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根据近年来我们在有关地区学习、实践所了解的情况,目前各地就解决鲤鲫等底层鱼捕捞问题都在不断地进行试验,先后创造和采用了三层挂网(黑龙江、安徽、浙江等)、框刺网(吉林、安徽、浙江)、单层刺网(浙江、吉林、山东、辽宁等)、圈网(黑龙江)、大拉网和滚钩等十多种渔具以及多种渔具配合使用的《联合渔法》,在捕捞鲤鲫鱼等底层鱼方面都收到了一定的效果。 相似文献
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解放以后,特别是无产阶级文化大革命以来,在毛主席“农、林、牧付、渔五业并举”的方针指引下,淡水捕捞事业得到了迅速的发展,出现了崭新的局面。渔具渔法的革新有了显著的进展。广大劳动人民和科研工作者先后创造和采用了三层挂网、水库围网、电动抬网、奋斗网、框刺网、刺网、滚钩、大拉网、圈网等新渔具,以及诱鱼、赶鱼、拦鱼等新渔法,特别是“赶、拦、刺、张”和“赶、拦、刺、拉”等《联合渔法》的运用,基本解决了我国湖泊、水库以花、白鲢为主的中上层鱼类的捕捞问题。 相似文献
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<正> 为改变通常的流刺网劳动强度大,起网速度慢的现象,我们于1981年4月间在平潭县潭东渔轮厂对不能适应40马力柴油机的梭子蟹流刺网的起网机进行了重新设计和改装,并在 相似文献
95.
福建闽东无线电厂最近试制成功MWE-1型夜间自动闪光器。该闪光器可以用作渔船渔网及定置网、流刺网、网箱养鱼和水产养殖等渔业生产上的夜间指示信号,以避免船只拉破渔网或冲撞养殖场地,保障渔业生产的正常作业。同时该闪光器也可作为海上和内河小船只上的灯光信号,或其他夜间自动闪光指示。 相似文献
96.
威士麦公司生产的扫描声纳,在世界各地的各种渔业中均有应用,在加拿大西海岸的各类渔轮上应用尤为广泛,诸如英国哥伦比亚的围网船、小型拖网船、延绳钓渔船以及流刺网船等均装有扫描声纳。虽然使用的是同一种仪器,但其操作方法则随作业种类而异。 相似文献
97.
福建省刺网作业捕捞能力的比较分析 总被引:3,自引:0,他引:3
根据2002年福建省沿海流刺网作业的生产调查及全省渔业统计,应用DEA法,首次分析了福建省不同地市流刺网的捕捞能力和不同生产水域三重流刺网的捕捞能力及其影响因素,并与单位捕捞努力量渔荻量计算进行比较。结果表明,福建沿海刺网作业的捕捞能力未得到充分利用,2000和2002年,全省刺网作业的平均“能力利用度”分别为63.8%和48.9%,地市间的“能力利用度”差异显著,最低仅为18.6%和9.7%;刺网作业投入的网具数、船数、功率、作业天数、吨位和网具规格,对该作业捕捞能力的发挥有较重要的影响;相同的调查样本和数据,决策分析取向不同,计量结果亦有不同,比较、决策参考意义也不相同;CPUE与DEA法的计量,采用投入网具数和作业天数计量要比采用投入功率和作业天数合理些。但采用DEA法,更能综合反映多种投入要素下刺网作业捕捞能力变化的信息,结果比较符合实际。 相似文献
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根据捕捞目标的生物学习性和体型特征,设计了一种捕捞三疣梭子蟹(Portunus trituberculatus)的专用定置三重刺网并进行了生产试验。所设计的刺网主尺度为50.00 m×1.08 m,上纲长50.00 m,下纲长66.00 m;内网衣规格为1 200目×18.5目,目大120 mm;外网衣规格为200目×2.5目,目大500 mm。2015年9月4—26日在莱州湾渔场进行了生产试验。结果表明,新刺网所捕获的三疣梭子蟹平均体重为175.69 g,单位捕捞努力量渔获量(CPUE)为1.61 kg/(片·次),主捕率高,其中梭子蟹产量占总渔获量的99.31%。新设计的刺网,下纲比上纲长32%,网衣底部较松弛,提高了网衣对梭子蟹的缠络性能,因而提高了捕捞效率;内网衣网目较大,利于释放幼鱼,网高较低,减小了捕获中上层鱼类的几率,因此,兼捕率较低,有利于渔业资源的保护。 相似文献
99.
福建海洋捕捞"技术效率"的时间序列分析 总被引:1,自引:0,他引:1
根据1981-2003年福建省渔业统计及相关调查资料,应用DEA法,分析了全省海洋捕捞作业及五种主要作业捕捞“技术效率”的年间变化,结果表明:1981~2003年全省海洋捕捞作业综合“技术效率”的变化范围为61.8%~100%,平均为76.4%,综合“技术效率”的年间变化呈现先降后升的态势;1990年以来,全省灯光围网和张网作业捕捞能力的发挥比较好,其次为刺网和底拖网作业,钓具作业捕捞能力的发挥较差;渔获选择性低的底拖网和张网作业的捕捞“技术趋势”年间变化保持平稳上升,渔获选择性高或较高的刺网、钓具和灯光围网作业的捕捞“技术趋势”年间变化则呈波动式上升或处于波动状态;各种投入因子对不同作业类型的捕捞”技术效率”的约束力各不相同,主动性较大的底拖网和灯光围网作业对渔船功率的依赖程度相当大,而主动性较小的刺网、钓具作业和被动性的张网作业,对网(钓)具使用数量的依赖度较大;作业天数对五种作业类型的“技术效率”发挥都有不同程度的影响。 相似文献
100.
基于深度学习的刺网与拖网作业类型识别研究 总被引:2,自引:0,他引:2
渔船作业类型可分为多种,作为典型近海捕捞作业方式的刺网和拖网捕捞渔船可占总船数的72.6%,准确的渔船作业类型识别可辅助渔船管理。利用北斗渔船监控系统(vessel monitoring system,VMS)数据提出一种对刺网和拖网作业分类识别的方法,因拖网和刺网渔船作业轨迹存在一定的差别,研究先提取出每艘船的航次信息,然后根据航次信息将原始刺网和拖网每条船的VMS划分为多个航次数据,根据航次数据中的经纬度数据批量画出每个航次的航迹图,再利用深度卷积神经网络模型对航迹图进行训练学习,进而实现刺网和拖网作业类型分类识别。通过使用自定义的10层CNN模型及使用迁移学习和模型微调方法调整后的VGG-16模型进行对比实验,结果显示,自定义的CNN模型最终精度为94.3%,证明了本方法的可行性,模型可用于辅助刺网、拖网作业类型判断。 相似文献