挪威项目：海洋数据可助远洋渔船节省时间与燃油

挪威海鲜研究基金（FHF）资助的项目探索用捕捞数据、海洋模型和机器学习为远洋渔业开发数字决策支持工具。项目以历史捕捞数据和温度预报建立机器学习模型，可提前十天生成可能渔场地图，并指出模型存在不确定性，应作为决策支持工具而非精确预测。受访的15艘NAIS关联渔船船长认为，业务化系统有望将搜寻时间减少10%至30%甚至更多，并显著降低单次捕捞燃油消耗，但这些仍属预期收益。