随着全球航运业的迅猛发展，海洋成为了人类活动最频繁的区域之一。大型商船、货轮、游轮等不断穿梭于各大洋，给海洋生态系统带来了巨大的压力。船舶撞击是导致鲸类死亡的重要原因之一。大型鲸类如蓝鲸、座头鲸等，由于体型庞大、行动缓慢，更容易受到船舶的撞击。传统的船舶撞击风险预测模型，往往基于有限的数据和简化的假设，难以准确评估不同海域的风险；许多海域缺乏有效的船舶交通管理措施，更是无法有效降低船舶撞击鲸类的风险。

据Phys.org最新报道，一项最新的研究对目前预测船只撞击鲸鱼风险的方法提出了质疑。

由苏格兰爱丁堡赫瑞瓦特大学的研究人员领导的一个国际科学家团队比较了目前用于评估和预测船只与鲸鱼相撞风险的八种模型。研究揭示了不同模型之间结果的显著差异。

该论文题为**“并非所有地图都平等：评估大型须鲸船舶碰撞风险制图方法”**，于2024年10月17日发表在《应用生态学》期刊上，是更广泛的四年期项目的一部分。

须鲸是一种大型海洋哺乳动物，它们没有牙齿，取而代之的是长在上下颌的鲸须。鲸须就像一张巨大的筛子，须鲸张开大口吞入海水，然后闭上嘴巴，将海水从鲸须板之间的缝隙中挤出，留下小鱼、磷虾等食物在口中。蓝鲸、座头鲸等都是我们熟悉的须鲸。

大多数船舶碰撞报告涉及大型鲸鱼，但所有物种都可能受到影响。在全球范围内，撞击事件被低估，并且经常无法被发现，特别是在涉及大型船只时。碰撞可能导致动物受伤或死亡，船只也可能遭受重大损害。

识别高碰撞风险区域的方法已被海洋管理者和决策者使用超过20年，试图了解船只更有可能遇到大型海洋生物的地方，并探索在何处部署管理措施以降低致命碰撞的风险最有效。

一旦确定某个区域为高碰撞风险区域，采取一些措施，例如减慢船速和将船只移离可能与鲸鱼相遇的区域，已被证明是有效减少事故的方法。

这项研究第一次深入研究了：如果我们用不同的方法来判断哪些海域最容易发生船撞鲸的事件，那么最后得出的结论会有多大差异。研究结果显示，不同的判断方法会得出很不一样的结果。这说明，我们以前认为可以互换使用的这些方法，其实是有很大区别的。这个发现对全球的航运管理来说非常重要。

鲸鱼案例研究数据集可视化。(a) 图中显示了戴维斯海峡-巴芬湾北极海域（交叉阴影区域）内，经过处理的弓头鲸每日建模的遥测位置。(b) 弓头鲸遥测位置的核密度估计图。比例尺显示了每个等值线内预测的弓头鲸密度比例（例如，最深的红色等值线预测包含研究区域内27.2%的弓头鲸总密度，在此期间）。图片来源：E. L. Hague et al (2024)

该研究通过对比分析八种不同的船舶风险制图方法，对戴维斯海峡-巴芬湾北极海域弓头鲸所面临的船舶碰撞风险进行了评估。研究发现，不同方法虽然都识别出了克莱德河和伊莎贝拉湾以东水域为高风险区域，但预测的具体高风险区域的面积和范围存在较大差异。此外，研究还发现，网格大小、使用的AIS数据比例等因素都会影响预测结果。该研究表明，不同的风险评估方法会产生不同的结果，研究者在选择方法时应综合考虑研究目的、数据可用性和计算资源等因素。

该研究的主要作者、赫瑞瓦特大学生命与地球科学研究所研究员Emily Hague表示：“在本文中，我们研究了现有的不同方法来绘制碰撞风险图，发现它们得出了相似但根本不同的预测。一些方法将相同的地点确定为‘高风险’，而其他模型则确定了完全不同的地点或区域大小。这些方法以前被视为可互换的，而我们表明情况并非总是如此。”

她继续说道：“我们希望提高围绕鲸鱼碰撞风险制图的透明度，以便管理者和决策者了解每种方法的局限性和优势，并能够考虑最合适的方法和他们特定区域和需求所需的数据类型。”

(a) 初始研究区域：戴维斯海峡-巴芬湾北极海域；(b) 案例研究区域内的卫星AIS数据：2019年7月至11月的AIS数据；(c) AIS数据点的密度：在10平方公里网格内表示（注：AIS点数据是每种方法使用的原始输入数据，而非密度）。图片来源：E. L. Hague et al (2024)
“我们希望这项工作能够为减少船只撞击鲸鱼的工作做出贡献，并最终有助于保护它们。”

该论文比较了预测船只撞击的现有方法，包括最新的技术。

该团队使用相同的数据集来比较每种不同方法的输出。其中包括研究区域鲸鱼分布的数据和可比时期内存在的船只数据。

‍

这八幅地图分别预测了弓头鲸在2019年收集的船舶（AIS）数据和2002年至2016年收集的弓头鲸数据的基础上，所面临的风险（包括相遇风险、撞击风险和致死风险）。每幅地图上的风险等级从低相对风险（海军蓝）到高相对风险（黄色）不等（注意，虽然比例尺和单位被叠加显示，但每个地图的比例尺、数值和断点是相对独立的，因此不应直接比较各地图的比例尺和数值。相反，这些地图应该用于可视化高风险和低风险（相对）预测区域之间的相似性和差异）。饼图表示在相应方法中使用的完整AIS数据集的比例。空间覆盖估计（黄色框）表示该方法预测的最高风险区域，通过自然断点（Jenks）法确定前2个（共10个）类别。方法B7的虚线表示仅使用AIS数据作为输入数据的这种方法。弓头鲸插图由Uko Gorter绘制。图片来源：E. L. Hague et al (2024)

赫瑞瓦特大学助理教授、项目负责人Lauren McWhinnie博士解释了为什么需要准确的建模。

她说：“现实情况是我们很幸运，在商业捕猎将许多物种推向灭绝边缘后，我们现在有了第二次机会与这些动物相处。”

“幸运的是，许多物种现在都显示出恢复的迹象，但我们的海事部门在很大程度上是在没有大量大型鲸鱼存在的情况下发展起来的。这意味着我们才刚刚开始了解这些动物如何受到人类活动（如航运）的影响。”

“未来，如果我们想确保这些物种的进一步恢复，我们需要采取措施减轻对鲸鱼生存构成威胁的现代风险。我们知道，对于一些鲸鱼种群来说，船只撞击是它们恢复的主要威胁之一，因此我们需要积极主动并采取必要的步骤来保护它们。”

亚速尔群岛海域，一头抹香鲸。©摄影：王敏幹 | 绿会融媒·“海洋与湿地”（图文无关）

作者强调了仔细考虑决定哪些方法最适合用于预测船舶碰撞风险的重要性。该论文解释说，这些选择对风险地图所确定的区域具有重大影响，并可能对由此产生的管理或政策决策产生后续影响。

Emily总结道：“重要的是，我们使用最好的可用数据和模型，以便我们能够更好地告知航运公司如何最大限度地减少与鲸鱼相撞的可能性。”

船只撞击是鲸鱼生命最大的威胁之一。随着船只数量的迅速增加以跟上全球对商品的需求，这个问题只会变得更糟。

一头长须鲸。摄影：王敏幹 ©绿会融媒·“海洋与湿地”（OceanWetlands）（图文无关）然而，越来越多的政治意愿采取行动保护海洋及其栖息地，联合国海洋十年正在进行中，国际海事组织(IMO)越来越多地与航运业合作，以确保交通繁忙地区不影响大型鲸鱼。

这项研究的成果将为预测和降低船舶撞击风险的相关人员（包括研究人员、管理人员、非政府环保组织和咨询公司）提供重要信息。这些信息将帮助他们根据自己的需求（例如评估区域的大小）和资源（例如数据可用性）选择最合适的方法，并更好地理解所选方法会如何影响预测的船舶风险等级、以及输出地图中确定的“高风险”区域。

海湿小编注意到，这项研究是一项国际合作的成果，参与的研究人员和机构遍布多个国家。主要参与国包括英国、加拿大，其中加拿大有政府部门、高校和非政府组织参与，英国则以高校为主。此外，研究范围还扩展到了北极地区的格陵兰。

（注：本文仅代表资讯，不代表平台观点。欢迎留言、讨论。）

资讯源 | Phys. Journal of Applied Ecology
编译 | 王芊佳

编辑 | 绿茵

排版 | 绿叶

参考资料略

来源: 海洋与湿地