứu này nhóm nghiên cứu đãnghiên cứu tại vùng biển Spermonde ở Indonesia các bản dự báo ngư trườngkhai thác tiềm năng cá bạc má được xây dựng dựa trên trường nhiệt tầng mặtSST và CHL được chiết rút từ dữ liệu ảnh MODIS aqua/terra của NASA, kếtquả của nghiên cứu này chỉ ra sự dao động SST (29,94±0,230C) và CHL(0,31±0,1mg/m3) đối với cá bạc má Theo Mukti và các cộng sự (2013) đến

từ đại học Hasanuddin, Indonesia, đã sử dụng thành công 2 chỉ số SST vàCHL thu thập từ viễn thám biển cho việc xây dựng dự báo cá ngừ vằn ở vùngBone Bay-Flores Nhóm tác giả khẳng định rằng yếu tố SST và CHL đóngvai trò chính so với các yếu tố khác, kết quả nghiên cứu đưa ra sự xuất hiện

cá ngừ vằn với dải dao động của SST là (28,5-30,50C) và CHL(0,1-0,2mg/m3) Có thể nói, sự phát triển và khả năng ứng dụng các phươngtiện khảo sát đo đạc tối tân từ vệ tinh, từ các tàu khảo sát và các trạm phao tựđộng trên biển, từ các thông tin phản hồi của các đội tàu đánh bắt đã chophép xây dựng và triển khai nhiều công nghệ dự báo biến động phân bố ngưtrường và trữ lượng các bãi cá chính phục vụ công nghiệp đánh cá đã và đangđạt được nhiều kết quả khả quan

1.1.4 Viễn thám trong nghiên cứu dự báo ngư trường khai thác

Từ những năm 1890 (năm 1891 ở Châu Âu, năm 1894 ở Nhật Bản) đã

có số liệu thống kê về năng suất khai thác cá ngừ nhằm phục vụ cho việc dựbáo ngư trường (Muto và nnk, 2008) Năm 1937, biểu đồ hải dương học củaNhật Bản đã thể hiện mối quan hệ giữa nhiệt độ bề mặt biển (đường đẳngnhiệt), độ muối của biển (đường đẳng muối) với tập quán, phân bố của cá ngừđại dương (Setou, 2012) Mối quan hệ giữa điều kiện hải dương học với phân

bố cá ngừ đã được nghiên cứu từ lâu phục vụ cho việc dự báo ngư trường khaithác cá ngừ đại dương Khó khăn lớn nhất là việc thu thập các số liệu về điềukiện hải dương học trong thời gian thực Công nghệ viễn thám có ưu điểm nổibật là có thể cung cấp số liệu hải dương học hàng ngày, thậm chí hàng giờ chotoàn bộ những vùng biển rộng lớn Vì vậy, công nghệ viễn thám đã được sửdụng rộng rãi trong công tác dự báo ngư trường khai thác cá ngừ đại dương ởnhững quốc gia có đội tàu khai thác cá ngừ mạnh như Mỹ, Pháp, Nhật Bản,Australia, Đài Loan

Ở Nhật Bản, dữ liệu vệ tinh đã được sử dụng trong dự báo ngư trường từnhững năm 1980s Năm 1985, sau một số năm thử nghiệm, ảnh vệ tinh đã chính thứcđược sử dụng trong dự báo ngư trường Kênh hồng ngoại của bộ cảm AVHRR trên vệtinh NOAA số 9 của Mỹ đã được sử dụng để xây dựng bản đồ nhiệt độ nước biển Từbản đồ nhiệt độ nước biển này, bản đồ các đường đẳng nhiệt, vùng nước xoáy, frontnước, dòng hải lưu, đã được xây dựng (vẽ bằng tay trên bản đồ giấy) để phục vụcho công tác dự báo ngư trường trong đó có cá ngừ đại dương (Tamanaka và nnk,1988) Ngày nay, hệ thống dự báo ngư

trường ở Nhật bản (The Fisheries Forecasting System in Japan) được cung cấp

dữ liệu bởi nhiều loại vệ tinh khác nhau Dữ liệu đầu vào cho hệ thống dự báongư trường của Nhật Bản phát triển bởi trường Đại học Kyushu bao gồm: điềukiện khí quyển, nhiệt độ bề mặt nước biển, độ cao mực nước biển, độ muối của

nước biển và dữ liệu thống kê từ các tàu đánh cá (Watanabe và nnk, 2008).Trong đó điều kiện khí quyển, nhiệt đồ bề mặt biển và độ cao mực nước biển cóthể được cung cấp từ ảnh vệ tinh Hệ thống này sử dụng mô hình hải dương họcRIAM của trường Đại học Kyushu và bộ lọc theo thuật toán Kalman để nội suy

ra các dữ liệu cần thiết phục vụ xây dựng mô hình dự báo ngư trường khai thác

Hệ thống dự báo này được gọi là JADE (JApan sea Data assimilationExperiment), kết quả dự báo được cung cấp hàng tuần bằng tiếng Nhật trênwebsite: http://jade.dc.affrc.go.jp/ Ngoài ra, từ năm 2007, Cơ quan Nghiên cứuNghề cá (Fisheries Research Agency - FRA) kết hợp với Cơ quan Khoa học vàCông nghệ biển Nhật Bản (Japan Agency for Marine-Earth Science andTechnology - JAMSTEC) đã xây dựng lên Hệ thống dự báo đại dương (FRA-JCOPE) (JCOPE = Japan Coastal Ocean predictability Experiment) Song songvới hệ thống FRA-JCOPE, hệ thống FRA-uploader (monitoring data distributionsystem) cũng được phát triển Hệ thống FRA-uploader nhằm thu thập, cung cấp

và giúp cho các tổ chức nghiên cứu nghề cá có thể chia sẻ thông tin với nhau Hệthống FRA-JCOPE sử dụng thông tin độ cao mực nước biển, nhiệt độ bề mặtbiển (từ tư liệu viễn thám), thông tin đo đạc về nhiệt độ, độ muối, qua một số

mô hình phân tích và cung cấp thông tin dự báo ngư trường thời gian thực chokhu vực Tây-Bắc Thái Bình Dương Hệ thống này đã được thử nghiệm để nghiêncứu, dự báo ngư trường cho một số loài, trong đó có khu vực sinh sản của cá ngừvây xanh Thái Bình Dương (Setou, 2012) Một phương pháp nữa dự báo ngưtrường cá ngừ bằng kết hợp nhiều loại tư liệu viễn thám cũng được mô tả khá chitiết trong cuốn sách có tên: “Handbook of Satellite Remote Sensing ImageInterpretation: Marine Applications”, của nhóm các nhà khoa học đến từ trườngĐại học Hokkaido, Nhật Bản (Mugo và nnk, 2011) Trong nghiên cứu này, tácgiả sử dụng 8 lớp thông tin bao gồm: Dữ liệu nghề cá, các đường đẳng nhiệt, ápsuất khí quyển, nhiệt độ bề mặt biển, phân bố

Chlorophyll-a, độ cao mực nước biển, bản đồ các xoáy và độ sâu của biển,làm dữ liệu đầu vào cho mô hình dự báo Trong đó, có 5 lớp thông tin baogồm các đường đẳng nhiệt, nhiệt độ bề mặt biển, phân bố Chlorophyll-a, độcao mực nước biển, bản đồ các xoáy, được cung cấp từ ảnh viễn thám.

Ở Mỹ, một trong những nghiên cứu đầu tiên về sử dụng viễn thám cho dựbáo ngư trường cá ngừ đại dương được Ủy ban quốc gia về Khí quyển và đại dương(NOAA) thực hiện bởi James và Squire (1981) Trong nghiên cứu này, tác giá đánhgiá mối quan hệ giữa năng suất đánh bắt cá ngừ ở biển California với nhiệt độ bề mặtbiển Tác giá kết luận, nhiệt độ bề mặt biển được cung cấp từ tư liệu viễn thám, cùngvới các dữ liệu về sinh thái học đại dương khác, có nhiều giá trị trong việc dự báo ngưtrường cá ngừ đại dương Hiện nay, NOAA đang hỗ trợ một mô hình máy tính pháttriển bởi trường Đại học Oregon State để dự báo ngư trường cá ngừ cho khu vực TháiBình Dương, bờ Tây của Mỹ (NOAA, 2008) Hệ thống này cung cấp thông tin về dựbáo ngư trường cá ngừ online cho 24 giờ, 48 giờ, 3 ngày và 8 ngày Ngoài ra, nghiêncứu về tập tính, phân bố của cá ngừ đại dương và nghiên cứu phân bố của sinh vậtphù du đại dương (phytoplankton) là 2 trong số các mục tiêu nghiên cứu chính của Cơquan Hàng không Vũ trụ Mỹ (NASA, 2012) Hai hướng nghiên cứu này đều có liênquan mật thiết đến công tác dự báo ngư trường cá ngừ đại dương Hiện nay Công tyMaxar (trước đây là DigitalGlobe) triển khai thương mại dòng sản

phẩm dự báo cho đánh bắt từ dữ liệu ảnh viễn thám và dữ liệu mô hình với các yếu tố nhiệt bề mặt, dòng chảy, màu biển

Một nghiên cứu kết hợp của các nhà khoa học Mỹ và Canada sử dụngcác chỉ số đầu vào bao gồm: dữ liệu nghề cá, nhiệt độ bề mặt biển, độ cao dịthường mực nước biển, các đới khí hậu (meridional and zonal geostrophiccurrents - GCM, GCZ) và chlorophyll-a, thông qua mô hình cây hồi quy

(boosted regression trees) để mô hình hóa sự phân bố của cá ngừ theo các điều kiện hải dương học (Yi Xu và nnk, 2013).

Ở Ấn Độ, sử dụng màu biển và nhiệt độ bề mặt từ tư liệu ảnh viễn thám

độ phân giải cao (AVHRR) vào nghề cá đã được thực hiện tại vùng biển Jujarat

phía tây nam Ấn Độ (Solanlki và nnk, 2001) Phương pháp được sử dụng dựatrên cơ sở tính toán sự phân bố của chlorophyll-a và tính toán phân bố trườngnhiệt bề mặt biển Dựa vào các chỉ số phân bố này, các tác giả đưa ra bản dựbáo khai thác bằng cách chồng xếp các thông tin trên và tối ưu hóa khả năngtập trung của cá

Ở Australia, các nhà khoa học thuộc tổ chức nghiên cứu khí quyển và đạidương về khoa học và công nghiệp, Cơ quan Liên bang Australia đã sử dụng chỉ sốnhiệt độ bề mặt nước biển (SST) để lập dự báo vùng có môi trường sống cho đốitượng cá ngừ vây xanh và cá ngừ vây vàng ở vùng biển Australia

Nghiên cứu dựa trên sự kết hợp dữ liệu từ mô hình và từ tư liệu ảnh vệ tinh đểxác định vùng biển có môi trường sống phù hợp có khả năng xuất hiện cá ngừvây xanh (Jasons và nnk, 2010)

Ở vùng biển Ấn Độ Dương, các nhà khoa học đến từ học viện công nghệ Châu Á, Nhật Bản và Sri Lanka đã nghiên cứu mối quan hệ giữa cá ngừ vây vàng với dữ liệu các yếu tố hải dương để dự báo khả năng tập trung của đối tương này dựa vào dữ liệu hải dương (oceanographic parameters) từ vệ tinh gần thời gian thực (near real-time satellite) với 3 yếu tố cơ bản gồm; SST, chlorophyll-a (CHL)

và độ cao động lực bề mặt biển (dynamic sea surface height - SSH) từ tư liệuviễn thám của NOAA với độ phân giải ¼ độ, MODIS aqua/terra và ERS choviệc lập dự báo cá ngừ vây vàng Kết quả nghiên cứu đã xác đinh được tần suấtxuất hiện sản lượng cá ngừ vây vàng ước đạt cao phù hợp với chỉ số SST, CHL

và SSH dao động lần lượt là 28-300C; 0,1-0,4mg/m3 và 205-215cm (Rajapaksha

và nnk, 2010) Cũng tại vùng biển Ấn Độ Dương, các nhà khoa học thuộc trườngĐại học nghề cá Thượng Hải, Trung Quốc sử dụng chỉ số gồm độ sâu (depth),nhiệt độ nước (water temperature), độ muối (salinity), chlorophyll-a và hàmlượng ôxy hòa tan (dissolved oxygen), nhóm các chỉ số này viết tắt (DTSCO).Nhóm tác giả đã áp dụng bộ chỉ số DTSCO để phân tích sự biến động của từngchỉ số với sự thay đổi sản lượng cá ngừ vây vàng (Song L Và nnk, 2006) Kếtquả phân tích cho thấy, sự xuất hiện cá ngừ vây vàng tương ứng sự dao động củacác chỉ số DTSCO; về độ sâu (100,0- 179,9m), nhiệt độ nước (14,0-17,90C), độmuối (35,3-35,69%0), chlorophyll a (0,040-0,099μg/L) và hàm lượng ô xy hòag/L) và hàm lượng ô xy hòatan (1,00-2,99mg/L) Sự tương quan chặt giữ sản lượng cá ngừ vây vàng với sựdao động độ sâu, nhiệt độ nước biển, độ muối, hàm lượng chlorophyll a và hàm

lượng ô xy hòa tan lần lượt là 120,0- 139,9m; 16,0-16,9 0 C; 35,4-35,49%; 0,099μg/L và 2,00-2,49mg/Lg/L và 2,00-2,49mg/L Solanki H U.(2001) sử dụng hai chỉ số là SST và

0,090-quan trắc màu biển – chlorophyll a từ tư liệu viễn thám NOAA – AVHRR để dựbáo ngư trương khai thác cá tiềm năng (potential fishing zones - PFZs) tại vùngbiển Gujarat phía Tây Bắc bờ biển Ấn Độ

Ở Đài Loan, các nhà khoa học xây dựng mối quan hệ giữa dữ liệu sảnlượng khai thác của nghề câu với các yếu tố môi trường biển sử dụng phươngpháp phân tích thành phần chính ảnh components princinpal analysis – PCA)tại vùng biển Ả Rập, tiếp giáp Ấn Độ Dương, sản lượng khai thác cá ngừ vâyvàng được đánh giá dựa vào mức độ ảnh hưởng các yếu tố hải dương baogồm; SST, CHL và nhiệt độ đột biển theo độ sâu (thermocline, dữ liệu từ môhình), nói cách khác mối quan hệ giữa các yếu tố hải dương với sản lượngkhai thác cá ngừ đối với nghề câu vàng cá ngừ đại dương Đài Loan đã đượcnghiên cứu (Kuo-Wei Lan và nnk, 2004)

Ở Indonesia, tại vùng biển Spermonde Indonesia các bản dự báo ngưtrường khai thác tiềm năng cá bạc má được xây dựng dựa trên chỉ số SST và

CHL được chiết rút từ dữ liệu ảnh MODIS aqua/terra của NASA (Nurdin S.

và nnk, 2012), kết quả của nghiên cứu này chỉ ra sự dao động SST(29,94±0,230C) và CHL (0,31±0,1mg/m3) đối với cá bạc má Theo Mukti vàcác cộng sự (2013) đến từ đại học Hasanuddin, Indonesia, đã sử dụng thànhcông 2 chỉ số SST và CHL thu thập từ viễn thám biển cho việc xây dựng dự

báo cá ngừ vằn (Skipjact tuna) ở vùng Bone Bay-Flores Nhóm tác giả khẳng định rằng yếu tố SST và CHL đóng vai trò chính so với các yếu tố khác, kết

quả nghiên cứu đưa ra sự xuất hiện cá ngừ vằn với dải dao động của SST là(28,5-30,50C) và CHL (0,1-0,2mg/m3)

Tổ chức Nông lương Liên hợp quốc (FAO) cũng thể hiện sự quan tâmlớn đến cá ngừ đại dương FAO đã mô tả chi tiết đặc tính sinh vật học, khaithác và sử dụng cá ngừ (WWW1, 2014) trên trang web của tổ chức này Côngtác dự báo ngư trường trong khai thác cá trong đó có cá ngừ đại dương bằng

tư liệu viễn thám cũng được FAO tổng hợp và xuất bản dưới dạng một bàigiảng Ứng dụng của viễn thám vào nghề cá (APPLICATION OF REMOTESENSING TO FISHERIES) (WWW3, 2014) Bài giảng này liệt kê nhiềuthông số hải dương học phục vụ cho công tác dự báo ngư trường, mà phầnnhiều trong số những thông số này có thể thu thập được từ tư liệu viễn thám

UNESCO cũng xuất bản một số cuốn sách về Ứng dụng viễn thámtrong khoa học nghề cá – từ khoa học đến thực tiến (Remote SensingApplications for Fisheries Sciences - From Science to Operation) (UNESCO,2002) Cuốn sách liệt kê, phân tích nhiều ứng dụng của viễn thám trong dựbáo ngư trường, trong đó cá ngừ đại dương chiếm phần quan trọng nhất

Ngoài ra, các nhà khoa học đến từ Đài Loan cũng tiến hành nghiên cứu

về ảnh hưởng của El Nino đến đánh bắt xa bờ loài cá ngừ vây vàng trên vùngThái Bình Dương (Nan-Jung Kuo, 2004), khu vực của nghiên cứu này rất gần

với vùng Biển Đông của Việt Nam Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng

nhiệt đồ bề mặt biển thu được từ vệ tinh NOAA/AVHRR của Mỹ, kết hợp với

dữ liệu thống kê từ các tàu cá để đánh giá sự tăng giảm của mật độ cá ngừ vây

vàng trong giai đoạn xảy ra El Nino Một nghiên cứu khác của các nhà khoa

học Chile về mối quan hệ giữa độ cao mực nước biển, nhiệt độ bề mặt biển

với ngư trường cá ngừ đại dương (Pedraza, 2006)

Mô hình toán học (1) được xây dựng bằng phương trình tuyến tính dựa

vào 2 chỉ số SST và CHL từ tư liệu ảnh MODIS để dự báo năng suất khai thác

S hệ số dịch chuyển theo sự thay đổi của SST và CHL,

 1 và 2 hệ số vector của mô hình,

Kết quả nghiên cứu tại vùng biển Bone Bay-Flores Sea, Indonesia vàomùa gió Đông nam cho thấy năng suất khai thác ước đạt cao nhất khi SST dao

động (28,5-30,50C) và CHL (0,15-0,20mg/m3) Đây là mô hình có tính khả thi

rất cao trong việc triển khai nghiên cứu và thực hiên áp dụng vào thực tế

Nhóm tác giả nghiên cứu yếu tố dòng hải lưu và vùng giao thoa giữacác dòng hải lưu, nghiên cứu phân tích không gian theo lớp thông tin giữa các

yếu tố trong vùng nghiên cứu như; vị trí đánh bắt cá, nhiệt bề mặt, khu bảo

tồn biển, nhiệt bề mặt (raster), CHLa, SSH, EKE (eddy kinetic energy-xoáy)

và địa hình đáy (bathymetry)

Như vậy, các kết quả nghiên cứu trên thế giới đã chỉ ra một số chỉ hảidương học (SST, CHL, SSH , độ sâu, độ muối, hàm lượng ô xy hòa tan ) có liênquan đến sản lượng cá khai thác, các mô hình dự báo ngư trường tiềm năng khaithác cá bằng việc ứng dụng công nghệ viễn thám đã được xây dựng Hiện nay,các mô hình thể hiện ứng dụng công nghệ viễn thám với dữ liệu đầu vào cơ bản

là SST và CHL bên cạnh các yếu tố khác như dị thường mực nước biển, độmuối, độ sâu, hàm lượng ô xy hòa tan, gió, dòng chảy, front nhiệt đang được sửdụng để xây dựng các mô hình dự báo vùng tiềm năng khai thác cá Từ phân tíchtrên cho thấy với điều kiện hiện tại của Việt Nam, nghiên cứu sinh nhận thấy khókhăn để có thể áp dụng mô hình cụ thể vào thực tế khi chưa có những nghiên cứuđánh giá cụ thể từng mô hình để lựa chọn vì mỗi một mô hình có tính lựa chọn làkhác nhau tùy thuộc vào mỗi Quốc gia có đặc trưng nghề khai thác, tiềm lựcnghiên cứu khoa học khác nhau Tuy vậy, nghiên cứu sinh đưa ra một số phântích đánh giá sơ bộ của từng mô hình từ đó có thể sử dụng hoặc một số yếu tốtrong mô hình hoặc sử dụng kết hợp các yếu tố có trong các mô hình đã đượctriển khai ứng dụng trên thế giới

Để xây dựng mô hình dự báo ngư trường khai thác cá ngừ đại dương, việcxác định được mối quan hệ giữa năng suất khai thác cá ngừ đại đương với cácthông số hải dương là rất quan trọng Từ phân tích kết quả phân tích số liệu thuthập từ cộng đồng ngư dân khai thác đã khẳng định chỉ số quan trọng nhất đếnsản lượng khai thác cá ngừ màu nước biển và nhiệt độ (SST), con mồi (đối vớinghề câu), thời gian thả lưới, gió và dòng chảy Từ kết quả phân tích một số môhình trên thới giới, mỗi mô hình có sử dụng thông số hải dương khác nhau đểtính toán và dự báo, nghiên cứu chỉ ra rằng, tất cả các mô hình đề có sử dụng chỉ

số SST và Chla, tổng hợp các mô hình được phân tích có tất cả 6 thông số gồm:nhiệt độ bề mặt nước biển (SST), hàm lượng chlorophyll a và độ cao dị thườngmực nước biển, địa hình đáy, xoáy và dòng chảy Trong 6