近日，發表在《自然》上的一項新研究所繪制的地圖對海洋工業用途及其變化提供了前所未有的視角。這項由全球漁業觀察組織領導的研究利用AI機器學習和衛星圖像創建了第一張大型船舶交通和海上基礎設施的全球地圖，發現了大量以前對公共監測系統“黑暗”的活動。研究團隊結合衛星圖像、船舶GPS數據和深度學習模型，繪制2017年至2021年世界沿海水域的工業船舶活動和海上能源基礎設施地圖。研究發現，世界上72%~76%的工業漁船沒有被公開跟蹤，其中大部分捕魚活動發生在南亞、東南亞和非洲。公共跟蹤系統中缺少21-30%的運輸和能源船舶活

全球超過10億人的主要食物來源依賴海洋，全球海洋漁業就提供了2.6億人就業。大約80%的貿易貨物通過海洋運輸，世界上近30%的石油產自近海油田并分布在全球。除了這些既定的海洋用途外，海上可再生能源、水產養殖和采礦業也在迅猛發展。所有這些工業為1.5–2.5萬億美元的“藍色經濟”提供了動力，其增長速度快于全球整體經濟，但也導致了環境的快速下降。三分之一的魚類種群超過了生物可持續水平，估計有30-50%的關鍵海洋棲息地因人類工業化而喪失。

由于缺乏全球觀測數據，人們無法了解藍色經濟在哪里以及如何擴張，以及它如何影響發展中國家和沿海社區。在陸地上，幾乎每條道路都有地圖，正在為每一個人造結構開發數據集，林業和農業等采掘業也在全球范圍內以公里為單位繪制地圖，并每月更新。然而，在海洋中，許多海船沒有提供其位置，或者沒有被公共監測系統探測到，關于海上基礎設施發展和其他工業活動的信息往往是保密的。其結果是，人類繼續向海洋擴張的記錄很少。

“一場新的工業革命一直在我們的海洋中出現，直到現在還沒有被發現，”全球漁業觀察研究與創新主任、該研究的聯合首席作者David Kroodsma說?！霸陉懙厣?，我們有地球上幾乎每一條道路和建筑的詳細地圖。相比之下，我們海洋的增長在很大程度上被公眾所掩蓋。這項研究有助于消除盲點，并揭示人類在海洋活動的廣度和強度?！?/p>

研究人員分析了2017-2021年期間高達200萬GB的衛星圖像，以探測六大洲沿海水域的船只和海上基礎設施，四分之三以上的工業活動集中在這些水域。通過將GPS數據與五年的雷達和光學圖像相結合，研究人員能夠識別出未能廣播其位置的船只。然后，他們利用機器學習得出結論，這些船只中哪些可能從事捕魚活動。

“從歷史上看，船只活動的記錄很少，這限制了我們對世界上最大的公共資源——海洋——如何被使用的理解，” 聯合首席作者、全球漁業觀察高級機器學習工程師費爾南多·保羅說?！巴ㄟ^將空間技術與最先進的機器學習相結合，我們以前所未有的規模繪制了未公開的海上工業活動圖。”

雖然并非所有船只都被法律要求提供其位置，但沒有公共監測系統的船只，通常被稱為“黑暗艦隊”，對保護和管理自然資源構成了重大挑戰。研究人員在許多海洋保護區內發現了許多深色漁船，在許多國家的水域中發現了高度集中的船只，而公共監測系統此前幾乎沒有船只活動。通過揭示黑暗的船只，我們創造了全球工業捕魚最全面的公眾形象?！?/p>

這項研究還顯示了人類在海洋中的活動是如何變化的。在新冠肺炎疫情期間，全球漁業活動下降了約12%，其中中國下降了8%，其他地方下降了14%。相比之下，運輸和能源船的活動保持穩定。

研究期間，海上能源開發激增。石油結構增加了16%，而風力渦輪機增加了一倍多。到2021年，渦輪機的數量超過了石油平臺。中國的海上風能增長最為顯著，從2017年到2021年增長了9倍。

這項研究強調了這項新技術在應對氣候變化方面的潛力。繪制所有船只交通圖將提高對海洋溫室氣體排放的估計，而基礎設施地圖可以為風能開發提供信息，或有助于跟蹤石油勘探造成的海洋退化。

SkyTruth的地理空間工程師、合著者Christian Thomas表示：“識別海上基礎設施對于了解海上能源發展的影響和趨勢至關重要，也是我們檢測海洋污染事件并追究責任方責任的關鍵數據?！?/p>

研究中使用的開放數據和技術可以幫助政府、研究人員和民間社會識別潛在非法活動的熱點，確定工業漁船可能侵占傳統手工漁場的位置，或者更好地了解其水域中的船只交通。這種類型的衛星監測之前只對那些有能力付費的人開放?，F在，所有國家都可以免費使用。這項研究標志著海洋管理和透明度新時代的開始。