人工智能和卫星数据帮助揭开海洋“暗船”

人工智能和卫星数据帮助揭开海洋“暗船”

研究人员现在可以访问全球卫星图像档案的人工智能分析,以前所未有的方式了解人类对海洋的影响和关系。该开源项目由全球渔业观察组织牵头,该组织是一家由谷歌支持的非营利组织,专注于监测海洋产业,1 月 3 日发表在《自然》杂志上的一项研究中详细介绍了该项目。得益于机器学习技术的最新进展,它展示了前所未有的工业对水生生态系统的影响。

这项新研究揭露了“暗黑舰队”的真面目。暗黑舰队通常指那些不公布自己位置的大型海上船只。根据全球渔业观察周三的声明,多达 75% 的工业捕鱼船只“隐藏在公众视线之外”。

正如The Verge所解释的那样,海事监管机构长期以来一直依赖自动识别系统 (AIS) 来跟踪全球船只的无线电活动——尽管他们一直知道这个工具远非完美。不同国家和不同船只对 AIS 的要求各不相同,当船员想远离电网时,只需关闭船上的应答器即可。因此才有了(之前模糊的)暗黑舰队。

数据分析显示,全球约 75% 的工业渔船没有公开跟踪,其中大部分渔船在非洲和南亚附近作业。来源:全球渔业观察

“在陆地上,我们几乎拥有地球上每条道路和建筑物的详细地图。相比之下,海洋的增长在很大程度上隐藏在公众视野之外,”该非营利组织研究与创新总监戴维·克鲁兹玛 (David Kroodsma) 在 1 月 3 日的官方声明中表示。“这项研究有助于消除盲点,并揭示人类在海上活动的广度和强度。”

[相关:如何与自然和谐相处建设海上风电场。]

为了解决这一数据空白,研究人员首先收集了欧洲航天局的哨兵-1卫星星座在2017年至2021年期间拍摄的200万千兆字节全球图像数据。与AIS限制不同,欧空局卫星阵列的灵敏雷达技术使其能够探测到表面活动或运动,而不受云层覆盖或一天中的时间影响。

随后,该团队将这些信息与 GPS 数据相结合,以突出显示未被发现或被忽略的船只。然后,机器学习程序分析了大量的信息集,以查明之前未记录的渔船。

最新发现颠覆了此前的行业假设,并揭示了暗船队在世界各地令人不安的更大影响。

“公开的数据错误地认为亚洲和欧洲境内的捕捞量相似,但我们的地图显示亚洲占主导地位——我们在海上发现的每 10 艘渔船中,有 7 艘在亚洲,而只有 1 艘在欧洲,”研究报告合著者、威斯康星大学麦迪逊分校自然资源经济学助理教授 Jennifer Raynor 在公告中表示。“通过揭露黑船,我们绘制了全球工业捕捞最全面的公开图景。”

然而,并非一切都令人不安。根据该团队的研究结果,在分析的五年时间跨度内,绿色海上能源项目的数量增加了一倍多。截至 2021 年,风力涡轮机的数量正式超过世界石油平台的数量,中国以将风力发电场数量增加 900% 而处于领先地位。

“以前,这种卫星监测只有那些有能力支付费用的人才能使用。现在它对所有国家都是免费的,”克鲁兹玛在周三的声明中表示,并宣称这项研究标志着“海洋管理和透明度新时代的开始”。

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