Luận án Nghiên cứu tích hợp công nghệ viễn thám và gis trong xây dựng mô hình dự báo ngư trường khai thác cá ngừ đại dương

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TÀO BỘ TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TRƯỜNG 
VIỆN KHOA HỌC ĐO ĐẠC VÀ BẢN ĐỒ 
NGUYỄN DUY THÀNH 
NGHIÊN CỨU TÍCH HỢP CÔNG NGHỆ VIỄN 
THÁM VÀ GIS TRONG XÂY DỰNG MÔ HÌNH DỰ BÁO 
NGƯ TRƯỜNG KHAI THÁC CÁ NGỪ ĐẠI DƯƠNG 
(Thunnus albacares và T.obesus) 
LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT 
HÀ NỘI, NĂM 2020 
i 
ii 
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TÀO BỘ TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TRƯỜNG 
VIỆN KHOA HỌC ĐO ĐẠC VÀ BẢN ĐỒ 
NGUYỄN DUY THÀNH 
NGHIÊN CỨU TÍCH HỢP CÔNG NGHỆ VIỄN 
THÁM VÀ GIS TRONG XÂY DỰNG MÔ HÌNH DỰ BÁO 
NGƯ TRƯỜNG KHAI THÁC CÁ NGỪ ĐẠI DƯƠNG 
(Thunnus albacares và T.obesus) 
NGÀNH: KỸ THUẬT TRẮC ĐỊA - BẢN ĐỒ 
 MÃ SỐ: 9.52.05.03 
LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT 
NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC 
1. PGS. TS. NGUYỄN ĐÌNH DƯƠNG 
2. TS. CHU TIẾN VĨNH 
HÀ NỘI, NĂM 2020 
LỜI CAM ĐOAN 
Tôi xin cam đoan rằng đây là công trình nghiên cứu của riêng bản 
thân tôi. Toàn bộ quá trình nghiên cứu được tiến hành một cách khoa học, các 
số liệu, kết quả trình bày trong luận án là chính xác, trung thực và chưa từng 
được công bố trong bất kỳ công trình nào. Các thông tin trích dẫn trong luận án 
có nguồn gốc rõ ràng. 
 Tác giả luận án 
Nguyễn Duy Thành 
ii 
LỜI CẢM ƠN 
Luận án được hoàn thành tại phòng Nghiên cứu Đo vẽ ảnh và Viễn thám 
- Viện Khoa học Đo đạc và Bản đồ dưới sự hướng dẫn khoa học của PGS. TS. 
Nguyễn Đình Dương và TS. Chu Tiến Vĩnh 
Trong quá trình thực hiên luận án, tác giả luôn nhận được sự giúp đỡ của 
các cán bộ thuộc các phòng Nghiên cứu Đo vẽ ảnh và Viễn thám, phòng Khoa 
học, Đào tạo, Hợp tác quốc tế và Tạp chí thuộc Viện Khoa học Đo đạc và Bản 
đồ; Viện nghiên cứu Hải sản 
Xin chân thành cảm ơn chủ nhiệm các Đề tài/Dự án: Dự án Điều tra 
chung Việt Nam - Trung Quốc, Điều tra tổng thể biến động nguồn lợi hải sản 
ven biển Việt Nam từ năm 2016 đến 2020, Điều tra ngư trường, Nghiên cứu 
các giải pháp nâng cao chất lượng dự báo cá ngừ đại dương đã cho phép 
Nghiên cứu sinh khai thác và sử dụng số liệu để hoàn thiện luận án; Cảm ơn 
các Chi Cục bảo vệ nguồn lợi thủy sản các tỉnh Bình Định, Phú Yên và Khánh 
Hòa đã tạo điều kiện cho tôi trong quá trình triển khai thu thập số liệu trên các 
đội tàu khai thác trên biển và tại các cảng cá. 
Tác giả xin bày tỏ lòng biết ơn chân thành và sâu sắc đến tất cả các nhà 
khoa học, các thầy cô giáo, các cơ quan, các bạn đồng nghiệp và những người 
thân đã tận tình giúp đỡ nghiên cứu sinh hoàn thành luận án. 
iii 
MỤC LỤC 
 ..................................................................................................................................... ii 
LỜI CAM ĐOAN ........................................................................................................ i 
LỜI CẢM ƠN ............................................................................................................. ii 
MỤC LỤC ................................................................................................................. iii 
DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ................................................................................... vii 
DANH MỤC CÁC BIỂU BẢNG .............................................................................. ix 
MỞ ĐẦU ..................................................................................................................... 1 
1. Tính cấp thiết của luận án ....................................................................................... 1 
2. Mục tiêu của luận án ............................................................................................... 4 
3. Nội dung nghiên cứu vụ của luận án ....................................................................... 4 
4. Đối tượng nghiên cứu .............................................................................................. 5 
5. Phương pháp nghiên cứu ......................................................................................... 5 
6. Hướng tiếp cận ........................................................................................................ 5 
7. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của luận án ............................................................. 6 
7.1. Ý nghĩa khoa học ............................................................................................ 6 
7.2. Ý nghĩa thực tiễn ............................................................................................. 6 
8. Luận điểm bảo vệ .................................................................................................... 7 
9. Điểm mới của luận án ............................................................................................. 7 
10. Kết cấu của luận án ............................................................................................... 8 
CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU ............................................. 9 
1.1. Tình hình nghiên cứu trên thế giới ....................................................................... 9 
1.1.1. Đặc điểm sinh học, sinh thái của cá ngừ vây vàng ...................................... 9 
1.1.2. Đặc điểm sinh học, sinh thái của cá ngừ mắt to ........................................ 13 
1.1.3. Dự báo ngư trường ..................................................................................... 18 
1.1.4. Viễn thám trong nghiên cứu dự báo ngư trường khai thác ........................ 22 
1.2. Tình hình nghiên cứu ở Việt Nam ..................................................................... 30 
1.2.1. Dự báo ngư trường ..................................................................................... 30 
1.2.2. Viễn thám trong nghiên cứu dự báo ngư trường khai thác ........................ 40 
CHƯƠNG 2. CƠ SỞ KHOA HỌC XÂY DỰNG MÔ HÌNH DỰ BÁO NGƯ 
TRƯỜNG KHAI THÁC CÁ NGỪ ĐẠI DƯƠNG ................................................... 43 
2.1. Cơ sở khoa học trong nghiên cứu ...................................................................... 43 
2.2. Thông tin, dữ liệu nghiên cứu ............................................................................ 45 
iv 
2.2.1. Thông tin, dữ liệu nghề cá ngừ đại dương ................................................. 45 
2.2.2. Thông tin, dữ liệu hải dương học............................................................... 48 
2.2.3. Tri thức bản địa .......................................................................................... 52 
2.3. Phương pháp viễn thám trong nghiên cứu biển ................................................. 53 
2.5. Tích hợp tri thức bản địa, dữ liệu nghề cá, dữ liệu viễn thám để xây dựng mô 
hình dự báo ................................................................................................................ 55 
2.6. Đề xuất quy trình dự báo .................................................................................... 59 
Bước 1 bao gồm 04 bước: .................................................................................... 60 
Bước 2 bao gồm 04 bước: .................................................................................... 62 
Bước 3 bao gồm 04 bước: .................................................................................... 63 
CHƯƠNG 3. XÂY DỰNG VÀ KIỂM CHỨNG MÔ HÌNH DỰ BÁO NGƯ 
TRƯỜNG KHAI THÁC CÁ NGỪ ĐẠI DƯƠNG ................................................... 67 
3.1. Khu vực thực nghiệm ......................................................................................... 67 
3.2. Dữ liệu thực nghiệm ........................................................................................... 69 
3.2.2. Dữ liệu nhiệt độ bề mặt nước biển (SST) .................................................. 77 
3.2.3. Dữ liệu Chlorophyll-a ................................................................................ 80 
3.3. Kết quả thực nghiệm mô hình ............................................................................ 83 
3.3.1. Dữ liệu đầu vào .......................................................................................... 83 
3.3.2. Xác định mối liên hệ cá và môi trường bằng phương pháp phân tích không 
gian. ...................................................................................................................... 84 
3.4. Đánh giá so sánh, kiểm chứng ......................................................................... 100 
3.4.1. Kết quả kiểm chứng độc lập dự báo thực nghiệm ngư trường nghề câu . 101 
3.4.2. Kết quả đánh giá kiểm chứng độc lập trên tàu câu khai thác cá ngừ mắt to 
(CNMT) ............................................................................................................. 102 
3.4.3. Kết quả đánh giá kiểm chứng độc lập trên tàu câu khai thác cá ngừ vây vàng 
(CNVV) ............................................................................................................. 103 
3.5. Đề xuất một số giải pháp áp dụng kết quả dự báo ngư trường ........................ 105 
KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ................................................................................. 107 
DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH CỦA TÁC GIẢ .............................................. 109 
LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN ÁN ............................................................................... 109 
TÀI LIỆU THAM KHẢO ....................................................................................... 110 
v 
DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT 
ALMRV Assessment of the Living 
Marine Resources in Viet 
Nam 
Đánh giá nguồn lợi sinh vật 
biển Việt Nam 
AHP Analytic Hierarchy Process Quá trình phân cấp phân tích 
Bathy Bathymetry Địa hình đáy 
CSDL Cơ sở dữ liệu 
CLS Collecte Localisation 
Satellites 
Công ty thu thập ảnh vệ tinh 
của Pháp (Công ty CLS) 
CPUE Catch per unit effort Năng suất khai thác 
Curts Currents Dòng chảy 
CHLa Chlorophyll a Diệp lục 
DVPD Động vật phù du 
EKE eddy kinetic energy Xoáy nước 
GIS Geographic Information system Hệ thông tin địa lý 
GHRSST Group for High Resolution 
Sea Surface Temperature 
Nhiệt độ bề mề biển đội phân 
giải cao 
LCA The length based 
Cohort Analysis 
Phân tích chiều dài 
MERIS medium-spectral resolution, 
imaging spectrometer 
Ảnh quang học phổ độ phân 
giải trung bình 
MGET Marine Geospatial Ecology 
Tools 
Công cụ địa sinh thái biển 
MODIS - 
AQUA 
The Moderate Resolution 
Imaging Spectroradiometer - 
Ảnh quang học phổ độ phân 
giải trung bình 
vi 
MOVIMAR Monitoring Vietnam Marine 
Resources 
Dự án Hệ thống quan sát tàu 
cá, vùng đánh bắt và nguồn 
lợi thủy sản bằng công nghệ 
vệ tinh 
NOAA The National Oceanic and 
Atmospheric Administration 
Cơ quan khí quyển và đại 
dương Hoa Kỳ 
SEAFDEC The Southeast Asian 
Fisheries Development 
Center 
Trung tâm phát triển nghề cá 
Đông Nam Á 
SSH Sea Surface Height Độ cao bề mặt biển 
SST Sea Surface Temperature Nhiệt độ bề mặt biển 
TVPD Thực vật phù du 
WCPFC The Western and Central 
Pacific Fisheries 
Commission 
Ủy ban nghề cá Trung tây 
Thái Bình Dương 
vii 
DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ 
Hình 1.1. Hướng tiếp cận nghiên cứu của luận án. ........................................... 6 
Hình 2.1. Dự liệu hải dương cùng tỷ lệ với thời gian được chồng xếp xác định 
vị trí đánh bắt (Robinson Mugo và cộng sự, 2011). ................................ 44 
Hình 2.2. Hệ thống trạm điều tra nguồn lợi cá nổi lớn ................................... 47 
Hình 2.3. Số lượt trạm quan trắc các yếu tố khí tượng-hải dương ................. 51 
Hình 2.4. Lập qerry để chiết rút dữ liệu trong tools MGET trên phần mềm 
ArcGIS ..................................................................................................... 54 
Hình 2.5. Phân bố sản lượng khai thác cá ngừ ................................................ 56 
Hình 2.6. Phân bố sản lượng khai thác cá ngừ và các chỉ số hải dương ......... 57 
Hình 2.7. Kết quả dự báo ngư trường khai thác cá ngừ đại dương ................. 57 
Hình 2.8. Quy trình dự báo ngư trường khai thác cá ngừ đại đương ở vùng 
biển Việt Nam .......................................................................................... 59 
Hình 3.1. Phạm vi nghiên cứu ......................................................................... 68 
Hình 3.2. Ngư trường khai thác truyền thống mùa gió Đông Bắc (trái) và Tây 
Nam (phải) từ điều tra kiến thức bản địa ................................................ 73 
Hình 3. 3. Sản phẩm MOD09GA đã được hiểu chỉnh phổ ............................. 74 
Hình 3. 4. Các cảnh ảnh chụp khu vực nghiên cứu ........................................ 75 
Hình 3. 5. Tổ hợp màu thực 4 cảnh ảnh sản phẩm MOD09GA ..................... 75 
Hình 3.6. Dữ liệu nhiệt độ bề mặt nước biển trung bình tháng ...................... 79 
Hình 3.7. Dữ liệu Chlorophyll a trung bình tháng .......................................... 82 
Hình 3.8. Số liệu phân bố điểm khai thác giai đoạn 2013-2015 ..................... 85 
Hình 3. 9. Dữ liệu nhiệt độ bề mặt biển .......................................................... 87 
Hình 3.10. Phân cấp dữ liệu hải dương học: SST (A); CHL (B); SSH (C); 
EKE (D) ................................................................................................... 88 
Hình 3.11. Phân bố dữ liệu nội suy sản lượng khai thác cá ngừ trung bình 
thàng của nhiều (2013- 2015) và dữ liệu hải dương học tương ứng. (A): 
SST, (B) CHL(C): SSH, (D):EKE ........................................................... 93 
viii 
Hình 3.12. Kết quả dự báo ngư trường khai thác cá ngừ mắt to và cá ngừ vây 
vàng, tháng 11 năm 2017 ......................................................................... 99 
Hình 3. 13. Hiệu quả áp dụng công tác dự báo trong hoạt động khai thác nghề 
câu tại 8 tỉnh khảo sát ............................................................................ 100 
Hình 3.14. Số lượng mẻ câu cá ngừ đại dương (2015-2017) ....................... 101 
Hình 3.15. Hiệu quả dự báo theo từng tháng với câu cá ngừ mắt to ............ 102 
Hình 3.16. Hiệu quả dự báo theo từng tháng với cá ngừ vây vàng .............. 103 
Hình 3. 17. Kiểm chứng nghề lưới câu, 2017 ............................................... 104 
Hình 3.18. Dự báo ngư trường khai thác cá ngừ mắt to tháng 12/2017 ....... 105 
ix 
DANH MỤC CÁC BIỂU BẢNG 
Bảng 1.1. Bản tin dự báo ngư trường cho 04 nghề và 01 loài .......................... 38 
Bảng 2. 1. Tổng hợp số lượng chuyến điều tra đã thực hiện theo các đề tài/dự 
án trong giai đoạn 1997-2014 .................................................................. 45 
Bảng 2.2. Lượng số liệu về các yếu tố môi trường thu thập được ở vùng biển 
Việt Nam từ năm 1999 – 2015 ................................................................ 50 
Bảng 2.3. Lượng số liệu các yếu tố hải dương học được thu thập ở vùng biển 
Miền Trung từ năm 2000-2015................................................................ 51 
Bảng 2. 4. Xây dựng ma trận so sánh cặp của 06 thông số hải dương học .... 58 
Bảng 2. 5. Tính trọng số ...  thủy văn, số 548, tr. 28-38. 
30. Nguyễn Văn Hướng, Nguyễn Hoàng Minh, Bùi Thanh Hùng Trần Văn Vụ 
và Nguyễn Duy Thành (2017). Nghiên cứu dự báo thử nghiệm ngư trường 
khai thác cá ngừ vằn hạn ngắn ở vùng biển Việt Nam năm 2016. Tạp chí 
nông nghiệp và phát triển nông thôn. 
31. Nguyễn Văn Hướng, Nguyễn Hoàng Minh, Nguyễn Duy Thành, Hán Trọng 
Đạt, Bùi Thanh Hùng, Nguyễn Đức Linh, Trần Văn Vụ và Nguyễn Thị Thùy 
Dương (2016). Kết quả dự báo ngư trường khai thác nghề chụp mực Vịnh 
bắc bộ năm 2016. Tạp chí nông nghiệp và phát triển nông thôn. 
32. Nguyễn Văn Hướng (2011). Biến động hàm lượng Chlorophyll a ở vùng biển 
miền Trung và giữa Biển Đông. Bản tin Viện nghiên cứu Hải sản 20 
(4/2011): 8 - 12. 
33. Nguyễn Long (2006). Báo cáo tổng kết đề tài “Nghiên cứu cải tiến và ứng 
dụng công nghệ mới trong nghề câu cá ngừ đại dương ở vùng biển miền 
Trung và Đông Nam Bộ”. Viện Nghiên cứu Hải sản. 
34. Nguyễn Hoàng Minh (2016). Kết quả dự báo ngư trường khai thác nghề lưới 
rê vùng biển Việt Nam 2015. Thông tin thủy sản. 
35. Nguyễn Hoàng Minh (2014). Công tác dự báo ngư trường năm 2013, định 
hướng và giải pháp tiếp theo. Tạp chí Thông tin thủy sản, tháng 3/2014. 
36. Nguyễn Viết Nghĩa (2007). Dự báo ngư trường khai thác hải sản biển Việt 
Nam: ứng dụng thực tiễn và nhu cầu thông tin phục vụ dự báo, Kỷ yếu hội 
nghị “Tổ chức khai thác hải sản trên các vùng biển”, Đà Nẵng, Tháng 6/2007. 
115 
37. Cao Lệ Quyên (2018). Báo cáo tổng kết đề tài Nghiên cứu nâng cao hiệu 
quả chuỗi giá trị cá ngừ đại dương khai thác ở vùng biển Việt Nam, Bộ 
NN&PTNT. 
38. Đào Mạnh Sơn và ctv (2005). Báo cáo tổng kết đề tài “Nghiên cứu trữ lượng 
và khả năng khai thác nguồn lợi cá nổi (chủ yếu là cá ngừ vằn, ngừ vây vàng 
và ngừ mắt to) và hiện trạng cơ cấu nghề nghiệp khu vực biển xa bờ miền 
Trung và Đông Nam Bộ”. Hải Phòng, tháng 3/2005. 
39. Đào Mạnh Sơn và Nguyễn Viết Nghĩa (2005), Hiện trạng nguồn lợi và tình 
hình khai thác cá ngừ đại dương ở Việt Nam, Tạp chí Thủy sản. 
40. Nguyễn Ngọc Thạch (2017). Giáo trình Địa tin học ứng dụng (Applied 
Geoinfomatics). Nhà xuất bản Đại học quốc gia, MS:232-KHTN-2017. 
41. Nguyễn Ngọc Thạch và nnk (2019). Ứng dụng địa tin học, Nghiên cứu tai 
biến trượt lở, lũ lụt tại hai tỉnh Bắc Cạn và Vĩnh Vĩnh Phúc. Nhà xuất bản 
Đại học quốc gia, MS:285-KHTN-2019. 
42. Nguyễn Duy Thành (2008). Kết quả dự báo ngư trường khai thác cá ngừ 
vằn ở vùng biển Việt Nam giai đoạn 2002 – 2008. Tuyển tập Nghiên cứu 
Nghề cá biển, tập V, NXB Nông nghiệp, Hà Nội, tr. 72 – 81. 
43. Nguyễn Duy Thành, Nguyễn Đình Dương và Nguyễn Thanh Hoàn (2014). 
Viễn thám trong công tác dự báo ngư trường khai thác cá ngừ đại dương ở 
biển Việt Nam: Thực trạng và định hướng phát triển. Hội nghị khoa học quôc 
tế “Trắc địa và bản đồ vì hội nhập quốc tế”. 
44. Nguyễn Duy Thành, Nguyễn Hoàng Minh, Nguyễn Văn Hướng và Nguyễn 
Đình Dương (2017). Ứng dụng công nghệ viễn thám và GIS trong công tác 
dự báo ngư trường khai thác cá ngừ đại dương ở vùng biển Việt Nam. Tạp 
chí nông nghiệp và phát triển nông thôn. 
116 
45. Nguyễn Duy Thành, Nguyễn Quốc Tĩnh và Vũ Duyên Hải (2019). Áp dụng 
kiến thức bản địa trong dự báo ngư trường khai thác cá ngừ vằn (nghề lưới 
rê) ở vùng biển Việt Nam. Tạp chí NN&PTNT. 
46. Vũ Anh Tuân và nnk (2020). Viễn thám radar và ứng dụng trong giám sát 
lũ lụt ở Việt Nam. Nhà xuất bản Khoa học và Kỹ thuật, isbn 987-604-67-
1544-3. 
47. Lê Đức Tố, Đinh Văn Ưu, Đoàn Văn Bộ và ctv (1999). Khả năng dự báo cá 
khai thác ở các vùng biển Việt Nam. TT Hội nghị KHCN biển toàn quốc lần 
thứ 4, Tập 2: Sinh học, nguồn lợi, sinh thái, môi trường biển.TT KHTN & 
CNQG, tr.1186-1199. 
48. Đinh Văn Ưu và ctv (2000). Báo cáo tổng kết Khoa học và Kỹ thuật đề tài 
"Nghiên cứu cấu trúc ba chiều nhiệt muối và hoàn lưu Biển Đông và các ứng 
dụng", mã số KHCN-06-02 (1996 – 2000). Trung tâm thông tin tư liệu Quốc 
gia, Hà Nội. 
49. Đinh Văn Ưu và ctv (2004). Báo cáo tổng kết Khoa học và Kỹ thuật đề tài 
"Xây dựng mô hình dự báo cá khai thác và các cấu trúc hải dương có liên 
quan phục vụ đánh bắt xa bờ ở vùng biển Việt Nam". Mã số KC09.03 (2001-
2004), Trung tâm thông tin tư liệu Quốc gia, Hà Nội. 
50. Đinh Văn Ưu, Đoàn Văn Bộ, Hà Thanh Hương (2005). Tương quan biến 
động điều kiện môi trường và ngư trường nghề câu cá ngừ đại dương ở vùng 
biển khơi nam Việt Nam. Tạp chí khoa học ĐHQG HN, tXXI, No3AP. 
51. Đinh Văn Ưu và ctv (1998). Mô hình 3 chiều (3D) nghiên cứu biến động cấu 
trúc hoàn lưu và nhiệt muối Biển Đông trong điều kiện gió mùa biến đổi. 
Tuyển tập Hội nghị Khoa học quốc tế lần thứ IV IOC/WESTPAC, 2-1998, 
Okinawa, Tr 100-109. 
52. Đinh Văn Ưu và ctv (2004). Báo cáo tổng kết đề tài “Xây dựng mô hình dự 
báo cá khai thác và các cấu trúc hải dương có liên quan phục vụ đánh bắt 
117 
xa bờ ở vùng biển Việt Nam”. mã số KC.09.03 (2001-2004), Trung tâm thông 
tin tư liệu QGHN 
53. Đinh Văn Ưu, Đoàn Văn Bộ và ctv (2005). Tương quan biến động điều kiện 
môi trường và ngư trường nghề câu cá ngừ đại dương ở vùng biển khơi nam 
Việt Nam. Tạp chí khoa học ĐHQG HN, tXXI, No3AP (2005), tr 108-117. 
54. Chu Tiến Vĩnh và Nguyễn Viết Nghĩa (1997-2010). Nghiên cứu lập dự báo 
khai thác cá biển và một số loài đặc sản biển VN (nhiệm vụ thường xuyên). 
Viện Nghiên cứu Hải Sản. 
55.  Dự báo khai thác năm 2010-2019 . 
Tiếng Anh: 
56. CLS (Collecte Localisation Sattelites) (annual) 
https://www.cls.fr/en/sustainable-management-of-fisheries/ 
57. David G. Itano, Project Summary (2002). The Reproductive Biology of 
Yellowfin Tuna (Thunus albacares) in Hawaiian Waters and the Western 
Tropical Pacific Ocean. 
58. Department of Fisheries (2008). The Ecosystem-Based Management Fishery 
in the Bay of Bengal, Ministry of Agriculture and Cooperatives, Thailand, 9-
2008. 
59. Dinh.V. U and Brankart (1997). Seasonal Variation of Temperature and 
Salinity Fields and Water Masses in the Bien Dong (South China) Sea, 
Journal Mathematical Computer Modelling, Vol. 26, 97-113. 
60. Doan Bo (2006). About a marine ecosystem model and some results of 
application to open areas of central Vietnam. Journal of Science, VNU, 
Hanoi, t XXII, No1AP, pp.27-33. 
61. Doan Bo (2004). A model for nitrogen transformation cycle in marine 
ecosystem. Proceedings Extended Abstracts Volume, Theme 1, Session 3: 
118 
Biogeochemical Cycling and Its Impact on Global Climate Change, 6Th 
IOC/WESTPAC International Scientific Symposium, 19-23 April 2004, 
Hangzhou, China, Published by Marine and Atmospheric Laboratory, 
School of Environmental Earth Science, Hokkaido University, Japan, 2005, 
pp 54-58. 
62. Doan Van Bo (2006). About a marine ecosystem model and some results of 
application to open areas of centre Vietnam, Journal of Science, VNU, 
Vol.22, No1AP(2006), pp.27-33. 
63. Doan Van Bo, Le Hong Cau, Nguyen Duy Thanh (2010). Fishing ground 
forecast in the offshore waters of Central Vietnam (experimental results for 
purse-seine and drift-gillnet fisheries), VNU Journal of Science, Earth 
Sciences, Volume 26 (2010), No2, 57. 
64. Edgar Edmundo Lanz Sánchez, Geir Oddsson (2003). Remote sensing and 
geographic information system for pelagic fishing ground forecasting in 
north icelandic waters. 
65. Emmanuel Chassot 1*, Sylvain Bonhommeau1, Gabriel Reygondeau1, 
Karen Nieto, Jeffrey J. Polovina, Martin Huret, Nicholas K. Dulvy, and 
Herve Demarcq, (2011), Satellite remote sensing for an ecosystem approach 
to fisheries management. ICES Journal of Marine Science (2011), 68(4), 
651–666. doi:10.1093/icesjms/fsq195. 
66. FAO (2016). Fisheries and Aquaculture Department, Biological 
characteristics of tuna  
67. Feng Gao, Xinjun Chen, Wenjiang Guan, Gang Li (2016). A new model to 
forecast fishing ground of Scomber japonicus in the Yellow Sea and East 
China Sea, Acta Oceanologica Sinica ISSN: 0253-505X (Print) 1869-1099 
(Online). 
119 
68. James L. Squire, Jr. (1981). Observations of albacore (thunnus alalungz) 
fishing off California in relation to sea surface temperature isotherms as 
measured by an airborne infrared radiometer, NOAA Technical 
Memorandum NMFS. 
69. Jason R. Hartog and et al. (2010). Habitat overlap between southern bluefin 
tuna and yellowfin tuna in the east coast longline fishery – implications for 
present and future spatial management, Journal of Deep-Sea Research, 
Elsevier, 746-752p. 
70. Klemas, V., 2012. Remote sensing of environmental indicators of potential 
fish aggregation: An overview. Baltica, 25 (2), 99-112. Vilnius. ISSN 0067-
3064. 
71. Kuo-Wei Lan and et al. (2011). Ocean variations associated with fishing 
conditions for yellowfin tuna (Thunnus albacares) in the equatorial Atlantic 
Ocean, ICES Journal of Marine Science,Vol.68, 8p. 
72. Mansor, S., Tan, C. K., Ibrahim, H.M. and Shariff, A.R.M. (2001). Asian 
Conference on Remote Sensing, 5-9 November 2001. Asian Association on 
Remote Sensing (AARS). Singapore. 
73. Maxar Company (2020) https://www.maxar.com/products/seastar-
information-service. 
74. Mugo, R., Sei-Ichi Saitoh, A. Nihira and T. Kuroyama (2011). Application 
of Multi-Sensor Satellite and Fishery Data, Statistical Models and Marine-
GIS to Detect Habitat Preferences of Skipjack Tuna. Handbook of Satellite 
Remote Sensing Image Interpretation: Marine Applications. Published by 
the EU PRESPO Project and IOCCG (International Ocean-Colour 
Coordinating Group). 
75. Mukti Zainuddin, Alfa Nelwan, Siti Aisjah Farhum, Najamuddin, 
Muhammad A. Ibnu Hajar, Muhammad Kurnia, Sudirman (2013). 
120 
Characterizing Potential Fishing Zone of Skipjack Tuna during the 
Southeast Monsoon in the Bone Bay-Flores Sea Using Remotely Sensed 
Oceanographic Data. International Journal of Geosciences, 2013, 4, 259-
266  Published Online January 
2013. 
76. Muto, F., Takeuchi, Y., Yokawa, K., Ochi, S., Tabuchi, M.(2008). Pacific 
bluefin tuna fisheries in Japan and adjacent areas before the mid-20th 
Century,SCRS/2008/074,
FT_SYMP/pdf/BFT_SYMP_032.pdf 
77. Nguyen D. T and Doan V. B.(2014). Using Remote Sensing Data For 
Yellowfin Tuna Fishing Ground Forecasting in Vietnamese Offshore Areas", 
International Journal of Emerging Technology and Advanced Engineering. 
78. Nan-Jung Kuo, Shih-Jen Huang, Hsiao-Chung Weng and Chung-Ru Ho 
(2004), ENSO impact on the longline fishery of the yellowfin tuna in the 
Pacific Ocean, The 13th Workshop of OMISAR (WOM-13) on Validation 
and Application of Satellite Data for Marine Resources Conservation, 
October 5-9, 2004 in Bali, Indonesia, pp. 11-1 – 11-5. 
79. NASA (2012), Sensing Our Planet - NASA Earth Science Research 
Features,https://earthdata.nasa.gov/sites/default/files/field/document/NAS
A_Sensing_Our_Planet_2012_1.pdf 
80. NOAA (2008), NOAA Ocean Temperature Forecast Helps Recreational 
Tuna Fishers Find Catch, 
81. Pedraza, M. J. and J. A. D´ıaz Ochoa (2006), Sea level height, sea surface 
temperature, and tuna yields in the Panama bight during El Ni˜no. Advances 
in Geosciences, 6, 155–159. 
121 
82. Rajapaksha H. U. and et al.(2010), Environmental preferences of yellowfin 
tuna (Thunnus albacares) in the northeast indian Ocean, an application 
remote sensing data to longline catches, Indian Ocean Tuna Commission 
(IOTC), National Aquatic Resources Research and Development Agency 
(Sri Lanka) - National Research Institute of Far Seas Fisheries (Japan) - 
Asian institute of Technology (Thailand). 
83. R Ardianto, A Setiawan, J J Hidayat and A R Zaky (2017), Development of 
an automated processing system for potential fishing zone forecast, IOP 
Conf. Series: Earth and Environmental Science 54. 
84. Saleh T. Daqamseh, A’kif Al-Fugara, Biswajeet Pradhan, Anas Al-Oraiqat 
and Maan Habib, 2019. MODIS Derived Sea Surface Salinity, Temperature, 
and Chlorophyll-a Data for Potential Fish Zone Mapping: West Red Sea 
Coastal Areas, Saudi Arabia, Sensors 2019, 19, 2069; 
doi:10.3390/s19092069. 
85. Setou, T.(2012), Monitoring system for Fisheries Research around Japan, 
https://www.restec.or.jp/geoss_ap5/pdf_day2/wg4/sessions2/setou.pdf. 
86. Solanki H. U., and et al. (2001), Application of Ocean Colour Monitor 
chlorophyll and AVHRR SST for fishery forecast: Preliminary validation 
results off Gujarat coast, northwest coast of India, Indian Journal of Marine 
Sciences, Vol. 30, pp 132 – 138. 
87. SONG L. and et al. (2006). Environmental preferences of longlining 
foryellowfin tuna (Thunnus albacares) in the tropical high seas of the Indian 
Ocean, IOTC-2006-WPTT-13, 1-14p. 
88. Suhartono Nurdina,b , Muzzneena A. Mustaphaa,⁎ , Tukimat Lihana , Mukti 
Zainuddinc, 2017, Applicability of remote sensing oceanographic data in the 
detection of potential fishing grounds of Rastrelliger kanagurta in the 
122 
archipelagic waters of Spermonde, Indonesia, Elsevier Research Fisheries 
196 (2017) 1-12. https://doi.org/10.1016/j.fishres.2017.07.029. 
89. Tamanaka, I., et al (1990), The fisheries forecasting 1988 system in Japan 
for coastal pelagicfih, FAO Fiah. Tech. Pap., (301);72. 
https://archive.org/details/fisheriesforecas034698mbp 
90. Thomas Saaty (1980), The Analytic Hierarchy Process (AHP) 
91. UNESCO (2002). Remote Sensing Applications for Fisheries Sciences - 
From Science to Operation, Coastal region and small island info 14, 
UNESCO, Paris. CD-ROM. ITC Publication no. 83. ISBN 9061642094 
92. U. Sreedhar and B. Meenakumari, 2002, Application of Remote Sensing in 
Fisheries, winter school on advance in harvest technology. 
93. Watanabe, T., K. Takayama, D. Shimizu, and N. Hirose (2008), Operational 
forecasting system of the Japan Sea for fishery environments. Final 
Symposium of Global Ocean Data Assimilation Experiment, 2008.11. 
94. WWW1. FAO (2014). Biological characteristics of tuna. Last accessed: 11 
May 2014. Website:  
95. WWW2. FAO (2014). Tuna fisheries and utilization. Last accessed: 11 May 
2014. Website:  
96. WWW3. FAO (2014). Application of remote sensing to fisheries, Last 
accessed: 11 May 2014. Website: 
97. Xinjun Chen, Gang Li, Bo Feng, Siquan Tian (2009). Habitat suitability 
index of Chub mackerel (Scomber japonicus) from July to September in the 
East China Sea, Journal of Oceanography, Vol. 65, pp. 93 to 102, 2009. 
98. https://www.digitalglobe.com/ 
99. Robinson Mugo, Sei-Ichi Saitoh, Akira Nihira, and Tadaaki Kuroyama 
(2011), Application of Multi-Sensor Satellite and Fishery Data, Statistical 
123 
Models and Marine-GIS to Detect Habitat Preferences of Skipjack Tuna, 
Handbook of Satellite Remote Sensing Image Interpretation: Marine 
Applications, 169- 185, Hokkaido University. 
124 
PHỤ LỤC 1. Bản đồ dự báo ngư trường khai thác cá ngừ mắt to 
125 
126 
127 
128 
129 
130 
131 
132 
133 
134 
135 
136 
PHỤ LỤC 2. Bản đồ dự báo ngư trường khai thác cá ngừ vây vàng 
137 
138 
139 
140 
141 
142 
143 
144 
145 
146 
147