海洋渔业是我国农业的重要组成部分，是国民经济的一个重要产业部门[1]。近年来，随着信息技术的发展，如何获得有价值的渔场知识，尤其是渔场动态知识，科学准确地进行渔情预测，通过智能信息服务为从事远洋渔业的生产企业提供准确、高效的渔业信息，成为研究人员积极探索解决的重要课题，也是推进远洋渔业持续发展的有效保障。　　 渔情预测是海洋渔场学研究的主要内容，实际上是指对未来一定时期和一定水域范围内水产资源状况各要素，如渔期、渔场、鱼群数量和质量以及可能达到的渔获量等作出预测。渔情的准确预测能为渔业主管部门和生产企业如何进行渔汛生产部署和生产管理等提供科学依据。因此，如何实现渔场动态知识发现，并把它们有效地表示出来，为相关部门提供渔情服务是具有研究价值的课题，也是本文的研究重点。　　 本文采用的主要理论有可拓数据挖掘理论，本体知识表示原理。可拓数据挖掘丰富了数据挖掘的内容，为数据挖掘开辟了新的研究方向，它能挖掘动态变化的知识，为渔场动态知识发现提供了理论依据。本体知识表示可以将渔场动态知识通过类的定义、类与类之间的关系，实例与实例之间的关系表达出来，知识存储在构建好的本体中，形成本体动态知识库。此外，本文提出了一种渔场动态知识与本体之间的映射机制，使渔场动态知识通过本体进行表示成为可能。　　 本文所做的研究是在杨烨博的研究基础上进行的，他针对渔业领域提出了一种新型数据智能处理模式[2]，首次将支持向量机理论与模糊规则提取相结合对实验数据进行数据挖掘，得到丰富的渔场静态知识，并利用支持向量回归机建立了预测模型。本文首先简要介绍了前期研究工作，解释了获取渔业作业数据和海洋环境数据的来源，以及渔场静态知识发现的过程。接着，系统地讨论了可拓数据挖掘应用于渔场动态知识发现的过程，探究了动态知识到本体的映射机制，提出了面向渔情预测的动态知识发现与表示方法。论文研究成果可归纳如下：　　 (1)提出渔场动态知识发现方法，以往的研究都只能获得渔场静态知识，本文首次将可拓数据挖掘理论应用于印度洋大眼金枪鱼渔业渔情预测的领域中，挖掘反映海洋环境的动态变化如何影响渔场的动态变化的渔场动态知识，这类知识更具有价值，对指导渔业管理部门和渔业生产企业进行远洋渔业捕捞更为有利。　　 (2)提出渔场动态知识与本体间的映射机制，首先对渔场动态知识利用可拓基元理论进行基元分析，由知识前件分析得到物元，由知识后件分析得到事元，在此基础上，将各基元的特征与本体中相应的类映射，量值与实例映射，这种映射为后续的渔场动态知识的本体表示奠定了基础。　　 (3)根据本体构建的原则——清晰性、一致性、可拓展性等，充分考虑了渔场动态知识的类关系，构建出基于本体的渔场动态知识库，使渔场动态知识通过本体清晰地表达出来。构建好的本体的扩展性非常强，能从多方面拓展本体知识库，这为将来的本体维护工作带来大大的便利。　　 本文首次针对远洋渔业领域提出一种面向渔情预测的动态知识发现与表示模型，对其中的关键技术进行了深入研究，并建立了原型系统，通过印度洋大眼金枪鱼渔业作业数据和海洋环境数据的应用实例对其进行了验证。该系统人机交互界面友好，可视化的操作简单易学。该面向渔情预测的动态知识发现与表示方法为渔情预测研究开辟了一条新的道路。