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遠洋漁船噸位的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦方信雄寫的 海事案例解析 可以從中找到所需的評價。
淡江大學 國際事務與戰略研究所博士班 王高成所指導 孫亦韜的 中共航母發展戰略之研究 （2020），提出遠洋漁船噸位關鍵因素是什麼，來自於中共軍事戰略、中共海軍戰略、中共航母、航母編隊。
而第二篇論文國立臺灣海洋大學 資訊工程學系 許為元所指導 趙俊彥的 應用漁船監控系統及類神經網路分析臺灣遠洋鮪延繩釣船隻作業狀況 （2020），提出因為有 漁船作業狀態判斷、大西洋延繩釣、深度學習、漁業監控系統的重點而找出了 遠洋漁船噸位的解答。
海事案例解析
為了解決遠洋漁船噸位 的問題，作者方信雄 這樣論述：
近半世紀來，拜造船科技的日益精進，使得船舶的性能與噸位不斷創新突破，而COVID-19疫情造成的供應鏈斷鏈，更讓海運業創造了前所未有的榮景。 聯合國貿易和發展會議多年來皆估計全球貿易量的80％，以及貿易總價值的70％是經由海上運輸完成的。因此維持海運業的運作順暢與安全發展一直都是全球各大強權與沿海國的基本共識。然遺憾的是，科技的發展並未讓海上事故發生率相對減少。 回顧自1960年代貨櫃船問世以來就一直穩定成長，而當前最盛行的趨勢，就是全世界各大航商唯恐落人後的競相訂造超大型貨櫃船投入市場營運。也因為海運業者忠實奉行貨櫃船「規模經濟（Economies of
scale）」愈大愈好的論點，連帶的造成港口、物流鏈、交通管理，以及人才培育配套不足，甚至跟不上發展趨勢的潛在性風險與衝擊。 因此，除了海上交通密度變高外，新一代船舶不僅船型變大變寬、船速變快，前者會嚴重阻礙駕駛員視野；後者會限縮駕駛員因應緊急事故的時間。因而操船者必須調整船舶操縱方式與思維，並備妥完善的備套設施，否則將有處理不完的海事。 筆者特蒐集多起在關鍵水域（Critical area）發生的海事案例，進而依據事故後調查的相關資訊探討解析事故肇因，於各案例解析中提供心得分享，期我海上同仁引以為鑑，並提升我航海同行的職場警戒，期以達致防範事故於未然之效。
中共航母發展戰略之研究
為了解決遠洋漁船噸位 的問題，作者孫亦韜 這樣論述：
中共在20世紀末期80年代，開始面臨一連串海洋安全上的問題，海權的意識才開始覺醒，其軍事戰略之重點也由陸上轉向海洋。自鄧小平改革開放以來，乃至於習近平主政後的「一帶一路」戰略，其在經濟、軍事等全方面崛起，已經引起東亞區域各國的防備。中共的崛起改變了東亞地區原有的國際「權力平衡」，其在東亞地區一同以美、日為主的海權國家逐鹿爭霸，已成為基於「國家利益」所必然的局面。由於中共的軍事戰略對內直接帶動其經濟發達，對外與世界各國貿易往來產生經濟利益，在中共以經濟為導向的政策上，仍將居於關鍵性的地位。對於軍事戰略的持續發展，包括「海洋控制」、「海洋阻絕」、「海岸兵力投射」與「戰略嚇阻」，中共將需要一支強有
力的遠洋海軍武力來達成其戰略目標。中共若要由將其主權自近海向遠海延伸，乃成為一個海權大國，擁有航母是其戰略所必須達成的第一步。中共的眼光已經超越臺海，未來必須有適切的海上戰力與其戰略眼光相配合，航母的發展帶動了整體海軍戰力的建設。最後，以航母保護海外經濟利益與能源運輸安全，進一步構築強大軍事力量。當中共擁有航母編隊時，在國家安全戰略的意義將會有所改變。中共將擁有同時可制海與制空的儎台。可藉由擁有航母編隊延伸中共海軍的打擊範圍，鞏固其近海海域，並藉此確認與擴大中共的海洋疆界，對東海及南海的主權紛爭提高嚇阻的能力。
應用漁船監控系統及類神經網路分析臺灣遠洋鮪延繩釣船隻作業狀況
為了解決遠洋漁船噸位 的問題，作者趙俊彥 這樣論述：
遠洋漁業為臺灣重要漁業之一，臺灣遠洋漁業2019年產值高達3,403,786萬。遠洋漁船通常會長時間在海上作業而不靠港，因此岸上的管理機構只能透過漁船監控系統(VesselMonitoring System,VMS)跟電子漁獲日誌(Electroniclogbook,eLogbook)來得知當天作業狀況。電子漁獲日誌通常只紀錄捕撈漁獲相關資訊而沒有紀錄漁船的作業時數。這使得管理機構難以估計每次作業的時間長度。為了改善人權與工作環境，如何發現海上的強迫勞動是一直以來的問題。綠色和平組織與我國漁業署皆開始調查臺灣的漁業超時狀況來解決這個問題。更甚者美國海關及邊境保衛局(Customs and B
order Protection)於2020年List ofgoods produced by child labor or forced labor中將臺灣捕撈的魚類列入其中，增加了監控遠洋船隊實際作業狀態的重要性。本研究假設漁船的作業時數通常與勞動工時有關，可以作為判斷船上勞動狀況的指標。因大西洋鮪延繩釣佔了遠洋漁業超過60%的產值，所以本研究選擇大西洋鮪延繩釣作為研究對象，並利用Long Short Term Memory(LSTM)模型預測船隻作業狀態。利用從VMS取得的漁船軌跡資料，建構LSTM數學模型透過速度與經緯度資料學習和預測船隻的作業狀況。本研究根據eLogbook與延繩釣
特性標記2019年間大西洋鮪延繩釣CT5船隻1艘1個月的資料，CT6船隻4艘1年的資料，17艘1個月的資料，1艘8個月的資料，以及CT7船隻2艘1年的資料，20艘1個月的資料作為總資料。標記人員根據eLogbook的紀錄資料以及觀察延繩釣的特徵來標記資料。標記資料中平均投繩時間約為8.9小時，平均靜置或揚繩時間約為13小時，平均一次作業時間合計約為21.9小時。我國法律規定遠洋漁船應每一小時回報一次VMS資料，故模型在判定每一筆資料時會使用前24小時與當前的資料。每筆資料的所包含的參數為速度、該筆資料與24小時前的資料位置差距、是否被分群、與同群點位構成的面積，處理一個月41296組資料約需花
費57秒，平均一組資料約0.0013秒。只靠當前與過往航跡的特徵，本研究的準確率可達約86%，可為未來監控系統提供一個新的參考資訊。