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世界之永續發展(3/4)–透過先進的分析技術使漁業永續發展並從中獲利

2020/08/13 @國際

摘要

世界人口遽增,對於蛋白質的需求日益擴大,經過十多年來的海洋漁產捕撈終究面臨海洋浩劫的劣況,各國政府與產業連袂以人工智慧導入拯救海洋生物多樣性衰退,例如衛星雷達與光學感測器、水下無人機、物聯網、物種自動監控系統、RFID等技術,盡力導向精確漁業時代,海洋豐富性將是其成功關鍵因素。

示意圖

世界之永續發展(3/4)–透過先進的分析技術使漁業永續發展並從中獲利

  由於當今對海鮮獲得蛋白質的需求越來越多,經數十年過度捕撈造成海洋生態浩劫,捕撈業者表示現今需要花5倍的努力才能達到與1950年一樣的捕撈成果。因此,需找尋更多永續經營同時也保護著海洋生態的方法,該方法為收集數據並運用先進的分析技術,其可產生令人振奮的結果。相關研究除了調查漁業、政府和食品公司如何對此問題部署先進的分析以改善監控成效與提高捕撈效率外,還為捕撈業者提供了有利的方法,如永續經營、最佳利潤等,在氣候變遷的層面下,該方法與畜牧業相比相對較有利,其捕撈一噸魚類蛋白質所產生的溫室氣體不到反芻家畜同等蛋白量所生成溫室氣體的十分之一。下列為海洋狀態、對應辦法及未來展望之描述。

處於危險中的海洋

  經調查發現,人們對魚類需求的增長速度是世界人口增長率的2倍。造成生物多樣性衰退的原因,如:

  1. 過度捕撈與非法捕撈:因這兩項關係,導致魚類產量減少,捕撈業者必須前往更深的水域以獲得更多的海產,因此水產養殖業為滿足此需求逐漸穩定成長。各國政府意識到這個威脅後已採取相關措施加強和改善管理與監管作業,然而,鄰近地區還是有過度捕撈或非法捕撈導致相關獲益受到影響。

  2. 海洋溫度上升:因溫度增加,改變生態的化學作用。

  現今相關人員針對這項問題已作出許多努力,其中包含漁獲量報告、行業訊息共享和強制執行法規,透過這些緊密的合作可加強努力後的成效。

大量的數據

  漁業如同農業一樣,其地理的位置分散且經營者的規模有大有小。一般而言,農民依據天氣與土壤條件下進行耕作,多數漁業也以傳統模式運作,但現今透過先進技術的捕撈作業已初具規模。如:

  1. 衛星上的雷達和光學感測器:獲得海洋中的相關資訊(溫度和魚類活動訊號),這些訊息不但對漁業很有價值,也可以幫助當局追蹤船隻位置和移動路徑。

  2. 配備攝影機的無人機:除了可在空中運行外,也可在海底中運作,協助船隻可更全面了解附近的補魚條件。

  3. 其他優勢:先進的感測器和監控設備可自動收集不同的數據,如捕撈漁具的使用狀況、捕獲或丟棄的物種、托運量和更多漁民需執行的相關工作等。

  當今政府倡導以更好的數據來協助對非法捕撈的監控,並要求大型船隻配備監控系統以傳輸其位置、運行速度與方向。隨著時間的流逝,更多的訊息可利用物聯網聯結起來,再藉由先進的分析技術和機械學習系統對這些數據進行整合,最終幫助平衡相互競爭的利益,即協助漁業管理高風險且易變的業務,同時為當局提供更好的資訊,以便制訂並執行更好的政策。【延伸閱讀】Google樹冠實驗室 透過AI協助改善城市熱島效應問題

以分析技術扭轉局面

  現今,大型商業性漁船已採用聲納等技術進行捕撈作業,儘管仍有許多人依靠直覺、經驗和基本觀察來導航並偵測魚群。這兩種模式產生鮮明的對比,具有針對性的分析模組提供了許多優勢,如:

  1. 提供整個捕魚場域的每日預報:幫助追蹤高度需求性的物種。

  2. 物聯網感測器:可監控海洋狀況以幫助漁船確定最佳的節能路線。

  3. 漁獲的剖析:事實上漁民必須將漁獲捕撈起來才知道到底捕獲了什麼,然而這將造成海洋資源的浪費,未來的智能感測器將針對此問題進行解套,其可使船員獲得物種自動監控與尺寸等數據接著該技術

  4. 利用海水溫度和浮游生物群模擬漁群可能的位置:降低針對特定魚種搜尋的成本與減少資源的浪費。因此,分析技術能夠使貧困地區也受益,新興市場的漁民可藉由手機獲得更多市場的訊息。

  5. 協助漁業管理人員:其常因數據的缺乏而無法計畫漁業運作作業,僅靠幾乎沒有前瞻性的漁獲來判定。而分析工具則有望提供動態的船隊檢視圖,使管理者可依分析結果帶領船隻運行並持續監控庫存。

  6. 自動掃描與智能系統:可監控產品品質並取代人工分類漁獲的作業。

  7. 無線射頻辨識(RFID)和區塊鏈技術:現今消費者越來越要求產品的品質、如何捕撈及捕撈地點的資訊透明化,因此,研究人員開發出無線射頻辨識(RFID)來標記魚類,並利用區塊鏈技術對魚貨量進行認證。

  8. 彌補不同的鴻溝:捕撈活動的資訊僅是整個漁業運作的一小部分,其還牽涉到多個利益相關者的協調,如政府、業界及非政府組織。也就是說共享來自先進的監控技術的訊息可使當局了解真實的全球漁業活動,這也幫助當局能夠設計出更有效的跨領海監控計畫。

  去中心化且可信賴訊息的管理系統易採用且不被人為因素干擾,如分析軟體工具發現船隻在禁止進入區域放慢速度時,其會發出警報提醒當局注意可疑行為。非政府組織也正在幫助業界改變觀念,如為了促進研究的永續性,Global Fishing Watch提供來自政府與衛星數據的信息於65,000艘以上的漁船,隨著時間的推移,來自攝影機和影像辨識軟體結合人工智慧的數據將幫助政府能夠更彈性的調整法規和捕撈配額,以管理海洋資源。

展望未來

  研究模組對漁業而言,其對於分析並帶有指導特性的戰略有財務上的獎勵。研究員發現優化整個季節的捕撈活動、最大程度減少監控設備的待機時間、從分析導航數據確認燃料的經濟性和勞動效率的分析可減少110億美元的成本,約占當今支出的15%。然而,地緣政治對政府而言是個挑戰,由於一些不良行為者喜歡在這灰色地帶遊走,且舊有的監控地圖無法呈現出灰色地帶,使某些國家對這些問題視而不見卻反而受益。因此,更好的數據和分析功能幫助執法工作的執行,其可查明非法捕撈存在的地點並對長期違法者作出制裁。此外,數據的共享和良好的分析工具可幫助政府與漁業調整彼此間的利益,以達更好的資源管理。總之,精確漁業時代將是維持海洋豐富性的關鍵因素。


【世界之永續發展系列報導推薦導讀】

  1. 世界之永續發展(1/4)–農業在減少排放溫室氣體處於中心地位

  2. 世界之永續發展(2/4)–使用人工智慧對抗糧食浪費

  3. 世界之永續發展(4/4)–對蛋白質永續提供的需求

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