有关使用先进技术监测捕捞活动的首个全球图集
2019年11月19日，罗马 - 新编制的全球图集分析了使用自动识别系统（AIS）监控全球捕捞活动的机遇和挑战，此前全球尚无此类图集。
AIS是为航行安全而设计的跟踪技术，可传输船舶的位置、身份、航向和速度信息。通过使用机器学习算法，AIS信息能帮助我们识别船舶在海上的活动。
带有AIS的渔船数量以每年10％至30％的速度增长，这将使该技术在未来有更大的用武之地。
"AIS提供了成千上万艘商业捕捞船的详细航迹，而这种详细的跟踪数据有可能提供近乎实时的捕捞活动和工作量估计。该图集评估了这一潜力，并表明我们可以开始将AIS作为估算捕捞指标的有效技术，"粮农组织、全球渔业捕捞观察网（GFW）、AZTI基金会和塞舌尔渔业管理局在图集的前言中写道。该图集已于粮农组织国际渔业可持续性研讨会会外活动期间发布。
全球捕捞观察网（GFW）于2018年发布了第一个基于AIS数据的全球捕捞作业数据库。该数据集跟踪了超过6万艘渔船的活动，被用于了解世界各地的捕捞活动。但是，使用这种新技术监视捕捞活动需要进行核验和审议，以便渔业管理者和政策制定者可以充分了解其优势和局限。
长达400页的《基于自动识别系统的全球捕捞活动图集》便提供了此类详细审议。
图集中归纳了根据80位渔业专家的知识、粮农组织渔业数据及其他科学数据库，对全球捕捞观察网为期两年的数据按区域逐一分析后得出的结果。该图集中还包括两项本地综合分析：对比斯开湾的所有渔业部门进行的分析，以及对塞舌尔金枪鱼渔业进行的分析。
该图集发现，在某些区域，AIS数据几乎可以提供所有捕捞活动的信息，例如在北大西洋航行的长度超过15米的船只，而在其他区域，该数据仅能体现一小部分的渔业活动，例如在印度洋。造成这一情况的部分原因是在许多中部和南部地区，手动操作渔船或小型渔船所占的比例很大，此外，东南亚等地区的较大型船舶较少使用AIS。基于AIS的信息与其他捕捞数据之间差异最大的地区为东印度洋（57区）。
重要发现：
AIS可以跟踪世界上绝大多数大型渔船（24米以上）的捕捞活动，尤其是中高收入国家和地区派遣的渔船、远洋船队和公海船只。 对于监测捕捞活动而言，AIS数据有其局限性。全球280万艘渔船中只有一小部分渔船安装AIS，与船只监控系统（VMS）相比，渔船关闭AIS或播报不正确身份信息更为容易。 AIS的使用在不同捕捞区域存在很大差异。在欧洲，几乎所有超过15米的船只都具有AIS。在东南亚，很少有船只安装AIS，且信号接收质量很差。 对比斯开湾进行的分析强调，多功能船舶的AIS数据十分有限。 在区分使用多种渔具组合的较小型渔船的捕捞活动类型方面，AIS的能力仍然十分有限。 从提供捕捞活动信息的速度而言，AIS明显优于航海日志和基于VMS的AIS官方评估。但是，AIS的详细程度（例如渔具或所捕获鱼群的数量）不足，使其无法用于许多其他用途。 全球公海中常见的延绳钓渔船是AIS算法能够较好地识别的船只。AIS还可以捕获使用其他主要渔具的渔船的信息，例如围网渔船和拖网渔船，但与延绳钓渔船相比，它们的重要性往往会被低估。世界范围内的渔获数据证实了这一点，根据这些数据，渔具的流行度排名为拖网、围网、延绳钓和其他渔具，但粮农组织所涵盖区域内存在差异。 在捕捞活动的近实时估计和开展海洋空间规划方面，AIS已经具备初步可行性，但由于其准确程度存在上下浮动，需要通过人工加以验证。注意：许多行动方将AIS视为用于追踪非法捕捞的技术。粮农组织想要强调的是，AIS最初是为海上安全目的而设计的，以便船舶了解其他船舶的位置，它与VMS不同，VMS是为捕捞控制和执法而设计的。
粮农组织宣传使用该技术，并非是为了将其用于某种非预设目的，但粮农组织承认，经过适当分析后，AIS数据也可在某些情况下提供非法捕捞的估计数。
