基于Transformer多源数据融合的渔业努力量日尺度分布预测模型TransFish

为解决渔业管理中短期捕捞努力量动态预测难题，研究人员开发了融合ResNet与Transformer的深度学习模型TransFish。该研究通过量化分析海洋水文因子（如海表温度SST）与叶绿素浓度对渔业分布的影响，实现了东中国海1589艘拖网渔船日尺度预测，测试集周平均误差仅5.32%，为生态系统动态保护提供了可靠技术支撑。

　　

这项突破性研究构建了名为TransFish的智能预测系统，巧妙地将残差神经网络(ResNet)与注意力机制(Transformer)相结合，像拼图大师般整合了三大关键数据：历史捕捞轨迹、海洋水文场(包括海表温度SST_surface
)和叶绿素浓度分布。研究团队对东中国海2015-2017年船舶监控系统(VMS)数据进行了深度挖掘，发现当模型输入包含叶绿素浓度梯度特征时，预测准确度提升23%。测试阶段采用"前9月训练+后8月验证"策略，模型展现出惊人的稳定性——未来7日预测误差始终控制在6.01%红线之下，相当于每天可提前预警约37平方海里海域的异常捕捞活动。特别值得注意的是，该系统能自动捕捉水温锋面与渔船聚集区的时空耦合关系，这种生物地球化学因子与人类活动的动态关联图谱，为构建"智慧海洋"监管系统提供了新范式。