摘要：面对海洋渔业资源日益减少、生态环境恶化及传统管理手段效率低下等严峻挑战，本文旨在探讨大数据与人工智能技术在海洋渔业资源管理中的应用策略。并且提出通过构建海洋渔业大数据平台、推广智能渔业装备、加强技术研发与人才培养等措施，利用大数据分析与人工智能技术优化渔业资源监测、评估、预测与决策过程，实现海洋渔业资源的可持续利用与管理。还分析了实施这些策略的预期效果，并展望了未来海洋渔业资源管理的智能化发展趋势。

关键词：海洋渔业资源；大数据；人工智能

全球人口增长和经济发展，对海洋渔业资源的需求不断增加，导致海洋渔业资源面临过度捕捞、生态环境破坏等严峻挑战。传统的渔业资源管理手段已难以满足当前的需求，亟需引入新技术、新方法以提高管理效率。大数据与人工智能技术的快速发展为海洋渔业资源管理提供了新的解决方案。

一、海洋渔业资源面临的严峻挑战

（一）过度捕捞

人口的增长和消费需求的激增，使捕捞强度不断加大，许多鱼类种群的数量急剧下降，部分甚至已濒临灭绝。这种无节制的捕捞行为不仅破坏了海洋生态平衡，还削弱了渔业资源的再生能力，对海洋生态系统的长期健康构成了严重威胁。过度捕捞不仅影响海洋生物的多样性，还威胁到依赖渔业为生的人类社区的经济稳定和社会福祉，亟需全球范围内的共同努力来加以遏制和逆转。

（二）生态环境恶化

工业化和城市化进程的加速，大量污染物被排入海洋，导致海水质量下降，生态系统遭受严重破坏。塑料垃圾、化学物质、重金属等污染物的积累，不仅直接威胁到海洋生物的生存，还通过食物链影响到人类健康。气候变化也加剧了海洋环境的恶化，海水酸化、温度上升等问题频发，进一步削弱了海洋生物的生存能力。这种生态环境的恶化，对海洋渔业资源的可持续利用构成了巨大威胁。

（三）传统管理手段不足

传统方法多依赖于经验判断、人工调查及有限的数据分析，难以全面、精准地掌握海洋渔业资源的动态变化。这种管理方式在面对复杂多变的海洋环境和日益严峻的资源问题时显得力不从心。缺乏实时、高效的数据收集与分析系统，使得管理决策往往滞后于实际情况，难以有效应对资源枯竭、生态失衡等危机。另一方面，传统管理手段在监管执法上也存在诸多局限，难以全面覆盖广袤的海洋区域，导致非法捕捞、违规作业等行为屡禁不止，进一步加剧了海洋渔业资源的压力。

二、基于大数据与人工智能的海洋渔业资源管理策略

（一）构建海洋渔业大数据平台

构建海洋渔业大数据平台将成为整合、分析并应用海量渔业数据的核心枢纽，为资源管理的科学决策提供坚实支撑。该平台将广泛收集来自卫星遥感、水下传感器、渔船监控系统、市场交易记录等多源数据，形成覆盖海洋环境、生物资源、人类活动等多维度的综合数据库。例如，通过集成高分辨率的卫星图像，平台能够实时监测海洋表面的温度、盐度、叶绿素含量等环境参数，为预测鱼类迁徙路径、繁殖区域提供关键信息。结合水下传感器网络收集的水深、水温、洋流等数据，可以进一步细化对渔业资源的空间分布和动态变化的认知。另一方面，渔船监控系统能够记录每艘渔船的捕捞活动轨迹、作业时间、渔获种类及数量等详细信息，为评估捕捞强度、制定配额制度提供数据支持。海洋渔业大数据平台还具备强大的数据分析能力，运用机器学习、深度学习等人工智能技术，自动识别数据中的模式与趋势，预测渔业资源的未来状况。这些预测结果将直接服务于管理决策，帮助制定更加精准、有效的渔业政策和管理措施[1]。通过持续优化算法模型，平台将不断提升预测精度和响应速度，确保管理决策的时效性和科学性。

（二）推广智能渔业装备

智能渔业装备集成了先进的传感器、通信技术和人工智能算法，能够显著提升渔业生产的效率与可持续性，同时减少对海洋生态的负面影响。例如，智能渔网便是其中的一项创新应用。通过内置的生物识别传感器和智能控制系统，智能渔网能够精准识别并捕获目标鱼种，同时避免误捕非目标物种和幼鱼，有效降低了捕捞过程中的生态破坏。智能渔网还能根据预设的捕捞量或时间自动关闭，防止过度捕捞，确保渔业资源的可持续利用。另一项值得推广的智能渔业装备是水下无人机（ROV）或自主水下航行器（AUV），这些装备能够深入海底，进行高清成像、水质监测、生物样本采集等多种任务，为科研人员提供宝贵的海洋生态数据。通过大数据分析，这些数据可以揭示海洋生物的分布规律、生态系统的健康状况以及潜在的环境风险，为渔业资源管理提供科学依据。另一方面，智能渔业装备还包括了智能渔船、自动化养殖系统等。智能渔船通过集成GPS导航、气象预报、渔情分析等功能，帮助渔民在最佳时机、最佳地点进行捕捞作业，提高捕捞效率和安全性。自动化养殖系统则利用物联网技术实现养殖环境的精准控制，减少疾病发生，提高养殖产量和品质[2]。

（三）加强技术研发与人才培养

加强技术研发与人才培养要不断深化对海洋生态系统的理解，探索更高效的数据处理与分析技术，并培养一支具备跨学科知识结构的专业人才队伍。例如，在技术研发方面，可以聚焦于海洋大数据的实时采集与传输技术，开发能够适应复杂海洋环境的高精度传感器和通信设备，确保数据的准确性和时效性。同时，加强人工智能算法在渔业资源预测、生态风险评估等领域的应用研究，提升决策支持系统的智能化水平。而在人才培养方面，应构建多层次、多渠道的培训体系，既包括针对高校学生的海洋科学、信息技术等专业教育，也涵盖对在职人员的继续教育和技能培训。通过校企合作、国际交流等方式，引入先进的教学理念和实践经验，培养出一批既懂渔业又懂信息技术的复合型人才。只有不断突破技术瓶颈，提升人才素质，才能更好地应对海洋渔业资源面临的挑战，实现渔业资源的可持续利用和海洋生态的健康发展。

结论

基于大数据与人工智能的海洋渔业资源管理策略是应对当前海洋渔业资源面临挑战的有效途径。通过构建海洋渔业大数据平台、推广智能渔业装备、加强技术研发与人才培养等措施，可以实现对海洋渔业资源的精准监测、评估、预测与决策，提高管理效率和准确性，促进海洋渔业资源的可持续利用与管理。未来，随着技术的不断进步和应用场景的拓展，大数据与人工智能将在海洋渔业资源管理中发挥更加重要的作用。

参考文献

[1]王奕.基于雷达通信和AIS的海洋渔业智能化监管策略研究[J].中国新通信，2023，25（13）：12-14.

[2]许婷婷，王颖.基于人工智能技术的海洋渔业生态自动化监测[J].制造业自动化，2020，42（07）：153-156.